一、当前干部教育培训存在有效供给不足
近年来，随着《2010—2020年干部教育培训改革纲要》《2014—2018年全国党员教育培训工作规划》《干部教育培训工作条例》等文件的贯彻执行，干部培训规模逐年扩大，干部参训学时明显增长，培训资源不断丰富，有效地提升了干部队伍执政能力。党的十九大后，中国特色社会主义进入新时代，面对干部不断掌握新知识、积累新经验、增长新本领的学习需求，我国干部教育培训工作逐渐显现教学内容、培训手段等有效供给不足。
（一）教学内容有效供给不足
干部教育培训需求主要分为组织需求、岗位需求和个人需求。在培训前期设计环节，由于干部不能脱岗太长时间，因此培训班型多为专题类培训，学制一般不超过一周。培训主题、课程设置主要围绕党和政府重点工作、中心任务确定，在有限的培训时间内首先响应组织需求，较难充分满足学员提升执政能力、专业能力的岗位需求，以及心理调适、传统文化等增强个人综合素质的学习需求。在培训组织实施环节，由于采用按职务职级调训方式，同期班次学员仅根据职务进行简单分层，未针对工作岗位、专业背景进行精准分层。教师在课堂上对于不同层次的学员很难把握授课内容的深浅，深了部分同学难以理解，浅了其他同学感觉“不解渴”，甚至某些参训学员对于具体课程涉及的行业认知、实践经验远远高于教师。学制较短和学员粗放分层造成了教学内容供给质量不高，难以满足学员个性化学习需求。
（二）培训手段有效供给不足
当前，我国干部队伍个人学历、专业素质普遍较高，且大多具有丰富的工作经验甚至领导经验。通过培训，他们希望学习研讨党和国家的中心任务，深入了解党中央决策部署的背景、重要意义和精神实质。希望研讨学习与解决本地区、本部门和本人的思想与工作的实际问题结合起来，增强政治能力和执政能力，更好地履职尽责。因此，他们的学习方式应以研究性学习、协作学习为主。而我国干部教育培训传承于传统学历教育。当前培训方式主要为满堂灌式课堂讲授，尚不能发挥网络传播互动、体验、分享的优势。知识传输的广度、速度远远低于各类主流媒体，如学习APP、公众号，无法适应学员知识获取途径从课堂、书本向互联网迁移的变化。教学活动主要安排在集中面授阶段，忽略了网络突破时空限制的优势，尚未有效地延展培训的时间、空间。按照习近平总书记“领导干部一定要把学习放在很重要的位置上，如饥似渴地学习，哪怕一天挤出半小时，即使读几页书，只要坚持下去，必定会积少成多、积沙成塔，积跬步以至千里”的要求，我国干部教育培训的办学理念、培训手段根据干部学习特点、信息技术特性创新不足，对学员个体需求变化的适应性和灵活性不高，对干部学习、学习、再学习的灵活性需求难以满足。
（三）培训考核机制有效供给不足
严格来讲，我国干部教育培训属于开环教育，针对干部学业成绩的考核机制尚不健全。学员结业时没有闭卷考试等硬性考核，通常只要求全班交流发言或撰写学习体会。针对交流发言、学习体会也没有建立相应的质量评价机制。这意味着组训部门、培训机构并不真实掌握参训干部学习成效，更不会反馈派出单位，计入个人档案，甚至不与干部任职晋级、评价考核等涉及个人事业发展事项挂钩。因此，干部个人参不参加培训、培训成绩是否优异尚不能得到组织人事部门和干部本人的充分重视。单位选派参训干部时，在满足参训人数、职级等硬性要求的基础上，可以根据实际情况适当调整，从而滋生了闲人培训、福利培训等不合理现象。对于参训干部，一没考核压力，二不用承担培训费用，培训成效好坏既不会影响个人前途，也没有个人经济损失。因此，有些参训干部内生动力不强，学习只是认认真真走形式，人在课堂被教育被培训，心思和精力却放在课堂外的人际交往上。干部教育培训考核机制的供给不完善造成了有限培训资源的极大浪费。
二、中美教育领域大数据应用典型案例
教育大数据是指整个教育活动过程中产生的，以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。[32]它具有大数据的共性特征：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快。大数据在教育领域的应用使得我们在分析数据和信息时从追求精确性转变为追求混杂性，从寻找因果关系转变为寻找相关关系，从本质上推动了教育思维创新和教育转型升级。
（一）国内教育大数据应用案例
