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摘 要：本文旨在通过使用移动互联网的大数据技术赋能于目前高校的就业管理工作，从源头的数据收集、整理、归纳分析，引入大数据技术，对往届毕业生的就业行业和就业单位、薪资水平、职务晋升、离职变动等基础信息进行准确记录和跟踪，并积极探索有效的大数据线上管理方法，为高校的就业管理工作在提质和增效等方面给出有效参考。
关键词：大数据;精准就业;信息共享
中图分类号：G646 文献标识码：A 文章编号：1673-7164（2021）22-0152-03
在大数据、人工智能快速发展的今天，大学生的教育管理工作和就业工作必须跟上时代的步伐，才能更好的为学生提供有效的服务。本文以大学生就业管理工作为研究对象，积极探索大数据管理技术在学生就业管理工作中的运用，为精准化就业工作体系建设提供可参考的建议。
一、大学生就业工作的机遇和挑战
（一）兼顾防疫与就业，高校迎来多重考验
1. 大学毕业生整体体量不断增加，就業竞争的压力持续增强
近年来，大学毕业生群体呈逐年快速增长的趋势，大学生就业的显性和隐性压力不断增加。根据教育部统计，2016年的高校毕业生大约在763万人，2017年795万人，2018年820万人，2019年834万人，2020年874万人，2021年预计为909万人，增量、增幅均为近年之最（见图1）。
2. 就业形式较为严峻，社会存量压力大
据官方公开数据统计显示，2021年城镇新增劳动力约1400万人，其中高校毕业生909万人[1]，创历史新高。考虑往届毕业生未就业群体的数量以及保障退役军人与农民工的就业机会，就业压力较为严峻。
3. 就业供给侧与需求侧存在结构性矛盾，就业工作推进难度大
根据人力资源和社会保障部相关统计数据显示，一方面我国就业市场技能性岗位存在较大缺口，从业人员数量只占全国就业人员总量的1/5，高技能人才数量不足6%;而另一方面部分热门专业毕业生供给过剩，就业压力大。供需结构的不平衡，为就业工作的推进增加了较大困难。
（二）国家“稳就业”举措频频出台，助推毕业生有效就业
1. 研究生扩招政策，增加升学机会，缓解就业压力。硕士研究生、专升本、第二学士学位面向民生发展需求扩招的政策，在某种程度上缓解了就业压力。
2. 增加基层就业机会。“特岗计划”和“三支一扶”招录规模扩大，城乡社区和基层医疗就业岗位增加，并创新性地提出了开发科研助理岗位吸纳就业等政策。
3. 加大公务员、事业单位、国有企业的毕业生招录规模，扶持新就业形态。
4. 针对企业的各类稳岗扩就业政策不断出台，鼓励企业增加用工需求。
5. 针对参军入伍学生，加大升学优惠力度，开辟直招士官等新政策吸纳毕业生。
6. 针对教师等职业资格，出台了“先上岗，再考证”等政策[2]。
二、精准化建设大数据就业信息平台是顺应时代需求的重要举措
将大数据技术融入毕业生就业信息化管理体系，能够有效提高管理效率。毕业生能够获得更加精准的服务，工作人员能够从烦琐的统计工作中解脱，高校也能够获得更加有参考价值的分析数据，实现良性循环;信息化管理系统的运用，能够彻底改变传统的就业信息采集模式，无论是准确度还是可信度，都有较大提升[3];随着校园信息化建设的不断推进，各高校毕业生就业服务均采用信息化平台，以线上、线下相配合的方式同向开展。某种程度上，毕业生能够通过手机、电脑等自助终端尽快获取和浏览所需的信息。但因各高校教育信息化推进程度存在差异，毕业生就业服务仍有较大提升空间。
三、大数据精准化就业体系建设的基本构想
（一）探索构建大学生精准就业大数据人才信息共享平台
当前各高校大数据就业平台建设水平参差不齐、大数据技术在高校大学生就业服务中的应用程度不高、个人隐私保护困境等问题，需要构建大学生精准就业信息资源共享平台、大学生精准就业数据化人才信息平台和精准就业数据化互动平台，强化大学生精准就业数据信息动态管理，提升大学生就业质量[4]。
（二）研究以大数据技术为驱动的大学生就业指导课程建设
大学生就业指导课程是大学生接触就业工作的启蒙课程，肩负着帮助大学生树立正确的职业观念和掌握基本求职技巧等重要使命。长期以来，大多数高校的就业指导课程由辅导员等管理人员兼任。因管理工作繁忙，且对就业工作缺乏研究，某种程度上影响了就业指导课程的预期效果。
