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　　随着全球化进程不断推进，特别是共建“一带一路”倡议提出后，中国企业“走出去”的规模、总量呈逐年增长趋势。然而，中国企业在“走出去”过程中也常面临本土化人才不足的问题。而来华留学生的市场优势突出，他们兼具语言优势、文化熟悉度和专业知识，通过企业实践可成为企业开拓海外市场的“桥梁型人才”。高校作为来华留学生教育工作的主体，承担着来华留学生未来进入企业发展的重要培育引导工作。因此，基于“理论-实践-文化”渐进式人才培养方案，加快构建产教融合的来华留学生培育模式已是时代所趋。同时，人工智能技术的快速发展也为产教融合提供了新机遇。

　　政府出台相关政策为来华留学生企业实践铺平道路。2016年2月，中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加强外国人永久居留服务管理的意见》，提出“放宽外国优秀留学生在华工作限制，为其毕业后在中国境内工作和申请永久居留提供渠道”。同年3月，中央印发《关于深化人才发展体制机制改革的意见》，强调充分开发利用国内国际人才资源，主动参与国际人才竞争，完善更加开放、更加灵活的人才培养、吸引和使用机制。2017年1月，人力资源和社会保障部、外交部、教育部发布《关于允许优秀外籍高校毕业生在华就业有关事项的通知》，对于取得硕士及以上学位、专业对口的优秀外籍毕业生，不再有2年相关工作经历要求，允许其直接在华就业。由此可见，国家已经做好准备工作，为留学生在华就业铺平道路，就业政策的落实也激发了来华留学生在华开展企业实习实践的热情。

　　企业对国际化人才的需求日益充盈。全球化背景下，国内企业“走出去”已经成为常态。基于不同国家政策、文化、经济等的差异性，培养跨文化复合型人才也已经成为当前企业及高校教育的热点话题。上海宝钢包装股份有限公司（简称“宝钢包装”）自2012年启动国际化战略以来，已在越南、马来西亚、柬埔寨构建起“3国4基地5产线”的产业版图。随着第五生产基地越南隆安项目的开工建设，企业海外业务对复合型人才的需求愈发迫切。2025年4月2日，宝钢包装与武汉工程职业技术学院“罐军丝路订单班”开班仪式举行。会上，宝钢包装强调企业需要的不仅是技术能手，更要培养通晓中越文化、掌握智能产线操作的复合型人才。

　　高校来华留学生就业指导工作有待进一步提升。随着来华留学人数迅速攀升，一系列来华留学教育工作相关政策出台，制度的不断推进反映了我国对优秀来华留学人才资源的渴求。同时，对于来华留学生而言，开展企业实践的目的是探索自身未来就业的各种可能性。就业指导工作部分决定了来华留学生参与企业实践的意愿。

　　高校作为来华留学生与中国企业之间供需对接的桥梁，不仅要开展系统性的专业教育工作，提高留学生的知识储备和专业技能，还要帮助留学生充分、透彻地了解和认知中国文化，提高跨文化交际能力。然而，我国高等教育机构对留学生开展就业指导工作缺乏足够的重视，在校内也未能建立起与中国学生工作体系相当且完善的来华留学生就业指导体系。此外，国内部分高校的留学生管理人员对于来华留学生在华就业的相关法律法规了解不足，尤其在涉及具体操作时更显缺乏经验，其专业素养不足以为留学生就业指导工作的有序开展提供充分保障，这不仅导致了对具体政策的解读与指导不到位，也影响了就业指导工作的整体规划和系统构建。

　　另外，由于不同国家的留学生价值观和职业观念差异较大，对职业目标和发展路径的认知不同，增加了国内高校教育内容和方法制定的难度。加之中国高校就业指导中心在管理内容、工作重心、文化交流以及沟通语言方面与留学生原教育体系存在差异，很难承担起对来华留学生进行职业生涯教育的职责，加大了留学生实习管理的难度。同时，各院校接收不同生源国的留学生后，来华留学生也主要以个人偏好选取专业，缺少院校的引导，导致部分留学生所学专业知识与岗位需求不匹配，增加了其参与企业实践的难度，使得留学生毕业后不能很好地适应实际的工作环境，降低其就业质量。

