AI賦能職業規劃革新: 大學生核心競爭力教育服務創新研究

摘要：人工智能（AI）技術的快速發展對高校畢業生就業產生了深遠的影響。本文基于ALM（Advanced Language Models）模型，構建AI職業規劃平臺，通過分析學生能力、職業興趣及企業需求，實現智能化的人崗精準匹配。平臺有助于推動校企合作，優化教育內容，全面提升畢業生就業能力，同時幫助企業有效解決技能型人才短缺問題，促進教育體系與產業發展的深度融合。本研究成果為緩解就業壓力提供了切實可行的路徑，同時為勞動力市場優化和社會經濟的可持續發展提供了重要的理論依據與實踐支持。

關鍵詞：人工智能；就業市場；供需矛盾；ALM模型；職業規劃；校企合作

一、研究背景

（一）AI賦能就業市場的創新實踐與供需矛盾的緩解

隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展，AI正成為推動社會生產力變革的重要驅動力，為各行各業注入了新的活力。這一技術的廣泛應用既帶來了效率提升和崗位替代，也加劇了就業市場的供需矛盾。一方面，AI技術替代了大量重復性、低技能的工作崗位，削弱了傳統勞動力的競爭力；另一方面，高校教育的課程設計和人才培養體系難以完全適應快速變化的就業市場需求。企業在招聘過程中也普遍面臨技能型人才不足、供給與需求不匹配的問題。這種供需兩端的錯位，直接導致了高校畢業生就業難、失業率攀升等社會現象。

在應對高校教育與就業市場供需矛盾的過程中，創新型就業解決方案的重要性日益凸顯，合理利用AI技術進行職業規劃顯得尤為重要。作為一種基于AI技術的全流程管理工具，ALM（AI Lifecycle Management）模型為解決復雜問題提供了智能化、精準化的手段。通過構建基于ALM模型的AI職業規劃平臺，可以全面分析大學生的專業能力、職業興趣以及個人發展傾向，同時結合企業實際崗位需求，提供高效的智能人崗匹配方案。

（二）運用AI賦能職業規劃的意義

在人工智能（AI）作為先進生產力工具的背景下，本研究圍繞ALM（AI生命周期管理）模型，提出基于AI職業規劃平臺的創新解決方案。通過供給側提升高校畢業生的就業能力和崗位匹配度，需求側助力企業解決技能型人才短缺問題，從而優化就業供需兩端。以平臺為媒介，深化校企合作模式，實現教育與產業需求的無縫對接，通過智能化人崗匹配機制減少就業矛盾，促進勞動力市場健康發展。本研究旨在探索AI職業規劃平臺建設及其校企聯合實踐，不僅為解決大學生就業難題提供有效路徑，也為勞動力市場機制優化和社會經濟可持續發展提供理論依據與實踐支持。

二、文獻綜述

（一）勞動與技術之間的爭議

人工智能（AI）對勞動力市場的影響近年來引發了廣泛關注和爭議。研究表明，人工智能的快速發展在勞動力市場中既帶來了新機遇，也引發了諸多挑戰。一方面，人工智能通過提高生產效率、推動產業轉型和創造高技能崗位，對經濟增長和就業結構優化具有積極作用。另一方面，人工智能的應用也在大量取代傳統低技能崗位，尤其是在制造業、交通運輸業和服務業領域，引發了顯著的就業替代效應[1]。這一過程進一步加劇了收入不平等和技能鴻溝，導致勞動力市場出現“中產消失”的趨勢。盡管一些學者認為，人工智能的長期溢出效應可能創造更多就業機會[2]，但這種轉型的關鍵在于提升勞動力的適應能力和技能水平。

（二）人工智能背景下的職業規劃

人工智能在職業規劃與職業教育中的應用正逐步改變傳統模式，為勞動力市場帶來了精準化與個性化的發展路徑。基于AI的職業評估工具，如iCareer，通過大數據分析、機器學習等技術，為大學生和職場新人提供職業興趣、技能匹配和市場需求相結合的動態職業規劃建議。AI推動職業教育的智能化升級，能夠根據用戶的學習需求和職業目標定制個性化學習方案，實現技能提升與市場需求的無縫對接[3]。

（三）ALM模型在職業規劃中的應用

ALM（Advanced Language Models）模型在職業規劃中的應用展現了其強大的語言處理能力和個性化推薦功能。通過對用戶輸入的職業興趣、技能水平和目標職位的語義分析，ALM模型可以提供高度個性化的職業規劃建議。此外，ALM模型還能根據實時勞動力市場數據預測行業趨勢，為用戶提供動態調整的職業發展路徑。其在職業教育領域的應用，通過精準推薦學習資源和定制化學習計劃，大大提升了職業教育的效率。

