发布日期:2026年02月14日
AI赋能高校党建精准化管理的路径研究
新时代背景下，高校党建工作肩负着强化政治功能与落实立德树人的双重使命。人工智能技术的发展为党建工作智能化转型提供了契机。当前高校党建实践存在瓶颈，如党务与业务数据割裂，难以勾勒完整党员成长轨迹；评价多依赖静态档案，缺乏动态联动分析；教育管理滞后，缺少数据驱动的预警与干预机制，等等。
为应对上述挑战，本研究以促进“党建”与“业务”深度融合为导向，探索构建基于人工智能的教师党员成长动态管理系统，通过整合业务与党务数据，建立多维度指标体系，并利用智能分析模型，以期实现对党员发展状态的实时感知与精准施策，提升基层党组织治理能力。
一、构建“党建—业务”双螺旋融合评价模型
推动高校党建高质量发展，关键在于实现“党性修养”与“业务能力”的深度耦合与协同共进。针对传统管理中党务与业务数据分离、评价脱节的问题，本研究构建“党建—业务”双螺旋融合模型，旨在形成贯穿党员“思想—行为—绩效”全过程的成长闭环。
模型由“政治引领层”与“业务反哺层”构成双螺旋结构。政治引领层聚焦党性修养、组织纪律等，设定如“三会一课”质量、理论学习参与度等量化指标，强化政治属性的主导地位。业务反哺层则关注教育教学、科研与社会服务实绩，设定如教学成果、科研贡献、服务时长等指标，检验党建引领在具体工作中的转化效能。两层数据通过算法实现互通与联动，建立思想动向与业务贡献间的定量关联，使党建管理具备“监测—预警—修正”的智能化运行基础。
基于此模型，研究从思想表现、组织行为、事业绩效三个维度设计党员成长画像指标体系。指标选取遵循政治性、发展性与可计算性原则，确保既对标党内规范，又覆盖教师专业成长关键领域，且适用于数据采集与AI分析。例如，思想表现维度可包括理论学习活跃度、思想倾向分析；组织行为维度关注组织生活参与度、思政引领能力；事业绩效维度则衡量教学、科研、社会服务等方面的具体成果。通过合理配置党建与业务指标的权重（如6:4），并建立动态调整机制，模型能够适应不同发展阶段党员的差异化评价需求，为精准识别提供依据。推动高校党建高质量发展，关键在于实现“ 党性修养”与“业务能力”的深度融合，形成贯穿党员“思想—行为—绩效”的成长闭环。
二、设计AI赋能的党员成长动态管理系统
在双螺旋模型的理论支撑下，构建AI赋能的党员成长动态管理系统，是实现党建工作精准化、智能化的关键实践路径。
（一）系统核心是构建党员成长画像智能建模
党员成长画像是利用大数据与AI技术对党员多维度信息进行聚合建模的结果。系统通过自然语言处理技术解析思想汇报、发言记录等非结构化文本，进行主题与情感分析；同时采集各类行为数据。随后，将提取的特征归入思想、组织、绩效三大维度进行分层聚合与量化评分。最终，系统能生成可视化的党员综合成长图谱（如得分饼图、成长热力图）、识别发展瓶颈与风险点，并自动输出智能评语，为支部提供直观、全面的党员状态视图，助力实现从“印象评价”到“数据画像”的转变。
（二）系统关键的建立三级动态预警与诊断机制
为实现前置干预，系统构建“参与度—思想倾向—行为偏差”三级动态预警与诊断机制。一级预警针对组织生活参与率下降等浅层风险；二级预警关注思想汇报中出现的持续性消极情绪或倾向偏移；三级预警则针对可能存在的违纪风险或重大行为偏差。系统通过实时计算与情感分析进行连续跟踪，一旦触发阈值，便自动分级预警并提示可能原因，推送至支部书记，从而将问题管理从“事后处理”转向“事前预警”和“事中干预”。
（三）系统闭环是实现个性化培养与智能管理
