基于后向一體化職業拓展平臺構建研究

金浩宇 謝澤邦

摘 要：在我國現階段人才結構失衡問題的嚴峻挑戰下，當前社會急需找到使得畢業生就業供給與各行業對高精尖人才需求相匹配的發展模式。本文圍繞著構建一個引領全新志愿填報及大學規劃模式的一體化平臺的研究，探討了如何使家長考生滿意程度最大化、畢業生社會效用最大化、并最終完成社會高等教育資源利用最大化的目標的方法。

關鍵詞：后向一體化模式;高精配對;專業指導;大數據

1引? 言

1.1背景和意義

當前的高考人數，已從 2012 年的 915 萬上升至 2019 年的 1031 萬。隨著 2018 年 9 月 10 日全國教育大會地召開，教育在中國新時代背景下的 需要做出的新變革與新定位成為人們討論的對象。

本文提出基于雙規劃模式的后向一體化職業拓展平臺，從用戶需求出發，以平臺海量路徑數據為支撐，運用路徑擬合模式來實現高效能規劃指導、專業化人才輸出、社會核心競爭力不斷增強的目標。

1.2相關概念界定

路徑擬合模式：以高考結束作為起點，將用戶的目標設為終點，為了減少運算邏輯量，會統一將就業意向城市，意向職業，工作五年后期望薪資作為終點可選目標。用戶使用產品時，只需輸入自己的起點信息與終點意愿，專業邦會通過數據庫，計算出優勢專業，與數據庫已有的相似起點終點軌跡進行索引匹配從而推薦專業規劃軌跡。

分段式節點理念：專業邦為了方便數據庫已有大學階段規劃數據與用戶信息的可匹配性，將所有規劃進行了節點分割。團隊在調研中曾發現眾多研究大學生村官生涯歷程的相關文獻中，種種事實跡象與實證結果都表明，是相同的興趣方向，類似的擇業動機、相仿的發展歷程才使得一個又一個大學生踏上了一樣的道路，這意味著所有包括專業選讀，競賽參與，證書獲取，實習經歷在內的節點都與用戶的終點意愿存在著一定的因果關系。

基于數據庫的大數據后臺NLP算法流程：根據企業現在有的資源以及不斷擴展的平臺數據，建立完善的企業數據庫，借助RDS MySQL、QUick BI等數據庫應用技術集成完善的職業路徑數據。專業邦在前端平臺上展示簡單友善的用戶操作界面，對個人數據的A點進行文本化的完善，通過PDF、圖片或文本的智能識別，利用NLP自然語言處理算法的關鍵詞提取，將用戶現有的資料進行整合配對。

2必要性和可行性分析

2.1必要性分析

2.1.1大力推進各行業就業的過渡需求

在我國，應屆畢業生往往需要通過再培訓方能進入企業從事相關工作，專業邦實現了對接企業培訓與學校所授知識，學生們可以通過不同工作領域畢業生所提供的路徑對自己的學習生活以及職業有所規劃，向勞動力市場輸出直接可用的具有專業知識和業務能力的人才。

2.1.2個性化人才精準培養需求

專業邦為用戶提供的大學規劃路徑，給處于迷茫的學子們一條供參考的可行道路。即雖然普羅大眾的成才之路總是不經相同，但是構成成功的一些關鍵要素往往在很多時候不謀而合，而專業邦所要做的就是依托于大數據的存在，找出成功的共性并將之呈現在用戶面前，讓他們能夠直觀地了解到自己何時該做何事，何事應該如何完成。

2.1.3教育資源高效配置的更新需求

專業邦將企業培訓與學校培養計劃相結合，對企業而言減少新員工培訓的成本，對學生而言減短了入職培訓期。專業邦的出現令所有資源都用在刀刃上的暢想成為了可能，資源的高效配置不但可以節約教育資源，也有利于人才的培養。入職教育成本的直接縮減在為企業帶來巨大利益的同時也減輕了職場新人所要面臨的壓力，讓他們擁有更多的時間去投入到自己的工作之中。

