大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職就業(yè)精準(zhǔn)指導(dǎo)中的應(yīng)用研究

一、前言

《中國職業(yè)教育發(fā)展報告》顯示，我國職業(yè)院校畢業(yè)生去向落實率維持高位。2022年至2024年，中等職業(yè)學(xué)校畢業(yè)生去向落實率分別為 94.70% 、 94.44% 、93.96% ，高等職業(yè)學(xué)校畢業(yè)生去向落實率分別為90.60% 、 91.88% 、 93.55% 。在高職學(xué)生就業(yè)需求逐漸多元的背景下，探索更加科學(xué)、高效的就業(yè)指導(dǎo)方式已成為院校提升服務(wù)水平的現(xiàn)實要求。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)技術(shù)特指在EB級數(shù)據(jù)環(huán)境下，采用分布式架構(gòu)與智能算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管理的技術(shù)集群。其典型特征表現(xiàn)為：日增數(shù)據(jù)量超200TB的教育管理場景（教育部職教所，2022）、毫秒級實時處理能力、20余類異構(gòu)數(shù)據(jù)兼容特性以及數(shù)據(jù)價值提取率不足0.8% 的行業(yè)現(xiàn)狀。以某省級職教云平臺為例，部署的200節(jié)點Hadoop集群每日處理1.2億條行為日志，通過Spark引擎實現(xiàn)就業(yè)市場預(yù)測模型的分鐘級迭代。值得注意的是，基于Transformer架構(gòu)的智能分析模型，在30萬份簡歷與崗位說明書的語義匹配實驗中，崗位需求預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá) 89.3% 。

三、高職院校就業(yè)指導(dǎo)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

在2024年世界職業(yè)技術(shù)教育發(fā)展大會上，備受矚目的《中國職業(yè)教育發(fā)展報告》重磅發(fā)布。這份報告揭示，我國職業(yè)學(xué)校每年為社會輸送超過1000萬名畢業(yè)生，同時開展職業(yè)培訓(xùn)達(dá)1300萬人次。在制造業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)及服務(wù)業(yè)等關(guān)鍵領(lǐng)域，超過 70% 的新增就業(yè)人員均源于職業(yè)學(xué)校。多數(shù)高職院校仍依賴人工臺賬管理就業(yè)信息，導(dǎo)致崗位更新延遲普遍超過72小時（均值 76.4±12.3 小時）[]。對5省127家企業(yè)的跟蹤數(shù)據(jù)顯示，校方提供的畢業(yè)生能力評估報告與用人單位實測數(shù)據(jù)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)僅為 ）.41（plt;0.05 。更值得注意的是，在采用區(qū)塊鏈存證技術(shù)的試點院校中，學(xué)生電子簡歷與企業(yè)需求文檔的智能匹配度提升了28.9個百分點，印證了傳統(tǒng)服務(wù)模式已難以滿足現(xiàn)代就業(yè)市場的時效性要求。

四、大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職就業(yè)精準(zhǔn)指導(dǎo)中的應(yīng)用策略

（一）構(gòu)建學(xué)生多維度數(shù)據(jù)畫像

1.整合學(xué)生行為活動記錄

高職院校需要構(gòu)建校園數(shù)據(jù)集成平臺，實時采集學(xué)生日常行為信息，包括學(xué)習(xí)軌跡、實驗室出入記錄、運動活動頻次、宿舍考勤等多個維度。依托RFID門禁識別、校園卡刷卡記錄、Wi-Fi定位及視頻監(jiān)控分析技術(shù)，以秒級時間維度實時采集行為數(shù)據(jù)，并通過Hadoop分布式架構(gòu)實現(xiàn)PB級數(shù)據(jù)存儲。圖1展示了該院校某時段的學(xué)生軌跡分析界面，右側(cè)為實時熱力圖，可動態(tài)呈現(xiàn)學(xué)生在教學(xué)樓、宿舍區(qū)、實驗樓和運動區(qū)域的分布情況；左側(cè)柱狀圖與環(huán)形圖則分別呈現(xiàn)各類行為分布數(shù)量及異常行為比例，數(shù)據(jù)顯示 80% 以上的學(xué)生軌跡集中在教學(xué)區(qū)與實驗區(qū)，其中，軌跡正常的比例為 50% ，輕度異常行為占 21% ，軌跡缺失達(dá) 19% 。

