赖友新；吴江六

（广州城市理工学院，广东 广州 510800）

　　摘要：本文聚焦人工智能背景下高校就业指导课程的系统性重构，围绕价值引领、思政融合、机制创新三重逻辑，基于“三维价值体系”和ARCS动机模型，提出课程内容设计、思政元素整合与人工智能平台支持的协同路径。研究认为，人工智能技术不仅是教学工具，更是驱动高校就业指导课程从“技术赋能”向“价值生成”跃迁的重要力量。本文旨在为高校实现课程育人功能优化与教学模式转型提供理论支撑与实践路径参考。

　　关键词：人工智能；高校就业指导；课程思政；教学机制

　　一、引言

　　在人工智能技术推动下，高等教育发生结构性变革。高校就业指导课程正由“技能训练”转向“价值引领+生建规划”的综合育人体系，关键在于把技术应用与价直目标深度耦合，使教学流程与育人方向同频。

　　一方面，人工智能技术正深刻变革高校就业指导课程的教学形态。从智能简历诊断工具到模拟面试平台，人工智能已嵌入教学设计、过程监测与成效评价等多个环节。生成式人工智能不仅是辅助工具，更是教育场景结构性变革的催化力量，其已全面参与课程建构与实施过程。这要求高校不仅要重构教学流程，更要重塑课程目标，推动“工具使用”向“思维支持”转变。

　　另一方面，就业指导课程亦被赋予鲜明的思政功能。思政教育与就业指导虽形式不同，但其育人本质高度一致，均旨在引导学生形成科学的择业价值观与人生追求。课程思政的全面推进，促使高校必须在就业指导中深植思政元素，构建知识传授与价值引领协同共进的教学模式。

　　然而，当前高校就业指导课程在多维融合过程中仍面临挑战。一方面，课程设计存在“重技能、轻思政”的结构性偏向；另一方面，学生学习动机不足，课堂参与度偏低。多数就业指导课程存在目标单一、教学方式呆板、缺乏有效激励机制的问题，难以适应智能时代下学生多样化、个性化的学习需求。

　　基于此，本文聚焦人工智能背景下高校就业指导课程的价值引领与思政融合路径，尝试构建以“三维价值体系”为核心，以ARCS动机模型为支撑的参与机制，融合人工智能赋能的教学创新模式，探索高校就业指导课程从“职业适配”向“价值培育”与“智能支持”协同进化的现实路径，以期为高校课程体系重构提供理论支撑与实践方案。

　　二、人工智能赋能下的就业指导课程重构面临的挑战与发展机遇

　　人工智能技术的迅猛发展正在深刻改变高等教育的组织方式、教学方法与学习生态。高校就业指导课程作为连接人才培养与社会需求的重要载体，在人工智能技术赋能下面临转型压力的同时，也迎来了创新发展的新机遇。全面理解挑战与机遇的辩证关系，是推动课程系统重构的前提与基础。

　　(一)面临的挑战

　　1.价值引领不足导致课程功能错位

　　在以技术工具理性为主导的就业指导课程改革中，部分高校出现“重工具轻价值”“重技能轻育人”的倾向。课程内容偏重求职技巧传授，忽视了学生职业理想塑造与价值观引导，导致其“价值引领”功能被边缘化。

　　2.技术融合路径不清导致教学滞后

　　尽管人工智能辅助教学平台不断推广，但一些高校在实际教学中仍停留在信息技术简单嵌入层面，缺乏将人工智能嵌入教学目标、过程与评价的系统路径。例如，部分智能系统仅用于简历评估或职业测评，未能实现因材施教与动态干预。

　　3.学生内在学习动机不足，课程参与度整体不高

　　数字原住民一代虽具备一定技术素养，但在就业指导课程中表现出“被动学习”“工具依赖”的现象。传统教学缺乏个性化反馈、情境导入与激励机制，难以调动学生深度参与的内在动机。

　　(二)面临的发展机遇

　　1.人工智能技术重塑教学边界

　　人工智能在语义分析、行为识别与数据预测等方面的优势，为就业指导课程实现精准画像、动态反馈与智能匹配提供了技术支撑。教师可借助智能系统，开展多轮次、全过程的职业能力建构引导。

