大數據視域下就業困難大學生精準化服務的成效評估與改進策略

一、大數據在就業困難大學生精準化服務中的應用優勢

（一）提升就業需求預測的準確性

大數據通過整合畢業生信息、行業需求、企業招聘動態等多維數據，構建動態預測模型，提前預測就業趨勢。該模式建立了教育供給與市場需求的雙向反饋機制，既助力高校修正人才培養偏差，又能引導學生進行前瞻性職業規劃。

（二）實現更精準的人崗匹配

大數據技術的應用重構了人才評估維度，通過構建多維能力分析模型，綜合分析大學生的學習成績、技能認證、實習經歷、項目經驗等數據，不僅關注顯性技能的匹配度，還側重挖掘大學生可遷移能力的潛在價值。高校依據能力模型評估結果優化課程體系，對標企業需求開展人才培養；企業通過重構人才評價維度，拓寬人才選拔視野，有效降低因信息不對稱造成的誤判風險，形成更具彈性的人力資源配置模式。

二、大數據視域下就業困難大學生精準化服務的成效評估

（三）增強就業指導的互動性和實時性

就業困難的大學生面臨的問題各異，有專業技能斷層、職業認知缺失或求職策略短板等。這種差異化需求要求高校就業指導體系具備動態響應能力，既要精準定位個體障礙節點，又需要建立持續優化的干預路徑。大數據技術的介入可構建覆蓋大學生學業軌跡、求職行為等多維度的評估體系。例如，學業表現數據能反映大學生的知識儲備結構，求職行為數據能映射出大學生的決策邏輯特征。

（一）學院大學生面臨的就業困境

伴隨老齡化進程加速，江蘇經貿職業技術學院健康學院（以下簡稱學院）智慧健康老年服務與管理專業人才需求旺盛。自前，該專業的就業對口率逐年提升（如2020屆為 42% ，2024屆為 63% ）。然而，該專業大學生就業存在顯著分化：部分大學生因技能匹配度高、職業定位清晰而順利進入養老機構、社區服務中心或健康管理企業，部分則面臨困難，一是對養老行業認同感不足，一味追求薪資待遇，排斥基層養老崗位；二是為老服務專業技能與情感支持能力不足，綜合能力與崗位要求存在一定差距；三是就業認知偏差與信息不對稱導致一、二線城市高端養老機構崗位競爭激烈，三、四線城市及基層崗位無人問津。

（二）成效分析

1.就業困難群體識別效率顯著提高

大數據技術通過整合大學生在校期間的學業表現、社會實踐、心理測評等多維度數據，建立了動態化預警指標體系，顯著改善了傳統人工篩查存在的滯后性與主觀性問題。通過對歷史就業數據進行建模分析，動態預警系統可自動識別出存在潛在就業風險的大學生群體，如對養老行業認同感低、為老服務專業技能與情感支持能力不足的群體。學院在大學生實習階段應用了動態預警系統，針對2024屆18名養老專業畢業生，提前介入開展針對性職業引導并加強技能強化輔導，有效避免了學生因上述困境而陷入畢業即失業的被動局面。

2.崗位適配精準度實現結構性突破

智能推薦系統突破了傳統推送的粗放模式，通過構建包含企業需求畫像與大學生能力標簽的雙向匹配模型，顯著提升了人崗適配的精準度。例如，學院深化產教融合、校企協同育人，與企業共同制訂人才培養方案，持續推進課證融通的“ 1+X ”證書制度，使大學生在校期間可以考取老年照護、失智老年人照護職業等級證書，提升智慧健康老年服務與管理專業人才培養的針對性及實效性，提升大學生就業競爭力。同時，學院根據系統實時反饋的企業“智慧養老設備操作”技能需求，優先為持有相關證書的學生推薦智能康養崗位。基于該模型，學院2024屆持證學生平均收到了3.2個精準崗位推薦，而非持證學生僅收到1.5個，大幅提高了大學生崗位適配的成功率和滿意度。

3.就業指導服務模式完成迭代升級

大數據驅動的就業指導突破了傳統“一刀切”式講座培訓的局限，通過分析大學生的在線學習記錄、職業測評結果及求職行為軌跡，系統可生成涵蓋技能提升路徑、行業選擇建議、面試策略優化等維度的個性化指導方案。如學院采用動態指導模式，對于技能匹配度低的大學生，系統會推薦相關培訓課程和實習機會，幫助他們提升專業技能；對于職業定位不清晰的大學生，系統則會結合其興趣愛好和崗位需求，提供職業規劃建議。例如，針對溝通能力強的學生，學院會精準推送養老機構“客戶關系/家屬溝通專員”崗位信息。

（三）存在的問題

1.數據采集維度單一，導致畫像偏差

雖然學院對大學生就業困難群體識別效率得到了顯著提升，但是當前就業困難群體的識別過度依賴結構化數據，如大學生學業成績、技能證書等，而忽略了非結構化數據的采集與融合。例如，一部分大學生因職業興趣動態變化或受家庭因素干擾，導致其就業困難，而大學生職業價值觀變遷、家庭經濟壓力等信息往往難以通過簡單的結構化數據捕捉到。學院2024年被標記為“低風險”的大學生中，有3人因抗壓能力不足在試用期離職，這暴露出心理韌性等軟性指標監測盲區。此外，學院每學期僅更新兩次數據，數據采集頻率與職業發展動態不匹配，在一定程度上導致就業困難大學生存在畫像失真的問題。

