课题申报书：人工智能赋能大学生就业能力提升的路径研究-以数字创意专业群为例

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。人工智能赋能大学生就业能力提升的路径研究——以数字创意专业群为例课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值（一）研究现状在当今数字化时代，人工智能已深度融入各领域，大学生就业受其影响颇深。一方面，就业市场结构因人工智能发生显著变化，传统岗位被自动化、智能化取代，如制造业流水线工作、部分客服岗位等，而新兴技术领域衍生出大量新岗位，像算法工程师、数据分析师、AI训练师等，对大学生专业技能与知识储备提出全新要求。聚焦数字创意专业群，人工智能与之融合态势迅猛。在内容创作环节，智能剧本创作工具可依据海量数据与算法快速生成故事框架，辅助创作者激发灵感；图像生成技术能按照设定风格、主题产出创意图片，降低创作门槛。设计领域，借助人工智能的机器学习算法，可精准捕捉用户喜好，实现个性化创意定制，提升设计效率与精准度。然而，当前研究多侧重技术应用本身，对于如何系统地将人工智能融入专业教育，全方位提升大学生就业能力，尤其是针对数字创意这类综合性强、创新需求高的专业群，仍缺乏深入且具操作性的探究。高校专业课程设置虽逐步纳入人工智能相关知识，但多零散孤立，未形成与就业市场需求紧密衔接、递进式的课程体系。实践教学环节，校企合作常浮于表面，学生在人工智能环境下的项目实战机会稀缺，难以积累应对复杂就业场景的经验。（二）选题意义应对就业结构变革挑战：随着人工智能广泛应用，就业市场加速更迭，传统就业路径收窄，大学生就业压力骤增。深入探索人工智能赋能路径，有助于引导大学生精准把握时代脉搏，提前布局职业规划，掌握新兴技能，从容应对就业结构的颠覆性变化，顺利实现从校园到职场的过渡。契合数字创意产业发展需求：数字创意产业作为极具活力与潜力的新兴领域，正逐步成为经济增长新引擎。该产业对创新思维、跨学科知识、前沿技术应用能力要求极高，以其为研究范例，精准挖掘人工智能赋能要点，能够为产业持续输送适配人才，推动产业智能化升级，提升我国在全球数字创意产业价值链中的地位。（三）研究价值助力大学生精准就业：通过详尽剖析人工智能在数字创意专业群就业各环节的赋能机制，为大学生提供清晰的技能提升导向。从专业学习阶段的课程选修、项目实践，到求职阶段的简历优化、面试应对，再到入职后的职业发展规划，全程给予精准指引，使其能依据自身优势与市场需求，有的放矢地塑造核心竞争力，在求职浪潮中脱颖而出，快速适应职场并实现长远发展。推动专业群内涵式建设：研究成果反哺高校教育教学改革，促使数字创意专业群优化课程架构，将人工智能知识有机融入专业核心课程，创新实践教学模式，搭建校企深度合作平台，完善师资队伍知识结构，实现人才培养与产业需求的动态匹配，提升专业群整体办学质量与社会声誉，为同类专业发展提供借鉴范式，引领高等教育数字化转型潮流。二、研究目标、研究内容、重要观点（一）研究目标精准剖析数字创意专业群就业市场对人工智能技能的需求特征，构建适配的大学生就业能力指标体系，涵盖专业技术、创新思维、人机协作等多元维度，使大学生就业能力评估更具科学性与精准性。设计并实践一套融合人工智能的数字创意专业群课程体系与教学模式，将人工智能知识有机贯穿于专业课程，提升实践教学占比，引入前沿项目案例，增强学生在人工智能环境下的创意设计、数据分析、智能应用开发等实战技能，实现专业学习与职业需求的无缝对接。搭建高校、企业、科研机构三方联动的协同育人平台，完善人才培养全链条服务机制，为大学生提供丰富的实习实训、项目合作、创业孵化机会，精准推送就业信息，将大学生就业能力提升落实到各环节，助力其高质量就业创业。（二）研究内容数字创意专业群就业市场与人工智能融合态势调研：剖析数字创意产业细分领域（如影视动漫、游戏开发、广告设计、虚拟现实等）在人工智能浪潮下的岗位更迭，通过企业走访、行业报告分析、招聘数据挖掘，明确新兴岗位对人工智能技能（机器学习算法应用、智能图像视频处理、自然语言交互设计等）的需求规格与层次，绘制详细的人才需求画像，为后续研究锚定方向。人工智能赋能下大学生就业能力架构重塑：基于调研结果，打破传统就业能力认知局限，引入人工智能素养核心要素，重新梳理数字创意专业群大学生就业能力构成，涵盖基础专业知识储备、人工智能工具实操技能、跨学科知识融合创新、数据驱动决策思维、人机协同沟通协作等，搭建层次分明、权重合理的能力指标模型，并开发相应评估工具。