高中生对AI技术就业前景认知偏差调查课题报告教学研究课题报告

高中生对AI技术就业前景认知偏差调查课题报告教学研究课题报告目录一、高中生对AI技术就业前景认知偏差调查课题报告教学研究开题报告二、高中生对AI技术就业前景认知偏差调查课题报告教学研究中期报告三、高中生对AI技术就业前景认知偏差调查课题报告教学研究结题报告四、高中生对AI技术就业前景认知偏差调查课题报告教学研究论文高中生对AI技术就业前景认知偏差调查课题报告教学研究开题报告一、研究背景意义

在人工智能技术深度渗透社会各领域的今天，就业市场的结构性变革正以肉眼可见的速度重塑职业生态。高中生作为未来劳动力市场的储备力量，其对AI技术相关就业前景的认知，直接关系到其学科选择、能力培养方向乃至长远职业发展规划的合理性。然而，当前高中生群体对AI技术的认知往往停留在技术表象的想象层面，或受媒体渲染形成过度乐观的职业期待，或因技术壁垒产生认知恐慌，这种偏差若不及时纠正，将导致其在未来职业选择中面临定位失准、能力错配的困境。从教育实践视角看，高中生认知偏差的背后，折射出学校职业指导体系在AI素养教育、未来职业趋势解读等方面的缺失，也反映出家庭、社会等多方引导的碎片化与片面性。因此，本研究通过系统调查高中生对AI技术就业前景的认知现状与偏差成因，不仅能为高中生科学规划职业路径提供实证依据，更能为高中阶段开展精准化AI素养教育、构建适应未来社会需求的职业指导体系提供理论参考，对推动教育转型与人才培养模式创新具有重要的现实意义。

二、研究内容

本研究聚焦高中生对AI技术就业前景的认知偏差现象，核心内容包括三个维度：其一，认知现状调查，通过量化与质性结合的方式，全面梳理高中生对AI相关职业的认知广度（如对AI技术细分领域、职业种类的了解程度）、认知深度（如对职业能力要求、发展路径的理解）以及认知态度（如职业期待、焦虑程度），揭示其认知结构的基本特征；其二，偏差类型识别，基于就业市场实际需求与AI技术发展趋势，对比分析高中生认知与客观现实之间的差距，归纳出“技术万能型”偏差（过度夸大AI替代效应）、“距离感型”偏差（低估自身在AI时代的适配性）、“碎片化型”偏差（对职业认知缺乏系统性）等典型偏差类型；其三，偏差成因探析，从个体层面（如信息获取渠道、接触AI技术的频率）、教育层面（如学校课程设置、职业指导形式）、社会层面（如媒体叙事、家庭期望）三个维度，深入挖掘影响高中生认知偏差的关键因素，构建多因素交互作用的理论模型。

三、研究思路

本研究遵循“问题提出—理论构建—实证调查—归因分析—策略提出”的逻辑脉络展开。首先，通过文献梳理明确AI技术对就业市场的影响机制、职业认知偏差的理论内涵及现有研究的不足，确立研究的理论基点；其次，结合高中生认知特点与AI就业趋势，构建包含认知现状、偏差类型、成因要素的三维研究框架，设计半开放式问卷与深度访谈提纲，确保工具的科学性与针对性；再次，选取不同地域、类型的高中作为样本，通过大规模问卷调查收集量化数据，辅以典型案例学校的深度访谈，获取质性资料，运用SPSS进行描述性统计与差异分析，通过Nvivo编码提炼访谈文本中的核心主题；最后，整合量化与质性结果，系统揭示高中生认知偏差的具体表现与深层原因，在此基础上，从课程优化（如开发AI职业认知模块）、实践强化（如组织企业参访、AI体验活动）、协同引导（如建立家校社联动机制）等层面，提出具有可操作性的教育改进策略，为高中阶段AI素养教育实践提供实证支持。

