于 浩

(中国人民警察大学，河北 廊坊 065000)

指挥人才是具有组织指挥能力的人才，对作战结果的成败具有直接决定作用。随着现代警务科技的发展和警务作战理论的完善，警务指挥员必须是既具备扎实的理论基础和专业技能，又具有过硬的指挥基本能力的综合性指挥人才。作为警务行动的决策者和指挥者，警务指挥员在指挥机构中处于核心位置，一切行动都必须围绕指挥员的意图进行。例如，行动计划、警力部署、现地勘察、任务分工、组织协同、预备力量的使用、撤离现场等，都需要警务指挥员凭借自己的专业知识、谋略策划和组织能力实施不间断的协调与控制。当前，随着警务实战复杂多样以及警务技术的升级和发展，对警务指挥人才的综合素质要求也越来越高。因此，只有培养一批复合型、高素质的警务指挥人才，才能适应新形势下警务实战指挥的需求。

目前，传统警务指挥人才训练考核模式存在训练效果差、考核不科学、训练数据收集不完整、数据分析能力低等问题。因此，需要一种新的训练考核模式，以进一步提升警务指挥人才的培养质量。本文基于大数据分析技术，提出警务指挥人才数据化训练考核的新模式，并对数据化训练考核流程及要点提出新思路。

一、警务指挥人才数据化训练考核的概念

数据是以编码形式存在的信息载体，所有数据都是数字化的，而数据化除包括数字化外，更强调对数据的收集、聚合、分析与应用[1]。数据化应用可以将用户的每一项数据集合构成大数据条件，通过对这些海量数据的分析，得出所需的各项数据指标，并通过这些分析结果得出不同的决策条件，进而做出科学合理的决策。因此，警务指挥人才数据化训练考核可以理解为在警务指挥人才训练考核的领域，有针对性地利用数据以及大数据分析技术的过程。具体来讲，就是在警务指挥人才训练考核过程中，通过数据化训练考核的各项指标，例如基础知识、体能技能、身心健康、思维能力、战术素养等，采集分析训练考核数据，科学准确地评估受训人员训练成效，是一种训练考核合一的训练考核方式。警务指挥人才数据化训练考核，是以大数据理念为指导，以大数据分析技术为手段，以深入分析、广泛利用数据资源为重点，以提高训练考核的质量和效益、满足今后作战行动对警务指挥人才综合素质的要求为目的，实现数据化训练考核的一系列过程[2]。

二、警务指挥人才数据化训练考核的必要性

(一)顺应警务指挥人才训练考核改革趋势

2018年9月10日，习近平总书记在全国教育大会上指出，要深化办学体制和教育管理改革，充分激发教育事业发展生机活力。要提升教育服务经济社会发展能力，调整优化高校区域布局、学科结构、专业设置，建立健全学科专业动态调整机制，加快一流大学和一流学科建设，推进产学研协同创新，积极投身实施创新驱动发展战略，着重培养创新型、复合型、应用型人才。与传统的警务指挥人才训练考核相比，警务指挥人才数据化训练考核符合新时期国家教育改革和创新的理念，是对警务指挥人才的培养、训练考核模式、人才素质评价等一系列科学化的改革创新。随着公安大数据战略的实施，当代科技与警务机制的深层次融合，警务指挥人才数据化训练考核模式势在必行。数据化训练考核可以实现对训练考核数据的采集分析，对受训者存在的问题进行精确化修正，并能够以数据共享的方式为实训、科研等提供数据支撑。

(二)确保警务指挥人才训练考核科学有效

科学有效的训练考核模式才能培养出创新型、复合型、应用型警务指挥人才。数据化训练考核的基本原理是通过信息获取、存储、处理、分析、判断和应用过程，以海量的数据记录训练考核的各个细节，探索其中的特点规律，提出科学准确的决策，为更好地开展训练考核提供有力支撑。当前，欧美国家主要利用先进信息技术推动和发展军事训练数据化，通过演习、实战收集的数据来指导训练考核。对于我国警务指挥人才训练考核来说，要想克服依赖经验判断，解决组训难、检验难、评估难等问题，就必须实行数据化训练考核模式，用数据理念指导训练考核，用数据化主导训练行为，最终达到预期效果。

