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        面向人工智能的高職畢業(yè)生技能需求研究

        2019-08-17 02:02:45許艷麗呂建強
        高教探索 2019年7期
        關(guān)鍵詞:高職畢業(yè)生人工智能

        許艷麗 呂建強

        摘要:有效洞察雇主的技能需求對高職院校人才培養(yǎng)改革具有重要參照價值。通過對近萬條網(wǎng)絡(luò)招聘信息的數(shù)據(jù)挖掘及文本分析,檢驗和探討人工智能領(lǐng)域?qū)Ω呗毊厴I(yè)生的技能需求。研究發(fā)現(xiàn),人工智能領(lǐng)域的雇主對高職畢業(yè)生的技能需求內(nèi)容上呈現(xiàn)綜合化的新特點;需求維度上展露出專業(yè)能力、方法能力及社會能力三者并重的新趨勢;具體技能需求上有顯著的行業(yè)及崗位特色差異;出現(xiàn)較為明顯的人工智能人才集聚現(xiàn)象。高職院校應(yīng)積極探索“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式,針對不同行業(yè)實施差異化培養(yǎng)策略,創(chuàng)新產(chǎn)教融合協(xié)同育人機制,加強人才需求預(yù)測,增強人才供給與雇主技能需求的契合度。

        關(guān)鍵詞:人工智能;人才供給;技能需求;高職畢業(yè)生;網(wǎng)絡(luò)招聘

        一、引言

        人工智能正在全球范圍內(nèi)蓬勃興起,為經(jīng)濟社會發(fā)展注入了新動能。以人工智能為發(fā)展核心的智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為新一代技術(shù)革命的排頭兵,國內(nèi)外企業(yè)紛紛布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈,構(gòu)建AI生態(tài)。同時,美、英、日等發(fā)達國家相繼推出人工智能國家戰(zhàn)略,對人工智能倫理、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、人才培養(yǎng)等進行戰(zhàn)略部署,著重利用人工智能與數(shù)據(jù)分析技術(shù)提高生產(chǎn)力,幫助大眾提升學(xué)習(xí)技能,以適應(yīng)未來全球競爭需求。2017年3月,人工智能首次被寫入我國《政府工作報告》,并正式上升為國家戰(zhàn)略;2017年7月,國務(wù)院頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》表示,要力爭人工智能領(lǐng)域在2030年居于全球前列,形成一批全球領(lǐng)先的人工智能科技創(chuàng)新和人才培養(yǎng)基地。在全球競爭的背景下,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展已成為全球科技創(chuàng)新的新焦點。

        經(jīng)濟社會的發(fā)展離不開人才的支撐,人工智能時代和人工智能產(chǎn)業(yè)對不同層次人才的能力和素質(zhì)都提出了新要求。除了頂尖研發(fā)人才外,數(shù)量龐大且符合產(chǎn)業(yè)需求的技術(shù)技能人才是人工智能產(chǎn)業(yè)的中堅力量。盡管我國人才培養(yǎng)規(guī)模位居世界前列,但人工智能領(lǐng)域的人才缺口卻逐年擴大。統(tǒng)計表明,2017年企業(yè)對人工智能人才的需求量分別是2016年和2015年的近2倍和5.3倍。[1]根據(jù)預(yù)測,新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)人才缺口將由2020年的750萬上升為2025年的950萬;高檔數(shù)控機床和機器人產(chǎn)業(yè)的人才缺口將由2020年的300萬上升為2025年的450萬[2]。人工智能權(quán)威吳恩達指出,人工智能人才缺口將持續(xù)存在,而應(yīng)對的良方就是教育。全球著名管理咨詢機構(gòu)麥肯錫發(fā)布的《2017人工智能影響中國報告》指出,中國AI戰(zhàn)略的五大基礎(chǔ)之一就是要針對人工智能的新挑戰(zhàn),建立相關(guān)的教育和培訓(xùn)制度。而我國高職院校對人工智能帶來的就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、就業(yè)方式轉(zhuǎn)變、技能需求更新迭代反映還不夠敏銳,對滿足人工智能產(chǎn)業(yè)需求的高職畢業(yè)生技能有哪些,還停留在理論或先驗層面,缺乏實踐層面的有力佐證。由此導(dǎo)致對面向人工智能的高職畢業(yè)生技能內(nèi)涵解釋的泛化,也就無法構(gòu)建系統(tǒng)的超前人才培養(yǎng)布局,最終使人才供給與市場需求對接不暢,造成企業(yè)招人難而學(xué)生就業(yè)也難的供需困境。

