干部在线学习中大数据思维的实践与研究

[摘 要] 大数据时代已经来临，它正影响着人类生活的方方面面，也影响着干部的培训工作。利用大数据的思维去关注干部在线学习所产生的海量数据，解决目前干部在线学习中存在的问题，实现学习智能化与管理智能化，推动干部培训工作。

[关键词] 大数据；思维；干部在线学习；干部培训

[中图分类号] G434 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2014）19- 0111- 03

2006年的《干部教育培训工作条例（试行）》文件中提出：大规模培训干部，大幅度提高干部素质，推行干部自主选学。中央《2010-2020年干部教育培训改革纲要》中明确提出，“加快建设干部教育培训网络平台”，“到2012年基本建成功能完备、资源共享、规范高效的干部网络培训体系”的目标[1]。干部在线学习是党政干部通过网络获取知识、自我充电的一种方式，近几年在各级组织部的推动下，各省市先后启动了干部在线（网络）教育工作。干部学员在在线学习的过程中会产生大量的与学习相关的数据，数据结构也会越来越复杂。运用大数据的思维重组、挖掘数据价值，使干部学习在线能够智能化地为每个党政干部提供个性化的学习内容，将会给干部学习在线带来新的生机。

1 干部在线学习现状

据不完全统计，2013年31个省（自治区、直辖市）中已有25个开展了干部在线培训，开展比例达到80.6%，每个干部在线学习平台都各具特色，也为党政干部提供了更多接受培训的机会、自主选学的途径。2013年9月28日发布的《2013-2017年全国干部教育培训规划》明确指出，要运用信息化手段辅助干部培训工作，干部选学、网络培训学时计入脱产培训学时[1]。干部在线学习能够较好地解决党政干部工学矛盾的问题，是运用信息化手段为党政干部开辟的新课堂，也为传统的干部教育培训工作锦上添花。本研究以“福建干部学习在线”为主，以其他三省的干部在线学习为补充，从学习资源建设、学员学习方式、管理决策分析等方面分析干部在线学习的现状。

1.1 学习资源建设

对于“干部学习在线”来说，学习资源就是它的生命源泉；对于干部学员来说，干部学习在线的学习资源是否能够满足他们的求知欲，是其网络学习能否持续的关键。因此，干部学习在线在学习资源建设上应把握全面性、及时性、可用性等方面。

学习资源建设在紧紧围绕党和政府中心工作建设学习资源的同时，也要有为学员提供能促进其视野拓展、提高自身素质的其他辅助学习资源；学习资源需要不断更新，将最新的前沿报告、专家讲座呈现给学员，给干部学习在线注入新鲜的血液；学习资源特别是学习视频的选择需要根据党政干部或成人教育的特性来选择，一般选择时间在30分钟左右的学习视频为宜，增强干部学员对学习资源的可读性、可用性。

每个干部学员都是一个个体，知识与能力会存在着差异。在学习资源建设注重全面性、及时性、可用性的同时，如果更能注意到干部学员的个性化需求，那么将会让干部学员在在线学习中获得更大的收益，干部学习在线也会收获一位永久的“粉丝”。

1.2 学员学习方式

干部学习在线的学习资源主要是录制好的视频资源，学员通过互联网登录学习，学习方式通常都是面对电脑听视频里的专家讲课。目前，在线教育无法营造一种合适的学习氛围，在学习过程中，“人-机”交互、“人-机-人”的交互增多，但“人-人”的交互明显减少，因此对于学习者来说，知识的学习和交流也存在着巨大的影响[2]。

学习方式的单一将会给干部在线学习的发展带来瓶颈，容易让干部学员产生枯燥感。如果能够弥补“人-人”交互上的不足，实现干部学员之间的交流与互动，营造一种“三人行必有我师”的氛围，那么将会让干部学习在线再上一个台阶。

1.3 管理决策分析

学员通过互联网在干部学习在线上学习，会产生大量的数据，如学员的个人信息、学习记录、学习轨迹等。这些数据要么还是数据库里的若干条记录，要么就是还没有被好好利用，拥有大量数据却没有深入挖掘是一种浪费的行为。目前在干部学习在线上看到的数据报表，也只是停留在对已有数据的总结与分析上。

