學科專業建設與人才隊伍建設是高等教育體系中的兩個核心要素，相互依存、相互促進、有機統一。當前，圍繞深化數據要素市場化配置改革和數據賦能人工智能高質量發展兩大方向，加快數據要素學科專業設置調整優化和數字人才培養模式創新，是教育界、產業界和廣大數據工作者共同面臨的重大課題。2025年11月10日，國家發展改革委、國家數據局、教育部、科技部、中共中央組織部聯合印發《關于加強數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設的意見》（以下簡稱《意見》），提出了健全數據要素學科專業、推進數據行業職業教育、繁榮數據領域學術研究、促進數據領域產學研用協同等四個方向的建設任務、相關要求和工作舉措。《意見》準確把握數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設的關鍵問題、關鍵堵點，堅持問題導向，扎實推進數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設（以下簡稱“兩個建設”）。

　　一、精準把握數據要素學科專業發展方向

　　習近平總書記指出，“當前，世界百年變局加速演進，新一輪科技革命和產業變革深入發展，教育越來越成為提升國家核心競爭力、贏得戰略主動的關鍵因素。”人工智能融合應用是新一輪科技革命和產業變革的重要特征，需要包括大數據、大模型、云計算在內的技術和產業支撐，需要高層次數字人才的保障。習近平總書記也指出，“建成教育強國是近代以來中華民族夢寐以求的美好愿望，是實現以中國式現代化全面推進強國建設、民族復興偉業的先導任務、堅實基礎、戰略支撐”“注重運用人工智能助力教育變革”。高等教育承載著人才培養、科學研究、社會服務、文化傳承等功能和重大責任，必須服務國家戰略所需。

　　《意見》提出，數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設，承擔著培養深化數據要素市場化配置改革和數據賦能人工智能高質量發展所需各類人才的重大使命。這要求高校相關學科專業的設置、調整和優化，必須緊緊圍繞國家戰略，瞄準數據資源開發利用和數據賦能人工智能兩個方向來展開。根據《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》精神，未來五年建設現代化產業體系、加快高水平科技自立自強、農業農村現代化、繁榮發展社會主義文化、保障和改善民生力度、建設美麗中國、推進國家安全體系和能力現代化等戰略任務，都對加強數據要素學科專業建設提出了新的要求。要根據數字科技和產業變革趨勢，細化國內外科學家、企業家和科技公司走向成功的關鍵因素，建立新時代數字人才多維能力模型，促進教材和教學模式創新。要將學科專業的發展與建設制造強國、網絡強國、數字中國等聯系起來，推動數據科學與工程、數字經濟與管理等學科專業發展，推動數據采集清洗、數據標注、數據合規、數據運營等數據領域急需的應用型專業發展，開設更多數據賦能各行各業的“微專業”，賦能經濟和社會高質量發展。

　　二、科學有序建設數據要素學科專業

　　多年來，數據領域相關理論和技術一直在不斷創新、應用和發展，創新性和探索性極強，相關技術、工具、產品和商業模式都在以年、月乃至周為周期高速迭代，甚至顛覆性創新。在數據理論與實踐幾乎同步發展的背景下，要及時、準確、科學地將實踐活動總結成為可以傳授給大學生的知識，難度很高、挑戰巨大。這給國內各類高校如何開設數據要素學科專業，如何培訓教師隊伍、打造教材體系、創新培養模式等提出了一個重大現實課題。

　　《意見》在“以國家戰略為牽引，健全數據要素學科專業”部分，出現了5次“有條件”、1次“具備條件”的限定性表述，體現了實事求是、科學客觀的引導態度。這也提醒各類高校在設置數據要素學科專業時，必須綜合考量教師教學能力、課程教材、教學設施、就業出路以及本地數字企業發展現狀等因素，科學審慎對待，避免“大干快上”“一地雞毛”。關鍵是要抓住機遇，綜合分析學校辦學條件和不足，突出交叉、發揮優勢、做出特色，建設學生喜愛、市場認可的數據要素學科專業。

　　三、產學研用協同建設數據要素學科專業

　　教學與現實嚴重脫節，這是當前高校教育教學面臨的普遍問題，數據要素學科專業同樣如此。為此，多年來教育界和產業界都從不同角度出發，呼吁產學研用協同，推動教育科技人才一體化發展。無論是數字經濟還是智能經濟，無論是生成式人工智能還是具身智能，不論是數據還是算法，前沿性和實踐性都很強。這要求各類高校在開設數據要素學科專業時，緊跟科技前沿和產業前端，切實發揮企業作用，以企業實踐反哺學科專業建設。

