基于AI大模型的高校人事檔案信息數據挖掘研究

陳剛

摘要：高校干部人事檔案信息是高校管理和決策的重要依據，也是記錄教師職業發展的關鍵資料。傳統的大數據技術在高校人事檔案數據挖掘實踐上存在難以應用的問題。相比之下，具備多類型數據處理能力、較低使用門檻、小樣本訓練效果顯著等優勢的AI大模型成為破解人事檔案數據挖掘難題的新選擇。文章從高校人員選拔、人員評價和人員發展3個方面分析了AI大模型在高校人事檔案信息數據挖掘領域的應用。充分挖掘和利用高校干部人事檔案信息，可以提高高校人才培養質量、促進教師隊伍建設、優化高校管理制度等，對高校的發展具有重要意義。

關鍵詞：人工智能；大模型；人事檔案；深度學習；數據挖掘

中圖分類號：G275.9文獻標志碼：A

0引言

高校干部人事檔案信息是高校管理和決策的重要依據，同時也是記錄教師職業發展的關鍵資料。檔案信息包括教師基本信息、學歷學位、職稱職務、科研成果、教學評價、獎懲情況等多個方面，涉及各種數據類型和來源。如何充分挖掘和有效利用這些信息，轉變目前高校干部人事檔案“重存輕用”的慣性觀念，對于提高高校人才培養質量、促進教師隊伍建設、優化高校管理制度等方面都具有非常重要的意義。

1人事檔案數據挖掘研究現狀

要深入挖掘高校干部人事檔案，獲取其背后的隱藏信息，首先需要實現人事檔案的信息化。我國高校人事檔案信息化工作始于21世紀初，最初目的在于將紙質檔案數字化，以延長其保存時間和便于查詢。隨著信息技術的迅猛發展，特別是算力的突飛猛進，大數據時代應運而生。在此背景下，一些國內學者開始思考大數據技術在高校干部人事檔案信息化方面的應用前景。例如，張麗娜［1］提出通過多渠道收集“大人事檔案信息”，利用大數據技術實現人事檔案信息主動服務人力資源管理，促進高校人才培養、科學研究、社會服務等功能；戴玲［2］、倪麗娟［3］提出利用大數據技術分析干部人事檔案材料齊全性和真實性，以此建立干部人事檔案審核與監管機制；萬淑君［4］認為應以解決實際問題為導向，運用大數據思維深度融合高校人事檔案的管理工作。王華［5］則從保密保全的角度探討了應用大數據技術構建人事檔案的安全屏障，處理好人事檔案數據公開與保密之間的關系。然而，以上學者的探討并未考慮到將大數據技術融入干部人事檔案面臨的現實困境——例如經費不足、管理落后、人才匱乏等，且大部分從事檔案工作的職工對于人事檔案的數字化和數據化認識尚不夠深刻，更不用說應用大數據技術挖掘人事檔案信息了。

當前，我國高校人事檔案的數據挖掘研究仍處于理論探索階段，實際工作主要集中在信息的收集和查詢，將紙質檔案數字化存儲。尚未利用大數據技術對人事檔案信息進行量化分析和二次加工，人事檔案數據信息的利用率較低［6］。這導致我國高校雖然擁有干部人事檔案這樣的“寶山”，卻無法充分挖掘和利用這些寶貴的信息資源，極大地浪費了高校干部人事檔案資源。

2基于AI大模型的人事檔案信息數據挖掘研究

隨著人工智能技術的迅速發展，基于AI大模型的數據挖掘技術在各個領域應用越來越廣泛。AI大模型是指具有大量參數、復雜結構和強大能力的人工智能模型，例如GPT-3、BERT等。這些模型可以通過深度學習從海量數據中學習知識和規律，完成自然語言處理、計算機視覺、推薦系統等多項任務。在高校干部人事檔案數據挖掘領域，基于AI大模型的方法可以為數據分析和處理提供更為有效和準確的技術支持，通過對多方面數據的分析和處理，為高校干部的職業發展提供更全面、更細致的幫助，促進高校人才培養和教師隊伍建設。