甘肃省依托本省精准扶贫大数据管理平台建设了教育精准扶贫大数据平台，开发了扶贫对象、扶贫措施、扶贫成效、数据分析和绩效考核五大功能模块。从精准识别、扶贫措施两个维度，按照个人基本信息、教育基本信息、教育类型、致贫原因，教育扶贫、劳动力培训等数据类型，将省域内建档立卡贫困学生、贫困人口的信息纳入教育精准扶贫大数据库，实现了全省88万教育精准扶贫对象的清单式管理和动态监控。应用大数据分析技术精准识别“因学致贫”“缺技术致贫”的扶贫对象，并针对学前教育、基础教育、职业教育等提出了一系列的教育精准扶贫政策，取得了良好的效果。[33]
成都市干部培训管理系统和成都市干部网络培训平台搭建了干部调训部门、培训机构、干部所在单位和干部个人之间的网络化桥梁，打破了成都市干部组织人事、教育培训等应用系统的信息孤岛。利用大数据跟踪监测技术将干部个人信息、参训专题、培训方向，以及课程完成时间、网页浏览痕迹、发帖等个性化学习行为数据动态记录存储，通过对参训干部学习数据的收集、整理与分析，形成成都市干部知识储备度分析成果，并以指标图、统计图的形式呈现，为组织部门制订干部培训计划、选拔任用干部提供数据支撑，同时也为干部个人查缺补漏提供方向。[34]
（二）美国教育大数据应用案例
美国教育评价实施主要依托覆盖全美的立体化教育数据网络。国家级、州级、学区级和校级等各级各类教育数据系统之间相互关联，数据互通，为美国教育评价提供有力的数据支撑。美国国家教育统计中心和教育数据机构EDFacts（美国教育部牵头创建）基于各州教育大数据分析结果形成联邦政府教育数据与事实报告，为国家教育政策、规划制定，以及教育项目管理提供数据支持。各州政府利用州教育问责系统对州教育发展情况进行全方位评价，借助学区级、校级评价系统评价各学区、各学校的整体教育质量，并要求学校与学区对后进生进行基于数据的支持性学习干预。学校利用基于大数据的教育评价为学校制定发展规划、优化学生管理、提升教师教学质量、推动教学方式变革提供决策依据。[35]
美国普渡大学为提升新生保有率，在2007年启动了课程信号项目，其目的是帮助学生在学习过程中取得成功。该系统通过学生信息系统和网络学习平台采集学习者基本信息数据和学习行为数据，利用学习者成功预测算法对每一位学习者进行预测，以确定其是否在课程学习中存在学习失败的可能。任课教师根据数据挖掘分析和预测结果，通过发送电子邮件、短信，以及约谈等多种形式对学生的学习进行干预，或者通过推荐学习导师和学习资源的方式给予帮助，以促使其取得良好的学习成绩。项目实施后，普渡大学一年级新生保有率从2007年的97.58%提升到2009年的99.40%。课程信号系统在提高学习者学习成功率方面取得了较好的效果，2012年后由商业公司进行商业化运作，在美国国内广泛应用。[36]
（三）中美教育大数据应用案例启示
针对我国干部教育培训教学内容、培训手段、考核评价机制有效供给不足现象，中美教育大数据应用案例启示我们，应改变看待数据和使用数据的方式，打破信息“孤岛”，通过对各行政区域、各行业、各级别干部工作培训相关信息数据全样本采集、预处理、存储。
一是在培训方案设计阶段，利用大数据分析预测技术进行教育培训数据挖掘，从干部的工作能力、学术专业背景、学习需求等多个维度进行精准分析和预测，以强化干部教育培训内容的供给针对性，在有限的培训周期内提高培训效率。二是利用大数据挖掘关联技术对课堂讲授、结构化研讨、网络学习等多种培训方式产生的学员学习行为数据，以及学员在各类社交媒体、咨询站点、主流学习APP、公众号产生的复杂行为数据、关系数据进行相关性分析，发现更匹配当前各层级干部学习习惯，学习时间的办学模式、培训手段。三是利用大数据质量跟踪监测技术，对干部党性锻炼学习、分管业务绩效、应急事件处理方式等日常工作产生的动态数据进行数据集整合和再利用，深度挖掘干部工作行为与教育培训成效间的潜在关系，实现干部培训考核评价机制的数据创新。
三、大数据推动干部教育培训“供给侧改革”的解决路径
“没有教不好的学生，只有不会教的老师。”借用著名教育家陈鹤琴老先生的这句名言，在人类社会历经第五次信息技术革命，进入大数据、移动互联时代后，我国组织人事部门、干部教育培训机构应发挥大数据、移动互联、情境感知等先进信息技术优势，充分运用泛在学习、情景学习和慕课等新兴学习方式，加强干部教育培训顶层设计，推动干部教育培训“供给侧改革”。
（一）建设全国干部信息大数据平台
