人工智能赋能：高校毕业生就业支持的路径优化

就业是民生之本。党的二十大作出“完善重点群体就业支持体系”战略部署，党的二十届三中全会进一步明确“高校毕业生、农民工等重点群体”，以高校毕业生为就业重点群体的首要对象，表明党中央坚持将高校毕业生就业作为就业工作的重中之重。高校毕业生是党和国家宝贵的人才资源，做好高校毕业生就业不仅是重要民生工程，更是全社会普遍关注的焦点。当前人工智能引发中国经济社会发展的深刻变革，为培育新质生产力注入全新动能，对教育建设和民生保障起到关键性推动作用。与此同时，因就业定位不准确、就业信息不对称、就业指导不匹配、就业监测不到位，高校毕业生求职出现慢就业、难就业现象。在此背景下，以人工智能赋能高校毕业生就业指导，借助集成智能评估系统、智能推荐系统与智能监测系统的智能就业平台，构建全链条、立体化、全方位的就业支持服务，为推进高校毕业生高质量就业提供关键助力。

一、智能评估：构建动态化就业能力画像

对个人素养和能力进行全方位评估是做好高校毕业生就业指导的基础环节。通过数据的整合和分析，形成动态化就业能力画像，避免传统评价体系的主观性与静态化局限，这要求具备更强数据采集、数据分析和数据算力的智能评估系统。参照《深化新时代教育评价改革总体方案》的改革指标，智能评估系统不仅需要采集专业成绩、科研成果等学业数据，还纳入学科竞赛、社会实践、志愿服务等能力拓展信息，以及就业规划、职业测评结果等职业意愿数据。在数据加持下，如法学专业学生的模拟法庭表现、计算机专业学生的编程竞赛成果、美术专业学生的个人创作经历等不同专业的个性化经历和成果均可转化为差异化的能力标签，精准反映学生的就业能力与职业倾向。

区别于传统评价方法的主观性与静态化，智能评估系统依托神经网络、机器学习等技术，实现对就业能力的动态量化评估。模型可通过分析往届毕业生的就业数据，挖掘专业课程成绩、岗位胜任力、职业发展潜力间的隐性关联，建立个性化评估权重体系。例如，针对理工科学生，模型赋予项目实战经验、算法设计能力更高权重；对文科生则侧重跨学科知识整合、沟通表达能力评估。当就业市场出现新兴岗位时，模型可通过抓取招聘信息自动生成对应能力指标，为高校课程优化改革提供方向。

基于智能反馈，智能评估系统生成的就业能力画像既是就业指导的“导航图”，也是人才培养改革的“风向标”。在构建就业能力画像的基础上，高校可进一步利用智能推荐系统为学生提供定制化方案：向“学术型”学生推荐科研岗位，为“实践型”学生对接企业实习，帮“创业型”学生链接孵化资源。从人才培养来看，以智能评估系统通过数据分析识别毕业生就业能力素养的共性问题，进一步结合智能监测系统，学校可针对性开设就业帮扶课程或实训项目，引导学生从“被动应试”转向“主动成长”。

二、智能推荐：破解人岗匹配的信息壁垒

目前，为高校毕业生提供就业信息服务的基本模式是模糊信息推送以及招聘会的信息获取，存在信息分散杂乱、整合度低、质量欠佳、更新缓慢等问题。在智能推荐系统上进行“学生能力画像”与“单位岗位画像”的匹配，帮助高校毕业生高效获取目标岗位信息，以实现人才供给与企业需求的精准对接，也为实现职业长期稳定奠定前期基础。

教育部《关于做好2025届全国普通高校毕业生就业创业工作的通知》提出“开发更多有利于发挥所学所长的就业岗位”，对岗位供给提出增量要求。而智能推荐系统通过节约信息成本，帮助高校毕业生更好利用“访企拓岗”、校园招聘会、中小企业联合招聘会、基层政策岗位提供的就业机会。系统运用自然语言处理技术解析招聘信息，提取专业技能、职业素养等关键信息，形成结构化标签体系。以法务专员岗位为例，模型通过拆解出需熟悉合同法、擅长法律文书写作、风险防控意识等细分标签，与学生画像中的法律职业资格证书、模拟法庭经历等标签进行相似度计算，当匹配度达75％以上时触发推荐。云南大学就业服务平台根据毕业生的生源地、学院专业等特征进行精准推送，年均推送量超过300期，包含800余条就业信息，其中超过60％的就业信息实现了精准推送。