2.1基于AI大模型的數據挖掘的優勢

2.1.1多類型的數據處理能力

AI大模型可以處理多種類型和格式的數據，包括文本、圖像、音頻、視頻等，其能力遠超傳統大數據技術。對于以文本和圖像為主要數據類型的人事檔案數據，與傳統大數據技術相比，AI大模型不需要進行煩瑣的人工預處理和規律挖掘。它是基于深度神經網絡的預訓練模型，在海量數據上進行訓練學習，從而提高機器的理解和生成能力，提高模型的通用性和泛化性。此外，AI大模型帶有多模態學習能力，能夠對不同類型的數據進行融合處理，還可以利用遷移學習和元學習技術對不同領域和任務的數據進行適應和優化，實現跨模態的知識表示和跨領域的應用。通過這些優勢，AI大模型可以在各種下游任務中發揮強大的作用，大大提高了數據挖掘的先進性、高效性和適應性。

2.1.2較低的使用門檻

AI大模型具備實現多任務和跨領域學習、推理的能力，可應用于自然語言理解、內容生成、對話等多個領域，進而提高數據的可讀性和可用性。AI大模型的使用門檻低，只需簡單的提示詞技巧即可通過對話方式使用模型挖掘數據并預測結果，無需使用者具備較高的計算機應用水平。相比之下，傳統的大數據技術需要使用者具備更高的計算機應用水平和專業素質，這也是當前高校人事檔案數據挖掘實踐難以落地的重要原因之一。

2.1.3小樣本訓練效果顯著

相比傳統的大數據技術，AI大模型的優勢之一在于可以通過預訓練獲得通用的表示，在下游任務中使用少量數據進行微調，從而大大減少了對標注數據的需求，特別是小樣本的訓練效果顯著。此外，知識蒸餾等技術也可以將大模型的知識遷移到小模型中，從而提高小模型的效果。然而，在人事檔案數據挖掘領域，因為數據量較小，很難進行有效的數據分析，這也是大數據技術應用面臨的困難。因此，小樣本訓練是AI大模型的一個顯著優勢。

2.2基于AI大模型人事檔案信息數據挖掘的應用研究

AI大模型在人事檔案信息數據挖掘方面有著廣闊的應用前景。本文將分析其在高校人員選拔模型、人員評價模型和人員發展模型3個方面的應用，以啟發思考。用戶可以通過與AI大模型的直接對話交互或在AI大模型中預設常用數據挖掘功能提出需求（見圖1）。AI大模型會自動讀取人事檔案數據庫中的相關數據，通過人員選拔、評價和發展等子模型進行分析，輸出符合用戶需求的預測或結果。此外，AI大模型還可以綜合多個子模型的分析結果，提高預測或結果的準確性。

2.2.1人員選拔模型

干部人事檔案是高校選拔干部的重要依據，它能夠全面反映干部的基本情況、工作業績和能力素質，為高?？茖W合理地使用人才提供有力支撐。同時，干部人事檔案也是高校實現精準用人、人崗匹配，提高用人效率的重要參考，能夠幫助高校優化人才結構，激發教職工的積極性和創造性。人員選拔模型有2種方式可以幫助高校實現人崗匹配和優化人才結構。

（1）以崗定人。當高校某個崗位急需補充人手時，人事部門可以將該崗位的職責和需求輸入人員選拔模型，模型會通過分析人事檔案數據庫中教職工的個人信息、教育背景、工作經歷、專業技能等多維度數據，推薦符合該崗位要求的若干候選人，并按匹配度從高到低排序。例如，學校需要一名數學老師，基本要求為：碩士或以上學歷，數學或相關專業背景；3年及以上相關工作經驗，有一定的教學經驗；具有良好的數學基礎知識和解題能力，優秀的教學和團隊合作能力。將以上信息輸入AI大模型后，人員選拔模型會從6個維度對全體教職工進行考察，并輸出匹配度最高的前幾名考察結果，匹配度前3名的教師具體評分以及匹配度如表1所示，人員選拔模型自動從學歷等6個維度對教師進行考察的評分標準（見表2）。

