基于新质生产力理念的高校生涯教育模式实证研究

在当前知识经济时代背景下，新质生产力作为推动经济社会高质量发展的核心动力，正在深刻影响着人才培养的理念和模式。新质生产力强调通过技术创新、管理创新和组织创新来提升生产效率和价值创造能力，这一理念为高校生涯教育体系的改革创新提供了新的思路。

高校生涯教育作为连接学校教育与职业发展的重要纽带，其质量直接影响着人才培养的成效。

一、文献综述与理论基础

1.1 新质生产力的内涵与特征

新质生产力是相对于传统生产力而言的创新型生产力形态，其核心特征体现在三个维度：技术创新维度强调人工智能、大数据等新一代信息技术的深度应用；管理创新维度注重组织结构和运营模式的优化升级；组织创新维度关注人才队伍建设和协同机制的完善。这三个维度相互支撑、协同发展，共同构成了新质生产力的完整内涵。

1.2 高校生涯教育的现状与挑战

通过对现有文献的梳理发现，当前高校生涯教育主要存在以下问题：在课程设置方面，普遍存在内容陈旧、更新缓慢的问题，难以反映最新的职业发展趋势；在教学方法上，多以理论讲授为主，缺乏实践环节和互动体验；在评价体系方面，偏重知识考核，忽视能力评估。这些问题导致生涯教育的效果不佳，学生的职业准备度不足。随着新质生产力的发展，这些矛盾更加突出。一方面，新兴产业和职业形态的快速涌现要求毕业生具备更强的适应能力和创新思维；另一方面，传统生涯教育模式难以满足这些新的需求。因此，探索基于新质生产力理念的生涯教育模式创新势在必行。

二、研究设计与方法

2.1 理论框架构建

基于新质生产力的三维特征，本研究构建了"技术-能力-职业"理论模型。该模型包含三个核心要素：

技术要素：重点关注人工智能、大数据、区块链等新兴数字技术在生涯教育中的创新应用。具体而言，包括智能教学平台的开发与应用，如自适应学习系统的构建；虚拟仿真实验环境的搭建，如VR/AR 技术在职业场景模拟中的应用；学习行为数据的采集与分析，如通过教育数据挖掘技术实现个性化学习路径推荐；以及智能评估系统的设计与实现，如基于机器学习的自动化评价反馈机制。这些技术创新不仅改变了传统的教学方式，更重要的是为学生提供了沉浸式的职业体验和精准的能力诊断。

能力要素：着重培养学生的核心职业素养，主要包括四个关键维度：技术创新能力强调新技术的学习与应用能力，如编程能力、数据分析能力等；跨学科整合能力关注跨学科知识的融合与团队协作能力，如项目管理能力、沟通协调能力等；职业适应能力侧重持续学习与职业转型能力，如压力管理能力、自我调节能力等；创新创业能力则聚焦创新思维与实践能力，如商业计划设计能力、资源整合能力等。这些能力构成了新质生产力背景下人才的核心竞争力，需要通过系统化的培养方案来实现。

职业要素：强调教育内容与产业需求的动态对接，具体包括四个重要环节：新兴产业人才需求分析，如人工智能、数字经济等新兴领域的人才规格研究；职业能力标准的动态调整，如建立行业专家参与的能力标准更新机制；校企协同育人机制建设，如产业学院、订单班等合作模式的创新；职业发展路径规划，如基于大数据的职业生涯发展预测与指导。这些环节确保了生涯教育的前瞻性和实用性。

三要素相互支撑、协同作用，形成了一个完整的理论框架体系。其中，技术要素是基础支撑，为能力培养和职业发展提供智能化工具和平台；能力要素是核心目标，体现了教育的本质追求；职业要素是价值导向，确保教育成果的社会转化。三者之间的动态平衡和良性互动，构成了新型生涯教育模式的理论基础。

2.2 研究方法设计

定量研究主要通过问卷调查收集数据。在抽样设计上，采用分层随机抽样方法，将高校按类型分为综合类、理工类、师范类、财经类、农林类、医药类和艺术类七个层次，每个层次随机抽取 3 所院校，确保样本具有充分的代表性。在问卷设计方面，采用多维度测量工具：生涯教育满意度量表包含课程设置、教学方法、师资水平、实践环节等4 个维度20 个题项；职业能力评估量表包括技术创新、跨学科整合、职业适应、创新创业 4 个核心能力16 个具体指标；新质生产力教育实施情况问卷涵盖技术应用、课程体系、教学方法、评价机制等6 个方面30 个题项。

