干部教育培训是干部队伍建设的一项先导性、基础性和战略性工程，培养和造就一支高素质专业化干部队伍具有重要的战略意义，是适应新形势新任务、推进国家治理能力现代化的重大举措。习近平总书记强调，要运用大数据提升国家治理现代化水平。随着计算机技术、移动通讯、互联网、人工智能以及云计算等技术的发展，大数据时代已经来临，干部教育培训的全面变革也拉开了序幕。以数据体量大、数据类型多、价值密度低、处理速度快为特征的大数据为干部教育培训带来了新的机遇和挑战，既为干部教育培训的改革和创新提供了技术支持，成为干部教育培训的重要推动力量，同时也对干部教育培训提出了新的要求。

一、大数据驱动的干部教育培训的独特优势

干部教育培训在新时期面临新的任务。2016年1月，习近平总书记在《省部级主要领导干部学习贯彻党的十八届五中全会精神专题研讨班上的讲话》中指出：“要加强对干部的教育培训，针对干部的知识空白、经验盲区、能力弱项，开展精准化的理论培训、政策培训、科技培训、管理培训、法规培训，突出针对性和实效性，从而增加兴奋点、消除困惑点，增强工作责任感和使命感，增强适应新形势新任务的信心和能力。”[1]大数据驱动的干部教育培训优势，主要体现在以下方面。

第一，优化干部教育培训机制。干部教育培训过程中，借助大数据一方面可以了解干部接受培训的基础、需求等数据信息，为“一人一策式”的个性化服务提供基础。另一方面为干部教育培训提供多元培训方法和渠道，运用线上与线下相结合方式，实现培训时间、地点、形式的多样化。同时干部教育培训数据库的建立，有助于开发利用和整合不同渠道的教育培训资源，形成教学资源的深度共享，促进干部教育培训内容、培训方法、培训形式的改革与创新。大数据驱动的培训评价机制可以提供客观准确的培训状况分析和绩效评价，把传统的经验性评价转变为基于数据分析的过程性评价，为干部培训效果的诊断、激励和改进提供具体的数据支撑。

第二，提高干部培养的精准度。建立系统化、精准化的干部教育培训体系，是未来干部教育培训的基本趋势。干部教育培训大数据是宝贵的 “数字财富”，不仅数量庞大，而且是全样本全流程的数据，可以从微观角度分析干部培训行为和培训效果，使培训管理部门精确了解每位干部的个性特征、能力结构、培训需求、岗位职责及能力需求，实现个性化、特色化的精准培训，这也是未来干部教育培训大数据的重要应用方向。

第三，增强干部教育培训的针对性和有效性。大数据借助学习管理系统、网络学习平台对干部教育培训数据进行量化和科学分析。通过数据档案系统和平台，可以对干部调训和参训的情况、培训效果等信息进行数据化管理，分析干部的知识结构、能力结构和理论结构，为动态掌握干部的培训信息、实现组织需求与个体需求的平衡、科学设置培训专题、解决重复培训和多头培训等提供重要依据。因此，从干部的培训实践中搜集数据，既可以了解不同年龄段的干部成长规律，也可以及时总结不同行业、系统、地域、职位干部的成长规律。

二、大数据时代干部教育培训的新发展

随着大数据时代的来临，数据化为干部教育培训工作提供了新的发展机遇，大数据驱动的干部教育培训在需求调研机制、分级分类机制、培训资源整合、培训目标和培训内容等方面已经发生了新的变化，也提出了新的发展要求。

第一，重塑培训需求调研机制，构建新型培训需求分析机制，兼顾组织培训需求与个人培训需求的平衡。培训需求的分析是开展干部教育培训工作面临的首要问题。在各种培训需求中，组织需求、任务需求和个人需求是三大基本培训需求假设[2]。组织需求与组织战略相关联，任务需求与具体任务相关联，个人需求与个体性相关联。以往的干部教育培训注重的是组织需求、部门需求和工作任务需求，而忽视了干部个体的培训需求。传统的培训需求分析是由培训部门、职能部门根据上级培训安排和岗位需求进行组织培训，组织和部门培训需求是主要的培训动力，而大数据分析方法能够根据个人性格、能力结构和岗位需求精准确定干部个体的短板进而明确培训需求。传统的培训需求分析方法都是基于抽样或小范围的调研获取培训需求，而大数据分析方法则可以在更大更广的范围内实现整体分析，更准确有效地获取培训需求。

