AI技術賦能高校畢業生就業服務體系的創新路徑研究

一、前言

近年來，人工智能（AI）技術迅猛發展，全球AI產業規模已突破5000億美元，廣泛滲透至各個領域。在高等教育體系中，AI不僅重塑了教學與管理模式，也深刻影響了高校畢業生就業生態。根據教育部數據，2024年我國高校畢業生人數達到1179萬，就業競爭持續加劇，傳統以宣講會、線下咨詢為主的就業服務模式難以滿足學生多樣化、個性化需求，亟須轉型升級。

當前高校就業服務體系普遍存在信息孤島、就業信息化不對稱、個性化指導缺失、智能平臺應用不足等問題[，一定程度上制約了服務精準度與整體效率的提升，也加劇了畢業生的擇業焦慮。學院作為貼近學生的一線組織單元，在AI與大數據賦能背景下，承擔著就業服務創新與轉型的關鍵角色。針對這一趨勢，一些研究主張基于大數據構建學生職業畫像與崗位畫像，通過智能算法提升崗位推薦的精準性與匹配效率。也有學者強調，就業指導應因材施教，關注學生個體差異，避免過度依賴技術，造成指導內容標準化、同質化[2。另有觀點指出，單純依賴智能平臺而缺乏系統性數據支撐與人工干預，容易使就業服務流于表面，難以真正滿足學生動態多樣的就業需求[3]。可見，在AI賦能就業服務的過程中，既要重視技術賦能帶來的效率提升，也需關注人本關懷與個性化支持的同步融合。基于此，本文以高校畢業生群體為研究對象，構建“智能一協同一適配”分析框架，綜合運用文獻分析、案例歸納與問題剖析等方法，系統探討AI技術在就業趨勢預測、崗位精準推薦、生涯認知引導與服務體系優化中的應用路徑，旨在為高校就業服務體系的智能化、精準化、人本化轉型提供理論支撐與實踐參考。

二、AI賦能背景下高校就業服務體系的變革需求

（一）AI技術對就業崗位與招聘流程的影響

隨著人工智能技術的不斷進步，全球就業市場正在經歷深刻變革。根據LinkedIn發布的《未來技能趨勢報告（2024）》，自2020年以來，數據分析、人工智能理解、跨領域綜合能力等新興技能需求年均增長率超過 25% ，遠高于傳統崗位技能增長水平。AI技術的廣泛應用不僅加速了崗位的智能化轉型，還深刻重塑了招聘流程。從簡歷篩選、人才評估到面試流程，企業越來越依賴算法模型與智能決策系統，以實現招聘效率和精準度的提升。

例如，利用自然語言處理（NLP）技術，招聘系統可以在數秒內篩選成千上萬份簡歷，基于關鍵詞、項目經歷、技能匹配度進行自動排序。虛擬面試系統通過情緒識別與語言分析輔助評估候選人特質，極大縮短了傳統招聘流程的周期。這一變化迫使高校畢業生不僅要具備專業知識，更需要掌握與AI工具協作的基本技能，如數據處理、信息篩選和動態應變能力。

對于高校而言，原有以經驗傳授為主的就業指導模式已無法滿足新時代畢業生的需求。就業服務體系亟須與AI技術深度融合，以適應招聘流程智能化、崗位需求動態化的新趨勢，提升服務的精準性與實效性。

（二）高校就業服務體系的主要困境分析

盡管部分高校開始引人智能化就業平臺，但整體來看，就業服務體系在數字化轉型過程中仍面臨諸多現實困境。首先是“信息孤島”現象突出。高校內部各部門獨立采集、管理學生就業數據，缺乏統一的整合平臺，導致數據冗余、反饋滯后，嚴重制約了智能分析與精準推薦功能的發揮。

其次，服務模式滯后成為普遍問題。目前多數高校就業指導活動仍以集中宣講、線下咨詢為主，針對學生個體差異的精準支持體系尚未建立，難以滿足Z世代學生對自主選擇、即時反饋的強烈需求。此外，就業指導隊伍在AI素養、數據分析能力等方面普遍存在短板，智能平臺雖已建設，但常被視為“形式化工具”，未能真正融入日常工作流程。

