可雇佣性视角下高职生就业适应性提升研究

［摘要］提升高职生就业适应性的现实需求是劳动者能力素质亟须提升、高职人才培养生态体系亟须重构、高职教育供给侧改革亟须加大力度。考虑到高职生就业适应性较差，并结合高等职业教育促进学生高质量就业的导向，可采用可雇佣性USEM模型来分析高职生就业适应性问题。据此，提出提升高职生就业适应性的策略：适应行业发展需要，增强专业理解力；深化产学研合作，精进技能；构建多元评价体系，提升自我效能感；加强动态监测，提高元认知能力。

［关键词］可雇佣性USEM模型；高职生；就业适应性；产学研合作；多元评价

［作者简介］金恩芳（1994- ），女，浙江临海人，浙江金融职业学院，讲师，硕士。（浙江" 杭州" 310018）

［基金项目］本文系2023年浙江省中华职业教育科研项目课题“产业升级背景下高职生高质量充分就业研究”（项目编号：ZJCV2023C20）和浙江金融职业学院2023年科研项目“产业升级背景下高校毕业生就业供需平衡研究”（项目编号：2023ZX21）的阶段性研究成果。

［中图分类号］G717" " ［文献标识码］A" " ［文章编号］1004-3985（2025）03-0074-06

就业是重大的社会民生问题，是反映经济状况的“晴雨表”。随着我国经济从高速增长阶段转向高质量发展阶段，经济发展动力发生转向，经济结构深刻调整，反映在劳动力市场中体现为严重的供需关系失衡，制造业、各类服务业等行业用人需求较高，高级技师、技师需求缺口较大，求人倍率居高不下，对普工的需求缺口较大。2023年4月，在全国城镇调查失业率微降的情况下，16岁至24岁劳动力城镇调查失业率达20.4%［1］，青年失业问题仍然突出。青年就业难题、青年就业适应性不强的问题，引起了社会各方面的广泛关注和讨论。

伴随着青年就业压力大的现实背景，新成长劳动力规模持续高位运行，2023年应届高校毕业生达到1158万人，占城镇就业新成长劳动力近70%，成为就业市场新成长劳动力的重要主体。劳动者是生产力中最活跃的因素。职业教育是我国教育体系的重要组成部分，是培养高素质技能型人才的基础工程。增强高职生就业适应性是满足高质量发展的时代要求的应有之义。

一、提升高职生就业适应性的现实需求

适应性是个体与环境的互动关系。就业适应性是劳动者与工作内容、场景、关系等要素的互动过程，是指在特定的情境中，根据就业环境和职业世界要求，完成相应的任务，达到高质量就业的心理和行为过程，具体表现为个体在就业中体现出的能力特征。职业教育作为类型教育，是面向就业的教育，有着鲜明的面向市场、针对产业、立足岗位、基于流程的教育特征。要增强职业教育适应性，培养更多高素质技术技能人才、能工巧匠、大国工匠。

（一）劳动者能力素质亟须提升

马克思关于分工的相关理论指出，生产力的提升将促使新的生产工具和劳动关系的形成。先进生产要素和技术资源的创新应用，将促使新型生产工具的出现，催生能够适应新质生产力的劳动关系的形成，体现为产业变革、岗位分工调整等变化，急需一大批适应新时代技术特点、能够熟练使用数智化生产工具的高素质劳动者。伴随着时代浪潮，先进的科学技术带来生产力水平的大幅度提升。要实现高新技术的自主研发和高品质生产资料的生产，必须依靠高水平教育体系来培养出高素质劳动力。

（二）高职人才培养生态体系亟须重构

数字化、智能化技术驱动下，新产业、新业态、新模式涌现，新职业应运而生，同时会带来新的就业形势。新兴就业模式趋向于分散化和灵活化，促使劳动者更倾向于采用非集中、非连续的学习和培训方式。这种变化对高等职业教育和职业技能培训提出了新要求。当前，劳动力市场存在供需不匹配的困境，劳动力需求的快速变化与劳动力供给的相对缓慢响应错位，劳动力供给的规格、技术水平与劳动力市场需求不匹配，导致劳动力资源配置的不均衡，因此迫切需要构建统一的、高效的高职人才培养生态体系。这一体系应促进不同教育阶段和类型之间的衔接，确保学习成果能够得到广泛认可和有效转换，以适应劳动力市场的需求。

