大數據背景下高校畢業生就業指導實踐路徑

摘 要 大數據技術通過對海量數據的高效整合、深度挖掘和智能分析，為就業市場的動態監測、人才需求的精準匹配、個性化職業規劃的科學制定等方面提供了強有力的支持。尤其在當前就業市場日益復雜多變、畢業生個性化需求不斷提升的情況下，傳統的就業指導模式已難以滿足實際需求，迫切需要通過引入大數據技術進行深層次的革新與突破。針對當前校畢業生就業指導中的問題，要從樹立大數據就業指導意識、健全畢業生就業服務體系、搭建就業指導大數據平臺等方面實施改革，以實現對畢業生就業的精準指導。

關鍵詞 大數據；高校；畢業生；就業

中圖分類號：G647 " " " " " " " " " " " " " " 文獻標識碼：A " " DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2024.33.044

Practical Path of Employment Guidance for College Graduates

under the Background of Big Data

WANG Yanning， ZHANG Xiaorui

（Nanjing Tech University， Nanjing， Jiangsu 211800）

Abstract Big data technology provides strong support for dynamic monitoring of the job market， precise matching of talent demand， and scientific formulation of personalized career planning through efficient integration， deep mining， and intelligent analysis of massive data. Especially in the increasingly complex and changing job market， as well as the increasing personalized needs of graduates， traditional employment guidance models are no longer able to meet practical needs. There is an urgent need to introduce big data technology for deep level innovation and breakthroughs. In response to the current problems in employment guidance for graduates， it is necessary to implement measures such as establishing awareness of big data employment guidance， improving the employment service system for graduates， and building a big data platform for employment guidance， in order to achieve accurate guidance for graduates' employment.

Keywords big data; universities; graduate; employment

當前，全球化進程的加快、產業結構的調整、新興技術的涌現等多重因素，使就業市場的需求變化愈加迅速且難以預測，傳統的就業指導方法顯得力不從心。大數據技術能夠通過對海量數據的實時監測和深度分析，敏銳感知市場的變化，從而幫助高校畢業生更好地應對復雜多變的就業環境[1]。隨著社會的發展和教育水平的提升，畢業生對職業發展的個性化需求愈發凸顯，在職業選擇上展現出多樣化的趨勢。因此，高校要積極利用大數據技術，通過精細化的數據分析，捕捉每位畢業生的個性化特征，為其提供量身定制的職業規劃和就業指導，滿足畢業生多樣化的職業發展需求。

1" 大數據對高校畢業生就業指導的積極作用

1.1" 提升就業信息的精準匹配度

傳統的就業指導模式往往依賴于就業指導教師的經驗和手工整理的就業信息，這種方式不僅費時費力，而且容易出現信息不對稱和匹配不準確的問題。而大數據技術通過對海量數據的分析和處理，快速捕捉到企業的用人需求和畢業生的就業意向，進而實現就業信息的精準推送。例如，某高校通過大數據平臺分析歷屆畢業生的就業情況，發現IT行業對計算機專業畢業生的需求量逐年增加，于是及時調整就業指導策略，加強與相關企業的聯系和合作，為畢業生提供更多的就業機會，促使畢業生能快速找到適合自己的崗位，企業也能更高效地招募到符合要求的人才，實現雙贏。

1.2" 提高就業決策的科學性

就業決策是一個復雜的過程，涉及個人的興趣、能力、市場需求等多方面的因素。傳統的就業指導往往只能提供一些通用性的建議，缺乏針對性和科學性。而大數據可以通過對個人歷史數據和市場需求的綜合分析，為畢業生提供個性化的就業建議和職業規劃。例如，通過分析學生的學習成績、課外活動、實習經歷等數據，可以得出其在某一領域的優勢和潛力，結合市場的需求和發展趨勢，提供相應的職業建議。此外，大數據還可以通過對行業發展趨勢的預測，幫助畢業生做出更加科學合理的職業選擇，避免盲目就業和頻繁跳槽。例如，某高校通過大數據分析發現，隨著國家對新能源產業的重視和投資，新能源行業將成為未來幾年的就業熱點，建議相關專業的畢業生積極關注和準備，從而提高就業成功率。

1.3" 幫助高校優化就業服務和指導體系

針對歷屆畢業生就業數據的分析，可以發現高校在專業設置、課程安排、實習實踐等方面的不足，進而進行針對性的改進。例如，通過分析畢業生的就業去向和職業發展，可以評估各專業的市場需求和就業前景，從而調整專業設置和招生計劃，避免出現某些專業供過于求或供不應求的情況。此外，大數據還可以通過對企業用人需求的分析，幫助高校優化課程安排和實習實踐環節，提高學生的實踐能力和綜合素質。如當前企業對具備跨學科背景和創新能力的復合型人才需求較大，高校可以加強跨學科課程設置和創新創業教育，以提升學生的綜合競爭力和就業能力。

