在数字智能化时代，以往的大学生实习模式已不足以适应现今劳动力市场和学生成长的需要。我们必须深入剖析高等教育改革过程中的关键问题与挑战，积极研究如何通过人工智能技术来增强大学生的就业竞争力。同时，要克服地域发展不平衡、资源分配不均以及物理环境限制等障碍，进而推动我国学生实习实践体系的不断优化与更新。
关键词人工智能；实习实践；就业能力提升；大学生就业
当前，新一轮科技革命迅猛来袭，人工智能、虚拟现实等前沿技术快速发展，对现代化产业结构和劳动力市场产生了深刻影响。在这一规模化应用进程中，人工智能技术所引发的一系列效应可能导致社会就业领域出现局部阵痛，对大学毕业生就业造成一定程度的影响。然而，另一方面，新技术的运用也为教育领域的综合改革提供了新的机遇，有助于促进大学生实现高质量和充分就业。党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》中明确提出，要深入推进教育领域的综合改革，同时也要对学生的实习实践制度进行优化和完善。坚定维护教育的政治使命、群众基础和战略地位，积极促进前沿科技在教育教学中的应用以及学生实习实践体系的优化，确保教育培养的人才与产业、科技创新紧密对接、相互推动，从而造就更多适应新一轮科技革命和产业变革需求的创新人才。
当前高校实习实训体系面临的挑战分析
1.新兴技术引发就业市场变革
人工智能，作为推动新一轮科技革命和产业变革的关键性技术，对就业市场产生了重大的影响。DeepSeek—R1借助强化学习技术，显著增强了大型语言模型的推理水平，摒弃了单纯依靠计算能力和数据量的传统路径，大幅度减少了训练和部署的费用，从而让众多小微企业得以应用大型语言模型。众多机械性和高重复性的任务已被智能设备所替代，这一劳动领域的运作模式变革背后，人工智能技术使得传统就业岗位逐渐减少，甚至开始侵入脑力劳动领域。比如，智能软件现在能够完成大部分的文档撰写、资料搜集等基础性工作，从而大幅降低了这些岗位对人力资源的需求。
目前，就业市场正呈现出明显的“两极分化”态势，表现为高技能和低技能行业的就业岗位数量上升，而中等技能行业的就业岗位却在减少。特别是在高技能行业，随着人工智能技术的迅猛发展，对于算法工程师、运维人员、程序开发等高技能人才的需求量急剧攀升。然而，目前的教育和人才培养状况尚无法满足这一市场需求，导致出现了岗位需求多而人才供应不足的严重问题。在低技能行业领域，尤其是电商和物流行业，其迅猛的发展态势导致了对于快递员、仓库管理员等低技能劳动力的需求持续上升，然而，尽管就业机会在增多，这一现象却无法根本解决就业市场的结构性问题。在中等技能领域，众多职位因自动化与信息化的推进而被替代，这导致劳动者面临“向上”或“向下”的职业流动，然而，“向上”却因缺乏与人工智能相关的技能和知识而受阻，“向下”则因低薪酬和有限的发展空间而受限，劳动者因此陷入了被动的就业困境。
在当前就业环境严峻的情况下，学生的职业选择观念并未发生根本性的改变，他们在就业能力上存在显著的差异。特别是在职场需求快速变化面前，一些学生的专业技能和可迁移技能还有待加强。此外，高等教育的更新速度跟不上市场的发展步伐，这使得人才培养体系与当前市场需求之间出现了明显的脱节。一方面，一些传统专业的课程安排和教学内容未能与时俱进，未能与行业最新进展保持同步，使得学生所学知识与市场需求之间存在较大差距，进而影响了他们的就业竞争力；另一方面，伴随着技术的持续发展和产业结构的不断调整，市场对具备综合能力的复合型人才需求持续上升，然而，高等学府在培养此类人才方面还存在一定的短板。因此，迫切需要强化高等教育与市场的紧密融合，积极促进教育教学的革新，以培育出更多满足市场需求的优秀人才，这已成为当前最为紧迫的任务。
2.多层次高校的实习实训现状
实习实训充当着理论与实践的桥梁，其在高等教育体系中的地位日益显著，成为增强学生就业能力的关键环节之一，对学生职业生涯的起始阶段至关重要，并对就业市场的稳定格局产生深远影响。各类高校在实习实训资源的分配、执行策略及效果方面存在显著的不同。
