人工智能发展背景下应用型本科高校就业工作的困境与变革

[摘要]应用型本科高校就业工作是国家和政府的政策窗口、市场和高校的对接平台、教师和学生的成长载体，人工智能引发的职业变革包括行业产业、岗位需求和职业能力等方面的增减趋势，而应用型本科高校就业工作在应对职业变革方面仍有不足。对此，文章提出了市场化、智慧化和自主化的就业变革路向，并在机制保障方面提出政府要完善就业工作治理格局、社会要营造高效有序的就业环境、高校要探索去中心化的管理机制。

[关键词]人工智能;应用型本科高校;就业工作;职业变革

[作者简介]杨惠（1978- ），女，江苏建湖人，江苏理工学院，副教授，硕士。（江苏  常州  213001）

[中图分类号]G717[文献标识码]A    [文章编号]1004-3985（2021）05-0072-06

人工智能作为第四次工业革命的重要核心技术，在各个领域广泛而深刻地影响着人类的生产生活，同时也对就业形成了一定压力。就业工作是帮助大学生实现以职业生涯发展为中心的指导、咨询、服务体系，在促进大学生顺利就业方面责无旁贷，理应提前研判职业趋势并做好各项准备。因而，在人工智能发展背景下，反思应用型本科高校就业工作的时代属性，探索就业工作的可能困境，并进一步分析人工智能对大学生职业发展的影响及应对，具有重要的现实意义。

一、我国应用型本科高校就业工作定位

（一）宏观视角：国家和政府的政策窗口

《普通高等学校毕业生就业工作暂行规定》（教学〔1997〕6号）中明确了高校就业工作的任务是在保证国家需要的前提下，统筹兼顾、人尽其才。即我国每一所高校的就业工作都是执行国家就业政策的窗口，其首要职能是在明确基本政策和基本要求的情况下，跟随政策导向和教育主管部门意见，自主采取各种管理服务机制和约束机制来贯彻执行政策要求，这是应用型本科高校就业工作的首要职责，也是就业工作顺利开展的基本前提。

（二）中观视角：市场和高校的对接平台

应用型本科高校通过举办毕业生双选会、校企产学研合作、搭建招聘信息平台等方式开展就业工作，是高等教育人才培养与地方就业市场对接的主要渠道。一方面将高等院校培养出来的人才与地方就业市场相对接，突出人才的“应用性”，将人才“产品”向就业市场输出;另一方面要将就业市场的调研信息和就业反馈输入教育教学部门，以检验和改进应用型本科高校人才培养目标达成程度。

（三）微观视角：教师和学生的成长载体

应用型本科高校就业工作主要通过相关教师开展就业课程、就业测评、职业生涯辅导等形式对学生开展就业指导教育。就业工作打破统分统配走向市场双向选择，随着学生个性化职业发展需求的不断提升，职业生涯发展相关知识学习的重要程度日益显现。课程教师在接受专业学习和培训后，对生涯理论和就业知识开展教学和研究，通过课堂授课、研讨咨询等方式，帮助学生掌握比较系统的关于个人职业发展的基本理论原理和生涯规划方法，在帮助学生提升职业能力的同时提高自身的专业水平。

二、人工智能发展引发的职业变革

（一）人工智能技术引发的行业产业有增有减

一方面，行业产业的增加表现在随着智能生产效率的提高，维持人类基本生活需要的社会总体工作时间减少，部分劳动力被释放转移到其他领域，引起细分行业和新增产业的增加，包括满足于人们更高的生活水平要求和内在精神需求的行业产业，如医疗保健和社会援助服务等;也包括普及和利用智能工具辅助工作学习的行业产业，如情境感知计算、智能基础设施建设、机器深度学习产业等。另一方面，行业产业的减少表现在随着智能制造规模的普及，工业机器人等生产系统导致的制造业发展格局改变，相关行业产业的部分细分领域将逐渐减少直至消失，包括部分劳动密集型行业产业，如低端技能培训教育机构、农民工劳务中介产业等;也包括智能规模效应带来的跨空间、地域、行业和所有制的产业合并，由充分掌握人工智能技术的行业产业整合和重组，如银行金融行业、语言翻译产业等。

