新質生產力視域下應用型大數據人才能力動態適配機制研究

摘要：隨著數字經濟迅猛發展，數據已成為關鍵生產要素，新質生產力的發展迫切需要大量具備大數據思維與應用能力的復合型人才。本文在剖析數字經濟時代大數據人才需求新特征的基礎上，構建了需求牽引、評價引領、學習驅動的人才能力動態適配機制，并從產教融合、科教協同、校企聯合等維度探索協同培養路徑，同時從完善人才評價體系、強化政策支持、優化創新創業環境等方面構建人才培養保障機制，旨在為新時期應用型大數據人才培養提供參考。

關鍵詞：新質生產力；數字經濟；應用型大數據人才；能力適配；協同培養

引言

當前，新一輪科技革命與產業變革方興未艾，數字經濟推動新質生產力加速發展。大數據、云計算、人工智能等數字技術廣泛滲透，數據已成為驅動經濟高質量發展的關鍵生產要素，對各行業的數字化、智能化、網絡化轉型具有重要推動作用[1]。據相關統計，2020年我國數字經濟核心產業增加值占GDP比重達7.8%。我國應充分發揮海量數據和豐富應用場景的優勢，推動數字技術與實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群，而培養大批掌握新一代信息技術的高層次人才是重要支撐。然而，當前高校大數據人才培養質量與數字經濟發展需求尚不完全匹配，主要存在培養目標定位模糊、知識能力結構失衡、實踐教學環節薄弱、校企協同機制不完善等問題。因此，如何動態把握數字經濟發展需求，加快構建與新質生產力相適應的應用型大數據人才培養新范式，成為亟待解決的現實問題。

一、新質生產力視域下應用型大數據人才能力需求分析

（一）數據生產要素主導下的經濟運行新特征

在當今數字時代，經濟領域正經歷深刻變革。數據要素作為經濟運行的核心驅動力，正以全新方式重塑傳統產業格局。隨著算力水平大幅提升，大規模數據分析與處理能力顯著增強，傳統行業紛紛借助數字化轉型尋求突破，智能制造、工業互聯網、數字農業等創新業態不斷涌現。值得注意的是，數據要素突破了傳統生產要素的邊界，成為產業融合的催化劑，推動金融科技、智慧醫療、智能交通等跨界應用蓬勃發展。在此背景下，數據驅動的精準決策模式逐步取代傳統經驗判斷，企業通過構建數據中臺和業務中臺，實現資源配置優化與生產效率提升。這種數據要素主導的經濟發展新模式，正加速重構產業鏈與價值鏈，推動經濟發展從要素驅動向創新驅動轉變。

（二）新質生產力驅動的應用型大數據人才能力需求

數字經濟時代對大數據人才提出了全方位的能力要求，其技能范疇遠超傳統IT人才。此類人才需具備扎實的多學科理論基礎，深入理解計算機科學原理、統計分析方法與管理決策理論，掌握從數據采集、清洗、存儲到分析、可視化的全流程技能。尤為關鍵的是，他們要深入產業一線，精準把握不同行業的痛點難點，將理論知識與實踐場景緊密結合[2]。在技術層面，雖熟練運用Hadoop、Spark等大數據工具重要，但培養數據思維更為關鍵，即善于從海量數據中提煉有價值的商業洞察。此外，這類人才還應具備跨部門溝通協調能力，能夠整合不同專業背景的團隊力量，推動數據價值落地。

（三）應用型大數據人才能力培養的緊迫性分析

當前，高校大數據人才培養體系面臨深層次的結構性挑戰。從國內高校大數據專業建設現狀來看，部分院校對專業定位存在偏差，過度強調技術層面知識傳授，忽視了大數據學科交叉融合的本質屬性，導致人才培養方案難以滿足產業實際需求。師資隊伍建設方面，由于產業發展迅速，教師隊伍知識更新速度滯后于技術迭代節奏，且缺乏一線實戰經驗，使得課堂教學內容與行業實踐脫節。產教融合機制不完善的問題也日益凸顯，現有校企合作模式多流于形式，難以為學生提供高質量的項目實踐機會。同時，創新創業教育體系建設相對薄弱，既缺乏系統化的創新思維培養方案，也未建立個性化的創業指導機制。若不及時解決這些問題，將制約大數據產業高質量發展所需的復合型人才供給，影響數字經濟轉型升級進程。

