大數據技術在干部教育培訓中的應用研究

［摘要］文章以提升培訓效率和質量為目標，深入分析了大數據技術在新時代干部教育培訓中的應用。首先分析了當前干部教育培訓面臨的形勢與需求，強調在新的歷史時期，干部教育培訓應順應數字化轉型，通過大數據技術實現供需精準匹配和增強培訓針對性、有效性。詳細討論了大數據在干部教育培訓中面臨的隱私保護、數據質量、數據集成以及成本控制等主要挑戰，并提出了相應的解決策略。最后，提出了大數據技術在干部教育培訓中的具體應用策略，如提升課程設計和資源配置科學性，賦能個性化教學，優化管理實施，強化數據安全管理、組建大數據管理團隊和構建培訓知識圖譜等。通過這些措施，力求推動干部教育培訓的高質量發展，為推進大數據技術在干部教育培訓中的應用，以及為新時代的干部教育培訓提供科學、有效的應用參考。

［關鍵詞］大數據；干部教育培訓；數據安全管理；隱私保護；學習圖譜

中圖分類號：G521；TP391 """文章標志碼：A """文章編號：1672-0563（2024）06-0109-07

DOI：10.13773/j.cnki.51-1637/z.2024.06.013

引言

隨著移動互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術快速發展，數字化正成為重組全球要素資源、重塑全球經濟格局、改變全球競爭格局的重要手段。與此同時，數字技術也正以新理念、新模式、新方法逐漸融入經濟社會發展的各個領域，極大促進發展的同時也帶來諸多挑戰和問題，正以前所未有的深度和速度影響與改變著人們的生產生活方式。新時代干部教育培訓工作也應適應數字時代發展要求，充分利用好大數據技術，不斷完善培訓組織實施理念、管理方式以及培訓效果反饋機制，妥善處理數字技術應用挑戰，全面提升干部教育培訓質效。本文將對此進行詳細的研究與分析。

一、干部教育培訓發展的形勢及要求

我們黨歷來重視干部教育培訓工作，也是黨得以完成各個階段中心任務的制勝法寶和關鍵所在。中國共產黨在百年奮斗的各個歷史時期，始終堅持審時度勢，及時跟進形勢任務的發展變化，著力培養一批適應革命、建設和時代要求的干部人才隊伍，逐步探索出了一條中國特色的干部教育培訓道路［1］。

在新的歷史時期，我們黨對干部教育培訓戰略地位的認識也達到了新高度，從干部教育培訓被定位為“干部隊伍建設的先導性、基礎性、戰略性工程，在推進中國特色社會主義偉大事業和黨的建設新的偉大工程中具有不可替代的地位和作用”再到被定位為“在進行偉大斗爭、建設偉大工程、推進偉大事業、實現偉大夢想中具有不可替代的重要地位和作用”；這些都充分反映了黨中央對干部教育培訓重要地位認識的與時俱進和不斷深化。

黨的十八大以來，習近平總書記站在黨和國家事業發展全局的戰略高度，就做好新時代干部教育培訓工作作出一系列重要論述，深刻回答了為什么要重視教育培訓干部、怎樣教育培訓干部、教育培訓什么樣的干部、如何保障干部教育培訓等一系列重大理論與實踐問題，為新時代干部教育培訓工作指明了前進方向。

2023年10月，中共中央印發《全國干部教育培訓規劃（2023—2027年）》（以下簡稱《規劃》），其中明確要求，要加強大數據技術的運用，用好培訓記錄、培訓需求、參訓表現等數據，繪制可量化、可評價的干部“學習圖譜”。進入新時代，增強干部教育培訓的時代性、系統性、針對性、有效性成為一項重要政治任務。其中，增強針對性，就是要推動干部教育培訓供給與培訓對象的需求精準匹配，這就需要對干部教育培訓產生的數據進行匯總、統計分析，精準掌握干部的培訓需求、崗位需求、自身需求，做到按需施教、因人施教。增強有效性，就是要不斷改進培訓教學與組織實施方式，緊跟時代發展步伐和趨勢，積極采用信息化的新技術新應用特別是大數據技術，綜合提升干部教育培訓實效［2］。

