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大数据技术在学生就业指导中的应用_郭宇.pdf

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1、Application 创新应用350 电子技术 第 52 卷 第 5 期(总第 558 期)2023 年 5 月发散的、没有界限的职业生涯逐渐占据主宰地位。也就是说,个人的职业生涯发展拥有了更多的灵活性和多样性,可能会在多个地区中度过,也可能在一个地区中的不同行业不同岗位上度过,更可能在其中不断地切换。(3)职业素养要求更高。在信息技术和大数据时代,不再像以前一样,单纯地了解本专业的能力,对于计算机的要求,办公软件的应用,未来的职业想法,面对大数据下自己的应对,甚至于对于信息保密的要求。时代在推动着就业者的发展,也推进着他们的转变与成长。它要求就业者要有信息的快速辨认和分布,对于适应能力与抗

2、压能力的承受。2 大数据技术在学生就业指导中的应用树立动态规划理念,注重学生探索与体验。就业指导绝不只是一次规划,而是一个不断调整改变的动态过程。在幸运绝非偶然中又写道,偶然发生的事,都可能影响人的生命的方向和职业的选择。生活中的一些偶然事件会使已经制定的长期的职业规划常常被打乱,因此,把握和利用生活中的偶然事件更改好我们的目标、路径、措施就显得尤为重要。教师要树立职业规划是动态发展理念,激发学生不断评估自身与环境,更改就业指导的动力,培养学生可持续地规划、评估、创新、调整的能力。学校要完善相关基础条件,例如引进AR设备,如法学专业设立模拟法庭、设立模拟面试场景0 引言对于高校来说,培养和提高

3、学生的就业能力,让学生实现优质就业,成为各大高校的当务之急。基于大数据时代,很多工作和岗位,都由智能代替了人工,让大学生增添了更多的就业焦虑和就业困难,高校教师要为学生做好就业疏导工作,不断与时俱进,跟上社会脚步,培养能够适应时代发展节奏的学生,实现优质就业。1 研究背景大数据技术对于职业的影响。(1)不确定性增强。大数据的出现让每个人被海量的信息所包围,利用各种浏览器、搜索引擎信息便可以呈现,各种就业平台的出现为求职者提供了大量的岗位数据,但是随着信息的爆炸式增长,各种信息真假难辨,形式出现较大的不确定性。大数据的出现,使得行业与行业彼此之间有了更多的沟通与合作,新兴职业逐渐出现并带来了更多

4、的就业机会。对于大学生来说,如何有效辨别这些信息,借助大数据之手为自己的职业生涯做好规划才是正确的应用方式,高校如何应用大数据技术为学生做出科学的就业指导也是值得思考的教学工作。(2)无边界化明显。大数据时代建立在快速改变社会的基础上,也给当代职场环境带来了大量的变化。在旧时代的职业生涯中,职业路径是单一的、层级变化的,在社会发展的影响下这种路径已被时代渐渐淘汰,而扁平的、作者简介:郭宇,天津仁爱学院,硕士;研究方向:教学管理。收稿日期:2023-01-11;修回日期:2023-05-12。摘要:阐述大数据技术对于职业的影响,大数据技术在学生就业指导中的应用,包括注重学生探索与体验、善于利用已

5、有数据、学生的就业规划、筛选优质的就业信息。关键词:大数据技术,探索体验,就业规划,信息筛选。中图分类号:G647文章编号:1000-0755(2023)05-0350-02文献引用格式:郭宇.大数据技术在学生就业指导中的应用J.电子技术,2023,52(05):350-351.大数据技术在学生就业指导中的应用郭宇(天津仁爱学院,天津301636)Abstract This paper describes the impact of big data technology on career,and the application of big data technology in stude

6、nt employment guidance,including focusing on student exploration and experience,being good at using existing data,student employment planning,and screening high-quality employment information.Index Terms big data technology,exploration experience,employment planning,information screening.Application

7、 of Big Data Technology in Student Employment GuidanceGUO Yu(Tianjin Renai University,Tianjin 301636,China.)Application 创新应用电子技术 第 52 卷 第 5 期(总第 558 期)2023 年 5 月 351等,帮助学生增强面试实用技能,通过多种手段促进学生感知和学习职业规划知识,形象生动,信息量丰富,恰当使用大数据衍生的相关技术,发挥其作用,才能增强学生的课堂爱好,改善教育质量。学校要有网络教学平台,帮助学生以及教师能够在课外也实现良好的沟通和讨论。教师可以将教学计划、实

