校企共建合作育人線上智能創(chuàng)新平臺構(gòu)建研究

高婷婷

摘要：校企協(xié)同育人是目前高等職業(yè)院校進行人才培養(yǎng)最常見的形式。同時隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)也被越來越廣泛的應(yīng)用到了校企共建合作模式中。為了解決企業(yè)招聘難、學生就業(yè)難的民生問題，給企業(yè)、學校和學生提供一個共享信息的平臺，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建了校企共建智能創(chuàng)新平臺。該平臺通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，采集學生端和企業(yè)端的數(shù)據(jù)，進行校企雙向推薦。濟南工程職業(yè)技術(shù)學院利用智能創(chuàng)新平臺進行了實踐，實踐表明該平臺可以通過數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析，為畢業(yè)生推薦最匹配的就業(yè)崗位，優(yōu)化專業(yè)課程建設(shè)，使學校的教學內(nèi)容更貼合企業(yè)的需求，學校培養(yǎng)的學生能夠勝任企業(yè)的工作崗位要求。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù);校企共建;專業(yè)課程建設(shè);智能創(chuàng)新平臺

中圖分類號：G647.38? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）18-0083-03

開放科學（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

為了更加貼合企業(yè)以及社會的需求，各個高校都開始積極探索和企業(yè)的合作模式。校企合作育人的模式對于畢業(yè)生的綜合素質(zhì)、工作能力的提升顯示出了顯著效果[1]。但是，仍然存在企業(yè)和高校畢業(yè)生信息不對等，學生遺漏企業(yè)招聘信息，企業(yè)無法獲取學生信息等情況存在。

信息化時代，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展演進為這種情況提供了解決辦法。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)目前，基于大數(shù)據(jù)的校企合作線上智能創(chuàng)新平臺應(yīng)用較少，現(xiàn)階段的問題主要存在以下方面[2]。學校業(yè)務(wù)部門對數(shù)據(jù)的重視程度不夠?qū)е聰?shù)據(jù)價值逐漸流失;學校內(nèi)部數(shù)據(jù)不能與企業(yè)數(shù)據(jù)共享，導致大量數(shù)據(jù)失去價值，不能被充分挖掘，導致數(shù)據(jù)無法使用。基于此，本文研究的智能創(chuàng)新平臺，意在給學校企業(yè)學生提供一個數(shù)據(jù)共享的平臺，實現(xiàn)學校內(nèi)部數(shù)據(jù)與企業(yè)數(shù)據(jù)的共享，防止數(shù)據(jù)價值的丟失。

1 基于大數(shù)據(jù)的智能創(chuàng)新平臺的整體架構(gòu)

根據(jù)圖1可知，智能創(chuàng)新平臺的整體的組織架構(gòu)包括大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建、大數(shù)據(jù)的采集與存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化[3]。大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建是基于企業(yè)需求的基礎(chǔ)上，企業(yè)需求通過教師企業(yè)調(diào)研、一線工程師指導、數(shù)據(jù)庫獲取等方式獲取;平臺的數(shù)據(jù)獲取通過Sqoop技術(shù)實現(xiàn)，平臺的數(shù)據(jù)存儲HDFS技術(shù)實現(xiàn)，品臺的數(shù)據(jù)處理通過Hive技術(shù)實現(xiàn)，數(shù)據(jù)處理引擎通過MapReduce技術(shù)實現(xiàn)，平臺的數(shù)據(jù)挖掘分析通過Mahout技術(shù)實現(xiàn)[4]。在充分獲取企業(yè)的需求的基礎(chǔ)上，通過學校教務(wù)系統(tǒng)獲取學生各門課程的成績分別存儲到HDFS和Hive中;對招聘崗位需求信息通過Python中的命令和方法去除臟數(shù)據(jù)，完成過濾和清洗;使用Mahout中的歐氏距離相似度算法實現(xiàn)崗位要求對應(yīng)的技能點的聚類分析，并與學生課程成績對應(yīng)技能點的數(shù)據(jù)對比，崗位需求的技能點與學生課程成績對應(yīng)的技能點越接近，就是最匹配的崗位，從而提供精準的就業(yè)崗位推薦;為了直觀的觀察崗位需求與人才培養(yǎng)方案的匹配度，通過Excel、Echarts實現(xiàn)崗位需求的技能點與學生課程成績對應(yīng)的技能點的可視化展示，為專業(yè)課程建設(shè)提供了指引和方向。

