福州理工學(xué)院 葉祖斌

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，高校黨建工作正迎來前所未有的機(jī)遇。人工智能技術(shù)，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(chuàng)新源泉。高校黨建的有效性和效率對于培養(yǎng)優(yōu)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(shù)，挖掘并利用其創(chuàng)新潛力，推動高校智慧黨建的發(fā)展，以實現(xiàn)更加智能、高效、精準(zhǔn)的黨建管理和服務(wù)。

傳統(tǒng)的黨建管理方式面臨著信息化程度不足、數(shù)據(jù)分析效率低下等問題。與此同時，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為高校黨建工作提供了前所未有的機(jī)遇。通過智能化的數(shù)據(jù)管理、自動化的決策支持和個性化的服務(wù)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(zhì)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(shù)在高校黨建中的潛力，為黨建工作注入新的活力和創(chuàng)新。

1 人工智能技術(shù)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(shù)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(jìn)黨群溝通，利用數(shù)據(jù)分析、自然語言處理（NLP）、字符識別等技術(shù)，實現(xiàn)高效溝通。數(shù)據(jù)在高校智慧黨建中扮演了關(guān)鍵角色，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的采集、清洗、存儲、分析和可視化等過程。自然語言處理技術(shù)是實現(xiàn)高效黨群溝通的關(guān)鍵。NLP 技術(shù)通過處理和理解自然語言文本，使計算機(jī)能夠與黨員和群眾進(jìn)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(shù)。通過NLP，黨組織可以建立智能聊天機(jī)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(jī)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(zhǔn)確性。字符識別技術(shù)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(zhuǎn)化為可編輯的數(shù)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(diào)查表格，以減少手工輸入工作，提高效率。字符識別技術(shù)的一個關(guān)鍵應(yīng)用是光學(xué)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(jìn)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(zhuǎn)化為文字。深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），在語音識別中發(fā)揮了重要作用，這些技術(shù)不僅僅局限于語音領(lǐng)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(xué)習(xí)技術(shù)可以實現(xiàn)智能的黨建內(nèi)容推薦系統(tǒng)。這種推薦系統(tǒng)常常采用協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，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(chuàng)新和提高，以適應(yīng)時代發(fā)展的需要。在這一背景下，人工智能技術(shù)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(xì)探討人工智能技術(shù)在高校智慧黨建工作中的作用，著重介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及人工智能決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用，以及它們?nèi)绾翁岣吖芾淼挠行浴?/p>

1.2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)（BD）的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)允許高校黨組織存儲、分析和利用大量黨員信息。這些數(shù)據(jù)包括個人信息、黨內(nèi)活動記錄、培訓(xùn)歷史等。借助數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，高?？梢愿玫乩斫恻h員需求和趨勢。首先，BD 技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和存儲，確保信息不會丟失或分散。其次，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，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(zhǔn)制定黨內(nèi)活動計劃和培訓(xùn)課程，提高黨員的滿意度和參與度。另外，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理（DQM）是BD 技術(shù)中不可或缺的一環(huán)。BD 技術(shù)將這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，避免因數(shù)據(jù)質(zhì)量問題而做出錯誤的決策。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以提高黨員信息的管理效率，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)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(shù)（NLP）的應(yīng)用

自然語言處理技術(shù)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(jì)要、反饋意見等。NLP技術(shù)通過將文字信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，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(shù)自動提取關(guān)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(shù)也是NLP 的一項重要應(yīng)用，它可以幫助理解黨員對黨內(nèi)活動的態(tài)度和情感。通過分析文字反饋，高校黨組織可以更精準(zhǔn)地了解黨員的滿意度和不滿意度，進(jìn)而調(diào)整和改進(jìn)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(kuò)大規(guī)模或頻率。

1.3 黨員教育的情景化

人工智能技術(shù)在高校智慧黨建工作中的重要性體現(xiàn)在黨員教育的情景化方面。通過利用虛擬現(xiàn)實、深度學(xué)習(xí)和自然語言生成等技術(shù)，黨員可以獲得更具沉浸感的學(xué)習(xí)體驗，將抽象的黨建理論融入生動的情境中，提高了學(xué)習(xí)的吸引力和效果。這種情景化教育方式有助于激發(fā)黨員的學(xué)習(xí)興趣，增強(qiáng)黨性教育的實際效果，從而推動高校黨建工作的深入發(fā)展。深度學(xué)習(xí)技術(shù)（DL）在情景化黨員教育中發(fā)揮關(guān)鍵作用，是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它能夠模仿人腦處理信息的方式，識別和理解復(fù)雜的上下文。在黨員教育中，DL 技術(shù)可以用于構(gòu)建情境感知模型，使計算機(jī)系統(tǒng)能夠理解黨員的學(xué)習(xí)背景和需求，根據(jù)不同情境提供個性化的教育內(nèi)容，這意味著黨員將獲得更貼近實際情況的學(xué)習(xí)體驗，提高學(xué)習(xí)的有效性和吸引力。DL 技術(shù)的核心是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬了人腦中神經(jīng)元之間的連接。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，識別模式和趨勢，然后做出預(yù)測或決策。在情景化黨員教育中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分析黨員的學(xué)習(xí)歷史、黨內(nèi)活動參與情況、興趣和學(xué)習(xí)風(fēng)格等信息，以生成與特定情境相關(guān)的教育內(nèi)容和任務(wù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)、自然語言生成技術(shù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)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(shù)使得教育變得更加情景化，能夠根據(jù)黨員的背景和需求提供個性化的學(xué)習(xí)體驗，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言生成和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，高校黨組織可以提高黨員的學(xué)習(xí)動力和效果，進(jìn)一步推動黨建工作的深入發(fā)展。

