摘要：教育科技人才一体发展的关键，是推进目标体系、运行体系、保障体系“三个一体化”，但当前三大系统之间还存在部分结构性问题。应抢抓人工智能技术快速发展的战略机遇，利用这一技术赋能三大系统，使三者的目标体系从“原则一致”走向“可计算对齐”，运行体系从“项目化连接”走向“流程化贯通”，保障体系从“行政推动”走向“智能驱动”。同时，通过构建支撑人工智能有效应用的数据底座、算法体系、激励制度、组织架构，夯实人工智能赋能教育科技人才一体发展的基础支撑。
全面建设社会主义现代化国家，教育是基础、科技是动力、人才是根本，三者协同发展水平直接影响国家科技自立自强和新质生产力发展水平。党的二十大报告指出，“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑”，并首次将教育、科技、人才三者专章论述、统筹谋划、一体部署；党的二十届三中全会强调，“必须深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，统筹推进教育科技人才体制机制一体改革”；党的二十届四中全会进一步指出，要“一体推进教育科技人才发展”；《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称《建议》）强调，要“建设具有全球影响力的教育中心、科学中心和人才中心”。同时，《建议》还提出，要“全面实施“人工智能＋”行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能与产业发展、文化建设、民生保障、社会治理的结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。这一系列重要部署，既彰显我们党对教育、科技、人才发展规律认识的不断深化，为系统推进教育强国、科技强国、人才强国建设指明方向；也明确抢抓技术革新战略机遇的改革要求，提供以人工智能赋能推动教育科技人才一体发展的路径选择。
教育科技人才一体发展的内涵结构及障碍
教育、科技、人才一体发展，作为我国推进现代化建设的重要战略，旨在通过制度创新和系统耦合，消除传统体制中的部门分割和职能壁垒。这一战略的关键在于系统整合教育、科技、人才的功能与资源，形成相互支撑、协同发展的动态机制，为经济社会的高质量发展提供基础性、战略性支撑。因此，从理论视角来看，教育、科技、人才共同构成一个具有层级嵌套特征的开放性复杂系统，推动三者一体发展本质上是要通过信息反馈、资源重构及体制创新实现能级跃迁。党的二十大报告对教育、科技、人才作出一体化统筹推进的战略部署，其核心逻辑体现为“科技创新提出人才需求—教育培养适用人才—人才驱动科技创新—科技创新赋能教育迭代”的螺旋上升过程，这一过程是科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略协同推进的重要体现。
从内容结构来看，教育科技人才一体发展重点是要推进“三个一体化”。一是目标体系的一体化。教育科技人才一体发展要求我们从“单体最优”向“整体效能最大”转变，将教育培养、科技创新、人才发展的目标诉求，转换为彼此可映射、可解释、可协调的共同语言，确保三者在同一战略目标框架下协同发力。从实践来看，自党的十八大以来，我国正努力走出一条以创新驱动高质量发展、带动经济增长的发展路径。在这一过程中，党中央作出一系列重大决策，推动教育、科技、人才一体发展，旨在加快高水平科技自立自强，培育适应高质量发展需要的新质生产力。因此，三大体系要围绕“高质量发展和高水平科技自立自强”，形成可对齐、可协同的统一价值坐标。二是运行体系的一体化。其旨在解决“行动贯通”的问题，强调教育、科技、人才的运行并不是孤立的三条平行线，而是同一价值链的不同环节。