AI技術賦能高校學生黨建工作創新研究

[中圖分類號]G641[文獻標識碼]A [文章編號]1674-9618（2025）04-0017-05

習近平總書記在全國教育大會上的重要講話中指出：“我們要建成的教育強國，是中國特色社會主義教育強國，應當具有強大的思政引領力、人才競爭力、科技支撐力、民生保障力、社會協同力、國際影響力，為以中國式現代化全面推進強國建設、民族復興偉業提供有力支撐。”思政引領力居于“六力”首位，充分彰顯了其在教育強國建設全局中的重要地位。高校大力提升思政引領力，需要牢牢抓好黨建工作，以高質量黨建引領教育高質量發展。DeepSeek等人工智能（以下簡稱“AI”）技術的迭代與火速出圈，對高校學生黨建工作實現AI技術賦能與數字化轉型提出了更高的要求。高校應聚焦落實立德樹人根本任務，將AI技術與學生黨建工作深度融合，從多層次、多維度、多路徑推進高校學生黨建工作的創新與變革，推動高校學生黨建工作從傳統單一的工作模式向精準化、數字化、智能化方向發展，以新動能推動高校學生黨建工作實現新發展。

一、AI技術賦能高校學生黨建工作的內在機理

（一）強化高校學生黨建工作的支撐力、引導力、創新力

首先，AI技術強化高校學生黨建工作的支撐力。AI技術促進高校學生黨建工作從“經驗驅動”向“數據驅動”轉變。高校在無需大量人力資源投入的前提下，采集學生的多維數據，通過圖像識別技術、語音識別技術等技術，實時將傳統的紙質檔案數字化，搭建起黨建工作的數據庫，匯聚多源異構數據，打破信息繭房，從而為學生黨建工作提供了有力支撐。

其次，AI技術強化高校學生黨建工作的思想引導功能。AI技術促進高校學生黨建工作從“被動影響”向“主動引領”轉變。高校采用大數據技術分析學生的思想動態，關注學生對各種社會熱點問題的想法與態度，實現智能網絡意識形態監測，這有助于提升高校學生黨建工作的思想引導功能。同時，高校還能夠實時動態識別學生的潛在需求，改變傳統的單向灌輸模式，向學生推薦個性化理論學習內容，增強高校學生黨建工作的針對性與滲透力，強化黨組織在青年群體中的思想引導力與組織凝聚力。

最后，AI技術強化高校學生黨建工作的創新力。AI技術促進高校學生黨建工作從“靜態學習”向“沉浸體驗”轉變。高校以“ AI+ ”探索人機協同的創新路徑，變革學生黨建工作的媒介與載體，可以不斷增強黨建工作趣味性、吸引力和影響力。例如，高校通過‘ 虛擬現實”實現交互式劇情演進，讓學生“身臨其境”進行理論學習，能夠增強其價值認同的具身性，充分發揮高校學生黨建工作線上線下活動的同頻共振效應，不斷強化沉浸式的黨建教育模式。

（二）增強高校學生黨建工作的科學性、系統性、協同性

首先，AI技術增強高校學生黨建工作的科學性。AI技術促進高校學生黨建工作從“需求響應”向“價值共創”轉變。在傳統模式下，黨組織通過固定模式采集學生發展需求，存在信息滯后、樣本偏差等問題。高校通過AI技術識別個體思想動態與學校發展定位融合點，能夠為學生黨建工作的思想動態研判、政策研究制定、風險隱患治理等提供科學決策依據，引導學生主動參與到智慧黨建工作中，使其從“教育對象”轉變為“共創主體”。

其次，AI技術促進高校學生黨建工作從“單項輸出”向“生態共建”轉變。傳統模式下，高校學生黨建工作缺乏系統規劃與資源協同，AI技術則能夠通過構建智能黨建管理系統，有效整合組織建設、黨員教育、活動管理等各環節數據，幫助高校完成對學生黨建工作全流程的科學統籌與動態優化，構建起結構完整、運行高效、持續優化的學生黨建工作生態系統，實現學生黨建工作從“分散運作”到“系統協同”的深刻轉變。