研究型大学以杰出的学术声望、强大的师资队伍和广泛的社会行业联系，为学生搭建了优质的高水平实习实训基地。众多高校与国内外一流企业及科研单位形成了长期且稳固的伙伴关系，他们通过创建联合实验室、实习实训基地等多种方式，使学生们能够亲身体验到真实的科研活动和业务流程，从而在实践过程中加深对理论知识的理解，锻炼创新思维和解决实际问题的技能，进而全面提高他们的综合素质和就业竞争力。
一般本科院校由于资金、师资力量以及行业合作网络等方面的限制，通常难以为学生提供与知名企业或科研机构直接对接的实习机会。因此，这些院校正通过加强校企合作、共同建立实习实训基地、引入行业专家授课等多样化的途径，逐步优化实习实训环境，提升学生的实践能力与就业优势。
高职院校在实习实训领域遭遇的困难更为突出，这导致学生在就业竞争中承受着更大的压力。为了应对这一挑战，众多高职院校联合建立实训基地，推行定制化的人才培养模式，并引入企业实际项目，旨在探索校企合作的新途径。服务业、零售业等行业之间的协作，为学生搭建了客户服务、销售管理等方面的实习平台，使他们得以在真实环境中掌握沟通艺术、团队协作等职场必需的技能。
3.高校实习实训体系的现实困境
目前，我国高校的实习实训制度中存在不少结构性及制度层面的问题，这些问题对学生、高校与企业之间的顺畅对接产生了不利影响。
从学生的视角出发，众多学生对于实习实训的必要性和意义缺乏深刻理解，他们通常只是将其当作获取学分的手段或是浅尝社会的一个机会，并未将其视为增强个人能力与职业品质的核心环节。一些学生缺少对职业发展的清晰规划，这造成了他们的实习经历与未来的职业道路不吻合，或者对实习的理解出现了偏差。他们过分追求实习单位的大小和声誉，而忽略了实习内容与个人专业知识的匹配度，因此难以获得真正有价值的实践锻炼和成长。
从高等学府的视角分析，高校与就业市场间存在的信息不对等及交流不畅，是实习实训难以与就业市场的实际需求紧密结合的核心因素。高校往往难以精确把握市场的最新需求，导致实习内容与行业需求存在偏差，学生的所学知识与技能难以与实际工作环境相契合。当前实习实训的监督与评价体系较为薄弱，缺少切实可行的指导与评判准则，导致实习实训的整体质量难以得到保障。同时，高校普遍面临的资金与资源短缺问题，也进一步制约了实习实训的规模与普及程度。
从企业视角出发，企业在吸纳实习生过程中，需应对成本投入与收益预判的不确定性。企业需投入大量人力、物力和财力，以提供实习生所需的培训、指导和管理工作。然而，由于实习生在实习期间的工作效率和贡献往往难以进行量化评估，企业难以精确衡量实习生的价值及其带来的回报。因此，由于缺少有力的激励与保障体系，企业仅向少数学业成绩优异且具备全面素质的学生提供实习岗位，这加剧了实习机会分配上的不均衡现象。
人工智能赋能大学生实习实践的路径
在数字化和智能化的大背景下，人工智能技术打破了时间和空间的界限，为大学生提供了参与实习实训、增强就业竞争力的崭新机会。
1.打破实习实训的时空错位
某些高校所在地的实习资源相对较少，而且一些产业集群主要集中在经济较为繁荣的地区。这种产业在地域上的分布不均，导致了实习与实训的匹配出现了结构性的不匹配问题，使得学生们难以有充足的时间和精力投入到能够增强就业竞争力的实习实训活动中。
人工智能消除了实习实训在时间和空间上的限制。一方面，借助虚拟仿真和虚拟现实等人工智能技术，实习实训不再仅仅局限于企业，学生得以在虚拟环境中深度参与实习体验。此外，人工智能技术还为异地实习工作提供了加速的途径；生成式人工智能与智慧协同办公平台相结合，推动了团队间数据的交流与信息的流通；同时，它优化了团队项目的管理和电子化处理流程；最终，会议、文件、通信等环节的时效性与完整性得到了显著提升。人工智能的发展使得地理位置的远近不再是障碍，即便相隔千里，学子们也能在全球范围内找到符合自身需求的实习机会，无需担忧因地域差异带来的生活开销和精力投入，从而有效解决了实习实训过程中存在的布局不合理的状况。
2.消解供需两端的价值分歧
高校学生与企业，作为实习供需双方，在实习工作的基本理解、价值观念和目标追求上存在一定差异。需求侧的企业往往缺乏吸纳和培育实习生的积极性，这是因为实习生为企业带来的额外收益通常不高，有时甚至会让企业面临承担社会责任的压力。同时，众多企业亦担忧学生缺乏必要的工作规范，在此过程中，可能引发安全生产事故、劳动纠纷，甚至导致商业机密泄露和知识产权遭受侵害。鉴于此，多数企业纷纷提供大量无需技术技能的基础性岗位。位于供给侧的高校学生对于实习的意义看法各异：部分学生觉得在实习期间难以接触到企业的核心业务，因此在工作中往往只是应付了事；另外一些学生则以提升简历、争取留用机会为目标，他们的注意力集中在大型企业上，却难以专心致志地投入到实际工作中。