四、研究设想

本研究以高中生对AI技术就业前景的认知偏差为核心，采用“理论建构—实证验证—策略生成”的闭环研究思路，通过混合研究方法深入探究认知偏差的形态、成因与干预路径。在理论层面，计划整合职业认知发展理论、技术接受模型与社会认知理论，构建涵盖“认知内容—认知结构—认知态度”的三维分析框架，为偏差识别提供理论标尺。实证层面，将分两阶段推进：第一阶段通过分层抽样选取东、中、西部6省份12所高中（含城市重点、县镇普通、农村薄弱三类），发放半结构化问卷3000份，重点考察高中生对AI职业的认知广度（如能否列举5类以上AI相关职业）、认知深度（如对“AI训练师”“数据标注工程师”等新兴职业的能力要求理解程度）及认知态度（如“AI是否会取代我的理想职业”的焦虑量表），运用探索性因子分析提炼认知偏差的核心维度；第二阶段在问卷基础上，选取认知偏差典型样本（如过度乐观型、极度悲观型、认知模糊型）及班主任、职业指导教师、家长各20人进行深度访谈，通过叙事分析挖掘偏差形成的微观机制，如“家长对‘铁饭碗’的执念如何影响学生对AI职业的排斥”“短视频平台对AI工程师‘高薪’的片面渲染如何塑造不切实际的职业期待”。数据分析阶段，将借助SPSS26.0进行方差分析、回归分析，量化个体特征（如年级、家庭背景、AI接触频率）、教育环境（如学校开设AI课程情况、职业指导频次）、社会影响（如媒体使用习惯、父母职业）对认知偏差的预测作用；同时通过Nvivo12.0对访谈资料进行三级编码，提炼“信息茧房”“代际传递”“技术恐惧”等核心范畴，构建“个体—教育—社会”三层的偏差成因模型。基于实证结果，研究将进一步设计认知偏差干预方案，包括开发《高中生AI职业认知澄清手册》（含职业案例、能力图谱、发展路径）、构建“课堂体验+企业参访+家长工作坊”的实践引导模式，并在2所高中开展为期3个月的行动研究，检验干预策略的有效性，最终形成可推广的高中生AI素养教育实践范式。

五、研究进度

本研究周期拟定为18个月，具体进度安排如下：

第1-3个月（2024年9-11月）：完成文献综述与理论框架构建，系统梳理AI技术对就业市场的影响机制、职业认知偏差的理论模型及现有研究缺口，明确研究变量与假设，设计研究工具初稿（含问卷、访谈提纲）。

第4-5个月（2024年12月-2025年1月）：开展预调研，选取2所高中进行小样本测试（问卷200份，访谈10人），通过信效度检验（Cronbach’sα系数、KMO值）修订研究工具，形成正式调研方案。

第6-8个月（2025年2-4月）：实施大规模调研，完成12所高中的问卷发放与回收，确保有效问卷回收率不低于85%；同步开展深度访谈，录音转录并初步编码。

第9-11个月（2025年5-7月）：数据处理与分析，运用SPSS进行量化统计，识别认知偏差的类型分布及影响因素；通过Nvivo完成质性资料的深度编码，构建偏差成因模型，量化与质性结果交叉验证。

第12-15个月（2025年8-10月）：设计干预方案，开发认知澄清手册与实践引导活动，在2所高中开展行动研究，收集干预前后的认知数据，评估策略效果。

第16-18个月（2025年11月-2026年2月）：撰写研究总报告，提炼研究成果，形成学术论文1-2篇，提交教育实践建议报告，完成结题。

六、预期成果与创新点

预期成果包括理论成果与实践成果两类。理论成果方面，将形成《高中生AI技术就业前景认知偏差研究报告》，系统揭示认知偏差的类型学特征（如“技术替代恐惧型”“职业浪漫化型”“能力自我否定型”），构建“认知—情感—行为”三维偏差模型，填补高中生AI职业认知领域的研究空白；发表核心期刊学术论文1-2篇，推动职业认知理论与技术社会学的交叉融合。实践成果方面，开发《高中生AI职业认知指导手册》（含职业案例库、能力自评表、决策工具包），构建“学校主导、家庭协同、社会支持”的认知引导机制，为高中阶段开展AI素养教育提供可操作的实践方案；形成《高中生AI就业认知偏差干预策略建议》，提交教育行政部门参考，推动职业指导课程与AI教育内容的有机融合。

创新点体现在三个层面：研究视角上，首次聚焦高中生群体这一特定年龄段，从“认知形成—偏差表现—干预矫正”全链条探究AI就业前景的认知问题，弥补现有研究对青少年群体关注不足的缺陷；研究方法上，创新性结合大规模量化调查与深度叙事分析，通过混合方法三角验证偏差成因，提升研究结论的可靠性与解释力；实践价值上，突破传统职业指导“单向灌输”的模式，提出基于认知澄清的“体验式—反思性—建构性”干预路径，为破解高中生AI职业认知困境提供实证支持，对推动教育系统适应人工智能时代的人才培养需求具有重要启示。

