基于數據智能分析的高校創業人才培養機理研究

摘 要 研究基于灰狼優化極限學習機（GWO-ELM）的數據智能分析，建立高校學生創業人才培養的預測模型，對人才培養過程中學生的創業意向進行準確預測。結果表明：創業是可培養的，高校創業人才培養體系具有“疊加質變”的特征，創業人才培養中各要素的影響強度不一，而學生主體要素具有“內生成長”的特征。基于此，文章提出了加強頂層設計，增強多重知識網絡的嵌入；注重精準施策，強化關鍵性教育因素的正向影響；強化主動性人格的培養，激發學生的創業動機和行為等建議。

關鍵詞 數據智能分析；創業人才培養；機理

中圖分類號：G642 " " " " " " " " " " " " " "文獻標識碼：A " "DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2024.12.004

Research on the Mechanism of Cultivating Entrepreneurship Talents in

Universities Based on Data Intelligence Analysis

WEI Yan1， PAN Yangfu2， LI Kuan3

（1. Institute of Information Technology， Wenzhou Vocational College of Science amp; Technology， Wenzhou， Zhejiang 325006;

2. College of Animal Science， Wenzhou Vocational College of Science amp; Technology， Wenzhou， Zhejiang 325006;

3. College of Marxism， Wenzhou Vocational College of Science amp; Technology， Wenzhou， Zhejiang 325006）

Abstract A data intelligence analysis based on Grey Wolf Optimization Extreme Learning Machine （GWO-ELM） was conducted to establish a predictive model for cultivating entrepreneurial talents among university students. The model accurately predicted the entrepreneurial intentions of students during the talent cultivation process. The results showed that entrepreneurship is cultivable， and the entrepreneurial talent cultivation system in universities has the characteristic of \"superimposed qualitative change\". The impact intensity of each element in entrepreneurial talent cultivation varies， while the student subject element has the characteristic of \"endogenous growth\". Based on this， it is proposed to strengthen top-level design and enhance the embedding of multiple knowledge networks; Emphasize precise policy implementation and strengthen the positive impact of key educational factors; Suggestions include strengthening the cultivation of proactive personality and stimulating students' entrepreneurial motivation and behavior.

Keywords intelligent data analysis; entrepreneurship talent cultivation; mechanism

在深入實施創新驅動發展戰略背景下，高校通過創業人才培養，激發創業潛在群體的動力，喚醒創新型經濟發展活力，已然成為新時代經濟內生性增長和高校內涵型發展的雙重訴求。目前高校創業人才培養先天“供氧”不足、后天“造血”乏力，亟須探尋更為合理的創新創業人才培養路徑。然而，創業人才培養是一項復雜的系統工程，受多重因素的影響，而這些因素對創業人才培養的影響并非均等，這就有必要對高校創業人才培養的影響因素進行大數據分析，厘清影響創業人才培養的重要因素，并進一步對這些因素進行正向干預，精準施策，深化創業人才培養。本文采用基于灰狼優化的極限學習機（GWO-ELM）人工智能技術，對大量樣本進行智能分析，構建了高校學生創業人才培養的預測模型，對學生創業影響因素進行準確預測，從而有針對性地提出建設性建議。

1 "理論基礎

1.1 "計劃行為理論：創業培養的正向作用

計劃行為理論（Theory of Planned Behavior，簡稱TPB）源于多屬性態度理論（Theory of Multi-attribute Attitude，簡稱TMA）[1]，由Ajzen于1985年提出，用于揭示個體行為的決策過程。計劃行為理論的基本觀點即行為意向受到行為態度（BA）、主觀規范（SN）和感知行為控制（PBC）三個主要變量的影響[2]。三個變量共同作用于意向，意向再作用于行為。依據計劃行為理論假設：創業教育通過塑造大學生的創業態度、規范性影響和積極的創業引導，對高校學生的創業行為產生積極正向影響。

1.2 "三元交互理論：創業培養受多重影響

三元交互理論（Reciprocal Determinism）由Albert Bandura提出，認為個體動因受個體因素、環境因素和個體行為三元交互影響，塑造思想和意識，引導行為[3]。三元交互理論強調相互作用，不同因素間的交互作用強弱受子因素影響。將三元交互理論應用于創業培養研究可發現：高校創業人才培養受個人因素（個人身份、認知結構、心理特征等）、環境因素（資源環境、組織環境等）和個體行為（學習行為、實踐行為等）三者的影響，并且三者之間存在相互影響。

1.3 "復雜適應系統理論：創業主體的主動意義

復雜適應系統（Complex Adaptive System，簡稱CAS）理論由John Holland于20世紀80年代提出。該理論包含兩個主要觀點：首先，系統中的主體具有積極能動性，能夠主動調整自身狀態以適應外部環境的變化；其次，個體與個體之間、個體與環境之間的相互作用和影響是系統不斷進化的動力[4]。將其應用于創業主體的主動意義探索：在高校創業教育中，學生主觀能動性越強，創業教育意愿越大，在創業實踐中的主動適應性也就越強，創業機會也就越大；同時，高校創業教育中，學生個體之間、學生與其外在環境之間是相互影響相互促進的。

