党员教育培训众口“智”调

《全国党员教育培训工作规划（2024—2028年）》提出，要注重运用大数据等技术对党员参训情况进行动态分析，不断提高教育培训精准性。党员教育培训涉及面广、受众多样，虽然传统教育培训方式在整体提升党员队伍素质方面发挥了重要作用，但也面临着精准度不够的“瓶颈”。随着人工智能技术的快速发展和应用，为精准化、差异化开展党员教育培训提供了可能。

因材施教，首在因材，要搞清楚哪些党员需要培训、需要什么样的培训。如果对不同类型的党员都是“一抹齐”、“一勺烩”，就会出现教育培训不对口、不解渴的问题。想要把“材”识准，离不开大规模信息数据分析，一方面应建设涵盖年龄、学历、职业、地域和领域分布等基本情况的“数据库”，把教育培训对象大的范围选准，另一方面也要动态采集党员政治素养、履职表现、生活状态等“活情况”，对“数据库”进行补充和微调，从而分析确定哪些对象应当拔高、哪些对象应当补短，实现靶向定位。

党员教育培训工作经过长期发展，课程、师资、场所等资源已十分丰富，特别是《工作规划》作出让优质课件直达一线覆盖基层、推进党员教育信息化平台建设等部署，未来将进一步拓宽基层选择，如何精准匹配组织之“供”和党员之“需”成了一道难题。以DeepSeek大语言模型为代表的人工智能技术及相关应用，具有对众多信息快速分析、关联处理的效率优势，正可以一展拳脚，在课程、师资匹配方面“量体裁衣”。此外，人工智能技术还可应用于优化课程，例如党性教育课程即可定制化增加通俗阐释、事例佐证等内容，让课程更接地气。

做好党员教育培训考核评估，依靠有限人力、时间难以实现，这就需要借助人工智能技术突破工作局限，分类采集、分析党员受训后表现情况，让考核评估不再雾里看花、千人一面。得到考核评估结果后，还要统筹结果使用，既能够归纳党员不足、督促其进一步完善提高，又可以有针对性改进教育培训工作，还能够提升人工智能技术在相关场景下的应用契合度，进一步推动基层党建工作与数字信息化深度融合。