數(shù)智化時代大學生職業(yè)素養(yǎng)的構成要素與培育路徑

[中圖分類號]G715 [文獻標識碼]A [文章編號]1004-3985（2025）14-0106-07

人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算與物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)智技術的深度融合與廣泛應用，推動社會加速進入人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)共享的數(shù)智化時代[1]?！督逃龔妵ㄔO規(guī)劃綱要（2024—2035年）》提出要“面向數(shù)字經(jīng)濟和未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加強課程體系改革，優(yōu)化學科專業(yè)設置”。據(jù)麥肯錫全球研究院預測，到2030年全球?qū)⒂?500萬至3.75億勞動者需要轉(zhuǎn)換職業(yè)賽道并學習新的技能，部分工作崗位將被取代[2]。高校作為人才培育與供給的重要主體，需重新審視大學生未來面臨的更為嚴峻的就業(yè)局勢，在數(shù)智化時代背景下對大學生職業(yè)素養(yǎng)進行解構與重構。從現(xiàn)有研究來看，諸多學者嘗試從不同角度探討大學生職業(yè)素養(yǎng)的構成與培育路徑。有研究者基于企業(yè)需求的視角，提出高校大學生職業(yè)素養(yǎng)與就業(yè)能力提升培養(yǎng)策略3，或是基于地區(qū)人才需求提出特定專業(yè)大學生的職業(yè)素養(yǎng)結構及培養(yǎng)機制4；抑或基于“互聯(lián)網(wǎng) + ”背景探討如何提升大學生的職業(yè)素養(yǎng)[5]。上述研究豐富了職業(yè)素養(yǎng)的研究視野，但未能充分回應數(shù)智化時代對大學生職業(yè)素養(yǎng)提出的挑戰(zhàn)。為此，本文將立足數(shù)智化時代的發(fā)展背景，分析大學生未來面臨的全新就業(yè)挑戰(zhàn)以及這些挑戰(zhàn)對大學生職業(yè)素養(yǎng)提出的新要求，從而致力于幫助大學生更好適應快速變化的就業(yè)市場。

一、數(shù)智化時代大學生就業(yè)面臨的新挑戰(zhàn)

（一）技術迭代加速引發(fā)職業(yè)結構的動態(tài)調(diào)整技術迭代是指新技術不斷涌現(xiàn)并快速取代舊技術的過程。在數(shù)智化時代，技術迭代正以前所未有的速度重塑產(chǎn)業(yè)格局，各種數(shù)智技術不斷被研發(fā)并迅速應用于各個領域，成為推動行業(yè)發(fā)展的關鍵動力[。一方面，技術的飛速發(fā)展推動部分行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，相關行業(yè)的生產(chǎn)流程逐步實現(xiàn)智能化，由此導致部分重復性、機械化的傳統(tǒng)崗位逐漸被邊緣化甚至淘汰。另一方面，新興技術的快速發(fā)展也催生了新業(yè)態(tài)，大量新崗位涌現(xiàn)出來。智能制造、智慧醫(yī)療、金融科技等新興產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，帶來了對數(shù)字孿生建模師、醫(yī)療AI算法師、區(qū)塊鏈合規(guī)顧問等職業(yè)的需求。這些新崗位不僅要求從業(yè)者具備專業(yè)知識，還要求其適應新技術的發(fā)展且具有應用新技術的能力。但由于高校課程體系滯后，部分畢業(yè)生在進入職場時缺乏必備的能力素養(yǎng)，面臨因能力匹配度不足而難以適應崗位的挑戰(zhàn)。此外，技術更新速度的加快將進一步加劇就業(yè)的不確定性。近年來，以人工智能為代表的新興技術持續(xù)升級。從早期聚焦語言處理的GPT-1，到如今支持圖文、語音等多模態(tài)交互的GPT-4.0，其功能覆蓋范圍不斷擴大，已廣泛應用于創(chuàng)意寫作、軟件開發(fā)、醫(yī)療輔助等多個行業(yè)。國內(nèi)自主研發(fā)的開源模型如DeepSeek等也在迅速發(fā)展，其在中文語境、多模態(tài)理解及垂直領域優(yōu)化方面取得積極進展。從文本生成、初級編程到客戶服務，每一個行業(yè)與領域都開始受到生成式人工智能的沖擊，崗位的穩(wěn)定性和持續(xù)性面臨前所未有的挑戰(zhàn)，從業(yè)者必須持續(xù)學習、掌握新技能以應對市場需求的變化。

