在大數據時代下探究高校就業指導工作的開展

劉俊灼 王欽

（景德鎮學院，江西景德鎮 333000）

在大數據時代下探究高校就業指導工作的開展

劉俊灼 王欽

（景德鎮學院，江西景德鎮 333000）

高校畢業生人數逐年在增加，2014年高校畢業生人數突破了700萬人達到了727萬人，就業形勢十分嚴峻。隨著大數據時代的到來，高校怎樣更好的利用好龐大的學生基本數據信息、就業指導工作數據信息并同社會就業市場數據信息相結合，通過數據分析技術，更好的發揮出其應有的價值，為高校就業指導工作提供更好的服務。

大數據 就業指導 指導工作

1 大數據時代帶來的改變

近幾年“大數據”這詞出現的頻率越來越高，其中“2012年度中國媒體十大流行語”科技類中“大數據”榜上有名，可見認知度已經非常的高了。全球知名咨詢公司麥肯錫最早提出“大數據時代”的到來，稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。”如今每個人都是數據的制造者，隨著云計算、手機、PC、微信等數據來源的多樣性，全球數據量成幾何級增長，大數據時代到來使我們的生活、工作和思維發生了變革。首先，數據的分析不再依靠少量的數據樣本，而是分析與某事物相關的所有數據；其次，對于數據的樣本我們不再追求其精確性，反而樂于接受數據樣本的紛繁復雜；最后，我們的思想發生了轉變，不再探求難以捉摸的因果關系，轉而關注事物的相關關系。

2015年全國普通高校畢業生就業創業工作網絡視頻會議在京召開，在會議上教育部部長透露，2015年高校畢業生將達749萬創下歷史新高，高校畢業生就業形勢不容樂觀，就業面臨新的挑戰。高校在逐年教育和管理過程中產生了一定規模的數據，其中就業指導工作中就有如畢業生求職意向信息、用人單位招聘信息、畢業生對工作滿意度信息、畢業生基本信息等數據。對于以上數據信息基本停留在收集階段，沒有對數據進一步作分析和處理，大大的降低了就業數據信息的利用價值。要正確利用好高校就業數據信息，通過對數據的分析來提高就業指導工作的質量和水平，而如何正確的使用就業數據信息，是高校就業部門需要探究的一個問題。

2 高校就業指導工作數據使用分析

如今就業指導課已在各個高校開展，上課內容大致以就業形勢分析、講解就業政策、就業經驗分享、應聘和面試技巧等形式，缺少一些有個性化、有針對性的就業指導內容。高校教務處、學工部、后勤處等相關學校部門有比較完善的學生基本信息、成績、獎懲情況、校園一卡通消費情況等。除以上信息還應該需要了解學生的擇業思想就業動態、當前就業市場行情、崗位發展前景和用人單位的用人需求等與學生就業關聯度較大的的就業信息數據。利用大數據技術對以上數據進行分析和挖掘，可以為學生開展個性化就業指導提供幫助，增加就業指導的針對性，分析出畢業大學生就業意向和需求，用人單位的普遍水準和質量，為學生提供薪酬對比、崗位匹配、個性分析等服務。再將社會上混雜、零散、海量的就業需求信息與學生的個人就業信息進行匹配對應、歸納分析和挖掘利用。

每當畢業季來臨時，各個高校都會舉辦各種樣式的現場招聘會或專場招聘。前來參加招聘會的單位一般是由學校就業部門發出邀請函，或者由招聘單位自主聯系學校，學生只是被告知去參加學校招聘會，缺乏主動去獲取招聘信息的積極性。在招聘會現場中會發現一種現象，學校所在的本市企業比較多，其它省、市前來招聘的用人單位比較少，部分專業可供學生去選擇的崗位有限，對于冷門專業幾乎就沒有職位可以去應聘，使得部分學生沒有適合的職位可以選擇不得已離開，招聘會效果不是十分理想，沒有達到預期值。甚至在高校畢業生當中有部分學生對自己可以從事什么職位、自己可以在什么行業有更好的發展、什么職業更加適合自己等自身情況的不了解，也大大的降低了招聘會的成效。利用大數據的技術分析畢業生就業流向分布和畢業生的就業意向；分析各個專業的就業率和市場需求狀況；分析畢業生就業思想動態。通過對就業工作數據信息的分析，可以幫助學生認清和解答，哪個城市適合我發展、這個行業未來五年的發展空間如何等困惑問題；可以幫助學校更加有針對性的選擇招聘單位，提高高校現場招聘會的成效；可以對不同的專業開展有針對性的就業指導座談會，使學生知道“自己目前的水平和能力能夠勝任哪方面的工作”，“自己還需要具備哪方面的能力和知識才能勝任心儀崗位的需要”等就業問題。每學年就業工作階段性結束后，從就業數據分析中總結出本學年度就業工作的不足，找出就業工作的面臨的新變化、新動向，為一下個學年度就業工作提供參考信息。

