基于人工智能技术下高校智慧党建的创新源泉发掘

福州理工学院 叶祖斌

随着信息技术的飞速发展，高校党建工作正迎来前所未有的机遇。人工智能技术，作为信息时代的一大亮点，为高校智慧党建提供了全新的创新源泉。高校党建的有效性和效率对于培养优秀人才和塑造未来社会具有重要意义。本文将探讨如何借助人工智能技术，挖掘并利用其创新潜力，推动高校智慧党建的发展，以实现更加智能、高效、精准的党建管理和服务。

传统的党建管理方式面临着信息化程度不足、数据分析效率低下等问题。与此同时，人工智能技术的快速发展为高校党建工作提供了前所未有的机遇。通过智能化的数据管理、自动化的决策支持和个性化的服务推荐，高校党建可以更好地满足党员需求，提升党建工作的质量和效益。因此，本研究旨在探讨如何充分挖掘人工智能技术在高校党建中的潜力，为党建工作注入新的活力和创新。

1 人工智能技术在高校智慧党建工作中的重要性

1.1 党群沟通的高效化

人工智能技术在高校智慧党建工作中的重要性在于其能够通过高度智能化的方法改进党群沟通，利用数据分析、自然语言处理（NLP）、字符识别等技术，实现高效沟通。数据在高校智慧党建中扮演了关键角色，通过大规模数据的收集、存储和分析，党组织可以更好地了解党员和群众的需求和行为。这涉及数据的采集、清洗、存储、分析和可视化等过程。自然语言处理技术是实现高效党群沟通的关键。NLP 技术通过处理和理解自然语言文本，使计算机能够与党员和群众进行自然对话。这包括词汇分析、情感分析、文本分类和命名实体识别等技术。通过NLP，党组织可以建立智能聊天机器人，用于回答常见问题、提供活动信息以及处理投诉和建议。这些机器人可以利用语言模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等，提高对话的自然度和准确性。字符识别技术也在党建工作中有着重要地位，它可以将手写或印刷的文本转化为可编辑的数字文本。

在党建工作中，这可以用于扫描和识别党员的书写材料，如会议记录或调查表格，以减少手工输入工作，提高效率。字符识别技术的一个关键应用是光学字符识别（OCR），它能够识别印刷体和手写体的字符。通过语音识别，党员和群众可以通过语音进行查询和互动。这牵涉到声音信号的处理和特征提取，然后通过模型将其转化为文字。深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在语音识别中发挥了重要作用，这些技术不仅仅局限于语音领域，它们也在党建工作中崭露头角。通过利用算法分析党员的历史行为和兴趣，深度学习技术可以实现智能的党建内容推荐系统。这种推荐系统常常采用协同过滤、内容过滤和深度学习等技术，从而为他们提供个性化的党建建议。

1.2 管理的有效性

随着信息时代的到来，高校党建工作也需要不断创新和提高，以适应时代发展的需要。在这一背景下，人工智能技术的引入对于高校智慧党建工作的重要性不可忽视。本文将从管理的有效性角度，详细探讨人工智能技术在高校智慧党建工作中的作用，着重介绍大数据技术、自然语言处理技术、机器学习技术以及人工智能决策支持系统的应用，以及它们如何提高管理的有效性。

1.2.1 大数据技术（BD）的应用

大数据技术允许高校党组织存储、分析和利用大量党员信息。这些数据包括个人信息、党内活动记录、培训历史等。借助数据仓库和数据挖掘技术，高校可以更好地理解党员需求和趋势。首先，BD 技术能够实现数据的集中管理和存储，确保信息不会丢失或分散。其次，通过数据挖掘技术，高校可以深入分析党员信息，了解他们的兴趣、参与度以及对党建工作的反馈。这有助于精准制定党内活动计划和培训课程，提高党员的满意度和参与度。另外，数据清洗和数据质量管理（DQM）是BD 技术中不可或缺的一环。BD 技术将这些数据整合，为高校党组织提供深入的洞察。例如，通过DQM，可以确保数据的准确性和完整性，避免因数据质量问题而做出错误的决策。因此，大数据技术的应用可以提高党员信息的管理效率，确保数据的质量和可用性，从而为党组织提供有力的支持。