（二）跨界融合驅(qū)動復合型人才需求的增長

新技術革命帶來的生產(chǎn)方式變革使得產(chǎn)業(yè)間的邊界更加模糊，跨界創(chuàng)新成為各新興技術領域的常態(tài)[8]。數(shù)智技術憑借其強大的通用性和滲透性被廣泛應用于多個領域，出現(xiàn)如金融科技、智慧醫(yī)療、數(shù)字文旅等新興交叉產(chǎn)業(yè)。社會各界對具備跨學科知識與實踐能力的復合型人才需求不斷增長。然而，當前高等教育的人才供給難以與市場對復合型人才的需求相匹配。首先，學生的知識背景單一，難以支撐復合型崗位的知識需求。當前高等教育體系仍以傳統(tǒng)學科劃分為主，教學內(nèi)容呈現(xiàn)出較強的封閉性，專業(yè)之間缺乏有效的銜接和交叉融合。這一情況導致學生對其他學科的理解相對有限，難以實現(xiàn)多學科知識的有機整合與綜合運用。在面對復雜實際問題時，往往缺乏系統(tǒng)性思維與整體認知能力。其次，學生能力結構單一，難以應對崗位的多元化能力要求。數(shù)智化時代，企業(yè)對“技術 + 管理”\"數(shù)據(jù) + 業(yè)務”等復合型能力的需求顯著增加。以機械工程師為例，在當前的產(chǎn)業(yè)實踐中，工程師不僅需掌握機械基礎，還需具備物聯(lián)網(wǎng)技術、智能感知系統(tǒng)應用及項目管理等多方面能力，呈現(xiàn)出復合型人才發(fā)展的趨勢。傳統(tǒng)教育下形成的單一技能難以滿足崗位“橫向擴展”的實際需求，導致部分學生在多任務、多工具并行處理的職場環(huán)境中出現(xiàn)適應困難，暴露出“能力不足\"的短板。最后，職場競爭門檻持續(xù)提高，就業(yè)競爭壓力增大。企業(yè)在招聘中越來越看重求職者的實際項目經(jīng)驗、跨界協(xié)作能力與綜合素養(yǎng)。特別是在制造業(yè)領域，企業(yè)明顯增加了非常規(guī)員工的招聘，減少了常規(guī)員工的招聘。這使得具有復合背景和實踐能力的少數(shù)學生成為市場“稀缺資源”，而復合能力不足的大多數(shù)畢業(yè)生則陷入“能力錯配”的困境，就業(yè)匹配度下降，就業(yè)壓力隨之增加。