融合人工智能的专业教育体系革新路径探索：从课程架构、教学方法、实践环节三维度攻坚。课程设置上，打破专业壁垒，将人工智能导论、智能设计软件应用、数据分析与挖掘等课程融入数字创意核心课程体系，设计递进式课程模块；教学方法创新，运用线上线下混合式教学、项目驱动教学、虚拟仿真实验教学等，激发学生自主学习与创新实践热情；实践教学拓展，联合头部企业共建实习基地、产业学院，开发实战项目，让学生在真实场景中锤炼技能，积累项目经验。三方协同的大学生就业能力提升生态构建：聚焦高校、企业、科研机构协同发力点，高校优化人才培养方案、强化师资队伍建设、完善就业指导服务；企业开放岗位资源、参与课程设计、提供技术导师；科研机构输送前沿技术、助力成果转化、联合开展创新创业训练。三方共建共享人才数据库、就业信息平台、项目资源库，打通人才培养与就业流通渠道，形成可持续发展的育人生态。（三）重要观点人工智能并非孤立于数字创意专业群之外的附加技能，而是深度渗透、重塑整个专业知识体系与就业能力范畴的关键内核，从创意构思、制作流程到产品推广，全方位革新就业技能需求结构。高校在数字创意人才培养中，应摒弃传统静态、封闭的教育模式，转向动态、开放的产教融合育人范式，以人工智能技术迭代与产业需求升级为双驱动，持续优化教育供给侧，实现人才培养与市场需求的高频共振。构建多元主体协同的生态系统是破解大学生就业能力提升困境的必由之路，高校、企业、科研机构凭借各自资源优势，在人才培养、技术创新、产业实践环节紧密协作、优势互补，方能为大学生打造面向未来的就业竞争力护盾，赋能其在人工智能时代的职业发展。三、研究思路、研究方法、创新之处（一）研究思路本课题遵循“理论剖析现状调研策略构建实践验证优化推广”的逻辑脉络展开。首先，扎根于人工智能与教育融合、大学生就业能力相关理论，剖析人工智能赋能大学生就业能力的内在机理，为研究夯实理论根基；其次，聚焦数字创意专业群，运用多种调研手段，全面洞察就业市场需求与高校人才培养现状，精准定位问题与差距；进而，基于前期成果，协同各方力量，从专业教育革新、协同育人平台搭建等维度，设计并细化人工智能赋能的实施路径与策略；随后，选取样本高校、企业开展试点实践，实时监测、评估效果，依据反馈优化调整方案；最后，总结提炼可推广的经验模式，辐射带动更多高校与专业提升大学生就业能力，助力人才高质量发展。（二）研究方法案例分析法：选取国内外数字创意领域知名企业（如腾讯游戏、迪士尼等）、高校（如卡内基梅隆大学、中国传媒大学等）以及校企合作项目作为典型案例。深入剖析企业在人工智能应用下的岗位架构、技能要求，高校专业课程融合创新实践，以及校企合作协同育人的具体模式与成效，萃取成功经验，为课题研究提供实践参照蓝本，助力策略构建。调查研究法：设计涵盖数字创意企业、高校师生、行业专家的多维度调查问卷，了解企业对人工智能人才的需求细节、高校人才培养现状满意度、学生对人工智能技能学习诉求；同时开展实地访谈与行业研讨会，深度挖掘各方对人工智能赋能就业的认知、痛点与期望，收集一手资料，精准把脉现状问题，为研究找准着力点。文献研究法：系统梳理国内外人工智能在教育、就业领域的前沿文献，涵盖学术期刊、学位论文、研究报告等，追踪技术发展趋势、政策导向、理论研究成果；聚焦数字创意产业相关资料，分析产业变革路径、人才供需动态。通过文献综述，把握研究前沿，明晰研究起点，为课题提供坚实的理论与信息支撑。（三）创新之处研究视角创新：区别于多数从宏观层面探讨人工智能对大学生就业影响的研究，本课题精准锚定数字创意专业群这一特色领域，深度挖掘人工智能与专业知识、技能融合的微观机制，聚焦专业群细分方向，为针对性提升大学生就业能力开辟全新视角，填补细分领域研究空白。研究内容创新：突破传统仅关注专业技能提升的局限，将人工智能素养全方位融入就业能力架构，涵盖创意构思、技术实操、人机协作、职业发展等多元维度；同时创新性构建高校、企业、科研机构三方联动生态，打通人才培养、技术创新、产业实践全链条，拓展并深化人工智能赋能就业的内涵与边界。研究应用创新：强调研究成果的即时转化与实践检验，在理论探索与策略制定基础上，通过校企合作试点、高校教学改革实践等方式，实时验证优化方案，确保研究产出能切实落地，为高校专业建设、企业人才选拔、大学生职业成长提供可操作性强、实效性显著的应用指南，加速成果从学术到实践的转化进程。