“十五五”期间，将“加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设”这一战略部署落到实处，需构建一个前瞻布局、产教融合、生态协同的立体化行动体系。这不仅是技术能力的培养，更是面向未来数字文明的基础性社会工程。以下是具体路径与建议：

　　一是筑牢学科根基，构建以“数据要素”为核心的交叉学科群。首先，要设立一级交叉学科。推动在研究生教育阶段设立“数据科学与工程”或“数据要素科学与技术”一级交叉学科，系统整合计算机科学、统计学、经济学、法学、公共管理、社会学等核心知识模块，形成独立的知识体系与人才培养方案。其次，要创新本硕博贯通培养模式。本科阶段，在相关专业开设“数据要素导论”“数据伦理与治理”等通识核心课；设立“数据科学与商业分析”“公共数据治理”等微专业或双学位项目。在研究生阶段，开设“数据要素市场化”“数据资产管理与估值”“数据安全工程”等高阶课程，强化研究与实践能力。第三，要编写核心教材与案例库。科学组织学界与业界专家，编写涵盖数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等关键环节的系列教材，并建设基于中国场景的政企数据融合应用案例库。

　　二是创新培养机制，深化“政—产—学—研—用”协同育人。一要共建现代产业学院与特色化示范性软件学院。鼓励高校与龙头企业、地方政府、数据中心、交易所等共建产业学院，开设定向班、订单班等，将真实数据场景、实战项目融入课程设计与毕业设计。二要推行“双导师制”与驻企研究。为研究生配备学术导师与产业导师（来自数据密集型机构）；鼓励青年教师、博士生赴数据交易所、大型互联网企业、公共数据运营机构开展驻点研究。三要建立“数据人才实训基地”。依托国家算力枢纽节点、数据产业园、重点实验室等，建设一批国家级数据人才实训基地，提供数据清洗、标注、建模、治理、合规等实战技能培训。

　　三是突破关键领域，聚焦四类核心数字人才。首先，聚焦尖端技术创新人才，重点发展方向在于隐私计算、区块链确权、数据空间、人工智能生成内容（AIGC）治理、数据资产估值算法等；重要发展举措是设立国家级青年科学家项目，举办国际算法大赛，支持参与国际标准制定。其次，聚焦跨界融合应用人才，重点发展方向在于培养精通“数据+金融”“数据+医疗”“数据+制造业”“数据+乡村振兴”的复合型人才；重要发展举措是推出行业数字化转型首席数据官（CDO）培养计划，开设垂直行业数据应用特训营。第三，聚焦专业运营管理人才，重点发展方向在于数据产品经理、数据资产管理师、数据合规官、数据交易经纪人等；重要发展举措是推动职业资格认证体系与职称评定改革，建立数据领域新职业标准。最后，聚焦公共治理与战略人才，重点发展方向在于数据政策制定者、公共数据运营官、跨境数据流动治理专家；重要发展举措是在干部培训体系中增设数据要素专题班，设立公共数据治理高级研修项目。

　　四是优化生态环境，构建可持续的人才发展支撑体系。一要设立国家级人才计划与激励基金。在现有人才计划中增设“数据要素”专项；鼓励地方政府与企业设立数据要素人才创新创业基金，对紧缺人才给予补贴、住房、子女教育等支持。二要建设开源社区与知识共享平台。打造国家级数据要素开源社区，开放脱敏数据、算法模型、工具软件等；建设在线知识平台，提供优质课程、技术文档与行业报告。三要加强国际交流与引进。举办高水平国际学术会议，支持学者访问交流；简化外籍数据科学家引进手续，建设国际数据人才驿站。四要推动构建职业终身学习体系。与企业共建数字人才终身学习专业平台，推行微证书、技能认证，将数据技能培训纳入职工继续教育补贴范围。

　　五是强化组织保障，明确责任与监测评估。首先，要建立跨部门协调机制。由相关部门联合成立“数据要素人才培养联席工作组”，统筹规划与资源调配。其次，要实施动态监测与效果评估。建立数据人才供需监测平台，定期发布紧缺人才指数；对高校学科建设、培训项目进行第三方评估，实行动态调整与退出机制。

　　总而言之，数据要素的人才培养，绝非简单的规模扩张，而是一场涉及教育范式革新、产业生态重构与社会认知升级的系统工程。唯有以长远眼光夯实学科根基，以开放姿态推动跨界融合，以制度创新释放人才活力，才能为我国掌握数字时代发展主动权构筑最坚实的人力资本底座。这不仅是为经济赋能，更是为未来奠基——培养出能够驾驭数据、塑造规则、引领变革的新一代建设者。（作者：黄燕芬，中国人民大学杰出学者，公共管理学院教授、博导）