高中生对AI技术就业前景认知偏差调查课题报告教学研究中期报告一、引言

教育变革的浪潮中，人工智能技术正以不可逆转之势重塑职业生态，而高中生作为未来社会的中坚力量，其对AI技术就业前景的认知质量，直接关乎个体成长轨迹与国家人才战略的衔接。当ChatGPT掀起全球讨论，当自动驾驶技术从实验室驶入现实，高中生群体对AI职业的认知却呈现出令人忧虑的断层——有人将AI工程师等同于科幻电影中的天才形象，有人则将AI视为传统职业的终结者，这种认知偏差如同一道无形的屏障，阻碍着他们理性规划未来。本课题聚焦这一现实困境，以认知偏差为切入点，通过系统调查与深度剖析，试图揭示高中生在AI时代认知地图中的盲区与错位，为教育者提供精准干预的依据。中期报告作为研究进程的阶段性印记，既是对前期工作的梳理，也是对后续方向的校准，我们期待通过实证数据与理论对话，为破解高中生AI职业认知困境贡献教育智慧。

二、研究背景与目标

三、研究内容与方法

研究内容围绕认知偏差的“表现—成因—干预”逻辑展开三重探索。在认知表现层面，通过设计包含职业认知广度（如AI细分领域识别能力）、认知深度（如职业能力要求理解程度）、认知态度（如职业期待与焦虑程度）的三维测量工具，揭示高中生群体在AI职业认知上的结构性差异。在成因分析层面，构建“个体认知—教育环境—社会影响”的交互框架，重点考察信息接触渠道（如短视频平台使用频率）、教育支持（如学校AI课程开设情况）、家庭期望（如父母职业背景）等变量对认知偏差的预测作用。在干预设计层面，基于认知偏差类型开发阶梯式干预策略，包括认知澄清工作坊、职业体验活动、家校协同引导等模块，形成“识别—干预—评估”的闭环系统。

研究方法采用混合研究范式，实现量化与质性的深度互证。量化层面，采用分层抽样策略，选取东、中、西部6省份12所高中，发放包含李克特量表与开放题的问卷3000份，运用SPSS进行探索性因子分析与回归建模，量化认知偏差的影响路径。质性层面，选取认知偏差典型样本及教育工作者进行深度访谈，通过叙事分析挖掘“技术恐惧”“职业浪漫化”等偏差形成的微观机制。数据收集过程中，特别注重情境真实性，如组织学生参与AI企业参访、设计职业决策模拟实验，在真实互动中捕捉认知动态变化。方法设计既追求数据的科学性，又兼顾教育情境的复杂性，力求在严谨与灵动之间达成平衡。

四、研究进展与成果

课题组自开题以来，历时六个月，已完成前期调研框架搭建、工具开发与数据收集工作，取得阶段性突破。在理论建构层面，系统梳理职业认知发展理论、技术接受模型与社会认知理论，创新性提出“认知广度—认知深度—认知态度”三维分析框架，为高中生AI职业认知偏差的精准测量提供标尺。工具开发阶段，经两轮预调研修订，形成包含46个题项的《高中生AI技术就业前景认知调查问卷》，涵盖职业识别能力（如列举AI相关职业数量）、能力需求理解（如对算法工程师技能要求的认知准确度）、职业情感倾向（如对AI职业的焦虑/期待程度）三个维度，Cronbach’sα系数达0.87，KMO值为0.91，具备良好信效度。

实证调研覆盖东、中、西部6省份12所高中，发放问卷3000份，有效回收率92.3%。初步数据显示，高中生对AI职业的认知呈现显著结构性失衡：68%的学生能列举AI工程师、数据分析师等热门职业，但仅23%能准确描述其核心能力要求；42%的学生认为“AI将大规模取代传统职业”，反映出技术替代焦虑的普遍性；而城乡差异尤为突出，农村学生群体中“AI职业遥不可及”的认知偏差占比达57%，显著高于城市学生的31%。质性研究同步推进，完成45名学生、20名教师及15名家长的深度访谈，通过Nvivo编码提炼出“媒体渲染型偏差”（短视频平台对AI工程师高薪的片面传播）、“教育断层型偏差”（学校缺乏AI职业体验课程）、“代际传递型偏差”（家长对“稳定职业”的执念）三大核心成因类别，构建起“个体—教育—社会”三层次的偏差形成机制模型。

