文=叶中华安宁许文静

国有企业作为国家经济重要支柱，其干部队伍的素质和能力直接关系到企业竞争力和国家经济安全。因此，探讨人工智能技术在国有企业干部教育培训工作中的应用，对于提高国有企业干部队伍的素质和能力，推动国有企业的高质量发展具有重要意义。在当今数字化背景下，人工智能技术广泛应用于各个领域，深刻改变着各个行业的运作模式和发展方向，这也为企业人才培养特别是国有企业干部教育培训工作提供了新的应用思路。

人工智能技术对于推动国有企业干部教育培训发展的重要意义

（一）有利于提升国有企业干部教育培训工作质量。在数字经济蓬勃发展与国企改革持续深化的时代浪潮中，国有企业干部教育培训工作正经历深刻变革，线上培训成为关键转型方向。近年来，众多国有企业积极响应数字化转型号召，大力搭建线上培训平台，以满足干部日益增长的学习需求。随着线上培训的深入发展，应用人工智能技术进一步优化培训内容的精准性、提升培训服务的便捷性和增强培训评估的科学性成为新的目标。

在国有企业干部教育培训工作中引入人工智能技术，对于提升干部教育培训工作质量具有重要作用。一是在培训内容方面，人工智能技术能够显著提升培训内容的精准性和时效性。国有企业可将大模型、自然语言处理、机器学习算法等人工智能技术应用于干部教育培训工作当中，根据学员的知识背景、学习行为和兴趣偏好，自动生成定制化的培训学习资源，如培训课程、培训学习方案等，这种定制化的培训内容，不仅提高了学员的学习积极性，而且显著提升了培训效果。二是培训服务方面，人工智能技术能够提升培训的及时性和便捷性。国有企业干部教育培训工作可以利用人工智能技术实现智能辅导与答疑，通过人工智能技术构建智能客服聊天机器人，实现为学员提供跨区域、全时段的在线辅导和答疑服务，进一步增强培训工作的便捷性，帮助学员及时解决学习过程中遇到的问题。三是在培训效果评估方面，人工智能技术能够提高培训效果评估的合理性和科学性。国有企业可利用人工智能技术对学员学习数据进行全面采集和分析，精准把握学员的知识掌握情况、能力倾向和学习成效，有利于为干部教育培训工作提供更加科学的评估报告和优化建议。这种数据驱动的评估方式，不仅能促进提升培训质量，还能使培训效果更加客观、准确。因此，国有企业将人工智能技术应用于干部教育培训工作，不仅可以减轻培训工作人员工作负担，还能大幅度提高培训质量和效率。

（二）有利于整合国有企业干部教育培训资源。近年来，国有企业持续加大线上培训资源建设力度，已初步建立起涵盖党建理论、经营管理、技术创新等多维度的线上课程资源体系。同时，国有企业在师资队伍建设方面也取得了显著成效，通过内部选拔与外部引进相结合的方式，打造了一支专业素养高、教学经验丰富、结构合理的培训师资队伍。此外，企业还积极收集和整理各类典型案例，形成了丰富的案例库，为培训提供了生动的实践素材。当前，人工智能技术快速发展，这为国有企业线上培训资源的进一步优化整合带来全新的契机。国有企业可利用人工智能强大的数据处理、智能分析和精准匹配能力，进一步推动国有企业线上培训资源向有机整合、协同运作的方向发展。

在国有企业干部教育培训工作中，应用人工智能技术有助于更加高效整合培训资源。一是国有企业可利用人工智能技术实现培训资源智能化管理和调配。国有企业可以通过人工智能技术实时监控和分析培训资源的使用情况，包括师资、场地、课程等，从而根据实际需求进行智能调度和优化配置。这种智能化的资源整合方式，不仅显著提升了资源利用效率，而且有效减少了资源无谓损耗。二是国有企业可利用人工智能技术构建智能推荐系统。该系统将分散的培训资源集中管理，根据干部需求精准推送，避免资源浪费，合理安排培训课程和师资力量，进一步提高资源利用效率。三是国有企业可利用人工智能技术构建动态更新、优质多元的培训资源库。国有企业可利用人工智能技术实时追踪行业最新动态、政策法规变化以及企业战略调整方向，自动筛选、整合相关信息，不断丰富和更新培训资源库的内容。

（三）有利于推动国有企业干部教育培训改革创新。随着《全国干部教育培训规划（2023—2027 年）》的深入实施，国有企业干部教育培训迎来了数字化转型的关键期。从政策导向看，规划明确提出推进信息技术与干部教育深度融合，为人工智能技术的应用提供了清晰指引；从实践层面看，国有企业已初步构建起线上线下融合的培训体系，5G 网络覆盖、云平台建设、大数据基础设施等为技术赋能奠定了坚实基础。

