面向人工智能的高職畢業(yè)生技能需求研究

許艷麗 呂建強

摘要：有效洞察雇主的技能需求對高職院校人才培養(yǎng)改革具有重要參照價值。通過對近萬條網(wǎng)絡招聘信息的數(shù)據(jù)挖掘及文本分析，檢驗和探討人工智能領域?qū)Ω呗毊厴I(yè)生的技能需求。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能領域的雇主對高職畢業(yè)生的技能需求內(nèi)容上呈現(xiàn)綜合化的新特點;需求維度上展露出專業(yè)能力、方法能力及社會能力三者并重的新趨勢;具體技能需求上有顯著的行業(yè)及崗位特色差異;出現(xiàn)較為明顯的人工智能人才集聚現(xiàn)象。高職院校應積極探索“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)新模式，針對不同行業(yè)實施差異化培養(yǎng)策略，創(chuàng)新產(chǎn)教融合協(xié)同育人機制，加強人才需求預測，增強人才供給與雇主技能需求的契合度。

關鍵詞：人工智能;人才供給;技能需求;高職畢業(yè)生;網(wǎng)絡招聘

一、引言

人工智能正在全球范圍內(nèi)蓬勃興起，為經(jīng)濟社會發(fā)展注入了新動能。以人工智能為發(fā)展核心的智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為新一代技術革命的排頭兵，國內(nèi)外企業(yè)紛紛布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，構建AI生態(tài)。同時，美、英、日等發(fā)達國家相繼推出人工智能國家戰(zhàn)略，對人工智能倫理、技術標準、人才培養(yǎng)等進行戰(zhàn)略部署，著重利用人工智能與數(shù)據(jù)分析技術提高生產(chǎn)力，幫助大眾提升學習技能，以適應未來全球競爭需求。2017年3月，人工智能首次被寫入我國《政府工作報告》，并正式上升為國家戰(zhàn)略;2017年7月，國務院頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》表示，要力爭人工智能領域在2030年居于全球前列，形成一批全球領先的人工智能科技創(chuàng)新和人才培養(yǎng)基地。在全球競爭的背景下，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展已成為全球科技創(chuàng)新的新焦點。

經(jīng)濟社會的發(fā)展離不開人才的支撐，人工智能時代和人工智能產(chǎn)業(yè)對不同層次人才的能力和素質(zhì)都提出了新要求。除了頂尖研發(fā)人才外，數(shù)量龐大且符合產(chǎn)業(yè)需求的技術技能人才是人工智能產(chǎn)業(yè)的中堅力量。盡管我國人才培養(yǎng)規(guī)模位居世界前列，但人工智能領域的人才缺口卻逐年擴大。統(tǒng)計表明，2017年企業(yè)對人工智能人才的需求量分別是2016年和2015年的近2倍和5.3倍。[1]根據(jù)預測，新一代信息技術產(chǎn)業(yè)人才缺口將由2020年的750萬上升為2025年的950萬;高檔數(shù)控機床和機器人產(chǎn)業(yè)的人才缺口將由2020年的300萬上升為2025年的450萬[2]。人工智能權威吳恩達指出，人工智能人才缺口將持續(xù)存在，而應對的良方就是教育。全球著名管理咨詢機構麥肯錫發(fā)布的《2017人工智能影響中國報告》指出，中國AI戰(zhàn)略的五大基礎之一就是要針對人工智能的新挑戰(zhàn)，建立相關的教育和培訓制度。而我國高職院校對人工智能帶來的就業(yè)結(jié)構調(diào)整、就業(yè)方式轉(zhuǎn)變、技能需求更新迭代反映還不夠敏銳，對滿足人工智能產(chǎn)業(yè)需求的高職畢業(yè)生技能有哪些，還停留在理論或先驗層面，缺乏實踐層面的有力佐證。由此導致對面向人工智能的高職畢業(yè)生技能內(nèi)涵解釋的泛化，也就無法構建系統(tǒng)的超前人才培養(yǎng)布局，最終使人才供給與市場需求對接不暢，造成企業(yè)招人難而學生就業(yè)也難的供需困境。