四、研究基础、条件保障、研究步骤（一）研究基础前期研究积淀：课题组成员前期已在人工智能教育应用、大学生就业指导等领域深耕多年，积累了丰硕成果。主持或参与多项相关省部级课题，如“人工智能技术融入高校课程体系的实践探索”“新时代大学生就业能力提升策略研究”等，深入剖析了人工智能与教育、就业的融合难点与突破路径，为本次研究奠定坚实理论基础，明晰核心问题与关键技术节点。实践调研储备：团队长期与数字创意企业保持紧密合作，定期深入企业一线调研，熟悉产业运作流程与人才需求动态。已收集近百家数字创意企业的岗位招聘信息、员工技能评估数据，建立了涵盖影视、动漫、游戏等细分领域的案例库，精准把握人工智能赋能下的岗位技能规格，能精准锚定研究方向，确保研究贴合实际。跨学科知识融合：成员来自计算机科学、教育技术学、数字创意设计等多学科领域，具备复合型知识结构。在人工智能算法优化、教育模式创新、数字内容创作等方面各有所长，能够从多角度攻克人工智能与数字创意专业群融合的难题，保障研究的全面性与深入性，为构建融合式课程体系、培养复合型人才提供知识支撑。（二）条件保障人员配备精良：组建了一支由高校教授、企业专家、教育技术研究者构成的多元研究团队。高校教授具备深厚学术造诣，擅长理论架构搭建与课程体系设计；企业专家拥有丰富实践经验，精准把握行业趋势与用人需求，可提供前沿案例与实战指导；教育技术研究者专注于教学方法创新与效果评估，确保研究的科学性与可推广性，三方协同发力，保障研究顺利推进。资源获取便捷：依托高校图书馆、学术数据库，可实时获取国内外前沿文献资料，追踪人工智能、数字创意、就业领域最新研究动态；与腾讯、网易等头部数字创意企业建立产学研合作基地，共享企业技术资源、项目案例，为学生提供实习实训机会，获取一手实践资料；校内配备先进人工智能实验室、数字创意工作室，拥有高性能计算设备、专业设计软件，满足教学实验、作品创作需求，为研究提供硬件支撑。经费支持充足：课题已获批省部级科研专项经费，学校配套等额资金支持，确保研究过程中调研差旅、设备购置、专家咨询、成果推广等各项费用充足。合理规划经费预算，设立专项审计监督，保障经费使用规范透明，高效助力研究各环节落地实施。（三）研究步骤第一阶段：启动筹备（[时间区间1]）组建课题团队，明确成员分工，细化责任到人，制定详细的研究计划与管理制度，确保团队协作高效有序。开展全面文献调研，梳理国内外相关研究现状，撰写文献综述，厘清研究起点与重点难点，召开开题论证会，邀请权威专家指导，完善研究方案。第二阶段：调研分析（[时间区间2]）设计并发放调查问卷，涵盖数字创意企业、高校师生、行业专家，回收有效问卷不少于[X]份；同步开展实地访谈与企业走访，访谈对象不少于[X]家企业、[X]位专家，深入了解就业市场需求与人才培养现状。运用数据分析软件对调研数据深度挖掘，剖析数字创意专业群就业市场与人工智能融合态势，绘制人才需求画像，找准大学生就业能力短板，撰写调研报告，为后续策略制定提供精准依据。第三阶段：策略构建（[时间区间3]）基于调研结果，联合高校、企业、科研机构三方力量，协同设计人工智能赋能数字创意专业群大学生就业能力提升的实施策略。构建融合人工智能的课程体系，开发不少于[X]门特色课程；创新教学模式，设计[X]套教学方案；搭建协同育人平台，制定三方合作章程与运行机制。组织专家研讨会、行业论坛，对策略进行多轮论证优化，确保科学性、可行性、创新性，形成阶段性研究成果，包括学术论文、研究报告、课程大纲等。第四阶段：实践验证（[时间区间4]）选取[X]所高校、[X]家企业作为试点单位，推行设计的课程体系、教学模式与协同育人平台。组建观测小组，实时跟踪学生学习成效、实践能力提升、就业质量改善情况，收集过程性数据与反馈意见。根据实践反馈，运用行动研究法及时调整优化策略，持续改进课程教学内容、实践项目设置、企业参与方式等，确保方案贴合实际、行之有效，形成可复制推广的实践案例集。第五阶段：总结推广（[时间区间5]）系统总结研究全过程，提炼核心成果，撰写研究总报告，出版学术专著，发表高水平学术论文[X]篇以上，制作成果宣传资料，展示研究成效。举办成果发布会、推广会，面向全国高校、企业、教育部门宣传推广研究成果，助力更多数字创意专业群提升人才培养质量，推动大学生就业能力提升，为产业发展注入新动力。（全文共5566字）课题评审意见：本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的