數智時代“產學研”合作關系重構下的人才培養策略研究

［摘 要］針對當前“產學研”合作各環節之間缺乏有效的聯系與協同，以及人才培養內容和實踐教學體系未能適應數智時代發展要求等問題，文章以“數智化”與“產學研”結合的邏輯關系為出發點進行探討，通過梳理二者的內在關聯，總結出多主體合作下的資源組織、狀態感知、成果評價以及協同機制是人才培養提質的核心。以此為基礎，將數智技術貫穿“產學研”合作各環節，可以促進多領域互補協同、多主體權益協同、多要素資源協同，賦予“產學研”合作關系更多動態性、開放性和整體性特征，有利于構建以增值與創新為源頭、以網絡組織為紐帶的新型合作關系。在數智化轉型驅動“產學研”合作關系重構的背景下，人才培養需突破傳統范式，及時建立積極響應的人才培養機制，搭建虛實融合的協同育人平臺，構建以動態能力為導向的課程體系，這是基于三螺旋理論與數智化特征的人才培養策略。

［關鍵詞］增值與創新；網絡組織；人才培養；數智化；“產學研”

［中圖分類號］G64 ［文獻標識碼］A ［文章編號］2095-3437（2025）15-0017-06

聯合國教科文組織在2022年5月召開了第三屆世界高等教育大會，大會的主題是“重塑高等教育，實現可持續未來”。大會發布了《超越極限：重塑高等教育的新路徑》，指出“面對日益復雜和充滿挑戰的全球局勢，我們需要邁出大步，重塑高等教育，為世界高等教育未來的可持續發展繪制藍圖”。此外，2023年、2024年連續兩年召開的世界數字教育大會，分別圍繞“數字變革與教育未來”（北京）和“數字教育：應用、共享、創新”（上海）的主題展開深入討論。這一系列舉措標志著高等教育已邁入數智時代人才培養發展共同體的新階段。

與此同時，2024年夏季達沃斯論壇發布了《十大新興技術報告》，將人工智能（AI）、隱私增強技術、智能超表面技術等列為十大新興技術。以互聯網、大數據、云計算為代表的信息技術滲入社會經濟活動，促使各行業不再是簡單的投入產出關系，“跨界融合、結構重塑、開發連接”等成為“產學研”合作的外在形式及內核所在。這一系列變化不僅改變了產教融合關系的基本面貌，而且給傳統的人才培養模式帶來了沖擊。本文結合近年來數智化發展情況，分析“產學研”合作中的動力要素，明確發展過程中的障礙，提出未來“產學研”合作體系下的人才培養新思路。

一、“產學研”與人才培養

三螺旋理論中的“產學研”作為跨組織合作的一種形式，對技術創新與人才培養有著重大的戰略意義[1]。狹義的“產學研”是指在生產、教育、科研不同社會分工中企業、高校、科研機構等主體在生產、教育、科研不同社會分工在功能與資源優勢上的協同與集成化。廣義的“產學研”涉及政府、行業協會、服務機構等，是教育與生產勞動、科學研究在人才培養、科技開發和生產活動中的有機結合[2]。這種合作模式不僅能促進科技成果的轉化，還能為人才培養提供具有實踐導向的創新平臺。

（一）“產學研”合作下的人才培養模式

高校與科研機構作為企業進步的核心支撐與戰略盟友，具備深厚的專業人才儲備與高端智庫資源，對企業的可持續性發展及核心競爭力提升具有重要作用[3]。高校與科研機構不斷培育精英人才、推動技術創新，引領技術研發的前沿探索，并高效地將創新成果轉化為現實生產力，賦能產業升級。而企業聚焦于技術與市場動態的快速洞察以及風險前瞻性管理，政府則肩負推動經濟社會全面發展的宏觀職責。

隨著高校、科研機構、企業三方協同創新的強化，各主體提供的資源要素逐漸豐富，使得教育模式呈現出多元化特征。例如：美國提出“合作教育”；日本利用政府的主導作用開展“產學研”合作；英國通過高等教育創新資金促進校企合作；德國建立以高等教育為主導的“雙元制”聯合體，推動科研和生產緊密結合；澳大利亞、瑞士等則設立創新創業課程，與學生共同探討、總結案例中的經驗與教訓[4-5]。

