高校党建治理体系和治理能力现代化，是新时代党的建设总要求在高等教育场域的具象化展开，也是提升高校治理能力现代化水平的重要抓手。生成式人工智能的指数级迭代，以其强大的内容生成、数据分析和智能交互能力，为破解高校基层党务工作中长期存在的效率低下、教育同质化、评价模糊等难题提供了全新方案。研究立足于高校基层党务工作的现实困境，结合生成式人工智能的技术特性，从价值意涵与实践进路两方面，探讨其如何驱动高校党建治理迈向智能化、精准化和科学化。
一、基层党务工作智能化转型的价值意涵
高校基层党务工作是党建治理的“最后一公里”，其效能直接关系到党组织在高校的政治核心作用发挥。传统模式下，基层党务工作普遍面临三重压力：一是事务性工作繁琐，如党员发展、档案管理、党费核算等重复性任务占据党务工作者大量精力；二是教育内容同质化，难以适应教师、学生、离退休党员等群体的差异化需求；三是决策依据碎片化，党建工作数据分散在不同系统，难以形成科学研判。生成式人工智能通过其核心能力，为破解这些痛点提供了关键支撑。
1.提效减负，释放党务工作核心创造力。依托自然语言处理技术，人工智能工具能够自动生成入党积极分子考察报告、党支部工作总结等标准化文书，同时通过智能算法模型，完成党费核算、党员组织关系转接等流程性工作的自动化校验与核查，实现事务性工作的智能化处理。据某省属高校调研数据显示，基层党务工作者约60%的工作时间被重复性事务占据，而生成式人工智能的深度应用，能够有效将其从机械繁琐的劳动中解脱出来，使其将主要精力聚焦于思想引领、组织凝聚力建设、党员成长培育等核心职能。这种“机器承担事务性工作、人聚焦创造性工作”的协同模式，不仅显著提升了基层党务工作的运转效能，更推动了党务工作者的角色重塑，助力其从传统“事务执行者”向新时代党建工作“思想引领者、组织推动者”转型，为基层党建工作注入新的活力。
2.精准施策，实现党建教育个性化供给。高校党员群体在学科背景、身份属性、成长阶段上存在显著异质性，传统 “一刀切”的同质化教育模式难以达成有效覆盖。生成式人工智能可整合党员学习轨迹、思想动态问卷、专业领域特征等多维度数据，构建精准化党员画像，进而实现教育资源的智能适配与精准推送，如为工科学生党员构建“党建+科技创新”专题案例库，为青年教师党员推送党建与科研融合的定制化内容，为离退休党员提供适配性更强的音频化党史素材。这种“精准滴灌”的教育模式，推动党建教育从“大水漫灌”的粗放式供给向“需求导向”的精细化服务转变，切实提升了党建教育的针对性与感染力。
3. 数据赋能，提升党建决策科学化水平。生成式人工智能能够整合组织生活参与率、学习时长、思想调研等全维度党建数据，通过智能建模识别党建工作薄弱环节，如自动识别预警“组织生活形式单一导致参与率下滑”“青年教师理论学习投入不足”等问题，并生成可视化分析报告，为党委调整工作策略、优化资源分配提供数据支撑。这种数据驱动的决策模式，改变了传统依赖经验的模糊判断，使党建治理从“经验型”向“证据型”升级。
二、基层党务工作智能化转型的实践进路
生成式人工智能在高校党建中的应用需系统规划，构建“数据—技术—场景—反馈”的全链条实施路径，防止出现技术应用与党建需求的脱节。
1. 夯实数据底座，筑牢智能化转型根基。数据是生成式人工智能应用的基础。高校需整合党建管理系统、教务系统、学生信息平台的数据资源，搭建统一的党员信息数据库，涵盖基本信息、学习行为、思想动态等维度。同时，借助语义识别技术将思想汇报、座谈记录等非结构化数据转化为结构化数据，提升数据利用效率。在此过程中，必须建立严格的数据安全规范，明确采集、使用、存储的权限边界，确保技术应用契合党建工作的政治属性和保密要求。
2. 聚焦核心场景，推动工作流程重构。生成式人工智能的应用需紧扣基层党建的关键环节精准发力。如在党员发展环节，AI可根据积极分子培养数据自动生成考核清单与发展建议，辅助党组织精准评估培养成效；在组织生活环节，通过智能生成主题党日方案、党课课件框架，并结合VR/AR技术模拟党史场景，提升活动的互动性与感染力；在党建考核环节，依据考核指标体系自动核验材料、分析数据，生成诊断报告并提出整改建议，实现考核工作的标准化与动态化。