　　2.课程思政拓展价值育人空间

　　在“大思政”育人体系推动下，就业指导课程被赋予价值引导与理想信念教育的重要功能。通过将职业伦理、国家发展战略、社会责任等元素纳入课程，形成以“知行合一”为核心的思政融合新范式。

　　3.数字平台支持教学个性化与可持续发展

　　智能推荐系统与职业发展平台的应用使就业指导突破传统“授课一评估”线性结构，形成“数据采集一路径分析一动态干预”的闭环机制，有助于实现学生成长路径的长期追踪与个性优化。

　　综上，人工智能技术既为高校就业指导课程提供了革新工具，也提出了价值理念重塑与机制创新的系统性挑战。将聚焦如何以价值引领为核心，构建课程内容与思政元素协同融合的机制体系，推进高校就业指导的系统性转型。

　　三、课程思政重构路径

　　高校就业指导课程承载着引导学生形成正确就业价值观、强化职业理想与社会责任感的重要使命。随着人工智能深度介入教育场景，课程思政面临着从理念嵌入到体系重构的深层变革。立足于课程价值引领功能，以“三维价值体系”构建为核心，探索高校就业指导课程与思政教育的系统融合路径。

　　(一)“三维价值体系”的理论意蕴与构建逻辑

　　就业指导课程的价值体系应体现国家发展导向、个人成长导向与社会责任导向的统一。三维一体价值体系既回应国家战略对高素质人才的需求，又关注学生自我实现的成长需求，还承担塑造良好社会就业生态的教育功能。

　　一是国家发展导向维度，强调课程内容需嵌入如乡村振兴、制造强国、数字经济等背景，引导学生将职业选择融入国家发展大局。二是个人成长导向维度，关注学生个性化成长与能力提升，通过自我认知、生涯探索等模块，培育其自主发展的内驱力。三是社会责任导向维度，强调社会责任感和集体意识的培育，引导学生关注社会公平、劳动权益等议题，实现从“谋一己之业”向“践社会之责”的价值升维。该三维体系有助于实现“价值塑造一能力培养一责任生成”的内在逻辑闭环，是推动就业指导课程从“课程思政”向系统化转型的价值支点。

　　(二)课程思政协同机制的逻辑重构

　　为实现上述价值体系与教学内容的深度协同，亟须构建“目标协同一内容协同一评价协同”三位一体的机制框架。

　　第一，目标协同机制。将思政目标前置纳入课程顶层设计，明确各教学单元的育人价值，如“认识职业责任”与“理解国家战略”。第二，内容协同机制。将宏观政策、历史事件、就业榜样等育人元素系统化融入教学内容。例如，以“西部计划”作为项目化案例，体现国家导向与个人理想的融合。第三，评价协同机制。构建多维度评价体系，加入学生职业认知变化、社会责任感提升等价值导向型指标，实现从“知识测评”到“价值评估”的迁移。

　　通过协同机制的运行，就业指导课程可以打通“认知一认同一行动”的育人链条，推动思政内容从“隐性渗透”向“显性融合”跃升。

　　（三）课程思政实现路径的具体策略

　　教学主题设计聚焦“价值牵引”，每一教学单元都围绕“三维价值体系”设定教学目标，如“择业观引导”应关注家国情怀、“行业选择”应关注国家战略。

　　案例资源建设体现“多元融合”，打破传统单一案例引导模式，构建“国家政策+典型人物+学生自述”三类组合式案例资源，如通过讲述“中国天眼工程”背后的科研团队就业选择故事，引发学生共鸣。

　　教学团队协同实现“多角度表达”，鼓励就业指导教师与思政教师跨界共建课程资源，形成“理论+实践”“情感+逻辑”的融合表达方式，提升学生思政接受度与认同感。

　　平台支持机制优化“内容推送”，利用人工智能内容推荐机制，根据学生兴趣、专业背景精准推送相关时政就业资源，如个性化推送“数字经济领域职业发展报告”或“高校思政榜样人物事迹”。

　　四、ARCS动机模型驱动下的教学参与路径创新

　　当前高校就业指导课程存在学生参与度不高、情感认同不强、学习体验较差等现实困境，制约其育人实效。为破解上述问题，基于ARCS动机模型，融合人工智能技术优势，探索动机激发、参与优化、教学创新相结合的机制构建路径，提升课程的吸引力、关联度与成效感。

