《全國黨員教育培訓工作規劃（2024—2028年）》提出，要注重運用大數據等技術對黨員參訓情況進行動態分析，不斷提高教育培訓精準性。黨員教育培訓涉及面廣、受眾多樣，雖然傳統教育培訓方式在整體提升黨員隊伍素質方面發揮了重要作用，但也面臨著精準度不夠的“瓶頸”。隨著人工智能技術的快速發展和應用，為精準化、差異化開展黨員教育培訓提供了可能。

  因材施教，首在因材，要搞清楚哪些黨員需要培訓、需要什么樣的培訓。如果對不同類型的黨員都是“一抹齊”、“一勺燴”，就會出現教育培訓不對口、不解渴的問題。想要把“材”識準，離不開大規模信息數據分析，一方面應建設涵蓋年齡、學歷、職業、地域和領域分布等基本情況的“數據庫”，把教育培訓對象大的范圍選準，另一方面也要動態采集黨員政治素養、履職表現、生活狀態等“活情況”，對“數據庫”進行補充和微調，從而分析確定哪些對象應當拔高、哪些對象應當補短，實現靶向定位。

  黨員教育培訓工作經過長期發展，課程、師資、場所等資源已十分豐富，特別是《工作規劃》作出讓優質課件直達一線覆蓋基層、推進黨員教育信息化平臺建設等部署，未來將進一步拓寬基層選擇，如何精準匹配組織之“供”和黨員之“需”成了一道難題。以DeepSeek大語言模型為代表的人工智能技術及相關應用，具有對眾多信息快速分析、關聯處理的效率優勢，正可以一展拳腳，在課程、師資匹配方面“量體裁衣”。此外，人工智能技術還可應用于優化課程，例如黨性教育課程即可定制化增加通俗闡釋、事例佐證等內容，讓課程更接地氣。

  做好黨員教育培訓考核評估，依靠有限人力、時間難以實現，這就需要借助人工智能技術突破工作局限，分類采集、分析黨員受訓后表現情況，讓考核評估不再霧里看花、千人一面。得到考核評估結果后，還要統籌結果使用，既能夠歸納黨員不足、督促其進一步完善提高，又可以有針對性改進教育培訓工作，還能夠提升人工智能技術在相關場景下的應用契合度，進一步推動基層黨建工作與數字信息化深度融合。