大數據視域下畢業生就業跟蹤問題及對策分析

盧毅

[摘要]畢業生就業存在許多問題，這主要是因為應屆生能力與市場需求之間的關系導致的，通過大數據分析，了解教育就業的定向發展是否能夠達到市場的需求是文章的主要研究方向，將其中存在的問題通過跟蹤的方式進行系統性的整合，挖掘畢業生就業現狀及問題，提供對策。

[關鍵詞]大數據視域;畢業生就業;對策分析

[DOI]1013939/jcnkizgsc202008189

1引言

通過互聯網技術，能夠對大學生就業的信息進行有效儲存與管理，將多樣性的信息通過整合技術來建立系統的數據庫。當下畢業生就業面臨許多挑戰，利用大數據視域可以將大學生就業方式優化，提高整體的服務質量與決策能力。雖然大數據視域在一定程度上取得了成果，但是針對就業跟蹤的可變性與長期性，依舊存在問題，因此，跟蹤畢業生就業問題及對策需要將工作方式創新與轉型[1]。

2大學生就業跟蹤存在的問題

21大數據平臺數據不夠嚴謹

高校中雖然留有畢業生的就業數據與電子化記錄，但是對于畢業生就業質量與工作關系都缺少大數據平臺支撐，同時，畢業生的專業匹配度、工作收入及滿意度等信息進行有效儲存也存在眾多問題，因此，建立畢業生就業的大數據平臺系統是工作的重點。

22學校與企業之間交流合作較少

畢業生難就業的主要問題體現在市場需求多樣性與畢業生專業不匹配，換而言之，市場所需的是適應性人才，滿足根據市場需求變換迅速的人才。因此學校方面應與企業之間多加合作，實現信息共享。

23數據平臺分析能力低

數據平臺收集到的信息錯綜復雜，框架較多，如果不能擴大選擇方向與從優選擇，會導致數據平臺的可信度較差，跟蹤水平較低。因此，應做到數據平臺合理化分析和人性化服務。

3就業跟蹤及對策的具體措施

31建立大數據平臺

其一，大數據平臺系統數據要求：首先，高校應對現有的數據資源進行整合處理，包括畢業生的專業水平、興趣愛好、預期工作工資及崗位需求等，這類數據處理需在高校之中完成，因此可以通過紙質填寫或者網絡調研的方式。不同數據由不同部分分工處理，通過就業生自主填寫的方式來獲得其基礎信息，包括生源地、所學專業等，畢業生的專業能力可通過考試的方式或者實際工作的方式獲得。其次，數據平臺系統要包括畢業學生的就業論文，在論文之中了解畢業生對于本專業及以后工作的態度。其二，大數據平臺系統對于畢業生工作跟蹤問題，由學校設立并與工作公司合作，相關公司在錄取本校畢業生后，可以要求該公司為學校提供一定的工作信息。學校的工作主要分為采集工作信息、畢業生專業匹配度及預期程度。畢業生由本人填寫工作相關信息，填寫的時間應為獲得工作時、工作后三個月、六個月、一年、三年、五年等，根據畢業生對資料的填寫，學校派出相關人士進行調查，以核實信息的可靠性。同時要對工作單位對于畢業生工作能力的評價進行收集，按照工作需求對畢業生所擁有的專業技能做出判斷[2]。

例如，陜西學前師范學院中思政專業畢業生的就業情況就可用上述方法調查。首先要征得畢業生本人同意后，由學生針對自己的基礎情況進行填寫，此后，學校對畢業生的專業能力進行考核，并將得到的數據進行整合儲存。由學校派出教師針對學生感興趣的工作及日后工作要求進行詢問盤查。當畢業生找到工作后，學校方面及時地將工作的職位與工作要求進行記錄，并在一定時間后，學校派出相關人員針對公司給予畢業生的評價進行記錄。其后相關人員要對畢業生的相關內容做出統計與調查，包括畢業生在工作中能否發揮學校所學的專業知識、工資水平是否與之前預期相符合，是否感到工作后難度較大等問題，將這些問題統一記錄，結合公司對畢業生工作能力的評價做出分析。

32加強校企合作

企業合作應做到供需統一、針對性課程等方向。學校可以定期邀請企業人員來到學校宣傳就業方向與人才定向需求，利用大數據模式，將企業中缺少的人才做出規劃，結合數據平臺，大學生在選擇專業時就做出一定的引導作用。除此之外，學校與企業也應聽到學生們的聲音，根據學生實際學習情況與就業環境來進行修改與調整。學校應與企業之間積極討論，將教育與需求定向設立，建立更加專業、目的性更強的專業科目。如計算機科學與技術專業，就應將大數據、軟件工程中企業不需要的課程刪減，實現在學校中學習到以后工作需要的專業技術。針對因材施教的問題，學校應鼓勵學生尋找適合自己的專業，不能以高考分數為最終劃定專業的因素。此外，企業中相關的技術工作人員應受邀到學校中分享工作經驗，教給學生如何讓自己在學校學到的知識有效地轉化為工作技能，學生在大三或者大四學習階段，學校就可以將部分學生送到公司中實習，讓學生在切實的工作中找到自己學習方面的不足，留有一定的時間整改，當畢業以后，可以直接到相應的企業中工作[3]。

33數據平臺合理化分析、人性化服務

其一，保證信息的及時性。對于迅速發展的市場需求，幾年之間就會有很大的區別，因此，學生應在完成自己學業后，盡早地委托學校將自身資料就業信息進行收集工作。其二，數據平臺應保證數據的開放性。當畢業生與其以后的工作與自身專業不匹配時，數據平臺也應將其工作信息整合儲存，只有數據足夠大時，數據分析才能夠準確，其對策才會合理。同時，當數據分析時，如果完全按照企業的要求或者畢業生的期望來運作，很可能會因為門檻過高而導致工作接口難的問題。因此，在對兩方數據分析時，要合理的包含環境變動而產生的結果。當企業之間或者學生之間的情況類似時，數據平臺要結合兩者的所在地、企業文化、畢業生需求來人性化分析，得出較為合理的對策。其三，具體性。數據分析時，應先將企業的定性要求列為第一要求，可變動的要求定為第二要求，第一要求視為選用人才的唯一標準。其四，時效性。時效性要求及時變更學生的信息與企業標準，一般大學學生在第四學年就會對學校提供一系列的數據信息，當大學生畢業時，已經跨過了較長的時間，因此在這個過程中數據平臺要及時更新變換。因此，只有切實分析得到數據，提供人性化的服務才能幫助畢業生找到相應的工作。

4總結

綜上所述，本文就大數據視域下畢業生就業跟蹤問題及對策進行了詳細的探索與分析，對其中可能存在的問題與其解決方案進行了較為仔細的闡述，提供了一系列行之有效的方法，希望能夠對廣大教育工作者有一定的幫助。

參考文獻：

[1]臧其林大數據時代畢業生就業跟蹤反饋機制構建[J].教育與職業，2015（24）：36-38

[2]陳龍濤，張洪峰，楊越汀互聯網+大數據背景下畢業生離校后跟蹤服務體系構建研究[J]. 河南理工大學學報（社會科學版）， 2016，17（3）：393-396

[3] 張詩茉，張爽，徐杰，等大數據背景下企業檔案信息服務體系構建策略研究[J].北京檔案， 2017（12）.