數據如何賦能學科專業優化調整

　　研判學科人才供需關系，數據體系如何搭建？動態監測成果擺在案頭，有關各方如何運用？
　　
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　　我國正處于經濟社會高質量發展和產業結構轉型升級的關鍵階段，對高層次、創新型人才的需求持續增長。加強學科專業優化調整和人才供需適配的動態監測，對高校高質量發展意義重大。圍繞其中的關鍵問題，記者近期采訪了有關專家。
　　
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　　供需適配的數據基座越來越大
　　
　　“制造業和電子信息是吸納工學人才的主力。”
　　
　　“土木、水利、測繪等傳統工科在長三角區域仍保有一定需求。”
　　
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　　日前，在大連舉行的“雙一流”建設與評價學術研討會上，大連理工大學高等教育研究院教授姜華團隊發布的《2025—2028新興產業人才需求報告——基于高等教育學科分類》，引發與會人員的高度關注。
　　
　　報告采取了全新的數據分析邏輯：依托多渠道網絡招聘平臺，系統采集全國范圍內新興產業的人才需求數據，通過構建產業—職位—專業—學科的多維映射關系，精確提取2025年各產業對不同層級、不同類型人才的需求數據。
　　
　　“我們從散落各處的職位描述中，提取‘職位+專業組合’的數據。”姜華介紹，數據庫收錄了300萬份有效樣本，搭建起深入分析的數據基座。
　　
　　據悉，隨著就業去向數據越來越成為學校人才培養體系優化與教育教學模式革新的重要推手，國內研究團隊均在數據收錄和分析上下足功夫，數據基座越來越大。就在這個假期，多個有關報告出爐。比如，中國自動化學會發布《人工智能領域科技人才圖譜》，以多源異構、動態演化、全域覆蓋的數據矩陣為基底，對中國人工智能領域科技人才的宏觀態勢、演進趨勢與核心能力建設進行了系統性解構與戰略性研判。
　　
　　“傳統的學科專業調整工作模式往往難以快速響應產業和技術變革的需求，而依托數據，可以將就業市場的信息及時傳導給學校、政府，實現就業與人才培養的動態聯動。”姜華說。
　　
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　　“數據孤島”困境仍需突破
　　
　　雖然圍繞學科調整、供需適配的動態監測，已有很多研究團隊有成果產出，但記者了解到，真正把數據成果轉化為調整實踐，還有諸多環節急需突破。
　　
　　一名高校干部表達了來自學校的擔憂：“一份數據擺在你面前，如何確保數據的準確度？”
　　
　　總體來看，當前在業內，針對人才供需適配的數據采集和分析模型，尚未形成較為一致的標準框架。
　　
　　還有一個問題不容忽視：對高校的研究團隊來說，順利獲得企業的相關數據并不容易。不少企業對高校的數據需求熱情不高，覺得對接起來費時費力，于企業生產無益；一些中小型企業相關工作較為粗線條，無法提供精準的崗位需求……這些都會產生“數據污染”的問題。
　　
　　與此同時，對很多體量大的綜合類高校來說，在及時調整學科、優化專業方面，面臨的形勢較為復雜。
　　
　　一位來自某農業院校的規劃處干部舉例，近年來對一些在就業市場上遇冷的專業，很多學校縮減甚至暫停招生，但對其所在學校來說，同類專業有些是對農業基建學科的重要支撐，如果貿然采取行動，影響的是學校整體學科建設生態，“到底該用什么樣的力度與市場需求適配，對學校來講，也是一道需要多方考量的難題”。
　　
　　種種因素制約下，動態監測信息仍需加快突破“數據孤島”的尷尬境地，切實為招生計劃安排、學科專業調整、教育教學改革的具體舉措發揮數據效能。
　　
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　　以精確數據和制度建設推動應用
　　
　　近年來，隨著高等教育普及化的縱深推進，高校畢業生已成為我國城鎮新增就業主體，預計今后10年高校畢業生總量還會持續增加。破解社會需求真實性、教育供給有效性、供需適配精準性的問題，成為當前教育系統迫切需要解決的現實性問題。
　　
　　“產業迭代速度越來越快，崗位需求持續升級，如何在這樣的動態變化中摸清人才培養基本走向，是有關各方必須合力攻克的難題。”上海市教委高教處處長楊頡說。
　　
　　事實上，不僅是高校，一些地方的政府部門也在為準確的供需數據撓頭。某地人社部門的干部告訴記者，市場千變萬化，企業用人需求波動很大，掌握較為準確的數據一直不容易。
　　
　　對此，有專家建議，要加快建設學科專業高能級動態信息服務平臺，可整合教育、人社、科技等多部門數據資源，構建AI驅動的“學科專業—人才供需”預測模型，實現就業市場監測、技術趨勢預警、學科專業調整決策的一體化閉環。
　　
　　楊頡表示，對動態監測的數據報告關鍵還是要“用起來，在用中不斷完善”。“要在推動高校積極性上下功夫，以制度建設推動學校實現專業設置與技術發展和產業需求的良好對接，主動適應區域經濟社會優化升級的需要。”楊頡說。