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    大數據背景下大學生個性化就業(yè)指導分析

    2020-09-10 04:23:49李幸霞
    新聞研究導刊 2020年24期
    關鍵詞:就業(yè)指導大數據大學生

    摘要:現階段,受傳統教育理念、育人模式的影響,很多高校的大學生就業(yè)指導工作仍處于粗放化、籠統化的狀態(tài),甚至表現出與社會需求相脫節(jié)、與行業(yè)市場相割裂的情況。在此背景下,學生接收到的就業(yè)指導信息很難保證時效性與正確性,對其職業(yè)生涯規(guī)劃、就業(yè)素養(yǎng)發(fā)展的積極作用比較小。同時,我國教育領域正處于信息化改革的初期階段,與大數據技術工具的融合仍有很大深化空間。因此,本文以大數據時代為背景,提出新社會形勢、新技術條件下大學生就業(yè)指導的個性化發(fā)展路徑與創(chuàng)新方案。

    關鍵詞:大數據;大學生;個性化就業(yè);就業(yè)指導

    中圖分類號:G647 文獻標志碼:A 文章編號:1674-8883(2020)24-0233-02

    我國教育部在《全國普通高等學校畢業(yè)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)工作的通知》中明確提出,要著力提高大學生就業(yè)創(chuàng)業(yè)的指導服務與保障水平,積極構建出部、省、校相結合的三級就業(yè)服務體系,并做好畢業(yè)生求職與用人單位需求雙向化的數據庫與信息平臺,以充分實現大數據的有效運用,為畢業(yè)生提供智能匹配、精準推送的就業(yè)指導。因此,在大數據視域下開展大學生個性化就業(yè)指導的分析研究,是響應黨和國家政策號召的必行舉措,對我國的職業(yè)人才培養(yǎng)、高等教育完善、社會綜合發(fā)展具有重要意義。

    一、大學生就業(yè)指導的沿革與重要性

    我國對大學生就業(yè)指導的現代化研究工作,始于1985年的大學生就業(yè)政策調整,由此形成的“雙向選擇”與“自主擇業(yè)”制度至今仍在沿用,為社會企業(yè)與學生人才的雙贏提供了支持。其后,隨著社會整體的不斷發(fā)展,我國大學生就業(yè)指導體系逐漸趨于完善,并產生了大量的研究成果,積累了豐富的實踐經驗。學者王磊在其著作《多媒體環(huán)境下大學生就業(yè)指導創(chuàng)新研究》中指出:“新媒體技術已經成為大學生進行日常信息交流和人際交流的主要載體……大學生就業(yè)指導的創(chuàng)新策略要緊密結合多媒體使用情況進行分析”。學者姚文武在著作《服務于大學生就業(yè)指導的高校社交網絡平臺研究》中也提到,通過大數據挖掘技術對大學生的愛好特長、職業(yè)性格、搜索記錄、行為習慣、專業(yè)經歷等信息進行采集分析,能幫助大學生找到他們可能更感興趣、更能勝任的職業(yè)方向,為個性化的職業(yè)就業(yè)指導與生涯規(guī)劃推薦提供依據[1]。由此可見,在“互聯網+”的新時代,將大數據技術、大數據平臺應用到大學生就業(yè)指導的研究與實踐中,具有高度的實踐價值與嘗試必要。

    當一個人的職業(yè)崗位與興趣相匹配時,其便很可能發(fā)揮出最佳的素養(yǎng)水平,進而達成較高的工作成就。同時,職業(yè)興趣也是關乎人一生幸福的關鍵指標。所以,在個性化就業(yè)指導中,既要保證職業(yè)推薦與大學生的興趣取向相貼合,也要注重大學生主觀職業(yè)興趣的調動培養(yǎng)。

    二、大學生就業(yè)指導存在的問題與影響因素

    就業(yè)指導服務存在的問題與影響因素主要包括如下方面。

    第一,就業(yè)指導內容明顯滯后,并未緊跟行業(yè)市場與信息時代的發(fā)展步伐。近年來,大學生就業(yè)指導工作受到了高校與社會的廣泛關注,由于畢業(yè)生數目較多,畢業(yè)后將面臨較大的就業(yè)壓力,為了引導學生順利步入職場,就業(yè)指導教師應該發(fā)揮自身的重要作用,重視多媒體信息技術的應用,從而改善現階段就業(yè)指導課程,幫助學生從校園生活過渡到社會生活。這些畢業(yè)生接受了較好的教育,自身思維活躍,性格鮮明,在日常生活中,重視對個性的追求,如就業(yè)指導課程的內容相對滯后,并不能對現階段的學生起到較大的促進作用。

