本文由吴冰蓝（暨南大学经济与社会研究院博士研究生）、周丽萍（广州大学教育学院副教授）和岳昌君（北京大学教育学院教授）共同撰写，发表于《教育发展研究》2023年第19期。文章基于2019年全国高校毕业生就业抽样调查数据，探讨了人工智能（AI）时代高校大学生能力供求的现状、特征及其对就业替代的影响，旨在为高等教育改革提供政策建议。
随着ChatGPT等生成式人工智能技术的普及，AI对劳动力市场的影响日益显著。AI不仅替代了重复性、程序化的工作，还对中等技能岗位产生了“极化效应”，即中间能力层的岗位更容易被替代，而高技能和低技能岗位的需求则相对稳定。中国作为全球最大的高等教育体系，每年有超过千万的大学毕业生进入劳动力市场，如何提升他们的核心能力以应对AI时代的挑战，成为亟待解决的问题。
本文的研究目的是通过实证分析，揭示我国高等教育在AI时代的能力供给现状，探讨高校如何培养难以被AI替代的核心能力，并提出相应的政策建议。
研究数据来源于北京大学教育学院课题组2019年进行的高校毕业生就业状况问卷调查，覆盖了我国东、中、西部17个省市的32所高校，共回收有效问卷16571份。研究主要分析了高校毕业生的能力增值情况，并将其分为三类：容易替代型能力（如基础认知和技术应用能力）、难以替代型能力（如问题解决和社交协作能力）以及极难替代型能力（如态度情感和创新创造能力）。
研究采用多元线性回归模型，分析了高校育人五要素（院校禀赋、课程教学、课外活动、教师质量和硬件资源）对学生能力增值的影响，并控制了学生个体特征、家庭背景和社会环境等因素。
高校能力供给现状与趋势
研究发现，我国高等教育的能力供给存在趋同化现象，各类院校主要贡献的是容易被AI替代的基础认知能力，而创新创造等核心能力的发展水平较低且增长缓慢。特别是“双一流”高校在创新创造能力培养上表现逊色于高职高专院校，普通本科院校的能力发展最为严峻。
AI时代的核心能力需求特征
研究借鉴Frey等人的观点，发现学术优势明显的“双一流”高校毕业生从事的职业更容易被AI替代，但他们对AI替代风险的忧患意识较弱。这表明，AI对就业的影响并不遵循传统的“优胜劣汰”法则，而是呈现出“极化效应”，即中等技能岗位更容易被替代。
高等教育对核心能力发展的贡献
高等教育对基础认知能力的贡献最大，其次是技术应用能力，而对创新创造能力的贡献最小。尽管如此，高校仍然是培养难以被AI替代的核心能力的主阵地。专业课程和教师教学质量对问题解决和社交协作能力的贡献最大，跨学科课程对创新创造能力的增值效应最为显著。
高校应锚定人才培养定位
高校应根据自身禀赋结构，明确人才培养目标，避免盲目模仿“双一流”高校的发展模式。政府应推动高校分类管理，鼓励多元化发展，使各类高校在不同赛道上竞相发展。
重构人才培养模式与课程内容
高等教育应打破学科壁垒，推动跨学科、超学科的开放与交流，培养学生的批判性思维和创新能力。同时，高校应开设与AI、机器人等新兴技术相关的课程，提升学生的人机协作能力。
加强通识教育与跨学科教育
研究表明，跨学科和通识教育课程对创新创造等高阶能力的培养具有显著作用。高校应增加跨学科课程的比例，推动学科交叉融合，培养具备多学科知识背景的创新人才。
揭示了高校能力供给的趋同化现象
研究发现，我国高校在能力供给上存在趋同化趋势，主要贡献的是容易被AI替代的基础认知能力，而创新创造等核心能力的发展水平较低。
提出了AI时代的“极化效应”
研究指出，AI对就业的影响呈现出“极化效应”，即中等技能岗位更容易被替代，而高技能和低技能岗位的需求相对稳定。
强调了跨学科教育的重要性
研究结果表明，跨学科课程对创新创造能力的培养具有显著作用，为高校课程改革提供了重要参考。
本文通过实证分析，揭示了我国高等教育在AI时代的能力供给现状及其对就业替代的影响，提出了高校应锚定人才培养定位、重构课程内容、加强跨学科教育等政策建议。这些发现为高等教育改革提供了重要的理论依据和实践指导，有助于提升我国高校毕业生的核心能力，增强其在AI时代的就业竞争力。