(三)提升警务指挥人才训练考核评估效益

评估是参照一整套明确的指标体系来进行的，各项评估指标又分门别类地对应于训练内容的各个要素以及训练考核的各个环节，其目的是检验数据化训练考核运作机制是否科学、合理，衡量受训者的学习效能。就警务指挥人才数据化训练考核而言，它的课程设计贴近实战需求，具有针对性和科学性，所采用的是训练考核合一的非传统训练方式，能够充分利用有限时间和资源，调动受训人员的训练热情和主观能动性，保证训练质量和效率最大化。同时，在大数据时代背景下，通过使用数据可视化分析技术和数据挖掘技术，可以实时地获取受训人员在训练考核过程中的细小痕迹，将过去极其感性抽象、不可量化的事物转变为理性具体、可量化的数据信息，从而客观、准确地判断受训者的训练情况，以便对今后的训练、工作提供针对性的意见和帮助。

三、警务指挥人才数据化训练考核的建议与思考

(一)优化训练考核内容

警务指挥人才数据化训练考核的内容庞杂。从院校培训角度来说，首先要考虑训练考核的课程内容设计，能否与实际工作对接，能否培养出合格的警务指挥人才。课程内容的设计是否科学合理将直接影响数据化训练考核的质量与效果。一是针对不同级别的指挥员设计相应的训练科目。受训人员通常包括警组指挥员、所队指挥员、县公安局指挥员等，不同层级的指挥员应根据实战需要而设立不同的科目。例如，警组指挥员既要进行指挥又要参与行动，训练科目要注重综合性训练，既要体现指挥能力训练、协调控制能力训练，也要突出体能训练、专项技能训练、心理素质训练等内容；所队以上指挥员要强调专项训练，以谋划能力、组织协调能力、心理能力等训练内容为主。二是要结合现实情况选择训练考核方式。数据化训练考核不是简单的人训人考，而是要利用“数据”训、“数据”考的方式。因此，除要考虑训练方式的效果外，还应注重数据的采集是否便捷有效。三是要考虑受训者的素质能力。从以往的训练考核来看，课程设计过于标准化，没有考虑受训者真实的素质能力，也没有考虑不同层级的指挥员应具备的能力与素质。因此，课程内容的设计要充分考虑受训者的实际能力与素质，以及受训者需要具备什么样的能力与素质。如果受训者的基础太差，要先对受训者的基础部分进行强化或补训，待基础过关后，再进行课程的训练考核，直到受训者达到应具备的能力与素质。

(二)创新训练考核方法

数据化训练考核，是以信息技术为核心，运用数据分析方法，改变传统的训练考核分离做法，变“终端管理”为“过程管理”，变单一评价为多元化评价，变“人为考”为“数据考”，最终实现训练精细化、考核科学化。一是强化教师与学员的“大数据意识”，依托在线开放课程，利用多媒体远程互动协作平台，建立健全微课、慕课、优质教学资源云课堂以及虚拟仿真实验教学系统。二是对实训场地进行大数据技术改造，自动采集学员进行科目训练时的训练量、训练强度、训练时间、训练成绩等情况并录入系统，使其成为数据库的一部分。三是推广“大班理论授课、小班训练考核”的教学方式，进一步完善情景模拟训练、案例式研讨、红蓝对抗等教学手段，培养学员实战指挥能力。整个训练考核期间，所有学员根据课程性质佩戴智能眼镜、智能手表、智能手环等相关装备，教学过程中所有数据将自动保存，便于后期的评价与评估。

