借助“大數據+就業”新模式創新高校就業指導工作

摘要：面對快速來臨的大數據時代，高校就業指導工作應依托大數據等互聯網技術主動應變，構建創新型教育指導模式。本文基于當前大學生的就業壓力，以高校就業指導工作為研究對象，分析大數據對提供個性化就業指導服務的現實意義，進一步探討大數據對于高校就業指導工作轉型與創新的可能路徑。

關鍵詞：大數據；高校；就業指導工作

信息技術的迅猛發展和大數據時代的到來，推動著各行各業飛速發展和變革，教育行業也不例外。在“互聯網+大數據”的背景下，過去單一的就業指導工作已經不能與大學生日益發展的就業需求和市場需求相匹配。為了讓大學生們能依據自己的性格特征和愛好特長更好地規劃自己的職業生涯，提高就業成功率和滿意度，高校應充分利用大數據技術和互聯網平臺對學生進行個性化、精細化、適應化的就業指導。因此，高校如何創新就業指導工作，為其賦能，成為當今高校亟需探討的新課題。

一、目前高校就業指導工作現狀

（一）個性化就業指導未取得廣泛推廣

隨著人工智能和大數據技術的應用，越來越多的重復性工作崗位工作已被機器取代，大學生就業形勢更加嚴峻。面對就業市場的不穩定性，高校教師在職業生涯規劃課和就業創業指導課過程中往往采用籠統、單一的授課方式，缺少對不同學生就業的情況針對性地指導。這就導致了很多大學生對自身情況了解不足、對最新的市場需求了解不全面，而造成盲目跟風追求考公考編或者進入大廠的情況。

（二） 就業指導課程連貫性不強

系統性的就業指導教育工作是連通大學整個過程的可持續性工作，然而部分高校到大四臨近畢業才開設此類課程。這就導致大學生在前三年不仔細考慮規劃，到了第四年進行突擊，但為時已晚。這體現出很多高校對就業指導工作的重視程度不夠，缺乏系統性和連貫性，導致就業指導課程的質量不高，不能滿足學生的實際需求。

（三） 就業指導注重形式缺少實操

在當前高校教育中，基礎理論課程占據大部分課程時間，實踐課程本身少之又少。此外，一些高校在就業指導方面過于注重形式，缺乏實質性的指導和幫助，導致學生的實操能力和求職技巧相對匱乏。然而，在當前就業背景之下，用人單位更加側重于考察應聘者的實習經歷和實操能力，這無疑加劇了應屆生的求職難度。

二、大數據與高校就業指導工作的基本內涵

（一）大數據的特點

維基百科上給出的“大數據”定義為：數據量規模巨大到無法通過軟件工具獲取、管理、處理、整理為幫助企業經營決策、達到更積極的目的的信息。大數據的特征可以用“4V”來概括，即Volume、Variety、Velocity和Value。Volume（容量）是指數據占據的容量以及數據是否具有遺漏。Variety（種類）指的在不同類別的數據中是否存在內在關聯。Velocity（速度）是指獲得可用數據的速度是否滿足需要。Value（價值）意味著大數據最終能否獲得產生現實意義的數據，或能否通過數據獲得對于某事物的洞察力。

研究人員僅擁有海量的數據是不夠的，更重要的是探索大數據背后的意義。《大數據時代》的作者維克·托邁爾-舍恩伯格認為“大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。”各行各業都積極運用大數據發現探索行業背后的意義，作為雕刻靈魂的高等教育行業，更不能因循守舊，而是應該積極順應時代潮流，主動應變求變。

（二）大數據與個性化的高校就業指導工作

大數據不只強調海量數據，它還觸及每個微小的個體，對于實現個性化有著不可忽視的作用。正如維克托·邁爾-舍恩伯格在接受《人民日報》采訪時提出的“大數據是一種價值觀、方法論，是一場思維的大變革”。高校在進行就業指導工作時不僅可以把大數據看作一種技術工具，更可以把它看作一種信息資源，一種思維理念。

在大數據時代的大環境中，幾乎所有的事務都能被數據化。而對數據進行分析和學習，精準地應用于大學生就業指導，使大學生在求職過程中不再茫然無措，企業也能及時找到自己需要的人才，實現互利雙贏。高校積累了學生從入學以來的家庭信息、個人成績、學校期間的各種活動動態等龐大數據，倘若這些數據能被充分利用，必然可以為就業創業工作提供有價值的指導方向。在此基礎上，將大學生的就業意向、職業規劃、個人興趣、薪酬期望等信息與網絡中繁雜、無序的招聘信息進行有效匹配，進行動態跟蹤與分析，創建數據模型，尋找數據之間的關聯性，對在校大學生擇業行為進行分類與合理預測，對在校大學生提供個性化、針對性的就業指導。