智能推荐的系统建设需在生成式人工智能等前沿技术的基础上发展出“动态学习—信息迭代—预测评估”能力。通过分析简历投递、面试结果反馈等学生求职行为，系统持续优化推荐策略：若某学生多次在同一类型岗位的面试中失利，系统会降低同类岗位权重，推送相关联的、更适配的岗位信息。同时，结合地域经济数据和产业发展，系统提供对目标岗位在不同城市的就业前景的综合评估，助力学生理性选择就业地域。

高校毕业生就业市场信息壁垒的打通将进一步推动校企合作向纵深发展。高校可实时获取企业人才需求动态，针对性调整实习实训方案。高校联合企业开设短期培训项目，实现“招生—培养—就业”精准对接，企业也可通过系统“人才储备库”提前锁定潜力学生，建立长期培养机制，更好规划企业人才培养。海尔集团与青岛职业技术学院合作打造的“厂中校”模式，通过智能推荐系统实现学生与企业岗位的精准对接，其工业互联网学院首批毕业生全部进入海尔卡奥斯相关岗位。

三、智能监测：构建全周期就业支持服务

智能监测系统的运行贯穿智能就业平台服务全周期，对发挥智能评估系统和智能推荐系统效能起关键支撑，是推动就业支持从“粗放型服务”向“精准化治理”转型的重要功能。智能监测系统以对数据的动态反馈进行智能评估和智能推荐的优化，以大数据技术为底座，构建覆盖“就业数据采集—精准指导服务—培养体系优化”的动态监测网络，应对高校在就业服务中普遍面临的精准指导缺位和数据监测失灵问题。

当前高校毕业生就业指导多停留在理论课程、专题讲座、经验分享、技能培训等方面，精准指导缺位，学生个体能力短板无法得到有效提升。在求职阶段，智能监测系统通过数据反馈进行精准化的AI简历诊断和AI模拟面试，帮助高校毕业生针对性解决就业技能不足的问题。AI简历诊断系统基于自然语言处理技术，从结构设计、内容精炼、岗位匹配度等维度评分，提出针对性问题并提供修改建议。AI模拟面试系统借助计算机视觉与语音识别技术，捕捉面部表情、语言流畅度等信号，结合岗位胜任力标准生成报告，不仅反馈“回答逻辑”等显性问题，还分析“压力应对能力”等隐性素质，帮助学生针对性提升面试技能。

就业后的质量跟踪是监测系统的重要环节，其深层价值在于推动教育供给侧改革。针对就业过程中的数据监测问题，系统通过挖掘就业数据与培养环节的关联性，为高校提供精准改革依据。通过对接人社部门就业登记数据、企业招聘平台和高校就业系统，实时追踪毕业生的岗位适配情况。同时，根据采集毕业生的岗位适应度、职业发展速度、薪资增长率等数据，进行就业质量跟踪，与在校评估数据关联分析，对高校人才培养体系优化给出有效反馈。河南师范大学计算机系建立毕业生就业信息数据平台。根据毕业生就业创业的反馈及时调整培养计划、专业结构和课程结构，使培养的学生“产销对路”。因此，智能监测系统的价值不仅在于解决当下就业难题，更在于重构“数据驱动”的教育治理逻辑。以智能监测系统加持智能评估系统和智能推荐系统，推动高校就业服务从“事后补救”转向“事前预测”，从“经验决策”转向“数据治理”。

人工智能技术的深度应用正在重塑高校毕业生就业支持体系。智能评估系统打破传统评价局限，智能推荐系统改善人岗匹配低效局面，智能监测系统优化就业质量监测，三者协同构建“评估—推荐—反馈”全链条赋能体系，不仅提升了个体就业质量，更以就业端的真实需求为教育供给侧改革提供参考，为破解高校人才培养与经济社会发展的结构性矛盾提供了可行路径。随着生成式AI等技术迭代，就业支持将更具预测性、主动性、个体性，更精准地识别个体发展需求、预测行业变革趋势，推动高等教育与就业市场的深度协同，助力高校毕业生高质量就业。这既是技术赋能教育的创新实践，更是落实国家就业战略，培养适应新质生产力的高素质人才的重要途径。

（作者：廖林雄，单位：赣南师范大学马克思主义学院）

文章系赣南师范大学就业研究专项课题“就业优先战略背景下的高校毕业生就业支持体系研究”成果（项目编号：KYXJJYZX202404）