学习者画像助力5G时代的智慧党建：技术模型与应用路径

郑绍红，曾丽萍

（1.重庆工商职业学院 党政办，重庆 400052；2.西南大学 教育学部，重庆 400715）

习近平总书记在党的十九大报告中指出，“全面增强执政本领”，“善于运用互联网技术和信息化手段开展工作”。在此号召下，全国各地掀起以现代信息技术为依托的党建工作创新热潮。随着5G移动通信、云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展与广泛应用，近几年智慧党建的实践得到快速推进。智慧党建是在信息化党建探索的基础上，通过运用智慧理念、智慧技术、智慧手段，实现党建工作网络化、智能化、现代化的党建工作新形式［1］，是信息化党建的进一步发展，有助于打破传统党建形式的局限，提高党建工作的效率和效果。然而，从实践的层面来看，在推进智慧党建的过程中依然存在对党员学习者的个性特征分析不足、精准化服务不到位等亟待解决的问题，已成为制约智慧党建工作进一步发展的现实因素。充分利用学习者画像技术，借助5G移动通信等技术力量，推动智慧党建工作更加精准化，已经成为5G时代智慧党建的重要路径选择。

一、5G时代智慧党建与学习者画像的契合

（一）智慧党建的价值意蕴

2008年，人们提出了“智慧地球”这一理念，主要是指借用最新的技术手段和方法，改变人们的交互方式，进而明确交互的目的性，提高交互的灵活性和速度［2］。智慧党建可以看作智慧地球的进一步延伸，旨在利用信息技术手段提高党建工作的组织成效和运行效率，助力党建现代化。目前，学术界对于智慧党建的概念提出了多种观点。楼倻捷认为，智慧党建是利用智慧理念、智慧技术和智慧手段，搭建组织、党员和群众三者间智能交互的平台，实现党组织管理的智能化与现代化［1］。夏行、方永军认为，智慧党建是借助现代信息技术手段对党的各项管理活动等需求作出智能化响应，同时可以实现参与和互动的智慧化数字党建管理应用［3］。尽管学者们界定概念的角度不同，但都认同智慧党建是利用现代最新技术的一种新型党建模式，能有效助推党建工作的智慧化水平和党组织的管理服务能力。

我们认为，步入5G时代后，智慧党建应该依托5G移动通信、算法、大数据、云计算等信息技术，推动党建的科学化与合理化，构建起党建发展的智慧环境。以5G移动通信等新技术为支撑，智慧党建应着力实现如下价值。

1.党员学习精准化

5G时代的智慧党建将充分发挥其精准化、系统化的特征，助力党员个体的学习，提升党建工作的质量。在智慧党建环境下，通过实时抓取党员浏览网页、关注热点的关注量、点击量和评论情况等数据，经过对数据进行智能分析，通过传播内容的全覆盖推送和精准化推荐，使学员个体的学习更加精准化。与此同时，党组织可以利用互联网的共享性集聚、整理各级各类党建教育平台的资源，按照党组织的实际情况建设网络党建教育资源库，从而增强对党员培养的针对性和灵活性。

2.党群服务高效化

依托5G等新兴信息技术提供的高速度、大容量、低延时等技术手段，智慧党建能够打破传统党建的时间和空间限制，让党员、群众和党组织实现“智慧”交互，实现舆情收集分析、问题推送、流程控制、节点预警、结果评估、全程监督一体化［4］，更及时地获取党员、群众、社会对党建工作的看法和需求，及时调整工作方案，让党员和群众能更便利地利用网络平台参与社会调查、评议评断、意见反馈、献计献策等多种多样的活动，从而提升党组织服务群众的水平。

3.党建评价多元化

传统党建工作由于存在工作难以量化等特殊性，党建成效考核标准和考核体系的科学性、全面性、系统性存在一些不足。随着5G等新技术的发展和应用，智慧党建可以实现更加全面化和多元化的党建成效评价。党员在智慧党建平台产生的数据，通过智能化分析，可挖掘隐性或被忽视的问题，能系统全面并可视化地呈现党组织建设情况，为党建评价考核提供依据。同时，各级党组织或党员也可通过网上评议平台实施评价，让党建评价主体多元化，拓展民主评议渠道。

4.组织管理智能化

5G时代的智慧党建能充分高效挖掘党建数据蕴含的重要价值，为决策者提供及时有效的决策参考依据和建议。以数据为驱动，党组织能实时动态地把握党员学习的整体情况，掌握党员群体学习行为的规律，从全局和个性维度上准确预测党员个体以及党组织群体学习的趋向性和可能性，提升党建工作的前瞻性、预测力、预判力，及时发现隐形问题，找到有效解决方案，让党组织的管理和决策更加科学化与智能化。

