浏览次数： 时间：2026-09-11 00:09:57
数字乡村建设，为涉农高校创新创业人才培养带来了新机遇，也为乡土文化活化与乡村文旅发展开辟了新路径。数字经济打破了传统创业的地理与群体限制，实现全球资源和市场的广泛连接，使农耕文化、非遗技艺、民俗风情等资源突破地域壁垒，转化为可落地的智慧乡村旅游、非遗数字化传播及乡土IP运营等新业态，拓展了高校毕业生在涉农领域的就业空间，为其提供了兼具产业价值与文化情怀的职业发展方向。同时，数字技术能够助力搭建虚拟仿真实验室、乡土文化数字展馆及在线课程平台等多元教学场景，打破某些传统教育方式的时空限制，扩大创新创业教育的覆盖范围。近年来兴起的“学科交叉+产教融合”模式，通过优化课程体系、建设多元师资队伍以及搭建实践平台等举措，为高校培养适应数字时代的农文旅复合型双创人才提供了配套保障，推动涉农高校实现教育创新与乡村振兴人才供给的精准对接。
数字乡村建设带来新机遇的同时，也让涉农高校创新创业人才培养面临深刻的转型挑战。当前，农业数字化与乡村文旅融合进程不断加快，农业农村部印发的《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》提出，到2026年底，智慧农业公共服务能力初步形成，农业生产信息化率达到30%以上。但当前我国涉农高校人才供给与数字化文旅发展趋势适配度还不够，全国数字经济人才仍存在缺口，既懂农业产业、又通数字技术、兼具乡土文化素养与文旅运营能力的复合型人才较为缺乏，这在一定程度上制约了我国乡村产业数字化转型与乡村文化振兴。面对数字时代带来的机遇与挑战，涉农高校亟须构建系统性应对策略，以农文旅融合为方向，推动创新创业人才培养模式变革。这不仅是破解当前创新创业教育发展瓶颈的重要路径，也是涉农高校主动适配数字乡村建设背景下农文旅融合发展趋势，培养引领乡村全面振兴复合型人才的重要选择。
首先，重构数字化导向的农文旅融合专业与课程体系。涉农高校要优化专业布局，增设智慧农业等新农科紧缺专业，推动农林、信息技术、文旅学科交叉融合。统计数据显示，2025年全国农村网络零售额达3万亿元，乡村电商及文旅等新业态规模持续扩张。在此背景下，涉农高校应破除传统专业的某些壁垒，围绕农文旅全产业链更新教学内容。比如，沈阳农业大学新增智慧农业专业，打造“农学+信息工程”跨学科课程体系，开设农业传感、无人机植保等实操课程。温州科技职业学院构建覆盖农产品加工、非遗文创、文旅运营与数字营销的跨界专业链，配套设立乡村运营学院，定向培养数字乡村运营人才。各高校可以此为借鉴，紧跟产业发展节奏，将数字化实操、文创设计以及文旅运营内容融入常规教学，让学生同步掌握数字化核心技能，适配农文旅融合各类岗位需求。
其次，搭建全链条农文旅数字化创新创业实践平台。涉农双创综合能力无法依靠单一课堂教学，须依托乡村真实产业及文化场景开展实训。可打造“校园+田园+文创园+文旅产业园”四园一体化实训模式，在校内配套农业物联网及大数据等实训设备，校外联动农业园区、文旅景区及非遗传承基地落地完整的农文旅运营项目。比如，中国农业大学联合四川美术学院在河北曲周共建育人实践基地，同步推进绿色农业开发与乡土文化创意转化，培育农文融合复合型人才；山东农业大学依托实践平台开展“万名学子联万村”专项活动，组织学生参与农产品直播、乡村驿站建设以及乡土短视频创作等工作。这类一体化实践平台串联起田间实训、创业孵化等流程，能够让学生在实际项目中打磨复合创新创业能力。
最后，打造兼具数字化技能、“三农”实践经验与文旅素养的复合型师资队伍。教师是人才培养的重要力量，农文旅数字化转型要求相关教师同步掌握农业生产、数字技术、文旅运营等相关知识。可依托新农科教学大模型，组建跨专业农文旅融合教学团队，同步强化教师农业数字化及乡村文化相关的知识及技能。可依托国家级职教教师创新团队，联合农文旅企业一线技术人员共同开发精品课程，把乡村真实运营项目转化为课堂教学案例，更新教师产业认知。组织教师深度参与现代农业技术研发、乡村文旅规划项目，进行农文旅融合管理相关培训，让教师在服务乡村产业过程中积累一线实操经验，保障教师的教学工作贴合产业实际需求。
此外，构建多元主体协同的农文旅产教融合育人生态。乡村一线创新创业需求分散，仅依靠高校难以形成完整的人才培养闭环。目前正在全国广泛推广的科技小院是校政企协同育人典型模式，福建省现已建成诸多科技小院，聚焦茶产业、客家非遗等特色资源开展农文旅融合研究，带动学生深入乡村一线，让学生在解决产业发展实际问题中锻炼创新思维。也可以建立政府、企业与高校三方协同机制，政府统筹农业、文旅领域政策与项目资源，企业提供真实的产业项目，高校负责人才培育与技术攻关，多方围绕农文旅全产业链布局人才培养体系。组建全国现代农业产教融合共同体，吸纳农文旅龙头企业深度参与办学，打通课堂教学、乡村生产和文旅运营现场，提升毕业生涉农岗位对口就业率。
［作者单位：安徽科技工程大学经济与管理学院。本文系安徽科技工程大学校级质量工程项目“农业统计学与机器学习”微课程项目（编号：xj2025049）、安徽省教育厅“新质生产力视角下地方高校研究生培养的产学研共同体构建与协同机制项目”（编号：2024jyjxggyjY252）的阶段性成果］
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