1.2.2 自然语言处理技术（NLP）的应用

自然语言处理技术有助于智能化管理党建工作中的文字信息。在高校党建工作中，大量的文字信息需要被处理，包括党员申请书、会议纪要、反馈意见等。NLP技术通过将文字信息转化为结构化数据，使得搜索和检索党员档案变得更加高效。例如，党员申请书可以通过NLP 技术自动提取关键信息，如个人背景、兴趣爱好等，从而加速党员审核和录取过程。此外，情感分析（SA）技术也是NLP 的一项重要应用，它可以帮助理解党员对党内活动的态度和情感。通过分析文字反馈，高校党组织可以更精准地了解党员的满意度和不满意度，进而调整和改进党建工作策略。例如，如果一项活动收到了大量积极的反馈，党组织可以考虑将类似的活动扩大规模或频率。

1.3 党员教育的情景化

人工智能技术在高校智慧党建工作中的重要性体现在党员教育的情景化方面。通过利用虚拟现实、深度学习和自然语言生成等技术，党员可以获得更具沉浸感的学习体验，将抽象的党建理论融入生动的情境中，提高了学习的吸引力和效果。这种情景化教育方式有助于激发党员的学习兴趣，增强党性教育的实际效果，从而推动高校党建工作的深入发展。深度学习技术（DL）在情景化党员教育中发挥关键作用，是一种基于神经网络的机器学习方法，它能够模仿人脑处理信息的方式，识别和理解复杂的上下文。在党员教育中，DL 技术可以用于构建情境感知模型，使计算机系统能够理解党员的学习背景和需求，根据不同情境提供个性化的教育内容，这意味着党员将获得更贴近实际情况的学习体验，提高学习的有效性和吸引力。DL 技术的核心是神经网络，它模拟了人脑中神经元之间的连接。神经网络可以自动从数据中学习，识别模式和趋势，然后做出预测或决策。在情景化党员教育中，神经网络可以分析党员的学习历史、党内活动参与情况、兴趣和学习风格等信息，以生成与特定情境相关的教育内容和任务。深度学习技术、自然语言生成技术和强化学习技术在高校智慧党建工作中的党员教育方面具有巨大潜力[1]。这些技术使得教育变得更加情景化，能够根据党员的背景和需求提供个性化的学习体验，借助神经网络、自然语言生成和强化学习，高校党组织可以提高党员的学习动力和效果，进一步推动党建工作的深入发展。

2 人工智能技术下高校智慧党建平台的构建

基于人工智能技术下高校智慧党建平台需要具备若干子功能，才能更好地发挥智慧平台的党建功能。根据党建工作具体分类将智慧党建平台分为以下功能，凸显党建工作的政治、教育、宣传、管理的功能，下文将详细阐述高校智慧党建平台功能模块，如图1 所示。

图1 高校智慧党建平台功能模块Fig.1 Functional modules of smart party building platform in universities

2.1 高校智慧党建平台的交流互动模板建设

高校智慧党建平台的交流互动模板建设是一个复杂的技术性过程，涉及多种人工智能技术和流程的应用。自然语言处理（NLP）技术在交流互动模块中发挥着至关重要的作用。NLP 技术能够将党员上传的帖子和留言进行自动文本分析。首先，文本内容会被分词和标注，以识别关键词汇和实体。然后，情感分析技术可用于确定帖子或留言中的情感极性，从而评估内容的情感倾向。此外，主题建模算法可以识别文本中的主题和话题，这些NLP 技术的结合，使平台能够自动监测和管理不适当或违规内容，确保高质量的互动环境。另外，推荐系统（RS）是提高互动模块效率的关键技术，它利用协同过滤和内容推荐等方法，分析党员的历史行为和兴趣，为他们推荐相关的帖子和板块。协同过滤算法基于党员与其他党员的相似性来推荐内容，而内容推荐算法则基于文本内容的相似性和关联性来进行推荐，这些技术使党员更容易找到与其兴趣和需求相关的信息，提高了互动模块的吸引力和实用性。接着大数据分析和数据挖掘技术用于后台管理和决策支持。大量的党员互动数据被收集并存储，然后进行数据挖掘分析，以获得有关党员行为和趋势的见解。这包括党员的互动频率、热门话题、观点分布等，党组织可以利用这些数据来了解党员的思想动态，调整党建工作策略，及时回应学生关切的问题。

