大數據背景下大學生精準就業指導路徑探究

鄭靈敏

（金陵科技學院，江蘇南京 211169）

當前，大數據滲透到社會生活的多個領域，并且發揮著重要作用，在教育領域也是如此。在教育領域中，通過大數據技術可以實現對高校畢業生就業更為及時和準確的分析，從而建立起更為完善和有效的大學生就業指導體系，對學生就業情況、就業質量等信息有更為準確的分析，為畢業生的就業打下良好的基礎。

1 當前高校就業指導服務面對的挑戰

1.1 大學畢業生就業形勢嚴峻

我國教育統計報告顯示，2019年我國高校畢業生數量達到了874 萬人，整體就業形勢十分嚴峻。另外，隨著各種新型技術的快速發展，比如云計算技術、區塊鏈技術等，我國步入了產業結構深化改革的時期[1]。在這樣的形勢下，就業市場對高校畢業生的需求產生變化，如隨著中小企業的發展、服務產業的改革創新以及新型就業模式的興起，高校就業指導體系需要面對新的挑戰，即高校就業指導體系不僅需要面對畢業生就業壓力增大的問題，還需要充分適應就業市場提出的新要求。

1.2 就業指導面臨“漫灌式”問題

麥可思發布的《2019年就業藍皮書》顯示，2018年，在畢業一年后，很多普通高校的本科生以及高職院校畢業生都經歷過離職。通過對畢業生離職原因的調查發現，大部分學生表示自己離職的原因是“未來發展潛力不足，無法幫助自己實現理想”或是“工作崗位福利待遇沒有達到自己的預期”等[2]。同時，《2019年就業藍皮書》顯示，高校畢業生的就業滿意度并不是很高，整體就業質量不高，學生需求沒有得到充分滿足。當前，我國高校就業指導多采用“漫灌式”的指導方式，部分高校只是單純為學生提供足夠多的就業信息，但是這些就業信息是雷同的，沒有進行細分。這樣的方式盡管能夠讓畢業生獲得更多的就業信息，但是對學生的實際需求沒有足夠的了解，無法實現大學生精準就業的目標。

1.3 慢就業現象逐漸凸顯

近年來，隨著我國經濟發展體制改革的不斷推進，我國經濟結構產生了巨大變化。在這樣的形勢下，傳統產業對畢業生的需求量不斷減少，同時隨著智能制造、區塊鏈等新興產業的出現以及快速發展，企業對復合型人才、創新型人才等有更大需求，就業市場中相應工作崗位也在不斷增多[3]。但是在面對崗位增多、企業人才需求上升的情況下，部分畢業生慢就業，即大學生在校期間并不著急為自己未來的工作進行準備，而是先畢業再考慮自己的就業或者是沒有任何就業的打算。慢就業現象也在一定程度上反映出當前高校就業指導工作缺乏針對性，難以實現大學生的精準就業。

2 大數據在精準就業指導中的優勢

2.1 大數據可以實現就業指導精準化分析

大數據催生了新的思維方式以及技術手段，提升了問題解決的效率。對于高校精準就業指導來說，應用大數據進行就業指導已經成為一種必然的發展趨勢。在高校精準就業指導工作中，借助大數據技術可以更為高效地對學生的實際情況、掌握的就業信息等進行分析，從而為學生提供更具針對性的就業信息推薦，也可以向學生推薦就業崗位，這樣可以促使高校精準就業指導更加精細化，促使學生對未來有更深入的了解，使學生在就業過程中不會消耗大量的時間和精力。

2.2 大數據可以促進高校精準就業指導實現全程化跟蹤

不同的高校畢業生有不同的實際情況，因此在就業過程中會產生不同的求職需求、職業發展規劃等。而通過大數據可以對學生的興趣愛好、性格以及專業素養等進行分析，從而對大學生的求職需求以及類型等進行精準定位，跟蹤學生求職需求的變化，進而實現以學生性格、興趣以及價值觀等為基礎的就業指導，最終促使高校就業指導實現質量上的提升。

2.3 大數據可以對就業信息進行深度挖掘

在高校精準就業指導工作中，學生的就業意向、職業發展以及就業市場實際就業形勢等方面的信息很多。通過大數據技術對這些信息進行分析，能夠將大量的就業信息匯集起來，再通過計算將就業信息之間的關聯性和客觀規律挖掘出來，從而反映出學生的就業動態[4]。大數據技術能夠促使高校精準就業指導工作更為主動，并且能夠實現更加可靠的預測，可以為畢業生的就業提供更好的服務。

2.4 大數據可以促進就業指導工作科學化

從當前階段來看，數據統計已經成為很多高校開展就業工作的重要方式。高校都會發布就業質量報告，報告中包含了很多數據記錄，但是這些數據沒有被高校有效利用起來，導致就業指導服務沒有足夠的數據支撐。而通過大數據技術可以對這些數據進行分析，從其中找到對就業指導服務有用的數據信息，從而為高校就業指導提供更為準確的指導信息，促進就業指導工作科學化，促使就業指導更加科學和有效。

