信息技术与管理应用
Information Technology and Management Application
Contribution Invited
本刊现面向海内外征集稿件，详见：《征稿启事》
作者简介
熊晓琳，三峡大学机械与动力学院党政办主任；
覃琳（通讯作者），三峡大学机械与动力学院教师，教工支部纪检委员，Email：850553505@qq.com。
摘要
本研究以大数据技术在高校党纪教育中的应用为核心，探讨其在提升党纪教育个性化、现代化、精准化及效果最大化方面的贡献。通过构建党员行为数据库，运用交叉联列表分析法，深入分析高校党员的行为特征，并基于此探索定制化的党纪教育策略。研究发现，通过定量定性分析教工党员的党纪学习情况，大数据技术应用能显著提高党纪教育的针对性和有效性，尤其在增强党员纪律意识方面效果显著。受限于样本量较小，可能影响结论的广泛适用性，且对大数据技术在党纪教育中应用的长期效果和深层次影响缺乏研究的持续跟踪。未来将扩大样本量，深入探讨大数据技术在党纪教育中的长期应用效果，以及可能引发的伦理和法律问题。此研究为高校党建工作提供新视角，对于培养具有国际视野的社会主义建设者和接班人具有重要的理论和实践价值。
关键词
高校党建；大数据；党员行为分析；党纪教育；定制化
一、引论
二十届三中全会会议公报，明确提出：“抓好党的创新理论武装，提高全党马克思主义水平和现代化建设能力。巩固拓展主题教育成果，深化党纪学习教育，深入推进党风廉政建设和反腐败斗争”。以大数据为代表的新一代信息技术，对于推动国家治理体系和治理能力现代化、促进经济转型和升级、提升公共服务水平等方面发挥着越来越重要的作用。高校作为培养社会主义建设者和接班人的重要基地，党建工作的科学性和有效性直接关系到党和国家未来。高校党员作为党组织活力细胞，行为规范和纪律观念培养至关重要。
党员行为是指中国共产党党员在日常生活、工作和社会活动中所表现出来的一系列符合党章要求、党纪党规以及国家法律法规的行为和态度。党员行为分析复杂多维，涉及政治纪律、网络行为、纪律处分等多方面，是党员个人素质综合体现，也是党组织形象和凝聚力的重要标志。党组织通过党纪教育和监督机制，引导和规范党员行为，确保党员能够在各种环境下发挥先锋模范作用。
社会多元化和全球化的背景下，高校党员的思想观念和价值取向日益多样化，如何统一思想、凝聚共识成为党建工作的一大难题。高校党员队伍结构复杂，包括教师、学生、行政人员等不同群体，他们的需求和期望各不相同，传统党纪教育模式往往忽视党员个体差异，导致教育成效难以深入个体内心，转化为坚定的信念和自觉行为。如何在党纪教育中平衡形式与内容，确保教育既有深度又有广度，成为亟待解决的问题。同时，信息技术的快速发展使得网络空间成为党建工作新战场，如何在网络环境下加强党员教育和管理，利用大数据技术深入分析党员行为，为党纪教育提供科学的个性化依据，对于提升党纪教育的针对性和有效性，强化党员的纪律意识和规矩意识具有重要意义。此外，高校党建工作还需要应对国际化背景下的意识形态挑战，如何在全球化大背景下坚守党的初心和使命，培养具有国际视野的社会主义建设者和接班人，均是高校党建工作必须面对的工作挑战。
本文核心目的在于探索如何高效搜集和分析党员行为数据，确保数据分析能够与高校党建实践紧密结合。研究将在理论研究和实证研究之间寻求平衡，提出利用大数据技术来创新党纪教育的策略和方法。通过本研究为高校党建工作提供创新视角和方法论，推动党纪教育向现代化和个性化方向发展。
在国际学术界，政党纪律的研究已构建起丰富的理论体系和实证分析框架。研究者们着重探讨政党纪律与政策制定的关联、政党体系对政府效率的影响，以及政党纪律的动态变化。通过统计建模、结构方程模型（SEM）、定量分析和方差分析等方法，这些研究揭示了政党纪律的强度和执行方式对政府决策效率与制度效率的直接影响。其成果不仅深化对不同政治体系下政党纪律的理解，也为运用大数据和定量分析方法研究政党纪律提供宝贵经验和启示。