（三）人機協(xié)同工作下崗位核心價值的偏移

在數(shù)智技術廣泛應用的背景下，人與機器的工作關系逐漸轉(zhuǎn)向“人機共創(chuàng)、協(xié)同決策”的新型協(xié)作模式。崗位的核心價值不再完全依賴人的主導，而逐步轉(zhuǎn)向依托智能系統(tǒng)的協(xié)同推進。在這一變化過程中，人的職能邊界日益被技術壓縮，引發(fā)了技能替代、決策權轉(zhuǎn)移以及價值真空等深層次問題。首先，人工智能模擬人的技術能力，代替了人力操作的技能[10]。這種現(xiàn)象在制造業(yè)中表現(xiàn)為一些傳統(tǒng)流水線工人已不需要標準化操作技能，而通過自動化生產(chǎn)線能夠精準、高效地完成。這一趨勢同樣影響客服、數(shù)據(jù)錄人、基礎財務管理等崗位人員。其次，一部分由人主導的決策任務逐漸由算法或智能系統(tǒng)代替。機器依靠大數(shù)據(jù)分析和先進算法，能夠快速處理復雜信息并做出決策，但無法解決涉及倫理判斷、價值取舍以及情感因素等的非結構化問題。大學生若不能發(fā)揮人類情境認知、價值判斷與創(chuàng)新突破等差異化優(yōu)勢，可能會在職場競爭中失去主動權。最后，人機協(xié)作中的價值真空問題日益突出。目前在人機協(xié)作中存在責任劃分不清晰、價值分配機制不完善的問題，而這往往會導致責任推卸和價值分配不公平等問題。例如，在智能醫(yī)療診斷中，醫(yī)生使用智能診斷系統(tǒng)輔助判斷病情，當發(fā)生診斷錯誤時，很難判斷是醫(yī)生操作失誤、系統(tǒng)算法問題還是數(shù)據(jù)偏差所造成的。這種責任判定不清的情況，將會影響對醫(yī)生的職業(yè)評價，從而使從業(yè)者在崗位上的價值出現(xiàn)偏差。這種“價值真空”問題不僅挑戰(zhàn)了工作角色與責任的界限，也使得從業(yè)者的貢獻難以明確衡量。

（四）新就業(yè)形態(tài)對傳統(tǒng)職業(yè)穩(wěn)定性的沖擊

新就業(yè)形態(tài)是指新一輪信息技術革命特別是數(shù)字經(jīng)濟和平臺經(jīng)濟發(fā)展帶來的一種就業(yè)新模式，體現(xiàn)為勞動關系靈活化、工作內(nèi)容多樣化、工作方式彈性化、工作安排去組織化、創(chuàng)業(yè)機會互聯(lián)網(wǎng)化[1]。這種模式正在成為吸納就業(yè)的一條重要渠道，能夠極大地提升就業(yè)的靈活性與自主性，滿足不同人群的個性化需求。然而，這種新就業(yè)形態(tài)在帶來機遇的同時，也對傳統(tǒng)職業(yè)穩(wěn)定性造成了多方面沖擊。首先，在靈活用工模式下，從業(yè)者往往難以與單一雇主建立長期、穩(wěn)定的勞動關系，工作安全感不足。以自由人工智能訓練師這一職業(yè)為例，其工作內(nèi)容涉及為不同企業(yè)定制優(yōu)化機器學習模型參數(shù)、清洗異構數(shù)據(jù)集群等，工作任務呈現(xiàn)高度碎片化與項目制特征。這種松散的工作關系使得雇主難以按照傳統(tǒng)模式為其提供完善的社會保障[2]，進一步加劇了就業(yè)市場的不穩(wěn)定性。其次，在遠程就業(yè)模式下，工作場所與生活空間高度重合，工作時間也變得相對模糊，這使得從業(yè)者在工作與生活之間難以找到清晰的界限。最后，由于缺乏穩(wěn)定、連貫的工作環(huán)境以及清晰明確的職業(yè)發(fā)展路徑，從業(yè)者在技能提升與職業(yè)晉升方面面臨重重困難，職業(yè)發(fā)展的連貫性和可持續(xù)性發(fā)展受限。

