引言

二十大报告明确指出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”，并将人工智能列为“新一代信息技术”的核心组成部分，强调要“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术等一批新的增长引擎”。2025年10月，二十届四中全会进一步深化了这一部署，指出要“健全以企业为主体、产学研用深度融合的科技创新体系，加强人工智能、数字经济等领域关键核心技术攻关，完善数字经济治理体系，促进数字技术与产业体系、就业结构、社会治理的协同演进”。这些政策既凸显了数字经济与人工智能的战略重要性，也将人才培养置于数字经济发展的基础性位置。

一、研究背景

数字经济的核心竞争力在于人才，而人工智能（AI）作为数字经济的关键技术，正深刻改变人才培养的模式与内涵。AI技术通过重构产业形态（如智能制造、金融科技、智慧医疗），对人才的知识结构、能力素质提出了全新要求：从传统的“专业技能单一型”转向“跨学科融合+创新思维+实践能力”的综合素养导向。例如，金融科技领域的人才需同时掌握金融理论、数据分析技能与AI算法应用能力；智能制造领域的工程师需具备工业互联网平台操作能力与机器学习模型优化能力。这种需求变化倒逼教育体系进行系统性变革。然而，传统教育体系与数字经济人才需求之间存在明显鸿沟。《中国数字经济人才发展报告（2024）》显示，截至2023年底，中国数字经济人才缺口2500万人，估算到2025年，缺口将接近3000万人。产业对人才的需求发生了根本性转变，呈现出跨学科、高阶化、实践化的新特点。跨学科要求人才打破传统学科界限，融合多领域知识。周明星和隋梦园提出人工智能等新兴技术驱动社会变革，其对人才的改变直接影响着应用型高校人才培养的目标。黄桂钦和林世华指出，在数字经济时代，人工智能促进了学习过程的个性化、教学过程的精准化以及教学决策的科学化，教育内容需紧跟时代发展，创新出人机协调、混合学习等的教育方式。马君和郭小丽提出，数字技术是职业教育人才培养的媒介，要使用人工智能技术模拟工作情境与专业场景，促进“智慧育人”的新形态。吴凡和李明阳指出在人工智能等新数字技术的应用下，有效提升了人才链、创新链、产业链“三链”的融合发展，并通过实证研究了数字经济如何赋能“三链”融合的驱动路径。王莉莉提出数字经济在人工智能等先进技术的支持下，推动了电子商务领域的巨大变化，探讨了高校创新创业电商人才培养中存在的问题并提出了改进路径。

在这种大背景下，研究AI赋能数字经济人才培养的内在逻辑与实现路径，具有重要的理论与实践意义。理论意义上，有助于丰富数字经济和计算机科学的交叉研究。当前，关于数字经济人才培养的研究多集中在技术层面，从经济学角度分析其内在逻辑和影响机制的研究相对不足，本研究将填补这一空白，为构建适应数字经济发展的人才培养体系提供坚实的理论支撑。从现实意义来看，能够为政府、高校和企业提供有针对性的决策参考。通过揭示当前人才培养面临的结构性矛盾，提出切实可行的突破路径，从而促进人才培养与产业需求的精准对接，推动数字经济的高质量发展。

二、人工智能赋能数字经济人才培养的内在逻辑

人工智能与数字经济人才培养的深度融合，并非技术和教育的简单叠加，而是技术变革、教育供给侧改革以及价值协同演进的必然结果，其内在的逻辑为“需求牵引—供给优化—价值闭环”的完整链条。人工智能与数字经济的深度融合，使得人才培养成为数字经济产业发展的关键变量。

