AI时代，如何把大学生“择业路”引宽

“十五五”开局，发展新质生产力、推动服务业扩能提级、实施“人工智能+”行动、推动科技创新与产业创新深度融合等重大部署密集落地，人工智能正成为千行百业的通用技术底座。对就业而言，带来的是方向相反的两股力量：一边是标准化的岗位任务持续压缩，一边是技术扩散催生新职业、赋能传统岗位、拓展就业新空间，真正发生的是岗位边界的位移与岗位内部能力结构的重组。据麦可思2026年调查，48%的大学生存在被人工智能替代的焦虑，77%已调整职业规划，同时约四成尚未系统学习过人工智能技能。焦虑与准备不足并存，所指向的并非学生个体的选择偏差，而是人才培养供给与岗位能力需求之间的结构性时差。

这里所说的“择业路”，是一个毕业生凭借可迁移能力能够实际进入、并可持续拓展的职业选择空间。因此，“引宽”的着力点不在毕业季的就业指导，而在人才培养全过程，要锚定人才培养与经济社会发展需要相适配这条主线，依次回答三个问题：课程上，人在人机协同中站在哪里？实训上，真问题如何进入学习过程？治理上，不同类型的高校如何在守住底线的同时各展所长？三者分别对应能力的重新定义、能力的真实生成与能力的制度保障，构成一条从培养规格到培养过程再到评价尺度的完整链路。

一、锚定主体坐标，把择业路宽在课程人机协同的转向处

1.不是岗位变少，是比较优势变薄。择业路的宽窄，首先取决于课程把学生引向何处。人工智能对青年就业的冲击，深层看不是岗位规模的简单增减，而是岗位内部能力素养的重新配置：知识掌握的确定性、技能操作的精准性、标准范式的复制性，曾构成大学生就业竞争力的主要来源，一旦进入技术替代成本持续下降的区间，其就业回报便随之收窄，标准化能力的溢价正在归零。学生所感知的焦虑，因此并非来自岗位总量的塌陷，而是原有优势被摊平、新的比较优势尚未确立。把路引宽，前提是重新回答一个培养规格问题：在人机协同的工作结构中，哪些能力必须由人来承担。

2.素养不是工具清单，是人在协同结构中的位置。这一判断在政策与国际框架中已有共识。2026年10月，国务院办公厅印发《关于适应人工智能技术发展助力构建就业友好型发展方式的意见》，并未把人工智能视作单向的就业风险源，而是将拓展就业新空间、赋能传统岗位与减缓替代影响一体部署，强调强化人机协作导向的能力建设；教育部等五部门印发的《“人工智能+教育”行动计划》，重心落在全学段通识教育、学科专业布局优化与人机协同教学，而非要求所有学生追逐算法研发等高端知识与工程技术；联合国教科文组织《学生人工智能能力框架》设置了“以人为本思维、人工智能伦理、人工智能技术与应用、人工智能系统设计”四个能力域。三者共同指向一个判断，人工智能素养不是一份工具操作清单，而是人在协同结构中能否确立主体位置。

3.把人立在人机交接处：会拆解、会核验、会担责。落实到培养规格，需要在各专业既有的知识体系中明确界定人的不可替代性，并围绕三个递进维度重构毕业要求与课程目标。一是问题的架构。面对工作任务的边界模糊化、约束交织化，教学重点不应止于训练学生调用模型即时获取结论，而在于把复杂情境拆解为可验证、可迭代的子任务，辨明哪些环节可交由技术处理、哪些环节必须留给具有情境经验与价值自觉的主体，以及两者交接的节点设于何处。二是输出的核验。模型生成的结果不具有天然可信性，数据偏差、事实失真、逻辑跳跃与价值偏见可能一并呈现；学生既要养成追溯依据、交叉验证的习惯，更要具备前置判断力。三是责任的交付。构成就业竞争力的不是使用过何种工具，而是能否为自己的判断提供理由、经受质询并承担后果，技术可以参与论证，责任须归属于人。

二、打通实训链路，把择业路宽在真场景真任务的接入口

课程确立了人在交接节点上的位置，但若始终停留在课堂，这一位置仍只是概念。择业路能否真正变宽，取决于学生在走出校门之前，是否已多次完成从知识到行动、从课堂到现场的转换。实习实训由此不再是人才培养的末端环节或补充安排，而是连接内容重构与就业能力的枢纽。当前的主要短板不在基地数量或设备条件，而在真实任务难以进入学习过程：教材中的任务经过高度纯化，边界清晰、条件收敛、答案唯一；企业现场却数据庞杂、约束交织、后果可感，且关键环节往往不向学生开放。人工智能恰好为填平这段间距提供了条件，降低的是原型试制、数据清洗、流程模拟与反复试错的边际成本，使从想法到作品、从作品到方案、从方案到交付的完整链条得以在校内展开。改造实训条件，应紧紧围绕真场景、真任务展开。

1.以需求台账替代基地清单，让真问题有来源。实习实训供给失配的根源在于任务来源断裂。哪些工艺参数长期依赖经验积累，哪些质量缺陷反复漏检，哪些运维决策需要人机协同，哪些服务环节人力紧缺却不宜交由自动化处理，这些企业真实的断点往往封存于内部，未能转化为教学资源。教育职能部门应会同产业主管部门，推动链主企业与园区按产业门类梳理断点，形成动态更新的需求台账，并与人才供需研判机制相衔接。高校由此获得的，不再是可参观、可挂牌的基地，而是可持续取用的真问题供给。

