人工智能興起對(duì)高職院校生物專業(yè)學(xué)生就業(yè)影響研究

引言

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能已成為推動(dòng)各行業(yè)變革的關(guān)鍵力量，對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響也日益深遠(yuǎn)。高職院校作為培養(yǎng)技術(shù)技能型人才的重要陣地，其各專業(yè)學(xué)生的就業(yè)發(fā)展與市場(chǎng)動(dòng)態(tài)緊密相連。生物專業(yè)是一門包含眾多生命科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)科，在醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、環(huán)保等行業(yè)有著廣泛應(yīng)用的學(xué)科，其從業(yè)者在社會(huì)發(fā)展中承擔(dān)著重要使命。

在人工智能興起的浪潮下，生物領(lǐng)域的研究與生產(chǎn)模式正發(fā)生深刻變革。人工智能技術(shù)憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，在生物信息學(xué)、藥物研發(fā)、基因測(cè)序等環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要作用，大幅提高了工作效率和準(zhǔn)確性。這一變革在為生物專業(yè)帶來(lái)新機(jī)遇的同時(shí)，也給高職院校生物專業(yè)學(xué)生的就業(yè)帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)。一方面，新的技術(shù)應(yīng)用催生了如生物數(shù)據(jù)分析師等新興崗位；另一方面，傳統(tǒng)生物崗位對(duì)從業(yè)者的技能要求不斷升級(jí)，高職院校生物專業(yè)學(xué)生原有的知識(shí)和技能結(jié)構(gòu)已難以滿足市場(chǎng)需求。因此，深入研究人工智能興起對(duì)高職院校生物專業(yè)學(xué)生就業(yè)的影響，顯得尤為迫切且必要。

一、人工智能在生物領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

（一）生物數(shù)據(jù)處理與分析

生物領(lǐng)域產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，如基因測(cè)序數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)等。人工智能憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能快速準(zhǔn)確地分析這些復(fù)雜數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可從海量基因數(shù)據(jù)中識(shí)別致病基因，預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)[1；深度學(xué)習(xí)模型能對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，加速藥物研發(fā)進(jìn)程。

（二）生物實(shí)驗(yàn)自動(dòng)化與智能化

人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)設(shè)備逐漸普及，可完成重復(fù)性、高精度的實(shí)驗(yàn)操作，如自動(dòng)移液、樣品制備等。智

能實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)還能根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)自動(dòng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)驗(yàn)進(jìn)程，及時(shí)調(diào)整實(shí)驗(yàn)參數(shù)，提高實(shí)驗(yàn)效率和準(zhǔn)確性[2]。

（三）藥物研發(fā)與個(gè)性化醫(yī)療

在藥物研發(fā)中，人工智能用于虛擬篩選藥物分子，大大縮短研發(fā)周期、降低成本[3]。同時(shí)，基于人工智能的疾病診斷系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的疾病診斷，結(jié)合患者基因信息、病史等數(shù)據(jù)，為患者提供個(gè)性化治療方案，推動(dòng)個(gè)性化醫(yī)療發(fā)展。

二、人工智能興起給高職院校生物專業(yè)學(xué)生就業(yè)帶來(lái)的機(jī)遇

對(duì)于高職院校生物專業(yè)的學(xué)生而言，人工智能的興起同樣打開了全新的就業(yè)大門，創(chuàng)造出了許多前所未有的就業(yè)機(jī)會(huì)。

（一）生物制藥領(lǐng)域

在生物制藥領(lǐng)域，人工智能為新藥研發(fā)注入了強(qiáng)大動(dòng)力。傳統(tǒng)新藥研發(fā)周期漫長(zhǎng)、成本高昂，從藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到臨床試驗(yàn)，每一步都充滿挑戰(zhàn)。人工智能技術(shù)的介入改變了這一局面，借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能對(duì)海量生物數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，快速篩選出潛在的藥物靶點(diǎn)，極大地縮短了研發(fā)周期。例如，利用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)小分子化合物與蛋白質(zhì)的結(jié)合親和力，幫助科研人員更高效地設(shè)計(jì)藥物分子。這就為高職院校生物專業(yè)學(xué)生創(chuàng)造了新的就業(yè)崗位，如生物數(shù)據(jù)標(biāo)注員，他們負(fù)責(zé)為人工智能模型提供準(zhǔn)確的生物數(shù)據(jù)標(biāo)注，是模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)；還有人工智能輔助藥物研發(fā)技術(shù)員，需要學(xué)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(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)中[4]。

