人工智能背景下高职学生就业技能提升研究

赵洪山 郑永进

［摘要］人工智能是新型通用目的技术，改变了传统的职业分布、工作任务和就业技能构成。高职教育直面工作岗位，培养的人才大多数从事基础性工作，被人工智能替代的风险较大。人工智能的发展和应用，对人才的认知技能和非认知技能提出了新的要求，促使国家重视相关就业技能的提升。但是，当前高职教育存在对相关技能的认识不足、教师掌握的技能不高以及有效提升技能的平台缺乏等问题。对此，高职院校应顺应人工智能发展态势，重视培养适应人工智能发展的技能，尤其是注重认知技能和非认知技能的提升，从而保障学生就业，助力技能型社会建设。

［关键词］人工智能；高职教育；认知技能；非认知技能

［作者简介］赵洪山（1969- ），男，河南郸城人，杭州职业技术学院，教授，博士；郑永进（1979- ），男，安徽含山人，杭州职业技术学院，教授，博士。（浙江  杭州  310018）

人工智能是国际竞争的新焦点。ChatGPT的不断升级，引发人们对就业技能如何适应人工智能的关注。国务院2017年印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出，加快研究人工智能带来的就业结构、就业方式转变以及新型职业和工作岗位的技能需求，支持职业学校开展人工智能技能培训，大幅提升就业人员的专业技能，满足人工智能发展带来的高技能高质量就业岗位需要。高职教育培养的人才大多数在生产服务一线工作，被人工智能替代的风险较大。但是，目前关于人工智能与高职教育的研究侧重于探讨人工智能如何赋能高职教育，对高职教育如何提供适应人工智能发展所需的就业技能进而保障学生就业的研究尚且不多。这迫切要求高职院校顺应人工智能的发展态势，分析提升学生技能进而保障就业的可行性及存在的问题，并提出相应的路径，从而助力技能型社会建设。

一、人工智能背景下提升学生就业技能的可行性

学界对人工智能的内涵有不同的阐述，《牛津英语词典》将其定义为“能够执行通常需要人类智能才能完成任务的计算机系统”［1］。经济合作与发展组织（Organization for Economic Cooperation and Development，OECD）将其定义为“能够自主地感知环境，通过自动分析抽象模型，进而推理制定结果选项的机器系统”［2］。本文采用OECD的定义。当前，人工智能呈指数级发展，是一场深刻的系统性变革，被称为“下一个大事件”［3］。人工智能具有强大的渗透性、广泛的替代性、高效的协同性和快速的创造性，产生显著影响的进程更快。尼古拉斯（Nicholas Crafts）指出，人工智能对宏观经济的重大影响还在未来……但与蒸汽和电力产生显著影响所需的时间相比，可能更快［4］。

1.国家重视适应人工智能的相关技能提升。多数国家已经认识到人工智能是国际竞争的新焦点，发布了人工智能发展战略。人工智能所涉及的基本技能正受到越来越多的关注，如芬兰的赫尔辛基大学开发了“人工智能要素”项目，即通过提供免费的在线课程，加深非专业人员对人工智能的了解，提高社会对人工智能的接受程度和个人学习人工智能的动力。人工智能发展所需要的特定技能和横向技能也受到重视。我国提出，要建立适应人工智能发展需要的终身学习和就业培训体系，支持职业学校开展人工智能技能培训，满足人工智能发展对高技能高质量就业岗位的需要。

2.新型技术促进适应人工智能的相关技能提升。近年来，物联网、大数据和人工智能等新型技术快速发展。将这些新型技术作为教育手段，可以增强学生的认知技能和非认知技能，有助于合理确定高职教育的主要内容，为教育教学提供先进的技术工具，增加实践导向的训练，提升教学成效；有助于了解企业或社会的技能需求，确定人才培养的技能需求；有助于根据个体需求定制学习内容，使训练内容与学生个体的动态发展相适应，促进人才的个性化培养；有助于识别可行的工作转换以及完成这些转换所需的技能，提高技能与职业之间的匹配度，培养工作转换所需的技能。