2.以递进任务替代一次性顶岗，让成长有阶梯。真问题进入实习实训，需按学生认知与能力发展的阶段性重新编码，低年级理解一条产业链的价值形成与风险分布，知道问题从哪里来、代价落在哪一环；中年级训练界定边界、设置约束，学会提出一个可研究的真问题；高年级形成可验证的模块，完成诊断、建模、测试或方案比选；毕业阶段则在真实数据、真实节拍与真实责任下完成交付。人工智能的作用是把试错前置、成本压低、经历增加，让学生在毕业前能多次走完工作任务全过程。

3.以虚实协同替代仿真依赖，让失败有边界。虚拟仿真、数字孪生与远程实操，能把高风险、高成本环节前移，让学生在不造成真实损失的情形下理解流程、识别异常、积累直觉，是实训条件改造中值得优先投入的方向。但必须同步确立不可折算的边界：凡涉及人身安全、伦理敏感、真实对象交互与高风险处置的环节，均须回到物理现场与真实情境。学生可以在模拟环境中失败十次，仍需在某一次真实现场中体会判断的分寸与交付的庄重。实训条件的优劣，因而不在于屏幕多大、系统多炫，而在于既敢让学生安全地犯错，又留住了那处必须亲自在场的训练。

4.以贡献凭证替代鉴定评语，让能力有凭据。实习实训最大的隐性损耗，是结束时一句概括性的“表现良好”。学生真正应当带走的，是一份能够说明参与了什么真任务、承担了哪一环工作的过程记录，一份工艺诊断、一套流程改进建议、一次用户测试结论，或一次失败的复盘与修正。此类记录进入课程评价，可倒逼实习实训由打卡计时回归成长留痕；进入人才识别环节，可让企业不必凭一纸空白履历推测学生的真实能力。让学习过程变得可见，实习实训质量的高低自然显形。

三、校准治理标尺，把择业路宽在类型归位与底线约束间

1.两种同向偏斜。课程完成了人机协同的转向，实习实训接通了真任务的阶梯，若仍以同一套尺度推及所有高校，择业路会被另一种方式收窄，不是窄在能力不足，而是窄在路径被唯一化。人工智能进入人才培养体系，最需警惕两种同向偏斜：一是以全员AI化抹平高校类型差异，把特色误当作落后；二是陷入工具崇拜，把调用模型等同于创新能力。把路真正引宽，既不能把学生驱上同一条赛道，也不能以效率之名让渡育人的边界。

2.分类不是分层。分类发展的首要含义是功能分工，而非水平分层。研究型高校面向探索性任务，重心在原创问题的界定、跨学科方法的整合与复杂系统的设计，主攻“从0到1”；应用型高校面向工程化任务，重心在转译，把原理转化为工艺、把现场断点转化为可交付方案，主攻“从1到10”；技能型高校面向落地性任务，重心在借智能化手段丰富训练场景、压缩重复成本，同时把现场调试、标准执行、异常处置与安全兜底练成本领，主攻“从10到100”。三类高校目标不同，评价尺度亦须区别，研究型看重问题定义的原创性而非证书数量，应用型看重工程验证与转化成效而非报告篇幅，技能型考核落在现场胜任与风险处置，且不得因虚拟仿真条件改善而削减真实现场训练。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出完善人才培养与经济社会发展需要适配的机制、分类推进高校改革发展；《关于分类推进高校改革的意见》进一步强调构建研究型、应用型、技能型高校错位发展、各展所长的格局。把择业路引宽，正是这一改革取向在人才培养层面的具体落实——不是降低任何一类高校的标准，而是让每一类高校把标准立在自己最该立的位置上。

3.底线不分叉。分类不等于底线分叉。无论何种类型的高校，都须在三条线上保持一致，共同构成人工智能深度融入教育之后的治理基座。一是认知节律不可压缩。判断力的形成需要时间积累，把学习压缩为输入指令、输出结果，短期提高吞吐效率，长期却在剥夺主体形成的过程。二是质量终审不可让渡。企业只需回答是否可用，教育还须回答是否真懂、能否迁移；人工智能生成的文本、代码与方案，不能成为评价学生的尺码。三是责任归属不可悬空。学术诚信、算法伦理、实验安全与高风险决策，必须主体清晰、过程留痕、责任可溯；技术可以辅助监测与复盘，却不能替代那个签字的责任主体。

类型归位与底线约束同时并存，择业路的“宽”才具有可持续性。它不是把所有人送入同一条更宽的赛道，而是让研究型人才敢于探路、应用型人才善于连通、技能型人才稳稳守路，让每一类学生都能在自己那一环形成不可替代性，又始终清楚技术不能越过人的边界。

总体来看，人工智能没有让路单向变窄，只是原有走法不够用了。把大学生择业路引宽，功夫要下在人才培养体系本身：课程上，把比较优势的支点从可编码能力转向人机交接节点上的主体位置；实训上，让真场景真任务经由需求台账、递进任务、虚实协同与贡献凭证进入学习全程；治理上，以分类发展释放类型优势，以认知节律、质量终审与责任归属守住共同底线。路的宽窄，从来不只看新职业的岗位名录，更看教育能否让能力可迁移、路径可选择、责任可承担，这既是高校对岗位重构的回应，也是“十五五”时期人才培养与经济社会发展需要相适配的题中应有之义。

文/湖南省教育科学研究院党委副书记、纪委书记 陈拥贤

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来源：湖南日报·新湖南客户端