人工智能技术对国有企业干部教育培训工作的改革创新价值集中体现在观念、模式、技术三个层面的系统性赋能，形成“理念更新—模式升级—技术迭代”的良性循环。一是观念革新，主要体现在从“标准化培养”到“个性化发展”的认知跃升。通过整合干部绩效数据、学习轨迹、职业规划等多维度信息，人工智能系统能够构建动态能力模型，识别每位干部的优势领域与提升方向，使培训目标从“填补共性短板”转向“激活个体潜能”。二是模式转型，主要体现在从“单向传递”到“多维互动”的培训生态构建，人工智能推动培训场景从“课堂讲授”延伸至“虚拟实践”，构建起沉浸式、实战化的多维互动学习生态。国有企业可通过人工智能驱动的虚拟现实与增强现实技术，为学员提供沉浸式学习体验。在这种模式下，学员可以身临其境感受各种场景，更加直观地理解和掌握复杂知识和技能。三是技术迭代，主要体现在从“工具应用”到“体系进化”的创新赋能，相较于之前，传统数字化技术主要聚焦课件数字化、流程线上化的工具化改造，而人工智能技术更注重干部教育培训要素的系统性联动。随着技术发展，人工智能技术可以融入干部教育培训体系的各个环节，成为推动体系进化的关键力量。例如，可通过深度学习和数据挖掘技术，根据干部的学习行为和岗位需求动态调整培训内容，实现个性化教学。这种技术迭代不仅提升了培训的针对性和实效性，还推动了培训体系的智能化和现代化发展，为培养高素质干部队伍提供了坚实的技术支撑。

国有企业干部教育培训现状及前景分析

近年来，随着信息技术的快速发展，国有企业干部教育培训体系已逐步形成以线上平台为核心、技术驱动为支撑的创新模式。在资源整合方面，部分国有企业依托信息技术建立了培训课程数据库，将政治理论、管理通识、政策法规等传统课程内容转化为电子教材、在线课件等数字资源，一定程度上解决了培训资料存储与分发的效率问题。例如，一些国有企业党校建设了“干部教育培训网络学习平台”，通过与集团公司人力资源部（党委组织部）协作，动态优化学习板块，及时更新学习资源，开展在线测试，记录学习进度。在培训内容方面，部分国有企业内容设计愈加贴合企业实际与发展需求，既注重基础理论知识的巩固深化，又紧跟行业前沿动态与政策法规变化。例如，随着数字经济的蓬勃发展，一些国有企业线上培训平台迅速推出数字化转型、大数据应用等系列课程，助力干部提升数字素养与业务能力，从而更好地适应企业转型升级的步伐。在培训方式方面，国有企业干部教育培训工作正积极探索创新，以适应新时代的培训需求。一方面，传统的课堂讲授逐渐与现代信息技术相结合，形成了线上线下融合的混合式学习模式。例如，一些企业通过在线学习平台和移动学习应用，为干部提供了更加便捷灵活的学习途径，打破了时间和空间的限制，使干部能够根据自身工作安排自主选择学习时间和内容。另一方面，互动式教学方法得到了更广泛的应用和深化，例如，部分国有企业在培训中采用研讨互动式教学，为干部搭建了分享经验、碰撞思维的平台，通过共同探讨实际案例中的问题，拓宽解决问题的思路与方法，增强了培训的参与感与实效性，有力推动了培训成果向实际工作能力的转化。

人工智能技术在国有企业干部教育培训中的应用前景广阔。在提升培训精准化水平方面，人工智能凭借其强大的数据分析与挖掘能力，可以深度剖析干部的个人岗位信息、既往学习记录、绩效考核数据等多维度资料，精准勾勒出每一位干部的知识能力画像，进而为其量身定制个性化的培训课程体系与学习计划。例如，通过分析某干部在项目管理方面的薄弱环节以及其所在企业的业务发展战略方向，智能系统能够有针对性地推荐项目风险管理、团队协作优化等相关课程，确保培训内容紧密贴合干部的实际工作需求与成长目标，从而有效提升培训的精准度与投入产出比。在塑造个性化学习体验上，人工智能驱动的虚拟现实、增强现实技术将为干部带来沉浸式的培训场景。例如，在企业危机管理培训中，可以借助虚拟现实技术构建高度仿真的舆情危机、市场突变等复杂情境，干部仿佛置身于真实的决策现场，需迅速做出判断与应对举措，这种亲身体验式的培训方式能够显著提升干部在高压环境下的应变能力与决策水平。同时，智能辅导系统将全程陪伴干部学习，依据其学习进度与知识掌握情况，实时推送个性化的学习提示、拓展资料与针对性练习，全方位满足干部在学习过程中的差异化需求。在培训评估方面，人工智能可建立起全方位、动态化的培训效果评估模型，实现对学员的学习情况进行持续跟踪与评估，为后续培训优化提供科学依据。

