作业简报核心内容｜地球系统科学学院就业与AI准备

作业

六项要求与简报核心内容

本表直接对应作业的六项要求，先给出可以提交或汇报的核心内容；下方原有研究总表继续保留全部事实、来源和核查细节。

作业要求	简报核心内容	对应材料
1. 研究问题与价值	核心研究问题：天津大学地球系统科学学院毕业生的实际就业或深造去向是什么？在AI与大数据背景下存在哪些新机遇与新挑战？作为2026级本科新生，应提前做什么能力准备？研究价值：一是澄清深造率、就业率和直接就业结构的不同口径；二是为“本科直接就业还是继续深造”提供证据；三是判断AI给地学就业带来的冲击与机会；四是形成大学四年的能力准备清单。	原总表 A 区；关键数字区
2. 问题拆解	主线A：事实核实 A1：近3届毕业生深造率、直接就业率及去向结构；A2：本科直接就业的单位、岗位和比例。主线B：AI应对 B1：学院已落地的AI或大数据培养政策及通识课程；B2：2026年“地理科学卓越领军班”的AI课程与进入条件。主线C：横向参照 C1：同类“双一流”地学院校毕业生去向对比；C2：AI与大数据对地学就业影响的行业研究。	原总表 A 区；下一步行动区
3. 核心信息与来源	2024届首届本科28人中仅3人直接就业，深造是绝对主流；全校2024届本科深造率为62.63%。来源：学院公开数据核查；天津大学2024届整体就业数据。学院本硕博全学段近三年就业率在95%以上，直接就业结构为协议或合同就业60%至70%、升学或科研助理10%至15%、基层项目5%至8%、灵活就业3%至5%。来源：学院官方就业数据，社区口径。学院已把“地理大数据、AI遥感”列为毕业生就业重点拓展赛道，并接入学校首批人工智能专业共享课程体系。来源：学院就业工作启动会；学校AI共享课程体系。天津大学面向全体大一新生开设八周通识必修课《人工智能导论》，覆盖4000余名新生。来源：天津大学数智化课程公开报道。 2025届全校毕业生就业落实率为99.01%，70.05%进入国家重点行业、地区或单位。来源：天津大学2025届就业数据。	原总表 B 区；核心信息与来源
4. 人工核查记录	已回原文核查并确认：学院全学段就业率95%以上及细分结构，覆盖本硕博全样本。 2024届全校本科整体深造率62.63%、直接就业率26.84%。 2024届首届本科28人中仅3人直接就业。 2025届全校就业落实率99.01%，70.05%进入重点单位。全校通识必修《人工智能导论》存在，面向全体大一，课程为八周。学院把“AI遥感、地理大数据”列为就业重点，并接入学校首批人工智能专业共享课程体系。部分核查：“80% / 90% / 95%”属于不同统计口径，官方尚未统一书面说明。归纳性信息：本科直接就业案例集中于京津冀国企、环保、选调等，来源为少量个案，不能当作官方统一结论。未核查到：本科直接就业专项单位与岗位明细，官方尚未单独公开。	原总表 B、C 区；人工核查记录
5. 不确定性说明	A类，官方明确未公开：本科直接就业专项明细；领军班AI必修课程细节与进入条件；AI或大数据对本专业就业影响的官方量化评估。 B类，口径或归纳存疑：“80%以上深造率”的书面口径未统一；本科直接就业集中于京津冀国企、环保、选调属于个案归纳，代表性存疑。 C类，无证据，不能当结论：本科直接就业是否现实可行；通识AI课加自选AI课是否足以满足就业所需能力；AI对地学就业的冲击与机遇净效应。	原总表 C 区；不确定性及结论边界
6. 阶段性判断与下一步	确定性较高：深造是本专业绝对主流路径；学院全学段就业落实良好，全校2025届就业落实率为99.01%；AI培养已经从制度层面落地。合理推断：学院主动拥抱AI，机会面可能大于冲击面，但缺少专项定量研究；若目标是头部单位核心技术岗位，大概率需要深造背景支撑。暂不下结论：本科直接就业可行性；AI通识课是否足够；AI对地学就业的净效应。下一步核查：向学院就业办或辅导员索取本科直接就业明细和领军班课程细节；向教务确认AI共享课程名单；横向对比同类高校；持续追踪官方就业质量报告和权威AI影响研究。	原总表 D、E 区；结论与下一步行动

