基于大數據的數字教育管理服務系統研究

摘要：“十四五”期間國家建設高質量教育體系的進程中，職業教育是關鍵的一環。新時代明確了職業教育高質量發展的基本方向和行動指南。在實施職業教育質量改革過程中面臨諸多困難，如個性化培養目標不夠多元、教育實施效果相對較差、就業跟蹤難以完全落地的現實困難。本文經過持續兩年的就業輔導與人才培養實踐觀察，通過大數據平臺和微服務軟件架構的有機結合，基于大數據技術，實現服務于職業素養的就業分析、人才職業規劃與職業測評、學生綜合素質全面發展的教育管理服務系統。利用大數據人才需求映射模型進行行業調研，指導學生職業技能和職業素養的培養，使用大數據統計模型并貫徹OBE成果目標導向教育理念，監督并促進學生全面發展，實現教育管理服務能力的智能化升級，通過數字技術輔助職業教育質量的提升，從而提高學生就業競爭力。

關鍵詞：大數據；職業教育；數字教育管理系統

引言

當前，大數據技術正在以前所未有的方式改變人們的思維方式、學習方式、解決問題的方式。在學生職業教育輔導領域，利用大數據技術獨特的優勢，對學生教育管理工作進行全面的創新，是新時代教育工作者要面對的嚴峻挑戰。《福建省“十四五”教育發展專項規劃》[1]提出，要推動數字時代的教育創新。本文是大數據技術及數字化技術促進職業教育在教育管理、人才培養方面的新嘗試。

職業教育在就業指導和技能實踐的過程中非常注重與行業真實需求相匹配。通過研究，運用大數據技術建立起行業認知，是一個科學高效的切入點。同時，在人才培養過程中，由于每個學生都是相對獨特的個體，因此，面向專業大方向的人才培養方案在個性化方面尚有不足。根據高職院校的辦學宗旨以及應用型技術人才對社會的影響，結合近幾年對畢業生就業情況的調查結果，發現目前職業教育過程中存在個性化培養目標不夠多元、教育實施效果相對較差、就業跟蹤難以完全落地的現實困難。

本文基于大數據技術的數字教育管理服務系統，將培養過程形成數據記錄，包含學生的學習表現情況、課程學習成效、職業素養成長，并形成成長軌跡記錄，建立學生人才畫像。在面向企業的人力資源推薦、精準就業、提升就業質量方面是一個有益的嘗試，同時，此系統具有很好的移植性，可以快速在同類院校開展。

1. 職業院校人才培養面臨的困境

就業市場是雙向選擇，在傳統的人才培養模式下，高校面對復雜多變的行業需求，無法準確把握信息（指導工作信息不暢），較難針對情況制定一套有效的措施，致使畢業生在進入工作崗位之前，對行業情況和自身應具備的素質技能了解不夠深入。在國內，此類相似的系統甚少。招聘平臺會定期發布用工報告，其內容都是基于站內大數據做的行業動態報告，而面向應屆生或在校生的數據卻基本沒有。近年來，國內人工智能和大數據技術的應用呈現高速增長的態勢，使用新型軟件架構，利用新的數據呈現方式，能更好地為學生洞悉職場、順利成長為一個社會人提供更多幫助。

2. 大數據數字教育管理服務系統的意義

為改變大學生就業存在的問題，本文基于大數據數字教育與管理服務系統，對系統功能分析如下。

第一，利用大數據技術和新型軟件設計架構，使教育管理和人才服務工作在方式方法、科學性、工作效率上有所創新，使工作過程可記錄可追溯。

第二，利用行業招聘詞條匯聚統計大數據報告、構建行業或崗位需求大數據畫像，幫助就業指導老師更精準科學地為學生的職業規劃、就業心態做好把控。

第三，學生的職業測評是輔導學生行業認知、崗位認知、能力差距認知的有效工具，建立職業測評大數據，追蹤學生每學期職業測評的結果趨勢，建立學生職業傾向畫像和班級總體就業傾向圖，在就業推薦和就業輔導方面提供數據支撐。

第四，學生在校成長記錄包含學習成績、作品成果、社團參與記錄、創新創業與參賽記錄、社會實踐、輔導與反饋等不同的數據類型[2]。此系統引入以“專業知識+軟技能知識”“理論技能+實訓技能”“職業素養訓練”三個維度為邏輯基礎的人才全面發展應用模型，結合學生成長記錄大數據的反饋，最后形成學生成長目標的量化評價，有助于學生認清目標差距，并能為其達成最終目標提供可執行的成長進階計劃。