（二）人工智能技术引发的岗位需求有增有减

一方面，岗位需求的增加表现在随着智能技术应用的逐渐普及，人工智能在开发、运营和应用中，与人工智能技术密切相关的新岗位大量产生，包括发明和应用技术改变人类生产关系的新岗位，如数据科学家、机器学习工程师、前端开发人员等;也包括智能化技术应用后，人类其他需求被激发和调动的新岗位，如情感陪护等。另一方面，岗位需求的减少表现在随着智能生产程度的提高，部分职业种类因为被机器替代而消失，包括规律性强、低智能的单一技能岗位，如零售推销员、流水线装配工人、无线电操作员等;也包括知识性强、创新要求低的规律劳动，如法律秘书、石油技术人员、预算分析师等。

（三）人工智能技术引发的职业能力有增有减

一方面，职业能力的增加表现在随着智能交互程度的提高，人类所需提升的一切与人工智能协作的、能充分发挥人类独特优势的能力，包括技术应用、复杂决策、情感交流能力等;也包括随着智能迭代频次的增加，人类不断适应职业变化所应具备的应变能力，如创新、学习、跨界能力等。另一方面，职业能力的减少表现在随着智能技术的普及，人类为了避免从事“脏”“苦”“险”的劳动，放弃部分一线基本操作的职业能力，如煤矿工人、保洁员、司机等;也包括智能化协作提升后，为了降低劳动成本，生产者将某些特定操作性任务自动化的能力，如公司内部车间管理、财务管理等。

三、人工智能發展对应用型本科高校就业工作带来的挑战

（一）尚未有效对接社会行业产业

首先，在行业产业的合作机制方面，教育部大力推进产教融合、校企合作，在科研项目产出、成果转化等方面产生了丰富成果，但从高校内部管理机制来看，产学研合作的管理机构大多是科研部门，就业工作部门、教学部门与科研部门分属独立行政单位，各司其职，现有校企合作融合力度不够，就业工作部门与行业产业深入对接的有效机制尚未建立，参与程度也就相应不足。其次，在行业产业的合作模式方面，校企产学研合作主要有大学科技园、政府科技项目、企业服务项目、技术创新联盟、共建研究生与博士后工作站、企业订单式培养、区域技术创新合作等，主要任务多指向技术供给和需求，一线教师难以融入具体项目，存在重科研、轻教学、产教分离的倾向，就业合作常以选拔学生加入企业订单班等形式开展，校企双方的目标和利益诉求难以达成一致，从就业工作的战略高度和学生覆盖面来看还远未达到应有目标要求。最后，在行业产业的分析研究方面，教学和研究成果的深度和应用程度还远远不够。一方面，课程教师和就业指导人员主要是辅导员或班主任，他们既缺少参与行业产业的实践经历和学科研究背景，也缺少足够的精力和动力开展相关研究，工作指导缺乏高度、深度和实战经验，学校行业产业成果难以与其开展的日常就业指导工作相结合;另一方面，部分教学单位仅以专业教育的形式开展行业产业分析研究和教学，虽有高校以开展行业分析比赛等活动吸引部分学生参加，但此类活动的广度、深度和工作投入程度仍未能满足学生职业成长需求。