二、大數據應用在干部教育培訓中的問題與挑戰

大數據（Big Data）是IT行業的專業術語，是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合［3］。大數據技術的戰略價值并不在于簡單地獲取大量數據，而在于對這些富有意義的數據進行專業化的分析與處理，進而產生更具有價值的輸出。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”［4］。

（一）大數據技術分析

大數據技術的核心在于從龐大的數據集中提取有價值的信息，以支持各類應用和決策，其主要包括數據采集、存儲、處理、分析和可視化［4］。數據采集涵蓋多種來源，如各類應用系統、社交媒體、交易記錄、網絡日志和傳感器等；數據存儲依賴于分布式存儲系統，如Hadoop和NoSQL數據庫，以確保高效的數據存儲和訪問；數據處理涉及MapReduce、Spark等技術，通過并行計算提升處理效率；數據分析包括機器學習、統計分析和數據挖掘，利用上述技術可發現隱藏在數據中的潛在關系，并發現大數據潛在的信息價值和規律；數據可視化是大數據技術應用的直觀展示，利用圖形化的方式呈現數據分析結果，從而使復雜的數據更加容易理解。各種圖表和可視化工具可以幫助用戶更直觀地洞察數據趨勢和模式，從而做出更明智的決策［5］。

大數據技術的迅速發展，不僅推動了商業智能、教育、金融等領域的變革，還催生了新的商業模式和產業。通過大數據分析，可以發現用戶行為和市場趨勢，優化資源配置和運營策略，提高生產效率和服務質量。然而，面對龐大的數據量和復雜的數據結構，大數據技術在應用中仍面臨著諸多挑戰。這些挑戰不僅關系到大數據技術本身的完善，也對各行業如何有效應用大數據提出了更高的要求［6］。

（二）大數據應用挑戰

在現代干部教育培訓的提升過程中，引入大數據技術已經成為一種趨勢。然而，盡管大數據為提高教育資源使用效率、定制化學習和提升管理決策提供了潛力，但在實際應用中仍面臨一些挑戰。這些挑戰不僅影響到大數據項目的實施效果，也對技術的長遠發展提出了嚴峻考驗。歸納起來，其主要涉及隱私保護、數據質量、數據集成與融合及成本控制四方面的挑戰。

1.大數據隱私保護問題

隨著海量數據在干部教育培訓中的應用，學員個人信息（如學習記錄、行為分析等）的安全管理變得尤為重要。其主要涉及培訓數據資源的收集和存儲，如何使用和共享數據，以及參訓學員的數據訪問權和刪除權等［7］。保護學員隱私不僅是法律要求，還關系到教育機構的公信力。尤其是近年來網絡攻擊日益復雜、常態化，快速發展的網絡威脅和黑客攻擊手段層出不窮，需要培訓部門的技術團隊保持警惕，可通過科學可行的數據防護技術手段來抵御潛在的攻擊。具體來講，需要建立全面的數據隱私保護機制，包括加強對敏感數據的加密、采用匿名化處理方法，確保個人信息不被不當曝光。此外，建立嚴格的權限管理系統，確保在數據傳輸、存儲和處理過程中，只有經過授權的人員能夠訪問相關培訓資源數據，以有效降低或避免內部培訓相關數據資源泄露的風險［8］。

2.大數據質量問題

高質量的數據是實現有效培訓決策的基石。干部教育培訓中，數據冗余和數據缺失常常導致分析結果不準確，進而影響決策的科學性。例如，干部教育培訓中的數據通常來自多個不同的來源和系統，數據源的多樣性和異構性帶來了數據不一致性和不完整性的問題，增加了保證培訓資源數據可靠性的難度［9］。此外，采集到的數據經常會有重復項和誤差，影響到分析結果的可靠性。為解決此問題，需要引入專業的數據清洗工具和策略，以識別并消除重復的數據，補全缺失信息，確保數據的準確性和完整性。同時，建立持續的數據質量管理流程，定期審核和更新數據，確保其能夠真實反映當前學習和培訓的狀況。

