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Record · 国家数据局 ACC. 12717491

Expert Interpretation: Coordinated Advancement of Education, Science, and Talent Development in the Data Sector to Strengthen New Advantages Driven by Data Elements

专家解读 | 统筹推进数据领域教育科技人才一体化发展 夯实数据要素驱动发展新优势

Issuer
国家数据局
Date
2025-12-03
Instrument
explainer
Cited by
0
This expert interpretation explains the strategic importance and core content of the 'Opinions on Strengthening the Construction of Data Element Disciplines and Digital Talent Teams,' which aims to address talent shortages and build a comprehensive education-industry chain for data-driven development.
Full text · 原文 3,143 字
文 | 国家数据发展研究院副院长 袁军<br> 习近平总书记指出,“数字技术作为世界科技革命和产业变革的先导力量,日益融入经济社会发展各领域全过程,深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式”“要构建以数据为关键要素的数字经济”。当前,数据要素作为新型生产要素已成为驱动新质生产力发展的核心引擎。但我国数据要素相关学科专业和数字人才队伍建设,与数字经济和人工智能快速发展的要求还存在一定差距。在此背景下,国家发展改革委、国家数据局、教育部、科技部、中共中央组织部出台《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》(以下简称《意见》),以“数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设”(以下简称“两个建设”)为核心,构建教育链、人才链与产业链、创新链深度融合的完整生态,对于抢占数字时代发展制高点具有深远战略意义。<br> 一、战略定位:从人才短板到创新引擎,锚定“两个建设”的时代使命<br> 当前,数据要素学科建设存在专业设置不合理、人才队伍结构不优、理论与实践脱节等突出问题,制约了深化数据要素市场化配置改革和数据赋能人工智能高质量发展等国家战略部署的落实。<br> (一)“两个建设”是落实中央战略部署的创新实践<br> 党的二十大提出“加快建设教育强国、科技强国、人才强国”的战略目标,党的二十届三中全会强调“统筹推进教育科技人才体制机制一体改革,构建支持全面创新体制机制”,党的二十届四中全会进一步强调“一体推进教育科技人才发展,深入推进数字中国建设”。《意见》紧扣中央精神,建立数据领域科技发展、国家战略需求牵引的学科专业设置调整机制和人才培养模式,为推动数字技术创新和科技自立自强提供了坚实的人才支撑和制度保障,勾勒了与数字中国以及教育强国、科技强国、人才强国建设进程相匹配的人才培养时间表和路线图。<br> (二)“两个建设”是发展新质生产力的基石力量<br> 数据是人工智能时代的战略性、基础性新型生产要素,也是形成新质生产力的优质生产要素。其可共享、可复制、无限供给等特征,超越了传统生产要素的局限,能够优化生产资本结构,推动产业优化升级,提升全要素生产率;同时,能够重构生产力系统内在质态,推动劳动资料从物理实体升级为“软硬一体”的智能系统,劳动对象从有形资源扩展至高价值知识产品,劳动者则从操作者转型为驾驭智能工具的“数智化主体”。《意见》通过系统性构建数据要素学科专业体系,为数据要素价值释放培育新型数字人才。<br> (三)“两个建设”是破解数据要素人才困局的重要举措<br> 我国已从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四个方面开始构建数据基础制度体系。《意见》聚焦数据要素市场化配置改革中的人才支撑问题,针对传统人才培养体系与数据要素市场发展需求错配问题,通过构建“两个建设”具体制度,推动数据要素治理制度从“框架搭建”向“落地实施”延伸。