教育、科技、人才三者相互嵌入、相互支撑，共同构成一个相互促进、相互转化的循环体系。教育是基础，为科技创新提供人才储备和知识基础；科技是动力，为激发人才活力和推动教育发展提供核心驱动；人才是关键，是助力科技创新和提高教育水平的主体支撑。通过一体推进，可以实现教育、科技、人才的良性循环，形成推动高质量发展的倍增效应。因此，三者需构建可持续的贯通场景与闭环机制，形成“真实问题融入课程与训练体系—科研组织吸纳学生及青年人才参与—成果转化与岗位发展深度耦合—培养方案依据科研与用人反馈动态迭代”的协同运行模式。三是保障体系的一体化。其旨在解决“组织、规则和资源互通”问题，本质是将三者协同成本显性化并制度化分担，将协同收益制度化确认并效能化释放，使一体化改革可持续、可复制、可扩展。为此，需推动三者规则互通，重点在于三者评价导向一致、标准协同，减少“评价冲突”对协同意愿的消耗；需推动资源贯通，让团队、经费、平台、项目等围绕跨体系任务形成稳定支持；需推动组织架构贯通，形成跨部门统筹、跨领域协同、跨周期调节的机制与能力。
但毋庸讳言，系统性的制度变革难以一蹴而就，与上述“三个一体化”的要求相比，当前教育科技人才一体改革还面临着一些明显的瓶颈制约。首先，三者的目标诉求存在差异。在传统治理框架中，教育端倾向于以学科体系与培养流程为主导；科研端倾向于以项目竞争与成果产出为导向；人才端倾向于以指标考核与政策工具为抓手。三者之间缺乏共同的任务牵引与对齐机制，易引发目标体系的结构性错位，具体表现为人才培养供给与科研前沿需求、科研创新产出与产业升级需求、人才评价导向与经济社会需求之间存在偏差。其次，三者的运行协同不足。在传统治理框架中，教育侧完成人才培养后输出，科研侧完成成果研发后转移，人才侧完成引育后使用。过程互动不足，反馈回路缺失，三大体系间缺乏稳定的贯通场景与组织化机制，运行协同不畅。再次，三者的制度与资源难以统筹。在传统治理框架中，教育系统聚焦人才培养与知识传播，归属于社会建设领域；科技系统侧重创新突破与技术转化，归属于经济建设领域；人才系统关注引进培育与评价使用，归属于组织建设领域。三者的组织架构、评价制度、资源配置等协同不畅，这不仅会提高跨体系协同的制度成本，还会使跨体系协同难以沉淀为制度化能力。例如，经费、平台、项目等若分散化实施，便易造成监管缺失、资源浪费；数据因分散于不同部门，标准各异、难以疏通，致使协同治理缺乏可信的证据支撑，构建以数据与事实为依据的协同决策机制任重道远。
人工智能赋能教育科技人才一体发展的战略机遇
人工智能不仅是技术工具，更是重构国家治理生态的变革性力量，这一技术的加速迭代为教育科技人才一体发展带来重大战略机遇。这种战略机遇的关键意义在于，人工智能技术的深度融入，让教育科技人才一体发展拥有切实可行的技术支撑与治理手段，推动这一具有系统重塑特质的重大改革形成具体可行的实践方案。
人工智能提升数据治理能力，为“三个一体化”提供基础底座。人工智能技术是深度挖掘、充分应用数据并产生新数据、新应用的强大工具，能够高效处理海量的非结构化和半结构化数据。通过智能清洗、去重、纠错、补全和标准映射等技术，可以提升多源异构数据的一致性，打破部门间的数据孤岛，使得教育、科技、人才系统的数据能够互联互通和高效共享。这种融合不仅是数据的汇聚，更是价值的叠加，有效夯实教育科技人才一体发展的基础底座。具体表现在以下两个方面。
一是夯实“资源贯通”基础底座。教育、科技、人才三者资源存在贯通障碍的根源，既与体制架构下各部门职能分工相关，也受到数据疏通不足的影响。从实践来看，人工智能技术针对数据治理中数据孤岛、质量低下、动态更新滞后、存在安全风险等传统痛点，赋能形成智能数据整合、自动化清洗、动态更新、隐私合规增强等核心应用场景，既有效实现海量、多样、异构数据的结构化处理，又让跨体系数据流动、交互与增长成为可能。由此，人工智能技术为破解教育、科技、人才三大系统中，经费、平台、项目、团队等资源统筹难题提供坚实技术支撑。
