2020年3月，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据与土地、劳动力、资本、技术并列纳入五大生产要素范畴，要求加快培育数据要素市场、健全数据要素市场化配置机制。“十五五”规划纲要强调，要“一体推进教育科技人才发展”“协同推进创新型人才培养”“深入推进数字中国建设”。

　　高层次数字人才是推进数字中国建设的基础性、战略性支撑，是数字经济高质量发展的重要保障。当前我国数字人才面临供需失衡的转型瓶颈，特别是伴随着人工智能、大数据、云计算等数智产业蓬勃发展，市场对数字人才的需求持续增长。在这个背景下，亟待加强校企合作，深化产教融合，加快数据要素学科专业建设和数字人才培养，特别是高层次、复合型、实战型数字人才培养。

　　数据要素学科专业特点及产教融合人才培养趋势

　　从学科属性看，数据要素学科是深度融合数学、统计学、计算机科学、人工智能、经济学、管理学、法学、信息资源管理等多领域知识的新型交叉学科，具备多学科交叉和产教融合的鲜明特征。数据要素学科不仅关注技术实现，还强调制度设计、伦理治理与产业应用协同，体现“技术+制度+场景”三位一体深度融合。这种交叉融合属性倒逼高校要不断打破传统院系壁垒和专业分割格局，重构跨学科课程体系，组建跨领域教学科研团队，创新跨界协同育人模式。同时，数据要素学科正处于快速演进阶段，随着数据要素市场不断激活和应用场景不断扩容，数据要素学科将由新兴交叉学科演进过渡为面向各行各业的共性支撑学科。这对高校专业布局优化、师资队伍建设、人才培养长远规划都将提出更高标准和全新要求。

　　从政策视角看，中央和国家有关部委纷纷出台有关制度和意见，加快推动产教融合数字人才培养。比如，2024年4月，人力资源和社会保障部联合中共中央组织部、中央网信办、国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、财政部、国家数据局共同发布《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026年）》，提出紧贴数字产业化和产业数字化发展需要，用3年左右时间，扎实开展数字人才育、引、留、用等专项行动，增加数字人才有效供给，形成数字人才集聚效应。去年底，国家发展改革委、国家数据局、教育部、科技部、中共中央组织部五个部门联合印发《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》，提出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，从学科专业、职业教育、学术研究、产学研用协同等四个方面推出十二项重大举措，作出系统部署，为产教融合协同培养高层次数字人才提供了政策依据、制度规范和实践指引。

　　从问题导向看，产教融合高层次数字人才培养依然还存在不少亟待解决的痛点和难点问题。首先是生源质量问题。目前设有数据要素学科专业的高校还不是很多，特别是数字经济学科，很多还是普通高校，“双一流”高校占比不高，且大多数还是本科阶段专业，硕博点甚少。其次是“双师型”教师队伍建设问题。既具备理论教学能力，又具有企业科研生产和工程实践一线经历的教师还有所欠缺，与此同时，数字领域的产业教授也还不够多，企业专家走进高校、走进课堂仍需加强。再次是实践课程和实践项目建设问题。数字技术发展日新月异，数据要素课程教材必须定期更新，以确保课程培养紧跟技术发展和产业前沿。此外，还有毕业评价标准改革问题，数字领域人才培养如何破除“唯论文”倾向，突出以实践成果申请学位的标准和规范仍需持续探索。

　　卓越工程师培养为高层次数字人才培养提供了参考

　　中央人才工作会议提出，要培养大批卓越工程师，努力建设一支爱党报国、敬业奉献、具有突出技术创新能力、善于解决复杂工程问题的工程师队伍。培养卓越工程师，必须调动好高校和企业两个积极性。高校要深化工程教育改革，加大理工科人才培养分量，探索实行高校和企业联合培养高素质复合型工科人才的有效机制。企业要把培养环节前移，同高校一起设计培养目标、制定培养方案、实施培养过程，实行校企“双导师制”，实现产学研深度融合，解决工程技术人才培养与生产实践脱节的突出问题。

　　近年来，卓越工程师培养改革取得积极进展，推动了产学研协同育人，促进了工程教育质量提升，服务了国家战略需求。高层次数字人才培养要义与卓越工程师培养理念高度契合，都需要充分发挥高校理论优势和企业场景优势，高层次数字人才培养可以充分借鉴卓越工程师培养成熟改革经验。比如，以推免生为主，面向产业需求开展校企联合招生；实施校企“双导师制”，高校教师和企业专家联合指导学生；增加入企实践环节，明确工程硕士、工程博士必须入企实践时长；鼓励以实践成果申请学位，据有关报道，首批工程硕士中有数十人以实践成果申请学位。

　　此外，企业不断加强课题库建设和实践课程开发。围绕国家战略需求和“根技术”体系，依托在研国家重大任务和关键核心技术攻关项目建立企业课题库，将企业科研一线真实场景导入人才培养体系，让学生切身感受工程实践的复杂挑战，弥合“工”“学”鸿沟。针对集成电路、人工智能、网络安全、大数据等重点领域新技术层出不穷、技术更新迭代快的特点，企业会同高校积极推进产教融合校企课程共建和企业实践课程开发，以确保课程内容与技术演进和产业实践保持及时同步。

　　加快构建有利于数字人才培养的产教融合育人生态

　　在顶层设计上，要坚持数据领域教育科技人才一体改革、一体发展，强化规划衔接、政策协同、资源统筹、评价联动，加快建立数字人才“引育用留评”全链条机制。要围绕人才培养质量、科研合作成效、成果转化效益开展常态化校企合作评估，以评价考核倒逼产教融合、校企协同育人走深走实。对深度参与校企合作、积极承担产教融合数字人才培养的行业企业，在税收优惠、财政补贴、专项项目支持等方面给予一定政策倾斜，降低企业育人成本和投入压力。

　　在数据要素学科建设上，既要瞄准国家战略急需，也要结合高校自身办学定位和区域数字产业链布局。不能重复设置、内容趋同。一定要有自己的特点，在细分领域做出特色。要坚决摒弃同质化跟风办学模式，精准聚焦细分赛道，走特色化、精细化学科发展道路。要多探索“微专业”建设，加快形成有辨识度的“标签”，培育特定方向品牌优势学科专业。

　　在高层次数字人才培养上，可以充分借鉴卓越工程师培养改革经验。高校的主要优势在于理论方面，更多培养理论功底扎实、可转化、有发展潜力的基础性人才，让高校直接培养出马上可以使用的成熟性人才是不太现实的。企业需要的更多是“基础+应用”型人才，“一专多能”，最好是横向到边、纵向到底，既在点上有深度，也在面上有宽度的转化能力很强的人。全面推行校企双导师制，组建企业导师库，鼓励企业高级专家带学生。搭建校企导师常态化沟通交流平台，推动高校教师和企业专家之间的有组织科研和有组织人才培养的深度耦合。强化企业课题库建设，将企业一线真实需求和科研生产场景全面导入人才培养体系，并根据技术发展和产业实践变化及时更新课程教材体系。改革评价导向，增加技术创新能力、工程实践能力和产业贡献度考察比重。

　　此外，在学科专业相匹配、实力基础又比较好的高校和企业之间，可以探索更大范围、更大力度地开展“定制化”和“订单式”人才培养。制定专属人才培养方案、单独编班教学、定向实习就业。针对高端岗位需求，可以考虑开设精英班、实验班，实行小班化、精英式培养，提前锁定培养目标，既解决人才“入口”问题，保障企业高端人才稳定供给，也解决人才“出口”问题，助力毕业生高质量就业。

　　（作者王笑非，单位：中国电子科技集团有限公司）