当数据要素正式成为数字经济的核心生产资料，人工智能作为数据价值转化的关键引擎，正与教育体系发生深度耦合。国家发展改革委等五部门联合印发的《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》（以下简称《意见》），并非简单的学科建设指导文件，而是为AI教育划定“数据驱动”转型方向的战略蓝图。在AI技术从“算法迭代”迈向“数据赋能”的新阶段，这份新政为破解AI教育“学科碎片化、人才供需错配、数据应用低效”等难题提供了根本遵循，更推动AI教育从“技术培训”向“生态培育”的系统性变革。
一、数据要素为何成为AI教育的核心引擎
《意见》开篇即明确数据要素学科建设与AI高质量发展的内在关联，这一论断直指AI教育的本质矛盾——长期以来，AI教育多聚焦于算法应用与工具操作，却忽视了“数据是AI的燃料”这一核心逻辑。数据要素与AI教育的深度绑定，其价值根源在于技术发展规律、教育改革需求与国家战略导向的三重统一，构成了AI教育革新的底层逻辑。
其一，AI技术的演进逻辑决定了数据要素的基础地位。从传统机器学习到生成式AI，技术突破的核心驱动力始终是高质量数据的支撑。脱离真实场景的数据训练，AI模型只是“无米之炊”，而缺乏数据素养的AI人才，也只能成为“会操作工具却不懂创造价值”的执行者。《意见》提出构建“数据科学与工程+AI技术应用”的学科体系，正是顺应这一规律——让学生既掌握算法原理，更懂得数据采集、清洗、标注、合规的全流程管理，实现“技术能力”与“数据能力”的双提升。这种转变，本质上是让AI教育从“工具使用层”深入到“价值创造层”。
其二，AI人才的供需矛盾凸显数据素养的核心价值。当前AI人才市场呈现鲜明的“结构性失衡”：基础算法工程师供给趋于饱和，而兼具数据处理能力与行业应用认知的复合型人才极度稀缺。企业普遍面临“有模型缺数据、有工具缺方案”的困境，根源就在于高校AI教育中数据要素培养的缺失。《意见》强调增设数据合规、数据运营等专业方向，正是瞄准这一痛点——通过数据要素学科与AI专业的交叉融合，培养能够打通“数据-算法-应用”全链条的实战型人才。这种人才培养导向，直接回应了产业对“数据驱动型AI人才”的迫切需求。
其三，数字中国的战略需求明确AI教育的转型方向。数据要素市场化配置改革是数字经济发展的核心任务，而AI是实现数据价值转化的关键技术载体。《意见》将AI教育纳入数据要素人才培养体系，本质上是构建“数据要素-AI技术-产业应用”的人才闭环，为数字中国建设提供智力支撑。从这个维度看，AI教育不再是单一的学科教育，而是服务国家战略的基础性工程——通过培养掌握数据要素规律的AI人才，推动AI技术在智能制造、金融服务、医疗健康等领域的深度应用，最终激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎。
二、AI教育中数据要素培养的三重困境
尽管《意见》为AI教育的转型指明了方向，但在当前实践中，数据要素与AI教育的融合仍面临诸多障碍。这些困境并非孤立存在，而是学科体系滞后、实践场景缺失与生态支撑不足相互交织的结果，共同构成了AI教育高质量发展的“中梗阻”。
学科体系的“碎片化”导致数据与AI的融合断层。当前多数高校的AI教育仍局限于计算机学院内部，数据要素相关课程分散在统计学、信息管理等不同学科，形成“AI讲算法、数据讲理论”的割裂状态。学生既缺乏对数据要素全流程的系统认知，也不懂得如何将数据处理技术与AI模型开发相结合。部分高校虽开设了数据科学专业，但课程设置偏重于理论研究，与AI技术的应用场景脱节，无法培养出产业需要的复合型人才。这种学科壁垒，使得数据要素难以真正融入AI教育的核心环节，导致学生“懂AI不懂数据、懂数据不懂应用”。
