王少丽

[摘 要]针对当前大学生面临的就业问题，高校管理人员应设置更为精准、科学的服务。本文阐述了大数据在高校精准化就业服务工作中的使用现状，分析高校学生对就业服务工作的实际需求，并提出创新教育理念、设立多样化服务内容、搭建大数据平台、创建保障机制以及设立专业队伍的措施，从而为高校学生就业打造一个良好的环境。

[关键词]大数据;精准化就业服务;多样化服务

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2021.04.093

[中图分类号]G646[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2021）04-0-02

0     引 言

为促进高校内部的就业服务工作，采用大数据技术为学生提供更加适宜的就业服务十分必要。各高校应借助大数据了解学生就业需求，对其进行精准化定位，合理规划其职业生涯，从而完善高校就业服务。

1     大数据在高校精准化就业服务工作中的运用现状

一方面，当前各高校在了解学生就业状态时采用了大数据技术，并将其多项数据整编成就业报告，再借助收集、统计与筛选等适时掌握学生的就业去向、择业思想或求职意向等，并掌握用人单位人才标准、学生对不同工作的满意程度。各高校借助多项数据可精准预测学生的实际行为或就业意向，其开设的就业咨询或服务也会更有针对性，也让学生更为了解当前的就业环境与学校内部的人才培养情形。但在实际应用时，各高校的就业服务存在一些问题，部分就业指导人员的工作针对性不强，影响了学生的就业判断。

另一方面，随着大数据时代的来临，高校学生的发展或就业需求已变得更加多元化，当就业指导人员获取大数据信息后，其需及时分析并整合相关数据，进而帮助学生更加精准地了解就业趋势。基于严峻的就业形势，高校的就业指导应了解学生的实际需求，并借助数据为其提供更加优质的服务。部分高校未能设置专业化的数据分析平台，在加强学生就业的计划上较为缺失，就业服务与指导上未实现科学化、个性化与全程化，因而难以保证学生的就业服务质量。

2     高校学生对就业服务的实际需求

通过大数据平台，高校学生可找到准确的工作定位与职业目标，提升二者的匹配率。通过研究与调查，多数高校学生的首份工作较为草率，在面临就业时未能切实分析该工作与自身能力的匹配度，没能有效结合就业能力与自己的内在需求，因此，部分学生的就业状况并不理想。部分高校为加强就业服务，针对毕业学生实行调查问卷法，在得到多项有效建议后，其将此类数据运用到对当前学生的指导服务中。比如，高校创新就业服务理念，利用大数据技术的分析功能掌握学生的职业取向与职业需求，增强其与工作的适配度。在对学生开展就业服务的过程中，利用分析后的数据掌握学生的各项行为特征，并通过个性化信息，如专业特长、社会工作或个性特点等情况建立专业化的大数据模型，使各项数据更好地服务于学生的就业指导。要通过大数据的分析与研究，有效获取高校学生的就业行为与意向，使就业服务也更具创新性[1]。

2.1   个性化需求

高校就业指导人员需持续关注每名学生的实际状况，既要包含在校的学生，还要囊括已毕业的学生。随着大数据时代的发展，传统就业服务难以满足当前学生的需求，相较于过去，当代学生更具个性化，其需要的就业服务更为精准地与自身发展相匹配。部分高校提供就业服务时，其服务对象更倾向于整体，其就业内容难以针对个体学生。多数学生期望各高校能设立专业的就业网站，获取更为精准的就业信息。此外，学校还可增设多种就业类实践活动，如模拟招聘比赛、朋辈经验分享或与企业管理者面对面交流等，借助网络平台，学生可掌握各项招聘信息、实习资讯或讲座预告等。通过高校内部的就业网站，学生可自行订阅不同行业、不同岗位与地域的招聘信息。借助系统内部的智能匹配功能，可以对用人单位与毕业生进行双向匹配。

2.2   多元化需求

当前多数高校的就业服务形式主要依托于课程与讲座，互联网技术快速发展，传统服务模式难以与当前学生的实际需求相适应，因而未来的就业服务模式需由多元化替代单一化。通过对高校学生的调查，多元化服务工作具有更高的稳定性。在进行多元化就业服务的过程中，指导人员可采用经验分享、案例分析、互动沟通、面对面咨询及集体活动等多种形式，在增强学生兴趣的同时，使就业服务更具体验感、参与感与实用性。

