數字智能時代職業技能內涵與培養路徑研究

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一、引言

在工業化時代人們掌握了閱讀、計算和寫作技能，就能就業和深造。在數字智能時代，智能化及平臺協作帶來全球化的協同和生產效率的提升，勞動者身體素質和地理區域不再成為工作的主要制約，特定的專業技能（比如數字應用技術），以及具備數字智能尚無法大規模取代的人際交互、創造性等素質成為就業的重要杠桿。2017年美國波士頓咨詢公司發布的《邁向2035：4 億數字經濟就業的未來》、清華大學聯合全球最大的職場社交平臺領英（LinkedIn）發布的《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》共同指出：數字經濟時代高素質人才的結構性短缺成為制約中國企業發展的核心瓶頸，各行業的數字化轉型進一步加劇了人才爭奪戰，尤其凸顯了對高階稀缺的數字化人才和跨界人才的旺盛需求。

為了應對數字智能時代的全新挑戰，2010年教育部發布《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》，以加強教育信息化標準規范制定和應用推廣，然而實踐中學校教育依然側重于傳統層面的素養培養、學科層面的知識培養、數字信息技術在教學目標達成中的功能訓練[1]，缺乏適合數字智能社會的素養表達和技能訓練，缺乏情感態度和創新思維的素養養成，缺乏跨學科和跨文化的素質與技能的培養。數字智能時代職業技能的核心內涵、提升途徑和培養模式成為亟需進一步厘清的理論和實踐問題。

二、理論基礎和相關文獻

數字智能由多種技術組成，用以收集信息（如計算機成像、聲音處理、傳感器處理）、分析和理解信息（如自然語言處理、知識闡述），做出決策或提出建議（如推理引擎、專家系統），并汲取經驗教訓（如機器學習）等，是具備感知、理解、行動和學習能力的信息技術系統。智能機器是內嵌數字智能的電腦和應用程序，可以將不同機器、流程和人員緊密聯系起來[2]。華為聯合牛津經濟研究院共同開展的數字經濟研究結果顯示信息通信技術（Information Communications Technology，簡稱ICT）投資長期回報是非ICT 投資回報的6.7 倍，即使傳統行業亦可借助“數字智能”引擎，實現數字溢出最大化[3]。數字智能已成為全球經濟增長的核心動力，對現代經濟重要性不言而喻。

面對數字智能的時代潮流，新加坡政府開展了“技能開創前程計劃”（Singapore Skills Future），企業要識別未來五年所需要的技能，這些信息被用于繪制各行業未來需要技能的圖譜。美國聯邦教育部制定了《21 世紀技能框架》，包括學習和創新能力（Learning and Innovation Skills）、信息媒體與技術能力（Information, Media and Technology)，其中學習和創新能力是核心內容，包含了創造性和創新能力（Creativity and Innovation）、批判性思維和問題解決能力（Critical-Thinking and Problem-Solving）、交流能力（Communication）和合作能力（Collaboration），通常簡稱為“4Cs”。2016年麥肯錫咨詢和世界經濟論壇的一項聯合研究認為數字智能時代最重要的10 項技能是：復雜問題解決能力（Complex Problem-Solving）、批判性思維（Critical Thinking）、創造力（Creativity）、人員管理（People Management）、與他人協調（Coordinating with Others）、情緒智能（Emotional Intelligence）、判斷和決策（Judgment and Decision-Making）、服務導向（Service Orientation）、談判（Negotiation）、認知柔性（Cognitive Flexibility）。國際貨幣基金組織2017年的一項研究報告將職業技能劃分為認知性硬技能和社會性軟技能[4]。美國未來研究院（Institute of the Future）從極端長壽、智能機器系統興起、計算世界、新媒體生態、超結構組織和全球連通六個方面的變化提出了未來工作10 項技能，包括直覺決策（Sense Making）、社 交 智 能（Socially Intelligence）、新穎和適應性思考（Novel & Adaptive Thinking）、跨文化能力 （Cross Cultural Competency）、計算思維（Computational Thinking）、新媒體素養（New Media Literacy）、跨學科素養（Trans disciplinarity）、設計思維（Design Mindset）、認知負荷管理（Cognitive Load Management）和 虛擬合作（Virtual Collaboration）[5]，這些技能界定清楚，可操作性強，得到了廣泛認同。