2" 高校畢業生就業指導中存在的問題

2.1" 大數據應用意識的欠缺

當前，一些高校師生未能充分認識到大數據技術在就業指導中的作用，對大數據應用的重視程度遠遠不夠，主要體現在幾個方面：一是高校在制定就業指導策略時，更多依賴傳統經驗和方法，對大數據技術的應用局限于表面，缺乏深度的挖掘和應用[2]。例如，雖然高校每年都會發布畢業生就業報告，但這些報告往往只是簡單地統計就業率和就業去向，缺乏對數據的深度分析和綜合評價。二是高校對大數據技術的投入和培訓不足，導致師生在大數據技術的使用和理解上存在較大的知識鴻溝，很多師生對大數據技術的理解停留在淺層次，未能意識到其在就業指導中的廣泛應用潛力。

2.2" 信息收集與分析能力不足

一些高校在就業報告編制過程中，主要集中于展示就業率等基本數據，而缺乏對畢業生就業信息的全面分析，尤其是在人才市場供求關系和就業形勢的分析上存在欠缺[3]。具體而言，許多高校的就業報告是用于宣傳，強調就業率的提升和就業狀況的良好，而忽視了對數據的深度挖掘和多維度分析。例如，對于畢業生在不同地區、不同行業的就業情況、薪資水平、職業發展前景等缺乏系統的統計和分析。此外，高校在畢業生離校后的信息反饋和跟蹤調研方面也存在明顯不足。一些高校缺乏系統的畢業生跟蹤調查，導致數據質量不高，信息鏈條不完整，影響了對畢業生就業情況的全面把握，也影響了對教育教學改革的反饋和改進。

2.3" 專業數據平臺建設滯后

大多數高校雖建立了就業服務平臺，但在信息獲取的及時性和有效性上存在諸多問題。一是就業指導平臺功能較為單一，缺乏智能化和個性化的服務，平臺的實用性和應用性較差，畢業生難以通過平臺及時獲取有效的就業信息，影響了就業信息的傳播速度和指導效果。二是數據平臺的建設和維護也面臨著技術和資金的雙重挑戰。一些高校由于技術儲備不足和資金投入有限，難以構建高效、穩定的就業數據平臺，影響了大數據技術在就業指導中的推廣和應用，也在很大程度上限制了高校就業指導的現代化發展。

3" 大數據背景下高校畢業生就業指導路徑

3.1" 轉變理念，樹立大數據就業指導意識

在大數據時代，高校必須轉變傳統的就業指導理念，樹立大數據就業指導意識，以應對日益復雜的就業市場環境[4]。首先，高校管理層和就業指導部門需要充分認識到大數據技術在就業指導中的重要性，明確其能夠提供精準、全面、實時的就業信息，提升就業指導的科學性和實效性。以往的就業指導模式依賴于經驗和感性認識，缺乏數據支撐，高校難以全面、準確地掌握就業市場動態和畢業生的實際需求。相比之下，大數據技術通過對海量就業信息的深度挖掘和智能分析，能夠為高校提供全方位的決策支持。為此，高校需要在管理層面上樹立大數據思維，主動擁抱數據驅動的管理和決策模式，將大數據技術的應用作為就業指導工作的核心戰略之一。其次，高校在推進大數據就業指導時，應加強師生對大數據技術的認知和應用培訓，提高全員對大數據技術的理解和應用能力。例如，高校可采用專題講座、培訓課程和實踐操作等多種形式，幫助教師和就業指導人員掌握大數據的基本概念、技術工具和實際應用方法。同時，應鼓勵師生積極參與大數據相關項目，提升其數據分析和應用能力。例如，教師可以參與大數據研究項目，積累數據分析經驗，并將其應用到教學和就業指導中；學生可以參與實習和實踐項目，了解大數據在實際工作中的應用，提升自身的就業競爭力。最后，為進一步強化大數據就業指導意識，高校還應積極推動大數據技術與就業指導工作的深度融合，探索新技術在就業指導中的創新應用。例如，利用人工智能和機器學習技術，對就業市場的趨勢進行預測，幫助畢業生更好地把握就業機會；利用數據可視化技術，直觀展示就業市場的動態變化，為畢業生提供清晰、易懂的就業信息；利用智能推薦系統，基于大數據分析結果，向畢業生推薦匹配度高的職位和企業，從而提升就業指導的科學性[5]。

