基于智能技術(shù)的崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)研究

賈舒宜 牛晶 王海鵬 郭晨

摘?要：近年來(lái)，大數(shù)據(jù)、人工智能等新興科技發(fā)展迅猛，人工智能和大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為高校學(xué)員精準(zhǔn)崗位任職培養(yǎng)的重要推手，大數(shù)據(jù)背景下做好學(xué)員崗位任職指導(dǎo)工作，積極運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等技術(shù)對(duì)高校學(xué)員學(xué)業(yè)表現(xiàn)、行為習(xí)慣等進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集、分析和發(fā)掘，為其未來(lái)崗位任職做出測(cè)評(píng)，并將學(xué)員在任職后的表現(xiàn)行為通過(guò)反饋機(jī)制及時(shí)反饋給教員，形成崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)的有效閉環(huán)，為實(shí)現(xiàn)高校學(xué)員崗位任職指導(dǎo)的精準(zhǔn)化、科學(xué)化提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：人工智能；大數(shù)據(jù)；崗位任職；精準(zhǔn)化

一、概述

以物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等前沿科技突破為標(biāo)志的第三次信息化浪潮的到來(lái)，人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)不斷發(fā)展，使得智能技術(shù)在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域成為重要的角色。智能技術(shù)不僅用于數(shù)據(jù)分析，還應(yīng)用在教育領(lǐng)域中的精準(zhǔn)教學(xué)，精準(zhǔn)教學(xué)中的精準(zhǔn)包括了教師教學(xué)、教研的精準(zhǔn)和學(xué)生學(xué)習(xí)的精準(zhǔn)。教師根據(jù)課程標(biāo)準(zhǔn)，教科書(shū)和學(xué)生發(fā)展的實(shí)際情況，通過(guò)智能技術(shù)對(duì)學(xué)生平時(shí)學(xué)習(xí)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集和分析，利用分析出來(lái)的結(jié)果改善課堂設(shè)計(jì)，以多元化手段豐富教學(xué)形式與內(nèi)容，達(dá)到對(duì)學(xué)生學(xué)情的精準(zhǔn)把握，也對(duì)教師在教學(xué)計(jì)劃的制訂上給予參考，以提升教師自身教學(xué)效率與質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)學(xué)生的個(gè)性化教育。

人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)不斷發(fā)展，信息技術(shù)與教育有了深度融合，使得學(xué)員在學(xué)校中的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多時(shí)段、多方位、多模態(tài)的特征，為了克服傳統(tǒng)粗放式教學(xué)弊端，切實(shí)提高崗位任職能力培養(yǎng)質(zhì)量，本文將企業(yè)精準(zhǔn)化管理理念應(yīng)用于高校學(xué)員精準(zhǔn)崗位任職培養(yǎng)［13］，基于學(xué)員課前、課中和課后的過(guò)程性數(shù)據(jù)，來(lái)判斷學(xué)員學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)效果、能力素養(yǎng)等，為其是否能今后在崗位任職或適合什么崗位做出正確的判斷，同時(shí)將學(xué)員任職以后的表現(xiàn)通過(guò)反饋機(jī)制反饋給教員，從而有效改進(jìn)授課方法、形式和進(jìn)度，形成崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)的有效閉環(huán)［46］。

二、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)

如同蒸汽時(shí)代的蒸汽機(jī)、電氣時(shí)代的發(fā)電機(jī)、信息時(shí)代的計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)，人工智能正成為推動(dòng)人類(lèi)進(jìn)入智能時(shí)代的關(guān)鍵性力量。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，人工智能本身是一門(mén)綜合性的前沿學(xué)科和高度交叉的復(fù)合型學(xué)科，研究范疇廣泛而又異常復(fù)雜，其發(fā)展需要與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和社會(huì)科學(xué)等學(xué)科深度融合。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考也可能超過(guò)人的智能。

人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)、心理學(xué)和哲學(xué)。其包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)，等等，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能的核心技術(shù)主要包含深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和數(shù)據(jù)挖掘等。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)，涵蓋各類(lèi)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)指數(shù)體系等大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)。無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)大數(shù)據(jù)就是海量的數(shù)據(jù)，就是數(shù)據(jù)量大、來(lái)源廣、種類(lèi)繁多（日志、視頻、音頻），大到PB級(jí)別，現(xiàn)階段的框架就是為了解決PB級(jí)別的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的七大特征：海量性、多樣性、高速性、可變性、真實(shí)性、復(fù)雜性、價(jià)值性。

隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，它逐漸從一個(gè)高端的、理論性的概念演變?yōu)榫唧w的、實(shí)用的理念，隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢(qián)。