第二，构建系统化分级分类培训机制，深化分类分级培训理念，对各级各类干部的培训流程进行精细化管理和控制，实现干部教育培训机制的动态化管理，改变过去一刀切、大杂烩的培训方式。大数据培训机制通过构建源头培养、跟踪培养、全程培养的培养模式，已经形成了较为系统的分类分级培训体系，一是根据干部的职务、级别、行业、部门和岗位性质进行分类梳理，将干部分为党政领导班子成员、机关公务员、企业领导人员、事业单位领导人员、专业技术人员、年轻干部、基层干部、“一把手”、女干部、少数民族干部和党外干部等等。二是在此基础上进一步细分，党政领导班子成员分为省部级主要领导干部、地方各级政府领导班子成员、中央和国家机关直属部门领导班子成员、统战部门领导班子的党外干部等。机关公务员又分为综合管理类、专业技术类和行政执法类。干部教育培训的分类分级覆盖各级各类干部，大数据技术提高了分级分类培训管理和控制的精细化水平。

第三，破解教育培训资源碎片化难题，整合共享教育培训资源，克服重复培训、多头培训等问题。在培训保障机制方面，重点在培训机构建设、师资队伍建设、课程教材建设、培训方式方法、大数据培训系统等方面加以完善。在培训机构建设方面，注重对系统资源的整合，优化党校（行政学院）系统、干部学院系统和社会主义学院系统资源的职能，并推动高校培训基地、党性教育基地、社会培训机构等培训资源的规范化和共享。在师资队伍建设方面，建立师资养成、准入和退出机制、考核评价机制和人才激励机制。干部教育培训与大数据、互联网、人工智能、云计算等技术相结合，推进线上线下相结合的培训方式，实现干部网络培训资源共享，完善培训信息管理系统，建立干部培训电子档案。

第四，明确不同干部的教育培训指向，实现干部教育培训的定制化，提升干部教育培训的针对性。党政领导班子成员的教育培训目标是培养执政骨干队伍，在培训的内容方面偏重于理想信念、党性修养、政治素质、责任意识、专业能力和工作作风等方面。机关公务员的培训目标根据不同公务员的类别特点和不同需求，偏重于思想政治建设、职业道德建设和业务能力建设。企业领导人员的培训目标是培养国有企业家队伍，偏重于忠诚意识、战略思维、创新能力、企业家品行精神。事业单位领导人员的培训目标则是根据事业单位的公益性、服务性、专业性和技术性特点，偏重于政治觉悟、管理能力、专业水平和职业素养。专业技术人员的培训目标是培养专业技术人员队伍，偏重于思想政治素质、职业素养和创新创造创业能力。年轻干部的培训目标则是根据新时期的好干部标准，偏重于理想信念、思想道德、优良作风的教育，强化政治训练和实践锻炼。基层干部的培训目标是建立高素质专业化基层干部队伍，根据岗位实际需要，偏重于能力导向的培训。干部教育培训的数据化为培训内容和培训方式的定制化提供了基础支撑。

第五，深化培训内容实效性，运用大数据技术构建系统化培养模块。干部教育培训的内容主要包括党的基本理论教育、党性教育、专业化能力培训和知识培训四大模块。在党的理论教育内容方面，重视党的基本理论以及马克思主义理论体系三大部分、三大规律、五种思维、两种分析方法的学习。在党性教育方面，重视理想信念教育、党章学习、党规党纪、党的宗旨和作风、党内政治文化、党史国情、政德、核心价值观的学习。在专业化能力方面，突出问题导向和实践导向，丰富专业能力和提升专业素养。在知识培训方面，重视形势任务、履行岗位职责所需的专业性知识体系和技能。

