大數據視域下大學生就業引導模式探析

郭家澤 辛暉

摘要：本文通過對傳統的高校就業引導工作存在的問題進行分析，從大數據視角對大學生就業引導模式進行初步探索和分析，以期對高校大學生的就業引導工作帶來一定的啟示。

關鍵詞：教育大數據；就業引導；大學生就業

一、大數據視域下傳統的就業引導工作存在的問題

（1）學校方面。當前大學畢業生的就業形勢嚴峻，由于學生個性特點、專業特長、職業生涯規劃以及企業對人才的需求等各不相同，很多高校仍舊采用傳統的就業渠道，或因觀念尚未轉變，或因技術條件限制，不能充分將學生與企業需求進行有效匹配。可以將數據分析的技術及其成果應用于就業指導和就業推薦的全過程。高校對人才培養質量、學生對教學質量的滿意程度、學生的就業規律等信息均都隱藏在大量的數據中，其潛在價值尚未充分挖掘出來。

（2）教師方面。高校的就業指導教師需要豐富的專業知識，對行業和時代的發展趨勢有一定的辨析能力。評估一個就業指導教師專業化的重要指標，就是對教育數據的分析，就業指導教師從教學活動和對學生的實際就業指導工作中，對課程、教學、學生個人因素、企業人才需求等相關數據的分析、關聯和預測，客觀理性地引導畢業生的就業態度，實現學生職業生涯的良好開端。因此，高校從事就業指導工作的教師，數據分析能力將面臨著提升壓力。

（3）學生方面。當前就業指導主要表現為行政性指導、形勢政策的分析報告會以及輔導員的個人談心形式，往往出現信息不對。在信息化時代，當代大學生個性化需求如何更大程度地滿足，如何獲取大數據時代帶來的紅利，學生價值多元的個性需求對高校對大學生管理和服務提出了新的挑戰。

二、大數據視域下大學生就業引導工作的優化路徑

（1）建立多渠道的教師學習模式，打造一批具備教育數據分析能力的就業指導的服務團隊。大數據具有“4V”的特點，Volume（數據量大）、Velocity（更新速度快）、varity（數據種類多）和Value（數據價值密度低），一方面提高了就業指導服務的效率的同時，同時也給就業指導人員提出了更高的要求。通過對相關數據進行分析，及時了解學生職業生涯規劃的實際狀況，以便最大程度地滿足學生個人的需要，而這些工作都需要就業指導的教師進行數據分析和應用，只有不斷學習，不斷適應，才能打造出一支穩固的、業務過硬的就業指導團隊。

（2）運用數據分析與挖掘技術，以職業生涯發展為基本點，提升學生的就業質量。首先，大數據與大學生個體的關系，數據來源于大學生，其背后隱藏著的是大學生的思想行為、思維方式、行為習慣。其次，大數據的真實性，大學生自身的價值體系并沒完全成熟，大學生在互聯網上各種行為，如微博、朋友圈、論壇等平臺上即興發表言論的真實性是否可靠。海量信息的價值密度低，當我們將大數據分析應用于大學生個性化服務和指導時，信息識別的難度也大大增加，應注意分析搜集到的大學生信息的準確性，使大數據分析的價值效應盡可能提高。再次，大數據分析與社會實際對接，通過對大學生全方位信息的掌握，分析大學生個體的優劣勢，了解市場人才需求，科學地指導大學生就業。

（3）以學生職業價值觀為核心，建立起高校畢業生與就業市場雙向動態匹配的新模式。高校的就業引導關注學生個人特點為中心，以學生自身需求和就業市場，對在校大學生提供實時的、個性化和全程化的就業信息服務。積極關注學生，深入互聯網，傳達多樣的就業信息，如就業形勢與政策、求職技巧、就業推薦、就業講座、招聘單位、招聘會等信息，走進學生的網絡社交空間，貼近學生群體，建立平等的對話關系，特別是移動互聯網將是大數據時代高校就業引導服務取得成功的關鍵。

三、結語

大數據的核心就是分析和預測，通過數據算法分析海量數據，預測出未來事件發生的可能性。但目前大數據應用于大學生個性化就業指導還存在著諸多問題有待于細化。鼓勵大學生創業和實現大學生就業的個性化服務是大數據時代下解決大學生就業問題的重要途徑。