随着以大数据、人工智能、区块链等为代表的数字技术的快速更新迭代，智慧党建应运而生，高校党建工作呈现出全新的样态。当前，“加强党的全面领导与治理体系改革成效”已被正式列为高校“双一流”评价的前置性维度，党建质量评价成为检验党对高校全面领导和党建引领赋能基层治理的关键标尺。大数据时代，数字技术的融合驱动为高校党建的高质量发展带来全方位的数字化创变，更为在“一融双高”背景下全要素、全系统和全方位推进高校党建质量评价范式的变革提供了技术支撑。如何认识大数据赋能高校党建质量评价所具备的天然优势，科学应对大数据在推进高校党建质量评价数字化变革过程中所面临的多重挑战是本文拟讨论的问题。

一、大数据驱动高校党建质量评价的数字化变革

大数据综合利用新型技术方法对多源、巨量、异构、动态的数字资源进行规模化采集与存储、关联分析、整合处理，[1]在推动高校数字党建的高速迭代和党建质量评价数字化范式的全方位变革方面颇显成效。

1.大数据驱动高校党建及其质量评价范式实现数字化转型

近年来，随着信息技术的创新演变，数字党建取得迅速发展，主要通过开通党建领域的“两微一端”，建立智慧党建信息系统、智慧党建云平台等交互开放共享的党建工作数字化平台，运用大数据对党员干部进行“画像”，推出党建机器人解答党员干部的各类问题[2]等多元化形式，有效配置党建资源，提高党建工作质量，推动党建工作在“用数据说话，用数据决策，用数据管理，用数据创新”[3]等方面取得突出成效。数字党建催生的大规模数据和建立的大数据平台，为高校党建质量评价数字化转型奠定了坚实基础。基于数据驱动充分挖掘高校党建大数据的潜在价值，建构一个具有全样本分析能力、更加关注评价整体性，具有多维度研判能力、更加关注评价客观性，具有动态化监测能力、更加关注预测反馈的高校党建质量数字化评价体系，是全面提高党建质量评价工作的科学性和实效性进而有效提升党建质量的现实需要，更是实现高校党建与事业发展“一融双高”目标的本质要求。

2.高校党建质量数字化评价体系建构的逻辑理路

高校党建质量数字化评价体系建构应将全面与重点、定量与定性、目标与过程相结合，以大数据、区块链、人工智能、云计算、5G等数字技术为支撑，以有效推动高校党的建设与人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新、国际交流合作等高校中心工作的深度融合为基础，以实现高质量党建引领高质量发展为旨归，推动基础评价与发展评价两维度互为补充，“投入—运行—产出”三过程动态循环，“学校党委—二级党组织—基层党支部”三层级和党员群体等四主体有机结合，形塑独具特色的高校党建质量评价新样态，有效助推党建质量评价数字化的思维变革与实践创新。

3.基于大数据赋能的高校党建质量数字化评价的系统设计

在党建数据仓库建设阶段，利用大数据技术规模化采集、存储来源于智慧党建管理服务系统、云平台、党建“两微一端”、党建社区等数字平台的基础评价维度的数据集，同时涵盖党员教育管理服务、党员思想行为和党员干部评价等个体化层面的数据集；此外，还要从智慧教育管理系统、科研学科信息平台、治理综合平台等系统抓取映射学校事业发展的评价维度的数据，包含教师教学科研、学生学习成长、师生思想和行为等主体性特征的数据要素。在数据资源整合阶段，通过数据库贯通链接、关联分析和整合处理数据仓库所存储的基础数据、业务数据、管理数据、服务数据、交换数据、主体数据、决策分析数据和个体行为数据等，进而构建包括基础指标、负面指标、特色指标、增值指标和关键指标等在内的高校党建质量数字化评价体系，以党建质量评价数字应用的科学化实现高校党建质量评价的数字化转型。

二、高校党建质量评价数字化转型的价值意蕴

大数据技术在数据驱动、精准捕捉、全程追踪和智能交互等方面的独特优势，有力地推动了建构逻辑周延的高校党建质量数字化评价体系，进一步推动形塑“人—技术—党建”耦合共生的新生态。