（二）精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域

58公關(guān)世界＼PRWORLD

在精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能也發(fā)揮著重要作用。通過(guò)分析患者的基因數(shù)據(jù)、臨床癥狀和病史等多源信息，人工智能可以實(shí)現(xiàn)疾病的精準(zhǔn)診斷和個(gè)性化治療方案的制定。例如，利用人工智能算法對(duì)基因測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出基因突變，幫助醫(yī)生診斷罕見病和癌癥，并為患者提供針對(duì)性的治療建議。這使高職院校生物專業(yè)學(xué)生有機(jī)會(huì)從事基因數(shù)據(jù)分析師、精準(zhǔn)醫(yī)療輔助診斷員等工作。這些崗位要求學(xué)生具備扎實(shí)的生物學(xué)基礎(chǔ)，能夠理解和解讀基因數(shù)據(jù)背后的生物學(xué)意義，同時(shí)還需要掌握數(shù)據(jù)分析和處理的基本技能，以便更好地與人工智能技術(shù)相結(jié)合[5]。

（三）農(nóng)業(yè)生物技術(shù)領(lǐng)域

在農(nóng)業(yè)生物技術(shù)領(lǐng)域，人工智能也為生物專業(yè)學(xué)生提供了廣闊的就業(yè)空間。隨著智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，利用人工智能技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測(cè)與防治成為趨勢(shì)。通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)，人工智能可以快速準(zhǔn)確地識(shí)別農(nóng)作物的病蟲害類型，并及時(shí)提供相應(yīng)的防治措施。例如，利用無(wú)人機(jī)搭載高清攝像頭采集農(nóng)田圖像，然后通過(guò)人工智能算法對(duì)圖像進(jìn)行分析，識(shí)別出病蟲害的發(fā)生區(qū)域和嚴(yán)重程度。這就需要生物專業(yè)學(xué)生具備農(nóng)業(yè)生物學(xué)知識(shí)，了解農(nóng)作物的生長(zhǎng)習(xí)性和病蟲害特征，同時(shí)掌握人工智能相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)，能夠操作和維護(hù)智能農(nóng)業(yè)設(shè)備，從而勝任農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測(cè)與防治技術(shù)員等工作。

（四）生物環(huán)保領(lǐng)域

在生物環(huán)保領(lǐng)域，利用人工智能技術(shù)可以對(duì)環(huán)境中的生物數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況，預(yù)測(cè)環(huán)境變化對(duì)生物多樣性的影響。例如，通過(guò)傳感器收集水體中的生物指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用人工智能算法進(jìn)行分析，判斷水質(zhì)是否受到污染以及污染的程度。高職院校生物專業(yè)學(xué)生可以在生物環(huán)保監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析崗位上發(fā)揮自己的專業(yè)優(yōu)勢(shì)，運(yùn)用所學(xué)的生物學(xué)知識(shí)和人工智能技術(shù)，為環(huán)境保護(hù)和生態(tài)平衡做出貢獻(xiàn)。

人工智能的興起為高職院校生物專業(yè)學(xué)生帶來(lái)了眾多就業(yè)機(jī)遇。雖然這些新的就業(yè)崗位對(duì)學(xué)生的知識(shí)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(yè)發(fā)展空間。高職院校應(yīng)順應(yīng)時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)，加強(qiáng)與企業(yè)的合作，優(yōu)化課程設(shè)置，培養(yǎng)學(xué)生掌握生物學(xué)和人工智能的交叉知識(shí)與技能，使學(xué)生能夠更好地適應(yīng)市場(chǎng)需求，在新的就業(yè)領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)自己的職業(yè)價(jià)值。

三、人工智能興起給高職院校生物專業(yè)學(xué)生就業(yè)帶來(lái)的挑戰(zhàn)