涵蓋我國基礎教育階段和高等教育階段的《中國學生發展核心素養》研究將學生核心素養分為文化基礎、自主發展和社會參與三個方面，細分為人文底蘊、科學精神、學會學習、健康生活、責任擔當、實踐創新六大素養，細化為國家認同等十八個基本要點[6]。宋靈青和田羅樂（2017）探討了“互聯網+”時代學生核心素養發展的新理路：“互聯網+” 教育知識來源多元化促進批判性思維發展，促進學生自主發展和自我管理，促進問題解決和實踐創新能力發展，促進學生交流和合作能力發展[7]。魯石（2018）提出高校人才培養理念宜從技能型向智能型轉變、教育模式從靜態型向交互型轉變、人才培養視野從一專多能型向跨界復合型轉變、學生綜合發展從工具型人才向智慧型人才轉變，協同構建“人工智能+”的職業素養教育模式[8]。徐兵（2008）探討了高職在CDIO 教育模式實施中運用項目教學、小組合作、項目匯報、資源開發和工程環境建設等手段加強“軟技能”訓練的方法[9]。這些研究對于數字智能時代的職業要求和技能內涵提出了不同的見解，從理論和實踐領域構建、豐富和拓展了現有的數字智能時代職業技能理論成果。但現有研究存在有些概念過于宏觀和寬泛，實踐中難以操作和具體實施；有些概念之間存在較多交叉，有些概念內涵外延邊界較為模糊；有些理論體系不夠系統完整。本文綜合現有文獻研究，基于理論完備性和概念可操作性來構建和闡述數字智能時代所需要的重要技能。

三、數字智能時代職業技能概念模型

數字智能時代職業技能概念模型包括構成要素和邏輯關系，構成要素包括認知性硬技能、社會性軟技能和綜合技能三要素。邏輯關系是指三要素之間的相互關系。如圖1 所示。

圖1 數字智能時代職業技能概念模型

（一）構成要素

1.認知性硬技能。認知性硬技能主要包括數字計算能力、新媒體素養和信息管理能力，涉及外界感知數據收集、信息關聯機理分析、決策表述和建議提出等環節，通過在實踐中不斷學習和持續優化流程和行為，提升認知性技能水平[10]。

（1）數字計算能力。隨著數據數量指數級增長，理解這些數據信息變得越來越重要。模擬技術越來越多地出現在決策中，逐漸發展成為一項核心專業技能。編程語言和計算技術能更好地增強彼此互動，管理外部環境。數字計算能力是指將海量數據轉化為抽象概念和數字模型并進行推演的能力，能夠把看似復雜的問題轉變成相對簡單的問題。同時要清醒意識到計算思維技能的局限性，數量模型只有數據充足良好時才可能有效，再好的模型也只是現實的近似而不是現實本身。即使沒有足夠的數據也不會完全地影響工作。人力資源招聘部門也將從對基礎應用程序運用的重視（如微軟辦公軟件）轉向對統計分析等計算技能的重視。

（2）新媒體素養。當前幻燈片制作成為管理職責的重要內容。近些年來，視頻微博微信等自媒體資訊越來越多地出現在職業場所，身臨其境的視覺呈現成為常態。社會和組織對運用新媒體制作內容的期望急劇增加，新媒體編輯工具普及了框架和景深等視頻知識，員工需要像習慣紙質媒體那樣習慣自媒體，掌握新媒體制作技能，熟練演示相關視頻信息，使用這些工具參與和說服顧客和利益相關方。新媒體素養是指運用新媒體記錄、開發、溝通和評估的能力[11]。

（3）信息管理能力。信息爆炸帶來了認知超負荷管理問題。如果組織能夠有效過濾和聚焦重要信息，海量數據將轉化為組織競爭優勢。數字智能時代員工需要善于利用新技術工具幫助處理海量信息沖擊，開發解決認知負荷過載的自主技術，例如排名、標簽、元數據添加和內容過濾能力訓練等，使高質量相關信息能夠從“噪音”中抽取出來。信息管理是指掌握使用不同工具和技能來區分和過濾重要信息并提高組織認知功能的能力。

2.社會性軟技能。盡管數字智能時代常規計算和信息管理等工作越來越多地被智能機器代替，但團隊合作、適應能力和溝通能力等社會性軟技能價值反而進一步凸顯，需要持續性和結構性更新和拓展[12]。

（1）社交智能。社交智能是指員工評估周圍人情緒并相應地調整自身語言語調和行為舉止的能力。社交智能是需要合作并建立信任關系的工作崗位的關鍵技能，對不同情景中的更大規模群體合作更為重要。相比人工智能的有限的社交技能和情感能力，人類漫長歷史階段發展形成的情感交流和社交智商是人類重要的競爭優勢。