二、數(shù)智化時代大學生職業(yè)素養(yǎng)的新要求

（一）技術適配力：適應數(shù)智技術快速迭代的能力

技術適配力即跟隨技術更新用好智能工具以適應這一就業(yè)結構的變化。首先，大學生需要具備強大的技術學習能力，即快速掌握新興技術并持續(xù)更新自身知識體系的能力。以人工智能領域為例，相關技術更新速度極快，從基礎算法到復雜模型的應用，該技術知識體系的變化往往超出大學生常規(guī)學習的節(jié)奏。大學生要學會敏銳觀察新技術的出現(xiàn)和發(fā)展動態(tài)，多渠道收集信息以便更新自己的知識和技能體系。其次，大學生要擁有技術應用能力。數(shù)智化時代，企業(yè)不僅要求員工知曉新技術，更期望其能將技術應用于實際工作場景、解決復雜問題，為業(yè)務帶來實質(zhì)提升。以大數(shù)據(jù)在市場營銷中的應用為例，大學生不能僅停留在使用數(shù)據(jù)分析工具層面，更要理解如何通過分析消費者行為數(shù)據(jù)精準定位目標客戶并制定個性化營銷策略。在傳統(tǒng)行業(yè)向數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中，大量工作需要深度運用新技術優(yōu)化流程、提升效率。比如，引入物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術后，員工能夠運用這些技術分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化。這就要求大學生在學習與實踐中發(fā)展技術應用能力，以滿足企業(yè)實際需求。最后，技術創(chuàng)新能力成為大學生不可或缺的素養(yǎng)。創(chuàng)新能力要求的產(chǎn)生，本質(zhì)上是數(shù)智化時代行業(yè)發(fā)展的內(nèi)在需求。新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期需要大量創(chuàng)新開拓，傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型也需借助創(chuàng)新突破瓶頸。大學生作為未來職場的主力軍，需要具備創(chuàng)新能力，能夠結合新技術創(chuàng)造新的產(chǎn)品、服務或商業(yè)模式，為企業(yè)創(chuàng)造更大價值，在快速變化的職業(yè)結構中站穩(wěn)腳跟。

（二）跨界融合力：滿足跨界融合趨勢的實踐要求

大學生不應局限于自己所學專業(yè)的單一學科知識，而要進行跨學科知識融合，從而形成一種綜合性、多元化的知識體系。理工科背景的學生，除了具備扎實的技術能力，也應適度涉及管理、市場營銷等方向的基礎知識，發(fā)展面向市場的綜合思維能力。例如，在軟件開發(fā)過程中，學生可以從市場角度思考功能設計，使產(chǎn)品更加符合用戶需求并具備競爭力。文科類學生則要學習數(shù)據(jù)分析、編程等技能，提升數(shù)據(jù)處理與邏輯分析能力。大學生不僅要了解不同學科的基本知識，更應具備將其整合、遷移與應用的能力。例如，在參與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項自的實踐中，學生可在導師指導下，一方面協(xié)助搭建技術系統(tǒng)，另一方面結合對業(yè)務流程的理解，提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的改進方案。這種過程中形成的“技術一業(yè)務”思維，正是跨界融合力的重要體現(xiàn)。為增強跨學科整合能力，大學生還應積極參與校內(nèi)外各種實踐項目，包括企業(yè)實習、社會調(diào)研等。在實踐中將理論知識置于真實情境中檢驗與應用，進而深化理解與適應。在市場調(diào)研項目中，學生可運用統(tǒng)計學知識設計問卷、采用數(shù)據(jù)分析工具處理反饋，再結合營銷理論分析數(shù)據(jù)含義，提出面向?qū)嶋H的策略建議。通過這種“理論一工具一應用”一體化的實踐路徑，學生逐步形成應對多變就業(yè)環(huán)境的復合能力。

（三）價值錨定力：錨定人機協(xié)同場域中的價值坐標系

當前人機協(xié)作機制尚未完善，大學生亟須提升價值錨定力，在技術深度融入的工作環(huán)境中厘定人機邊界、理解技術邏輯、識別算法局限，并在復雜、非結構化情境中做出理性決策，始終保持價值導向。在面對技能替代的挑戰(zhàn)時，大學生需要培養(yǎng)技術解釋能力。機器通?；趶碗s的算法和數(shù)據(jù)模型執(zhí)行任務，大學生只有具備理解、解釋及運用技術的能力，才能將機器的工作原理和結果清晰地向非技術人員闡述，使技術能夠更好地應用。針對決策權轉(zhuǎn)移問題，大學生需進行復雜環(huán)境下的非結構化決策訓練。在自動化流程中，機器擅長處理結構化且規(guī)律性的決策任務。然而，在實際的工作場景中會出現(xiàn)各種難以用固定的模式或規(guī)則來處理的復雜情況，如應急決策或市場變化時的企業(yè)戰(zhàn)略調(diào)整等。大學生通過訓練非結構化決策能力，可以在這些復雜環(huán)境中憑借對全局的洞察力以及對潛在風險的預判，做出合理的決策。這樣不僅可以彌補機器決策的局限，還能維護人類智慧在復雜決策中的核心地位。在面對人機協(xié)作中的價值真空問題上，需培養(yǎng)大學生的情感連接能力。由于價值分配機制不完善，人機協(xié)作容易陷入價值真空。人所具備的情感連接能力，能夠在團隊協(xié)作中更好地理解他人需求、感受和動機，促進成員間的溝通與合作。在人機交互場景下，也能更好地理解用戶情感需求，為產(chǎn)品或服務賦予人文關懷，提升用戶體驗，從而在人機協(xié)作中創(chuàng)造獨特價值，填補價值真空，讓人類的情感優(yōu)勢在數(shù)智時代發(fā)揮作用。