大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

人工智能需要數(shù)據(jù)來(lái)建立其智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供了強(qiáng)大的存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力。如果說(shuō)大數(shù)據(jù)相當(dāng)于人的大腦存儲(chǔ)了海量知識(shí)，而人工智能則是吸收了大量的數(shù)據(jù)，并不斷地深度分析創(chuàng)造出更大的價(jià)值。人工智能離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)依托著人工智能。

三、崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)需要解決的問(wèn)題

高校學(xué)員能否更高質(zhì)量地勝任畢業(yè)后的崗位，其決定因素是學(xué)員自身的專(zhuān)業(yè)技能和綜合素質(zhì)。當(dāng)前，大部分學(xué)員在校期間缺少對(duì)未來(lái)崗位的認(rèn)知，只側(cè)重基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)，忽視專(zhuān)業(yè)課程的學(xué)習(xí)和實(shí)踐能力的培養(yǎng)，造成專(zhuān)業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)不扎實(shí)、專(zhuān)業(yè)實(shí)踐水平較低、專(zhuān)業(yè)技能不熟練等。而專(zhuān)業(yè)知識(shí)和職業(yè)技能的欠缺，在未來(lái)崗位任職中難免帶來(lái)適應(yīng)崗位時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題，為學(xué)員帶來(lái)一定的挫敗感，影響工作進(jìn)展和個(gè)人進(jìn)步。

另一方面，高校教員缺乏社會(huì)工作的經(jīng)歷，在教學(xué)過(guò)程中難以將專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)際工作知識(shí)相結(jié)合，造成理論和實(shí)踐相脫節(jié)的問(wèn)題，面對(duì)目前高校教學(xué)對(duì)未來(lái)崗位任職培養(yǎng)目標(biāo)和內(nèi)容不清晰的問(wèn)題，崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)主要解決以下方面內(nèi)容：

（1）解決學(xué)員劃分不精細(xì)的問(wèn)題。通過(guò)采集、整合、分析學(xué)員基礎(chǔ)知識(shí)水平、教育背景、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)等數(shù)據(jù)，再結(jié)合學(xué)員的專(zhuān)業(yè)和可能的未來(lái)崗位任職特點(diǎn)在作業(yè)布置、內(nèi)容更新、實(shí)踐教學(xué)、考核方式等方面對(duì)學(xué)員進(jìn)行細(xì)分，摒棄不論學(xué)員學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和專(zhuān)業(yè)如何一律從頭開(kāi)始的傳統(tǒng)教學(xué)思路，增加課堂信息量，提高課堂效率。

（2）解決知識(shí)點(diǎn)陳舊問(wèn)題。開(kāi)課前基于學(xué)員精細(xì)化分析結(jié)果，結(jié)合課程大綱和未來(lái)崗位現(xiàn)有特點(diǎn)，對(duì)課程知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行細(xì)分；開(kāi)課后面向某節(jié)課的知識(shí)點(diǎn)，進(jìn)行授課內(nèi)容選取、案例選擇、課堂練習(xí)、作業(yè)和實(shí)驗(yàn)題目等微觀層面的細(xì)分；另外，可以和專(zhuān)業(yè)對(duì)口的公司或企業(yè)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定合作，建立雙導(dǎo)師機(jī)制，定期帶學(xué)員去企業(yè)實(shí)踐或者請(qǐng)企業(yè)專(zhuān)業(yè)人員來(lái)校授課。

（3）解決考核方法不精細(xì)的問(wèn)題。摒棄傳統(tǒng)的“一張?jiān)嚲矶ńK身”的傳統(tǒng)考核方式，針對(duì)不同專(zhuān)業(yè)、不同任職崗位的學(xué)員采用不同的考核方法，增強(qiáng)學(xué)員學(xué)習(xí)信心，激發(fā)學(xué)員學(xué)習(xí)興趣。

（4）解決學(xué)員畢業(yè)任職后無(wú)反饋和評(píng)估的問(wèn)題。高校教員利用人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)對(duì)學(xué)員的學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行評(píng)估，對(duì)學(xué)員能力素質(zhì)進(jìn)行建模，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)員的系統(tǒng)性評(píng)價(jià)，為將來(lái)崗位任職提出合理建議，同時(shí)將學(xué)員任職后在崗位上的表現(xiàn)反饋給教員，形成有效閉環(huán)，從而及時(shí)改進(jìn)教學(xué)內(nèi)容、方法和進(jìn)度。