更為嚴重的是，智能平臺本身功能定位模糊。平臺間職責交叉、流程復雜，既增加了師生使用負擔，也降低了整體服務效能。這些問題相互疊加，使得高校就業服務體系在面對畢業生規模擴大與就業形勢復雜化時，顯得力不從心。

（三）學院層面就業服務轉型的必要性

在高校就業服務體系中，學院作為直接面向學生的一線組織單元，具有天然的服務觸達優勢和資源整合能力。面對AI引領的就業變革，學院層面就業服務的主動轉型已成為必然要求。

一方面，學院掌握著學生的學業成績、實習實踐、綜合素質等第一手數據資源，具備建立精準就業畫像、動態生涯規劃的基礎條件。另一方面，學院就業指導人員與學生聯系緊密，能夠在AI技術的輔助下，實現更為個性化、場景化的職業輔導。

此外，學院層級具有靈活性強、反饋機制快的特點，更適合進行就業服務模式的探索與創新。例如，可以快速試點數據驅動的就業預警系統、智能推薦系統、生涯路徑模擬平臺等應用，形成可復制、可推廣的服務樣板。

因此，學院應以AI技術為抓手，推動就業服務體系由“經驗導向”向“數據驅動 + 智能決策”轉型，真正實現精準識別、精準匹配、精準指導，提升整體就業質量與服務效能。

三、AI技術賦能高校就業服務的創新路徑

（一）就業趨勢預測與重點群體識別

當前高校就業服務體系在數字化轉型過程中仍存在多平臺割裂、數據利用率低、就業指導碎片化等問題，亟須以大數據思維重構精準就業服務體系，提升就業信息整合、智能推送與動態干預的能力[。在AI賦能背景下，高校就業服務體系的第一步應從就業趨勢的精準預測與重點群體的早期識別入手。高校可以從學生基本信息、學業成績、實習經歷、職業傾向測試等多維度構建動態就業畫像，通過聚類分析、關聯規則挖掘等技術手段，實現畢業季就業流向、區域分布、行業偏好的前瞻性研判。例如，根據近三年數據模型，某學院信息工程專業畢業生主要流向長三角、珠三角科技企業，文科類畢業生則多選擇本地公務員與事業單位崗位。這種基于數據的趨勢分析，有助于學院提前調整生涯指導方向和資源配置，針對不同專業群體制定差異化就業支持策略。

同時，AI算法可以輔助識別潛在就業困難學生，如掛科率高、實習經歷不足、求職活躍度低、崗位匹配度差等個體。針對這些群體，學院可提前部署個性化干預措施，包括開設定向職業技能培訓班、組織高質量實習實踐項目、建立就業幫扶綠色通道等，從源頭提升整體就業質量。

（二）崗位精準推薦與能力適配機制

傳統就業指導多依賴人工匹配，存在效率低、精準度差的問題。在AI技術支持下，可以構建以能力為核心的崗位推薦系統，實現學生與崗位的智能化、自動化匹配。首先，學院應基于學生簡歷內容、課程成績、項目經驗、競賽成果、實習經歷等多元數據，建立學生能力標簽體系，提取關鍵詞，形成技能樹模型，包括編程能力、數據分析能力、溝通協調能力、項目管理能力等。同時建設崗位需求標簽庫，細化各崗位對技能、經驗、性格特質等方面的具體要求，并動態更新崗位數據庫。

在此基礎上，運用自然語言處理（NLP）與深度學習算法，系統可對學生能力與崗位需求進行語義匹配與相似度分析，實現高效精準的崗位推薦。例如，具備Python、SQL、機器學習基礎的學生，可優先推薦數據分析師、算法工程師、大數據開發崗位，突破傳統基于專業名稱簡單對應的局限。此外，學院可指導學生使用AI簡歷優化工具，提升簡歷中關鍵詞的針對性，顯著提高通過智能篩選系統的成功率。通過崗位精準推送、動態崗位信息更新與智能推薦反饋機制，學院能夠大幅提升崗位匹配精準度和推薦響應速度，幫助學生實現個性化、精準化的職業定位與發展。