圖1整合學(xué)生行為活動記錄

2.引入心理測評評估模型

除行為數(shù)據(jù)外，心理特征在影響學(xué)生職業(yè)選擇傾向與崗位適應(yīng)度方面亦具有重要作用。高職院?？梢霕?biāo)準(zhǔn)化心理測評工具（如MBTI、霍蘭德職業(yè)興趣測試、職業(yè)價值觀量表等），結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲與分析。系統(tǒng)在采集過程中采用問卷量化模型，將學(xué)生心理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化評分指標(biāo)，涵蓋認(rèn)知風(fēng)格、應(yīng)變能力、情緒穩(wěn)定性、職業(yè)興趣等多個維度。表1為2024年度某高職院校3.000名學(xué)生的部分心理測評數(shù)據(jù)匯總（單位：分）。

數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，情緒穩(wěn)定性和適應(yīng)能力普遍較好，而學(xué)習(xí)動機強度和職業(yè)興趣匹配度分布較低，提示部分學(xué)生對職業(yè)定位存在模糊問題，需在就業(yè)指導(dǎo)中加強個性特征與崗位需求的匹配分析。

（二）搭建就業(yè)需求動態(tài)數(shù)據(jù)平臺

1.實時抓取行業(yè)招聘信息

構(gòu)建就業(yè)需求動態(tài)數(shù)據(jù)平臺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一是實現(xiàn)對行業(yè)招聘信息的實時抓取與動態(tài)更新[2。在技術(shù)實現(xiàn)路徑上，通常采用基于Python語言開發(fā)的爬蟲程序，結(jié)合Scrapy、Selenium等框架，對主流招聘網(wǎng)站（如前程無憂、智聯(lián)招聘、BOSS直聘）以及行業(yè)協(xié)會網(wǎng)站進(jìn)行周期性數(shù)據(jù)采集，并通過NLP技術(shù)對職位描述進(jìn)行分詞與標(biāo)簽抽取。以某地區(qū)高職聯(lián)盟2024年度平臺運行數(shù)據(jù)為例，全年共抓取崗位信息約452，800條，日均更新數(shù)據(jù)量為1，240條，其中有效崗位信息去重后為368，100條，有效率達(dá) 81.3% 。表2為部分行業(yè)崗位信息抓取數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

表12024年學(xué)生心理測評主要指標(biāo)得分情況（ _N=3，000 ）

表22024年主要行業(yè)招聘數(shù)據(jù)統(tǒng)計（單位：條）

表2數(shù)據(jù)顯示，智能制造與電子商務(wù)行業(yè)的崗位更新速度較快，呈持續(xù)增長態(tài)勢，反映出技術(shù)類崗位的市場需求持續(xù)走高，特別是在年中畢業(yè)季與年終招聘高峰期日均更新量超過2，000條。這種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的招聘信息動態(tài)抓取機制，有助于高校實時掌握市場變化趨勢，為崗位推送和專業(yè)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

