基于AIGC技术的人机协同高校就业指导机制探析
Analysis on the Human-Machine Collaborative Mechanism of College Employment Guidance Enabled by AIGC Technology
摘要: AIGC技术为高校就业指导带来效率革新,促进学生就业自主权提升,但也面临多重潜在风险,亟需引入理论框架深化分析。针对技术应用中算法偏差、数据治理、伦理权责等问题,研究建立“目标–操作–保障”三维协同机制,构建“分工–互动–迭代”指导流程及“技术–制度–文化”支撑体系,划定人机协同就业指导“育人红线”,为就业育人高质量发展提供理论借鉴。
Abstract: In university career guidance programs, the application of AIGC technology has significantly enhanced faculty mentoring efficiency and fostered student autonomy in career decision-making. However, multiple potential risks persist. To address algorithmic biases, data governance challenges, and ethical responsibilities in technological implementation, this study establishes a three-dimensional collaborative mechanism of “goals-operation-guarantee”, develops a guidance process featuring “division-of-labor-interaction-iteration”, and constructs a support system integrating “technology-institution-culture”. The research delineates the “educational red line” for human-machine collaborative career guidance, providing theoretical references for high-quality development in employment education.
参考文献
|
[1]
|
殷丹阳, 郭千瑜. 生成式AI赋能大学生就业指导工作的实践路径探究[J]. 河南教育(高教), 2025(1): 43-44.
|
|
[2]
|
李艳, 许洁, 贾程媛, 等. 大学生生成式人工智能应用现状与思考——基于浙江大学的调查[J]. 开放教育研究, 2024, 30(1): 89-98.
|
|
[3]
|
杨思佳, 袁淑芸. 基于人机协同视角的生成式人工智能技术的新闻伦理思考——以ChatGPT为例[J]. 中国传媒科技, 2024(7): 50-53, 62.
|
|
[4]
|
李娜, 陈君. 负责任创新框架下的人工智能伦理问题研究[J]. 科技管理研究, 2020, 40(6): 258-264.
|
|
[5]
|
陈佳丽. 伦理学视阈下的“负责任创新”研究[D]: [硕士学位论文]. 南京: 南京林业大学, 2016.
|
|
[6]
|
严奕峰, 丁杰, 高赢, 等. 生成式人工智能赋能数字时代育人转型[J]. 开放教育研究, 2024, 30(2): 42-48.
|
|
[7]
|
王一岩, 刘淇, 郑永和. 人机协同学习: 实践逻辑与典型模式[J]. 开放教育研究, 2024, 30(1): 65-72.
|
|
[8]
|
宛平, 顾小清. 生成式人工智能支持的人机协同评价: 实践模式与解释案例[J]. 现代远距离教育, 2024(2): 33-41.
|
|
[9]
|
李佳凯, 李一. AI幻觉驱动下信息生态的信任危机及其治理路径[J]. 融媒, 2025(7): 29-36.
|
|
[10]
|
李甜, 牛伟. 生成式人工智能赋能高校辅导员工作: 应用场景、现实隐忧与优化进路[J]. 信息系统工程, 2024(12): 142-145.
|
|
[11]
|
生成式人工智能技术的伦理风险及负责任创新治理研究[J]. 世界科技研究与发展, 2024, 46(4): 548-559.
|