在画像与预警基础上，系统引入基于AI的个性化推荐引擎。它依据党员画像中的短板指标与发展偏好，智能推荐定制化的学习资源、实践任务与考核目标。为确保管理闭环，系统运行遵循“智能监测—人工审核—路径执行—效果评估”四阶流程。支部书记对AI推荐方案进行政治把关后，党员按路径执行，系统再通过数据分析评估干预效果，并将结果反馈至画像模型，实现持续的优化循环，最终形成“精准识别—个性培养—动态反馈”的智慧治理闭环。
三、推动党建工作运用数据智能化开展
本研究围绕AI技术赋能高职党建精准化管理，构建了“ 党建—业务”双螺旋融合模型，并设计了相应的党员成长动态管理系统。主要结论表明：该融合模型能有效打破党务与业务间的评价壁垒；AI技术为党员状态的精准刻画与动态管理提供了可行路径；个性化推荐机制能显著提升教育管理的针对性与效能；系统化的数据驱动初步展现了辅助党建科学决策的价值。
为推进相关实践，一是深化制度融合，构建综合评价体系。高校应着力建立党建与业务深度融合的制度化评价框架，将业务实绩数据有机纳入党员考核，促使党建工作更紧密地融入学校中心工作。二是夯实数据基础，推进技术融合应用。加强党建平台与教务、科研等业务系统的数据互通，建设统一数据中台。同时，持续优化AI算法在文本分析、行为预测等场景的准确性与适用性，推动党建信息化向智能化演进。三是健全人机协同，优化党建治理机制。明确AI系统的辅助决策定位，坚持党组织在关键环节的主导权。建立“系统建议、人工审核”的协同机制，培养基层党务工作者运用数据智能化开展工作的能力，形成“技术赋能”与“组织主导”相得益彰的党建新格局。
在数字化转型与高质量党建的时代要求下，通过“党建—业务”双螺旋融合核心理念，可构建覆盖思想、组织、绩效三维度的教师党员评价模型，并通过设计基于人工智能技术的党员成长动态管理系统，实现党员状态的精准识别与差异化培养，从而推动高校党建从“静态评价”向“过程治理”转型，为党建与业务深度融合提供智慧化方案。
为应对上述挑战，本研究以促进“党建”与“业务”深度融合为导向，探索构建基于人工智能的教师党员成长动态管理系统，通过整合业务与党务数据，建立多维度指标体系，并利用智能分析模型，以期实现对党员发展状态的实时感知与精准施策，提升基层党组织治理能力。
一、构建“党建—业务”双螺旋融合评价模型
推动高校党建高质量发展，关键在于实现“党性修养”与“业务能力”的深度耦合与协同共进。针对传统管理中党务与业务数据分离、评价脱节的问题，本研究构建“党建—业务”双螺旋融合模型，旨在形成贯穿党员“思想—行为—绩效”全过程的成长闭环。
模型由“政治引领层”与“业务反哺层”构成双螺旋结构。政治引领层聚焦党性修养、组织纪律等，设定如“三会一课”质量、理论学习参与度等量化指标，强化政治属性的主导地位。业务反哺层则关注教育教学、科研与社会服务实绩，设定如教学成果、科研贡献、服务时长等指标，检验党建引领在具体工作中的转化效能。两层数据通过算法实现互通与联动，建立思想动向与业务贡献间的定量关联，使党建管理具备“监测—预警—修正”的智能化运行基础。
基于此模型，研究从思想表现、组织行为、事业绩效三个维度设计党员成长画像指标体系。指标选取遵循政治性、发展性与可计算性原则，确保既对标党内规范，又覆盖教师专业成长关键领域，且适用于数据采集与AI分析。例如，思想表现维度可包括理论学习活跃度、思想倾向分析；组织行为维度关注组织生活参与度、思政引领能力；事业绩效维度则衡量教学、科研、社会服务等方面的具体成果。通过合理配置党建与业务指标的权重（如6:4），并建立动态调整机制，模型能够适应不同发展阶段党员的差异化评价需求，为精准识别提供依据。推动高校党建高质量发展，关键在于实现“ 党性修养”与“业务能力”的深度融合，形成贯穿党员“思想—行为—绩效”的成长闭环。
