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浅析在大数据下大学生就业指导创新工作

时间:2018-10-09 来源:价值工程 作者:毛丹鹃 本文字数:4081字

  摘要:大学生就业是社会公众普遍关注的热点问题, 如何为大学生提供精准有效的就业指导成为高校当前的一项重要任务。本文从大数据的基本理念及特点出发, 期望能利用大数据技术为高校就业工作人员提供新的思路, 从而更好地为大学生提供个性化指导和服务, 为实现高校大学生的就业需求与社会的用人需求相匹配, 为提升毕业生就业工作服务水平和质量提供理论借鉴与现实指导。

  关键词:大数据时代; 大学生; 就业指导;

  Abstract:The employment of college students is a hot issue of public concern. How to provide accurate and effective employment guidance for college students has become an important task for colleges and universities. Starting from the basic concepts and characteristics of big data, this paper hopes to use big data technology to provide new ideas for college employment staff, so as to better provide personalized guidance and services for college students, to achieve the matching of employment needs of college students and the social talents need, and provide theoretical reference and practical guidance for improving the service level and quality of graduate employment.

  Keyword:big data era; college students; employment guidance;
 

就业指导

 

  0 引言

  大数据的定义有很多种, 第一次对大数据进行定义的是全球著名的咨询公司麦肯锡, 从“数据体量大”的角度来界定大数据, 定义为:大数据是指那些规模达到传统的数据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析的数据集 (郭少科, 2013;涂子沛, 2012) 。当今, 是大数据的时代, 社会各行各业都受到前所未有的深刻影响, 同时也面临着新的机遇和挑战, 大学生就业指导工作也不例外, 如何掌握规律、分析动向, 是新形势下开展大学生就业服务工作面临的主要问题。《2006~2020年国家信息化发展战略》指出, 要“建设多层次、多功能的就业信息服务体系, 加强就业信息统计、分析和发布工作, 改善技能培训、就业指导和政策咨询服务”, 这些工作的开展都需要建立在高效的数据处理基础之上。本文以华南农业大学为例, 针对新形势下大学生就业指导工作存在的问题进行了深入研究, 探索新的就业指导与服务体系新路径, 从而提高当前高校大学生就业指导工作的针对性和实效性。

  1 大数据对于大学生就业指导工作具有重要意义

  当前社会大学生就业问题已经是各界普遍关注的焦点, 有资料显示, 2017年全国普通高校毕业生人数大约是795万人, 而到今年该数值又创新高, 已经超过了820万人, 大学生就业问题愈加严重, 对于高校而言, 促进就业至关重要, 且刻不容缓。教育部办公厅《关于开展全国普通高校毕业生精准就业服务工作的通知》指出, 建立健全精准推送就业服务机制, 要高度重视精准就业服务工作、准确掌握供求信息, 建立精准对接服务平台, 促进毕业生更加充分和更高质量就业。教育部《关于做好2018届全国普通高等学校毕业生就业创业工作的通知》进一步提出, 各地各高校要广泛应用“互联网+就业”新模式, 在了解毕业生和用人单位需求的基础上, 利用智慧就业、新职业网等平台, 开展精准对接服务。促进跨类别、跨行业、跨区域的招聘信息服务平台的构建, 鼓励多举办不同行业、不同类别的形式多样的中小型校园招聘活动。由此可见, 新形势下对高校就业工作提出了更高的要求。大数据技术通过对全部数据的收集、处理和分析, 发掘数据之间更多相关的关系与发展规律, 从中发现对就业指导有实际意义的规律, 针对不同阶段、不同专业的大学生们提供更个性化、更精准化的服务, 为大学生就业形势变化、行业走向、人职匹配情况和职业发展等提供了一种可以复制的分析模式, 更好地发挥高校就业工作在毕业生就业市场中的桥梁与纽带作用。大数据技术冲破时空的局限性, 推动了高校就业工作的良性可持续发展, 高校大学生就业信息化建设顺势而为, 成为必然选择。基于此, 研究大数据背景下的大学生就业指导工作具有十分重要的现实意义。

  2 大数据背景下高校就业工作存在的问题

  大数据时代的到来, 转变了我们传统的思维方式方法, 引发了高校人才质量培养的彻底变革, 对现阶段高校就业服务工作提出了方法与技术层面的全新要求。但目前就我校而言, 就业信息化建设还存在一些不足之处, 是我校在提升就业服务工作水平过程中面临的一项重大挑战。

  2.1 缺乏对学生数据的大平台支撑与共享

  我校在学生管理过程中已采取信息化管理手段, 现存的学生管理已收集较多数据, 在校学生除了使用就业部门的就业系统之外, 教务系统、校园卡中心、奖助贷系统、招生系统、党务系统等也存储了海量与学生有关的数据资源, 对大学生个人在学习活动有详尽的记录, 但是这些信息之间的链接少, 利用率较低, 缺乏大平台进行数据整合, 目前还未形成完整的体系。从信息内容看, 就业信息系统收集的信息主要包含个人基本信息、就业去向、签约情况、派遣信息等, 并且目前使用的传统信息技术手段在有效获取信息方面能力存在不足, 获取就业信息的渠道单一, 很难获取毕业生的职业发展、薪酬变化情况、就业动态等信息, 信息量小就限制了就业服务系统精准性目标的实现。