（一）技术变革驱动人才需求升级

在数字经济时代，数据成为关键生产要素，而人工智能技术则是将数据转化为知识和价值的核心驱动力。机器学习技术能够对海量的市场数据、用户行为数据进行分析，挖掘其中的潜在规律和趋势，为企业的决策提供有力支持。人工智能作为一门综合性技术，推动经济学、管理学与计算机科学的深度融合。目前人才的需求已向复合能力转变。传统的IT人才和经济管理人才难以满足数字经济时代的需求，市场需要的是既懂技术又通业务，还能进行数据驱动决策的“π型”或“T型”复合型人才。此外，AI技术正以惊人的速度更新迭代，数字经济的商业模式也随着改变，这就要求从业者必须具备适应时代变化的能力。数字经济的本质是数据驱动的经济形态，而AI技术的普及使得数据成为核心生产要素，直接推动了人才需求的全方位升级，呈现出“技能复合化、思维数据化、素养新型化”的特征。在技能维度上，人才需求不再是单一的编程、数据分析等技术能力，而是要有将AI运用到多个学科领域的综合能力。同样的，人才需求的思维需从线性、经验型转变为数据驱动的决策思维、算法思维。而素养层面，数字伦理、数据安全等新型素养成为人才必备条件，AI技术的普及加速了这一需求升级，倒逼教育体系从知识传授向能力培养转型。

（二）AI重构教育供给侧

AI技术通过个性化和智能化方式，对教育供给侧的资源配置、教学过程以及评价方式进行全方位重构，为数字经济人才培养提供高效、精准的实现路径。

在个性化教学方面，AI可以基于学生的学习行为数据系统地捕捉学生的学习特点与薄弱环节，为其定制个性化的学习路径。通过分析学生学习行为的数据，精准画像并识别其知识薄弱点和学习偏好。基于此，智能教学系统能够为每个学生推荐定制化的学习资源和学习节奏。这种千人千面的教育模式打破了传统一刀切的班级授课制，极大地提升了学习效率和体验，有助于培养学生的特长和优势领域。从智能评测的视角来看，AI技术能够实现作业自动批改及学习漏洞精准定位，有效减轻教师负担，提升评价效率和精准度。对于编程作业、数据分析报告等主观性较强的任务，AI评测系统能够通过代码运行结果分析、数据逻辑校验以及内容相似度对比等方式，快速给出批改意见与改进建议；对于学习过程中的隐性问题，如知识理解偏差、思维逻辑缺陷，AI系统可以通过追踪学生的答题路径和思考时长等数据，精准定位漏洞并推送针对性补救资源。在资源整合方面，AI驱动的在线教育平台打破了时空限制，通过整合全球优质数字经济和AI教育资源为人才培养提供丰富的学习素材。

（三）价值协同：双向促进的闭环

人工智能赋能数字经济人才培养并非简单的单向教育服务产业，而是形成为“教育端培养人才—产业端应用创新”的双向循环逻辑的闭环。在教育端，AI赋能培养的数字经济人才为产业发展提供了核心动力。数字经济的蓬勃发展和对复合人才的迫切需求构成了强劲的外部驱动力，推动着高等教育机构进行以AI为核心的数字化转型的决策部署。从国家层面来看，中国政府自2017年起相继发布的《新一代人工智能发展规划》、《教育信息化2.0行动计划》以及《高等学校人工智能创新行动计划》等一系列政策文件明确指引并支持高校进行AI领域的学科建设和人才培养模式改革。高校通过AI驱动的跨学科培养模式，向数字经济产业输送了大量兼具技术能力、行业知识与创新思维的复合型人才，这些人才成为企业技术创新、业务升级的核心力量。就产业端而言，数字经济企业的真实场景、数据资源与技术需求也促进教育改革推动AI教学内容的动态更新与实践资源的持续丰富。企业作为数字经济的实践主体，拥有最前沿的技术应用场景、海量真实的业务数据及最新的行业需求，这些资源通过校企合作的方式融入教育过程，让教学内容更贴近产业的实际情况。这种教育培养人才、产业滋养教育的双向协同实现了人才培养与产业发展的同频共振。

三、数字经济人才培养的现实困境

尽管人工智能为数字经济人才培养提供了强大的技术支撑与模式创新的可能，但当前我国数字经济人才培养仍面临课程体系脱节、实践资源不足、教师素养滞后、评价体系单一等多重瓶颈，严重制约着数字经济人才培养。

