基于招聘数据分析的学生就业能力评价研究

徐颖丽

(衢州职业技术学院，衢州 324000)

1 就业岗位能力需求分析

1.1 岗位能力需求词频分析

企业对某一岗位的应聘者所具备的素养和技能需求反映在招聘信息的岗位描述上。文中以“平面设计岗位”为例，对国内某校园招聘网站512条相关招聘信息进行分析，获取就业数据的岗位描述信息。抓取的岗位描述数据经过清洗，删除对岗位需求无关的公司描述、福利薪酬等内容。使用停用词过滤岗位描述中一些没有实际意义又影响统计结果的词，然后将文本分词处理并进行关键词频次的统计。通过岗位能力需求词频统计分析，获得岗位所需能力的关键词，其中部分高频关键词如表1所示。

表1 平面设计岗位需求关键词频表

经过词频分析发现平面设计岗位比较关注应聘者的平面设计能力、有扎实的美术功底、有相关的设计工作经验；能熟练运用图像处理和制作软件如Photoshop、Illustrator等，熟悉设计、排版、印刷等制作流程；有较好的审美情趣和创意设计思维，同时强调应聘者有良好的沟通表达能力、具备团队合作精神，有较强的责任心，能吃苦耐劳，学习能力强。

1.2 岗位评价指标体系

根据平面设计岗位就业能力需求，结合本校电子商务技术现代学徒制培养目标和课程体系，来构建平面设计岗位评价指标体系。

评价指标体系可以从知识储备、专业操作技能和综合素质三个方面进行评价。知识储备指平面设计岗位要求学生掌握的基础知识，主要通过对应具体课程的理论考核分数进行评价；专业技能是从事平面设计岗位应具备的平面设计能力和软件操作能力，主要通过对应课程的技能考核和岗位实践，了解学生对知识的理解和应用情况；综合素质注重的是学生职业技能和职业素养的培养，一般很难通过课程进行分数量化考核。为了更好地实现综合素质评价的科学性，文中借助Rubric评量表的方式，通过学生在理论和实践课程学习过程中的表现进行评量打分，Rubric有明确的评价向度和等级，评价时企业导师和学校老师可以提高评价的一致性，减少评价误差，提高评价信度。

2 学生就业能力评价

2.1 模糊层次分析法

模糊层次分析法(FAHP)是一种将模糊综合评价法和AHP层次分析法相结合的评价方法，它属于定量、定性问题多维分析法，用于决策问题的综合分析，它利用数学模型分析系统结构，解决定性决策问题[1]。

2.1.1 构建评价指标体系

根据评价目标构建评价指标体系，它包含目标层、准则层(可包含子准则)和方案层，然后确定评价因素集U={u1，u2，…，un}和评价等级V={v1，v2，…，vm}。

2.1.2 构建模糊一致判断矩阵

模糊一致判断矩阵R表示针对上一层某元素，本层次与之有关元素之间相对重要性的比较[2]。模糊一致判断矩阵可表示为：

(1)

其中γij表示U中因素ui对于V中等级vj的隶属关系。

2.1.3 确定评价因素的权重

2.1.4 模糊综合评价运算

(1)单级模糊综合评价

要评价学生综合就业能力，先计算单级模糊评价结果。其方法是将某一级各因素的权重ωi与模糊判断矩阵Ri进行合成得到该级模糊综合评价Si={si1，si2，…，sim}，公式如下：

Si=ωi∘Ri

(2)

“∘”表示模糊合成运算，文中模糊合成运算采用加权平均算法，既考虑了各元素的权重又充分利用隶属度矩阵的信息。

(2)多级模糊综合评价

多级模糊综合运算在单级模糊运算的基础上，按照从低到高逐层进行评价，将底层综合评价作为高层的模糊矩阵进行高层的综合评价，直至得到最终评价结果S={s1，s2，…，sm}。

多级模糊运算公式如下：

Sn+1=ωn∘Sn

(3)

公式(3)中n=1，2，3…，Sn+1表示第n+1级的模糊运算结果，ωn表示第n级的权值向量，Sn表示第n级模糊运算结果。

(3)综合就业能力计算

根据评价等级V设定具体分数值F=(f1，f2，…，fm)，学生就业能力评价结果Ability计算公式如下：

(4)

2.2 学生就业能力评价

2.2.1 构建就业能力评价体系及指标权重

应用模糊层次分析法评价学生基于平面设计岗位的就业能力，首先构建平面设计岗位评价指标体系，再确定各级评价指标的具体权重。计算各级评价指标权重时，可以借助前文的岗位招聘需求词频分析结果，同时再结合校内教师以及电商企业专家，对各层次指标的相对重要程度进行判断，构建模糊一致判断矩阵，最后计算出各级指标的得分权重。平面设计岗位学生能力评价指标以及各级指标权重如表2所示。

表2 平面设计岗位学生能力评价指标及权重

2.2.2 确定评价因素集和评价等级

一级评价因素集U={A1，A2，A3}其中A1表示知识储备，A2表示专业技能，A3表示综合素质。二级评价因素集A1={B1，B2，B3}，A2={B4，B5，B6}，A3={B7，B8}。三级评价因素集B1={C1，C2，C3}，B2={C4，C5，C6，C7}，B3={C8，C9}，B4={C10，C11，C12}，B5={C13，C14，C15}，B6={C16，C17}，B7={C18，C19，C20}，B8={C21，C22 }，具体评价指标含义见表2。

构建学生就业能力评价等级V={v1，v2，v3，v4，v5}，v1至v5分别表示“优秀”，“良好”，“一般”，“差”，“较差”。每个等级的所属分数段和取值如表3所示。

表3 就业能力评价等级表

2.2.3 计算学生综合就业能力

根据多级模糊综合评价从低到高逐层进行评价的原则，先求最底层的三级指标模糊评价结果，其中该层次的模糊判断矩阵可以通过学生各科课程成绩、顶岗实习及综合素质的Rubric评分构建。平面设计岗位评价三级指标集包含8个评价指标集，以公共课程知识B1为例计算模糊评价结果记为S(31)。已知某学生大学英语、数学、思想政治等科目成绩，可以构建针对评语集的模糊评价矩阵如下：

同理可求得该层次专业基础知识B2的模糊评价S32=(0.2703，0.3961，0.2377，0.0959，0)，岗位基础知识B3的模糊评价S33=(0.4180，0.3550，0.1975，0.0295)，然后运用公式(3)，计算二级指标知识储备A1的模糊评价结果S21。

S21=(0.3333，0.5468，0.1199)∘

以此类推逐级计算，最终求得该学生基于平面设计岗位的模糊评价结果S=(0.1725，0.3431，0.4186，0.0658，0)，评判等级取对应分数值(90，80，70，50，30)，根据公式(4)计算出该学生的综合就业能力得分为75.5650。

3 结语

本文构建基于岗位的就业能力评价体系，并应用模糊层次分析法评价学生基于岗位的综合就业能力。在应用模糊层次分析法时，构造AHP层次模型没有采用专家决策模式，而是利用大数据分析技术从网站招聘信息中挖掘出就业市场对学生就业能力需求，以此为基础构建学生就业评价指标的AHP层次模型，实现更科学地进行学生综合就业能力评价。学生在实习或就业选择岗位时，可以先计算出自己针对不用岗位的就业能力评价得分，了解自己与岗位之间的匹配度，为学生就业岗位选择提供精准的指导。