在国内，党建工作研究同样取得了显著进展。例如，李璐在《责任政治视域下官员不作为问题治理研究》深入探讨了官员行为的理论和实践问题，分析官员不作为的现实样态、生成机理，并提出相应的治理对策。何增科在《全面从严治党：加强党内监督问题专题研究》中，强调党内监督在预防和治理官员不作为中的关键作用，并探讨了实施路径。
然而，在党纪教育领域，尤其是利用大数据技术对党员行为进行深入分析的研究尚未充分展开。相较于云计算、物联网等其他数字技术，大数据技术的独特之处在于其能够处理大规模、多样化、快速变化的数据集，适应于多元化应用场景。尽管有学者如高波在《为挺进纪律建设夯实制度根基》中提到制度建设的重要性，但目前缺乏对大数据技术在党纪教育中应用的系统性研究。如何通过大数据技术优化党纪教育、提升教育个性化和有效性方面，研究仍处于起步阶段。现有研究在探讨党纪教育的创新方法和实践路径时，侧重于传统教育模式和理论分析，较少涉及大数据技术的应用。未来研究需更多关注如何将大数据技术与党纪教育相结合，实现教育内容定制化和教育方法的现代化。
二、现状及问题分析
（一）教育现状
2024年4月至7月，按照《关于在全党开展党纪学习教育的通知》要求，党纪教育在各级党组织中得到广泛实施，通过多种方式和渠道，提升全体党员的纪律意识和规矩意识，内化于心外化于行，推动《条例》入脑入心。高校党纪学习教育开展的形式更加丰富多元，主要涵盖以下几种形式：
党纪教育主题化学习。高校通过将主题党日与党纪学习教育相结合，创新性实施“纪律铸魂 知识强基”教育模式。利用案例分析、学习分享等多样化的教学手段，增强党员对党纪重要性的认识，提升他们的自觉性和主动性。通过“双轨并行+深度融合”策略，确保党纪教育全覆盖。
专题党课系统化学习。高校各级党组织通过定期举办专题党课，系统性梳理《中国共产党纪律处分条例》的修订历程和核心内容，帮助党员教师深入理解《条例》的要点和精神实质，确保他们在实际工作中能够准确运用。
线上线下互动化学习。在主题化学习基础上，进一步拓展教育边界，通过互动型立体推进方式，打造互动性强、覆盖面广的立体学习模式。线上平台提供便捷的学习资源，让党员能够灵活地参与学习；线下则通过组织研讨和参观廉政教育基地等活动，增强学习的实践性和沉浸感。这种互动化学习模式使党员在深刻体验中加强了纪律意识和规矩意识。
（二）问题分析
尽管党纪学习教育已经在提升党员纪律意识和规矩意识方面取得积极成效，但在其深入推进过程中，部分深层次问题逐渐显现，这些问题在党员的行为习惯和意识形态中表现得尤为明显。(见表1）
表1 不同年龄段党员党纪学习教育行为问题分析表
笔者以某高校某学院全体76位教工党员的党纪学习情况开展相关案例，对不同年龄段、不同职务党员的行为特征细致分析。显示不同年龄段党员在党纪教育接受度和行为表现上具有显著差异，并得出定量和定性数据支持，如下：
1.党员行为特征分析
年轻党员（≤35岁）特征分析。定量数据：根据党内活动参与度调查，年轻党员的参与度为65%，低于平均水平（72%）。在线学习平台上，年轻党员平均登录频率为每周2.5次，低于中年和老年党员。定性分析：年轻党员对新媒体和技术的适应性较强，但在党纪的深入理解和实践应用上表现出不足。他们更倾向于通过网络平台获取信息，在党纪知识深度掌握和实际行动转化上需要给与更多指导和实践机会。
中年党员（31-50岁）特征分析。定量数据：中年党员在党内活动参与度上达到78%，高于平均水平。然而，他们在党纪知识测试平均分数为75.3分，显示在知识掌握与应用上存在一定的=困难。定性分析：中年党员在知识更新速度和实践机会上面临挑战，这可能与他们的工作和家庭责任较重有关。他们在服务与示范、交流与反思方面显示出一定不足，需要更多机会进行深入讨论和反思。
老年党员（51岁以上）特征分析。定量数据：老年党员党内活动参与度为70.6%，与平均水平相当。他们在党纪知识测试平均分数为80.3分，显示出较强的党纪意识和责任感。定性分析：老年党员在新媒体适应上面临技术应用的挑战，但他们在知识掌握和行动转化上表现出较强的能力，更倾向于通过线下活动开展党纪学习与交流。