2.2 高校智慧党建平台的宣传模板建设

高校智慧党建平台的宣传模板建设是一个复杂而关键的过程，其中整合了具体的人工智能技术，以提供高效的信息发布、管理、审核和互动。自然语言处理（NLP）技术在宣传模块的信息发布和审核中发挥着关键作用。NLP 技术能够自动分析和理解文本内容，这对于党建平台来说非常重要，因为它可以用于快速识别和处理可能存在的不适当言论或违规信息。具体而言，NLP 可以进行情感分析，以检测文章、评论或留言中的情感极性，帮助审核员更有效地辨别争议性内容。机器学习（ML）和推荐系统技术可以用于栏目管理和信息个性化推送。ML 技术可以帮助平台识别用户的兴趣和偏好，从而将相关内容推荐给他们。这种个性化推送有助于提高用户的互动和参与度。推荐系统则根据用户的历史行为和反馈来预测其未来兴趣，从而更精确地为用户推荐宣传内容。虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术为宣传模块提供了全新的交互方式。通过AR 技术，用户可以使用移动设备扫描校园中的标志或二维码，然后即时获取与该位置相关的党建信息[2]。VR 技术则可以创建虚拟的党建场景，使用户能够亲临党组织活动现场，从而提高信息传播的沉浸感和吸引力。区块链技术可以用于信息的不可篡改性和透明性。每一条发布在宣传模块的信息都可以被记录在区块链上，以确保信息来源和内容不会被篡改，有助于提高信息的可信度。

2.3 高校智慧党建平台的管理建设

在高校党建工作中，党组织的管理是至关重要的，因为管理的质量直接影响到党建工作的效率和成果。为了提高管理效能，利用具体的人工智能技术是一种创新型的解决方案。通过人工智能技术，可以建立一个党员信息的集中管理系统。这个系统可以自动化地收集、更新和存储党员的个人信息、学习情况、党费缴纳记录等数据。具体的技术包括自然语言处理（NLP）和数据挖掘，通过NLP 技术，平台可以分析党员提交的文字信息，自动录入党员档案，识别党员的党内职务、党龄等信息，减少手动录入工作的复杂性。同时，数据挖掘和机器学习算法可以分析党员的党内活动参与情况，提供定制化的学习建议，以便更好地满足党员的学习需求。高校党组织经常举行各种类型的会议，而人工智能技术可以极大地提升这些会议的效率和记录管理[3]。具体的技术包括语音识别技术和自动摘要生成。使用语音识别技术，可以将会议中的音频记录转化为文字，这样会议记录可以更容易地存档和检索。同时，通过自然语言处理和机器学习技术，平台可以自动生成会议摘要，包括重要议题、决定和行动项，以便党组织成员更快地了解会议内容。高校智慧党建平台可以利用人工智能技术来提高党员培训的效果，党员培训是党建工作的重要组成部分。通过个性化学习路径和在线考试与评估，平台可以根据党员的学习兴趣和需求，推荐适合的学习资源，提高学习的针对性和吸引力。

3 结语

高校智慧党建是人工智能技术在教育管理领域的一次创新尝试，旨在提升党组织的领导水平、服务质量和决策效率。通过对数据的智能分析、党员需求的个性化满足以及党建工作的智能协同，高校党建可以更好地适应时代发展的需要。然而，实现这一目标需要深入地研究和创新，探索人工智能技术在党建工作中的最佳应用方式。希望通过本研究，能够激发更多关于高校智慧党建的讨论和实践，为高校党建工作的现代化注入新的动力，推动我国高等教育事业不断迈向更高水平。