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    數(shù)智時代人工智能專業(yè)大學(xué)生就業(yè)勝任力建構(gòu)與提升策略

    2025-01-18 00:00:00韓寧寧趙澤濤
    北京教育·高教版 2025年1期
    關(guān)鍵詞:大學(xué)生

    摘 要:在數(shù)智時代背景下,人工智能專業(yè)大學(xué)生的就業(yè)勝任力是其職業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵之一?;诒侥P?,綜合分析了B市多所理工類高校人工智能專業(yè)大學(xué)生的培養(yǎng)特點,構(gòu)建了一個包含顯性能力與隱性素質(zhì)的就業(yè)勝任力結(jié)構(gòu)體系。通過實證研究,評估了學(xué)生的就業(yè)勝任力現(xiàn)狀,并發(fā)現(xiàn)了在自我效能、創(chuàng)新思維等方面的提升空間?;诖耍岢隽艘幌盗刑嵘呗?,旨在通過強(qiáng)化實踐技能、深化潛能開發(fā)、精進(jìn)核心發(fā)展等途徑,系統(tǒng)性地提升學(xué)生的就業(yè)素質(zhì)和競爭力,以滿足社會對高素質(zhì)人工智能專業(yè)人才的需求。

    關(guān)鍵詞:人工智能專業(yè);就業(yè)勝任力;冰山模型;大學(xué)生;數(shù)智時代

    在21世紀(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,數(shù)智時代的來臨重塑了社會經(jīng)濟(jì)和人才培養(yǎng)模式。這一時代以數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能化決策為標(biāo)志,強(qiáng)調(diào)利用數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)深入理解復(fù)雜系統(tǒng),促進(jìn)各領(lǐng)域創(chuàng)新[1]。對人工智能專業(yè)大學(xué)生而言,這要求他們不僅要有堅實的理論基礎(chǔ),而且還要具備適應(yīng)技術(shù)變革、解決跨領(lǐng)域問題的能力以及持續(xù)創(chuàng)新的動力。然而,現(xiàn)有的專業(yè)教育與數(shù)智時代的高標(biāo)準(zhǔn)之間仍然存在差距,未能滿足社會對高素質(zhì)人才的需求。因此,提升這些學(xué)生的就業(yè)勝任力變得尤為關(guān)鍵,這不僅有助于個人職業(yè)發(fā)展,而且也是社會經(jīng)濟(jì)和科技進(jìn)步的重要支撐。高素質(zhì)的人工智能專業(yè)人才將推動社會向更高層次的智能化、數(shù)字化發(fā)展。

    人工智能專業(yè)學(xué)生勝任力冰山模型

    在教育心理學(xué)領(lǐng)域,勝任力(Competency)的概念由哈佛大學(xué)教授戴維·麥克里蘭(David C. Mcclelland)于1973年提出[2]。麥克里蘭教授將勝任力界定為一系列與個體在工作、工作績效以及生活中其他成就直接相關(guān)的知識、技能、動機(jī)和個性特質(zhì)?;诖烁拍?,他進(jìn)一步發(fā)展了著名的冰山模型(Iceberg Model),該模型對勝任力進(jìn)行了多維度的劃分,涵蓋了知識、技能、角色定位、自我認(rèn)知、個性特質(zhì)和動機(jī)等方面,旨在全面反映用人單位對求職者的綜合能力和潛在素質(zhì)的要求。冰山模型通過隱喻的方式闡釋了職業(yè)勝任力的兩個主要組成部分:“冰山之上”的部分,即那些容易觀察和測量的知識和技能;“冰山之下”的部分,包括不易察覺且難以量化的社會角色、自我價值觀、個性特質(zhì)和動機(jī)等。這些深層次的素質(zhì)對個體在特定情境下的行為和適應(yīng)能力具有決定性影響。冰山模型不僅為理解和評估個體的就業(yè)勝任力提供了一個全面的框架,而且強(qiáng)調(diào)了在培養(yǎng)過程中對表層能力與深層次能力的同等重視[3]。在人工智能專業(yè)學(xué)生的教育培養(yǎng)中,冰山模型的應(yīng)用尤為重要。