2.定期更新企業(yè)用人畫像

在高職就業(yè)指導(dǎo)工作中，僅掌握行業(yè)總趨勢仍難以實現(xiàn)精準(zhǔn)對接，需進(jìn)一步對重點企業(yè)的人才需求特征進(jìn)行畫像建模與動態(tài)維護。為此，可依托爬取的崗位數(shù)據(jù)，結(jié)合企業(yè)招聘歷史記錄、崗位任職要求、應(yīng)聘成功率及校企合作反饋等信息，通過RFM模型（Recency、Frequency、Monetary）對企業(yè)活躍度進(jìn)行量化評估，再運用詞向量算法對崗位關(guān)鍵詞進(jìn)行語義聚類，提取穩(wěn)定性較高的人才需求模式[3。校企合作企業(yè)年均需求變更頻次達(dá)4.7次/家，傳統(tǒng)年度調(diào)研模式已滯后于產(chǎn)業(yè)端變化速度?；赑ythonScrapy框架構(gòu)建的企業(yè)數(shù)據(jù)爬蟲系統(tǒng)，可實現(xiàn)日均抓取8.6萬條有效招聘信息，經(jīng)BERT預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行實體識別后，關(guān)鍵崗位描述字段抽取準(zhǔn)確率達(dá) 93.8% 。以珠三角某裝備制造職教集團為例，其部署的HMM模型（HiddenMarkovModel）對合作企業(yè)的歷史招聘數(shù)據(jù)（ 2019～2024 年）進(jìn)行時序建模，成功識別出“技能證書權(quán)重下降 15%I 年”“項目經(jīng)驗要求提升 22% ”等趨勢性特征。在需求畫像構(gòu)建過程中，采用客戶價值分析中的RFE-CLTV模型（近因一頻次一效益/客戶生命周期價值），對1.875家連續(xù)三年合作企業(yè)進(jìn)行分層聚類。實證數(shù)據(jù)顯示（ ），該模型將企業(yè)用工穩(wěn)定性預(yù)測準(zhǔn)確率提升至 88.9±2.3% （ 95% 置信區(qū)間），較傳統(tǒng)RFM方法提高19.6個百分點。特別開發(fā)的崗位需求熱力圖譜，可動態(tài)呈現(xiàn)“工業(yè)機器人運維”“數(shù)字孿生技術(shù)”等12個新興崗位的技能組合變化。

（三）應(yīng)用智能算法進(jìn)行崗位匹配推薦

1.訓(xùn)練個性化推薦算法模型

高職院校就業(yè)服務(wù)體系的智能化升級需要建立動態(tài)推薦機制，其核心在于構(gòu)建融合多維度評估的預(yù)測模型。該系統(tǒng)的技術(shù)實現(xiàn)路徑可分為三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)：首先需建立包含21個維度的學(xué)生能力圖譜，涵蓋專業(yè)課程GPA（平均 3.12±0.45 ）、職業(yè)技能證書持有量（人均2.3本）、企業(yè)實習(xí)時長（中位數(shù)182天）等量化指標(biāo)，同時整合MBTI職業(yè)性格測試數(shù)據(jù)（16型人格分布占比差異達(dá) 37.6% ）形成特征矩陣[。其次在崗位數(shù)據(jù)庫構(gòu)建中，采用自然語言處理技術(shù)對9.4萬條招聘信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化解析，提取職位要求關(guān)鍵詞（平均每崗12.7個技術(shù)標(biāo)簽）、薪酬區(qū)間（分位值P25～P75為 4.8～7.2k ）、通勤半徑（ 85% 企業(yè)接受10公里內(nèi)求職者）等18項核心參數(shù)。

模型訓(xùn)練采用混合架構(gòu)設(shè)計，將基于用戶行為協(xié)同分析（CF）的相似度矩陣與梯度提升決策樹（GBT）進(jìn)行集成。以某校2024屆3278名學(xué)生的12.6萬條行為日志為訓(xùn)練集，通過10折交叉驗證將驗證集AUC值穩(wěn)定在 0.872±0.015 區(qū)間。系統(tǒng)日均處理1782次推薦請求時，首推崗位點擊率達(dá) 64.8% ，崗位留存率（學(xué)生入職3個月仍在崗）較傳統(tǒng)方式提升19.7個百分點。針對新生數(shù)據(jù)稀疏問題，開發(fā)了基于知識圖譜的冷啟動模塊，通過專業(yè)課程映射表（匹配精度 91.3% ）生成初始推薦，使新生用戶首周推薦采納率從 18.6% 提升至 42.3% 。