技术的优化能够有效缓解双方在认知上的分歧。对企业而言，AI面试等智能化手段减轻了人力资源的投入负担，而且，通过对应聘实习岗位者的全面分析，企业还能综合评估实习生的根本动机，从而为企业选拔出更为匹配的候选人。依托智能技术手段，我们能够对实习生的作业表现进行全程跟踪与多角度的综合评估，进而构建出一套科学且高效的考核管理体系。同时，针对企业所关注的潜在安全隐患，人工智能技术亦能提供有效的解决方案。虚拟仿真实习系统，能够将实际工作中的潜在危险情景转化为逼真的三维仿真模型，有效减少实习期间的安全隐患。目前，在地质勘探、化学工业以及航海等多个领域，这一技术已积累了丰富的实践经验。对于学生这一供给方来说，技术的进步打破了传统的时间和地域限制，实习岗位变得不再紧俏，学生也不再仅仅是实习过程中的被动选择对象。学生可根据个人专长与爱好，在实习平台上自主挑选实习职位；即便遇到岗位与个人能力不契合的情况，决定离职，亦不会对相关企业产生显著负面影响。
3.弥合资源供给的分配不均
实习作为高等教育实践教学的不可或缺部分，高校理应将此视为至关重要的任务，并给予其更高的重视。然而，一些高校在构建机制、资源整合以及技术应用等方面尚存在不规范和不足之处，导致对学生实习能力的培养投入与实际需求之间存在一定的不匹配。首先，高校的资源分配与学生实际需求之间的对接不够顺畅。一些高校的实践教育部分与科技及工业进步存在较大差距，学生所学的知识与实际产业需求不相符，导致他们在求职实习时面临较大挑战。此外，学校与企业之间的合作模式未能有效对接市场需要。一方面，高校提供的实习机会有限，且缺乏有效的校企合作机制；另一方面，现有的合作模式缺乏积极互动，导致合作难以持续发展。第三点在于新技术应用与社会需求未能有效对接。人工智能技术正在重塑教育和活动的格局，对高等教育中师生们的学习、生活和思维方式产生了深刻影响。然而，我国高校在人工智能技术应用于学生实习实践方面，既不够充分，也缺乏均衡性，与社会的实际需求之间仍存在一定的距离。
人工智能技术持续为高校的实习实践活动注入丰富资源。借助人工智能技术的强大功能，能够对散布于不同平台的信息进行高效抓取、处理、整合与推送，从而有效缩小信息差距，确保学生能够获得更加精准、更高品质的实习实践机会。
推动大学生实习实践模式迭代升级
1.国家层面：建设“人工智能+实习实践”制度体系
优化学生实习实践体系，需在新兴领域补充制度漏洞，巧妙运用先进技术应对实习过程中出现的新挑战，确保学生实习实践得到有力支持。
首先，要完善并建立实习实践联动机制。其次，秉持系统化思考，打造实习实践共同体。政府部门需各尽其责，进行教育指导、安全审核、劳动监管，并协助学校与企业建立协调机制。同时，倡导在人工智能等战略性新兴产业中的企业积极履行社会责任，广泛邀请高校学生参与项目实训，共同培育面向产业和面向未来的科技创新人才。高等院校应构建学生实习实践一体化体系，将校内外、线上线下教育资源有效融合，持续举办实习实践项目。推动信息互通，设立高校学生实习交流平台。政府牵头，第三方机构负责搭建该平台，并协调各方共同参与评价与反馈工作，整合信息查询、实习指导与监督、实习成效评估以及政府监管与激励等职能，以推动产学研结合与学生实习实践活动的规范有序进行。
二是推动人工智能技术的持续进步。我们致力于打造一个开放合作的人工智能科技创新平台，旨在培育出高端且高效的智能经济形态，促进人工智能新产业的成长，并推动传统产业向智能化方向转型。同时，我们实施一系列保障性政策，强化资源整合与供应，推进算力基础设施的建设，以形成大规模的先进算力供应能力，从而为大型模型、神经网络等前沿技术的研发提供有力支撑。打造算力网络架构，加紧推进各地区网络互联互通，提升算力资源的调度效率，建立涵盖算力申请、保障及结算在内的全流程调度体系，增强数据资源供应，编制大规模模型训练所需数据的需求清单及供应目录，促进社会各领域数据流动速度。加强激励政策力度，运用税收减免、资金扶持、产业用地等激励手段，引导企业集中精力研究人工智能技术的基础理论框架，重点关注训练技巧、编码机制等核心技术，增强研发投入，迅速实现人工智能基础理论、核心技术及产业应用的有机结合。完善监管措施，构建稳定的指导与监督体系，加强安全管理体系的构建与执行力度，同时激励企业在监管体系下自主进行创新、应用和协作。