人工智能時代，畢業(yè)生具備高效洞察雇主技能需求的能力，對高職院校人才培養(yǎng)改革而言至關重要。為適應人工智能發(fā)展，職業(yè)教育要主動服務國家重大發(fā)展戰(zhàn)略，加大人工智能的應用與研究。[3]研究表明，互聯(lián)網(wǎng)勞動力市場大數(shù)據(jù)具有樣本量巨大、動態(tài)性和實時性較好的優(yōu)點，能夠分析傳統(tǒng)調(diào)查方式無法分析的問題。[4]本研究通過挖掘人工智能領域的網(wǎng)絡招聘信息，采用大數(shù)據(jù)計量的方法推測雇主對高職畢業(yè)生的技能需求，進而揭示人工智能時代高職畢業(yè)生需要具備的技能內(nèi)容與結(jié)構，為深化高職院校人才培養(yǎng)改革提供啟示。

二、數(shù)據(jù)與研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)的選取應以權威性、科學性以及可獲得性為標準。招聘網(wǎng)站不僅能提供某一時間節(jié)點勞動力市場的“快照信息”，還可以保存雇主和求職者雙方的交易歷史數(shù)據(jù)[5]，以及某一具體崗位的求職者數(shù)量、個人求職信息等多維數(shù)據(jù)[6]。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，網(wǎng)絡招聘已成為求職與招聘的主要渠道，2017年中國網(wǎng)絡招聘雇主規(guī)模為536.6萬，較2013年增長173.8%;求職者超過1.6億人，較2013年增長55.2%[7]，預計2019年網(wǎng)絡招聘雇主規(guī)模將突破700萬，求職者將突破1.9億人。因此，相比傳統(tǒng)的小規(guī)模人才需求分析，通過分析網(wǎng)絡招聘信息并推測雇主對人才的技能需求是可行的。本研究借助大數(shù)據(jù)分析，通過數(shù)據(jù)挖掘、可視化技術等方法分析網(wǎng)絡招聘信息，推測雇主對高職畢業(yè)生的技能需求。

（二）分析方法

根據(jù)需要分析的數(shù)據(jù)特征，本研究運用內(nèi)容分析法對所收集的資料進行分析。內(nèi)容分析法是一種對具有明確特性的傳播內(nèi)容進行的客觀、系統(tǒng)和定量描述的研究技術[8]，具有客觀性、系統(tǒng)性、定量性、描述性和顯明性[9]。內(nèi)容分析的具體過程是借助數(shù)據(jù)處理軟件或程序?qū)⒛繕嗣浇樯系男畔⑥D(zhuǎn)化為能夠定量分析的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)內(nèi)容分解歸類，以此來分析所需信息的某些特征[10]。網(wǎng)絡招聘信息屬于較為正式且簡短精煉的書面用語，具有較強的一致性，適用于內(nèi)容分析法。

（三）樣本選取

研究數(shù)據(jù)顯示，在眾多招聘網(wǎng)站中，前程無憂（www.51job.com）和智聯(lián)招聘（ts.zhaopin.com）行業(yè)占比最高，分別為31.8%和30.7%[11]，二者與應屆畢業(yè)生求職網(wǎng)（yingjiesheng.com）占據(jù)日均覆蓋人數(shù)的前三位，遠超其他招聘網(wǎng)站。遵循樣本選擇標準并綜合考量招聘網(wǎng)站規(guī)模、口碑等因素，本研究選取上述三個招聘網(wǎng)站作為樣本來源。具體取樣過程是分別在這三個網(wǎng)站的職位搜索頁面設定檢索條件：“全文搜索”設置為“人工智能”，工作類型設置為“全職”，“學歷要求”設定為“大專或同等學力”，“發(fā)布日期”設定為“一周內(nèi)”，使用Python語言編寫腳本程序。考慮不同網(wǎng)站的HTML語法結(jié)構，利用Python中的Scrapy工具包，并結(jié)合XPath定位所要獲取的文本信息，共抓取10011條招聘信息，抓取時間為2018年7月20日。對初步獲得的招聘數(shù)據(jù)進行篩選，剔除內(nèi)容重復、外文、缺少具體要求，以及工作類型、學歷要求不符合數(shù)據(jù)選取標準、無關職位的招聘信息，最后獲得有效樣本9787份。招聘信息樣本基本情況如表1所示。