（二）尚未动态适配单位岗位需求

首先，在岗位需求的专业适配方面，存在以狭义的专业教学评价是否达成来评价就业工作的现象，在就业评价时常以“专业对口”为指标，以“实现专业人才培养目标”为方向来帮助学生求职择业，学生在寻求行业产业发展变革所需、但非本专业工作岗位时，往往难以得到相关的职位信息和就业服务，高校就业工作在帮助学生探索非专业适配岗位方面仍有较大空间。其次，在岗位需求的时间适配方面，高校人才培养与用人单位需求长期存在结构性矛盾，即人才培养成果难以及时适应就业市场需求。根据主管部门要求，学校就业部门须在固定时间节点报送就业数据，以此作为工作评价的重要标准，导致工作重心偏向于为达成就业比例而开展的“促进签约”工作上，而在帮助学生做好就业准备、就业适应和职业发展方面有不充分、不负责的现象。最后，在岗位需求的主动适配方面，高校就业工作在应对新出现的岗位需求方面机制不够灵活，职业指导教师、专业教师对于社会新出现的就业岗位极少关注和研究，难以提供及时和精准的职前跨界学习服务，对非热门专业的毕业生就业也少有转换机制。一方面社会岗位需求大幅下降，学生的就业信心不足;另一方面就业转换渠道不通畅，导致学生难以适应目标岗位在素养和技能方面的要求。

（三）尚未切实提升学生的职业能力

首先，在职业能力的综合提升方面，高校主要通过就业指导课程、讲座、咨询、实习实训等形式开展相关工作。课程通常为学生讲授职业知识和求职技法，指导咨询主要应对学生的职业生涯发展问题，实践教学环节旨在提升学生专业实践操作能力，这些形式主要用来提升与本专业人才培养方案相匹配的学生基本就业技巧和专业实践动手能力，在学生能力提升方面偏重于职业技能，在培养团队精神、责任感、爱岗敬业精神等其他综合能力方面尚有不足。其次，在职业能力的个性提升方面，就业工作仍偏向于粗放式辅导和课堂教学，教师在教学组织上的时间、精力和专业化水平远远达不到个性化服务的程度，对学生个体生涯的关注和指导也投入不足，在帮助学生发掘自身优势、探索职业目标、寻求职业方向等方面远不能适应其职业能力个性化提升的要求。最后，在职业能力的持续提升方面，一方面，教师难以有精力和兴趣深度研究学习和培训，满足于完成“人职匹配”的现实任务，对于职业知识的教学和指导往往集中于“技法”，重在帮助学生找到工作，对其职业发展、离职适应等方面探索不够;另一方面，尚未建立学生离校后的职业发展和能力提升保障机制，高校和地方政府在人才机制衔接方面有较大改进空间。

四、人工智能发展背景下应用型本科高校就业工作的变革路径

（一）变革路向

第一，市场化就业。市场化就业就是要实现高校就业工作目标与地方行业产业发展动态匹配。长期以来，政府和高校在毕业生就业过程中的角色以管理为主、服务为辅，主要着力解决“数量”矛盾。高校就业工作聚焦于“专业对口就业”和“毕业生签约成功”等目标的达成，对于毕业生是否找到适合自己个性发展和生涯成长的职业、从事的职位是否能在未来有较大发展空间等关键问题难以顾及。在人工智能发展的未来社会，高校不仅要帮助毕业生达成就业签约，更要帮助学生掌握人工智能驱动下的劳动力市场发展规律，在高速更替的行业和产业链中不断找到职业发展的合理定位。因此，高校就业工作要遵循国家和地方政府政策导向，充分了解市场规律，尽早介入人工智能学科和研究领域，有效对接行业产业，实现以行业产业发展和更替为源头的就业工作内生性变革，促使高校就业工作组织体系去中心式和扁平化，追求实现就业任务目标的高度责任感和市场运行的透明度，重点不再放在静态的毕业生就业签约完成度和匹配度，而是将就业市场发展的客观规律作为工作的基本遵循，以帮助毕业生实现“就业后”的职场可持续发展。