        人工智能時代,畢業(yè)生具備高效洞察雇主技能需求的能力,對高職院校人才培養(yǎng)改革而言至關(guān)重要。為適應(yīng)人工智能發(fā)展,職業(yè)教育要主動服務(wù)國家重大發(fā)展戰(zhàn)略,加大人工智能的應(yīng)用與研究。[3]研究表明,互聯(lián)網(wǎng)勞動力市場大數(shù)據(jù)具有樣本量巨大、動態(tài)性和實時性較好的優(yōu)點,能夠分析傳統(tǒng)調(diào)查方式無法分析的問題。[4]本研究通過挖掘人工智能領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)招聘信息,采用大數(shù)據(jù)計量的方法推測雇主對高職畢業(yè)生的技能需求,進而揭示人工智能時代高職畢業(yè)生需要具備的技能內(nèi)容與結(jié)構(gòu),為深化高職院校人才培養(yǎng)改革提供啟示。

        二、數(shù)據(jù)與研究設(shè)計

        (一)數(shù)據(jù)來源

        數(shù)據(jù)的選取應(yīng)以權(quán)威性、科學(xué)性以及可獲得性為標(biāo)準(zhǔn)。招聘網(wǎng)站不僅能提供某一時間節(jié)點勞動力市場的“快照信息”,還可以保存雇主和求職者雙方的交易歷史數(shù)據(jù)[5],以及某一具體崗位的求職者數(shù)量、個人求職信息等多維數(shù)據(jù)[6]。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,網(wǎng)絡(luò)招聘已成為求職與招聘的主要渠道,2017年中國網(wǎng)絡(luò)招聘雇主規(guī)模為536.6萬,較2013年增長173.8%;求職者超過1.6億人,較2013年增長55.2%[7],預(yù)計2019年網(wǎng)絡(luò)招聘雇主規(guī)模將突破700萬,求職者將突破1.9億人。因此,相比傳統(tǒng)的小規(guī)模人才需求分析,通過分析網(wǎng)絡(luò)招聘信息并推測雇主對人才的技能需求是可行的。本研究借助大數(shù)據(jù)分析,通過數(shù)據(jù)挖掘、可視化技術(shù)等方法分析網(wǎng)絡(luò)招聘信息,推測雇主對高職畢業(yè)生的技能需求。

        (二)分析方法

        根據(jù)需要分析的數(shù)據(jù)特征,本研究運用內(nèi)容分析法對所收集的資料進行分析。內(nèi)容分析法是一種對具有明確特性的傳播內(nèi)容進行的客觀、系統(tǒng)和定量描述的研究技術(shù)[8],具有客觀性、系統(tǒng)性、定量性、描述性和顯明性[9]。內(nèi)容分析的具體過程是借助數(shù)據(jù)處理軟件或程序?qū)⒛繕?biāo)媒介上的信息轉(zhuǎn)化為能夠定量分析的數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)內(nèi)容分解歸類,以此來分析所需信息的某些特征[10]。網(wǎng)絡(luò)招聘信息屬于較為正式且簡短精煉的書面用語,具有較強的一致性,適用于內(nèi)容分析法。