01

先看三个关键数字

2024届首届本科

28

公开核查显示，该届本科共28人，样本规模较小，但具有首届参照意义。

其中选择直接就业

3

直接就业占比很低，深造是当前最明确的主流路径。

2024届全校本科深造率

62.63%

学院的发展方向与全校本科整体“深造优先”的结构基本一致。

02

研究进度总表

表格中的“已核查”表示已经回到公开原文确认；“部分核查”表示信息存在但口径仍需说明； “未核查”表示官方尚未公开或需要入学后线下询问。

模块	研究 / 核查项	当前信息与判断	具体来源	状态
A. 研究问题与价值
核心问题	毕业生实际去向是什么？就业、深造、AI机遇与挑战、新生准备	研究要回答的不只是“就业率高不高”，而是毕业生具体去了哪里、为什么这样选择，以及AI时代应提前补齐什么能力。	研究问题拆解	进行中
研究价值	为什么要做这项研究？事实澄清、决策支撑、趋势判断、可行动	用来分辨不同宣传口径，辅助判断“直接就业还是深造”，并形成大学四年的能力准备清单。	研究设计	已明确
B. 已核查的核心事实
事实核查	首届本科直接就业人数 2024届本科，共28人	28名首届本科毕业生中，仅3人选择直接就业，深造是绝对主流。	学院公开数据核查	已核查
全校参照	2024届全校本科整体去向深造率与直接就业率	全校本科整体深造率为62.63%，直接就业率为26.84%。学院明显延续“深造优先”的结构。	天津大学2024届整体就业数据	已核查
学院数据	全学段近三年就业落实覆盖本科、硕士、博士	学院全学段近三年就业率为95%以上；直接就业结构包括协议/合同就业约60%至70%、升学或科研助理约10%至15%、基层项目约5%至8%、灵活就业约3%至5%。	学院官方就业数据，社区口径	已核查
AI举措	AI被列为就业重点赛道 2024年10月学院就业工作启动会	学院已把“地理大数据、AI遥感”列为毕业生就业重点拓展赛道，说明学院是在主动布局，而不是被动等待行业变化。	学院就业工作启动会	已核查
培养体系	接入人工智能共享课程学校首批AI专业共享课程体系	学院专业已接入学校首批人工智能专业共享课程体系，具备跨学院选课的正式通道。	学校AI共享课程体系	已核查
全校必修	《人工智能导论》面向全体大一新生	2024年9月起，天津大学面向全体大一新生开设八周通识必修课《人工智能导论》，由八位教授联合设计，覆盖4000余名新生。	天津大学数智化课程公开报道	已核查
全校参照	2025届全校就业表现就业落实率与重点行业去向	2025届全校毕业生就业落实率为99.01%，70.05%进入国家重点行业、地区或单位。	天津大学2025届就业数据	已核查
C. 口径差异与尚存不确定性
口径差异	“80% / 90% / 95%”多口径深造率与就业率不是同一个指标	数字可能都真实，但统计人群、时间节点和“落实”定义不同。当前只能判断为适用场景不同，官方尚未给出统一书面说明。	学院及学校公开渠道	部分核查
归纳判断	本科直接就业单位类型京津冀、国企、环保、选调等	该归纳来自少量个案，不是官方统一公布。代表性有限，不能直接视为全院稳定规律。	个案归纳，非官方统一发布	归纳性
待查明细	本科直接就业单位与岗位少数案例的具体明细	官方尚未单独公开。需要入学后向学院就业办或辅导员申请更细的专项信息。	学院就业办 / 辅导员	未核查
待查课程	“地理科学卓越领军班”AI课程必修内容、学分与进入条件	目前没有找到官方公开的课程细节和进入条件，需要向学院或教务部门确认。	学院 / 教务部门	未核查
趋势评估	AI对地学就业的量化影响冲击与机遇的净效应	目前只有行业观点分歧，没有找到权威定量评估，因此不能把“机遇大于冲击”当成已被证明的结论。	权威研究报告与官方发布	未核查
D. 阶段性判断
高确定性	深造是当前绝对主流样本小，但方向明确	首届28名本科生中仅3人直接就业，学院本科阶段更接近“以深造为默认路线”的培养与去向结构。	学院 + 全校就业数据	可确认
高确定性	学院整体就业落实良好全学段统计	学院全学段就业率95%以上，全校2025届达99.01%。这里的“就业”包含深造、协议就业等多种去向。	学院及学校就业数据	可确认
高确定性	AI培养已进入制度层面通识课程 + 共享课程	AI学习不再只是个人选择：全校已有通识必修课，学院也接入了学校AI共享课程体系。	学校AI课程公开信息	可确认
合理推断	学院主动拥抱AI 机遇可能大于冲击，但未量化	从课程和就业赛道布局看，学院正在把AI纳入地学培养。但“机会是否大于风险”目前仍属于合理推断，不是定量结论。	学院AI相关举措	中等确定
合理推断	头部单位可能更依赖深造背景华为、自然资源部、航天科工等	若目标是头部单位的研发、数据或核心技术岗位，本科后继续深造大概率更有利，但目前缺少学院层面的专项数据。	间接推断，未量化	中等确定
不宜下结论	本科直接就业是否现实可行样本过小 + 明细缺失	3人样本不足以代表未来，也缺少单位、岗位和能力要求明细。当前不能简单回答“可行”或“不可行”。	信息暂缺	存疑
不宜下结论	AI通识课是否足够就业所需AI能力边界未定	尚无官方依据表明，一门通识课加若干自选课就足以满足未来就业需要。更稳妥的判断是继续补充项目实践和交叉课程。	暂无官方依据	存疑
不宜下结论	AI冲击与机遇的净效应行业观点仍分歧	现有资料不足以证明AI一定带来净增机会，也不足以证明会显著压缩地学岗位。需要持续跟踪权威研究。	行业公开观点	存疑
E. 下一步核查与行动
高优先级	索取本科直接就业明细入学后执行	向学院就业办或辅导员询问少数直接就业案例的单位、岗位、区域和能力要求。	解决“本科直接就业真相”	待执行
高优先级	确认领军班AI课程细节入学后执行	确认“地理科学卓越领军班”的选拔条件、课程表、数学与编程门槛，以及普通学生能否参与相关课程。	解决“AI培养路径”	待执行
高优先级	确认AI共享课程名单向教务与学院咨询	取得学院可选的人工智能交叉课程清单、先修要求、开课学期和学分限制。	解决“能否补足AI技能”	待执行
中优先级	横向对比同类高校现在即可开展	选取若干“双一流”地学院校，比较深造率、直接就业结构和AI课程布局。	校准学院数据是否具有共性	可开展
中优先级	持续追踪权威研究就业质量报告与AI影响研究	定期查看学校和学院就业质量报告，以及政府、行业机构发布的AI就业影响研究。	解决AI净效应问题	长期跟踪
低优先级	积累个人第一手参照在校期间执行	记录自己的选课体验、项目实践，并向高年级学长学姐了解真实去向和能力准备经验。	补足个案样本	在校执行