2.党内职务维度分析
普通党员行为特征。定量数据：普通党员的党内活动参与度为68%，略低于党支部委员。在党纪知识测试中，其平均分数为70分。定性分析：普通党员是党组织的基础力量，他们的党纪意识和行为直接影响党纪普及与执行。因此需要更多关于党纪教育的信息和资源，以及参与党内活动的机会，以增强党纪意识。
党支部委员行为特征。定量数据：党支部委员的党内活动参与度为82.7%，高于普通党员。他们在党纪知识测试平均分数为85.8分，显示出较强的领导力和影响力。定性分析：党支部委员作为党纪教育和执行的前线力量，不仅要严格遵守和执行党纪，而且需要不断提升个人的领导力和影响力，确保党纪教育的有效性和持续性。
3.数字化和网络化维度分析
数字化工具和网络资源掌握程度。在数字化和网络化维度的分析中，我们发现高校教师党员群体，尤其是中青年党员，在数字化工具和网络资源的掌握及应用方面表现出色。定量数据显示，85.8%的中青年党员能够熟练运用这些工具进行党纪学习和交流，这表明数字化平台已成为他们获取信息和参与学习的主要渠道。而定性分析进一步揭示，中青年党员更偏好通过在线课程深入参与党纪教育，这种趋势为党纪教育的数字化转型提供有力支持。与此同时，不同年龄层的党员在数字化工具的使用偏好上存在一定差异。中青年党员倾向于通过在线方式提升学习效果，而年长党员则更偏好线下研讨和读书会等形式的学习活动。他们认为，面对面交流和讨论有助于加深对党纪知识的理解，提高遵守党纪的自觉性和主动性。这些发现强调了在制定党纪教育策略时，需考虑到不同年龄层党员的技术接受度和学习偏好，以确保教育活动的广泛参与和实际效果。
通过定量和定性的数据支持，我们可准确把握不同年龄段、不同职务党员的行为特征和需求，为党纪教育的定制化提供科学依据。分析结果有助于党组织根据党员个性化需求定制教育计划，实现教育内容的精准投放和教育资源的合理配置。（见图1）
图1 某学院教工党员党纪学习行为与态度问题分布图
三、大数据技术与党纪教育创新
与传统数字技术和定量分析方法形成鲜明对比，大数据技术核心价值在于能够处理大规模、多样化、快速变化的数据集，包括非结构化数据，如社交媒体帖子、新闻报道和在线讨论等。通过运用机器学习和数据挖掘技术，深入分析党员的行为模式，为党纪教育提供科学的个性化依据。实现教育内容个性化、教育方法现代化、教育管理精准化和教育效果最大化。
（一）大数据技术具体应用流程
大数据技术应用于党纪教育领域代表着一种创新趋势，其核心价值在于处理和分析大规模、多样化、快速变化的数据集。这一技术应用不仅改变数据收集和分析方式，也为党纪教育的内容、方法、管理和效果带来革命性变革。大数据技术的具体应用流程涉及数据收集、处理和分析三个关键步骤。
一是数据收集阶段。包括从多个来源获取数据，如党内活动记录、在线学习平台的互动数据、社交媒体帖子、新闻报道和在线讨论等。这些数据来源为分析党员行为提供丰富的上下文信息。数据收集过程中确保数据的全面性和多样性至关重要，因为这直接影响到后续分析的深度和广度。
二是数据处理阶段。收集到的数据往往是非结构化的，需要通过数据预处理技术进行清洗和转换，以便于分析。包括数据清洗（去除错误和不一致的数据）、数据集成（合并多个数据源）和数据转换（将数据转换为适合分析的格式）。数据处理目的是确保数据高质量和可用性，为后续分析打下坚实基础。
三是数据分析阶段。数据分析是大数据技术应用核心。通过运用机器学习和数据挖掘技术，如聚类分析、分类、关联规则学习等，深入分析党员行为模式和偏好。分析结果可帮助党组织识别党员的教育需求、行为趋势和潜在问题，从而为党纪教育提供科学个性化依据。
在大数据技术具体应用流程中，已经了解数据收集、处理和分析三个关键步骤的重要性和实施方法。接下来将探讨如何将这些技术应用转化为具体教育实践，以实现教育内容的个性化、教育方法的现代化、教育管理的精准化，以及教育效果的最大化。
（二）大数据技术在党纪教育中的实践应用
