数智化时代大学生职业素养的构成要素与培育路径

[中图分类号]G715 [文献标识码]A [文章编号]1004-3985（2025）14-0106-07

人工智能、大数据、云计算与物联网等数智技术的深度融合与广泛应用，推动社会加速进入人机协同、跨界融合、共创共享的数智化时代[1]。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出要“面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系改革，优化学科专业设置”。据麦肯锡全球研究院预测，到2030年全球将有7500万至3.75亿劳动者需要转换职业赛道并学习新的技能，部分工作岗位将被取代[2]。高校作为人才培育与供给的重要主体，需重新审视大学生未来面临的更为严峻的就业局势，在数智化时代背景下对大学生职业素养进行解构与重构。从现有研究来看，诸多学者尝试从不同角度探讨大学生职业素养的构成与培育路径。有研究者基于企业需求的视角，提出高校大学生职业素养与就业能力提升培养策略3，或是基于地区人才需求提出特定专业大学生的职业素养结构及培养机制4；抑或基于“互联网 + ”背景探讨如何提升大学生的职业素养[5]。上述研究丰富了职业素养的研究视野，但未能充分回应数智化时代对大学生职业素养提出的挑战。为此，本文将立足数智化时代的发展背景，分析大学生未来面临的全新就业挑战以及这些挑战对大学生职业素养提出的新要求，从而致力于帮助大学生更好适应快速变化的就业市场。

一、数智化时代大学生就业面临的新挑战

（一）技术迭代加速引发职业结构的动态调整技术迭代是指新技术不断涌现并快速取代旧技术的过程。在数智化时代，技术迭代正以前所未有的速度重塑产业格局，各种数智技术不断被研发并迅速应用于各个领域，成为推动行业发展的关键动力[。一方面，技术的飞速发展推动部分行业转型升级，相关行业的生产流程逐步实现智能化，由此导致部分重复性、机械化的传统岗位逐渐被边缘化甚至淘汰。另一方面，新兴技术的快速发展也催生了新业态，大量新岗位涌现出来。智能制造、智慧医疗、金融科技等新兴产业蓬勃发展，带来了对数字孪生建模师、医疗AI算法师、区块链合规顾问等职业的需求。这些新岗位不仅要求从业者具备专业知识，还要求其适应新技术的发展且具有应用新技术的能力。但由于高校课程体系滞后，部分毕业生在进入职场时缺乏必备的能力素养，面临因能力匹配度不足而难以适应岗位的挑战。此外，技术更新速度的加快将进一步加剧就业的不确定性。近年来，以人工智能为代表的新兴技术持续升级。从早期聚焦语言处理的GPT-1，到如今支持图文、语音等多模态交互的GPT-4.0，其功能覆盖范围不断扩大，已广泛应用于创意写作、软件开发、医疗辅助等多个行业。国内自主研发的开源模型如DeepSeek等也在迅速发展，其在中文语境、多模态理解及垂直领域优化方面取得积极进展。从文本生成、初级编程到客户服务，每一个行业与领域都开始受到生成式人工智能的冲击，岗位的稳定性和持续性面临前所未有的挑战，从业者必须持续学习、掌握新技能以应对市场需求的变化。

（二）跨界融合驱动复合型人才需求的增长

新技术革命带来的生产方式变革使得产业间的边界更加模糊，跨界创新成为各新兴技术领域的常态[8]。数智技术凭借其强大的通用性和渗透性被广泛应用于多个领域，出现如金融科技、智慧医疗、数字文旅等新兴交叉产业。社会各界对具备跨学科知识与实践能力的复合型人才需求不断增长。然而，当前高等教育的人才供给难以与市场对复合型人才的需求相匹配。首先，学生的知识背景单一，难以支撑复合型岗位的知识需求。当前高等教育体系仍以传统学科划分为主，教学内容呈现出较强的封闭性，专业之间缺乏有效的衔接和交叉融合。这一情况导致学生对其他学科的理解相对有限，难以实现多学科知识的有机整合与综合运用。在面对复杂实际问题时，往往缺乏系统性思维与整体认知能力。其次，学生能力结构单一，难以应对岗位的多元化能力要求。数智化时代，企业对“技术 + 管理”"数据 + 业务”等复合型能力的需求显著增加。以机械工程师为例，在当前的产业实践中，工程师不仅需掌握机械基础，还需具备物联网技术、智能感知系统应用及项目管理等多方面能力，呈现出复合型人才发展的趋势。传统教育下形成的单一技能难以满足岗位“横向扩展”的实际需求，导致部分学生在多任务、多工具并行处理的职场环境中出现适应困难，暴露出“能力不足"的短板。最后，职场竞争门槛持续提高，就业竞争压力增大。企业在招聘中越来越看重求职者的实际项目经验、跨界协作能力与综合素养。特别是在制造业领域，企业明显增加了非常规员工的招聘，减少了常规员工的招聘。这使得具有复合背景和实践能力的少数学生成为市场“稀缺资源”，而复合能力不足的大多数毕业生则陷入“能力错配”的困境，就业匹配度下降，就业压力随之增加。