实践教学的“虚拟化”导致数据能力培养流于形式。AI与数据要素的培养具有极强的实践性，需要真实的数据源、应用场景和算力支撑。但当前高校普遍面临“三重限制”：一是数据资源匮乏，企业核心数据因合规风险不愿开放，高校只能使用公开的通用数据集，与产业真实场景差距巨大；二是实践平台不足，数据处理与AI训练需要强大的算力支撑，多数高校的实验室条件难以满足大规模数据处理需求；三是教学模式固化，仍以课堂讲授为主，学生缺乏数据采集、标注、建模的全流程实战训练。这种“纸上谈兵”的培养模式，使得学生的数据分析能力停留在理论层面，无法适应产业实际需求。
生态支撑的“薄弱化”导致数据要素培养缺乏保障。数据要素与AI教育的融合需要政府、高校、企业、科研机构的协同发力，但当前协同机制尚未建立。从政策层面看，数据安全与隐私保护的相关规范虽已出台，但针对教育场景的数据使用标准尚不明确，高校因担心合规风险不敢开展真实数据教学；从企业层面看，参与人才培养的动力不足，核心场景与数据资源向高校开放的意愿较低，产教融合多停留在“企业进校园讲座”的浅层阶段；从师资层面看，多数AI专业教师缺乏产业实践经验，对数据要素的市场化应用认知不足，难以开展针对性教学。这种单一化的培养生态，无法为数据要素融入AI教育提供持续支撑。
认知层面的“偏差化”导致数据素养培养被边缘化。无论是高校管理者还是学生，对AI教育的认知仍存在“技术至上”的倾向，将算法难度、模型复杂度作为评价AI教育质量的核心标准，而忽视数据要素的基础价值。部分学生认为“数据处理是低端工作”，更倾向于追求算法研发等“高端岗位”，对数据合规、数据运营等方向缺乏兴趣。这种认知偏差，使得数据要素相关课程在AI专业中处于“配角”地位，难以得到足够的资源投入与重视，进一步加剧了人才培养与产业需求的脱节。
三、构建“数据+AI”融合的AI教育新体系
《意见》的落地实施，本质上是推动AI教育从“技术导向”向“数据驱动”转型。实现这一转型，需要从学科体系、实践教学、师资建设三个维度发力，构建“数据要素贯穿全程、产教融合深度协同、素养能力全面提升”的AI教育新体系，让数据与AI真正实现“1+1>2”的融合效应。
学科重构：建立“基础扎实、交叉融合、动态适配”的课程体系
学科体系是人才培养的核心载体，重构AI教育的课程体系，关键在于打破学科壁垒，将数据要素深度融入AI人才培养的全过程。《意见》提出的“优化学科专业设置”“建强核心教学要素”等要求，为课程体系重构提供了明确路径。
构建“三层级”核心课程体系，夯实数据与AI融合基础。底层为“数据要素基础层”，开设数据科学导论、数据采集与处理、数据合规与安全等课程，让学生掌握数据要素的基本规律与操作技能；中层为“AI技术核心层”，保留机器学习、深度学习、自然语言处理等传统核心课程，但在教学中强化“数据驱动”视角，例如在算法教学中增加“不同数据集对模型效果的影响”等实践内容；上层为“交叉应用层”，开设AI+金融数据建模、AI+医疗数据处理、工业数据智能分析等方向课程，实现数据要素、AI技术与行业应用的深度融合。这种三层级课程体系，既确保了学生的基础理论扎实，又强化了数据与AI的融合能力，更提升了行业适配性。
推行“微专业+主专业”的灵活培养模式，适配产业需求。针对AI产业细分领域的人才需求，借鉴《意见》中“开设微专业”的建议，在AI主专业基础上，设置数据标注工程、数据安全与合规、跨境数据治理等微专业。学生可根据自身兴趣与职业规划，灵活选择微专业课程模块，实现“AI核心能力+数据特色技能”的个性化培养。这种模式既保持了AI专业的整体性，又通过微专业实现了人才培养的精准化，能够快速响应产业对细分领域数据+AI人才的需求。
建立课程动态更新机制，跟上技术发展步伐。数据要素与AI技术的迭代速度极快，课程体系必须保持高度的灵活性。高校应联合企业、行业协会建立“课程更新委员会”，定期调研产业技术发展趋势，将数据要素领域的新技术、新政策、新规范及时纳入课程内容。例如，随着隐私计算技术的发展，增设“隐私计算与AI模型融合”课程；针对生成式AI的数据需求，增加“多模态数据处理”相关内容。同时，利用数字化教学平台实现课程资源的实时更新，确保学生所学知识与产业发展同频共振。