习近平总书记在主持中央政治局实施国家大数据战略集体学习时强调，要运用大数据提升国家治理现代化水平，以数据集中和共享为途径，打通信息壁垒，形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享平台，构建全国信息资源共享体系，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。推动干部教育培训领域大数据应用，首先应打破各级各类部门之间干部信息孤岛的体制机制壁垒，实现干部组织人事数据与纪检监察、公安、审计、信访、住建、金融机构、培训机构等多个部门，以及主流社交媒体的数据交换和数据共享。并制定统一的数据存储标准，通过对数据进行结构化处理，按照国家、省、市分层级建立存储便利、检索快速、处理便捷的全国干部信息大数据平台，为干部队伍建设、教育培训等决策制定、办学手段创新提供强有力的数据支撑。
（二）建设干部教育培训决策支持平台
大数据实时变化，以及可以将微观层面的研究对象呈现出来的特点，使得基于大数据的政策决策逐步形成非线性的、面向不确定性的，自下而上的决策方式。基于全国干部信息大数据平台建设干部教育培训决策支持平台，通过一系列大数据辅助决策支持手段，有效地提高干部教育培训决策供给的针对性，减少工学矛盾。一是通过对历史数据、实时动态数据的挖掘、量化分析，并以可视化方法将干部教育培训现状、发展趋势等分析结果呈现出来，为干部教育培训中长期规划等决策制定提供数据支持。二是以学历、职务职级、年龄、工作履历、教育培训活动等多种维度对各级干部进行量化分析，为开展干部精准分层教育和实名调训提供决策依据。三是汇集党和政府重大政策措施落实情况第三方评估数据，以及省市年度工作重点、考核目标，干部知识储备度等多类型数据，通过大数据的关联分析，为科学合理制定年度教育培训计划提供可视化数据分析报告支持。
（三）建设智慧学院办学手段创新支持平台
近年来，干部教育培训院校大力推动智慧学院建设，形成了大量的教学管理、学员管理、在线学习等具有连续性、多维性、复杂性特点的培训数据。基于全国干部信息大数据平台建设智慧学院办学手段创新支持平台，整合重组上述数据，通过对能够影响教学活动的所有隐性数据和显性数据进行数据价值深度挖掘、关联分析，推动干部教育培训办学手段创新，提升培训手段供给质量。一是依据网络培训平台管理系统结合人脸识别技术记录学员在线学习搜索记录、预览课程次数、页面停留时长、鼠标停留时长等学习痕迹，作为分析学员认知偏好的客观、可观察数据，通过基于学员兴趣的“算法分发”适应性地为其推荐学习资源，提供独特的、个性化学习服务，增长学员有效学习时间，提高学习效率。二是利用大数据跟踪技术，对学员在集中调训期间的学习表现，以及在主流社交媒体、新闻资讯、公众号的活跃度、参与度等进行动态监测，深入了解分析学员的学习行为模式，进而调整、创新培训手段，完善教学组织实施环节，推动教学管理从经验型、粗放型向智能化、精细化变革。三是通过对全国干部教育培训院校的教师学术背景、科研成果、教学成果、课堂录像、学员评价等历史数据和实时数据的量化分析，对学员高度评价的教师、教学课程进行数据画像，找准师资储备、新课开发、课程体系建设的精准发力点，推动名师名课数据库建设，提升教学水平。
（四）建立基于大数据的干部教育培训形成性考核评价系统
形成性评价是对学生日常学习过程中的表现、所取得的成绩，以及所反映出的情感、态度、策略等方面的发展作出的评价，是基于对学生学习全过程的持续观察、记录、反思而作出的发展性评价。其目的是激励学生学习，帮助学生有效调控自己的学习过程，从被动接受评价转变为评价的主体和积极参与者。结合干部教育培训工作特点，应依据形成性评价原理，将考核评价周期贯穿培训前、中、后整个学习工作过程。基于大数据技术，采集学员在校园环境下的课堂活动、互联网上的学习活动数据，以及宿舍、就餐、运动等非学习活动数据；在工作环境下的党性学习、政务绩效、重要会议发言、应急事件处置等日常工作数据；以及体现干部综合行政素质能力、科研学术能力所获得的奖励、荣誉称号、发表的学术文章等碎片化数据，并进行数据集整合和再利用，深度挖掘干部工作行为与教育培训成效间的潜在关系，从而得出客观的学员学习成效发展性评价。依据考核评价报告帮助干部个人调控学习行为和学习内容，激发学习动力；指导干部教育培训供给方调整优化教学安排，为干部任职晋级提供辅助决策依据，从而形成有效的干部教育培训闭环。
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