最后，AI技術增強高校學生黨建工作的協同性。AI技術促進高校學生黨建工作從“封閉運行”向“開放協同”轉變。在傳統模式下，高校學生黨建工作往往存在“信息孤島”和“部門壁壘”問題，而AI技術通過建立“協同決策支持平臺”等方式，能夠實現跨部門、跨層級的黨務數據實時共享與智能分析，自動識別不同主體的資源優勢與需求缺口，構建起貫穿決策、執行、監督全鏈條的智慧黨建體系，實現黨建資源的高效整合與優化。

（三）提升高校學生黨建工作的精準化、數字化、智能化

首先，AI技術提升高校學生黨建工作的精準化。AI技術促進高校學生黨建工作從“同質管理”向“精準培育”轉變。傳統高校學生黨建工作普遍存在“大水漫灌”式的同質化管理困境，難以對學生黨員開展個性化培養。AI技術通過建立黨員成長數字畫像功能，能夠精準識別不同黨員的特點及優勢，構建起集差異化培養、動態化成長跟蹤和智能化效果評估于一體的運行機制，實現黨建工作從“千人一面”到“千人千面”的轉變。

其次，AI技術提升高校學生黨建工作的數字化。AI技術促進高校學生黨建工作從“人工臺賬”向“智能治理”轉變。傳統高校學生黨建工作長期受困于半信息化等低效管理模式，AI技術通過構建“黨建智慧大腦”，能夠自動整合多源數據，實現黨務工作高效辦理，對黨建工作關鍵指標進行趨勢預判，并對薄弱環節提出建議方案。同時，AI技術通過數字建模，仿真模擬不同黨支部工作方案的預期效果，能夠為黨建工作創新提供安全可靠的實驗環境。

最后，AI技術提升高校學生黨建工作的智能化。AI技術促進高校學生黨建工作從“物理支部”向“數字支部”轉變。傳統高校學生黨建工作受限于物理時空約束，難以適應“00后”數字原住民的學習習慣變革、跨校區學習及黨建工作高質量發展的需求。AI技術有助于“數字支部”建設，通過構建智能組織中樞、虛實融合空間、自適應學習系統、智能關系網絡及數字黨建足跡溯源，不僅可以改變黨建工作范式，也能夠重塑黨員教育管理模式，為培養數字時代的青年提供了創新平臺。

二、AI技術賦能高校學生黨建工作的現實困境

（一）傳統的工作理念與復雜環境之間的矛盾

一是工作模式的時代性脫節。在AI技術與高校學生黨建工作深度融合的進程中，傳統的管理模式與數字化治理需求之間形成了結構性矛盾。傳統高校學生黨建工作主要采取線下集中學習等程式化的組織形式，然而當前學生群體已形成即時性、碎片化、交互式的信息獲取習慣，其認知方式和行為模式呈現出顯著的數字化特征，這種差異導致傳統黨建模式難以適應新時代青年學生群體的行為習慣。

二是技術認知的局限性制約。黨務工作者對AI技術的認識普遍停留在工具層面，在技術認知、轉型認知、價值認知方面存在“三重異化”現象。他們由于技術認知有限，將智能技術簡化為人被動適用的電子工具，忽視其強大功能的技術認知異化，導致技術應用停留在“人工替代”層面；將數字化轉型等同于流程電子化，是否使用新技術成為唯一評價標準，未能有效重塑黨建工作的轉型認知異化，陷人“數據搬家”式的偽創新困境；將AI賦能價值局限于效率提升，技術效率優于根本宗旨的價值認知異化，從而出現技術應用與黨建工作目標背離的狀態。

三是風險應對的適應性不足。面對網絡空間信息繭房效應，部分高校黨務工作者仍主要依賴靜態管理機制，缺乏對“黨建工作數字化轉型的總體規劃和協調推進機制”。[更值得關注的是黨務工作者自身出現的認知矛盾，他們既期待通過AI技術實現精準化治理，又因為數據安全合規壓力等倫理顧慮而采取過度保守策略，從而使技術應用往往停留在試點階段，導致黨建工作錯失數字化轉型的關鍵窗口期。

（二）單一的工作隊伍與數字治理之間的矛盾

一是隊伍結構與治理需求存在結構錯配。從隊伍結構來看，當前高校黨建工作隊伍雖具備扎實的思想政治教育理論基礎，但在人工智能、大數據等新興技術領域存在明顯的知識短板，難以滿足數字化黨建所需要的“黨建 + 技術”復合型人才需求。

