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在中国工程院院士王坚看来，以“数据要素×”实现科技创新效能倍增，与当今时代“数据驱动型创新”特点高度契合。王坚把20世纪形成的传统创新模式称为“电气化驱动创新”。正是在电气化的强有力推动下，与激光、互联网、计算机等有关的科技发明不断涌现，塑造了人们的生产生活方式和社会面貌，可以说20世纪是电气化驱动科技创新的世纪。进入21世纪，以美国数据科学专家、图灵奖得主詹姆斯·格雷为代表的科学家提出“数据密集型科学发现”，凸显数据对科技创新的重大价值。
“新国标”扩充了圆规、书套、墨水、美工刀、手动削笔机等产品品类，对液体胶黏剂、书包、笔袋、彩泥、橡皮擦和塑料部件等产品增加了有害物质限量的要求，但面对层出不穷的新式文具，仍有未能覆盖之处。中国矿业大学宁云才教授提出，应进一步完善学生文具市场质量标准，以化学有害物质限值标准来说，“可根据文具产品种类繁多的特点，增加文具产品检测方法相关标准，提升检测结果的准确率。”
面对学习者的个性化需求，高职学校要坚持“需求牵引、应用为王”的原则，对学习者进行分层、分群、分类，为不同的学习者、在不同时间，提供全过程、智能化、个性化服务。这对于高职学校来说至关重要，虽无法为每一个学习者提供一对一的服务，但通过数据分析为学习者画像，可以精准了解学习者的需求，快速为学习者提供相匹配的服务。这便是高职学校以学习者为中心提供教育教学服务的必要性，也是驱动职业教育数字化转型的关键。
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。