人工智能时代提升管理类研究生职业成熟度的路径研究*——基于招生-培养-就业的组态分析

摘要/Abstract

摘要：

在人工智能技术快速发展的背景下,管理类研究生其职业成熟度的提升对其适应产业需求和实现高质量就业至关重要。本研究基于招生-培养-就业框架,采用问卷调查与模糊集定性比较分析方法相结合,面向毕业的管理类研究生发放问卷,选取由AI驱动的学术背景匹配度、由AI支持的职业导向、由AI优化的个性化课程、由AI增强的专业实训、由AI辅助的求职指导、由AI反馈的市场需求信息作为条件变量,检验高职业成熟度的组态效应。研究结果揭示了“学术协同型”“实践匹配型”“就业主导型”三类高职业成熟度的组态路径。研究成果为高校在人工智能时代下构建精准招生、个性化培养及高效就业支持体系提供了理论依据与实践路径,提供了招生-培养-就业联动系统的新视角,为推动高质量人才培养和充分就业的实现提供了重要参考。

关键词: 招生-培养-就业, 组态分析, 职业成熟度, 管理类研究生

Abstract:

Against the backdrop of the rapid development of artificial intelligence technology,improving the professional maturity of management graduate students is crucial for them to adapt to industry needs and achieve high-quality employment. Based on the enrollment-training-employment framework,this study combined a questionnaire survey with fuzzy set qualitative comparative analysis and administered it to graduating management graduate students,so as to examine the configurational effects of high professional maturity,selecting AI-driven academic background matching,AI-supported career orientation,AI-optimized personalized courses,AI-enhanced professional training,AI-assisted job search guidance, and AI-based market demand feedback as conditional variables. The research results reveal three configuration paths of high professional maturity,including “academic collaboration”,“practice matching” and “employment-oriented”. The research results also provide a theoretical basis and practical path for colleges and universities to build precise enrollment,personalized training and efficient employment support in the era of artificial intelligence,provide a new perspective on the enrollment-training-employment linkage system, and offer an important reference for promoting high-quality talent training and the realization of full employment.

Key words: admission-training-employment, configuration analysis, professional maturity, management graduate students

中图分类号:

G643

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图/表 4

图1

表1

表2

表3

参考文献 31

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研究变量	完全隶属点	交叉点	完全不隶属点
由AI驱动的学术背景匹配度	5	3.4	1.8
由AI支持的职业导向	5	3.2	1.95
由AI优化的个性化课程	5	3.6	1.8
由AI增强的专业实训	5	3.2	1.8
由AI辅助的求职指导	5	3.4	1.8
由AI反馈的市场需求信息	5	3.4	1.8
职业成熟度	4.8	3.2	1.8

条件变量	高职业成熟度		非高职业成熟度
条件变量	一致性	覆盖度	一致性	覆盖度
由AI驱动的学术背景匹配度	0.748	0.768	0.5201	0.520
~由AI驱动的学术背景匹配度	0.533	0.533	0.767	0.747
由AI支持的职业导向	0.776	0.772	0.539	0.522
~由AI支持的职业导向	0.519	0.537	0.765	0.769
由AI优化的个性化课程	0.730	0.761	0.534	0.542
~由AI优化的个性化课程	0.560	0.553	0.764	0.733
由AI增强的专业实训	0.716	0.708	0.581	0.558
~由AI增强的专业实训	0.553	0.576	0.696	0.705
由AI辅助的求职指导	0.742	0.764	0.502	0.503
~由AI辅助的求职指导	0.518	0.517	0.765	0.742
由AI反馈的市场需求信息	0.758	0.760	0.503	0.491
~由AI反馈的市场需求信息	0.493	0.505	0.754	0.752

	学术协同型	实践匹配型			就业主导型
	组态1	组态2	组态3	组态4	组态5
由AI驱动的学术背景匹配度	●	●	●	●
由AI支持的职业导向	●	●		●	●
由AI优化的个性化课程		●	⊗	●	●
由AI增强的专业实训		●	●	●	●
由AI辅助的求职指导	●	●	●		●
由AI反馈的市场需求信息	●		●	●	•
一致性	0.936	0.952	0.936	0.944	0.940
原始覆盖度	0.504	0.463	0.271	0.455	0.466
唯一覆盖度	0.043	0.032	0.022	0.023	0.035
总体解的一致性			0.921
总体解的覆盖度			0.615