高等学校需要不断提升自身教学质量以为社会输送合格和优秀的人才。提升教学质量的核心机制是什么？逻辑上有两点非常重要：一是问责，二是激励。
激励机制最主要体现在教师职称晋升的评价标准和过程中，这是最重要、最实质的激励之一。职称晋升中保持竞争性的科研成果要求较为容易，但如何对教学投入和教学质量有竞争性要求，其实不容易。一个建议是基于课程评估大数据，要求晋升者在过去三年的教学中课程评估结果不能有两次落在所在院系后30%，这一要求是基本的；有高校要求申请晋升的副教授有两次课程评估结果达到所在院系前30%，这是更高的标准。此外，大学一般有多种教师荣誉称号、奖教金等，有些奖励指标按院系分名额，奖励额度较低，是否起到了促进教学的作用需要认真反思研究。对教师的奖励很多以科研为核心指标，但科研成果的奖励来自社会的很多，例如诺贝尔奖和国家、省市的各类年度科技成果奖励，因此高校教师奖励的核心指标应当更加向教学倾斜，与来自社会的奖励形成分工和互补关系。对此，高校应当系统梳理当下的教师奖励体系，使其对教师投入教学、持续改善教学发挥出积极的激励作用。
问责是教学质量保证的底线，也是教育改革与建设的基础，没有这一基础教学日常运行的稳定将会受到影响。在微观院校层面，问责大约可以分为三个方面。
第一，大学应当对教学事故做出基本定义，并对教学事故的调查、处理以及程序有清晰规定。在大学教师独立性逐步形成的情况下，应当由教师组成的“教学委员会”完成以上工作，并承担主要调查和处理任务；但在教学委员会尚不能形成时，可以由负责本科教学的教务处、研究生院和人事部共同制订教学基本要求，并于这一要求中明确教学事故的基本定义。
一般性的教学事故包括教师上课迟到、上课接听手机、忘记考试、长时间判卷迟缓、考试题目大量重复甚至完全使用旧题目等较为明显的事故，也包括根据学生的不正当要求提高分数等难以判断的问题。出现教学事故学校应当有明确的批评甚至包括书面批评，并适当采取经济处罚措施予以处罚，例如扣除一千元工资等。
第二，课程评估问责。课程是大学教学的核心部分，在大数据研究逐步完善的情况下，大学可以建立学生课程评估大数据，包括连续三年或者五年的课程评估数据，并保持逐年更新，这些评估数据可以成为问责的依据。从经验判断，各院系和学校课程评估前10%的课程都有优秀之处，落在后10%的课程大都有明显的问题需要改进。评估可以在院系和文理两个系统中有所比较，划分小班研讨课和大班讲授课程系列进行比较。
学校和各院系应当对于教学评估成绩最后一名，或者最后几名教师有所问责，例如要求教师停课一学期并到教师发展中心学习，之后提交反思报告才能重回讲台。
基于连续几年的课程评估大数据也可以对各院系整体教学情况予以比较和排序。我和同事曾根据一所高校连续四年的评估数据对各院系教学评估排序，结果与日常对院系教学的印象较为吻合。这样的大数据排序可以成为衡量院系教学质量绩效的一个依据，也为校长问责院系提供了数据支持。例如，负责A高校公共政治理论课教学的马列学院如果教学评估排序长期处于学校倒数第一名，校长就可以问责这个院系并给出改革时限。院系针对课程质量的教学改革可以从以后的数据变化中看出是否有所进步。
第三，课程挑战程度（难度）问责。高等学校传授高深学问，课程应当在学术要求上具备一定或者很强的挑战性，这呈现于教师的课程学术要求中，最后在课程考试成绩分布中有所体现。理论上学生人数超过40人以上的大班级，学术要求的难度应当使得考试成绩符合一定的成绩分布要求，高分学生不应当太多，太多则意味着考试题目过于简单。学校管理部门可以把每学期成绩分布最宽松的课程名单提供给校长，并启动校长喝茶或者谈话机制以问责。台湾大学李嗣涔校长曾经采用这个问责机制。他每学期约全校成绩分布最为宽松的10位教师喝茶，每位一个小时，聊聊科研情况，听听对学校工作的意见，同时提出：希望这位教师提高课程的学术要求和难度，以后不要因此再次一起喝茶。校长的这个问责十分有效，教师基本不会重复见面。这样连续几年，他较为成功地解决了分数膨胀的问题。
课程难度问责机制与研究性大学的教学目标紧密联系在一起。一所大学如果是研究型大学，其主要教学目标是培养出创新人才，那么教师应当有能力把学生带往前沿，这会衍生出两个与常识有所不同的政策意义。第一，只从事教学、不从事科研工作的教师，或者说完全教学系列的教师应当很少。因为假如教师不在科研前沿工作，他也很难成为很好的“导游”把学生带往学科前沿。从这个角度看，河南大学新闻传播学院常萍老师在研究型大学成为教授就会很困难。在对教师基本教学工作本质分析的基础上，对于体育、语言、高等数学教学的教师，大学也可以逐步减少固定编制并向灵活聘任机制转移。第二，长期讲课而科研难以进步的教师，也难以把学生带往前沿，因此研究型大学对这些教师参与授课的年限可以有所限制，采取向实验技术、管理系列转移的处理措施可能是稳定的方案之一。
