“智能+”视阈下大学生创业能力研究

辛 玲

（湖南工商大学 数学与统计学院，长沙 410205）

0 引言

随着新兴产业和数字经济的快速发展，“智能＋”一词首次出现在2019 年政府工作报告中，“智能＋”已经开始接棒“互联网＋”，成为经济发展和传统行业改造的新动力。众所周知，创业能力是影响大学生的创业意向、创业行为和创业模式的关键变量。因此，全面、深入开展研究“智能＋”新兴环境变量给大学生创业能力带来的新挑战，已成为我国高等教育研究的热点和重点问题。

1 文献综述

20 世纪70 年代初，美国学者大卫·C·麦克利兰博士首次提出将能够影响工作业绩的个人条件和行为特征统称为“能力素质”并构建冰山模型，拉开能力研究帷幕。致力于大学生创业研究的国内外学者，围绕“大学生创业能力评价”等一系列问题开展了广泛研究。目前，研究内容主要集中于大学生创业能力维度和创业能力综合评价两个方面。

创业能力反映了大学生进行创业时所应具备的能力、品格、习惯等综合发展状况，国外学者主要从心理能力维度研究创业能力，国内学者主要依据创业理论从各种维度研究创业能力。Schumpeter（2008）提出创业能力的关键是个体首创精神；Deakins＆Freel（2009）认为创业能力核心是个体对各种资源进行有效整合的能力；Minitti（2010）提出创业能力是个人能力和社会经济因素综合影响的结果；许莹（2015）、陈明长 等（2016）、袁小平（2016）、蒋保伟（2017）、彭志武（2017）、王未卿 等（2018）、卢灿丽（2018）等学者从创业驱动力、创业特质、创业能力和创业知识等维度分析传统创业能力；赵健（2016）、于浩 等（2016）、孙文霞 等（2018）、胡伟（2019）、赵红梅和廖果平（2019）、尹波和宋君（2019）等学者从知识、思维、能力、心理等维度探讨“互联网＋”或“智能”背景下的大学生创业能力。以创业能力维度研究为基础，国内外学者借助实地调研数据，运用主观赋权评价法或客观赋权评价法进行大学生创业能力评价。在主观赋权评价方面，刘碧强 等（2013）、孙德刚（2016）、彭志武（2017）、刘追 等（2017）从不同维度评价当前大学生创业能力。在客观赋权评价方面，毛霞（2014）运用结构方程模型，向莹（2017）、王未卿 等（2018）运用因子分析法，孙文霞 等（2018）运用灰色模糊综合评价法，沈铭（2019）依据粗糙可拓复合理论，李琳璐（2019）运用统计检验方法基于不同维度研究大学生创业能力；陆根书 等（2013）、陈君君 等（2015）、周素娜（2016）以不同地方高校大学生为研究对象，指出个人创业能力会显著影响创业意愿形成。

综上，大学生创业能力评价成为了创新创业教育研究中的研究热点，呈现出重点突出、多元视角、跨学科协同和系统创新的研究特点，获得了一系列丰富的研究成果。但从已有文献来看，鲜有学者关注“智能＋”这一新兴变量给创业能力带来的新变化，因此，“智能＋”视阈下的大学生创业能力研究，有着巨大的研究空间。

2 研究设计

2.1 研究模型的设定

“智能＋”是融合传统行业与数字技术、实现传统行业的升级改造的新型经济发展模式，它体现的是“跨界、创新、人机协同、深度学习”等新思维。因此，笔者将围绕“智能＋”新思维探讨大学生新型创业能力模型。

2.1.1 跨界融合能力

“智能＋”的本质就是互通融合，其核心理念就是交叉、跨界。面对集数学、统计、物理、认知语言学等综合科学知识的“智能＋”，大学生必须建立“击破传统、突破惯性”的跨界意识，突破领域、学科、专业限制，培养跨学科交互学习的能力，提升科技知识与人文素养贯通融合、理论知识与实践操作交叉渗透、科技实证与直觉灵感交互影响的跨界能力，实现从重视知识积累、技能培养的传统学习模式向重视知识聚合、跨界思维的交互性学习模式的转变。

2.1.2 智能创新能力

在“智能＋”时代，简单重复、技术含量低的工作会逐步被人工智能替代，而需要具有创新创造力的工作才会留给大学生创业者。基于此，智能技术充分展现其以人为本的核心理念，树立了开放创新、共同创新、大众创新、用户创新的创新思维。与“智能＋”时代创新思维相适应的体验经济、共享经济、跟踪经济、众筹经济、合作经济成为商业发展新模式，具有智能产品、智能服务概念是“智能＋”时代创业项目的新要求。因此，大学生创业者必须具备智能创新精神、智能创新思维和智能创新能力。

