职业教育也应面向国家新质生产力发展战略，从总体思路转变、专业设置调整、教学形态创新、治理体 系变革等方面构建职业教育数字人才培养新生态。 总体思路转变：从学校数字人才培养到国家数字经济智力支撑 《意见》提出，数据要素学科专业与数字人才队伍"两个建设"是支撑数据要素市场化改革、赋能人工智 能发展，进而推动数字经济等建设的战略基础。其核心指导思想在于坚持国家战略需求牵引，实现教育 链、人才链与产业链、创新链的深度融合。这为构建职业教育数字人才培养新生态提供了总体思路和指 引，体现在三个方面： 从专业导向转变为要素导向：以数据驱动产业重构、以产业倒逼专业重组。职业教育不再以校内人才培 养的逻辑进行专业划分，而是围绕各行各业的数据要素进行专业重组。数据要素成为连接不同专业的新 纽带，推动职业教育体系与产业体系的跨界融合与系统协同。 从供给人才升级为服务产业：打造具有人才培养、创新创业、促进数据产业高质量发展功能的数据行业 市域产教联合体和跨区域产教融合共同体，通过参与行业标准制定、数据应用技术研发等，促进职业教 育从单纯人才培养向兼具服务产业方面升级，成为数据产业发展的主动参与者与推动者。 从分段教育转型为贯通教育： ...