2.2可行性分析

2.2.1相關政策支持，教育部門重視

隨著2018年9月10日全國教育大會地召開，教育在中國新時代背景下的需要做出的新變革與新定位成為人們討論的對象。大學作為培養社會人才的高等學府，自然在其中擔著身先士卒的責任。因此，對于高校來說，如何學習大會精神，響應大會克服唯分數、唯文憑、唯論文、唯帽子的號召，成為了大學教育的重中之重。

2.2.2市場背景廣闊，發展空間巨大

近日，社會調查中心發起了一項調查，超過萬人參與。調查顯示，有39.4%的人希望轉專業并改變方向，但對此缺乏了解。另外，54.2%的人認為學習規劃很有用，但由于客觀條件限制無法做出規劃。于是，越來越多的人在大學只是盲目進行純粹理論性的學習，雖心存遠志但卻由于沒有具體可行的計劃方案，無奈只得盲目“四面發展”，無法完成實質性發展、實現抱負。

3國內相關專業指導平臺運行現狀及其經驗借鑒

二十一世紀，移動終端登陸中國市場，為移動學習平臺的構建提供了物質基礎。近年來，由于互聯網的高速發展、移動終端的全面升級，我們對市面上一些下載量較大、市場占有率高的志愿填報類app進行了深度的體驗與評測。

3.1“樂學高考志愿”平臺運行現狀及其經驗借鑒

“樂學高考志愿”是最早出現在市面上的志愿填報平臺之一，其主要優點有：數據權威，與考試院同步一致;志愿填報分為兩種，志愿優先與院校優先，滿足學生不同的需求;分為查測填問四個環節，較全面的為考生提供了幫助。

但同時存在一些問題：重點放在高考前以及志愿填報，填報志愿完畢后，用戶和平臺即解除關系。無法根據用戶相關意愿與要求提供高效低成本富有可行性的規劃功能。

3.2“完美志愿”平臺運行現狀及其經驗借鑒

“完美志愿”作為老牌的志愿填報系統，其主要優點有每個學校的介紹非常詳細，包括招生計劃，開設專業，歷年分數線，食宿條件等;有系統的職業測試（根據興趣找職業再定專業）。

同樣的，“完美志愿”也存在不足之處：點開院校，發現大都都是排名很靠前的院校，不夠為所有學生著想。缺乏各個分數段的院校推薦。無法根據用戶相關意愿與要求提供高效低成本富有可行性的規劃功能。

4基于大數據的職業規劃路徑的構建

本部分對基于大數據的職業規劃路徑構建目標分析和用戶需求分析，提出了具體的結構框架和模塊功能。

4.1構建目標分析

大學可以指點是學術研究或事業萌芽的沃土，但也可能是滋養墮落的溫床，對于一部分缺乏自律的大學生來說，他們亟需一個正能量的引導，需要一個長期的職業規劃。

專業邦提供的“路徑擬合服務”中，產品將以高考結束作為起點，將用戶的目標設為終點，為了減少運算邏輯量，會統一將就業意向城市，意向職業，工作五年后期望薪資作為終點可選目標。用戶使用產品時，只需輸入自己的起點信息與終點意愿，專業邦會通過數據庫，計算出優勢專業，與數據庫已有的相似起點終點軌跡進行索引匹配從而推薦專業規劃軌跡。將路徑擬合模式與大數據相結合運用于人生規劃項目中，不但大大提高了私人定制化人生規劃服務地效率，也明顯降低了服務成本與操作難度。