    在人工智能學(xué)科領(lǐng)域,專業(yè)人才培養(yǎng)的核心目標(biāo)是塑造具有堅實理論基礎(chǔ)和行業(yè)適應(yīng)性的實踐操作能力,旨在孕育出既具備深厚理論素養(yǎng)又擁有復(fù)合型應(yīng)用技能的高層次專業(yè)人才。相較其他專業(yè)大學(xué)生,人工智能專業(yè)學(xué)生的教育模式更強(qiáng)調(diào)實踐應(yīng)用性、職業(yè)技能性與專業(yè)理論性的有機(jī)融合,形成了“理論深度+應(yīng)用能力+職業(yè)技能”的多元一體化培養(yǎng)模式[4]。該模式致力于培育能夠迅速適應(yīng)并勝任就業(yè)市場的畢業(yè)生,以滿足相關(guān)崗位的專業(yè)需求。人工智能專業(yè)學(xué)生的就業(yè)勝任力構(gòu)建,不僅涵蓋對人工智能基礎(chǔ)理論的深入掌握,而且包括編程、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵專業(yè)技能。同時,隱性素質(zhì),如創(chuàng)新思維、問題解決能力、學(xué)習(xí)能力及對人工智能倫理和社會責(zé)任的深刻認(rèn)知,同樣是構(gòu)成其就業(yè)勝任力的關(guān)鍵要素。這些素質(zhì)的綜合體現(xiàn),對于學(xué)生成功就業(yè)、有效工作及職業(yè)發(fā)展的實現(xiàn)具有決定性影響。

    人工智能專業(yè)學(xué)生就業(yè)勝任力結(jié)構(gòu)體系構(gòu)建及調(diào)研分析

    以冰山模型理論為基礎(chǔ),人工智能專業(yè)大學(xué)生的就業(yè)勝任力結(jié)構(gòu)體系構(gòu)建應(yīng)遵循綜合性與系統(tǒng)性原則,確保其能力模型能夠適應(yīng)技術(shù)演進(jìn)與職業(yè)需求的動態(tài)變化。該結(jié)構(gòu)體系可劃分為兩大類指標(biāo):顯性能力與隱性素質(zhì)[5]。顯性能力,包括但不限于專業(yè)知識掌握與技術(shù)技能應(yīng)用,強(qiáng)調(diào)對人工智能基礎(chǔ)理論的深入理解與將理論應(yīng)用于實際問題解決的能力;隱性素質(zhì),則涵蓋了創(chuàng)新思維、終身學(xué)習(xí)能力等,這些素質(zhì),雖不易直接觀測,但對大學(xué)生的長期職業(yè)發(fā)展具有決定性影響。結(jié)合人工智能專業(yè)培養(yǎng)定位,將人工智能專業(yè)大學(xué)生就業(yè)勝任力體系分為2個一級指標(biāo):顯性能力、隱性素質(zhì);4個二級指標(biāo):專業(yè)知識掌握、技術(shù)技能應(yīng)用、創(chuàng)新思維、終身學(xué)習(xí)能力以及11個三級指標(biāo)。

    在數(shù)智時代的背景下,人工智能專業(yè)大學(xué)生的就業(yè)勝任力體系構(gòu)成了一個全面而復(fù)雜的框架,旨在培育能夠引領(lǐng)和適應(yīng)未來技術(shù)革新與市場動態(tài)的專業(yè)人才。顯性能力作為該體系的一級指標(biāo),囊括了專業(yè)知識掌握和應(yīng)用技能兩大二級指標(biāo),其中,專業(yè)知識掌握不僅要求對人工智能基礎(chǔ)理論、機(jī)器學(xué)習(xí)原理、編程語言的深入理解,而且還包括高等數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)的掌握,為學(xué)生提供了分析和解決復(fù)雜問題的理論支撐;技術(shù)技能應(yīng)用則側(cè)重于學(xué)生將理論知識轉(zhuǎn)化為實踐技能的能力,涵蓋數(shù)據(jù)分析、算法實現(xiàn)、軟件開發(fā)以及人工智能系統(tǒng)的部署與維護(hù),確保學(xué)生具備直接應(yīng)用于行業(yè)的技術(shù)專長。隱性素質(zhì)作為體系中的另一級指標(biāo),涵蓋了創(chuàng)新思維和終身學(xué)習(xí)能力,這些素質(zhì)雖不易直接觀察,卻是職業(yè)發(fā)展中不可或缺的內(nèi)在動力[6]。創(chuàng)新思維要求學(xué)生具備問題解決的創(chuàng)新性、新技術(shù)適應(yīng)性、跨學(xué)科思維整合能力以及在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行獨立研究與開發(fā)的能力,以應(yīng)對不斷涌現(xiàn)的新問題和挑戰(zhàn)。終身學(xué)習(xí)能力則強(qiáng)調(diào)學(xué)生在整個職業(yè)生涯中不斷學(xué)習(xí)和自我更新的能力,包括自我驅(qū)動學(xué)習(xí)、跨學(xué)科知識整合、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)評估與應(yīng)用以及對技術(shù)趨勢的洞察與適應(yīng)能力,以確保學(xué)生能夠持續(xù)跟進(jìn)知識的更新和行業(yè)的發(fā)展。