（四）自我管理力：應對新興就業(yè)形態(tài)的不穩(wěn)定性風險

在工業(yè)經(jīng)濟向數(shù)字經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的背景下，新就業(yè)形態(tài)將成為未來主流的就業(yè)模式，成為就業(yè)的“增長極”13]。因此，大學生亟須構建“學習一實踐一反思\"的閉環(huán)成長體系，加強自我管理，以面對新就業(yè)形態(tài)帶來的沖擊。當下知識更新速度加快，工作內(nèi)容持續(xù)更新，大學生需提升元學習能力，即具備“學會學習”的能力，這種能力強調(diào)對自身學習過程的覺察、調(diào)控與優(yōu)化，使個體能在新情境中快速識別學習目標、選擇合適策略并高效達成任務[14]。在面對需要使用全新數(shù)據(jù)分析工具的工作任務時，具備元學習能力的大學生能主動利用各種資源，盡快適應崗位需求從而提升其工作表現(xiàn)力與崗位勝任力。靈活就業(yè)往往不設固定作息，任務來源分散，使得工作時間與空間界限日益模糊，對此，大學生需具備良好的時間管理能力以應對高強度、多任務的工作要求。良好的時間管理能力不僅體現(xiàn)為合理分配工作與生活，還包括借助數(shù)智工具提升執(zhí)行力。大學生需要規(guī)劃每日工作任務，設定清晰的時間節(jié)點與優(yōu)先級，從而避免因任務堆積而降低完成質(zhì)量。在數(shù)智就業(yè)中，很多工作任務是通過平臺的算法來主導工作任務分配、績效評估等，可能會產(chǎn)生一些不穩(wěn)定、難以準確預測的情況，這就要求大學生具備較強的自我調(diào)節(jié)能力，提升心理韌性，在面對挫折時迅速調(diào)整心態(tài)理性分析問題，積極尋找解決辦法。

三、數(shù)智化時代大學生職業(yè)素養(yǎng)的培育路徑

（一）構建數(shù)智技術動態(tài)適配的教學框架

技術適配力是大學生有效應對技術變革、勝任未來崗位的基礎。高校亟須構建結構合理、運行高效的教學框架，提升大學生對數(shù)智技術的敏感度與應變力。在設定教學目標時，高校應積極與行業(yè)前沿對接，借助企業(yè)調(diào)研、崗位畫像分析及校企合作平臺等手段，及時捕捉產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢和人才需求變化，靈活調(diào)整培養(yǎng)目標和課程內(nèi)容。例如，在人工智能、數(shù)字制造等專業(yè)中，應強化學生在算法理解、系統(tǒng)部署、數(shù)據(jù)分析等方面的能力，提升目標體系的前瞻性和適應性。此外，高校也應科學預測行業(yè)發(fā)展?jié)摿?，靈活調(diào)整培養(yǎng)目標。在教學內(nèi)容的構建上，高校應平衡知識的穩(wěn)定性與內(nèi)容更新的靈活性，既要保留專業(yè)基礎內(nèi)容夯實學生的知識基礎，又可通過模塊化設計引人靈活更新的內(nèi)容模塊，及時融人新技術、新工具、新場景。在教學方法的改革上，高校應注重理論與實踐的緊密結合?？梢砸劳刑摂M仿真實驗平臺、項目實訓基地創(chuàng)建基于真實問題的教學場景，提升學生的技術遷移和問題解決能力。同時，鼓勵教師采用任務驅(qū)動、翻轉(zhuǎn)課堂、PBL等靈活的教學方式，以增強教學互動性與適應性。在教學評價體系上，應構建多維的綜合評價體系。傳統(tǒng)的終結性考試無法全面反映學生對技術的理解和應用能力。應引入形成性評價，如階段性測試、項目展示、同行互評和教師反饋等，動態(tài)追蹤學生的學習進展和能力發(fā)展，為技術適配力的持續(xù)提升提供精準支持和激勵。

