基于AI大模型的高校人事档案信息数据挖掘研究

陈刚

摘要：高校干部人事档案信息是高校管理和决策的重要依据，也是记录教师职业发展的关键资料。传统的大数据技术在高校人事档案数据挖掘实践上存在难以应用的问题。相比之下，具备多类型数据处理能力、较低使用门槛、小样本训练效果显著等优势的AI大模型成为破解人事档案数据挖掘难题的新选择。文章从高校人员选拔、人员评价和人员发展3个方面分析了AI大模型在高校人事档案信息数据挖掘领域的应用。充分挖掘和利用高校干部人事档案信息，可以提高高校人才培养质量、促进教师队伍建设、优化高校管理制度等，对高校的发展具有重要意义。

关键词：人工智能；大模型；人事档案；深度学习；数据挖掘

中图分类号：G275.9文獻标志码：A

0引言

高校干部人事档案信息是高校管理和决策的重要依据，同时也是记录教师职业发展的关键资料。档案信息包括教师基本信息、学历学位、职称职务、科研成果、教学评价、奖惩情况等多个方面，涉及各种数据类型和来源。如何充分挖掘和有效利用这些信息，转变目前高校干部人事档案“重存轻用”的惯性观念，对于提高高校人才培养质量、促进教师队伍建设、优化高校管理制度等方面都具有非常重要的意义。

1人事档案数据挖掘研究现状

要深入挖掘高校干部人事档案，获取其背后的隐藏信息，首先需要实现人事档案的信息化。我国高校人事档案信息化工作始于21世纪初，最初目的在于将纸质档案数字化，以延长其保存时间和便于查询。随着信息技术的迅猛发展，特别是算力的突飞猛进，大数据时代应运而生。在此背景下，一些国内学者开始思考大数据技术在高校干部人事档案信息化方面的应用前景。例如，张丽娜［1］提出通过多渠道收集“大人事档案信息”，利用大数据技术实现人事档案信息主动服务人力资源管理，促进高校人才培养、科学研究、社会服务等功能；戴玲［2］、倪丽娟［3］提出利用大数据技术分析干部人事档案材料齐全性和真实性，以此建立干部人事档案审核与监管机制；万淑君［4］认为应以解决实际问题为导向，运用大数据思维深度融合高校人事档案的管理工作。王华［5］则从保密保全的角度探讨了应用大数据技术构建人事档案的安全屏障，处理好人事档案数据公开与保密之间的关系。然而，以上学者的探讨并未考虑到将大数据技术融入干部人事档案面临的现实困境——例如经费不足、管理落后、人才匮乏等，且大部分从事档案工作的职工对于人事档案的数字化和数据化认识尚不够深刻，更不用说应用大数据技术挖掘人事档案信息了。

当前，我国高校人事档案的数据挖掘研究仍处于理论探索阶段，实际工作主要集中在信息的收集和查询，将纸质档案数字化存储。尚未利用大数据技术对人事档案信息进行量化分析和二次加工，人事档案数据信息的利用率较低［6］。这导致我国高校虽然拥有干部人事档案这样的“宝山”，却无法充分挖掘和利用这些宝贵的信息资源，极大地浪费了高校干部人事档案资源。

2基于AI大模型的人事档案信息数据挖掘研究

随着人工智能技术的迅速发展，基于AI大模型的数据挖掘技术在各个领域应用越来越广泛。AI大模型是指具有大量参数、复杂结构和强大能力的人工智能模型，例如GPT-3、BERT等。这些模型可以通过深度学习从海量数据中学习知识和规律，完成自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等多项任务。在高校干部人事档案数据挖掘领域，基于AI大模型的方法可以为数据分析和处理提供更为有效和准确的技术支持，通过对多方面数据的分析和处理，为高校干部的职业发展提供更全面、更细致的帮助，促进高校人才培养和教师队伍建设。

