基于人工智能技術下高校智慧黨建的創新源泉發掘

福州理工學院 葉祖斌

隨著信息技術的飛速發展，高校黨建工作正迎來前所未有的機遇。人工智能技術，作為信息時代的一大亮點，為高校智慧黨建提供了全新的創新源泉。高校黨建的有效性和效率對于培養優秀人才和塑造未來社會具有重要意義。本文將探討如何借助人工智能技術，挖掘并利用其創新潛力，推動高校智慧黨建的發展，以實現更加智能、高效、精準的黨建管理和服務。

傳統的黨建管理方式面臨著信息化程度不足、數據分析效率低下等問題。與此同時，人工智能技術的快速發展為高校黨建工作提供了前所未有的機遇。通過智能化的數據管理、自動化的決策支持和個性化的服務推薦，高校黨建可以更好地滿足黨員需求，提升黨建工作的質量和效益。因此，本研究旨在探討如何充分挖掘人工智能技術在高校黨建中的潛力，為黨建工作注入新的活力和創新。

1 人工智能技術在高校智慧黨建工作中的重要性

1.1 黨群溝通的高效化

人工智能技術在高校智慧黨建工作中的重要性在于其能夠通過高度智能化的方法改進黨群溝通，利用數據分析、自然語言處理（NLP）、字符識別等技術，實現高效溝通。數據在高校智慧黨建中扮演了關鍵角色，通過大規模數據的收集、存儲和分析，黨組織可以更好地了解黨員和群眾的需求和行為。這涉及數據的采集、清洗、存儲、分析和可視化等過程。自然語言處理技術是實現高效黨群溝通的關鍵。NLP 技術通過處理和理解自然語言文本，使計算機能夠與黨員和群眾進行自然對話。這包括詞匯分析、情感分析、文本分類和命名實體識別等技術。通過NLP，黨組織可以建立智能聊天機器人，用于回答常見問題、提供活動信息以及處理投訴和建議。這些機器人可以利用語言模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等，提高對話的自然度和準確性。字符識別技術也在黨建工作中有著重要地位，它可以將手寫或印刷的文本轉化為可編輯的數字文本。

在黨建工作中，這可以用于掃描和識別黨員的書寫材料，如會議記錄或調查表格，以減少手工輸入工作，提高效率。字符識別技術的一個關鍵應用是光學字符識別（OCR），它能夠識別印刷體和手寫體的字符。通過語音識別，黨員和群眾可以通過語音進行查詢和互動。這牽涉到聲音信號的處理和特征提取，然后通過模型將其轉化為文字。深度學習技術，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），在語音識別中發揮了重要作用，這些技術不僅僅局限于語音領域，它們也在黨建工作中嶄露頭角。通過利用算法分析黨員的歷史行為和興趣，深度學習技術可以實現智能的黨建內容推薦系統。這種推薦系統常常采用協同過濾、內容過濾和深度學習等技術，從而為他們提供個性化的黨建建議。

1.2 管理的有效性

隨著信息時代的到來，高校黨建工作也需要不斷創新和提高，以適應時代發展的需要。在這一背景下，人工智能技術的引入對于高校智慧黨建工作的重要性不可忽視。本文將從管理的有效性角度，詳細探討人工智能技術在高校智慧黨建工作中的作用，著重介紹大數據技術、自然語言處理技術、機器學習技術以及人工智能決策支持系統的應用，以及它們如何提高管理的有效性。

1.2.1 大數據技術（BD）的應用

大數據技術允許高校黨組織存儲、分析和利用大量黨員信息。這些數據包括個人信息、黨內活動記錄、培訓歷史等。借助數據倉庫和數據挖掘技術，高校可以更好地理解黨員需求和趨勢。首先，BD 技術能夠實現數據的集中管理和存儲，確保信息不會丟失或分散。其次，通過數據挖掘技術，高校可以深入分析黨員信息，了解他們的興趣、參與度以及對黨建工作的反饋。這有助于精準制定黨內活動計劃和培訓課程，提高黨員的滿意度和參與度。另外，數據清洗和數據質量管理（DQM）是BD 技術中不可或缺的一環。BD 技術將這些數據整合，為高校黨組織提供深入的洞察。例如，通過DQM，可以確保數據的準確性和完整性，避免因數據質量問題而做出錯誤的決策。因此，大數據技術的應用可以提高黨員信息的管理效率，確保數據的質量和可用性，從而為黨組織提供有力的支持。