        (三)樣本選取

        研究數(shù)據(jù)顯示,在眾多招聘網(wǎng)站中,前程無憂(www.51job.com)和智聯(lián)招聘(ts.zhaopin.com)行業(yè)占比最高,分別為31.8%和30.7%[11],二者與應(yīng)屆畢業(yè)生求職網(wǎng)(yingjiesheng.com)占據(jù)日均覆蓋人數(shù)的前三位,遠超其他招聘網(wǎng)站。遵循樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)并綜合考量招聘網(wǎng)站規(guī)模、口碑等因素,本研究選取上述三個招聘網(wǎng)站作為樣本來源。具體取樣過程是分別在這三個網(wǎng)站的職位搜索頁面設(shè)定檢索條件:“全文搜索”設(shè)置為“人工智能”,工作類型設(shè)置為“全職”,“學(xué)歷要求”設(shè)定為“大?;蛲葘W(xué)力”,“發(fā)布日期”設(shè)定為“一周內(nèi)”,使用Python語言編寫腳本程序??紤]不同網(wǎng)站的HTML語法結(jié)構(gòu),利用Python中的Scrapy工具包,并結(jié)合XPath定位所要獲取的文本信息,共抓取10011條招聘信息,抓取時間為2018年7月20日。對初步獲得的招聘數(shù)據(jù)進行篩選,剔除內(nèi)容重復(fù)、外文、缺少具體要求,以及工作類型、學(xué)歷要求不符合數(shù)據(jù)選取標(biāo)準(zhǔn)、無關(guān)職位的招聘信息,最后獲得有效樣本9787份。招聘信息樣本基本情況如表1所示。

        (四)資料編碼

        資料編碼過程如下:①將Python采集的招聘信息保存到MYSQL數(shù)據(jù)庫中。由于不同網(wǎng)站所提供的字段不同,為方便后期統(tǒng)一處理,從招聘文本中選取崗位名稱、工作地點、薪資、企業(yè)名稱、企業(yè)規(guī)模、所屬行業(yè)、職能類別、任職要求等字段。其中主體內(nèi)容為職位描述,主要包括崗位職責(zé)與任職要求,這是本研究的核心材料;②從MYSQL中提取導(dǎo)出CSV表格文件數(shù)據(jù);③對數(shù)據(jù)進行清洗。由于各個公司招聘信息側(cè)重點不同,招聘信息中也包含了公司簡介、員工福利等與本研究主題相關(guān)較低的材料。因此,需要對獲得的初步數(shù)據(jù)進行清洗,剔除無關(guān)內(nèi)容,提煉出任職要求,以減少對后續(xù)數(shù)據(jù)編碼產(chǎn)生的干擾。清洗規(guī)則是運用關(guān)鍵詞剔除法,程序自動判定數(shù)據(jù)的有效性,結(jié)合自身的算法程序進行大數(shù)據(jù)樣本統(tǒng)計。雇主普遍關(guān)心的技能需求會較多地呈現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)招聘的文本信息中,由于社會現(xiàn)象和相應(yīng)的詞頻波動兩者間有著內(nèi)在的聯(lián)系,某種社會現(xiàn)象會相應(yīng)產(chǎn)生特定的詞頻波動[12]。因此,對這些反映技能需求的高頻詞匯進行分析可以推測出高職畢業(yè)生求職所需具備的技能。本研究首要的編碼工作是采用Jieba分詞軟件對所采集的數(shù)據(jù)進行分詞和詞頻分析,將與技能需求相關(guān)的高頻關(guān)鍵詞提取出來;然后將關(guān)鍵詞進行分類合并,并剔除無關(guān)詞匯;最后得到9項頻率在10%以上的技能指標(biāo),包括計算機語言基礎(chǔ)、Python、數(shù)學(xué)、開發(fā)經(jīng)驗、思維能力、銷售經(jīng)驗、責(zé)任心、溝通能力、協(xié)調(diào)合作能力等。基于關(guān)鍵詞對各招聘信息中的任職要求內(nèi)容分別進行編碼。

