摘要：以大数据为代表的信息技术，正与教育深度融合，催生了高等教育的重大变革，也冲击和影响着高校党员的思想观念、思维方式、价值取向和行为表现。本文基于教育数字化背景下高校党员教育的基本特征与现实困境，从工作理念、管理模式、方法手段和评价体系等四个方面进行创新思考，探索提出高校党员智慧管理和实效性提升的作用机理与实践路径。

关键词：党员教育；智慧管理；实效性

基金项目：2022年浙江省教育厅一般科研项目“数字化时代高校党员教育管理及实效性提升研究”（编号：Y202249210）

党的二十届三中全会提出加快新一代信息技术全方位全链条普及应用、促进数据共享的改革要求，强调要深化教育综合改革，推进教育数字化。以大数据为代表的信息技术，正与教育深度融合，催生了高等教育的重大变革，也冲击和影响着高校党员的思想观念、思维方式、价值取向和行为表现。《2019—2023年全国党员教育培训工作规划》明确指出，要创新运用信息化手段，推动党员教育信息化平台一体化建设，构建更为便捷高效的网络学习阵地。新形势下，大数据、数字化的普及应用为高校党员教育智慧管理及实效性提升带来了新的机遇与挑战。

一、教育数字化背景下高校党员教育的现实困境

在前期对相关高校调研的基础上，结合梳理总结推进党员教育智慧化管理的实践模式，发现还存在以下一些制约因素：

（一）思想认识和教育理念相对落后。对党员教育的需求分析不够精准、科学化认识不足，没有量化评价教育管理工作成效及党员受教育程度，未能确立定性与定量相结合的研究体系，教育形式单调，主要以单向式传播为主，未形成有效交互。

（二）管理体制和考评机制不够健全。党建大数据、数字化体制建设缺乏规范化和协调性，各相关部门间掌握的数据缺乏有效性、管理缺乏整体性、制度缺乏连续性，考评机制不够严密科学，已有的考核多为定性考核，只能反映党员是否参与党建活动，对于教育质量的追踪远远不足。

（三）一体化平台建设相对滞后。各类数据独立分割形成孤岛，多个子系统分散运行，缺乏统一信息工作平台集成应用，且已有的平台系统应用场景偏少，功能不能完全满足教育需要，平台的宣传推广和普及应用力度还不够。

（四）大数据存在一定安全隐患。集中表现为访问权限管理不严密、存在信息泄露风险，人防与技防的双线融合不够，网络的开放性使得网络病毒有机可乘，用户缺乏足够的网络安全意识，系统自身存在较大的安全隐患等。

高校党员教育管理的实效性提升也面临诸多挑战，如实现从数字化概念、数字化认知到数字化思维的转变，技术、业务、数据融合的统筹推进和协同管理，大数据采集壁垒和技术难点突破，数据应用过程中产生的伦理、法律和安全危机应对等。

二、高校党员教育智慧管理和实效性提升的创新思考

对于高校党员教育管理而言，智慧化管理是一次理念的革新，实效性提升是路径优化后的目标指向，需根据形势和要求的变化不断进行迭代升级。从目前的研究出发，可以从工作理念、管理模式、方法手段和评价体系等四个方面进行创新思考与尝试：

（一）创新工作理念。智慧管理的基本特征是数据、智能和联通。依据全国党员管理信息化工程技术设计标准规范，以需求分析为数字化改革的原点，以场景嵌入为数字赋能主要载体，以用户体验提升为建设目标任务，探索构建高校党员教育智慧管理平台，形成“1+1+3”的建设架构，即1个一体化智能化数据管理平台、1个综合性教育门户网站、3个可视化应用终端（PC端、移动端和TV端），通过实现学习资源的智能推送、动态汇聚、有序进化与自适应呈现，进一步提高学习者的学习兴趣和学习效率。以党支部和党员个体为两个基本管理维度，明确学习任务和考核标准，实行标准化、网格化的闭环管理。在建设过程中突出功能实用性、操作便捷性、平台可扩展性和系统安全性，着重落实数字化时代高校党员教育全过程全方位全覆盖的教育理念，树立聚焦与再现的价值理念，具象化可量化可评价、定性与定量交融的考核理念。推进“资源整合”和“部门循环”有效结合，实现从工业化课堂教育到个性化定制教育的转变，从定性化教育经验积累到定量化教育引导的转变。