数据虽较全面，但价值没有完全体现。如果能通过数据的相关性了解干部学员的需求并运用到日常的管理决策中，将会对以后的干部培训有很强的指导作用。

2 大数据思维

沃尔玛“尿片与啤酒”的案例，Google利用网民搜索数据比官方提前发现流感的事实，亚马逊网站根据顾客在亚马逊上产生的数据成功推荐顾客购买的关联营销，这些案例的都发生在大数据时代。从繁杂的数据中发现有价值的信息，深入挖掘、综合利用并将其转化为生产力，这就是大数据时代产生的思维突破。《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格认为，数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，但是当这些数据在收集以后，数据量一旦变“大”，根据数据预测就会十分可靠，不再是小数据时代的模糊推测了，而这个预测会被用于不同的目的，数据被挖掘重新再次使用，其价值不可估量。

在大数据时代，我们要更多地了解事物之间“是什么”，而不需要知道“为什么”，放弃对因果关系的渴求，通过关注相关关系进行预测。这种思维方式颠覆了人类以往的思维惯例，但是随着互联网应用的丰富，我们每天都在产生各种各样的数据，当数据量达到一定级别后，通过对海量数据的收集、储存、分析、挖掘，可拓展的空间是不可限量的，而非像以前那样凭借经验与直觉。让数据说话，提供基于数据的决策支撑，这也是智能化的基础。

麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”[3]我们要用大数据的思维去思考干部在线学习，利用干部学员在通过互联网学习时产生的大量数据，关注干部学员之间的相关关系，智能化地为干部学员提供更个性化的服务，满足不同层次学员的学习需求，帮助管理者能够更有效地决策并服务于教学，创新干部在线学习模式。

3 干部在线学习的实践与研究

干部在线学习已经成为干部培训中一种不可或缺的学习方式，在《2013-2017年全国干部教育培训规划》中明确指出：干部选学、网络培训学时计入脱产培训学时。其中，计入脱产培训总学时的网络培训时间不超过总学时的40%。对干部在线学习模式的认可进一步提高了对学习平台的要求，学习平台不再是以教学资源的量取胜，它需要互动，需要引导，以实现干部学员的高效学习。因为党政干部日常工作都比较繁忙，给自己学习充电的时间非常有限，用有限的时间获取自己想要的知识，就是本文所指的高效学习。因此需要学习平台能够智能化地根据培训学员的各种信息数据以及网络学习行为数据进行课程的引导与互动，满足学员的学习需求，提高学员学习的兴趣。

无论从学习者还是管理者方面，大数据思维的引入都将让干部在线学习有的放矢。

3.1 学习资源建设

干部学习在线平台是一个开放的平台，其出发点与落脚点都是为党政干部（即干部学员）学习充电服务。因此，在实现学习资源建设全面、及时、可用的基础上，还要实时掌握学习资源的使用率，将满足培训学员的需求作为干部学习在线平台的“风向标”。

在福建干部学习在线的管理平台上，我们可以统计哪个栏目在某一个时间段被点击的次数有多少，并进行排序，由此可以动态地监测到哪些栏目在某段时间里是受到培训学员欢迎的，是培训学员感兴趣的，并通过数据的相关性预测哪些栏目将会是学员关心的下一个重点。管理者可以依托这些通过挖掘分析得到的数据，有方向性地把干部学员所关心的栏目丰富起来。为干部学员提供更优质、更有效、更符合他们需求的学习资源，从而提升干部在线学习平台服务干部学员网络学习的能力和水平，同时也提高管理者自身的工作效率，打造有特色的干部学习平台。

3.2 学员学习方式

随着干部在线学习的全面铺开，目前“福建干部学习在线”注册学员已超过3万人，积累了数以百万条的学习记录以及学员学习行为记录。记录在数据库中只是一条数据，但是如果运用大数据的计算技术就能找到记录或者数据之间的关联，把这些数据串起来，将会更深入地了解学员的学习方式，为每个党政干部定制一个适合他们的高效的学习途径。

3.2.1 定制个性化的学习服务

学员登录干部学习在线网站，就会留下大量的信息（包括个人信息、在页面上停留的时间、访问的信息类别以及访问记录等），可以根据在线学习学员的信息，通过对数据的加工，为学员本人及其相关学员定制个性化的学习服务。

在福建干部学习在线中，以党和政府中心工作为导向划分学习栏目，以满足学员需求为目标创建不同专题。在栏目与专题中都搜集了大量的学习视频与文章。为了描述培训学员的学习情况，本研究建立了一个学习模型（如图1所示）来分析培训学员在干部在线学习平台上产生的所有数据。此模型中包含学习频次、学习时长、学习路径、学时内容。