        (五)信效度檢驗

        本研究通過計算編碼者的編碼一致性來度量內(nèi)容分析的信度。首先,隨機抽取80份招聘信息,請兩名具有情報學(xué)背景并學(xué)習(xí)過編碼知識的研究者各自進行編碼,采用二值數(shù)據(jù)(有無,是否)編碼規(guī)則進行編碼。包含某一技能則計為1,反之則計為0。然后,對二者的編碼結(jié)果進行對比分析,利用霍斯提的一致性百分比公式來判定是否符合信度要求,計算公式為R=2M/(N1+N2),其中M為完全一致的編碼數(shù),第一位編碼者的編碼數(shù)量標(biāo)記為N1,為第二位編碼者的編碼數(shù)量標(biāo)記為N2。經(jīng)計算,本次編碼信度為96.30%,信度檢驗方法與結(jié)果符合標(biāo)準(zhǔn)。進一步采用常用的內(nèi)容效度檢驗法來度量研究效度。首先,本研究編碼表是在已有研究基礎(chǔ)上編制的,有較好的理論和現(xiàn)實依據(jù);其次,編碼程序嚴(yán)格規(guī)范,編碼人員受過專業(yè)訓(xùn)練和預(yù)編碼,并且剔除了意義指向不明的項目,進一步提高了內(nèi)容效度;最后,參與研究人員一致認(rèn)為此次編碼能夠全面有效地反映面向人工智能的高職畢業(yè)生招聘需求。據(jù)此認(rèn)為,本研究的內(nèi)容分析有較高的效度。

        三、研究分析與結(jié)果

        (一)高職畢業(yè)生技能需求的內(nèi)容

        網(wǎng)絡(luò)招聘信息中提及的高職畢業(yè)生技能需求及比例情況的描述性統(tǒng)計分析如圖1所示。由于網(wǎng)絡(luò)招聘信息屬于較為正式且簡短精煉的書面用語,招聘信息內(nèi)容都是對高職畢業(yè)生技能最基本和最緊迫的需求,具有較強的一致性,因此可以推定,經(jīng)統(tǒng)計所得的圖1中的技能需求具有普遍性和代表性。由圖1可以看出,在各項技能需求中,雇主提出最多的是數(shù)學(xué)知識(27.31%);其次是溝通能力(25.85%);提及率較高的還有軟件開發(fā)(18.63%)、Python(18.18%)、責(zé)任心(16.23%)、協(xié)調(diào)合作能力(12.87%)、語言基礎(chǔ)(10.91%)以及思維能力(10.74%)等。

        圖1網(wǎng)絡(luò)招聘信息中雇主的具體技能需求及百分比

        數(shù)據(jù)反映了多數(shù)雇主沒有對專業(yè)做出明確限定,多是提及“優(yōu)先錄用計算機、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)”,但對工作崗位所需的專業(yè)技能則普遍予以規(guī)定,以確保求職者具備勝任工作崗位的基本技能。數(shù)據(jù)還表明,人工智能類崗位對求職者工作經(jīng)驗限定不多,招聘信息中無工作經(jīng)驗要求的占32.06%,沒有具體工作年限要求的占34.42%,兩者占招聘總數(shù)的66.48%;有工作經(jīng)驗要求的僅占33.52%,說明工作經(jīng)驗不是雇主最為關(guān)心的技能內(nèi)容。薪酬待遇方面,平均月薪在6000-10000元之間的占25.77%,月薪在10000元以上的高達51.67%,而2016年和2017年的畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量年度報告表明,2016年和2017年全國高職畢業(yè)生平均薪資分別為3599元和3907元??梢?,人工智能領(lǐng)域的高職畢業(yè)生處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。