二、數字經濟驅動下應用型大數據人才能力動態適配機制

（一）適配規律：需求牽引、評價引領、學習驅動的動態適配

數字經濟的蓬勃發展持續催生大數據人才需求的新變化，這要求高校建立常態化的市場需求調研與分析反饋機制，深入了解行業企業對大數據人才知識結構和實踐能力的最新要求。高校可通過走訪調研、問卷訪談、數據分析等方式，精準識別市場需求信號，并將其作為優化人才培養方案的重要依據。高校應樹立需求導向意識，從培養目標、課程體系、教學內容、實踐環節等方面入手，以需求為牽引推進應用型人才培養模式改革，實現人才培養與崗位要求的無縫對接。

此外，高校需不斷完善校企協同的人才培養質量保障體系。一方面，吸納行業企業專家參與人才培養質量標準制定，依據人才崗位勝任特征，科學設置素質、知識、能力等指標體系。另一方面，建立校內評估與外部評價相結合的多元評價機制，引入第三方機構對人才培養狀況進行客觀評估，形成評價結果反饋和持續改進的閉環機制。將人才培養質量評價結果作為衡量教學工作績效的重要指標，納入學校內部質量保障和績效考核體系，以評價促進人才培養質量提升。

面向數字經濟發展需求，培養學生的自主學習和創新能力至關重要。高校應加快建設融合信息技術的智慧教學環境，引入慕課、虛擬仿真等新型教學模式，促進線上線下混合式教學深度應用，為學生提供豐富的學習資源，營造開放互動的學習生態。注重因材施教，發揮大數據技術優勢，跟蹤分析學生學習行為，為其提供個性化的學習路徑指導，提高學習的針對性和實效性。營造良好的創新氛圍，搭建大學生創新創業平臺，開展大數據應用創新大賽、創業計劃大賽等活動，激發學生創新潛能。同時，推動科研反哺教學，鼓勵學生參與教師科研項目，在項目研究中強化實踐鍛煉、拓展創新思維。

（二）適配路徑：產教融合、科教協同、校企聯合的協同培養

1.面向行業產業發展開展訂單式人才培養。隨著大數據在各行業的廣泛應用，企業對具備實踐經驗的應用型人才需求急劇增長。高校應及時調整人才培養思路，樹立需求導向意識，將人才培養與產業發展緊密對接。高校應主動深入行業企業一線，通過實地調研、對口交流等方式，深入剖析不同領域大數據應用的痛點難點，明確企業在數據采集、存儲、分析、應用等環節對人才能力素質的要求，并將其轉化為人才培養目標和教學內容。高校可聘請行業專家擔任兼職教授或課程主講教師，開設貼近產業實際需求的選修課，及時將前沿的新技術、新工具、新方法引入課堂教學[3]。針對企業實際項目需求，高校應整合教學資源，優化人才培養方案，探索訂單式人才培養新模式。一方面，鼓勵校企共同制定人才培養計劃，共建特色化課程，聯合指導畢業設計。另一方面，積極爭取企業在學生實習實訓、就業方面給予針對性支持。例如，借鑒國際工程教育先進理念，創新“3+1”人才培養模式，前3年在校進行理論學習，最后1年到企業頂崗實習，讓學生在真實的項目環境中鍛煉發現問題、分析問題和解決問題的能力，實現“學中做、做中學”。

2.校企合作共建大數據人才實訓基地。高校大數據人才培養應堅持產教融合、校企合作，依托行業企業優質資源，提升人才實踐能力。高校應鼓勵校企共建面向行業應用的大數據聯合實驗室，搭建集教學、科研、開發、服務為一體的協同創新平臺。高校應引導企業將生產實踐中的真實數據、實際項目、典型案例引入教學全過程，與高校教師合作開發基于真實應用場景的項目化、情景化實踐課程，讓學生在實踐中強化數據分析與解決問題的能力。高校應支持“雙師型”教師隊伍建設，完善相關政策，激勵教師走進企業一線掛職鍛煉，提升實踐指導能力。同時，聘請行業專家擔任兼職教師，參與專業建設、課程教學、項目指導等，促進行業需求、企業標準與人才培養深度對接。高校可通過校企合作共建產業學院，開展訂單班、現代學徒制培養等多種形式，與知名企業聯合開展“面向XXX行業大數據人才協同培養計劃”，探索產學研用一體化協同育人新機制。校企優勢資源整合有助于打造特色鮮明、貼近應用的大數據人才培養高地。