（2）跨文化能力。全球互聯的環境要求員工能夠在不同情景下開展工作。這不僅需要語言技能，而且需要感知適應和響應變化環境的能力，即不同文化背景下進行有效工作的跨文化能力。跨文化能力不僅僅是不同地理區域工作的員工的重要技能，事實上對所有員工都是一項重要技能。相比思維模式類似專家組成的團隊，不同年齡、技能、學科、思維方式和工作方式組成的團隊更具智慧和創新性。多元化是組織一項核心競爭優勢，前提是員工能夠識別和交流共同目標和價值觀，超越彼此間的差異，建立信任關系開展有效合作。

（3）合作能力。數字智能時代使工作協作和分享更為高效和便捷，團隊協作成為工作的主要方式。領導者需要提出吸引和激勵團隊成員的策略，團隊成員需要尋找能促進工作效率和工作待遇的合作環境。合作能力是指積極參與和承擔團隊角色進行高效工作的能力。團隊構建包括即時反饋、清晰目標、分階段挑戰等典型的博弈特性。環境友好的團隊氛圍和虛擬社區有助于克服由于虛擬團隊而導致的孤立感，使團隊成員體會到存在感和工作價值。

3.綜合性技能。根據功能（Capability）、智能（Intelligence）、智力（Intellect）、智慧（Wisdom）的智能梯度劃分標準，目前數字智能處于“智能”層次，即根據人類預設算法提升運營效率。綜合性技能核心能力是創新性綜合，位于智能、智力和智慧層級范圍[13]。

（1）跨學科能力。當前許多問題過于復雜無法由一個專業學科來解決 （比如全球變暖或人口過剩），這些多維度問題需要跨學科的解決方案。跨學科能力是指跨越多個學科進行讀寫和概念理解的能力。20 世紀專業分工程度越來越深。21 世紀跨學科方法走上舞臺中央，如在納米技術領域出現了生物化學、蛋白質化學和其他專業知識的跨學科融合趨勢。跨學科不僅將不同學科的研究人員聚集在一個多學科團隊中，更有助于培養掌握多學科知識的研究者，如懂數學的生物學家和懂生物的數學家，既強調對某個領域的深刻理解，又能在更廣泛領域交流協作。壽命的延長促進了職業多元化和接觸更多行業和領域，關鍵因素是持續學習的好奇心和愿意。

（2）設計能力。在數字智能時代，傳感器、通訊工具和數據處理能力為組織帶來工作重新設計的機會。神經科學領域研究發現物理環境對人類產生直接影響轉化為心理過程，進而影響人類認知，提出了改變環境、改變認知和改變行為的理論邏輯。數字智能時代的工作者需要依據工作環境的變化，識別不同工作任務所需要的思維模式，增強完成任務的能力。員工為實現預期目標進行任務闡述和流程開發的思維能力稱為設計能力。

（3）直覺能力。AlphaGo 能夠擊敗了韓國李世石九段和中國柯杰九段，憑借的是其每秒鐘能評估數百萬次可能移動的強大數字運算能力。隨著數字智能在生產和服務中的廣泛應用，數字智能的重要性日益加深。與此同時，對智能機器不擅長的技能的要求也越來越突出，尤其是程序編碼難以實現的高層級思維技能。盡管數字智能有超強計算能力，但它還是常常無法準確分辨人類所處的不同情景。重新思考數字時代人類和機器的勞動分工，人類在越來越多地發揮人工智能的同時，也越來越多地利用人類確定深層次含義或意義的直覺能力。

（4）適應和創新能力。由于常規工作的自動化和生產服務的外包，中等技能的工作機會越來越少。工作機會越來越多地集中在高技能高薪水的技術、專業、管理崗位和低技能低工資的服務和護理崗位。高技能崗位主要是抽象腦力任務，低技能崗位主要是具體體力勞動。這兩類工作都要求具有“情境適應性”，能夠適應和響應獨特具體情景，需要適應性和創新性思維。適應和創新能力是指既基于特定情景又能跳出固有模式基于基本原理進行思考和反應的能力。

（二）邏輯關系

1.軟技能提升和硬技能提升。根據工作的數字化特征，將數據區分為小規模非結構化數據（如個人社交媒體數據等）和大規模結構化數據（如平臺企業銷售數據），認知性硬技能工作具有目標明確和手段清晰等特點，適合采用數字化技術和數字化手段界定、刻畫和推演，善于處理大規模的結構化數據，而對涉及深刻洞察、復雜判斷和智力創造等仍然是望塵莫及。根據工作的情境性，將情景區分為常規可預測情景（如行政工作）和動態不確定性情景（如科研工作），社交性軟技能擅長處理環境變化和情景動態的復雜任務。

