人工智能时代高校毕业生数字素养与就业适配性研究

引言

数字化浪潮下，人工智能技术深刻改变就业市场结构与需求，高校毕业生就业力面临更高要求，数字素养是毕业生适应这一变革的关键，当前高校教育未能及时跟上技术发展，毕业生就业力与市场需求差距较大。优化教育体系、建立校企合作及动态就业适配评估，帮助毕业生提升数字能力，是亟待解决的问题，这一问题解决关乎毕业生职业发展，也直接影响国家经济创新力与竞争力。

一、高校毕业生数字素养与就业适配性现状

人工智能时代，数字素养之内蕴愈显繁复，毕业生既需洞悉并运用大数据、人工智能等新兴技术，亦需兼具跨学科之能，可于数字平台协同沟通，从容应对数字化带来的各式挑战，就业市场对数字技能的渴求，在大数据、机器学习等领域尤为突出，所需技能层级颇高，非诸多高校教学范畴所能涵盖，毕业生于实践中常感自身技能与市场需求间存在显著落差 [1]。人工智能与传统行业深度交融之际，企业对复合型人才的需求持续上扬，这使得毕业生不仅要习得基础数字技能，更要能运用此类技能破解复杂的实际问题，当前教育与市场需求的适配鸿沟由此进一步扩大。

二、人工智能时代高校毕业生数字素养与就业适配性存在的问题

（一）数字技能培养与产业实际需求脱节

高校课程虽已引入编程、数据分析这类基础数字技能，但其课程内容的更新速度与呈现形式的适配性，往往难以及时跟上技术迭代的快速步伐，毕业生步入职场之后，在应对实际工作场景中各类复杂数字挑战时，能力上的欠缺便凸显出来。人工智能、区块链和大数据等新兴领域的核心知识，尚未被充分且系统地纳入现有教学体系，毕业生所掌握的技能储备，与企业对高端技术岗位的实际需求存在明显不相匹配之处，尤其是在那些需要深度技术理解和创新应用能力的岗位上，毕业生的行业适应力存在着较为明显的不足，这样的教育与市场需求脱节状况，导致许多毕业生即便具备基本的数字操作技能，可一旦面对高技术要求和复杂工作情境的考验，还是常常会感到力不从心。

（二）就业市场数字岗位分类与能力标准不明确

人工智能、物联网、云计算等技术在持续进步，各行各业不断涌现出大量数字岗位，这些岗位的具体分类情况、所需具备的能力标准，至今仍缺乏统一的界定与规范，尽管很多岗位对外标榜为“数据分析师”或“AI 工程师”，但不同企业在开展招聘工作时，对这些岗位提出的具体要求却存在很大差异，有的更侧重数据处理方面的能力，有的则偏向于算法设计领域或业务理解层面。这种标准上的不统一，导致毕业生在寻找合适岗位的过程中常常面临困惑，无法准确评估自己是否符合某一岗位的实际需求，进而对就业匹配的精准度造成影响。

（三）毕业生数字素养测评体系与就业适配评估机制缺失

许多高校教学中虽提及培养学生的数字能力，却往往缺乏标准化和量化的评估方法，难以准确反映出毕业生实际具备的数字素养水平，就业适配性评估机制的缺失，使得毕业生无法有效了解自身数字素养与市场需求之间存在的具体差距，企业在招聘过程中也难以依据清晰的能力标准来筛选合适的人才 [2]。随着技术发展和产业需求的持续变化，毕业生对自身数字技能的认知存在较大偏差，导致不少人在求职过程中出现过度期望或自我低估的情况，就业质量与职业发展均因此受到影响。

三、影响高校毕业生数字素养与就业适配性的关键因素

（一）高校数字素养教育体系的完善程度

当前高校的数字素养教育体系仍存在较大差距，特别是在内容更新速度与课程具体设置上，难以与技术发展的实际步伐保持同步，许多高校虽已开设与数字技能相关的课程，课程内容却往往偏重于基础性操作训练，缺少对人工智能、机器学习、大数据等前沿技术的深层次培养与实践指导，跨学科结合层面，高校的数字教育体系未能有效打破不同专业间的壁垒，导致毕业生在面对多元化且高技术要求的工作岗位时，普遍表现出适应能力的不足。数字经济崛起的当下，高校需要加快数字教育的体系化建设，深化课程内容与行业实际需求的精准对接，以此提升学生的数字素养水平，确保毕业生能够具备从容应对快速变化工作环境的综合能力。