（一）知識(shí)結(jié)構(gòu)的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)的高職院校生物專業(yè)課程體系，側(cè)重于生物學(xué)基礎(chǔ)理論和實(shí)驗(yàn)技能的培養(yǎng)，如細(xì)胞生物學(xué)、生物化學(xué)、微生物學(xué)等課程，旨在讓學(xué)生掌握基本的生物知識(shí)與操作方法。然而，人工智能在生物領(lǐng)域的應(yīng)用，要求學(xué)生具備跨學(xué)科知識(shí)。如生物信息學(xué)領(lǐng)域，運(yùn)用人工智能算法分析海量基因數(shù)據(jù)，這就需要學(xué)生既精通生物學(xué)知識(shí)，又要掌握計(jì)算機(jī)編程、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能相關(guān)知識(shí)。但目前高職院校生物專業(yè)學(xué)生在計(jì)算機(jī)和人工智能方面的課程設(shè)置較少，導(dǎo)致學(xué)生知識(shí)結(jié)構(gòu)單一，難以滿足新興崗位對(duì)復(fù)合型人才的需求，在就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)。

（二）實(shí)踐技能的更新迫在眉睫

以往生物專業(yè)學(xué)生的實(shí)踐主要集中在實(shí)驗(yàn)室操作，如細(xì)胞培養(yǎng)、PCR擴(kuò)增等基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)技能。而人工智能融入生物領(lǐng)域后，實(shí)踐場(chǎng)景發(fā)生了變化。例如，在藥物研發(fā)中，借助人工智能模擬藥物分子與靶點(diǎn)的相互作用，這要求學(xué)生掌握虛擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的操作技能，學(xué)會(huì)利用人工智能軟件進(jìn)行藥物設(shè)計(jì)和篩選。但高職院校受限于實(shí)驗(yàn)設(shè)備和師資力量，往往無(wú)法為學(xué)生提供足夠的人工智能相關(guān)實(shí)踐機(jī)會(huì)，學(xué)生缺乏在實(shí)際工作場(chǎng)景中運(yùn)用人工智能技術(shù)解決生物問(wèn)題的能力，在求職時(shí)難以滿足企業(yè)對(duì)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的要求。

（三）就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力顯著增大

一方面，人工智能技術(shù)的應(yīng)用使部分傳統(tǒng)生物崗位的工作內(nèi)容被自動(dòng)化設(shè)備或智能軟件替代。比如，一些重復(fù)性的生物數(shù)據(jù)錄入和初步分析工作，以往由生物專業(yè)人員手動(dòng)完成，現(xiàn)在人工智能程序可以快速、準(zhǔn)確地處理，這就導(dǎo)致此類崗位的需求減少，高職院校生物專業(yè)學(xué)生的就業(yè)選擇范圍變窄；另一方面，隨著人工智能在生物領(lǐng)域的發(fā)展，吸引了大量計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等專業(yè)背景的人才跨界進(jìn)入。這些人才在人工智能技術(shù)方面具有天然優(yōu)勢(shì)，他們與生物專業(yè)學(xué)生競(jìng)爭(zhēng)生物信息分析、人工智能輔助生物研發(fā)等崗位時(shí)，使生物專業(yè)學(xué)生面臨更大的競(jìng)爭(zhēng)壓力，增加了就業(yè)難度。

（四）職業(yè)發(fā)展觀念需要轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)生物專業(yè)學(xué)生的職業(yè)發(fā)展路徑相對(duì)清晰，如進(jìn)入科研機(jī)構(gòu)從事基礎(chǔ)研究、在生物企業(yè)擔(dān)任生產(chǎn)技術(shù)員等。但人工智能興起后，新的職業(yè)形態(tài)不斷涌現(xiàn)，如生物數(shù)據(jù)科學(xué)家、人工智能生物應(yīng)用工程師等。這些新興職業(yè)對(duì)學(xué)生的綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力要求更高，需要學(xué)生具備持續(xù)學(xué)習(xí)和自我提升的意識(shí)。然而，部分高職院校生物專業(yè)學(xué)生受傳統(tǒng)觀念束縛，對(duì)新興職業(yè)缺乏了解和認(rèn)識(shí)，難以快速適應(yīng)職業(yè)發(fā)展的新變化，在職業(yè)規(guī)劃和發(fā)展上容易陷入迷茫。