（三）生涯認知引導與動態支持體系

在傳統生涯教育模式中，職業認知多依賴講座、座談和經驗分享，缺乏個性化、系統性和持續性。AI賦能下，可以建立更加智能化、動態化的生涯認知引導體系。通過引入職業興趣測評、能力傾向測試、生涯價值觀調查等工具，學生在入學初期即可建立個性化職業發展檔案，并結合AI路徑模擬工具，依據興趣、能力、性格特征與行業發展趨勢，生成多條可行的職業發展路徑，輔助自身科學規劃學業與實踐路徑，避免畢業季臨時擇業的被動局面。

學院可進一步搭建線上虛擬生涯輔導平臺，采用“自助探索 + 專家在線輔導”雙結合的服務模式。學生可利用生涯探索模塊自主了解行業趨勢、崗位要求、職業案例，形成基本職業認知。遇到具體困惑時，可通過預約生涯咨詢師獲取個性化指導，保障服務的精準性與即時性。平臺還可基于學習進程、實習實踐反饋、求職動態等數據，動態更新學生生涯發展檔案，并根據變化智能調整生涯引導策略，形成“數據驅動 + 專家干預相結合的動態支持體系，全面提升生涯教育的科學性、連續性與個性化水平。

（四）畢業去向追蹤與閉環服務優化

高校傳統畢業生就業數據采集多以上報為主，缺乏后續跟蹤與動態分析，導致數據利用率低，難以形成有效的就業服務閉環。在建設中，需引入PDCA閉環管理理念，圍繞就業信息收集、服務設計、執行反饋與持續改進四個環節，動態提升就業服務質量與精準度[5。基于大數據平臺，學院可以實時采集和更新畢業生就業狀態、崗位流動、行業轉型等動態信息，建立完整的畢業生職業發展數據庫，及時掌握關鍵變化趨勢。

對于仍處于待就業或頻繁更換崗位的畢業生，系統可根據其個人畫像與發展需求，自動推送匹配度更高的新崗位信息、技能提升課程、職業發展指導計劃，實現精準化再干預。與此同時，學院還可以將畢業生的真實就業經歷和崗位變動案例納入在校生生涯教育內容，提升就業指導的實效性與針對性，幫助學生形成更加務實、清晰的職業認知。通過構建全過程、全周期的就業服務閉環體系，學院不僅能大幅提升就業服務水平，還能為未來就業政策優化與服務體系持續迭代提供科學、系統的數據支撐。

四、學院層面的實施策略與保障措施

（一）完善就業治理與協同機制

在AI賦能就業服務體系的轉型過程中，單一部門或個體力量難以獨立完成系統性變革。學院層面應以完善就業治理結構、推動多部門協同為切入點，打破傳統的組織邊界與信息孤島，形成高效聯動機制。

一是，應建立統一的就業數據平臺，打通學生事務、教務管理、科研項目、校企合作等各類數據端口，實現信息共享與動態更新。例如，將學生選課成績、實習經歷、競賽獲獎等數據與就業畫像建設緊密關聯，為就業服務提供實時、準確的數據支持。二是，明確各參與部門的職責分工，構建橫向協同機制。學工部門負責學生信息采集與個體干預，教務部門提供學業支持數據，科研與創新平臺貢獻項目經歷信息，校企合作中心對接崗位資源，確保各環節無縫銜接，提升整體服務效率。三是，應設立就業服務專項工作組，由學院主管領導牽頭，輔導員、職業指導教師、數據分析員等組成團隊，定期召開就業服務協調會議，評估工作成效，調整服務策略，形成閉環式管理體系。

（二）提升就業指導隊伍的AI素養

AI技術的應用效果在很大程度上取決于就業指導隊伍的理解與運用能力。當前高校就業指導人員普遍存在數據分析意識薄弱、智能平臺操作不熟練等問題，亟須系統性提升AI素養與服務能力。

