一、引言

大数据时代的到来仿佛为教育领域注入了一股强大的新鲜血液，数据驱动的教育决策让教学变得更加科学和高效。特别是基层党校，肩负着培养党务工作者的重要使命，如何在大数据浪潮中抓住机遇是一个亟待解决的课题。当前，基层党校的教学方式仍然较为传统，缺乏个性化和创新性，而大数据技术的应用，无疑为我们提供了全新的解决方案。从数据收集、分析到应用，每一步都充满了无限可能。研究大数据在党校教学中的具体应用，不仅可以提升教学质量，还能为党校教育的现代化、智能化发展提供强有力的支持。

二、基层党校教学现状分析

（一）当前基层党校教学的特点与问题

现阶段基层党校教学也面临着一些亟待解决的问题。教学课程设置存在老旧现象，一些课程还是沿用多年前的教材，难以紧跟时代发展和党员实际需求，使学员难以产生共鸣，学习效果自然打了折扣。部分基层党校还缺乏具备高级理论素养和丰富实战经验的教师，影响了教学效果，现有的教师大多教学手段也显得相对单一，传统的“填鸭式”讲授方式仍然占据主导，缺乏互动和新颖的教学方法，使得学员参与度较低，难以保持学习的积极性与主动性。现有的考评机制也没有充分调动学员的学习积极性，评估方式单一而缺少激励，学员参与学习的热情自然会受影响。信息化手段的应用还未能普及，教学资源的数字化水平较低，使得学员获取最新信息的渠道受限，不能全面了解党的最新理论和政策。在这种情况下，基层党校要想更好地发挥其应有的作用，显然需要从多方面进行改进和加强，以更好地适应新时代党员教育的需求。

（二）大数据对传统教学模式的挑战

大数据具有庞大、复杂、多样化的特点，能够从海量信息中提取有用的数据进行分析和应用。它像一把双刃剑，对传统的基层党校教学模式带来了极大的挑战。大数据时代的信息爆炸让知识更新速度变得飞快，传统的教材和教案难以跟上时代的步伐。教师们辛辛苦苦准备的教学内容，可能在学生面前已经是“昨日黄花”。这就要求教学内容能够与时俱进，但传统的教学模式显然无法满足这一需求。在大数据的影响下，学生们更倾向于个性化和自主化的学习方式，而不是一味地被动接受知识。传统教学中那种“一刀切”的方式难以适应每个学生不同的学习需求。大数据能够提供精细化的学习分析，帮助教师了解每个学生的学习情况，但传统教学模式却难以做到这一点。大数据技术还能实时反馈教学效果，使得教学的评价更加客观和准确；而传统教学模式往往依赖于期末考试或学期评估，反馈周期长且评价方式单一。这样的评价机制不仅不能及时反映学生的学习情况，还可能影响教学质量的提升。基层党校教学如果不能及时适应这些变化，就可能在新形势下失去竞争力。因此，认识到这些挑战并积极探索新的教学方式，是基层党校在大数据时代必须面对的重要课题^[1]。

三、大数据技术在党校教学中的应用

（一）数据驱动的教学决策

数据驱动的教学决策是指收集、分析和运用大量数据来制定和调整教学策略，以实现教学目标和提高教学效果。在大数据时代，基层党校采用数据驱动的教学决策可以使教学内容更贴近学员需求，提高教学的精准度和科学性。对此，基层党校可以建立一个完整的学员数据库，包括学员的基本信息、学习经历、兴趣爱好、培训需求等。这些数据可以通过学员入学时的调查问卷、课堂表现、学习反馈等方式收集。党校可以利用这些数据全面了解学员的个体差异和共性需求，为后续的教学决策提供重要参考。在教学过程中，党校应注重数据的实时采集和分析。比如，利用在线学习平台实时记录学员的学习进度、答题情况、课程完成情况等；借助大数据分析技术即时掌握每个学员的学习状态，发现共性问题和个体差异，及时调整教学内容和教学方法。针对教学内容的设计，党校可以利用数据分析结果，科学规划课程体系。比如，分析以往培训的反馈数据识别出哪些课程受欢迎，哪些课程效果不佳，从而优化课程设置。为了更好地实施数据驱动的教学决策，党校还需要建立一支数据分析和应用的专业团队。这支团队不仅要具备数据分析的技术能力，还要深入了解教育学、心理学等相关领域，能够将数据分析结果转化为具体的教学策略和措施。团队成员应定期对教学数据进行分析，发现问题，提出改进建议，不断优化教学流程和教学方法。