3 大數據背景下大學生精準就業指導的路徑

大數據能夠促使就業信息實現更為廣泛和更快的傳播。因此，高校精準就業指導工作需要找到更加有效的工作路徑。

3.1 改進傳統觀念

在高校傳統就業指導模式中，往往會出現這樣的問題，即因為就業指導工作人員人數不足，只能夠完成部分就業指導工作，無法充分、有效地幫助學生實現準確的自我評價。同時，部分高校的就業指導工作只是片面追求就業率，沒有可持續發展的理念。在大數據背景下，要想充分把握學生的就業意向，需要做到精準就業指導。首先，高校就業指導相關人員需要不斷強化大數據意識，改變以往的就業指導觀念。其次，就業指導相關人員需要多進行學習，吸收先進的就業指導理念，提升信息化水平，從而提升就業指導工作的整體質量。

3.2 通過大數據深度挖掘就業信息

要想更好地進行大學生精準就業指導工作，就需要樹立起數據挖掘和預測的思維，并在此基礎上實現就業指導理念的創新[5]。具體來說，高校需要認識到在數據中包含了大量行業情況、工作崗位信息以及職業發展空間的信息。在此基礎上，高校需要對工作崗位、職業化發展以及行業情況等信息進行深度挖掘，從而掌握更多就業信息，以對學生進行更為精確的就業指導。另外，高校還需要在對數字化信息進行挖掘的基礎上，重視對非數字化信息的分析挖掘，從中獲得更多就業信息，這樣才可以有效促進高校就業指導工作的精準化和實效性。高校還可以應用關系分析法，在挖掘各種就業信息的基礎上，對學生就業變化趨勢進行預測，從而解決大學生在就業過程中遇到的各種問題。

3.3 充實就業指導服務內涵

首先，高校需要為學生提供一對一的就業咨詢服務，促使就業信息能夠在及時和真實的基礎上準確傳遞給學生，實現信息的有效傳遞[6]。具體來說，只要學生預設了自己的求職條件，相關平臺就會根據預設條件從大量的信息中選擇出最符合學生的就業信息，并且推送給學生。高校還需要對學生進行不同的就業指導，比如可以組織策劃就業指導、“一對一”咨詢解惑、招聘大賽以及企業領導面對面等活動[7]。其次，高校需要建立自己的微信公眾號，向學生推送關于就業講座、就業實習等信息。同時學生也可以通過微信公眾號訂閱自己需要的就業信息，最終通過大數據智能分析，實現面向企業和學生的雙向推薦。最后，高校需要建設教師帶隊走訪用人單位的機制，以此來了解企業對人才的需求，還可以拓展實習基地。

3.4 拓展精準就業的服務領域

高校需要充分利用大數據技術建立就業云平臺。學生通過手機等終端就可以訪問平臺中的就業課程，通過課程了解就業形勢。這樣可以促使就業課程更加貼近學生的實際需求[8]。另外，高校需要開通就業動態管理系統，對學生的就業過程實現更好的管理。具體來說，學生可以通過手機等終端在系統中定制自己的就業需求，而高校則可以根據其需求將工作崗位信息、就業政策等信息傳遞給學生，實現就業信息更加有效快速地傳遞。

3.5 提升相關工作人員的大數據素養

在大數據時代中，高校就業指導要實現精準化，就需要充分以數據為主導，以價值導向、精準服務等為方向。具體來看，首先，高校需要督促教師在日常工作中重視對大數據的應用，養成使用大數據的習慣，從而建設具有更強專業性、職業性的就業指導教師隊伍[9]。同時，將對大數據知識和技能的學習融入就業指導教師培養體系中，促使就業指導教師大數據素質得到提升。其次，高校需要對就業服務體系進行細化，提供以信息化為支撐的就業服務，提升用人單位以及學生對就業指導工作的滿意度，真正意義上實現學生的高質量就業。

3.6 健全精準化就業指導體系

在當前的就業形勢下，高校需要建立精準化就業指導服務機制，這是提升高校就業服務能力最為直接的途徑之一。所以，高校需要建立系統化的管理機制。比如在對教師的招聘上，要對教師的專業素養進行考核；在就業指導教師配備上需要充分考慮學生的實際情況；在平臺建設方面需要充分利用校企合作等方式去整合優質社會資源，建設更為完善的就業發展平臺。另外，高校還需要建設大數據就業系統、市場分析系統等，以此來健全精準化就業指導體系。

3.7 強化就業數據的動態化管理

當前，高校學生主要是由“00 后”組成，這些出生在新時代的學生有更為強烈的個人權利意識以及隱私保護意識。因此使用大數據進行精準化就業指導需要注意數據安全問題，避免出現侵犯學生個人隱私或是泄露個人信息等問題。所以，高校需要建立大數據使用和管理制度，為大數據背景下精準就業指導提供保障，從而促使精準就業指導可以順暢進行。

4 結語

精準化就業指導是當前高校迫切需要實現的任務。在大數據環境下，高校需要充分利用大數據的優勢，通過大數據技術解決當前高校就業指導工作中存在的問題，促使高校就業指導工作可以實現精準化，從而提升高校就業指導工作的整體效率和質量，幫助學生實現真正意義上的精準就業。