实践革新：打造“场景真实、资源开放、协同联动”的育人平台
数据与AI的融合培养具有极强的实践性，仅靠课堂教学无法满足需求。《意见》强调“打造产教融合生态”“建设典型应用场景”，核心就是要通过实践教学革新，让学生在真实场景中提升数据与AI的融合应用能力。
构建“校地企”协同的实践平台，破解场景与资源瓶颈。高校应主动对接地方政府的数据要素综合试验区、数字经济产业园区，联合龙头企业共建“数据要素+AI”产教融合基地。政府通过政策引导，鼓励企业开放非核心业务数据与应用场景；企业将真实的数据分析项目、AI模型开发需求转化为教学案例，提供数据资源与技术指导；高校则组织学生参与项目实践，在解决实际问题中提升数据处理与AI应用能力。这种协同模式，既解决了高校实践资源不足的问题，又为企业培养了适配的人才，实现三方共赢。
搭建“数据中台+AI算力”的支撑平台，保障实践教学开展。依托国家科学数据中心等国家级平台，高校可申请接入开放的科学数据集，同时联合云服务企业构建校内AI算力平台，为学生提供数据存储、处理与模型训练的基础设施支撑。创新“项目驱动+赛课联动”的实践教学模式，强化能力培养。改变传统“理论讲授+实验验证”的教学模式，以真实项目为核心组织教学。将企业的数据分析项目、AI模型优化需求分解为课程任务，让学生以团队形式完成数据处理、模型开发、效果评估等全流程工作。同时，建立“赛课联动”机制，将全国大学生数据建模竞赛、AI创新大赛等赛事内容融入课程体系，鼓励学生将课程成果转化为竞赛作品，以赛促学、以赛促练。这种实践模式，能让学生在解决真实问题中强化数据与AI的融合应用能力，提升职业竞争力。
师资升级：培育“懂数据、通AI、善教学”的复合型教师队伍
教师是AI教育转型的关键力量，缺乏兼具数据素养与AI技术能力的师资，数据要素与AI教育的融合便无从谈起。《意见》提出“加快数据行业‘双师型’教师队伍建设”，为师资队伍升级指明了方向。
实施“师资能力提升计划”，补齐数据素养短板。高校应建立常态化的教师培训机制，组织AI专业教师参与数据要素领域的专题培训，内容涵盖数据合规政策、数据处理技术、行业数据应用等方面。同时，落实教师企业实践规定，安排教师到数据交易所、AI企业挂职锻炼，深入了解产业实际需求，积累数据与AI融合的实践经验。此外，鼓励教师参与数据领域的科研项目，与企业联合开展数据要素相关技术研发，在科研实践中提升专业能力。
构建“高校教师+企业专家”的双师教学团队，强化实践指导。借鉴《意见》中“聘请行业专家开展协同育人”的建议，高校应建立企业专家库，邀请数据领域的技术骨干、AI企业的研发负责人担任兼职教师，参与课程设计、实践指导等教学环节。企业专家可结合自身工作经验，将产业中的真实案例、技术难点引入课堂，让学生了解数据与AI融合的实际应用场景。同时，推行“双导师制”，每个学生团队由高校教师负责理论指导，企业专家负责实践把关，确保教学质量与产业需求的衔接。
建立“以能力为导向”的师资评价机制，激发教学活力。改变传统以论文数量为核心的师资评价体系，将数据与AI融合的教学成果、实践项目指导成效、企业合作贡献等纳入评价指标。对在产教融合、实践教学中表现突出的教师，在职称评定、绩效考核中予以倾斜。同时，鼓励教师开展AI教育创新研究，探索数据要素融入AI教学的新模式、新方法，对优秀的教学研究成果给予表彰与推广。这种评价机制，能引导教师将工作重心转向教学实践与产业服务，为AI教育转型提供持续动力。
生态构建：夯实AI教育转型的协同保障体系
数据要素与AI教育的融合转型，并非高校单方面的任务，需要政府、企业、行业协会等多方协同发力。《意见》提出“建立政府统筹、行业指导、企业参与的体制机制”，本质上是构建全方位的生态支撑体系，为AI教育转型提供保障。
