隆友喜
摘要：AI技术提升高校就业指导效率，但引发算法偏见、隐私泄露、认知依赖及责任归属模糊等伦理风险。文章构建“技术-伦理-服务”三维分析框架，对412名学生问卷数据进行聚类分析，构建用户画像。研究发现：AI就业指导的四类伦理风险呈系统性、隐蔽性特征；学生可分为探索型、准备型、冲刺型与边缘型四类，群体间风险感知与服务需求差异显著；基于用户画像的分层分类策略可实现从“千人一面”向“千人千面”的精准服务转型。
关键词：人工智能；高校就业指导；伦理边界；用户画像；精准服务
一、绪论
2026年全国高校毕业生预计突破1270万人，同比增长约4.8%[1]。传统就业指导模式已难以满足学生个性化需求，高校就业服务面临从“粗放覆盖”向“精准匹配”转型的迫切要求[2]。2026年3月，教育部首次将AI技术纳入“春招攻坚行动”[3]；同年4月，《“人工智能+教育”行动计划》明确高校应利用数字化资源实现精准推荐[4]。目前，AI简历筛选、虚拟面试、职业测评等已在多所高校应用并取得初步成效。
然而，AI在就业指导中面临算法偏见、隐私侵犯、责任不清、判断弱化等伦理挑战。问题根源在于技术嵌入缺乏对学生个体差异的精准识别与差异化应对。本文围绕三个问题展开：AI赋能就业指导面临哪些伦理风险？应建构怎样的伦理边界？如何通过用户画像实现精准服务？
理论层面，本文构建“技术-伦理-服务”三维分析框架，引入用户画像理论。实践层面，通过实证画像识别四类学生群体，为高校提供差异化策略。研究采用问卷调查与文献分析，选取某综合性大学412名学生为样本，运用因子分析、K-means聚类、方差分析等方法处理数据。
二、文献综述与理论基础
AI赋能高校就业指导的伦理风险边界方面，现有相关研究已指出在高校就业指导数字化转型中人机交互不足、伦理边界模糊、操作规范缺失等问题相互交织[5]。EDUCAUSE（2025）报告指出伦理滥用与隐私保护是AI教育最突出的关切[6]。清华强调“审慎思辨”，警惕AI引发的思维惰性[7]。生成式AI可能弱化就业育人效果、放大人才供给结构性矛盾、削弱求职核心能力并加剧数据安全困境[8]。岳昌君等发现使用GenAI求职的毕业生就业概率是不使用者的1.11倍，且这一效应受到AI素养的显著调节[9]。
在精准服务方面，潘振等基于DeepSeek大模型构建了由数据资源、信息组织、智能生成和智慧服务四个模块组成的高校智慧就业服务体系[10]。郑岩从应用型本科高校视角出发，提出多模态画像驱动破解就业供需脱节[11]。胡含之提出“制度性中介”概念揭示高校信息渠道的独特作用[12]。刘新春则从就业观教育角度构建了“个体资本—就业观—就业质量”的分析框架[13]。
总体来看，现有研究在技术应用层面取得了较大进展，但仍存在两方面不足：一是伦理风险的讨论较为分散，缺乏系统性整合；二是研究多从“系统构建者”视角出发，较少从“学生用户”视角考察不同群体在AI使用行为、风险感知与服务需求上的差异。本文将在上述基础上，构建“技术-伦理-服务”三维框架，通过实证聚类识别四类画像，提出差异化伦理边界及精准服务策略。
三、研究设计与数据采集
基于上述三维分析框架，本研究设计了相应的标签体系，采用李克特7级量表进行测量。选取某综合性大学的在校学生为研究对象，共发放问卷480份，回收有效问卷412份，有效回收率85.8%。样本中男生52.9%，女生47.1%；大一至大四分别占26.2%、24.8%、25.5%、23.5%；理工、人文社科、经管分别占40.3%、37.9%、21.8%；家庭困难学生占18.0%。
对12个测量指标进行描述统计后发现：责任归属困惑（5.44）与隐私担忧程度（5.19）得分最高，说明这两项是学生最关切的伦理风险；个性化需求强度（5.61）处于高位，表明学生对精准服务的期待较强；整体满意度（4.19）相对较低，说明现有AI系统未能充分满足学生需求。探索性因子分析结果显示KMO=0.865，Bartlett球形检验显著（p<0.001），提取的3个因子累计解释方差71.8%，各指标载荷均大于0.60，表明三维结构具有良好的构念效度。
采用K-means算法进行聚类，碎石图显示K=4时轮廓系数最大（0.51），因此将学生分为四类，聚类结果见表1。
探索型（23.5%）以大一大二为主，职业方向不明确，AI使用频率低，主要需求为生涯规划课程与职业兴趣测评。准备型（32.0%）以大三大四为主，AI使用频率高，认知依赖程度最高，主要需求为简历优化与模拟面试。冲刺型（28.4%）以大四为主，使用频率很高，责任归属困惑最突出，主要需求为企业对接、面试辅导与心理支持。边缘型（16.1%）多为家庭经济困难与冷门专业学生，使用频率很低，伦理风险感知最高，主要需求为人工干预与专项帮扶。单因素方差分析表明所有指标在不同类型之间均存在显著差异（p<0.001）。
四、AI赋能就业指导的伦理风险审视
算法偏见源于训练数据的结构性缺失[14]。实证发现，边缘型学生对算法偏见的感知（5.65）显著高于探索型（4.21）。交叉分析表明，冷门专业学生中认为“AI推荐偏向热门专业”的比例比热门专业学生高出46个百分点。这说明算法偏见并非抽象概念，而是弱势群体在求职中需要面对的现实困境。