（二）人工智能技术发展对岗位需求的动态影响

传统行业里，AI 技术正逐步渗透，企业对具备数字技能的综合性人才需求持续增加，低技能、重复性工作岗位的需求则在逐渐减少，人工智能技术不断演进，行业对数字技能的要求也在不断深化，数据处理、机器学习、算法设计这些领域表现得尤为突出。企业招聘时，不只是看重学历和专业背景，更注重求职者能否快速适应技术变革的能力，金融、医疗和教育等行业引入AI 之后，对能将人工智能技术与行业实际需求结合起来的复合型人才，需求急剧上升。技术创新在不断推进，毕业生需要时刻关注行业趋势，动态调整自身能力与职业规划，以此适应AI 时代的岗位需求。

（三）毕业生自身数字学习能力与职业规划的匹配度

目前不少毕业生缺乏足够的职业规划意识，对自己需要掌握的数字技能认识存在不足，导致学习目标与实际岗位需求之间出现明显差距。许多毕业生在校期间可能只侧重于专业课程的学习，忽视了对数字技能的系统培养和新兴技术的深入掌握，结果在进入职场之后，才发现自身技能与市场需求存在脱节[3]。部分毕业生没有根据行业发展趋势进行有针对性的职业规划，导致在就业过程中常常出现方向不清或目标模糊的情况。为弥补这一差距，毕业生不仅要在学校阶段加强对数字技能的学习，更应结合自身兴趣和行业发展动态，积极参与行业实习，提升自身职业规划与数字能力的匹配度，从而在竞争激烈的就业市场中脱颖而出。

四、提升高校毕业生数字素养与就业适配性的路径

（一）构建基于产业需求的动态化数字素养课程体系

高校需建立季度性产业需求调研机制，联合地方行业协会与头部企业组建专家委员会，定期梳理人工智能、大数据等领域的技术演进趋势与岗位能力要求。课程设置采用 “基础层 + 进阶层 + 应用层” 的三阶架构：基础层开设 Python 编程、数据可视化等通用数字技能课程，确保所有专业学生掌握数字化工具使用能力；进阶层按技术方向细分模块，如人工智能方向开设机器学习基础、自然语言处理课程，数据科学方向设置大数据分析、算法设计课程等；应用层则结合行业特色，在金融专业增设量化投资分析课程，在市场营销专业开设数字营销工具应用课程等，实现“数字技术 + 专业知识”的深度融合。

推行跨专业选课机制打破学科壁垒，明确非计算机专业学生需修满数字技能选修课学分，开设数据分析基础、智能工具应用等通识课程供选择；同时鼓励计算机专业学生辅修金融、制造等行业课程，培养复合型知识结构[4]。建立课程动态更新机制，与企业共建案例库，将电商用户行为分析、制造业生产数据优化等真实项目改编为实践教学内容，让学生通过解决实际问题掌握数字技能。每学期开设“数字技术前沿工作坊”，邀请企业技术骨干专题授课，解析 AI 工具在各行业的最新应用场景与实操方法，确保教学内容紧跟产业技术变革步伐。

（二）建立校企协同的数字技能实训与就业对接机制

高校应联合重点产业龙头企业共建现代产业学院，围绕“教学- 实训-就业”一体化目标设计人才培养方案。实施“双导师制”，企业选派技术骨干担任实践导师，全程参与核心课程模块设计、实践环节指导及毕业设计评审，将企业真实业务场景拆解为教学项目，如把电商平台的用户增长数据分析、制造企业的生产流程优化等实际问题转化为实训课题。建立标准化实习实训体系，明确毕业生需完成不少于 ⁶ 个月的企业项目实训，实训内容覆盖数据采集清洗、智能工具实操、业务数据可视化等核心数字技能。实训过程采用企业化管理模式，学生需遵守项目进度要求，提交阶段性技术报告，最终实训成果经企业导师评估后纳入学分考核体系。

聚焦人工智能、智能制造等核心领域打造定制化“企业订单班”，与行业领军企业共同设计人才培养方案。如联合新能源企业开设能源数据应用班，课程体系完全对标企业能源监测分析师岗位能力要求，增设能源数据采集、智能预警系统操作等特色课程，企业技术骨干全程参与授课与实践指导。同步建设校企共享实训平台，引入企业在用的数据分析软件与AI 开发工具，搭建模拟能源监控场景的实训环境。学生在校内即可参与企业真实的数据标注、能耗分析模型优化等工作任务，按企业标准完成项目交付。每月举办“数字技能对接会”，组织学生团队承接企业技术需求，优秀解决方案纳入学生能力档案，作为企业校园招聘时优先录用的核心依据，实现学习与就业的无缝衔接。