    1.調(diào)研情況

    為了深入探究數(shù)智時代人工智能專業(yè)大學(xué)生的就業(yè)勝任力現(xiàn)狀,本研究開展了一系列調(diào)查與分析工作。針對B市多所理工類高校的人工智能專業(yè)在校大學(xué)生及近期畢業(yè)生,本研究發(fā)放了《人工智能專業(yè)大學(xué)生就業(yè)勝任力狀況調(diào)查問卷》(學(xué)生版),同時向相關(guān)行業(yè)的用人單位負(fù)責(zé)人發(fā)放了《人工智能專業(yè)大學(xué)生就業(yè)勝任力狀況調(diào)查問卷》(企業(yè)版)。本次研究共發(fā)放問卷2,600份,最終回收有效問卷2,516份,包括1,406份學(xué)生版問卷和1,110份企業(yè)版問卷。

    2.調(diào)研結(jié)果

    結(jié)果顯示:人工智能專業(yè)大學(xué)生的就業(yè)勝任力整體表現(xiàn)良好,平均得分接近4分,顯示了他們在專業(yè)知識和技能上的基礎(chǔ)扎實。然而,終身學(xué)習(xí)能力稍顯不足,特別是自我效能方面,這表明學(xué)生在自我驅(qū)動學(xué)習(xí)和跨學(xué)科整合方面需要更多培養(yǎng)。企業(yè)對學(xué)生的評價普遍較高,而學(xué)生自評則更為嚴(yán)格,顯示出學(xué)生對自身能力的高標(biāo)準(zhǔn)和提升空間的認(rèn)識。企業(yè)認(rèn)為學(xué)生對自身評價偏低,而學(xué)生則認(rèn)為自己在執(zhí)行能力、專業(yè)知識運用能力及自我驅(qū)動等方面有待提高。在能力提升方面,專業(yè)知識運用能力和職業(yè)規(guī)劃能力雖容易培養(yǎng),但實際表現(xiàn)有待加強(qiáng)。創(chuàng)新能力和意識動機(jī)作為深層次能力,不僅培養(yǎng)難度大,而且當(dāng)前表現(xiàn)不佳。自我驅(qū)動、自我管理和自我認(rèn)知等自我效能指標(biāo)對個人發(fā)展至關(guān)重要,但目前評分顯示迫切需要提升。為了縮小自我認(rèn)知與企業(yè)期望之間的差距,教育和實踐的深入干預(yù)至關(guān)重要,以幫助學(xué)生更準(zhǔn)確地評估自己的能力,并在關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行重點培養(yǎng)。

    人工智能專業(yè)大學(xué)生就業(yè)勝任力提升策略

    1.強(qiáng)化實踐技能,明確職業(yè)規(guī)劃

    一方面,構(gòu)建實踐平臺,提升實際應(yīng)用能力。研究結(jié)果顯示:將理論知識有效轉(zhuǎn)化為實踐技能是提升學(xué)生綜合勝任力的關(guān)鍵。為此,高校須整合校內(nèi)外資源,與政府及企業(yè)合作,建立校外實踐和實習(xí)平臺。這些平臺為學(xué)生提供了將所學(xué)理論知識應(yīng)用于實際工作的機(jī)會,通過不斷進(jìn)行“實踐—認(rèn)識—再實踐”循環(huán),幫助學(xué)生深化專業(yè)知識并掌握必要的操作技能[7]。另一方面,增強(qiáng)職業(yè)生涯規(guī)劃能力。鼓勵人工智能專業(yè)的學(xué)生采用科學(xué)的方法,如SWOT分析,評估自己的個性、能力和職業(yè)傾向,明確自身的優(yōu)勢和劣勢以及面對的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。職業(yè)生涯規(guī)劃對于學(xué)生未來的就業(yè)方向和職業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。從入學(xué)之初,學(xué)生就應(yīng)該培養(yǎng)職業(yè)規(guī)劃的意識,并利用高校提供的職業(yè)發(fā)展課程、職業(yè)咨詢、行業(yè)講座和導(dǎo)師指導(dǎo)等資源,合理規(guī)劃自己的職業(yè)道路,及時定位和調(diào)整自己的職業(yè)目標(biāo)。通過這些策略的實施,期望能夠有效提升人工智能專業(yè)大學(xué)生在技術(shù)應(yīng)用和職業(yè)規(guī)劃方面的勝任力,使他們能夠更好地適應(yīng)數(shù)智時代的就業(yè)市場,實現(xiàn)個人職業(yè)發(fā)展與社會需求的有效對接。

