基于“科教产教”双融合的高校数智化人才培养体系构建策略

进入数字经济时代，着力解决社会对数智化人才的迫切需求是我国高校人才培养的重要任务。数智化人才不仅要有跨学科的知识广度，还要具备运用“数字智慧化\"和“智慧数字化”思维解决复杂问题的能力和创造力。科教融合和产教融合作为推动教育与社会发展协同共进的重要理念，在数智化人才培养方面具有重要作用。其中，科教融合强调将科研和教学相结合，旨在培养学生的创新思维和创新能力；产教融合则注重将产业需求与教学目标相统一[2，对学生理论联系实际的能力提出了更高要求。然而，当前高校在数智化人才培养过程中尚未充分发挥“科教产教”双融合的协同优势。因此，构建基于科研、教学和产业深度融合的“科教产教”双融合模式，培养数智化人才尤为重要。一、“科教产教”双融合视域下高校数智化人才培养体系构建的意义（一）有助于优化教学资源配置与资源共享机制目前，我国大部分高校在人才培养过程中普遍存在两个问题，即实践资源与科研资源分散、资源共享机制不健全。3这两个问题产生的主要原因是许多高校在人才培养方面主要将资源集中在课程设计和师资力量方面，对搭建学生实践平台及提供实习岗位等方面关注较少，导致学生无法提升自身的实践能力，也难以熟练运用专业知识与技能。在“科教产教\"双融合视域下的高校数智化人才培养体系中，高校应适时引入相关科研成果和案例并将其融人教学，完善案例库，推动教师从传统教育素养向数字化素养拓展，满足学生多元化学习需求。同时，高校应定期安排部分师生去企业学习，使他们和学生有机会接触到行业的前沿性研究及未来发展趋势。此外，高校应通过与企业合作共建大型实践基地，满足数智化人才培养过程中的实习及实践能力培养需求，实现实习实践方面的资源共享，促使学生充分利用资源提升实践与创新能力。（二）有助于推动科研创新成果的转化和落地作为一种新兴的教育模式和发展趋势，“科教产教\"双融合致力于将科研、教学与产业进行有机结合，以促进科技创新与社会经济发展的有效衔接与精准结合。推动创新成果的转化和落地，以实现科研成果的最终价值是“科教产教”双融合的核心目标，也是高校和产业界合作的主要目的。4在双融合框架下，数智化人才能够紧密围绕产业需求和社会发展趋势，明确科研成果转化方向和重点领域，使研究成果更贴合实际应用的复杂性和多样性，从而提高转化效率。另外，这一模式能促使学生借助高校与产业界合作建立的孵化平台，如大学生孵化园、大学生科技园等，获得项目资源和资金支持，学生所研究的科研成果雏形也可通过这些平台进行实践并完善。最为关键的是，平台建设能够汇聚产业界和高校的资源，拉近市场需求与高校人才培养之间的距离，促进科研成果的转化与项目对接，将科研成果转化为具体的商业项目，进而实现创新成果的转化与落地。（三）有助于适应社会对数智化人才的迫切需求随着互联网、人工智能等前沿技术的发展，数字化转型已成为世界经济发展的必然趋势。这一转型对人才的需求提出了更高标准，给人才培养模式也带来了新的挑战。数智化人才是中国数字经济发展的关键驱动力，也是各行业数字化转型的重要支撑。一方面，高校通过加强与行业的合作，可以更精准地把握市场动态和产业需求，进而优化数智化人才培养体系，培养学生的创新能力，并根据市场需求调整就业结构，以满足市场对数智化人才的迫切需求；另一方面，高校通过引入数据科学等前沿学科，可以培养具备信息素养、数据分析能力和创新思维的数智化人才。这些人才不仅能适应新兴产业的需求，还能推动学术研究的创新和进步。简言之，高校在双融合视域下构建数智化人才培养体系是应对时代挑战的必然选择，也是推动高等教育服务社会经济发展、促进创新驱动发展的重要途径。