人工智能興起對高職院校生物專業學生就業影響研究

引言

隨著科技的飛速發展，人工智能已成為推動各行業變革的關鍵力量，對就業市場的影響也日益深遠。高職院校作為培養技術技能型人才的重要陣地，其各專業學生的就業發展與市場動態緊密相連。生物專業是一門包含眾多生命科學領域的學科，在醫療、農業、環保等行業有著廣泛應用的學科，其從業者在社會發展中承擔著重要使命。

在人工智能興起的浪潮下，生物領域的研究與生產模式正發生深刻變革。人工智能技術憑借強大的數據處理和分析能力，在生物信息學、藥物研發、基因測序等環節發揮著重要作用，大幅提高了工作效率和準確性。這一變革在為生物專業帶來新機遇的同時，也給高職院校生物專業學生的就業帶來了諸多挑戰。一方面，新的技術應用催生了如生物數據分析師等新興崗位；另一方面，傳統生物崗位對從業者的技能要求不斷升級，高職院校生物專業學生原有的知識和技能結構已難以滿足市場需求。因此，深入研究人工智能興起對高職院校生物專業學生就業的影響，顯得尤為迫切且必要。

一、人工智能在生物領域的應用現狀

（一）生物數據處理與分析

生物領域產生的數據量呈爆炸式增長，如基因測序數據、蛋白質組學數據等。人工智能憑借強大的數據處理能力，能快速準確地分析這些復雜數據。機器學習算法可從海量基因數據中識別致病基因，預測疾病風險[1；深度學習模型能對蛋白質結構進行精準預測，加速藥物研發進程。

（二）生物實驗自動化與智能化

人工智能驅動的自動化實驗設備逐漸普及，可完成重復性、高精度的實驗操作，如自動移液、樣品制備等。智

能實驗室系統還能根據實驗目標自動設計實驗方案，實時監控實驗進程，及時調整實驗參數，提高實驗效率和準確性[2]。

（三）藥物研發與個性化醫療

在藥物研發中，人工智能用于虛擬篩選藥物分子，大大縮短研發周期、降低成本[3]。同時，基于人工智能的疾病診斷系統能實現更精準的疾病診斷，結合患者基因信息、病史等數據，為患者提供個性化治療方案，推動個性化醫療發展。

二、人工智能興起給高職院校生物專業學生就業帶來的機遇

對于高職院校生物專業的學生而言，人工智能的興起同樣打開了全新的就業大門，創造出了許多前所未有的就業機會。

（一）生物制藥領域

在生物制藥領域，人工智能為新藥研發注入了強大動力。傳統新藥研發周期漫長、成本高昂，從藥物靶點發現到臨床試驗，每一步都充滿挑戰。人工智能技術的介入改變了這一局面，借助機器學習算法，能對海量生物數據進行分析，快速篩選出潛在的藥物靶點，極大地縮短了研發周期。例如，利用深度學習模型預測小分子化合物與蛋白質的結合親和力，幫助科研人員更高效地設計藥物分子。這就為高職院校生物專業學生創造了新的就業崗位，如生物數據標注員，他們負責為人工智能模型提供準確的生物數據標注，是模型訓練的基礎；還有人工智能輔助藥物研發技術員，需要學生既熟悉生物制藥流程，又掌握一定的人工智能操作技能，參與到新藥研發的各個環節中[4]。

（二）精準醫療領域

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在精準醫療領域，人工智能也發揮著重要作用。通過分析患者的基因數據、臨床癥狀和病史等多源信息，人工智能可以實現疾病的精準診斷和個性化治療方案的制定。例如，利用人工智能算法對基因測序數據進行分析，能夠準確檢測出基因突變，幫助醫生診斷罕見病和癌癥，并為患者提供針對性的治療建議。這使高職院校生物專業學生有機會從事基因數據分析師、精準醫療輔助診斷員等工作。這些崗位要求學生具備扎實的生物學基礎，能夠理解和解讀基因數據背后的生物學意義，同時還需要掌握數據分析和處理的基本技能，以便更好地與人工智能技術相結合[5]。

（三）農業生物技術領域

在農業生物技術領域，人工智能也為生物專業學生提供了廣闊的就業空間。隨著智慧農業的發展，利用人工智能技術進行農作物病蟲害監測與防治成為趨勢。通過圖像識別技術，人工智能可以快速準確地識別農作物的病蟲害類型，并及時提供相應的防治措施。例如，利用無人機搭載高清攝像頭采集農田圖像，然后通過人工智能算法對圖像進行分析，識別出病蟲害的發生區域和嚴重程度。這就需要生物專業學生具備農業生物學知識，了解農作物的生長習性和病蟲害特征，同時掌握人工智能相關的圖像識別技術，能夠操作和維護智能農業設備，從而勝任農業病蟲害監測與防治技術員等工作。