    2.深化潛能開發(fā),培養(yǎng)批判思維

    在數(shù)智時代,人工智能專業(yè)大學(xué)生在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力與批判性思維方面存在提升空間。為此,高校應(yīng)積極營造一個有利于創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)才能發(fā)展的教育環(huán)境,通過舉辦多樣化的學(xué)術(shù)科技活動、案例分析競賽、創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽和團(tuán)隊項目等,激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力和想象力[8]。同時,政府的角色同樣重要,應(yīng)通過增加資金投入和制定支持性政策,建立孵化平臺,鼓勵學(xué)生參與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目,從而在實踐中培養(yǎng)和提升他們的創(chuàng)新意識和能力。對于人工智能專業(yè)的學(xué)生而言,自我分析和認(rèn)識自身的勝任力至關(guān)重要。他們需要依據(jù)有效行為準(zhǔn)則,通過深入學(xué)習(xí)專業(yè)知識、參與實踐技能訓(xùn)練以及創(chuàng)新思維的培養(yǎng),來挖掘和發(fā)揮自身的潛能。通過這種深化潛能開發(fā)和優(yōu)勢培育的策略,人工智能專業(yè)大學(xué)生將能夠更好地適應(yīng)快速變化的數(shù)智時代,成為具有創(chuàng)新精神和批判性思維的高素質(zhì)專業(yè)人才。

    3.精進(jìn)核心發(fā)展,拓寬成長路徑

    在對人工智能專業(yè)大學(xué)生的調(diào)研測評中發(fā)現(xiàn),自我效能感的培養(yǎng)是他們職業(yè)發(fā)展中亟待加強(qiáng)的領(lǐng)域。這種自我效能感的缺失可能會影響他們的自我價值感、就業(yè)動力以及職業(yè)發(fā)展的愿望[9]。鑒于部分學(xué)生已經(jīng)具備一定的工作經(jīng)驗,他們對自己的需求和目標(biāo)有了更清晰的認(rèn)識。面對當(dāng)前就業(yè)現(xiàn)狀出現(xiàn)的新問題,如“慢就業(yè)”“懶就業(yè)”等,學(xué)生需要審時度勢,清晰分析自己的就業(yè)勝任力和職業(yè)方向,直面求職過程中可能遇到的心理壓力,正確處理情緒波動,提高抗壓能力,培養(yǎng)健康的就業(yè)心態(tài)。此外,樹立自我驅(qū)動意識,自我管控思想以及自我發(fā)展理念對于學(xué)生的自我認(rèn)同感和職業(yè)成長同樣至關(guān)重要。這種終身修煉和持續(xù)精進(jìn)的策略,不僅對學(xué)生的大學(xué)學(xué)習(xí)生涯有益,也為他們未來進(jìn)入職場,拓展更廣闊的職業(yè)道路奠定了堅實的基礎(chǔ)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王雨陽.數(shù)智化時代產(chǎn)品設(shè)計專業(yè)人才培養(yǎng)模式與就業(yè)狀況[J].中國就業(yè),2024(6):108-109.

    [2]MCCLELLAND D C. Testing for Competence Rather than for Intelligence[J]. Journal of American Psychologist,1973(1):1-14.

    [3]陳婷.“三全育人”視域下大學(xué)生就業(yè)勝任力培養(yǎng)路徑研究[J].才智,2024(10):129-132.

    [4]喬法光,唐宏敏.淺析中外合作辦學(xué)大學(xué)生就業(yè)勝任力提升[J].就業(yè)與保障,2023(12):13-15.

    [5]羅丹藝.基于勝任力模型的技工院校物流類專業(yè)學(xué)生就業(yè)能力提升策略[J].廣東職業(yè)技術(shù)教育與研究,2023(9):23-26.

    [6]張小詩,史萬兵.勝任力視角下高校生涯教育促進(jìn)畢業(yè)生高質(zhì)量就業(yè)的實踐進(jìn)路[J].思想政治教育研究,2023,39(4):151-155.

    [7]焦靜,馮明.大學(xué)生就業(yè)勝任力模型的構(gòu)建[J].科學(xué)決策,2010(10):59-67,87.

    [8]趙雪芹,魯雪婷.數(shù)智時代基于OBE理念的檔案學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式優(yōu)化探索[J].山西檔案,2022(4):151-158,150.

    [9]洪小萍,孔莉.“數(shù)智”時代高校智能財會人才培養(yǎng)探索[J].廣西民族師范學(xué)院學(xué)報,2022,39(4):45-51.

    (作者單位:北京科技大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)院)

    [責(zé)任編輯:翟 迪]

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