（二）学习者画像与智慧党建的功能耦合

学习者画像是用户画像在教育领域中的应用。用户画像这一概念是由阿兰·库珀（Alan Cooper）提出来的，指建立在一系列真实数据之上的目标用户模型［5］。关于学习者画像的内涵，余明华等人认为，学习者画像的实质是在分析学习者学习数据的基础上，从不同维度全面、细致地对学习者信息全貌进行抽提和刻画，通过反映学习者的知识能力水平、行为特征、兴趣偏好和潜在需求等，为其提供精准的个性化服务［6］。冯春燕借鉴用户画像的界定，认为学习者画像是建立于学习者在学习过程中所产生的一系列真实数据之上的模型，是用标签的形式对学习者的个人基本信息、知识掌握程度、学习风格和学习投入度等特征进行的归纳和画像［7］。

综合现有研究，我们认为，学习者画像即在分析学习者各类数据的基础上，从不同维度细致地对学习者的全貌进行抽取和刻画，从而建立学习者特征模型。在党建工作领域，依托5G、大数据等信息技术，对党员学习者进行细致刻画，可视化呈现学习者特征，是智慧党建的应由之路。

学习者画像与智慧党建的结合，将为“智慧党建”提供更加有力的技术支撑：一是支撑智慧感知。通过学习者画像，及时抓取基层党组织或党员的思想动态、行为特征、兴趣偏好等信息，进而实现党建数据实时感测和及时存档［8］。二是支撑智慧交互，通过学习者画像，实现各党组织之间、党员之间资源共享和信息交互，提高党建工作的效率和质量。三是支撑智慧分析，通过大数据与算法实现数据隐含信息的挖掘和关联预测，以数据驱动党建，有助于上级党组织掌握系统内党组织和党员的实际状况，实现高效管理。四是支撑智慧建议，即以智慧感知、智慧分析和智慧交互为基础，将精准庞大的算力转化为有效与准确的信息，进而生成工作建议，为党员学习者的自主学习规划和上级党组织的决策提供参考建议。

二、5G时代智慧党建中学习者画像系统的构建

（一）5G时代智慧党建中学习者画像系统的设计框架

学习者画像系统的设计逻辑框架的合理性决定了画像的精准程度和可用性。赵国亮、陈晓军等认为，数据采集和数据标签化是学习者画像设计的主要环节，并着重阐述了数据标签化这一环节，将其分为事实标签、标签模型以及预测标签［9］。莫刘刘提出，学习者画像的设计流程包括数据的收集与整理、特征提取、数据建模和画像四个部分，而数据的多源异构性需要进行精细化处理［10］。李光耀、宋文广等认为，学习者画像的实现包括数据仓库的设计和画像的构建两步。其中，数据仓库的设计分为数据的获取、清洗和标签化三部分。当然，他们也指出要构建更加立体化的学习者画像则必须对画像进行聚类分析，细分学习者群体即构建群体画像，从而更好地应用于教育教学中［11］。董潇潇、胡延等研究者认为，对于学习者群体画像的设计与分析必不可少，因此将学习者画像的构建分为基础数据收集、画像标签设计、行为画像构建以及群体画像分析四个步骤［12］。

基于以上观点，本文依托5G技术和现有智慧党建平台的功能架构，提出助力智慧党建的学习者画像系统设计框架，分为指标体系层、数据实践层和学习者画像层三个方面，具体如图1所示。

图1 5G时代智慧党建中学习者画像系统设计框架

1.指标体系层

明确画像构建的指标体系是构建智慧党建中的学习者画像的第一步。一个良好的画像是能够根据相应场景反应学习者相关特征的，因此画像构建的维度要清晰明确，而维度并不是越多越好，关键在于精准反映学习者的基本特征。

关于学习者画像的构建维度，学者们进行了多方面的探讨。王改花选取了学习者基本特征、行为特征和学习效果特征等三类特征来挖掘和描述学习者的关键特征［13］。赵学孔从学习者模型构建的角度出发，选取了基本特征、学习风格和认知水平三个维度［14］。张治等为了利用学习者画像解决综合素质评价的问题，构建了核心素养视域下的综合素质评价指标体系，包括5个一级维度、21个二级维度和68个三级维度［15］。可见，学习者模型或学习者画像的构建需要在客观基本信息的基础上，根据特定的应用场景具体考量。结合智慧党建的具体实践，我们可以将5G时代智慧党建中的学习者画像系统构建的指标体系确立为党员学习者基本信息、思想动态、学习绩效和学习偏好四个一级指标。