二是夯实“运行贯通”基础底座。教育、科技、人才运行过程协同一体的突出难点，在于传统模式下三者缺乏实时动态信息交互与反馈机制，而这正是人工智能技术的优势所在。人工智能技术具备跨界、融合、协同的特性，依托这一技术可以实现跨部门信息的实时共享和自动触发，使三者的协同行动能够像生物体的神经系统一样敏捷响应外部变化。比如，当某一领域的科研任务出现新的需求或重大突破时，人工智能驱动的智慧系统可以自动反馈教育部门调整人才培养方案，反馈人才部门加大相应领域人才引育力度，从而推动三大系统实时响应彼此需求并快速集结和优化资源配置。由此一来，三者运行的协同一体将从依赖定期的“组织协商”转向实时的“数据驱动”，从而成为一种制度性、常态化的能力。
人工智能提升智能决策能力，为“三个一体化”提供工具手段。人工智能技术正在深刻重塑国家治理实践，催生诸多基于大数据、预测算法、数据挖掘、可视化等技术的智能治理工具，为复杂系统治理提供新的思路和方法，从而使教育科技人才一体发展具备更多的可能性。具体主要体现为以下三点。
一是提供“目标贯通”新工具。依托人工智能的语义理解和知识表达能力，可以将国家层面的宏观战略任务、产业界的具体技术需求、科研界的攻关方向，以及教育界的人才能力结构，进行标准化的语义映射和结构化表达，从而形成“可对齐”的目标表达方式，有效破解教育、科技、人才三大系统的政策语言和指标体系“领域异质性”难题。通过建立跨领域的“知识本体”，人工智能能够识别出不同体系中看似无关但实质耦合的目标要素，从而提升从需求识别、目标分解到指标映射的精细度。例如，可借助人工智能技术，将“发展新质生产力”这一宏观目标精准拆解为特定学科的课程模块、特定实验室的科研任务以及特定岗位的胜任力模型，让三者在微观层面实现逻辑互通。这种技术能力让抽象的战略目标落地为具体可操作的执行单元，消除不同部门对目标的认知偏差，为目标协同提供技术支撑。
二是提供“制度贯通”新工具。通过一致性校验和数据口径校准，人工智能技术进一步提升跨部门数据的可比性与共享性，确保跨体系的规则能基于统一标准对比，进而为教育、科技、人才领域的决策统筹，最终形成相互衔接的制度体系提供支撑。基于全域数据的智能分析，人工智能技术能够辅助构建跨体系的决策模型，开展政策制度模拟与推演，评估不同政策制度组合的实施成效，进而选出最优的协同方案。这种能力的提升让教育、科技、人才等部门在制定政策规则时，能够突破部门利益的局限，从全局最优视角进行科学统筹，进而显著提升政策规则的协同性、系统性与实效性。比如，决策部门可以利用人工智能技术，构建“人才政策智能体”，在制定人才引进、培养、激励等政策时，通过输入外部条件和目标期望，如技术迭代速度、产业人才缺口等关键指标，进行模拟推演，以预测政策对人才流动和产业布局的潜在影响，从而实现对政策效果的精准预判。
三是提供“过程贯通”新工具。随着人工智能技术的快速发展，其在教育监测领域的应用为实时监测提供新的可能性。例如，通过人工智能技术，可以高效地分析教育投入、科研产出、人才流动等海量数据，从而实现从“经验判断”到“数据实证”的转变。这不仅提高监测的准确性和效率，还能够清晰地揭示某一领域的工作举措或政策调整对其他相关领域产生的连锁反应。这种基于数据驱动的监测与评估，能够把固化的“目标一致”转化为动态的“运行对齐”，使运行协同实现实时的动态调节。从本质上讲，人工智能技术为各协同主体提供一个共同的事实基础，极大地减少因信息不对称和认知差异导致的反馈滞后或协同争议，不仅可以降低协调成本，也可以提升问题解决的质量和效率。