教育内容个性化。利用大数据技术对党员学习行为、习惯和偏好深入分析，设计出更加个性化的教育内容。通过数据挖掘，识别党员的兴趣点和需求点，定制案例、故事和学习材料，使党纪教育更加生动、有趣且贴近实际。这种个性化的教育内容能够激发党员学习兴趣，提高他们对党纪知识的理解和接受度。
教育方法现代化。采用互动学习平台、在线论坛、移动学习应用等工具，为党员提供灵活多样的学习方式。通过实时数据分析和反馈，教育者能够及时调整教学策略，采用AR/VR技术、游戏化学习等创新手段，增强学习互动性和沉浸感，从而提升教育吸引力和有效性。
教育管理精准化。通过对党员学习行为的实时监测和评估，教育者能够预测学习难点，及时发现问题并进行干预。通过建立数据驱动的评估体系，对教育活动的效果进行量化分析，确保教育资源的合理分配和使用，提高教育管理的效率和效果。
教育效果最大化。通过深度分析党员的学习数据，教育者可以优化教育内容和方法，确保教育活动更加符合党员的实际需求。同时，通过建立激励机制和反馈循环，鼓励党员积极参与教育活动，及时调整和优化教育策略，从而提高教育的质量和效果。
四、党纪教育定制化与需求理论分析
党纪教育定制化策略，作为创新教育实践，通过个性化的学习计划和教学方法来满足党员具体学习需求。研究将融合多学科特别是成人学习理论、建构主义学习理论、自我决定理论（Self-Determination Theory, SDT），以及技术增强学习理论，指导我们如何根据党员的特定需求和偏好设计教育内容。
成人学习理论强调成人学习者具有自主性、经验丰富性、准备学习性、解决问题的导向性等特点，这要求党纪教育必须考虑到党员个人经验和认知水平，以及党员对学习的内在动机和外在激励。建构主义学习理论认为知识是通过学习者主动构建而非被动接受，这意味着党纪教育应鼓励党员通过互动和实践来构建对党纪知识深入理解。自我决定理论（SDT）提出，满足个体的自主性、能力感和关联性需求是激发和维持内在动机的关键，在党纪教育中，要求教育策略应促进党员的自我反思和自我调节，增强他们的自我效能感和归属感。技术增强学习理论则关注技术如何扩展学习可能性，强调利用技术工具来增强学习体验和效果。
结合上述理论，定制化党纪教育策略通过大数据技术应用，能够准确识别党员学习需求、经验背景和个人偏好。例如，通过分析党员在社交媒体上的互动和讨论，可以更准确了解学习者对党纪教育内容的态度和反馈，进而定制更符合他们需求的教育策略。基于党员学习行为数据，可以为党员提供个性化的学习路径推荐，包括定制化的案例研究、互动式讨论和实践项目。
此外，大数据技术在处理复杂数据集方面的能力，使得党纪教育可以结合多种数据源，如在线学习平台的互动数据、党员参与党内活动的记录等，进行综合分析。这种多维度分析方法，有助于全面理解党员的行为和需求，为党纪教育提供更深层次洞察。
党纪教育定制化通过融合多学科理论，不仅能够提升党纪教育的质量和效果，而且有助于培养党员的纪律意识和规矩意识。这对于推进全面从严治党，提供坚实的纪律保障和技术支持具有重要意义。
五、党纪教育定制化实施策略
（一）建立数据库
为实现党纪教育的定制化，高校组织部门或党委组织部需主导建立一个党员行为数据库，与校信息中心、教务处、人事处等协作，确保技术支持和数据共享。该数据库将综合党员的学习行为、工作表现、党内及社会活动参与等多维度数据，为党组织提供深入理解党员行为模式和偏好的洞察，从而科学地定制教育内容和方法。（见表2）
表2 党员行为分析与评价指标体系表
（二）方法分析
为深入挖掘影响党纪教育成效的核心因素，运用多层次交叉联列表分析法（Multi-level Cross-tabulation Analysis）对党员行为多个维度进行综合考量，识别与提升党纪教育成效最为密切的相关指标。通过细致分析党员在教育活动中的参与程度和行为表现，准确把握教育的实施效果，为教育策略的优化和教学质量的提升提供坚实的数据支撑。
