疫情常态化背景下利用大数据技术精准开展高校就业服务工作路径研究

2022-03-25 02:55梁志莹陶兴旺张沁蕊
陕西教育·高教版 2022年8期
关键词:就业指导精准服务

梁志莹 陶兴旺 张沁蕊

引 言

大数据时代的到来改变了人们的生活方式,对大学生就业方式也产生了重要影响。在疫情常态化背景下,大学生的就业行为、方式、特点等方面出现了新的变化和问题,在这种形势下高校利用大数据技术精准开展就业工作具有重要的现实意义。高校利用大数据技术开展就业工作,应将服务国家和社会人才需求作为工作的导向,并以精准掌握学生就业需求为基础,以提升高校就业服务工作水平为目标,最终找到高校就业工作新模式和实现大学生精准就业。

大数据对高校精准提升就业质量的价值意蕴

1.打破时空界限,提供精准就业服务

在大数据时代,每个人的行为动作、语言表达及由心理活动所产生的行为变化都可以被定义为一组数据集,反映着特定的性格、思想特征等。每个人都被视为大量有规律或分散数据的生产者,同时又扮演着信息传播者和使用者的角色,最终都可作为被分析的对象,从大量数字、符号、代码等机械化表达方式中精准定位所需信息。这使得利用大数据进一步打破时空界限,通过学生在社交平台发布的个人思想动态、生活感悟、表情包和照片、对时事热点的转发评论及校园实时动态监控系统的记录精准掌握学生的思想特点,然后结合学生个人基本信息确定其现实需求和行为走向,精确刻画求职者“画像”,预测他们的职业生涯发展方向,与数据库中招聘岗位进行需求匹配对接,从客观数据到与用人单位建立定向链接,再到就业岗位的精准匹配,利用大数据的时空特征完成就业供求意愿的精确匹配成为一种趋势。但完成人岗匹配是一个动态的机械化过程,教师前期的教育性教学工作的开展及科学、系统、常态化的职业生涯规划教育为精准完成人岗匹配奠定了理论基础,大数据的时空特征使得大学生可以随时随地接受与职业生涯发展相关的基础知识和基本技能,为保障精准就业服务的供给提供动能。

2.分析学生就业影响因素,落实“三全”就业服务

大数据的“4V”特征为全面反映大学生自入校到毕业全过程的行为、思想、心理变化轨迹提供了有力抓手,构建特定的职业发展供需模型,可以观察和分析出影响学生就业的不同指标因素。

有关调查从学生“硬”条件及“软”约束两个准则层,从学习成绩、实践经历、专业对口度、就业目标、人岗素质匹配度等13个指标层构建影响因素指标体系,运用大数据特征研究各方因素对就业目标方向及就业地点选择的驱动效应。研究结果表明,学科竞赛、社会实践、学生工作经历较多的学生更倾向于选择国企或学校,在外在形象、学习成绩、沟通能力等方面具有优势的学生更倾向于选择私企或自主创业。这一调研结果从侧面反映出在以促进精准就业为目的的教育培养体系中,高校在增强学生个人“硬”条件和塑造“软”约束层面对学生就业方向的选择发挥着至关重要的作用。因此,在大数据背景下,发挥高校全员全过程全方位的就业服务优势,从学生入校时就建立在校生信息,通过系统化的学科教育体系及多角度的能力锻炼机会,全方位培养和记录学生目标就业岗位的适配条件。在此过程中要明确服务对象“整体”与“个体”的关系,在统筹做好全体学生就业能力提升及辅导的标准下,协调推进少数民族毕业生、家庭经济困难毕业生、农村生源毕业生的定向帮扶和精准个性化辅导,同时做好离校未就业毕业生的就业信息推送和指导服务,切实将“三全”就业服务落到实处。

