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关于大数据思维在高校就业指导工作中的应用
2020-07-20

梁本  

郑州大学体育学院    河南郑州   450044

 

摘要:大数据时代属于社会持续发展的必然结果,随着大数据时代到来,高校就业信息数据呈爆发式增长趋势,就业指导工作面临前所未有的挑战,要将大数据思维灵活而有效应用到就业指导工作中,精准预测各专业学生就业与择业思想行为,对其进行层次化就业指导,在学习文化知识中形成正确价值取向,促进就业能力与素养提升。

关键词:大数据思维 高校 就业指导工作 应用 教育教学论坛

On the Application of big data's thinking in the Employment guidance of Colleges and Universities

Liang Ben

Zhengzhou 450044, Henan province, college of physical education, Zhengzhou university

Abstract: Big data era belongs to the inevitable result of the sustained development of society. With the arrival of big data era, the employment information data of colleges and universities are increasing explosively, and the employment guidance work is facing unprecedented challenges. It is necessary to apply big data's thinking flexibly and effectively to the work of employment guidance, to accurately predict the employment and career choice of students of various specialties, to give them a hierarchical employment guidance, and to form a correct value orientation in learning cultural knowledge. To promote employability and literacy.

Key words: Big data thinking, the Application of Employment guidance in Colleges and Universities

数据混杂性、关联性、深化应用等都是大数据思维强调的关键点,能够从根本上提升工作质量以及效率。同时,高校高质量人才培养和就业指导工作有效开展联系密切,而传统就业指导工作手段、思维方法等弊端不断显现,要深化认识大数据思维,在科学化应用中规范开展的就业指导工作,在发挥优势作用中最大化提高就业指导工作效果以及专业学生就业率,在满足社会市场人才需求的同时增强自身综合竞争力,在高质量人才培养战略目标实现中走上持续性发展道路。

一、 大数据思维及其在高校就业指导工作中的应用意义

1、大数据思维

当下,社会各界对大数据并没有统一化的定义,很多定义的描述都是建立在大数据特征基础上。在云计算、物联网二者不断发展中,智能设备、移动终端等频繁出现,大数据来源具有鲜明的多样性特征,数据量大、真实性高、数据在线以及数据增长与处理速度快等都是大数据实际应用中呈现的显著特点。随着大数据开放程度持续提高,大数据思维频繁应用到医疗、金融等行业,比如,金融机构可以借助大数据思维,深入挖掘、剖析运营指数、财务报表等多方面数据,在综合把握中规范投资行为,最大化降低投资风险。同时,大数据思维对人们思维模式、生活习惯等产生较大影响,人们可以利用大数据快速、精准对比海量物品价格数据,从而选出有着较高性价比的物品。

2、大数据思维在高校就业指导工作中的应用意义

思维活跃、追求个性等是现代大学生具体化特点,在大数据背景下,传统就业指导形式已无法满足当下高校开展的就业指导工作要求,比如,个别谈心、就业报告会,个性化、多样性就业指导等深受大学生喜爱。同时,随着大数据应运而生,图片、文本、音频等类型的数据层出不穷,加上大学毕业生人数持续增加,就业指导数据增长速度加快,高校就业指导工作开展中面临更高层次挑战,以专业学生为导向,将大数据思维有效应用到就业指导工作中有着重要的现实意义,利于有效解决传统就业指导工作开展中面临的缺陷问题,实时对各层次信息数据进行有效收集、整理、挖掘等,随时系统化了解各专业就业指导工作开展情况,及时发现并处理学生就业指导中呈现出的新问题,确保各项就业指导工作高效开展,提高系统化、专业化以及全面化程度。高校就业指导工作中大数据思维应用利于在把握社会市场动态发展中优化专业实训与实习环节,为专业学生提供多样化实训与实习机会,在活用学科理论知识中促进综合素质发展,利于借助大数据思维,深化创新就业指导工作,在就业指导实践中引领专业学生塑造健全人格,成为新时期所需的高水平专业,促进高校各类人才培养目标实现的同时客观展现社会行业领域发展中专业人才培养价值。

