当前，人工智能（AI）技术正深刻改变生产力和生产关系，使劳动力市场的内在逻辑发生巨变。因此，深入剖析全球就业市场发展趋势，找准中国职业教育的破局之路，是应对当前挑战的现实需要。

全球视野下AI技术引发的就业领域主要特征

一是岗位结构加速更新。中低技能岗位就业呈下降趋势，高度结构化、重复操作性强的工作正被基于机器学习等技术的自动化系统高效替代；就业增长向高技能创造性岗位和低技能灵活服务岗位两端聚集。如零售业基础岗位减少的同时，新增了AI选品员等岗位。

二是新型职业体系初步显现。AI技术的快速发展和广泛应用催生大量新兴职业，如数据标注专家等，形成围绕AI的全链条新型职业体系；AI技术与医疗、农业、制造业等传统产业深度融合，催生大量“AI+”跨界复合型岗位，如智能产线运维师等。

三是核心技能需求发生转变。当前核心技能需求的转变呈现三种特征：基础数字技能成为全球劳动力市场新的“就业敲门砖”，“人机交互”等成为高质量就业必备能力，人类专属的“高阶认知能力”等价值越发彰显。

四是就业形态更加灵活。AI驱动的数字化平台使工作任务得以解构、分发与协同，打破了固定岗位、全职雇佣的传统就业模式，平台就业、远程协作、项目制用工等灵活就业形态不断涌现。

AI浪潮下我国职校毕业生就业的“危”与“机”

一方面，传统技能替代风险加剧，基础技能岗位竞争激烈。AI技术对低技能、高重复岗位的替代效应，已开始冲击我国职教毕业生传统就业领域。特别是传统制造业因技术升级、成本压力或市场萎缩停工，导致低技能岗位减少。值得关注的是，县域职业院校受资源限制，传统专业转型相对滞后，其毕业生在就业市场中尤为被动。

另一方面，新兴领域释放新就业需求，实操经验的就业竞争优势凸显。AI技术与实体经济的深度融合，催生了智能制造等一系列新兴领域，不仅带来了岗位数量的增加，更重塑了就业市场的能力评价标准。新兴领域的用人需求愈发强调实操能力和实习经历，而职业院校毕业生恰在这方面更具优势。

此外，近年来中国职业教育的全球辐射力显著增强，“职教出海”在帮助发展中国家突破技术劣势方面蕴藏巨大潜力。

AI时代我国职业教育应对就业变革的路径选择

一是重构人才素养目标，培养“人机协同型”未来工匠。职业教育未来的人才培养目标应重点聚焦三大核心能力：人机协同能力，使学生不仅掌握专业技能，更能理解AI系统的运行逻辑；复杂问题解决能力，在真实工作场景中培养学生整合多学科知识、开展创新实践的综合素养；科技伦理判断力，将数据安全等融入教育全过程，培育负责任的数字公民。

二是构建灵活的专业设置，建立专业与产业智能同步响应机制。职业教育需要建立基于产业大数据和人才需求预警的专业动态调整机制，紧密围绕国家战略性新兴产业和传统产业升级方向，主动布局人工智能技术应用等新兴专业集群，同时推广宽基础、模块化的课程体系，增强学生学习的选择权和适应性。

三是进一步深化产教融合，打造“教学—生产—创新”的新生态。产教融合需要转向以企业技术创新活动为核心的“校企共创”，特别是在先进制造业集聚区，应由政府牵头、行业龙头企业主导，联合职业院校共建一批“智能制造学习工厂”，配备与企业同步的智能生产线、工业互联网平台和数字孪生系统，实现“生产现场即课堂、技术攻关即考题”的教学模式创新。

四是构建终身技能发展体系，适配持续迭代的就业市场。职业教育须打造面向终身的数字技术赋能体系，开发模块化、颗粒化、场景化的“AI技能普及课程包”，面向在岗职工、退役军人、农民工等重点群体大力发展基础数字技能普及和提升培训；在人工智能、工业互联网等重点领域开发一批行业高度认可的技能等级证书，同时依托国家职业教育智慧教育平台，开发“AI技术微课程体系”，建立职业院校毕业生终身电子学习档案，最终构建起“人人皆学、处处能学、时时可学”的技能型社会支撑体系。

五是推进中国方案的国际化，主动引领全球技能治理。推动我国数字化技能相关认证与国际接轨，培养具备跨境就业能力的技能人才；进一步升级“鲁班工坊”等国际合作项目，输出融合AI技术的中国职教课程标准与实训方案，在共建“一带一路”国家共建AI技术技能培训中心，协助更多发展中国家应对技术变革带来的冲击。

（作者系中国教育科学研究院职业教育与继续教育研究所副研究员。本文系该院公益金资助项目“工业4.0背景下职业教育数字化转型研究”［GYC202202］阶段性成果）

《中国教育报》2025年12月16日 第05版

作者：王纾