3.转变就业服务方向,注重过程培养及能力提升

大数据时代,信息与信息之间建立了非人为的本质性联系,这使得零散的数据之间产生某些线性或非线性联系,应用于学生就业服务当中可以促进就业服务方向的转变,优化内容供给。在大数据时代尚未来临之前,大学生就业服务多依赖于传统的校园招聘,企业进入校园进行宣传,学生参与宣讲会,随后看自身是否与岗位相匹配,这一阶段忽视了前期学生特定能力的塑造及针对不同岗位培养学生特长的过程。基于大数据容量大、多样化程度高、速度快、价值高的特点,对学生自入校到就业各个环节进行量化记录,同时收集不同岗位信息,让学生由被动适配岗位变成主动挑选岗位,使学校的就业服务由以目的为导向变为以过程为导向,注重对学生能力的培养,使他们在工作选择中逐步处于主动位置。

大数据时代对高校就业育人工作新要求

在疫情常态化背景下,高校应利用大数据从把握社会需求、掌握学生就业意愿、对接就业资源和做好就业服务四个维度出发,更加精准地做好就业育人工作。

1.精准把握社会人才需求

当前国民经济社会快速发展,科学技术不断进步,对人才数量和质量要求越来越高。受疫情影响,社会经济发展需求出现新的变化,如何准确把握社会经济发展对人才的需求,需要利用好大数据将经济社会发展和就业形势等数据进行收集和整理,充分了解社会需求和大学生就业的期望和现状,实现良性互动,以社会需求为导向,引导大学生将个人职业发展与社会人才需求,国家需要同向同行,树立正确的职业观和就业观,努力在服务国家和社会经济发展中实现人生价值。同时要增强大数据分析的精准性,注重各类数据收集的准确性和有效性,生成有价值的社会人才需求信息,只有这样才能精准把握好疫情常态化背景下就业工作的新方向。

2.精准分析学生就业意愿

在互联网时代,大数据将社会需求和大学生就业意愿联系了起来,对影响学生就业期望、行为特点、校园经历等的有效信息进行数据化收集整理,以建立数据模型,准确掌握学生的就业意愿和影响他们就业的因素,增强大数据分析的针对性和准确性。当前关于影响大学生就业意愿的因素有很多,要找准入口,拓宽信息收集渠道,准确收集和提炼加工数据,力求数据全面精确而有效,要与社会人才需求信息实现共享,同时要不断完善信息评价反馈机制。

3.精准对接就业资源

当前,就业资源不仅包括高校与用人单位线下面对面建立的合作关系,还包括通过大数据收集整理掌握的社会经济发展、企业用人需求等信息资源。疫情常态化背景下,需要高校就业负责部门、院系等运用大数据技术收集与高校学科特点、专业发展息息相关的经济发展信息,科学收集分析国家、地区经济发展趋势,准确判断学生就业需求,为学生就业提供精确导向。同时要注重与学科专业相关的产业、行业相对接,建立就业信息、招聘资源共享平台。此外,要利用大数据平台精准对接企业需求,收集企业招聘信息,建立就业单位资源库,通过线上线下相结合的方式创新招聘方式,优化就业资源配置,精准搭建就业“供需桥”。

4.精准开展就业指导服务

高校应利用大数据精准掌握学生就业需求和现状,科学分析,分类指导。一是加强对就业工作人员的培训,建立专业化就业工作队伍。二是要完善大学生职业生涯规划教育与就业指导,建立集就业形势政策分析、就业指导、面试技巧和生涯规划为一体的就业指导体系。三是分层分类细化就业指导服务举措,尤其是对于就业困难的学生,要靶向施策,制订“一对一”的帮扶措施,真正做到就业指导服务全覆盖和精细化开展。

高校精准提升就业服务工作面临的挑战和困境

为更准确了解疫情常态化背景下大学生就业意愿和影响就业的因素,分析高校在精准提升就业服务工作中面临的挑战和问题,文章利用问卷访谈法,选取了陕西省某高校1150名有就业意愿的学生为调研对象,回收有效问卷1065份,问卷有效率为92.6%,同时对部分调查群体进行了深度访谈,以有力地支撑调研的有效度和真实性。