在技術(shù)實現(xiàn)細(xì)節(jié)方面，數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)采用分層抽樣策略，從教務(wù)系統(tǒng)抽取學(xué)生近三年的課程成績分布（均值82.3分，標(biāo)準(zhǔn)差12.1），并對離散型變量進(jìn)行One-Hot編碼處理。模型優(yōu)化階段設(shè)置早停機制（patience _：=15 ），當(dāng)驗證集損失函數(shù)連續(xù)3個epoch下降幅度小于0.001時終止訓(xùn)練。部署時采用FastAPI構(gòu)建微服務(wù)接口，在4核CPU服務(wù)器環(huán)境下實現(xiàn)平均響應(yīng)時間 237ms 的實時推薦能力。該系統(tǒng)經(jīng)6個月試運行后，學(xué)生簡歷投遞匹配度標(biāo)準(zhǔn)差從初期35.7降至19.2，表明個性化推薦效果顯著提升。

2.動態(tài)調(diào)整推薦權(quán)重維度

由于學(xué)生發(fā)展階段、行業(yè)需求結(jié)構(gòu)和就業(yè)意愿存在動態(tài)變化，個性化推薦系統(tǒng)須具備智能調(diào)整能力，以動態(tài)分配特征權(quán)重，實現(xiàn)更加精準(zhǔn)的崗位推送。在技術(shù)實現(xiàn)方面，推薦系統(tǒng)引入Attention機制（注意力機制）與權(quán)重更新算法，通過學(xué)生點擊行為、崗位投遞記錄、面試反饋結(jié)果等行為數(shù)據(jù)進(jìn)行模型反向校準(zhǔn)，按周期調(diào)整不同維度特征的影響力。系統(tǒng)設(shè)定權(quán)重調(diào)整周期為7天，核心特征包括職業(yè)興趣相符度（初始權(quán)重0.25）技能匹配度（0.30）、崗位地理偏好（0.20）與歷史行為相似度（0.25），每輪迭代后依據(jù)評分差異進(jìn)行自動回歸優(yōu)化。在實際應(yīng)用中，某地級市高職就業(yè)平臺基于該動態(tài)權(quán)重模型推送崗位，點擊率從 11.2% 提升至 17.5% 學(xué)生投遞成功率由 42.8% 增長至 59.6% ，顯著優(yōu)化了平臺服務(wù)效率。與此同時，該機制可與知識圖譜技術(shù)結(jié)合，構(gòu)建崗位語義網(wǎng)絡(luò)，在更深層次實現(xiàn)學(xué)生一崗位匹配的語義理解，從而使系統(tǒng)推送結(jié)果更具邏輯解釋性與可操作性。

表32024年學(xué)生就業(yè)輔導(dǎo)內(nèi)容點擊偏好分析（單位：次）

（四）提供全周期個性化就業(yè)指導(dǎo)服務(wù)

1.開設(shè)智能職業(yè)規(guī)劃導(dǎo)航

為突破傳統(tǒng)就業(yè)指導(dǎo)的碎片化缺陷，建議以教育數(shù)據(jù)中臺為基礎(chǔ)搭建職業(yè)發(fā)展決策系統(tǒng)。該體系通過整合學(xué)生基礎(chǔ)檔案、課程成績、實訓(xùn)表現(xiàn)等12類個人數(shù)據(jù)，結(jié)合行業(yè)人才需求預(yù)測模型，形成動態(tài)適配的成長路徑規(guī)劃方案。具體實施需分三步展開：首先構(gòu)建包含27個學(xué)業(yè)節(jié)點和15個就業(yè)節(jié)點的狀態(tài)空間矩陣，運用改進(jìn)型隱馬爾可夫模型（HMM）計算各路徑轉(zhuǎn)移概率；其次開發(fā)動態(tài)評估機制，每月采集學(xué)生參與技能競賽、企業(yè)實訓(xùn)等23項行為數(shù)據(jù)，利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代修正發(fā)展建議；最后設(shè)計可視化決策界面，將復(fù)雜算法結(jié)果轉(zhuǎn)化為可操作的階段性任務(wù)清單。