2 "建立高校創業人才培養類型預測模型

2.1 "數據獲取和樣本

本研究數據來自溫州高校，抽取22690位畢業生作為研究對象，其中畢業后創業為421例，就業為21315例，其他類型954例。為實現就業樣本與創業樣本平衡，從就業樣本中隨機抽取與創業樣本均等的421例為實驗樣本。

大學生創業選擇受到內部和外部因素影響。本研究旨在構建創業人才培養模型，包括學生性別、政治面貌、專業情況、生源區域、家庭經濟背景、在校創新創業實踐經歷、創新創業課程選修情況、平均學分績點、獎學金獲獎情況和主動性人格測評等10個特征屬性。通過了解各屬性的重要性及屬性之間潛在的內在聯系，為實驗準備必要的數據[5]。表1是10個特征屬性的具體描述。

表1 特征屬性描述

樣本特征屬性、性別、政治面貌、專業、生源區域等相關數據主要通過各高校就業處畢業生數據中采集；家庭經濟背景數據來自高校對學生的困難認定，學校認定為特困、困難、一般困難和臨時困難的學生在本次數據采集中都列為困難等級；在校創新創業實踐經歷通過參加創新創業競賽、在創新工作室實踐和在各高校創業園實踐這三類數據中客觀采集；平均學分績點通過教務系統數據采集；獎學金獲獎情況通過學校歷年獎學金發文信息采集；心理測評主動性人格數據通過學校心理中心的卡特爾16種人格因素測驗采集。

2.2 "創業人才培養預測模型的智能構建

高校學生畢業后的職業選擇，從本質上來講就是進行分類。極限學習機（ELM）是一種單隱層前饋神經網絡訓練算法，用了最小范數的最小二乘解。對比迭代算法，ELM算法極大提高了網絡的泛化能力和學習速度。灰狼優化算法（Grey Optimizer， GWO）是Mirjalili等人提出的一種新型群體智能優化算法[6]，具有全局搜索能力并易于實現。本研究采用GWO-ELM對篩選后的樣本進行分析與預測，快速選擇創業人才培養所需的重要特征，并實現高精度分類。通過十折交叉驗證的模式進行樣本劃分，構建的模型框架如圖1所示。

圖1 基于灰狼優化的極限學習機預測模型

2.3 "數據結果分析

特征選擇前，ELM模型表現為平均準確率86.46%、平均敏感度87.40%、平均特異度85.14%，平均馬修斯相關系數為0.7272。基于灰狼優化的特征選擇使得高校創業人才培養類型預測中的評價指標有了明顯提升，平均準確率達到89.07%，平均敏感度為91.89%，平均特異性為86.19%，平均馬修斯相關系數為0.7836。這表明基于灰狼優化的極限學習機方法可以顯著提升預測模型的性能。此外，評價指標的方差也減小，說明模型變得更加穩定。因此，基于灰狼優化的特征選擇對高校創業人才培養類型預測具有積極影響。

通過基于灰狼優化的極限學習機方法，對數據進行樣板機械能評估，并確定各因素的重要程度。在校創新創業實踐經歷（F6）的選中次數最高（10次），其次是創新創業課程成績（F7）（8次）、專業情況（F3）（7次）、主動性人格（F10）（7次）、生源區域（F4）（5次）、平均學分績點（F8）（4次），家庭經濟背景（F5）、性別（F1）、獎學金獲獎情況（F9）均為3次，政治面貌（F2）為1次。由此可得出，影響高校創業人才培養的因素中重要程度從高到低依次為：在校創新創業實踐經歷、創新創業課程選修情況、專業情況、主動性人格、生源區域、平均學分績點、家庭經濟背景、性別、獎學金獲獎情況和政治面貌。

綜上所述，GWO-ELM模型可作為創業人才培養的輔助工具，為高校制訂培養方案和開展學生創業引導提供參考。在校創新創業實踐、選修情況對學生創業意向有較明顯的正向影響；主動性人格能力調節學生創業意向；專業類別、學習成績和生源區域能較積極地促進學生的創業選擇；性別、家庭經濟背景、政治面貌能對學生創業也有一定的影響。

3 "研究結論

3.1 "高校學生創業意愿可培養

創業實踐、創業教育、專業教育、學業成績對學生創業有著明顯、積極、正向的影響，能改變學生的創業認知、激發學生的創業意愿、引導學生的創業行為，對學生的創業激情、創業認知、創業意向以及創業能力的提升都具有現實意義和作用[7]。

3.2 "高校創業人才培養具有“疊加質變”特征

研究顯示，教育、學生個體、社會和家庭等因素共同影響創業人才培養。具體而言，包括校內創業實踐、創業課程、專業背景、主動性人格、生源區域、學業表現、家庭經濟狀況和政治面貌等多個因素對創業產生正向影響，并相互疊加。這些因素的共同作用有助于高校創業人才培養質量的突破性變化。

