本站中国人民大学新时代企业高质量发展人才管理研修班（2025年7月26日原课表安排）中，徐世勇老师与“AI数据革新：探索人工智能与大数据技术在人力资源管理中的应用”相对应。本文聚焦AI与大数据在人力资源管理中的应用的核心问题，结合常见实践场景解释关键概念、分析路径和适用边界，为希望系统理解“AI数据革新：探索人工智能与大数据技术在人力资源管理中的应用”的读者提供学习参考。文章依据公开课题作知识性梳理，不推断未公开的课堂内容；课程日期和教师安排请以最新正式通知为准。

先明确主题的核心问题

AI和大数据用于人力资源管理前，先要定义具体业务问题，例如招聘流程、人员配置或学习发展，并检查数据能否支持可靠分析。战略性人力资源管理要从组织目标出发，明确关键岗位、能力要求和人才供给之间的关系。

把证据和情境放在一起

数据治理应明确数据来源、字段含义、更新周期、访问权限和责任人。不同系统中的同名指标如果口径不同，需要先统一再进行分析。人员数据要说明口径与时间，结合业务变化、岗位职责和员工反馈分析，避免把指标当作脱离情境的结论。

将理解转成可执行的观察

算法结果可用于发现趋势或辅助排序，但不能替代对岗位背景、候选人情况和公平影响的审查，尤其要避免把历史偏差自动延续。将规划落实为招聘、培养、绩效和继任等机制，并明确负责人、周期与评估方式，便于检验是否支持业务结果。

说明方法的适用边界

该主题来自人大人才管理研修班历史开课通知。实际应用需遵守个人信息与劳动相关规则，本文不提供个案决策意见。人力资源制度须遵守劳动法律法规并结合组织实际。本文不替代劳动法律或个案人事意见。

延伸阅读与实践

AI与大数据在人力资源管理中的应用。学习者可以围绕“AI数据革新：探索人工智能与大数据技术在人力资源管理中的应用”整理一页问题清单：先写明希望回答的问题，再标出来源、时间、条件和仍待核实的部分。把公开页面明确写出的内容、本文的一般知识延展和个人判断分开，能避免把历史安排误读为当前承诺。遇到不同材料时，应检查它们是否讨论同一对象、同一时期和同一口径，再决定是否能够比较。实际应用需要结合使用者、组织能力和现场条件逐步验证；如果涉及专业风险，应交由合格人员依据完整材料评估。

课程与师资说明：本站课程页面《中国人民大学新时代企业高质量发展人才管理研修班（2025年7月26日原课表安排）》将徐世勇与公开主题AI数据革新：探索人工智能与大数据技术在人力资源管理中的应用相对应。本文围绕页面公开主题作知识性延展，不复述老师课堂原话。页面所列期次属于历史课表或课程记录，不代表当前仍在开班，也不代表新一期沿用同一安排。具体新期时间与教师安排请以最新正式通知为准。

老师公开履历：徐世勇。中国人民大学劳动人事学院教授、博士生导师。原通知将其列为人才管理研修班导师，课程主题涉及人工智能和大数据在人力资源管理中的应用。

本文依据本站公开师资履历与对应课程页面的主题作知识性梳理，不等同课堂逐字内容，也不代表老师未公开的个人观点。报名或安排学习前，请核对当前期次、课表、教师确认情况与开课时间；历史课表不代表该课程当前仍在开班。

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