（四）生物環保領域

在生物環保領域，利用人工智能技術可以對環境中的生物數據進行實時監測和分析，評估生態系統的健康狀況，預測環境變化對生物多樣性的影響。例如，通過傳感器收集水體中的生物指標數據，利用人工智能算法進行分析，判斷水質是否受到污染以及污染的程度。高職院校生物專業學生可以在生物環保監測與數據分析崗位上發揮自己的專業優勢，運用所學的生物學知識和人工智能技術，為環境保護和生態平衡做出貢獻。

人工智能的興起為高職院校生物專業學生帶來了眾多就業機遇。雖然這些新的就業崗位對學生的知識和技能提出了更高的要求，但也為他們提供了更廣闊的職業發展空間。高職院校應順應時代發展趨勢，加強與企業的合作，優化課程設置，培養學生掌握生物學和人工智能的交叉知識與技能，使學生能夠更好地適應市場需求，在新的就業領域中實現自己的職業價值。

三、人工智能興起給高職院校生物專業學生就業帶來的挑戰

（一）知識結構的挑戰

傳統的高職院校生物專業課程體系，側重于生物學基礎理論和實驗技能的培養，如細胞生物學、生物化學、微生物學等課程，旨在讓學生掌握基本的生物知識與操作方法。然而，人工智能在生物領域的應用，要求學生具備跨學科知識。如生物信息學領域，運用人工智能算法分析海量基因數據，這就需要學生既精通生物學知識，又要掌握計算機編程、數據分析、機器學習等人工智能相關知識。但目前高職院校生物專業學生在計算機和人工智能方面的課程設置較少，導致學生知識結構單一，難以滿足新興崗位對復合型人才的需求，在就業競爭中處于劣勢。

（二）實踐技能的更新迫在眉睫

以往生物專業學生的實踐主要集中在實驗室操作，如細胞培養、PCR擴增等基礎實驗技能。而人工智能融入生物領域后，實踐場景發生了變化。例如，在藥物研發中，借助人工智能模擬藥物分子與靶點的相互作用，這要求學生掌握虛擬實驗平臺的操作技能，學會利用人工智能軟件進行藥物設計和篩選。但高職院校受限于實驗設備和師資力量，往往無法為學生提供足夠的人工智能相關實踐機會，學生缺乏在實際工作場景中運用人工智能技術解決生物問題的能力，在求職時難以滿足企業對實踐經驗的要求。

（三）就業競爭壓力顯著增大

一方面，人工智能技術的應用使部分傳統生物崗位的工作內容被自動化設備或智能軟件替代。比如，一些重復性的生物數據錄入和初步分析工作，以往由生物專業人員手動完成，現在人工智能程序可以快速、準確地處理，這就導致此類崗位的需求減少，高職院校生物專業學生的就業選擇范圍變窄；另一方面，隨著人工智能在生物領域的發展，吸引了大量計算機、數學等專業背景的人才跨界進入。這些人才在人工智能技術方面具有天然優勢，他們與生物專業學生競爭生物信息分析、人工智能輔助生物研發等崗位時，使生物專業學生面臨更大的競爭壓力，增加了就業難度。

（四）職業發展觀念需要轉變

傳統生物專業學生的職業發展路徑相對清晰，如進入科研機構從事基礎研究、在生物企業擔任生產技術員等。但人工智能興起后，新的職業形態不斷涌現，如生物數據科學家、人工智能生物應用工程師等。這些新興職業對學生的綜合素質和創新能力要求更高，需要學生具備持續學習和自我提升的意識。然而，部分高職院校生物專業學生受傳統觀念束縛，對新興職業缺乏了解和認識，難以快速適應職業發展的新變化，在職業規劃和發展上容易陷入迷茫。

人工智能的興起給高職院校生物專業學生就業帶來了多方面的挑戰。為了應對這些挑戰，高職院校需調整課程體系，加強實踐教學，學生自身也應轉變職業觀念，以更好地適應就業市場的變化，在未來的職業生涯中取得成功。

四、高職院校應對人工智能對生物專業學生就業影響的策略

（一）革新課程體系，實現跨學科融合

傳統生物專業課程聚焦生物學基礎知識與技能，在人工智能興起的背景下，顯得捉襟見肘。高職院校應大刀闊斧地改革課程體系，融入人工智能相關課程。比如，開設“生物信息學與人工智能算法”課程，讓學生掌握利用Python等編程語言處理生物大數據，運用機器學習算法分析基因序列、蛋白質結構數據的方法。同時，在生物化學、細胞生物學等專業基礎課中滲透人工智能應用案例，如借助人工智能模擬生物化學反應過程，幫助學生理解復雜生物現象，使學生構建起生物學與人工智能交叉的知識體系，滿足新興崗位對復合型人才的需求。