人工智能技术在国有企业干部教育培训中的应用思路

（一）优化培训内容，增强培训精准性。国有企业干部教育培训内容的精准性直接关系到培训效果。因此，国有企业需要通过人工智能技术构建“学员需求导向 + 培训内容分层分类”的智能化课程体系，实现培训内容与学员培训需求的精准匹配，进一步提高培训的质量和效果。在匹配学员需求方面，国有企业可建立人工智能驱动的课程更新机制，基于时间序列预测与文本挖掘技术，持续追踪国有经济、国有企业相关政策动态、行业趋势及企业业务数据变化，当检测到知识库更新信号时，系统自动触发内容优化流程：通过特征工程提取新增知识点，结合强化学习算法评估内容优先级，自动生成增删改建议并推送至教研部门审核，确保课程内容与时俱进，满足企业发展的最新需求。在内容体系方面，国有企业可构建多模态个性化推荐引擎，可采用大数据分析、协同过滤和深度神经网络算法，对干部的培训需求、兴趣偏好、能力水平等进行全面分析，生成定制化的培训计划，为干部自动匹配“必修+选修”课程组合，实现培训内容精准化推荐。例如，对于国有企业领导人员，智能算法可依据其岗位职责和企业战略方向，自动推荐宏观经济形势、国家政策解读等必修课程，并且结合企业所在行业及个人发展需求，智能推送行业及岗位相关的选修课程，比如针对金融领域智能推送金融市场发展动态趋势、金融领域领导人员履职能力提升培养等选修课程。对于国有企业党务干部，智能算法可依据岗位职责和历史培训信息自动匹配党务工作实务、党的政策法规解读等必修课程，确保其党务工作专业性；同时，智能算法依据所在党组织特点和个人能力短板进行分析，智能推荐党建活动创新、党员心理辅导等选修课程，提升其党务工作效能。因此，国有企业在干部教育培训工作中基于人工智能技术构建多模态个性化推荐引擎，不仅满足了干部多样化的学习需求，而且有效提升了培训内容的精准性，减轻了培训管理人员的工作负担。

（二）构建智能培训管理系统，提升培训质效水平。在国有企业干部教育培训中，优化培训管理流程是提高培训效率与效果的重要保障，利用人工智能技术推动培训管理从“经验驱动”向“数据智能”转型，实现全流程精细化管控。国有企业可基于大语言模型、自然语言处理及深度学习等人工智能技术构建新一代培训管理系统，以智能的管控实现培训计划制定、培训资源管理、培训过程监控、培训效果评估等重要环节的规范高效运行。一是培训计划制定模块，系统采用协同过滤算法与随机森林模型，对历史培训数据和干部岗位需求进行多维度关联分析，精准预测不同岗位所需的核心技能与知识短板，自动生成包含优先级排序、资源匹配度评分的时间序列培训方案，确保培训内容与企业发展战略高度契合。二是培训资源管理模块，系统依托自然语言处理技术构建动态知识图谱，对课程文本、政策文件进行实体识别与关系抽取，建立“知识点—能力项—业务场景”的三维映射网络。通过图注意力网络和大数据分析技术挖掘资源间的潜在关联，对培训资源供需情况进行全面、准确的预测，从而合理安排培训计划、分配培训师资、配置教学设施等，实现跨地域、跨部门资源共享与协同，打破信息孤岛，使培训资源得到最有效的利用。三是培训过程监控模块，系统实时采集学员的学习行为数据，利用数据挖掘技术深度剖析学习进度、参与度等多维度信息，及时发现培训过程中潜在问题并触发预警机制，从而进行调整和改进，确保培训效果的最大化。四是培训效果评估模块，系统通过多模态数据融合技术，整合文本、行为及生物特征等多维度数据进行分析，采用深度神经网络构建学员能力画像模型，该模型不仅能够追踪干部在培训学习中的行为数据，如学习时长、知识点停留频率、测试成绩等，还能结合干部在实际工作中的业绩表现变化，通过智能算法精准量化培训对其工作能力提升的贡献程度。基于评估结果，系统将为每位干部生成详尽的学习成长报告与发展建议，为干部个人职业发展规划提供科学依据。同时，系统也为培训管理者提供精准的数据反馈，助力其持续优化培训内容、调整教学策略，实现培训工作的持续改进与迭代升级，为国有企业打造一支高素质、专业化、适应性强的干部队伍提供有力的技术支撑与保障。此外，国有企业在干部教育培训过程中可建立基于人工智能技术的培训风险管理机制，通过大数据分析、机器学习、深度学习算法等技术手段，对培训过程中可能出现的风险进行全面分析、预测评估和防范，最大限度降低培训过程中可能出现的风险损失，提高培训工作的安全性和稳定性。

（作者单位：国务院国资委干部教育培训中心）

责编 / 沈竹山

校审 / 李翔

监制 / 孙玉华