研究以大数据技术为重要支撑的大学生就业指导类课程建设，能够在精准分析历年毕业生就业数据的基础上，结合当年就业市场形势和国家相关政策有效做出研判，为大学生锤炼自身做出合理规划;其次，通过对大数据技术的有效利用，能够准确掌握学生对就业指导课程和相关教学实践活动的偏好程度和满意度，从而使就业指导课程精准地建立在大学生的实际需求之上，提高课程的指导意义。
（三）探索构建大学生精准就业的线上互动管理模式
通过建立大学生精准就业线上互动管理平台，用人单位、高校和求职学生之间，可以实现某种程度的信息透明，提高信息处理效率。从岗位需求信息的发布，到学生层面的匹配岗位信息收集，从网上签约、就业权益保护到企业层面的了解求职者基本信息、高校的就业数据管理，都可以通过精准就业平台予以实现。
（四）探索强化大学生精准就业数据信息的动态管理模式
大学生就业数据信息的动态管理，不仅体现在就业前、就业中，还包括就业后的一系列工作。用人单位要定期对招录大学生的实时状态实施动态化更新，具体涵盖入职情况、业绩情况、工作能力、晋升情况、考核情况等方面，以便平台通过关键词准确匹配抓取学生的就业流向和发展情况，评估学生的就业质量，为高校的人才培养提供参考。 四、大数据管理技术在精准化就业体系建设中运用的思路和具体方法
1. 前端，利用大数据管理进行相关专业就业信息的抓取和收集，利用大数据管理将学生的行业偏好、地域偏好、薪资需求有效匹配，筛选符合毕业生期望的岗位定向推送。积极探索和推进地域间、高校间的信息共享机制，充分运用好大数据技术的优势，实现数据的精准抓取，为大学生就业目标的锚定提供重要的参考信息。通过建设信息资源共享平台，促进高校之间的交流，让学生成为共享数据的最终获益者。
2. 中端，引入管理学中的项目管理策略，将每位毕业生视作一项就业工作项目，结合前期的数据分析，适时融入精细化管理。密切关注毕业生对于定向推送就业信息的满意度以及协议达成情况，及时进行方案调整，确保工作成效。通过建立数据化互动管理平台，管理者能够清晰地了解学生签约的进展情况，规范化地指导学生有关劳动法教育和就业纠纷解决等衍生问题，提高工作成效。
3. 后端，结合毕业生就业工作的进展情况，结合数据分析判断工作开展成效，进行质量分析和满意度追踪。为高校的毕业生就业质量分析提供数据参考。学生就业并不意味着就业工作的完结，为了给下一阶段就业工作的开展提供参考，管理者应持续关注毕业生进入用人单位之后的晋升和发展状况[5]。结合大数据分析模型，定期研究高等院校毕业生的业绩状况、工作能力、晋升情况、考核和跳槽情况等内容，全方位了解行业内毕业生的发展状况，准确评估毕业生的就业质量，为高校人才培养方案和就业工作开展提供参考。
就业工作事关民生和社会经济发展大局的重大任务，也是反映高校人才培养质量的重要指标，与学生个人发展密切相关。结合当前就业市场基本形势的变化和就业工作对象的特點，就业工作精准化发展已经成为不可逆的趋势。大数据技术的出现，为大学生线上精准就业体系的构建提供了支持和可能性。因此，本文根据当前高等教育就业工作供给侧和需求侧的现状，结合数据抓取和数据分析技术、以就业工作服务系统或平台的体验度和互动效果为导向，积极研究提高就业工作效率的有效途径，为高校就业工作的高效开展提供参考。
参考文献：
[1] 邱玥. 就业优先，如何实现聚力增效[N]. 光明日报，2021-03-20.
[2] 教育部. 人社部等7部门有关司局负责同志就实施部分职业资格“先上岗、再考证”阶段性措施答记者问[EB/OL]. （2020-04-23）. http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s271/202004/t20200423_445947.html.
[3] 常亮. 高校毕业生就业工作信息化系统标准化管理研究——以黑龙江东方学院为例[D]. 长春：吉林大学，2016.
[4] 葛宝山，董茗尧. 大数据技术何以促进大学生精准就业[J]. 人民论坛，2019（17）：104-105.
