数据要素价值的充分释放，离不开高素质数字人才的坚实支撑。然而，人才培养与产业需求错配、理论教学与实战应用脱节，已成为当前数字人才培养的突出瓶颈。为破解这一难题，近期，国家数据局联合相关部委出台《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》），强调“以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同”，为数字人才培养指明了方向，其有效落地关系到国家战略全局，关系到教育与产业协同，关系到社会民生福祉。
一、突出应用场景载体定位，夯实数字人才培养基础
随着国务院办公厅《关于加快场景培育和开放 推动新场景大规模应用的实施意见》的发布，场景已成为关键创新资源。《意见》指出，要以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同，建设一批数字人才培养典型应用场景，支持一批数字领域专业特色学院，布局一批数据要素产教融合创新平台，营造高校、企业、研究机构、学会协会商会等多方协同育人的良好氛围。这深刻揭示数字人才的培养路径，通过应用场景驱动、多元协同的生态化培养模式，将产业真实需求转化为教育教学实践，为数字中国建设输送高素质数字人才。
应用场景是人才能力的校准仪。懂应用场景是数字人才区别于传统技术岗的关键能力标签。数据要素的价值释放天然绑定具体场景——原始数据若游离于生产、管理、服务等业务场景之外，将失去价值释放渠道，唯有嵌入真实场景并经处理分析，方能转化为洞察力、生产力与决策力，释放倍增效应。这一特性决定了数字人才培养的核心逻辑，懂应用场景才能精准捕捉需求，定义应用场景方能设计解决方案，优化应用场景才可持续提升应用效能。应用场景不仅是数据价值的转化器，更是人才能力的校准仪。
应用场景是产教融合的接口。数字技术的快速迭代与产业需求的动态演进，构成数字人才培育的双重挑战。应用场景在此扮演动态接口角色：高校与科研机构通过参与真实场景的应用验证，能第一时间捕捉技术落地的痛点、工具方法的优化方向及业务需求的演变趋势，并将这些鲜活经验反哺教学科研，使课程内容与技术前沿同频、与产业需求共振。例如政务AI对数据治理精细度的要求，推动高校强化数据质量与隐私计算教学。应用场景的实时反馈机制，让人才培养始终锚定产业真问题，确保所学即所用、所用即所需，打通从技术前沿到人才能力的传导链路。
应用场景是复合能力锻造的实践场。数字经济对复合型数字人才的需求，本质是技术+业务的深度融合，既需扎实的技术功底，更需对行业业务逻辑、管理流程的深刻理解，甚至商业思维与跨域协作能力。这种能力难以通过传统课堂的知识灌输完成，必须在真实或高度仿真的场景中锤炼。应用场景如同复杂问题的实验室，将跨领域挑战抛给学习者，迫使其在解决问题中整合技术、业务与管理知识，逐步形成系统思维与实战能力。更重要的是，应用场景是产学研用协同成果的试金石，高校科研成果需通过应用场景验证价值，企业技术需求需通过应用场景匹配供给。
二、强化应用场景牵引作用，构建协同联动的数字人才培养生态
《意见》以应用场景为重要载体，提出了一系列具体而富有前瞻性的举措，旨在构建一个多方协同、高效联动的数据领域产学研用协同新生态。这不仅推动教育链、人才链与产业链、创新链的深度融合，更通过政策引导、资源整合和机制创新，加速形成场景驱动的全链条育人模式，为数字经济发展提供系统性人才支撑和创新动能。
一是构建“需求融合+学科交叉”的培育体系。聚焦数字经济产业需求，推动多学科深度融合，构建跨学科、宽口径的数据类通识课程体系。重点强化人工智能、机器学习等前沿模块建设，动态融入场景化技术成果与行业案例，确保课程内容既前瞻又贴近场景应用。优化数据要素相关学科专业，既强化数据科学与工程等核心学科的纵向深耕，又推动其与经济学、管理学、社会学等传统学科的横向融合，明确“数据+X”交叉学科发展方向。
