AI 背景下机械专业学生就业能力的培养探究

1. 前言

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，就业市场正经历着前所未有的变革。一方面，AI 技术的广泛应用使得对相关专业人才的需求急剧增加，但同时，其对传统就业模式和岗位的冲击也日益显著。本科生的就业能力在AI 的背景下显得相对薄弱，尤其是那些非AI 相关专业的学生，面临着更大的就业压力[1]。AI 技术的高门槛和对跨学科知识的要求，使得许多传统专业的学生在就业市场上竞争力不足，而热门的 AI岗位往往被高学历、高技能的人才占据。与此同时，自媒体文化的兴起也在一定程度上影响了学生的就业观念 [2]。一些自媒体对“躺平”文化的推崇，使得部分学生对就业的积极态度有所降低，更倾向于选择低强度、低要求的工作，甚至对职业规划缺乏清晰的认识。这种观念的转变与当前就业市场的高要求形成了鲜明对比，进一步加剧了就业压力。

高校毕业生就业人数逐年上涨与经济形势的持续波动对就业市场产生了重大影响 [3]。企业招聘需求减少，就业岗位数量下降，而毕业生数量却在逐年增加，导致就业市场的供需失衡。家庭经济条件的上升使得学生对就业待遇的期望值提高，但实际就业市场难以满足其期望，这种期望值与现实待遇之间的差距，使得学生对工作的热情降低，甚至对就业产生抵触情绪。在这样的背景下，就业问题成为了一个亟待解决的社会课题。它不仅关系到个人的职业发展和生活质量，也影响到社会的稳定和经济的可持续发展。

传统机械专业面临着就业市场的巨大挑战，但同时也存在新的机遇。为了推进机械专业学生的就业，高校需要采取一系列针对性的措施，提升学生的就业能力，帮助学生更好地适应市场需求。

2. AI 背景下机械专业本科生就业能力需求分析

AI 技术不仅为机械行业带来了新的发展机遇，也对传统机械专业人才提出了更高的要求[4-6]：

（1）具备扎实的专业知识。学生需掌握机械原理、机械设计、机械制造工艺等专业核心课程知识，能够进行机械零件的受力分析、加工工艺的选择、机械结构的设计等。同时要会熟练运用常用 CAD/CAM/CAE 等软件，如AutoCAD、SolidWorks、UG、ANSYS 等，进行二维绘图、三维建模、有限元分析等工作，以提高设计效率和质量，优化产品性能。

（2）具有跨学科的知识体系

学生需加强计算机科学基础知识的学习，至少掌握一种编程语言，如 Python、C# 等，能够进行简单的软件开发、数据分析和处理，以更好地与 AI 技术相结合，如开发智能控制系统、进行机器学习算法的应用等。还需要具备一定的电子电路、电机学等知识，了解电气控制系统的基本原理和应用，为将来从事机电一体化产品的设计与开发，满足新能源汽车、机器人等领域对机械与电气融合的需求做好准备。尤其需要了解智能制造的基本概念、技术架构和应用场景，如工业物联网、大数据分析、数字孪生等，使自己具有参与智能工厂的建设与管理，推动制造业的智能化升级的能力。

（3）实践能力

学生需要通过实践课程、实习和科研项目积累实际操作经验，掌握 AI 与机械融合的应用能力。例如，通过智能制造实践课程和工业机器人编程与应用课程，学生可以在实践中提升自己的动手能力和解决问题的能力。

（4）较强的创新能力与综合能力

机械专业本科生需要将 AI 技术与传统机械技术相结合，提出新的设计思路、改进生产工艺、开发新产品，且有能力探索新的应用领域和解决方案。机械制造行业技术更新迅速，需要快速学习和掌握新知识、新技术，适应行业的发展变化，因此需要不断提升自己的专业素养、心理素质和抗压能力，适应不同的工作环境和工作任务，使自己在面对复杂多变的工程项目和技术难题时，能够保持积极的心态，主动寻找解决方案，完成工作任务。