三、大数据驱动干部教育培训存在的深层次问题

虽然干部教育培训在不断创新和完善，但是依然需要继续深化发展。当前大数据驱动的干部教育培训依然存在一些深层次问题，诸如培训“数据孤岛”现象普遍存在、培训数据分析应用水平有待提高、培训数据系统和平台的深度整合以及培训数据的安全等。

第一，教育培训大数据依然存在“数据分割”或“数据孤岛”现象。大数据发挥作用的重要前提是全样本，而非随机抽样[3]。干部教育培训的“数据孤岛”问题从原因来看：一是受行政层级、区域、行业、部门等因素的影响，因行政层级或部门对干部教育培训大数据的需求和出发点不同，数据之间的共用性较差，从而形成人为分割的“数据孤岛”现象。二是干部教育培训的开展和实施具有自上而下的特点，在实施培训的各环节之间存在全域覆盖和流程联通的不完整性，无法形成闭环式培训过程管理。三是从行政层级的角度来说，省市县的干部教育培训权限各不相同，有的培训还需要跨领域、跨行业、跨系统、跨部门进行，甚至一些共性培训和个性培训需要在更高的层级进行统筹规划，这些都是造成“数据孤岛”的深层次原因。

第二，干部教育培训大数据的分析水平有待提升。当前大数据在干部教育培训中的应用还处于碎片化阶段，无法形成全覆盖的一体化数据库，其功能仅仅是干部培训内容的安排、培训信息的记录保存和培训结果的统计汇总等。大数据培训在分析干部的知识和能力结构、增加组织需求与个体需求的契合度、提高岗位与能力的匹配方面与现实需求等方面仍存在一定的差距。具体而言：一是干部的知识和能力结构无法直接感知，只能借助于培训内容和培训评价效果进行分析。二是培训的组织需求和个体需求各有差异，尤其是个体需求是干部培训差异化的深层次原因。三是岗位与能力的匹配是培训的重要目标，对岗位所需能力的评估有时存在很大的难度。大数据系统为这些问题的解决提供了基础条件，但是干部教育培训大数据系统分析和运用的深度和广度仍有待进一步深化和扩展。

第三，干部教育培训的大数据系统缺乏系统整合。具体表现为：一方面干部教育培训的大数据应用水平较低，呈碎片化状态，培训资源和数据的开放程度较低，培训数据质量参差不齐，共享效果较差。另一方面干部教育培训大数据的系统设计无法与干部教育培训工作的实际开展相适应，造成各部门的大数据利用率和数据挖掘、分析、开发能力较低。

第四，干部教育培训的大数据安全需要高度重视。干部教育培训的信息化程度越高，对网络安全性的要求就越高。首先，从大数据技术自身的角度而言，大数据培训面临的技术失控风险、网络攻击风险、信息安全风险都在不断增大，一旦出现网络安全风险，就会使个人隐私泄露。从干部教育培训大数据系统的构建来说，干部教育培训需要统一的大数据应用标准和建立统一的干部教育培训大数据系统平台，但是这一系统的建立需要干部心理特征、行为特征、培训信息等一系列涉及个人隐私的保密信息。其次，在干部教育培训信息的搜集和使用过程中仍然存在不规范现象，涉及培训数据安全与隐私的合规性、培训数据分享的安全性等方面，可以说目前尚未建立起兼顾安全与发展的培训保障体系。

四、大数据时代深化干部教育培训改革的建议

大数据为干部教育培训提供了新思路，因此建立健全大数据辅助干部教育培训决策、管理和服务的机制，推进干部教育培训模式创新，实现干部教育培训决策科学化、干部个体培训精准化、干部教育培训服务高效化，是当下深化干部教育培训改革的重要方向。

第一，从大数据架构顶层设计层面推进干部教育培训，建立闭环式教育培训体系。从中央层面为干部教育培训的大数据开放、应用和推广提供支持，将大数据驱动的干部教育培训提升至国家的战略层面，构建干部教育培训的大数据系统和统一标准，为各级政府和培训系统提供大数据共享平台和行业标准规范，打通“数据孤岛”和信息壁垒，构建全国干部教育培训的信息和资源共享体系，实现干部教育培训数据的互通和共享，最终实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同化干部教育培训机制。

