AI 背景下高校人力资源管理专业学生实践能力培养路径研究

人工智能技术在招聘甄选、绩效管理、员工发展、薪酬分析等人力资源管理领域的应用，正推动该行业从经验驱动向数据驱动转型。Chat GPT、智能招聘系统、绩效预测模型等工具的普及，让人力资源管理者须具备数据分析、智能工具使用与业务洞察等复合型能力。高校作为人才培养的重要阵地，要在实践教学里引入 AI 背景下的新方法与新内容以提升学生综合实践能力，但部分高校课程体系还停留在传统模式，实践环节和行业技术发展存在脱节，学生在数据处理、智能工具操作及人机协作等方面能力不足 [1]。本文立足 AI 背景，探讨高校人力资源管理专业学生实践能力培养的路径与策略。

一、AI 对人力资源管理专业实践能力的影响

1. 岗位能力结构的变化

AI 技术应用使人力资源管理岗位从传统事务处理转变为数据驱动和战略决策方向。招聘岗位得掌握智能筛选与匹配算法原理及具体操作，绩效与薪酬管理依靠数据分析模型进行精准评估和优化工作，培训开发要基于学习分析平台制定个性化的具体方案，所以岗位能力结构呈现“管理理论 + 数据分析 + 智能工具运用”复合化趋势，学生要在掌握 HRM 基础之上具备数据思维、技术操作和跨领域整合能力，以此适应智能化管理环境提出的各方面要求。

2. 实践能力要求的提升

在 AI 背景下，人力资源管理实践能力已从单一业务操作扩展成复合型技能体系。学生不仅要熟练掌握面试以及劳动关系协调等传统技能，还需要具备数据驱动决策能力以便解读并运用 AI 分析结果制定人力资源策略，要具备智能系统操作能力能够熟悉招聘管理系统（ATS）和人力资源信息系统（HRIS）等平台的使用与维护。同时要具备跨领域融合能力可以将管理思维和数据分析、算法逻辑结合形成系统化可落地管理方案，以此来满足智能化、精准化的人力资源管理需求。

二、高校人力资源管理专业学生实践能力培养的现状问题

1. 课程内容与行业技术脱节

目前部分高校人力资源管理专业课程依旧以传统管理理论、劳动法律法规以及基础实务作为核心内容，缺少针对 AI 技术应用的系统教学方面的内容。课程里对于数据分析、智能招聘算法、绩效预测模型等新兴技术的覆盖程度不足，学生在校期间很少有机会接触实际企业所使用的智能化平台与工具，这就造成学生毕业进入职场的时候，虽然具备一定管理理论基础，但是在智能系统操作、数据驱动决策以及跨领域技术运用方面存在明显短板，难以符合 AI 驱动的人力资源管理岗位要求。

2. 实践平台与企业需求不匹配

大多数高校的人力资源管理实训依旧停留在模拟招聘和面试演练等传统环节，缺乏和 AI 驱动的真实业务环境深度融合的实践平台的构建。校内实验系统大多是封闭式数据和虚拟场景，很难再现企业在智能招聘、绩效预测、员工画像分析等方面的动态需求。学生在实习过程当中，通常仅仅参与一些辅助性事务，接触不到核心的智能化管理流程，这使得他们在数据处理、系统操作以及技术应用等关键能力上跟企业岗位需求存在明显落差。

3. 教师技术应用能力不足

在 AI 快速发展的背景下，部分高校人力资源管理专业教师对于人工智能技术在招聘管理、绩效分析、员工发展等环节的应用掌握不够充分，多数教师的教学经验主要集中在传统管理理论与实务方面，缺少数据分析、算法逻辑、智能系统操作等领域的专业训练。这种情况不仅限制了课程内容在技术层面的深度，还削弱了学生在课堂上获得真实场景操作与案例分析的机会，进而导致实践教学难以紧跟行业技术发展的步伐，影响学生面向 AI 驱动岗位的适应性与竞争力[2]。

