基于區塊鏈技術在高校就業質量中的應用研究

鐘文武，韓建超，劉聰

（重慶醫藥高等專科學校，重慶）

一 引言

所謂區塊鏈技術，簡稱BT（Blockchain technology），也被稱之為分布式賬本技術，是一種互聯網底層的分布式數據庫技術，該技術的提出有望實現從信息互聯網向價值互聯網的轉變，其特點是去中心化、點對點傳輸、透明、可追蹤、不可篡改、數據安全及信用的自我建立。目前，該技術的提出，已經正在變革全球商業，金融、管理、教育等領域；世界經濟論壇《2015年報告》中指出，到2023年全球國民生產總值10%將存儲在區塊鏈與區塊鏈的相關技術中，并到2023年政府機構將普遍應用區塊鏈技術[1]。在未來，通過使用區塊鏈技術對學分管理、在線教育學分認證、教學管理、學生管理、教育公平等領域發揮著重要作用，對未來的教育變革產生積極的影響。

二 高校就業質量分析現狀

國內學者史淑桃認為，我國高校就業質量評價體系指標主要有薪酬福利、勞動關系和個人發展三個指標和15個二級指標[2]；李斌提出，高校畢業生就業質量評價體系結構由畢業生就業前的主客觀指標（畢業生綜合能力、就業服務質量、失業率）、就業崗位指標（就業條件、就業環境、薪資水平）、就業滿意度指標（專業對口率、職業穩定性、勞動關系的和諧性、職業展望、社會保障水平）三個一級指標，11個二級指標組成[3]；學者朱鈞陶對就業質量分析引入了高校，畢業生個人，用人單位以及一些宏觀指標數據作為就業質量評價的因素，并對不同的指標設定不同的權重進行了實證分析[4]；黃澤文提出利用數據挖掘分析技術，對我國高職院校就業數據進行挖掘分析，搭建就業指導、就業概況、校園活動、成績、求職、實習等數據庫的倉庫架構、建構大數據時代高職就業質量體系，開發新的就業信息網和職業生涯規劃導向功能，的招聘會管理系統，以提高學生的就業質量[5]；

教育就業質量分析是全面系統反應高校畢業生就業工作實際，完善就業情況反饋機制，接受社會監督，形成就業與招生計劃、人才培養、專業調整等聯動機制，同時也是衡量一個學校辦學水平、社會服務的一個重要指標[6][8]。僅僅的從就業率來反應就業質量，不能客觀的反應就業質量的好壞，不同的學者從不同的方法來研究就業質量分析，從構建就業質量指標體系、分析就業質量報告、做問卷調查等方面展開，但總體上講，高校就業質量評價體系扔存在評價標準不同、評價主體單一、來源各異、統計的口徑不一、評價機制不完善等很多問題，在一定的程度上影響了評價的科學性和權威性[6]。隨著科學技術的發展，計算機已經涉及到生活的方方面面，尤其在教育領域，產生了大量的數據，對教育的研究，奠定了基礎，但是，在就業質量方面，由于沒有統一的系統平臺，且各個學校對就業方面的統計也有不同的側重點，這就導致了整個數據結構的不同，對數據的分析帶來了很大的挑戰[7]。

早在1999年教育部就把“一次就業率”作為評價高校就業情況的指標，這就使得高校想盡一切辦法讓學生就業，這里僅僅是就業，沒有考慮學生的專業和未來的發展，只是為了完成指標，近年來，職業教育學校畢業生一次就業率就高達96%，可以說，就業率已經不再是職業院校的問題，在就業活動中，就業包含了就業數量和就業質量兩個方面，其中就業質量反映了學校的培養能力和學生職業的發展的綜合體現，是對社會整體發展狀況的一種衡量，在新的形勢下，提高就業質量，是高校當今面臨的一項新的挑戰[9]。

就業質量是衡量高校辦學水平的重要指標之一，高校作為人才輸出的一個重要場所，其需求主體是多元的，既包括政府也包括用人單位和學生個人[10]；所以，評價一所高校畢業生就業質量的主體也應該是多元的，應該由政府、畢業生、用人單位、學校等共同參與；科學、客觀、真實的來評價高校就業質量，長期跟蹤，減少就業危機，同時，利用大數據分析，找出影響高校就業的一些因素，為高校的可持續發展，提供一定的決策支持。

1.畢業生層面

畢業生層面主要通過工作薪酬、薪酬福利、社會保障、職業發展、人權尊重，工作動機，等指標來評價。

2.政府層面

政府層面主要通過產業結構發展與人才匹配、人才資源修與差距、社會生產率、經濟增長量、社會收益幾個指標進行評價。

3.用人單位

市場層面主要通過單位滿意度來考量，主要有人才能力素養與崗位匹配程度和用人單位的經濟效益等指標進行評價。

4.高校層面

可以從畢業生的在校成績表現，畢業生的成就、畢業生認可度及品牌效益等指標來評價。三區塊鏈技術在就業質量的應用區塊鏈技術通過去中心化、高信任的方式集體維護一個可靠數據庫的技術方案，數據庫中的每個區塊包含系統的全部數據信息，使用加密算法和數字簽名技術，保證了信息傳輸的有效性和完整性，其主要特征有去中心化、共識機制、可追溯性、高度信任，所以構建基于區塊鏈技術的高校就業質量跟蹤系統就顯得非常有價值和意義[13];對于提升我國高校教育發展有著很重要的現實作用。本文提出的就業跟蹤系統模型主要從四個方面展開，即學校層面、政府層面、用人單位層面、畢業生個人層面，構建畢業生就業質量跟蹤系統，其框架模型如下圖所示：