（四）資料編碼

資料編碼過程如下：①將Python采集的招聘信息保存到MYSQL數(shù)據(jù)庫中。由于不同網(wǎng)站所提供的字段不同，為方便后期統(tǒng)一處理，從招聘文本中選取崗位名稱、工作地點、薪資、企業(yè)名稱、企業(yè)規(guī)模、所屬行業(yè)、職能類別、任職要求等字段。其中主體內(nèi)容為職位描述，主要包括崗位職責與任職要求，這是本研究的核心材料;②從MYSQL中提取導出CSV表格文件數(shù)據(jù);③對數(shù)據(jù)進行清洗。由于各個公司招聘信息側(cè)重點不同，招聘信息中也包含了公司簡介、員工福利等與本研究主題相關較低的材料。因此，需要對獲得的初步數(shù)據(jù)進行清洗，剔除無關內(nèi)容，提煉出任職要求，以減少對后續(xù)數(shù)據(jù)編碼產(chǎn)生的干擾。清洗規(guī)則是運用關鍵詞剔除法，程序自動判定數(shù)據(jù)的有效性，結(jié)合自身的算法程序進行大數(shù)據(jù)樣本統(tǒng)計。雇主普遍關心的技能需求會較多地呈現(xiàn)在網(wǎng)絡招聘的文本信息中，由于社會現(xiàn)象和相應的詞頻波動兩者間有著內(nèi)在的聯(lián)系，某種社會現(xiàn)象會相應產(chǎn)生特定的詞頻波動[12]。因此，對這些反映技能需求的高頻詞匯進行分析可以推測出高職畢業(yè)生求職所需具備的技能。本研究首要的編碼工作是采用Jieba分詞軟件對所采集的數(shù)據(jù)進行分詞和詞頻分析，將與技能需求相關的高頻關鍵詞提取出來;然后將關鍵詞進行分類合并，并剔除無關詞匯;最后得到9項頻率在10%以上的技能指標，包括計算機語言基礎、Python、數(shù)學、開發(fā)經(jīng)驗、思維能力、銷售經(jīng)驗、責任心、溝通能力、協(xié)調(diào)合作能力等。基于關鍵詞對各招聘信息中的任職要求內(nèi)容分別進行編碼。

（五）信效度檢驗

本研究通過計算編碼者的編碼一致性來度量內(nèi)容分析的信度。首先，隨機抽取80份招聘信息，請兩名具有情報學背景并學習過編碼知識的研究者各自進行編碼，采用二值數(shù)據(jù)（有無，是否）編碼規(guī)則進行編碼。包含某一技能則計為1，反之則計為0。然后，對二者的編碼結(jié)果進行對比分析，利用霍斯提的一致性百分比公式來判定是否符合信度要求，計算公式為R=2M/（N1+N2），其中M為完全一致的編碼數(shù)，第一位編碼者的編碼數(shù)量標記為N1，為第二位編碼者的編碼數(shù)量標記為N2。經(jīng)計算，本次編碼信度為96.30%，信度檢驗方法與結(jié)果符合標準。進一步采用常用的內(nèi)容效度檢驗法來度量研究效度。首先，本研究編碼表是在已有研究基礎上編制的，有較好的理論和現(xiàn)實依據(jù);其次，編碼程序嚴格規(guī)范，編碼人員受過專業(yè)訓練和預編碼，并且剔除了意義指向不明的項目，進一步提高了內(nèi)容效度;最后，參與研究人員一致認為此次編碼能夠全面有效地反映面向人工智能的高職畢業(yè)生招聘需求。據(jù)此認為，本研究的內(nèi)容分析有較高的效度。

