饶高琦 | 基于市场需求的新质语言教育探索
编者按
语言教学与研究
数智时代的到来与技术的飞速发展引发市场对人才需求结构的根本性转变，着力培养“懂语言十懂技术”以及能应用、会管理的多元化、技术化、场景化复合型人才已成为时代发展的迫切要务，这一趋势正驱动着语言教育的深层次变革。有学者认为，变革的方向是以服务新质生产力发展为根本导向，以培养国家和社会急需的新质语言人才为根本任务，以高科技为驱动，以高效能为追求，以高质量为目标，可称之为新质语言教育。本期刊发的“大家谈”讨论了新质语言教育的基本定位、属性特征和相关学科建设问题，分析了新质语言人才的核心能力与培养面临的现实困境，提出了新质语言教育的路径重构，讨论了面向应用场景的语言工程人才的核心能力，基于实践初步构建了培养卓越语言工程师的新质语言教育体系。欢迎学界同仁积极参与、共献智慧，大力推进新质语言教育研究和实践工作，欢迎大家就相关专题做出具体的实证研究和理论思考。本刊将持续推动相关研究，以践行“推进学术，建设学科，发展事业，服务社会”的办刊宗旨。
基于市场需求的新质语言教育探索
北京语言大学语言科学与资源学院
饶高琦
在人工智能与数字经济的双重驱动下，市场对语言人才的需求已从单一技能型，转为“语言学十技术十场景”的复合能力型。2025年初教育部、国家语委、中央网信办联合印发《关于加强数字中文建设 推进语言文字信息化发展的意见》,明确提出“构建数字时代语言人才培养体系，强化语言智能与多领域融合应用”,这为语言人才培养的转型发展指明了方向。在教育强国战略背景下，立足语教融合理念与“大语言学观”，变革语言教育，培养适应市场需求的语言人才(可称之为新质语言人才，相应的语言教育称为新质语言教育),既是语言学学科自身发展的内在要求，也是服务国家数字经济建设的必然选择。
一、市场需求驱动下新质语言人才的核心能力构成
(一)新质语言人才的市场需求
当前，语言人才市场呈现多元化、技术化、场景化特征。从招聘市场数据看(基于本课题组在几大主流招聘网站进行的相关招聘广告的抓取和分析)，人工智能与数据标注相关岗位占比已达62%，成为新质语言人才的核心需求领域，典型岗位包括AI训练师、数据标注师、提示词工程师等。数据标注产业的蓬勃发展直观反映了市场对基础语言人才的迫切需求。我国目前已有5.8万全职数据标注员(数据来源:中国信通院《数据标注产业发展研究报告(2025)》)。经估算,2025年我国数据标注员岗位缺口将高达100万，数据标注市场规模达到102.1亿元(数据来源:中商产业研究院)。数据产业不仅提供了大量基础岗位，更催生了对数据标注管理、语料库建设、标注规范制定等中高端人才的需求。这些岗位从业人员不再局限于传统语言学的培养内容，而是要求将语言学理论转化为机器可识别、可处理的结构化数据与规则体系。而大模型背景下的人机交互则进一步拓展了新质语言人才的就业边界，催生了大模型产品经理、提示词工程师等岗位。它们要求从业者兼具语言学素养、逻辑思维与产品意识。除技术导向型岗位外，文化传媒与编辑、教育科研、技术支持与本地化等领域对语言人才的需求也呈现出交叉融合特征。本地化技术支持岗位要求掌握多语言翻译与跨文化沟通技能。这种多元化需求图景表明，新质语言人才必须突破单一学科局限，形成适应多场景应用的能力体系。
(二)新质语言人才的核心能力
2018年，谷歌公司在语言资源与评测大会(LREC)上发布了“语言学者工业界就业能力量表”(下称“谷歌能力量表”)。虽然IT技术在过去7年出现爆发式增长，但其能力侧面依然有效。结合我国特点，我们认为新质语言人才的核心能力可从语言学本体、技术应用、交叉融合与场景落地四个维度进行概括。
语言学本体能力是基础，涵盖语音学、句法学等核心理论，需掌握国际音标、语料库技术。
该能力在谷歌能力量表占比33%，是区分专业与普通语言从业者的关键。技术应用能力是核心竞争力，包括编程、数据处理、大模型使用等技能。本课题调研数据显示，60%以上A1相关岗位要求编程与数据处理能力，基础标注岗有脚本编写能力者晋升更优。
交叉融合能力体现“大语言学观”,要求打破文理藩篱，融合计算机、社会学等多学科知识。如社交媒体运营需结合语言学与社会学挖掘语言规律，医疗、金融相关岗位需融合对应行业知识。这是市场需求，也是语言学科创新发展的路径。
场景落地能力强调理论落地，须具备需求分析、产品思维等素养。
二、新质语言人才培养的现实困境
(一)学科壁垒尚未打破，培养体系滞后
