人工智能视角下高校大学生就业心态特征与应对策略

一、引言

就业是民生之本。2024 年，中共中央、国务院印发《关于实施就业优先战略促进高质量充分就业的意见》，明确将高质量充分就业确立为经济社会发展的优先目标。 结构转型和经济增长的关键时期，人工智能相关岗位需求快速增加。然而，区域内高 业需求之间存在明显差距，大学生就业心态与市场预期之间产生结构性矛盾。 》显 ，当代大学生在就业态度上呈现“佛系”“理性”“求稳”以及“躺平 慢就业”等多元化特征。如何在人 能技术变革背景下理解和引导大学生就业心态，成为政策制定与教育实践的重要议题。

因此，本研究以襄阳都市圈为案例，探讨人工智能对大学生就业心态的影响机制，旨在为区域人才政策、高校就业指导以及学生个体职业发展提供实证依据与对策建议。

二、文献综述

2.1 大学生就业心态研究

国外关于大学生就业心态的研究起步较早，基于教育学、社会学与心理学等多学科理论进行探索。帕森斯（1908）提出“就业心态”概念，舒伯（1962）从价值观视角构建就业研究框架。后续实证研究表明，西方大学生普遍展现出自主创业意识、价值多元化及精神诉求导向。然而，这些研究大多基于成熟市场经济体，对技术变革带来的动态影响关注不足。

我国相关研究始于20 世纪40 年代，并在1999 年高校扩招后进入快速发展期。学者普遍关注就业心态的多元化特征、形成机制及引导对策。例如，李景国提出就业心态多元整合类型，林立涛、刁莹、刘晖等从不同群体和变量出发探讨就业心态差异。总体来看，国内研究以横截面实证为主，缺乏对人工智能等颠覆性技术冲击下就业心态的系统研究。

2.2 人工智能对就业的影响研究

在人工智能对传统职业的替代效应研究中，学界已明确其通过自动化、智能化手段对重复性高、规则明确的工作产生位移效应。研究表明，中国近19.88%的职业面临高替代风险，制造业、服务业和部分白领岗位首当其冲，低技能劳动力受冲击更为显著。这种替代效应引发就业结构变化与收入不平等加剧，现有研究虽提出职业培训、社会保障等应对策略，但对区域就业市场的差异化影响及群体适应性机制探讨不足。人工智能对新兴职业的推动作用研究则呈现积极视角，技术应用直接催生数据标注师AI 模型训练师等新职业，并通过产业升级在医疗、金融、教育等领域创造复合型就业机会。同时，“人机协同” 就业生态的构建要求从业者具备跨学科能力与创新思维。然而，现有研究多从宏观层面分析职业变迁趋势，对高校毕业生群体在技术变革中就业心态的适应性转变过程及调适机制缺乏深入探究。

三、研究方法

3.1 研究对象与抽样方法

本研究对象为襄阳都市圈内高校在校大学生，采用便利抽样与滚雪球抽样相结合的方式，通过“问卷星”平台发放电子问卷。共回收有效问卷 170‰ 。样本中，文科生（48.24%）与艺术类学生 （20.59%） ）占比较高，大四学生占62.94%，女性比例为 69.41% 。这一分布特征反映了临近就业群体对AI 就业议题的关注度。

3.2 研究工具

本研究使用自编问卷《人工智能背景下大学生就业心态与职业规划调查问卷》，包含 22 个题目，涵盖人口统计学信息、AI 认知与就业心态、职业规划与外部支持需求三个部分。

3.3 数据分析方法

数据处理采用SPSS 26.0 软件，具体方法包括：描述性统计：对样本人口学特征、AI 认知水平、就业心态特征等进行百分比分析。卡方检验：用于检验不同性别、专业、年级学生在AI 认知和就业心态上的显著差异。相关性分析：采用Pearson 相关分析探讨AI 认知水平与就业心态的关系。

图1. 调查样本的人口学特征分布 （a）专业分布 （b）年级分布 （c）性别分布

图2. 大学生对AI 的认知、担忧与职业选择态度分布

四、研究发现与分析

4.1 人工智能认知特点

多数受访者对人工智能相关岗位仅有表层了解，62.94%表示“了解一些”，仅8.82%表示“非常了解”。认知主要依赖网络渠道，而学校课程供给不足。文科与艺术类学生的认知度较高，但实践能力有限。相关性分析显示，AI 认知水平与就业乐观态度负相关 （r=⋅0.05，p>0.01） 。