三、研究分析與結(jié)果

（一）高職畢業(yè)生技能需求的內(nèi)容

網(wǎng)絡招聘信息中提及的高職畢業(yè)生技能需求及比例情況的描述性統(tǒng)計分析如圖1所示。由于網(wǎng)絡招聘信息屬于較為正式且簡短精煉的書面用語，招聘信息內(nèi)容都是對高職畢業(yè)生技能最基本和最緊迫的需求，具有較強的一致性，因此可以推定，經(jīng)統(tǒng)計所得的圖1中的技能需求具有普遍性和代表性。由圖1可以看出，在各項技能需求中，雇主提出最多的是數(shù)學知識（27.31%）;其次是溝通能力（25.85%）;提及率較高的還有軟件開發(fā)（18.63%）、Python（18.18%）、責任心（16.23%）、協(xié)調(diào)合作能力（12.87%）、語言基礎（10.91%）以及思維能力（10.74%）等。

圖1網(wǎng)絡招聘信息中雇主的具體技能需求及百分比

數(shù)據(jù)反映了多數(shù)雇主沒有對專業(yè)做出明確限定，多是提及“優(yōu)先錄用計算機、數(shù)學等相關專業(yè)”，但對工作崗位所需的專業(yè)技能則普遍予以規(guī)定，以確保求職者具備勝任工作崗位的基本技能。數(shù)據(jù)還表明，人工智能類崗位對求職者工作經(jīng)驗限定不多，招聘信息中無工作經(jīng)驗要求的占32.06%，沒有具體工作年限要求的占34.42%，兩者占招聘總數(shù)的66.48%;有工作經(jīng)驗要求的僅占33.52%，說明工作經(jīng)驗不是雇主最為關心的技能內(nèi)容。薪酬待遇方面，平均月薪在6000-10000元之間的占25.77%，月薪在10000元以上的高達51.67%，而2016年和2017年的畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量年度報告表明，2016年和2017年全國高職畢業(yè)生平均薪資分別為3599元和3907元。可見，人工智能領域的高職畢業(yè)生處于供不應求的狀態(tài)。

（二）高職畢業(yè)生技能需求的維度

雇主的技能需求具有多樣性、復雜性和異質(zhì)性，需按一定邏輯加以整合，以便更清晰地把握其技能需求特點。聚類分析（ClusterAnalysis）是根據(jù)研究對象的特征加以歸類的內(nèi)容分析方法，其過程是將研究對象按一定標準歸入不同類別，使其特征更加澄明。通過聚類分析將雇主的技能需求進行歸類，減少數(shù)據(jù)雜亂和遮蔽，進一步提煉雇主技能需求特征。德國職業(yè)教育學家勞耐爾認為，職業(yè)技能主要包括專業(yè)技能、方法技能和社會技能[13];日本職業(yè)教育學者細谷俊夫從技術與產(chǎn)業(yè)關系的層面將職業(yè)技能分為物質(zhì)方面與社會方面的技能[14];我國學者姜大源基于技能的功能指向?qū)⒙殬I(yè)技能分為通用技能和特殊技能[15]。依據(jù)聚類分析并綜合不同分類方法的特點與共識，結(jié)合雇主對技能需求關注點的差異，將面向人工智能的高職畢業(yè)生技能需求劃分為專業(yè)能力、方法能力與社會能力三大維度。人工智能領域的雇主對高職畢業(yè)生的技能需求結(jié)構如圖2所示。

1.專業(yè)能力。專業(yè)能力是指在專業(yè)基礎知識上，符合專業(yè)要求的，能夠按照一定方法獨立完成任務、解決問題和評價結(jié)果的技能。[16]統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，人工智能時代的高職畢業(yè)生的專業(yè)能力需求主要包括數(shù)學、軟件開發(fā)、計算機、語言編程等，其中數(shù)學占27.31%、軟件開發(fā)占18.63%、Python占18.18%、語言編程占10.91%。可見，在各項專業(yè)能力中，人工智能領域的雇主對數(shù)學、計算機科學等與人工智能緊密相關的專業(yè)知識較為關注。