三、基于ALM模型的職業技能測評

基于前文對人工智能定義內涵及其發展階段的深入分析，我們可以清晰地看到人工智能對勞動力影響的一個長期趨勢：它遵循著與計算機類似的工具性替代路徑。這一路徑始于對特定類型工作任務的替代，并隨著技術的不斷突破，逐漸拓展至更廣泛的領域。在此背景下，Autor等人（2003）提出的ALM模型為我們提供了一個有價值的視角，用于理解人工智能（特別是計算機）如何替代人類工作。

ALM模型強調，計算機的工作效率優勢主要體現在能夠高效處理基于程序或規則的任務。這些任務可以明確地編寫成邏輯編程命令（如“If-Then-Do”語句），從而使機器在特定順序下執行操作以實現特定結果。然而，計算機在處理周圍情境與復雜情感方面則顯得力不從心，這些任務仍然需要人類的參與。

基于這一觀察，Autor等人將工作內容按照程式化程度進行了劃分，并引入了非程式化交互型的概念，以涵蓋那些需要人類互動和情感投入的工作。在此基礎上，我們可以進一步將完成各類工作內容所需的技能劃分為五類：程式化操作技能（RM）、非程式化操作技能（NM）、程式化認知技能（RC）、非程式化認知技能（NA）和非程式化交互技能（NI）。

一個職業所需的技能集合可以看作是這五類技能的某種組合。這種技能分類方法不僅有助于我們更清晰地理解人工智能對不同類型工作的替代潛力，還為我們預測未來勞動力市場的變化提供了有力的工具。

人工智能對勞動力的影響軌跡遵循著從程式化任務向非程式化任務拓展的路徑。通過借鑒ALM模型，我們可以將工作內容和所需技能進行細致劃分，從而更好地理解和應對這一變化帶來的挑戰和機遇。

四、基于數據分析人才崗位需求

（一）求職市場現狀分析

隨著高校擴招政策的持續影響，近年來我國高校畢業生人數呈現穩步增長態勢。國家統計局數據顯示，自2019年起，我國高校畢業生從822萬人持續攀升至2023年的1148萬人，為經濟發展和社會進步注入新動力。與此同時，青年就業壓力同步加劇，2023年，16—24歲（不含在校生）勞動力失業率為14.9%，整體呈上升趨勢，2024年8月達18.8%創歷史新高，后隨政策調控逐步回落。

當前就業市場競爭仍然激烈，但隨著國家穩就業政策的落地，青年就業市場自2024年下半年逐步回暖，為大學生釋放更多的就業機會和發展空間。

（二）崗位需求結果呈現與分析

目前，高薪行業主要集中在信息技術、金融、科研等領域。信息技術業自2016年來其平均工資一直穩居各行業前列，且穩步增長，對相關人才需求旺盛，成為畢業生競爭的焦點。

這些高薪行業在人才需求方面呈現出一些共性特征。首先，要求求職者具備較強的學習能力和創新思維，扎實掌握專業知識，擁有豐富的實踐經驗或項目經歷。此外，軟技能也同樣重要，良好的團隊協作能力和溝通能力在工作中必不可少。因此，大學生在職業規劃中更要注重全面發展，著重加強專業能力、人際交往能力，以期提升個人綜合實力。

（三）AI技術驅動下的就業變革與人才需求新趨勢

在高校畢業生規模擴大與就業競爭加劇的雙重壓力下，AI技術的普及與應用正重塑人才需求結構。數字化浪潮下，新興的數字化及人工智能領域蓬勃興起，人工智能工程師、算法專家等崗位需求持續攀升。過去三年，與 AI 相關的軟件開發崗位招聘數量平均每年增長約30%，字節跳動、百度等互聯網科技巨頭不斷壯大AI研發團隊，為計算機科學、數學、統計學等專業的大學生提供了眾多就業機會。

跨領域復合型人才備受青睞。金融、醫療、制造業等傳統行業在引入數字化及人工智能后，迫切需要既懂行業知識又掌握AI技能的復合型人才。《2023年金融行業人才發展報告》顯示，近70%的金融機構在智能風控、智能投顧等崗位中優先選擇“金融+AI”復合型人才。

AI技術驅動下，大學生需緊密關注技術應用、跨領域復合，以及創新與問題解決能力的提升，針對性地提升自身技能與素養。同時，高校和教育機構也應調整人才培養方案，加強實踐教學和創新能力培養，以滿足社會對新型人才的需求。

五、基于人工智能平臺進行職業規劃

在人工智能（AI）技術迅猛發展的當下，將AI技術深度融入職業規劃服務體系，搭建人工智能平臺，已然成為破解就業難題、提升服務效率的關鍵之舉。本文聚焦于過往及現行職業規劃方式存在的問題以及職業規劃研究領域的空白，深入探究如何借助AI賦能職業規劃，提升大學生核心競爭力，并針對打通職業規劃阻礙、消除痛點、突破難點展開研究。該平臺旨在憑借AI技術創新，為學生提供更為精準、高效的就業支持，助力其職業生涯順利開啟，進而有效緩解就業市場壓力。