當今時代背景下，高校應努力探索如何進一步融合大數據思維和技術與就業服務工作的各個環節進行融合，如何最大化發揮大數據在就業指導及幫扶工作中的價值，實現就業工作的精準化、人性化、網格化，是當前階段就業指導工作的研究趨勢，也是當前高校就業指導工作創新的轉折點。

三、大數據背景下對高校大學生

進行個性化就業指導的意義

（一） 有利于提升大學生的就業質量

當今的學生已經進入信息爆炸時代，尤其是在移動互聯網的推動下，信息傳播規模前所未有，產生的信息數據龐大、混雜、價值密度低。學生往往面對繁雜的招聘信息，難以進行自主有效地獲取和篩選，因而造成了信息不對稱，與適合自己的崗位失之交臂。因此，高校能夠通過大數據平臺進行就業指導就顯得尤為重要，如在大數據平臺上進行就業信息采集、整理歸納、個性化推送，促進企業和學生雙向交流等。通過個性化的招聘信息精準推送，學生可以節省更多時間搜索信息，從而把精力投入到準備筆試、面試等更重要的環節上來。

（二） 有利于增強大學生自身的核心競爭力

當今大學生就業難有一部分原因是對自身能力認識不足，職業規劃路徑不清晰，在就業市場上沒能規避自己的劣勢，突出自己的優勢。以西安工程大學計算機科學學院大一新生到大四畢業生的問卷調查為例。大一新生調查結果顯示34.13%的學生對于學業規劃、就業方向沒有明確清晰的目標。大四畢業生對于自己的職業規劃、就業方向的清晰度有相對的提高，但依然有10.46%的學生對于自己未來的就業方向猶豫不決。

高校擁有學生從入學到畢業龐大的數據信息數據樣本，且數據來源較為多樣化。只要高校充分利用大數據中的海量數據做抽樣調查，并結合調查結果進行大數據綜合分析，就可以知道往屆畢業生就業動態與狀態以及行業內企業招聘模式與動向，從而使大學生能夠清楚地了解自身的優勢和劣勢，及時地彌補自身缺陷，提高自己的核心競爭力，成為企業所需人才。

（三） 有利于促進職業教育工作的轉型和創新

人工智能和大數據技術正影響著各行各業，就業崗位也發生了翻天覆地的變化。同時，“00后”大學生在價值觀念和思維方式等方面越來越個性化，對于就業的需求也呈現出多樣化的特點。以前學生就業的關注點可能在于薪資或者工作環境等方面，而現在越來越多的學生選擇有興趣、有愛好的工作，會更關注工作是否帶來自身成長、是否達到預期。這就意味著高校就業指導中心和輔導員老師不能再按照傳統的、單一的授課模式和機械性就業指導工作。就業指導工作的轉型和創新勢在必行。有效利用和挖掘高校就業指導工作的大數據信息，開展有針對性地就業指導，依據大學生的學習生活現狀、就業創業傾向、興趣愛好、心理狀況，進行動態跟蹤與分析，能夠推送更加個性化、符合學生就業需求的崗位，從而提高學生的就業率和就業滿意度、增強崗位的穩定性、降低毀約率。因此利用大數據平臺推動了就業指導工作的創新與發展。

四、大數據時代高校就業指導工作面臨的挑戰

（一）教師利用網絡和大數據的意識薄弱

信息技術時代的飛速變化，一些教師沒有及時更新自己的知識，造成對新形勢新技術缺乏相應的了解，沒有意識到當今的大學生已經不再滿足于“教師輸出—學生接受”這一單一順序進行知識的傳授。部分高校就業教育工作者主動應用大數據分析的意愿較弱，工作創新意識較為缺乏。另外，目前很多高校缺乏對于教育工作者在“互聯網+”與大數據的知識等方面的學習和培訓，這也使得大數據在就業教育中的應用受到局限。

（二）技術應用難題

大數據應用于就業指導工作的技術難題主要表現在：第一，大數據的應用基礎是對海量數據的擁有，收集數據的存儲技術的挑戰，以及用于數據處理和分析技術挑戰，這包括計算機硬件的數據處理能力、超級計算機算法技術等。然而美國《通過教育挖掘和學習分析促進教與學》報告中表示對克服上述技術挑戰不持樂觀態度。第二，數據兼容性挑戰，不同數據存儲系統中的數據編碼和格式的不統一，造成不同系統之間的數據共享困難。

（三）數據隱私與安全

大數據的應用需要收集和分析大量個人教育數據，如學生的學習成績、行為習慣、家庭背景、興趣愛好等。但這些個人隱私信息的收集和匯總過程中可能存在泄露的風險。因此，在大數據應用于就業服務的過程中，保護學生的隱私和數據的安全是一項重要的挑戰。