2.1基于AI大模型的数据挖掘的优势

2.1.1多类型的数据处理能力

AI大模型可以处理多种类型和格式的数据，包括文本、图像、音频、视频等，其能力远超传统大数据技术。对于以文本和图像为主要数据类型的人事档案数据，与传统大数据技术相比，AI大模型不需要进行烦琐的人工预处理和规律挖掘。它是基于深度神经网络的预训练模型，在海量数据上进行训练学习，从而提高机器的理解和生成能力，提高模型的通用性和泛化性。此外，AI大模型带有多模态学习能力，能够对不同类型的数据进行融合处理，还可以利用迁移学习和元学习技术对不同领域和任务的数据进行适应和优化，实现跨模态的知识表示和跨领域的应用。通过这些优势，AI大模型可以在各种下游任务中发挥强大的作用，大大提高了数据挖掘的先进性、高效性和适应性。

2.1.2较低的使用门槛

AI大模型具备实现多任务和跨领域学习、推理的能力，可应用于自然语言理解、内容生成、对话等多个领域，进而提高数据的可读性和可用性。AI大模型的使用门槛低，只需简单的提示词技巧即可通过对话方式使用模型挖掘数据并预测结果，无需使用者具备较高的计算机应用水平。相比之下，传统的大数据技术需要使用者具备更高的计算机应用水平和专业素质，这也是当前高校人事档案数据挖掘实践难以落地的重要原因之一。

2.1.3小样本训练效果显著

相比传统的大数据技术，AI大模型的优势之一在于可以通过预训练获得通用的表示，在下游任务中使用少量数据进行微调，从而大大减少了对标注数据的需求，特别是小样本的训练效果显著。此外，知识蒸馏等技术也可以将大模型的知识迁移到小模型中，从而提高小模型的效果。然而，在人事档案数据挖掘领域，因为数据量较小，很难进行有效的数据分析，这也是大数据技术应用面临的困难。因此，小样本训练是AI大模型的一个显著优势。

2.2基于AI大模型人事档案信息数据挖掘的应用研究

AI大模型在人事档案信息数据挖掘方面有着广阔的应用前景。本文将分析其在高校人员选拔模型、人员评价模型和人员发展模型3个方面的应用，以启发思考。用户可以通过与AI大模型的直接对话交互或在AI大模型中预设常用数据挖掘功能提出需求（见图1）。AI大模型会自动读取人事档案数据库中的相关数据，通过人员选拔、评价和发展等子模型进行分析，输出符合用户需求的预测或结果。此外，AI大模型还可以综合多个子模型的分析结果，提高预测或结果的准确性。

2.2.1人员选拔模型

干部人事档案是高校选拔干部的重要依据，它能够全面反映干部的基本情况、工作业绩和能力素质，为高校科学合理地使用人才提供有力支撑。同时，干部人事档案也是高校实现精准用人、人岗匹配，提高用人效率的重要参考，能够帮助高校优化人才结构，激发教职工的积极性和创造性。人员选拔模型有2种方式可以帮助高校实现人岗匹配和优化人才结构。

（1）以岗定人。当高校某个岗位急需补充人手时，人事部门可以将该岗位的职责和需求输入人员选拔模型，模型会通过分析人事档案数据库中教职工的个人信息、教育背景、工作经历、专业技能等多维度数据，推荐符合该岗位要求的若干候选人，并按匹配度从高到低排序。例如，学校需要一名數学老师，基本要求为：硕士或以上学历，数学或相关专业背景；3年及以上相关工作经验，有一定的教学经验；具有良好的数学基础知识和解题能力，优秀的教学和团队合作能力。将以上信息输入AI大模型后，人员选拔模型会从6个维度对全体教职工进行考察，并输出匹配度最高的前几名考察结果，匹配度前3名的教师具体评分以及匹配度如表1所示，人员选拔模型自动从学历等6个维度对教师进行考察的评分标准（见表2）。

该评分标准是模型自动根据需求生成的，这种方式能够确保教职工具备胜任该岗位职责所需的技能和经验，提高教职工的工作效率和工作满意度，使高校的人员组织更加科学。

（2）以人配岗。当某位教职工因某种原因无法胜任原岗位工作时，高校的人事部门通常会考虑将其调配至其他岗位。此时，人事部门可以将该教职工的基本信息（例如姓名、工号等）以及无法胜任原岗位的原因输入AI大模型中。人员选拔模型就会综合分析全校各个岗位的情况，为该教职工推荐适合其目前能力范围的多个岗位，并按契合度从高到低进行排序。这种方法能够充分发挥教职工的潜能和特长，提升其个性化发展和潜能挖掘程度，使高校的人才资源得到更充分的利用。