一是，應將AI技術應用能力納入就業指導人員的崗位培訓體系，圍繞智能系統操作、數據解讀、趨勢預測等內容，開展分層分類培訓。對于基礎崗位工作人員，注重平臺使用與數據管理技能培訓；對于專職職業指導教師，則加強生涯規劃、智能推薦系統應用等方面的深度培訓。二是，推動“以用促學”機制，將智能平臺使用情況與就業服務成效掛鉤，納入年度考核與績效評價體系，激發工作人員的學習動力與應用積極性。三是，鼓勵就業指導人員參與就業服務創新項目申報、案例競賽、交流分享等活動，營造良好的學習與實踐氛圍，不斷提升隊伍的技術理解力與服務創新力。

（三）健全智能平臺建設與運維體系

智能平臺作為AI賦能就業服務的重要載體，其建設與運維直接影響整體服務質量。學院應從用戶體驗出發，系統規劃、精細運維，確保平臺真正“用得上、用得懂、用得好”。

一是，在平臺設計階段，應堅持模塊化、可擴展的原則，重點建設崗位推薦、就業趨勢分析、生涯指導、畢業去向跟蹤等核心功能，避免功能堆疊與復雜化。界面設計簡潔直觀，操作流程清晰，方便師生快速上手使用。二是，制定平臺使用標準與流程規范。明確信息錄入、崗位推送、數據更新、結果反饋等各環節的具體操作細則，并通過操作手冊、在線培訓等方式進行廣泛宣傳與指導，降低使用門檻，提高平臺黏性。三是，建立智能平臺的運行監測與迭代優化機制。定期收集用戶反饋與使用數據，分析平臺使用頻率、功能活躍度、服務滿意度等指標，及時發現問題并進行功能更新與性能優化，確保平臺持續貼合實際需求，提升整體使用體驗。

（四）深化校企協作與崗位資源對接

在AI賦能就業服務的過程中，僅依賴平臺內部數據與功能難以全面滿足畢業生的多元化就業需求。學院需主動深化校企協作，拓寬崗位資源渠道，提升崗位推送的精準度與適配度。

一是，構建常態化的校企合作機制。通過簽訂合作協議、共建實踐基地、聯合舉辦招聘活動等方式，與區域內重點行業、優質企業建立長期穩定的合作關系，實現崗位資源的動態共享與深度開發。二是，邀請企業參與崗位標準制定與就業技能培訓。結合行業發展趨勢與崗位需求變化，調整就業指導內容與培訓課程，提升學生職業能力與崗位勝任力。三是，搭建企業崗位信息庫，實時更新崗位發布、招聘要求、發展通道等數據，并結合學生就業畫像，應用AI技術進行精準推送，提高崗位匹配成功率。四是推動校企聯合開展“實訓營”“項目制實習”等實踐項目，讓學生在真實工作環境中提前適應崗位要求，提升職業素養與就業競爭力。通過深化校企協作，學院不僅能夠拓展就業崗位資源，更能優化學生與崗位的雙向選擇機制，切實提升就業服務的質量與成效。

五、結語

本文基于當前高校畢業生就業形勢變化，圍繞AI技術賦能高校就業服務體系進行了系統研究。通過分析AI技術對崗位結構與招聘流程的重塑，指出高校就業服務體系亟須實現智能化、精準化轉型。進一步以學院層面為切入點，識別了現有服務體系中信息孤島、模式滯后、平臺應用脫節等主要問題，提出了就業趨勢預測、崗位精準推薦、生涯認知引導和畢業去向跟蹤的創新路徑，并從完善治理機制、提升隊伍AI素養、健全智能平臺、深化校企協作四個方面提出了具體實施策略。

未來高校就業服務體系的發展，需要在智能化與人本化之間實現更深層次的融合。一方面，應持續深化數據驅動的精準服務模式，利用AI技術提升就業預測與崗位匹配的科學性。另一方面，也應重視就業服務過程中的個性關懷與長期支持，防止技術應用導致的標準化與冷漠化傾向。同時，數據安全、隱私保護與技術倫理問題將成為就業服務智能化過程中必須正視的重要議題，需在后續的研究中重點關注。

參考文獻

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作者單位：商丘師范學院

責任編輯：張津平尚丹