依托于“產學研”深度融合，上述各國催生了顯著的集群效應，在合作動力激發、合作主體甄選、導師團隊共建、多維度交流互動以及綜合考核協調等維度，構建起了一套高效協同的“產學研”人才培養體系。我國則在已有經驗的基礎上，探索“教育鏈、科研鏈、人才鏈、產業鏈”的有機銜接，通過構建發展共同體來建立“產學研”育人機制[6]。如今，在基于“產學研”的人才培養模式下，高校已構建起一套較為系統且相對成熟的教育體系。

（二）“產學研”合作中人才培養的局限性

開展“產學研”合作的目的是通過組織關系聯結，促進科技成果轉化和技術創新，并且在普及知識和經驗的同時提高人才培養水平。這種培養方式引發了高校教育模式和科研機構內部體制的變革，促進了教育、科研與生產的結合，豐富了人才培養手段[7]。從當前發展情況來看，“產學研”合作除受各主體主觀態度與認知的影響外，還受“產學研”項目的可及性影響。因此，各主體的主動合作意愿須與可及的合作項目相契合。

盡管許多高校、科研機構與企業探索了多種合作教育模式，然而各主體所處位置不一樣，參與動力也不盡相同，導致大多數“產學研”合作關系較為松散，信息暢通性不足，缺乏有效的人才培養路徑[8]。此情形及諸項目的可及性差對人才培養體系的創新產生負面影響，已成為高校、科研機構、企業以及政府亟須應對的關鍵性現實問題。其中，“組織關系”與“價值體現”將直接決定“產學研”合作的深度與廣度，影響著人才培養體系的創新與發展[9]。

二、數智技術推動“產學研”合作關系重構

數智時代的信息技術正以前所未有的方式重塑要素市場的供給格局。隨著“互聯共通”“云網融合”“跨學科產業融合”等新興業態的不斷涌現，“產學研”合作被賦予了新的內涵，需要面對數智社會合作機制與組織形式的變化。因此，不能簡單地將大數據、人工智能等新技術表面化地附著于高校“產學研”合作體系之上，或者將其作為技術工具和手段獨立使用，而要突破傳統“產學研”合作關系的線性思維，基于復雜適應系統理論，將“產學研”合作關系視為多領域交叉、多主體組織、多要素共享的共生演化過程，強調數智基座對“產學研”合作關系的重構作用（見圖1）。

（一）引導多領域交叉的互補協同關系

“產學研”合作屬于多領域交叉融合，包括聯合開發、研發外包、技術轉讓、專利許可、技術聯盟、人才交換、信息交流等[10]。為適應產業變革，“產學研”合作的組織形式須多樣化，如各地均開始對單一學科研究機構進行重組，以加強交叉融合，提升競爭力和影響力。將數智技術融入“產學研”合作，相互之間的壁壘有望突破，形成相互嵌入的網絡組織。這一過程將加快人力、資金、技術及管理等多個層面的交流與互補，極大地提升跨部門合作的效率，推動各類要素實現更為優化合理的配置，不僅能夠促進各領域的思維碰撞和視野開闊，還能夠充分整合并發揮學術界、產業界、政府等各方的內在優勢，激發出協同合作效應，為新一代“產學研”合作創新與突破提供支撐。

（二）完善多主體組織的權益協同關系

“技術協作、契約型合作、一體化”三種模式一直主導著“產學研”合作關系，在實踐中往往形成相互轉換的情況[11]，但是其效率與精準性卻難以滿足現代產業飛速發展的需求。要保證“產學研”合作的良性運行就必須從各主體的發展訴求出發，構建一個良好的合作組織關系。“產學研”合作共享與監督協議框架，是加強“產學研”合作主體的聯系與接觸的基礎條件。智能技術資源的嵌入，以及其與人力資源、產業資源的優化組合，不僅有助于“產學研”合作的高質量開展，還有助于解決“產學研”合作的交叉點或臨界點缺少銜接等關鍵問題，賦予“產學研”合作更多動態性、系統性、開放性。根據這一特點，若以數智平臺為載體，利用各環節數據鏈提高人們對知識產權的重視程度和保護意識，將為“產學研”合作提供更多元的利益保障。這種各方權益的協同，有助于厘清實際合作需求，讓各主體的合作關系發生質的變化，是“產學研”合作高階發展的根本保障。

