第09版:理论

生成式人工智能赋能应用技术型高校 大学生就业能力提升的路径研究

□杨静

生成式人工智能技术凭借其智能化、个性化、场景化的技术特性,为重塑大学生就业能力培养体系提供了创新范式。本文以通过理论分析与实证调研,揭示生成式人工智能技术在职业规划、课程教学、实践训练、求职服务等环节的赋能机制,为应用技术型高校深化产教融合、增强人才培养适应性提供理论参考与实践路径。

关键词:生成式人工智能;应用技术型高校;就业能力;产教融合

引言

应用技术型高校以培养适应区域经济发展的高素质应用型人才为目标,但其毕业生仍存在实践能力与企业需求脱节、职业规划缺乏科学性、职业技能不足等问题。生成式人工智能作为人工智能领域的前沿技术,具备内容生成、数据分析、场景模拟等核心能力,能够精准对接就业能力培养的关键环节,为解决应用技术型高校人才培养与产业需求之间的矛盾提供了新视角。

应用技术型高校大学生就业能力的现实困境

一、毕业生能力结构与产业需求的结构性失衡

应用技术型高校的人才培养方案往往滞后于产业技术迭代速度,导致学生专业技能与岗位需求不匹配。例如,在信息技术领域,企业已广泛应用生成式AI进行代码生成、数据分析,但高校课程体系中相关工具的教学内容尚未普及,学生缺乏对前沿技术的实操经验。同时,传统实践教学模式受限于场地、设备和师资,难以模拟真实工作场景,学生的问题解决能力和创新能力培养有所欠缺。

二、职业规划的盲目性与低效性

大学生职业规划普遍存在“认知模糊-决策盲目-执行低效”的问题。传统就业指导以集体讲座、标准化测评为主,缺乏对学生个体特质的精准分析。多数职业测评工具仅基于静态量表数据,无法动态跟踪学生能力发展与产业需求变化,导致职业建议缺乏针对性。

三、数字化就业技能的缺失

在数字化招聘趋势下,简历优化、面试模拟、行业分析等求职环节对技术工具的依赖性显著增强。然而,目前高校学生普遍缺乏对智能求职工具的掌握能力。生成式人工智能工具可通过分析职位描述自动生成匹配简历,但仅有12%的学生会使用此类工具。同时,企业对毕业生的数据思维、算法应用等能力要求日益提高,而高校课程中相关技能培养尚未形成体系,导致学生在数字化就业竞争中处于劣势。

生成式人工智能的赋能逻辑与应用场景

一、技术特性与就业能力培养的契合性

生成式人工智能通过自然语言处理、机器学习、多模态生成等技术,实现了三大核心能力突破:基于学生行为数据构建动态能力画像,精准识别能力短板与发展潜力;通过虚拟仿真技术生成行业典型工作场景,为学生提供沉浸式实践环境;结合产业数据与岗位需求,为学生提供职业路径推荐、学习资源匹配、求职策略优化等智能服务。

二、核心应用场景与实施路径

从“标准化测评”到“动态化导航”传统职业规划依赖静态量表和经验判断,生成式人工智能技术则通过整合学生数据与行业数据,构建“能力-岗位”动态匹配模型。

从“实验室模拟”到“产业级仿真”生成式人工智能技术可突破物理条件限制,构建高度拟真的产业级实践场景。例如,在机械制造专业,通过生成式AI模拟生产线故障诊断场景,学生需运用机器学习算法分析传感器数据并提出解决方案。

从“模板化输出”到“智能化定制”求职环节中,生成式人工智能技术可实现“岗位分析-简历优化-面试模拟”全流程智能化。例如,AI工具通过自然语言处理技术解析职位描述中的关键技能要求,自动提取学生简历中的匹配项并生成差异化亮点。

就业能力提升举措

一、高校层面:重构人才培养体系

将生成式人工智能工具应用嵌入专业课程,例如在《职业发展与就业指导》中开设“AI求职技能”专题。同时,开发跨学科选修课程《生成式人工智能与职业能力发展》,培养学生的技术应用意识与伦理素养。

建设“AI+产业”虚拟仿真实训中心,联合企业开发贴合真实业务场景的实训项目。例如,与智能制造企业合作开发“AI质检系统开发”实训项目,学生通过虚拟平台完成从数据采集、模型训练到故障检测的全流程操作。

建立“AI就业服务中心”,整合职业规划、岗位匹配、求职培训等功能。通过AI算法分析区域产业人才需求数据,向学生推送定制化岗位清单;利用多模态生成技术为学生生成个性化求职信和面试视频。

二、学生层面:构建自主发展能力

借助生成式人工智能工具给出的能力画像,学生可清晰认知自身优势与不足,制定个性化提升计划。学会利用AI工具进行行业动态跟踪与岗位竞争分析,例如通过抓取招聘平台数据,生成目标岗位的技能需求热力图,针对性地优化简历和面试准备。

结论

生成式人工智能为应用技术型高校大学生就业能力提升提供了创新路径,可有效破解传统培养模式中能力与需求脱节、规划与发展失衡、技术与应用割裂的问题。未来,需进一步推动生成式人工智能从工具应用向生态重构演进,为应用技术型高校培养适应智能时代的高素质人才提供持续动力。

参考文献:

[1]袁苗.人工智能时代大学生就业能力提升路径探究[J].中国就业, 2025(2): 76-77.

[2]张格.高校学生生成式人工智能技术使用意愿影响因素研究[D].安徽大学,2024

(作者单位:上海建桥学院)

2025-05-09 2 2 河北经济日报 con172182.html 1 生成式人工智能赋能应用技术型高校 大学生就业能力提升的路径研究