從實際工作效果來看，由于復合型黨建人才數量有限，多數高校的‘ ?AI+ 黨建”僅僅停留在工具層面，難以深人黨建工作全過程，更無法驅動黨建工作的系統性變革和創新型發展。

二是專業能力與技術要求產生轉化斷層。黨務工作者普遍缺乏將黨建工作經驗轉化為數據模型的能力，對核心技術應用的認知明顯不足，導致豐富的黨建實踐經驗難以轉化為有效的算法邏輯。同時，技術系統生成的結構化數據無法準確嵌入實際黨建治理場景，其帶來的直接后果是形成“數據沉睡”與“決策失焦”并存的困境，即海量數據因缺乏專業解讀而應用不足，智能方案因脫離實際情境而難以實施。

三是培養機制滯后使數字治理效能衰減。當前，黨建人才培養體系存在明顯的滯后性，一些高校在培訓內容上仍過度聚焦于政策解讀、公文寫作等傳統技能模塊，缺乏數據可視化、算法倫理審查、智能系統運維等數字素養課程，使得黨建人才在能力標準上未能獲取新時代黨建干部應當具備的核心能力指標，在實踐應用上難以準確把握技術應用的倫理邊界與價值導向，最終導致智能治理陷入“有技術無智慧”的困境。

（三）匱乏的工作形式與多樣需求之間的矛盾

一是教育供給與學習需求存在代際鴻溝。當前，高校學生黨建教育仍然普遍采用“統一內容、統一形式、統一標準”的“三統一”模式，在內容層面上多采用標準化的理論教材，形式層面上仍以集中授課、書面測試為主，評價層面過分強調知識記憶而忽視實踐能力的量化考核，這與大學生黨員群體的代際共性與個體差異性形成明顯沖突。從現實情況來看，學生期待“理論 + 實踐 + 社交”融為一體的復合型教育模式，而大部分高校仍未建立相適應的多樣化教育供給體系，這容易導致學生黨員發展方向的模糊。

二是技術應用與形式創新出現價值背離。雖然部分高校已經開始引人智慧黨建相關平臺，但其實際應用效果與預期目標仍存在較大差距。從應用深度來看，大部分平臺停留在基礎的信息化層面，主要實現了黨員信息數字化管理、組織生活線上記錄等表層功能，未能真正觸及黨員發展培養、思想動態分析、組織效能評估等核心業務環節。從技術實現來看，大部分系統存在模塊設計單一的功能局限、信息孤島現象嚴重的數據局限、系統使用率低的效能局限困境，導致校內智慧黨建平臺僅僅實現淺層次應用，高校往往難以深層次挖掘數據創新黨建工作新模式，最終導致AI技術賦能陷入“有平臺淺應用”的困境。

三是評價體系與發展需求產生導向偏差。現有的高校學生黨建工作評價在評價主體方面呈現出明顯的單一化特征，過度依賴黨組織內部的垂直考核，在評價方式上仍以年底的民主評議黨員測評表等靜態化考核為主，在評價指標方面過度集中于思想匯報、主題黨日活動出勤率等量化指標，忽視了多類型參與和動態追蹤機制，難以實時有效捕捉學生發展實際需求，導致評價結果與黨員真實成長軌跡出現嚴重脫節，無法有效響應新時代黨員培養的發展需求，最終導致黨建評價陷人“有導向低實效”的困境。

（四）陣地化工作場域與個性發展之間的矛盾

一是物理場域的時空剛性制約個性需求。當前高校學生規模持續擴大，多校區辦學模式已經成為常見現象，但高校的學生黨建活動仍然固守“固定時間、固定場所”的“雙固定”模式，這與當代大學生黨員群體的學習場域需求形成深刻矛盾。一方面，跨校區線下集中活動面臨交通成本高、時間協調難等現實障礙。另一方面，線上黨建活動又因缺乏有效的互動設計和激勵機制，難以保證學習效果。因此，傳統物理場域的局限不僅影響了活動覆蓋面，更制約了黨建工作的創新發展。

二是虛擬場域的技術懸浮弱化育人深度。當前，部分高校構建了線上黨建學習平臺，但大部分平臺僅實現了基礎的信息化功能，未能觸及教育本質創新。在內容懸浮方面，僅僅是將線下學習材料、政策文件等進行簡單電子化；在交互懸浮方面，仍停留在“通知公告 ⁺ 資料下載”的初級功能，未能構建師生、生生之間的深度互動機制；在情感懸浮方面，由于缺乏虛擬形象、即時反饋、情感計算等技術應用，導致情感傳遞效率偏低，從而制約了黨建工作的跨越發展。

