​​企业招聘中的学历歧视问题长期存在，表现为过度强调名校背景而忽视实际能力，这不仅造成人才浪费，更可能引发社会不公。​​要解决这一问题，需从​​法律规范、企业招聘标准优化、个人能力展示​​三方面入手，同时借助技术手段减少人为偏见。

学历歧视的核心在于企业用“统计性歧视”简化筛选流程，例如仅招聘“985/211”毕业生。这种做法的弊端包括：​​高端人才隐性失业​​（如博士生因第一学历被拒）、​​加剧教育内卷​​（过度追求名校标签），以及​​削弱企业创新力​​（同质化团队）。例如，某研究显示，非名校毕业但具备项目经验的求职者，其绩效表现与名校生无显著差异。

提升招聘公平性的实践方法包括：

1. ​​企业端​​：采用“盲选简历”（隐去毕业院校）、增加技能测试比重，或参考Google的“结构化面试”模板，聚焦岗位核心能力而非学历标签。
2. ​​个人端​​：通过​​项目成果量化展示​​（如GitHub代码库、案例作品集）替代学历背书，或考取​​行业权威认证​​（如PMP、CFA）弥补学历差距。
3. ​​技术辅助​​：AI招聘工具可基于岗位需求匹配候选人技能，但需警惕算法训练数据本身的偏见。

当前，部分企业已试点“技能学分制”，将学历、证书、项目经验等转化为标准化分值，从而更全面评估候选人。这一趋势显示，​​招聘公平性与效率并非对立​​，关键在建立多元评价体系。未来，随着远程协作普及，地域、学历等传统筛选维度或将进一步弱化。