基于大數據的高校畢業生就業指導分析

劉 艷

（湖南科技職業學院 湖南 長沙 410004）

高校綜合管理體系中，畢業生就業指導工作是一個基本構成，就業作為一項十分敏感的事宜，其在當前得到了極為廣泛的關注，畢業生就業率以及就業指導能力也成為了衡量高校綜合實力的重要標準?，F階段，固守以往的理念進行畢業生就業指導工作開展的做法并不可取，特別是就業形勢、環境以及需求較為多變的情形下，很多固有的畢業生就業指導工作開展中存在的問題也被無限放大。鑒于此，探尋出新時期更好開展高校畢業生就業指導工作的有效策略也十分必要。

1 高校畢業生就業指導概述

高校畢業生就業指導是高等教育中的重要一環，就業壓力相對較大時，就業指導工作開展好壞更是對人才培養與教育成果取得產生很大影響［1］。近幾年，各高校對新時期就業指導工作的開展事宜給予了跟多關注，更是在具體工作開展上進行了很多創新嘗試，但實際成效并不良好。很多高校內，就業指導工作開展的內部環境并不良好，就業指導工作開展質量的提升也變得較為困難。大數據技術當前已經十分成熟，其能夠在高校畢業生就業指導工作開展中得到較好應用，借助大數據進行高校畢業生就業指導工作開展上的創新與優化也十分可行，大數據相關技術更是可以成為就業指導工作開展上的一個有效選擇。

2 大數據思維下高校畢業生就業指導中存在的不足

2.1 就業指導與需求間相互失衡

整體上來看，高校的畢業生就業指導能力，相關工作開展水平已經有了較為明顯的提升，就業指導更是較好的促進了大學生就業率的提升，就業指導相關工作也在一定程度上弱化了就業形勢和壓力的沖擊性影響。但基于大數據思維對高校畢業生就業指導工作開展狀況進行分析可以發現，高校所提供的就業指導服務，其在就業指導工作開展中的主觀性色彩較為濃郁，就業指導與需求間的不對等現象也十分明顯。這一情形下，高校看似在較為積極的進行就業指導相關工作開展，并在就業指導服務提供上消耗了很多人力與物力資源，但就業指導層面的投入并沒有較好轉化為高校畢業生就業率的提升，就業指導同需求間的失衡也在一定程度上影響到了就業指導工作開展的實際有效性。

2.2 就業指導工作層次性不足

高校畢業生就業指導工作開展中存在著層次性單一的具體問題，層次性不足也使得就業指導的固化性特征十分明顯，特別是在缺乏對畢業生就業訴求個體差異性進行有效分析時，就業指導工作在開展的機械性特征很容易被放大。雖然高校畢業生就業指導共組開展的水平有了一定程度提升，但在層次性不足這一問題一直存在時，就業指導工作開展水平提升的“上限”會變得相對較低。從這一層面來看，高校畢業生就業指導工作開展上的層次性不足問題已經十分顯著，其對就業指導工作的實際有效性提升。一對多，點對面這種就業指導工作開展形式并不可取，且未來一段時間里，高校畢業生就業意愿上的差異性會越發明顯，就業指導工作層次性不足這一問題也會變得越發難以解決。

2.3 就業指導工作缺乏有效評價

高校畢業生就業指導工作當前雖然在常態化的開展，但與就業指導工作開展直接相關的評價體系基本上處于缺位或不完善的狀態之中，這實際上也對就業指導相關工作開展的有效性提升產生了很大負面影響。就業指導工作開展缺乏有效評價時，高校在畢業生就業指導工作開展中的盲目性特征會十分明顯，伴隨著就業指導工作創新開展的緊迫感不斷明顯，就業指導工作缺乏有效評價也會致使日后就業指導工作開展中存在的很多問題無法被及時發現，相關問題堆積在一起更加會在影響就業指導工作開展進程的同時，對就業指導工作開展有效性的提升產生影響，高校在就業指導相關工作開展上進行優化的積極性也會不斷降低。

3 大數據思維下優化高校畢業生就業指導工作的建議

3.1 依托大數據進行就業需求分析

大數據思維下高校畢業生就業指導工作更好開展應當注重就業指導服務同實際需求間的均衡，確保就業指導相關工作在開展上能夠更為貼合就業形勢，同大學生的就業指導服務需求間保持較高的一致性［2］。例如，武漢市某高校就業處在就業指導相關工作開展前會通過調查問卷在線發放、回收等方式對畢業生的就業服務獲取需求進行分析，結果表明，72%的大學生有就業意愿，19%的大學生有考公務員的意愿，9%的大學生則有創業的意愿，該高校也圍繞著就業意愿上的差異，進行了就業指導工作開展上的調整，這種做法較好的提升了就業指導工作的精準度，畢業生群體對于就業指導工作開展的認識也有了較好的改觀，最近幾年時間里，該高校畢業生就業指導工作開展的實際有效性更是有了明顯提升。其它高校也可以對這一做法進行借鑒，即較好借助大數據進行就業指導需求的基礎上，在就業指導工作開展層面進行對應調整。

3.2 數據分析下進行增加就業指導工作層次性

增加高校畢業生就業指導工作的層次性十分必要，特別是在差異性較強的背景下，在較好的借助數據分析進行了就業指導服務需求的同時，就業指導工作開展層面可以借助形式上的多元，增加相關工作整體開展上的層次性提升。例如，除開展一些專門的就業指導講座與教育活動外，就業指導處以及各院系輔導員可以根據不同專業，不同學生的就業偏好等，通過互聯網等途徑提供一些就業信息，以及相關就業指導資源的獲取途徑，從而在差異性視角下更好的向畢業生提供就業上的指導與幫助。伴隨著數據分析下就業指導相關工作開展層次性不斷提升，就業指導服務的質量能夠保持持續提升的狀態，這更加可以多元畢業生的就業選擇。

3.3 以就業質量等指標進行就業指導工作評價

高校畢業生就業指導工作的開展應當得到有效評價，機械式的進行就業指導工作開展也并不可取。大數據理念下，高校就業指導工作開展主體可以構建出畢業生就業相關數據庫，采取定期對畢業生就業情況進行獲取的辦法，運用數據分析的辦法對畢業生就業質量等進行分析，通過對就業質量進行量化的途徑將其作為階段性就業指導工作開展有效性的評價指標。例如，南京審計學院每年都會對畢業一年整的畢業生就業實際與畢業前就業意愿差異性進行數據分析，分析結果表明2015-2016年至2017-2018年，就業實際與大學生預期完全吻合的人數占比分別為75%和77%，這些離校生對高校所提供的就業指導滿意率基本維持在93%以上。這一做法較好幫助該高校認識到了自身就業指導相關工作開展中存在的不足，其在就業指導工作開展上的精準度也有了很大程度提升。

4 結語

大數據時代下，高校畢業生就業指導工作在開展上雖然面臨著很多挑戰，但也迎來了很多新機遇，大數據技術更加可以在就業指導相關工作開展中得到較好應用。但也需要清醒的認識到，想要在大數據思維運用好大數據技術進行就業指導相關工作開展的分析，調整和優化并不簡單，內外部諸多因素也會影響到就業指導相關工作的開展進程，以及最終開展成效的取得。為此，高校也應當就大數據技術應用下的就業指導工作優化開展事宜進行更多思考。