就業弱勢群體大學生精準識別和幫扶軟件系統構建初探

劉亮亮

[摘 要] 補齊就業弱勢群體幫扶這一大學生就業工作中的短板，將有效提升高校就業工作的整體水平，精準識別和精準幫扶就是其中的重中之重。充分利用先進的計算機軟件技術，設計開發就業弱勢群體大學生精準識別和幫扶系統，能有效提升就業弱勢群體大學生的識別速度和準確度，能有效提升就業幫扶資源與就業弱勢群體大學生的匹配精準度和幫扶效果。

[關 鍵 詞] 就業；精準；識別；幫扶

[中圖分類號] TP311 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2018）19-0138-02

就業是最大的民生，事關黨和國家事業發展、社會和諧穩定，事關畢業生及其家庭的切身利益，也是高校人才培養質量的直觀反映。各高校也通過加強教育教學、生涯規劃、就業指導、就業市場等多方面的工作促進就業工作的整體提升。但是，由“木桶效應”我們可以看出，提升大學生就業工作的整體水平，高校最有效的發力點在于補齊就業弱勢群體大學生幫扶這塊就業工作的短板，而對就業弱勢群體大學生進行精準識別和精準識別后的精準施策則是重中之重。

一、系統構建整體思路

從“就業弱勢群體大學生精準識別和幫扶軟件系統”的名稱可以看出，系統面向的對象主要是大學生和學校，系統的底層信息來源是畢業生個體和日常學校就業工作體系，系統需要解決的主要問題是識別和幫扶，系統的核心品質要求是精準，系統的呈現方式是計算機軟件系統，系統的愿景是畢業微觀個體和學校就業工作宏觀整體的共同發展與提升。

根據數據流的走向、問題的歸集和資源的配置，“就業弱勢群體大學生精準識別和幫扶軟件系統”可以按照學生狀態數據庫層（Status）、評價賦權邏輯層（Value）、分類歸集邏輯層（Classify）、就業幫扶資源庫層（Resource）、策略輸出層（Output）五個層次進行設計，系統模型如下：

根據系統設計的模型，數據在由底層向上層和由個體、單項指標向群體、分類指標流動的過程中，經過數據分析提煉，實現了逐層分類歸集。數據在經低層處理向上層流動的過程中，經過系統軟件邏輯的分析處理和與現實資源的有機融合，最終實現對學生中就業弱勢群體和學校工作中薄弱環節的雙精準識別，實現對學生中就業弱勢群體的精準幫扶和學校工作中薄弱環境的修正改進的雙精準提升。

二、系統構建層次設計

1.學生狀態數據庫層（Status）。該層為系統的底層基礎數據層，由與學生就業相關的各類狀態數據組成。系統在設計過程中可以根據使用者的理解和分類標準將學生狀態分為S個大類，每一類別中均可以細化為互不包含、不可再分的就業狀態元數據。比如，可以將英語成績、高等數學成績、大學物理成績等狀態數據歸為學習成績狀態指標類，將對自我性格、興趣、技能、價值觀的認知狀態歸為生涯規劃自我認知指標類等。系統在設計時，狀態指標類和狀態數據均要根據用戶需求實現個性化設置與擴展。該層數據均為不可再次拆分的元數據，數據只做向上流動使用，不進行橫向流動處理。

2.評價賦權邏輯層（Value）。該層通過讀取學生狀態數據庫層（Status）的學生狀態元數據，對數據進行邏輯分析，分別形成以學生個體和學生群體為參照的評價指標體系。評價指標體系V是評價數據1至Vm的分類賦權，通過評價體系V可以獲取學生個體單項指標的分類賦權情況，可以獲取學生群體單項指標的分類賦權情況，可以獲取學生個體單項指標在其自身整體指標中的賦權占比情況，還可以獲取學生個體單項或整體指標在學生群體整體指標中的賦權占比情況。比如，通過評價賦權邏輯層的處理，可以獲取某位學生英語成績的情況，可以獲取學生整體英語成績情況，可以獲取某位學生英語成績在其所有成績中的情況，可以獲取某位學生英語成績或總體學習成績在所有學生成績中的情況。系統在設計時，評價數據由軟件系統進行加權運算和邏輯處理自動獲取，評價指標體系可根據系統推薦分類或根據用戶需求進行個性化分類。該層次數據除向上流動使用外，還進行個體數據與群體數據的橫向流動，以產生更多的系統衍生數據。