4.2 就业心态特征

大学生就业心态呈现“乐观与忧虑并存”的矛盾特征。多数学生认可AI 提升效率的积极作用，但同时担忧传统岗位流失。临近毕业的大四学生和理科生表现出更强烈的焦虑。女性学生对技术进步的接受度更高，表现出相对乐观心态。

4.3 职业规划倾向

63.53%的学生因担忧传统职业受AI 冲击而调整规划，文科生尤为突出。多数学生愿意尝试新兴职业，但强调需要外部支持和能力匹配。在学习途径上，自学网络课程成为首选，而工科与理科学生更倾向于实践性学习。相关性分析显示，AI 认知水平与职业规划调整意愿显著相关 （1=0.23，p<0.01） 。

4.4 高校支持体系不足

40%的受访者认为高校未开设AI 就业指导课程。多数学生期待增加相关课程和实习机会。对地方就业政策的认知不足，也反映出信息传递渠道存在缺陷。

5.1 结论

人工智能背景下，大学生就业心态呈现出认知广泛但缺乏深度、乐观与忧虑并存、职业规划积极但依赖引导的特征。相关性分析进一步验证了AI 认知水平和就业心态密切相关，高校支持与政策宣传不足加剧了学生的焦虑与不确定感。

5.2 对策建议

（一）构建分层分类的人工智能教育体系。针对文科与艺术类学生，开发“AI+专业”课程，提升应用能力；针对工科与理科学生，加强校企联合实践，强化创新能力。

（二）完善精准化就业指导服务。面向大四学生与重点群体，建立人工智能职业导师制，提供个性化指导与技能培训。

（三）健全产学研协同机制。地方政府应牵头构建“政-企-校”平台，拓展 AI 实习与就业岗位，提高政策可达性与知晓度。

六、研究局限与展望

本研究样本结构存在偏向，文科与高年级学生比例较高，影响结论的普适性。此外，横截面调查难以揭示就业心态的动态变化。未来研究可通过纵向追踪与混合方法，比较不同区域与专业的学生群体，进一步揭示人工智能对大学生就业心态的深层影响机制。

参考文献

[1]周蓉.大学生就业心态：社会生态视域下的新常态及其应对 [J]. 当代青年研究，2022（2）：94-101

[2]齐鹏.新时代大学生就业过程中的心态 [J]. 高教论坛，2020（8）：56-57.

[3]陈志，程承坪，陈安琪.人工智能促进中国高质量就业研究 [J]. 经济问题，2022（9）：41-51.

[4]魏鹏程.大学生就业心理现状及其影响因素探讨 [J]. 继续教育研究，2017（7）：107-109.

[5]刁莹，徐宝贵.“95 后” 本科毕业生择业价值观的分析和对策研究 [J]. 思想政治教育研究，2020（1）：56-160.

[6]刘保中.时代变迁与就业选择：新时代大学生就业意愿的新特征 [J]. 青年探索，2020（1）：15-24.

[7]李景国.新时代大学生多元化就业选择原因分析及策略 [J]. 黑龙江高教研究，2019（10）：139-142.

[8]岳昌君.高校毕业生就业观念：特点、变化与差异研究 [J]. 中国青年研究，2023（5）：5-13.

[9]王鑫，王荣，顾美红.大学生 “躺平族” 的群体画像与转化逻辑 [J]. 高教探索，2022（4）：122-128.

[10]曾群.青年失业与人生转型 [J]. 社会，2007，27（1）：141-163.

[11]宋健，胡波，朱斌辉.“慢就业”：青年初职获得时间及教育的影响 [J]. 青年探索，2021（6）：25-34.

[12]马力，邓阳.高校毕业生 “慢就业” 探析及其对策 [J]. 中国青年社会科学，2019，38（5）：93-99.

[13]郑晓明，王丹.高校毕业生 “慢就业” 现象的成因与治理策略 [J]. 社会科学战线，2019（3）：276-280.

[14]曾燕波.“佛系” 抑或奋进：青年职业价值观调查 [J]. 当代青年研究，2018（6）：5-11.