政府层面：强化政策引导与资源支持。教育部门应会同数据管理部门，出台AI教育中数据要素培养的具体实施细则，明确课程设置标准、师资建设要求与实践教学规范。针对教育场景的数据使用难题，制定专门的数据安全管理办法，明确数据脱敏、匿名化处理的标准，消除高校使用真实数据的合规顾虑。同时，加大财政投入，支持高校建设“数据+AI”实践平台，对参与产教融合的企业给予税收优惠、资金补贴等政策支持，激发企业参与人才培养的积极性。地方政府可利用算力券、数据券等方式，为高校提供算力资源与数据服务，降低教学成本。
行业层面：搭建桥梁与制定标准。行业协会应发挥桥梁纽带作用，组织高校与企业开展对接活动，推动产教合作项目落地。联合高校、企业制定数据+AI人才的能力标准，明确不同岗位的知识结构与技能要求，为高校人才培养提供依据。同时，建立人才评价与认证体系，推出数据要素相关的职业技能等级证书，实现高校人才培养与企业岗位需求的精准对接。此外，行业协会应定期发布数据+AI人才需求报告，为高校调整专业设置、优化课程体系提供参考。
企业层面：深化产教融合与资源开放。龙头企业应主动承担人才培养责任，与高校共建产业学院、实训基地，将核心技术、应用场景、数据资源向高校开放。参与高校课程设计与教材开发，将企业的技术标准、实践经验融入教学内容。推行“订单式”人才培养，根据企业岗位需求与高校共同制定培养方案，学生毕业后直接进入企业工作，实现人才培养与就业的无缝衔接。同时，企业应与高校联合开展科研攻关，围绕数据产权、隐私计算、AI模型优化等关键问题开展研究，实现教学、科研与产业的协同发展。
四、数据要素驱动AI教育的三大发展趋势
随着《意见》的深入实施，数据要素与AI教育的融合将进入加速期，未来AI教育将呈现三大发展趋势，为数字人才培养注入新动能。
趋势一：从“学科交叉”走向“生态融合”。未来的AI教育将打破高校内部的学科壁垒，形成“数据科学+AI技术+行业应用”的跨学科生态。同时，高校与企业、科研机构的融合将从项目合作转向深度协同，共建人才培养、技术研发、成果转化的一体化平台。AI教育将不再局限于校园场景，而是融入产业生态的各个环节，实现“教育链、人才链与产业链、创新链”的全面融合。
趋势二：从“标准化培养”走向“个性化赋能”。随着AI技术在教育领域的应用深化，自适应学习系统将实现数据与AI人才培养的精准适配。通过分析学生的学习数据、能力特征与职业规划，系统可自动推送个性化的课程资源、实践项目与发展建议。例如，对擅长数据处理的学生，推荐数据安全、数据治理等方向的进阶课程；对擅长算法研发的学生，提供AI模型优化、大模型训练等实践机会。这种个性化培养模式，将最大限度地发挥学生的潜能，实现人才培养的精准化。
趋势三：从“能力培养”走向“价值引领”。未来的AI教育将更加注重数据伦理与社会责任的培养，将“技术向善”理念贯穿人才培养全过程。通过开设AI伦理、数据隐私保护等课程，引导学生树立正确的数据观与技术观，确保在未来工作中坚守数据安全底线，负责任地使用AI技术。同时，培养学生的创新精神与社会责任感，鼓励利用数据与AI技术解决环境保护、乡村振兴等社会问题，让AI人才成为推动社会进步的重要力量。
结语：以数据之基筑AI教育之魂
新政的出台，为AI教育的转型指明了方向。在这场变革中，AI教育不再是单纯的技术教育，而是以数据要素为核心、以产业需求为导向、以价值创造为目标的生态化教育。从学科重构到实践革新，从师资升级到生态构建，每一步探索都在推动AI教育从“培养技术使用者”向“培育价值创造者”转变。
当数据素养成为AI人才的核心能力，当产教融合成为人才培养的常态模式，当价值引领成为AI教育的根本遵循，AI教育将真正成为激活数据要素价值的关键支撑，为数字中国建设培养源源不断的高质量人才。这既是《意见》的核心目标，也是AI教育的时代使命。在数据与AI的双重驱动下，未来的AI人才必将成为连接数据要素与产业应用的桥梁，为数字经济高质量发展注入强劲动能，书写数据时代的教育新篇。