(三)细化训练考核程序

基于大数据技术，警务指挥人才训练考核改变传统的训练考核分离方式，选择训练考核合一、全程数据记录的方式进行训练考核[3]。具体组训程序如下：一是通盘考虑，科学组训。组训程序主要包括组训前的准备工作和组训中的实施工作，每个阶段甚至每个环节都需要考虑到位。如，不同级别的受训人员应选择对应的训练科目；不同地区的受训人员，训练科目的难度及强度应区分选择；不同的训练科目对场地、器材的要求各异以及训练器材、技术装备的保障问题。二是在组训前要合理编组，明确分工。主要设立领导组、训练考核组、统计组、保障组。领导组主要负责统一指挥，上传下达各项工作，协调各组的训练场地、时间等，各组人员由领导组选配产生；训练考核组主要对受训人员进行训练考核，实时记录受训人员的各项考核指标，教员首先要对理论知识和操作程序进行讲解演示，而后分组实施训练考核，组长由一名教员担任，并挑选1～2名综合能力较强的学员担任辅助考官；统计组主要负责受训人员的考核成绩汇总、录入，根据各组的情况，可在训练考核中或训练考核后进行；保障组主要负责技术保障和器材保障，根据训练科目，及时协助训练考核组配发相关器材和技术装备。三是在训练考核中要合理调配，区别对待。一般而言受训人员的素质能力参差不齐，每一次的参训人数也不同。教员应根据受训人员的信息资料，合理地对其进行分组，按照差、中、良、优的标准编组，达到要求后再进行更高标准的训练考核内容。目的是有针对性地进行训练，精确化地提高受训人员的能力素质。

(四)采集分析训练考核数据

数据采集是分析利用数据价值的第一步。数据量越大，可提取的有用数据越多，进而导致采集人员的工作量增大，传统的数据采集方式是借助纸笔进行记录，计算机存储，这种方式需要人员手动记录并录入数据库，数据采集会存在漏洞和错误，效率较低。在大数据时代背景下，可利用可穿戴设备技术采集学员生理数据与训练考核数据。可穿戴设备技术将多媒体、传感器和无线通信等技术嵌入受训人员的衣着中，进而采集受训人员的各项训练考核数据。例如，通过佩戴智能眼镜、智能手表、智能手环等相关装备，实时记录受训人员的运动状态、呼吸量、血压、睡眠质量等生理状态数据，以及训练考核的时间、内容、场地、使用的器材等学习数据。除此之外，还可与虚拟仿真相结合，优化内容呈现方式，对受训人员的所见、所闻、所感进行全息记录。为了能持续地采集高质量的数据，在实训过程中应注意以下几点：一是要提前规划，有目的、有顺序地采集高质量数据。教员必须从数据采集的范围、数据采集的方式、数据采集环境的部署、数据的存储方案等方面考虑。对于警务指挥人才数据化训练考核来说，训练考核数据应以受训者的行为数据、状态数据、情境数据等采集为主，重点服务受训人员的个性化训练考核诊断和发展。二是要保持连续性和规范性，一般情况下，仅凭某个受训人员的一次考核成绩并不能说明什么问题，但如果将每一组每一批受训学员历次的训练考核数据全部采集，便可以客观评估受训学员的整体学习效果，发现深层次问题，诊断教学难点、开展个性化教学和辅导。

数据分析是数据化训练考核流程的核心阶段。它不仅需要依赖人的智慧，还要借助技术手段，尤其是大数据分析技术。例如，可视化分析技术、数据挖掘技术等。可视化分析技术是将机器语言翻译给人看，将训练结果反映在图像上，直观地展现出数据中内在的、隐含的属性和关系；而数据挖掘是机器的母语，分割、集群、孤立点分析还有各种算法可用于精炼数据，挖掘数据价值[4]。对于警务指挥人才数据化训练考核来说，通过采集受训人员的理论学习成绩、技能考核成绩，可以得出受训者的业务熟练程度；通过采集体能数据及体检报告数据，可以得出受训者的身体状况；通过采集心理检测数据和抗压训练数据，可以评估受训者的心理素质；通过采集受训人员的行动模拟训练数据和思维训练数据，可以评估受训者的指挥能力和战术素养[5]。基于大数据分析技术，利用数据挖掘算法，挖掘数据价值，对数据进行综合分析并得出各项综合结果，再利用预测性分析技术，对各项结果进行综合预判，进而对不同的受训人员提出建设性意见，让受训人员在自己的岗位上发挥出最大的作用。最后，将每名受训人员的训练成果形成一份个性化分析报告，结合可视化分析技术，将报告反映在图像上，以便相关人员自由查看和探讨。

(五)建立训练考核指标体系

在进行训练考核之前，还要构建训练数据指标体系，因为指标体系直接影响数据采集、数据存储、数据分析以及数据应用等一系列环节。对于警务指挥人才数据化训练考核来说，指标体系的实质就是分解细化训练科目，数据化训练考核内容，将训练考核内容转化为可以通过数据反映出来的各项指标。以警组指挥员数据化训练考核为例，根据警组指挥员的训练内容及标准，确定指标体系一级指标为基础理论、基本技能、身心素质、谋划能力、组织协调能力五个方面，在此基础上进一步确定二级指标。具体如下：