（三）高职教育供给侧改革亟须加大力度

我国已经建成了世界上规模最大的职业教育体系。2022年全国教育事业统计数据显示，普通本科毕业生4715658人，职业本专科毕业生4956907人［2］。2023年全国教育事业统计数据显示，我国共有普通本科院校1242所，高职（专科）院校及本科层次职业学校1580所［3］。可以说，高等职业教育的院校规模、毕业生规模已超过普通本科院校，成为我国高等教育的重要组成部分。随着改革的不断深入，高等职业教育已经从单纯追求规模扩张，转变为注重规模与质量并重的发展模式，致力于构建更加贴合行业需求、更具市场竞争力的人才培养体系。

二、基于可雇佣性USEM模型提升高职生就业适应性的分析

可雇佣性USEM模型是研究就业能力问题的基本模型之一。可雇佣性USEM模型解决的是劳动者有意愿就业并达到雇佣要求的问题，既包含着能力上的适应，还包含着对岗位的认知与理解，有利于帮助就业者在岗位上获得可持续发展。可以说，可雇佣性USEM模型包含着劳动力对岗位的长期适应性表现。考虑到高职生就业适应性较差，并结合高等职业教育促进学生高质量就业的导向，可采用可雇佣性USEM模型来分析高职生就业适应性问题。

（一）可雇佣性USEM模型与高职生就业适应性的适切性分析

可雇佣性USEM模型由英国学者Peter T.Knight和Mantz Yorke提出，主要是对个人就业能力开展评估和策略性提升，强调对学科（专业）理解力、技能、自我效能感和元认知的综合评价，四个部分相互关联、相互作用，共同构成了个体的可雇佣性［4］。

1.理解力（Understanding），是个体对所学学科的理解能力和掌握程度。对高职生而言，理解力更侧重于对所学专业的认知。对专业和学科的深入理解是个体在职业生涯可持续成长、发展、进阶的关键所在。学生接受职业教育，获得对专业、职业的基础认知，需要通过具体的实践操作，增进对专业、行业、产业的了解，主动积极地适应外部环境的变化，不断适应新的岗位要求。

2.技能（Skills），是个体所掌握的专业技能、研究技能和通用技能。对高职生而言，是在专业学习过程中对各项职业技能的掌握、运用、迭代、迁移程度。技能是个体开展工作和个人职业发展的重要支撑，对于提升工作效率至关重要。高等职业教育让学生通过反复练习和实际操作，熟练掌握各项技能，提高动手操作能力，为将来的职业生涯打下坚实的基础。

3.自我效能感（Efficacy），是个体对完成特定工作任务的信心和信念。自我效能感影响个体的行为选择和努力程度，高自我效能感能够促使个体更积极地面对挑战和困难。职业教育与终身学习紧密相伴，需要培养学生保持积极的心态和持续的动力，更快地适应新的工作环境和技术要求，获得更多的职业发展机会和资源。

4.元认知（Metacognition），是个体在开展学习或完成特定任务后的反思能力。高等职业教育培养的学生需要拥有自我反思、自我调适的能力，自行监控和调节实践过程，确保实践效果达到最优。元认知是个体自我提升和持续发展的核心能力，帮助个体不断改进操作策略。元认知使学生具备批判性思维，更准确地识别问题、分析问题并找到解决方案。

（二）可雇佣性USEM模型应用于评估高职生就业适应性的分析

1.理解力“认知—思维—应用”三向度评价。理解力是个体通过思考、分析、推理等方式，对事物进行深入把握的能力，是个体认知发展的基础。对于高职生来说，理解力不仅影响他们的学习效率，还直接关系到他们在职场中的适应性和创新能力。认知向度关注专业知识掌握程度，包括评价高职生对所学专业知识如基本概念、原理、方法的掌握程度等，考查高职生在专业领域内的深度和广度，以及能否将专业知识应用于解决实际问题中。思维向度侧重于评估高职生能否根据已知信息进行专业推理，分析问题的本质和原因，将不同领域的知识进行跨界融合，提出新颖的解决方案。应用向度侧重于评估高职生在真实的生产经营场景中能否熟练掌握并运用所学专业知识。