2.方法能力。方法能力是指對問題和情境的解釋、思考和評判并開發(fā)自己的智力、設計發(fā)展道路的能力，尤其強調(diào)獨立學習和獲取新知識的能力。[17]數(shù)據(jù)表明，雇主最為關心的方法能力是思維能力，招聘信息中有10.74%的雇主更為看重思維能力。智能化時代，企業(yè)需要具備快速適應環(huán)境的創(chuàng)新能力，這依賴于員工在不確定情況下自組織并尋求創(chuàng)造性解決方案的能力。因此，面向人工智能的高職畢業(yè)生尤其要具備較強的思維能力來促進工作創(chuàng)新進而帶動整個組織的創(chuàng)新。

3.社會能力。社會能力是指在不同情境下能夠采取恰當行為的能力，其涵蓋范圍較廣，主要是指交往、合作，組織與責任意識等。數(shù)據(jù)表明，雇主最為關心的社會能力為溝通能力（25.85%）、責任心（16.23%）和協(xié)調(diào)合作能力（12.87%）。人工智能時代，員工只負責單一工位、崗位間交集少、只注重專業(yè)技能提升，忽視社會能力的傳統(tǒng)工作職位會急劇減少，注重團隊協(xié)作、化解沖突能力、人機交互的工作崗位會更加普遍，社會能力的價值將進一步凸顯。

（三）高職畢業(yè)生技能需求的差異

不同崗位類別對高職畢業(yè)生的技能需求情況見表2。在專業(yè)能力方面，“金融/投資/證券”和“計算機/軟件/通訊”類崗位的限定條件最多，而“醫(yī)療設備/器械”和“房地產(chǎn)/物業(yè)/農(nóng)業(yè)等”崗位類別對專業(yè)能力的要求則普遍較少，這與職業(yè)的專業(yè)化程度以及職業(yè)與專業(yè)的關聯(lián)性有密切關系;“金融/投資/證券”“計算機/軟件/通訊”“教育/培訓/院校”“廣告/互聯(lián)網(wǎng)/電子商務”“醫(yī)療設備/器械”，這些崗位要求有更多的銷售和工作經(jīng)驗。在方法能力方面，“計算機/軟件/通訊”“教育/培訓/院校”對思維能力要求較高，說明從事此類職業(yè)需要具備較多的方法能力。社會能力方面，“金融/投資/證券”“教育/培訓/院校”“廣告/互聯(lián)網(wǎng)/電子商務”等類崗位對溝通能力要求明顯偏高，上述崗位類別都需要經(jīng)常處理人際溝通方面的事務;“金融/投資/證券”“教育/培訓/院校”“醫(yī)療設備/器械”對協(xié)調(diào)合作能力要求較多。在所有技能需求中，只有責任心在所有崗位類別中提及的比例超過50%，可見雇主對責任心尤為重視。

數(shù)據(jù)還表明，人工智能產(chǎn)業(yè)的崗位需求主要集中在北上廣深以及杭州、南京等經(jīng)濟發(fā)達城市，這些城市正是智能企業(yè)最為密集的地區(qū)，僅位于北京市的智能企業(yè)就占該類企業(yè)總數(shù)的43.9%[18]。面向人工智能的高職畢業(yè)生技能需求的企業(yè)規(guī)模1000人以上的占20.82%，500-1000人的占14.49%，150-500人的占32.40%，150人以下的占32.29%。由此推知，人工智能領域的崗位和技能需求主要集中在發(fā)達中心城市與規(guī)模較大的企業(yè)。一是由于人工智能產(chǎn)業(yè)集聚引發(fā)集中的人才需求;二是因為人工智能產(chǎn)業(yè)屬于技術密集型產(chǎn)業(yè)，需要較高的科技積淀及大量資金投入，欠發(fā)達地區(qū)和中小企業(yè)由于資金和技術壁壘，短時間內(nèi)難以有效進入該領域。