三、AI 背景下的实践能力培养路径

1. 优化课程体系，融入AI 模块

人才培养方案里要系统引入和 AI 有关的人力资源管理课程，如“人工智能与招聘管理”“人力资源数据分析”“绩效预测模型应用”这些课程都要涵盖，与此同时要增加 Python 数据处理、可视化分析、自然语言处理等基础技能方面的训练，课程内容得紧密结合企业实际应用案例。通过案例剖析、项目驱动以及情景模拟的方式，帮助学生掌握智能招聘系统、HR 数据平台等工具的操作方法，达成理论与技术的有机结合，以此提升学生在 AI 驱动环境下的人力资源管理实践能力和就业竞争力。

2. 建设产教融合实践平台

高校应与在 AI 人力资源应用方面有优势的企业进行深度合作，共同建设“智能 HR 实验室”或者校外实训基地，并且引入真实的招聘数据、绩效考核信息以及智能管理系统。学生通过参与企业智能简历筛选、员工画像分析、培训效果预测等项目，能在真实业务环境里掌握 AI 工具操作与数据分析流程，同时企业参与课程设计和实践指导，确保教学任务和岗位技能需求达到高度契合，进而缩短学生从课堂到职场的能力转化周期。

3. 提升教师AI 应用与指导能力

高校应采用行业研修、企业挂职、技术培训等方式去提升人力资源管理专业教师在 AI 应用、数据建模以及智能系统操作方面的能力，鼓励教师跨学科和计算机、数据科学领域专家开展合作以掌握招聘算法原理、绩效预测模型以及数据可视化技术，同时把 AI 相关实务案例引入课堂教学来指导学生在项目实践中运用智能工具解决实际问题，形成“管理理论 + 技术实操”并重的双能型师资队伍从而为学生提供更前沿、实用且系统化的教学指导。

4. 构建多元化能力评估体系

应该建立包含知识掌握技术应用项目成果和岗位表现的综合评价体系，这个体系既要考查学生对 AI 相关理论和工具的掌握程度，又要关注学生在校企合作项目和真实业务模拟里的实践成效 [3]。通过开展过程性评价和进行阶段性反馈来帮助学生持续优化技能结构，并且把评估结果和学分以及实习表现关联起来，从而形成学习与实践的闭环管理机制，以此确保能力培养具有针对性和实效性。

5. 强化跨学科融合与创新能力培养

鼓励学生跨选数据科学、计算机、人机交互等相关课程，构建“管理 + 技术”复合型知识体系。通过跨学科团队参与 AI 驱动的人力资源管理创新项目，如智能招聘平台优化、员工情绪分析等，培养其问题整合与创新解决能力。结合创新创业竞赛、企业课题研究等实践环节，引导学生在真实情境中探索 AI与人力资源管理的融合创新路径，提升综合竞争力与职业适应性。

总结

AI 的飞速发展给高校人力资源管理专业学生实践能力提出更高要求。通过优化课程体系、建设校企共建平台、提升师资 AI 素养、完善能力评估体系以及推动跨学科融合，能够有效提升学生在 AI 背景下人力资源管理实务操作能力与创新能力，这不仅有助于学生适应智能化人力资源管理的发展趋势，还为高校提升人才培养质量提供了可行路径。

参考文献：

[1]田烨 ; 徐静 . 生成式 AI 背景下高职院校人才培养路径探索研究 [J]. 公关世界 ， 2024（16）.

[2]党跃武，胡廉洁，贾舜宸，等.大学生实践能力提升路径研究[J].中国高等教育 ， 2024（23）：35-39.

[3]赵明星 ， 陈媛媛 .AI 大模型时代高技能人才培养研究 [J]. 新疆职业大学学报 ， 2024， 32（4）：69-75.

作者简介：邵璐霞（1984.5），女，民族：汉族，籍贯：贵州安顺人，管理学硕士研究生，职称：助教，目前从事大学生职业生涯规划、创新创业、人力资源管理教育实践及研究工作。