新質生產力背景下大數據在大學生就業指導中的應用

中圖分類號：F061.3；G645 文獻標識碼：A文章編號：1004-4914（2025）07-159-02

當前，新質生產力的迅猛發展深刻改變著社會經濟格局，對大學生就業產生了深遠影響。隨著科技的進步，如大數據、人工智能等前沿技術的廣泛應用，新質生產力呈現出獨特的內涵與特征，為大學生就業帶來了新的契機與挑戰。

一、新質生產力對大學生就業的影響

一方面，新質生產力的發展加速了傳統產業結構的優化升級，創造了更多的就業崗位，如在人工智能、量子信息、生物技術等未來產業中，這些領域的發展需要大量具備專業技能的勞動者，這些新型產業的誕生直接推動了高質量就業崗位的增加[;另一方面，新質生產力在推動產業發展的過程中對勞動者提出了新的技能要求，要求勞動者進一步提升自身的專業技能水平。隨著“智慧工廠”的增多、低空經濟的快速發展和工業機器人的普及，許多傳統崗位的人員需求減少，但對高素質勞動者的要求卻大幅提高。綜上所述，新質生產力不僅創造了新的就業機會，也改變了對勞動者新的需求，需要求職者不斷提升技能以應對變化的職場環境。

二、在新質生產力背景下，大數據對大學生就業指導的重要意義

在大數據時代的大環境下，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[3]。

大數據能夠提供個性化就業服務，通過收集和分析大量關于大學生的個人信息，包括教育背景、技能、興趣、職業目標等信息。學校能夠量身定制就業指導，基于學生的個人特點，提供更加精準的職業規劃建議和社會資源。智能匹配崗位：利用算法把學生與適合的崗位進行匹配，提高求職成功率。實時反饋與調整：根據市場需求變化和學生反饋，隨時調整推薦的職業路徑和培訓課程。優化就業供需對接：利用大數據分析，可以深入了解就業市場的變化趨勢，從而優化供需對接。對市場需求進行分析：通過分析企業招聘數據和行業發展趨勢，指導學生選擇有潛力的職業方向和領域。識別當前就業市場中缺乏的技能，幫助高職院校優化課程設置，增強學生的就業能力。大數據能夠幫助學校與企業建立更為緊密的聯系，精準對接企業的人才需求與學校人才培養目標。

三、高校就業指導工作中大數據應用現狀

（一）數據收集與整合

1.多源數據采集。大數據技術的應用使高校能夠從海量數據中挖掘出有價值的信息和規律5。高校在數據收集方面已逐步拓展渠道，從多個內部系統獲取學生相關數據。教務管理系統提供了學生的學業成績、課程選修情況、獎懲記錄等關鍵信息，這些數據能有效反映學生的學習能力和在校表現。此外，部分高校也開始關注學生在校園活動中的數據，如社團參與情況、志愿者活動經歷等。長期參與志愿者服務的學生在人際交往和社會適應能力方面可能具有優勢，對其未來從事服務型行業或需要溝通協調的崗位具有一定的預示作用。然而，當前數據收集仍存在明顯局限性，許多高校尚未充分挖掘學生在網絡平臺上的行為數據，如社交媒體活動、在線學習平臺使用記錄等。這些數據蘊含著學生的興趣愛好、自主學習能力和社交網絡等豐富信息，對全面構建學生就業畫像具有重要補充價值，但因涉及隱私和數據獲取難度等問題，尚未得到廣泛應用。

2.數據整合困難。由于數據來源廣泛，格式和標準不統一，高校在整合數據時面臨巨大挑戰。不同部門的數據庫系統相互獨立，如教務系統、學生管理系統、圖書館系統等，數據難以實現無縫對接。將這些數據整合進行系統分析時，需要耗費大量人力和時間進行數據清洗、轉換和匹配，導致數據整合效率低下，嚴重影響了大數據在就業指導工作中的及時性。