3.數據處理技術挑戰

數據處理是大數據技術應用中的核心內容，包括數據收集、數據清洗、數據轉換、數據分析及結果呈現等方面，數據處理的好壞直接關系到大數據技術的使用價值和應用成熟度。然而，隨著數據量的爆炸式增長，傳統的數據處理技術已經難以滿足實際使用需求。其中，數據收集是數據處理的起點，也是關鍵點之一，通過對傳感器、網絡日志、服務數據等方式獲取原始數據，但是針對在跨平臺、跨部門產生的數據收集整合面臨諸多挑戰。數據清洗是對原始數據進行預處理，包括去重、格式轉換及合并等處理，相應的技術需不斷升級。數據轉換是將數據轉換為更適合分析的形式，如降維、聚合等。上述這些數據處理中的環節，均依賴相應的數據處理技術和算法，如分布式計算、機器學習、圖形計算及人工智能等新型數據處理技術不斷涌現。但如何更好應用這些技術，以適應不同場景下的數據處理需求，特別是在干部教育培訓中的應用問題，需要在不斷實踐中梳理匯總問題、積累經驗，以更好應對和處理使用中遇到的挑戰。同時，這些數據處理技術的代碼開源、升級迭代等方面，比如數據處理技術的兼容性、跨平臺性等，各部門、各系統的干部教育培訓數據處理，均面臨一些挑戰。

4.大數據集成與融合

多源數據在干部教育培訓過程中的融合是一個復雜而又具有戰略意義的任務，尤其是缺乏統一的數據標準和規范［10］，使得數據的交換和共享困難重重［11］。由于培訓信息通常跨越數個不同的系統平臺，數據集成的難度顯著增加。實現不同系統之間的數據交換和協作，需要采用行業標準的數據接口協議，并建立一個中央數據倉庫，以集中存儲和管理集成后的數據。同時，還可通過中間件技術，打通不同系統之間的通訊壁壘，實現培訓資源數據的無縫對接。這不僅改善了數據的可訪問性和一致性，還能在更大范圍內有效地支持數據分析和決策。

5.成本控制問題

在機構有限的預算約束下，高昂的大數據技術實施及維護成本對培訓管理部門構成了實際挑戰。一是大規模數據存儲。隨著數據量的爆炸式增長，培訓運維部門面臨著巨大的存儲壓力，需要高性能的存儲系統來滿足需求，這增加了基礎設施成本。二是數據處理成本。大數據處理需要強大的計算能力和高效的處理技術，如分布式計算和實時處理，相關硬件和軟件投入巨大。三是數據備份和恢復。為了防止培訓資源數據丟失和確保業務連續性，則需要建立健全的數據備份和恢復機制，這不僅增加了硬件需求，也增加了運維成本。四是資源優化。由于涉及大量培訓資源的協調和優化，如何在保證數據處理效率的同時，降低資源消耗和運營成本，將是培訓運維部門面臨的重要挑戰［12］。

三、大數據技術在干部教育培訓中的應用分析

為落實《全國干部教育培訓規劃（2023—2027年）》有關要求，推動干部教育培訓高質量教育培訓干部，高水平服務黨和國家事業發展，基于前述分析，就如何在干部教育培訓中發揮好、使用好相關大數據技術，主要從以下六個方面進行初步探索。

一是基于大數據的統計分析，提升培訓課程設計與資源配置的科學性。大數據技術通過收集、存儲、整理和分析干部教育培訓中產生的大量數據，了解培訓對象的過程、行為及表現等，從而為干部教育培訓的課程設計、教學方法及組織實施等提供支撐和改進的基礎。同時，大數據技術還可以用于干部教育培訓資源的分析，如培訓教材、網絡課程及師資隊伍結構、培訓方式及培訓評估結果等，梳理分析教材類型、應用方式及學員評價等，為教材編寫、教材類型及教材使用等提供參考［13］。分析網絡課程體系情況，覆蓋領域、課程框架、課程類別及學員對課程評價等，為課程開發、課程分類及課程體系完善等提供支撐。以上這些數據分析結果，均可為干部教育培訓基礎資源建設提供有力支撐。