政策背景与核心目标 - 国家数据局联合相关部门印发《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》，旨在加速推进数字经济社会高质量发展 [1][11] - 《意见》以提升全要素生产率、发展新质生产力为出发点，以加快释放数据要素价值为遵循 [1][11] - 《意见》围绕“两个建设”（数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设）推出多项政策举措，服务于“一体推进教育科技人才发展，深入推进数字中国建设” [1][12] “两个建设”的战略意义 - 提升全要素生产率是发展新质生产力的核心标志，也是高质量发展的关键要义 [2][13] - 新发展阶段全要素生产率增长的驱动力量包括新型工业化、新基建、碳中和及更深层次改革开放带来的资源配置优化 [2][13] - 以数据赋能人工智能高质量发展、深化数据要素市场化配置改革，是做强做优做大数字经济、全面提升全要素生产率的关键 [2][13] - 构建“人工智能+”新质生产力发展新生态是新型工业化的核心要求，也是传统产业升级的重要路径 [2][13] - 发展数字消费、推动数字贸易与跨境电商、加大数字金融创新能为消费和外贸注入新动能，并释放服务领域全要素生产率增长潜力 [2][13] - 人才是第一资源，发展数字经济需引导资本、人才、技术等要素向数据领域集聚 [3][14] - 加强“两个建设”是发展新质生产力、构筑国家竞争新优势的战略抉择 [3][14] - 2023年我国数字人才总体缺口已达2500万至3000万，且逐年扩大，影响数字产业化进程与AI高质量发展，制约传统产业数智化变革 [3][14] - 推进数字经济社会高质量发展亟需推进数据要素学科专业建设，围绕重大理论与实践问题开展系统性研究 [3][14] 构建数字人才培养体系 - 激活数据要素价值是发展数字经济的核心，需以应用场景为牵引，推动数据要素供给、流通与深度使用 [4][15] - 工业制造、现代农业、金融服务、医疗健康、城市治理、绿色低碳等领域数据资源丰富，应用需求广泛，激活其价值急需高素质数字人才 [4][15] - 必须打破传统学科壁垒，构建多层次、复合型数字人才培养体系 [4][15] - 《意见》明确提出建立由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 [4][15] - 推进学科交叉融合是关键举措，数字技术既要成为独立专业，也要深度融入现有专业体系 [5][16] - 以北京大学为例，其学科布局涵盖人工智能、数据科学与大数据技术等新兴专业，也通过商业分析硕士项目开展跨学科培养 [5][16] - 《意见》鼓励有条件的高校建设数据要素相关学科专业，建立本硕博衔接的人才培养机制 [5][16] - 《意见》支持综合性高校打造数字学院，引导特色高校强化优势专业建设 [5][16] - 《意见》高度重视职业教育，支持职业院校按需调整、增设数据相关专业，健全数据行业职业教育体制机制 [6][16] - 需大规模开展AI和大数据应用技能培训，发挥职业院校培养技能型人才的基础性作用 [6][16] - 需完善数字人才引进、评价、激励与流动机制，对标国际标准提供优质条件与有竞争力薪酬，打造全球数字人才高地 [6][16] 建立多元培养路径与多主体协同 - 加强“两个建设”需建立多元培养路径，实现相关主体融合协同 [7][17] - 《意见》强调打造产教融合生态，支持高校与科研机构、产业园区、龙头企业等组建数据行业跨区域产教融合共同体 [7][17] - 鼓励数据企业、行业协会等深度参与教学元素建设与教育改革，课程设计由高校教授与产业专家联合制定 [7][18] - 需大量挖掘、梳理、推广数据要素应用场景，《意见》强调以应用场景为载体促进产学研用协同 [7][18] - 《意见》特别提出建设数字人才培养典型应用场景，支持共建数字领域专业特色学院 [7][18] - 推进产教融合共建实践基地，打通人才培养与产业需求的“最后一公里” [7][18] - 布局数据要素产教融合创新平台，构建多主体协同融合的良好生态 [7][18] - 北京大学光华管理学院自2025年起在工商管理本科专业下增设数字经济管理方向，注重通过实践模块构建多元化培养路径 [8][18] - 该专业方向邀请业内专家和校友分享实践经验，并依托前沿科技场景实验室推动技术与产业深度融合，培养跨学科复合型人才 [8][18] 推动数据领域科研突破 - 数据要素价值释放面临诸多理论问题与实践挑战，数据具有多主体生产、多场景复用、敏感信息密集、减损贬值快等特质 [9][19] - 数据领域亟需理论与实践创新，利用解构重组、汇聚融合等方式多层次挖掘数据价值，以提升全要素生产率 [9][19] - 数据大规模流通使用可能引发数据泄露或滥用风险，影响隐私保护、产业发展甚至国家安全 [9][19] - 数据要素价值创造的跨界融合属性对传统分业监管、属地监管模式提出挑战 [9][19] - 需平衡安全成本与经济效益，构建兼顾活力与秩序、适配AI发展的敏捷数字治理体系 [9][19] - AI作为数据领域最重要的前沿技术，其发展与海量数据的深度、高效、安全融合需要深化研究与实践 [9][19] - 《意见》明确数据领域学术研究主攻方向，强调以学科交叉融合、有组织科研为支撑，并对夯实科研数据基础作出部署 [10][20] - 下一步需形成政策合力，加强配套衔接、深化部门协同、加快实践探索、加大宣传解读，为高质量发展注入动力 [10][20]

政策核心与目标 - 国家发改委、国家数据局等多部委联合发布《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》旨在激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用 [1] - 数据要素学科专业与数字人才队伍建设是深化数据要素市场化配置改革、推动数据赋能人工智能高质量发展的迫切需要 [1] - 该体系建设是统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设的重要基础 [1] 主要任务部署 - 意见从4个方面部署了12项任务 [1] - 以国家战略为牵引 健全数据要素学科专业 [1] - 以产业发展为导向 推进数据行业职业教育 [1] - 以有组织科研为支撑 繁荣数据领域学术研究 [1] - 以应用场景为载体 促进数据领域产学研用协同 [1] 产教融合与生态建设 - 建立健全政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制 [2] - 研究组建全国数据职业教育教学指导委员会 [2] - 鼓励各地以产业园区为基础 打造兼具人才培养、创新创业、促进数据产业高质量发展功能的数据行业市域产教联合体 [2] - 支持龙头企业和高水平高等学校、职业院校牵头 组建由行业组织、学校、科研机构、上下游企业等共同参与的数据行业跨区域产教融合共同体 [2] - 研究制定数据要素从业人员能力要求的国家标准 [2]