2.技能“熟练—迭代—迁移”三向度评价。技能是高职生安身立命的根本所在。在高职院校中，学生通常需要通过系统的学习和实践，掌握与未来就业岗位相关的专业技能。熟练向度侧重于考查学生操作具体技能的熟悉度，直接影响到学生在就业市场上的竞争力，可通过技能考核、实训成绩、职业资格证书等方式来评价学生的技能熟练度。技能熟练的学生能够更快地适应工作岗位，减少培训成本，提高工作效率。迭代向度侧重于评价学生在面对新技术、新工艺或新标准时能够迅速学习并掌握新技能的能力，可通过考查学生的学习态度、学习能力、创新能力来开展评价。迁移向度侧重于考查学生将已掌握的技能应用到新的领域或情境中，实现技能的跨领域应用，特别是在跨行业、跨岗位就业时尤为重要，可通过分析学生在不同实习岗位、实训项目中的表现，以及参与跨领域活动、竞赛等情况来评价学生的技能迁移能力。

3.自我效能感“信念—信心—期望”三向度评价。自我效能感评价是从高职生的内在心理层面出发，考查其对自身成功就业的信念、信心以及对未来就业的期望，从而评估其就业适应性。信念向度侧重于考查高职生对自我通过技能成才的价值认同和肯定，它基于个体的学习经历、实践成果和自我认知，可通过高职生在学习和实践中的态度、行为以及其对自身技能的描述和评价来观测。信心向度侧重于考查高职生对自身能够成功完成工作任务和实现职业目标的预期，是高职生对自身技能在实际应用中有效性的确信，它基于个体的实践经验和对职业市场的了解，可通过模拟面试、技能测试、职业倾向调查等方式来评估。期望向度侧重于考查高职生对自身未来职业发展的设想和期待，它基于个体的职业兴趣、职业目标和对未来职业市场的判断，可通过职业规划访谈、职业目标设定问卷等方式来评测。

4.元认知“知识—体验—监控”三向度评价。元认知从高职生的认知过程出发，考查他们对自身知识掌握、实践体验的深度以及自我监控能力，从而全面评估其就业适应性。知识向度考查的是学习者掌握认知自己思维活动的相关知识，从而促进学习者考查自身特征、分析认知任务，并采用合适的认知策略来改进个体认知。体验向度考查的是伴随认知活动学习者产生的认知情感体验，是学习者在认知过程中对自己思维状态、问题解决过程、学习结果等方面的体验和感受，从而促进学习者主动调整认知策略、保持学习动力。监控向度考查的是学习者在认知过程中，以自己的认知活动为对象进行自觉监督、控制和调节的能力，是个体对认知过程的主动控制和管理，从而促进学习者能够自觉根据对认知活动过程、结果的检查及时修正、调整认知策略，提高元认知能力。

三、当前高职生就业适应性的差距分析

运用可雇佣性USEM模型来分析当前高职生就业适应性问题，通过理解力、技能、自我效能感和元认知的综合评价，发现当前高职生就业适应性表现与技术进步背景下对劳动者的素质要求存在一定差距。

（一）专业理解单一化明显，难以跨界协同

高职生对于专业理解普遍较为单一，缺乏跨界融合的专业理解力。发展专业理解力基于对专业知识、结构、体系的深入理解与全面掌握。通过持续学习和反复练习，个体形成专业化的思维模式与认知框架，进而在实践活动中不断应用，从而深化对专业领域的认知与理解。从现行的高等职业教育人才培养模式来看，高职生专业认知停留在书本知识层面，缺乏对市场动态、行业趋势以及技术前沿的深入了解，在专业学习过程中往往习惯于接受现成的知识和结论，缺乏主动思考和探索的精神，同时缺少与实际工作场景的紧密联系。面向未来技术的发展方向，高职生要破除单一专业、单一领域、单一行业的知识结构，提升跨领域、跨学科、跨专业的学习能力，在跨界融合中逐步形成多维知识结构。

（二）技能习得刻板化突出，难以推动技能水平提升

技能习得是练习、精进并创新应用的过程。高职生在校期间学到的技能和市场已运用的现有技能脱节，无法满足新兴产业、未来产业的发展需求，是高职生就业适应性缺乏的显著体现。技能的掌握需要大量的训练、纠正、验证、校准，最终形成稳定的神经链接和肌肉记忆。职业教育培养的学生需要拥有迅速掌握新的生产工具的能力，具备不断适应新技术水平而自适应、自迭代的技能。面向未来的教育教学场景教授的不再是具体的操作技能，而是适应技术变革的应用型“元技能”，能够帮助就业者适应不断改进的生产方法、不断优化的生产流程、不断变化的工作条件等。