3.提升技能是加强学生就业保障的核心。高职院校保障学生就业的核心是就业技能适应经济社会的发展。OECD认为，技能包括认知技能和非认知技能，以及从事特定工作的技术技能。［5］认知技能主要指个体掌握知识和获取新知识的能力，包括从经验中学习、进行推理、理解复杂思想和克服障碍的能力。非认知技能主要指社会交往中表现出来的思想、情感和行为［6］。以人际沟通、团队合作、情绪管理、自我学习和问题解决为特质的非认知技能，具有跨领域特质。技术技能是用于完成特定任务的认知和非认知技能的组合，具有多维特质，本文提出的适应人工智能发展的技能主要基于此。就业技能是为“就业准备的技能”，帮助劳动者更好地就业。2010年以后，许多国家对就业技能日益关注，并且侧重于不同背景下的就业技能，研究者多从计算和读写、批判性思维、问题解决、沟通、团队合作、适应性、人际交往、管理、领导、IT技能应用、系统思维和职业道德等角度来度量基本就业技能。高职院校在开展职业指导、为学生提供就业保障服务时，应重视技能对学生能力的影响，将提升技能作为增强学生就业竞争力、保障学生就业的重要内容。

二、人工智能对高职院校学生技能的新要求

人工智能的发展对就业技能需求产生重要影响。这主要因为人工智能改变了职业分布、工作任务和技能构成，新兴工作需要新的技能组合。当前对开发、维护和普及人工智能所需的认知技能和非认知技能的要求不断提高。一是开发和维护人工智能需要高水平的认知技能和非认知技能。这部分工作通常具有较强的技术性，有的工作还是新创造的，不仅需要专业技能，如计算机编程技能和数据库管理技能，还需要创造性解决问题的能力以及社交和管理能力等，这些技能与人工智能形成互补。二是普及人工智能需要认知技能和非认知技能的结合。随着人工智能的广泛运用，就业者掌握宽泛的技能进而有效地展开与人工智能的互动，将变得越来越重要。人工智能的普及与更高、更宽泛的技能需求有关，原因在于：一是简单任务的自动化往往会让就业者分担更多的复杂任务，这需要更高水平的分析技能，如掌握专业知识、能够理解和应用新想法；二是任务自动化通常会導致就业者承担更多需要运用软技能和人际交往能力来完成的任务。人工智能对就业者的技能提出新的要求，迫使高职院校重视相关技能的培养，尤其重视认知技能和非认知技能的结合，增强学生适应人工智能岗位需要的就业技能。

三、影响高职院校学生技能提升的主要原因

许多国家已经关注人工智能的发展，并将劳动者拥有适应人工智能发展的技能作为应对失业的主要方式。我国也重视劳动者技能的提升，作为培养高素质技术技能人才重要阵地的高职院校更不例外。但是，当前高职院校对人工智能背景下学生就业技能的提升力度不足，主要体现在以下方面：

1.高职院校对学生就业技能提升的认识不够。部分高职院校对人工智能的本质特征和重要性缺乏充分认识，对人工智能的思考主要体现在如何让人工智能赋能高职教育，局限于如何实现教育教学、管理和服务等方面的数字化转型升级，对于人工智能发展对人才技能提出的新要求则缺乏充分认识，对如何培养学生拥有适应人工智能发展的认知和非认知技能这一问题更没有深入思考。2017年，国务院提出要广泛开展人工智能科普活动，实施全民智能教育项目。2023年，浙江省提出将人工智能列为中小学基础性课程和必修课程。虽然许多地区已经开始重视人工智能对就业技能的影响，但多数高职院校仍未将人工智能列入通识课程。

2.高职院校缺乏拥有相关技能的专业教师。教师具备适应人工智能发展要求的技能，是学生掌握相应技能的前提。当前大多数高职院校的教师队伍主要由任职时间较长的教师、普通高校毕业生和从企业引进的技能人才组成。任职时间较长的教师具有较强的职业实践和教学能力，但随着年龄的增长，对人工智能的敏感性不强、接受度不高；刚从普通高校毕业的青年教师对人工智能的发展比较敏感并乐于接受，但职业岗位实践经验欠缺、技能不足；从企业引进的教师虽然具有较强的人工智能实践能力，但专业教学知识不足。虽然近年来高职院校注重“双师型”队伍建设，但面对人工智能技术的快速发展，教师的职业技能与人工智能相关产业的需求难以有效衔接。如何让教师紧跟人工智能的发展步伐，掌握人工智能发展和运用所需要的认知技能和非认识技能，并让学生尽快掌握这些技能，是高职院校亟待解决的难题。