（一）课程体系与产业需求脱节

传统课程体系中面临的学科壁垒及内容滞后问题相对突出，难以适应数字经济与AI技术融合发展的时代需要。关于课程设置方面，各个学科交叉的融合度不够，存在技术与场景脱节的现象。多数高校的经济类、管理类专业仍以传统理论课程为主，未开设AI应用相关的交叉课程，导致学生即使掌握经济相关的理论知识却也缺乏运用AI工具解决实际问题的能力。计算机、数据科学类专业则侧重于技术原理与编程能力培养，缺乏数字经济行业场景知识的教学，如电商运营、金融风控、供应链管理等场景化内容，造成学生的技术应用难以贴合产业的实际需求。在内容更新上，教材与教学内容滞后于技术迭代和产业发展。AI 技术跟数字经济的发展日新月异，大模型应用、区块链技术、元宇宙等前沿领域不断涌现新的理论、技术和应用场景，但高校教材的编写与更新周期较长，往往需要2-3年甚至更久，致使教材内容与产业实际存在明显差距。

（二）实践教学资源不足

实践教学是培养数字经济人才实践能力、创新思维的核心环节，但当前我国高校的实践教学资源严重短缺，学生缺乏真实场景的实践机会。目前高校的实验室大多还在初级阶段，虚拟仿真实验室覆盖率低、功能单一无法模拟数字经济的复杂场景。数字经济涉及的电商运营、金融风控、智慧城市治理等场景具有复杂性、动态性、高风险性等特点，难以通过传统实验室进行模拟。而AI赋能的虚拟仿真实验室能够构建高度还原的真实场景，让学生在安全可控的环境中进行实践操作，但此类实验室的建设成本较高，对技术维护以及数据支持等要求也比较高导致大多数高校负担不起。在校企合作层面，企业参与度较低、实习岗位质量不高难以实现真实的实践训练。尽管许多高校都与企业建立了合作关系，但合作大多停留在表面，企业参与的积极性不高。一方面，企业担心核心技术和商业数据在实践中泄露，不愿意向学生开放企业的核心业务环节；另一方面，培养学生的实践能力需要企业自身投入大量的人力、物力与时间成本，并且企业缺乏明确的激励机制，这造成高校的实习岗位多为基础性和辅助性工作，例如一些数据整理和文档录入等工作，学生难以接触到核心业务与AI技术的实际应用场景，导致实践效果不佳，也无法满足企业对高素质数字经济人才的需求。

（三）教师队伍AI素养滞后

拥有强大的教师队伍是人才培养的核心影响因素，教师们的AI素养水平高低成为制约人才培养质量的关键。多数教师在知识结构上缺乏系统的AI与数字经济交叉的学科知识，这种知识结构的缺失使得教师无法准确把握数字经济人才的培养目标，难以设计出跨学科的教学内容与教学方案。例如，经济类教师在讲授市场预测章节时，仍采用传统的统计方法，没有向学生传授如何运用AI算法构建预测模型；计算机类教师在讲授编程技术时，也未结合数字经济场景设计实践案例而致使教学内容与实际需求脱节。另外，教师缺乏AI工具的应用经验及跨学科教学的能力。AI赋能的教学模式需要教师能够熟练运用AI教学工具，但目前大多教师没有接受过系统的AI教学工具培训，缺乏相关应用经验。一部分教师虽知晓ChatGPT等AI工具，但不知道如何利用其辅助教学设计、生成教学案例、进行个性化答疑等。还有部分教师缺乏跨学科教学能力，难以与其他学科教师合作开发交叉课程，无法引导学生进行跨学科的思维训练。

（四）评价体系单一

传统的人才评价体系以知识记忆为核心大多以考试为主，与当前数字经济人才的培养要求严重不符。评价维度单一、评价方式固化等问题造成了难以全面、准确地反映学生的实践能力、创新思维与数字素养。当前多数高校进行考核评价时，仍着重考虑理论知识考核，忽略对学生的实践能力、创新思维与数字素养的评价。数字经济相关专业仍以期末考试成绩作为核心评价指标，考试内容多侧重于理论知识的记忆与理解，而对学生的AI应用能力、跨学科问题解决能力、创新思维等缺乏有效的考核方式。学生的实践课程成绩也多以实验报告和实习日志的完成情况为评价依据，缺乏对实践成果质量及创新点的深入考核。与此同时，在面对数字伦理及数据安全等新型素养的考核时，发现相关标准几乎是空白的，导致学生在学习过程中忽视养成这种素养。就评价方式而言，目前大部分以最终评价为主缺乏过程性评价和多元化评价。传统评价方式大部分采用考试分数的终结性评价，无法反映学生在学习过程中的成长和进步也难以发现学习过程中存在的问题并及时对教学策略进行相应的调整。与此同时，还存在评价主体较为单一的问题，目前大都以教师评价为主缺乏企业导师、同学互评等多元化评价主体的参与，存在一定的主观因素的影响。

四、人工智能赋能数字经济人才培养的突破路径

面对当前数字经济人才培养所面临的核心挑战，需要立足AI技术的优势，从课程体系、实践生态、教师能力、评价体系、国际合作等多维度构建人才培养体系来实现人才培养质量的全面提升。

（一）构建AI驱动的跨学科课程体系

要以“AI+数字经济”为核心打破学科壁垒。整合计算机、经济、管理、数据科学等多学科资源，构建动态化、交叉化、实践化的课程体系。在交叉课程设置方面，打造“技术+场景”的核心课程模块。在此基础上，创新教学组织方式来提升教学效果，引入微课程、翻转课堂及在线实训等多样化的教学形式，利用AI工具优化教学过程。与此同时，更新校企协同的课程内容并与数字经济龙头企业及行业协会合作共同开发课程模块，根据技术迭代与产业需求变化，每半年更新一次课程内容。

（二）打造AI赋能的实践教学生态

高等教育机构要强化真实场景的实践能力培养，构建“虚拟仿真+校企合作+竞赛驱动”的多元化实践教学生态提升学生的实践应用能力与创新思维。打造高度还原的数字经济实践场景，推动虚拟仿真实验室的建设。加大资金投入，建设“数字经济AI仿真平台”，整合电商运营、金融风控、智慧城市治理、供应链优化等多个核心场景，模拟真实产业环境中的数据流转、业务流程与问题挑战。同时，深化校企合作，提供真场景、真任务的实践机会。与腾讯、阿里、华为等数字经济龙头企业建立深度合作关系，共建实践基地，开展“AI +数字经济”的实习项目。企业要根据自身业务需求，为学生设置真实的实践任务，同时派遣技术专家担任实习导师，与高校教师共同指导学生的实践过程，及时解决学生遇到的技术与业务问题。在竞赛驱动创新方面，以赛事为载体，激发学生的创新潜力。组织学生参与“全球校园人工智能算法精英大赛”、“互联网+”大学生创新创业大赛等高水平赛事，以赛促学、以赛促创。

（三）提升教师队伍的AI素养

教师是AI赋能教育的关键力量，应从多方面层面构建教师发展体系，系统提升教师的AI素养。第一，构建分层分类的教师AI素养培训体系。针对不同学科、不同教龄的教师，设计差异化的培训内容与培训方式。开设“AI教育应用”核心培训班，覆盖AI技术基础、AI教学工具使用、跨学科课程设计、虚拟仿真教学组织等核心内容。针对经济类、管理类教师，重点加强AI技术应用和数字经济场景结合的培训；而计算机类教师，则重点强化数字经济行业知识及教学方法的培训。培训方式采用“线上+线下”、“理论+实践”相结合的模式。线上通过AI学习平台提供个性化学习资源，线下组织集中实训、案例研讨、专家讲座等活动。第二，建立双向流动的教师交流机制。一方面，邀请企业AI技术专家、业务骨干担任高校兼职教师，参与课程教学、实践指导与课程开发，将产业前沿的技术应用、实践案例及行业需求融入教学过程；另一方面，派遣高校教师到企业挂职锻炼，参与企业的AI项目研发、数字经济业务运营等核心工作，积累实践经验，提升技术应用能力以及对行业的认知水平。第三，组建跨学科教研团队，促进教学经验共享以及教学能力提升。以数字经济人才培养为核心目标，整合计算机、经济、管理、数据科学等学科的教师，组建跨学科教研共同体。共同体成员一起开展AI融合课程开发、进行教学模式创新、共同设计教学案例等教研活动，并定期组织教学经验交流会、公开课、教学研讨会等来分享AI教学应用的成功经验与实践困惑。

