数字化人才画像在高校人才培养中的应用研究

[摘 要]当前高校教育管理信息化实践过程中，累积的大量学生学习行为数据得不到有效分析和应用，高校人才培养的质量提升亟须得到大数据技术的全面支持。本文以数字化人才画像在高校人才培养中的应用为研究对象，探讨如何基于大数据分析的结果，建立起“以学生为主体”的人才画像模型，并以此指导学生的学习过程和职业发展等的相关路径。

[关键词]数字化人才画像;高校人才培养;应用

[中图分类号] G640            [文献标志码] A [文章编号] 1008-2549（2022） 04-0066-03

数字化技术在各行各业应用的不断深入，给企业带来了翻天覆地的变化，特别是在互联网行业企业，已率先建立起了多维、立体、鲜活的人才标签和人才画像模型，为企业的精准招聘和人才培养提供了有力的数据支持。而在人才培养的另一重要领域——高等教育则还停留在传统的管理思维和治理模式上，教育大数据的挖掘和应用还比较滞后，人才的知识、能力培养与社会发展脱节，既不能彰显出人才的个性化特质，也无法满足企业的招聘需求。因此，在高校人才培养工作中积极应用数字化人才画像技术，可进一步实现与社会企业人才招聘环节的精准对接，使高校人才的培养与输出形成系统化管理效应。

一、数字化人才画像的含义及优势

（一）数字化人才画像的含义

面对日益复杂多变的外部营销环境，企业为实现精准的用户定位，逐渐采用蓬勃发展的大数据技术，对市场中的大量用户行为进行数据挖掘和归纳分析，并建立起相应的用户标签和数据模型，以数据驱动市场决策。这一理性的信息化管理方式便是用户画像。“用户画像”最早由交互设计之父 Alan Cooper 提出，是一种基于真实用户，以数据分析为基础，根据需求方的目标、行为及观点差异构建起的目标用户模型，并同时赋予模型不同类型的名字、图像及人口要素、场景等加以描述。[1]它给企业产品和服务的运营带来了翻天覆地的变革。

“人才画像”是“用户画像”技术与人才优化管理结合的体现，在充分利用人才“静态数据”和“动态数据”的基础上，通过定性和定量的方法，来勾勒出某类人群或某类岗位人才共同的个性、能力等特征要素。在现代人力资源管理过程中，随着“以用户为中心”管理理念的深入，对人才的精准服务和管理变得愈发重要，通过大数据技术的导入应用，来打造数字化的人才标签和人才画像，可以使人力资源管理工作更精准、高效，提高员工对组织的适应性。

（二）数字化人才画像的优势

1.有效提高招聘选拔的效率和质量

传统招聘管理工作的人才选拔标准要么来自企业领导层的主观判断，要么来自职位说明书，前者的选拔依据不够理性客观，容易受到自身经历经验的限制，后者虽有较为合理的任职资格条件，但依然赶不上社会行业的发展和外部环境的变化。因此在数字化时代，对人才的招聘和选拔应采用更为客观、具有定位和预测功能的素质标准，通过对各岗位员工的工作行为、个性、能力等信息进行大量的数据挖掘、清理、归纳、分类，构建起立体、生动、多维的人才标准画像，指导人力资源管理者们更合理地进行人才定位，更清晰地制定招聘目标，更高效地实现人岗匹配。

2.科学预测人才未来绩效

绩效是人力资源管理工作的重点，它不仅可以体现出员工的行为、能力、态度的综合结果，反映员工对组织的贡献，还可基于绩效评价的结果改善员工的行为，重塑员工的能力。通常情况下，人力资源管理者会根据常规的人事资料信息筛选候选人，但却无法预测候选人未来的绩效产出，给招聘工作的后续管理带来隐患。利用数字化技术构建人才画像的过程中，可充分挖掘分析高绩效人才的共性行为特征，例如：个性、动机、人际关系、知识结构、学习力、价值观、行为模式等，从而生成绩优人才能力模型。在此模型指导下，协助管理者对人才未来绩效进行预测，从而让人才招聘与配置工作有了更多理性的判断，有效降低人岗不匹配的风险，最终让高绩效人才脱颖而出。