2.1.3 人机协同能力

“智能＋”时代，智能机器人将被整合到社会经济生产、生活的各个行业和领域，人和机器人的联系将被重新界定，人机协同将成为普遍现象。人机协同让人工智能服务于生产者和消费者之间，主要实现人机交互、人机融合和人机共创三大主题，让生产者更专业，让消费者的体验更好。诚然，人工智能有着智能计算的超强优势，但在涉及创造性、定义和边界模糊、数字化知识经验缺乏的任务时，人工智能就会表现得无能为力。因此，大学生必须具有更强的依托智能机器的运算和执行，在深度思考基础上的创新和创造，实现自身和人工智能共同创造新产品和新服务的能力。

2.1.4 深层学习能力

众多“智能＋”创业能力的形成，均离不开“智能＋”知识的掌握和运用。以往的知识体系以直接反映客观事物的定理、公式等实体性硬知识为主，“智能＋”知识体系则包含大量的抽象性软知识。软知识的显著特点表现为知识呈现出动态的网络生态、非稳定的内容与结构，碎片化、类别模糊等状态。基于此，“智能＋”创业者必须形成以动态、迭代、包容、零存整取、分布式认知为核心的学习理念，运用系统性思维将零散、杂乱的知识碎片聚合成多维有序的知识体系，具有从数据关联、共现关系和社会标签等角度进行理论设定或实证分析的能力。

2.1.5 用户管理能力

“智能＋”技术的运用旨在提高用户体验、提升效率，因此“智能＋”创业时代是一个“拼用户”的时代，谁赢得用户，谁就能获得成功。在“智能＋”时代，产品服务设计、宣传推广、销售、升级都来源于用户体验和用户评价，因此，大学生应具有新型的用户管理能力，即具备借助新型“智能＋”技术洞悉用户需求、消费偏好和消费习惯，深度挖掘市场商机，占据市场盲点，实现产品、服务异质化和极致化的能力。

综上，笔者提出“智能＋”视阈下大学生创业新能力理论模型，如图1 所示。模型设定为大学生“智能＋”创业新能力的构成要素划分为跨界融合能力、智能创新能力、人机协同能力、深层学习能力和用户管理能力五个维度。

图1 大学生“智能＋”创业能力理论模型

2.2 研究工具设计

考虑到间接测量结果客观准确程度高于直接测量，因此论文采用间接测量法中的李克特量表形式设计“智能＋”下大学生创业能力研究工具。为剖析“智能＋”创业能力涵盖的具体内容，我们采用小组访谈法，选取长沙部分高校的学生、教师和企业人员作为访谈对象，其中有创业意向的在校大学生21 人，高校教师12 人，创业成功的大学毕业生13 人，创业不成功的大学毕业生29 人，企业老板15 人，了解受访者认为“智能＋”时代成功创业者应该具备新能力。基于大学生“智能＋”创业能力理论模型，结合访谈报告结论，论文初步设计了36 条测试语句形成大学生“智能＋”创业能力初始测评量表，采用李克特五级量表计分，计分方法为“不符合、不太符合、不清楚、比较符合、符合”各选项依次赋值1－5 分，得分越高表示该项创业能力越高，逆指标作相反处理。初始量表设计完成后进行小范围试调查，对测评量表初始语句按难度和区分度进行筛选和鉴别，最终确立包含26 条测试语句的大学生“智能＋”创业能力测评量表。

2.3 测评量表的信效度分析

2.3.1 信度分析

信度分析是判别测评量表的稳定性和一致性程度，论文采用当前较为普遍和准确的内部一致性信度指标——克朗巴哈信度系数评价量表的信度。大学生“智能＋”各项创业能力测评量表的克朗巴哈信度系数分别为0.83、0.78、0.85、0.81、0.80，均高于通用信度评价标准0.7，表明量表的信度较高。

2.3.2 效度分析

效度分析是判别测评量表的准确程度。当前，比较成熟的效度测量方法包括内容效度分析和结构效度分析。①内容效度分析。在大学生“智能＋”创业能力测评量表的设计过程中，我们多次邀请高校、企业、研究院的资深专家对量表的适用性、代表性、准确性进行分析和评价，确保量表符合研究目的。②结构效度分析。问卷结构效度分析通常采用KMO（Kaiser－Meyer－Olkin）和巴特莱特球形度检验，一般认为KMO 值超过0.7 表明结构效度较高，问卷调查结果有效。检验结果显示，KMO 度量为0.837，表明问卷效度高，调查数据很适合进行“智能＋”创业能力分析。

