《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》提出要着眼拔尖创新人才培养，建立科技发展、国家战略需求牵引的学科调整机制和人才培养模式。
加快建设国家战略人才力量，着力培养造就战略科学家、一流科技领军人才和创新团队，着力培养造就卓越工程师、大国工匠、高技能人才，提高各类人才素质。不仅是高校教育改革的重要任务，也是国家未来发展的战略需求，必须调整教育资源结构，从学科专业设置、课程教学体系、教师教学能力以及学习评价体系等方面持续发力，深化高校人才培养模式综合改革。
动态调整高校学科专业设置
高校建立动态的学科专业调整机制，是确保教育体系能够及时响应新兴技术和国家重点领域的发展需求，为国家的科技进步和战略需求提供精准人才支持的需要。
具体措施包括：一是设立前瞻性战略分析机构。建议教育部设立专门的战略研究部门，配备跨学科的专家团队，包括智库专家、科技专家、经济学家等，通过建立完善的数据收集与分析系统，定期发布科技发展趋势和国家战略需求的预测报告，为学科和专业设置提供科学依据。
二是动态进行专业调整。根据科技发展和国家战略需求，超常布局急需的学科专业，对于不再符合国家需求的传统专业应进行合并、重组或内容更新，以保持专业体系的前沿性和适应性。
三是邀请行业专家参与决策。建立由学术界、行业专家和教育主管部门组成的专业调整委员会。定期进行专业设置的评估和建议，审查现有专业的适应性。根据行业需求和科技进展，提出专业调整建议，确保教育体系与市场需求紧密对接。
四是优化周期性学科评估制度。优化定期的学科评估机制，评估内容包括学科的学术水平、社会需求等，确保学科设置的合理性和前沿性。全面评估学科的综合实力和发展潜力。依据评估结果进行学科优化调整，保证学科设置的适应性。
全面创新高校课程教学体系
课程体系是人才培养的基础，要培养具备科技创新能力的人才，必须在课程体系上进行创新，确保学生掌握最前沿的科技知识，并具备适应国家战略需求的能力。
一是整合前沿科技内容，更新课程设置。开设“前沿科技专题必修通识课程”，将世界最新科技进展融入课程内容。设计跨学科课程模块以及行业需求驱动课程，确保课程内容与实际应用场景一致。根据科技发展和行业变化的反馈，定期对课程进行评估和调整，确保课程内容始终与前沿科技同步。
二是强化实践教学，提升学生应用能力。推动跨学科项目的设计与实施，让学生在项目中运用不同学科的知识，如结合工程学、计算机科学、环境科学等，解决复杂的实际问题。通过这种综合项目，学生能够学习如何整合不同领域的知识，提高跨学科的协作能力和激发创新思维。
三是深化校企合作，强化应用导向的教学。在课程设计阶段引入企业参与，确保课程内容与企业需求紧密结合。企业可以提供实际项目作为课程的一部分，学生在完成这些项目的过程中，不仅能学习到前沿技术，还能获得企业认可的实践经验。
四是推动教育技术创新，提升教学效果。利用在线教育平台和数字化资源，将线上学习与线下课堂教学相结合，打破时空限制，提供更灵活和个性化的学习方式。在实验课程和实践教学中应用VR/AR技术，模拟真实的科研和工程环境，提高学生的实践能力和创新思维。采用人工智能、大数据等技术开发智能化教学工具，实现个性化学习方案的推送和实时反馈，提升教学质量。
持续提升教师跨学科教学能力
教师跨学科教学能力的提升对于培养科技创新人才具有深远影响。它不仅能激发学生的创新思维，加强他们解决复杂问题的能力，还能增强他们的团队合作意识和提高跨领域沟通能力，拓宽科技视野，对人才的全面发展和社会适应性有深远影响。
一是强化教师的跨学科知识储备。鼓励和支持教师通过进修、参加跨学科课程等方式，提升自身的跨学科知识储备。鼓励不同学科的教师之间进行定期交流和学习，分享各自领域的教学经验和知识，促进跨学科学习的常态化。
二是推动跨学科教学实践与应用。鼓励组建跨学科教学团队，共同设计和实施跨学科教学活动，为学生提供更加多样化和全面的学习体验。支持教师在教学中实施跨学科项目式学习，提高教师的跨学科教学实践能力。
三是加强跨学科教学资源的开发与共享。建立跨学科教学资源库，收集和整合各学科的教学资料、案例和工具。鼓励教师之间分享跨学科教学资源和交流经验，促进资源的共享与协作，提升整体教学水平。
四是建立有效的激励机制。学校应设立专项奖励，表彰在跨学科教学中表现突出的教师。通过奖金、荣誉称号、晋升机会等方式，激励教师积极参与和投入跨学科教学实践。
着力构建智能化学习评价体系
随着人工智能和大数据技术等新兴技术的快速发展，高校在培养科技创新人才时，可以利用这些先进技术来构建一个更为全面和智能化的学习评价体系。
一是利用大数据与人工智能提升评价精准度。建立基于大数据分析的评价模型，通过收集和分析学生的学习行为数据，实现对学生学习情况的全面评估。
二是构建动态的评价标准与指标体系。根据学生的学习阶段、课程内容和教育目标，建立灵活的评价标准。通过设立多维度的评价指标，如知识掌握、技能应用、创新能力、团队合作等指标，可以全面衡量学生的综合能力，而不仅仅是单一的考试成绩。
三是建立个性化反馈机制。结合人工智能技术，为学生提供个性化的学习反馈。系统可以根据学生的表现生成详细的反馈报告，指出优点和改进建议，帮助学生了解自己的学习进度和改进方向。四是学生自我评价与同伴评价。在评价体系中引入学生自我评价和同伴评价的机制。通过自我评价和同伴评价，学生可以更全面地了解自己的学习情况，培养自我反思和合作评估的能力。
作者：重庆科技创新与产业融合发展研究院执行院长，重庆科技大学教授。本文为市教委教改重点项目“新文科背景下应用型高校工商管理类专业课程体系改革与实践”，市研究生教改课题“‘大思政’格局下专业学位硕士研究生创业课程思政模式建构与实践”阶段性的研究成果。
编辑：王娅萍
审核：杨帆
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