人员选拔模型还能够结合更多的数据维度进行分析，例如教学能力、科研成果、团队管理等，能够更全面地评估候选人的综合能力和潜力，并提供相应的用人建议和决策支持。

2.2.2人员评价模型

高校教师的评价一直是一个复杂而重要的问题，如何科学公正地评价教师一直是高校管理者们所面临的难题。在进行教师评价时，需要综合考虑多个因素，如教师的个性特点、工作能力和任务、学科特性等。同时，还需要确保评价过程的公正性和透明度等。AI大模型能够基于高校现有的教师评价体系，结合教师的年龄、专业、岗位等个性化特征，帮助构建一个符合高校管理需求的人员评价模型。此外，它还可以根据实际情况和最新动态，提供相应的建议来优化模型，以确保人员评价模型的科学公正性和时效性。本文以教学评价为例进一步说明人员评价模型的功能和作用。

教学评价是对高校教师教学活动和效果的全面评估，其核心目的在于发现并改进教学工作中存在的不足，从而提高教学质量［7］。目前，我国高校教学评价面临诸多挑战，如评价导向偏差、评价内容狭窄、评价标准趋同等问题［8］。为了解决这些问题，学校教务部门可以利用AI大模型对教师在教学前、中、后的所有过程性材料进行输入，例如教案、课堂互动、作业布置以及学生评价等，并根据需求生成教学评价模型。此外，教务部门还可以根据实际情况对教学评价模型进行微调，动态调整评价标准和权重，以更好地适应学校的需求。

王老师的任教学科是数学，教龄是15年，教师类型是公共基础课专任教师，人员评价模型从教学设计、学生反馈等5个方面对王老师的教学进行了量化评价，如图2所示，并给出了如下的总结性评价：总的来说，王老师的教学能力和素质较为全面，但某些方面还有待进一步提升和改进。需要在教学实施方面更加注重课堂管理，积极调动学生的参与度和学习兴趣；也需要在学生反馈方面更加关注学生的需求和意见，积极采纳学生的反馈和建议，努力为学生提供更好的教学体验。

通过这样的评价，教务部门可以及时发现并处理教学中的问题，进一步提升学校教学质量和管理水平，实现高校和教师双向发展。相较于传统的单一维度评价标准，人员评价模型可以从多个方面全面客观地反映教师的教学情况，有助于解决评价导向偏差和评价内容狭窄等问题。同时，该模型可以根据不同学科、教龄和教师类型等因素对教师的教学进行分类评价，不仅关注教学结果和表现，还涵盖了教师的专业素养、教学设计、实施和反思等多个方面，有力保障了教学评价的科学性和专业性。

此外，传统的年度或学期评价往往只能反映教职工在特定时期内的教学表现，无法准确评估他们的长期发展和成长。人员评价模型可以对教职工进行全过程、全方位的评价，打破传统高校按年度或学期评价的局限，通过建立过程性教学评价机制，实现对教职工的实时评价，并给出相应的指导意见和建议。这种动态持续的评价方式有助于全面提高教职工的综合能力素质。

2.2.3人员发展模型

高校教师的职业发展是指教师在教育领域不断提高自己的专业素养、教学水平、科研能力、管理水平等方面的过程。教师的职业发展对学校的发展具有重要意义，教师个体良好的职业发展是学校创新发展、增强竞争力的基础。目前，我国高校普遍通过职称制度和绩效考核促进教师的职业发展，激励教师不断提升业务水平，但这些手段也存在一定的局限性，难以激发教师的创新精神，也可能导致部分教师为了在短期内评定职称和提高绩效采取“钻空子”的做法。