二是大數據賦能個性化教學，推送定制化針對性課程。《規劃》指出，要緊貼業務實操，加大案例教學比重，把實踐中鮮活生動的案例及時運用到教育培訓中。運用情景模擬、桌面推演、工作復盤等方法。需要收集、整理這些教學方法的使用情況數據，為該教學方法的使用、改進提供基礎支撐，進而能夠通過在線干部教育培訓學習平臺自動推送和匹配相關課程，協助解決網絡課程設計不精準的問題。另一方面，可以輔助加大案例教學比重，需要建立不同領域的教學案例庫，為增強案例庫科學性、規范性、有效性，比較好的解決方式是，基于案例大數據進行統計、分析，從而建立科學有效的教學案例庫。在考慮教育培訓針對性方面，可以基于干部學員的學歷背景、崗位職責、工作需求等方面，進行動態統計分析，從而可以精準地案例推送與輔助，提高學員的學習積極性，從而實現數據驅動的高效干部教育培訓。比如，北京干部網絡學院開發“AI學習助手”，運用大模型技術，依據課程內容訓練獨有版權數字人，可針對課程主題相關內容與學員完成語音、文字交互。京網院現有20余門“局處長講業務”課程部署了AI學習助手，獲得學員好評［14］。

三是優化干部教育培訓的管理實施，通過數據分析提升組織及管理效率。隨著不同領域、行業系統的培訓平臺、App等開發建立，基于大數據下的培訓管理創新有了新探索，干部教育培訓的組織實施、學員管理、培訓測評、師資評價等方面，均會不斷產生相應的數據，也具備了收集、存儲、分析使用干部教育培訓數據的基礎。進入到大數據時代后，依托在線平臺相應數據分析、統計、使用，大幅度提升了干部教育培訓組織實施及管理效率，實現在線課堂創建、在線報名、在線考試等。同時，通過分析干部教育培訓的學習行為、測評成績、學習時長等數據信息，可以為不同層級、不同類型的干部繪制可量化、可評價的“學習圖譜”，進而為提升干部教育培訓質效提供支撐。例如，北京干部網絡學院建立“一人一檔”式干部培訓數字化檔案，自動匯總中組部調訓、市委黨校主體班、市級專題培訓班、境外培訓等11大類培訓數據，提供多維度、多條件組合查詢功能，為全面掌握干部培訓情況和干部調訓提供支撐。建立教育培訓中控臺展板，實時匯總北京市各區局級單位脫產培訓班次、網絡培訓情況等教育培訓主要指標和重要數據，自動分析培訓達標率，對長期不訓、多頭調訓、重復培訓等情況進行預警提示［15］。

四是加強大數據安全管理，有效降低數據管理成本。隨著全國各部門各單位各行業的干部教育培訓在線網絡平臺的開發建立，相應的培訓數據會不斷產生、累積，這些數據的積累不僅帶來了培訓管理實施便利，同時也引發了數據安全保護的極大挑戰。根據《個人信息保護法》相關要求，需對個人信息實行分類管理；需合理確定個人信息處理的操作權限，并定期對從業人員進行安全教育和培訓。這就要求培訓機構強化平臺頂層設計，完善相應制度機制，組織相關技術支撐機構對干部教育培訓平臺進行技術升級和數據安全評估監測，針對培訓數據采取相應的加密等安全技術措施，進而降低培訓數據管理維護成本，最終有效保障平臺安全和相應的數據安全。

五是組建大數據管理團隊，提供干部教育培訓實施的人員保障。要使用好大數據技術輔助干部教育培訓工作，首先管理者應熟悉、并熟練運用大數據技術。一方面，要加強相關人才隊伍建設。通過招考、人才引進等方式，注重從具有相關專業技術背景的人員中吸納人才，充實到干部教育培訓管理者隊伍中來。另一方面，要加強干部教育培訓管理者培訓，針對互聯網新技術新應用，特別是大數據技術、生成式人工智能等技術，開展專門技術培訓，提升管理者專業技術素養和綜合能力。