2.数据实践层

（1）数据来源与采集

数据是学习者画像的基础。在明确了智慧党建中学习者画像的指标体系后，就需要根据这些指标收集相应的数据。将学习者画像嵌入智慧党建中，既是服务于智慧党建，也是从党建过程中不断地收集相关数据。在实施的途径上，可以综合采用问卷调查、访谈、爬虫技术、日志采集技术、数据仓库技术、物联网技术等多种数据采集方法，结合党建工作的具体过程，开展数据的采集［16］。

（2）数据处理与分析

优质的数据是良好画像的前提，因此采集的数据汇总后必须经过预处理。首先，对于部分无效数据或是不完整数据，我们需要进行数据的清理。比如，思想动态等相关数据中难以处理分析或缺失的部分，可以通过党组织或入党介绍人等进行人工补充，也可在已有数据的基础上利用算法进行填充，而部分异常值则可以通过聚类、关联规则等方法进行修复［17］。其次，多模态的党建数据可能存在格式不统一的问题，无法满足后续进一步挖掘的要求，就需要将清理后的数据转化为统一的数据格式。其三，通过数据规约和原始数据，生成一个新的数据集，降低“噪音数据”对挖掘结果的影响［18］，使得数据集内的数据分析与挖掘工作更加高效。

3.学习者画像层

数据收集与整理分析的工作完成后，我们就可以利用相关算法进行画像的建模，对数据进行标签化处理，生成学习者画像。学习者画像可以通过人物肖像+标签词云的方式展示。与此同时，这些画像既面向党员个人和资源推荐，也面向各级党组织，为评价考核决策等提供参考，亦可进一步生成群体画像，方便上级党组织开展更加高效精细的管理活动。

（二）5G时代智慧党建中学习者画像模型设计

5G时代智慧党建中的学习者画像模型是整个框架的核心，包含了上述提到的个人基本信息、思想动态、学习绩效和学习偏好四个一级指标，同时可以将其进一步细化为15个二级指标，具体如图2所示。

图2 5G时代智慧党建中学习者画像指标模型

1.个人基本信息

5G时代智慧党建的“因材施教”势必要掌握个人的一些基本信息，不同年龄、不同性别和不同的教育背景的党员在学习风格和组织管理上都有所差别。因此，构建智慧党建中的学习者画像模型要考虑党员等学习者的性别、年龄、党龄和所在党支部等基本信息。

2.思想动态

对党员思想状态的准确把握是开展党员发展和教育工作的重要抓手，也是保证党的凝聚力的必要手段。习近平总书记明确指出，党的政治建设是党的根本性建设，决定党的建设方向和效果［19］。因此，构建智慧党建中的学习者画像要及时性、持续性地收集党员学习者的思想动态情况，了解其学习诉求，理解其现实困惑。

3.学习绩效

学习绩效是党员通过持续的学习活动所产生的多方面综合成果。新时代的党员要与时俱进，具备不断学习的能力。学习投入度与学习绩效呈正相关，是体现学习绩效的重要指标，通过学习积分、学习时长、学习投入等方式来表现。许多学者提出了学习投入的测量与评价方法，如基于学生自我报告的问卷量表和技术支持下的多模态数据采集等方式［20］。

4.学习偏好

学习偏好是学习者的重要个性化特征。李勇波认为，学习偏好是学习者在学习过程中对学习内容、学习资源或学习环境等因素的独特需求，以及接收信息或思维记忆等加工方式的不同或特别的偏爱等［21］。通过对党员学习者的学习偏好进行研究，既可以更好地满足党员的学习需求，也可以更有针对性地开展相关活动，促进党组织教育管理水平的提升。陈金波则从学习环境与资源、学习内容和学习方式等三个维度构建了学习偏好的内容体系［22］。立足于智慧党建工作的现实情况，我们认为，可以从“学习内容”“学习方式”和“资源类型”三个维度来研究学习者的学习偏好。