（三）人机协同工作下岗位核心价值的偏移

在数智技术广泛应用的背景下，人与机器的工作关系逐渐转向“人机共创、协同决策”的新型协作模式。岗位的核心价值不再完全依赖人的主导，而逐步转向依托智能系统的协同推进。在这一变化过程中，人的职能边界日益被技术压缩，引发了技能替代、决策权转移以及价值真空等深层次问题。首先，人工智能模拟人的技术能力，代替了人力操作的技能[10]。这种现象在制造业中表现为一些传统流水线工人已不需要标准化操作技能，而通过自动化生产线能够精准、高效地完成。这一趋势同样影响客服、数据录人、基础财务管理等岗位人员。其次，一部分由人主导的决策任务逐渐由算法或智能系统代替。机器依靠大数据分析和先进算法，能够快速处理复杂信息并做出决策，但无法解决涉及伦理判断、价值取舍以及情感因素等的非结构化问题。大学生若不能发挥人类情境认知、价值判断与创新突破等差异化优势，可能会在职场竞争中失去主动权。最后，人机协作中的价值真空问题日益突出。目前在人机协作中存在责任划分不清晰、价值分配机制不完善的问题，而这往往会导致责任推卸和价值分配不公平等问题。例如，在智能医疗诊断中，医生使用智能诊断系统辅助判断病情，当发生诊断错误时，很难判断是医生操作失误、系统算法问题还是数据偏差所造成的。这种责任判定不清的情况，将会影响对医生的职业评价，从而使从业者在岗位上的价值出现偏差。这种“价值真空”问题不仅挑战了工作角色与责任的界限，也使得从业者的贡献难以明确衡量。

（四）新就业形态对传统职业稳定性的冲击

新就业形态是指新一轮信息技术革命特别是数字经济和平台经济发展带来的一种就业新模式，体现为劳动关系灵活化、工作内容多样化、工作方式弹性化、工作安排去组织化、创业机会互联网化[1]。这种模式正在成为吸纳就业的一条重要渠道，能够极大地提升就业的灵活性与自主性，满足不同人群的个性化需求。然而，这种新就业形态在带来机遇的同时，也对传统职业稳定性造成了多方面冲击。首先，在灵活用工模式下，从业者往往难以与单一雇主建立长期、稳定的劳动关系，工作安全感不足。以自由人工智能训练师这一职业为例，其工作内容涉及为不同企业定制优化机器学习模型参数、清洗异构数据集群等，工作任务呈现高度碎片化与项目制特征。这种松散的工作关系使得雇主难以按照传统模式为其提供完善的社会保障[2]，进一步加剧了就业市场的不稳定性。其次，在远程就业模式下，工作场所与生活空间高度重合，工作时间也变得相对模糊，这使得从业者在工作与生活之间难以找到清晰的界限。最后，由于缺乏稳定、连贯的工作环境以及清晰明确的职业发展路径，从业者在技能提升与职业晋升方面面临重重困难，职业发展的连贯性和可持续性发展受限。

二、数智化时代大学生职业素养的新要求

（一）技术适配力：适应数智技术快速迭代的能力

技术适配力即跟随技术更新用好智能工具以适应这一就业结构的变化。首先，大学生需要具备强大的技术学习能力，即快速掌握新兴技术并持续更新自身知识体系的能力。以人工智能领域为例，相关技术更新速度极快，从基础算法到复杂模型的应用，该技术知识体系的变化往往超出大学生常规学习的节奏。大学生要学会敏锐观察新技术的出现和发展动态，多渠道收集信息以便更新自己的知识和技能体系。其次，大学生要拥有技术应用能力。数智化时代，企业不仅要求员工知晓新技术，更期望其能将技术应用于实际工作场景、解决复杂问题，为业务带来实质提升。以大数据在市场营销中的应用为例，大学生不能仅停留在使用数据分析工具层面，更要理解如何通过分析消费者行为数据精准定位目标客户并制定个性化营销策略。在传统行业向数智化转型过程中，大量工作需要深度运用新技术优化流程、提升效率。比如，引入物联网和大数据技术后，员工能够运用这些技术分析生产数据，实现生产流程的优化。这就要求大学生在学习与实践中发展技术应用能力，以满足企业实际需求。最后，技术创新能力成为大学生不可或缺的素养。创新能力要求的产生，本质上是数智化时代行业发展的内在需求。新兴产业发展初期需要大量创新开拓，传统行业转型也需借助创新突破瓶颈。大学生作为未来职场的主力军，需要具备创新能力，能够结合新技术创造新的产品、服务或商业模式，为企业创造更大价值，在快速变化的职业结构中站稳脚跟。