3.多學科交叉融合，促進復合型人才培養。大數據是一門多學科高度融合的交叉學科，涉及數學、統計學、計算機科學、管理科學等多個學科領域。應用型大數據人才不僅要具備扎實的計算機與數據分析技術，還需深入理解特定行業領域的業務知識，善于將數據分析與行業實踐緊密結合。因此，大數據專業人才培養應突破學科專業邊界，加強跨學科教育，重點培養學生多學科知識交叉融合與綜合運用能力。一是實施寬口徑人才培養，加大數理統計、計算機程序設計等學科基礎課程比重。采取大類招生培養模式，前兩年打好學科基礎，為后續專業學習奠定堅實基礎。二是開設跨學院專業選修課。支持學生跨院系選修管理學、經濟學、社會學等相關學科課程，拓寬專業視野。同時鼓勵學生輔修感興趣的第二專業，系統學習相關學科專業知識。三是優化專業方向課程設置。面向不同行業領域數據應用需求，以模塊化、個性化方式開設行業數據分析與應用專業方向課程，如金融大數據分析、智慧醫療大數據應用等，為學生提供個性化發展路徑。

三、新質生產力視域下應用型大數據人才能力動態適配的保障機制

（一）健全適應數字經濟需求的人才能力評價與預測體系

數字經濟時代亟需構建一套科學完備的人才評價機制，此為一項系統性工程，需政府部門充分發揮統籌引領作用。各地政府部門應聯合高校、行業協會及龍頭企業，著手構建兼具行業實踐性與前瞻性的大數據人才能力標準體系。當前，諸多地區已借助智能算法與機器學習技術搭建人才資源動態監測平臺，實時追蹤區域人才供需態勢，精準研判人才結構變化趨勢。這些平臺通過多維度數據分析，不僅能及時察覺人才供需失衡風險，還可為人才培養機構提供決策依據。同時，部分地區正探索構建新的人才評價模式，將項目實戰能力、數據分析水平、創新思維等要素納入考核指標體系，推動人才評價體系從重資歷向重實績轉變，打破傳統人才流動壁壘，激發人才市場活力。

（二）完善大數據人才供給側結構性改革的政策支持

地方政府應將大數據人才發展規劃置于數字經濟戰略布局的核心地位，通過建立聯席會議制度、完善配套政策體系、優化資源配置機制等舉措，全方位推進人才培養工作。具體而言，應重點加大對高校大數據學科專業建設的支持力度，在教育經費分配中予以重點傾斜，在重大項目遴選、科研平臺布局等方面給予優先考量。同時，設立專項引導資金，為高校開展前沿課程研發、打造“雙師型”教師隊伍、構建實踐教學體系提供堅實保障。尤為關鍵的是，地方政府應著力完善產教融合機制，通過稅收優惠、專項補貼、項目支持等多種手段，激勵企業深度參與人才培養全過程。

（三）優化數字經濟生態，營造大數據人才創新創業環境

數字經濟的蓬勃發展需構建開放包容、富有活力的創新創業生態體系。各級政府應以系統化思維推動公共數據資源開放共享，通過制定數據分類分級目錄、建立數據共享標準、搭建統一數據開放平臺等措施，打通數據壁壘，釋放數據要素價值。在數字基礎設施建設方面，要加快布局5G網絡、物聯網、工業互聯網等新型基礎設施，打造高速泛在、天地一體、云網融合、智能敏捷的數字底座。同時，要著力完善知識產權保護機制，探索建立數據產權確權制度，健全數據資產評估體系，保護大數據人才創新成果，激發人才創新活力。在創新創業服務支撐方面，要引導建設一批特色鮮明的大數據眾創空間與專業孵化器，為創業者提供“拎包入駐”式的一站式服務，通過設立創業引導基金、開展創新競賽、組織路演對接等活動，降低創業門檻，提供全方位支持。

四、結語

隨著數字經濟成為引領新質生產力發展的核心力量，加快培養大批高素質復合型大數據人才，是順應智能時代發展趨勢、搶占發展制高點的必然要求。高校應立足服務國家戰略，以需求為導向，優化資源配置，創新機制舉措，加快構建與新質生產力相適應的應用型大數據人才培養體系，為數字經濟發展提供持續的人才支撐，助力經濟高質量發展，服務國家富強、社會進步與人民幸福。

參考文獻：

[1]高華，張勇敢.新質生產力視域下智慧交通大數據應用人才培養探究[J].晉城職業技術學院學報，2025，18（01）：27-31.

[2]岑指昊.《金融學》在大數據管理與應用專業課程改革的探索：基于數字經濟人才視角[J].老字號品牌營銷，2024（18）：189-191.

[3]謝侖妮.探索大數據時代背景下數字經濟發展對策[J].上海商業，2024（05）：69-71.

〔基金項目：陜西省2024年度“十四五”教育科學規劃課題（NO：SGH24Y2380）〕

（作者簡介：劉紅英，西安財經大學行知學院副教授）