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大数据背景下的大学生个性化就业指导

发布人:管理员    发布时间:2019年09月04日    阅读次数:345

一、大数据技术应用于大学生个性化就业指导的重要性

随着因特网、物联网、云计算、移动互联网、手机、平板电脑等数据来源和数据承载方式的飞速发展,全球数据量出现爆炸式增长,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据时代已经来临,2013年也被称为中国的大数据元年。高等学校作为人才最密集、思维最活跃、网络技术知识运用广泛的前沿阵地,高校的教育、管理和服务模式以及师生的思维方式、行为观念、学习习惯等将受到大数据浪潮的深刻影响。

据统计2013年高校毕业生总数达699万人,目前国内整体就业形势仍然不容乐观。如何做到查明毕业生情况、了解就业市场趋势,是高校开展大学生就业服务工作的难点之一。本文以大数据时代为背景,通过大数据分析技术创新高校大学生就业工作,实现就业指导从共性服务到个性化服务,从粗放服务到精准服务的转变。

当前,学校就业管理部门通过历年就业白皮书掌握毕业生资源基本信息、用人单位与招聘需求信息、毕业生流向、毕业生求职意向和择业行为调查、毕业生对就业工作意见等海量数据; 另外,高校学工部、教务处、校园一卡通中心、相关学院部门等具有完备的学生基本信息、成绩、校园卡消费、图书馆借阅以及学生日常表现、性格特点、兴趣爱好、奖惩情况、与家长沟通等个性信息。此外,互联网上的微博、微信、QQ空间、QQ群、人人网、飞信以及校内外各类BBS贴吧和搜索引擎也蕴含着学生大量的思想状况、情绪波动、交友择业等动态信息。本文在分析上述大学生海量数据基础上,完善针对大学生个性化就业指导的大数据模型及相应分析算法,为大学生个性化就业指导提供更加客观、科学、准确的数据、算法和模型支撑。通过大数据技术预测学生的就业行为趋势,对其提供更有针对性的就业指导服务。

二、高校大学生个性化就业指导大数据分析

1.多样数据的定义和获取。多样数据应首先包含传统就业数据,即就业形势分析、就业政策、求职技巧、就业推荐信息、就业讲座信息、招聘单位、招聘会信息等;其次,个性化就业指导是根据学生的个性化信息进行“靶向”指导,需要了解学生的基本信息,包括主修专业、学习成绩、兴趣爱好、培训经历、就业意向等尽可能全面的个人信息;再次,多样数据应包括已毕业、就业学生的个人基本信息、就业去向、当前发展以及就业行业、岗位数据,囊括岗位性质、基本要求、素质要求、发展前景、成长路径等信息;最后,多样数据应包含获取的网络海量,此类信息将作为数据分析参照,为学生个性化就业提供相关性参考。

大数据的基础是海量信息数据,要进一步拓展多样数据的采集途径,并且使采集来的存储数据易于提取,能够被按照一定的条件搜索出来。另外整合学校不同部门的资源信息,同时将收集网络海量信息以期达到最大效果。

2.面向大学生个性化就业指导的大数据模型及分析方法。获取大量个性化就业指导多样数据后,便可以开始进行就业指导“大数据”分析操作,即建立分析模型、构造数据算法进行数据分析。面向就业指导的大数据分析模型应具有全面性,尽可能掌握限定范围内的“全样”而非“抽样”;分析模型更加注重效率,注重分析结果的时效性和动态变化而非精确性;对学生进行个性化就业指导更注重相关性而非确定指向性或因果性。

3.大数据分析原型系统的设计开发。通过原型系统的大数据分析,指出当前大学生的就业需求和趋向,分析学生就业单位的普遍水准和质量,为就业管理部门协调组织用人单位来校招聘提供重要参考;同时对学生个性化信息的分析,可以帮助就业指导人员实施个性化就业指导,增强就业指导的针对性和有效。原型系统设计和测试初期以电子信息类大学生为例,“全样”采集电子信息类在校学生和毕业两年内学生的基本信息,收集学生的个性信息及相关网络数据,整理历年来电子信息类用人单位信息,进行大数据分析实测。

4.加强就业指导中的思想政治教育工作。当前就业单位对大学毕业生的就业能力和职业素养要求越来越高,大学生思想观念不断变化,大学生就业指导工作已由单纯的就业指导转为世界观、价值观、人生观和职业道德的思想政治教育。个性化就业指导首先是对学生择业观念的教育引导,帮助大学生树立正确就业观念,避免盲目跟风、随波逐流、人云亦云的就业思想,同时提高对数据信息的敏感性,主动收集、整理并认真分析。

