刘文辉

摘 要：自从1998年后，高校除了少数定向招生可安排就业外，高校毕业生都是自主从业。再加上“十二年”教育的普及，高校的生源不仅变得多元化，且每年输出的毕业生都在不斷增加。因此，高校毕业生的就业率呈负增长趋势，就业指导工作的重要性日益显著。

关键词：大数据；高校毕业生；就业指导

随着我国教育的改革及学生的自身发展，高校毕业生的就业率影响着高校的发展与生存。因此，做好毕业生就业指导工作，不仅利于毕业生顺利就业，还有利于高校的生存及发展。同时，我国的清华学校早在1923年正式成立了职业指导委员会，在1925年还出版了《职业指导实施》的教材。如此，高校毕业生指导工作的模式不再是单一的毕业前的突击指导。本文根据市场企业人才需求“大数据”，基于高校在校生的情况进行分析，对高校毕业生就业指导工作进行反思与探索。

一、高校毕业生相关数据采集

笔者通过全国各高校的毕业生就业率进行统计，截止2017年3月31日，全国共有2879所高校其中综合排名在前100名的高校的毕业生就业率高达95.5%，综合排名在101-200名的高校毕业生就业率为92.2%，其他公办高校的毕业生就业率为91.3%，民办高校的毕业生就业率93.3%。由此可见，高校的综合实力在一定程度上可影响毕业生的就业率，而民办学校侧重学生的技能教育及就业培养，在毕业生就业率上也具有明显的优势。其中，本科毕业生就业率最高的5个省份依次是上海、浙江、北京、福建、江苏，这些省份的就业率平均值都在95%以上；云南、广东、天津等14个省份的高校本科毕业生就业率平均值在90%到95%之间；贵州、青海等9个省份的高校本科毕业生就业率平均值在85%到90%之间；内蒙古、陕西两地的高校本科毕业生就业率平均值最低。

二、高校毕业生相关数据的应用

高校毕业生的就业率在一定程度上取决于毕业生的自身特点，对于高校毕业生的特点可从毕业生的专业及兴趣爱好、在校表现、综合成绩及特长进行研究，并根据毕业生从入学至毕业对就业的心态变化进行分析，制定出符合毕业生就业指导规划。例如，对于机械设计专业的学生不能单靠课堂上的理论知识进行工作作业，因此对于这类学生应在早期带领学生到合作企业进行参观及了解工作要求，引导学生在校进行自主的学习及技能的扩充，不仅有利于学生的毕业就业发展，还能方便学生在早期对自身判断及职业发展规划。

三、基于“大数据”的高校毕业生就业指导工作要点

1.确保数据采集的全面性及严谨性

基于高校的毕业生就业指导工作需考虑到各方面的“大数据”，因此高校毕业生指导规划中对于数据的采集要具有全面性。例如，毕业生所学专业的就业方向及发展前景、毕业生就业地区的人才需求及对毕业生的技能要求、影响毕业生就业的相关因素等等。另外，大数据是通过人工或软件在一定时间范围内进行捕捉、管理和处理的数据集合，因而在采集数据前要反复斟酌重要影响因素，确保数据的全面性及严谨性。

2.引导学生进行长期职业规划

学生参加高考进入高校后，大多已是成年人，应树立学生的成人独立意识，引导学生进行长期的职业规划。例如，本科生在毕业第一年里可出国、考研、考公、就业，专科生则更倾向于就业。因此，高校可组织学生进行自我剖析，制定毕业目标，以目标为发展宗旨，制定符合学生发展的学习及实践规划。例如，对于毕业选择出国的学生，要努力学习好英语尽可能考到雅思6.5的成绩，注重在校的学习成绩、选择出国深造的学校及专业，提前办理护照及签证；对于毕业选择就业的学生，可制定毕业就业的方向及具体公司职位，对目标公司和职位的要求进行了解，注重在校平时成绩并参加学校组织的相似的工作实践，制定考取相关证书的规划等等。

3.善于利用已有数据

对于学生的就业情况最清楚的莫过于学校本身，因此高校毕业生就业指导工作应充分利用自己教务系统对未能顺利就业的学生进行分析及辅导。例如，根据教务系统分析学生各阶段各科目的学习成绩分析学生未正常就业是专业理论知识不扎实还是学生的学习态度问题，如现阶段学生的期成绩采用卷面分和平时分的考核进行评定，通过学生的成绩成绩，可判断学生专业知识的掌握能力及日常上课中是否存在早退旷课的现象；教务系统上还有学生相关专业证件的考取情况，可细分拥有相关证书的学生在毕业就业中的情况，分析目前企业对毕业生的硬性要求及青睐对象；对于学校励志奖学金的评比中，学生会递交自己的成绩及优秀之处的证明，高校毕业指导老师可研究获得励志奖学金的学生的就业情况，对已毕业未就业的学生进行针对性指导；同时还可将校内各届毕业生的就业及创业情况进行统计，对于表现优秀的学生可邀请他们返校作指导及鼓舞工作；或是与已从业多年的学生进行合作，帮助应届毕业生寻找合适的工作，对于自己创业的学生可优先返校挑选合适的应届毕业生进行岗位培训及实习等等。

4.强调数据的混杂性

对于“大数据”而言，单一的格式会束缚95%的数据无法参与整合，因此，对于高校毕业生的数据采集不可过分强调格式与形式。例如，高校的毕业生同一专业但发展的职业方向不同或是同一专业同一职业不同地发展专业以及学生的反馈进度不同，若是按数据表格进行统计会因其中存在的某些偏差造成了高校毕业生就业指导出现脱节现象。因此，对于学生的毕业就业情况及反馈可进行混杂性统计，当总结的数据达到一定规模时，混在性数据统计会比单一模式的统计更为精准，一般情况下混杂性统计的精准度比单一模式统计的精准度高出23%。

四、结语

综上所述，通过“大数据”协助分析，对高校毕业生进行针对性的毕业指导工作，可有效提高高校学生的就业率。在如此严峻的就业形式中，对于高校毕业生的就业指导工作应秉着“授之于鱼不如授之于渔”的工作精神，培养学生自主学习顺应就业市场需求或对于有创业精神的学生加以培训鼓励学生自主创业。如此，才能保证高校输出毕业生的就业率，实现高校育人的宗旨。

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