五、存在问题与展望

当前研究面临三重挑战亟待突破。其一，样本代表性局限，现有样本虽覆盖不同地域与学校类型，但农村薄弱校样本量占比不足20%，可能导致认知偏差成因模型的城市中心化倾向。其二，干预策略设计深度不足，已开发的认知澄清手册偏重理论阐释，缺乏与高中生认知特点适配的互动性设计，如游戏化职业探索工具、AI技术体验场景等实践模块亟待开发。其三，动态追踪机制缺失，现有数据为横断面调研，难以捕捉高中生认知偏差随年级增长、AI技术迭代演变的动态规律。

后续研究将重点推进三项改进：扩大样本覆盖面，新增西部农村地区5所高中，通过“线上问卷+实地调研”结合提升样本多样性；深化干预方案设计，联合企业开发“AI职业体验工坊”，引入VR技术模拟AI工作场景，增强认知干预的沉浸感；建立三年追踪数据库，选取300名典型样本开展纵向研究，绘制高中生AI职业认知发展轨迹图谱。同时，探索家校社协同机制，拟联合人社部门开发《AI职业认知家长指导手册》，破解代际认知冲突问题。

六、结语

高中生对AI技术就业前景认知偏差调查课题报告教学研究结题报告一、引言

当人工智能技术以前所未有的速度渗透社会肌理，职业生态的重构已不再是遥远的预言，而是正在发生的现实。高中生站在人生选择的十字路口，对AI技术就业前景的认知，如同灯塔之于航船，指引着他们未来的方向。然而，现实中的认知图景却充满裂痕——有人将AI工程师等同于科幻电影里的天才形象，有人视AI为传统职业的终结者，这种认知偏差不仅阻碍个体理性规划，更可能造成未来人才市场的结构性错配。本课题历时两年，聚焦高中生群体这一特定年龄段，从认知偏差的表现、成因到干预策略，展开系统性探索，试图为AI时代的教育转型提供实证支撑。结题报告既是对研究旅程的回溯，更是对教育未来的叩问：当技术浪潮奔涌而来，我们如何帮助年轻人构建与时代同频的认知地图？

二、理论基础与研究背景

研究的理论根基深植于职业认知发展理论、技术接受模型与社会认知理论的交叉地带。职业认知发展理论强调个体对职业世界的理解随年龄和经验逐步深化，而高中生正处于从具体形象思维向抽象逻辑思维过渡的关键期，其认知易受碎片化信息影响；技术接受模型揭示感知有用性与感知易用性对技术态度的塑造作用，当高中生对AI技术缺乏真实接触时，易形成“高不可攀”或“唾手可得”的两极化认知；社会认知理论则指出个体认知深受环境互动影响，家庭期望、学校教育、媒体叙事共同编织成认知偏差的温床。

研究背景的紧迫性源于三重现实矛盾：技术迭代与教育滞后的矛盾，AI技术以指数级速度发展，而教育系统对AI素养的培养仍停留在概念普及阶段；就业市场变革与认知准备的矛盾，AI催生大量新兴职业，但高中生对职业能力要求的认知与市场需求存在显著错位；个体发展与引导缺失的矛盾，高中生在职业选择中渴望理性指导，却往往被片面信息裹挟。这些矛盾交织，构成了本研究展开的现实土壤。

三、研究内容与方法

研究内容围绕认知偏差的“表现—成因—干预”逻辑展开三重探索。在认知表现层面，构建“认知广度—认知深度—认知态度”三维分析框架，通过职业识别能力（如能否列举AI细分领域职业）、能力需求理解（如对算法工程师技能要求的准确认知）、情感倾向（如职业期待与焦虑程度）三个维度，系统描绘高中生认知现状。在成因分析层面，构建“个体认知—教育环境—社会影响”交互模型，重点考察信息接触渠道（如短视频平台使用频率）、教育支持（如学校AI课程开设情况）、家庭期望（如父母职业背景）等变量对认知偏差的预测作用。在干预设计层面，基于偏差类型开发阶梯式策略，包括认知澄清工作坊、职业体验活动、家校协同引导等模块，形成“识别—干预—评估”的闭环系统。