第五，響應國家教育數字化戰略號召，利用新技術結合新型教育理念，變革教育模式，對教育管理和教育服務的方式、流程、手段、工具等，進行全方位、智能化、系統性功能重塑和流程再造，以提高教育管理效能，助力人才培養和學生就業[3]。

3. 人才全面發展系統模型的邏輯設計

為便于解讀模型設計思路，本文以高職“大數據技術”專業為例進行探討。“大數據技術”專業畢業生面向的行業有互聯網、金融、電商、醫療保健、零售、新媒體、制造業等，這些行業都有產生數據并需要利用數據為業務提供增值的需求。在大數據技術的應用場景下，須建立統一的數據倉庫。招聘信息的采集渠道多且廣，數據的組織形式也很復雜，數據倉庫的優勢在于可存儲不同組織形式的數據。設計開發Spark程序，通過自定義的標簽數據，如高薪、待遇好、需具備Python技能等，建立針對崗位群的人才需求畫像，最后形成面向崗位群、不同行業的人才需求報告，基于此報告，指導大數據技術職業教育的人才技能培養[4]。

3.1 行業需求信息采集模型

此模型按數據流方向設計了崗位群統計分析、人才需求標簽、自定義行業總體需求共享三個階段的處理過程。最后在應用層輸出面向學生職業素質教育、學生職業生涯規劃、學生職業技能教育的支撐服務，主要以提供分析報告、崗位需求畫像、崗位技能樹為結果呈現方式。招聘需求信息的來源渠道規劃有招聘網站和應用程序、公司官方網站、社交媒體、招聘會和職業博覽會、校園招聘、網絡社區和論壇。

行業招聘大數據采集有以下三個特點：第一，數據的采集使用常規數據采集方式，有網絡爬蟲、開放數據，以及從已有的數據庫和數據倉庫中提取數據；第二，系統的數據采集體現實時獲取和批量獲取的特點，同時，每一次數據采集結束都需要進行一次簡單的去重；第三，數據來源渠道和形式不統一、數據量大，為方便索引，須建立數據分區，使用采集時間日期作為分區索引值[5]。

3.2 復合型成果導向人才成長規劃模型

復合型即融合OBE成長目標導向教學理念、參考職場OKR目標管理考核的管理方法，并在此基礎上建立基于ASK理論的人才全面發展模型。

以學生成長為中心，在學生成長的輔導過程中以其自我設定的成長目標為藍圖，持續不斷地提升各方面能力，體現成果導向的教育理念。學生最終希望成為什么樣的人才，系統自動將某種技能人才所需具備的素質分解成若干個量化指標。每個學期都有依據學生當前能力范圍內可實現的小目標，每個小目標貫穿在學生每學期的學習成長計劃中，一個小目標對應一個或多個量化指標，體現OKR目標與關鍵成果的管理方法[6]。

基于大數據的人才全面發展規劃模型如圖1所示。通過職業素養、技能、知識三個維度自動生成實現該目標應該具備的素質和能力，自動生成成長目標路線；該路線以橫向時間維度分階段設定成長里程碑，在縱向成長深度上，設定了每個階段應該完成的小目標；基于學生在校成長記錄包含學習成績、作品成果、社團參與記錄、創新創業與參賽記錄、社會實踐、輔導與反饋等各類型數據，通過輔導與反饋模式，由學生自主發現自己成長的優勢和應該注意的劣勢，是基于ASK人才全面發展模型構建的成長規劃。

以大專層次“大數據技術”專業畢業生為例，學生若想在畢業后成為一名大數據產品開發工程師，系統自動為此類崗位從專業技能、理論素質、職業素養三個維度規劃大專階段的學習過程。

從大一開始，第一，培養開發工程師開發語言基礎素質；第二，培養堅實的理論素質，以考證為目標，通過證書和行業認證肯定學習成果；第三，塑造職業素養，建立面向職場工作的職業思想和職業道德。

大二學習階段，重點在模擬企業項目開發的模式，積累真實開發案例的經驗。在技能方面重點提升數據采集和大數據平臺部署和運維技術，以此作為進入大數據產品開發相關工作崗位的敲門磚。此階段的職業素養需要注重職場中作為開發工程師應具備怎樣的良好行為習慣，在學校里就開始培養良好的職業習慣。