二是打造“全链场景+能力进阶”的培养平台。一方面，打造虚实结合智能化教学载体，重点锤炼问题诊断－方案设计－协同实施全周期实战能力，实现从知识输入到场景输出的闭环培养。另一方面，强化生态协同联动，连通高校、科研院所与产业资本，定向培育既通技术原理、又懂管理规律、善促成果转化的复合型数字人才。同步激活人工智能研究院等相关创新载体效能，畅通研发－转化－落地快速通道，推动创新成果高效转化为现实生产力，全方位筑牢全链条场景化能力培养的生态基底。
三是厚植“双师赋能+生态协同”的育人根基。厚植场景驱动的可持续发展根基，建强企业+学校双师队伍，引育企业经验丰富的校内教师，常态化组织学生入企实践。邀请企业总监、资深工程师担任兼职导师，开设“产业前沿”“项目实战”工作坊，深度参与课程设计与学生成长指导，引导学生毕业设计融入真实场景应用方案。联合政府、企业与行业成立培育联盟，共享资源并争取政策支持，构建高校精准育才、企业高效用才、社会客观评才的良性循环，为场景化培育注入持久动能。
三、发挥应用场景赋能效力，探索数字人才培养路径
在产学研用协同育人方面，江西财经大学已经做了一些探索和实践，围绕“懂数据、善交叉、强转化”的培养目标，将应用场景深度融入人才培养的全过程，提供了一个以财经应用场景为特色，推动数据领域产学研用深度融合的生动样本。
一是构建课程体系，推动场景知识贯通。江西财经大学系统构建数据基础—算法模型—领域知识融合的三位一体知识框架。创新形成“数据科学+”交叉课程群，将人工智能、大数据技术与智能财务、金融风控等财经场景深度耦合。重点建设《AI多智能体开发与实践》等人工智能通识课程，以真实业务场景为教学载体，将抽象技术原理转化为解决实际问题的数据工具箱，有效提升学生掌握AI工具能力，促进学生认知结构实现从单一技能掌握向系统性思维模式的转型升级。
二是搭建实践平台，强化场景能力赋能。江西财经大学依托教育部哲学社会科学实验室——财经数据科学实验室和国家级实验教学示范中心等，做大特色服务数据平台优势，大力建设“数字经济智能科技创新中心”“VR虚拟仿真实验中心”，支持学生开展数字孪生建模、VR数据分析等高度仿真的实战训练。此外，积极对接外部资源，与国家发展和改革委员会宏观经济研究院合作共建“中国宏观经济监测预测与政策评估分析平台”，与江西省地方金融监督管理局联合建设“江西省金融风险监测预警平台”等。这些平台不仅是科研工具，更是学生接触真实数据、参与真实项目的宝贵实践场景。
三是创新协同机制，打通场景转化链路。实施校企双导师制和跨学科选课制度，联合用友财经人工智能研究院等机构，构建场景引问题—研究解问题—成果用场景转化闭环。江西财经大学努力打通科研成果向产业应用转化的“最后一公里”，形成市场需求牵引创新、创新成果反哺教学的良性生态，使得学生的创新实践能够直接接受市场的检验，让教师的科研工作能够更精准地响应行业需求。
江西财经大学的实践表明，以应用场景为载体，不仅有效提升了学生的实践能力和创新精神，促进了学科交叉和科研创新，也增强了高校服务经济社会发展的能力。
总之，《意见》中“以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同”的论述，深刻把握了数字人才成长的规律和数据要素价值释放的路径。它要求我们将数字人才的培养课堂，从校园延伸到广阔的社会经济生活现场，在解决真实世界问题的过程中，锻造能够担当数字中国建设大任的创新型、复合型、实战型数字人才。只要我们沿着这一方向坚定前行，不断深化探索与实践，必将能加速推动数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，为谱写数字中国建设新篇章提供坚实的人才支撑和智力保障。
来源：国家数据局
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