8、施策略、典型题目、有效材料或者精彩视频链接发送给学生,引导学生做好职业规划,除此以外还可以将课堂活动照片与视频上传至共享平台,增强学生的参与性,师生交流互动,学生的就业疑问能够及时得到解决,就业指导的针对性也变强。善于利用已有数据,分析毕业就业形势。对于学生的就业情况最清楚的莫过于学校本身,因此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,如现阶段学生的期末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,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

9、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做指导及鼓舞工作;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。利用大数据分析,帮助学生规划就业。现阶段,大学生在毕业后进入社会中找工作

10、的问题也是现今高校学生管理的主要问题之一。因为大学生相对的社会经验较少,而且其对于自身定位以及心仪的岗位定位并不清晰,导致大学生就业时的情况并不乐观,造成大学生的心中产生挫败感。因此,在高校学生管理方面,高校要将学生的就业方向以及就业指导体系完善好,并利用数据可视化技术对其进行分析。以法学专业就业指导为例,法学专业具有就业慢、就业晚的特点,以及律师行业的从业门槛较高,高质量就业难度极大。这主要体现在,律师须通过法律职业资格考试并依法取得律师执业证书方可执业,既有考证要求,也有从业经验要求。且入行工资较低,因此如何为法学专业的学生提供就业指导是一项挑战。对法学专业学生进行就业指导可以通过大数据可

11、视化技术实现学生的全方位能力以及学习情况定位,及时地向大学生进行社会工作岗位的相关情况的普及,包括:薪资情况、岗位的实际需求、工作岗位现今情况等,让大学生对于社会上的工作岗位有一个清晰的认知,明确就业方面的各类信息。经过宣传教育和思想引导,学生们能建立良好的就业观念和态度,积极就业,尤其是通过形式多样的灵活就业方式,落实就业,为自己的人生阅历和就业经历铺垫基础。筛选优质就业信息,校企加强联系。大数据技术能够为学校搜集大量的用人单位信息,这为校企合作提供了便利,学校可以将学生相关简历发送至用人单位,与其建立合作关系。在学生的相关资源方面,学校也可以将学生的专业、成绩,以及平时的表现情况进行对比,

12、最后实现高校与企业双方的互相了解,有利于后续学生就业时对相关企业进行精准地寻找,也有利于企业在开展校园招聘会时对相关的人才需求进行改变,从而提升学生与企业之间的相互适配度。例如,在某高校的招聘会前,针对法学专业学生,该校向学生普及了当地的相关岗位的薪资,并且还向学生们讲解了与该岗位相关的工作内容以及工作需求,明确了学生对于岗位的计划。之后学校发现某些律所在春季有招聘意向,于是邀请这部分企业来到校园中进行招聘会的开展,而且将该高校今年毕业生的具体情况通过数据可视化技术进行总结后,发送给了各个企业。在招聘会上,由于高校事先根据数据可视化技术对双方进行了相关的信息流通,因此在招聘会上双方的专业与企业

13、的对口性比较强,因此在工作方面双方实现了共赢局面。这种利用数据可视化技术来进行企业与学生双方之间的沟通渠道的方法,能够帮助学生与企业双向实现需求满足,并且还能提高学生与企业双方的适配度,促进学生管理的质量与效果。3 结语高校要善于运用大数据技术,为学生进行更加高质量的就业指导,帮助其认清自身优势,帮助其掌握就业相关技能,还可以增强心理辅导,克服对就业的恐惧,促进学生的职业规划更加清晰。参考文献1 戴开生.利用大数据实现大学生精准就业的分析J.产业与科技论坛,2022,21(21):53-54.2 杨薇.大数据背景下高校大学生就业指导工作开展策略研究J.创新创业理论研究与实践,2022,5(08):63-65.3 郑灵敏.大数据背景下大学生精准就业指导路径探究J.创新创业理论研究与实践,2022,5(10):171-173.4 李幸霞.大数据背景下大学生个性化就业指导分析J.新闻研究导刊,2020,11(24):233-234.

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