二、设计AI赋能的党员成长动态管理系统
在双螺旋模型的理论支撑下，构建AI赋能的党员成长动态管理系统，是实现党建工作精准化、智能化的关键实践路径。
（一）系统核心是构建党员成长画像智能建模
党员成长画像是利用大数据与AI技术对党员多维度信息进行聚合建模的结果。系统通过自然语言处理技术解析思想汇报、发言记录等非结构化文本，进行主题与情感分析；同时采集各类行为数据。随后，将提取的特征归入思想、组织、绩效三大维度进行分层聚合与量化评分。最终，系统能生成可视化的党员综合成长图谱（如得分饼图、成长热力图）、识别发展瓶颈与风险点，并自动输出智能评语，为支部提供直观、全面的党员状态视图，助力实现从“印象评价”到“数据画像”的转变。
（二）系统关键的建立三级动态预警与诊断机制
为实现前置干预，系统构建“参与度—思想倾向—行为偏差”三级动态预警与诊断机制。一级预警针对组织生活参与率下降等浅层风险；二级预警关注思想汇报中出现的持续性消极情绪或倾向偏移；三级预警则针对可能存在的违纪风险或重大行为偏差。系统通过实时计算与情感分析进行连续跟踪，一旦触发阈值，便自动分级预警并提示可能原因，推送至支部书记，从而将问题管理从“事后处理”转向“事前预警”和“事中干预”。
（三）系统闭环是实现个性化培养与智能管理
在画像与预警基础上，系统引入基于AI的个性化推荐引擎。它依据党员画像中的短板指标与发展偏好，智能推荐定制化的学习资源、实践任务与考核目标。为确保管理闭环，系统运行遵循“智能监测—人工审核—路径执行—效果评估”四阶流程。支部书记对AI推荐方案进行政治把关后，党员按路径执行，系统再通过数据分析评估干预效果，并将结果反馈至画像模型，实现持续的优化循环，最终形成“精准识别—个性培养—动态反馈”的智慧治理闭环。
三、推动党建工作运用数据智能化开展
本研究围绕AI技术赋能高职党建精准化管理，构建了“ 党建—业务”双螺旋融合模型，并设计了相应的党员成长动态管理系统。主要结论表明：该融合模型能有效打破党务与业务间的评价壁垒；AI技术为党员状态的精准刻画与动态管理提供了可行路径；个性化推荐机制能显著提升教育管理的针对性与效能；系统化的数据驱动初步展现了辅助党建科学决策的价值。
为推进相关实践，一是深化制度融合，构建综合评价体系。高校应着力建立党建与业务深度融合的制度化评价框架，将业务实绩数据有机纳入党员考核，促使党建工作更紧密地融入学校中心工作。二是夯实数据基础，推进技术融合应用。加强党建平台与教务、科研等业务系统的数据互通，建设统一数据中台。同时，持续优化AI算法在文本分析、行为预测等场景的准确性与适用性，推动党建信息化向智能化演进。三是健全人机协同，优化党建治理机制。明确AI系统的辅助决策定位，坚持党组织在关键环节的主导权。建立“系统建议、人工审核”的协同机制，培养基层党务工作者运用数据智能化开展工作的能力，形成“技术赋能”与“组织主导”相得益彰的党建新格局。
在数字化转型与高质量党建的时代要求下，通过“党建—业务”双螺旋融合核心理念，可构建覆盖思想、组织、绩效三维度的教师党员评价模型，并通过设计基于人工智能技术的党员成长动态管理系统，实现党员状态的精准识别与差异化培养，从而推动高校党建从“静态评价”向“过程治理”转型，为党建与业务深度融合提供智慧化方案。
（作者单位：北京科技职业大学）