文献类型：期刊文章

作　　者：王奕俊[1] 杨悠然[1]

Yijun Wang;Youran Yang

机构地区：[1]同济大学职业技术教育学院

出　　处：《中国远程教育》

基　　金：全国教育科学规划项目“德国职业教育治理体系应对‘工业4.0’的进程、举措、方向研究”(项目编号：BJA180104)

年　　份：2020

卷　　号：0

期　　号：1

起止页码：35-45

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：人工智能技术被普遍认为是一种通用目的技术,将对劳动力技能和劳动力市场产生广泛而深远的影响,由此引起技能市场中关于技术性失业的忧虑和争议。人工智能时代专业人才培养应何去何从?为回答这一问题,从厘清弱人工智能和强人工智能的概念出发,在吸纳经典劳动经济学理论的基础上,以Autor、Levy与Murnane创建的ALM模型为框架,以会计职业为例,利用美国职业信息教育网络(O*net online)数据与中国相关数据,分析会计职业总体技能需求的变化,结果显示在原本由程式化认知技能主导的会计职业中,非程式化认知技能与交互技能的需求在逐渐扩大并加速增长。进一步利用Python技术,对中国各大招聘网站的会计岗位招聘文本进行挖掘和词频分析,验证了以上结果并将具体技能要素分析细化。针对人工智能背景下专业人才培养面临的挑战,提出了多层次、复合型、前端化和终身化等对策。

关 键 词：人工智能 弱人工智能  强人工智能  专业人才培养  ALM模型  会计 程式化技能  非程式化技能  招聘文本  数据挖掘  词频分析

分 类 号：G642.0]