硬技能提升的方法主要是數據感知、收集、管理和處理能力的提升。智聯招聘大數據顯示2017年就業需求量增長最快的主要為兩類人才：第一類是掌握機器學習、計算機視覺、自然語言處理等具體人工智能技術的人才；第二類是掌握數據挖掘、數據存儲、數據分析、數據庫架構等數據領域相關技能的人才。員工發展硬技能的意義在于對數字智能技術的理解、掌握和運用。盡管數字智能對于解決簡單可預測問題以及在大數據池中探索模式非常有用，但對于具體特別是跨文化情景缺乏感知，對于未來沒有想象力，只是執行預先編制好的程序，無法從道德層面區分決策的好與壞。數字智能替代了社交性軟技能中的某些基礎工作，在更廣闊職業領域放大了軟性素質能力，對情感溝通能力、協作能力提出了更高的要求。軟技能提升方法是情景感知、適應、響應和塑造能力的不斷提升，軟技能學習和硬技能學習一樣，勤加練習才會提升和擅長。基于數據復雜性的硬技能提升和基于情景復雜性的軟技能提升的路徑和向綜合能力的進階路徑如圖2 所示。

圖2 軟技能、硬技能和綜合技能協同關系

2.軟技能和硬技能協同進階。就業和工資增長最強勁的職位既需要認知性硬技能，也需要社會性軟技能。2016年世界經濟論壇的一份報告認為創造力和人際能力將位居所需能力的前三名。信息技術和通信技術使工作任務傾向于團隊協作，有利于擁有較強社交技能的勞動者。在充滿海量的信息流和快速變化的世界中，未來工作場所需要融合科學和藝術，讓團隊與智能機器合作形成綜合性技能。組織需要更多既掌握硬技能又具有良好軟技能的復合型人才。這類人才具備交叉學科背景及綜合能力，同時有能力搭建計算機程序和商業模型；能夠快速學習以理解商業邏輯，能夠跨界合作與各方溝通洽談，特別是在管理咨詢、醫療保健和法律服務等職業領域。

軟技能和硬技能的互相嵌入互相支持促進了創新性綜合技能的持續和結構性提升。對數字智能依賴越多，跨文化和人際溝通等軟技能反而變得越來越重要。伴隨數字智能時代“認知性硬技能”和“社會性軟技能”的螺旋提升，連接融通軟硬技能的綜合性能力更為突出。具體而言，認知性硬技能主要集中在基礎數據、常規管理和戰略規劃部分，社交性軟技能主要集中在組織協助、文化構建和創新管理領域，兩者并不是對立的，而是相互促進的關系，綜合性技能主要集中在商業模式創新領域，其提升路徑如圖2 和圖3 所示。

圖3 軟技能和硬技能相互關系

四、數字智能時代技能培養路徑

小學、中學和大學等教育機構是過去社會環境、技術架構和教育理念的產物。當前外部環境正在發生改變，數字智能時代必然倒逼教育改革與職業技能培養模式創新。教育機構需要快速適應數字智能時代認知性硬技能的培養、社會性軟技能的更新和綜合技能的提升。培養模式從傳授實施者向學習設計者轉化、培養重點從硬技能向綜合技能轉化、培養計劃從課程學習向項目實踐轉化、教學方式從平面靜態向立體交互轉化、學習階段從在校學習向終身學習轉化，協同構建數字智能時代的職業技能教育模式，逐步走入“智慧”教育階段。

（一）培養模式從傳授實施者向學習設計者轉化

傳統的學校教育模式難以真正做到對學生有教無類和因材施教，但數字智能帶來了這樣的機會。通過跟蹤記錄學生的所有學習過程，發現學習的難點重點所在，幫助學生及時調節學習過程，設計個性化作業和開放性任務，激發學生主動學習的欲望，培養學生主動探究的精神。借助大數據和數字智能建立科學評估模型進行實時動態評價，及時了解學生對知識和技能的掌握[14]。學生從單一學科知識的學習轉變為跨學科、綜合性和整體性的深度學習。深度學習具有注重批判理解、強調內容整合、促進知識建構、著意遷移運用等特征，是一種基于高階思維發展的理解性學習。深度學習不僅需要學生積極主動地參與，還需要教師通過確立高階思維發展的教學目標、整合意義聯接的學習內容、創設促進深度學習的真實情景、選擇持續關注的評價方式進行積極引導。