第二，智慧化就业。智慧化就业就是要实现高校就业治理模式与地方人才需求主动充分融合。在就业治理水平较低的21世纪初，就业工作的重要内容是就业信息的搜集和整理发布。随着信息化时代逐步向智能时代发展，对各类就业信息的高效治理成为新的工作重点，不但要重视就业信息的广度和深度，更要追求其精细化和精准性，还要重视信息变化的规律和趋势。在人工智能技术的辅助下，政府机关、用人单位、高校、学生之间的就业信息互通互联，实现各主体之间实时数据共享和及时信息分析反馈。要着眼于智能技术发展带来的技术性改变与非技术性影响，以现代智能技术和大数据处理系统作为基础的工具平台，追求地方人才需求数据与趋势信息的真实与透明，并据此建立就业数据分析框架模型，开展就业信息搜集、数据挖掘、知识讲授、政策制定、决策执行、信息反馈等一系列动态的智慧化就业治理工作。如江苏省打造的“智慧就业”平台，以统一建设、省级集中、业务协调、资源共享为主要特征，就是工作模式从传统形态向智慧业态转变的有效探索。就业工作在集合数据之余，还要充分协调和整合多方就业相关主体，以平台为基础，整合市场、企业和毕业生等各主体需求，将任务目标与智能技术充分协同，推动人工智能科技更好地服务于毕业生就业的各个环节，实现就业工作智慧化。

第三，人本化就业。人本化就业就是要实现高校学生个体职业能力水平与地方经济发展需求持续相关。随着校地产教融合合作逐步加强，高校支持地方经济发展程度有所提升，但教育界和产业界价值和使命的天然鸿沟依然存在，人工智能技术的发展则可能改善这一现状。智能技术的发展颠覆了生产、技术和生产者的关系，“人”作为生产者之一不再单纯地作为一个点来支持具体的产出，而是要成为联系中介来实现人机协同，其再学习能力、思维能力、创新能力、管理能力等以前不被重视的非技术性能力亟待提高，于是校地融合有了新的利益基础：地方经济发展依赖于高校培养出适应智能技术发展的人才，高校可积极发挥人工智能研发与教育的优势，为人才培养找到新的支点和发展机遇。因此，高校要回归教育本质，提升就业工作中“人”的价值感和使命感，帮助毕业生挖掘其非技术性能力，鼓勵并支持学生发展个体所长，以帮助学生提升职业发展能力、自主选择职业方式和工作类型为目标，鼓励学生树立积极职业理想、拓宽职业发展道路、获取差异化竞争优势和提升核心职业技能，使就业工作成为教师和学生有情怀、信得过、有发展、有前途的一系列高效率服务过程的集合，真正实现教育教学的“以人为本”。

（二）机制保障

第一，政府层面，完善就业工作的治理格局。首先，落实就业优先政策，在毕业生就业各方主体之间建立良性联动机制。挖掘人工智能技术带来的就业空间，使各行业产业人工智能技术岗位需求规模和高校人才培养规模相协调，制定相关政策支持高校科研和教学投入，为高精尖智能产业企业提供政策扶持，组织相关智能技术培训和考核评价。弥合高校与社会就业服务机构之间的断层，充分发挥人才对地方经济发展的创造性作用，将高校就业工作与社会就业服务体系无缝对接，构建起相互沟通、彼此信任、协调合作的整体就业工作体系，增加人工智能技术应用知识普及、职业指导、技能培训的适应性和针对性，将就业服务从破碎零散转向整合，从单一转变为多元，从部分参与到整体治理，前置就业市场的资源配置作用。其次，跨越科层管理体系，重构政府与高校在就业工作中的责任边界。优化顶层设计，制定高校就业工作总体目标和基本任务要求，擅用高校就业工作考核指挥棒，跨越传统的科层体系考核惯性，将静态时间节点的数据考核转变为动态的过程评价考核，以多维度、多时间段、多方评价信息和过程数据作为高校就业工作的评估标准，重视高校指导服务工作的品质而不限于学生签约数据，将高校如何优质解决学生职业发展过程中的现实和潜在问题作为考核要点，为高校创新就业工作水平增权赋能，鼓励高校把握人工智能发展过程中的机遇与工作切入点，激发就业工作创新的内在活力和基本动力。最后，推进智能技术基建，建立人工智能技术辅助高校人才培养的支持系统。充分运用大数据和智能信息技术，推动各个领域的智能化建设，优先将人工智能数据处理技术在高等教育领域和民生就业领域进行布局，优化行政资源配置方式，以高质量的基础设施建设支持高校推进人工智能发展和服务于地方经济发展的后续动能，完善地方政府人工智能协同治理评价体系，创新政府协调治理工具的组合体系等，充分实现政府、高校、企业各主体间信息互通的效率和质量，形成多维度、多向度的智能治理网络，提升高校就业工作治理效度和精确度。