（四）优化多元智能评价体系

利用AI技术构建多元智能评价体系，全面系统地反映学生的综合能力。具体来说，要运用AI技术实现全流程学习数据追踪与分析。通过AI学习平台、虚拟仿真实验室、教学管理系统等工具收集学生的学习行为数据，具体包括学习时长、课程资源访问记录、作业完成情况、课堂互动表现、实训操作过程、小组讨论参与度等多维度数据，AI系统对这些数据进行深度分析，精准识别学生的学习特点、知识薄弱点与能力优势，生成个性化学习报告，为教师调整教学策略与学生优化学习路径提供依据。另外，要以实践成果为核心，引入多元化评价主体。改变传统以理论考试为主的评价方式，将学生的实践成果作为核心评价指标，包括AI模型设计、数字经济方案策划、实践项目报告、创新创业作品等。评价主体采用高校教师、企业导师及团队互评的多元化模式，高校教师对学生的理论应用能力与学习态度进行综评，企业导师侧重于对学生的实践应用能力与成果的产业适配性进行评价，而团队互评则看重于学生的团队协作能力与集体贡献度等指标。最后，增加数字伦理、数据安全等新型素养的考核。将数字伦理、数据安全知识纳入课程教学内容并设计相应的考核方式，如案例分析题、情景模拟题、实践操作题等。同时，利用AI技术对学生的实践过程进行监控，及时发现并纠正数据使用不规范、伦理意识缺失等问题，培养学生的责任意识与合规意识。

（五）加强国际交流与合作

在数字经济全球化的背景下，加强国际交流与合作是培养具有国际视野和竞争力数字经济人才的重要途径。高校应积极与国外知名高校、科研机构和企业建立合作关系开展联合培养、学术交流和科研合作等项目。通过联合培养项目，学生可以在国内外高校分别学习一段时间接触不同的教育理念和教学方法，拓宽国际视野，增强跨文化交流能力。在学术交流方面，邀请国外专家学者来校讲学，组织学生参加国际学术会议，让学生了解国际前沿的研究成果和发展动态，激发学生的创新思维和研究兴趣。与此同时，开展科研合作项目也是加强国际交流与合作的重要方式。高校可以与国外科研机构和企业合作，共同开展数字经济领域的科研项目，共享研究资源和成果。在合作过程中，学生可以参与到国际科研团队中，与国外的科研人员共同攻克难题，提高科研能力和创新能力。此外，鼓励学生参与国际数字经济竞赛，也是提升学生实践能力和国际竞争力的有效手段。国际数字经济竞赛通常涉及实际的商业问题和案例，要求学生运用所学知识和技能，提出创新性的解决方案。通过参与竞赛，学生可以锻炼自己的团队协作能力、问题解决能力和创新能力，了解国际市场对数字经济人才的要求，为未来的职业发展做好准备。

五、结论

人工智能赋能数字经济人才培养是数字经济时代教育改革的必然趋势，也是解决我国数字经济人才短缺问题、推动数字经济高质量发展的核心路径。AI技术通过驱动人才需求升级、重构教育供给侧以及构建价值协同闭环等方式，为数字经济人才培养提供了全新的逻辑框架与技术支撑。本文提出的构建跨学科课程体系、打造AI赋能的实践教学生态、提升教师AI素养、优化多元智能评价体系、加强国际交流与合作五大路径，形成了全方位、协同发力的人才培养解决方案。通过这些路径的实施，能够有效打破传统教育的学科壁垒与模式束缚，实现人才培养与产业需求的精准对接，培养出具备AI应用能力、数字经济思维、跨学科整合能力与良好数字素养的复合型人才。

未来，随着生成式AI、量子计算等前沿技术的持续迭代，数字经济人才培养模式仍需不断创新与完善。一方面，要进一步深化AI与教育教学的深度融合，探索生成式AI在个性化教学、课程开发、实践指导等方面的创新应用；另一方面，要加强国际合作与交流，引进国外先进的人才培养理念与资源，提升我国数字经济人才的国际竞争力。同时，需持续关注数字经济发展带来的新需求、新挑战，动态优化人才培养体系以确保人才培养始终与产业发展同频共振，为我国数字经济高质量发展、实现中国式现代化提供坚实的人才支撑。

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