（二）培養重點從認知性硬技能向綜合技能轉化

數字智能時代，學生在學習過程中不僅要強調將來從事某種職業所需要的特有知識、技能與方法，通過推廣編程教育、改革信息與技術課程等方式培養學生的數字計算和數字思維能力，更要高度重視價值觀、洞察力、批判性思維、創新能力等技能的培養。創新性思維的關鍵，在于觀點和想法的原創性和堅持不放棄的嘗試。當學生有了新想法時，教師要不斷地鼓勵學生去嘗試，即使失敗了，也讓學生將失敗作為新的起點，思考和總結其中的經驗和教訓。這些都是學生真正“成人”并走向終身學習的基礎。例如，對于數學學科中的理解問題，鼓勵學生堅持不懈地思考解決，就是批判性思維與問題解決能力培養的體現；再如語文學科將理解和批判作為交流能力的實踐。交流能力不僅是表達和溝通，而且要學會傾聽，學會選擇、判斷和思考。

（三）培養計劃從課程學習向項目實踐轉化

結合數字智能的時代要求和社會實際，增加和新設自媒體應用設計與開發、自媒體應用、計量統計、數據庫管理、數據分析和挖掘、虛擬現實技術、人工智能基礎等課程或學分，將自媒體、計量統計和數據庫等新技能培養融入教學計劃。不僅要關注智能機器帶來的巨大便利，更應該關注數字智能時代員工哪些能力是不可或缺的。數字智能時代教師70%的教學內容會被智能機器取代，但涉及情感的教學內容則無法被取代，如情感能力、感知能力、創造力、領導力、組織力、想象力以及批評力等。情感處理能力需要在日常中鍛煉，人際交往能力需要在和人的不斷相處中體驗。所以，數字智能時代職業教育應該抱以更加開放的心態，給學生寬松的成長環境，讓他們多接觸、多了解，培養創造性和終身學習的能力。具體而言，顯著地突出合作能力、團隊能力和適應性反應等軟技能的體驗性學習，提出將這些軟硬技能與核心課程緊密聯系起來的系統融合方案，并且注重實操性。

（四）教學方式從平面靜態向立體交互轉化

數字智能時代，以專業和課程培養計劃為標準，教學形式更為生動多樣，表現為項目學習、課程探究、綜合學習、課題研究、主題學習、第二課堂、技能實訓、項目實作、比賽驅動等方式。學生不僅需要對知識進行深入的理解，而且需要將所學知識運用于探索和解決各類問題。在項目和任務中建設“團隊”文化氛圍，鼓勵學生合作共享，發揮每個人的長處和優勢。尊重并和不同國家、地區和文化間的人們交流，靈活地妥協和協調。在團隊合作中需要開放的態度和信息的分享，要有相互的信任和傾聽。鼓勵學生不斷嘗試，打破固有思維模式，勇于嘗試，允許犯錯，大膽實踐。比如辯論賽學生通過闡述和辯論建構和論證自己想法和觀點，根據自己認知判斷哪些更好。這些方式往往更具有靈活性，能更好應對數字智能時代的能力需求。

（五）學習階段從在校學習向終身學習轉化

技術進步不斷改變著人們的生活方式和工作方式。這意味著其中很多人都將需要在自己的職業生涯中多次進行再培訓，學習新技能。現代職業教育不僅要適應未來勞動者的需要和特點，還要預測不斷演變的勞動力市場所需要的技能并為未來的勞動者提供準備。只有這樣，才能將人類與智能機器之間的競爭變成合作，從而利用技術的力量造福個人和社會[15]。

五、結語

數字智能時代對員工技能提出了新要求和新挑戰。本文基于文獻研究和邏輯推演梳理歸納了數字智能時代職業技能的10 項技能： 認知性硬技能的新媒體素養、數字計算能力和信息管理能力，社交性軟技能的社交能力、跨文化管理能力和合作能力，綜合技能的跨學科素養、設計能力、直覺能力、適應性和創新性能力，進而構建了數字智能時代職業技能的要素內涵和邏輯關系的概念模型。

數字智能時代，越是懂得面對面溝通，越是能夠觸類旁通在職業交界處發現機會，越無法被智能機器取代，這些職業技能要求給當前職業教育和培訓體系提出挑戰，倒逼職業教育改革與技能培養模式的創新，要求培養模式從傳授實施者向學習設計者轉化、培養重點從硬技能向綜合技能轉化、培養計劃從課程學習向項目實踐轉化、教學方式從平面靜態向立體交互轉化、學習階段從在校學習向終身學習轉化，協同構建數字智能時代的職業技能教育模式。

面對不確定性的數字智能時代和快速變化的組織形態，未來的職業技能的有效供給需要多方面的共同努力，教育系統要教授認知性技能和社會性技能，企業要通過培訓和技能升級為員工提供支持，員工要積極終身學習，政府要為職業技能培訓創造支持性環境。