人工智能的興起給高職院校生物專業(yè)學(xué)生就業(yè)帶來(lái)了多方面的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，高職院校需調(diào)整課程體系，加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)，學(xué)生自身也應(yīng)轉(zhuǎn)變職業(yè)觀念，以更好地適應(yīng)就業(yè)市場(chǎng)的變化，在未來(lái)的職業(yè)生涯中取得成功。

四、高職院校應(yīng)對(duì)人工智能對(duì)生物專業(yè)學(xué)生就業(yè)影響的策略

（一）革新課程體系，實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科融合

傳統(tǒng)生物專業(yè)課程聚焦生物學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)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(yīng)大刀闊斧地改革課程體系，融入人工智能相關(guān)課程。比如，開設(shè)“生物信息學(xué)與人工智能算法”課程，讓學(xué)生掌握利用Python等編程語(yǔ)言處理生物大數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析基因序列、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的方法。同時(shí)，在生物化學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)等專業(yè)基礎(chǔ)課中滲透人工智能應(yīng)用案例，如借助人工智能模擬生物化學(xué)反應(yīng)過(guò)程，幫助學(xué)生理解復(fù)雜生物現(xiàn)象，使學(xué)生構(gòu)建起生物學(xué)與人工智能交叉的知識(shí)體系，滿足新興崗位對(duì)復(fù)合型人才的需求。

（二）強(qiáng)化實(shí)踐教學(xué)，接軌行業(yè)需求

實(shí)踐能力是生物專業(yè)學(xué)生就業(yè)的關(guān)鍵。高職院校要加大實(shí)踐教學(xué)投入，建立生物與人工智能融合的實(shí)訓(xùn)基地。引入先進(jìn)的生物實(shí)驗(yàn)設(shè)備與配套的人工智能分析軟件，如自動(dòng)化基因測(cè)序儀搭配數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，讓學(xué)生在實(shí)踐中學(xué)會(huì)操作智能設(shè)備，分析處理實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的海量生物數(shù)據(jù)。此外，加強(qiáng)與生物科技企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)的合作，建立實(shí)習(xí)就業(yè)基地。學(xué)生通過(guò)參與企業(yè)實(shí)際項(xiàng)目，如利用人工智能輔助藥物研發(fā)、生物制品質(zhì)量檢測(cè)等，了解行業(yè)最新技術(shù)與生產(chǎn)流程，積累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，畢業(yè)后能迅速適應(yīng)工作崗位。

（三）升級(jí)師資力量，打造雙師型團(tuán)隊(duì)

教師是教學(xué)質(zhì)量的核心。面對(duì)人工智能帶來(lái)的教學(xué)挑戰(zhàn)，高職院校要提升生物專業(yè)教師的跨學(xué)科素養(yǎng)。一方面，定期組織教師參加人工智能技術(shù)培訓(xùn)，鼓勵(lì)教師參與生物與人工智能交叉領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研討會(huì)，掌握最新科研成果與技術(shù)應(yīng)用；另一方面，引進(jìn)具有生物學(xué)和人工智能雙重背景的專業(yè)人才，充實(shí)師資隊(duì)伍。通過(guò)內(nèi)部提升與外部引進(jìn)相結(jié)合，打造一支既能講授生物學(xué)專業(yè)知識(shí)，又能指導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用人工智能技術(shù)解決生物問(wèn)題的“雙師型”教師團(tuán)隊(duì)，為學(xué)生提供更專業(yè)、更前沿的教學(xué)指導(dǎo)。

（四）精準(zhǔn)職業(yè)指導(dǎo)，助力學(xué)生職業(yè)規(guī)劃

人工智能使生物領(lǐng)域就業(yè)市場(chǎng)發(fā)生巨大變化，學(xué)生職業(yè)規(guī)劃需及時(shí)調(diào)整。高職院校應(yīng)開展精準(zhǔn)職業(yè)指導(dǎo)，幫助學(xué)生了解人工智能在生物行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)，分析新興職業(yè)崗位的能力要求。舉辦“生物＋人工智能”職業(yè)發(fā)展講座，邀請(qǐng)企業(yè)專家分享行業(yè)動(dòng)態(tài)與職業(yè)發(fā)展路徑；開展一對(duì)一職業(yè)咨詢，結(jié)合學(xué)生興趣、特長(zhǎng)和專業(yè)知識(shí)，為其制定個(gè)性化職業(yè)規(guī)劃。同時(shí)，引導(dǎo)學(xué)生樹立終身學(xué)習(xí)理念，鼓勵(lì)學(xué)生持續(xù)學(xué)習(xí)新知識(shí)、新技能，適應(yīng)不斷變化的就業(yè)市場(chǎng)。

