大数据视域下高职学生的就业匹配性探究

1、大数据视域下高职学生的就业匹配性探究摘要文章指出了高职学生就业匹配性的现存问题，进而 通过数据采集、建立学生信息数据仓库，模型设计、分析影响就 业因素指标，搭建平台、直观显示数据分析结果，分析画像、准 确定位学生现状四方面进行了就业匹配性研究， 最后运用大数据 技术和人职匹配理论构建了综合就业服务体系， 以期为学生的专 业选择和学习全过程、 职业选择和发展全过程提供决策依据和参 考。关键词 大数据 高职学生 人才培养 就业匹配作者简介 李桂贞（ 1965- ），女，河南许昌人，河南职业技 术学院院长，硕士。 （河南 郑州 450000）课题项目 本文系 2019 年度河南省教育科学规划重大招标

2、 课题“河南省深化产教融合若干问题研究” （项目编号：2019 -JKGHZDZB-08 ）、 2018 年河南省重点研发与推广专项（软科学 研究）“郑洛新国家自主创新示范区建设背景下高校文化创意人 才培养研究”（项目编号： 182400410254）和 2017 年河南省高等 教育教学改革研究与实践项目 “大数据下高职学生分类培养研究 与实践”（项目编号： 2017SJGLX156 ）的阶段性研究成果。中图分类号 G717文献标识码 A 文章编号1004-3985（2019）12-0068-04人职匹配理论认为，“每一种职业由于其工作的性质、 环境、条件、方式等不同， 对工作者的能力、 知识

3、、技能、 性格、气质、 心理素质等也有不同要求。 ”高职学生的职业选择和就业匹配 性受学校及专业选择、 学习全过程及职业认知等多因素影响。 高 职教育是高等教育中具有目标导向性的教育， 人才培养模式具有 针对性， 毕业生的就业辐射面较窄。 高职院校的学生个性特点突 出，学生的学习特质与学校的人才培养方案会产生某种不适应 性，学生的毕业选择与用人单位的招聘导向存在双向偏差， 从而 造成人职不匹配的现象。高职教育出现这类问题最根本的原因 是：学生对自身、专业、职业、岗位等信息及关系缺乏全面的了 解 ;学校对学生的个性特点、学习习性缺乏全面准确的认识;企业招聘时所掌握的资料不全面等。 要解决这一问题

4、， 就要对高职教 育存在的问题追根溯源， 找到问题的实质， 并根据不同问题提出 解决措施， 制订有利于学生成长和学校发展的培养方案， 推动学 生在校学习、毕业就业以及企业招聘的精准化。一、高职学生就业匹配性的现存问题在高职教育中， 传统培养模式依旧占据主导地位， 学生对自 我的学习特点把握不全面， 职业规划不确定， 进而呈现三种不匹 配现象：大学生难以针对职业和自身特质进行有效的学习;大学生难以寻求适合的岗位 ;用人单位难以找到适合该岗位的毕业 生。课题组以就业的历时性角度， 从就业准备期即人才培养的全 过程，就業开始期即求职全阶段两方面对就业不匹配进行问题探 析。1. 学校人才培养：学生个性

5、认知与培养方式的双向矛盾。高职学生在学校学习全过程中存在自身认知与专业学习、 学校培养 与自身学习特点不匹配的双重问题。 一是学生的兴趣不明， 定位 不清。高职学生学习认知及个性特质有异于其他学生， 其在高考 或者单招考试后选报志愿时没有经过科学的测评、分析、比对， 对自身的性格、气质、能力、兴趣、价值观等没有深入科学的理 性认知，对即将报考的院校、专业、学习资源、师资及就业情况 等信息也掌握不充分， 相当比例的学生在院校选择及专业填报上 存在着偏差。 学生被录取后， 对所学专业及未来要从事的职业缺 乏全面正确认知， 部分学生性格特点与所学专业存在明显的不匹 配情况，这种“不匹配”是由兴趣、个

6、性心理特质等主观原因和 能力、职业预期、社会需求等客观原因共同造成的。虽然高职院 校允许学生在一定期限内转换专业， 但是效果并不理想， 很多学 生感性、 非理性地进行专业选择。 这种自身性格特质与专业的不 匹配， 导致学生难以进行最优化学习。 二是学校对学生的培养缺 乏系统性研究和个性化指导。 学校根据专业制订的培养方案， 不 能精准掌握每个学生的能力特点， 以致在学习过程中无法有效解 决学生和所学专业的不匹配现象， 难以在就业准备期有效增长学 生的各方面能力。2. 学生就业与企业招聘：学生能力与企业认知的不匹配。从 学生的角度分析， 学生在大学学习期间， 对所学专业对应的职业 和毕业后要从事

