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文 | 清华大学创新发展研究院院长、社会科学学院教授 刘涛雄<br>
近日，国家数据局等五部门出台《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，立足教育科技人才一体化发展，提出一系列新机制新举措，系统破解数据要素发展中的人才瓶颈。<br>
一、为什么要出台《意见》？<br>
我国要在2035年基本实现社会主义现代化，2050年建成现代化强国，数字经济的发展对于实现这些中长期目标至关重要。而数字人才的供给无论从规模、结构还是质量上看，都已成为制约数字产业高质量发展的瓶颈。据人社部数据，2023年数字经济相关新职业同比增长35%，社会对既懂数据技术又具备行业知识的跨界人才需求激增，相关薪资溢价达30%-50%。<br>
相对于数量而言，数字人才培养的质量是更突出的矛盾。在数字领域技术日新月异、产业形态不断演进的情况下，传统“学院式”模式下走出来的毕业生，难以直接满足产业的实际需要。许多企业反映，招聘的毕业生到岗后要经过漫长的再培训过程，这背后是教育与生产实际相脱节的问题。比如，教学内容多以理论为主，学生参加生产实践和实习经历不足，教师缺乏在企业一线工作的实践经验等。党的二十届四中全会强调“一体推进教育科技人才发展，深入推进数字中国建设”。《意见》正是着眼于打通这些数字人才培养中的痛点难点堵点，提出一系列新机制与新举措，构建教育、科技、人才一体化推进体系。<br>
二、如何打通数字人才培养中的痛点难点堵点<br>
“两个建设”必须符合数字经济和技术的基本特点，尤其是渗透性、交叉性和共享性。《意见》围绕“两个建设”目标任务，从健全数据要素学科专业、推进数据行业职业教育、繁荣数据领域学术研究、促进数据领域产学研用协同四大方面出发，系统部署了十二项重点任务，致力于构建新型数字人才培养体系。<br>
一是目标协同，强调“两个建设”的各个环节都要服务国家战略和科技发展。设置数据要素相关学科专业不是为了在目录中占有一席之地，而是为了培养高素质人才和推进高水平科学研究。结合数据要素特点，相关学科在学科目录中不应过于强调自成体系，而应加强与其他学科交叉渗透。正如《意见》所强调的，学科专业布局应横向全面覆盖数据技术、数字经济、数字治理等方面，纵向贯穿若干一级学科、二级学科和重点专业方向；鼓励跨学科交叉融合，如设立数据科学与经济学、法学、医学、管理学等交叉学科方向；建立学科专业动态调整机制，建立产业需求监测预警系统，及时调整专业设置和招生规模。可以预见，随着《意见》的出台，相关学科的增设、调整和优化将进入快车道。<br>
二是场景协同，把应用场景作为产学研用深度融合的基本载体。数据要素的特点之一是高度场景化，应把人才培养、科学研究都放置于实际的应用场景之中。《意见》第四部分着重强调“以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同”，旨在通过场景驱动打通从人才培养到产业应用的“最后一公里”。以应用场景为牵引的教育教学模式，能够有效缩短学校教育教学和产业实际需求之间的距离，缩短学生从校园到企业的适应周期。<br>
那么，如何建设典型应用场景呢？近年来一些高校的“卓越工程师”人才培养项目在这方面积累了很好的经验，比如，把课堂设在企业车间，把实际生产场景转化为教学内容；由企业提出技术问题并转化为学生的毕业论文选题。《意见》也提出要构建企业主导的产学研用协同创新体系，建设一批数字人才培养典型应用场景。<br>
三是队伍协同，通过学界和业界队伍的深度融合实现优势互补。高校教师的优点是基础知识扎实、理论知识系统，但其缺点是对社会和产业一线了解不够深入，对产业实际需求掌握不准确。《意见》提出了许多重要措施，比如支持高校按规定聘请行业专家开展协同育人，支持企业、研究机构和政府机关等与高校开展项目合作和教师实践锻炼。对于职业教育，提出加快数据行业“双师型”“工学一体化”教师队伍建设，包括落实教师到企业进行实践的规定，推动企业导师到职业院校从教，支持职业院校和企业共建教师培训基地等具体措施。<br>
学界和业界两支队伍的深度融合需要相应的体制机制作保障。《意见》提出支持具备条件的高校与企业、研究机构等共建数字领域专业特色学院。鼓励数据企业参与职业院校的教育教学，共同开展学生培养和技术研发等工作，包括共建“校中厂”“厂中校”实训基地等。相信这些措施都会进一步推动两支队伍的交流融合。<br>
四是组织协同，通过厘清不同组织的角色定位、创建新型组织促进分工合作。《意见》指出，学科专业建设要分层分类、特色发展。高水平大学重在加强前沿理论探索和原始创新，培养高层次创新人才，鼓励增设数据要素相关一级学科，学术学位与专业学位互补发展；应用型高校侧重数据技术、数字治理、数据分析等应用型专业建设，培养工程和经济管理实践型人才，重在发展专业学位；职业院校则要强化数据采集、数据处理、数据可视化等技术技能培养，培养高素质技术技能人才。<br>
当前大家普遍感到各主体在人才培养中的协作尚不足，说明仅依靠现有体制机制还不够。《意见》提出了大量创新举措。如建立政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制，研究组建全国数据职业教育教学指导委员会，建设数据行业市域产教联合体、跨区域产教融合共同体，建立跨学科、跨机构的新型科研组织模式。这些新型组织不能只依靠行政力量，需要有新机制来激发参与者的内在积极性。比如目前一些高校推行教师在不同院系的兼聘制度，并形成成果认定、资源分配和激励奖励等一系列配套机制。<br>
三、《意见》落实需凝聚多方合力，以创造性的实践同题共答<br>
政府、高校、企业、科研机构、社会组织等多元主体需发挥各自优势，细化分工，同题共答。数字经济面临的新技术新课题多，尽管《意见》已经通过顶层设计为“两个建设”勾画了蓝图、指明了方向，但对于很多具体工作不可能提供现成答案，需要鼓励创造性实践。比如说，不少学校已经或正在准备设置数据要素相关学科专业，这些学科专业在建制上，应该依托已有院系和组织，还是应该建设新的相对独立的组织？不少学校在加强数据要素相关学科的同时，也在大力推进人工智能相关建设。这两方面既高度交叉，又有所区别，在学科建设和人才培养中应该如何处理好这两方面的关系？大量新情况、新问题都需要结合各自实际进行创造性的回答。<br>
各方主体要发挥各自的优势特长，结合实际进行有特色的、差异化的发展。基础较好、专业齐全的高校，可以大力推进学科交叉，培养高层次研究型人才；信息类相关学科基础较薄弱的高校，可着重推进数据要素相关学科专业和自身优势学科结合，或着重推进和企业合作进行人才培养；有的地方在某些产业有突出优势，可侧重引导优势企业和当地学校建立特色项目。<br>
相信《意见》的出台实施，将为我国数据要素发展提供重要机遇和制度保障，通过打通“两个建设”中的一系列堵点难点，创造教育、科技、人才三位一体发展的生动实践。我们应抓住机遇，加快落实《意见》的各项重点举措，在数字经济发展和数字中国建设的历史中创造无愧于时代的业绩。<br>
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