大三階段是職業教育學習的最后一個學年，在這一年學生須為找工作以及在崗位上獨當一面做準備，技能上持續在大數據應用開發深入學習，具備以華為HCIE同類型的大數據證書認證下的理論素質，在擇業就業方面能提供給用人單位積極的信息，競爭力提升明顯。同時，職業素養更多的培養方面是作為工程師應具備的素質，如職業技能學習技巧、如何獲取知識并將知識內化為自己能力的素質[7]。

3.3 整體模型的技術實現思路

數字教育管理服務系統通過大數據平臺和微服務軟件架構的有機結合，實現職業教育輔導工作過程可記錄、依托大數據提高工作方法科學性。該系統是一套模塊化程度很高的開發平臺，以微服務設計思想為主導，采用前后端分離的體系架構：SpringBoot2.x、Vue、Mybatis-plus、Shiro、JWT。

在框架設計的層面上貫徹高內聚、低耦合的分層思想。高內聚，簡化系統設計，讓不同的層專注自己模塊的事；低耦合，層與層之間通過對外發布的接口或API交互，內部實現對外透明。

同時，為避免分層實現造成的性能損耗問題，在架構設計上只分成“核心+應用”兩層，簡化了數據層層傳遞的損耗。該系統混合了微服務與第二代大數據平臺Spark開發技術，平臺之間互通使用中間庫及統一協議RPC（遠程調用協議）進行數據交互[8]。

4. 面向業務流程管理的模塊化系統設計

4.1 理論分析

借助大數據技術對行業人才需求建立行業人才畫像，幫助就業指導老師更精準科學地為學生的職業規劃、就業心態做好把控；使用結合OBE教學理念的人才全面發展應用模型，有助于學生認清目標差距，并能為其達成最終目標提供可執行的成長進階計劃；建立微服務教育管理系統，模塊化的設計思想讓系統像搭積木一樣，一邊投入使用一邊開發擴展功能[9]。

4.2 實驗方法

通過大數據分析與統計技術，描述行業需求的人員素質要求、職業技能要求、薪資待遇水平、總體需求狀況等指標，形成人才畫像；結合畫像傳遞給學生真實的行業情況，根據職業規劃輔導與職業測評，幫助學生找到符合自己個性化需求的成長目標；利用人才全面發展應用模型，計算達成目標所應具備的素質，并生成成長計劃，在學生成長周期內主動監督。

結語

大數據數字教育管理服務平臺通過采集學生、教師和l0PoO9II+r7BJhRkPqZ2DFpatkjll+7+N5/rZHqTZC0=課程等多方面的數據，包括學習行為、成績、教學資源等，進行數據分析和挖掘，從中獲取有價值的信息，為教育決策和優化提供支持。利用大數據分析學生的學習行為和學習習慣，平臺能夠為每個學生提供個性化的學習路徑和內容，滿足不同學生的學習需求，提高學習效果。通過對大量的教學資源進行分析，平臺可以優化教學資源的分發和使用，確保資源得到充分利用，提升教學效率。此外，平臺還可以提供智能輔導和學習推薦，為學生提供更精準的學習建議和指導。

參考文獻：

[1]福建省人民政府辦公廳關于印發福建省“十四五”教育發展專項規劃的通知（閩政辦〔2021〕50號）[A/OL].（2021-09-03）[2024-06-12].http：//www.fujian.gov.cn/zwgk/zxwj/szfbgtwj/202109/t20210930_5699776.htm.

[2]丁浩.基于OBE教育理念的信管專業創新創業人才培養模式研究[J].當代教育實踐與教學研究，2019（24）：128-129，230.

[3]范廣慧，王威，王松，等.基于大數據的高校學生畫像系統探究與設計[J].海峽科技與產業，2020（4）：41-44.

[4]羅磊.數字化時代高校學生管理育人模式變革的思考[J].中阿科技論壇（中英文），2020（11）：159-164.

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[6]葛又嘉.基于微服務架構的分布式爬蟲系統設計與應用[D].南京：南京郵電大學，2021.

[7]姚剛，吳海莉，王從鑌.淺析微服務架構API網關的作用[J].信息系統工程， 2020（12）：16-18.

[8]張希玲.大數據時代高職院校精準就業服務的基本要求與發展策略[J].教育與職業，2020（15）：58-63.

[9]劉洪超，滕鑫鑫，白浩.基于大數據的高校智能就業平臺建設與應用[J].現代教育技術，2020，30（2）：111-117.

作者簡介：傅麗萍，本科，講師，研究方向：計算機科學與技術。