3. 建立反馈机制，实现技术应用持续优化。生成式人工智能的应用并非一劳永逸，需建立“应用—反馈—优化”的闭环机制。基层党组织需定期评估AI工具的实效性，如生成内容是否符合实际、算法是否存在偏差；技术团队则根据反馈优化模型参数；同时，高校应加强党务工作者的AI素养培训，使其既善于运用技术工具，又坚守党建工作的政治底线，防止“技术依赖”弱化党组织的凝聚力和引领力。
三、基层党务工作智能化转型的保障机制
生成式人工智能在基层党务工作中的深度应用，既需要技术层面的创新突破，也需要制度、队伍、平台等多方面的协同保障，才能破解实践中的各类难题，推动智能化转型走深走实。
一是凝聚多维主体合力，强化顶层设计。高校党务工作智能化转型是一项系统工程，需教育主管部门、高校党委、基层党组织协同发力。教育主管部门应发挥宏观指导作用，在政策支持、资源统筹、标准制定等方面做好整体谋划，推动党建信息化与教育信息化协同发展；高校党委要履行主体责任，将智能化转型纳入党建工作整体规划，明确核心功能模块与实施路径，破除部门壁垒，形成党建、技术、教务、学工等多部门联动机制；基层党组织要增强执行力，结合自身实际探索技术应用场景，及时反馈实践问题，成为智能化转型的具体实践者与推动者。通过多维主体的协同配合，确保智能化转型方向不偏、力度不减。
二是构建技术保障体系，防范潜在风险。数字技术在赋能党建工作的同时，也潜藏着数据风险、算法风险、网络风险等隐患。高校需构建全方位的技术保障体系，精准化解各类风险。一方面，打造专业化的数智化党建管理队伍，整合党性强、素质高的党务工作者与技术硬、经验足的专业技术人员，负责平台维护、数据管理、算法优化等工作，并通过系统化培训提升队伍的综合素养；另一方面，建立健全技术应用制度规范，明确AI生成内容的审核流程、数据使用的权限边界、算法优化的责任主体，通过人为监控与技术防控相结合，打破算法 “信息茧房”，纠正算法偏差，防范数据泄露与网络攻击，确保技术应用安全可控。
三是集成多元平台优势，提升应用效能。当前部分高校存在党建平台分散、功能单一、联动不足等问题，制约了智能化转型的整体效能。高校应整合现有党建平台资源，打破平台壁垒，构建集党史学习教育、思想引领、组织管理、考核评价等功能于一体的综合性智慧党建平台，实现数据互通、功能互补。同时，要立足党建工作实际需求，拓展平台应用场景，如利用云计算技术构建党建数据模拟分析平台，精准研判党建工作难点堵点；运用裸眼 3D、VR 等虚拟现实技术打造红色教育场景，增强思想引领的感染力；依托移动终端开发便捷化应用，提升党员参与党建工作的便利性。通过平台整合与场景拓展，充分释放生成式人工智能的技术优势，推动基层党务工作提质增效。
生成式人工智能在高校基层党务工作中的应用，不仅是技术工具的升级，更是党建治理理念与模式的深刻变革。未来，需从三方面深化探索：首先是强化顶层设计。，教育主管部门与高校党委需协同制定数智化党建发展规划，明确技术嵌入的边界与重点，避免平台建设“碎片化”。其次是推动人机协同，坚持“技术赋能”而非“技术替代”，发挥党务工作者在思想引导、组织协调中的主体作用，避免算法偏见对党建价值的冲击。最后是拓展应用场景，探索AI在舆情分析、风险预警、跨校区党建联动等领域的应用，构建“党建元宇宙”等创新载体，实现物理空间与虚拟空间的深度融合。
生成式人工智能为高校党建治理现代化注入了新动能，但其成功应用离不开对党建规律的深刻把握与技术伦理的清醒认知。只有以政治性为根本、以需求为导向、以数据为驱动，才能实现技术赋能与党建质量的同步提升，真正走出一条具有中国特色、高校特征的智慧党建之路。
（仲恺农业工程学院 陈舒恬）
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