多所高校開啟就業幫扶「全程陪跑」模式 靶向施策補短板 就業服務「不斷線」 夏夜,雲南省玉溪市紅塔區青花街的一塊LED大屏前,一群年輕人正圍在一起熱火朝天地觀看球賽,其中有不少人是玉溪師範學院的校友。 青花街與玉溪師範學院相隔不遠,2020年10月開街後吸引了很多年輕人,被認定為雲南省級創業街區,越來越多創新創業項目在這裡孵化。畢業於玉溪師範學院美術學院的王子強也在這裡成功創立了「瓦貓大人」品牌。 玉溪師範學院聯合玉溪市人社部門,在這條街構建了離校未就業畢業生的就業創業服務聚合體,聚焦崗位對接、創業孵化、技能培訓等。 現在,青花街成為玉溪師範學院畢業生的創業「根據地」,街上還專門開闢了「職享咖啡角」供大家交換就業信息。 這裡不僅白天人來人往,晚上同樣熱鬧。「我們利用『夜經濟』的特點,設立夜間招聘專區,組織互動活動,提供政策諮詢和職業規劃指導,更高效地為畢業生提供就業服務。」玉溪師範學院學生處副處長沈麗萍說。 大學生就業一直受到全社會的高度關注。7月,隨著畢業生紛紛離校,高校未就業畢業生去向問題更是受到廣泛關注。 不久前教育部召開高校畢業生離校後促就業工作座談會,教育部黨組書記、部長懷進鵬強調各地教育部門和各高校要聚焦突出問題,堅持效果導向,真正做到服務「不斷線」,即政策落實「不斷線」、崗位資源開發「不斷線」、跟蹤幫扶援助「不斷線」、就業數據審核「不斷線」。 玉溪師範學院這種「離校不離心」的服務模式,正是全國高校落實就業服務「不斷線」要求的縮影,中青報·中青網記者在採訪中了解到,還有不少地方、多所高校,根據自身特點,探索就業幫扶「全程陪跑」的有效做法。 精準「畫像」:一個都不能少 「困難畢業生在就業市場面臨多方面問題。」江西科技學院招生就業處處長吳麗娟說,「所以,我們對學校2025屆困難畢業生實施精準畫像,進行分類指導。」她介紹,學校對照困難畢業生名單進行逐一排查,同時依託二級學院院長、就業幹事、輔導員深入學生群體摸排,建立詳細的就業幫扶臺帳,做到一人一檔、一人一策。 精準,成了不少高校解決離校未就業畢業生的共同選擇。比如,新疆石河子職業技術學院要求幫扶教師對每一個學生開展技能培訓、職業測評、心理疏導,推薦至少3個適配崗位,建立離校未就業畢業生崗位分享群,藉助「工學雲」平臺將崗位信息精準推送至未就業畢業生,持續開展就業幫扶。浙江師範大學則建立了困難畢業生動態幫扶機制,動態更新「紅」「橙」「黃」三級幫扶清單,實行幫扶情況周匯報制度。 北京科技大學就業指導中心主任劉曉傑介紹,學校要求每個學院配備一名專門負責學生就業工作的老師,其職責涵蓋學生就業推薦、就業市場建設、就業指導課程授課及解答學生困惑,確保學生在學院層面能及時解決就業相關問題。另外,本科生從入校起就配備了導師,導師在學生專業發展、個人成長及生涯發展方面提供全程指導。「一名導師一般最多帶不超過3名新生,以保證指導的精細度。」劉曉傑說。 針對有特殊情況的畢業生,不少高校也出臺了更有針對性的政策。比如,黑龍江工商學院針對脫貧、殘疾等困難群體,建立「一人一檔」,實施「一對一」結對幫扶,落實「3次政策輔導+3次崗位推薦+3次談心談話」的「333」陪伴式服務模式,全程護航,託底安置。學校還自籌資金4.86萬元,為93名困難學子發放求職補貼,將物質幫助與精神關懷相結合,把溫暖送到學生心坎上。 「靶向治療」:把短板補起來 精準識別只是開始,如何在「畫像」過程中,找到畢業生的就業困難才是關鍵。 「學校給還沒有就業的學生辦了就業扶持班,有些本科生的表達和語言組織能力較弱,老師會對學生提供具體的幫助和訓練,時間雖然不長但是很具體,也能直擊要害。」貴州大學菸草學院的畢業生餘宸南說。 中青報·中青網記者在採訪中了解到,對於就業困難大學生來說,如何把他們的短板補起來,才是增強職場競爭力的根本做法。 