人工智能赋能教育科技人才一体发展的重点领域
人工智能赋能教育科技人才一体发展的关键，不仅在于“技术更强”，更在于“技术能否精准作用于一体发展的堵点”，并通过制度化安排将技术优势转化为可持续的协同机制，达成“技术优化制度”的治理改革成效。为此，需要从三个关键维度精准发力，将人工智能的潜在势能转化为一体发展的现实动能。
人工智能赋能“目标体系一体化”：从“原则一致”走向“可计算对齐”。一是通过人工智能技术深度解析国家创新驱动发展战略，结合教育、科技、人才领域的国家中长期规划，抽取关键实体和内在逻辑关系。利用知识表达与语义建模，将主要任务目标、关键技术路线、核心能力要素与成果形态进行结构化表达，构建覆盖教育、科技、人才全域的战略任务知识图谱。知识图谱应能清晰展示重大任务的分解路径、关键技术节点的依赖关系以及所需人才的能力特征，形成“任务—能力—指标”之间的可追踪映射逻辑结构，为各部门提供统一的“作战地图”。例如，通过自然语言处理技术，计算机可以理解人类自然语言并从文本中抽取出实体、关系等信息，构建知识图谱更加高效准确。此外，图神经网络技术可以充分利用实体间的关系信息，对节点进行聚类、分类和链接预测等任务，从而在大规模数据中发现隐藏的关联和模式。
二是依托人工智能技术建立跨体系的目标映射机制。基于国家战略任务知识图谱，建立教育领域的学科专业分类、科研领域的项目攻关指南、人才领域的评价标准之间的语义映射规则。例如，将“发展量子信息产业”这一战略任务，自动映射到物理学、计算机科学等相关学科的课程体系，映射到国家自然科学基金的资助方向，映射到高层次人才引育的急需紧缺目录。通过这种映射机制的构建，确保各部门在制定具体政策时，能够始终围绕国家战略任务的轴心，实现目标的精准对齐。
三是依托人工智能技术构建可比较的跨体系目标衡量机制。不同类型的学科专业、创新活动在成果形态、周期长度、风险特征上差异显著，目标评价指标必须既有共同的底层逻辑、又能兼容三者的差异性。为此，应利用人工智能技术在多维数据融合与综合评价方面的优势，构建起“宏观一致、微观分化”的目标评价指标体系。在评价理念、导向等底层逻辑上，强调贡献度、创新性、社会价值、长期潜力等共同维度；在指标设计等具体操作上，根据基础研究、应用研究、工程转化、教育改革等不同类型活动设定差异化权重与证据链要求。由此一来，推动三大系统的目标评价转向“统一逻辑”与“可对齐比较”，以进一步提升目标一体的科学性、可接受性。
人工智能赋能“运行体系一体化”：从“项目化连接”走向“流程化贯通”。一是依托人工智能技术构建跨体系的信息互动反馈闭环机制。实践中常见的偏差在于，将“运行一体”简单等同于“建立合作关系”或“共建平台项目”，而忽视从“培养—创新—使用”的信息复杂交互与连续传递机制。为此，要利用人工智能技术把分散在培养过程、科研过程与用人过程中的信号，转化为可追踪的反馈指标。例如，人才培养质量不仅可通过毕业论文的质量来衡量，更可通过参与科研的深度、问题解决能力的提升、工程实践表现等过程信号来全面表征；科研质量不仅需关注短期产出，更应重视团队知识积累、关键节点突破、转化潜力等过程特征；人才使用不仅需考量引进数量，更应关注岗位匹配度、成长速度、贡献结构等动态变化情况。借助人工智能技术精准表达这些反馈信号，并驱动跨体系实时互动与共享，教育科技人才一体发展将从低频协调迈向持续优化。