定性研究采用深度访谈和案例研究相结合的方法。在访谈设计方面，选取三类关键人群作为访谈对象：高校生涯教育教师，重点关注教学实践中的创新做法和面临挑战；企业人力资源负责人，主要了解行业人才需求变化和对高校培养的建议；职业生涯规划专家，着重探讨理论前沿和发展趋势。在案例研究方面，根据创新性、代表性和可借鉴性原则，选取 6 所高校进行深入分析：2 所"双一流"建设高校代表研究型大学的探索，2 所应用型本科院校体现地方院校的特色，2 所高职院校展示职业教育的实践。通过实地考察、文档分析（如人才培养方案、课程大纲等）、小组访谈（每组8-10 人）等多种方式收集数据，全面把握案例院校的创新实践。

2.3 数据分析方法

本研究采用多元化的数据分析方法，确保研究结论的科学性和可靠性。主要运用SPSS 26.0 和AMOS 24.0 软件进行。数据分析过程包括以下步骤：首先进行数据清洗和预处理，包括缺失值处理（采用多重插补法）、异常值检测（使用箱线图法和Z 分数法）、数据正态性检验等；然后进行描述性统计分析，计算各变量的均值、标准差、偏度和峰度等基础统计量，绘制分布图表；最后进行推断性统计分析，包括相关分析（Pearson 相关系数）、回归分析（逐步回归法）和结构方程模型分析（最大似然估计法），深入探讨变量间的因果关系和作用机制。

三、研究结果与分析

3.1 技术要素的实施成效

智能技术在生涯教育中的应用呈现出差异化特征。虚拟仿真和数据分析技术的使用效果较为显著，特别是在提升学习体验方面获得师生较高评价。然而，智能教学平台的普及率仍显不足，存在使用门槛较高、维护成本较大等问题。值得注意的是，技术应用的效果在不同类型院校间存在明显差异，理工类院校的技术融合程度普遍优于人文社科类院校。

3.2 能力培养的关键发现

研究显示新型教育模式对学生的技术创新能力和跨学科整合能力的提升作用最为突出。通过项目式学习和校企联合培养，学生表现出更强的实际问题解决能力。然而，职业适应能力和创新创业能力的培养仍存在提升空间，特别是在应对快速变化的职业环境方面，需要进一步加强实践环节的设计。

3.3 职业对接的实施效果

校企协同机制的建立取得初步成效，但在深度合作方面仍面临挑战。研究发现，产业学院的建立有效促进了专业与产业的对接，但在课程内容更新、师资共享等方面还存在改进空间。职业发展指导的个性化程度不足，难以满足学生多元化的发展需求。

3.4 要素间的互动关系

技术与能力的协同效应最为显著，而技术与职业的直接关联相对较弱。这说明技术要素需要通过能力培养的中介作用，才能有效转化为职业发展成果。研究同时发现，院校类型在这一过程中起着重要的调节作用，不同类型院校需要采取差异化的发展策略。

3.5 质性研究的深层发现

研究揭示了几个关键问题：技术应用需要避免"为技术而技术"的倾向；能力培养要注重系统性设计；校企合作需要建立可持续的激励机制。成功的案例院校往往能够在三个要素之间建立良性互动，形成动态调整的发展机制。

参考文献：

[1]易敏. 以职业生涯规划教育助力新质生产力发展[N]. 宁夏日报, 2025-04-04 (007).

[2]孟庆方,雷晓柱. 新质生产力背景下高职院校职业生涯规划教育的创新策略 [J]. 中国培训, 2025, (01): 67-70.

[3]郑海鸿,张瑛. 新质生产力视角下医学院校生涯教育优化路径研究[J]. 中医药管理杂志, 2024, 32 (16): 191-194.

项目信息：2025 年度“十四五”规划“职业教育”专项课题（省级），项目编号：ztz2025057，项目名称：《新质生产力融入高校生涯教育体系建设的时代价值与实现路径》。