（一）解決職業規劃大眾化問題，探尋學生個性化規劃路徑

為生成精確且實用的規劃策略，使學生深度契合自身職業發展軌跡，全方位滿足其個性化需求，切實提升就業競爭力與成功率，本平臺對個體的性格、興趣、能力、經歷及目標進行量化分析，經機器學習后，對學生開展智能測評，量身定制個性化職業規劃發展路徑；為增強人與平臺的交互性及職業規劃的有效性，本平臺借助AI創設虛擬導師，與學生就職業規劃問題展開互動、答疑并提供建議；同時，利用AI同步跟蹤與檢測學生學習進度及反饋，動態調整學生的職業規劃。

（二）解決職業規劃主觀影響問題，探尋學生客觀規劃路徑

為設計具備前瞻性的客觀化職業規劃發展路徑，確保學生個人與市場需求精準對接，本平臺深度剖析不同領域的就業數據，涵蓋行業發展前景、薪酬結構現狀及崗位需求變動，結合就業地的區域發展及相關政策，依據學生個人特質，科學制定職業規劃路徑；本平臺依托職業信息數據庫，借助AI橫向對比多個職業的優劣，向學生展示可選擇的職業路徑及其優缺點。

（三）解決職業規劃資源限制問題，探尋學生發展資源路徑

為構建信息對等、資源豐富的職業規劃發展路徑，本平臺運用AI推薦算法機制，依據學生專業、興趣愛好等，精準匹配相關行業專業人士與導師，助力學生深入行業內部，明晰職業發展目標，精準推薦學生加入相關行業社交圈，使其有機會參與線上、線下活動，與行業前輩交流；本平臺依托AI驅動的虛擬現實和增強現實技術，對學生開展模擬面試、行業工作案例實訓等模擬訓練，提升學生面試臨場應變能力與工作專業能力，化解就業供需矛盾。

（四）解決職業規劃信息雜亂問題，探尋可靠的學生職業規劃路徑

為制定信息準確可靠的職業規劃發展路徑，本平臺運用AI對職業規劃所涉信息進行多方比對與真偽甄別，提高信息可靠度；通過爬取分析相關招聘企業及企業數據，搜集企業過往招聘記錄、相關媒體報道等進行信譽評分，保障學生求職安全。

（五）解決職業規劃數據問題，探尋權威的學生職業規劃路徑

為打造權威的職業規劃發展路徑，本平臺依托AI收集整合多維數據，如政府公開文件、企業招聘信息、行業研究資料等，并實時更新完善。持續改進AI技術，優化機器學習算法，推動AI自我更新。通過收集用戶行為與反饋數據，同步完善AI功能；引入人工干預，由專業職業顧問審核關鍵意見，實現人工與AI雙重驗證，降低對數據的過度依賴。加強與教育機構合作，集思廣益，并通過問卷調查、一對一深度訪談等方式，綜合收集學生對職業規劃的建議，針對性優化平臺，提升職業規劃質量與效果。

六、結語

人工智能技術的快速發展正在深刻影響就業市場。它一方面推動了產業效率和結構優化，催生了許多高技能崗位；另一方面，低技能和重復性崗位的替代效應加劇了就業市場的供需矛盾。高校畢業生的就業壓力逐年上升，企業在招聘過程中也面臨技能型人才不足的問題。這種供需錯位需要創新型解決方案來緩解。基于AI生命周期管理模型的職業規劃平臺能夠有效解決就業市場中存在的結構性矛盾。該平臺通過對學生興趣、能力和職業目標的分析，結合行業需求，提供精準的人崗匹配服務。借助大數據分析和機器學習，平臺能夠動態調整職業建議，幫助學生實現職業發展目標，同時滿足企業對復合型人才的需求。平臺還可以通過推薦算法將學生與行業資源、專業導師精準連接，拓寬職業發展渠道。平臺不僅緩解了大學生的就業壓力，還促進了勞動力市場的健康發展。未來需要進一步完善平臺的技術和隱私保護機制，確保其透明性和可靠性，為社會經濟的可持續發展提供更強支持。

【基金項目】2024年全國大學生創新創業訓練計劃“AI賦能職規革新——以大學生核心競爭力培育為基點的教育服務創新研究”（202410327058Z）

參考文獻：

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[2]向利.人工智能推動勞動力市場轉型升級和可持續發展[N].中國工業報，2025-01-27（16）.

[3]孟令薇，朱璐瑤.AI時代下會計專業學生的認知以及職業規劃——以山東農業大學為例[J].江西電力職業技術學院學報，2020，33（3）：68-70.