2.4 研究样本设计

我们采用问卷调查法对长沙部分高校进行实际调查，考虑到低年级学生没有就业压力，创业关注度较低，因此本次调查重点选择高年级学生和已毕业学生作为研究对象。问卷共发放800 份，回收问卷716 份，其中有效问卷665 份，有效率为83.13%。有效样本中，大二、大三、大四和已毕业学生各占10.23%、32.78%、35.94%和21.05%；男生、女 生分别 占57.89%和42.11%；理工类、经管类、文史类和艺术类学生分别占45.26%、32.33%、15.79%和6.62%。

3 大学生“智能＋”创业能力现状分析

3.1 大学生“智能＋”创业能力认知分析

分析调查结果表明，大学生对诸如领导力、创新力、自制力、组织力等传统创业能力认知较全面，对诸如跨界融合能力、智能创新能力、人机协同能力、深层学习能力和用户管理能力等“智能＋”创业能力认知欠缺。在“无关键词提示传统创业能力调查中”，八成以上被访者能较为准确地列出四种以上不同传统创业能力，而在“无关键词提示，智能＋’创业能力调查中”，能较为准确地列出二种以上不同“智能＋”创业能力的被访者不足三成，高达五成的被访者对“智能＋”创业能力完全没有概念，大学生对“智能＋”创业能力的认知程度普遍不高。调查中有近五成被访者能列出与“智能＋”有关的部分创业能力名称，其中“跨界思维”“交互学习”“用户体验”“数据挖掘”等提及频率较高，“人机协同”“分布式认知”“知识聚合”“智能创新”等提及频率极低。同时，能具体刻画、描述“智能＋”创业能力的内涵、特征、表现、要素及要求的被访者不足一成，被访者普遍仅能给出“智能＋”相关创业能力的初步、粗略印象。

3.2 大学生“智能＋”创业能力水平分析

3.2.1 大学生各项“智能＋”创业能力不足

根据具体评价变量得分综合计算各项“智能＋”创业能力平均分值，平均分值越高则该项“智能＋”创业能力越高，平均分值在3 分以上的为被访者该项“智能＋”创业能力较高。表1 表明，大学生各项“智能＋”创业能力平均分值均在1～3 范围内波动，人机协同能力和深层学习能力都不足2 分，分别为1.42 和1.78，用户管理能力平均分值最高，达到2.55，但各项“智能＋”创业能力都处于低水平阶段，未能达到中等水平阶段。同时，“智能＋”创业能力较高的大学生比例普遍很低。用户管理能力较高的大学生比例最高，超过二成。跨界融合能力和智能创新能力较高的大学生比例只有16.09%和14.14%，不足二成。人机协同能力和深层学习能力较高的大学生比例更低，仅为4.06%和9.47%，不足一成。结合“智能＋”创业能力认知调查和水平调查情况来看，大学生对“智能＋”时代创业变化认知不足，“智能＋”创业概念薄弱，各项“智能＋”创业能力水平亟待提高。

表1 “智能＋”创业能力水平分布表

3.2.2 大学生“智能＋”创业能力存在专业上的差异性

为了考察大学生个人特征是否会造成“智能＋”创业能力差异，论文采用不同的统计检验方法进行分析。运用独立样本t 检验分析不同性别、不同专业大学生的整体“智能＋”创业能力是否存在显著性差异。表2 分析结论显示，男生和女生的“智能＋”创业能力略有差异，但差异显著性P 值0.67 高于0.05，表明不存在性别上的显著性差异；理工类大学生的“智能＋”创业能力高于非理工类大学生，差异显著性P 值0.04 低于0.05，表明存在专业上的显著性差异，这可能与理工类大学生在“智能＋”理论和技术上有优势相关。运用单因素方差分析法探寻大学生的整体“智能＋”创业能力是否存在年级上的显著性差异。表2 分析结论显示，虽然各年级大学生的“智能＋”创业能力略有差异，但差异显著性P 值0.37 高于0.05，说明差异不显著。

表2 “智能＋”创业能力水平差异性分析

3.3 大学生“智能＋”创业能力影响因素分析

在谈及诸如个人特质、学校教育、社会环境等“智能＋”创业能力的可能影响因素时，被访者一致认为首要影响因素为学校教育。被访者普遍认为，受“智能＋”知识性、技术性强的影响，“智能＋”创业能力的形成很大程度上取决于学校的“智能＋”创业教育，但现有创业能力教育模式不能满足智能时代的要求。超过八成的被访者认为，虽然学校设置了“智能＋”技术的相关课程，但是缺乏体现交叉融合理念的交叉课程体系。超过七成的被访者认为，虽然学校实现了线上线下的混合式教学，但缺乏基于学习者的智能交互创业教育和创业教育精准指导。此外，“智能＋”创业教育平台、实训基地匮乏也是被访者谈及的问题。