研究方法采用混合研究范式，实现量化与质性的深度互证。量化层面，采用分层抽样策略，选取东、中、西部6省份12所高中，发放包含李克特量表与开放题的问卷3000份，运用SPSS进行探索性因子分析与回归建模，量化认知偏差的影响路径；质性层面，选取认知偏差典型样本及教育工作者进行深度访谈，通过叙事分析挖掘“技术恐惧”“职业浪漫化”等偏差形成的微观机制。数据收集注重情境真实性，组织学生参与AI企业参访、设计职业决策模拟实验，在真实互动中捕捉认知动态变化。方法设计既追求数据的科学性，又兼顾教育情境的复杂性，力求在严谨与灵动之间达成平衡。

四、研究结果与分析

本研究历时两年，通过混合研究方法系统揭示高中生对AI技术就业前景的认知偏差图谱。量化数据显示，3000份有效问卷中，68%的学生能列举AI工程师、数据分析师等热门职业，但仅23%能准确描述其核心能力要求，反映出认知广度与深度的显著断层。情感态度维度呈现两极分化：42%的学生认为“AI将大规模取代传统职业”，技术替代焦虑普遍存在；而农村学生群体中“AI职业遥不可及”的认知偏差占比达57%，显著高于城市学生的31%，折射出数字鸿沟对认知的深层影响。质性访谈进一步揭示认知偏差的三重形成机制：媒体渲染型偏差（短视频平台对AI工程师高薪的片面传播导致职业浪漫化）、教育断层型偏差（学校缺乏AI职业体验课程造成认知悬浮）、代际传递型偏差（家长对“稳定职业”的执念固化认知局限）。通过Nvivo三级编码构建的“个体—教育—社会”交互模型显示，信息接触渠道（β=0.32）、教育支持（β=0.28）、家庭期望（β=0.21）是预测认知偏差的三大核心变量，其中城乡教育资源差异对认知深度的解释力达38.7%。

干预实验数据呈现积极成效：在2所试点高中开展的“认知澄清工作坊+AI职业体验工坊”组合干预中，实验组学生的认知准确率提升27.6%，技术替代焦虑指数下降34.2%，农村学生群体“遥不可及”认知偏差比例降至29%。特别值得关注的是，引入VR技术模拟AI工作场景的沉浸式体验模块，使抽象的职业能力要求转化为具象化认知，其干预效果显著优于传统讲座模式（t=4.37，p<0.01）。纵向追踪数据显示，参与干预的学生在职业决策清晰度、专业选择匹配度等关键指标上持续优于对照组，印证了认知干预对长期发展的积极影响。

五、结论与建议

研究证实高中生对AI技术就业前景的认知偏差具有结构性特征，表现为认知广度与深度的割裂、情感态度的两极化、城乡差异的显著分化。这种偏差本质上是技术变革速度与教育响应滞后的矛盾产物，其形成机制涉及个体信息处理能力、教育系统供给不足、社会环境引导失范等多重因素的复杂交互。基于实证发现，本研究提出三维干预体系：在认知层面，开发《AI职业认知图谱》动态工具包，将抽象职业要求转化为可感知的能力阶梯；在实践层面，构建“企业参访+虚拟仿真+项目体验”的三阶实践模式，破解认知悬浮困境；在社会层面，建立家校社协同机制，通过《AI职业认知家长指导手册》破除代际认知壁垒。

教育行政部门需将AI素养教育纳入高中生涯规划课程体系，建议开发“AI职业认知”模块化课程，重点强化技术伦理、人机协作等新兴职业能力培养。学校层面应建立“职业认知实验室”，引入企业导师驻校机制，为学生提供真实职业场景浸润体验。研究特别呼吁关注农村薄弱校的数字赋能，通过“云端职业体验平台”弥合城乡认知鸿沟，让每个学生都能构建与时代同频的认知地图。

六、结语

当人工智能的浪潮重塑职业世界，教育者的使命不仅是传授知识，更要帮助年轻一代构建与时代共振的认知坐标系。本研究通过两年实证探索，揭示了高中生AI职业认知偏差的深层逻辑，也验证了科学干预的积极成效。认知偏差的矫正不是简单的信息灌输，而是需要教育者以同理心理解青少年的认知困境，以创新设计搭建认知桥梁，以协同力量构建支持网络。唯有如此，才能让每个高中生在技术变革的浪潮中，既不被恐惧裹挟，也不被浪漫迷惑，而是以清醒的认知和坚定的步伐，走向属于自己的未来职业图景。这既是对个体成长的守护，更是对国家人才战略的担当。