（三）促進多要素共享的資源協同關系

人工智能、大數據、云計算等信息技術的深度融入，使基礎研究與實踐應用、技術開發與產業化之間的界限變得越來越模糊，有技術需求的企業或組織更加積極主動地尋求研究合作，而不再是被動地接受技術與成果的轉移[12]。這也促使“產學研”合作在基礎研究、應用研究、試驗開發的過程中不斷前移，意味著在“產學研”融合數智技術的創新生態中，行為主體各司其職，依托產業鏈和社會聯系，或圍繞共通的技術框架，組建起協同創新的團隊。各行為主體之間通過物資與信息要素的雙向流通，構建起“優勢互補、共擔風險、共享成果”的互動機制。

融入數智技術的“產學研”合作是一種不斷尋求多領域、多主體、多要素協同創新的過程，其合作組織趨于網絡化、體系化，逐漸從項目層次的合作轉變為以組建創新網絡為主要形式的戰略合作。由此，“產學研”合作關系體現出兩方面特征：一是整體性。“產學研”合作體系猶如一個生態系統，其內部各要素緊密相連，構成了一個有機整體，而非孤立元素的簡單堆砌，這種整體性在合作模式、目標追求及功能實現上均有顯著體現。二是動態性。“產學研”協同創新生態系統內部的各個要素及其相互結合的方式始終處于不斷的變動與調整之中。這種合作關系不僅可以實現各個主體間的資源共享、知識傳遞和技術擴散，還可以促進知識、技術的創新[13]，從而達到“產業、教學、科研”相互嵌入，進而促進三螺旋模式的不斷發展。

三、數智技術與“產學研”融合賦能人才培養的創新特征

在“產學研”合作中，人才培養往往會面臨“難協同、難感知、難激勵”等諸多問題[14]，共智融合成為打破此類問題的關鍵所在。可以通過數智技術驅動多主體協同構建生態閉環，促使人才培養突破傳統邊界，實現知識、能力與產業需求的多維適配。其中，“產學研”合作融入人工智能與數據科學，可以使得“資源組織”“狀態感知”與“成果評價”的人才培養過程更加清晰，不斷發揮數智技術與“產學研”融合在提升人才培養質量上的優勢（見圖2）。

（一）培養資源的有序銜接與組織

數智時代的資源泛在化、教學差異化、終身教育常態化，形成了無處不在、連接、開放且個性化的學習場景[15]。引入新視角來跨越領域界限，促進知識、思想與觀念的交流碰撞，實現“產學研”合作中各類資源的有效整合，是數智時代人才培養的發展方向之一[16]。這一整合過程將不斷匯聚起各具特色的教育資源，既有精通技術應用、深諳產業實踐的專家，也有邏輯嚴謹、理論功底深厚的教師，還有具備強大知識儲備的信息網絡[17]。這種多元化的資源可為高校對前沿技術的預見性探索提供廣闊的發展空間和堅實的資源支撐。

隨著數字孿生、AIGC等技術的深化應用，“產學研”將實現更高層次的“自組織”協同。在開闊知識視野、重視倫理教育的基礎上，汲取傳統人才培養的精髓，將“理論實踐+人工智能+大數據”融入“產學研”合作之中，可以快速實現人才培養標準與市場用人要求接軌，人才培養的資源組織亦可以從傳統的金字塔型轉向蜘蛛網型。這種“數據貫通、智能決策、生態重構”的發展格局，將不斷推動“產學研”從松散合作轉向深度耦合，從而進一步深化教育改革的層次與內涵。

（二）培養狀態的全面感知

基于“產學研”合作的人才培養更加重視“思維模式、情感價值、能力素養”，學生在學習過程中需要與特定的情景緊密聯系，強化隱性知識的習得與傳授[18]。其中，內部認知整合的成果將與顯性知識緊密結合，共同構成人才培養體系中一個完整、和諧且統一的組成部分。思維模式體現出學習者在特定環境中的行為，情感價值在其中發揮著決定性作用，兩者組成了一個不可分割的整體。