4 “智能＋”时代大学生创业能力教育模式改革思路

面对“智能＋”背景下对大学生创业能力提出的新要求和出现的新状况，作为引导大学生创业行为、培育大学生创业能力重要阵地的创业教育，势必要进行“智能＋”时代大学生创业能力教育模式改革，实现“智能＋”与教育产业的深度融合发展与变革、创新与升级。

4.1 创业教育理念转变

面对“智能＋”给大学生创业带来的新变化，学校创业教育应致力于培养大学生在交叉学习、智能创新、高度创造、复杂决策等方面的综合智能素养和数据挖掘、计算应用等智能技术应用能力。传统创业教育以就业为导向，旨在培养大学生开展创业活动的基本知识和必要能力，该教育理念显然无法应对“智能＋”时代下创业能力和创业环境新挑战。《新一代人工智能发展规划》早已明确提出完善人工智能领域学科布局并推进学科建设，鼓励高校以“人工智能＋X”复合专业培养新模式拓展“智能＋”相关教育内容，重视智能技术与传统学科的交叉融合，培养具有“智能＋”创业能力的复合型人才。因此，“智能＋”时代大学生创业教育理念必须以应对挑战、塑造未来为导向，以发展学生的创新精神、创业意识和创造能力为目标，以继承与创新、跨界与融合、交互与共享为途径，构建多学科交叉融合、多领域跨界融合、多机构智能协同优化创业人才培养体系，培养多元化的创新型、智能型创业人才。

4.2 创业教育方式创新

进入“智能＋”时代，实体性硬知识的获取将变得极为便捷，传统的静态、灌输型创业教育方式将逐步被以学习者为中心的智能交互创业教育方式所替代。智能交互创业教育方式通过开发基于“智能＋”的校—校、校—企、校—政创业教育平台，整合教学、信息、环境的全方面资源，借助资源选择、关联分析、知识聚合多维学习路径，实现人—机、师—生、生—生全方位智能交互，建立以学习者为中心的立体化创业教育环境。一方面，它关注学习者自主学习意识的激发，重视学习、吸收、分享知识体验的交融，倡导关联性、情境性、实践性学习的统一；另一方面，它要求教育者注重对学习者协同创新、交互联结思维的引导，帮助学习者建立观点与情境、内在与外在等资源节点的关联性，推动学习者在概念重构、知识建构、发现本质等方面的能力提升，逐步促进大学生对创新创业创造分布式认知与思维生成。

4.3 创业教育服务精准

受教育成本、教育反馈信息等因素的影响，传统创业教育服务往往呈现大规模班级授课制、标准化教学内容的特点，无法向学生提供精准推送的教育服务。随着“智能＋”与教育领域的深度融合，智能技术不仅能够快速分析已有创业教学系统存储的大量学生个人数据，还能即时分析智能创业教育过程中产生的交互性行为数据。创业教育数据挖掘技术与智能化分析方法的整合，使得创业学习资源、任务、内容、活动的设计可以因需而异，精准化、个性化、差异化的创业教育定制服务变成可能。同时，各级高校以挖掘传统创业教育与“智能＋”的契合点为基础，开发智能创业教育助理和创业教育在线平台，通过一对一的学习交流，不断优化学习者的创业教学方案、创业技术指导，不仅可以帮助学习者制订更富针对性、更科学的创业学习计划并提供知识推送等智能辅导服务，还可以协助解决创业教育领域中的难题和面授教师难以完成的任务，如构建虚拟创业环境、虚拟创业实践体验等等。

4.4 创业教育课程变革

创业课程是贯穿整个创业教育过程的重要因素。现阶段，各级高校结合地域经济特征和办学特色，通常建立以创业意识类、创业知识类、创业能力类和创业实践类课程为中心的传统创业课程体系，旨在激发大学生的创业意识和提高大学生的传统创业能力。进入“智能＋”时代，知识、技术日新月异，新业态、新模式等新经济特征不断涌现，种种新变化呼吁各级高校需要增设符合“智能＋”新思维、新经济特征、新知识特点、新技术应用的创业课程。当前学校开设的创业课程很少涉及“智能＋”新时代的内容，仅有孤立的“智能＋”知识讲座，缺乏“智能＋”与传统专业交叉的课程体系，更没有“智能＋”与创业相融合的知识与应用，注重“智能＋”知识在专业课程内容中的拓展与延伸，深度整合网络学习资源和传统创业课程，借助智能技术优势突破时空限制，建立线上线下混合交互式学习的多元化创业课程体系，将是创业教育课程改革和发展的方向。