（二）就業數據分析與應用

1.就業趨勢預測方面。部分高校已嘗試利用收集的數據進行就業趨勢預測。通過對歷年畢業生就業數據，如就業行業分布、崗位類型、薪資水平等進行深入分析，結合宏觀經濟數據和行業發展報告，采用簡單的數據分析模型，對未來不同專業的就業需求變化進行預測。然而，當前的預測模型相對簡單，準確性有待提高。在大數據時代，就業市場變化復雜，受到政策法規、技術創新、全球經濟形勢等多種因素交互影響，僅依靠簡單的線性模型難以捕捉到這些復雜關系。高校缺乏專業的數據分析師和先進的大數據分析工具，難以構建更為復雜和精準的預測模型，限制了就業趨勢預測的可靠性和前瞻性。

2.個性化就業推薦方面。高校已開始利用學生部分數據為其推薦就業崗位，這種初步的個性化推薦在一定程度上提高了學生獲取就業信息的效率，減少了學生在海量招聘信息中盲目搜索的時間。然而，個性化推薦的精準度仍不夠理想。由于數據不完整和分析算法的局限性，推薦崗位可能僅在表面上與學生的專業或經歷匹配，未能深入考慮學生的職業興趣、性格特點等關鍵因素。

四、大學生對大數據就業指導的認知與需求

（一）認知情況

1.知曉度有限。調查顯示，大部分大學生對大數據在就業指導中的應用僅有一定程度的聽聞，但了解深度明顯不足。許多學生只是模糊知曉大數據可助力找工作，然而對于其具體應用方式、能提供的精準服務等內容并不明晰。在問卷調查中，僅有少部分學生能夠準確說出大數據在就業指導中可用于構建就業畫像、預測就業趨勢等具體功能，而大部分學生僅僅知道大數據與就業存在關聯，缺乏深入認知。

2.認知渠道單一。大學生獲取大數據就業指導相關信息的渠道主要集中于學校的就業指導課程和講座。學校在大數據就業指導方面的工作力度和方式相對有限，除傳統課程和講座外，很少借助新媒體平臺、校園宣傳活動等多種渠道進行廣泛宣傳。眾多高校未設立專門的大數據就業指導網站或公眾號，學生難以通過便捷的網絡渠道深入了解大數據在就業中的應用案例、成功經驗等信息，致使學生對大數據就業指導的認知范圍較為狹窄。

（二）需求特征

1.個性化需求強烈。大學生期望大數據能提供高度個性化的就業指導服務。在職業規劃方面，他們渴望通過大數據分析深入了解自己的職業興趣、優勢以及適合的職業方向。在求職過程中，大學生希望大數據能夠根據自身特點精準推薦崗位，并提供針對性的求職技巧培訓。比如，針對不同性格類型的學生，提供個性化的面試策略指導，切實提高求職成功率。

2.數據安全與隱私關注。隨著對數據安全和隱私問題重視程度的不斷提升，大學生對大數據就業指導中的數據安全保障提出了更高要求。他們擔憂個人信息在數據收集、存儲和使用過程中可能出現泄露或被濫用的情況。若高校或就業服務機構無法提供明確的數據安全保障措施，學生可能會對大數據就業指導服務產生抵觸情緒，進而影響其推廣和應用。

五、優化大數據賦能大學生就業的措施

（一）加強大數據技術在就業指導中的應用

1.完善數據收集與整合體系。高校應進一步拓寬數據收集渠道，不僅要全面整合校內各部門的數據，還需積極與外部平臺開展合作。例如，與在線學習平臺合作，獲取學生在專業課程學習、技能培訓課程學習等方面的詳細數據，包括學習時長、學習進度、課程考核成績等，豐富學生學習能力數據維度。同時，建立統一的數據標準和規范，利用數據倉庫技術對多源數據進行集中存儲和管理，提高數據整合的效率和質量。

2.提升數據分析能力。引進專業的大數據分析人才，組建專門的數據分析師團隊，負責就業數據的深度挖掘和分析。這些專業人才應具備數據挖掘、機器學習、統計分析等多方面的專業知識和技能，能夠熟練運用先進的大數據分析工具，構建復雜的就業預測模型和個性化推薦模型。此外，加強對現有就業指導人員的大數據技術培訓，增強他們的數據分析意識和基本操作能力，使他們能夠更好地與專業數據分析師協作，共同推動大數據在就業指導工作中的有效應用。