具言之，构建交叉表将党员不同行为特征（如学习活跃度、互动参与度、党内活动参与度等）与教育成效指标（例如知识掌握程度、行为改变等）进行对比分析。揭示各因素之间的直接关联，发现它们之间可能的相互作用和影响机制。分析结果能指导党组织根据党员的个性化需求定制教育计划，实现教育内容的精准投放和教育资源的合理配置。操作如下：
（1）关键指标选取。从党员行为数据库中提取关键指标，包括学习活跃度、互动参与度、党内活动参与度，以及教育成效指标，如知识掌握程度和行为改变。
（2）交叉表构建。以行为特征为行变量，以成效指标和其具体描述内容为列变量，创建交叉表，展示不同变量类别的组合及其频数或百分比。
（3）实证分析。根据表2中的指标体系，选择与分析目标相关的关键指标，即“党员行为类别”作为行变量，“成效指标”作为列变量，创建交叉表。例如，将“党内活动参与度”作为行变量，将成效指标的相关具体描述如“登录频率”、“荣誉获得”和“课程完成度”等作为列变量。
鉴于本文的研究目的和资源限制，笔者选择专注于分析党内活动参与度与登录频率、荣誉获得情况、课程完成度之间的关系，主基于以下几个核心考虑：首先，确保研究目标的集中性和深度，使其能够更精确地识别和理解关键行为指标与教育成效之间的直接联系；其次，考虑到数据的可获取性和质量，选择的维度能够确保分析的可靠性和有效性；最后，受限于当前的资源和时间条件，集中分析关键指标可以优化研究效率，确保分析的深度和策略建议的针对性。
以实际数据为例，如某学院的76位教工党员，填充交叉表，分析党内活动参与度与登录频率、荣誉获得情况、课程完成度之间的关系做成效交叉分析。（见表3）
表3 党员行为与教育成效交叉分析表
通过分析，发现以下趋势：
高参与度与高登录频率的党员在获得荣誉和课程完成度方面表现更为突出，表明积极参与和频繁登录活动与党员荣誉获得和学习成效正相关。中参与度党员在获得荣誉方面表现尚可，但在课程完成度上存在一定提升空间。低参与度的党员在获得荣誉和课程完成度上的表现相对较低，这可能暗示这部分党员需要更多的激励或支持来提高他们的参与度和学习成效。
结果表明，党内活动参与度和登录频率是与党纪教育成效最为密切的两个关键指标。党员的高参与度与频繁的登录行为，通常与更高的荣誉获得率和课程完成度正相关，显示出党员的积极参与和持续学习平台的互动是提升教育成效的重要因素。因此，为提高党纪教育的成效，党组织应当特别关注并采取措施增强党员的参与度和平台登录活跃度。这可能包括设计更具吸引力的教育内容、提供个性化的学习路径以及创造更多互动和交流的机会。通过这些方法，可以激发党员的学习动力，促进他们更深入地掌握党纪知识，从而实现教育目标。
（4）策略优化。基于分析结果，调整教育内容和方法，增加互动性学习模块，提高课程的吸引力和实用性，并为不同行为特征的党员群体提供定制化学习路径。
（三）定制创新
基于党员行为数据库中的分析结果，高校设计系列定制化教育内容，覆盖理论知识、实践技能和创新思维培养。通过理解不同党员群体的特点和需求，为每个群体量身定制合适的教学内容和方法。
（1）针对积极参与党内活动且登录频率高的党员，设计“先锋领航”课程系列，包括：
《新时代党的创新理论精讲》：核心围绕新时代党的理论成果，结合时事政治，提升党员理论素养和政策理解能力。课程内容涵盖党的基本理论、路线、方针和政策，以及它们在新时代背景下的创新发展。
《决策模拟与战略思维实训》：利用虚拟现实技术，课程创建多种决策场景，让党员在模拟环境中锻炼决策能力。通过面对各种复杂情境，党员可以学习如何运用战略思维进行有效决策，提高解决问题的能力。
《互动式政治热点研讨》：运用在线平台，组织实时互动研讨会议。课程内容围绕当前政治热点问题，鼓励党员积极参与讨论，分享观点，增强他们对时事的参与感和讨论能力。
“先锋领航”课程系列将重点放在党的最新理论和政策解读上，同时结合实时政治事件进行案例分析。通过在线互动研讨会和虚拟现实模拟决策场景，提高党员参与感和决策能力。此外，通过移动学习应用，党员可在任何时间、任何地点复习课程内容，积极参与持续讨论，确保学习过程灵活性和便捷性。