3.2" 完善體系，健全畢業生就業服務體系

為了向學生提供精細化的就業指導，高校應建立健全個性化就業服務體系，充分發揮大數據技術在個性化分析和精準服務中的作用。通過數據分析，了解每位畢業生的個性特點、職業興趣和技能優勢，為其量身定制個性化的職業規劃和就業指導服務。在就業指導過程中，高校可以利用智能推薦系統，根據畢業生的個人資料和就業意向，推薦匹配度高的崗位和用人單位，提高就業匹配的成功率。為了增強就業服務的互動性和實效性，高校應設立專門的就業顧問團隊，提供一對一的職業咨詢和指導，幫助畢業生解決就業過程中遇到的具體問題，通過在線咨詢、模擬面試、職業測評等多種形式，為畢業生提供全方位的就業服務，提升他們的職業素養和求職能力[6]。與此同時，高校還加強與用人單位的合作，共建共享就業信息資源，推動校企深度合作，實現用人單位與高校之間的實時信息交流和資源共享。例如，高校可以定期舉辦校企合作論壇和招聘會，邀請企業走進校園，了解畢業生的需求和特點，為其提供實習和就業機會。同時，用人單位也可通過平臺發布招聘信息和崗位需求，與高校共同開展人才培養和職業培訓，提升畢業生的職業能力和市場競爭力。此外，高校還應積極開展畢業生就業跟蹤調查，了解畢業生的就業現狀和職業發展情況，以及時調整和優化就業指導服務，提升就業服務的針對性。

3.3" 搭建平臺，提供全面的就業數據支持

在大數據時代，高校需要建設一個全面、系統化的就業數據平臺，以提升就業指導的科學性和實效性。第一，高校必須整合校內外各種數據資源，形成一個集成化的就業信息數據庫，該數據庫要涵蓋畢業生的個人信息、學術表現、職業意向、實習經歷，以及用人單位的招聘需求、崗位信息、行業動態等多維度數據，通過數據的全面整合和系統管理，實現對畢業生就業狀況的全方位掌控，及時獲取市場需求變化，為就業指導提供精準的數據支持。第二，平臺建設需要注重數據的安全性和開放性，確保數據在充分保護隱私的前提下得到廣泛應用。高校應建立嚴格的數據管理和保護機制，確保畢業生和用人單位的信息安全。為此，平臺應具備開放性，允許不同部門、院系和相關機構共享數據資源，形成多方聯動的就業服務網絡。例如，平臺可以與政府、企業和社會組織合作，共享就業市場數據，進行聯合分析和決策支持。第三，高校要不斷優化和升級平臺功能，借助人工智能、機器學習等先進技術，提升平臺的智能化水平。例如，通過人工智能技術，實現對畢業生職業發展的長期跟蹤和預測，幫助高校了解畢業生在職場中的表現和發展，進而改進人才培養模式和課程設置，同時利用機器學習算法，分析歷史就業數據，預測未來就業市場的需求變化，為畢業生提供更具前瞻性的職業建議。第四，高校應設立專門的技術團隊，負責平臺的開發、維護和更新，確保平臺的高效運作，通過專業培訓和實踐操作，培養一批精通數據分析和就業指導的專業人才，為平臺的建設和應用提供強有力的支持。

4" 結語

伴隨全球化、信息化和市場化的快速推進，就業市場日趨復雜多變，傳統的就業指導模式已經難以滿足現實需求。高校要充分利用大數據技術，對海量數據進行深度挖掘和智能分析，以得到更加精準和實時的就業信息支持，推動高校就業指導工作創新和改革，提升畢業生就業競爭力，助力社會經濟可持續發展。

基金項目：2023年南京工業大學黨建與思想政治教育研究課題“創業型省屬高校慢就業影響因素及對策研究”（SZ20230336）。

參考文獻

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[3] 李曉華，張紫璇.高校畢業生“慢就業”之就業觀教育研究[J].河北科技大學學報（社會科學版），2024，24（1）：93-99.

[4] 安俊達，李維，蔣曉蝶.我國高校畢業生更加充分就業的雙重困境及其對策[J].黑龍江高教研究，2023，41（11）：141-146.

[5] 王紫薇.近10年高校畢業生就業研究熱點及趨勢的可視化分析[J].西部素質教育，2023，9（13）：5-8.

[6] 陳濤，詹琳.江蘇高校畢業生初次就業與再次就業區域選擇影響因素分析[J].江蘇高教，2019（6）：83-87.