  2.2 缺乏专业的数据分析能力

  学校通过已有的数据处理能力掌握着历届毕业生中就业的相关情况信息、企业资源等, 初步尝试就业信息的深度分析并编制就业情况报告, 但对数据的分析较为局限, 仅仅进行就业率、就业地域、就业行业、薪酬等基础情况分析, 就业基本信息的分析也停留在数据和比例的统计方面, 缺乏相关性研究以及对毕业生的职业生涯路径跟踪等。大数据时代, 高校面临着处理就业数据分析能力差、结果不准确、信息不真实等问题, 要进一步提高高校就业工作人员的信息化能力, 他们不仅要具备较高的信息专业素养, 还要掌握与大学生就业工作相关的知识。另外, 各学院负责就业工作的人员身兼数职, 除了负责就业工作外还要开展其他日常管理工作, 无法形成稳定的就业工作队伍, 加之缺乏专业专项的培训, 业务能力参差不齐, 工作效率低下。

  2.3 缺乏对毕业生离校后的跟踪服务

  高校对于毕业后的学生联系较少, 对于毕业生在就业后的数据跟踪与调查也相对滞后, 虽然每年有就业工作人员到企业开展就业回访了解毕业生就业情况、就业单位对学生的评价等, 但是工作量大、涉及的群体较少、获取的信息量少, 很难建立毕业生的工作动态信息。学校对应届毕业生的就业状况会进行问卷调查, 并进行数据统计及发布就业质量报告, 但是对于离校学生的职场信息很难收集, 对就业信息的统计也存在着很大的困难。因此, 加强对毕业生毕业离校后的中长期职业发展情况调查意义重大。

  3 大数据背景下大学生就业指导工作实施路径

  3.1 搭建高校毕业生就业信息的大数据平台

  大数据背景下, 高校在开展毕业生就业工作时, 首要任务就是建立高校毕业生就业数据平台。高校利用网络资料构建毕业生就业信息数据平台, 完善毕业生各项基础数据, 比如毕业生个人基本信息、就业率、就业去向等, 然后利用调查问卷等形式了解毕业生的职业转换、中长期职业发展、平均收入、工作满意度等, 同时对收集到的各项数据进行调研分析, 从而建立较为科学的高校毕业生就业数据分析系统, 更加完善和优化毕业生就业大数据平台, 最终客观、全面分析高校毕业生, 结合毕业生信息反馈, 反思和优化高校教育, 进一步提升高校人才培养工作 (陈振锋, 2017) 。近几年, 我校高度重视校友工作, 可以充分运用“大数据”, 借助网络平台整合校友的相关信息资源, 搭建校友资源互动平台, 分享就业资源和信息。以数字化、智慧校园建设为契机, 打通校内各职能单位信息共享通道, 优化学工内部数据共用机制, 实现招生与培养、学习与生活、就业与发展的大数据分析与共享。 (侯士兵等, 2018) 。

  3.2 强化就业工作人员的信息化能力

  要将大数据技术运用到高校就业指导工作中, 就必须要加强高校海量就业数据的收集、分析、整合能力。因此, 加强高校就业信息化人才的培养和队伍建设迫在眉睫, 高校要不断加强师资培训, 通过专题讲座、举办主题培训班等形式提升就业工作者信息化专业水平和综合素质, 使就业工作人员能充分挖掘和有效利用信息化网络化手段处理就业相关问题。招聘计算机专业、数据分析专业人员从事就业工作, 确保就业队伍专业化, 不断提高就业工作人员的信息素养, 以满足“大数据”统计工作的需要。高校就业工作人员要自觉加强学习、培养信息意识, 学习大数据的基本原理与原则方案, 学习运动大数据的工具去处理负责的学生信息, 提高筛选、处理、归类和综合分析的能力, 增强工作的时效性和针对性。

  3.3 构建毕业生离校后跟踪服务体系

  深度挖掘高校毕业生就业数据能够对在校生的职业生涯规划、就业指导、专业学习等产生重大的影响。目前学生管理系统包含学生的基本信息、所修专业、生源地、就业去向、就业薪酬、行业分布等信息, 这些数据可以了解毕业生在校情况以及就业情况, 但是毕业生毕业离校后的数据跟踪与调查存在空白点。在对我校数学与信息学院2016届毕业生调查研究中发现, 毕业两年后很多同学开始跳槽, 这一现象与计算机专业工作性质相关度较高, 但高校很难获取学生的职业发展情况的相关数据。我们可以通过第三方数据公司进行跟踪调查, 或者建立校友数据库, 及时更新完善毕业生的就业信息。因此, 完善毕业生离校后跟踪服务体系, 对其信息进行及时准确把握, 将是当前高校完成学生就业工作的主要内容之一 (姜宇国, 2015) 。

  4 结束语

  大数据时代给大学生就业工作提出了更高的要求, 利用大数据技术为学生提供个性化就业服务, 实现就业指导的个性化与精准化服务, 是高校就业指导工作的主要任务, 也是我校就业工作创新的主要内容。

  参考文献
  [1]郭少科.大数据[M].北京:清华大学出版社, 2013:5.
  [2]涂子沛.大数据:正在到来的数据革命.原名:The Big Data Revolution[M].广西师范大学出版社, 2013.
  [3]陈振锋.大数据背景下高校毕业生就业工作路径初探[J].应用研究, 2017 (9) :75-78.
  [4]侯士兵.姚思含.沈延兵.大数据背景下研究生就业精准服务体系的探索与实践[J].学校党建与思想教育, 2018 (3) :69-71.
  [5]姜宇国.终身教育理念下的高职院校就业“后服务”模式研究[J].中国高教研究, 2015 (4) :103-106.

    毛丹鹃.大数据背景下大学生就业指导工作创新研究[J].价值工程,2018,37(30):292-293.
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