7、的目标职位的能力素质要求认知不准确、不到 位，导致专业学习和能力培养出现了偏差 ;在毕业求职阶段，对 自身能力素质、用人单位及专业对应的职业及目标职位缺乏全 面、正确的认知， 从而出现不匹配现象。 从学校的培养角度分析， 除部分高职院校的就业指导工作与社会进行了有效接轨外， 大部 分高职院校没有建立有效的接轨机制。 目前， 大部分高职学生整 体就业观念和竞争实力不强，用人单位对毕业生的要求日益提 高，学校课堂依旧以传统教学模式为主导，就业指导服务、专业 学习、综合实践提升素质三个维度彼此孤立， 且对创业的扶持力 度不高， 就业指导教师队伍不稳定， 从而造成了就业指导工作与 社会发展有明显的不匹

8、配性。 从企业的人才招聘角度分析， 企业 往往根据岗位的要求来确定招聘的专业方向， 然后通过面试等形 式招聘所需人才， 这种方式难以准确掌握学生的真实情况， 从而 出现企业招聘精准度不够、人职不匹配的现象。二、大数据视域下就业匹配性研究的模式建构 对就业匹配性进行研究， 就要通过文献综述和问卷调查， 积 极了解河南省高等院校人才培养现状、 毕业生的心理特点及就业 状况、社会和用人单位的人才需求等，并依据大数据信息技术， 对相关数据进行收集分析、建构模型、搭建平台、分析画像。1. 数据采集，建立学生信息数据仓库。 “学生日常学习生活 中生成的数据通过大数据分析可能显现出很多隐含信息和价值， 可成

9、为决策的可靠依据。 ”因此， 高职院校应通过大数据技术， 借助智慧校园平台， 搜集近三年学生的基本信息、 日常行为表现、社会实践活动、 就业任职情况等多维度信息， 建立校内学生管理、 教务、就业管理、职业测评、图书借阅等多系统的数据信息，进 而形成毕业生入学信息、在校信息、就业信息、招聘单位信息、 毕业跟踪数据等全过程信息的数据仓库， 为模型设计、 平台搭建 和学生的分析画像提供数据支撑。2.模型设计，分析影响就业因素指标。 大数据下人职匹配问题研究模型的建立是科学 正确指导研究工作的前提， 研究模型要以解决高职学生就业中存 在的各项不匹配问题为目标， 通过对大学生的择业就业、 职业发 展等情

10、况，与个人特质、兴趣爱好、学习情况、心理特点等全方 位的数据进行比对， 得出高职学生个性特点与专业选择、 职业规 划、职业选择与发展等方面的科学关系， 进而建立基于大数据的 全过程人职匹配模型， 精准分析学生在专业学习、 择业就业等各 环节存在的不匹配、 不平衡问题的影响指标， 反向指导学生的专 业选择、职业规划，以及学校的人才培养和精准输送，实现人才 资源配置的全面优化。3. 搭建平台，直观显示数据分析结果。系统平台的搭建以人 职匹配理论和相关的研究模型为指导， 并借助大数据分析研究高 职院校学生培养和职业选择、 职业发展之间的规律性， 进而建立 “学生专业职业” 的就业匹配系统。 高职院校

11、通过系统平台 的大数据分析，可以挖掘人和职业之间的直接与间接的匹配关 系，形成可供参考的行为准则， 找出具有就业导向性的就业模型， 进而实现智能推荐、智能搜索、个体指导等功能，为学校开展有 针对性的招生就业及人才培养提供科学依据。 系统平台可以促进 “学生专业职业” 的匹配， 帮助高职院校有针对性地培养学 生的就业能力和心理素质， 从而开创大数据时代高职院校人才培 养的新模式。4. 分析画像，准确定位学生现状。一是职业能力画像。以个 人画像信息模型为例， 通过大数据对所有学生围绕职业素质、 职 业品质和职业发展能力等 8 个大类和 38 个小类指标进行全面画 像，不仅可以帮助学生进行有针对性的

12、调整， 也可以帮助学生更 好地选择职业， 更可以帮助用人单位选择适合的人才， 从而实现 就业匹配。 二是人才培养画像。 通过文献调研、 实例研究等方法， 确定人格特质、专业学习、实践能力、学习能力、校园适应、情 绪管理等 18 个维度，对每个维度不同的等级逐一进行客观描述 和评价，进而对学生能力较弱的方面和维度提出合理可行的建 议。三、大数据视域下就业服务体系建设 高职院校应通过科学测评实现学生和学校、 专业、 就业之间 的科学选择和匹配，建立学生信息、用人单位信息、职位信息的 数据平台， 为大学生就业提供精准服务， 这主要体现在学校分类 教育、学生学习指导和学生就业匹配三个方面。1.高职院校