四、研究結(jié)論與建議

通過對網(wǎng)絡招聘信息需求的數(shù)據(jù)挖掘和內(nèi)容分析，本研究呈現(xiàn)并分析了當前我國雇主對高職畢業(yè)生面向人工智能需求的相關技能要求，并得出四點結(jié)論。第一，人工智能領域的雇主對高職畢業(yè)生的技能需求內(nèi)容上呈現(xiàn)綜合化的特點，其中專業(yè)知識、思維能力、溝通能力、責任心、協(xié)調(diào)合作能力是雇主普遍看重的具體技能。這對我國高職院校現(xiàn)有的界限分明的專業(yè)細分式的人才培養(yǎng)模式提出了挑戰(zhàn)。第二，人工智能領域的雇主對高職畢業(yè)生的技能需求維度上展露出多維度并重的趨勢。除了諸如數(shù)學、Python、Linux、語言編程等專業(yè)技能之外，人工智能時代的雇主日益重視交往能力、責任心、協(xié)調(diào)合作能力等，這與工業(yè)時代的“雇主更看重專業(yè)技能”明顯不同。第三，人工智能領域?qū)Σ煌瑣徫坏木唧w能力需求存在著顯著性差異。這一差異不僅體現(xiàn)在專業(yè)能力上，在方法能力和社會能力上尤為顯著。第四，人工智能領域出現(xiàn)較為明顯的人才集聚現(xiàn)象。區(qū)域上表現(xiàn)為大部分人才流向北上廣深等發(fā)達中心城市;行業(yè)上表現(xiàn)為大部分人才流向高新技術企業(yè);雇主上表現(xiàn)為大部分人才流向規(guī)模較大的企業(yè)。

根據(jù)上述結(jié)論，并結(jié)合人工智能時代及智能產(chǎn)業(yè)特點，提出高職院校面向人工智能的人才培養(yǎng)改革建議。

第一，探索“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)新模式，培養(yǎng)復合型、創(chuàng)新型高技能人才。隨著知識、信息、技術更新周期越來越短，單一的知識體系和固化的技術結(jié)構難以應對智能時代的技能需求。高職畢業(yè)生不僅需要掌握扎實的專業(yè)知識，還要不斷更新拓展已有的知識和技能體系，具備復合能力和創(chuàng)新能力。高職院校應積極迎接人工智能帶來的新挑戰(zhàn)，加快培養(yǎng)智能科學與技術專業(yè)方面的專業(yè)人才[19]，通過人工智能與數(shù)學、計算機科學、物理學、社會學等學科專業(yè)教育的交叉融合，構建技術賦能的教育教學，探索“人工智能+X”的人才培養(yǎng)新模式，更多地關注學生方法能力和社會能力的培養(yǎng)，并借助人工智能開展教學監(jiān)測、學情分析和學業(yè)評價，調(diào)動學生學習的主動性，激發(fā)學生的創(chuàng)造力與跨界思維。

第二，實施差異化培養(yǎng)策略，增強技能適切性。一方面，將人工智能的常識性知識納入到通識課程，以提高學生的人工智能素養(yǎng);另一方面，有針對性地培養(yǎng)不同專業(yè)領域?qū)W生的不同技能。靈活調(diào)整高職院校對學生技能培養(yǎng)的重點和方向，在專業(yè)能力和其他能力之間尋求恰當?shù)谋壤徒Y(jié)合點，并適當提升方法能力和社會能力培養(yǎng)的比重[20]。在具體培養(yǎng)過程中，應根據(jù)不同行業(yè)的技能需求，有所側(cè)重地培養(yǎng)技術技能。比如，金融類專業(yè)應加強對學生溝通能力、組織協(xié)調(diào)能力的培養(yǎng);計算機類專業(yè)應進一步突出對學生思維能力、工作責任心等方面的培養(yǎng);教育和醫(yī)護類專業(yè)則應重點強化交往、合作能力的培養(yǎng)等。

第三，創(chuàng)新產(chǎn)教融合協(xié)同育人機制，構建多主體辦學模式。為進一步減少技能錯配并滿足自身技能需求，雇主應從“招聘人才”的終端走向“人才培養(yǎng)”的前端，深度參與職業(yè)教育，構建企業(yè)、院校和培訓機構共同參與的“多主體”辦學模式，不斷創(chuàng)新產(chǎn)教融合協(xié)同育人機制。政府支持建立智能時代的產(chǎn)學研聯(lián)盟，建設集教育、培訓、科研于一體的區(qū)域共享型人工智能實訓平臺，培養(yǎng)滿足人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的高技能人才。引導高職院校通過增量支持和存量調(diào)整，穩(wěn)步增加相關學科專業(yè)招生規(guī)模、合理確定層次結(jié)構，加大人工智能領域人才培養(yǎng)力度。