（二）強化實踐教學，接軌行業需求

實踐能力是生物專業學生就業的關鍵。高職院校要加大實踐教學投入，建立生物與人工智能融合的實訓基地。引入先進的生物實驗設備與配套的人工智能分析軟件，如自動化基因測序儀搭配數據分析平臺，讓學生在實踐中學會操作智能設備，分析處理實驗產生的海量生物數據。此外，加強與生物科技企業、科研機構的合作，建立實習就業基地。學生通過參與企業實際項目，如利用人工智能輔助藥物研發、生物制品質量檢測等，了解行業最新技術與生產流程，積累實踐經驗，畢業后能迅速適應工作崗位。

（三）升級師資力量，打造雙師型團隊

教師是教學質量的核心。面對人工智能帶來的教學挑戰，高職院校要提升生物專業教師的跨學科素養。一方面，定期組織教師參加人工智能技術培訓，鼓勵教師參與生物與人工智能交叉領域的學術研討會，掌握最新科研成果與技術應用；另一方面，引進具有生物學和人工智能雙重背景的專業人才，充實師資隊伍。通過內部提升與外部引進相結合，打造一支既能講授生物學專業知識，又能指導學生運用人工智能技術解決生物問題的“雙師型”教師團隊，為學生提供更專業、更前沿的教學指導。

（四）精準職業指導，助力學生職業規劃

人工智能使生物領域就業市場發生巨大變化，學生職業規劃需及時調整。高職院校應開展精準職業指導，幫助學生了解人工智能在生物行業的應用現狀與發展趨勢，分析新興職業崗位的能力要求。舉辦“生物＋人工智能”職業發展講座，邀請企業專家分享行業動態與職業發展路徑；開展一對一職業咨詢，結合學生興趣、特長和專業知識，為其制定個性化職業規劃。同時，引導學生樹立終身學習理念，鼓勵學生持續學習新知識、新技能，適應不斷變化的就業市場。

（五）深化校企合作，共育專業人才

校企合作是高職院校人才培養的重要途徑。在人工智能影響下，高職院校應與生物科技企業建立更緊密的合作關系。共同制定人才培養方案，根據企業實際需求調整課程設置與教學內容；企業為學校提供實踐項目、實習崗位和技術指導，學校為企業輸送符合要求的專業人才。例如，與從事生物信息分析的企業合作，開展訂單式人才培養，企業參與教學全過程，學生畢業后直接進入企業工作，實現人才培養與企業需求的無縫對接。

面對人工智能對生物專業學生就業的影響，高職院校需綜合施策，從課程、實踐、師資、職業指導和校企合作等方面發力，培養適應時代需求的高素質生物專業人才，為學生的職業發展奠定堅實基礎。

結語

本研究深入剖析了人工智能興起對高職院校生物專業學生就業的影響。結果顯示，人工智能雖帶來挑戰，但也蘊含諸多機遇。挑戰主要體現在知識技能層面，傳統課程體系下培養的學生，知識結構單一，缺乏人工智能相關知識與實操技能，難以勝任新興崗位，且面臨來自計算機、數學等跨界人才的競爭。而機遇同樣顯著，人工智能與生物領域融合，催生了如生物數據標注、智能設備維護等新興崗位，拓寬了學生的就業渠道。在生物制藥、精準醫療等行業，人工智能助力提升研發效率與診斷準確性，對復合型人才的需求持續增長。為應對這些變化，高職院校應優化課程體系，增設人工智能相關課程，強化實踐教學，提升師資水平。通過院校與學生的共同努力，定能化挑戰為機遇，使高職院校生物專業學生在人工智能時代的就業市場中找到屬于自己的發展方向，實現高質量就業。

參考文獻：

[1]王墨璞嘉，何昕怡.AI制藥興起生物醫藥行業邁上新臺階[N].上海證券報，2025-01-14（007）.

[2]楊簡.智能實驗室管理系統的設計與實現[J].電子技術，2024，53（12）：410-412.

[3]曹麗娟.為藥物研發裝上“智慧引擎”[N].東莞日報，2025-02-18（A03）.

[4]吳斯旻.對話英矽智能聯合CEO：“AI制藥”有望打破創新藥內卷[N].第一財經日報，2023-11-20（A06）.

[5]朱文珍，呂文志，陳敏.推進人工智能大模型在醫療領域中的應用[J].放射學實踐，2025，40（01）：5-8.（作者單位：駐馬店幼兒師范高等專科學校）

（責任編輯：袁麗娜）