第二，借助大数据分析确定干部教育培训需求，实现组织需求、工作需求与个人需求的平衡。通过持续全面的数据搜集和分析，有效开展培训需求调研，保证调研结果的准确性，了解干部的真实需求。根据干部任职情况对职位和岗位进行数据化分析，确定干部任职所需的能力、素质以及相关要求，分析干部任职岗位的需求规律，进而总结干部教育培训的规律，根据每位干部的特点和职位准确定位培训目标内容，实现培训需求与岗位实际情况的高度契合，提升干部教育培训质量。

第三，建立数据化干部终身教育培训档案。这一做法可以实时更新干部教育培训信息，为干部的培训考核、干部的选拔任用提供有效依据。在对教育培训档案进行科学分析的基础之上，深入分析干部的政治心理，增进思想政治培训的有效性，由原来的“大水漫灌式”培训转变为“一人一策式”培训。大数据驱动的干部教育培训的优势在于通过对干部教育培训数据的分析，发现干部的学习需求和规律、学习的模式和特点，从而为定制培训计划和实现个性化教育培训服务提供依据，实现真正的个性化因材施教，形成“以人为本”的教育培训方式。

第四，完善干部教育培训的大数据安全保障机制。解决大数据时代的干部教育培训数据安全问题是重点，因此，从大数据驱动干部教育培训的体制、机制、技术和方法等多方面制定相关法律法规是保障干部教育培训数据隐私安全的迫切需求。尤其是需要尽快制定培训数据安全法规，加强干部培训数据安全保障，建立健全培训数据安全机构，研发干部培训专用的大数据存储系统和个人智能终端，保护个人敏感信息，从而保障大数据背景下干部教育培训的数据安全。

第五，构建大数据与干部教育培训的复合型人才培养机制。在大数据时代，干部教育培训模式需要与人工智能、云计算、“互联网+”等技术融合，因此，干部教育培训大数据的搜集、挖掘、分析和安全需要专业化技术人才来完成，大数据驱动的干部教育培训数据系统需要专业化大数据人才推动建设。培养具备大数据技术能力和干部教育培训能力的复合型人才，强化干部在工作中的大数据应用意识和大数据思维，集中优势的研究力量破解大数据系统应用和推广中遇到的难题，并结合干部培训教育的发展战略，开展前瞻性研究，促进干部教育培训的快速发展，是当前推动干部教育培训深入发展的重要任务。

[参考文献]

[1]习近平.在省部级主要领导干部学习贯彻党的十八届五中全会精神专题研讨班上的讲话[N].人民日报，2016-05-10.

[2]雷蒙德·A·诺伊，等.人力资源管理：赢得竞争优势[M].刘昕，译.北京：中国人民大学出版社，2001.

[3]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

编辑：李利林

Innovation and Development of Cadre Education and Training in the Age of Big Data

Feng Jungong

Abstract: Big data is an opportunity and a challenge for cadre education and training. Big data-driven cadre education and training has unique advantages in reshaping the training needs research mechanism, constructing systematic, hierarchical and classified training mechanism, integrating and sharing education and training resources, determining the direction of cadre education and training, and improving the effectiveness of cadre education and training. However, with the integrative development of big data and cadre education and training, the deep-seated problems of cadre education and training are gradually exposed. For example, the phenomenon of “data islands” is widespread, the application level of training data analysis needs to be improved, the data systems and platforms for training need to be deeply integrated, and data security for cadre education and training. The solution of the problems depends on the deepening of the reform of cadre education and training. Specifically, it is necessary to pay attention to the top-level design of big data architecture, use big data technology to determine training needs, establish cadre lifelong education training files, improve the big data security guarantee mechanism for cadre education and training, and construct a composite talent training mechanism for big data and cadre education and training.

Keywords: Big Data; Cadres; Cadre Education; Training

[作者简介] 丰俊功（1980-），男，山东潍坊人，燕京理工学院管理学院副教授，中共中央党校（国家行政学院）研究生院2016级博士研究生，主要从事公务员制度研究。