第三，推动人工智能在实习实践中的应用。综合规划人工智能技术在高等教育中的研发与实施，激励产业与教育深度融合，研究人工智能技术在新兴领域的实际运用。构建实习实践数字化平台，健全数字化管理机制，统一发布岗位信息，解决“人岗不匹配”的系统性问题。持续跟踪实习实践信息的发布和教育指导，探索实习实践全过程的实时监管。拓展实习实践相关数字资料，健全虚拟实践机制，消除地域限制，创新实习实践网络模拟的新途径。
2.学校层面：探索实习实训与技术变革结合模式
全面实施数字化改革举措，旨在推动高等教育实践育人模式的革新，同时充分考虑到并维护学生的个性化发展需求，进而推动高校人才培养体系的升级转型。在深入理解人工智能的核心内涵与逻辑关系后，高校参照国内外领先做法，集中精力在实习实践的制度性保障方面进行深入研究，广泛开展调查与分析，最终形成了一套契合学校实际情况的改革策略。将学生实习实践环节纳入培养计划中的必选内容，主动提供教育资源，有效助力学生综合素质与技能的提高。打造数字化实习实践场所，主动升级线下教学场所，引入智能识别、环境感知、数据挖掘等先进技术，改善线下实践条件；同时，积极构建线上实践平台，覆盖招生、培养至就业的整个流程和链条，为学生实习实践提供全方位的一站式服务。头部高校应主动承担先锋职责，积极扩充计算能力资源，提升算法技术水平，构建人工智能技术助力教学与就业的新模式，同时向全国各高校开放共享，致力于加速我国“人工智能与教育”领域的进步。
提升人工智能教育水平，指导大学生合理运用技术。在学生实习前，借助大数据构建精确的职业轮廓，帮助学生及实习岗位建立明确且公正的认知，依据大数据分析制定专属的职业发展规划，并精确提供网络培训、能力增强、职位推荐等服务。借助模拟笔试、面试等途径，学生可根据个人需求，在多种场景中灵活运用AI技术，如进行AI模拟视频面试和AI简历制作，从而在实习实践中显著增强自身的竞争力。此外，通过构建虚拟实习平台，借助虚拟现实等先进技术，我们打破了物理时空的界限，将实习岗位直接引入校园。这样，学生可以在校园内亲身体验到生产加工、系统控制等真实工作场景。这种方式不仅有助于学生全面了解未来工作岗位，还能在相对安全的环境下进行实际岗位的模拟训练。
3.个人层面：运用新兴技术积极提升个人素养
人工智能技术的进步催生了众多新职业，同时数字化人才的短缺问题愈发严重。面对就业的大学生应持续关注人工智能技术的更新换代以及相关产业的变革趋势，深入了解新技术和新产业的成长规律，并提前为自己的职业发展制定合理的计划。同时，AI大模型、大数据等人工智能技术在就业和实习等领域已展现出诸多积极的应用效果。大学生需将新技术的优势转化为促进自身职业发展的动力，借助技术手段塑造正确的就业观念，对职业选择形成明确的理解，从而实现个人职业发展与价值实现的同步提升。
运用技术手段，培养正确的职业认知。显而易见，在学生实习和求职过程中，人工智能技术展现了信息整合、模式优化等多种积极的作用。然而，构建个人的职业发展路径并非仅凭模型计算即可实现，更需结合个人的价值判断。人工智能技术应被定位为辅助工具，需深入思考如何实现个人价值，同时注重挖掘自身特点、发挥个人专长，并与职业类型相匹配。此外，还应将个人的成长与进步融入国家的重要战略规划以及时代发展的潮流之中。
积极掌握技术知识，致力于增强综合素质。大学生应主动探索人工智能技术的根本原理及其实际运用，重视将人工智能技术融入所学专业领域，通过学科间的交叉与融合，深化对专业知识与技能的理解，从而提高自己在人工智能技术领域的专业水平。人工智能作为一种实用性技术，对实践技能的需求更为迫切，我们必须重视实践性的学习，主动投身于广泛的人工智能实践活动中，深入体验人工智能的进步，让智能科技与专业实习相互促进，共同推动能力的增长。