        (二)高職畢業(yè)生技能需求的維度

        雇主的技能需求具有多樣性、復(fù)雜性和異質(zhì)性,需按一定邏輯加以整合,以便更清晰地把握其技能需求特點。聚類分析(ClusterAnalysis)是根據(jù)研究對象的特征加以歸類的內(nèi)容分析方法,其過程是將研究對象按一定標(biāo)準(zhǔn)歸入不同類別,使其特征更加澄明。通過聚類分析將雇主的技能需求進行歸類,減少數(shù)據(jù)雜亂和遮蔽,進一步提煉雇主技能需求特征。德國職業(yè)教育學(xué)家勞耐爾認(rèn)為,職業(yè)技能主要包括專業(yè)技能、方法技能和社會技能[13];日本職業(yè)教育學(xué)者細谷俊夫從技術(shù)與產(chǎn)業(yè)關(guān)系的層面將職業(yè)技能分為物質(zhì)方面與社會方面的技能[14];我國學(xué)者姜大源基于技能的功能指向?qū)⒙殬I(yè)技能分為通用技能和特殊技能[15]。依據(jù)聚類分析并綜合不同分類方法的特點與共識,結(jié)合雇主對技能需求關(guān)注點的差異,將面向人工智能的高職畢業(yè)生技能需求劃分為專業(yè)能力、方法能力與社會能力三大維度。人工智能領(lǐng)域的雇主對高職畢業(yè)生的技能需求結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        1.專業(yè)能力。專業(yè)能力是指在專業(yè)基礎(chǔ)知識上,符合專業(yè)要求的,能夠按照一定方法獨立完成任務(wù)、解決問題和評價結(jié)果的技能。[16]統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,人工智能時代的高職畢業(yè)生的專業(yè)能力需求主要包括數(shù)學(xué)、軟件開發(fā)、計算機、語言編程等,其中數(shù)學(xué)占27.31%、軟件開發(fā)占18.63%、Python占18.18%、語言編程占10.91%。可見,在各項專業(yè)能力中,人工智能領(lǐng)域的雇主對數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)等與人工智能緊密相關(guān)的專業(yè)知識較為關(guān)注。

        2.方法能力。方法能力是指對問題和情境的解釋、思考和評判并開發(fā)自己的智力、設(shè)計發(fā)展道路的能力,尤其強調(diào)獨立學(xué)習(xí)和獲取新知識的能力。[17]數(shù)據(jù)表明,雇主最為關(guān)心的方法能力是思維能力,招聘信息中有10.74%的雇主更為看重思維能力。智能化時代,企業(yè)需要具備快速適應(yīng)環(huán)境的創(chuàng)新能力,這依賴于員工在不確定情況下自組織并尋求創(chuàng)造性解決方案的能力。因此,面向人工智能的高職畢業(yè)生尤其要具備較強的思維能力來促進工作創(chuàng)新進而帶動整個組織的創(chuàng)新。

        3.社會能力。社會能力是指在不同情境下能夠采取恰當(dāng)行為的能力,其涵蓋范圍較廣,主要是指交往、合作,組織與責(zé)任意識等。數(shù)據(jù)表明,雇主最為關(guān)心的社會能力為溝通能力(25.85%)、責(zé)任心(16.23%)和協(xié)調(diào)合作能力(12.87%)。人工智能時代,員工只負責(zé)單一工位、崗位間交集少、只注重專業(yè)技能提升,忽視社會能力的傳統(tǒng)工作職位會急劇減少,注重團隊協(xié)作、化解沖突能力、人機交互的工作崗位會更加普遍,社會能力的價值將進一步凸顯。