二是依托人工智能技术构建真实问题牵引的“贯通场景”。要使人工智能赋能三大系统实现“运行一体”并真正落地见效，关键在于构建一系列贯通式的应用场景。比如，针对人才培养难以满足创新需求的问题，可以利用人工智能技术打造“科研＋育人”的贯通场景。一方面，可建设集科研任务发布、项目拆解、学生招募、在线指导、成果评价于一体的综合性平台，科研机构和企业可在平台上发布真实的科研难题，人工智能系统辅助将科研难题拆解为层级化的系列任务，匹配相应的课程模块、实验训练与项目实践；学生根据自身兴趣和能力领取任务，在导师指导下开展研究，平台全程记录研究过程并提供智能辅助。另一方面，要加大虚拟仿真实验培养力度。利用人工智能技术构建高保真的虚拟科研环境，让学生在虚拟实验室中操作精密仪器、开展高风险实验、模拟复杂工程系统，解决现实中人才培养的工程化训练不足、动手能力不强等难题。由此一来，不仅使教育科技人才运行深度融合，而且使人才培养能够获得任务平台与组织支持。
人工智能赋能“保障体系一体化”：从“行政推动”走向“智能驱动”。一是依托人工智能技术构建跨部门的资源统筹配置机制。教育、科技、人才领域的资源统筹问题，是制约三者一体发展的重要因素之一。为此，要利用人工智能技术构建“需求感知—资源匹配—动态调度”的跨体系资源智能配置系统。该系统应具备三项主要功能。第一，资源需求智能感知功能。通过对重大科研任务、产业技术难题、人才培养目标等多源数据的实时分析，自动识别资源需求的类型、规模、紧急程度。第二，跨部门资源智能匹配功能。基于统一的资源数据库，打通教育、科技、人才领域的资金、项目、平台、团队，以及实验室、仪器设备、数据库等不同类型资源，根据需求特征智能推荐最优资源组合方案。第三，资源使用动态监测功能。针对跨部门配置的资源，开展全生命周期追踪，实时监测使用进度、评估使用效益，及时察觉资源闲置、重复配置等问题并自动预警。通过这种智能调度机制，推动资源保障从“部门所有、分散配置”转向“统筹调度、按需配置”，从“事后监管”转向“事前预判、事中纠偏”。
二是依托人工智能技术构建常态化的制度创新试验场。教育科技人才一体发展涉及深层次体制机制改革，推动三者间政策制度体系实现有机贯通极为关键。浙江工商大学联合浙江大学等高校、科研机构研发全国首个“基于大语言模型的社会科学实验装置”，通过人工智能技术开展政策仿真实验，提高政策精准度为贯通教育科技人才政策制度体系作出积极探索。该平台通过构建数字社会，模拟不同政策实施后的社会反应，为政策创新与贯通提供低成本、可重复的试验场景。这一试验平台整合历史政策数据、区域发展数据、人才流动数据等多源信息，构建涵盖教育、科技、人才系统的数字化仿真模型。如北京欧倍尔数字仿真模拟实验室和职业教育虚拟仿真实训系统那样，这些平台通过整合多源数据，为教育和人才培养提供安全、经济、高效的实验环境。当需要推出新的政策举措时，可以在平台上设定不同的政策参数，模拟政策实施后可能产生的连锁反应。比如，某项人才引育政策调整，可能对高校招生、企业人才引进等产生何种影响；某项科研经费管理机制改革，可能对教师积极性、成果转化率、学科发展等方面带来什么变化。借助人工智能驱动的情景推演，能够在政策正式出台前发现潜在问题，进而优化政策设计，降低改革风险。更为关键的是，该平台可持续跟踪现实中的改革实践，把实际数据反馈至仿真模型，不断校准模型参数，提升预测准确性，进而形成“仿真试验—实践检验—模型优化—再次仿真”的持续迭代机制。由此推动制度创新从“靠经验、凭感觉”转变为“有数据、可验证”，从“一次性试点”转变为“常态化试验”，既显著提升单个领域政策制定的科学化程度，也显著提升三大系统的政策制度贯通协同水平。
人工智能赋能教育科技人才一体发展的基础支撑
人工智能赋能教育科技人才一体发展，最终要回答“如何落地、如何扩展、如何长期运行”的问题。因为若缺乏数据与算法的有效支撑，技术赋能易沦为孤立系统的“简单堆叠”，难以转化为跨体系协同的实际效能；若缺乏组织架构与激励制度的体系化设计，技术赋能往往局限于局部试点，难以沉淀为稳定的常态能力。为此，必须围绕数据、算法、制度、组织等维度，夯实人工智能应用的基础支撑，从而推动人工智能赋能由技术潜力转化为教育科技人才一体发展的治理效能。