2 人工智能技術(shù)下高校智慧黨建平臺的構(gòu)建

基于人工智能技術(shù)下高校智慧黨建平臺需要具備若干子功能，才能更好地發(fā)揮智慧平臺的黨建功能。根據(jù)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(xì)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(shè)

高校智慧黨建平臺的交流互動模板建設(shè)是一個復(fù)雜的技術(shù)性過程，涉及多種人工智能技術(shù)和流程的應(yīng)用。自然語言處理（NLP）技術(shù)在交流互動模塊中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。NLP 技術(shù)能夠?qū)Ⅻh員上傳的帖子和留言進(jìn)行自動文本分析。首先，文本內(nèi)容會被分詞和標(biāo)注，以識別關(guān)鍵詞匯和實體。然后，情感分析技術(shù)可用于確定帖子或留言中的情感極性，從而評估內(nèi)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(shù)的結(jié)合，使平臺能夠自動監(jiān)測和管理不適當(dāng)或違規(guī)內(nèi)容，確保高質(zhì)量的互動環(huán)境。另外，推薦系統(tǒng)（RS）是提高互動模塊效率的關(guān)鍵技術(shù)，它利用協(xié)同過濾和內(nèi)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(guān)的帖子和板塊。協(xié)同過濾算法基于黨員與其他黨員的相似性來推薦內(nèi)容，而內(nèi)容推薦算法則基于文本內(nèi)容的相似性和關(guān)聯(lián)性來進(jìn)行推薦，這些技術(shù)使黨員更容易找到與其興趣和需求相關(guān)的信息，提高了互動模塊的吸引力和實用性。接著大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于后臺管理和決策支持。大量的黨員互動數(shù)據(jù)被收集并存儲，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，以獲得有關(guān)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(shù)據(jù)來了解黨員的思想動態(tài)，調(diào)整黨建工作策略，及時回應(yīng)學(xué)生關(guān)切的問題。

2.2 高校智慧黨建平臺的宣傳模板建設(shè)

高校智慧黨建平臺的宣傳模板建設(shè)是一個復(fù)雜而關(guān)鍵的過程，其中整合了具體的人工智能技術(shù)，以提供高效的信息發(fā)布、管理、審核和互動。自然語言處理（NLP）技術(shù)在宣傳模塊的信息發(fā)布和審核中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。NLP 技術(shù)能夠自動分析和理解文本內(nèi)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(dāng)言論或違規(guī)信息。具體而言，NLP 可以進(jìn)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(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和推薦系統(tǒng)技術(shù)可以用于欄目管理和信息個性化推送。ML 技術(shù)可以幫助平臺識別用戶的興趣和偏好，從而將相關(guān)內(nèi)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(tǒng)則根據(jù)用戶的歷史行為和反饋來預(yù)測其未來興趣，從而更精確地為用戶推薦宣傳內(nèi)容。虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）技術(shù)為宣傳模塊提供了全新的交互方式。通過AR 技術(shù)，用戶可以使用移動設(shè)備掃描校園中的標(biāo)志或二維碼，然后即時獲取與該位置相關(guān)的黨建信息[2]。VR 技術(shù)則可以創(chuàng)建虛擬的黨建場景，使用戶能夠親臨黨組織活動現(xiàn)場，從而提高信息傳播的沉浸感和吸引力。區(qū)塊鏈技術(shù)可以用于信息的不可篡改性和透明性。每一條發(fā)布在宣傳模塊的信息都可以被記錄在區(qū)塊鏈上，以確保信息來源和內(nèi)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(shè)

在高校黨建工作中，黨組織的管理是至關(guān)重要的，因為管理的質(zhì)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(shù)是一種創(chuàng)新型的解決方案。通過人工智能技術(shù)，可以建立一個黨員信息的集中管理系統(tǒng)。這個系統(tǒng)可以自動化地收集、更新和存儲黨員的個人信息、學(xué)習(xí)情況、黨費繳納記錄等數(shù)據(jù)。具體的技術(shù)包括自然語言處理（NLP）和數(shù)據(jù)挖掘，通過NLP 技術(shù)，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(nèi)職務(wù)、黨齡等信息，減少手動錄入工作的復(fù)雜性。同時，數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析黨員的黨內(nèi)活動參與情況，提供定制化的學(xué)習(xí)建議，以便更好地滿足黨員的學(xué)習(xí)需求。高校黨組織經(jīng)常舉行各種類型的會議，而人工智能技術(shù)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(shù)包括語音識別技術(shù)和自動摘要生成。使用語音識別技術(shù)，可以將會議中的音頻記錄轉(zhuǎn)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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，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(nèi)容。高校智慧黨建平臺可以利用人工智能技術(shù)來提高黨員培訓(xùn)的效果，黨員培訓(xùn)是黨建工作的重要組成部分。通過個性化學(xué)習(xí)路徑和在線考試與評估，平臺可以根據(jù)黨員的學(xué)習(xí)興趣和需求，推薦適合的學(xué)習(xí)資源，提高學(xué)習(xí)的針對性和吸引力。

3 結(jié)語

高校智慧黨建是人工智能技術(shù)在教育管理領(lǐng)域的一次創(chuàng)新嘗試，旨在提升黨組織的領(lǐng)導(dǎo)水平、服務(wù)質(zhì)量和決策效率。通過對數(shù)據(jù)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(xié)同，高校黨建可以更好地適應(yīng)時代發(fā)展的需要。然而，實現(xiàn)這一目標(biāo)需要深入地研究和創(chuàng)新，探索人工智能技術(shù)在黨建工作中的最佳應(yīng)用方式。希望通過本研究，能夠激發(fā)更多關(guān)于高校智慧黨建的討論和實踐，為高校黨建工作的現(xiàn)代化注入新的動力，推動我國高等教育事業(yè)不斷邁向更高水平。