1.助推高校党建质量评价数据来源全面化和客观化

大数据的全数据规模确保高校党建质量评价数据来源全面系统。传统评价方式囿于数据来源渠道，更多以随机抽样的方法采集评价数据，导致对评价对象的判断存在诸多局限性。大数据具有汇集海量数据的天然优势，运用多元化的数据集合模式和深度分析技术来处理数据，可以实现对事物完整的认知、描述、分析和评判，切实做到“样本=总体”。在大数据赋能高校党建质量评价过程中，以党建质量评价来源的原始数据作为全数据，通过构建数据采集、存储、分析、共享及应用的大数据评价体系，对与党建基础指标和发展指标相关的各类海量数据进行深度挖掘、监测和预判，从整体上对高校党建相关要素进行关联性分析，对高校党建基础运行状况及其对事业发展的引领成效作出全面系统的评测，能够从全局视域呈现高校党建工作整体建设情况和未来发展趋势。

大数据的多样性模态确保高校党建质量评价来源客观立体。大数据除了能处理传统以文本为主要形式的结构化数据外，还能将大量的包含网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等非结构化的数据纳入数据处理范围，[4]有效拓展数据处理类型范畴。高校师生党员群体特征差异较大，学生党员群体流动性大，如何评估其思想动态和行为特征便成为现实难题之一。当前，在技术集成模式下，通过对师生党员在互联网、移动终端、管理平台上留存的思想和行为状态等方面的多模态“数字痕迹”进行全景扫描和全域测度，在沉浸式视觉体验、仿真式虚拟情境、互动式全息投影、个性化数据展示[5]等智慧场景中对党建质量评价的主体、客体、内容、载体、介体等进行立体化呈现，有效拓展高校党建质量数字化评价的既有边界，全面推动党建质量评价对象的可监测性、可感知性与可测量性。

2.助推高校党建质量评价方法科学化和集成化

大数据的高精度优势推动高校党建质量评价方法科学化。大数据利用其在数字融合、数字交互、数字驱动和数字共享等方面的智能技术和算法程序优势，对高校党员教育管理服务、党员思想行为和党员干部评价等方面的“数据踪迹”进行精准捕捉，并生成“数据画像”。该评价方法能够有效克服既有评价方法在评价对象单一、评价过程主观、评价方式滞后、评价结果模糊等方面的弊端，对于推进高校党建质量评价方法由经验判断向智能技术赋能评价转变大有裨益。此外，在评价数据信息收集过程中，区块链技术能充分发挥其安全性、开放性、独立性、高效率和去中心化优势，建立不可篡改、集体追溯和透明公开的评价数据资源库，真切反映高校党建目标、过程和成效的真实状态及价值图景。

大数据的个性化定制推动高校党建质量评价方法集成化。大数据能够针对评价数据的收集、整理、分析和处理等，量身定制、分类运用相关智能技术和分析方法进行数字赋能。要注重对高校党建基础数据、评价数据、关联数据、建设数据和关键数据的全样本、全过程与全主体的数据挖掘、智能交互与深度分析，将智能技术、数据标准、数据模型和评价主体等多要素融为一体。探索建立高校党建质量集成评价指标体系，利用机器学习、人工神经网络、模糊综合评价等智能技术和方法，精准筛选和确定高校党建的各项指标，对各指标权重进行科学化赋值，确保指标能够在内在逻辑和特征映射方面凸显评价成效。高校党建质量评价指标体系一经确立并非一成不变，而是需要经过实践检验动态调整和迭代升级，采用专家咨询、灵敏度分析法、拟合度分析法等智能技术和方法，对评价模型的参数选择、指标分析、模型准确性、模型结果有效性等进行持续检验和补充，[6]确保党建质量集成评价结果的科学性和实效性。

3.助推高校党建质量评价过程动态化和系统化

大数据的高速运行特征推动高校党建质量评价过程动态优化。该特征主要体现在信息增长快、数据处理快、技术迭代快，能够对数据进行及时抓取、实时分析并生成后续评估和预测建议。传统的高校党建质量评价过程囿于技术条件，往往是把握阶段性的静态数据，重结果而轻过程，无法对评价对象进行动态掌控和实时追踪。大数据的云计算和智能分析两大核心技术能够对高校党的建设全过程、各阶段进行动态监控，推动党建质量评价从静态化结果评价、变量评价向动态化过程评价、增值评价转型。高校各级党组织管理过程产生的数据，师生党员教学、科研、学习、实践等产生的思想和行为数据等，涵盖了诸多能够表征高校党建质量的重要数据。大数据凭借及时性和关联性等动态属性，能够在较短时间内对相关数据进行收集、挖掘、存储、筛选、分析和处理，并建立预测性的实时反馈和评估系统，动态把握高校党建的“投入—运行—产出”过程，形成“锚定目标—信息采集—跟踪监测—阶段评估—效果反馈—优化升级”的党建质量动态评价闭环，从而有效把握高校党建质量的即时动态和总体趋势。