1.就业意愿不强及职业定位不清

通过调查,63.5%的学生无明确的就业意愿,21.3%的学生有就业意愿但对想要从事的职业不明确,仅有15.2%的学生有强烈就业意愿且职业定位清楚。对于无明确就业意愿的学生,从影响就业因素调查分析中得出,这部分学生在大学期间的性格特点、学业成绩、学生工作、专业实习、社会实践经历及职业生涯规划等方面都存在相似的特点,如参加社会实践少,无学生工作或专业实习经历等,这反映出影响学生就业意愿和职业定位的因素是具有一定规律性的。

2.就业选择多元化

就业意向中学生的选择多元化,有升学、公务员、企业、教师、创业、出国留学、参军入伍、基层就业等。在这些就业选择中排名前三位的为升学、考公务员(事业单位)和国有企业,占比分别为37.86%、18.75%、16.32%。相较以前,升学考公人数比例有较大提升,这表明学生对继续深造、提升学历和想要进入体制内工作的需求越来越迫切。此外,在对就业选择影响因素的分析中,家庭因素和受环境影响因素占比较高,分别为35.5%和25.3%,而个人职业目标占比仅有23.2%,这反映出学生在就业选择中受外界环境影响较大,缺乏清晰的职业规划,存在一定的盲从性。

3.对就业形势缺乏清晰认知

对于是否关注疫情常态化背景下就业形势的问题中,42.6%的学生表示平时很关注,认为当前受疫情影响就业形势严峻,就业有压力,27.8%的学生认为就业形势正常,而29.6%的学生表示不关注,对就业形势没有一个清晰的认知概念,这表明当前学生对就业形势的认知不清晰。而在对就业流程是否了解的问题中,43.8%的学生对流程大概了解,39.7%的学生对流程不了解,仅有16.4%的学生非常了解,这反映出大部分学生对就业没有足够的心理准备,缺乏求职就业的主动性。在是否需要就业指导的问题中,83.24%的学生选择需要,这也说明学生缺乏就业知识和求职技能。

4.就业期望较高

调查中发现,有超过六成的学生对未来收入的预期是月薪7000以上,在企业选择上有67.85%的学生选择国内知名上市公司。地域选择上选择国内一线城市的占比达到了45.64%,选择生源地就业的为30.1%,选择有合适工作就去,且不考虑地域问题的学生只有24.26%,这些数据说明学生对薪资的期望值高,且考虑到了地域性。这就导致用人单位招聘需求、地域经济发展要求与学生就业期望很难达到供需上的平衡。笔者在三年的学生就业工作过程中,经常见到一线城市的知名大企业招聘竞争激烈,而一些中小城市的优质企业却无人问津。这也折射出将企业需求和学生就业诉求、影响因素等利用大数据进行科学收集整理,建立就业精准供需数据库显得越来越重要了。

高校利用大数据技术精准提升就业服务工作路径探析

1.树立利用大数据开展就业服务工作的思维

随着信息时代的快速发展,高校就业部门应当树立利用大数据进行定量决策的思维,全面、准确、动态化地把握好高校就业主体和客体的思想行为特点、当前就业形势政策,精准找到数据中的因果关系和影响因素。一方面,高校应该准确把握好当前就业信息的规律性和变化性,利用大数据开展就业信息收集存储、分类处理、精准抓取的必要性和规范性,认识到利用大数据开展就业服务工作的重要性。另一方面,高校应该树立全员参与就业意识,将招生、培养单位、学工部、团委等部门掌握的学生就业基础信息进行收集整理,利用大数据进行分类整合、处理、分析,形成就业信息基础数据库,准确把握学生的特点和就业意愿,分析适合就业的领域类型。此外,培养单位或二级院系应提前指导学生建立个人就业档案,精准掌握每个学生的就业意愿,根据学生就业基础信息数据加强对学生的就业指导,并将学生的就业档案利用大数据平台录入就业系统,利用大数据智能化识别适合学生的就业领域,从而提高人职匹配和供需对接的效率。