一是基础理论指标。理论指导实践，作为一名警组指挥员，必须掌握必备的理论知识，主要包括指挥应用理论、相关法律知识、相关专业知识等二级指标。指挥应用理论涉及指挥程序、指挥原则、指挥手段等基础内容；法律知识包括一些法律文件，例如《中华人民共和国人民警察使用警械和武器条例》《公安机关执法细则》等；相关专业知识包括手语使用、制图识图、通信使用、计算机使用等。

二是基本技能指标。一名优秀的警组指挥员还必须要熟练掌握基本专业技能，主要包括警械武器的使用、徒手防卫与控制、特种车辆驾驶、谈判技巧等二级指标。指挥员要了解各种警械武器的使用常识、特点、作用及操作技术，还要学习制敌技巧，努力提高自身的格斗技能。同时，随着车辆的普及，指挥员还要具备特种车辆驾驶技术，比如在凹凸路、泥泞路等特殊路段驾驶；急速转弯等特种技术；高速行驶中的拦截技术等。作为一名现场指挥员，有时还需要灵活利用谈判的方式来化解危机或缓和对抗气氛。

三是身心素质指标。身心素质主要指身体素质和心理素质两个方面。作为一名合格的警组指挥员，良好的身体素质是指挥员作战的根本保证，是警务技能、战术运用的重要基础。警组指挥员具有充足的体力，才能追得上、抓得住、斗得过、打得赢。而警组指挥员的心理素质是否过硬，将直接影响指挥效果和行动结果。在情况紧急、环境险恶的执法行动中，警组指挥员必须要有坚定的信心、坚强的意志、稳定的情绪，以确保警务指挥的正确性。

四是谋划能力指标。谋划能力反映警组指挥员的基本指挥能力，主要包括编组合理和协同密切两个二级指标。编组合理主要体现在任务区分和行动编组上。针对不同的任务，往往需要不同的专业人员，作为警组指挥员，既要考虑任务的需要，也要考虑警组成员的性格、技能以及成员之间的默契程度。协同密切主要体现在与友邻警组的合作和警组内部的配合，从行动的开始到结束，每一个协同环节都要考虑周到，针对不同的突发情况以及处置预案必须要明确成员之间的协同关系。

五是组织协调能力指标。组织协调能力体现警组指挥员的综合指挥能力，主要包括语言表达能力和灵活应变能力两个二级指标。对于警组指挥员来说，任务的分配、命令的下达、成员之间的协调、与犯罪嫌疑人的交流都要靠语言来实现，如果警组指挥员擅长语言表达，那么组织行动和协调控制就会更加顺畅高效。在现代条件下，警务行动的不确定性、偶然性都显著提高，那么指挥员就必须要根据行动中的具体情况，审时度势，灵活应变地处置各种情况，切不可墨守成规。

(六)建立训练考核评价体系

评价的目的是要反映出学员在训练考核中存在的问题和不足，只有将这些问题及时反馈给教员和学员，才能制定出更加科学准确的改进方案，确保实训教学工作和教学效果。随着时代的发展，传统的考核方式已经不能够真实反映训练考核情况，需要创新大数据训练考核评价体系，对训练考核的运行效果、学员考核成绩与学习状态进行科学评价。大数据的训练考核评价可以突破传统教学的评价体系中对学员考试成绩的依赖，用数据说话、用数据管理、用数据决策，将碎片化评价整合为系统化评价，支持多主体、多元化评价，能够丰富教学评价的功能。

大数据训练考核评价体系应通过对数据库中的海量数据进行筛选、整理、分析、模型构建等，使之对应到训练考核评价的各个环节中，利用数据对训练考核进行准确评价与指导，有效地避免仅凭经验片面判断的现象。公安院校应设置相应的部门专门负责收集训练考核质量评价信息，在收集的各类信息基础上，应用大数据训练考核评价体系进行最终的评价指标分析，形成实训教学评价结果，并将其反馈给相关主体，便于各方受益主体分析其训练考核的效果，总结经验及不足，从而加以改进和创新。