2 平臺的具體實現(xiàn)過程-以濟南工程職業(yè)學院為例

2.1 了解企業(yè)需求

進一步探索人才培養(yǎng)的新模式、新機制，充分發(fā)揮校企雙方的資源優(yōu)勢，并將著力培養(yǎng)適應(yīng)社會需要的跨境電商、大數(shù)據(jù)運營、互聯(lián)網(wǎng)金融、移動互聯(lián)網(wǎng)等高端應(yīng)用創(chuàng)新型人才，濟南工程職業(yè)技術(shù)學院與山東網(wǎng)商教育科技集團、青島晨之暉信息服務(wù)有限公司等簽署校企合作協(xié)議。學校每學期組織教師進企業(yè)調(diào)研，通過現(xiàn)場勘查交流、問卷調(diào)查等方式了解企業(yè)的需求。企業(yè)選派優(yōu)秀的一線工程師通過實訓周的方式進學校與學生面對面交流，傳達企業(yè)的需求定位;通過數(shù)據(jù)庫獲取各大招聘網(wǎng)站公開的招聘需求。

2.2 大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建

主要實現(xiàn)Hadoop分布式集群的組建，對Ambari Server和Ambari Agent中的核心參數(shù)進行配置，實現(xiàn)集群主機、服務(wù)進程、配置文件等通過Ambari Web管理界面進行管理，為大數(shù)據(jù)的后期處理提供支持。

2.3 招聘信息與學生成績數(shù)據(jù)采集與存儲

在大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建完成之后，對學校端口和企業(yè)端口分別進行數(shù)據(jù)采集、挖掘和分析。數(shù)據(jù)采集主要完成的工作有確定網(wǎng)址、訪問URL、獲取響應(yīng)、分析數(shù)據(jù)、保存數(shù)據(jù)幾個過程，具體是通過Python軟件實現(xiàn)的。具體實現(xiàn)過程為發(fā)送請求、獲取響應(yīng)、解析數(shù)據(jù)、保存到數(shù)據(jù)庫，再進行下一次的請求，形成一個閉環(huán)的回路[5]。

其中企業(yè)端的數(shù)據(jù)采集工作，由具有招聘意向企業(yè)安排專門負責招聘工作的人員進行錄入，學校安排專人審核，確保招聘信息的真實性以及時效性。對于學校端口的錄入要更加復(fù)雜，不是傳統(tǒng)的將學生的學業(yè)成績進行簡單的輸入。為了能夠使用人單位全面了解學生的成長軌跡，依靠本平臺建立學生的學業(yè)全過程信息化記錄平臺，除了成績，還將記錄學生受到的獎懲情況、身心健康情況、道德素養(yǎng)、實踐素養(yǎng)等方面的基本信息。記錄人也不再局限于任課教師，而是加入了學生自評、小組互評等多元評價主體。平臺的數(shù)據(jù)分析功能，能夠通過數(shù)據(jù)挖掘、處理，最終得到每個學生的測評報告。企業(yè)通過平臺接收到的將是學生的綜合評價報告，既具備過程性評價又包括終結(jié)性評價，在很大程度上避免了傳統(tǒng)的由成績選人的弊端。