高校通过不断优化教育资源配置、强化产学研用融合，可以进一步提升自身的核心竞争力，推动国家科技创新能力的整体提升。二、高校数智化人才培养体系构建面临的挑战（一）数智化课程教学目标不明确在数字经济的浪潮下，高校正将数智化技术与其他学科的融合和创新作为人才培养的核心。在非数字化专业中融入数智化课程，旨在适应社会经济发展和技术进步、更新和迭代所需的知识和技能，以满足市场需求。非数字化专业的数智化课程并非只是将大数据、区块链、人工智能等数字技术简单附着在传统专业知识体系表面或作为独立工具使用，而是通过与专业知识建立深层次的内在联系，实现思维方式的转变。然而，现实中非数字化专业的学生及部分教师通常将数智化课程看作选修内容，致使教学仅停留在课本理论知识表层，未能深人探讨技术与专业之间的内在联系。产生该现象的主要原因在于数智化课程的教学目标不够明确，这不仅会导致教师在传授知识技能和选择教学方法时感到迷茫，同时也会削弱学生的学习动力，增加学生的无效认知负荷，从而对教育效果和学习成效产生极其负面的影响。（二）传统教育体系壁垒难以打破在信息技术不断发展的背景下，高校必须更新教学内容和教学方法，以确保培养出能理解和应用最新技术的人才。这要求教师具备跨学科整合能力，能引导学生掌握多领域知识和技能，适应技术环境的快速变化。然而在现实中，高校中相对固定的授课时间和课程安排限制了教育的灵活性，使学生在时间管理上处于被动地位。同时，受传统教育理念的影响和学校相关设施水平的限制，高校教学仍以教师为中心，忽视了学生主体性，导致教学模式过于侧重理论教学，忽略了对学生的实践能力和创新思维的培养。部分教师在教学中仅侧重对知识的传授，未能有效引导学生思考，这种模式不利于学生的创新思维的发展。此外，在传统教育体系下，实践能力培养课程占比较低，学生缺乏实践锻炼平台，导致其理论与实践脱节，创新能力难以提升。（三）高校师资队伍建设相对滞后目前，部分地区高校师资力量薄弱，科研水平和教学资源不足，导致在“科教产教”双融合驱动数智化人才培养方面，高校仍面临师资队伍建设滞后的问题。首先，教学内容更新缓慢。部分高校教师在讲授时只是复制照搬课本上的实验教学内容，缺少生动的教学案例支撑。这种过时的知识体系已无法适应当下人才培养需求，也难以增强学生的创新意识。其次，学科交叉融合不足。多数教师传授的理论知识与其他学科交叉度低，尤其与数智化相关的学科融合不足，所学课程内容无法满足学生现阶段或未来职业需求。再次，实践指导能力薄弱。部分高校就业指导课程教师缺乏求职就业的实际经验与对行业发展的敏锐性和前瞻性，使实践课程内容无法与市场需求的专业技能对接，导致学生的职业适应性不强。（四）人才供给与岗位需求的失衡行业进步依赖专业人才的培养，而高校教育是人才供应的主要渠道。随着数字化、智能化技术在各个领域的广泛应用和发展，社会生产方式和生产力发生了显著变化。在数智化时代，为了推动我国传统工业向新型工业转型，适应新业态的发展，行业对技术素养和专业能力提出了更高要求，特别是对具备数字化思维和行业洞察力的数智化人才的需求日益增长。然而，许多高校仍沿用重理论轻实践的教育模式，导致培养的人才与市场对数智化人才的需求不匹配。与现有高校主要培养具备传统工业技能的人才相比，多数行业需要的是能够掌握跨学科能力、人工智能技术，并具备数据和计算素养的数智化人才。由此可见，现代社会对人才的需求已经发生了深刻变化，传统人才越来越难以满足岗位需求，只有数智化人才培养体系下培养的人才才能适应时代发展。因此，尽管当前每年的人才供应量看似庞大，但实际上有效供给不足，企业难以招到合适的人才，学生也难以找到匹配的工作，即人才供给侧与需求侧之间存在结构性失衡的现象。