大数据的实时测度特性推动高校党建质量评价过程系统反馈。大数据技术能够通过对评价数据进行编码，有效分析各类数据要素的拐点、极点与热点，在智能交互和数据驱动的基础上，开展过程化、动态式、阶段性的即时评价，并系统化整体推进评价进程，且通过现状分析、动态研判、趋势预测来优化评价模式。具体而言，高校党建质量数字化评价范式依托智能技术围绕反映高校党建成效的关键数据要素，进行深度挖掘、跟踪、分析、评价和反馈，对不同模态的数据进行科学汇总、深度整合，全过程、实时性探究高校党建评价主体、客体、内容、载体、环境等方面的发展和变化特征，并借助大数据的可视化、可验证的分析优势，全息感知、关联分析、整合处理、预测诊断高校党建质量评价成效和走势，并能够按照最新要求适时调整、更新和优化高校党建质量评价方法。

4.助推高校党建质量评价效果智慧化和场景化

大数据的高价值特征推动高校党建质量评价效果智慧化。大数据的价值产生于对所有数据进行处理后而产生的有价值的数据和深层次的增值信息，运用大数据的计算处理能力，发掘、提取和关联数据海洋中有价值的数据和信息，并通过数据计算处理不断提升价值数据和信息的获取能力。大数据支撑的高校党建质量评价范围可以扩展到党建信息系统基础数据、智慧党建云平台数据、网络平台的实时跟踪数据、党员的自我量化数据等，通过智能收集、筛选、处理、反馈党组织设置与制度保障、党员发展与党员队伍建设、党员教育管理与组织生活、党员作用发挥、干部与人才队伍建设等综合数据，考评党组织的基本运行状况，通过智慧交互党组织在引领人才培养、科学研究、学科发展、队伍建设等方面的全方位数据，考量党组织引领学校事业发展的实际水平，切实建构智慧化的党建质量数字化评价指标体系。

大数据的强交互优势推动高校党建质量评价方法场景化。大数据利用其可视可感、数字交互等优势，有效嵌入集数据、算法和算力为一体的智能化、数字化应用场景，全面推动数据采集、数据筛选、数据存储、数据分析、数据处理和数据共享等平台的交互衔接与协同驱动，在扩展评价的时间、空间和场景方面提供重要技术支撑。譬如，依托虚拟现实、增强现实、扩展现实和元宇宙等智能设备和技术支持，推动评价场景虚实融合、评价主体全员在线、评价过程沉浸交互、评价要素全位连接，形成全方位、多视角、立体化的评价数据画像，切实推动高校党建质量评价的数字化智能创设与智慧应用，为高校党建质量评价赋值、赋能和赋效。此外，在关联分析与整合处理环节，采用计算机图形图像处理技术，将高校党建的基础数据、业务数据、管理数据、服务数据、交换数据、主体数据、决策分析数据和个体行为数据等灵活转化为图形或图像等数字化呈现形式，把抽象化的数据转换为直观化的鲜活图像，从而以直观、可感和立体的数字表达优化高校党建质量评价。

三、高校党建质量评价数字化限度审视

大数据为高校党建质量评价的数字化转型描绘了智慧交互、虚实融生和数字泛在的价值图景，然而，将大数据有效应用于高校党建质量评价实践，在思维转型、机制建构、技术应用和伦理规制等方面还面临着诸多挑战。