該評分標準是模型自動根據需求生成的，這種方式能夠確保教職工具備勝任該崗位職責所需的技能和經驗，提高教職工的工作效率和工作滿意度，使高校的人員組織更加科學。

（2）以人配崗。當某位教職工因某種原因無法勝任原崗位工作時，高校的人事部門通常會考慮將其調配至其他崗位。此時，人事部門可以將該教職工的基本信息（例如姓名、工號等）以及無法勝任原崗位的原因輸入AI大模型中。人員選拔模型就會綜合分析全校各個崗位的情況，為該教職工推薦適合其目前能力范圍的多個崗位，并按契合度從高到低進行排序。這種方法能夠充分發揮教職工的潛能和特長，提升其個性化發展和潛能挖掘程度，使高校的人才資源得到更充分的利用。

人員選拔模型還能夠結合更多的數據維度進行分析，例如教學能力、科研成果、團隊管理等，能夠更全面地評估候選人的綜合能力和潛力，并提供相應的用人建議和決策支持。

2.2.2人員評價模型

高校教師的評價一直是一個復雜而重要的問題，如何科學公正地評價教師一直是高校管理者們所面臨的難題。在進行教師評價時，需要綜合考慮多個因素，如教師的個性特點、工作能力和任務、學科特性等。同時，還需要確保評價過程的公正性和透明度等。AI大模型能夠基于高校現有的教師評價體系，結合教師的年齡、專業、崗位等個性化特征，幫助構建一個符合高校管理需求的人員評價模型。此外，它還可以根據實際情況和最新動態，提供相應的建議來優化模型，以確保人員評價模型的科學公正性和時效性。本文以教學評價為例進一步說明人員評價模型的功能和作用。

教學評價是對高校教師教學活動和效果的全面評估，其核心目的在于發現并改進教學工作中存在的不足，從而提高教學質量［7］。目前，我國高校教學評價面臨諸多挑戰，如評價導向偏差、評價內容狹窄、評價標準趨同等問題［8］。為了解決這些問題，學校教務部門可以利用AI大模型對教師在教學前、中、后的所有過程性材料進行輸入，例如教案、課堂互動、作業布置以及學生評價等，并根據需求生成教學評價模型。此外，教務部門還可以根據實際情況對教學評價模型進行微調，動態調整評價標準和權重，以更好地適應學校的需求。

王老師的任教學科是數學，教齡是15年，教師類型是公共基礎課專任教師，人員評價模型從教學設計、學生反饋等5個方面對王老師的教學進行了量化評價，如圖2所示，并給出了如下的總結性評價：總的來說，王老師的教學能力和素質較為全面，但某些方面還有待進一步提升和改進。需要在教學實施方面更加注重課堂管理，積極調動學生的參與度和學習興趣；也需要在學生反饋方面更加關注學生的需求和意見，積極采納學生的反饋和建議，努力為學生提供更好的教學體驗。

通過這樣的評價，教務部門可以及時發現并處理教學中的問題，進一步提升學校教學質量和管理水平，實現高校和教師雙向發展。相較于傳統的單一維度評價標準，人員評價模型可以從多個方面全面客觀地反映教師的教學情況，有助于解決評價導向偏差和評價內容狹窄等問題。同時，該模型可以根據不同學科、教齡和教師類型等因素對教師的教學進行分類評價，不僅關注教學結果和表現，還涵蓋了教師的專業素養、教學設計、實施和反思等多個方面，有力保障了教學評價的科學性和專業性。

此外，傳統的年度或學期評價往往只能反映教職工在特定時期內的教學表現，無法準確評估他們的長期發展和成長。人員評價模型可以對教職工進行全過程、全方位的評價，打破傳統高校按年度或學期評價的局限，通過建立過程性教學評價機制，實現對教職工的實時評價，并給出相應的指導意見和建議。這種動態持續的評價方式有助于全面提高教職工的綜合能力素質。

2.2.3人員發展模型

高校教師的職業發展是指教師在教育領域不斷提高自己的專業素養、教學水平、科研能力、管理水平等方面的過程。教師的職業發展對學校的發展具有重要意義，教師個體良好的職業發展是學校創新發展、增強競爭力的基礎。目前，我國高校普遍通過職稱制度和績效考核促進教師的職業發展，激勵教師不斷提升業務水平，但這些手段也存在一定的局限性，難以激發教師的創新精神，也可能導致部分教師為了在短期內評定職稱和提高績效采取“鉆空子”的做法。