1.2.2 自然語言處理技術（NLP）的應用

自然語言處理技術有助于智能化管理黨建工作中的文字信息。在高校黨建工作中，大量的文字信息需要被處理，包括黨員申請書、會議紀要、反饋意見等。NLP技術通過將文字信息轉化為結構化數據，使得搜索和檢索黨員檔案變得更加高效。例如，黨員申請書可以通過NLP 技術自動提取關鍵信息，如個人背景、興趣愛好等，從而加速黨員審核和錄取過程。此外，情感分析（SA）技術也是NLP 的一項重要應用，它可以幫助理解黨員對黨內活動的態度和情感。通過分析文字反饋，高校黨組織可以更精準地了解黨員的滿意度和不滿意度，進而調整和改進黨建工作策略。例如，如果一項活動收到了大量積極的反饋，黨組織可以考慮將類似的活動擴大規模或頻率。

1.3 黨員教育的情景化

人工智能技術在高校智慧黨建工作中的重要性體現在黨員教育的情景化方面。通過利用虛擬現實、深度學習和自然語言生成等技術，黨員可以獲得更具沉浸感的學習體驗，將抽象的黨建理論融入生動的情境中，提高了學習的吸引力和效果。這種情景化教育方式有助于激發黨員的學習興趣，增強黨性教育的實際效果，從而推動高校黨建工作的深入發展。深度學習技術（DL）在情景化黨員教育中發揮關鍵作用，是一種基于神經網絡的機器學習方法，它能夠模仿人腦處理信息的方式，識別和理解復雜的上下文。在黨員教育中，DL 技術可以用于構建情境感知模型，使計算機系統能夠理解黨員的學習背景和需求，根據不同情境提供個性化的教育內容，這意味著黨員將獲得更貼近實際情況的學習體驗，提高學習的有效性和吸引力。DL 技術的核心是神經網絡，它模擬了人腦中神經元之間的連接。神經網絡可以自動從數據中學習，識別模式和趨勢，然后做出預測或決策。在情景化黨員教育中，神經網絡可以分析黨員的學習歷史、黨內活動參與情況、興趣和學習風格等信息，以生成與特定情境相關的教育內容和任務。深度學習技術、自然語言生成技術和強化學習技術在高校智慧黨建工作中的黨員教育方面具有巨大潛力[1]。這些技術使得教育變得更加情景化，能夠根據黨員的背景和需求提供個性化的學習體驗，借助神經網絡、自然語言生成和強化學習，高校黨組織可以提高黨員的學習動力和效果，進一步推動黨建工作的深入發展。

2 人工智能技術下高校智慧黨建平臺的構建

基于人工智能技術下高校智慧黨建平臺需要具備若干子功能，才能更好地發揮智慧平臺的黨建功能。根據黨建工作具體分類將智慧黨建平臺分為以下功能，凸顯黨建工作的政治、教育、宣傳、管理的功能，下文將詳細闡述高校智慧黨建平臺功能模塊，如圖1 所示。

圖1 高校智慧黨建平臺功能模塊Fig.1 Functional modules of smart party building platform in universities

2.1 高校智慧黨建平臺的交流互動模板建設

高校智慧黨建平臺的交流互動模板建設是一個復雜的技術性過程，涉及多種人工智能技術和流程的應用。自然語言處理（NLP）技術在交流互動模塊中發揮著至關重要的作用。NLP 技術能夠將黨員上傳的帖子和留言進行自動文本分析。首先，文本內容會被分詞和標注，以識別關鍵詞匯和實體。然后，情感分析技術可用于確定帖子或留言中的情感極性，從而評估內容的情感傾向。此外，主題建模算法可以識別文本中的主題和話題，這些NLP 技術的結合，使平臺能夠自動監測和管理不適當或違規內容，確保高質量的互動環境。另外，推薦系統（RS）是提高互動模塊效率的關鍵技術，它利用協同過濾和內容推薦等方法，分析黨員的歷史行為和興趣，為他們推薦相關的帖子和板塊。協同過濾算法基于黨員與其他黨員的相似性來推薦內容，而內容推薦算法則基于文本內容的相似性和關聯性來進行推薦，這些技術使黨員更容易找到與其興趣和需求相關的信息，提高了互動模塊的吸引力和實用性。接著大數據分析和數據挖掘技術用于后臺管理和決策支持。大量的黨員互動數據被收集并存儲，然后進行數據挖掘分析，以獲得有關黨員行為和趨勢的見解。這包括黨員的互動頻率、熱門話題、觀點分布等，黨組織可以利用這些數據來了解黨員的思想動態，調整黨建工作策略，及時回應學生關切的問題。

