大数据视域下大学生就业引导模式探析

郭家泽 辛晖

摘要：本文通过对传统的高校就业引导工作存在的问题进行分析，从大数据视角对大学生就业引导模式进行初步探索和分析，以期对高校大学生的就业引导工作带来一定的启示。

关键词：教育大数据；就业引导；大学生就业

一、大数据视域下传统的就业引导工作存在的问题

（1）学校方面。当前大学毕业生的就业形势严峻，由于学生个性特点、专业特长、职业生涯规划以及企业对人才的需求等各不相同，很多高校仍旧采用传统的就业渠道，或因观念尚未转变，或因技术条件限制，不能充分将学生与企业需求进行有效匹配。可以将数据分析的技术及其成果应用于就业指导和就业推荐的全过程。高校对人才培养质量、学生对教学质量的满意程度、学生的就业规律等信息均都隐藏在大量的数据中，其潜在价值尚未充分挖掘出来。

（2）教师方面。高校的就業指导教师需要丰富的专业知识，对行业和时代的发展趋势有一定的辨析能力。評估一个就业指导教师专业化的重要指标，就是对教育数据的分析，就业指导教师从教学活动和对学生的实际就业指导工作中，对课程、教学、学生个人因素、企业人才需求等相关数据的分析、关联和预测，客观理性地引导毕业生的就业态度，实现学生职业生涯的良好开端。因此，高校从事就业指导工作的教师，数据分析能力将面临着提升压力。

（3）学生方面。当前就业指导主要表现为行政性指导、形势政策的分析报告会以及辅导员的个人谈心形式，往往出现信息不对。在信息化时代，当代大学生个性化需求如何更大程度地满足，如何获取大数据时代带来的红利，学生价值多元的个性需求对高校对大学生管理和服务提出了新的挑战。

二、大数据视域下大学生就业引导工作的优化路径

（1）建立多渠道的教师学习模式，打造一批具备教育数据分析能力的就业指导的服务团队。大数据具有“4V”的特点，Volume（数据量大）、Velocity（更新速度快）、varity（数据种类多）和Value（数据价值密度低），一方面提高了就业指导服务的效率的同时，同时也给就业指导人员提出了更高的要求。通过对相关数据进行分析，及时了解学生职业生涯规划的实际状况，以便最大程度地满足学生个人的需要，而这些工作都需要就业指导的教师进行数据分析和应用，只有不断学习，不断适应，才能打造出一支稳固的、业务过硬的就业指导团队。

（2）运用数据分析与挖掘技术，以职业生涯发展为基本点，提升学生的就业质量。首先，大数据与大学生个体的关系，数据来源于大学生，其背后隐藏着的是大学生的思想行为、思维方式、行为习惯。其次，大数据的真实性，大学生自身的价值体系并没完全成熟，大学生在互联网上各种行为，如微博、朋友圈、论坛等平台上即兴发表言论的真实性是否可靠。海量信息的价值密度低，当我们将大数据分析应用于大学生个性化服务和指导时，信息识别的难度也大大增加，应注意分析搜集到的大学生信息的准确性，使大数据分析的价值效应尽可能提高。再次，大数据分析与社会实际对接，通过对大学生全方位信息的掌握，分析大学生个体的优劣势，了解市场人才需求，科学地指导大学生就业。

（3）以学生职业价值观为核心，建立起高校毕业生与就业市场双向动态匹配的新模式。高校的就业引导关注学生个人特点为中心，以学生自身需求和就业市场，对在校大学生提供实时的、个性化和全程化的就业信息服务。积极关注学生，深入互联网，传达多样的就业信息，如就业形势与政策、求职技巧、就业推荐、就业讲座、招聘单位、招聘会等信息，走进学生的网络社交空间，贴近学生群体，建立平等的对话关系，特别是移动互联网将是大数据时代高校就业引导服务取得成功的关键。

三、结语

大数据的核心就是分析和预测，通过数据算法分析海量数据，预测出未来事件发生的可能性。但目前大数据应用于大学生个性化就业指导还存在着诸多问题有待于细化。鼓励大学生创业和实现大学生就业的个性化服务是大数据时代下解决大学生就业问题的重要途径。