<br> 二、核心内容:构建“四位一体”发展体系,打通数字人才培养全链条<br> 《意见》围绕学科专业、职业教育、学术研究、产学研用四大维度,以产教融合优化人才供给结构、以科教融汇推动创新与育人互促、以科产融通强化实战能力等“三融”为手段,共同构建了从理论创新到产业应用的全链条人才培养体系。<br> (一)优化学科专业布局,筑牢人才培养根基<br> 学科专业是人才培养的基石。《意见》从优化学科设置、分层分类建设、建强教学要素三方面入手,推动数据领域学科专业系统性构建。一方面,建立“本硕博衔接”的培养机制,解决传统教育中本科教育宽而不精、研究生培养与产业脱节问题。另一方面,创新性地提出“分层分类”建设思路,支持综合性高校建设数字学院整合资源,引导理工类、财经类等特色高校加强优势专业建设,鼓励地方因地制宜建设数据院校。增设“数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营”等贴近市场需求的专业,精准对接数据产业链各环节的人才需求。这一系列学科专业布局,既保证高端研究型人才的培养,又满足市场对应用型、技能型人才的迫切需求。<br> (二)深化产教融合与职教改革,打通人才成长“最后一公里”<br> 实践能力是产业落地的关键。《意见》以产教融合生态构建、教育教学改革、课程资源开发为主线,着力破解“学用脱节”痛点。在产教融合上,提出打造“市域产教联合体”和“跨区域产教融合共同体”的创新模式,推动人才培养与产业需求深度绑定。在职业教育改革上,鼓励企业深度参与职业院校教学,通过校企共建实训基地、共育师资队伍,有效破解教育教学与市场需求脱轨的困境。在课程设计上,突出实践导向,支持企业与院校开发基于真实场景的数字课程、工作手册式教材及项目案例库,推动优质资源全域共享。<br> (三)繁荣数据领域学术研究,强化数字人才创新能力<br> 数据要素市场化配置需理论支撑。《意见》以“有组织科研”破解数据领域学术研究分散化、脱离实践的问题。一方面,开展数据产权、定价、交易等基础理论研究,紧跟人工智能、区块链等前沿技术,构建中国特色的数据要素自主知识体系。另一方面,加强数据领域学术共同体和数字人才梯队建设,依托学术期刊专栏、数字中国建设峰会等平台促进成果交流;同时推动科学数据与产业数据开放共享,为学术研究提供数据支持。<br> (四)推动产学研用深度融合,实现人才价值最大化<br> 人才培养的最终目标是服务产业发展,《意见》以应用场景为载体,推动产学研用深度融合。一方面,通过“企业主导、多方协同”的模式,建设数字人才培养典型应用场景,支持高校、科研机构与企业联合开发技术、共享知识产权收益。另一方面,利用产业基础好、应用场景多的区位优势,鼓励数字中国建设综合试点、数据要素综合试验区等区域探索特色培养项目。通过场景驱动、项目牵引,让人才在实践中成长为“能用、好用”的实战型专家。<br> 三、实施亮点:三大协同机制,为人才培养提供“制度保障”<br> “两个建设”是一项系统工程,《意见》也在制度层面构建了高度协同的保障机制。<br> (一)多部门联动、央地协同,打破部门与层级壁垒<br> 《意见》明确国家数据局会同教育部、国家发展改革委、科技部建立常态化联系机制,统筹推进“两个建设”;组织部门加强资源整合,避免“教育不管产业、产业不管人才”问题出现。在央地关系上,中央明确战略方向,地方结合区域产业优势制定细化方案,既确保全国层面政策的一致性,又赋予地方灵活性,保障政策落地见效。<br> (二)“政校企研”跨主体协同,构建人才培养闭环<br> 数字人才培养需多方参与。《意见》通过制度设计推动政府、企业、高校、科研机构深度协调:政府搭建产教联合体、制定行业标准,为校企合作提供桥梁;高校与企业在学科专业建设、职业教育、学术研究各环节,精准对接教学内容与产业需求;科研机构提供理论和技术底层支持,推动前沿知识进课堂。各方通过分工协作,形成深度协同的人才培养闭环。<br> (三)学科专业设置与技术迭代协同,保持政策灵活性<br> 数据领域产业需求变化快,极易出现培养滞后于需求的问题。《意见》坚持“动态调整”原则,如职业院校需“及时动态调整数据相关专业”,高校可根据产业急需开设“微专业”,数据管理部门需“跟踪监测实施效果、总结推广典型案例”。这一机制能让“两个建设”紧跟数据产业发展节奏,保持政策与技术发展同频。<br> 《意见》的出台,标志着我国数字人才建设从分散探索迈向系统化、专业化、高质量发展的新阶段。既立足当前破解人才短缺的现实难题,又着眼长远构建人才发展的长效机制;既注重顶层设计的系统性,又强调实施路径的可操作性。随着政策的落地实施,我国将逐步构建起“教育链、人才链与产业链、创新链”深度融合的数字人才生态,为数据要素市场化配置改革提供坚实支撑,有力促进数据要素全面赋能新质生产力发展。<br> 附件: