问题——数字化转型进入深水区，人才短板成为普遍痛点；当前——数据要素价值加速释放——人工智能研发、制造、金融、零售、政务等领域加快落地。多家企业在推进数字化转型过程中反映：技术迭代快、组织协同难、数据治理基础薄弱、业务与技术“两张皮”等问题交织，既需要懂算法与数据的人，也需要能把战略、流程、组织与合规要求统筹起来管理人才。如何在较短周期内培养“懂技术、懂业务、懂治理”的复合型队伍，成为人才供给侧的关键课题。 原因——产业需求牵引与教育供给改革叠加，催生跨界培养模式。一上，数字化转型是一项系统工程，涉及数据、技术、流程、组织与文化等多重因素，常呈现“投入周期长、见效滞后、持续迭代”的特点。企业不仅要建设系统，更要调整管理方式、重塑组织能力，对人才的知识结构提出更高要求。另一方面，研究生教育正强化应用导向与实践能力培养，中外合作办学通过引入国外高校的课程体系、师资与质量保障机制，在培养方式、课程内容和国际化视野上形成补充。与传统路径相比，部分合作项目采取申请评估与面试选拔，为在职人群提供更灵活的学习安排，更贴近终身学习和技能更新的现实需求。 影响——高端应用型人才培养提速，同时也对质量与规范提出更高要求。此次在沪开设的创业与创新硕士（大数据与人工智能管理方向）项目，由西安交通大学与法国SKEMA商学院联合实施。据项目方介绍，课程涵盖数据价值与数字化业务、商务大数据分析、数字经济与战略、人工智能应用、创新与新产品开发、项目管理、谈判与领导力等内容，并设置创新创业有关训练环节；教学组织采用集中授课方式，便于在职学习。业内人士指出，面向数字经济的管理类硕士项目，如果能将数据治理、业务建模、组织变革与合规伦理纳入课程框架，有助于缓解企业在“战略落地、流程再造、数据资产化、AI应用治理”等环节的人才缺口，推动技术应用从“能用”走向“用好”。 ，专家提醒，中外合作办学关注度上升，也意味着更需要边界清晰、运行规范：其一，项目定位应对接国家战略与产业需求，避免过度追逐“热门概念”；其二，质量保障要落到师资配置、课程标准、学习投入、论文与实践考核等环节，防止“重招生、轻培养”；其三，信息披露应更透明，包括培养目标、学制学费、毕业要求、学位授予与认证路径等，便于公众理性选择。 对策——以战略牵引培养体系，以能力导向优化课程与评价。受访教育界人士认为，数字化转型的核心是战略选择与长期投入，人才培养同样难以“速成”。高校设置相关项目时，应更聚焦三类能力：一是面向数据要素的治理能力，包括数据标准、质量管理、隐私保护与安全合规；二是面向AI应用的管理能力，包括场景选择、成本收益评估、模型风险与伦理治理、业务闭环运营；三是面向组织变革的领导能力，包括跨部门协同、流程再造、文化塑造与持续迭代。对学员而言，应结合职业规划与学习基础，综合评估时间投入、课程匹配度与实践机会，避免把学习简单等同于“拿证”。 前景——复合型人才培养将从“项目扩容”走向“质量竞争”。随着我国数字经济持续发展、企业智能化升级加快，围绕大数据与人工智能的研究生教育供给仍将扩大，但竞争焦点预计将转向培养质量与成果转化：谁能更有效地把真实业务问题引入课堂，把案例与项目实践做深，把产学研协同做实，谁就更容易赢得市场与口碑。与此同时，监管部门对中外合作办学的规范要求将持续强化，项目运行将更重视质量评估、过程管理与风险防控，推动形成更可持续的人才培养生态。
教育的目标，是培养能够适应时代变化的人才；西安交通大学与SKEMA商学院的合作项目，通过优化招生方式、完善课程设置、整合国际资源，为希望在创新创业与数字经济领域深造的专业人士提供了新的选择。此类中外合作探索既拓展了研究生培养路径，也为高层次复合型人才培养提供了更多可能。