政策核心目标 - 激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用，促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链融合发展 [1] - 承担培养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所需各类人才的重大使命，是统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设的重要基础 [1] 主要任务部署 - 以国家战略为牵引，健全数据要素学科专业 [1] - 以产业发展为导向，推进数据行业职业教育 [1] - 以有组织科研为支撑，繁荣数据领域学术研究 [1] - 以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同 [1] 学科专业建设具体措施 - 教育部门与数据管理部门加强数据要素相关学科专业建设，支持有条件的学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科专业 [2] - 引导鼓励有条件的数据企业、研究机构积极参与学科专业建设 [2] - 支持职业院校根据产业发展需要及时动态调整数据相关专业，研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的相关专业 [2] 产教融合生态构建 - 建立健全政府统筹、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 [2] - 鼓励各地以产业园区为基础打造兼具人才培养、创新创业、促进数据产业高质量发展功能的数据行业市域产教联合体 [2] - 支持龙头企业和高水平高等学校、职业院校牵头组建行业组织、学校、科研机构、上下游企业等共同参与的数据行业跨区域产教融合共同体 [2] - 研究制定数据要素从业人员能力要求国家标准 [2]

文章核心观点 - 五部门联合印发《意见》旨在激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用 促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链融合发展 [1] 健全数据要素学科专业 - 教育部门与数据管理部门加强数据要素相关学科专业建设 支持有条件的学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科专业 [1] - 引导鼓励有条件的数据企业、研究机构积极参与学科专业建设 [1] - 支持有条件的综合性高校建设数字学院 整合校内相关学科资源 [1] - 加快数据要素相关学科专业课程教材体系建设 推出一批特色优秀教材 [1] 推进数据行业职业教育 - 建立健全政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制 [2] - 支持龙头企业和高水平高等学校、职业院校牵头组建数据行业跨区域产教融合共同体 [2] - 研究制定数据要素从业人员能力要求国家标准 [2] 繁荣数据领域学术研究 - 加快数据领域学术共同体和数字人才梯队建设 推动成立数据领域科技社团 [2] - 开展高层次数字人才培养行动 做好国家重大人才工程项目在数据领域的落地衔接 [2] - 瞄准数据要素市场化配置改革重大问题 系统开展数据领域战略研究 [2] - 开展科学数据资源工作 打造一批数据资源丰富、权威性强、有国际引领力的科学数据库 [2] 促进数据领域产学研用协同 - 强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用 [2] - 支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿 加快培养复合型、创新型、实战型数字人才 [2] - 组建跨学科、交叉型研究团队 加快数据领域关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术研发 [2] 组织保障 - 国家数据局将会同教育部、国家发展改革委、科技部强化组织推进 建立常态化工作联系机制 [3] - 共同营造政产学研协同培养数字人才的良好环境 [3]

政策核心目标 - 加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链融合发展 [1] - 以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同 [1] 学科专业建设与人才培养 - 教育部门与数据管理部门将加强数据要素相关学科专业建设，支持有条件单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等学科专业 [1] - 引导鼓励有条件的数据企业、研究机构积极参与学科专业建设 [1] - 建立健全数据要素相关学科专业本硕博衔接的人才培养机制 [1] - 支持职业院校根据产业发展需要，及时动态调整数据相关专业，研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的专业 [1] - 加快培养一批复合型、创新型、实战型数字人才 [2] 研究方向与知识体系构建 - 瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究 [2] - 聚焦数据产权、定价、交易等关键问题，深入开展数据要素基础理论和政策法律研究 [2] - 紧跟人工智能、区块链、隐私保护计算等前沿技术趋势，深入开展数据基础共性理论和技术研究 [2] - 围绕智能制造、交通运输、金融服务、医疗健康等重点行业和领域，突出数据应用技术研究 [2] - 构建立足实践的中国数据要素自主知识体系和科学研究体系 [2] 应用场景与协同创新 - 推动数据领域科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系 [2] - 建设一批数字人才培养典型应用场景 [2] - 强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用 [2] - 支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿 [2] - 探索技术专利联合开发，推动各方共享知识产权收益，加速技术市场化 [2] - 鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面提供便利和优惠 [2] 科技创新平台建设 - 按照“揭榜挂帅”模式，依托优势高校建设运营数据要素产教融合创新平台 [3] - 培育新兴交叉学科方向，打造数字人才培养高地 [3] - 组建跨学科、交叉型研究团队，加快数据领域关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术研发 [3] - 鼓励领军企业和创新型企业开放技术平台和应用场景，委托相关国家平台承担各类人才培养项目 [3] - 协同培养国家战略急需的复合型应用人才 [3] 组织实施机制 - 国家数据局会同教育部、国家发展改革委、科技部强化组织推进，建立常态化工作联系机制 [3] - 共同营造政产学研协同培养数字人才的良好环境 [3] - 组织部门加强统筹协调，充分发挥行业主管部门等各方作用，形成工作合力 [3]

