摘   要：本文通过深入分析人工智能技术对大学生核心就业能力产生的影响，突破传统就业能力认知，阐释人工智能与大学生核心就业能力的内在逻辑关系，总结大学生核心就业能力的新内涵，构建“三核五维”大学生核心就业能力模型，全方位涵盖创新能力、思维能力、实践能力、沟通能力、自我管理能力等维度，系统且全面地反映人工智能时代对大学生就业能力的新要求，为高校培养人才提供精准框架。提出以动态调整驱动学科专业与人才供需同频共振、深度融合拓展校企产学研协同就业新通道、借助智能技术锻造核心就业竞争力等多维路径，打破传统就业能力提升路径，为解决大学生就业难题提供创新思路和方法。

关键词：人工智能技术；核心就业能力；大学生

习近平总书记指出，就业是最基本的民生，事关人民群众切身利益，事关经济社会健康发展，事关国家长治久安。随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）作为21世纪最具变革性的前沿技术，正不断影响着全球的经济结构，对当今就业生态格局产生了深刻的影响。高校大学生作为青年储备人才的重要组成部分，其毕业后顺利就业对我国社会稳定和经济可持续发展具有重要战略意义。随着大学生人数逐年递增，大学毕业生就业形势也愈加严峻，根据国家统计局公布的数据，自2023年12月以来，劳动力失业率已经连续多月维持高位。随着毕业季的到来，2024年7月份全国城镇不包含在校生的16～24岁劳动力失业率为17.1%，8月份为18.8%，达到该数据发布以来的最高点。由此观之，大学毕业生作为劳动力市场的新鲜血液，唯有具备更高的核心就业能力，方能适应新一轮科技革命和产业变革。

一、人工智能技术驱动下大学毕业生核心就业能力的理论重构

（一）大学毕业生就业格局变革与特征解析

人工智能时代就业形势正发生深刻变化，就业格局呈现出智能化、数字化与融合化的时代特征，其替代效应与创造效应共同推动着劳动力市场结构的调整。一方面，人工智能对重复性、机械性及低技能岗位的替代效应显著，低技能岗位的数量也随之缩减，就业形势越发严峻。另一方面，人工智能技术的广泛应用也催生了大量新兴岗位。世界经济论坛《2023年未来就业报告》指出，到2027年，数据分析师和科学家、大数据专家、人工智能和机器学习专家以及网络安全专业人士的工作机会预计平均增长30%。这些岗位对技术整合与创新能力的要求显著提升，需要从业者具备较强的专业素养。与此同时，传统产业借助人工智能实现智能化升级，进一步推动就业格局的调整。第三产业中的数字经济、平台经济等领域迅速扩张，带动就业重心向高技术含量、高附加值岗位转移。根据国家统计局数据，2023年我国第三产业增加值占GDP的比重为56.3%，从业人员达26468.9万人，占二、三产业全部从业人员的61.7%。未来，随着人工智能的深入应用，这一趋势将持续强化，就业市场对具备跨学科知识与数字技能的人才需求将更为迫切。

（二）大学毕业生核心就业能力的动态转变

随着人工智能技术的不断渗透，大学毕业生核心就业能力正从传统的静态单一向更具活力的动态复合转变，主要体现在能力重心、内涵和结构三个方面的调整。其一，能力重心从技能专精向跨域整合转变。在过去，传统就业领域通常强调对单一专业技能的深度掌握。而在人工智能时代，解决复杂问题往往需要融合多个学科的知识。因此，大学毕业生核心就业能力的重心须转向跨学科知识的整合应用，这意味着他们要能够融会贯通不同领域的概念与方法，形成一种应对复杂问题的“组合拳”。其二，能力内涵从被动适应向主动驾驭转变。在传统的就业环境中，大学毕业生的能力更多地体现在适应既定的工作流程和被动匹配现有的岗位上。但在人工智能时代，新兴职业则要求大学毕业生主动探索和驾驭技术，让技术为自身工作目标服务，优化工作流程。其三，能力发展从单一能力形成向动态能力转变。传统观念认为大学阶段培养的能力足以支撑长期职业发展。然而，人工智能技术迭代快，要求能力持续更新。大学毕业生须具备自我迭代的元能力，即懂得如何学习新技能、评估自身能力短板、制定针对性提升计划，以确保核心就业能力始终与技术发展和岗位需求保持同步。