3.精准培育和激励人才

通过数字化技术构建起人才标签、人才画像，管理者可对现有员工能力状况与人才标准画像进行关联分析，发现差距，并进一步基于高绩效人才素质模型，为员工发展提出智能化建议，同时为员工智能推送培训课程，员工可结合自身实际在人才管理的数字化移动平台上随时学习和完成任务。这种以员工绩效提升和能力发展为导向的智能化培训正是来自数字化人才画像技术的延伸应用。个性鲜明、因“才”施教、系统化、以“员工为中心”的培训课程和培训方式更贴近信息化时代新员工的心理需求，更易促进员工自我学习动机的实现，从而可有效激发受训者的学习热情，助力员工建立个人职业发展的清晰目标和学习方向。

二、当前高校人才培养数字化应用的必要性

2018年，教育部在《教育信息化2.0行动计划》文件中明确提出，要深化应用教育大数据，全面提升教育管理的信息化处理能力。[2]在这一政策指导下，全国各地高校都加快了校园教育信息化的推进和深入，特别是在学生教学管理方面，形成了较为统一的教务管理网络平台和信息化教学平台（如中国慕课网、智慧树、超星学习通等）。然而，这些平台上累计的大量有关学生学习行为的数据记录并没有被很好地利用起来，造成了海量教育数据的沉积和浪费。

（一）教育理念和思维亟须改革

大数据时代，教育不再是仅仅依赖于传统经验和常识判断的一门社会科学，而是将成为实实在在的基于數据的一门实证科学。当高校大学生开展在线学习已成为常态化教育模式的同时，其学习课程的进度率、考勤率、问题讨论量、参与课堂互动等各方面情况均可成为教育大数据的重要来源。通过对这些数据的清洗和分析，挖掘出教学、学习、评估等符合学生实际与教学实际的情况，有的放矢地制定、执行教育政策，制定出更符合实际的教育教学策略，这才是在大数据时代教育改革工作应有的理念。

（二）人才需要个性化培养

当前社会的全面发展需要多元化、个性化的人才储备。相比传统标准化、流水线式教育带来的千篇一律的“人才产品”，大数据时代，教育的定制化生产有了实现的可能性。通过对学生的一言一行的数据分析，每个学生的个性特征信息将清晰地展现在教育工作者面前，由此可有针对性地对学生进行因材施教，强化学生个性化能力的打造，从而真正为社会各行业的建设和发展输送更有生命力和创造力的“人才成果”。

（三）高校教育系统必须完善管理

大数据的充分利用对当前高校教育系统的优化和完善具有关键作用，学校在教育组织、教学评估、教师管理、学生管理等工作方面累积了大量数据。这些数据之间往往彼此关联，相互印证，可以给予高校教育决策者非常重要的信息，既能够帮助学校在招生选择、就业指导、师资队伍建设等各项工作方面形成高效率高质量的标准规范，也能够提高学校的网络信息安全防护能力。

三、数字化人才画像在高校人才培养中的应用措施

近年来，各地高校都开展了对学生素质和能力并重的分层培育模式，但由于缺乏对学生的实时评价系统，致使学生的能力无法被科学、公正地衡量，也无法有效地指导学生进行能力提升。学生的潜能和活力得不到激发，对未来的发展也处于迷茫和困惑之中，特别是高校的人才培养与社会企业的人才需求往往处于脱节的状态，致使社会人才供需矛盾的不平衡现象一直得不到有效解决。

因此，可将数字化人才画像技术应用到高校教育管理中，通过对学生群体各方面的发展情况进行实时观察、详细记录和统计分析，建立起“以学生为主体”的数字化标签和画像模型，可全面了解学生行为数据背后的共性特征、能力潜质，让数字化人才画像成为新时代高校发掘和培养优秀人才的一枚利器。