[5] 吴蔚. 大数据背景下大学生就业价值取向研究[J]. 思想理论教育，2014（02）：91-94.
（荐稿人：魏宁，三峡大学副教授）
（责任编辑：胡甜甜）
关键词：大数据;精准就业;信息共享
中图分类号：G646 文献标识码：A 文章编号：1673-7164（2021）22-0152-03
在大数据、人工智能快速发展的今天，大学生的教育管理工作和就业工作必须跟上时代的步伐，才能更好的为学生提供有效的服务。本文以大学生就业管理工作为研究对象，积极探索大数据管理技术在学生就业管理工作中的运用，为精准化就业工作体系建设提供可参考的建议。
一、大学生就业工作的机遇和挑战
（一）兼顾防疫与就业，高校迎来多重考验
1. 大学毕业生整体体量不断增加，就業竞争的压力持续增强
近年来，大学毕业生群体呈逐年快速增长的趋势，大学生就业的显性和隐性压力不断增加。根据教育部统计，2016年的高校毕业生大约在763万人，2017年795万人，2018年820万人，2019年834万人，2020年874万人，2021年预计为909万人，增量、增幅均为近年之最（见图1）。
2. 就业形式较为严峻，社会存量压力大
据官方公开数据统计显示，2021年城镇新增劳动力约1400万人，其中高校毕业生909万人[1]，创历史新高。考虑往届毕业生未就业群体的数量以及保障退役军人与农民工的就业机会，就业压力较为严峻。
3. 就业供给侧与需求侧存在结构性矛盾，就业工作推进难度大
根据人力资源和社会保障部相关统计数据显示，一方面我国就业市场技能性岗位存在较大缺口，从业人员数量只占全国就业人员总量的1/5，高技能人才数量不足6%;而另一方面部分热门专业毕业生供给过剩，就业压力大。供需结构的不平衡，为就业工作的推进增加了较大困难。
（二）国家“稳就业”举措频频出台，助推毕业生有效就业
1. 研究生扩招政策，增加升学机会，缓解就业压力。硕士研究生、专升本、第二学士学位面向民生发展需求扩招的政策，在某种程度上缓解了就业压力。
2. 增加基层就业机会。“特岗计划”和“三支一扶”招录规模扩大，城乡社区和基层医疗就业岗位增加，并创新性地提出了开发科研助理岗位吸纳就业等政策。
3. 加大公务员、事业单位、国有企业的毕业生招录规模，扶持新就业形态。
4. 针对企业的各类稳岗扩就业政策不断出台，鼓励企业增加用工需求。
5. 针对参军入伍学生，加大升学优惠力度，开辟直招士官等新政策吸纳毕业生。
6. 针对教师等职业资格，出台了“先上岗，再考证”等政策[2]。
二、精准化建设大数据就业信息平台是顺应时代需求的重要举措
将大数据技术融入毕业生就业信息化管理体系，能够有效提高管理效率。毕业生能够获得更加精准的服务，工作人员能够从烦琐的统计工作中解脱，高校也能够获得更加有参考价值的分析数据，实现良性循环;信息化管理系统的运用，能够彻底改变传统的就业信息采集模式，无论是准确度还是可信度，都有较大提升[3];随着校园信息化建设的不断推进，各高校毕业生就业服务均采用信息化平台，以线上、线下相配合的方式同向开展。某种程度上，毕业生能够通过手机、电脑等自助终端尽快获取和浏览所需的信息。但因各高校教育信息化推进程度存在差异，毕业生就业服务仍有较大提升空间。
三、大数据精准化就业体系建设的基本构想
（一）探索构建大学生精准就业大数据人才信息共享平台
当前各高校大数据就业平台建设水平参差不齐、大数据技术在高校大学生就业服务中的应用程度不高、个人隐私保护困境等问题，需要构建大学生精准就业信息资源共享平台、大学生精准就业数据化人才信息平台和精准就业数据化互动平台，强化大学生精准就业数据信息动态管理，提升大学生就业质量[4]。
（二）研究以大数据技术为驱动的大学生就业指导课程建设
大学生就业指导课程是大学生接触就业工作的启蒙课程，肩负着帮助大学生树立正确的职业观念和掌握基本求职技巧等重要使命。长期以来，大多数高校的就业指导课程由辅导员等管理人员兼任。因管理工作繁忙，且对就业工作缺乏研究，某种程度上影响了就业指导课程的预期效果。