三、学习者画像在5G时代智慧党建中的应用路径

（一）实现党建学习资源精准推荐

信息技术快速发展的今天，海量的信息资源扑面而来，党员学习者也会在学习过程中因学习迷航、信息超载而导致学习效果不佳。将载有学习者基本信息与学习偏好的学习者画像嵌入到5G时代智慧党建中，可以深度挖掘和分析学习者的学习诉求，实现党建资源的精准推送。这些满足学习者需求和兴趣偏好的学习资源不仅能有效提高学习效果，也能满足学习者个性化、精准化与智能化的学习需求，激发学习者的学习兴趣与学习动力，进而促使学习者的能力与个性得到更加充分及自由的发展［23］。当然，我们也要辩证地把握技术的“双刃剑”属性。倘若学习资源推荐一味过度地迎合学习者的偏好，就会固化学习者的学习空间，使得学习者过分沉溺于自我兴趣的“气泡”中，产生“信息茧房”。智慧媒体时代，每个人都在阅读“我的日报”，信息窄化是信息茧房的直接后果，“数据孤岛”容易导致产生“思想孤岛”［24］。长此以往，将会加剧学习者的圈层固化，党组织的影响力与凝聚力也会受到影响。因此，要实现学习者画像在智慧党建中的最大化效用，应注意紧扣党的指导思想，把握党员思想动态，在资源推荐的过程中满足学习者诉求与兴趣偏好的同时加强思想价值观引领，进一步提升党建学习活动的积极效果。

（二）提供党建学习预警

学习预警是指围绕完成教学目标的需要，运用适当的方法和技术构建模型，在对相关数据进行分析评估的基础上，根据学习者的实时状态和学习结果发出警示信号，并提供及时而且富有针对性的干预建议［25］。学习者画像技术与智慧党建的契合可以有效解决学习预警的问题。学习者画像能够精准地描述学习者的知识掌握情况和思想动态，进而为知识掌握存在不足的党员学习者提供及时的学习预警，给出针对性的干预建议。借助党员学习者在智慧党建平台中产生的学习数据，及时把握和全面了解其学习行为特征、关注的焦点问题以及当下所面临的问题，可以对党员学习者的思想和行为进行分析。基于学习者画像的学习预警系统能够促进党组织转变管理服务的方式，将传统的“事后处理型”管理转变成为“事前事中预防型”引导管理和服务［26］。党组织可以根据画像掌握党员学习动态，及时完善党建学习规划与实施方案。

（三）满足党建个性化评价需求

习近平总书记指出，“把好干部选用起来，需要科学有效的选人用人机制。要紧密结合干部工作实际”，“努力形成系统完备、科学规范、有效管用、简便易行的制度机制”［27］。借助5G时代的信息技术手段抓取采集党组织和党员学习者的各项显性、隐性行为数据，构建全流程、全方位的学习者画像，能够对学习者的思想状态、学习绩效等进行精准描述，为评价考核提供依据，发挥党建评价的指挥棒和导向作用。与传统评价相比，5G时代智慧党建中的学习者画像系统可以精准把握党员学习者的诉求与不足，依据学习者个人画像和群体画像展开的评价方式，不仅能够提供评价的结果，还可以精准地提供后续改进建议，真正地实现“以评价促发展”的目的，提升党建评价质量，更好地发挥考核评价服务决策、监督和导向的作用。

（四）助力党建智能化管理

随着大数据、云计算的发展，将学习者画像的运用嵌入智慧党建中，可以让党组织和党员个人的发展变得可视化，促进管理决策更加科学，行动更具实效。在5G时代智慧党建中，通过党员学习者个人画像，可以对不同年龄、性别、职业和教育背景的党员进行差异化的智能管理，增强管理的个性化，避免“一刀切”现象。党组织也可以构建群体画像，及时了解党组织的整体思想动态和学习情况，为党组织的决策与判断提供科学依据，促进党组织更好地进行动态化、智能化管理，从而提升党建工作的针对性和实效性。

四、结语

5G时代是具有诸多可能性和包容性的时代。借助5G网络这个基础设施，许多新科技、新技术、新方式得以广泛应用到人们的工作、生活、学习之中，为人们带来了新的变化。在新兴信息技术的辅助下，党建工作迎来了新的机遇与挑战。在此背景下，党建工作要善于发挥新技术的积极作用，助力党组织的智慧化转型，探索智慧党建新路径。而学习者画像技术正是5G时代提升党员学习者学习效果和党组织党建工作成效的重要技术手段，如何充分发挥学习者画像技术的作用，是5G时代党建工作需要回答的一个现实问题。因此，我们借鉴关于学习者画像的现有成果，对5G时代智慧党建工作中学习者画像的指标体系及其应用路径进行了分析。尽管我们勾勒了学习者画像应用于5G时代智慧党建的逻辑理路，但当一个党员学习者画像系统被构建出来时，我们仍需要克服与避免简单的技术决定论或技术万能论思维，深刻理解智慧党建的智能化思维，真正地做到以科学和智慧驱动党建实践的发展。