高校作为人才培养主阵地，如何紧跟时代步伐，精准定位人才培养目标？当数字技术走进校园，教育供需匹配逻辑正在悄然变化。在数字技术这一“导航”的精准指引下，如何让所学对接所需，育人贴合用人？今天的“‘数’育未来·专家谈”系列，来看数字技术如何重构教育供需新格局——
数字技术赋能高质量就业的优势有哪些？
西南交通大学人力资源部副部长滕飞认为，人工智能可以帮助高校从大量招聘信息、毕业生去向中识别趋势，看到哪些行业在增长，哪些岗位在变化，哪些能力正在变得重要。可以结合学生的课程学习、项目实践、科研训练等，形成更加立体的能力画像。
西南大学人工智能学院院长段书凯指出，在需求侧，借助人工智能，可以精准解析产业对高校人才的能力需求，对市场岗位进行精准画像；在供给侧，可以对高校培养的人才进行精准画像。在此基础上，以人工智能技术，如大模型、智能体等对供需双方进行智能匹配，同时根据供需适配情况重构高校人才培养体系，鼓励用人单位积极参与人才培养全过程，为高校培养人才精准赋能，为产业发展输送适配人才，支撑人才链与产业链、创新链深度衔接。
数字技术赋能高质量就业目前已有哪些有价值的探索？
滕飞表示，在国家层面，正在推动人才供需的对接，相关的大数据平台建设，通过汇聚产业、行业区域和高校毕业生就业等多方面的数据，可以来分析重点领域、重点行业的人才需求变化。
段书凯认为，教育部鼓励高校以智能化手段推进供需适配机制改革，西南大学立足学校实际需求构建智能体，建立“国家-地方-高校”三级优势互补的平台。构建供需适配大模型，创新“1+N+1”架构(1个数据中心、N个智能体、1个大模型)大力推进人工智能赋能就业指导，赋能学生职业生涯教育和人才培养全过程，形成可复制的供需适配改革范式。
数字教育背景下高校应如何调整人才培养体系？
滕飞建议，第一，要从知识供给型培养转向能力生成型培养，学生不仅要学知识，更要能够解决问题的真实能力。第二，要建设更加灵活的课程体系，比如微专业、模块化课程、跨学科项目、产业真实案例，让学生可以根据自己的发展方向及时补充能力。第三，要把职业发展教育前移，从入学阶段就帮助学生来认识产业、认识职业、认识自己。第四，要强化校企协同，把真实项目、真实场景、真实问题引入培养过程。
段书凯建议，高校需依托供需适配大模型，对标产业岗位能力图谱，动态调整专业方向、课程模块与实践环节；推行模块化、弹性化培养，引入专业智能体做学情与岗位精准匹配，重构“产业需求—课程教学—能力评价”闭环育人体系。
技术优势切实转变为就业动能，还有哪些路要走？
段书凯认为，一是在供需适配大模型算法中植入全面发展权重，兼顾岗位需求、个人特长与通识素养、跨学科能力；二是设置多元培养推荐通道，不只局限热门岗位，推送交叉学科、新兴赛道；三是高校保留通识必修、创新创业、人文素养课程底线，以制度约束算法单一导向；四是保留人工介入算法推荐审核，避免纯数据化、窄化人才成长路径。
滕飞认为，系统不能只在就业率、薪资这些方面，还要看学生的兴趣拓展、长期成长、综合素质等等，也不能只有最匹配推荐，还应该有拓展性推荐、挑战性推荐和探索性推荐。
来源 | 育见新闻微信号（中国教育电视台薛棋文 重庆记者站彭秋艳 陈磊 四川教育电视台）
“数”育未来·专家谈
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