政策核心与目标 - 国家多部委联合印发《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》，旨在加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链融合发展 [1] - 明确以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同 [1] 学科专业建设与人才培养 - 教育部门与数据管理部门将加强数据要素相关学科专业建设，支持有条件单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等学科专业 [1] - 引导鼓励有条件的数据企业、研究机构积极参与学科专业建设 [1] - 建立健全数据要素相关学科专业本硕博衔接的人才培养机制 [1] - 支持职业院校根据产业发展需要，及时动态调整数据相关专业，研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的专业 [1] - 加快培养一批复合型、创新型、实战型数字人才 [2] 研究方向与知识体系构建 - 瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究 [2] - 聚焦数据产权、定价、交易等关键问题，深入开展数据要素基础理论和政策法律研究 [2] - 紧跟人工智能、区块链、隐私保护计算等前沿技术趋势，深入开展数据基础共性理论和技术研究 [2] - 围绕智能制造、交通运输、金融服务、医疗健康等重点行业和领域，突出数据应用技术研究 [2] - 构建立足实践的中国数据要素自主知识体系和科学研究体系，为数字中国高质量发展提供理论支撑 [2] 应用场景与产业协同创新 - 推动数据领域科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系 [2] - 建设一批数字人才培养典型应用场景，强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用 [2] - 支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿 [2] - 探索技术专利联合开发，推动各方共享知识产权收益，加速技术市场化 [2] - 鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面提供便利和优惠 [2] 科技创新平台与人才培养模式 - 按照“揭榜挂帅”模式，依托优势高校建设运营数据要素产教融合创新平台 [3] - 培育新兴交叉学科方向，打造数字人才培养高地 [3] - 组建跨学科、交叉型研究团队，加快数据领域关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术研发 [3] - 鼓励领军企业和创新型企业开放技术平台和应用场景，委托相关国家平台承担各类人才培养项目，增强学生科研能力和职业竞争力 [3] - 协同培养国家战略急需的复合型应用人才 [3] 组织实施与协同机制 - 国家数据局会同教育部、国家发展改革委、科技部强化组织推进，建立常态化工作联系机制，共同营造政产学研协同培养数字人才的良好环境 [3] - 组织部门加强统筹协调，充分发挥行业主管部门等各方作用，形成工作合力 [3]