3.高职院校缺乏有效提升適应人工智能发展技能的平台。我国高职院校已经构建了较多的“以产兴教”“以教强产”融合平台，有力推动了教育、科技与人才培养的协同。但由于人工智能发展速度较快，校企双方都缺乏掌握和运用人工智能技术的高层次人才，与人工智能发展相关的团队建设不理想，共建的研究院、产学研基地和工作站等成效并不明显，导致专业结构布局、人才培养方案和课程教学内容明显滞后于人工智能相关产业的发展，培养的人才难以匹配相关产业的需求。此外，高职院校的继续教育学院和产业实训基地在提升适应人工智能发展的技能方面没有发挥应有的作用。

四、人工智能背景下高职院校提升学生就业技能的路径

人工智能的快速发展，使得掌握适应人工智能技术的认知技能和非认知技能变得越来越重要。高职院校应充分认识到拥有适应人工智能发展的技能是新经济条件下保障就业的重要基础，引导相关主体重视人工智能发展所需的技能提升［7］。

1.提升学生认知技能的主要路径。认知技能是个体成功完成活动最重要的心理条件。它是一种通过感知接收信息并将其转化为知识的能力，与智商有一定的映射关系。Hanushek认为，学生认知技能的差异主要取决于教育措施、小班化教学和教师教学方法使用的自主权，合理的教育措施和教学方法及小班化教学与学生学业成绩正相关。［8］我国的教育比较注重学生认知能力的培养。基于此，提升学生认知技能的路径主要有以下几点：

一是创设条件，促使教师深刻感知人工智能的进展及其对教育教学的影响。应建立专业培训机构，定期或不定期对教师进行人工智能相关知识的培训。在充分调研的情况下，针对教师掌握人工智能相关技能的现状，制订针对性的提升方案，通过提供进修、访学、专业培训和学术研讨等便利条件，激励他们主动学习人工智能相关技术，深入了解人工智能的内涵及其运作原理。实施为教师降低校内教学工作量、提供职称晋升便利等措施，激励教师主动融入企业实践，感知人工智能的发展变化，了解人工智能在企业的应用进展。吸引一批人工智能行业的精英和技术骨干加入高职院校，从而带动专业教师对人工智能的认知。

二是改革课程教学体系，强化学生对人工智能的认知。应在社会各方支持下，组建由熟悉人工智能发展的企业技能大师、优秀教师和行业权威人士构成的专家团队，研究人工智能发展带来的就业技能变化，确定适应人工智能工作所需的核心技能，进而根据核心技能设置普适性的人工智能课程，让学生了解人工智能发展的整体状况及其对人类社会的影响。应根据岗位职业能力向大类适配、适度跨界方向发展的趋势，建立紧密对接人工智能产业链、创新链的跨学科专业体系，促进学科专业的交叉融合，促使教学内容由“源于企业”向“源于技术”转变，及时将与人工智能互补的技能转化为课程内容，建立人工智能产业发展驱动课程改革的机制。针对人工智能专业的学生，还应引导他们深入学习决策树、神经网络和随机森林模型，掌握人工智能软件，能够进行数据可视化、云计算分析。

三是借助小班化教学，进一步提升学生的认知技能。教育过程的基本逻辑是基于个体的心智发展及社会文化的发展逻辑。［9］小班化教学采用小组讨论学习和针对学生特点的个性化教学方式，力求每一个学生能够积极、有效地与教师互动并融入教学环境，从而促进因材施教和学生的个性化发展，契合人工智能对技能的要求。针对部分学科专业如商科专业学生较多的情况，可适当增加经费支出，规定具备较强专业技能的教师数量，合理控制班级规模，为提升学生的认知技能创造条件。

四是充分利用数字化教学手段，提高学生的学习效果。人工智能发展催生了在线课程平台、在线作业测试、视频互动、交互式教具等数字化教学手段。这些手段可以增加学习的趣味性和互动性，使学生直观感受所学的知识，激发他们参与学习、主动学习的兴趣。应鼓励教师及时总结数字化教学的得失，形成教学类项目成果并加以推广，从而有效提升教师的数字化教学技能。

2.提升学生非认知技能的路径。与认知技能相比，非认知技能对劳动力市场结果的影响更大［10］。21世纪，价值观、好奇心、想象力、审美力、团队合作、创造力、适应性和情绪管理等无法替代的技能变得越来越重要［11］。学校应帮助学生在职业生涯中获得长远发展，注重非认知技能的培养。具体路径如下：