3 就業指導數據收集與分析應注意的問題

舍恩伯格在他著作的《大數據時代》書中提到：“大數據時代的到來，改變了人們對數據的思維變革。”其中最大的改變是允許數據的不精準，反而追求數據的多樣性、混雜性，更關鍵的是找到某個數據現象的良好相關關系，可以幫助我們捕捉現在和預測未來，建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。因高校就業工作的特殊性，在分析和收集高校就業工作中的數據信息時，應使得數據體現出真實性、關聯性、連續性、完整性，我們不應一味的追求數據的多樣性和混雜性，我們應找到其相關關系的聯系數據。

首先，應該防止收集的數據與學生脫鉤。學生是高校就業指導工作數據的主要載體，學生的思想動態、情緒變化都會影響數據分析的結果，大學生的價值觀、世界觀還沒有完成熟，對某些事物還無法準確理性的判斷真偽，容易盲目從總、發表偏激或帶個人情緒的不負責的言論。大學生每天都會通過各種如QQ、微信、微博等網絡平臺發表自己言論，這么龐大的數據信息必然影響信息的質量，如果數據本身存在偏差或脫離實際，必然使大數據分析的價值效應大大降低。大數據技術用于高校就業指導工作的目的是為了給學生提供個性化、有針對性的服務，幫助大學生樹立正確的人生觀和就業觀，所以不能只追求數據的大，而忽視掉數據的真實性。

其次，收集的數據應和社會實際情況相結合。除了防止學生數據失真性，還應注重數據的社會性。大數據分析不能脫離社會實際，在處理和分析大學生在校的數據同時也要和社會就業形勢相結合。所需要收集的數據不止需要有學生、高校就業工作的基本數據這一塊，還需要將用人單位、社會就業市場等關聯度較大的數據一并收集，形成完整的數據信息。通過對當前就業市場、人才需求情況的對比和分析，結合高校專業的就業率，給學生發布專業就業行情、行業發展前景和市場需求情況，提高學生的就業率。實現學生、學校和社會的三方共贏局面。

最后，數據的收集應是連續性。高校就業工作存在階段性，每學年度下學期一般比較忙，通過學校就業網站發布最新的用人單位招聘信息，各科專業的就業率，組織召開就業座談會等各種與就業相關的事宜。在建立好就業工作數據分析模型后，數據收集工作不僅要整理就業工作的歷史數據信息，還要做好實時數據信息的收集，這樣才能保證大數據的分析沒有脫離實際情況，提高就業工作分析的客觀性和準確性。

4 結語

逐年增加的高校畢業生人數，學生的就業壓力也越來越大，充分發揮出高校就業工作數據的潛在力量，讓就業指導工作更高效、更準確、更有個性、更有針對性為學生服務。《大數據時代》提到：“數據它的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下。”在這個數據大爆炸的時代，如何正確的使用數據、分析數據、掌握數據，誰就可以掌握未來的大方向。大數據的核心價值就是預測未來，分析預測就業市場的變化和各科專業的就業前景，可幫助高校優化教學資源的配置，使學生獲取更加全面的就業知識，提高學生的就業能力。數據的發聲將使得高校就業指導工作進入大數據新時代。

［1］［英］維克托.邁爾-舍恩伯格.大數據時代—生活、工作與思維的大變革［M］.盛楊燕，周濤譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

［2］張家明.大數據背景下的大學生個性化就業指導［J］.教育與職業，2014.24.98-99.

［3］路葵.大數據時代給教育帶來的轉變和對大學生思想政治教育工作的啟示［J］.中國科教創新導刊，2014.04.

［4］楊銳，夏紅.大數據時代下大學生就業數據信息的應用研究［J］.中國電力教育，2014（7）：119-120.

劉俊灼（1984—），男，漢族，江西景德鎮人，從事思想政治教育工作。