另一邊依托于NLP算法，我們不僅僅能為準大學生提供服務，更能服務于整個大學生群體。用戶可以在大學的任意一個節點進入產品，使用我們的職業規劃服務，此時只需要用戶上傳自己的簡歷或者相關個人信息，通過PDF、圖片或文本的智能識別，利用NLP自然語言處理算法的關鍵詞提取出用戶已有的關鍵信息，再輸入用戶的終點目標，平臺就自動為用戶提供了階段性的職業生涯規劃，清晰且明確地告訴用戶下一階段應該怎么做去實現自己的抱負。

不同于市面上現有的填報系統，專業邦因此專業邦從用戶自身出發，依托于數據分析與獨特的擬合算法，為客戶提供已證實可行規劃路徑， 這無疑為社會優化了資源的配置，最大化現有教育基礎下的社會效用。另一邊，專業邦提供的規劃服務基于項目組創新提出的擬合路徑模式，產品運用數據的“循環入庫與相互印證”模式可通過回收成功用戶的合成軌跡來作為新的材料進入后臺素材庫中形成良性循環與低成本數據庫擴容在保證輸出給用戶的規劃路徑的可行性的基礎上還節約產品運行成本。

4.2結構框架分析

通過對平臺構建必要性與可行性分析，為滿足不同用戶群體對教育服務的需求，基于大數據的職業規劃平臺將主要功能劃分為以下幾個模塊：

志愿填報服務模塊：區別于市場上同類注重填報志愿的產品，專業邦是以未來安排為導向的志愿填報助手，提供向后全方位延展的志愿填報一體式服務。通過分析歷年各省份分數線以及全國各高校的歷年錄取分數，與考生的興趣方向選擇相匹配。不同于市場上只提供 短期內填報志愿咨詢服務的產品，我們還將推出路徑擬合服務，收集各類發展較好的畢業后在職工作并且發展前景較為廣闊的在職人士的包括高考省份及成績、院校專業選擇、志愿學習經歷、實習情況以及工作選擇等重要信息作為數據庫，通過后臺程序設計將準大學生的高考成績及興趣導向與在職人士的成長經歷擬合為一條最優曲線。

規劃指導模塊：該模塊平臺通過收集優秀大學畢業生的大學階段規劃軌跡，對軌跡節點化分割并提煉關鍵節點。路徑功能以高考結束作為起點，將意向職業，期望薪資作為終點，用戶僅需在平臺內輸入自己的起點信 息與終點意愿，通過特有數據庫及算法，推薦優勢專業，并輸出推薦專業規劃軌跡，讓在大學的每一個階段的行動都有據可循。

自動簡歷模塊：該模塊向用戶呈現一些填空題，用填空題的形式來收集簡歷上的相關信息，就能為用戶自動生成干凈大方的簡歷，極大簡化了簡歷制作的繁瑣過程。

交流學習模塊：該模塊供用戶與同道中人交流經驗、相互探討。根據規劃目標的不同建立若干話題圈子，供學生交流討論，相互分享規劃過程中的經驗。

5結論與建議

市場需求驅動，相關政策指導，各類技術支持下，專業邦平臺已然越發完善。一方面，專業邦通過海量優秀學生樣本采集為準高中生和大學生提供了專業選擇指導或是職業規劃輔導。另一方面，專業邦銜接在校學生和企業，了解企業最真實的用人需求，讓用戶能夠在在校期間就為就業打下堅實基礎，做好職場準備。

目前專業邦團隊已經與杭州汝舵科技有限公司達成合作意向，共同開發專業邦平臺。綜合考慮信息資源的獲取難度、政府技術支持力度，平臺構建初期計劃與各大在杭高校達成合作，再吸引政府合作或者吸引社會投資，利用“互聯網+”和最先進的算法一同構建專業指導和職業生涯規劃平臺。

本文系2019年度浙江省大學生科技創新活動計劃（新苗人才計劃）項目結題論文

項目編號：2019R414003

作者簡介：金浩宇（1998年12月1日）男，漢，浙江省金華市，學歷：本科.

（浙江財經大學? 浙江 杭州? 310018）