從圖1可以看出，整個框架模型由四部分組成，分別是應用層、技術層、網絡層、數據層。

圖1 畢業生就業質量跟蹤模型

1）應用層

應用層主要是政府部門的一些日常管理系統，包括人事管理，政府統計系統，醫療保險系統，工商稅務系統，高校就業系統，招生部門系統，其中高校就業系統包含了招生，管理和就業三方面的信息，招生系統主要是學生最原始的信息，學生管理系統記錄著學校在校期間整個學業的情況，包括學習成績，獲得的資格證書情況，獲得的獎學金情況，參加比賽獲獎情況等，記錄著學生在校期間的詳細信息；就業系統主要是記錄學生初次就業的一些相關信息，包括就業的區域，就業單位，單位性質，福利待遇等基本情況，對于創業的，相應的記錄相關信息。這些系統基本涵蓋了高校畢業生的就業相關信息，能夠長時間跟蹤畢業生的就業情況。

2）技術層

技術層主要是運用大數據技術，云計算技術，對數據進行聯動驗證抓取，因為學生的就業單位，保險情況直接與人力資源與保障系統相關聯，政府統計部門系統與學生就業的行業與崗位相關聯，工商稅務系統主要是針對學生自主創業，創業肯定會涉及到工商局進行企業注冊，運行過程中到稅務部門繳稅等情況，學生的工資情況，直接與銀行數據相關聯，學生的繼續深造學習與招生部門數據相關聯，通過以上幾個部門數據的關聯，利用大數據，云計算技術，可以準確的將不同行業的學生數據進行關聯，有利于數據的資源整合。

3）網絡層

網絡層的主要功能是數據在網絡上傳輸時，為了保證數據傳輸的安全、可靠、權限等問題，從而采取的一些措施，包括數據加密技術，驗證技術，智能合約技術，保證數據的安全可靠，按照約定的規則進行傳輸，防止篡改。

4）數據層

數據層主要的功能是將整合好的數據進行存儲，利用目前很熱門的區塊鏈技術來完成，能夠保證數據的完整性、可靠性、可追溯性，避免人為的篡改，通過區塊鏈的時間截可以記錄畢業生不同周期時間的數據，因為在就業質量分析時，學生在不同的時期，對社會的認識度，未來的發展，薪酬待遇等有不同的認識，所以，單單的從某一個周期也不能真實、客觀的進行分析，應該從學生畢業后，不同的周期來測量統計分析，根據時間可以追溯到不同時期的就業變化，分析出變化軌跡，為以后的教育規劃，提供決策支持。

就業質量跟蹤系統是一個多部門相互配合，相互協作才能夠完成的一項負責工程，目的是通過該系統，實時的監控畢業生的就業情況，及時找出學生在就業方面存在的一些問題，為今后的招生，培養，就業整個鏈提供一定的決策支持，引導高等教育的改革。

三 面臨的挑戰

區塊鏈技術，是一門新興的技術，在應用初期，由于技術的不成熟，加之在教育領域的應用具有更強的復雜性和獨特性，使得該技術在應用時應注意以下幾個問題。

（一）隱私安全問題

構建畢業生就業跟蹤系統，涵蓋了畢業生的詳細信息，這些詳細信息涉及到個人隱私數據，這些信息必須經過加密技術，在網絡上進行傳輸，確定數據的權限分配，不同的部門對數據的查看應該由一定的限制，確保數據的隱私不被泄露，保證數據的安全。

（二）運行阻力問題

一個新鮮事物的產生，必然會導致運行推廣的阻力，尤其是目前，區塊鏈技術才剛剛提出，技術還不夠成熟，政策上缺乏保護與引導，必然會導致人們對該技術的應用持謹慎的態度。

（三）數據存儲問題

隨著科學技術的發展，數據呈現出井噴式的增長，由于對數據進行整合后，數據量大，運用區塊鏈技術，存放在區塊中，對數據存儲的空間面臨著很大的挑戰。

四 結語

就業質量是衡量高校辦學水平的重要指標之一，高校作為人才輸出的一個重要場所，分析畢業生就業質量有著十分重要的意義，本文通過采用區塊鏈技術構建就業質量跟蹤系統模型，為學生建立區塊鏈，通過時間截記錄不同時期的相關數據，通過大數據分析技術，研究動態演變過程，行為影響等分析，可以為高校人才培養，高校學生管理、學生個性化發展，政府人才產業政策，防止就業危機等提供很好的決策支持。