13、人才培养精准化方面的指导。大数据下的就业匹 配研究， 创新了大数据时代信息化人才培养的新模式， 可以直接 指导人才培养方案的制订， 推动学校的教育教学改革实践， 提高 学生的职业能力，最终实现其高质量就业。大数据将为学生在人才培养过程中的行为提供导向， 提出科 学建议。高职院校可以通过大数据技术采集、 分析处理学生信息， 建立动态全过程的匹配系统 ;并通过大数据分析平台实现主动 的、交互式的、动态发展式的人才培养，帮助学生根据自身特点 及外部信息， 确定科学的职业发展目标， 提高学习的主动性和目 的性。高职院校可以根据大数据分析结果， 合理优化配置教学资 源，确保人才培养和社会需求的科学匹配

14、;通过职业生涯规划， 帮助学生在认知自我、 认知环境的基础上确定职业目标， 并围绕 职业目标设定职业发展路径， 进而制订学习生活计划和实施行动 方案，实现最终的职业目标。一是对高职学生的入校成绩、课程 偏好等信息进行初步分析， 帮助其进行更有科学性、 针对性的专 业选择 ;二是依据大数据技术，对各专业、跨专业的学生个体、 学生群体的就业创业数据进行收集、整理、分析，参考专业对应 行業、职业、职位的能力素质指标，确定影响学生专业学习的关 键因素 ;三是通过对高职学生学习情况、课余活动情况、关注兴 趣情况、 交友情况及社会实践情况等信息进行分析， 指导其进行 科学的未来职业规划，并对其未来深造、专

15、业选择等提出合理、 科学的指导意见 ;四是根据学生的个性情况，确定分类培养的人 才培养方案。2. 学生职业生涯规划的科学化指导。大数据下的就业匹配研究，根据大学生个性发展与毕业生职业生涯发展的数据比对， 以得出科学的就业指导意见， 帮助毕业生进行就业方向和岗位选 择。毕业生也可以通过大数据平台充分了解用人单位和职位信 息，做出理性选择，实现精准就业。毕业生在选择用人单位和职位时， 由于信息有限容易做出错 误判断， 建立用人单位和招聘职位的大数据平台， 可以帮助毕业 生选择适合自己的用人单位和职位， 实现就业匹配。 大数据技术 可以帮助所有专业的学生结合专业对应的行业大类（依据 2017 年国家

16、行业分类的 97个大类） 9 大职位职级、企业 6大职能部 门，设定 5238 个职业目标群。以河南职业技术学院为例， 2017 级 55 个专业及专业方向的职业目标选择生成 288090 个选项，再 加上以往历史数据， 可供学生对比确定职业目标。 大数据平台可 以帮助学生全面地了解自己的兴趣、爱好、能力、特长等，提前 明确专业前景和用人单位的要求， 在学好专业课程的同时， 按照 社会和用人单位的人才要求进行职业塑造， 有意识地提升自身的 综合素质和职业能力， 提高未来职业发展的竞争力。 大数据下的 就业匹配研究， 还可以帮助个体更早地做好专业选择， 寻求最匹 配的职业岗位，充分实现个人价值。

17、3. 企事业单位招聘的目标性指导。就业的双选过程就是雇佣 双方相互适应的过程。 大数据下的就业匹配研究， 将与企业深化 合作，建立高职院校的招聘单位信息库和人才需求资料库， 并协 助用人单位有针对性地开展校园招聘，找到企业发展需要的人 才。校园招聘是用人单位招聘人才的重要渠道。 高职院校通过大数据技术， 根据素质测评、 学生大学期间关键指标表现及学生主 观选择意愿，形成毕业生画像大数据，建立毕业生个人画像;用人单位则通过数据平台充分了解学生信息， 并根据应聘人员性格 特点，选择符合企业发展需求、岗位需求的人员，提高招聘工作 的成功率。高职院校每年可根据不同院系、不同专业需求，举办 校园招聘会，

18、 并结合毕业生的专业特点和职业期望， 帮助其将个 人优势、期望和企业发展结合起来，尽快确定加盟意向，从而降 低企业的招聘成本，为企业发展提供人才储备和人力资源支持。 由此可见， 大数据下的就业匹配研究， 可以帮助高职院校的就业 服务部门和用人单位进行有效沟通， 给毕业生和用人单位搭建了 高效、顺畅的沟通平台， 提高了毕业生顺利就业和用人单位高效 招聘的效果。高职学生就业匹配性研究借助大数据的统计能力与分析能 力，在个体的心理性格、兴趣爱好、接受教育等情况与职业发展 之间建立起科学预见性的联系， 不仅可以为高职院校的分类教育 提供科学数据参考，也为企业的人力资源管理提供了科学的支 持，帮助企业有目标地聘用与培养员工，从而深化了产教融合， 推进了校企合作，有助于职业教育的健康发展。注释邓红旭 .基于人职匹配理论浅析大学生就业问题 J. 人力资 源管理， 2012（ 1）： 105.王婧 .大数据时代高校学生管理工作的挑战与对策分析 J