2017年1月23日，中国教育报刊发《访教育部陈锋：大数据时代“中国故事”何处书写》一文，就数据中国“百校工程”项目对陈锋进行专访，全文如下：

大数据等新一代互联网技术深刻改变了世界，也让各国站在科技革命的同一起跑线上。中国曾屡次与世界科技革命失之交臂，今天如何把握历史机遇？

　　世界科技产业的发展史证明，科教融合、产教融合是推动科技进步和科技产业发展的关键性机制，是建设创新型国家的重要制度基础。为服务国家创新驱动战略和大数据产业发展战略，教育部学校规划建设发展中心（以下简称教育部规建中心）与曙光信息产业股份有限公司（以下简称中科曙光）联合，于2016年5月启动实施了数据中国“百校工程”项目，探索通过校企深度合作，加快推进大数据人才培养、科技创新和产业崛起。

数据中国“百校工程”点燃大数据梦

　　记者：启动数据中国“百校工程”是基于怎样的考虑，教育部规建中心和中科曙光团队都做了哪些系统的调研和设计？

　　陈锋：数据中国“百校工程”是教育部规划中心紧密对接国家大数据发展和创新驱动发展战略，积极推动大数据产业崛起并引领高等学校改革的一项举措。为实施好这项工程，在启动前，我们组织有关团队在20余所高校开展深入而系统的调研，围绕三方面问题进行顶层设计：

　　一是以校地企产合作为基础，面向应用推动大数据人才培养、科技创新和产业发展。在地方政府和行业部门支持下，通过校企合作在试点学院建设大数据学院和应用创新中心。

　　二是以大数据学院和大数据应用创新中心为载体，形成集人才培养、资源开发、科研创新、行业应用及社会服务于一体的大数据创新基地。

　　三是充分发挥大数据网络化特性，实现大数据创新基地多层网络联结，建设大数据产教融合创新发展生态。第一层是以中科曙光和高校合作的大数据创新基地为核心，与当地智慧城市建设、大数据产业基地和中小型科创企业紧密联结成网；第二层是以省会和中心城市的核心节点为核心，形成大数据区域网络，或以行业骨干高校为核心形成行业大数据网络；第三层是以总部基地，包括中科曙光、研究型大学、大数据研究院和教师培训中心等为核心，实现人才培养、课程开发、计算和存储、技术创新及创新创业的开放共享，形成平台化、生态化发展体系。

高校与企业共建技术创新体系

　　记者：项目发布后，截至目前，共有158所院校提出申报意向，已确立41所项目试点院校和20所项目培育院校。数据中国“百校工程”项目建设主要从哪几个方面推动高校改革创新？

　　陈锋：数据中国“百校工程”的顶层设计，试图充分体现国家“十三五”规划提出的科教融合、产教融合的指导思想，与推动高等教育的结构性改革和人才培养模式的改革紧密结合，推进大数据产业、有关高校和科研机构的深度融合发展，着力打造大数据发展的创新生态系统，书写大数据时代的“中国故事”。

　　一是探索高校高级技术人才培养模式改革。坚持按照产教融合、工学结合要求，形成校企深度合作机制，并以此为基础，将中心对于高校人才培养体制、机制、流程及模式改革的探索融入其中。

　　二是推动高校相关学科专业的适应性改造。大数据同科学技术的各个领域，社会经济的各个领域都有密切关系。因此，大数据创新基地建设不仅是服务于大数据产业的发展，而且有利于推动高校各学科专业的调整、更新和再造，特别是加快培养大数据发展急需的复合型人才；同时可以将大数据创新基地建设取得的人才培养改革探索成果向其他学科专业转化辐射。

　　三是推动高校融入技术创新体系。以企业为主体的技术创新体系是现代市场经济的特点，但在这一技术创新体系中，高校也是不可或缺的重要角色。创新是高校的本质特点。通过与全球领先技术优势企业深度合作，使高校和企业在科学技术积累创新的大体系中各有分工、各展所长、相互支撑和相互促进，形成符合科技进步规律的先进产业技术转移应用机制和富有活力的技术创新、产业创新生态系统。

　　四是推动高校按照大舰战略思路实现弯道超车。教育部规划中心从去年以来，一直倡导高校要聚焦国家和区域科技创新、经济社会发展的重大需求，集中资源和力量取得突破，建设学科专业集群超级平台，即大舰战略。高校要局部突破、后来居上，真正实现有特色、高水平，关键是要抓住新技术、新产业和新业态的发展机遇。

　　五是有力推动高校“双创”和创新创业教育的发展。高校的专业建设水平、技术创新能力是高校“双创”和创新创业教育的根本基础。该项目设计，在学校层面着眼建设大数据创新基地，从整个项目层面着眼建设大数据创新生态，将为高校的创新创业提供有力支撑。

探索“大数据+”行业复合型人才培养

　　记者：大数据必须融入行业、产业才有价值。目前“百校工程”项目院校正在深入推进大数据+行业、产业和专业的深度融合，“百校工程”将如何围绕行业应用培养复合型数据人才？

　　陈锋：“百校工程”的目标非常明确，就是要培养应用型大数据工程师，不仅要在大数据技术上有应用能力，还需要在具体行业有数据应用研究、开发和实施能力，即“大数据+”复合型人才。大数据人才培养标准制定必须遵从“产学结合、知行合一”理念，强调以行业需求指导专业标准的设计，我们认为培养标准应包含三方面：一是专业核心技术与能力，即对大数据技术体系的理解和掌握；二是深度理解行业应用的实践能力，即参与行业项目工作的开发应用与成果验证；三是跨行业迁徙和学习能力，即能理解并适应不同行业间大数据应用的同质性和差异性。

　　同时，我们根据国际工程教育认证的要求，积极采用OBE模式（OUTCOMES-BASED EDUCATION APPROACHES）来设计人才培养方案，即以工程师的12个品质为培养目标，以预期培养结果来反向设计培养方案。我们也以应用型课程研究院为基地，对近年来国内技术教育的前沿探索进行研究和总结。近期我们将联合有关高校成立大数据课程开发委员会，这些成果都将应用到大数据工程师人才培养体制机制模式流程改革和课程体系建设中。

　　全开放平台激活行业应用协同创新

　　记者：数据的价值在于应用，数据的汇聚在于交流共享。“百校工程”将如何围绕行业领域开展行业应用协同创新？

　　陈锋： 近日，太原理工大学联合太原钢铁集团、山西焦煤集团和山西省大数据研究院发布工业大数据协同创新方案，建立工业大数据协同创新体。西南大学基于“百校工程”项目建设农业大数据平台，面向农业产业生态链开展大数据应用服务。北华航天工业学院以“百校工程”项目和河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心等为依托发布遥感大数据协同创新方案。承德市政府全面支持河北民族师范学院建设“承德市大数据应用创新中心”，将为承德智慧旅游、智慧教育、智慧城市等全方位大数据服务。这只是项目实施短短半年来其中一部分例子。

　　这些案例显示了大数据网络创新的本质特性和创新潜力。“百校工程”的目标本来就是多重叠加的创新生态系统，因此要求试点高校坚持开放共享原则，坚定不移融入国家和区域发展战略，推动高校与地方政府、行业及产业园区紧密联动，高校与高校、科研院所开放共享、协同创新。

　　不久前，我们和中科曙光共同发布了“金融万象，数据归一”金融大数据项目及“数据中国，教育未来”教育大数据项目，重点聚焦教育领域和金融领域的大数据研究。同时，还将与清华大学联合启动大数据研究院，并尽快启用大数据师资培训中心。

（中国教育报记者 李薇薇）