二、大数据思维在高校就业指导工作中的应用

1、树立大数据思维,打造就业指导大数据平台

高校需要利用问卷调查、绩效考核等多种手段,深层次了解、把握各专业就业指导工作开展中面临的现实问题,要在与时俱进的基础上深化认识大数据,革新传统思想观念的同时大数据思维,将其贯穿到开展的就业指导工作革新中,提升专业学生就业指导整体层次。在此过程中,高校要立足大数据思维,科学应用大数据挖掘等关键技术,在协同作用中打造高效就业指导智能化平台,打开就业指导新局面。高校要以社会市场人才需求为导向,以专业学生就业能力素养培养为出发点与落脚点,在就业指导大数据平台中科学构建多个子系统,专业学生管理系统、就业系统、教务系统、心理评估系统等,进一步细化构建的子系统,比如,选课、成绩、评教等属于教务系统组成要素,个人信息、奖助信息、学生活动等属于学生管理系统,签约信息、就业单位信息等属于就业系统,在有机联系各子系统中最大化发挥大数据平台在专业学生就业指导中最大化作用。同时,高校可以围绕就业指导大数据平台功能以及设置的子系统,科学化设置多项功能模块、指标模型,优化构建就业指导数据库、数据资源分享库等,在深层次作用中优化大数据思维应用到专业学生就业指导数据获取、挖掘、剖析、应用等环节,在解决实际问题中提升就业指导工作整体层次。此外,高校需要落实检修维护工作,定期优化完善应用其中的相关硬件设备,在大数据平台系统更新升级的基础上巧用入侵检测技术、防火墙技术、身份认证技术等,强化对大数据平台的安全管理,确保专业学生就业指导数据更加精准、完整,实时客观折射各专业学生就业指导现状,在优化指导中满足专业不同层次学生多元化求职客观需求。

2、了解社会市场人才需求变化,掌握用人单位招聘会情况

在就业指导工作开展中,高校可以利用大数据思维作用下的就业指导智能化平台,随时动态化、系统化、层次化采集、整理并剖析和各专业学生就业相关的信息数据,在了解社会市场乃至不同行业领域企事业单位对各类人才需求动态变化,准确定位和用人单位招聘、专业毕业生求职等紧密相连的就业规律,客观预测不同行业领域就业前景,科学化革新开展的就业指导工作,使其更加规范化、科学化,也能在一定程度上优化调整各专业人才培养目标、方案等,提升专业教学质量以及人才培养质量。在此过程中,高校可以利用大数据思维,深化剖析和内部设置专业相关行业领域用人单位招聘会数据,在深入挖掘、统计整理中掌握招聘淡旺季情况,包括发布的各类招聘岗位、专业人才岗位需求量、核心需求专业等,在综合把握基础上优化完善制定的就业指导工作目标、方案、方法等,高效开展针对性就业指导工作。比如,在招聘淡季,高校要在信息数据基础上结合专业学生个性特征、认知层次等,采用专题讲座、实践探究等形式,从就业观念、就业形势等入手,对其进行系统化教育,使其对在更新就业观念中对当下就业形势有全新的认识,对其进行必要的求职技能技巧训练,在夯实专业理论基础中提升求职能力。

3、把握毕业生求职行为与去向,剖析往年专业就业数据

在就业指导大数据平台应用中,高校可以在数据挖掘中对各专业毕业生求职方面的信息数据进行有效统计,准确把握各层次毕业生求职动机、意向单位类型,包括各个阶段呈现出的求职行为以及在求职以及就业指导方面的满意程度,深化调整就业指导工作内容。高校可以利用大数据思维,了解各专业毕业生去向信息,包括地域分布、就业单位类型等,对其进行针对性指导,规范毕业生求职行为,拥有正确的求职取向。

三、结语

总而言之,大数据的出现影响着人们生产生活,引领社会不同行业领域变革,作为人才培养核心阵地,高校开展的就业指导工作已被提出全新的要求。高校需要在人才培养实践中深层次把握大数据内涵与优势特征,在探究新思路、新方法中利用大数据思维,深度挖掘、剖析、应用就业指导数据,优化革新开展的就业指导工作,对专业学生进行个性化、多样化就业指导,树立正确的就业观、择业观、价值观等,在实现全面发展中高效实现就业。以此,在高质量办学过程中客观展现人才培养价值,呈现我国高等教育事业发展新局面,为推进社会经济发展进程提供人才保障。

参考文献:

[1]李敏艳,高建波.大数据时代基于就业网络信息服务平台的大学生就业指导研究[J].江西科技师范大学学报,2016,(3):92-96.

[2]刘俊灼,柳炳祥,张军等.数据挖掘技术在大学生就业指导中的实际应用分析[J].信息与电脑,2017,(15):115-116.

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