（二）提高大學生數據素養

1.數據素養教育納入育人體系。將數據素養教育作為大學生綜合素質教育的重要組成部分。開設專門的數據素養選修課程，課程內容涵蓋數據基礎知識、數據收集與整理方法、數據分析基礎以及數據安全與隱私保護知識等。例如，在大一或大二階段開設數據素養通識課程，通過理論教學與實踐操作相結合的方式，讓學生初步掌握數據素養的基本技能和知識體系。

2.開展數據素養實踐活動。組織開展各類數據素養實踐活動，如數據挖掘競賽、數據分析項目實踐等，提高學生的數據應用能力和創新思維。通過這些實踐活動，不僅能夠加深學生對數據素養知識的理解和掌握，還能培養學生的團隊協作能力和創新精神，為他們未來利用大數據進行自我就業服務和職業發展夯實基礎。

（三）加強高校與用人單位合作

1.建立數據共享機制。高校與用人單位應建立穩定的數據共享機制，實現雙方數據的互通銜接。高校可向用人單位提供學生的學業成績、專業技能、綜合素質等數據，助力用人單位更好地了解畢業生情況，提前鎖定合適人才。例如，高校將計算機專業學生的編程課程成績、項目實踐成果等數據提供給相關IT企業，企業可據此篩選出編程能力強、項目經驗豐富的學生，進行針對性招聘和人才儲備。用人單位則向高校反饋畢業生在工作中的表現數據，如職業技能提升情況、崗位適應能力、職業發展路徑等信息，高校可利用這些反饋數據優化專業課程設置和就業指導策略。

2.聯合開展就業指導項目。雙方聯合開展多種就業指導項目，如職業技能培訓、就業實習基地建設、職業規劃講座等。用人單位可派遣專業技術人員到高校開展職業技能培訓課程，傳授行業最新技術和實踐經驗。例如，一家制造企業的工程師到高校為機械專業學生講解先進制造工藝和自動化生產設備的操作與維護知識，提升學生專業技能水平。高校與用人單位共同建設就業實習基地，為學生提供更多實習機會和更真實的工作環境。在實習過程中，雙方共同指導學生職業規劃和技能提升，使學生更好地了解企業需求和行業發展趨勢，提高就業適應能力和成功率。強化高校與企業合作建立實習基地，學生在實習期間不僅參與企業日常業務工作，還接受高校教師和企業導師的雙重職業規劃指導，根據自身特點和企業需求制定合理職業發展計劃。

六、結語

大數據在大學生就業領域的賦能作用日益顯著，但目前無論是高校就業指導工作中的大數據應用，還是大學生對大數據就業指導的認知與需求方面，均存在諸多問題與挑戰。通過加強大數據技術在就業指導中的應用、提高大學生數據素養以及加強高校與用人單位合作等多方面措施，能夠有效提升大數據在大學生就業中的應用效果，提高大學生就業質量和競爭力，使大學生更好地適應大數據時代就業市場變化與需求，實現自身職業理想和人生價值。同時，也有助于推動高校就業指導工作創新發展，促進高校人才培養與社會需求緊密對接，為社會經濟發展提供有力人才支撐。

[基金項目：2024年廣西高校大學生思想政治教育理論與實踐研究課題“新質生產力視域下大數據賦能高職大學生就業指導工作路徑研究\"（項目編號：2024SZ169）。]

參考文獻：

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[2]葉錢鵬.淺析新質生產力視域下大學生就業觀教育[J].就業與保障，2024（11）：148-150.

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[5]彭建輝.大數據視域下高校大學生就業創業指導策略創新研究[J].教育信息化論壇，2024（08）：18-20

[6]向詠，帥春，張雨彤.大數據背景下大學生就業指導對策探析[J].就業與保障，2022（05）：91-93.

（作者單位：北海職業學院廣西北海536000）

[作者簡介：葉方賓（1989一），男，漢族，黑龍江七臺河人，本科，輔導員，研究方向：大學生就業指導、思想政治教育；通訊作者：莫小鋒（1992一），男，漢族，廣西合浦人，本科，助教，研究方向：思想政治教育。]（責編：趙毅）