基于大數據技術精準定位人才培養規格的研究與實踐

摘 要 由企業的人才需求來定位高校的人才培養規格，目前高校了解企業人才需求的主要途徑是通過傳統的市場調研獲得數據，即對畢業學生和用人單位發放調查問卷。這樣做有四個弊端，一是數據樣本數量有限;二是受訪者由于是本校畢業生或合作企業，在填問卷時具有一定的傾向性，最終影響調查結果的客觀性;三是調查問卷設計本身存在局限性。四是信息技術產業發展很快，企業對人才的技能要求也在快速變化。本研究通過獲取招聘網站的真實招聘信息，通過大數據技術與專業進行匹配分析。得出各專業人才應具有的專業能力、素質能力以及現有人才培養方案、課程標準與企業人才需求的匹配度，高校可根據分析結果調整人才培養方案與課程標準。

關鍵詞 大數據 人才培養規格 職業能力 人才培養方案 課程標準

中圖分類號：G718文獻標識碼：A

1問題與困惑

人才培養規格是學校對所培養出的人才質量標準的規定，指受教育者應達到的綜合素質，它是學校工作的立足點和重要依據。高等學校人才培養規格是高等學校各專業培養目標的細化，是學校對畢業生培養質量要求的規范，是學校制定教學計劃和課程教學大綱，組織教學、檢查和評估教育質量的依據，它解決了各專業人才培養的方向問題。各專業人才培養規格就是按照國家政策和人才市場導向制定符合各專業教育培養目標的綜合素質要求，是對各專業人才培養的方向和所要達到的目標的概括性描述和經過規定年限的學習、各專業人才在知識、能力方面要達到的基本要求。那么，如何科學合理的定位人才培養規格？

2研究問題

互聯網思維的核心觀點是“用戶至上、體驗為王”，從這個角度出發，高職教育作為培養應用型人才的職業教育，教學內容需要緊跟招聘企業快速變化的人才需求，由企業的人才需求來定位我們的人才培養規格，才能培養出企業和行業需要的人才。那么如何才能了解到用人企業最真實的人才需求呢？以前高職院校對企業人才需求的分析主要是通過傳統的市場調研獲得數據，即對畢業學生和用人單位發放調查問卷。這樣做有四個弊端，一是數據樣本數量有限;二是受訪者由于是本校畢業生或合作企業，在填問卷內容時，常常會有一定的傾向性，最終影響調查結果的客觀性;三是調查問卷設計本身存在局限性。四是通過互聯網三大定律的摩爾定律可以看出來，信息技術產業具有自身的特殊性，技術發展很快，導致用人企業對人才的技能要求也在快速變化。傳統的了解企業人才需求的方式不能適應信息技術行業。最終導致“大學生在校學的東西工作中用不上，找不到合適的工作”與“企業高薪招不到合適人才”的現實矛盾日趨激烈。

3解決問題

3.1平臺設計思路

在云物大智相關技術全面發展的大背景下，最早提出互聯網思維概念的百度李彥宏指出“AI是一種什么樣的思維？是一種全部數據化、全部用人工智能的方法實時的反映出來，并且根據這些數據進行調整的方式。”所以我們認為，應該把互聯網思維和大數據技術相結合，用AI思維指導工作，幫助我們更科學的定位各專業的人才培養規格。通過近1年多的時間，我們建立了“職業能力分析大數據服務平臺”主動采集互聯網上招聘信息并進行數據清洗和分析，獲取最真實的企業對人才的需求，然后對海量數據進行建模和分析。

目前，該平臺每天采集招聘信息超過100萬條，然后通過大數據技術對數據清洗和預處理后，建立模型對數據進行統計和分析，形成針對各行業的就業形勢大數據分析報告，在報告中可以詳細的看到本專業的職位發布趨勢、職位地域分布、薪資分析、專業能力點、素質能力點、專業能力點匹配、職位學歷占比，最終達到指導學院進行相關教學改革，輔助相關管理決策的目的。具體專業分析內容示例參見附件一。

另一方面，對于在校學生，可以通過微信小程序，隨時隨地的查看符合自已專業和興趣點的招聘信息，以及自已所學專業的技能要求，薪資待遇等情況，加深自已對專業和行業的認識，讓學習的主動性，目標性和針對性更強。

4經驗總結與后續改進思路

為更好的為學校的人才培養工作服務，我們認為應該堅定不移的使用互聯網思維和大數據技術相結合的方式，進一步優化的提升平臺現有的功能，實現如下改進目標：

（1）對意向學生（中學、高中畢業生，在職人員等）實現職業生涯規劃;（2）對新生推薦適合專業、在校畢業生推薦適合崗位;（3）經過對社會企業的招聘崗位需求和學校培養方案的交叉計算，分析出學校人才培養方案中最熱的知識面、技能點，從而輔助教師教學和課程改革;（4）對畢業生的從業情況進行追蹤分析，通過畢業生的從業反饋來對教學、學習、培養方案、課程等進行改革輔助;（5）對所有分析結果數據進行可視化設計，便于直觀、形象地了解分析結果的抽象數據;（6）融合最新的人工智能化應用，使得計算分析具備自主學習特點，隨著運行時間的增加，自我完善。

計算分析產生的業務數據可匯聚到大數據服務平臺，為平臺提供更準確、更具針對性的教學數據。

作者簡介：周士凱，（1982.3-），男，漢，重慶人，碩士，重慶廣播電視大學，副教授，研究方向：大數據、移動應用開發。

參考文獻

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