此外，高校管理人员在开展就业服务时，要依据学生不同的就业方向给学生提供更为专业的指导，可找寻与其专业相关的实践机会，提升高校的就业服务水平。

3     加强大数据在高校精准化就业服务工作中的运用措施

3.1   创新教育理念

为使高校就业服务工作更加精准，就业指导人员需借助大数据创新建设理念。首先，其要利用数据思维深入预测与挖掘就业服务内的数据价值，并积极创新就业服务的理念，其研究的数据包含学生的个人信息与结构性数据，如能力性格、求职意向、工作或社会经历、专业学习成绩、单位去向、意向岗位特征、行业分析和晋升空间等。其次，在完成数据价值的挖掘后，指导人员还要研究学生的多类人文信息，如邮件、微博或微信等，继而使就业服务更具实效性与精准性，提升学生就業的稳定度。最后，高校就业指导人员还可运用关系分析法，在掌握学生所有数据信息的基础上对其职业行为或就业思想的变化进行精准预测，找到其存在的就业问题并及时解决[2]。

3.2   设置多样化服务内容

当前多数高校正推行“一对一”就业服务咨询，该方式可使就业的推送与服务精准、有效。具体来说，学生在求职前要将就业条件放到网络平台中，大数据技术从多类信息中挑选出匹配的信息并推送给该学生。学生会经历不同的成长阶段，其实际需求也有所不同，依照不同的成长阶段，指导人员可给出对应的就业指导。比如，高校中的部分就业指导人员可为学生的职业生涯进行“一对一”规划，并及时进行咨询解惑。借助多类社会实践活动，学生还能不断分享自身的工作或学习经验，及时调整求职意向，丰富找工作的经验。此外，在求职期间，毕业生可借助多个职能部门、系部或学校的微信公众号得到多种招聘信息、实习资讯或讲座预告，通过学校内部的就业网站，毕业生还能获取多项招聘信息。

3.3   搭建大数据平台

高校就业指导人员需创建大数据平台，充分借助大数据技术的潜在优势，如就业服务云课堂。该教授模式显然符合当前时代发展，学生只要点击网页就能直接获取就业服务。高校学生可随时访问课程页面，借助系统内部的大数据找到针对性较强的就业方向，使其更加符合学生的实际需求。

高校管理人员还可建设与就业服务相关的动态管理体系，动态监管学生就业的全过程，针对企业、毕业学生与高校的三方协议，利用大数据技术有效实现电子化，借助手机或电脑终端，网络用户借助不同的登录入口可满足各自需求。比如，在此平台中，学生可进行就业申请，查询就业方向;学校指导人员针对不同专业的毕业生可给出对应性就业建议;而企业则可根据自身用人标准，查询是否存有符合其单位用人理念的学生。

3.4   健全保障机制

基于当前严峻的就业形势，各高校有必要健全与学生就业服务相关的保障机制，逐步优化就业管理系统。针对就业指导人员的选择，管理人员需挑选出专业性极强的教师，并随时考察其专业素养。此外，高校管理者还需将大数据技术嵌入就业服务系统内，并完善其内部的建设系统，如学生的信息系统、用人单位的信息系统、就业分析系统、学生求职行为的分析系统及就业跟踪服务系统，从而使服务系统内的保障机制愈加完善，提升学生整体的就业水准[3]。

3.5   组建专业队伍

高校内部要加强就业指导人员队伍的建设，指导人员应具有较高的管理水平并拥有专业素质。具体来说，就业服务队伍需持续提高自身的科学化指导水平，以保证对学生提出的就业建议需带有更强的专业性，继而满足其个性化需求。与此同时，为保障内部队伍建设，就业服务的管理人员与优秀辅导员应定期参加与创业就业相关的培训课程，其主要内容需包含专业辅导技术与理论。各管理人员还要加强沟通交流，丰富工作经验。当学生遇到职业困惑时，就业指导人员要有效解决其问题。此外，就业指导人员还可自行设置就业咨询平台，为学生解决专业性问题，如面试技巧、简历制作或面试预约流程等，满足学生的求职需要。

4     结 语

随着高校学生就业形势的严峻，高校内部管理人员应借助大数据技术建立专业化就业服务平台，为即将就业的学生提供就业服务与指导，进而提升学生整体就业水平。

主要参考文献

[1]袁東东.大数据背景下大学生就业指导对策研究[J].中国大学生就业，2020（5）：59-64.

[2]孙璐璐，盛夏.大数据视域下高校精准就业服务工作的探究[J].教育教学论坛，2020（3）：319-320.

[3]李娜.大数据背景下高校毕业生就业服务体系建设研究[J].无线互联科技，2020（1）：115-117，166.