教育数字化风口:这些数字与智能专业值得你关注

发布时间:2025-08-03 来源:行业新闻

  近日,教育部发布了《关于快速推进教育数字化的意见》,该文件明白准确地提出要全方面推进教育向智能化转型,着手构建AI教育大模型,并推动学科专业实现数字化升级以及科研模式的革新。文件着重指出,必须面向数字化的经济以及未来产业的发展的新趋势,对高等教育的学科设置来优化,提前布局数字领域的学科专业,同时统筹推进从人才培养到科学技术创新、研发技术再到成果转化的全链条发展

  在过去两年里,全国高校纷纷以 “人工智能 + 高等教育” 应用场景建设为突破口,加速推进 “101 计划”,期间新增了像大功率半导体科学与工程、智能海洋装备等一批与数字技术联系紧密的本科专业。而当下,与 “数字化”“智能化” 深层次地融合的专业领域,已然成为就业市场上的新蓝海,其发展前途绝非仅局限于人工智能这单一方向。除了人工智能之外,众多新兴的 “潜力” 专业都与数字科技、智能工程等前沿技术存在着深度关联。以下是梳理出来的需要我们来关注的 “数字” 与 “智能” 领域专业方向。

  传统行业,例如制造、金融、农业等,其数字化转型的浪潮正汹涌而来,促使市场对 “数字 + 行业” 复合型人才的需求变得迫切。像数字金融、智慧城市、区块链等领域呈现出爆发式增长态势,急需拥有数据分析、平台运营、数字治理等核心技能的专业人才。有关数据显示,我国目前的数字人才缺口已达 2500 万至 3000 万人,而且这个缺口还将持续扩大。有 74% 的企业表示数字化人才储备不足,其中 IT 部门相关岗位的需求度之高,达到了 87%。工信部还预测,到 2025 年,人工智能、网络安全等领域的专业人才缺口将突破 500 万。

  在 2023 - 2024 年教育部新增备案的本科专业中,有超过 20% 的专业与数字技术直接相关,呈现出一种井喷的态势。例如,2024 年时,全国就有 76 所高校获批开设数字化的经济专业(专业代码是 020109T),该专业的学制为四年,毕业生将被授予经济学学位,并计划于 2025 年真正开始启动招生。

  计算机科学与技术、电子信息等传统专业,都在积极融入数字技术模块,智能科学技术应用已然成为高校教学体系转型的核心方向。

  数字技术正在与金融、生物、传媒等诸多领域进行深层次地融合,推动着人才培养朝着复合型、跨界化的方向转型。而像生成式 AI、量子计算、元宇宙等前沿技术的应用,更是催生出了众多跨学科的新专业。

  在本科专业目录里面,当下共有 6 个 “数字” 类以及 7 个 “数据” 类专业,这些专业都强调要培养人工智能技术与跨学科思维兼具的人才。以下是部分典型专业的介绍:

  1. **空间信息与数字技术**:这一专业融合了信息科学、计算机、管理学等多学科知识,旨在培养数字工程设计与管理方面的人才。毕业生未来可投身于互联网、通信、智慧城市等诸多领域。其核心课程包括软件工程、空间决策方法、GIS 系统等。

  2. **数字人文(2023 年新增)** :该专业主要以数字化手段来研究人文文化,在课程设置上,除了传统人文课程外,还增设了 Python 编程、AI 应用等理科课程,其毕业生的工作规划方向涵盖了文博机构以及互联网行业。其特色优势就在于将文科底蕴与技术技能相结合,从而拓宽了职业发展的路径。

  3. **数据计算及应用**:此专业聚焦于数学与计算机技术的交叉领域,致力于培养数据处理方面的专家,毕业后可进入金融、教育、电子政务等多个不相同的领域工作。其所涉及的技能标签主要有数字建模、统计学以及数据库技术等。

  除了广为人知的人工智能专业外,本科目录中还有 11 个 “智能” 类以及 7 个 “智慧” 类专业,这些专业大多是近五年设立起来的交叉学科,且市场适配度相当高:

  1. **工业智能**:它通过集成 AI 与自动化技术,来服务于智能制造以及工业互联网领域。其工作前途广阔,毕业生可在制造业、能源、医疗等多个领域从事研发技术岗位的工作。

  2. **智能车辆工程**:该专业融合了机械工程与智能技术,就目前来看,2023 年智能网联汽车的市场规模已超越了 5000 亿元,据预测,到 2025 年时,这一领域的人才缺口预计将会达到百万之巨。其核心能力包括车辆感知系统的设计以及无人驾驶算法的开发等。

  3. **材料智能技术(2024 年新增)**:主要是依靠 AI 来驱动新材料的研发工作,其面向的行业包括航空航天、电子信息等。该专业涉及到的学科交叉领域包括材料科学、机器学习以及工程学等。

  4. **智慧交通**:这一专业整合了物联网、大数据以及交通工程等多方面技术,助力智慧城市的建设。毕业生的职业方向包括交通设备研发、政府交通管理部门以及轨道交通运营等岗位。

  1. 优先去选择 “数字 + 行业” 这样的复合型专业,并且要关注那些拥有丰富产学研资源的院校。

  2. 在填报志愿的时候,要结合个人的兴趣爱好以及区域的产业政策规划,切勿盲目扎堆热门方向。

  3. 可以适当挖掘一些 “潜力赛道”,例如数字人文、材料智能技术等交叉领域,这些领域往往竞争压力比较小,但发展空间却非常大。

  4. 参考高校 “新工科” 认证以及其在 AI 细分赛道上的布局情况,从而有效提升自身的就业竞争力。

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