針對這種情況,不少學校提供了「靶向治療」方案。 江西科技學院發揮校友資源開設了「校友圓桌派」,通過發放調查問卷的方式收集學生的訴求,然後邀請校友開展各類講座,比如AI應用、禮儀培訓、面試技巧、視頻製作、營銷技巧等,每月一場。 「我們工作室堅持職業能力的提升和職業發展相結合,開設了一個公眾號、一個雲課堂、一個工作坊、一個集訓營、一個加油站、一個諮詢團和一個直播間。」浙江師範大學「七彩人生職業發展工作室」負責人祝偉華說。其中,公眾號和雲課堂解決的是普遍性的問題,加油站、諮詢團和直播間則解決個體性問題,工作坊和集訓營則主打實用性,從如何撰寫自我介紹到面試禮儀,「都是對學生非常有用的內容」。 張新婷是黑龍江工商學院藝術與傳媒學院2021級視覺傳達設計專業的學生,家中經濟拮据。初入大學時,張新婷性格內向,不善言辭,再加上初到新城市的不適應讓她感到迷茫,對未來的職業發展也沒有形成清晰的方向。 輔導員老師為她安排了心理輔導課程,幫助她緩解焦慮情緒,並著力幫助她提升專業能力,引導她加入了學院的設計工作室,讓她在真實的項目中鍛鍊設計能力和團隊協作意識。張新婷在面試時容易緊張,教師便陪她模擬面試場景,反覆練習。現在,張新婷已經成功通過了省內一家文創企業的面試。 入職當天,張新婷在朋友圈留下感言:「感謝一路走來所有給予我幫助的人,尤其是老師的幫助,讓我相信我也可以擁有更好的未來。」 開拓思路:基層舞臺更廣闊 學生的就業觀念也有一個逐漸成熟的過程,需要教師的引導。 潘德忠是石河子大學機械電氣工程學院2021級農業機械化及其自動化專業本科畢業生,在今年畢業離校前仍未落實畢業去向。其實,潘德忠在求職過程中一直非常積極,投遞了不少份簡歷卻沒有成功,他感到十分氣餒。 輔導員結合專業特點,與潘德忠分析了在新疆工作的優勢,分享了校友留疆留基層的案例,引導潘德忠轉變就業觀念並調整就業預期,為他制訂一對一就業幫扶策略,幫助他量身定製了求職簡歷、與相關企業對接。最終,潘德忠與新疆的一家企業達成就業意向。目前,他已經進入這家企業實習。 基層的土壤裡藏著最鮮活的民生百態,真正的工作能力,從來都是在實踐中打磨出來的。 為吸引更多畢業生到基層就業,教育部開展了「高校畢業生基層就業卓越獎學(教)金」推薦和獲獎人物事跡宣傳,引導高校畢業生樹立正確擇業觀、就業觀,指導各地設立地方性項目吸納更多畢業生。甘肅採取省級財政適當補貼、畢業生與用人單位雙向選擇的方式,支持1萬名未就業普通高校畢業生到基層單位就業,按照每人每月1500元的標準,給予項目人員生活補貼,補貼期限3年。河南採取省級統一招考、縣級統籌、鄉鎮管理、村級使用的模式,招用5000名鄉村振興村級協理員,每人每月工資3500元,省財政給予待遇保障,服務期限2年。內蒙古實施的社區民生志願服務計劃招募5000人,擴大「三支一扶」招募規模至3000人,「西部計劃」新招募1000人以上。 「做好就業工作沒有捷徑,關鍵在於抓落實。」懷進鵬說。 中青報·中青網記者 樊未晨 實習生 楊展儀 康璐瑤 來源:中國青年報
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。 據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。 在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。 或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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