（二）创新管理模式。党员教育管理坚持核心管理理念，强调数据资源的逻辑集中，构建统分结合、多跨协同的管理模式。校院两级“驾驶舱”统一审批管理，各部门、各层级联动配合，推动运行过程更为顺畅、有效和集成；教育质量管理和系统开发统一建设标准，保证交换和共享，落实“一切工作到支部”建设要求，引入“亮晒比拼”考核机制，通过平台亮晒进一步营造竞争向上的学习氛围；平台应用开发统一规划布局，建设系统性、一体化数据管理平台，加大教育资源供给，制定好数据标准，完善数据共享基础，发挥集聚效应。数据终端分散全覆盖部署，运用移动端、PC端等技术灵活适应，发挥自媒体全员创作特性，充分考虑不同教育单元和对象的功能特点；二级党组织、党支部分散数据管理权，打破与数字化不相适应的治理方式，实现敏捷反应，激活各个管理主体内生动力和维护各自职权；不同应用场景和功能模块独立开发应用，鼓励联合开发建设和先行先试，推动应用迭代升级和增量开发。

（三）创新方法手段。以数字赋能、制度重塑和协同治理为主要行动路线，以规范党支部“三会一课”为重要载体抓手，突出主题教育、主题活动和主流价值观，充分发挥互联网和数字技术的快捷高效优势，利用文字、图片、动漫、微电影、微视频、云端党课、发布红色教育地图等形式，进一步丰富学习内容和学习方式，建立完善教育学习“提示唤醒”机制和“立体量化”积分评价体系。利用大数据技术促进党员的思想发展、教育资源的高效利用和过程数据实时采集，加强预测分析和行为分析等的应用和研究，及时、准确评估党员的思想动态。通过数字化智能汇总和分析研判，实现活动开展情况统计、党组织学情对比、党组织及党员动态排名等置顶显示和一键可查。通过线上发布不活跃群体“学习预警”、线下发布重点资讯“学习指导”，实现靶向提醒、精准指导。

（四）创新评价体系。通过模型设计和以测促学等手段实现对党员教育效果的全面、科学、准确评价，构建起“决策—控制—反馈—改进”的工作闭环。一是实施党支部网格化管理方案，进一步疏通神经末梢、优化治理体系和落实学习教育任务，通过可视化分析技术提取教育实践数据进行分析，以验证实施方案的实用性和有效性，通过监测、修正、改进，实现对系统的精准预测、评估，螺旋上升形成一个良性运行生态。二是构建完善党员教育“三大工作体系”，即：发展规划体系。推动党员教育培训数字化改革顶层设计和基层探索互动、制度优势和技术优势有机统一，深入贯彻落实全国、全省党员五年教育培训工作规划，制定落实好教育培训中长期规划和年度实施计划；组织协同体系。成立党员教育培训数字化改革工作领导小组，建立联席会议制度，构建多元主体协同创新机制，明确责任分工、沟通信息、交流情况、研究问题，定期研判分析，提出工作意见和建议，形成党员教育智慧化管理齐抓共管的工作格局；督导评价体系。健全完善党员教育培训考核评估机制，完善述学、考学、评学、培训考勤、学时登记等制度，确保党员接受经常性常态化教育。将党员教育培训工作纳入二级党组织书记抓党建述职评议考核的重要内容，同时强化考核结果的运用。