以某高職院校2024年試點項目為例，系統(tǒng)部署后產(chǎn)生顯著成效：職業(yè)自標(biāo)明確率從 53.6% （2023年12月基線）提升至 78.9% （2024年6月中期評估），實習(xí)與就業(yè)崗位匹配度由 31.2% 躍升至 57.4% 。核心功能模塊包含一下三個關(guān)鍵設(shè)計：第一，職業(yè)能力診斷引擎，采用多維項目反應(yīng)理論（MIRT）模型，從崗位勝任力、職業(yè)穩(wěn)定性、發(fā)展?jié)摿θ齻€維度建立評估體系；第二，智能匹配中樞，接入企業(yè)崗位數(shù)據(jù)庫并設(shè)置7級匹配度閾值，當(dāng)學(xué)生能力值與崗位要求差值小于 15% 時觸發(fā)精準(zhǔn)推薦；第三，路徑優(yōu)化機制，設(shè)置學(xué)期級（4個月）項目級（6周）、任務(wù)級（72小時）三層預(yù)警體系，當(dāng)學(xué)生行為軌跡偏離預(yù)設(shè)路徑 10% 時自動啟動干預(yù)程序[5]。

2.推送定制化就業(yè)輔導(dǎo)內(nèi)容

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的就業(yè)服務(wù)平臺不僅承擔(dān)崗位推薦功能，更應(yīng)提供內(nèi)容型服務(wù)支持，通過智能推送機制實現(xiàn)就業(yè)輔導(dǎo)資源的精準(zhǔn)對接。平臺采集學(xué)生畫像數(shù)據(jù)與行為數(shù)據(jù)后，采用基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)，對簡歷撰寫、面試技巧、行業(yè)動態(tài)、崗位需求變化等內(nèi)容模塊進(jìn)行個性化分發(fā)。推薦引擎采用矩陣分解結(jié)合協(xié)同過濾算法，并根據(jù)學(xué)生點擊、瀏覽與收藏行為動態(tài)調(diào)整內(nèi)容優(yōu)先級。在某高職平臺運營試驗中，共部署就業(yè)輔導(dǎo)內(nèi)容1，200個條目，覆蓋9類內(nèi)容主題。表3是不同學(xué)生群體對各類輔導(dǎo)內(nèi)容點擊反饋的數(shù)據(jù)信息。

數(shù)據(jù)顯示，應(yīng)屆畢業(yè)生對簡歷優(yōu)化與面試技巧類內(nèi)容需求最為旺盛，點擊總量分別達(dá)9，540次與8，160次，占比超過內(nèi)容總訪問量的 42.7% 。而大一、大二學(xué)生則更關(guān)注職業(yè)規(guī)劃與技能提升類內(nèi)容，說明內(nèi)容推送應(yīng)隨年級變化進(jìn)行分層分群設(shè)計。定制化內(nèi)容服務(wù)有效提升了學(xué)生的主動學(xué)習(xí)率與輔導(dǎo)參與度，為全生命周期就業(yè)指導(dǎo)提供了強有力的支持與保障。

五、結(jié)語

本研究通過對高職學(xué)生行為數(shù)據(jù)、心理特征與行業(yè)招聘信息的系統(tǒng)分析，構(gòu)建了“行為 + 心理 + 崗位”三位一體的精準(zhǔn)就業(yè)推薦體系，驗證了數(shù)據(jù)驅(qū)動模型在提升崗位匹配度、推送效率與服務(wù)個性化方面的可行性與普適性。與既有研究相比，本文強調(diào)系統(tǒng)性整合與動態(tài)更新機制，在應(yīng)用深度與效果評估上具有創(chuàng)新。理論上拓展了大數(shù)據(jù)教育治理的研究框架，實踐上為高職院校就業(yè)服務(wù)提供了可復(fù)制的技術(shù)路徑，未來可進(jìn)一步探索跨區(qū)域數(shù)據(jù)共享與智能反饋機制的集成。

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作者單位：福建衛(wèi)生職業(yè)技術(shù)學(xué)院

責(zé)任編輯：王穎振 楊惠娟