（四）數據的質量和準確性

在大學生就業指導工作中，一些數據難以量化，特別是涉及就業心理、行為習慣等數據，很難被量化。有些學生過高或者過低地預估了自己的能力，也會造成數據的誤差，這就降低了分析的準確性，對大數據的分析造成了挑戰。

五、高校就業指導工作的新路徑

（一） 轉變傳統理念，深化課程改革

大數據時代背景下，動態把握學生的求職意識和就業意向，做到精準“滴灌式”就業指導。一方面，教師要轉變理念。走出課堂、走出校園，多吸收新理念，緊跟時代步伐促進就業指導課程的良性建設。教師可以事先通過收集問卷與結合歷年畢業生數據庫的形式，在教學過程中教會學生針對不同的就業需求，制定適合自己的職業規劃路徑，真正做到因材施教。另一方面，要扭轉學生作為求職者對于過度追求“專業對口”的傳統觀念。傳統求職觀認為大學中所學專業要與之后從事的行業完全契合，然而在現實工作中，很多工作應用了更多交叉學科的知識，而并不是專一的專業知識。因此，教師在課堂教學中應著重培養學生應用知識和學習的能力，引導學生培養學會學習、知識遷移的能力。并且，要全面了解學生就業觀念和就業心理，引導學生樹立正確的就業觀、擇業觀，轉變過于僵化的就業理念。

（二） 打造教師隊伍，提升數據素養

大數據時代的到來，高校就業指導中心想要創新就業服務、提高學生就業質量，就必須打造一支高質量、專業化的網絡就業指導教師團隊。這就意味著就業指導中心教師、學院輔導員等就業指導主體要積極提高專業技能、信息素養、思想水平。因此，高校應定期邀請專業的信息技術團隊為校指導教師進行專門的就業指導培訓，豐富其知識儲備，提高理論水平。在幫助教師掌握現代化教學手段后，能夠具備一定的信息篩選和信息分析的能力，整合多渠道的就業資源，有效利用信息化技術平臺為大學生提供高質量、針對性、個性化的就業教育服務。

（三） 完善數據平臺，動態跟蹤分析

大數據技術在就業指導中的實現，需保證該技術具有相應的載體，所以高校急需建立全面的大學生就業信息平臺。一方面，要對學生大一到大四的基本信息大數據庫進行及時跟蹤分析，實現對學生檔案的信息化、電子化，對數據進行實時更新、分類、整合、補齊等，做到學生電子檔案動態管理，實現“一生一檔”。同時將畢業生的就業意向、職業規劃、薪酬期望等信息與個人電子檔案和企業招聘信息進行有效匹配，通過對就業數據的收集、挖掘及處理，實現精準就業信息推送、展示歷年就業去向、定制個性化職業規劃路徑、解鎖企業求職者精準畫像等全方位就業指導服務。另一方面，高校要建立一個具有實時化、交互性的信息系統，如就業指導中心主題網站、求職APP、微信小程序等。雖然很多高校都有自己的官方就業網站或者微信公眾號，但是對于大學生在就業方面的困惑不能做到及時反饋，也不能吸引全體學生加入平臺活動，無法做到成員全覆蓋。即使收集到了一些數據信息，分析工具也僅限于Excel等傳統數據管理工具。這就難以實現大數據信息的收集和整合，更無法實現依據大數據庫做出的有效預測。因此，高校要積極投入資金，引進先進設備，充分利用現代信息技術提供物力保障，產生巨量有效的數據庫，完善數據平臺，實現動態預測與分析。

（四） 依托技術創新，實現精準就業指導

要做好新時代下的就業指導工作，不僅要掌握大數據技術，還要了解信息化產業最新時事熱點和動態發展，關注最新科技前沿動態，并適時引進可行的能夠提升就業創業教育效率和質量的相關技術，為高校就業指導工作打開新局面。比如大數據就業精準幫扶，不僅僅體現在精準推送、匹配崗位，還體現在精準就業輔導方面。通過AI改簡歷技術，挖掘學生簡歷中的有效信息使得更好地與企業崗位匹配，使得簡歷不會再“石沉大海”；通過引進自適應智能筆試題庫，可以根據學生投遞的崗位，進行有針對性地刷題，從而大大提高了學生的筆試通過率；通過引入模擬面試系統，使學生們提前熟悉面試環境，減輕了真正面試時的心理壓力。

六、結語

就業是最大的民生。促進社會經濟持續發展、構建安定和諧社會的重要前提是做好高校畢業生就業工作。在信息化高速發展的今天，高校畢業生就業工作更要與時俱進，全方位推進“大數據+就業”新模式，為學生提供個性化、針對性的高質量就業指導服務，開創高校就業創業服務信息化、智慧化的新路徑。