2.搭建大数据分析就业信息平台

利用大数据提升就业服务工作的基础,是需要精准掌握就业数据,做到信息及时动态更新,搭建好就业“供需桥”。一是需要建立就业信息共享平台,整合与就业相关联的数据信息,将国家当前就业形势及政策、社会人才需求方向、企业用人需求等信息进行整理分析,通过平台能够让学生及时了解当前就业形势和就业政策,为树立科学理性的就业目标提供参考。二是构建就业人才数据平台,二级院系、毕业班辅导员、研究生导师等要及时精准掌握好学生就业意向,同时将学生的专业、学业成绩、校园经历、兴趣爱好、求职意向等信息进行收集整理分析,建立毕业生就业基础信息数据库并纳入就业人才数据平台。三是建立就业资源信息平台,高校应根据专业设置、学科特点、学生就业意向等有针对性地收集就业信息,走访符合条件地区的人社部门,建立人才供需合作关系,院系应根据自身学科专业情况,人才需求方向每年定期走访联络用人单位,拓宽就业市场。高校就业部门应统筹将就业资源按照地域、行业、企事业单位类型等进行归类整理,建立就业资源信息库,利用就业资源平台发布招聘信息,平时要及时进行信息维护,做到就业资源及时有效供给。四是构建数据管理服务平台,高校应利用数据化技术互动,将学生就业意向信息、用人单位招聘信息等进行技术化管理匹配,建立招聘信息发布、简历投递、宣讲会、面试、签约等一体化管理流程,同时对已经签约成功的学生在系统上设置不能重复签约,这样的管理服务形式既节约了成本又提高了工作效率,同时还能有效解决就业诚信问题,实现就业供需的精准匹配。

3.构建精准就业指导服务体系

利用大数据平台将学生的就业需求和社会需求链接起来,精准掌握供需信息是基础,在此基础上构筑精准就业指导服务体系。一是要精准分析学生就业诉求,根据就业信息大数据模型,动态掌握学生就业诉求和现状,教育学生将个人就业意愿与国家发展及社会需要相匹配,引导学生树立科学理性的就业成才观,在服务国家发展和社会需求中实现自己的人生价值。二是要精准掌握数据处理技术,善于使用数字信号处理技术(Digital Signal Processing,简称DSP),以数字形式对就业特定描述性信息进行数字化处理,利用搜索引擎优化技术(Search Engine Optimization,简称SEO)实现一对一人岗匹配,拓宽精准信息人岗信息输送与定位功能应用。三是要精准开展就业指导,根据学生升学考研、就业、考公、创业等意愿,分层分类进行指导,制订个性化的就业指导方案,一对一开展精准就业指导。摒弃以往“一刀切”“被动式”就业信息搜寻及推送模式,有的放矢地将学生的就业意愿、职业规划、性格特点、兴趣爱好与用人单位岗位人才需求进行精准匹配。根据学生需求建立职业生涯导师制度,因人施策,分类指导,尤其是对有考研、考公需求的学生应开展前期职业规划解答及中期就业辅导培训,结合高校考研、考公形势及学生就读学校的优势,实现点对点、精细化的考研、考公指导。四是精准做好就业服务工作,一方面,根据大数据系统中学生的需求信息,充分发挥班级骨干力量,建立朋辈就业服务工作小分队,在考研、考公和求职过程中提供过程化帮扶。另一方面,就业工作人员要做好考研、考公学生的跟踪指导,及时解决学生遇到的困难,对求职的学生做好签约流程的指导服务。针对就业困难的学生,可以建立教师、辅导员、班团骨干、家长为一体的群帮体系,利用大数据实现学生精准就业。

结 语

大数据正在影响高校工作的各个领域。疫情常态化背景下,利用大数据开展高校就业工作,有利于精准掌握学生就业需求和优化就业资源配置,为把准就业工作方向和科学化就业管理决策提供遵循。运用大数据技术开展高校就业工作,有助于推动就业生态再平衡,提高了就业效率与资源共享服务水平。同时还能够科学化就业工作流程,实现高校就业供需精准匹配,进一步提升就业工作的服务质量,将精准就业工作确实落到实处。

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