3.3 "高校創業人才培養的影響因素存在“強度不一”的特點

研究顯示，創業實踐經歷、創新創業課程成績、專業情況和主動性人格對人才培養影響程度不同。因此，高校應增強培養措施的針對性和精準性，根據各因素的強弱有針對性地培養創業人才。

3.4 "高校創業人才培養主體呈現“內生成長”特征

研究發現，學生的創業意向、認知、行為受主動性人格影響，主動性人格越強，創業動機越強，實踐能力提升。主動性人格在新環境中對學生的創業意愿起調節作用。因此，高校應注重培養學生的主動性人格，促進學生創業意愿的內生發展。

4 "對策建議

4.1 "強化頂層設計，促進多重知識網絡嵌入

高校創業人才培養需加強頂層設計，嵌入高校知識網絡、學生個體網絡、社會企業網絡和家庭網絡等。通過加深相關要素的正向影響，優化創業人才培養。充分利用多重知識網絡，促進資源共享和交流，提升學生的創業意識和技能。此“疊加質變”有助于高校創業人才培養系統進一步發展，推動創業教育有效實施，培養更具創新創業素質的人才。

在高校創業人才培養中，要嵌入多重知識網絡。高校知識網絡的“借鑒式學習”促進基礎知識的積累；學生主體知識網絡的“自助式”學習促進成長性知識的積累；家庭知識網絡的“互通式”學習促進戰略性知識的發展；社會企業知識網絡的“探究式學習”促進知識的轉化。在多重知識網絡的作用下，實現高校創業人才培養的“疊加質變”，推動其內涵式發展。

4.2 "注重精準施策，強化教育性因素的正向影響

高校創業人才培養的研究結果表明，創業實踐經歷、創業課程學習、專業類別和主動性人格對學生的創業行為產生積極的正向影響。高校應強化創新創業實踐、創新創業課程、專業人才培養等教育學因素，構建適應性創業人才培養生態體系。

其一，優化創業教育實踐，豐富學生的創業實踐經歷。高校應建立內外互動的創業教育格局，整合多種創業實踐模式，打造創業園、眾創空間、創業基地等平臺，促進學生創業項目的落地和市場化。其二，優化創新創業課程結構，突出實效。優化創新創業課程結構，以培養地方創業人才為目標，將理論與實踐相結合，充分利用地方行業資源，開發具有區域特色的創新創業課程。其三，改革人才培養方案，強化專業創業教育。專創融合，培養學生的創新意識和專業創業能力，使其具備崗位創新的能力。改革人才培養方案，強化專業創業教育的重要性。

4.3 "強化主動性人格，激發學生的創業動機和行為

主動性人格對創業選擇和實踐影響顯著：主動性強的學生更愿意積極突破阻力、改變環境，創業意愿和能力更強。

加強學生主動性，激發創業動機和行為，可從三方面入手。首先，強化主動性人格，激發學生創業興趣。高校應關注創業課程和專業教學，培養學生興趣，引發創業需求，并培養他們從問題中尋找商機、從困境中發現機遇的能力。其次，強化主動性人格，激發學生創業樂趣。創業人才培養需激發學生的主動性，讓他們體驗學習、實踐和研究中的樂趣，以激發其解決實際問題和困難的動力。最后，強化主動性人格，激發學生創業志向。培養創業志向重在讓學生發現創業對個人和社會的價值。通過加強主動性人格，引導學生以積極主動的意愿投身創業，自我驅動實現創業行為，并積極調控創業行為，提升創業志向，從而影響其創業行為。

基金項目：2023年教育部人文社會科學研究項目“‘四千精神’融入高校創新創業教育的實踐路徑研究”（23JDSZ3140）；2023年溫州市基礎性科研項目“基于大數據分析的高校畢業生‘慢就業’意向預測與幫扶機制研究” （R2023076）；2023年度溫州市哲學社會科學規劃部門合作課題“‘四千精神’賦能溫州高校創新創業教育的典型案例與模式研究”（23BM036YB）。

參考文獻

[1] 劉聰.我國高校境外辦學的相關動因研究[D].南京：東南大學，2019.

[2] Ajzen I.The theory of planned behavior[J].Organizational Behavior and Human Decision Processes，1991，50（2）：179-211.

[3] Bandura A.The self-system in reciprocal determinism[J].American Psychologist，1978，33（4）：344-358.

[4] 陳列尊，張登玉，羅昌由.復雜適應系統觀照下的學習觀[J].教育探索.2003（8）：43-45.

[5] 黃輝，馮西安，魏燕，等.基于增強核極限學習機的專業選擇智能系統[J].吉林大學學報（工學版），2018（4）：1224-1230.

[6] S.Mirjalili，S.M.Mirjalili，A.Lewis.Grey Wolf Optimizer[J].Advances in Engineering Software，2014（69）：46-61.

[7] 徐小洲，葉映華.創業教育課程設計及其有效性評價——以浙江大學《創業基礎》MOOC課程為樣本[J].華東師范大學學報（教育科學版），2019，37（1）：16-22.