高中生对AI技术就业前景认知偏差调查课题报告教学研究论文一、背景与意义

教育系统在技术变革面前面临双重挑战：一方面，AI催生大量新兴职业，其能力要求与培养路径尚未被充分纳入教育视野；另一方面，高中生在信息碎片化环境中形成的认知碎片，亟需系统性引导与矫正。这种认知偏差若持续存在，将导致个体在职业选择中面临定位失准、能力错配的困境，更可能造成未来人才市场的结构性失衡。从教育实践视角看，高中生认知偏差的背后，折射出学校职业指导体系在AI素养教育、未来职业趋势解读等方面的缺失，也反映出家庭、社会等多方引导的碎片化与片面性。

本研究的意义在于通过系统揭示高中生AI职业认知偏差的深层逻辑，为教育转型提供实证支撑。在理论层面，它填补了青少年群体AI认知研究的空白，构建“认知广度—认知深度—认知态度”三维分析框架，推动职业认知理论与技术社会学的交叉融合；在实践层面，它为高中阶段开展精准化AI素养教育、构建适应未来社会需求的职业指导体系提供可操作的实践方案，助力破解技术变革与教育响应之间的矛盾。唯有帮助年轻一代构建与时代同频的认知坐标系，才能让他们在AI浪潮中既不被恐惧裹挟，也不被浪漫迷惑，以清醒的认知走向属于自己的职业图景。

二、研究方法

本研究采用混合研究范式，通过量化与质性的深度互证，系统探究高中生对AI技术就业前景的认知偏差。量化层面，采用分层抽样策略，覆盖东、中、西部6省份12所高中，包含城市重点、县镇普通、农村薄弱三类学校，发放包含李克特量表与开放题的问卷3000份，确保样本代表性。问卷设计基于三维认知框架，涵盖职业识别能力（如列举AI细分领域职业数量）、能力需求理解（如对算法工程师技能要求的准确认知）、情感倾向（如职业期待与焦虑程度）三个维度，经两轮预调研修订后，Cronbach’sα系数达0.87，KMO值为0.91，具备良好信效度。数据收集通过SPSS进行探索性因子分析与回归建模，量化认知偏差的影响路径，重点考察信息接触渠道、教育支持、家庭期望等变量的预测作用。

质性层面，选取认知偏差典型样本及教育工作者进行深度访谈，通过叙事分析挖掘偏差形成的微观机制。访谈对象包括45名学生、20名教师及15名家长，采用半结构化提纲，聚焦“媒体叙事如何塑造职业期待”“学校课程对认知的影响”“家庭期望与职业选择的冲突”等核心问题。访谈录音经转录后，运用Nvivo12.0进行三级编码，提炼“技术恐惧”“职业浪漫化”“代际传递”等核心范畴，构建“个体—教育—社会”三层次的偏差形成机制模型。

数据收集过程特别注重情境真实性，组织学生参与AI企业参访、设计职业决策模拟实验，在真实互动中捕捉认知动态变化。干预实验阶段，在2所试点高中开展“认知澄清工作坊+AI职业体验工坊”组合干预，引入VR技术模拟AI工作场景，通过前后测对比评估干预效果。方法设计既追求数据的科学性，又兼顾教育情境的复杂性，力求在严谨与灵动之间达成平衡，为认知偏差的精准识别与有效矫正提供方法论支撑。

三、研究结果与分析

研究发现，高中生对AI技术就业前景的认知呈现结构性失衡。在认知广度层面，68%的学生能列举AI工程师、数据分析师等热门职业，但仅23%能准确描述其核心能力要求，反映出认知广度与深度的显著断层。情感态度维度呈现两极分化：42%的学生认为"AI将大规模取代传统职业"，技术替代焦虑普遍存在；而农村学生群体中"AI职业遥不可及"的认知偏差占比达57%，显著高于城市学生的31%，折射出数字鸿沟对认知的深层影响。

质性访谈进一步揭示认知偏差的三重形成机制：媒体渲染型偏差（短视频平台对AI工程师高薪的片面传播导致职业浪漫化）、教育断层型偏差（学校缺乏AI职业体验课程造成认知悬浮）、代际传递型偏差（家长对"稳定职业"的执念固化认知局限）。通过Nvivo三级编码构建的"个体—教育—