一是突出学生的主体作用。应设置以学生为中心的真实情景，尽可能让他们主动进行研究和实际操作，激发其好奇心和求知欲，培养其发现问题、分析问题、解决问题和展示自我的能力，强化批判性思维和职业素养。鼓励教师尽可能地结合人工智能的开发、维护和应用情况，将学习任务项目化，引导学生基于真实场景参与活动，自主开展或通过团队合作来发现问题、寻求解决路径和分享启示。可创作“微型真实情景剧”，让学生根据真实情景进行沟通和开展团队合作，培养创造性思维和共情能力。

二是强化产教融合和校企合作。应主动作为，助力地方政府发展人工智能相关产业，主动对接人工智能行业的龙头企业，借力多方资源，形成政府、学校、行业、企业合力推动的有效平台。应借助政府力量，协调相关主体，构建合理的激励机制，使各相关利益主体尤其是企业能获得合理的利益，合力培养适应人工智能发展的技能人才。应完善激励机制，鼓励教师到企业参与实践或邀请行业企业专家到学校授课，引导合作企业重視学生非认知技能的培养。双方通过确立和实施合理的教学目的、教学内容、教学模式和教学评价，提升学生的人际交往能力、挫折承受能力、团队合作能力、批判性思维、好奇心和创新力等非认知技能。

三是构建并实施契合高职学生发展的社会情感学习项目。以情感智力理论和生态系统理论为基础的社会情感学习项目，可以使学生表现出积极的情绪、态度和社会行为，已经在世界广泛应用［12］。国外研究也表明，社会情感学习项目可以有效提升学生的非认知技能。应根据学生的认知和情感特征，结合人工智能开发、维护和应用的真实工作情景和任务要求，融入人际沟通、团队合作、创新思维、问题解决和多任务处理等非认知技能。可以采用跨学科课程和多样化教学形式，培养学生适应人工智能发展和应用的非认知技能，如在心理健康类课程项目中融入情绪管理、团队合作和挫折教育，在体育活动项目中融入耐力、坚韧性和主动竞争意识，在社会实践活动项目中融入积极向上、乐于担责、勇于奉献的价值观。有条件的学校可借助真实情景展开教学，强化非认知技能培养，积极融入终身职业技能培训和技能型社会建设。

［参考文献］

［1］Ajay Agrawal， Joshua Gans，Avi Goldfarb. The Economics of Artificial Intelligence［M］.Chicago：University of Chicago Press，2019：3.

［2］OECD.OECD Employment Outlook 2019：The Future of Work ［EB/OL］.（2019-04-25）［2022-07-20］.https：//www.oecd-ilibrary.org/employment/oecd-employment-outlook-2019_9ee001

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［3］Manuel Trajtenberg.Artificial Intelligence as the Next GPT：A Political-Economy Perspective［M］.Chicago： University of Chicago Press，2019：175-186.

［4］Nicholas Crafts.Artificial intelligence as a general-purpose technology： an historical perspective［J］.Oxford Review of Economic Policy，2021，37（3）：521-536.

［5］OECD.Getting Skills Right［EB/OL］.（2017-07-10）［2023-01-03］.https：//www.oecd-ilibrary.org/employment/getting-skills-right-skills-for-jobs-indicators_9789264277878-en.

［6］Glewwe，Paul，Qiuqiong Huang，Albert Park.Cognitive Skills，Non-cognitive Skills，and School-to-work Transitions in Rural China［J］.Journal of Economic Behavior，Organization，2017，13（4）：141-164．

［7］徐晔，黄尧.人工智能与高等职业教育的关系探究［J］.中国职业技术教育，2020（24）：67-72.

［8］Eric A. Hanushek.Quality Education and Economic Development［J］. Anticipating and Preparing for Emerging Skills and Jobs，2020（55）：25-32.

［9］吴刚，袁蕾.教育的逻辑及人工智能的教育诱惑［J］.北京大学教育评论，2023（21）：2-26.

［10］Heckman，James，Jora Stixrud，Sergio Urzua.The Effects of Cognitive and Non-cognitive Abilities on Labor Market Outcomes and Social Behavior［J］.Journal of Labor Economics，2006，24（3）：411-482．

［11］徐国庆，蔡金芳，姜蓓佳，等.ChatGPT/生成式人工智能与未来职业教育［J］.华东师范大学学报（教育科学版），2023（7）：64-77.

［12］Mahoney J L， Roger P W， Mark T G， et al. Systemic Social and Emotional Learning： Promoting Educational Success for All Preschool to High School Students［J］.American Psychologist，2021（7）： 1128-1142.

（栏目编辑：刘杰 袁慧）