　　(一)ARCS动机模型与就业指导课程契合分析

　　ARCS动机模型包括四个关键维度:注意力(attention)、关联性(relevance)、信心(confidence)、满意感(satisfaction)，其核心逻辑在于通过情境设计与反馈机制提升学习动机。该模型与就业指导课程的教育目标高度契合，尤其在强化学生参与、激发学生内驱力方面具有较强解释力与实操价值。注意力解决课程内容吸引力不足问题，关联性强化课程内容与学生就业需求之间的贴合度，信心增强学生对自身职业能力的认知与把握，满意感形成正向反馈闭环，提升学习投入的回报感。

　　（二）基于ARCS动机模型的教学机制构建路径

　　1.注意力激发:构建沉浸式教学场景

　　利用人工智能与虚拟现实技术设计“虚拟招聘”“模拟面试”等沉浸式教学场景，提高学生参与度。例如，“人工智能模拟面试官”可根据行业标准动态生成面试反馈，有效提升学生代入感，为学生提供个性化的面试技巧建议。

　　2.关联性增强:精准化内容推送机制

　　借助人工智能与大数据分析功能，构建学生“职业画像”，动态推送与其专业、兴趣、就业意向高度契合的课程内容与实践案例。实现“千人千面”的个性化学习资源推荐，增强学习内容对学生职业发展目标的支持力度。

　　3.信心建构:分层任务与反馈机制

　　设计“低起点一高挑战”的任务梯度，辅以人工智能赋能的阶段性反馈系统，如简历评分系统、模拟面试评分工具等，增强学生完成感与掌控感，逐步建立其对求职能力的信心。

　　4.满意感提升:即时激励与发展记录

　　构建以“人工智能成就勋章+成长记录册+就业推荐引擎”为核心的反馈系统，实现即时激励与中长期职业成长可视化。例如，在完成“生涯目标规划”任务后，系统可生成个性化的职业发展建议与激励语句，提高课程满意度。

　　(三)人工智能赋能下的教学机制配套优化策略

　　ARCS动机模型的应用需依赖系统性机制支持，特别是在人工智能环境中，教学管理与技术集成尤为关键。建议从以下几方面进行配套优化。

　　第一，教师角色再定位。教师应从“知识传授者”转变为“学习动机激发者”，善用人工智能平台进行差异化指导与过程反馈。第二，智能平台嵌入式支持。通过“就业指导人工智能平台”集成课程内容、学情数据、任务反馈等，形成数据驱动下的动态教学过程。第三，人工智能技术嵌入的反馈系统。强化学习过程性评价，以“任务达成+反馈改进+行为记录”为核心，构建多元化评价体系，真正将动机转化为持续行动。

　　五、结语

　　本文围绕“人工智能背景下高校就业指导课程的价值引领与思政融合路径”主题，立足“三维价值体系”、ARCS动机模型和人工智能技术逻辑，系统分析了人工智能赋能下课程所面临的挑战与机遇，构建了具有现实针对性和理论支撑力的教学融合框架。

　　研究表明，在人工智能加速变革教育范式的过程中，就业指导课程应主动实现从就业知识传授向价值认同生成、个体潜能激活，再到思政元素浸润的多重跃迁。思政教育与就业指导应融合为引导学生成长成才的一体两翼。在这一过程中，人工智能可为学生提供精准画像、个性化推送与行为反馈等支持，为“以学生为中心”的教育理念提供技术实现路径。

　　从课程机制创新维度看，应在教学目标设计、内容逻辑构建、案例引导、反馈评价与学习平台建设等方面形成系统联动。价值引导应与学生就业实际紧密结合，防止脱离学生现实语境的单向灌输式教学。尤其是在思政元素融入与价值引领逻辑的协同推进中，应注重“润物细无声”而非“强行嵌入”，通过就业案例、成长故事、职业使命等方式构建认知、情感、意志相结合的链式育人通道。

　　总之，人工智能技术正在深度重塑高等教育的教学逻辑、育人理念与治理体系。如何在新技术背景下，守住价值引领的根本，拓展教学机制的边界，回应学生发展的真实需要，是高校就业指导课程实现内涵式提升与系统化重构的关键所在。

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　　来源：文章来自新华网

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