3. 提高机械专业就业能力的途径研究

在 AI 背景下，提高机械专业学生的就业能力需要从专业计划的调整、核心竞争力的准确定位、意识形态引导和阶段式培养计划的制定等多个方面入手。

（1）专业培养计划的调整

在不大幅增加学时的情况下，机械专业的培养计划应进行适当调整。首先，增加 AI 相关课程，如“人工智能基础”“机器学习与深度学习”“智能制造技术”等，培养学生对AI 技术的基本理解和应用能力。

同时，减少部分传统课程的学时，如一些过于理论化的机械设计课程，将重点放在结合 AI 技术的创新设计上。此外，增加实践课程的比例，如“智能制造实践”“工业机器人编程与应用”，让学生在实践中掌握AI 与机械的融合。

（2）核心竞争力的准确定位

AI 背景下，机械专业学生的核心竞争力在于跨学科融合能力、创新能力以及对复杂系统的综合分析能力。学生需要掌握机械工程的基础知识，同时具备 AI 技术的应用能力，能够将两者有机结合，解决实际问题。例如，在智能制造中，学生可以利用 AI 技术优化机械设计、提高生产效率和质量控制。这种跨学科能力是AI 难以替代的。

（3）超越AI 的意识形态的强化

要引导学生将 AI 视为工具而非对手。通过案例教学和实践项目，让学生看到AI 如何辅助机械设计和制造，提高工作效率和质量。例如，在课程中引入AI 驱动的智能设计软件，让学生亲身体验AI 如何优化设计流程。同时，培养学生的创新思维，鼓励他们利用 AI 技术开发新的机械产品或解决方案，而不是被AI 技术所束缚。

（4）就业能力分阶段培养计划的制定

就业能力的培养应分阶段进行。在低年级阶段，重点加强基础知识和编程能力的培养，开设数学、物理和编程基础课程。中年级阶段，引入AI 相关课程和跨学科课程，如“智能制造技术”“机器人技术”，并通过实践项目让学生初步应用AI 技术。高年级阶段，通过毕业设计、实习和科研项目，让学生深入实践，解决实际问题，积累项目经验，提升综合能力。

4. 结语

在人工智能（AI）技术飞速发展的时代，机械专业本科生的就业能力培养面临着前所未有的机遇与挑战。高校作为人才培养的前沿阵地，应积极调整教学计划，优化课程体系，增加 AI 相关课程的比重，同时强化实践教学环节，让学生在实践中积累经验、提升能力。企业则应与高校紧密合作，提供实习机会和项目实践平台，帮助学生更好地理解行业需求，提升解决实际问题的能力。此外，引导学生树立正确的就业观念，培养其积极主动、勇于创新的精神，也是确保其在 AI 时代保持竞争力的关键。未来，随着 AI 技术的进一步发展和应用，机械行业将不断涌现出新的需求和机遇。机械专业学生只有不断提升自身的综合素质，将 AI 技术与传统机械工程深度融合，才能在激烈的就业竞争中立于不败之地。高校、企业和社会各界应共同努力，为机械专业学生创造良好的学习和发展环境，助力其成长为适应新时代需求的复合型人才，推动机械行业的智能化转型和可持续发展。

参考文献：

[1] 史秋衡 , 孙昕妍 , 金凌虹 . 大学生高质量就业能力的形成逻辑及战略导向 [J]. 教育发展研究 , 2024, 44(7):1-8.DOI:10.3969/j.issn.1008-3855.2024.07.004.

[2] 孙文远 , 葛玥 . 人工智能时代大学生核心就业能力提升策略研究 [J]. 长春工程学院学报 : 社会科学版 , 2022, 23(3):17-20.

[3]张琳.产教融合视域下大学生就业创业能力培养研究——评《大学生就业创业能力训练教程》[J]. 教育理论与实践, 2025(9).

[4] 杨永武 . 新形势下大学生就业能力构成维度与培养策略研究[J]. 教师 , 2025(4).

[5] 苏小楠 . 大学生创新创业能力现状及培养途径研究 [J].2024(36):177-180.

[6] 杨小博 . 培养和提高大学生就业能力的途径与应对政策 [J].中国就业 , 2024(10):86-87.

武汉轻工大学校级教研项目，项目编号：XJ2025003, 项目名称 :以就业为导向的科研创新创业训练教学模式的实践研究。