03

目前能说与不能说的

把事实、推断和未知分开，是这份报告最重要的可信度保障。

已经可以确认

深造是本专业当前最明确的主流路径；学院全学段就业落实较好；AI培养已经从学校与学院制度层面落地。

目前只能合理推断

学院正在主动拥抱AI，机遇可能大于冲击；较头部单位的核心岗位大概率更依赖深造背景。这两点尚缺量化证据。

现在还无法判断

本科直接就业是否现实可行；通识AI课是否足够；AI对地学就业的净效应是正向还是负向。

04

下一步怎么查

高向学院就业办或辅导员索取本科直接就业明细，并确认领军班AI课程与进入条件。填补“本科直接就业真相”和“AI课程路径”两块最大空白。

高向学院和教务确认人工智能共享课程的可选名单、先修要求与开课时间。判断现有课程体系能否支撑个人AI能力规划。

中启动同类“双一流”地学院校毕业生去向横向对比。判断天大地科院的数据是特殊现象还是行业共性。

中持续跟踪官方就业质量报告和权威AI就业影响研究。等待更可靠的数据评估AI的净效应。

低入学后持续记录选课、项目实践与学长学姐去向。形成个人第一手样本，弥补公开数据不足。

一句话总结

研究的事实面已经基本站稳：深造为主，AI培养已经立项但尚未量化。最大空白是“本科直接就业真相”和“AI对地学就业的净效应”。

对2026级新生的直接含义

现阶段更适合把本科四年设计成“专业基础 + 数学与编程 + AI交叉项目 + 保留深造选项”的组合，而不是过早把路线锁死为直接就业或单一技能。