研究以大数据技术为重要支撑的大学生就业指导类课程建设，能够在精准分析历年毕业生就业数据的基础上，结合当年就业市场形势和国家相关政策有效做出研判，为大学生锤炼自身做出合理规划;其次，通过对大数据技术的有效利用，能够准确掌握学生对就业指导课程和相关教学实践活动的偏好程度和满意度，从而使就业指导课程精准地建立在大学生的实际需求之上，提高课程的指导意义。
（三）探索构建大学生精准就业的线上互动管理模式
通过建立大学生精准就业线上互动管理平台，用人单位、高校和求职学生之间，可以实现某种程度的信息透明，提高信息处理效率。从岗位需求信息的发布，到学生层面的匹配岗位信息收集，从网上签约、就业权益保护到企业层面的了解求职者基本信息、高校的就业数据管理，都可以通过精准就业平台予以实现。
（四）探索强化大学生精准就业数据信息的动态管理模式
大学生就业数据信息的动态管理，不仅体现在就业前、就业中，还包括就业后的一系列工作。用人单位要定期对招录大学生的实时状态实施动态化更新，具体涵盖入职情况、业绩情况、工作能力、晋升情况、考核情况等方面，以便平台通过关键词准确匹配抓取学生的就业流向和发展情况，评估学生的就业质量，为高校的人才培养提供参考。 四、大数据管理技术在精准化就业体系建设中运用的思路和具体方法
1. 前端，利用大数据管理进行相关专业就业信息的抓取和收集，利用大数据管理将学生的行业偏好、地域偏好、薪资需求有效匹配，筛选符合毕业生期望的岗位定向推送。积极探索和推进地域间、高校间的信息共享机制，充分运用好大数据技术的优势，实现数据的精准抓取，为大学生就业目标的锚定提供重要的参考信息。通过建设信息资源共享平台，促进高校之间的交流，让学生成为共享数据的最终获益者。
2. 中端，引入管理学中的项目管理策略，将每位毕业生视作一项就业工作项目，结合前期的数据分析，适时融入精细化管理。密切关注毕业生对于定向推送就业信息的满意度以及协议达成情况，及时进行方案调整，确保工作成效。通过建立数据化互动管理平台，管理者能够清晰地了解学生签约的进展情况，规范化地指导学生有关劳动法教育和就业纠纷解决等衍生问题，提高工作成效。
3. 后端，结合毕业生就业工作的进展情况，结合数据分析判断工作开展成效，进行质量分析和满意度追踪。为高校的毕业生就业质量分析提供数据参考。学生就业并不意味着就业工作的完结，为了给下一阶段就业工作的开展提供参考，管理者应持续关注毕业生进入用人单位之后的晋升和发展状况[5]。结合大数据分析模型，定期研究高等院校毕业生的业绩状况、工作能力、晋升情况、考核和跳槽情况等内容，全方位了解行业内毕业生的发展状况，准确评估毕业生的就业质量，为高校人才培养方案和就业工作开展提供参考。
就业工作事关民生和社会经济发展大局的重大任务，也是反映高校人才培养质量的重要指标，与学生个人发展密切相关。结合当前就业市场基本形势的变化和就业工作对象的特點，就业工作精准化发展已经成为不可逆的趋势。大数据技术的出现，为大学生线上精准就业体系的构建提供了支持和可能性。因此，本文根据当前高等教育就业工作供给侧和需求侧的现状，结合数据抓取和数据分析技术、以就业工作服务系统或平台的体验度和互动效果为导向，积极研究提高就业工作效率的有效途径，为高校就业工作的高效开展提供参考。
参考文献：
[1] 邱玥. 就业优先，如何实现聚力增效[N]. 光明日报，2021-03-20.
[2] 教育部. 人社部等7部门有关司局负责同志就实施部分职业资格“先上岗、再考证”阶段性措施答记者问[EB/OL]. （2020-04-23）. http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s271/202004/t20200423_445947.html.
[3] 常亮. 高校毕业生就业工作信息化系统标准化管理研究——以黑龙江东方学院为例[D]. 长春：吉林大学，2016.
[4] 葛宝山，董茗尧. 大数据技术何以促进大学生精准就业[J]. 人民论坛，2019（17）：104-105.
[5] 吴蔚. 大数据背景下大学生就业价值取向研究[J]. 思想理论教育，2014（02）：91-94.
（荐稿人：魏宁，三峡大学副教授）
（责任编辑：胡甜甜）