三、高校数智化人才培养体系构建的具体策略（一）优化课程教学目标，建立校内外合作的实践教学体系随着数字化技术的加速发展，大部分专业和学科在授课内容中已经引入了人工智能、大数据分析教学模块。然而，专业知识与数据智能分离的教学模式、文科和理工科思维的融合一直存在语义鸿沟的难题。这导致大部分非数字化专业的学生在学习“人工智能”和“大数据分析”课程时，普遍觉得学习难度大，且无法将所学知识与专业领域相融合。为解决这一困境，首先，高校应以行业需求为导向，与企业合作开发课程并编写应用型教材，打造优质的精品课程，突出数智化人才培养课程体系的优势与特色，以适应市场发展。其中，教学内容不仅要涵盖学生所学专业领域的基础理论和专业知识，还应增加大数据、人工智能、计算机等多个领域的专业知识及跨学科交流。其次，高校应增设专业实践课程，加强实践类课程的校企共建，使学生在实践过程中培养专业意识，熟练掌握专业知识。再次，随着线上课程日益丰富，高校应开放更多网络课程资源，使学生在掌握学校所授知识的同时，能更深人地进行学习，拓宽知识领域。（二）结合传统知识结构模型，设计跨学科知识新体系目前，比较常见的知识结构模型为金字塔型和蜘蛛网型。高校在人才培养过程中，大多以金字塔型知识结构为参考。该结构的优点主要是学生的基础知识扎实，强调知识的系统性和完整性，但其有两个缺点：一是学科壁垒难以打破，缺乏灵活性和适应性。这种结构可能会使学科壁垒进一步加剧，学生难以跨越不同领域进行思考和创新，从而难以适应快速变化的市场环境和工作需求。二是缺乏创新思维和问题解决能力，使学生在面对各种复杂问题时缺乏灵活思考和创新的想法。蜘蛛网型知识结构与其相反，可以理解为人们围绕个人兴趣和专业需要开展自主学习活动，逐步向外扩展自己的知识范围与深度，但其也有一个突出的缺点：缺乏全面性和系统性。由此可见，将金字塔型和蜘蛛网型知识结构有机融合才是培养数智化人才所需的知识结构，即在系统学习专业知识的同时，教师要逐步培养学生的灵活应变能力与创新思维。随着学习层次的提升，传统教学在人才培养中的占比应逐步降低，而自主学习的比重应逐步提高。为适应时代发展的需求，在基础学习阶段，高校应增设一个学习层次，即开展大数据、云计算等新兴数字化技术的学习。（三）加强教师队伍建设，完善师资队伍产学研互动机制首先，高校应积极鼓励并支持教师深人企业积累教学案例。作为理论知识应用的前沿阵地，企业可以让教师深刻感受到行业的动态发展。企业日常的项目运作、团队协作等实例均是生动的教学素材。教师将这些实例融入课堂，可以让学生更加直观地理解理论知识发挥作用的机制。其次，高校要加大投入，强化信息化、数字化建设。高校可以通过建设先进的数字化平台，整合海量的学习资源，促进教学内容与数字化技术的深度融合，培养学生的创新思维能力。再次，高校可从合作培养人才的企业单位中聘请专业技术与管理专家到高校兼职任教，增强专业实践的师资配置。这些专家在企业中积累了丰富的实践经验，能带来行业内最实用的技术知识和管理理念。同时，高校要促进企业主动为青年教师提供挂职锻炼岗位，使青年教师不仅能提升自身能力，还能将企业需求及时反馈到教学中，优化教学内容与方法，进而增强产教融合的人才培养实践能力。（四）完善校企协同育人机制，实现人才供需的有效对接在“科教产教”双融合的框架下，数智化人才的培养需要高校与产业界发挥协同作用。高校负责传授专业理论知识和数智化基础理论与方法，企业则提供数字化、智能化的实践应用平台，二者共同推动数智化人才培养与产业人才需求的有效对接。在人才培养进程中，学界和业界依据协同逻辑共同培养人才是较为常见的现象，尤其是在实践性较强的专业领域。不同专业的学科特性决定了它们与特定产业的紧密联系，由此形成了“校一企”对接模式。该模式注重高校传授专业理论知识与企业提供实