（三）自我效能感不足，难以凸显主体价值

当前，技术技能人才培养倾向于流水线、工厂型，侧重于对学生适应具体工作岗位的技术实操能力的培养，强调不折不扣地执行。在很多高职院校的文化中，充满了强烈的秩序感、纪律感和高度的服从性。普遍现象是，学生对于已知场景、已知流程的操作有较大的掌控感，但对于自身在不同场景的表现缺乏信心。科技发展下可以预见的未来工作场景是，从事技术工作的劳动者面对的不再是固定化、程序性的流程，不全是具体的、实在的物品，更多的数据、信息、人工智能会出现在工作场景中，这对职业教育的培养对象提出了更高要求，他们需要具备创造力、沟通能力和团队合作能力，能够适应新的生产关系，能够正确处理工具理性与价值理性的关系。

（四）元认知能力薄弱，难以持续开拓创新

高职生普遍欠缺持续学习和深入反思的能力，不利于解决实际问题和开展技术创新。元认知是对自己的学习过程、认知策略以及学习结果的反思和调整。较多高职生元认知能力薄弱，难以有效监控学习进程和效果，也无法根据反馈进行及时的调整和优化。持续学习、深入反思是高职生提升自身专业技能的重要途径，能够使他们拓宽学术视野和认知边界，提升解决复杂问题的能力，尽快适应工作岗位。

四、提升高职生就业适应性的策略

（一）适应行业发展需要，增强专业理解力

职业教育不能脱离“职业”办教育。服务新时代的职业教育更要体现出人才培养的“高智”，人才培养的革新需要去重塑多主体协同育人的职业教育生态［5］。高职教育人才培养的逻辑起点是岗位的现实需要。岗位对人才的要求呈现动态变化、紧跟技术发展、适应市场的趋势。高职教育人才培养不能仅仅依靠高校的力量，必须组建符合高等职业教育的教育生态圈，将院校、行业、企业、政府的力量紧密融合起来，找准利益结合点，高效衔接人才链、教育链、产业链、创新链，构建校政行企协同育人机制［6］。

从企业对人才能力与素质的具体要求出发，依托政府的政策扶持、高校的教育资源以及企业的实践平台，构建多维度人才培养模式，以培养一大批符合经济社会发展需求的高素质技术技能人才，形成“职教人才支撑产业发展，产业发展带动职教人才就业，职教人才革新产业发展”的良性生态。

高职院校要对行业趋势和岗位需求进行深入调研，了解企业对人才的要求，包括专业技能、综合素质、工作经验等方面，构建与国家职业标准对接的课程体系，制订更加贴合市场需求的人才培养方案。加强与企业的合作，将行业标准融入课程体系，确保教学内容与市场需求紧密对接，让学生在“学做结合”的过程中加深对专业的认知。在专业教学中融入行业最新技术和案例，通过项目式学习、模拟实训等方式，增强学生的专业理解能力和实践操作能力，促进理论知识与实践技能的深度融合。对高职生的就业能力进行全面评估，包括专业技能水平、实践能力、沟通能力、团队协作能力和创新思维等多个方面，以发现不足，及时改进人才培养方案。

（二）深化产学研合作，精进技能

“质量”是教育的生命线，追求技术进步是提升高职教育质量的关键。

高职院校要增强对于市场变化、企业技术革新以及行业发展趋势等经济信息的敏感度、反应度，专注于专业体系的构建与实践教学的增强。通过明确院校特色和优化专业布局，高职院校能够丰富其教育内涵，并有效适应新兴业态的发展需求［7］。高职院校要面向8大新兴产业、9大未来产业，培养更多高素质技术技能人才、能工巧匠、大国工匠。

第一，高职院校要建立校企合作平台，实施“订单式”培养，定制化培养符合企业需求的高素质技术技能人才；密切关注行业技术发展趋势，了解新技术、新工艺、新材料。第二，高职院校要根据技术迭代的速度和方向，动态调整课程设置和教学内容，确保课程内容与技术前沿保持一致［8］。在课程中引入最新的技术标准和规范，使学生能够掌握最前沿的技术知识和技能。第三，高职院校要与企业共建实训基地，让学生在真实的工作环境中进行技能训练，提高实际操作能力。基于真实工作场景和工作任务，设计兼具实践性和科研性的实验实训项目，帮助学生获得对技术应用、技术开发的切身认知，了解职场环境，掌握职场技能。