六是繪制培訓知識圖譜，為干部教育培訓提供更加直觀有效參考。在干部教育培訓中，結合培訓產生的大數據構建知識圖譜，可以為參訓學員提供更為智能化、個性化的學習體驗，有效輔助培訓實施。首先，須不斷完善干部教育在線學習平臺功能，推進在線學習平臺分類產生學員基本信息、培訓記錄、培訓需求等數據，同時要確保數據信息的標準性、規范性、統一性，為下一步數據的挖掘使用奠定基礎。其次，充分借助圖譜生成技術、大模型等信息技術，有效嵌入到在線學習平臺，做好相關功能的開發與銜接［16］。通過分析學員數據，生成個性化學習路徑，以適應不同學員的知識水平、學習習慣和崗位發展需求，提升培訓的針對性和有效性，更好地支持學員在培訓中的主動性和創造性。最后，基于干部教育培訓產生的數據，結合培訓舉辦實施單位的不同角度、不同領域等的需求，分別繪制相應的培訓知識圖譜，細分相應的圖譜類型，如學員需求圖譜、教學評價圖譜、課程教材分析圖譜及培訓實施圖譜等［17］，在使用中不斷完善相應的圖譜類型和參數，切實為干部教育培訓提供更加直觀、有效的參考和支撐。

四、結語

大數據技術的應用，為提升教育培訓效率及質量，尤其是針對個性化、精準化的培訓，提供了有效的技術支撐。這一技術的實施不僅在于采集和存儲海量的數據，更在于對數據進行深入的分析和利用，以支持干部教育培訓的科學決策和優化資源配置。本文通過梳理干部教育培訓發展形勢和需求，對干部教育培訓中大數據技術的應用進行了探討，從數據統計分析、個性化教學、管理實施優化到大數據安全管理，以及大數據管理人才隊伍建設等多個方面提出了具體的建議。

然而，隨著互聯網技術的不斷發展，干部教育培訓也面臨著隱私保護、數據質量、成本控制等諸多挑戰。確保數據的安全性、準確性和高效性，依然是大數據應用中亟需解決的問題。干部教育培訓的實施機構需要建立健全的數據管理和保護機制，以應對數據隱私和安全的風險。此外，通過加強培訓實施管理者的專業素養，合理利用大數據繪制知識圖譜，能夠進一步推動干部教育培訓工作的創新發展。未來，干部教育培訓應持續探索大數據技術的更深層次應用，以完善大數據在培訓中的支持和保障作用，推動構建現代化、智能化的干部教育培訓體系，為全面提升干部隊伍的綜合素養與實踐能力提供支撐保障。

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［責任編輯：魏 凈］

Research on the Application of Big Data Technology in

Cadre Education and Training

QIAO Yuanxin1，LI Binyong2

（1.Office of the Central Cyberspace Affairs Commission，Beijing 100000；

2.School of Cybersecurity，Chengdu University of Information Technology，Chengdu 610225，Sichuan）

Abstract：This study aims to enhance the efficiency and quality of cadre education and training by means of in-depth analysis on the application of big data technology in this respect during the new era.Firstly，the status quo and demands faced by cadre education and training are examined，stressing that，in this new historical period，such education and training should align with digital transformation.It is suggested that big data technology can achieve precise matching of supply and demand，thereby enhancing the relevance and effectiveness of training.The paper further discusses the main challenges associated with the use of big data in cadre education and training，including privacy protection，data quality，data integration，and cost control，and proposes corresponding strategies to address these challenges.Finally，specific application strategies for big data technology in cadre education and training are presented，such as improving the scientific approach to course design and resource allocation，enabling personalized teaching，optimizing management implementation，reinforcing data security management，establishing big data management teams，and constructing knowledge graphs for training.Through these measures，the study seeks to promote high-quality development in cadre education and training，provide scientific and effective application references for advancing the use of big data technology in this field，and contribute to cadre education and training in the new era.

Keywords：" big data； cadre education and training； data security management； privacy protection； learning graph