中国教育在线
“数智驱动就业 创新引领未来”——2024年浙江高校就业工作研讨会在浙江大学举办
随着国家教育数字化战略行动的深入推进，人工智能技术正日益渗透到教育教学及管理的各个环节。为探索如何利用数智化发展做好高校就业工作，赋能毕业生高质量充分就业，5月29日，由中国教育在线就业桥主办的“数智驱动就业 创新引领未来”2024年浙江高校就业工作研讨会在浙江大学成功举办。
全国普通高校毕业生就业创业指导委员会委员、中国教育发展战略学会人才分会秘书长、中国教育在线总编辑陈志文，浙江省教育发展中心学生就业部主任朱伟君，浙江大学就业指导与服务中心副主任（主持工作）曹磊，中国教育在线副总编辑、就业桥总编辑马杰出席本次活动。来自浙江近50所高校的就业负责人参与本次会议。
会议伊始，浙江省教育发展中心学生就业部主任朱伟君致辞。她着重强调了加强就业指导及提升高校毕业生就业质量的重要性，并为下一步浙江省高校就业工作做出部署和安排。
浙江大学就业指导与服务中心副主任（主持工作）曹磊为会议致辞。他表示，浙大积极响应习近平总书记的指引，紧跟数字时代，重视就业战略，完善育人体系，确保2023届毕业生高质量充分就业。学校积极探索数字技术应用，强化就业服务，包括需求定制、服务精细、平台特色等。未来，浙大将继续深化数字就业创新，与兄弟高校共谋就业育人新思路，推动就业工作发展。
陈志文：高等教育普及化后大学生就业问题背后的教育思考
全国普通高校毕业生就业创业指导委员会委员、中国教育发展战略学会人才分会秘书长、中国教育在线总编辑陈志文针对大学生就业问题背后的教育思考进行了深入的分享。他指出， 当前大学生就业问题备受社会关注。教育部门需从供给侧优化教育结构，平衡人文社科与理工科，提升教育质量。学生与家长应调整就业期望，摒弃精英教育时代的标准，正视高等教育普及化时代的就业现实。他进一步指出，高校需关注人才结构问题，而学生与家长需转变传统观念，正确看待专业与行业，持续学习提升，以适应新时代就业环境，实现个人价值增长。
马杰：AI一站式就业服务中心赋能高校就业指导工作
中国教育在线副总编辑、就业桥总编辑马杰在会议上强调，AI一站式就业指导中心正革新高校就业服务。他提出，借助“数智化”手段，AI能够精准匹配毕业生与用人单位，为高校就业工作带来新机遇。通过大数据分析，AI平台为学生提供个性化指导，如简历优化、面试模拟和职业规划，帮助学生从容面对就业挑战，推动高校就业工作向更高水平发展。
仇婷婷：人工智能时代下的“数字+”就业育人新思考
浙江大学就业指导与服务中心副主任仇婷婷指出，在人工智能时代背景下，高校需应对变革，探索“数字+”就业育人新模式。浙江大学通过教育数字化、人机协同等方式提升教育质量，培养创新人才。学校引入数字人教师、开发短视频资源，提供高效学习支持，并运用大数据分析引导学生就业规划。仇婷婷强调，高校需完善战略布局，强化培养体系，提升就业服务，以“数字+”推动教育、就业、产业融合创新，促进毕业生高质量充分就业，服务国家发展。
王海玉：以专业设置调整优化为例看高校就业数据挖掘与应用
高校就业数据对专业设置至关重要。中国教育在线就业桥数据分析专家王海玉通过分析学科专业布局与市场需求存在的结构性供需矛盾、市场需求与教育供给之间存在的时间差等问题，系统阐述了如何深入挖掘与高效利用高校就业数据，解决专业与市场需求的结构性矛盾。他建议，在调整优化专业时，需综合考虑招生就业联动、行业趋势、岗位能力等，让就业数据有效赋能于专业建设。
张定华：产教融合背景下宁波职业技术学院就业工作实践探索
宁波职业技术学院就业与产学合作处处长、校友办主任张定华分享了学校在产教融合的大背景下，在就业服务体系方面的创新实践。她表示，学校积极探索产教融合新路径，整合政府、企业资源，通过合作办学、育人、就业“三位合一”，政府、企业、学校“三方联动”的合作模式，打造实体化项目，深化协同培养。此举不仅提升学生实践机会和就业竞争力，也为产业发展提供人才支撑。学校还融通职场文化，创新服务形式，通过实地参观、宣讲会、招聘会等形式，助力学生就业，确保离校后“就业不断线”。
本次研讨会的成功举办，为高校就业工作提供了新的发展方向和思路。各高校老师也表示未来将会更有效利用数智化发展做好高校就业工作，助力毕业生实现高质量充分就业。中国教育在线就业桥也将继续携手广大高校就业部门，为毕业生提供更多元化、更高质量的就业服务，共同书写高校就业工作的新篇章，推进高校就业工作的数智化创新。
（中国教育在线 通讯员：赵韵茹）
免责声明：
① 凡本站注明“稿件来源：中国教育在线”的所有文字、图片和音视频稿件，版权均属本网所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发表。已经本站协议授权的媒体、网站，在下载使用时必须注明“稿件来源：中国教育在线”，违者本站将依法追究责任。
② 本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者在两周内速来电或来函联系。