馬曉曙
(山東華宇工學院,山東 德州 253000)
隨著科技的高速發(fā)展,內(nèi)含前沿技術的先進設備投資在逐漸擴大,“機器換人”成為了企業(yè)技術改革的主要方式[1]。在人工智能快速發(fā)展的新形勢下,通過問卷調(diào)查的方式和二元Logistic模型清晰直觀地了解人工智能對大學生就業(yè)意向的影響,掌握大學生對當前就業(yè)形勢的認知及未來如何應對人工智能對就業(yè)崗位的沖擊,有益于高校探索創(chuàng)新教育模式,以便緩解畢業(yè)生的就業(yè)壓力。
采用隨機抽樣法向A高校大一、大二、大三、大四年級的學生發(fā)放調(diào)查問卷,共回收有效問卷102份。問卷包括以下幾方面內(nèi)容:受訪者的基本信息情況、大學生對現(xiàn)階段人工智能的了解程度、當前就業(yè)形勢下大學生應具備的能力、大學生對自身情況的認知及通過怎樣的方式提升自身的核心競爭力。
問卷不涉及量表問題,無需進行信效度檢驗,故采用描述性統(tǒng)計分析對受訪者的基本信息情況進行簡單了解。描述性統(tǒng)計分析是將問卷題目的回答以頻數(shù)的形式來表現(xiàn),是變量和數(shù)據(jù)之間較為基本的統(tǒng)計方法,能夠直觀清晰地展現(xiàn)受訪者的基本信息情況。如表1所示,半數(shù)學生沒有求職經(jīng)驗,這是其尋找工作面臨的較大困難。
1.2.1 交叉列聯(lián)表分析
交叉列聯(lián)表主要用來分析兩個定性變量的相關性[2],通過縱向和橫向的對比由淺入深進行分析。如表2所示,對人工智能不了解的學生認為人工智能會減少工作崗位,對就業(yè)有一定的沖擊。對人工智能了解一些的學生認為人工智能的高速發(fā)展要求求職者具備更強的工作技能,能夠進一步促進大學生提升自身能力的積極性。
表1 受訪者的基本信息情況Tab.1 Basic information of interviewees n=102
表2 人工智能了解程度與人工智能對就業(yè)影響的交叉列聯(lián)Tab.2 Cross-contingency analysis of the degree of AI familiarity*the impact of AI on current employment
1.2.2 二元Logistic模型分析
進一步通過二元Logistic模型進行分析,被解釋變量“人工智能是否會取代人工崗位”“人工智能沖擊下學歷的‘長衫’是否束縛工作崗位選擇”是二值變量,取值為0或1[3]。分析結果如表3、表4所示,發(fā)現(xiàn)不同的性別、年級對“人工智能是否會取代人工崗位”具有顯著影響,“人工智能沖擊下學歷的‘長衫’是否束縛工作崗位選擇”與性別、專業(yè)、年級都無關。
表3 “人工智能是否會取代人工崗位”的影響因素Tab.3 Influencing factors of “whether artificial intelligence will replace human jobs”
表4 “人工智能沖擊下學歷的‘長衫’是否束縛工作崗位選擇”的影響因素Tab.4 Influencing factors of “Under the impact of artificial intelligence, whether the ‘long shirt’ of education is bound to the choice of jobs”
大學生就業(yè)能力現(xiàn)狀及就業(yè)應具備的能力如圖1、圖2所示。
圖1 大學生就業(yè)能力現(xiàn)狀Fig.1 Current situation of employability of college students
圖2 大學生就業(yè)應具備的能力(多選)Fig.2 Ability of college students to obtain employment (multiple choice)
如表5所示,絕大多數(shù)學生面對人工智能的沖擊沒有清晰的工作規(guī)劃,但能認識到自己應該具備相關的專業(yè)知識。
表5 大學生的就業(yè)認知及未來規(guī)劃Tab.5 College students’ employment cognition and future planning n=102
研究結果表明,在人工智能高速發(fā)展的新形勢下,大學生可以清醒地認識到其給自身未來就業(yè)帶來的風險與挑戰(zhàn),能夠明確自身應具備的能力和未來的學習方向,但在面對這一風險挑戰(zhàn)時沒有做好相關規(guī)劃。高校應創(chuàng)新教學方式,促進教學改革[4],在做好專業(yè)理論知識教學的同時為大學生提供更多的實習機會,提高其實踐操作能力,更好地應對人工智能帶來的挑戰(zhàn)。