三、高校党员教育智慧管理和实效性提升的作用机理及实践路径

（一）作用机理

高校党员教育智慧管理和实效性提升可重点从完善政策制度、优化社会环境、改进高校治理等三个方面发力，以此凸显提升管理的综合效果。

1.着眼政策制度层面。积极探索构建党建数字化改革话语体系，从政策法规、操作规程方面明确制度层面对高校党员教育实效性提升的指导作用，加强对党员教育规划、评估和监督等的顶层设计，明确落实主体责任和考核奖惩机制。注重在法治轨道上推进改革，从设计、使用和治理方面制定大数据伦理和安全保密章程，确保敏感信息不上传和备考信息的完整性，有效应对数据挖掘、存储、传输、发布以及二次利用等环节的伦理及安保问题。

2.关注社会环境层面。优化大数据发展的社会环境，开拓社会教育数字化资源，使高校党员教育在良性的社会环境中运行，从而提高其实效性。具体完成两大核心任务：一是优化大数据发展社会环境。完善大数据良性发展环境，有效提升大众传媒对党员教育的影响力；二是拓展社会教育数字化资源。依托互联网、移动端等载体，利用大数据等有目的、有计划地建立更多的党建活动场馆和党员教育实践基地，通过积极开展校地党建共建等载体不断丰富基于大数据的社会教育资源。

3.改进高校治理层面。利用数字赋能整合高校党员教育资源，促进学校各二级学院、相关党务部门党员教育管理数据互通共享。健全高校党员教育工作制度体系，创新理念方法，形成科学有效的制度保障。加强数字化人才队伍建设，吸引更多大数据管理人才从事或参与党建工作，强化党务干部的智慧管理素养，提升数字化思维和大数据应用能力。整合现有教育资源，增加相关投入，加强数字化校园基础设施建设，推动党员教育智慧管理提质增效。

（二）实践路径

在教育数字化的背景下推进高校党员教育智慧化管理，数据兼容、交互与集成更为频繁高效，对建设任务提出了更高的要求。需要突破以下几个关键问题：统筹推进技术、业务、数据三个方面的深度融合，突破高校党员教育大数据采集壁垒和技术难点；利用机器学习、聚类分析、网络爬虫等技术和算法对数据进行规整处理和分析，对师生党员群体完成较为精准的行为画像；有效应对大数据应用和数字化改革推进过程中产生的伦理、法律和安全危机。实施的主要路径如下：

1.推行党员教育全生命周期管理。一是大数据汇集及抽取清洗。详实、准确对党员在校期间年龄、学科、专业等各类静态数据和党员发展、党员活动、移动访问平台（如手机APP、微信）等各类动态数据进行汇集。利用关联挖掘和基于语义的行为模式挖掘方法对数据进行抽取和清洗，获取数据特征、社交关系等。二是大数据存储及分析应用。使用面向海量异构数据的管理存储框架，构建数据库，从多维度对数据进行深度建模，建立以知识图谱为依据，基于评价与需求相结合的需求挖掘模型。利用多种大数据技术和技术算法全面了解党员学习情况的实时数据，将其转化为相同维度的特征向量和标签，根据数据相似度将其聚合成不同的簇进行运行管理。

2.构建师生党员动态全景画像。通过数据清洗、语义分词和画像建构，为师生党员精准画像，根据其基本信息及行为数据进行初步构建，将获取的大数据进行清洗、转换、规约等预处理，并进行聚类、关联、序列化等数据深度挖掘分析，最后关联党员的动态行为数据进行画像的完善，修正标签体系。

3.实施个性化定制化精准教育。分析教育对象的个性化、差异化特征，发掘数据间的关联关系，根据动态画像模型建立个性化标签体系并细分个体及相似群体，做好党员教育资源与师生党员用户的精准匹配。预测个体不同偏好及教育资源需求，把握关键节点，抓住教育时机，实现精准对接，针对不同需求的党员群体开展个性化定制化服务。针对需求内容及程度不同的党员个体，在干预调节等模式手段上采取相应策略，对正常范围内党员保持日常监测，对存在问题但情况较轻者进行机器自动推送提醒干预，对情况较重者进行机器和人工同时干预，切实提升教育的精度和效度。

参考文献

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作者简介：于响生（1982.4—）男，汉族，浙江义乌人，硕士，助理研究员，研究方向：高校党建和思想政治教育。