数据隐私方面，仅22%的学生阅读过隐私政策，仅10%知道如何删除数据。隐私担忧与系统使用频率呈负相关（r=-0.40），边缘型担忧最突出（5.76）。
认知依赖方面，42%的学生表示“越来越依赖AI做决策”，准备型最高（5.10），且AI使用频率与自主决策信心呈负相关（r=-0.46）。
责任归属方面，均值最高（5.44），冲刺型（5.87）与边缘型（5.90）尤为突出，仅7%的学生知道投诉渠道，仅2%曾纠正过AI错误。
五、伦理边界的建构与精准服务路径
针对上述四重风险，本文提出了四维伦理边界。一是以“主体责任”为核心，明确AI为辅助工具而非决策主体，健全算法透明度与可解释性机制。二是以“数据安全”为红线，规范数据采集范围、使用权限、存储时限和销毁机制，对敏感信息实行分级分类管理。三是以“公平包容”为导向，定期对推荐结果进行抽样分析，为弱势群体增设人工干预模块。四是以“审慎思辨”为准则，构建AI素养教育体系，培养学生多源验证能力，警惕“认知外包”。
在差异化干预策略上，四类用户的干预策略在目标定位和实施路径上各有侧重，具体见表2。
探索型用户处于职业认知的萌芽期，其核心困境是“不知道找什么工作”而非“找不到工作”，干预策略应聚焦于认知建构，包括嵌入全过程生涯规划课程、开展AI素养基础培训、采用系统推送与班级群通知相结合的轻量级触达方式。准备型用户是AI系统的高频使用者，也是“认知外包”风险最集中的群体，干预策略的核心在于重构人机关系，建立“AI建议+人工确认”双轨制，增设“AI反馈评价”模块生成“人机一致性报告”，并由辅导员定期抽查使用记录。冲刺型用户处于求职关键期，其最突出的伦理风险是责任归属困惑，干预策略的核心是制度性责任明晰与情绪疏导并重，包括建立责任协议与投诉渠道、在AI推荐界面标注“仅供参考”并提供可解释说明、提供“AI模拟面试+心理辅导员复盘”的组合服务。边缘型用户AI使用频率很低但对人工干预需求最高，干预策略必须破除数字鸿沟、强化人工兜底，包括建立辅导员主动推送机制、实施“人工优先”帮扶流程、开发简化版AI简历工具。
在分层分类精准服务上，服务内容、推送渠道与人工干预强度三者须与学生画像类型相匹配，形成“需求识别—策略匹配—效果反馈”的闭环。四类用户的精准服务在三个维度上呈现梯度差异。
探索型用户的服务重点在于认知拓展，采用“系统推送+班级群”的轻量级组合，干预级别最低，以培养自主探索能力。准备型用户的服务重点在于技能提升，采用“系统精准推送”，干预级别为中等，常规服务由AI完成、辅导员抽样访谈。冲刺型用户的服务重点在于机会对接与心理支持，采用“系统+短信+电话”的多渠道组合，辅导员每两周主动联系一次。边缘型用户的服务重点在于兜底帮扶，采用“辅导员一对一”的高触达渠道，辅导员作为第一责任人全程负责。高校还应建立画像动态更新机制，每学期末根据行为日志与自陈问卷重新计算聚类归属，自动调整服务策略与干预级别，并将服务效果数据反馈至标签体系以优化推荐模型，使精准服务具备自适应能力。
参考文献
[1] 2026年全国高校毕业生预计达1270万人[EB/OL]. 中国报道，2026-03-24.
[2] 蒋文贤，曹奇. 职教生态圈视域下高校进阶式精准就业服务体系构建[J]. 湖北开放职业学院学报，2025，38(18): 67-68,71.
[3] AI技术辅助就业训练首次列入春招攻坚行动计划[EB/OL]. 中国网，2026-03-20.
[4] 教育部等五部门. “人工智能+教育”行动计划[EB/OL]. 2026-04-10.
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[8] 刘余勤，汪永安. 生成式人工智能赋能大学生就业：内在机理、潜在风险与优化路径[J]. 思想理论教育，2026(4): 98-104.
[9] 岳昌君，闫思宇，杨钰鑫. 使用生成式人工智能辅助求职的影响因素与就业促进效应研究——基于2025年全国高校毕业生就业状况调查的实证分析[J]. 北京大学教育评论，2026，24(1): 118-137,190-191.
[10] 潘振，田莎莎. DeepSeek驱动的高校智慧就业服务体系研究[J]. 情报科学，2025(12): 1-8.
[11] 郑岩. 生成式人工智能赋能应用型本科高校精准就业路径研究[J]. 职业技术教育，2025，46(26): 71-75.
[12] 胡含之，郭厚雄. 信息赋能与就业托举：高校就业信息渠道的制度性中介角色[J]. 中国青年社会科学，2026(1): 1-18.
[13] 刘新春. 就业观教育的理论建构与路径创新——基于《高校毕业生就业观研究》的思考[J]. 邵阳学院学报(社会科学版)，2026，27(2): 99-104.
[14] 蔡立辉. 人工智能应用中的风险及其治理研究[R]. 华中科技大学，2025-09-17.
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来源：华声在线