构建支撑人工智能赋能的“数据底座”。数据是人工智能赋能的关键要素，也是跨体系协同的“共同语言”。统一数据底座建设的目标在于形成“可用、可信、可治理”的协同数据资产。为此，应推动教育、科技、人才领域的数据标准体系建设，聚焦人员、机构、项目、成果、平台等核心资源，制定统一的元数据定义、指标口径、质量规范与编码规则；要加强数据治理流程建设，利用人工智能技术打造数据治理中台，构建涵盖采集、清洗、加工、存储、服务等全生命周期的数据治理体系；推动数据共享和安全机制建设，建立分级分类的数据使用规则与隐私保护机制。
构建支撑人工智能赋能的“算法体系”。算法体系的建设目标在于推动核心智能能力的集约化开发与标准化输出。根据教育部等九部门发布的《关于加快推进教育数字化的意见》指引，未来应加大核心算法模型的研发力度，围绕任务分解与知识表达、能力刻画与岗位匹配、协作网络分析与团队优化、证据链管理与综合评价等核心需求，汇聚高校、科研院所、企业的优质算法模型，构建国家级的教育科技人才人工智能模型库。同时，推动算法模型的标准化封装与服务化输出，建立统一的模型接口规范，并确保算法模型的持续迭代与质量保障，建立模型性能评测、偏差监测与安全审计机制。
构建支撑人工智能赋能的“激励制度”。激励制度建设的目标在于促进教育、科技、人才部门的跨职能协作，使三者协同贡献可识别、协同收益可确认。为此，需建立跨部门协同的绩效考评制度，把一体发展成效纳入教育、科技、人才等部门的绩效考核体系，对在产教融合、科教融汇、人才跨界流动等方面有突出贡献的单位和个人，予以表彰和奖励。尤其要借助人工智能技术构建更完备的“证据链评价”，让承担贯通育人、交叉研究、成果转化、平台建设等工作的主体获得可识别的评价收益，进而通过调整评价导向，使协同成为可持续的组织选择。
构建支撑人工智能赋能的“组织架构”。组织架构建设的目标在于，通过制度化安排，将跨体系协同从个体自发的偶发行为转变为组织化的常态行为。为此，要建立跨部门的工作统筹机制，夯实三者一体设计、一体运行的组织基础。一方面，各级党委、政府可通过设立教育科技人才发展委员会或推动教育、科技、人才三个领导小组一体运行的方式，制定明确三者一体发展的目标、战略和举措，督促提升一体发展重大任务落实水平与跨部门协作效能。另一方面，各级教育、科技、人才职能部门可借助建立联席会议、专项工作对接机制等途径，推动三大系统在预算协同编制、资金统筹使用、团队协同引育、平台协同建设以及评价制度贯通互认等方面发力，进而形成“统筹—执行—反馈—调整”的一体化组织架构闭环机制。
总之，人工智能之所以为教育科技人才一体发展带来重大机遇，关键在于其能够变革跨体系协同的治理基础：将分散数据转变为可治理的资源，把复杂过程转化为可分析的对象，使协同行动成为可反馈的回路，进而显著降低协同成本、提升协同精度并增强协同持续性。当然，技术赋能从来不是自动发生的，不仅必须坚持技术创新与制度变革的有机统一，而且应始终坚持以人为本、科技向善的价值导向，时刻警惕技术异化可能带来的隐私泄露、算法歧视、决策责任模糊等风险与挑战。
赵全军，浙江理工大学党委书记、研究员、博士生导师，中国人才研究会常务理事、浙江省公共管理学会副会长。研究方向为人才战略与政策、人才数字治理、创新人力资源管理，主要论文有《数字时代的人才发展治理转型：趋势、实践及路径——基于整体性治理理论视角的分析》《地方政府参与人才竞争的政策工具选择研究——基于“人才争夺战”的分析》《创新驱动背景下的地方政府人才政策竞争：效能测度与对策研究——基于Z省11个地级及以上城市的分析》等。
来源：《学术前沿》杂志2026年第3期（注释从略）