高校人事部門可以通過AI大模型分析人事檔案中的個人目標、工齡教齡、興趣愛好、職業能力、職業傾向、發展潛力以及高校的發展規劃、崗位需求、晉升機制等數據，生成人員發展模型。該模型結合了人員評價模型中對教師個體的綜合評價，為教師提供個性化的職業發展建議，幫助高校教師進行職業生涯規劃和自我提升。

同時，基于教師個人發展需要和職業規劃目標，人員發展模型可以對教師進行智能匹配和推薦，提供團隊推薦、培訓建議、學習資源等。與傳統的以提升教師教學、科研、實踐等專業技能和能力培訓為主的高校教師發展體系相比，基于AI大模型的人員發展模型可以構建出終身的、動態的、實時的高校教師發展體系。這能夠進一步加強學校對教師的培訓和職業發展支持，使教師的職業發展更加符合其個人特點和需要，實現精準培訓，提高教師的專業素養、工作效率以及管理領導能力。

在教師整個職業生命周期中，人員發展模型可以對新教師入職培訓、短期培訓、長期培訓等多種培訓形式進行優化，有效地促進教師職業發展和學校持續發展。此外，該模型還可以為高校人事部門提供科學決策依據，幫助人事部門更好地制定人才引進、培養和管理政策，從而推動高校教育事業的發展。

3結語

隨著AI大模型技術的不斷發展，其應用于高校人事檔案信息數據挖掘的前景非常廣闊。AI大模型可以通過大規模數據分析和深度學習等技術，有效地挖掘和分析高校干部人事檔案信息中的關鍵信息，例如職稱評定模型、人才流動趨勢預測、晉升考核模型等，從而更加精確地了解高校教師的職業發展和個人能力水平。

然而，AI大模型在高校人事檔案信息數據挖掘的實際應用中仍然存在一些挑戰和難點。其中，高校干部人事檔案信息中存在的錯誤和遺漏數據可能導致AI大模型分析出現偏差。在應用AI大模型技術時，還需要更全面地收集教職工的各方面信息資料，而不僅僅限于干部人事檔案范圍。此外，個人隱私保護和數據安全問題也需要得到足夠重視。因此，在應用AI大模型技術時需要注重算法的可解釋性、數據隱私保護和安全性，并采取適當的技術手段予以解決。

參考文獻

［1］張麗娜.大數據時代高校人事檔案信息化建設的問題與對策［J］.山西檔案，2017（2）：71-73.

［2］戴玲，彭長根.基于大數據的干部人事檔案審核與監管機制［J］.檔案與建設，2017（6）：31-34，90.

［3］倪麗娟，陳輝.基于大數據技術的干部檔案真實性維護路徑探析［J］.北京檔案，2017（7）：15-18.

［4］萬淑君.大數據思維對高校人事檔案管理工作的啟示［J］.檔案管理，2020（4）：87-88.

［5］王華.大數據時代人事檔案數據的保全與保密問題研究［J］.檔案與建設，2022（8）：70-71.

［6］劉晶.大數據環境下高校人事檔案信息化管理研究——評《檔案信息化建設的理論與實踐研究》［J］.中國科技論文，2022（9）：1071-1072.

［7］魏紅.我國高校教師教學評價發展的回顧與展望［J］.高等師范教育研究，2001（3）：68-72.

［8］衛建國，湯秋麗.新時代高校教師教學評價改革與創新論析［J］.黑龍江高教研究，2023（2）：33-37.

（編輯何琳）

Research on data mining of university personnel archives information based on AI big mode

Chen? Gang

（Suzhou Chien-Shiung Institute of Technology， TaiCang 215400， China）

Abstract：? The personnel file information of university cadres is an important basis for university management and decision-making， and also a key material for recording the career development of teachers. There are difficulties in applying traditional big data technology in the practice of personnel file data mining in universities. In contrast， AI big mode with advantages such as multi type data processing ability， low usage threshold， and significant small sample training effects have become a new choice to solve the problem of personnel file data mining. The article analyzes the application of AI big mode in the field of personnel file information data mining in universities from three aspects： personnel selection， personnel evaluation， and personnel development. By fully exploring and utilizing the personnel file information of university cadres， the quality of talent cultivation in universities can be improved， the construction of the teaching staff can be promoted， and the management system of universities can be optimized， which is of great significance to the development of universities.

Key words： artificial intelligence; big mode; personnel files; deep learning; data mining