（三）构建多元评价体系，提升自我效能感

提升学生的自我效能感以不断增强学习动力、改进学习方法是提升其就业适应性的重要方面。高职院校要转变传统教育评价理念，破除以分数作为单一标准评价和选拔学生的弊端，构建多元评价体系，提升学生的自我效能感，为学生步入社会奠定坚实基础。

高职院校要前置研究高职生就业情况，科学开发课程体系、选择课程内容，学习目标要紧扣职业能力的达成。高职院校要基于学生兴趣、能力倾向和价值取向，开设职业发展与就业指导课程，并作为公共课纳入教学计划，贯穿学生从入学到毕业的整个培养过程。开展职业指导，帮助学生明确职业发展目标，制定科学合理的职业发展路径。实施目标导向的激励机制，通过设立奖学金、提供实习机会、给予创业扶持等措施，鼓励学生设定目标并勇于自我超越，提升学习的主动性和积极性。通过成功案例分析、榜样示范、心理辅导等方式，增强学生的自信心和自我效能感，为面对未来职场挑战奠定坚实的心理基础。

高职院校要依据学生特点形成个性化的评价体系，将道德品质、学业表现、技术技能水平、实践能力、创新能力等纳入评价体系，促进学生全面发展。坚持评价主体多元、评价内容多样、评价方式多种，通过项目评价、过程评价、同伴评价等多种评价方式，全面客观地评价学生的职业能力。引导学生进行自我评价，培养学生的自我监控和自我反思能力，帮助他们认清自己的优势与不足，并根据反馈调整学习策略和个人发展计划，实现自我成长。

（四）加强动态监测，提高元认知能力

高职院校培养的学生除了会准确地处理工作任务外，还要拥有前瞻性、动态性视角，能够反思和优化自己的学习计划，构建合理的知识结构，提高素质能力，确保自己在职业生涯中始终保持竞争力，以灵活适应技术革新带来的工作场景的变化。

高职院校要开设元认知训练课程，帮助学生学会设定清晰的学习目标、监控学习过程、定期检查学习进度、评估学习成果、调整学习策略，以及有效应对外部环境变化，提高学生的元认知能力。及时了解学生在学习过程中遇到的问题和困难，提供必要的帮助和支持。开展项目式教学，设置具体的操作任务和开放性的实践场景，让学生在完成具体项目的过程中，综合运用所学知识和方法解决实际问题。

高职院校要引导学生树立终身学习的理念，通过在线课程、工作坊、行业论坛等多种途径，持续更新知识和技能，适应快速变化的社会需求。增强课程设置的灵活性，将“第一课堂”和“第二课堂”有机联结，完善全覆盖、全周期的实践育人链条。鼓励学生积极参与科研项目、科技竞赛、创新实践等，提升创新能力。

［参考文献］

［1］国家统计局.城镇调查失业率［EB/OL］.（2024-06-05）［2024-10-17］.https：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm？cn=A01.

［2］教育部.各级各类教育在校生情况［EB/OL］.（2024-06-09）［2024-10-17］.http：//www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/moe_560/2022/quanguo/202401/t20240110_1099535.html.

［3］教育部发展规划司.2023年全国教育事业发展基本情况［EB/OL］.（2024-03-01）［2024-10-17］.http：//www.moe.gov.cn/fbh/live/2024/55831/sfcl/202403/t20240301_1117517.html

［4］宋国学，谢晋宇.可雇佣性教育模式：理论述评与实践应用［J］.比较教育研究，2006（2）：62-66+81.

［5］宋佳，王卉卉.全球数字经济转型与青年就业：趋势、挑战及应对［J］.中国青年研究，2024（10）：102-110+20.

［6］刘晓莉.人工智能时代高职生就业质量的困境与破解——基于技能偏好型技术进步理论［J］.教育与职业，2021（10）：71-77.

［7］徐明，陈斯洁，聂云蕊.我国青年就业研究的核心议题、演变与展望［J］.人口与经济，2024（5）：92-107.

［8］郭达，尹晨曦.人工智能的“技能—任务—职业”三重替代效应下职业教育人才培养的根本转型［J］.教育与职业，2024（6）：54-61.