（二）学习行为分析与学习路径优化

学习行为分析是指使用大数据技术对学习者在学习过程中的行为进行记录和分析，以了解其学习习惯和效果；学习路径优化则是利用这些分析结果个性化地调整和设计学习内容和进度，使每个学习者都能以最佳的方式获取知识。

在党校教学中，利用学习行为分析可以记录学员在学习过程中的各类数据，包括学习时间、频率、习惯以及他们对不同内容的掌握程度。这些数据的分析帮助老师绘制出每个学员的学习轨迹，找出他们在学习中的瓶颈和难点。比如，某位学员在学习某一理论知识时反复点击相关视频和资料，但考试成绩依旧不理想，那么这个点很可能就是他的学习难点。教师深入分析这些行为数据就能有针对性地提供辅导和资源，帮助学员突破学习难关。优化学习路径则是将这些分析结果应用到教学设计中，比如，针对不同的学员推送个性化的学习内容和进度安排，避免“一刀切”式的教学方式。对于学员普遍存在的共性问题，可以集中安排集体辅导和讨论，对于个别学员的特殊需求则可以安排个别辅导。这样一来，每个学员都能按照自己的节奏和方式进行学习，既提高了学习效率，也增强了学习效果^[2]。

（三）个性化学习推荐系统的构建

个性化学习推荐系统的核心作用，在于根据每个学习者的兴趣和需求来提供量身定制的学习资源。构建个性化学习推荐系统的前提是了解学员的背景、兴趣和学习需求。党校可以用问卷调查、学习档案等方式收集这些信息，形成学员的“学习画像”。这一步骤为系统的推荐算法提供了基础数据。在此基础上，结合大数据分析技术可以从海量的学习资源中挑选出最适合每个学员的内容。比如，对于某些对党史感兴趣的学员可以推荐更多党史类课程；对于喜欢互动学习的学员则可以推荐讨论班、案例分析等形式的学习活动。党校还要构建一个丰富的资源库，教学资源不仅包括传统的文本材料，还应涵盖多媒体课件、视频讲座、在线测试等多种形式。因为多样化的资源有助于满足不同学员的学习偏好，提升学习效果。可以借助人工智能技术对资源进行分类和标注，让系统更好地理解每个资源的特点。当然，系统的反馈机制同样重要。收集学员学习进度和学习反馈可以不断优化推荐算法，使其更加智能化。比如，在学员完成某一阶段的学习后，可以通过在线测试评估其掌握情况，并根据测试结果调整后续的学习内容推荐。

结语

在大数据时代，基层党校的教学改革已经成为必然趋势。大数据技术可以极大地提升教学质量和学习效率。经过数据驱动的教学决策、学习行为分析和个性化学习推荐系统的构建，党校教育将迎来新的飞跃。当然，改革的道路并非一帆风顺，需要不断地探索和尝试。建议基层党校积极引入大数据技术，培养专业的数据分析团队，构建完善的数据管理体系。面对未来，基层党校应保持开放的心态，勇于创新，充分利用大数据技术，为培养高素质的党务工作者贡献力量。

参考文献

[1] 何靓.多措并举提升基层党校教学改革质效[J].社会主义论坛,2024,(06):48-50.

[2] 郭利鹏.探讨新时期基层党校教学改革与管理[N].山西科技报,2022-11-17(B03).