（二）打造契合跨界融合趨勢的協(xié)同育人模式

跨界生存、跨界共生已成為當代人類的基本生存方式[15]，高校亟須更新人才培養(yǎng)理念，聯(lián)合社會各種力量，共同探索以跨界融合素養(yǎng)為核心的協(xié)同育人路徑，推動學生在知識融合、能力整合與實踐應用等方面實現(xiàn)整體提升。首先，可以通過課程設置幫助學生掌握更多不同領域的知識，擴展其知識廣度。高校需關注新興崗位的發(fā)展要求，聯(lián)動校內(nèi)各學科資源與行業(yè)企業(yè)力量，共同開發(fā)覆蓋“人工智能 + 醫(yī)療健康\"\"數(shù)字藝術 + 人機交互\"等新興領域的“復合課程包”。課程設計圍繞企業(yè)真實問題展開，注重多學科知識的融合與知識應用邏輯的整合。企業(yè)應深度參與課程設計并提供一定教學資源，促進學用對接。其次，高校聯(lián)合企業(yè)建立“學術導師 + 行業(yè)導師”的雙導師制。導師可在各自的領域給學生提供專業(yè)的指導，實現(xiàn)理論與實踐相結合。學術導師注重幫助學生夯實專業(yè)基礎與科研訓練，行業(yè)導師通過開展主題工作坊、行業(yè)分享會等形式幫助學生了解行業(yè)發(fā)展動態(tài)、崗位技能要求及企業(yè)運作機制。同時，鼓勵跨專業(yè)雙導師帶領學生組隊參與企業(yè)真實命題任務，在探究問題的過程中引導學生將專業(yè)技能、組織協(xié)作與商業(yè)思維有機結合。最后，依托校企共建的實驗室、實訓基地和創(chuàng)新工坊，構建覆蓋“校內(nèi)研習一校外實踐\"的一體化沉浸式協(xié)同實踐體系。融合虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等數(shù)智技術，進一步拓展學習空間與實踐維度，使學生能夠在沉浸式環(huán)境中進行高風險或高成本實驗的虛擬操作，或在現(xiàn)實場景中疊加虛擬信息完成任務模擬[1]。企業(yè)可同步提供真實項目、技術支持與現(xiàn)場指導，使學生在仿真或?qū)嶋H工作場景中實現(xiàn)知識遷移與技能訓練；同時，也可通過崗位模擬幫助學生全面理解崗位要求，提升其在職業(yè)環(huán)境中的適應能力與實踐能力。

（三）創(chuàng)設人機協(xié)同的價值錨定訓練系統(tǒng)

在人機協(xié)同逐漸成為主流工作模式的當下，高校應從系統(tǒng)性設計出發(fā)，構建一個集認知、判斷與實踐于一體的價值錨定訓練系統(tǒng)，幫助大學生在快速發(fā)展的數(shù)智化環(huán)境中保持正確的價值取向，做出符合社會需求與行業(yè)標準的合理決策。在認知層面，高校應開設相關課程，幫助學生理解人機關系，厘清人在認知、執(zhí)行與決策中的功能定位，增強其對人機協(xié)作本質(zhì)與邊界的理性認知，為后續(xù)的價值判斷打下堅實基礎。課程應強調(diào)跨學科融合，引入心理學、倫理學與社會學等理論視角，幫助學生建立多元的價值認知框架。在判斷層面，可以采用案例教學法，聚焦自動駕駛、算法推薦等典型場景中所涉及的倫理沖突與權責劃分，通過多元觀點的碰撞引導學生明確自身價值立場，增強其理性分析與決策能力。同時，借助虛擬現(xiàn)實技術與人機協(xié)同仿真平臺，營造還原度高的情境化學習環(huán)境，使學生在處理復雜問題的過程中不斷檢驗與優(yōu)化自己的價值判斷。在實踐層面，高校應進一步拓展學習空間，通過創(chuàng)新項目或“跨學科協(xié)作實驗平臺\"等實踐載體，引導學生與企業(yè)技術團隊、社會組織及社區(qū)用戶協(xié)同合作。在真實項目中，學生將面對角色定位、價值權衡與責任承擔等一系列現(xiàn)實挑戰(zhàn)，由此鍛煉其人文關懷意識、社會責任感與價值堅守能力，最終實現(xiàn)其“認知一判斷一行動”一體化的價值