（二）跨界融合力：满足跨界融合趋势的实践要求

大学生不应局限于自己所学专业的单一学科知识，而要进行跨学科知识融合，从而形成一种综合性、多元化的知识体系。理工科背景的学生，除了具备扎实的技术能力，也应适度涉及管理、市场营销等方向的基础知识，发展面向市场的综合思维能力。例如，在软件开发过程中，学生可以从市场角度思考功能设计，使产品更加符合用户需求并具备竞争力。文科类学生则要学习数据分析、编程等技能，提升数据处理与逻辑分析能力。大学生不仅要了解不同学科的基本知识，更应具备将其整合、迁移与应用的能力。例如，在参与企业数字化转型项自的实践中，学生可在导师指导下，一方面协助搭建技术系统，另一方面结合对业务流程的理解，提出基于数据驱动的改进方案。这种过程中形成的“技术一业务”思维，正是跨界融合力的重要体现。为增强跨学科整合能力，大学生还应积极参与校内外各种实践项目，包括企业实习、社会调研等。在实践中将理论知识置于真实情境中检验与应用，进而深化理解与适应。在市场调研项目中，学生可运用统计学知识设计问卷、采用数据分析工具处理反馈，再结合营销理论分析数据含义，提出面向实际的策略建议。通过这种“理论一工具一应用”一体化的实践路径，学生逐步形成应对多变就业环境的复合能力。

（三）价值锚定力：锚定人机协同场域中的价值坐标系

当前人机协作机制尚未完善，大学生亟须提升价值锚定力，在技术深度融入的工作环境中厘定人机边界、理解技术逻辑、识别算法局限，并在复杂、非结构化情境中做出理性决策，始终保持价值导向。在面对技能替代的挑战时，大学生需要培养技术解释能力。机器通常基于复杂的算法和数据模型执行任务，大学生只有具备理解、解释及运用技术的能力，才能将机器的工作原理和结果清晰地向非技术人员阐述，使技术能够更好地应用。针对决策权转移问题，大学生需进行复杂环境下的非结构化决策训练。在自动化流程中，机器擅长处理结构化且规律性的决策任务。然而，在实际的工作场景中会出现各种难以用固定的模式或规则来处理的复杂情况，如应急决策或市场变化时的企业战略调整等。大学生通过训练非结构化决策能力，可以在这些复杂环境中凭借对全局的洞察力以及对潜在风险的预判，做出合理的决策。这样不仅可以弥补机器决策的局限，还能维护人类智慧在复杂决策中的核心地位。在面对人机协作中的价值真空问题上，需培养大学生的情感连接能力。由于价值分配机制不完善，人机协作容易陷入价值真空。人所具备的情感连接能力，能够在团队协作中更好地理解他人需求、感受和动机，促进成员间的沟通与合作。在人机交互场景下，也能更好地理解用户情感需求，为产品或服务赋予人文关怀，提升用户体验，从而在人机协作中创造独特价值，填补价值真空，让人类的情感优势在数智时代发挥作用。

（四）自我管理力：应对新兴就业形态的不稳定性风险

在工业经济向数字经济转型的背景下，新就业形态将成为未来主流的就业模式，成为就业的“增长极”13]。因此，大学生亟须构建“学习一实践一反思"的闭环成长体系，加强自我管理，以面对新就业形态带来的冲击。当下知识更新速度加快，工作内容持续更新，大学生需提升元学习能力，即具备“学会学习”的能力，这种能力强调对自身学习过程的觉察、调控与优化，使个体能在新情境中快速识别学习目标、选择合适策略并高效达成任务[14]。在面对需要使用全新数据分析工具的工作任务时，具备元学习能力的大学生能主动利用各种资源，尽快适应岗位需求从而提升其工作表现力与岗位胜任力。灵活就业往往不设固定作息，任务来源分散，使得工作时间与空间界限日益模糊，对此，大学生需具备良好的时间管理能力以应对高强度、多任务的工作要求。良好的时间管理能力不仅体现为合理分配工作与生活，还包括借助数智工具提升执行力。大学生需要规划每日工作任务，设定清晰的时间节点与优先级，从而避免因任务堆积而降低完成质量。在数智就业中，很多工作任务是通过平台的算法来主导工作任务分配、绩效评估等，可能会产生一些不稳定、难以准确预测的情况，这就要求大学生具备较强的自我调节能力，提升心理韧性，在面对挫折时迅速调整心态理性分析问题，积极寻找解决办法。