　　《意見》強調，引導鼓勵有條件的數據企業和研究機構積極參與數據要素學科專業建設，支持職業院校根據產業發展需要增設貼近市場需求的相關專業，支持高校按規定聘請行業專家開展協同育人，支持政企研與高校開展項目合作和教師實踐鍛煉。這明確了推進產學研用協同的工作方向和重點。上海財經大學是最早開設數字經濟專業的高校之一，注重與企業合作開展課題研究、教材編寫和人才實訓，組建數字經濟學院承擔教學科研任務，從產業界引進實戰經驗豐富的團隊組建數字經濟研究院，實現數字經濟專業“一體兩翼”發展，2025年第一批數字經濟專業碩士畢業生除創業之外，全部進入數字科技企業工作，實現了學校育人與企業用人的有效結合。

　　四、應用場景牽引扎實推進“兩個建設”

　　數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設的最終目的就是“用”。近年來，國家正大力推動“人工智能+”“數據要素×”等行動計劃，探索技術創新和應用發展的途徑與模式。打造應用場景已經成為我國推進科技創新、產業發展和社會治理的重要方式。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》提出，“實施新技術新產品新場景大規模應用示范行動，加快新興產業規模化發展”“前瞻布局未來產業，探索多元技術路線、典型應用場景、可行商業模式、市場監管規則”“加快重大科技成果高效轉化應用，布局建設概念驗證、中試驗證平臺，加大應用場景建設和開放力度，加強知識產權保護和運用”“搶占人工智能產業應用制高點，全方位賦能千行百業”，從技術到產品，從科研到產業，對打造應用場景進行了全面部署。

　　《意見》提出，“構建企業主導的產學研用協同創新體系，建設一批數字人才培養典型應用場景”，符合當今數據要素市場化配置改革、科技和產業變革規律，是強化“兩個建設”的重要舉措。企業、高校和科研機構要以此為契機，從滿足企業生產經營實際應用場景出發，打造一批數據要素核心課程、核心教材、核心師資團隊和核心實踐項目。這個過程中，注重強化企業的主導作用，學科專業建設和人才隊伍建設必須圍繞企業技術研發、產品設計、生產經營等實際應用場景需求，發揮高校、研究機構和科技社團的各自特長和優勢。

　　五、探索數字人才培養新模式

　　建設高水平的數字人才隊伍，是支撐數字經濟發展的基礎，也是高校育人的職責所在。當前，在人工智能大模型、具身智能、智能駕駛、量子科技、腦機接口等戰略性新興領域，急需大量復合型、創新型、實戰型的數字人才。培養這類人才，課堂的設置、教材的選用、講師團隊的組建，需要跳出條條框框，不拘一格。如，企業的一場策略分析會、一塊數據大屏、一位項目架構師、一個業務部門等都可能成為新的教學元素，學生與智能體之間互學互動、學生之間問答互動、師生之間教學相長都將成為新的教學模式。

　　《意見》提出，要“加快培養一批復合型、創新型、實戰型數字人才”，這要求不斷創新數字人才培養的模式和途徑，推動高等教育與職業教育、理論學習與技能學習、學歷教育與非學歷教育、學校教育與終身教育相結合。以當下十分火熱的人工智能非學歷教育為例，上海財經大學組織具有豐富教學經驗的老師和產業實戰經驗的企業專家，共同開發人工智能+經營模式、未來產業、效能倍增、管理創新、投資金融等課程模塊，并根據學員在企業智能化轉型過程中碰到的實際問題，相互啟發、相互探討、共創解決方案，努力讓企業家學員建立人工智能思維，深度思考企業智能化轉型的邊界和途徑，達到學中干、干中學的目的。在實踐中，通過非學歷教學活動，不斷總結提煉企業在智能化轉型中碰到的實戰問題和解決之道，形成教學案例，支撐數據要素學科專業建設，覆蓋校園之外的數字人才培育，彌補學歷教育遠離實際問題和實戰場景的不足。

　　推進數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設，責任重大、任務艱巨，必須堅持問題導向，強化產學研用協同，有序推進數據要素學科專業建設，創新數字人才培養模式，為深入推進數字中國建設提供強大人才支撐。