政策核心与目标 - 国家发改委、国家数据局、教育部、科技部、中组部联合发布《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》[1] - 政策旨在加强数据要素学科专业和数字人才队伍建设，建立以国家战略需求为牵引的学科专业设置调整机制和人才培养模式[1] - 核心目标是激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用，促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链的融合发展[1] 重点举措一：健全数据要素学科专业 - 以国家战略为牵引，优化学科专业设置[1] - 支持数据要素相关学科专业的分层分类建设[1] - 建强核心教学要素，夯实学科专业基础[1] 重点举措二：推进数据行业职业教育 - 以产业发展为导向，打造产教融合生态[1] - 推动数据行业职业教育的教育教学改革[1] - 丰富相关课程教材资源[1] 重点举措三：繁荣数据领域学术研究 - 以有组织科研为支撑，加强科研组织建设[1] - 加快数据领域主攻方向的研究[1] - 夯实科学数据基础[1] 重点举措四：促进产学研用协同 - 以应用场景为载体，建设典型应用场景[1] - 创新数据领域产学研用协同培养模式[1] - 打造数据领域的科技创新平台[1] 组织实施与保障机制 - 国家数据局会同教育部、国家发改委、科技部强化组织推进，建立常态化工作联系机制，营造政产学研协同培养数字人才的良好环境[2] - 组织部门加强统筹协调，充分发挥行业主管部门等各方作用以形成工作合力[2] - 国家数据局负责跟踪监测实施效果，研究开展数字人才指标监测，并适时总结经验做法与推广典型案例[2] - 要求各省、自治区、直辖市相关部门根据工作实际认真组织实施，共同推动各项政策措施落地见效[2]

政策核心观点 - 国家五部门联合发布意见，旨在加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，以支撑数据要素市场化配置改革、人工智能高质量发展及数字中国建设 [1][3] 学科专业建设 - 支持有条件学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科专业，并引导数据企业、研究机构参与 [1][4] - 建立健全数据要素相关学科专业本硕博衔接的人才培养机制 [1][4] - 支持职业院校动态调整数据专业，研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的专业 [1][4] - 支持综合性高校建设数字学院，特色高校加强数据技术、数据分析、数据安全、数字经济等优势专业建设 [4] - 支持高校开设数字贸易与商务、数据安全、国际数据治理等“微专业”，鼓励有条件的省份因地制宜建设数据相关院校 [4] 产教融合与职业教育 - 建立健全政府统筹、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 [6] - 鼓励以产业园区为基础打造数据行业市域产教联合体，支持龙头企业和高水平院校牵头组建跨区域产教融合共同体 [6] - 鼓励数据企业参与职业院校教育教学，共建实训基地，加快“双师型”教师队伍建设，推动企业导师到职业院校从教 [7] - 支持数据企业、行业协会与职业院校共同建设基于真实应用场景的数字课程和工作手册式教材 [7] 学术研究与科技创新 - 加快数据领域学术共同体和数字人才梯队建设，推动成立数据领域科技社团，开展高层次数字人才培养行动 [8] - 鼓励学术期刊开设数据研究专栏，支持建设高水平数据学术期刊，依托数字中国建设峰会等平台组织学术交流 [8] - 瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究，聚焦数据产权、定价、交易等关键问题 [8] - 培养跨学科数据工程团队，打造权威科学数据库，推动科学数据与产业数据开放共享，加快建设科技领域数据基础设施 [9] 产学研用协同 - 构建企业主导的产学研用协同创新体系，建设数字人才培养典型应用场景，支持高校、研究机构深入场景前沿培养实战型人才 [10] - 支持高校与企业、研究机构共建数字领域专业特色学院，打造核心课程、教材、师资和实践项目，加强拔尖创新人才培养 [10][11] - 按照“揭榜挂帅”模式依托优势高校建设数据要素产教融合创新平台，鼓励领军企业开放技术平台和应用场景协同培养复合型人才 [11]

政策动态 - 国家发展改革委 国家数据局 教育部 科技部 中共中央组织部五部门于12月2日联合发布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 [1] - 意见提出要优化学科专业设置 教育部门与数据管理部门将加强数据要素相关学科专业建设 [1] - 支持有条件的学位授予单位建设数据科学与工程 数字经济与管理等数据要素相关学科专业 [1] - 引导鼓励有条件的数据企业 研究机构积极参与学科专业建设 [1] - 建立健全数据要素相关学科专业本硕博衔接的人才培养机制 [1] 人才培养与专业设置 - 支持职业院校根据产业发展需要 及时动态调整数据相关专业 [1] - 研究增设数据采集清洗 数据标注 数据合规 数据运营等贴近市场需求的相关专业 [1]