（一）為高校精准招生提供选拔标准

基于对人才画像的数字化分析，企业可以对候选求职人进行智能化、个性化选拔，真正做到人才与岗位的精准匹配。优秀人才培养的源头是精准招生，高校在高招过程中，无论是统一招生还是实行自主招生，都期望招录到优秀、有潜质、能力素质与报考专业培养需求相契合的学生。从这点上来说，企业与高校在人才的招、选工作上有共同的诉求，因此，当前高校可借鉴数字化人才画像对企业人才招聘工作的重要指导作用，可先对某些特殊或自主招生的专业进行试点，将历年学生学习行为、成绩统计、企业需求、就业状况等内容进行数据挖掘、清洗、归纳、分析，形成本专业人才的标准画像。并以此为参考制定相应的招生渠道、选拔条件及个性化的考核方式，从而真正实现人才个性、能力与专业需求的匹配，也帮助年轻学子更好地了解个人的优势和不足，树立高校与学生正确的人才发展观。

（二） 为人才分层培养提供数据支持

将“以学生为主体”的人才画像以图形化的形式呈现出来，充分展示不同时代阶段大学生的个性特征、心理需求、学习习惯、职业倾向、兴趣爱好、知识技能等，可为当前高校及时调整和更新人才培养方案提供实证数据支持，并为高校和企业共同制定人才的分层培养计划提供建设性思路。[3]另外，适时对信息化教学平台上的学习行为（如浏览记录、学习次数、学习时长、课堂互动情况等）进行大数据分析，可不断丰富学生的现实人才画像，进而对部分学生的学习过程发出预警提示和针对性指导，根据学习目标智能化推送课程内容，达到自助提醒和激励学生完成学习任务的目的。

（三）为学生就业和发展提供预测参考

在大数据分析平台上，系统可对学生当前学习能力、学习兴趣、个性特质、优势劣势与职业需求进行分析、匹配，并进行相关的就业行业选择、岗位指导和未来职业发展等内容的自动化推荐。因此，通过向学生推送数字化的个人现实画像，并对比优秀人才的标准画像，可以让大学生们更清楚地了解自身的优势和不足，也更清晰地明确自我的能力和潜质所在，可据此及时调整个人的就业方向，制定出更理性、更符合自身特征的职业发展规划。另一方面，从大学生的长远发展来看，这一份在学生成长道路上可动态更新的人才实时画像，也可在学生就业后，提供给就职企业作为学生未来职业水平的参考依据，并对其进行针对性培训，使其职业生涯的每一步发展都有科学、理性的数据支持。

对高校来说，还可基于社会企业的相关岗位需求，结合学生的个体画像数据，为学生推荐或匹配就业岗位。从社会角度来看，这便是一个人才供需主体间主动强化信息沟通，解决人才供需矛盾的有力改革举措，由此可在全社会企业、全教育行业建立起互联互通、便捷高效的毕业生就业的信息服务平台，有效提高高校的社会服务能力，完善高校的人才培养制度体系，积极提升当前我国高校人才培养改革工作的成效。

（四）为高校教育治理和改进服务护航

从宏观上来看，数字化人才画像技术不仅可为学生的个体学习成长和职业发展提供数据分析和指导，还可在个体数字画像的基础上，通过聚类分析的方法绘制出大学生的群体数字画像，[4]在高校教育治理和改进过程中，总体分析当前大学生的学习发展规律，预测专业就业趋势，为教育部制定总体人才培养和发展规划提供数据服务。

虽然在高校人才培养过程中应用数字化人才画像的益处已得到社会各界的高度认同，正不断推进应用的范围和途径，但是我们也要看到，数字化、智能化的分析和推送毕竟只是一种技术手段，而人才发展更重要的是教育理念的革新。只有从观念上改变当前人才培养的趋利性，给予学生未来成长更多的激励，才能使我国人才培养的质量得到真正提升。

参考文献：

[1]雍志娟.“人才画像”的描绘探索及开发应用[J].中国培训，2018（350）：45-46.

[2]王越.大数据学生画像技术在高职人才培养中的应用研究[J].无线互联科技，2019（6）：147-148.

[3]郭建龙.基于大数据的人才画像技术应用研究[J].微型电脑应用，2021（6）：166-170.

[4]席岩.基于大数据的用户画像方法研究综述[J].广播电视信息，2017（10）：37-41.

（责任编辑： 杜家和）

   作者简介：王玲（1980—），女，硕士，副教授，研究方向：人力资源管理。