第二，市场层面，营造高效有序的就业环境。首先，在产教融合方面，积极推动新一轮产教对接交流合作。行业协会和组织要优化合作机制，充分利用企业在智能技术实践中的灵活性和开放性优势，发挥高校在基础研究中的科研和教学所长，建立人工智能产学研基地、实验实践教学平台、技术应用孵化平台等合作载体，打通企业工程师与专业教师之间的双向交流通道，使技术研发、培训、教学、应用等环节顺畅而高效，丰富学生的人工智能技术学习体验和知识应用经验，为行业产业的发展和变革培养适配人才。其次，在就业服务方面，着力打造市场化人才发展平台。鼓励民营资本进入人才服务市场，通过竞争提升市场服务质量和水平，有效填补政府、高校、市场间隙，开发利用智能数据库，帮助毕业生获得工作资讯、进修机会等信息。在招聘服务方面，调整大型人才市场等综合招聘服务模式，采集分析人才大数据，精准推送招聘信息和适应性服务，使产业变化趋势和市场职位需求成为毕业生就业的风向标和调节器，提高就业市场配置的合理性。最后，在质量提升方面，合理规划产业结构调整升级。产业结构调整既要符合技术发展的客观规律，适应人工智能发展带来的产业升级需求，同时也要有高校提供的高素质智能技术人才作为支撑。因此，可以通过产业结构升级引导地方应用型高校进行人才培养模式改革和专业学科调整，培养适应社会经济发展所需的人才，充分发挥高校毕业生作为高端劳动力对地方经济的创造性作用，从根本上提高毕业生就业质量。

第三，高校层面，探索全面协同的管理机制。首先，在人才培养方面，积极接轨人工智能技术以适应社会经济和就业格局的转变。不断优化办学理念，探索“人工智能+”教育模式，开设人工智能基本知识和素养课程，将智能技术融入专业教育和创新创业教育，并作为学生的基本能力素养开展教育教学活动，树立专业性向跨界性转变的人才培养理念，谋划人工智能复合型人才培养的长远布局，努力培养学生成为人工智能时代的原住民和开拓者，避免继续以知识型学习为教学的主要内容，要结合专业学科特点，将学生培养成为系统思考、擅用工具、创新创造、有所特长的新型人才。其次，在资源分配方面，合理调配学校资源以提升就业工作的全局高度和全面广度。在校外市场对接方面，积极统筹产学研资源，在校内资源配置方面，为推进学校“大就业”工作提供政策支持，即将就业作为学校全局工作开展，以职业发展思维而不局限于学科思维培养人才。加强对就业工作的理论和实践研究，提升就业指导教师地位和专职化、专业化、智能化水平，将就业发展规律和趋势研究作为重要课题，提升就业智慧化服务水平;不断提高全体教师参与就业工作的程度，与产学研、教育教学工作等统筹兼顾，对于适应智能社会的学科和专业要加大投入、加快建设，而面临淘汰的教学资源则要加快转型和加大改建力度。最后，在平台建设方面，统筹构建智慧校园体系以提高学生的知识水平和生涯发展能力。搭建人工智能学科教学平台，构建智慧教学体系，推进模块化课程设计和教育教学，强化师生对人工智能发展带来的思维和行为转变的理解和练习，将师生学习、研究、创新信息的实时获取、分析、交互，形成动态的校园数据体系和反馈体系。搭建人工智能就业资讯平台，帮助学生思考和探索智能技术发展对职业和生涯发展带来的可能影响，理解外部目标职业和岗位信息，学会职业生涯规划的方法和探索实践的方法，结合学校创新创业教育和就业创业实践，推动不同专业、年级和阶段的学生学习行为和就业指导服务内容互为联通。搭建人工智能能力训练平台，帮助学生了解智能技术动态及其对各行各业带来的影响，结合专业知识探求智能发展趋势下的个人职业发展定位。

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