一、案例简介
党的二十届三中全会明确提出促进高校毕业生更高质量充分就业，培育堪当重任的时代新人，其核心要义是提高教育供给与人才需求的匹配度，促进人力资源供需高质高效匹配。目前我国高校学生培养还一定程度存在与社会需求脱节的情况，集中表现在解决社会真实问题的实战能力不强、职业核心胜任力不足等问题。
中国海洋大学依托工商管理学科优势，建设“明职顾问” 生涯教育课程群，四门课程获评国家一流课程。建设凸显创新性实践的“ 四维四阶”生涯发展教育体系，实现了生涯发展教育与学生人才培养的全过程融合，获评国家级教学成果二等奖。在此基础上自主开发“明职顾问”人工智能大模型， 建成数百个岗位胜任力图谱，生成动态变化的学生职业核心胜任力图谱，形成学生精准画像，可根据社会需要适时调整自身成长路径，加强学生的个性化教育引导，实现学生人才培养与社会需求的统一。 目前，“ 明职顾问 ”国家一流课程已覆盖全国 1400 余所高校，年教育学生量超过50 万人， “ 明职顾问”人工智能系统在部分高校应用，示范效果显著，并得到光明日报等多家媒体报道。
二、关键点分析
1.通过大数据岗位库建设，精准对接社会需求
进一步解决就业市场的结构性矛盾。通过大数据构建高校专业库、企业岗位库，整合各企业岗位信息和专业生涯发展相关内容，将 AI 能力与本地化需求相结合，为学生提供全方位的生涯发展支持。
2.通过行为模型开发，实现过程性动态指导
学生的生涯成长贯穿整个学习周期，需要不断调整目标和路径。依托AI技术开发伴随式数据采集与行为模型开发系统，实时记录学生的学业、实践和生活行为数据，通过机器学习算法，基于学生交互数据构建行为预测模型，并结合情境化分析进行优化，为学生提供动态学习路径建议。
3.通过多模型集成架构，实现个性化精准指导
学生的成长需求各不相同，传统的教育模式难以实现精准指导。通过多模型集成架构，搭建支持主流大模型的动态加载与切换框架，可根据场景快速选择最优模型，为学生提供实时交互式学习支持、个性化学习建议和生涯发展路径规划，生成学生的个性化画像，提高服务效率和精准度。
三、思路举措
1.以“AI+ ”赋能专业生涯实践单点评价，刻画“职业核心胜任力图谱 ”，精准对接企业需求。
本案例根据目前广泛应用的 21 项能力素质为基础，建立能力素质库，通过对40余家企业访谈和调查，根据各岗位能力素质要素频次统计、专家评议排序加权平均确定职业核心胜任力的六项关键指标。以学生专业学习和科研实践为基础，设计贯穿培养全程的 37 项专业生涯实践任务。“明职顾问”人工智能大模型通过设定专业生涯实践的考核评价办法和学习效果评估标准，自动评估学生的实践活动、行为和相应成效，生成即时的学生职业核心胜任力图谱，实现人才培养质量的量化评价。
2.以“AI+ ”赋能培养过程持续评价，与岗位胜任力模型比对，为学生发展提供行为建议。
在传统教育评价中，通常采用事后分析的方式，评价结果具有一定的延时性。“ 明职顾问 ”人工智能大模型通过大数据技术支持下的伴随式采集，实时获取人才培养的过程数据和结果数据。通过基于深度学习的多模型融合算法实现通用模型建构，形成阶段性的职业核心胜任力图谱，对标目标岗位胜任力图谱，利用 APEM 生成能力进行人职对接，给予学生发展行为指导。
3.以“AI+ ”赋能学生学习支持，建设“ 明职顾问 ”生涯规划数字人，满足学生大规模个性化发展需求。
本案例利用大数据技术，深入挖掘社会企业二百余个行业岗位信息，构筑主流岗位核心胜任力图谱资源矩阵。“明职顾问”人工智能大模型为学生提供实时的交互式学习和练习环境、个性化学习建议和难点解析。为学生生涯成长答疑解惑，服务学生个性化发展需要。实现学生指导个性化、教师助手高效化、教育资源共享与优化。
四、经验启示
教育部要求生涯发展教育应贯穿学生培养全过程。该案例以学生专业生涯实践为具体应用场景，提出AI驱动的动态生涯教育模式，成功探索并构建了职业核心胜任力图谱建设、过程动态评价、个性化学习支持于一体的生涯发展教育模式，弥补了传统教育资源不足和实践环节薄弱的问题，精准定位学生发展需求，极大地提高了育人成效和人才培养质量，实现社会需求与个人发展的契合。
目前， “ 明职顾问 ”国家一流课程已覆盖全国 1400 余所高校，年教育学生量超过 50 万人。在中国海洋大学管理学院试点中，学生离校毕业去向落实率连续五年位列全校第一。“明职顾问”人工智能大模型还在部分高校应用，示范效果显著，相关经验被人民日报、光明日报等媒体报道。未来，将通过技术优化与机制完善，进一步扩大应用范围，助力培养堪当时代重任的高素质人才。
中国海洋大学 王晓