四、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于分析過(guò)去，把握現(xiàn)在和預(yù)測(cè)未來(lái)。首先，能全面記錄大學(xué)生在校園成長(zhǎng)發(fā)展的軌跡（平時(shí)成績(jī)、個(gè)人能力特長(zhǎng)、個(gè)人榮譽(yù)、參加實(shí)踐情況、誠(chéng)信記錄、專(zhuān)業(yè)匹配程度），并從動(dòng)態(tài)上把握學(xué)員學(xué)習(xí)和實(shí)踐狀況，深度分析其個(gè)性化發(fā)展方向，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以根據(jù)學(xué)員的校園成長(zhǎng)發(fā)展的軌跡、所學(xué)專(zhuān)業(yè)和個(gè)性化求職需求建立能力素質(zhì)和未來(lái)崗位預(yù)測(cè)模型。其次，大數(shù)據(jù)可以對(duì)學(xué)員從進(jìn)校到畢業(yè)全過(guò)程、全方位、全立體的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)學(xué)員進(jìn)行綜合評(píng)估，進(jìn)行個(gè)性興趣與職業(yè)測(cè)評(píng)，并實(shí)現(xiàn)個(gè)性化崗位推薦。最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以根據(jù)學(xué)員步入崗位后的表現(xiàn)、行為和存在問(wèn)題，改進(jìn)教員課堂授課質(zhì)量、方式和內(nèi)容，從而形成有效閉環(huán)，更好地改進(jìn)能力素質(zhì)和未來(lái)崗位預(yù)測(cè)模型。

五、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)具體實(shí)施措施

本文提出的基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)方案，具體實(shí)施方法主要分為以下幾個(gè)方面：

（一）多源數(shù)據(jù)采集

我們利用數(shù)據(jù)感知技術(shù)、校園一卡通、視頻監(jiān)控、二維碼、無(wú)線網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施等，隨時(shí)感知與測(cè)量學(xué)員的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等，關(guān)注學(xué)員學(xué)習(xí)情緒、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)習(xí)慣等多元特征并對(duì)其進(jìn)行記錄和存儲(chǔ)。部分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)型和采集手段如表1所示，主要數(shù)據(jù)包括以下幾個(gè)部分：一是課程準(zhǔn)備。在課程開(kāi)始之前，結(jié)合未來(lái)崗位需求、知識(shí)更新、每屆學(xué)員的素質(zhì)差異等可變因素，按照學(xué)員的基礎(chǔ)知識(shí)水平和學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行細(xì)分，得出占比較大的學(xué)員群體的知識(shí)水平，重新審視教學(xué)大綱和教學(xué)目標(biāo)，選擇教材，確定教學(xué)內(nèi)容，制訂教學(xué)計(jì)劃，明確重難點(diǎn)。二是課堂教學(xué)?；趯W(xué)員課堂表現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合學(xué)員聽(tīng)課反應(yīng)（包括學(xué)習(xí)者面部表情與坐姿），適時(shí)調(diào)整課程進(jìn)度，并根據(jù)需要增加或減少課堂練習(xí)、布置作業(yè)和實(shí)驗(yàn)題目。三是考核評(píng)價(jià)。結(jié)合知識(shí)點(diǎn)和學(xué)員未來(lái)崗位需求的細(xì)分情況，采取梯度考核方法。面向靈活運(yùn)用性的知識(shí)點(diǎn)，對(duì)不同專(zhuān)業(yè)崗位、不同崗位需求的學(xué)員設(shè)定不同的考核要求。四是任職后信息反饋。學(xué)員步入崗位以后，通過(guò)任職企業(yè)反饋意見(jiàn)、個(gè)人工作感受、相關(guān)人員評(píng)價(jià)等信息，對(duì)崗位預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正和改進(jìn)。

（二）多源數(shù)據(jù)融合（數(shù)據(jù)預(yù)處理）

在上一階段多源數(shù)據(jù)采集中，已獲取的各類(lèi)數(shù)據(jù)包含大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且這些數(shù)據(jù)不是在同一時(shí)刻被采集，數(shù)據(jù)間有時(shí)間上的延遲，由于采集的種類(lèi)錯(cuò)綜復(fù)雜，對(duì)于不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，還必須通過(guò)數(shù)據(jù)抽取技術(shù)將復(fù)雜格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取，從數(shù)據(jù)原始格式中獲取到我們需要的數(shù)據(jù)，這里可以去掉不重要的字段，對(duì)于數(shù)據(jù)抽取得到這些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源頭采集可能存在不準(zhǔn)確的情況，所以進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)于不正確數(shù)據(jù)需要過(guò)濾和剔除。針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的工具或系統(tǒng)也不同，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成不同數(shù)據(jù)格式，最終按照定義好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以備下一階段崗位預(yù)測(cè)建模使用。

