大数据视域下毕业生就业跟踪问题及对策分析
来源:用户上传
作者:卢毅
[摘要]毕业生就业存在许多问题，这主要是因为应届生能力与市场需求之间的关系导致的，通过大数据分析，了解教育就业的定向发展是否能够达到市场的需求是文章的主要研究方向，将其中存在的问题通过跟踪的方式进行系统性的整合，挖掘毕业生就业现状及问题，提供对策。
[关键词]大数据视域;毕业生就业;对策分析
[DOI]1013939/jcnkizgsc202008189
1引言
通过互联网技术，能够对大学生就业的信息进行有效储存与管理，将多样性的信息通过整合技术来建立系统的数据库。当下毕业生就业面临许多挑战，利用大数据视域可以将大学生就业方式优化，提高整体的服务质量与决策能力。虽然大数据视域在一定程度上取得了成果，但是针对就业跟踪的可变性与长期性，依旧存在问题，因此，跟踪毕业生就业问题及对策需要将工作方式创新与转型[1]。
2大学生就业跟踪存在的问题
21大数据平台数据不够严谨
高校中虽然留有毕业生的就业数据与电子化记录，但是对于毕业生就业质量与工作关系都缺少大数据平台支撑，同时，毕业生的专业匹配度、工作收入及满意度等信息进行有效储存也存在众多问题，因此，建立毕业生就业的大数据平台系统是工作的重点。
22学校与企业之间交流合作较少
毕业生难就业的主要问题体现在市场需求多样性与毕业生专业不匹配，换而言之，市场所需的是适应性人才，满足根据市场需求变换迅速的人才。因此学校方面应与企业之间多加合作，实现信息共享。
23数据平台分析能力低
数据平台收集到的信息错综复杂，框架较多，如果不能扩大选择方向与从优选择，会导致数据平台的可信度较差，跟踪水平较低。因此，应做到数据平台合理化分析和人性化服务。
3就业跟踪及对策的具体措施
31建立大数据平台
其一，大数据平台系统数据要求：首先，高校应对现有的数据资源进行整合处理，包括毕业生的专业水平、兴趣爱好、预期工作工资及岗位需求等，这类数据处理需在高校之中完成，因此可以通过纸质填写或者网络调研的方式。不同数据由不同部分分工处理，通过就业生自主填写的方式来获得其基础信息，包括生源地、所学专业等，毕业生的专业能力可通过考试的方式或者实际工作的方式获得。其次，数据平台系统要包括毕业学生的就业论文，在论文之中了解毕业生对于本专业及以后工作的态度。其二，大数据平台系统对于毕业生工作跟踪问题，由学校设立并与工作公司合作，相关公司在录取本校毕业生后，可以要求该公司为学校提供一定的工作信息。学校的工作主要分为采集工作信息、毕业生专业匹配度及预期程度。毕业生由本人填写工作相关信息，填写的时间应为获得工作时、工作后三个月、六个月、一年、三年、五年等，根据毕业生对资料的填写，学校派出相关人士进行调查，以核实信息的可靠性。同时要对工作单位对于毕业生工作能力的评价进行收集，按照工作需求对毕业生所拥有的专业技能做出判断[2]。
例如，陕西学前师范学院中思政专业毕业生的就业情况就可用上述方法调查。首先要征得毕业生本人同意后，由学生针对自己的基础情况进行填写，此后，学校对毕业生的专业能力进行考核，并将得到的数据进行整合储存。由学校派出教师针对学生感兴趣的工作及日后工作要求进行询问盘查。当毕业生找到工作后，学校方面及时地将工作的职位与工作要求进行记录，并在一定时间后，学校派出相关人员针对公司给予毕业生的评价进行记录。其后相关人员要对毕业生的相关内容做出统计与调查，包括毕业生在工作中能否发挥学校所学的专业知识、工资水平是否与之前预期相符合，是否感到工作后难度较大等问题，将这些问题统一记录，结合公司对毕业生工作能力的评价做出分析。
32加强校企合作
企业合作应做到供需统一、针对性课程等方向。学校可以定期邀请企业人员来到学校宣传就业方向与人才定向需求，利用大数据模式，将企业中缺少的人才做出规划，结合数据平台，大学生在选择专业时就做出一定的引导作用。除此之外，学校与企业也应听到学生们的声音，根据学生实际学习情况与就业环境来进行修改与调整。学校应与企业之间积极讨论，将教育与需求定向设立，建立更加专业、目的性更强的专业科目。如计算机科学与技术专业，就应将大数据、软件工程中企业不需要的课程删减，实现在学校中学习到以后工作需要的专业技术。针对因材施教的问题，学校应鼓励学生寻找适合自己的专业，不能以高考分数为最终划定专业的因素。此外，企业中相关的技术工作人员应受邀到学校中分享工作经验，教给学生如何让自己在学校学到的知识有效地转化为工作技能，学生在大三或者大四学习阶段，学校就可以将部分学生送到公司中实习，让学生在切实的工作中找到自己学习方面的不足，留有一定的时间整改，当毕业以后，可以直接到相应的企业中工作[3]。
33数据平台合理化分析、人性化服务
其一，保证信息的及时性。对于迅速发展的市场需求，几年之间就会有很大的区别，因此，学生应在完成自己学业后，尽早地委托学校将自身资料就业信息进行收集工作。其二，数据平台应保证数据的开放性。当毕业生与其以后的工作与自身专业不匹配时，数据平台也应将其工作信息整合储存，只有数据足够大时，数据分析才能够准确，其对策才会合理。同时，当数据分析时，如果完全按照企业的要求或者毕业生的期望来运作，很可能会因为门槛过高而导致工作接口难的问题。因此，在对两方数据分析时，要合理的包含环境变动而产生的结果。当企業之间或者学生之间的情况类似时，数据平台要结合两者的所在地、企业文化、毕业生需求来人性化分析，得出较为合理的对策。其三，具体性。数据分析时，应先将企业的定性要求列为第一要求，可变动的要求定为第二要求，第一要求视为选用人才的唯一标准。其四，时效性。时效性要求及时变更学生的信息与企业标准，一般大学学生在第四学年就会对学校提供一系列的数据信息，当大学生毕业时，已经跨过了较长的时间，因此在这个过程中数据平台要及时更新变换。因此，只有切实分析得到数据，提供人性化的服务才能帮助毕业生找到相应的工作。
4总结
综上所述，本文就大数据视域下毕业生就业跟踪问题及对策进行了详细的探索与分析，对其中可能存在的问题与其解决方案进行了较为仔细的阐述，提供了一系列行之有效的方法，希望能够对广大教育工作者有一定的帮助。
参考文献：
[1]臧其林大数据时代毕业生就业跟踪反馈机制构建[J].教育与职业，2015（24）：36-38
[2]陈龙涛，张洪峰，杨越汀互联网+大数据背景下毕业生离校后跟踪服务体系构建研究[J]. 河南理工大学学报（社会科学版）， 2016，17（3）：393-396
[3] 张诗茉，张爽，徐杰，等大数据背景下企业档案信息服务体系构建策略研究[J].北京档案， 2017（12）.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15145446.htm
