媒介化正在形塑社会生活的方方面面，推动着社会及其子系统与行动者的实践由“线下”向“线上&线下”转移。在这一转型趋势下，“在线性”在为社会活动提供展开空间的同时，也以其可供性重塑了信息交往活动。信息传播秩序的颠覆性变化为新闻业的实践带来了前所未有的挑战。从当下高校新闻传播学科向社会系统的人才输送及相关从业实践来看，这种挑战可被分为三个层面。首先，是基于传统范式的观念、专业知识与经验的人才培养体系，与在线性信息传播结构以及公众媒介惯习之间的匹配度低。其次，针对性强的技术型知识和课程无法在新闻传播人才培养中“全过程嵌入”。最后，是在信息过载与信息过滤矛盾下，能够应对复杂环境的新闻人才“缺位”。
传统新闻传播学科人才培养体系与社会系统的脱节，首要因素是培养过程更关注传统新闻传播知识与实践技能，难以完成向“新闻技术性”培养的转向。如何加强跨学科的技术性建设，成为新闻传播学科人才培养需要回应的重要问题。2020年，由教育部新文科建设工作组发布的《新文科建设宣言》为交叉学科视角下新闻传播学科人才培养体系的转型提供了理论指导。在传统新闻传播教育体系遭遇“三重挑战”的背景下，如何在纾解以往培养模式困局的同时，实现新文科建设的时代使命？这要求我们对新闻传播人才培养体系进行立体化、深层次的重新定位与调整。
一、作为前置问题与基本语境的新闻场域重组
从早期新闻业的组织实践来看，新闻场域及其内部的行动者活动主要由两种媒介逻辑构成。一是专业化逻辑。专业化逻辑在规定行动者行为模式、塑造新闻职业正当性的同时，也严格限定了新闻场域的边界。二是商业化逻辑。围绕新闻内容最大化抵达受众的目的，并以此为中介与广告商达成更大规模的商业交换成为典型的媒体经济运营模式。20世纪90年代，随着中国媒体市场化改革的进行，由采编、印刷、发行、广告等环节组成的半市场化运作模式产生，形成了一种典型的“重资产”、大规模的新闻生产方式。在这一过程中，专业化逻辑与商业化逻辑均得到了不同程度的强化。
然而这一情况到了新媒体时代开始发生变化。平台技术的赋权以及新闻传播渠道的多元化，使得“轻资产”模式的社会化新闻生产开始勃兴，新闻场域进入了一个全新阶段：平台新闻时代。新闻生产从原来的“重资产”模式变为如今的“轻资产”模式。“轻资产”模式改写了新闻实践的基本程序和模式。随着“全民媒介实践”的常态化，新闻传播场域被彻底解构与重组。然而，传统新闻传播学科人才培养体系却未能匹配此次重组浪潮的波峰。对新闻传播学科人才培养体系再定位的前提，是认识到当下新闻场域重组的趋势与特征。
1.社会性的再编码与信息传播介质的具身性正在改造信息交互实践。当前，传播之载体已由大众报刊转向了嵌入日常生活的移动设备一个体通过移动设备及架设其上的应用来感知世界，介入到各类生存关系并依照其社会性的编码发挥独特作用。技术物在获得具身性的同时，也对信息传播进行再编码。由此而至的现象是：移动设备的媒介性质以其可供性塑造了智能时代的信息性质，规模化、集团化的内容生产逐渐被个体化、小规模化的蜂群式生产所取代。而传统的新闻人才虽在“专业化知识”方面具有独特优势，但这种“专业化知识”仍囿于传统的新闻实践框架，难以完全适用当下的新闻传播格局。
2.平台化趋势下的新闻生产节点正对新闻从业者与传统采编流程形成挤压。在智能技术的发展下，任何“技术体”都成为信息的接收端和输出端。网络去中心化后生成了大量新的传播节点，除了传统的传媒机构，当前的网络平台、新媒体、自媒体、广告公司都生产内容。同时，业界对新闻从业者“技能树”的要求也在发生变化，如要求从业者具有数据分析、模型化热点发掘等能力。这与当下新闻传播学科人才培养体系的培养重点和技术训练存在差异。
3.媒体盈利模式多元化带来评价机制的系统性转变。传统新闻从业者在技术浪潮下被卷入了“流量竞争”之中。传统新闻评价指标发生改变，取而代之的是以流量为中心的考核评价模式一—粉丝增幅、点赞数、转发数、评论数等量化指标成为评价新闻人才能力的重要标尺。在此背景之下，部分高校已意识到了培养模式转型的必要性，将“新媒体”的理论与实践作为学科体系组成课程。从当前的信息生态来看，社会系统并非如麦克切尼斯（McChensney）所说的“不再需要新闻业”，恰恰相反，智能时代的社会系统前所未有地需要能够适应复杂信息环境的新闻人才。
4.智能媒介重塑了传媒生态，新闻生产、接受模式发生革命性的变化。智能传播的核心优势是新闻生产的海量化和精准化，渠道多元、信源多元使得新闻传播的频率与速率不断加快。新闻生产方式不再是记者与编辑的简单组合，而是“人 .+ 自动化技术 + 数据 + 人工智能 + 分析模型”的复杂组合体。这种高度集约化、技术化的传播模式，既带来了“操作性工种”的消失，也带来了新闻业对从业者“功能需求”的转变。正如布鲁萨德（Broussard）等人所说，未来的新闻业将是人机高度一体化的新闻业，这种一体化并非简单的人机分工，而是需要具有复合型能力的从业者开展真正意义上的人机协同。