    第二,就業(yè)指導方式落后枯燥,既難以對大學生形成交互性、滲透性的知識傳遞,也無法滿足個性化、新穎化、精細化、立體化的就業(yè)指導要求。目前,很多高校開設的就業(yè)指導課程,基于傳統的授課方式,教師結合現階段就業(yè)形勢,分析現階段就業(yè)政策,重視對學生求職技巧的講述。這些知識能夠為畢業(yè)生求職帶來便利,但在課程講述階段,教師并不能關注所有學生,大數據技術的使用頻率低,并且教師與不同畢業(yè)生的接觸較少,欠缺對學生個性的了解。加之指導方式枯燥、落后,就業(yè)指導課程的質量較低,難以幫助學生對自身能力進行準確分析,從而在社會生活中合理認識自己,樹立正確的擇業(yè)與就業(yè)觀。

    第三,大數據雖已在就業(yè)指導中有所應用,但數據采集、數據分析的范圍與深度均處于較低水平,無法實現數據資源價值的成分挖掘與轉化。結合現階段大學生的就業(yè)形式,可以發(fā)現很多大學生存在好高騖遠的現象,在就業(yè)過程中,會出現“有業(yè)不就”或者跳槽較多的不良現象。如未深入分析數據、挖掘數據價值,則會導致上述現象加劇??梢姡源髷祿夹g為基礎,加強對大學生的就業(yè)指導,已經成為高校提高畢業(yè)生就業(yè)率的重要途徑[2]。

    三、大學生就業(yè)指導的個性化創(chuàng)新與完善化發(fā)展方案

    大學生就業(yè)指導的個性化創(chuàng)新與完善化發(fā)展方案包括及時更新就業(yè)指導數據庫、構建動態(tài)化就業(yè)數據采集平臺、制定個性化指導方案等,由此形成基于大數據的大學生個性化就業(yè)指導體系。

    (一)充分利用現代化技術,及時更新就業(yè)指導數據庫

    現階段科學技術飛速發(fā)展,在日常生活中,就業(yè)指導教師重視對學生自身能力的提升,充分利用現代化信息技術,不斷提升授課水平。比如,教師在日常授課中,錄制微課視頻,讓學生能夠從網絡上及時獲取有效資源,從而增進對社會就業(yè)的理解。同時,還需要將微視頻加入數據庫,對數據庫進行更新以及豐富。這些措施的應用,能夠提升課程的趣味性,有效幫助學生利用業(yè)余時間,利用碎片化時間,發(fā)揮自身優(yōu)勢。

    就業(yè)指導教師重視網絡數據的獲取,對這些數據進行有效處理,不斷對數據進行更新,通過數據圖表的方式,反映現階段大學生的就業(yè)形式,能夠讓這些大學生在畢業(yè)之前,對社會的情況進行有效把握,做好自身定位,對未來的職業(yè)發(fā)展方向進行明確,以便更好地步入社會,找到滿意的工作,提高生活質量。

    基于大數據處理技術,就業(yè)指導教師重視對學生個體的指導,避免在就業(yè)課程講述階段,使用一些較為常見的理論與面試技巧,導致學生對該課程的重視程度不足。為了提高數據分析工作的質量,授課教師應關注學生的成長,在不斷更新數據的過程中,將數據及時有效地用于就業(yè)指導課程實踐。并且,就業(yè)指導教師應結合大數據的分析結果,明確這些數據的載體,對學生予以充分關注,避免在授課階段重視這些數據反饋的內容,而忽視了學生主體,難以開展個性化指導,要將就業(yè)指導課程的應用價值落到實處,對高校畢業(yè)大學生進行引導與規(guī)劃。