（三）大学生核心就业能力的内在诉求

人工智能时代下的核心就业能力本质上就是从应对已知向驾驭未知的能力升级，这既符合人工智能就业市场的深刻变革，也为大学毕业生突破就业困境、实现高质量就业提供了能力框架。具体而言，一是跨学科整合与创新应用能力。人工智能时代的核心竞争力在于“人无我有”的创新思维，而非简单重复的劳动。在产业融合的趋势下，单一学科知识难以满足岗位需求。同时，人工智能与各领域的深度融合催生了大量交叉岗位，这要求大学生打破学科壁垒，通过整合多领域知识形成独特优势。更重要的是，要能对人工智能技术进行创造性运用，唯有通过创新实现差异化竞争方能应对人工智能带来的替代压力。二是解决实际问题与多元协作能力。人工智能替代了大量标准化工作，剩余岗位更看重解决复杂实际问题的能力，在面对复杂问题时，能够运用多学科理论与方法进行分析，制定多个解决方案。此外，良好的沟通能力和团队协作能力是人工智能难以替代的“软实力”。人工智能时代的工作往往涉及复杂项目，需要跨部门、跨领域协作。在大型项目中，不同专业背景的人员需要紧密合作，通过有效沟通和资源整合攻克难题，确保项目顺利推进。三是数字化思维与终身学习素质。一方面，数字化是人工智能时代的基础特征，大学生要具有数据的敏感度与运用能力，能够掌握数据采集、分析及可视化工具，将数字化思维融入职业发展的各个环节。另一方面，人工智能技术的迭代速度远超传统行业，这就要求大学毕业生必须具备终身学习的自觉性与自我管理能力。终身学习素质是应对技术变革的核心保障。大学毕业生需树立终身学习的理念，通过在线课程、行业培训等方式主动跟进技术发展，同时具备自我管理能力，确保学习活动高效精准地服务于职业目标。

二、人工智能技术赋能下提升大学毕业生核心就业能力的困境

（一）全过程就业育人机制与现实脱节

高校作为大学毕业生核心就业能力培养的主阵地，一般需要根据社会发展趋势及时调整育人机制。当下人工智能行业发展迅速，但是高校的育人机制却未完全同步跟进，主要体现在三个方面：其一，培养目标缺乏智能时代的精准定位。部分高校对人工智能与各行业融合的趋势认识不足，仍遵循传统的知识传授，未能将跨学科整合、创新应用等智能时代的核心能力纳入培养目标，这种滞后性导致人才输出与市场需求出现供需错配现象。其二，课程体系更新速度滞后于技术发展。人工智能技术的发展“一日千里”，但高校课程从立项、开发到实施的周期长达1～2年，在这个周期内智能技术可能又进行多次更新，所以课程内容难免滞后于行业前沿。其三，实践环节难以模拟真实智能的工作场景。实践是能力转化的关键环节，更是检验能力的试金石。但当下高校实践教学中，一方面智能实训资源不足，搭建与企业相同的智能实训平台成本较高，多数高校难以负担。另一方面，实践项目设计过于理想化脱离行业需求，校内实践多围绕教材案例展开，与企业实际业务脱节。这种闭门造车式的实践，使得大学生难以形成应对真实、复杂智能工作场景的实战能力。

（二）社会资源与高校的衔接存在局限性

人工智能时代大学生核心就业能力的培养需要高校、企业、政府等多方面的协作。目前社会资源与高校之间的衔接还存在一些问题，使得各方难以形成有效的合力。首先，校企合作还停留在比较浅的层面。虽然很多高校和企业签了合作协议，但合作内容往往局限于企业进校园开讲座、学生去企业参观等形式化的活动，企业没有深度参与到人才培养中。其次，社会培训资源与高校教育尚未有效协同。虽然市面上有很多人工智能技能培训的课程，但质量良莠不齐，和高校的教育体系也缺乏协同。一方面，优质的培训资源多面向在职人员，对大学生而言门槛较高。另一方面，一些商业培训为追求短期效果，过度强调技术速成，忽视了基础知识的学习，培养出的学生可能掌握了某款工具的操作，却缺乏对技术原理的理解，难以适应技术迭代后的新需求。最后，政府引导与资源整合力度不足。一方面，政策支持缺乏针对性，现有政策多鼓励校企合作，但未明确人工智能领域校企合作的具体模式、利益分配与风险防范，难以激发企业深度参与的动力。另一方面，实践资源共享不足，政府主导的智能技术实训基地数量有限，且大多分布在一线城市，三、四线城市高校的学生难以享受到这些资源。

