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摘要

在生成式人工智能技术飞速迭代发展与高校毕业生就业规模持续扩大的背景下，生成式人工智能与大学生就业的深度融合已成为破解就业难题的重要突破口。本文基于大学就业市场实证研究与国内高校实践案例，系统分析生成式人工智能对大学生就业的双重影响，揭示其在求职效率提升、职业技能拓展、就业服务优化等方面的赋能价值，同时剖析技术应用中存在的就业替代风险、能力弱化隐患与职业价值认同等问题。从高校辅导员视角出发，提出构建技术赋能、能力重塑及服务升级的三位一体就业指导体系，为推动生成式人工智能与大学生就业高质量融合提供实践路径与理论参考。

关键词：生成式人工智能；大学生就业；就业指导

目前随着大学毕业生数量持续攀升，就业市场的结构性矛盾和竞争压力日益凸显。与此同时，生成式人工智能正以迅猛的迭代速度渗透至各行各业，引发就业市场的深刻变革。高校作为人才培养和就业指导的主阵地，应当引导大学生运用好AI工具，同时预防好AI给大学生产生的风险，将技术变革转化为就业竞争力，这已成为新时代高校辅导员所面临的新课题、新挑战。本文结合辅导员工作实践，聚焦人工智能在毕业生就业中的应用场景、现实挑战及优化路径，为提升职业指导效能、促进高质量就业成果提供新思路。

一、生成式人工智能对大学生就业的双重影响

（一）赋能价值：就业质量提升的技术引擎

生成式人工智能以技术创新为核心，通过实现流程优化和能力拓展双重赋能，成为新时代大学生获得高质量就业机会的重要技术支撑。在求职实践层面，简历智能优化、面试模拟、岗位精准推送等各种AI软件帮助学生告别繁琐的面试程序，从而大大提高了他们的求职效率。在职业发展层面，生成式人工智能催生了数字内容创作者和人工智能培训师等就业新岗位。AI技术平台可精准提供就业指导，让大学生在短时间内掌握最新技能，扩展就业视野。在就业服务层面，AI智能咨询服务24小时在线，大数据分析精准研判市场趋势，有效解决传统就业指导资源不平衡、针对性不强等问题，为大学生就业提供全方位服务。

（二）潜在风险：技术应用中的就业挑战

生成式人工智能在赋能就业的同时，也伴随着引发诸多风险与挑战。生成式人工智能对重复性、流程化的岗位具有极强的替代效应，导致部分传统岗位需求大幅萎缩，加剧大学生结构性失业风险。同时部分大学生过度依赖人工智能工具，在文书撰写、方案设计等工作上，可能导致大学生逐渐丧失独立思考、创新创造等核心能力，陷入工具依赖与能力弱化的恶性循环。更深层次的风险，则关乎职业价值与个人身份的认同危机。当越来越多的工作产出由人机协作完成，甚至AI独立完成的质量在某些方面超越人类时，大学生从业者可能对自身工作的独特性和创造性价值产生怀疑。部分高校在就业指导中过度追求技术效率，忽视对学生自我认知和职业价值观的引导，导致学生缺乏清晰职业定位与发展动力。

二、生成式人工智能赋能大学生就业的实践路径

（一）构建“AI+能力”的培养体系，重塑核心竞争力

高校应将AI人工智能知识融入人才培养方案，培养既懂技术、擅应用又具创新能力的复合型人才。在课程设计方面，应开设AIGC应用的通识课程，着力培养学生的培养学生的AI工程实践能力、数据获取及解读能力、批判性思维。针对不同学科特性，推动AI与专业技能的深度融合，让文科类专业学生掌握AI辅助文案优化与新媒体运营，理工类专业学生熟练使用AI辅助编程、数据分析等，艺术类专业学生运用AI进行创意设计、作品打磨的能力。实践教学方面，建立校企协同实训平台，让学生能在需求分析、AI辅助创作到最终成果优化的全流程中提升技能。同时，设立“AI+创新”大赛，引导学生结合专业进行融合创新项目并成功转化落地，带动学生创业。

（二）打造“技术+温度”的就业指导模式，优化服务效能

高校的就业指导要把技术和温度结合起来，兼顾技术赋能与人文关怀，构建“技术+温度”服务模式。在技术方面，升级就业指导平台，增加“AI求职助手”功能，提供给学生招聘岗位精准匹配、简历初筛优化、模拟面试等功能。在人文层面上，实施多级、分类指导，针对新生开展“AI时代职业认知”班会，澄清技术认知误区；为就业困难学生建立一对一帮扶档案，辅导员联合专业教师制定能力提升计划。此外，搭建一个校友分享平台，邀请从事AI岗位工作的校友来校分享，让学生知晓自己的未来目标，有助于树立正确的职业期望值。通过此种方式，助力提升就业困难学生和整体学生群体的就业率。

（三）完善“协同+保障”的支持体系，规避技术风险

建立“高校—政府—企业”协同保障体系，避免技术风险。在高校层面，建立AI就业伦理教育机制，将技术使用规范纳入职业指导，开展“反AI滥用”专题培训，消除简历造假等问题。在政府层面，增加对高校人工智能实践培训设施的资金投入，为贫困学生提供人工智能技能培训补助；建立就业市场监督机制，定期发布新型岗位需求目录。在企业层面，深化校企合作，企业向高校提供前沿技术动态与岗位需求，协助开发课程。推行“实习-就业”衔接模式，为实习生提供AI技能培训，并对考核优秀者给予直接录用的机会。同时，企业需规范招聘流程，避免过度依赖AI筛选简历，以免造成信息泄露或不公正现象的发生，优先注重学生实践能力，保障就业公平性。

三、结论

生成式人工智能为大学生就业带来了机遇与挑战，它绝非单纯的就业杀手，而是重塑就业结构的变革性工具。从高校辅导员视角，实现二者深度融合的关键在于构建“技术赋能不替代人文关怀、效率提升不忽视能力培养”的就业指导生态。未来，生成式人工智能将在职业测评、生涯规划、创业孵化等领域发挥更加重要的作用。高校辅导员需持续更新教育理念，提升自身AI素养，探索技术应用与就业指导的平衡之道。既要引导学生正确认识并运用AI技术，将技术变革转化为职业优势，同时需密切关注就业市场变化，及时调整指导策略，为大学生职业发展保驾护航，最终实现人机协同下的高质量就业。

参考文献

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[3]郝其宏,侯婉婷.人工智能时代的就业结构演变与政策调适——基于制度变迁理论视角[J].江苏师范大学学报（哲学社会科学版）,2025(04):71-82.

张平 吉林工程技术师范学院