    (二)提高就業(yè)指導課程的科學性,構建動態(tài)化就業(yè)數據采集平臺

    在高校大學生的就業(yè)指導課程中,教師應熟練應用大數據分析技術,構建動態(tài)化就業(yè)數據采集平臺,利用平臺的功能,從大量錯綜復雜的數據中,挖掘出更多有用的信息。通過對大數據技術的應用,提高就業(yè)指導課程的應用價值,并且?guī)悠渌咝#褂么髷祿幚砑夹g,對學生未來的就業(yè)發(fā)展作出引導[3]。

    傳統就業(yè)指導課程基于數據與求職經驗,這些知識較為籠統,難以結合現階段學生的個性,提出針對性的解決方案。為了進一步提高就業(yè)指導課程的科學性,教師在日常生活中,要重視對大數據分析的驗證,增強分析結果的針對性,將高校學生就業(yè)與學生需求相結合,從而提高就業(yè)指導課程的影響力。

    在就業(yè)指導課程中,構建動態(tài)化就業(yè)數據采集平臺,能夠進一步提高該工作的科學性,重視教師與學生之間的互動,能夠引導學生在求職階段,結合數據分析的結果與過往經驗,不斷提高自身能力,對自己有一個準確的認識,重視信息之間的比對,從而提高分析結果的客觀性。

    大數據處理技術在就業(yè)指導中的應用工作尚處于發(fā)展階段,很多工作存在不足,需要技術人員與就業(yè)指導教師靈活運用專業(yè)知識,從而提高數據分析結果的準確性。同時,高校應重視該技術的應用,并且做好數據保密工作。一些需要公開的數據,需要技術人員做好脫敏處理,避免隱私泄漏對畢業(yè)生未來的生活產生不利影響。

    (三)重視對學生的個性化引導,制定個性化指導方案

    現階段就業(yè)指導教師應重視對學生的引導,發(fā)揮自身重要作用,在授課階段,重視對學生個性的分析,熟練使用大數據分析技術,對畢業(yè)生的性格與能力進行評判,引導學生關注外界社會的變化,認清理想與現實之間的差距,對自身進行準確定位[4]。

    大學生作為社會主義建設的中堅力量,需要適應當前社會的變革,從社會實踐中掌握一項專業(yè)能力,避免在社會就業(yè)中盲目跟風,影響未來的發(fā)展。高校大學生就業(yè)率一直是評判高校教學質量的重要內容之一,與中學的升學率一樣,是評價該學校教學質量的關鍵要素。高校管理人員應重視就業(yè)指導課程,提高學生的自主學習能力,讓學生能夠從就業(yè)指導課程中學習到較多有用的知識。大數據技術的應用,對現階段的就業(yè)指導課程提出了更高的要求,熟練使用大數據技術,能夠為學生提供更優(yōu)質的授課內容,幫助教師更加了解學生,滿足學生的個性化需求。

    目前,大學生就業(yè)形勢依舊嚴峻,重視對大學生的就業(yè)指導課程教育,能夠幫助學生認識自己,從而在社會生活中結合實際,尋找符合自身需求的工作。就業(yè)指導教師重視對學生個性的引導,能夠幫助學生正確看待求職階段的挫折,樹立積極向上的心態(tài),腳踏實地,提高生活品質。

    四、結語

    本文既分析了大數據時代影響大學生就業(yè)指導的內容、方式等“內因”,也從技術應用、媒體平臺等角度入手,探討了“外因”對大學生就業(yè)指導的影響,并提出了相關的優(yōu)化建議。同時,以特質因素匹配理論、職業(yè)興趣理論為基礎,能更好地對大學生與就業(yè)崗位的具體類型進行劃分研究,從而更加細化、明確地使大學生的就業(yè)指導形成個性化特征,滿足不同學生的就業(yè)發(fā)展需求。

    參考文獻:

    [1] 田盼盼,何夢楊.大學生就業(yè)指導服務體系的構建及完善路徑探究[J].農家參謀,2020(20):254.

    [2] 余晟鵬.移動互聯網時代,大學生就業(yè)指導新趨勢[J].人力資源,2020(16):114-115.

    [3] 張希玲.大數據時代高職院校精準就業(yè)服務的基本要求與發(fā)展策略[J].教育與職業(yè),2020(15):58-63.

    [4] 劉司先.大數據背景下大學生個性化就業(yè)指導的幾點探討[J].現代經濟信息,2019(15):452.

    作者簡介:李幸霞(1986—),女,河南南陽人,碩士,講師,研究方向:新聞學。

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