根据此学习模型，对于干部学员本人，我们可以了解他通过什么设备访问学习平台，并通过什么方式（根据浏览平台内容的路线）找到他们感兴趣的栏目或专题；了解他对什么栏目、什么类型的专题（根据学习次数及学习内容）感兴趣，通过多长的时间（根据学习时长）来学习这方面的内容。通过对数据的分析，可以掌握该干部学员的学习特征，在其下次登录学习平台的时候对他的登录界面进行智能化的重新布局；了解到干部学员目前通过移动设备访问学习平台，这也给我们优化移动终端方案提供依据。把干部学员可能感兴趣的内容通过算法搜索重新组合后及时推荐给他，将曾经浏览过的学习内容再次呈现，提高干部学员的学习体验度，实现高效学习。

3.2.2 提高首次学习满意度

数据经过挖掘有了新的价值，进而实现从点到面的拓展。利用聚类算法从Web访问信息数据中得到具有相似性的学习，例如，当发现学习某门课程的大多数人都属于某一类学习者时，就可以把这门课程推荐给该类学习者[4]。这里所指的同一类包含同个单位，同个培训班级，某些共同的工作经历等。我们假设这一类干部学员都会对某一类型的栏目或专题同样感兴趣，所以在他们首次登录学习平台的时候，就能够根据所挖掘的数据智能化地给予个性化的推送，这样会很大程度上提高干部学员对平台的认同度与满意度，激发他们学习的兴趣。新注册的干部学员先以“前车之鉴”的方式学习了平台智能推送的内容，再去全面浏览其他栏目的内容，从点到面的引导式、帮助式学习会给新学员带来强烈的学习兴趣。新干部学员也会慢慢地在平台中留下大量的数据信息，个人数据被放入大数据的熔炉里再次提炼，当数据越来越多时，智能化推送就会越来越精确。

3.3 管理决策分析

数据不仅能够为干部学员带来优质的学习体验，还可以为管理者提供决策分析。以数据驱动决策，帮助管理者能够更准确地作出决策。

3.3.1 对学习体验的决策分析

我们研究过干部学员在什么时间段、习惯用什么方式来学习，通过数据的挖掘，我们发现学员在下班时间越来越多使用移动终端设备来进行学习。有了数据的有力支撑，我们现在也开始研究干部在线平台在移动终端上的一些应用开发，让移动终端的学习体验与PC端一样优质。

学习体验是干部学员动态的感受，学习平台必须不断地调整来满足干部学员的需求，才能有好的学习体验，但如果是交给管理者人为地去判断与调整，那么不仅工作量巨大，而且不能精确地将服务做到位。因此依据算法挖掘出数据价值，从数据中找到决策的支撑点，让学习平台动态地智能化地服务于每个干部学员，是提升学员学习体验的重要手段。

3.3.2 对教学、教务管理的决策分析

在以往的教学安排与教务管理中，基本上是根据经验来做出决定，保证培训的顺利完成。但经验有时容易让管理者思想保守，教学不容易突破，干部培训缺乏创新，没有吸引干部学员的培训亮点。因此应在干部在线学习的数据中挖掘出近期干部学员对培训的需求，用动态的数据为实体培训锦上添花，增添创新点。

通过对干部学习记录的挖掘，我们可以了解干部学员近期关注什么内容，对哪方面的信息特别留意。根据数据的预测，我们假设这些内容同样受实体培训班的干部学员关注，在课程开发上会针对这方面内容进行深入研究，在教务安排上会进行微调，引入干部学员所关注的专题讲座。按照这样的思路运行了一段时间，受到了实体培训班学员的好评，认为授课内容新、针对性强、很实用，能够帮助他们打开工作思路。

4 总 结

大数据时代的到来对数据的收集、存储、处理及分析提出了新的挑战，干部在线学习不仅要纵向挖掘数据，还要结合数据间横向的联系达到智能化分析的目的。干部在线学习智能化研究的目的是通过数据间的复杂联系找到干部学员的关注点与兴趣点，提升对干部学员学习的服务水平，辅助教务、管理部门作好决策，对推动《2013-2017年全国干部教育培训规划》的具体落实与干部自主选学具有一定意义。

主要参考文献

[1]郑益群.信息化手段在基层干部培训中的应用[J].中共山西省委党校学报，2013（6）.

[2]汤嘉伟.干部网络教育的现状及思考——以贵州省为例[J].中共贵州省委党校学报，2011（6）.

[3]艳琳.大数据应用之道[J].科学大观园，2013（12）.

[4]杨艳霞.基于数据挖掘技术的个性化网络教学平台应用研究[J].科技创业月刊，2013（2）.