3.分類歸集邏輯層（Classify）。該層通過讀取評價賦權邏輯層（Value）的數據，對數據進行邏輯分類，分別形成學生個人就業項和群體性就業工作弱項等弱就業集Ci。系統通過分類歸集邏輯，將評價賦權后的數據再次進行邏輯分析，將相同的學生、項目歸入相同的集群，一位學生的就業弱項、有相同或不同就業弱項的學生、因學校就業工作體系欠缺造成的多數學生的整體就業弱項等都可在此層實現分類歸集。比如，通過分類歸集邏輯層的處理，可以得知一位學生在就業中存在哪些弱項，可以獲取就業弱項出現在哪些學生中，可以獲取多數學生共同的就業弱項有哪些。該層次的數據除向上流動使用外，同樣進行個體數據與群體數據的橫向流動，還產生更多的系統衍生數據。

4.就業幫扶資源庫層（Resource）。該層與學生狀態數據庫層類似，是學校現有就業幫扶資源的分類分項數據庫。該層次的信息來源不受學生個體和群體狀況的影響，學校學生就業工作體系中有形的人、財、物和無形的教育、管理、服務等都可納入幫扶項目R。就業幫扶資源數據在系統產生分類歸集數據C輸入后與其融合并發生作用。如課程教學、實踐平臺、生涯咨詢、就業指導、崗位推薦等均可以納入就業幫扶資源庫。該層次的數據只做向上流動使用，不進行橫向流動處理。

5.策略輸出層（Output）。該層通過對分類歸集邏輯層（Classify）和就業幫扶資源庫層（Resource）信息進行邏輯加工，通過一系列的評估和匹配策略，將就業幫扶資源庫中的資源精準配置給就業弱勢群體畢業生，將就業弱勢群體畢業生中體現出的因學校就業工作弱項引起的學生群體性就業弱項進行呈現，最終實現對學生中就業弱勢群體和學校工作中薄弱環節的雙精準識別，實現對學生中就業弱勢群體的精準幫扶和學校工作中薄弱環境的修正改進的雙精準提升。

三、系統構建分步實施

1.系統功能分步實施。“就業弱勢群體大學生精準識別和幫扶軟件系統”涉及的指標和內容較多，在系統整體實現上一次成型存在一定的設計風險和技術困難。因此，可將整體軟件系統按照設計層次進行適當地拆分設計，按照軟件系統模塊化設計的思想，將“就業弱勢群體大學生精準識別和幫扶軟件系統”拆分為“學生成長發展信息管理系統”“學生就業能力和競爭力評價系統”“學校就業資源信息管理系統”“就業弱勢群體大學生識別系統”“就業工作弱項工作診斷系統”“就業幫扶智慧匹配系統”等6個子系統實施。

2.系統數據分步整合。“就業弱勢群體大學生精準識別和幫扶軟件系統”本身需要大量的基礎數據進行支撐，因此，在每一個系統進行設計時都需要高度重視系統數據的分類收集和分步整合。在系統設計時，要將支持系統運行的定量資源型數據和定性決策型數據在系統設計之初就進行通盤考慮，在各子功能系統設計的過程中預留標準數據接口，做好數據間的邏輯承接設計。

3.系統升級分步開展。在軟件系統設計完成投入運行后，要對系統產生的輸出進行二次研判，對系統運行中衍生的數據進行二次挖掘，從而獲取系統數據收集、數據分類、系統資源和策略選取中存在的問題，從而在不影響系統正常運行的前提下對相應功能模塊進行升級改造，以取得更好的系統使用效果。

參考文獻：

[1]馬永霞，梁金輝.理工科大學生就業能力評價研究[J].教育研究，2016（9）：40-49.

[2]王美麗.大數據時代高校精準就業服務工作研究[J].思想理論教育，2016（6）：84-88.