1.大数据思维不到位可能导致高校党建质量评价数字化基础薄弱

高校数字党建平台是党建质量评价数字基建的重要载体，党建数字化专业人才是推进党建质量评价实现数字化转型的重要支撑，二者在很大意义上成为影响党建数字化评价范式变革的重要变量。然而，我们必须认识到，大数据思维不到位是掣肘高校党建质量评价数字化发展的关键因素。一是高校数字党建的顶层设计理念尚需进一步优化。当前高校在推进党建数字平台建设进程中，还部分存在着顶层设计缺乏“一盘棋”的整体性理念而导致的系统性建设不足等问题。譬如，有些党建数字平台虽已搭建完成，但落地应用与后续管理还不够理想；有些党建数字平台在信息结构、数据来源和平台运行方面尚存在一些问题；有些党建数字平台未与其他数字平台的数据实现有效的交融互通。二是高校党建质量评价数字思维共识尚待进一步凝聚。高校党建质量数字化评价体系的建构并非完全取代传统的党建质量评价范式，而是沿着循序渐进的轨道拓展和变革。党建数字化要求相当部分业务要通过线上线下并行推进，不仅要实现线下流转、存档和运行，还需要线上打卡、数据上传和数字呈现，这非但无法发挥智能技术优势来减轻党建工作负担，反而给党务工作者增加了新的工作负荷，这在一定程度上阻滞了数字化评价思维共识的达成。三是高校党务工作者的数字素养有待进一步提升。在实际党建工作实践中，部分党务工作者受传统的惯性思维和自身的信息素养的限囿，学习和掌握大数据技术以指导工作实践的主动性和能动性均有待提高。

2.技术支撑力不足可能引致高校党建质量评价数字化保障缺位

在高校党建质量评价中应用大数据技术的前提和基础是丰富的数据和强大的平台。实际上，高校现有的数字党建基础尚无法满足高校党建质量数字化评价的新要求。一是高校数字党建发展仍然不平衡不充分。高校受限于顶层设计和统筹规划力度不足，数字党建应用场景有待深化等因素，新一代数字技术在高校党建领域应用仍以单项应用为主，综合集成和融合创新的较少。[2]因此，用于评价党建质量的数据规模、数据多样性和数据可视化程度都还达不到应用大数据技术评价党建质量的标准，诸多数字化党建质量评价技术需要突破。二是高校信息管理平台之间的智能联动和智慧交互不到位。数据壁垒与信息孤岛等大数据技术应用症结为高校党建质量评价数据的精准供给带来严峻挑战，具体表现在两个方面：在校内，高校各条线、条块的党务系统、信息系统、网站平台等尚未实现“党建大数据”的贯通整合与集成交互，党建信息资源还未做到跨部门、跨层级、跨系统的互联互通和共建共享，极易导致党建质量评价数据资源虚耗，影响数据的完整性和有效性。在校外，师生党员在日常学习、工作、生活等方面的思想和行为习惯所形成的“数字痕迹”遍布于各类网站、社交媒介、网络论坛、即时通讯软件和手机客户端等，高校党组织则难以从中获得有效数据并应用于高校党建质量评价实践。三是大数据技术在数据识别和数据挖掘方面仍存在诸多应用瓶颈。在数据识别方面，高校各级党组织和师生党员所产生的网络数据类型多样、形态零散、模态繁杂，如何从中精准识别用以评价高校党建质量的有效信息，明晰党员各类数据与其思想动态、价值导向和行为表征等方面的逻辑理路，是开展高校党建数字化评价需要破解的痛点、堵点和难点。

3.大数据评价方法的不合理应用容易陷入数据安全窘境

虽然大数据技术能够高效收集、获取海量有价值的数据，但在此过程中可能会带来以下三种安全风险：一是大数据技术潜藏的数据安全风险。大数据技术在应用于党建质量评价的过程中，或多或少会将学校涉密数字信息等纳入分析处理范畴，尤其是在党建数据挖掘与分析过程中，此类信息并非仅包括收集评价对象主动提供的信息，还包含各类党建信息平台自动捕捉记录或通过数据分析自动推断出来的其他数据。如果高校党建数字信息安全管理机制不完善，智慧党建平台及相关党建数据容易面临“数据投毒”、数据泄露、数据破坏和数据库攻击等问题，进而引发党建评价数据不安全、数据异化或数据库系统故障，这将对高校人才培养、科学研究、学科发展等产生不利影响。二是大数据技术应用走样可能诱发意识形态安全危机。算法推荐技术善于捕捉用户的兴趣偏好并进行信息的精准投放，这可能会导致承载主流意识形态的党建信息被屏蔽和消解，在一定程度上容易引发主流意识形态内容旁落的风险。三是技术赋权过度容易引发技术越权。大数据技术作为数字时代的新兴权力，在赋能高校党建质量评价的具体情境中，需有效平衡数字技术工具理性与党建引领价值理性的关系，避免一味迎合和过度依赖数据驱动、信息集合、算法匹配和智能体验等技术，而引发技术过载、数字崇拜与技术形式主义等现实问题，加之过于注重相关性分析而忽视了更深层次的因果机制的探究，均可能会衍生党建质量评价的主体性失落和党建引领提升治理效能“缺场”等畸变。

