央视网消息：据国家发展改革委消息，国家发展改革委、国家数据管理局、教育部、科技部、中共中央组织部印发《关于加强学科数据要素建设和数字化人才队伍建设的意见》。建议教育部门、数据管理部门加强数据要素相关学科建设，支持有条件的学位授予单位参与数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科建设，引导和鼓励有条件的数据企业和研究机构积极参与。推动和完善数据元相关专业本科、硕士、博士人才培养机制s。支持职业院校根据行业发展需要更新动态整理数据相关专业，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。国家发展改革委 国家数据管理局 科技部 中共中央组织部 科技部关于加强数据元学科专业建设和数字化人才队伍建设的意见 发改委〔2025〕号 各地区、直辖市、新疆生产建设兵团、部属高校、各部省共建高校、部委各部门党委培育和深化数据要素供给导向市场改革和数据人工智能高质量发展的使命。是统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划建设的重要基础。加强数据元学科和MGA数字人才队伍建设，建立以数据领域科技发展和国家战略结构为驱动的学科贵族安排机制和人才培养模式，促进教育链融合发展，本次数据中的人才链、人才链、链链，后续意见为，领域数据的人才人才、人才链、人才链、链变，   1.以国家战略为驱动，完善数据要素学科专业（1）优化学科专业设置。教育部门、数据管理部门要加强数据要素相关学科和专业建设，支持有条件的学位授予单位参与数据科学与工程、数字经济、管理等数据要素相关学科和专业建设，引导和鼓励有条件的数据企业和研究机构积极参与。推动和完善数据要素相关专业本科、硕士、博士人才培养机制。支持职业院校根据数据更新动态整理数据相关专业根据行业发展需求，研究增设数据采集与清洗、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)支持层次分类构建。支持有条件的综合性大学建设数字化学院，整合校内相关学科资源。支持理工、财经、政法、传媒、艺术等专业院校，加强数据技术、数据分析、数据安全、数字经济、数字金融、数字管理、数字法律、数字管理、数字媒体、数字艺术等有用专业建设。支持有条件的高校生产数据化数据。满足产业发展所需的知识技能要求，数字商贸、数字媒体艺术、数字政府治理、数字化等“微专业”已开通ta安全、数字智能供应链管理、健康医疗大数据、数据中心智能运维、国际数据管理等。鼓励有条件的省份因地制宜建设相关数据院校，引导职业院校增设特色专业。  （三）弘扬强化教学基本要素。加快数据要素相关学科专业课程教材体系建设，推出一批有特色、高效的教材，支持有条件的高校组织教师教学能力培训。支持高校按规定聘请行业专家开展合作办学，支持企业、研究机构和政府机构到高校开展项目合作和师资培训培训。与 T 教学相关的数据元素各数据要充分发挥作用，切实履行研究、咨询、指导、评估和服务职能，注重听取行业专家的意见和建议。     2.引导产业发展，推进数据产业职业教育（4）打造产教融合生态系统。推动完善数据产业职业教育体系和政府协调、行业引导、企业参与的机制，研究推动组建全国教育职业教育教学委员会。鼓励各地以产业园区为基础，打造集人才培养、创新创业功能于一体的教育市级产业产业，推动数据产业高质量发展。支持龙头企业和高水平大学、职业学校牵头建立跨学科研究型大学行业协会、学校、科研机构、上下游企业等共同参与的数据产业区域产业融合产业。研究制定数据要素能力要求国家标准。  （五）推进教育教学改革。鼓励数据企业参与职业院校教育教学，共同开展学生培养、技术研发、产品创新、成果转化，共同建设“校中厂”、“厂中校”实训基地。加快数据行业教师“双师型”、“工学结合”队伍建设，落实教师执业规定，推动企业导师到职业学校任教，支持高水平职业学校与龙头企业共建教师培训基地。加强数据产业人才培养进行需求分析与预测，实施数据相关专业岗位跟踪计划。鼓励职业院校学生设计数据元素开发利用相关项目，参加世界大学生技能大赛相关田径比赛。   （六）丰富课程素材资源。支持数据公司、行业协会、商会、职业学校联合开发一批具有实际应用场景的数字化课程，开发一批符合实际需要的练习册式教材，开发一批可复制建立的项目教学案例。支持职业院校发展数据教学图书馆，探索建立数据教学图书馆全球共享机制，逐步实现全覆盖。建立“赛课联动”机制，促进竞赛成果转化为教学成果资源。鼓励各专业增加数据课程内容，助力传统行业从智能数字化向线上化转型。    三、以有组织的科学研究为支撑，推动数据领域的学术研究（七）加强科学的科研组织建设。加快数据领域学术共同体和数字人才建设，推动科技数据社会建设。开展高层次数字人才培养行动，保障数据领域国家重点人才工程实施。鼓励有条件的期刊设立数据研究支柱，支持学术期刊期刊建设，畅通理论数据要素方法、技术工具、开放数据集等高质量成果发表渠道。依托数字中国建设峰会、中国国际大数据产业博览会等平台，定期组织数据领域的学术交流，致力于前沿技术、优秀作品等成果的展示和宣传。   （八）加快主攻方向研究。针对数据要素市场化配置的主要改革问题，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，深入研究数据要素关键理论政策和规律。紧跟人工智能、区块链、隐私计算等前沿技术发展趋势，对基于数据的共性理论和技术进行深入研究。聚焦智能制造、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。构建独立的知识体系和科学的研发体系立足实践的中国数据要素研究体系，为数字中国高质量发展提供理论支撑。  （9）整合科学数据基础。培养一批跨学科和数据解读团队，开展科学数据资源采集、生产、加工和开放共享，打造一批数据资源丰富、作者性强、国际领先的科学数据库。打破创新主体与科研人员之间的“数据孤岛”和产业界的数据壁垒”，促进科研数据与产业界的开放共享和深度融合，加快建设引领科技领域的新型数据基础设施和高质量数据，通过人工智能注入当下的学习热潮。四、以应用场景为载体，推动数据领域产学研合作。（10）D开发通用应用场景。推动数据领域创新技术与产业创新深度融合，构建产学研主导的协作体系，开发一批数字人才培养共性应用场景。强化企业在应用场景建设、技术需求识别、成果落地等方面的引领作用，支持高校、研究机构、学会和科技技术等走在场景前沿，加快培养复合型、创新型、实用型人才队伍。探索技术专利联合开发，促进各方知识产权利益共享，加速技术市场化。鼓励地方政府利用算力优惠券、模型优惠券、数据优惠券等方式，在算力、算法、数据等方面提供便利和折扣。联合企业、研究机构、学会、协会、商会，共同建设具有数字领域专业特色的学院。以应用场景为导向，打造一批重点库、基础教材、基础师资队伍和基本技能项目，积极开展国际交流合作，加强领军创新人才培养。支持数字中国建设综合试验区、数字经济创新发展试验区、数据要素综合试验区、数据产业集群试验区，探索以区域产业项目为特色的数字人才培养方式。鼓励高校组建数据要素跨学科平台、产教融合研究机构等新组织，深化成果转化等机制改革t、指标分布、工作评价和绩效分布。  （十二）打造科技创新平台。按照“揭榜拿走”模式，依托盈利性大学，开发运营以数据元素为基础的产教融合创新平台。培育新兴交叉学科方向，打造数字人才培养高地。建立学科交叉、交叉研究群体，加快数据领域基础共性技术、前沿技术、现代工程技术、颠覆性技术的研发，产出高质量研究成果。鼓励龙头创新型企业开放技术平台和应用场景，即委托国家相关平台开展各类人才培养项目，提升学生科研能力和专业竞争力。共同培养国家战略所需的复合型应用型人才。 ·国家数据管理局会同教育部、国家发展改革委、科技部加强数据要素专业建设和数字人才队伍建设的组织推进，建立常态化工作联系机制，共同营造政产学研合作数字人才培养的优良环境。组织部门要加强统筹协调，充分发挥行业主管部门等各方作用，组成联合工作组。国家数据局负责跟踪监测实施效果，开展数字人才指标研究跟踪，总结经验做法。及时发现、推广典型案例。各省、自治区、直辖市有关部门要结合工作实际，认真调整落实政策，共同推动各项政策措施落地见效。