教育大数据的数据挖掘对招生和就业的启示

编辑:csm351
2019-09-08来源:百家号
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  就业管理
  需要解决的问题:高校毕业生就业率是衡量一个学校办学质量和学生综合素质的一个重要指标。教育部下发的《关于做好2012年全国普通高等学校毕业生就业工作的通知》表示,就业率连续两年低于60%的专业,调减招生计划直至停招。对于本校中就业率较低的专业,如何运用统计分析和数据挖掘软件来找到导致就业率低的主要因素和规律,找到生源选取、课程设置、就业导向的改进办法,是院系领导急需解决的问题。
  方案简介:当前,高校的教务管理、就业管理正朝着“规范化、信息化、网络化”的方向发展。随着管理信息系统的应用,数据库积累的数据越来越多,需要用数据挖掘技术快速而准确地找出有用的规律。比如说,大学的就业指导中心积累了招聘会需求和签约的历史数据,需要对近几年的数据进行加以分析,以得出规律。
  学生就业指导中心的工作人员,根据经验常会发现来自全国各地不同行业的单位来学校进行的招聘工作中,在企业类型、招聘地区、时间、专业上存在许多较强的规律。通过数据挖掘,将能更好地找出企业在招聘过程中的相关规律,最终帮助就业指导中心利用好其中的规律,为毕业生做好“精准营销”,增加毕业生的就业率。
  举例来说,每年有上千上万的企业去各个高校进行校园招聘。招聘企业类型很多,有知名大公司,也有很多小的公司。学校招聘部门特别关注大企业来校招聘的情况,对这些企业来年会不会再来学校进行招聘十分关注。如果不来,对毕业生和招聘部门都是不小的损失。因此,学校招聘部门就希望通过数据挖掘技术对这些名企的招聘活动进行预测,目的是为了发现忠诚的招聘单位,积极地与这些单位继续保持长久的战略合作伙伴关系。如果预测结果显示这些企业再来招聘的机会很小,就要求招聘部门积极有效地和该企业进行沟通,争取建立合作关系,主动邀请来学校招聘。
  招聘需求与就业意向的关联分析
  很多大学生对自己的就业意向不是很了解,一方面是因为学校对大学生职业生涯规划的指导不够完善,另一方面,企业对学校的专业设置也不甚了解,许多单位仅仅关注学校的传统强势学科,忽略了正在日益完善的新兴专业。通过关联分析,可以得出各个专业之间的联系,例如,招聘某些专业的企业有多大概率同时招聘哪些其他专业,并利用这样的关联分析结果向企业推荐其潜在的需求专业。通过这样的关联分析,挖掘企业内部潜在的需求,让大学生向着自己的职业目标努力,并且就业指导中心也可以根据企业需求向其推荐本校的学生。
  聚类分析
  目前许多高校的就业指导中心的招聘工作很被动,不能主动联系相关的招聘企业,为企业提供更多学院、专业信息,而是仅仅等待企业来学校招聘,没有充分发挥其招聘第一线的优势。通过聚类分析,根据企业的特点将它们聚为几类,并根据每类企业的特有的招聘模式在特定的时间主动联系企业,邀请他们来学校招聘。这样,不仅发挥出就业指导中心的主观能动性,而且会使不了解或不打算来学校招聘的企业来招聘会,增加毕业生的就业机会。
  预测分析
  通过对招聘数据的初步处理,可以发现有些企业会连续几年来学校进行招聘,招聘时间存在一定的规律性。但企业招聘的时间一般不固定,预测分析可以帮助分析连续招聘企业的特点,预测新的一年有可能来学校招聘的企业。这样,就业中心可以特别关注这类企业,作为优质客户建立良好的关系。
  面向就业的课程设置优化与学业指导
  对于就业的历史签约数据,可以对签约结果较好的案例和结果不好的案例进行比较,查看两类案例中,在课程设置、实践活动、学生基础、学生来源地、招聘企业类型等方面的区别,并运用数据挖掘的手段加以分析和总结,从而得出一些方法和政策,来进行面向就业的课程设置优化,或是招生在多样化和质量上的优化,或是招聘企业邀约上的优化。


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