　　人工智能赋能教育创新发展形式不断拓展。2019年，习主席向国际人工智能与教育大会致贺信，强调“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。2024年，十四届全国人大二次会议举行的民生主题记者会上，教育部部长怀进鹏回答记者提问时指出，对教育系统来说，人工智能是一把“金钥匙”，它不仅影响未来的教育，也影响教育的未来。“人工智能+教育”的深入发展已成为国家重要的战略方向。

　　目前，人工智能仍在持续激发教育领域的创新活力，不断丰富教育资源，拓宽教育边界。在基础教育领域，人工智能算法及AI学习工具正深刻改变着教育机构对学生学习状况的掌握方式，通过更精准定位学生的学习状况，制定个性化教学方案，真正实现因材施教。高等教育领域同样迎来了“人工智能+教育”的革新。2024年，教育部先后公布了两批“人工智能+高等教育”典型应用场景案例，充分展示了人工智能技术在教育教学模式创新中的应用潜力。例如，清华大学以千亿参数多模态大模型GLM为平台与技术基座，研发出多个AI助教系统，服务不同学科领域的教学实践；北京师范大学通过整合计算机视觉、自然语言处理、集成学习和统计建模等多种人工智能与数据分析技术，实时监测和分析教师教学、学生学习以及教学内容信息并进行量化评估和可视化展示，构建了全面的课堂教学过程化智能评测系统。人工智能的应用范围也在不断延伸，不仅限于自适应学习，还拓展至医学教育中的AI问诊系统、外语学习中的语言训练等。

　　人工智能重塑全球企业实践。人工智能作为第四次工业革命的核心技术，正在全球范围内重塑企业实践模式。从生产流程优化到客户关系管理，AI凭借其强大的数据处理能力和自主学习特性，显著提升了企业的运营效率与发展水平，也不断优化着企业员工管理和企业实践的内容与方式。例如，江西联通与立讯智造通过共同打造“5G+AI”数字人教官项目，集课件制作、培训和考核等功能于一体，为5万名员工提供了高效在线服务。该项目中AI数字人教官替代了200多名真人教官，使培训效率提升50%，培训周期缩短，极大减少了人力成本，加速了企业智能化转型。然而，技术应用的复杂性、伦理争议及跨文化适配问题也日益凸显。通用的普适性AI模型难以满足部分行业的特殊需求，易出现误判误检行为，同时由于AI依赖海量数据进行训练，因此可能会出现数据滥用问题，易引发隐私诉讼。

　　随着中国国际影响力的提升，越来越多的来华留学生选择在华企业实习，以积累实践经验并拓宽职业发展机会。然而，留学生在参与企业实践过程中普遍面临多重困境，这些困境不仅影响其职业发展，也折射出教育体系与市场需求之间的深层矛盾。

　　调查发现，由于来华留学生在高校教育中多为被动获取知识和信息，很少主动寻找新的途径开拓自身视野，因此在选择工作时，他们更倾向于从事专业对口的岗位工作。但较多研究表明，来华留学生获取专业对口的企业实践机会难度较高。一方面，对在读国际学生进行校外勤工助学有一定条件限制，且勤工助学的地域范围以学校所在的市辖区为限。另一方面，企业对留学生开放实习岗位数量有限。不同于中国学生，留学生实习还涉及涉外法规，企业须投入更多精力确保合规，避免法律风险，这也间接增加了管理成本，因此出于风险规避，企业会倾向于减少留学生实习岗位。除了客观因素，来华留学生获取实习机会的主观能动性不足也导致了实践途径的缺失。互联网时代，很多企业的招聘信息甚至面试都通过网络进行。而多数留学生使用网络主要还是以休闲娱乐和交友为目的，很少主动搜索实习有效信息。