可通過實時數據采集、智能分析和動態反饋機制，對“產學研”合作的全流程進行精準感知與狀態監測。可結合“全員、全程、全方位”的系統性人才培養思維，向“全要素—全周期—全維度”升級，形成“感知—診斷—優化”的自主閉環，最終實現從“事后響應”到“事前預判”的變革。這種廣義的狀態感知，涵蓋了合作架構的組織、教學設計的創新、認知心理的研究、人機工程的融合以及實踐應用的探索等多個緊密相關的內容，如果僅依靠傳統的人才培養模式來達成這一目標，幾乎是不可能完成的任務。

（三）培養成果的多元評價

當前的“產學研”合作模式往往側重于圍繞學術項目來培養人才[19]，著重將理論知識的傳授與實際的操作相結合。這種合作理念普遍采用了通識教育的流程和方法來實施，以便于對人才培養成果進行評價，但也存在著評價體系的單一性與滯后性問題[20]。通過數據收集、智能分析和動態反饋機制，能夠解決這一問題，并構建覆蓋經濟價值、社會價值、教育價值、創新價值等多維度的動態評價體系。

與此同時，如果通過數智技術連接生產的過程與成果，便可以推動“產學研”評價從“靜態打分”轉向“動態評測”，形成“數據采集—價值解析—評價生成”的智能閉環，不僅能客觀地評價已有成果，更能引導資源向高價值領域聚集。這種“數據貫通、評價決策、生態重構”的閉環，確保了成果的轉化應用，充分體現了其“原創”與“創新”的價值，激發了學生的想象力和成果展示能力，并且便于構建專利成果庫、企業需求圖譜、人才能力畫像庫等，從而全面服務學生的成長與發展。

四、共智融合的“產學研”人才培養策略

“產學研”合作融合數智技術作為維系和促進人才培養創新的重要路徑，在眾多培養要素協同中發揮著關鍵作用，克服了“學”被“產研”隔斷的弊端，通過“互補協同、權益協同、資源協同”為人才培養營造了優越的環境。在數智化轉型驅動“產學研”合作關系重構的背景下，人才培養策略需要突破傳統范式，建立與技術創新、產業需求和學術研究深度融合的適應性機制。

（一）建立積極響應的人才培養機制

1.形成產業技術需求預警機制，動態調整培養方向

在人才培養創新體系中，生產企業作為需求的核心，高校與科研機構作為供給的主力，它們之間通過服務機構的橋梁作用及政府的宏觀調控實現資源的流動。借助數字網絡形成產業技術需求的預警機制，拓展信息交流的范圍與深度，可以實現人才培養與社會需求的精準對接，優化培養團隊的合作流程，同時使培養主體間的要素資源流動更加頻繁與順暢，使技術的轉移速度顯著提升，從而極大地促進創新資源在人才培養各個環節中的優化配置與良性循環。

2.實施“項目制—學分制”轉換機制，支持學生參與企業技術攻關

數智技術為“產學研”合作注入了新活力，豐富了技術手段、方法、設備及資料等基礎資源，為人才培養實踐活動提供了良好條件，促進人力資源在企業、高校及科研機構間的自由流動。與此同時，允許學生根據自己的興趣和特長選擇項目任務，并提供個性化的指導和支持；將學生參與企業真實技術攻關項目的成果嚴謹地轉化為學分，打通學術培養與產業實踐的壁壘，形成“學用一體”的創新培養機制。

3.建立基于區塊鏈技術的技能認證機制，實現能力標簽化存儲

區塊鏈技術為“產學研”合作提供了一個安全、可靠、透明的運行系統，用于記錄和驗證個人的技能水平，實現能力的標簽化存儲，也便于快速評估和選拔人才。同時，該運行系統還可以助力科技發展規劃的制定與企業技術難題的匯集，最終形成一個集信息發布、技能認證等諸多功能于一體的、綜合性的“產學研”合作信息共享服務系統。

（二）搭建虛實融合的協同育人平臺

1.打造“數字實驗室+產業云平臺”混合實踐場景

“數字實驗室+產業云平臺”混合實踐可以為人才培養提供龐大的網絡資源，促進“產學研”合作各方在數據、設備、人才等方面的交流，并推動跨學科、跨領域的合作研究；在加速要素流通的基礎上，實現人才培養與經濟社會發展的動態適配，完成人才培養與產業發展的深度融合；有助于實現技術的轉化服務，促進科研成果轉化為實際生產力，并將轉化后的產品或服務推向市場。