高校人事部门可以通过AI大模型分析人事档案中的个人目标、工龄教龄、兴趣爱好、职业能力、职业倾向、发展潜力以及高校的发展规划、岗位需求、晋升机制等数据，生成人员发展模型。该模型结合了人员评价模型中对教师个体的综合评价，为教师提供个性化的职业发展建议，帮助高校教师进行职业生涯规划和自我提升。

同时，基于教师个人发展需要和职业规划目标，人员发展模型可以对教师进行智能匹配和推荐，提供团队推荐、培训建议、学习资源等。与传统的以提升教师教学、科研、实践等专业技能和能力培训为主的高校教师发展体系相比，基于AI大模型的人员发展模型可以构建出终身的、动态的、实时的高校教师发展体系。这能够进一步加强学校对教师的培训和职业发展支持，使教师的职业发展更加符合其个人特点和需要，实现精准培训，提高教师的专业素养、工作效率以及管理领导能力。

在教師整个职业生命周期中，人员发展模型可以对新教师入职培训、短期培训、长期培训等多种培训形式进行优化，有效地促进教师职业发展和学校持续发展。此外，该模型还可以为高校人事部门提供科学决策依据，帮助人事部门更好地制定人才引进、培养和管理政策，从而推动高校教育事业的发展。

3结语

随着AI大模型技术的不断发展，其应用于高校人事档案信息数据挖掘的前景非常广阔。AI大模型可以通过大规模数据分析和深度学习等技术，有效地挖掘和分析高校干部人事档案信息中的关键信息，例如职称评定模型、人才流动趋势预测、晋升考核模型等，从而更加精确地了解高校教师的职业发展和个人能力水平。

然而，AI大模型在高校人事档案信息数据挖掘的实际应用中仍然存在一些挑战和难点。其中，高校干部人事档案信息中存在的错误和遗漏数据可能导致AI大模型分析出现偏差。在应用AI大模型技术时，还需要更全面地收集教职工的各方面信息资料，而不仅仅限于干部人事档案范围。此外，个人隐私保护和数据安全问题也需要得到足够重视。因此，在应用AI大模型技术时需要注重算法的可解释性、数据隐私保护和安全性，并采取适当的技术手段予以解决。

参考文献

［1］张丽娜.大数据时代高校人事档案信息化建设的问题与对策［J］.山西档案，2017（2）：71-73.

［2］戴玲，彭长根.基于大数据的干部人事档案审核与监管机制［J］.档案与建设，2017（6）：31-34，90.

［3］倪丽娟，陈辉.基于大数据技术的干部档案真实性维护路径探析［J］.北京档案，2017（7）：15-18.

［4］万淑君.大数据思维对高校人事档案管理工作的启示［J］.档案管理，2020（4）：87-88.

［5］王华.大数据时代人事档案数据的保全与保密问题研究［J］.档案与建设，2022（8）：70-71.

［6］刘晶.大数据环境下高校人事档案信息化管理研究——评《档案信息化建设的理论与实践研究》［J］.中国科技论文，2022（9）：1071-1072.

［7］魏红.我国高校教师教学评价发展的回顾与展望［J］.高等师范教育研究，2001（3）：68-72.

［8］卫建国，汤秋丽.新时代高校教师教学评价改革与创新论析［J］.黑龙江高教研究，2023（2）：33-37.

（编辑何琳）

Research on data mining of university personnel archives information based on AI big mode

Chen  Gang

（Suzhou Chien-Shiung Institute of Technology， TaiCang 215400， China）

Abstract：  The personnel file information of university cadres is an important basis for university management and decision-making， and also a key material for recording the career development of teachers. There are difficulties in applying traditional big data technology in the practice of personnel file data mining in universities. In contrast， AI big mode with advantages such as multi type data processing ability， low usage threshold， and significant small sample training effects have become a new choice to solve the problem of personnel file data mining. The article analyzes the application of AI big mode in the field of personnel file information data mining in universities from three aspects： personnel selection， personnel evaluation， and personnel development. By fully exploring and utilizing the personnel file information of university cadres， the quality of talent cultivation in universities can be improved， the construction of the teaching staff can be promoted， and the management system of universities can be optimized， which is of great significance to the development of universities.

Key words： artificial intelligence; big mode; personnel files; deep learning; data mining