4.算法伦理风险容易制约党建质量数字化评价效能的充分发挥

大数据技术和智能算法在促进高校党员教育管理和党建质量评价精准化的同时，也容易引致个人隐私泄露、“信息茧房”和数字鸿沟问题。一是个人隐私泄露风险。在党建质量评价数据的采集、处理和分析过程中，信息片段之间往往存在着很强的关联性和交叉性，在大数据技术应用于党建质量评价的场景中无法有效采取传统匿名或模糊的方式，因此容易导致师生党员等主体隐私受到侵犯的问题。此外技术外包等模式下高校数字化党建系统大多由商业化机构设计、开发、运行和维护，资本逐利化的运行逻辑容易产生数据泄露的安全风险。二是“信息茧房”问题。智能算法是数字党建的重要技术支撑，然而算法推荐技术往往会形成基于用户思想观念和兴趣喜好的同质化的数据挖掘和内容推送，使受众接收到的信息受限，并固化其既有的价值取向和思维偏见，形成“信息茧房”，引发海量数据供给与信息获取窄化的深层矛盾，并在“回音室效应”的作用下引发群体极化风险。受制于此，大数据技术所捕捉到的此类数据在应用于高校党建质量评价过程中便容易陷入评价误区而出现评估偏差，影响党建质量评价的精准性和有效性。三是数字鸿沟问题。高校党员群体由于在年龄结构、经济状况、学科方向等方面往往存在异质性，不同类型的党员在数据生产和资源占有方面存在较大差异，容易成为“数字边缘群体”，从而产生数据鸿沟问题。“数字鸿沟”的存在不仅会影响党建工作覆盖面、党员教育管理实效性和党组织决策科学性，[3]还在很大程度上导致师生党员和党组织等主体产生的数据不具有全面性和整体性，进而使高校党建质量数字化评价对象的精准度大为降低。

四、高校党建质量评价数字化转型路径

基于大数据应用于高校党建质量评价时所存在的问题和局限，笔者认为有必要从理念重组、机制重建、能力重塑、指标重构等方面探索大数据赋能高校党建质量评价的突破路径。

1.树立“大党建”理念引领下的大数据评价思维

高校要牢固树立“大党建”理念引领下的大数据评价思维，引领党建质量数字化评价理念实现价值共生与技术耦合，强化数字评价思维，培育人技协同的价值共识，从源头上为推动高校党建质量评价数字化转型奠定坚实的理念基础。其一，坚持理念引领。坚持“大党建”引领学校事业发展的理念，坚持高校党建与事业深度融合，强化党建与中心工作的目标功能、制度机制、组织力量和平台载体深度融合的“一融双高”理念，通过党建与高校中心工作同部署、同谋划、同推进、同检查，凝聚“大党建”引领治理的共识，为党建大数据评价思维奠定认知基础。其二，树立数字思维。形成全局性的高校党建质量评价数字化思维模式，收集整合学校治理体系中的过程数据、党组织管理数据和师生党员行为数据，以及智慧党建平台、党建移动互联网的信息数据等，利用大数据技术对上述数据进行挖掘分析和技术处理，推动各类评价数据要素同频共振、同向发力。其三，善于驾驭算法。坚持以主流价值驾驭智能技术，廓清大数据赋能高校党建质量评价的限度和边界，并赋予数字技术人文关怀和情感温度，保证数字技术始终沿着正确的方向赋能增效。运用大数据技术分析海量党建数据间的关联性，从而推动研究结论更为精准和科学。通过强化数字党建信息的资源整合、共享和开发利用，以既有的高校党建信息系统为基础，以智慧党建平台、“互联网+”党建平台、“党建+”业务工作平台等数字党建云平台为重要的评价数据来源，促进系统间数据贯通互联，切实保证党建质量数字化评价的数据来源全面广泛。

