人工智能辅助高职教师党员“三维数据 + 智能分级 + 动态闭环”管理体系构建与实践

一、引言

当前高职教师党员精准化管理面临评估维度单一化、培养方案同质化、管理闭环缺失等三类结构性困境，制约了党员先锋模范作用的发挥。本文融合人工智能技术创新管理模式[1]，构建“三维数据 + 智能分级 + 动态闭环”管理体系，推动党建管理从经验驱动向数据驱动转型，具有重要的现实意义。

二、高职教师党员精准化管理面临的困境

2.1 评估维度单一化，导致党员的政治素养与专业能力割裂

现有考核过度聚焦理论学习指标，如学时、考试成绩等，忽视业务实绩与群众基础的系统性观测。这种片面化评估导致“会考试的党员”与“会育人的党员”评价错位，难以反映党员的综合素质。

2.2 培养方案同质化，造成组织供给与党员个体需求脱节

之前支部采用“大锅饭”式培养方案，将理论学习、实践活动机械套用于所有党员。例如，新入职教师与资深教授接受相同强度的政治培训，而新入职教师急需的教学能力提升、资深教授应发挥的先锋引领作用均未得到针对性施策。这种“一刀切”模式造成资源错配，无法满足党员在不同职业发展阶段的需求。

2.3 管理闭环缺失，致使静态评估与党员动态成长失衡

之前教师党支部的管理行为呈现“碎片化”，评估结果束之高阁，未转化为改进方案，干预措施缺乏跟踪，效果无法量化验证，培养策略长期固化，滞后于党员成长阶段。这种开环管理导致部分党员陷入“考核 - 整改 - 再考核”的低效循环，无法及时根据党员的动态成长调整管理策略，影响党员的持续发展。

三、“三维数据 + 智能分级 + 动态闭环”管理体系的构建

3.1 三维核心数据的设计与整合

立足“双带头人”政治素养与专业能力双融合目标，教师支部书记主持设计“铸魂·强基·立业”党员三维核心数据，利用腾讯 IMA 搭建“红领数智”信息工程系教师党支部知识库，利用共享知识库保存、整合数据。

“铸魂”维度：对应政治素养数据，是党性考核的核心。整合线上学习数据（理论课程完成度、考试成绩、线上研讨质量）与线下践行数据（思想汇报深度、组织生活出勤率及主动性等），通过双轨数据将行为量化立体呈现政治核心素养 [2]。

“强基”维度：契合群众基础数据，是党员先进性的体现。聚合师生民主评议、师德考核等数据，客观映射党员社会形象认同度，推动党员密切联系群众制度化。

“立业”维度：指向业务能力数据，是合格党员的基础条件。指标涵盖教学实效（含课程思政融合度）、科研成果转化等指标，重点考察专业贡献与政治要求的融合度，突出“党建业务双融双促”。

该三维数据体系突破党建与业务“两张皮”困境，实现政治素养、群众基础、业务能力三维交叉分析，为精准画像提供数据支撑。

3.2 智能分级的构建

基于三维数据融合分析，采用机器学习动态校准阈值，建立动态分级，清

晰划分“短板明显→能力达标→先锋引领”三级党员能力层级。

3.3 动态闭环的实现机制

基于“短板明显→能力达标→先锋引领”三级党员能力的诊断，围绕“五位一体”党员培养体系设计，通过人工智能中多模态决策树算法自动生成“党员个性化发展与靶向管理路径”。“五位一体”党员培养体系遵循“知行合一、内外联动、标本兼治”的党建科学规律，通过“认知—实践—检验—进化”严密的逻辑闭环实现党员能力螺旋式提升。

四、实证效果

信息工程系党支部实证表明，该“三维数据 + 智能分级 + 动态闭环”管理体系使党员能力误判率下降 16%，培养资源投放准确率达 93% 。该体系能够有效解决高职教师党员精准化管理面临的困境，提高管理效能。

然而，该体系在实施过程中也面临一些挑战。例如，需要不断完善数据采集和整合机制；机器学习模型的应用需要专业的技术人才支持；此外，体系的推广和应用需要考虑到不同高职院校的实际情况，进行适当的调整和优化 [3]。

五、结论

本文构建的人工智能辅助高职教师党员“三维数据 + 智能分级 + 动态闭环”管理体系，为解决高职教师党员精准化管理面临的困境提供了有效的方案。该体系通过整合三维核心数据、建立智能分级和动态闭环管理机制，实现了党员管理的全面性、个性化和动态性，提高了管理效能，为高职党建数字化转型提供了范式支撑。

参考文献：

[1] 曹晶晶 , 倪桂英 , 艾力非也·艾尼娃尔 , 等 . 高校“双带头人”作用发 挥 机 制 研 究 [J]. 高 教 学 刊 ,2025,11(20):184-188.DOI:10.19980/j.CN23-1593/G4.2025.20.042.

[2] 拉加当周 . 民族地区红色文化生成理路及蕴含的中华民族共同体理念[J]. 黑 龙 江 民 族 丛 刊 ,2024,(06):30-37+88.DOI:10.16415/j.cnki.23-1021/c.2024.06.011.

[3] 朱琳 . 基于大数据分析的大学科技园数字化服务体系建设研究 [J].信 息 记 录 材 料 ,2024,25(08):61-63.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2024.08.007.