三是混合場域的系統異構阻礙協同發展。部分高校探索“線上 + 線下”混合式黨建場域建設，但由于投入不足、標準缺失等原因，普遍存在嚴重的系統異構問題。在技術層面，線上平臺與線下活動的數據互通率較低，形成明顯的“數據煙肉”現象。在資源層面，線上線下教育內容重復率較高，導致資源整合效能偏低。在評價層面，雙線考核指標匹配度不足，線上活躍度與線下表現常出現價值背離，育人成效難以形成統一性。這種系統性異構導致混合場域的綜合運行效能低，嚴重制約了黨建工作的協同發展。

三、AI技術賦能高校學生黨建工作的實踐路徑

（一）更新工作理念，探索黨建治理新體系

一是升級黨建內容形態。高校要打破“技術工具論”的思維定式，將AI視為變革黨建生態的關鍵要素，而非簡單的效率提升工具，依托AI技術生成學習材料、優化組織生活方式。比如，有的高校結合Sora、DeepSeek等技術將黨課開發為適配于自媒體平臺傳播與推廣的“微黨課”內容矩陣，通過融合地理信息與歷史事件制作互動式的H5學習頁面，設計情景模擬的“紅色劇本”游戲將黨史學習教育融入角色扮演，從而適配青年群體的即時性、碎片化、交互式的信息獲取習慣，使學生的理論學習更具吸引力和針對性。

二是創新人機協同機制。高校要構建智能化黨建決策支持系統，深度融合大數據分析能力與黨務工作者政治判斷力，實現數據驅動與人文關懷的有機統一，同時可以通過模塊化技術架構設計，打造可配置、可擴展的智能管理平臺，精準適配組織生活、黨員發展、思想教育等多種場景需求，也可以針對流動黨員管理痛點，建立線上線下協同治理體系，運用智能匹配算法動態優化教育資源配置，確保黨組織覆蓋無死角、黨員教育不斷線。

三是建立風險防控意識。高校要制定相關4 AI+ 黨建”工作的應用倫理指南，規范數據采集范圍和使用權限，實現數據“可用不可見”，要設立AI決策的透明化審查流程，避免算法偏見對黨員評價的干擾，要開發黨員成長評估的“人工 + 智能”混合模型，設置算法偏見預警閾值。高校通過構建“技術防護-制度約束-人為糾偏”的立體化治理體系，能夠使學生黨建工作逐步形成技術賦能、動態迭代的新型治理模式，為新時代學生黨建工作創新發展注人可持續發展動能。

（二）強化工作隊伍，構建黨建工作新動能

一是優化黨建隊伍結構。高校要注重建立“黨建 + 數字技術”復合型人才矩陣，重點引進人工智能、數據科學與技術等領域的人才，打造具備跨學科背景的新型黨建工作團隊，同時可以與計算機學院、信息化辦公室等單位共建智慧黨建聯合實驗室，形成“技術專家駐點指導 + 黨務骨干全程參與”的協同工作模式，有效解決AI技術在黨建業務場景落地過程中算法優化、系統開發等專業技術問題，并通過外部技術視角對傳統黨建工作流程進行數字化賦能，最終實現從經驗型管理向數據化治理轉型升級。

二是提升黨建隊伍能力。高校要建立“理論認知-技術應用-創新實踐”三階遞進的培訓體系，幫助黨務工作者掌握AI基礎原理與應用邏輯。高校要在基礎層面，通過AI通識課程幫助黨務工作者掌握機器學習、數據挖掘等核心技術原理；在應用層面，組織專題工作坊解析數據中臺、智能黨員畫像、活動精準匹配、個性化推薦等典型場景的實踐邏輯；在創新層面，開展AI技術賦能黨建工作案例研討分析，培養技術融合創新能力，使黨務工作者能夠準確判斷技術適用場景，自主設計AI賦能方案。這種遞進式培訓體系既能破除黨務工作者對智能技術的認知壁壘，又能系統提升其數字素養，最終實現從被動接受到主動創新的轉變。