2.算法優化滯后，加劇推薦偏差風險

學院現有的推薦算法多基于歷史就業數據訓練，崗位推薦系統的算法迭代速度明顯落后于就業市場需求變化的速度。通過學院合作行業、企業的反饋，如瑞芝康健老年產業投資集團、九如城養老產業集團的調研數據顯示， 38% 的崗位要求大學生掌握物聯網應用技能，但系統推薦時僅考量傳統照護證書持有情況，尚未將智慧養老設備操作、健康數據分析等納人康養產業數字化轉型產生的新技能要求范圍。

3.動態追蹤機制缺失影響服務可持續性

盡管大數據技術在就業困難大學生的精準化服務中取得了顯著成效，但目前學院在動態追蹤機制方面存在不足，存在“畢業即斷聯”的現象，缺乏對就業困難大學生的持續追蹤。在學院對2022—2024屆畢業生開展的一項抽樣調查中，部分幫扶對象在入職半年后未接受過就業質量回訪，導致出現“二次失業”預警失靈的案例。這種斷點式的服務模式，既難以評估中長期幫扶效果，又無法根據這些信息進一步優化就業服務策略。

三、大數據視域下就業困難大學生精準化服務的改進策略

（一）拓展數據采集維度，構建全面的就業困難群體畫像

為了解決數據采集維度單一導致的畫像偏差問題，學院需從數據采集源頭進行系統性升級。在保持學業成績、證書獲取等結構化數據采集的基礎上，首先，學院重點開發非結構化數據的獲取路徑，包括大學生管理系統中的隱性成長數據，如大學生參加第二課堂活動情況、家庭情況、項自經驗、實習經歷等；其次，學院建立校企聯動的動態反饋機制，獲取實習單位對崗位勝任力的評價；最后，學院引入第三方平臺的行為數據，如在線學習平臺的技能提升軌跡。這種全維度數據采集體系，既能規避單一數據源的失真風險，又能捕捉到大學生就業能力的動態演變特征，為精準幫扶提供立體化的決策依據。

學院開發“三維畫像系統”（如表1所示），通過學業數據模塊、實踐數據模塊和發展數據模塊，深度挖掘并有效捕捉傳統評估體系遺漏的關鍵風險因子。例如，系統通過分析就業困難大學生對核心課程的掌握度，結合其在虛擬仿真實訓中的儀器操作失誤率數據，預警其存在職業認同危機。

表1學院“三維畫像系統”實踐效果表

（二）優化推薦算法，提高崗位匹配的精準度和時效性

為避免“歷史經驗綁架現實需求”的算法推薦偏差，學院建立了就業市場需求與人才培養的雙向校準機制。一方面，學院重構崗位勝任力模型，將企業數字化轉型產生的新技能要求，如智慧養老設備運維、健康數據分析等技能納入算法參數。另一方面，學院引入動態權重調節機制，根據區域產業升級進程實時調整技能項分值。此外，學院構建反偏見訓練集，關注算法的公平性和無偏見性，避免算法歧視，確保推薦結果的公正性。

為豐富大學生技能成長路徑，學院14年來帶領師生持續開展專業化為老志愿服務活動，為老志愿服務活動不僅成為鏈接專業技能培養與職業情感培育的橋梁，而且在真實服務場景中反映出當前就業市場對技能的最新要求。在此基礎上，學院與區域康養產業鏈鏈主企業協同合作，形成“服務一反饋一迭代”閉環，通過定期更新技能需求數據庫，確保推薦算法精準對接就業市場對技能的最新要求，同時鼓勵大學生對推薦崗位的匹配度、發展潛力及實踐體驗進行評價。

（三）建立動態追蹤機制，確保服務的持續性和有效性

為了破解“畢業即斷聯”的困境，學院構建全維度就業跟蹤體系，實現對畢業生就業狀況的持續監測和評估。首先，學院建立覆蓋入學、在校、求職及在職的全生命周期就業服務追蹤機制，配套建立個人就業質量檔案，通過時間序列數據分析職業發展軌跡。其次，學院建立二次就業預警模型，依托畢業生職業動態監測體系，提前識別崗位適配度低、職業穩定性差等潛在風險。

四、結語

綜上所述，大數據技術在高校就業困難大學生精準化服務中展現出巨大潛力，通過動態預警、智能推薦和個性化指導，有效提升了服務質量和效率。高校應拓展數據采集維度，優化推薦算法，并建立持續的動態追蹤機制，以確保服務的精準度、時效性和可持續性，從而更好地助力大學生順利就業。

參考文獻：

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[3]翟朝霞.探索數字化時代下大學生就業服務工作路徑[J].就業與保障，2023（10）

基金項目：江蘇高校哲學社會科學研究專題項目“大數據視域下對就業困難大學生精準化服務研究”科研成果，項目編號：2020SJB0281。

（作者單位：江蘇經貿職業技術學院健康學院）