（2）针对党内活动参与度和登录频率较低的党员，设计“基础强化”课程系列，包括：
《党史党情基础教程》：课程设计将带领党员从党的成立、发展到壮大的历程中，深入了解党的基本知识和核心价值。通过对重要文献与历史事件讲述学习，增强对党的感情认同和理论自信。
《党纪党规互动学习营》：采用创新游戏化学习方法，通过在线知识竞赛、情景模拟等互动环节，让党员在轻松愉快氛围中学习党纪党规。这种学习方式不仅能够激发党员的学习兴趣，还能帮助他们在实践中更好地掌握和运用党纪党规。
“基础强化”课程系列设计初衷是逐步引导党员提高对党内活动认识和兴趣。通过个性化学习计划，为每位党员量身定制学习路径，确保学习内容与个人需求和发展目标相匹配，能够帮助党员逐步提升学习效果。
（3）针对党内活动参与度高但登录频率低党员，开展“传统与现代”课程系列，包括：
《党的理论与实践工作坊》：课程采用工作坊形式，将传统党课与现代教学方法相结合，为党员提供一个互动实践平台。通过深入探讨党的理论，分析其在当代社会的应用，帮助党员更好地理解党的理念，并将其融入到实际工作中。
《历史与现实：案例分析课程》：课程选取党的历史和现实重要案例，通过深入分析，引导党员学习如何从历史中汲取经验，解决现实问题。案例教学不仅能够增强党员的历史意识，还能提高他们的实际解决工作的能力。
《实地考察与精神传承》：通过组织党员参与红色教育基地的实地考察，旨在传承党的优良传统和革命精神。结合现场教学，党员可以直观地感受历史，理解党的初心和使命，从而在精神上得到洗礼和升华。
“传统与现代”课程系列。从工作坊的互动学习到案例分析的深入探讨，再到实地考察的精神传承，满足党员学习需求，激发学习热情，提高政治素养和实践能力。
（4）对于年轻党员，特别是对新媒体和技术有较高适应性党员，设计“数字先锋”课程系列，包括：
《新媒体与党建创新》：课程专注于新媒体工具使用，教授年轻党员如何通过社交媒体、博客、微博等平台进行党建活动和信息传播。课程涵盖内容创作、信息编辑、社交媒体策略等，增强党员在新媒体领域的宣传和动员技巧。
《网络时代的党务管理》：课程专门用于培训支部年轻支委，重点探讨网络环境下党务管理的新方法和新思路，旨在提高党员的网络应用能力，优化党务管理流程。
“数字先锋”课程系列将充分利用社交媒体、在线论坛和移动应用等数字工具，提供互动性强、更新速度快的学习内容。通过课程学习，年轻党员将能够更有效地利用数字化手段参与党建活动，传播党的声音，展现党员风采。
（5）对于中老年党员，推出“智慧传承”课程系列，包括：
《党的历史经验与现代价值》：课程会深入挖掘党的历史经验，探讨其在当代社会的应用和价值。通过分析历史事件和党的发展历程，帮助中老年党员理解历史经验对现实工作的指导意义，激发他们对党的历史和理论的深刻思考。
《党员的传承与创新》：课程鼓励中老年党员分享自己的经验和智慧，同时积极学习新知识，以适应不断变化的社会环境。课程内容包括组织经验分享会，让老党员讲述他们的党史故事和工作经验；开展新技能学习工作坊，帮助他们掌握现代信息技术等新工具；进行创新思维训练，培养他们面对新情况的创新解决方案能力。
“智慧传承”课程系列核心理念是尊重和利用中老年党员的丰富经验，鼓励他们不断学习新知识，拓宽视野。中老年党员在传授经验的同时，吸收新思想、新方法，增强自身时代感和创新能力，能够在传承与创新中找到平衡，为党的事业贡献自己智慧和力量。
（四）建立评估体系
为确保定制化教学内容的有效性和实用性，构建与之匹配的教育效果评估体系，评估体系应综合考虑教学目标、内容、方法以及党员学习成果，通过多维度、多角度评估反映教育实际效果。
首先，明确教学目标与预期成果。对于不同课程系列，如“先锋领航”、“基础强化”、“传统与现代”、“数字先锋”和“智慧传承”等，评估标准应与课程特点和教学目紧密对应。例如，对于旨在提升决策能力的课程，评估将重点考察党员的决策分析和问题解决技能。