（三）崗位預(yù)測(cè)精準(zhǔn)化分析模型構(gòu)建

崗位預(yù)測(cè)精準(zhǔn)化分析模型構(gòu)建是崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)至關(guān)重要的一步。其實(shí)質(zhì)是首先構(gòu)建相應(yīng)的精準(zhǔn)分析指標(biāo)體系；然后對(duì)體系中的指標(biāo)維度進(jìn)行數(shù)據(jù)化表征，然后基于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種新型技術(shù)，對(duì)規(guī)范化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，最終獲得分析結(jié)果。該模型通過(guò)采集到的專(zhuān)業(yè)、教育經(jīng)歷、工作經(jīng)歷、個(gè)人興趣、個(gè)人發(fā)展意愿、課堂課后表現(xiàn)、考核成績(jī)等數(shù)據(jù)，基于文本挖掘、自然語(yǔ)言處理、關(guān)聯(lián)分析等方法，對(duì)學(xué)員的學(xué)習(xí)特點(diǎn)與個(gè)性素質(zhì)進(jìn)行描述，預(yù)測(cè)學(xué)員未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為學(xué)員以后的職業(yè)崗位選擇提供建議和幫助。

（四）崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)反饋機(jī)制構(gòu)建

針對(duì)高校學(xué)員畢業(yè)后崗位定位不精準(zhǔn)問(wèn)題，需要構(gòu)建崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)反饋機(jī)制，要推送個(gè)性化指導(dǎo)服務(wù)，努力實(shí)現(xiàn)崗位信息與高校培養(yǎng)信息“無(wú)縫對(duì)接”，提高崗位任職的科學(xué)性、即時(shí)性和準(zhǔn)確性。通過(guò)表格填寫(xiě)、電話記錄、走訪錄音、機(jī)關(guān)借閱、文獻(xiàn)查閱、企業(yè)調(diào)研等，了解崗位發(fā)展需求、科技前沿動(dòng)向、學(xué)員崗位任職工作情況等，并將信息反饋給崗位預(yù)測(cè)精準(zhǔn)化分析模型，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。

另外，普通的高校教育趨向于采用標(biāo)準(zhǔn)的大框架課程教學(xué)體系，重視基礎(chǔ)知識(shí)，但缺乏專(zhuān)業(yè)以外知識(shí)的擴(kuò)展。針對(duì)未來(lái)崗位任職需求，需要系統(tǒng)化地對(duì)學(xué)生進(jìn)行額外培養(yǎng)。因此我們建立崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)的雙導(dǎo)師機(jī)制，從企業(yè)邀請(qǐng)業(yè)務(wù)能力骨干來(lái)校擔(dān)任實(shí)踐導(dǎo)師，跟學(xué)生面對(duì)面進(jìn)行教學(xué)與交流，保證學(xué)員及時(shí)了解現(xiàn)階段企業(yè)發(fā)展和崗位情況，縮短學(xué)員日后步入崗位適應(yīng)的時(shí)間。

結(jié)語(yǔ)

傳統(tǒng)的高校信息技術(shù)類(lèi)課程針對(duì)學(xué)員培養(yǎng)過(guò)程中，無(wú)論是課堂理論講授，還是實(shí)踐化教學(xué)，在很大程度上仍表現(xiàn)為一種粗放式的教學(xué)方式，存在教學(xué)模式統(tǒng)一、未來(lái)崗位定位不清晰等問(wèn)題。崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)從學(xué)員的角度出發(fā)，融合人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)分析、情境感知等新興信息技術(shù)，在多種維度上全面采集學(xué)員學(xué)習(xí)背景、學(xué)習(xí)過(guò)程中的海量數(shù)據(jù)，通過(guò)全面、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)挖掘分析，多維度、及時(shí)準(zhǔn)確地評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)真實(shí)狀況，為其未來(lái)崗位任職做出測(cè)評(píng)，并將學(xué)員在任職后的表現(xiàn)行為通過(guò)反饋機(jī)制及時(shí)反饋給教員，形成崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)的有效閉環(huán)，為實(shí)現(xiàn)高校學(xué)員崗位任職指導(dǎo)的精準(zhǔn)化、科學(xué)化提供依據(jù)。

目前，崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)研究在我國(guó)仍處于起步階段。隨著教育與信息技術(shù)的深度融合，大數(shù)據(jù)背景下的崗位任職能力精準(zhǔn)化培養(yǎng)必然呈現(xiàn)快速發(fā)展的趨勢(shì)，但是，要建立一個(gè)全面可靠的崗位任職能力精準(zhǔn)化機(jī)制不僅需要政府大力支持，還需要教育專(zhuān)家、高校管理人員和企業(yè)業(yè)務(wù)專(zhuān)家的共同參與和實(shí)踐驗(yàn)證。

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作者簡(jiǎn)介：賈舒宜（1984—?），女，漢族，山東濱州人，博士，副教授，研究方向：無(wú)人系統(tǒng)智能態(tài)勢(shì)感知與對(duì)抗；王海鵬（1985—?），男，漢族，山東濱州人，博士，教授，研究方向：海洋多域態(tài)勢(shì)感知與認(rèn)知；郭晨（1990—?），女，漢族，山東東營(yíng)人，博士，講師，研究方向：多源信息感知。