        (三)高職畢業(yè)生技能需求的差異

        不同崗位類別對高職畢業(yè)生的技能需求情況見表2。在專業(yè)能力方面,“金融/投資/證券”和“計算機/軟件/通訊”類崗位的限定條件最多,而“醫(yī)療設(shè)備/器械”和“房地產(chǎn)/物業(yè)/農(nóng)業(yè)等”崗位類別對專業(yè)能力的要求則普遍較少,這與職業(yè)的專業(yè)化程度以及職業(yè)與專業(yè)的關(guān)聯(lián)性有密切關(guān)系;“金融/投資/證券”“計算機/軟件/通訊”“教育/培訓(xùn)/院?!薄皬V告/互聯(lián)網(wǎng)/電子商務(wù)”“醫(yī)療設(shè)備/器械”,這些崗位要求有更多的銷售和工作經(jīng)驗。在方法能力方面,“計算機/軟件/通訊”“教育/培訓(xùn)/院?!睂λ季S能力要求較高,說明從事此類職業(yè)需要具備較多的方法能力。社會能力方面,“金融/投資/證券”“教育/培訓(xùn)/院?!薄皬V告/互聯(lián)網(wǎng)/電子商務(wù)”等類崗位對溝通能力要求明顯偏高,上述崗位類別都需要經(jīng)常處理人際溝通方面的事務(wù);“金融/投資/證券”“教育/培訓(xùn)/院?!薄搬t(yī)療設(shè)備/器械”對協(xié)調(diào)合作能力要求較多。在所有技能需求中,只有責(zé)任心在所有崗位類別中提及的比例超過50%,可見雇主對責(zé)任心尤為重視。

        數(shù)據(jù)還表明,人工智能產(chǎn)業(yè)的崗位需求主要集中在北上廣深以及杭州、南京等經(jīng)濟發(fā)達城市,這些城市正是智能企業(yè)最為密集的地區(qū),僅位于北京市的智能企業(yè)就占該類企業(yè)總數(shù)的43.9%[18]。面向人工智能的高職畢業(yè)生技能需求的企業(yè)規(guī)模1000人以上的占20.82%,500-1000人的占14.49%,150-500人的占32.40%,150人以下的占32.29%。由此推知,人工智能領(lǐng)域的崗位和技能需求主要集中在發(fā)達中心城市與規(guī)模較大的企業(yè)。一是由于人工智能產(chǎn)業(yè)集聚引發(fā)集中的人才需求;二是因為人工智能產(chǎn)業(yè)屬于技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè),需要較高的科技積淀及大量資金投入,欠發(fā)達地區(qū)和中小企業(yè)由于資金和技術(shù)壁壘,短時間內(nèi)難以有效進入該領(lǐng)域。

        四、研究結(jié)論與建議

        通過對網(wǎng)絡(luò)招聘信息需求的數(shù)據(jù)挖掘和內(nèi)容分析,本研究呈現(xiàn)并分析了當(dāng)前我國雇主對高職畢業(yè)生面向人工智能需求的相關(guān)技能要求,并得出四點結(jié)論。第一,人工智能領(lǐng)域的雇主對高職畢業(yè)生的技能需求內(nèi)容上呈現(xiàn)綜合化的特點,其中專業(yè)知識、思維能力、溝通能力、責(zé)任心、協(xié)調(diào)合作能力是雇主普遍看重的具體技能。這對我國高職院?,F(xiàn)有的界限分明的專業(yè)細分式的人才培養(yǎng)模式提出了挑戰(zhàn)。第二,人工智能領(lǐng)域的雇主對高職畢業(yè)生的技能需求維度上展露出多維度并重的趨勢。除了諸如數(shù)學(xué)、Python、Linux、語言編程等專業(yè)技能之外,人工智能時代的雇主日益重視交往能力、責(zé)任心、協(xié)調(diào)合作能力等,這與工業(yè)時代的“雇主更看重專業(yè)技能”明顯不同。第三,人工智能領(lǐng)域?qū)Σ煌瑣徫坏木唧w能力需求存在著顯著性差異。這一差異不僅體現(xiàn)在專業(yè)能力上,在方法能力和社會能力上尤為顯著。第四,人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)較為明顯的人才集聚現(xiàn)象。區(qū)域上表現(xiàn)為大部分人才流向北上廣深等發(fā)達中心城市;行業(yè)上表現(xiàn)為大部分人才流向高新技術(shù)企業(yè);雇主上表現(xiàn)為大部分人才流向規(guī)模較大的企業(yè)。