其次，运用定量和定性等多评价方法。定量评价通过测试、问卷调查等形式来衡量党员知识掌握程度和技能提升情况；定性评价则通过访谈、观察和案例分析等方式来深入了解党员的学习体验、态度变化和行为改进，增加评估的深度和细致度。
再次，注重过程性评价和结果性评价双结合。过程性评价关注党员在教学过程中的参与度、互动情况和学习行为，有助于及时发现问题并进行调整，确保教学过程的持续优化；结果性评价则关注教学结束后党员学习成果和行为改变，评估教学目标的达成情况，确保教育效果的最终实现。
最后，建立实施需多方参与协作。各级党组织、教育者、党员以及相关利益相关者都应参与评估过程，共同确定评估标准、选择评估方法、收集和分析数据，根据评估结果进行教学改进。评估体系应当充分利用大数据和信息技术手段，对党员学习行为和成果进行持续分析。建立党员学习档案记录其学习行为、成果和进步，作为评优评先等参考，为个性化教学提供支持。
通过上述步骤，教育效果评估体系全面、客观、有效，确保党纪教育定制化不仅满足党员个性化需求，还能提高教育针对性和有效性，为高校党建工作提供新思路和方法，有助于培养出更多具有高度纪律意识和规矩意识的党员。
党纪教育应用大数据技术，尽管其潜力巨大，但也面临着一系列挑战，这些挑战需要在未来的研究和实践中得到解决和优化。
其一，数据隐私和安全性是首要问题。与云计算、物联网等其他数字技术相比，大数据技术在处理党员行为数据时，不仅要关注数据存储和传输安全，还要严格遵守隐私保护法规。在收集、处理和分析党员行为数据过程中，必须采取严格的数据加密、访问控制和审计跟踪措施，确保数据安全和保密。
其二，技术复杂性和资源需求是实施大数据项目时需要着重考虑的问题。与定量分析等传统方法相比，大数据技术需要更专业的技术支持和更先进的硬件设施，这对于部分公用资源有限的高校来说是一个挑战。此外，分析方法选择并应用于大数据，需要结合教育目标和党员行为特点，设计科学合理的分析模型，确保教育内容更新与前瞻。
其三，党员接受度和参与度是影响大数据应用效果的重要因素。大数据技术推广和应用需要党员积极参与和支持。通过有效沟通和培训，提高党员对大数据技术的认识和参与度。利用大数据技术及时捕捉教育需求的变化，并相应调整教育内容，是确保党纪教育与时俱进的重要策略。
六、结论与展望
本文基于大数据技术在党纪教育中的应用，深入分析其在提升教育个性化、现代化、精准化和效果最大化方面的潜力和实践效果。通过构建党员行为数据库和运用交叉联列表分析法，本研究揭示大数据技术在党纪教育中的关键作用，为高校党建和全面从严治党提供新的方法论和实践路径。
通过细致分析和实证研究表明，大数据技术与党纪教育的融合是提升教育个性化和现代化的重要途径，也是推动高校党建工作创新的关键步骤。然而也清醒地认识到，在数据隐私保护、技术资源配置、党员参与度等方面仍面临诸多挑战。这些挑战要求我们在技术应用上追求更精准和高效的解决方案，同时在教育内容和方法上持续探索和创新。
尽管本研究提供了一些有价值的见解，但也存在一定的局限性。第一，研究的样本量有限，可能会影响结论的普遍适用性。第二，对于大数据技术在党纪教育中应用的长期效果和深层次影响，仍需进一步跟踪研究。第三，在探讨大数据技术应用时，对于可能引发的伦理和法律问题讨论不足，在数据安全和隐私保护方面无法对数据的多次使用与隐私泄漏进行有效监督和管理等。
展望未来，我们坚信，随着大数据技术的不断进步和教育实践的不断深化，党纪教育将更加贴近党员的实际需求，更具吸引力和实效性。通过不懈努力，常态化的党纪学习教育将培养出更多具有坚定信念和高尚品德的党员，为实现全面从严治党目标贡献力量。
（参考文献从略）
Analysis of Party Member Behavior and Customized Research on Party Discipline Education in Universities from the Perspective of Big Data
XIONG Xiaolin, QIN Lin
Abstract: This study focuses on the application of big data technology in party discipline education in universities, exploring its contribution in enhancing the personalization, modernization, precision, and maximizing the effectiveness of party discipline education. By constructing a database of party member behavior and using the cross linked list analysis method, this study conducts an in-depth analysis of the behavioral characteristics of university party members and explores customized party discipline education strategies based on this. Research has found that through quantitative and qualitative analysis of the party discipline learning situation of faculty and party members, the application of big data technology can significantly improve the pertinence and effectiveness of party discipline education, especially in enhancing the discipline awareness of party members. Due to the small sample size, it may affect the broad applicability of the conclusions, and there is a lack of continuous tracking on the long-term effects and deep impacts of big data technology in party discipline education. In the future, the sample size will be expanded to explore in depth the long-term application effects of big data technology in party discipline education, as well as the ethical and legal issues that may arise. This study provides a new perspective for the party building work in universities, and has important theoretical and practical value for cultivating socialist builders and successors with an international perspective.
Keywords: Party Building in Universities; Big Data; Analysis of Party Member Behavior; Party Discipline Education; Customization
责任编辑：王 冰
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