（三）完善数字素养测评与就业适配性动态评估机制

构建科学系统的三维度数字素养测评体系，实现对毕业生数字能力的全面考核。技术维度聚焦核心技能掌握程度，通过在线编程实操、算法逻辑设计等标准化测试，评估学生对 Python、SQL 等工具的运用能力及基础算法设计水平；应用维度采用企业真实业务情境模拟，如提供电商交易数据及要求完成用户消费行为分析报告，考察数据处理与结果呈现能力；思维维度通过数字化创新方案设计，如针对传统企业转型需求提出智能优化方案，评估数字化问题解决思维。

开发标准化测评工具包，涵盖各行业典型案例题库、实景操作任务和综合评估量表，所有测评内容均由高校教师与企业技术专家共同编审认证。建立就业适配动态监测平台，整合毕业生测评数据、企业岗位需求清单和行业发展动态数据，通过算法分析生成个人数字能力画像，清晰呈现与目标岗位的匹配度及差距所在。为每位学生建立动态更新的数字技能成长档案，详细记录课程表现、实训成果和各阶段测评结果，平台根据数据自动推送个性化提升建议。高校每年基于平台数据发布《数字素养与就业适配分析报告》，为课程优化提供依据；企业可通过平台查询标准化测评结果，精准识别符合岗位需求的人才，有效提升就业匹配效率。

（四）构建政校企联动的数字素养培养保障体系

高校应主动对接教育、人社等政府职能部门，联合申报数字化人才培养专项基金，重点投向数字技能课程开发、实训基地软硬件升级和教师数字能力培训。推动政府出台针对性激励政策，对深度参与人才培养的企业给予教育费附加减免优惠，将校企合作成效纳入企业社会责任评价体系，增强企业参与动力。建立常态化师资互聘与成长机制，定期选派专业教师到合作企业参与实际项目开发，同步聘请企业技术骨干担任兼职教师，直接承担实践课程教学任务。实施教师数字技能提升计划，通过集中培训、在线课程、技术沙龙等形式，确保教师及时掌握人工智能、大数据等前沿技术应用，更好衔接教学与产业需求[5]。

联合政府部门牵头制定区域统一的数字技能认证标准，围绕数据分析师、AI 应用工程师等核心岗位，明确能力要求、考核规范和认证流程，为人才培养提供清晰标准。搭建政校企信息共享平台，实时发布政策动态、行业人才需求清单、高校培养质量等数据，实现供需信息精准对接。建立毕业生就业跟踪与再培训机制，对毕业三年内的学生开展数字技能定期评估，针对技术迭代需求提供模块化进阶培训，内容涵盖新兴工具应用、行业解决方案等。通过政策引导、资源整合和持续服务，构建起政府引导方向、高校培养人才、企业提供实践的协同生态，形成贯穿人才成长全周期的数字素养保障链条。

结语

人工智能时代的就业变革对高校人才培养提出全新要求，数字素养已成为毕业生职业发展的核心竞争力。弥合教育供给与产业需求的鸿沟，需要构建产业导向的课程体系，深化校企协同的实践育人模式，完善科学精准的测评机制，形成政校企联动的保障生态。通过跨学科融合、真实场景实训、动态适配评估等路径，持续提升毕业生的数字技能与岗位适应能力。未来，随着多方协同机制的不断完善，将推动数字素养培养贯穿人才成长全周期，为经济社会高质量发展输送更多复合型数字化人才。

参考文献

[1] 吴玥欣 ， 王馨 ， 汪子钰 . 人工智能时代高校毕业生就业力评价与提升路径研究 [J]. 产业与科技论坛 ，2025，24（10）：270- 272.

[2] 顾鑫 . 人工智能时代高校毕业生就业观的引导路径研究 [J]. 中国就业 ，2024，（12）：84- 85.

[3] 夏欢庆 ， 周斌 . 人工智能时代高校毕业生就业观的变革 [J]. 中国就业 ，2024，（11）：54- 55.

[4] 宋齐明 ， 胡燕珊 . 人工智能时代大学生就业能力需求变革及教育应对 [J]. 中国大学生就业 ，2024，（11）：75- 83.

[5] 任紫君 ， 李渊 . 人工智能时代高校毕业生就业能力提升策略研究 [J].创新创业理论研究与实践 ，2024，7（12）：8- 10.

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作者简介 ] 孙沛 ， 女，硕士，山东服装职业学院，副教授，高级职业指导师，研究方向：大学生就业创业指导。