在高校毕业生人数屡创新高、就业市场竞争日趋激烈的今天，“就业难”与“招聘难”并存的结构性矛盾日益凸显。一边是学生海投简历却难获心仪岗位，一边是企业苦苦寻觅却难遇合适人才。这一困境背后，是传统就业服务体系在“信息深度”与“匹配精度”上的双重缺失。

　　在这一背景下，西京学院会计学院的一支跨学科学生团队，在荣庆娇和薛强老师的指导下，开展了名为“‘职链AI’——大学生职业竞争力画像与精准就业匹配系统”的创新训练项目。该项目入选2025年省级大学生创新创业训练计划，旨在通过生成式人工智能技术，构建一套科学、动态、可解释的大学生职业画像与岗位匹配机制，推动就业服务从“信息聚合”向“智能决策”转型。

　　从“关键词”到“能力内核”：AI重新定义人岗匹配

　　传统的招聘平台大多依赖“关键词匹配”模式——系统机械地比对简历与岗位描述中的热词，如“Python”“团队合作”等。这种匹配方式浮于表面，既无法评估学生的真实能力水平，也无法判断其与岗位的长期发展是否契合。

　　项目负责人景瑞卿同学指出：“我们希望通过生成式AI，实现从‘表层关键词’到‘内核能力’的匹配跃升。”据其介绍，系统能对学生的项目报告、实习总结、代码作品等非结构化数据进行深度语义解析，提取如“系统思维”“创新潜力”“领导力”等隐性素质，形成动态、立体的职业竞争力画像。

　　与此同时，AI也会对企业招聘需求进行“能力维度解构”，将一条模糊的岗位职责转化为具体的能力要求集合，并赋予不同权重。最终，系统通过“能力证据”与“岗位需求”的内核对齐，实现精准匹配，并生成可解释的推荐理由，让学生和企业都“知其所以然”。

　　三大创新机制：让画像“活”起来，让匹配“准”下去

　　项目不仅在匹配逻辑上实现突破，更在画像构建环节引入三大生成式AI赋能机制：

　　一、多模态数据理解与特征增强

　　系统能综合分析学生的学业成绩、项目经历、社团活动等多源数据，将零散信息整合为系统的“能力图谱”，从而全面反映学生的综合素养。本系统像一位‘职业分析师’，能够并行处理学生的各类材料。如图1所示，从项目报告中提炼‘系统思维’，从代码中评估‘工程规范’，从社团经历中发掘‘领导力’，最终将这些零散的信息融合成一张全面的个人能力图谱。

图1多模态数据理解与特征增强机制

　　二、隐性潜力的生成式评估

　　针对创新、规划、应变等难以量化的潜力，AI通过虚拟场景进行测试。例如，让有意向成为产品经理的学生设计推广方案，并通过其解决方案评估其逻辑性与创新性。

　　三、动态叙事化画像生成

　　生成式AI将分析结果转化为可视化图表与自然语言描述，形成“数据+案例”的立体报告，使画像不再是冰冷的数字罗列，而是有故事、有证据的“个人品牌档案”。

　　虚拟导师联动：匹配只是起点，成长才是终点

　　值得一提的是，项目并未止步于“匹配成功”，而是通过“虚拟导师”机制，构建“匹配—提升—再匹配”的成长闭环。

　　当系统识别出学生与目标岗位的能力差距时，虚拟导师会自动生成个性化提升路径，推荐相关课程、模拟实践场景，并设定阶段性学习目标。学生完成学习后，系统会更新其能力画像，并再次启动匹配流程，实现持续优化。

　　“我们不只是帮学生找到工作，更是帮他们找到方向，并在过程中不断成长。”薛强老师强调。

　　理论支撑扎实，政策背景契合

　　该项目不仅有技术上的创新，也具备扎实的理论基础。团队通过深入研究系统提出了“输入层—赋能层—输出层”三层架构模型（见图2），明确了AI在就业服务中的“智能中枢”地位。

图2 生成式AI赋能的理论模型架构

　　此外，项目高度契合国家“强化精准就业服务”的政策导向，国务院与教育部多次发文鼓励校企合作开发智能化就业工具，推动就业服务数字化转型升级。“职链AI”正是在这一背景下应运而生的探索性实践。

　　结语：AI不仅是一种技术，更是一种责任

　　在人工智能迅猛发展的今天，如何让技术真正服务于人，是每一个科创项目必须面对的课题。“职链AI”项目在追求精准与效率的同时，也注重算法的公平性、数据的真实性，并引入区块链技术存证简历与证书，构建可信就业生态。

　　“我们希望通过这个系统，帮助学生明确职业方向，提升就业竞争力；帮助高校优化人才培养与就业服务；也能在一定程度上缓解社会层面的结构性就业矛盾。”景瑞卿同学对未来充满信心。

　　正如荣庆娇老师所言：“技术的温度，在于它能否看见每一个个体的独特性，并为其创造价值。”而这，也正是“职链AI”项目最动人的初心。

　　(本研究为西京学院 2025年省级“大学生创新创业训练计划”项目：“职链AI”——大学生职业竞争力画像与精准就业匹配系统（S202512715016）研究成果。文/景瑞卿 荣庆娇  薛强)