　　由于中西方价值观、沟通方式等方面存在差异，来华留学生在企业实践中注定会经历跨文化适应的过程。在这一过程中，常会出现因沟通方式、职场语言误解以及制度理解错位等问题导致的冲突，影响留学生快速适应中国职场生态。如西方国家更注重个人价值和权益，强调个人的创新能力和成果，中国更注重集体荣誉和整体利益，强调规则秩序和少数服从多数。因此，来华留学生在中国进行企业实践时不能仅凭自我意识作出判断。同时，中国作为高语境文化国家，交流中常会有“话里有话”的表达方式，需要对方思考和领会，但低语境文化背景的留学生既存在语言障碍，更难以领会言外之意，易导致理解错位。另外，由于国内外关于劳动者权益保护等法律法规方面的差异，以及不同国家存在的文化禁忌，留学生在不熟悉相关法律法规和习俗的情况下，易发生权益损害而不自知，或只能保持沉默等问题。

　　当前，在对留学生企业实践情况的调查中发现，较多企业反映留学生个人能力不足，所学专业知识与岗位要求脱节以致无法胜任企业工作等问题。数字化时代背景下，企业对于复合型人才的需求愈加旺盛，同时新兴产业如新能源、低空经济等的蓬勃发展也逐渐取代了部分传统产业。但目前高校在留学生课程设置及培养方案上仍多停留在传统产业层面和单学科视界，动态调整机制不够健全，使得人才培养与市场重点产业、新兴产业、未来产业结合不紧密，导致留学生社会适应性差，人才知识、技能结构与企业需求脱节。高校也未能充分发挥在企业人才需求预测、职业发展能力评估等方面的前瞻性作用，导致人才培养方向与企业需求错位。

　　另外，高校教育的实践性不足。高校的来华留学生教育以学校培养方案为主，很少基于企业真实生产现状和技术问题设计课程内容，仅在授课中以科普方式浅层涉猎企业相关技术知识和生产现状。传授知识的教师也缺乏相应的企业实践能力，所了解的信息多来源于旧的数据库和信息网站，更新前沿知识不够及时，极易出现课程教学与当前企业要求不匹配、技能要求考核过于浅显等问题，不能真正锻炼学生的实践能力和解决问题能力。

　　首先，人工智能技术可辅助政府进行政策制定。在前期充分收集留学生和企业实践岗位相关可用性数据信息的基础上，利用先进的AI算法技术可帮助政府拟合出企业中留学生适配岗位及人数比例的最优方案，鼓励企业积极招收留学生进行岗位实践。同时，也可以基于“知识工程”建立促进留学生企业实践的政策专家系统，利用人工智能的推理技术，在当前留学生校外实习限制条件范围内，依据系统内已储存的政策知识进行逻辑推理，以实现对专家经验的模拟，为制定正向激励来华留学生企业实践的相关政策提供参考。

　　其次，人工智能技术可赋能信息整合。利用学习算法建立识别模型，使人工智能实时从招聘网站、企业官网、专业论坛等海量网络渠道收集最新的职位信息，为来华留学生寻找企业实践提供丰富的职位选择；同时，人工智能也可以使用自然语言处理技术，根据留学生设定的关键词，如专业背景、工作地点、职位类别和企业文化等，对收集到的信息进行筛选和分类，做到职位精准推送，节省来华留学生网上搜索和筛选的时间。

　　再次，人工智能技术可丰富高校就业宣传形式内容。通过AI生成更具吸引力的就业宣传图册和短视频脚本，并根据来华留学生的不同文化背景生成个性化的宣传文案，做到留学生群体精准定位及就业宣传全覆盖；还可利用AI制作优秀留学生就业案例和求职技巧分析等，以充实留学生就业指导宣传素材。