2.4 招聘崗位數(shù)據(jù)處理

獲取招聘崗位的要求信息之后，這些信息不能直接用于文本聚類，因為同一崗位可能有多個不同的表達方式，不利于后期的文本聚類，因此應(yīng)對數(shù)據(jù)中的崗位名稱進行規(guī)范化處理，并且在崗位中抽取關(guān)鍵的技能點，便于后期推薦就業(yè)崗位。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點使用MapReduce處理數(shù)據(jù)，MapReduce由Map和Reduce組成，用戶只需實現(xiàn)map（）和reduce（）兩個函數(shù)，即可實現(xiàn)分布式計算。MapReduce執(zhí)行流程如圖2所示。

MapReduce的執(zhí)行步驟如下。第一，Map任務(wù)處理。①讀取HDFS中的文件，每一行解析成一個，每一個鍵值對調(diào)用一次map函數(shù)。②覆蓋map（），接收前面產(chǎn)生的，進行處理，轉(zhuǎn)換為新的輸出。③對新的進行分區(qū)，默認分為一個區(qū)。④對不同分區(qū)中的數(shù)據(jù)進行排序、分組。分組指將相同key的value放到一個集合中。第二，Reduce任務(wù)處理。①按照不同的分區(qū)，將多個map任務(wù)的輸出數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)復(fù)制到不同的reduce節(jié)點上。②對多個map的輸出數(shù)據(jù)進行合并、排序，并覆蓋reduce函數(shù)。③將reduce輸出的寫到HDFS中。

2.5 崗位和技能數(shù)據(jù)分析

使用MapReduce對數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理之后，為了實現(xiàn)崗位要求中對應(yīng)的技能點與學生課程成績中對應(yīng)的技能點進行匹配，對Mahout算法庫中算法的使用范圍進行分析，并結(jié)合數(shù)據(jù)的特點，選擇使用K-mean聚類算法對數(shù)據(jù)進行聚類處理。

K-means是一種非監(jiān)督方法，也被稱為K-均值聚類算法。設(shè)樣本總數(shù)為m，樣本集為[S=x1，x2，...xm].K-均值聚類算法對樣本集分簇的個數(shù)是事先設(shè)定的，即K。設(shè)分簇集合表示為[C=c1，c2，...ck]，其中每個簇都是樣本的集合。其核心思想：讓每個樣本點到本簇中心的距離更近一些;使每個樣本點到本簇中心的距離的平方和盡量小就是K-means算法的優(yōu)化目標。

聚類算法是對樣本集按照相似性進行分簇，因此，聚類算法能夠運行的前提是要有樣本集以及能對樣本之間相似性進行比較的方法。樣本的相似性差異稱為樣本距離，相似性比較也稱為距離度量。我們采用最常用的歐式距離相似度算法。設(shè)樣本特征維數(shù)為n，第i個樣本表示為[xi=x（1）i，x（2）i，...x（n）i]。樣本點[xi]和[xj]的歐式距離定義為：

[L2xi，xj=l=1nxli-xlj22]

當采用歐式距離，簇中心的計算：

對于第i個簇[ci]，簇中心[ui=u1i，u2i，...uni]為簇內(nèi)[ci]所有點的均值，簇中心[ui]第j個特征為：[u1i=1cix∈cicj]，其中，[ci]表示簇[ci]中樣本的總數(shù)。

本文中聚類中心為招聘的崗位，數(shù)據(jù)集中的點為崗位所對應(yīng)的技能點，在校生成績對應(yīng)的技能點與崗位對應(yīng)的技能點最接近的就是最適合的崗位。

2.6 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學技術(shù)研究，它為大數(shù)據(jù)分析提供了一種更加直觀的挖掘、分析與展示手段。數(shù)據(jù)可視化即將各種數(shù)據(jù)用圖表的形式展示出來，給理解數(shù)據(jù)、詮釋數(shù)據(jù)提供了便利，同時為發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)所反映的實質(zhì)提供了途徑。本文中在就業(yè)崗位推薦中為了直觀地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特點，使用ECharts技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。圖3為使用ECharts實現(xiàn)的學歷要求玫瑰圖，從圖中可以看出崗位對學歷的要求，其中，本科74.21%，大專20.91%，本科大專學歷占到整個需求的95.12%。