三、大学生个性化就业指导大数据分析应注意的问题及建议

1.大数据分析应防止“三脱钩”问题。

    首先,防止大数据与大学生个体脱钩。随着互联网的发展,大数据时代的到来,谁掌握了大数据分析,谁就掌握了主动权,将大数据分析应用到大学生就业指导,就是掌握了信息化时代对大学生就业指导的主动权,实现更高效、更准确、更个性的就业指导。但是,面对大数据的浪潮,我们应该保持冷静,大数据的载体是大学生,不能只见数据而不见人,防止变大数据分析这一手段为目的,本末倒置。明确认识到大数据的背后是大学生的思想行为,涉及的是大学生的思维方式、行为习惯。大数据分析的最终目的不是数据的积累和模型的建立,核心价值在于引导大学生树立正确的世界观、人生观和价值观,促进大学生健康成长、成才。

其次,防止大数据与真实性脱钩。大数据时代,大学生获取信息量大、速度快,但是信息的价值密度低,大学生自身的价值体系并没完全成熟,无法准确理性判断信息的真伪,这直接影响大学生在互联网上各种平台如微博、QQ、人人网等即兴发表的言论的真实性。海量信息必然影响信息的质量,当我们将大数据分析应用于大学生个性化服务和指导时,也应注意分析搜集到的大学生信息的准确性,如果大数据本身存在偏差,必然使大数据分析的价值效应大大降低。

最后,防止大数据分析与社会实际脱钩。大数据分析的价值在于现实应用,即通过大学生全方位信息的掌握,全面认识大学生个体的优势与劣势,了解社会发展趋势及就业市场人才需求,更加科学地指导大学生实现适合自身特点的和谐性就业,实现学生、学校和社会的多方共赢。我们应该注意,大数据分析不能脱离社会实际,尤其是高校的大数据分析不能忽视学生个体的特殊性和本校、本地以及就业市场的现实条件,在避免抹杀大学生个性的同时,要更加注重防止大学生的成长成才与社会需求脱钩。

2.大学生个性化就业指导的大数据分析要努力增强科学。高校中的大数据分析应用无疑能引发高校的“蝴蝶效应”,产生一系列翻天覆地的变革,变革意味着创新,而在创新过程中,由于新事物自身还不完善,对新事物的了解不透彻,容易迷失在信息的海洋,出现如上所述各种问题。鉴于此,大数据分析在大学生个性化就业指导中的应用如下:

首先,应该增强大数据分析的针对性。增强现实针对性,就是要将大数据分析及各种系统与模型的建立与大学生的需要结合起来。大数据分析是将高校的大学生就业指导与大学生需求紧密联系起来的桥梁,是为大学生成长成才服务的,我们不能一味追求大数据的“大”,而应该根据大数据分析和模型,了解大学生的现状,满足大学生的需求,实现学校与大学生的良性互动,指导大学生树立正确的就业观和成才观,从而使大学生走出校门后,能与社会所需人才岗位无缝对接,并在工作中体现自身的人生价值。

其次,要增强大数据分析的准确性。信息化时代,大学生思想活跃,对大学生的指导和教育难度必然加大,应组织各类别专业力量找准入口,拓宽渠道,搜集、甄选数据。充分利用辅导员长期在一线获得的大量实际信息以及学工部、教务处等记录的学生信息,通过与网络信息对比结合,准确提炼,分析加工各种信息,筛选出有价值的数据,提高大数据分析的准确性和客观性。此外,还需要培养一支专业队伍,为大学生个性化就业指导提供专业的数据分析和智力支持。

   最后,要增强大数据分析的系统性。当前大学生就业难成为社会一大难题,这一问题使得高校就业指导必须进行调整,大数据分析的应用无疑为就业指导提供了新的技术和方法。但大数据分析尚处于初步发展阶段,我们应该建立一套有序、动态、系统的运行管理机制,随时根据大学生和外界的变化,对数据系统进行合理调整。大数据分析的应用还要设立一套严格的标准,这样才能保证大数据的分析应用不脱离客观现实,提高大数据分析对大学生个性化就业指导的科学化水平。数据分析模型建立后,还要注意与社会各类系统的信息共享,建立完善反馈机制,不断为数据分析模型增添新鲜血液,保持数据分析模型的持续生命力。 


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