（五）深化校企合作，共育專業(yè)人才

校企合作是高職院校人才培養(yǎng)的重要途徑。在人工智能影響下，高職院校應(yīng)與生物科技企業(yè)建立更緊密的合作關(guān)系。共同制定人才培養(yǎng)方案，根據(jù)企業(yè)實(shí)際需求調(diào)整課程設(shè)置與教學(xué)內(nèi)容；企業(yè)為學(xué)校提供實(shí)踐項(xiàng)目、實(shí)習(xí)崗位和技術(shù)指導(dǎo)，學(xué)校為企業(yè)輸送符合要求的專業(yè)人才。例如，與從事生物信息分析的企業(yè)合作，開展訂單式人才培養(yǎng)，企業(yè)參與教學(xué)全過(guò)程，學(xué)生畢業(yè)后直接進(jìn)入企業(yè)工作，實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)與企業(yè)需求的無(wú)縫對(duì)接。

面對(duì)人工智能對(duì)生物專業(yè)學(xué)生就業(yè)的影響，高職院校需綜合施策，從課程、實(shí)踐、師資、職業(yè)指導(dǎo)和校企合作等方面發(fā)力，培養(yǎng)適應(yīng)時(shí)代需求的高素質(zhì)生物專業(yè)人才，為學(xué)生的職業(yè)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

結(jié)語(yǔ)

本研究深入剖析了人工智能興起對(duì)高職院校生物專業(yè)學(xué)生就業(yè)的影響。結(jié)果顯示，人工智能雖帶來(lái)挑戰(zhàn)，但也蘊(yùn)含諸多機(jī)遇。挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在知識(shí)技能層面，傳統(tǒng)課程體系下培養(yǎng)的學(xué)生，知識(shí)結(jié)構(gòu)單一，缺乏人工智能相關(guān)知識(shí)與實(shí)操技能，難以勝任新興崗位，且面臨來(lái)自計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等跨界人才的競(jìng)爭(zhēng)。而機(jī)遇同樣顯著，人工智能與生物領(lǐng)域融合，催生了如生物數(shù)據(jù)標(biāo)注、智能設(shè)備維護(hù)等新興崗位，拓寬了學(xué)生的就業(yè)渠道。在生物制藥、精準(zhǔn)醫(yī)療等行業(yè)，人工智能助力提升研發(fā)效率與診斷準(zhǔn)確性，對(duì)復(fù)合型人才的需求持續(xù)增長(zhǎng)。為應(yīng)對(duì)這些變化，高職院校應(yīng)優(yōu)化課程體系，增設(shè)人工智能相關(guān)課程，強(qiáng)化實(shí)踐教學(xué)，提升師資水平。通過(guò)院校與學(xué)生的共同努力，定能化挑戰(zhàn)為機(jī)遇，使高職院校生物專業(yè)學(xué)生在人工智能時(shí)代的就業(yè)市場(chǎng)中找到屬于自己的發(fā)展方向，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)。

參考文獻(xiàn)：

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

[2]楊簡(jiǎn).智能實(shí)驗(yàn)室管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電子技術(shù)，2024，53（12）：410-412.

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

[4]吳斯旻.對(duì)話英矽智能聯(lián)合CEO：“AI制藥”有望打破創(chuàng)新藥內(nèi)卷[N].第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào)，2023-11-20（A06）.

[5]朱文珍，呂文志，陳敏.推進(jìn)人工智能大模型在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].放射學(xué)實(shí)踐，2025，40（01）：5-8.（作者單位：駐馬店幼兒師范高等?？茖W(xué)校）

（責(zé)任編輯：袁麗娜）