2.推行企業導師與學術導師相結合的“雙導師”制

“雙導師”制融合了學術導師的理論研究和企業導師的實踐經驗，有助于提升學生的職業競爭力，滿足行業發展的高標準要求。這一制度與認知發展理論、社會文化理論等教育理念相契合，強調學生認知發展規律和社會互動在人才培養中的重要性。兩者的融合不僅有助于學生理解數智科學中的理論模型，掌握實際數據的處理技能，還能讓學生在實踐應用中提高解決行業問題的能力，從而更好地服務新質生產力驅動的社會經濟發展。

3.構建跨組織知識共享數據庫，實現“產學研”資源數字化流通

“產學研”資源的數字化流通，需要一個能集中存儲與管理來自不同領域的知識資源和經驗資源的平臺。這個平臺涵蓋理論知識、案例分析、最佳實踐、學術論文、技術專利、項目案例、人才信息等多種內容，為不同主體之間的知識傳播和共享提供條件，從而打破信息孤島、提高知識的利用率。跨組織知識共享數據庫可有效提供這一服務，通過知識類型、共享范圍、訪問權限等的設置，滿足不同組織的多樣化需求，并提供高質量的數據和監督，有助于提升人才培養的準確性和可靠性。

（三）構建以動態能力為導向的課程體系

1.以“數智技術+產業知識+創新能力”培養為核心

終身學習能力、批判性思維和決策能力、數據分析和信息處理能力、專業實踐與科技創新能力是數智時代人才能力結構的核心[21]，因此構建多元化、全方位的課程支持體系就顯得尤為重要。這就要求加快人才培養教育理念和指導思想的更新，以“數智技術+產業知識+創新能力”培養為核心，建設適應時代發展的專業課程體系，形成“產學研”人才培養的堅實基礎。

2.開發“產學研”聯合課程包，集成企業脫敏項目數據與科研攻關案例

除在學校開展傳統的課程教學外，還應該結合“產學研”合作需要開設相關的微課程，這就需要高校、企業和科研機構等進行多方面的共同努力和協作。通過數智技術整合脫敏后的企業項目數據與科研攻關案例，優化課程體系與教學方法，并建立評估與反饋機制，不斷開發出具有實用性和前瞻性的“產學研”聯合課程包，為培養高素質的創新型人才提供持續動力。

3.建立基于崗位能力圖譜的微專業體系，實現人才培養與產業需求動態匹配

首先，利用云平臺與大數據，深入調研和分析特定行業或崗位的核心能力需求，包括專業技能、軟技能以及行業特定的知識要求。其次，通過系統化的能力識別，構建崗位能力矩陣，明確各崗位的核心職責和能力要求。最后，緊密圍繞行業的發展需求建立具有前沿性和實用性的微專業體系，逐漸拓展人才培養的廣度與深度，進而實現與產業需求的動態匹配。

五、結語

“產學研”合作下的人才培養體系是一個開放的系統，面臨著各種不同的環境要素，這些要素對人才培養起著促進或阻礙作用[22]。優化創新環境，處理好要素與要素、要素與系統的相互關系，對于提升“產學研”合作功能、提高人才培養效果至關重要[23]。數智技術作為推動創新發展的重要引擎，是國家創新體系建設中不可或缺的組成部分。“產學研”合作需主動迎合數智時代的社會變革，大力推動數智技術深度嵌入，從而發展多領域交叉的互補協同關系、完善多主體組織的權益協同、構建多要素共享的資源協同，實現人才培養工作不斷優化創新。

本研究從共智融合的人才培養創新特征出發，以“產學研”合作的組織架構、狀態感知、評估體系等為抓手，在探索數智基座對人才培養生態重塑作用的同時，突破傳統的線性思維，并基于復雜適應系統理論，將人才培養視為技術迭代、組織變革與制度創新的共生演化過程。在此基礎上，響應數智時代的新型人才培養要求，結合虛實融合的協同育人平臺，以動態能力為導向進行課程重構，建立“需求感知—資源整合—能力培養—價值創造”的閉環系統，實現人才培養與產業創新的同頻共振。如何在數智化進程中承擔起新的使命、培養順應時代發展之需的人才、探索面向未來的人才培養路徑，是高校站在新的歷史起點上應該切實思考與積極回答的時代命題。

［ 參 考 文 獻 ］

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［責任編輯：鐘 嵐］