　　首先，高校可根据留学生的兴趣爱好、语言能力和文化背景等特征，借助AI算法为其在校内匹配合适的跨文化交流伙伴，以结成文化互助小组，推动留学生跨文化交流与理解。

　　其次，除在课堂上传授基本的法律知识外，高校还可以利用AI学伴强化留学生对中国相关法律知识的掌握，特别是《中华人民共和国劳动法》《中华人民共和国劳动合同法》等。通过AI学伴的讲解、练习和辅导，增强留学生对法律适用情境的印象，并激发其主动学习的兴趣。还可以在课堂上引入AI生成的案件及适配法条的讨论，培养留学生的批判性思维，进一步加深该群体对中国法律条例的理解，预防在后续进行企业实践时遭受权益损害。

　　再次，企业可通过AI建立模型，为在企业实习的来华留学生定制个性化培训及跨文化交流。企业可以建立“动态岗位池”系统，类比亚马逊Comprehend服务，应用自然语言处理技术解析岗位需求，并自动生成多语言岗位说明书，帮助留学生在更短时间内理解岗位职责要求；企业也可充分利用“AI文化导师系统”，该系统除具备最基础的语言翻译功能外，还可以通过深度学习自动进行文化行为矫正，对来华留学生企业实践中潜在的文化冲突风险进行预警与提示。另外，该系统还配备了自适应学习推荐功能，可根据留学生的自身特点及成长发展需求，勾勒知识图谱，以此构建个性化的企业培训路径。

　　首先，依托AI技术重构高校产教融合教学培养方案。高校应以培养企业需要的跨文化人才为目标，通过AI分析行业数据，精准定位当下和未来产业对留学生人才的需求，在整合多学科参与及校企协作资源基础上，构建知识图谱、能力图谱及素质图谱，有目的地探索个性化教学，优化课程和教材设置。通过AI翻译工具，针对不同学科背景及语言体系的留学生群体，实现多语言教学，打造分层分类AI学习工具培训-专业知识教学-企业实践教育全方位一体化的培养方案。

　　其次，AI牵线实践项目落地，推进留学生教育实践深度。利用AI算法结合留学生专业背景、技能水平和职业规划，实现校企合作项目的联结，完成校内创新转接企业实践落地，同时在实践项目中可以配备AI智能导师，以随时为留学生提供实践指导并答疑解惑。

　　再次，AI推动高校教学及企业管理水平提升。一方面，高校教师可借助AI辅助教学工具获取行业前沿知识，更新教学方法，在跨文化教学时融入与留学生专业紧密相关的实践知识，使留学生所学知识始终紧跟市场变化；另一方面，在企业招聘阶段可以通过分析留学生的教育文化背景、技能特长等情况，结合企业岗位需求，在算法帮助下实现人岗匹配，利用人工智能的自然语言处理技术帮助企业解决与留学生员工间的沟通障碍，促进团队和谐发展。

　　来华留学生企业实践不仅关乎企业发展，也是我国实行对外开放的关键领域之一。人工智能技术虽然为来华留学生企业实践提供了跨语言支持、精准的能力培养等核心价值，但其技术局限性、文化适配性与伦理风险仍须系统性应对。未来须构建“技术-教育-产业”协同生态，实现从工具赋能到价值共创的升级。（作者王苑系上海政法学院经济管理学院办公室副主任、国际商务专业硕士研究生导师；裴慧系南京师范大学金陵女子学院社会保障专业研究生。本文为2024年“上海高校青年教师培养资助计划”项目“人工智能技术在课程思政教学中的探索与实践”、2025年度上海政法学院研究生课程思政建设项目“‘一带一路’框架下课程思政赋能留学生全球胜任力培养研究”、2025年上海政法学院研究生来华留学生教育教学课题“人工智能赋能来华留学生专业建设路径研究”成果）