第四，建立人才需求預測平臺，化解供需矛盾。智能化時代必將帶來職業(yè)教育人才培養(yǎng)模式的根本性變革[21]，建立人工智能的人才需求預測和信息服務平臺，借助大數(shù)據(jù)分析等多元工具及研究方法組合，探索人工智能帶來的就業(yè)結(jié)構、就業(yè)方式轉(zhuǎn)變以及新型職業(yè)和工作崗位的技能需求，加強人工智能產(chǎn)業(yè)人才需求預測，完善高技能人才信息庫，構建人工智能產(chǎn)業(yè)人才評價制度和信息發(fā)布平臺。深化高職院校人才培養(yǎng)改革，有效完善人才培養(yǎng)隨產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動態(tài)調(diào)整機制，使高技能人才供給與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求更加吻合。

參考文獻：

[1]騰訊研究院.2017全球人工智能人才白皮書[R].2018-09-19.

[2]教育部，人力資源和社會保障部，工業(yè)和信息化部.制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南[Z].2016-12-27.

[6]中華人民共和國教育部.關于進一步推進職業(yè)教育信息化發(fā)展的指導意見[EB/OL].[2017-09-05].http：//www.moe.edu.cn/srcsite/A07/zcs-zhgg/201709/t2017-0911-314171.html.

[4]KuhnPJ，ShenKL.DoEmployersPreferUndocumentedWorkers？EvidenceFromChinasHukouSystem[R].2014.

[5]AutorDH.WiringtheLaborMarket[J].JournalofEconomicPerspectives，2001（1）：25-40.

[6]KuhnPJ.TheInternetasaLaborMarketMatchmaker：HowEffectiveareOnlineMethodsofWorkerRecruitmentandJobSearch？[J].IZAWorldofLabor，2014（5）：1-10.

[7]360數(shù)字營銷中心.2017年招聘行業(yè)研究報告[R].2018-01-06.

[8]MichaelSingleFary.MassCommunicationResearch：ContemporaryMethodsandApplication[M].NewYork：LongMan，1994：281.

[9]周翔.傳播學內(nèi)容分析研究與應用[M].重慶大學出版社，2014：10.

[10]王偉軍，蔡國沛.信息分析方法與應用[M].北京：清華大學出版社，2010：172.

[11]艾瑞咨詢.中國網(wǎng)絡招聘行業(yè)半年度報告（2017）[EB/OL].[2018-09-17].http：//report.iresearch.cn/report/201711/3082.shtml.

[12]鄧路華.詞頻分析：一種新的情報分析研究方法[J].大學圖書館通訊，1998（2）：24.

[13]郭廣軍，劉蘭明，龍偉，等.新形勢下我國職業(yè)院校學生關鍵能力定位與培養(yǎng)體系研究[J].中國職業(yè)技術教育，2017（5）：22-28.

[14]（日）細谷俊夫.技術教育概論[M].肇永和，王立精，譯.北京：清華大學出版社，1984：4-5.

[15]姜大源.技術與技能辨[J].高等工程教育研究，2016（4）：71-82.

[16]徐國慶.職業(yè)教育原理[M].上海：上海教育出版社，2007：244.

[17]趙志群.職業(yè)教育與培訓學習新概念[M].北京：科學出版社，2003：21.

[18]中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院.新一代人工智能科技驅(qū)動的智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告[Z].2018-05-15.

[19]劉寧，夏克儉.人工智能給高等教育帶來哪些改變？[J].高教探索，2018（6）：22-25.

[20]陳松云，何高大.機器智能視域下的教育發(fā)展與實踐范式新探——2018《美國機器智能國家戰(zhàn)略》的啟示[J].遠程教育雜志，2018（3）：34-44.

[21]徐國慶.智能化時代職業(yè)教育人才培養(yǎng)模式的根本轉(zhuǎn)型[J].教育研究，2016（3）：72-78.

（責任編輯 賴佳）