三是完善黨建隊伍機制。高校要通過科學分工，使AI技術高效完成數據采集、智能分析等基礎性工作，而黨務工作者則專注于思想引領、決策研判等核心任務，根據系統數據分析情況開展針對性訪談等活動，從而有效提升工作效率且不斷強化黨建工作的思想性和創新性。為保障機制落地，高校應建立雙軌激勵機制，通過設立智慧黨建創新課題來支持AI應用場景開發，并將技術應用能力納入考核體系，推動隊伍數字化轉型，最終實現從傳統管理向“智能輔助 + 人文引領”的現代化治理模式轉變，打造新時代高校黨建新范式。

（三）創新工作形式，重塑黨建教育新模式

一是打造教育供給模式。構建“精準供給-多元互動-生態融合”的新型黨建教育模式，有助于縮小黨建教育供給的代際鴻溝。高校要開發“理論微課 + 實踐任務 + 社交激勵”等模塊化學習包，依托AI算法實現個性化推薦，針對理論學習薄弱者推送“黨建理論”互動課程，為實踐需求突出者匹配紅色基地沉浸式研學項目等，讓黨員身臨其境感悟歷史事件，提升教育的感染力與參與度，進而將教育供給內容轉化為輕量化、場景化內容。

二是推進數據價值挖掘。構建“數據驅動-智能決策-價值創新”的智慧黨建賦能模式，有助于破解技術應用與形式創新的價值背離問題。高校要通過構建“智能分析 + 動態優化 + 場景拓展”的AI技術賦能框架，打通關鍵流程數據，自動識別異常學習模式、思想波動或黨建業務流程中的短板，觸發動態預警機制并生成輔助決策建議方案，真正實現從“數據沉淀”到“智慧賦能”的質變。

三是深化黨建評價改革。構建“數據賦能-動態跟蹤-閉環優化”的智能評價新范式，推動黨建評價由“結果考核”向“過程培育”轉型。高校要運用區塊鏈技術構建去中心化評價存證系統，確保黨組織評價、黨員互評、群眾評議等的可信度，同時引入多模態感知技術，建立多種指標的評價模型，利用自然語言處理、計算機視覺等技術分析思想匯報、社交言論等文本情感傾向性和識別實踐活動的參與性，實現黨員成長的全維度動態畫像，精準匹配不同階段黨員的發展需求。另外，高校要將評價結果智能反饋至培養環節，形成“評價-反饋-優化”的閉環機制，確保評價體系真正發揮育人導向作用。

（四）重構工作場域，打造黨建學習新生態

一是激活場域資源效能。高校要搭建集成式資源管理平臺，統一調度會議室、活動場地、多媒體設備等資源，實現智能預約與動態調配，破解資源閑置與供需錯配問題；要創新“黨建空間孿生”模式，智能預測場地使用峰值與低效時段，自動優化排期策略，精準匹配學習研討、實踐交流等需求；要融合政企社多方資源，打造“黨建創客空間”“智慧學習角”等復合場景，配備可重構設施與智能終端，支持靈活切換教學、社交與實踐模式，推動黨建場域從功能單一向生態化、智慧化升級。

二是破解虛擬懸浮困境。高校要打造“智能匹配一動態優化一精準觸達”的全流程服務閉環，依托區塊鏈技術保障跨校區資源共享與數據可信流轉；要研發情感化智能交互系統，通過微表情識別與語音情感分析實時感知學員狀態，自適應調整教學策略，打造高沉浸虛擬研討空間，支持多人在線協作學習；要引入“AI黨建助手”，輔助人工輔導員增強情感化互動，建立有溫度的數字化聯結，顯著提升學習共鳴度與參與黏性。

三是重塑虛實融合場景。高校要建立統一的黨建數據標準和接口規范，突破多源數據融合技術，打通黨務系統、教學平臺與社交媒體的數據壁壘，有效破解線上線下指標不匹配的問題；要構建“黨建數字孿生模型”，匯聚多源行為數據，生成可視化的輔助決策分析報告，并通過AI算法預測未來一定時間段內的低活躍度支部或者黨員，自動觸發定制化干預方案；要整合政校企等多主體優勢資源，為混合式黨建場域建設提供可持續發展的創新范式。

參考文獻：

[1]習近平.加快建設教育強國[J].求是，2025，（11）：4-9.

[2]王慧敏.數字賦能高校黨建工作高質量發展的有效路徑與創新實踐[J].北京教育（高教），2025，（03）：54-56.

（責任編輯：韓文彬）