根據(jù)對學歷要求的分析，崗位對專科生和本科生的需求量是比較大的，職業(yè)院校學生在選擇就業(yè)的同時也可以考慮提升學歷。結(jié)合工作經(jīng)驗的分析，就業(yè)學生應(yīng)該在工作經(jīng)驗和學歷中尋求平衡點，找到自己適合的發(fā)展方向。

除此之外，通過分析發(fā)現(xiàn)，對于高職類院校，企業(yè)在招聘時除了學業(yè)成績更加看重學生的實踐能力。這也給我們帶來了一定的啟示，在人才培養(yǎng)方案的制定時，不能一味地注重理論課程的講授，要根據(jù)專業(yè)特點適當安排實訓課程。為了提高學生的實踐能力，定期舉辦和組織學生參加技能大賽，引導同學們學會科學定位自己的發(fā)展方向，通過對自身性格、興趣、特長以及所處環(huán)境的客觀、全面分析，充分認識自我、認清環(huán)境，積極應(yīng)對社會就業(yè)形勢變化，幫助同學們樹立職業(yè)規(guī)劃意識、競爭意識和危機意識，對同學們擇業(yè)、就業(yè)具有積極的作用。

2.7 專業(yè)課程建設(shè)

根據(jù)崗位對學歷的要求，制定教學計劃，并組織實施，通過平臺對實施過程中學生技能點的掌握及崗位匹配度進行檢測，對出現(xiàn)預(yù)警的地方進行及時的改進，從而調(diào)整教學計劃;對教學實施中遇到的問題及時診斷改進，并制定學生層面教師層面及企業(yè)層面不同的激勵措施，增強學習的主動性和積極性，不斷創(chuàng)新學習方法教學方法培養(yǎng)方法，從而有效改進育人的過程和成果。

2.8 應(yīng)用成效

傳統(tǒng)的校企合作由于沒有建立統(tǒng)一的信息共享平臺，導致校企雙方存在信息差，校企合作模式?jīng)]有深入進行。線上智能創(chuàng)新平臺的應(yīng)用在一定程度上加深了校企雙方的合作交流。同時，學生利用線上智能創(chuàng)新平臺可以第一時間獲取相關(guān)企業(yè)的招聘信息，不必再四處搜集，既節(jié)省了時間，又避免了畢業(yè)季頻發(fā)的學生面試被騙事件概論。企業(yè)也可以得到一手的學生信息，除了更簡潔地找到適配人才以外，還可以保證學生簡歷的真實性。學校也可以通過可視化的數(shù)據(jù)平臺，調(diào)整教學內(nèi)容。因此，該線上智能創(chuàng)新平臺的出現(xiàn)，給出了校企合作的新形式、新機制、新方向，是不斷提升校企合作的辦學層次，在合作中實現(xiàn)雙贏的有益探索。

3 結(jié)語

本文以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)，研究了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建校企共建創(chuàng)建平臺，主要解決了企業(yè)招聘難，學生就業(yè)難的民生問題，給企業(yè)、學校和學生提供一個數(shù)據(jù)共享平臺。智能創(chuàng)新平臺在企業(yè)需求的調(diào)研基礎(chǔ)上、完成了數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、分析和可視化。能夠?qū)崿F(xiàn)根據(jù)學生的在校成績、企業(yè)的找招聘崗位中要求的技能點進行K-mean聚類分析，通過給出最匹配的結(jié)果;使用ECharts圖形化的數(shù)據(jù)分析展示崗位需求與人才培養(yǎng)方案的匹配度，為專業(yè)課程的診改提供的方向和依據(jù)，有利于教學方法的改進、教學目標的優(yōu)化，促進職業(yè)教育高速發(fā)展，為企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)的生源，從而促進經(jīng)濟快速發(fā)展。

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【通聯(lián)編輯：朱寶貴】