当前传统中国语言文学、外国语言文学等专业课程设置偏重理论研究，与计算机科学、数据科学等技术学科的融合不足。本课题调研了多所高校语言学专业课程发现，编程、数据处理、AI技术处理相关课程占比不足10%，导致学生技术应用能力薄弱，难以满足市场对“懂语言十懂技术”复合型人才的需求。本课题调研显示，58%语言工程类岗位明确要求计算机或数学背景;即使是数据标注等基础岗位，也有近68%要求应聘者有相关经验。
在学科困境中，尤为凸显的是跨学科师资力量匮乏和教学模式创新不足的问题。新质语言人才培养需兼具语言学理论功底与技术应用能力的跨学科师资。但当前教师队伍，缺乏产业实践经验与技术训练，难以有效开展跨学科教学。部分高校虽尝试引人计算机专业教师参与，但由于学科差异巨大，协同难度大，课程内容衔接不畅，难以形成系统的培养体系。
此外，教学模式创新不足也制约了人才培养质量提升。当前教学仍以课堂讲授为主，互动式、项目式教学占比偏低，导致学生实践能力较弱。
(二)语言资源建设与利用不充分，人才供需匹配度不高
语言资源的建设和研究是数智时代对语言学学科提出的重大需求，特别强调语言资源的监测、挖掘和利用。但当前高校语料库建设普遍存在规模小、类型单一、更新缓慢等问题，缺乏多领域、多模态的真实语料资源，与企业实际应用场景脱节。语言智能技术平台建设滞后，多数高校尚未配备先进的AI训练工具、语音处理设备等，学生既缺乏相关意识培养，也不具备实践操作的软硬件条件。
三、基于市场需求的新质语言教育路径重构
(一)坚持语教融合，构建跨学科培养体系
语教融合是新质语言教育的核心理念，这要求打破语言学和语言教学、语言和技术、理论与实践的教学壁垒，实现知识、技能与素养的一体化培养。在课程体系重构方面，应立足“大语言学观”,以语言本体计算为核心，构建“基础理论十技术技能十场景应用”的模块化课程体系，基础理论模块保留普通语言学、应用语言学等核心课程，增设语料库语言学、计算语言学、语言资源学等交叉课程，夯实语言学基础;技术技能模块引入脚本编程、数据结构、机器学习基础、A1工具应用等课程，培养技术应用能力;场景应用模块根据市场需求设置NLP应用、语言模型训练、跨文化沟通、舆情分析等课程，提升场景落地能力。
在教学模式创新方面，应推广项目式教学、案例教学等方法，以真实产业项目为载体，引导学生主动参与问题解决。建立校企联合教学团队，邀请企业专家参与课程设计与教学，将技术需求与实践案例引入课堂。为此可构建“课堂实践十校内实训十企业实习”的三级实践教学体系，强化学生的场景落地能力。
此外，还应加大投入建设校内实训平台，配备数据标注工具、语音合成系统、大模型训练平台等条件，为学生提供常态化的实践环境。
(二)立足资源导向，强化语言资源建设与利用
语言资源建设是新质语言教育的重要方面。在语料库建设方面，应联合高校、企业、科研机构共建共享超大规模、轻度加工、来源多样、动态更新、建设主体多元化的语料库。建立语料库标注规范与质量控制体系，提升语料库的可用性，同时培养学生的语料库建设与使用能力，新质语言教育的实施过程，也是推动语料库建设的过程。
构建语言资源共享机制，打破高校、企业间的资源壁垒，建立国家级语言资源共享平台。整合各类语料库、技术工具、教学等资源，实现资源的高效利用。鼓励高校教师基于共享资源开展教学改革与科研创新，开发个性化的教学案例与实践项目。
(三)对接教育强国战略，完善人才培养保障体系
应加强顶层设计，将新质语言人才培养纳入国家语言人才发展规划，明确人才培养的日标、任务与路径。教育行政部门加大对语言学学科建设的支持力度，引导高校优化专业结构:加快跨学科专业建设，重点支持AI与计算语言学、语言智能教育等新兴方向。加强师资队伍建设，打造一支兼具语言学理论功底、技术应用能力与产业实践经验的跨学科师资队伍。
四、结语
实施新质语言教育是一项系统工程，需要立足教育强国战略，坚持语教融合理念与“大语言学观”，打破学科壁垒，创新培养模式，强化资源支撑，构建适应数字时代发展要求的人才培养体系
高校作为人才培养的主阵地，应主动适应市场需求变化，深化教学改革，加强校企合作，提升人才培养质量;企业应积极参与人才培养过程，提供实践平台与技术支持，实现人才供需精准匹配;政府应加强政策引导与资源支持，营造良好的人才培养环境。
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