錨定力提升。

（四）構筑風險應對守向的彈性發(fā)展支持網(wǎng)絡擁有良好的自我管理力能夠幫助大學生更好地實現(xiàn)內(nèi)在成長以及應對外部風險。高校可以通過整合校內(nèi)教學、心理服務與職業(yè)發(fā)展資源，構筑風險應對導向彈性發(fā)展支持網(wǎng)絡，幫助學生實現(xiàn)自適應成長。在認知領域，高?？梢越柚悄軐W習平臺為學生提供自我學習與自我檢測的途徑。借助大數(shù)據(jù)分析和個人成長檔案實現(xiàn)學習資源的個性化推送與動態(tài)調(diào)整，引導學生積極應對知識快速更新的壓力。同時，可從校外引入具有專業(yè)經(jīng)驗的導師提供智力支持，幫助學生識別自身在學習過程中的障礙，優(yōu)化目標設定和策略選擇。借助開展“學習策略工作坊\"的專題講座和學習小組討論等形式，從理論和實踐角度幫助系統(tǒng)提升學生的信息整合能力、反思能力與認知效率。在行為層面，高校應將時間管理技能訓練融人日常教學和項自實踐，引導學生在壓力大、任務多的學習過程中合理分配時間和精力。教師可介紹實用的管理工具，例如柯維提出的“四象限法”，幫助學生學會區(qū)分任務的重要性與緊迫性，從而更科學地進行優(yōu)先級排序；或借助“番茄工作法\"等方式，引導學生構建高效、規(guī)律的專注機制。通過項目實踐與階段性復盤，學生能夠不斷調(diào)整行為節(jié)奏，在反復試錯中培養(yǎng)更為成熟的任務執(zhí)行力和資源調(diào)動能力。在情緒調(diào)節(jié)方面，提高自我管理與增強心理彈性密不可分。高校應開設系統(tǒng)化的心理韌性發(fā)展課程，結合情緒調(diào)節(jié)訓練、壓力情境模擬與復原力機制設計，為學生提供認知重構與情緒調(diào)適的實踐空間，增強其在面對失敗與挫折時的恢復力與心理強度。

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Components and Cultivation Paths of Collge Students’Professional Qualities in the Era of DigitalIntelligence

Yan GuangfenWang Hanying Yu Jing

[Abstract] Technological innovation and industrial transformation in the era of digital inteligence pose multidimensional challenges to college students’career development. This study focuses on four key challnges faced by students in employment： accelerated technological iteration leading to occupational restructuring，cross-sector integration driving the demand for interdisciplinary talents，human-machine collaboration shifting core job values，and new employment forms destabilizing traditional career paths.In response，four essential components of professional qualities are identified： technological adaptability， interdisciplinary integration， value anchoring ability，and self-management competence.To address the demands of digital-intelligent transformation，higher education institutions must construct flexible teaching frameWorksin line with technological evolution to enhance students’adaptability;establish colaborative education models to strengthen interdisciplinary capacity; design training systems for value anchoring in humanmachine collaboration to reinforce value-based judgment; and build resilience-oriented support networks to improve self-management skills.

[Keywords]era of digital intelligence; college students’professional qualities;accelerated technological iteration; cross-sector integration; human-machine collaboration

（欄目編輯：黃晶晶）