2.2 高校智慧黨建平臺的宣傳模板建設

高校智慧黨建平臺的宣傳模板建設是一個復雜而關鍵的過程，其中整合了具體的人工智能技術，以提供高效的信息發布、管理、審核和互動。自然語言處理（NLP）技術在宣傳模塊的信息發布和審核中發揮著關鍵作用。NLP 技術能夠自動分析和理解文本內容，這對于黨建平臺來說非常重要，因為它可以用于快速識別和處理可能存在的不適當言論或違規信息。具體而言，NLP 可以進行情感分析，以檢測文章、評論或留言中的情感極性，幫助審核員更有效地辨別爭議性內容。機器學習（ML）和推薦系統技術可以用于欄目管理和信息個性化推送。ML 技術可以幫助平臺識別用戶的興趣和偏好，從而將相關內容推薦給他們。這種個性化推送有助于提高用戶的互動和參與度。推薦系統則根據用戶的歷史行為和反饋來預測其未來興趣，從而更精確地為用戶推薦宣傳內容。虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術為宣傳模塊提供了全新的交互方式。通過AR 技術，用戶可以使用移動設備掃描校園中的標志或二維碼，然后即時獲取與該位置相關的黨建信息[2]。VR 技術則可以創建虛擬的黨建場景，使用戶能夠親臨黨組織活動現場，從而提高信息傳播的沉浸感和吸引力。區塊鏈技術可以用于信息的不可篡改性和透明性。每一條發布在宣傳模塊的信息都可以被記錄在區塊鏈上，以確保信息來源和內容不會被篡改，有助于提高信息的可信度。

2.3 高校智慧黨建平臺的管理建設

在高校黨建工作中，黨組織的管理是至關重要的，因為管理的質量直接影響到黨建工作的效率和成果。為了提高管理效能，利用具體的人工智能技術是一種創新型的解決方案。通過人工智能技術，可以建立一個黨員信息的集中管理系統。這個系統可以自動化地收集、更新和存儲黨員的個人信息、學習情況、黨費繳納記錄等數據。具體的技術包括自然語言處理（NLP）和數據挖掘，通過NLP 技術，平臺可以分析黨員提交的文字信息，自動錄入黨員檔案，識別黨員的黨內職務、黨齡等信息，減少手動錄入工作的復雜性。同時，數據挖掘和機器學習算法可以分析黨員的黨內活動參與情況，提供定制化的學習建議，以便更好地滿足黨員的學習需求。高校黨組織經常舉行各種類型的會議，而人工智能技術可以極大地提升這些會議的效率和記錄管理[3]。具體的技術包括語音識別技術和自動摘要生成。使用語音識別技術，可以將會議中的音頻記錄轉化為文字，這樣會議記錄可以更容易地存檔和檢索。同時，通過自然語言處理和機器學習技術，平臺可以自動生成會議摘要，包括重要議題、決定和行動項，以便黨組織成員更快地了解會議內容。高校智慧黨建平臺可以利用人工智能技術來提高黨員培訓的效果，黨員培訓是黨建工作的重要組成部分。通過個性化學習路徑和在線考試與評估，平臺可以根據黨員的學習興趣和需求，推薦適合的學習資源，提高學習的針對性和吸引力。

3 結語

高校智慧黨建是人工智能技術在教育管理領域的一次創新嘗試，旨在提升黨組織的領導水平、服務質量和決策效率。通過對數據的智能分析、黨員需求的個性化滿足以及黨建工作的智能協同，高校黨建可以更好地適應時代發展的需要。然而，實現這一目標需要深入地研究和創新，探索人工智能技術在黨建工作中的最佳應用方式。希望通過本研究，能夠激發更多關于高校智慧黨建的討論和實踐，為高校黨建工作的現代化注入新的動力，推動我國高等教育事業不斷邁向更高水平。