（三）大学生个体认知偏差与心理障碍

大学生认知层面的偏差与心理层面的障碍影响了能力提升的主动性与实效性，成为不可忽视的现实困境。就认知层面而言，部分大学生将人工智能视为万能工具，认为掌握特定软件即等同于提升竞争力，忽视了对技术原理的理解与场景应用能力的培养。例如，一些学生用AI生成课程论文或实习报告，却不理解生成内容的逻辑与局限，导致无法独立完成实际工作任务。再者，人工智能时代的能力提升高度依赖自主学习，部分学生具备较强的信息检索能力与自我学习意识，能够通过各类渠道主动提升AI技能。而另一部分学生则因缺乏技术基础与学习方法，在面对复杂的AI知识时感到无从下手。技术适应能力的差异也加剧了困境，有的学生能快速理解智能工具并灵活应用，有的学生则因技术恐惧而排斥使用智能系统，甚至刻意回避需要AI技能的岗位，限制了自身的就业选择范围，可能进一步拉大就业竞争力的差距。

三、人工智能技术赋能大学毕业生核心就业能力让就业转危为机

（一）以动态调整为纲，驱动学科专业与人才供需同频共振

在人工智能蓬勃发展的当下，高校作为人才培养的摇篮，正面临着前所未有的机遇与挑战。为了更好地适应新时代的要求，高校应抢抓人工智能发展的历史机遇，谋篇布局，优化学科设置和大学生就业培养体系，着力培育人工智能时代大学生的核心就业能力。围绕跨学科整合与创新应用能力、解决实际问题与多元协作能力、数字化思维与终身学习素质三个核心，培育大学生创新能力、思维能力，实践能力，沟通能力、自我管理能力等五个维度的核心就业能力。高校应打破传统学科壁垒，构建跨学科课程体系，鼓励学生在不同学科领域进行探索和学习。推行“人工智能+X”交叉学科，如增设“AI+法律”“AI+艺术”等复合专业。通过跨学科课程学习，学生能够将不同学科的知识有机结合，培养创新思维和综合应用能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。

（二）凭深度融合为翼，拓展校企产学研协同就业新通道

在社会资源整合方面，高校要加强校企合作、产学研协同，为大学生提供丰富的实践平台与项目经验。建立健全产业－专业－就业“三业联动”机制，以信息领域高层次人才需求为导向，加强企业与高校合作，通过建立以数据、平台、网络为核心的校企数据库，实现信息资源共享。通过校企深度合作，高校能实时掌握人工智能行业动态和企业需求，为学科建设提供精准依据，培养出适配岗位需求的毕业生。企业可参与高校课程设计、实习实训，让学生深入了解行业需求，提升实践能力。同时，校企数据库还能记录毕业生就业流向和职业发展，为高校专业调整、课程优化提供数据支持，形成人才培养的良性循环，实现产业、专业、就业的协同共进，为社会输送更多适应新时代需求的高素质人才。

（三）借智能技术之力，锻造适应新时代的核心就业竞争力

在人工智能蓬勃发展的时代浪潮下，大学毕业生就业面临着传统岗位被冲击与新兴岗位崛起并存的复杂局面。借助人工智能技术，通过对海量就业数据的深度挖掘与精准分析，大学毕业生能够精准洞察就业市场的动态变化，及时捕捉新兴产业带来的岗位机遇。同时，大学毕业生在求职时可以利用AI工具制定个性化的职业规划，通过训练大模型或引用现成AI工具，系统可以对使用者的职业目标、兴趣领域进行综合分析，提供针对性的规划方案。同时AI的文本分析、语义理解和总结技术，能帮助大学生在当前网络海量信息中进行提炼与筛选，减少重复性工作，提高效率。此外，还可以利用人工智能辅助的学习平台获取最新的资讯，提升自身在就业领域的竞争力，在看似危机四伏的就业环境中成功寻得发展契机。

人工智能时代的浪潮既带来就业市场的深刻变革，也为大学生成长提供了全新坐标系。培养核心就业竞争力不仅是应对就业市场深刻变革的必然要求，更是大学生实现高质量就业的关键支撑。未来，大学生核心就业能力的培养须摒弃一劳永逸的思维，应建立与智能时代相匹配的能力发展观，通过持续调整与升级实现就业竞争力的长效保持，在就业竞争中从追随者变为引领者。

（作者：尚福星，王子夏，安毅 单位：郑州航空工业管理学院文法学院）

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