2.健全大数据视域下高校党建质量评价的基础保障

完善高校党建协同创新机制，优化数字党建制度供给体系，推进高校数字党建新基建，构建全云化数字党建平台，实现党建数字资源集成、分发和共享，有效构建高校党建数据全生命周期管理体系。其一，建立高校数字党建工作机制，形成“工作链”。推动构建党建数据共享云平台，依托学校党委、基层党组织、党支部三个层级建设高校党建信息系统，使线下党员管理、“三会一课”和主题党日等组织生活、党建工作过程管理实现数字化和信息化，实现线上线下功能整合，过程管理与结果评价数据联动。其二，建立校内外互通的数据信息共享机制，形成“工作网”。扩大平台资源供给容量，提高数字资源投放精度，推进高校党建多元主体协同，实现党建数字资源共建共享。具体而言，优化高校党建参与主体的协同联动机制，其中信息化办公室具体负责数据共享平台建设，制定数据标准和相关管理规则，提供基础工具服务，组织数据编制、归集与治理，推进相关部门信息化平台数据的横向贯通与纵向整合，形成初步的基础数据平台，为高校党建质量评价提供海量多元、易于提取的高质量数据资源。同时，依托高校党建与政府部门的区域化党建共同体、与企业单位的党建协同体等平台，加强与校外党建数据的互通有无。其三，建立高校数字党建空间载体和平台，形成党建“全场域”。坚持数据突围，推动智慧升级，依托学生社区、学术研究团队、校内外实践基地等党建新阵地，以及围绕党员教育培训、管理服务、学习实践等全流程党员成长过程建设智慧党建平台，打造高校数字党建创新实践场景，形成党组织建设和师生党员行为表现的数据资源库。其四，建立高校党建质量评价的隐私保护和信息安全机制，筑牢“防火墙”。建立健全数据安全监管和监督机制，切实明确党建质量评价数据的权责关系；强化保密意识，增强工作能力，对从事党建质量评价数据挖掘、数据处理、数据应用等人员进行专题培训，全面提升意识形态工作意识和能力；加强技防手段，推进数字隐私保护，规范全流程数字化管理，实现数据安全分级管理，有效破解高校党建质量数字化评价面临的数字治理伦理难题。

3.提升高校党建工作队伍的数字素养

要加强高校党建大数据工作队伍建设，优化大数据赋能高校党建质量评价的人才培育机制，着力提高党建工作队伍的专业能力和大数据评价素养，打造复合型的高校党建数字化工作队伍。其一，锚定全面赋能。提升高校党建工作队伍在推动数字党建方面的专业能力和业务水平，深入理解新时代高校党建工作内涵和高等教育发展趋势，从推动党建与事业发展深度融合的高度开展党建工作。其二，聚焦全力提升。有效提升高校党建工作队伍大数据评价素养，注重培塑领导干部和党务工作者的数字思维、数字认知和数字技能，通过大数据、信息技术、党建数字化等专题培训、课题研究等方式，不断提高其数字化专业能力和大数据评价素养，增强数字胜任力。其三，立足全效聚合。不仅要提高高校党建工作队伍的数字化综合能力，还要培养他们对于党建评价目标、评价标准、评价过程、评价结果应用的内化和理解能力，进而有效解决数据依赖和技术泛化可能导致的人的主体性弱化与消解等问题，全方位提升高校党建质量评价数字化综合水平。

4.构建大数据赋能高校党建质量评价指标体系

根据高校党建“一融双高”的要求，运用大数据技术研制全面衡量高校党建引领事业发展的多维度、全方位、立体化指标体系，构建指标科学、结构合理的数字化评价指标和算法模型。其一，注重统筹谋划，优化顶层设计。评价主体要充分掌握和了解大数据的基础内容、结构，针对数据的不同特征与类型，制定明确的评价目标，精准选择评价对象，合理运用评价方法，科学构建评价指标体系，有效实施评价程序，提升高校党建质量评价体系的完整性和系统性。其二，坚持数据驱动，深化数据应用。通过数字党建将党建工作标准化、清单化，从数字维度透视高校的中心任务完成质量，利用大数据技术实现个性化匹配、智能化分析、实时采集和过程监管，分类别提取基础指标、核心指标、特色指标、负面指标，建立以数据融合、数据赋能和数据共享为旨归的关键指标体系，筛选确定指标观测点。其三，强化多元协同，构建动态闭环。在开展高校党建质量评价过程中，积极构建综合评价结果反馈与验证制度，建立各级党组织、职能部门、党务工作者和党员共同参与党建质量评价的工作机制，与党务工作者、师生党员进行充分沟通，实时交流反馈指标的有效性和程序的合理性，针对解决大数据评价指标体系的不足与缺陷，形成参与、反馈、修正的共治机制，不断完善党建质量评价数字化指标体系。

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基金资助：2021年度上海市教育科学研究项目“上海高校党建质量标准研制”（项目批准号：C2021073）；

文章来源：田苏宏,王丽娜.高校党建质量评价数字化转型的实践进路[J].思想理论教育,2023(08):80-86