        根據(jù)上述結(jié)論,并結(jié)合人工智能時代及智能產(chǎn)業(yè)特點,提出高職院校面向人工智能的人才培養(yǎng)改革建議。

        第一,探索“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式,培養(yǎng)復(fù)合型、創(chuàng)新型高技能人才。隨著知識、信息、技術(shù)更新周期越來越短,單一的知識體系和固化的技術(shù)結(jié)構(gòu)難以應(yīng)對智能時代的技能需求。高職畢業(yè)生不僅需要掌握扎實的專業(yè)知識,還要不斷更新拓展已有的知識和技能體系,具備復(fù)合能力和創(chuàng)新能力。高職院校應(yīng)積極迎接人工智能帶來的新挑戰(zhàn),加快培養(yǎng)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)方面的專業(yè)人才[19],通過人工智能與數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、物理學(xué)、社會學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合,構(gòu)建技術(shù)賦能的教育教學(xué),探索“人工智能+X”的人才培養(yǎng)新模式,更多地關(guān)注學(xué)生方法能力和社會能力的培養(yǎng),并借助人工智能開展教學(xué)監(jiān)測、學(xué)情分析和學(xué)業(yè)評價,調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性,激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力與跨界思維。

        第二,實施差異化培養(yǎng)策略,增強技能適切性。一方面,將人工智能的常識性知識納入到通識課程,以提高學(xué)生的人工智能素養(yǎng);另一方面,有針對性地培養(yǎng)不同專業(yè)領(lǐng)域?qū)W生的不同技能。靈活調(diào)整高職院校對學(xué)生技能培養(yǎng)的重點和方向,在專業(yè)能力和其他能力之間尋求恰當(dāng)?shù)谋壤徒Y(jié)合點,并適當(dāng)提升方法能力和社會能力培養(yǎng)的比重[20]。在具體培養(yǎng)過程中,應(yīng)根據(jù)不同行業(yè)的技能需求,有所側(cè)重地培養(yǎng)技術(shù)技能。比如,金融類專業(yè)應(yīng)加強對學(xué)生溝通能力、組織協(xié)調(diào)能力的培養(yǎng);計算機類專業(yè)應(yīng)進一步突出對學(xué)生思維能力、工作責(zé)任心等方面的培養(yǎng);教育和醫(yī)護類專業(yè)則應(yīng)重點強化交往、合作能力的培養(yǎng)等。

        第三,創(chuàng)新產(chǎn)教融合協(xié)同育人機制,構(gòu)建多主體辦學(xué)模式。為進一步減少技能錯配并滿足自身技能需求,雇主應(yīng)從“招聘人才”的終端走向“人才培養(yǎng)”的前端,深度參與職業(yè)教育,構(gòu)建企業(yè)、院校和培訓(xùn)機構(gòu)共同參與的“多主體”辦學(xué)模式,不斷創(chuàng)新產(chǎn)教融合協(xié)同育人機制。政府支持建立智能時代的產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟,建設(shè)集教育、培訓(xùn)、科研于一體的區(qū)域共享型人工智能實訓(xùn)平臺,培養(yǎng)滿足人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的高技能人才。引導(dǎo)高職院校通過增量支持和存量調(diào)整,穩(wěn)步增加相關(guān)學(xué)科專業(yè)招生規(guī)模、合理確定層次結(jié)構(gòu),加大人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)力度。

        第四,建立人才需求預(yù)測平臺,化解供需矛盾。智能化時代必將帶來職業(yè)教育人才培養(yǎng)模式的根本性變革[21],建立人工智能的人才需求預(yù)測和信息服務(wù)平臺,借助大數(shù)據(jù)分析等多元工具及研究方法組合,探索人工智能帶來的就業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)方式轉(zhuǎn)變以及新型職業(yè)和工作崗位的技能需求,加強人工智能產(chǎn)業(yè)人才需求預(yù)測,完善高技能人才信息庫,構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)人才評價制度和信息發(fā)布平臺。深化高職院校人才培養(yǎng)改革,有效完善人才培養(yǎng)隨產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動態(tài)調(diào)整機制,使高技能人才供給與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求更加吻合。

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        (責(zé)任編輯 賴佳)

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