摘要：在高校毕业生就业形势复杂多变以及就业格局变化的背景下，以经验性推测与结果性统计为主的就业指导工作评价方法，已不能很好地满足就业指导工作的成效显现及改进提升的需要。而数据技术则为高校就业指导服务成效的客观评估与精准化建设，提供了全新视角和技术手段。本文采用大数据视角下，多维度分析大学生就业指导服务效果的方法，构建服务投入、服务过程和服务成效等多元化评价指标体系，运用多类型数据分析方法进行整体研判，从而能够进一步挖掘高校就业指导服务在内容匹配度、工作实施以及个体支持等方面存在的问题。由此提出针对评价结果进行服务改进方案。

关键词：数据驱动；大学生就业；就业指导服务；效果评估

引言

随着现代科技的不断发展进步，人工智能、云计算、智能化等新科技不断涌现，高校就业指导工作需要充分加以利用，更好地追赶时代发展步伐，不断更新就业指导理念，助力社会进步，从而将学生培养成为具有创新性的复合型人才，能够更好地投身社会建设。如何有效地评估就业指导工作的成效，而如何据此调整服务的内容及方式，则成为大学就业工作的当务之急。目前看，在现有的大学就业指导服务评价中，还仅以就业率、签约率等终极目标为评价依据，视角单一，并不能完整地反映就业指导服务对学生就业能力提升、职业态度养成、综合就业质量改善等方面的成效。此外，大量就业援助服务中形成的数据尚未得到很好的梳理及分析利用，因而其评价结果对服务优化指导作用有限。

1 数据驱动视角下大学生就业指导服务的理论基础与

1.1 数据驱动理念在高校就业指导服务中的理论依据

数字化平台对高校就业指导服务产生深远的影响、具有重要意义。一是数字化平台为高校就业指导带来更广泛、更全面的资源。通过整合各类就业信息、岗位招聘信息、行业动态等，数字化平台使学生和就业指导机构可以更方便地获取到最新的就业信息，从而更好地了解行业趋势和求职要求。二是数字化平台提供更便捷、高效的交流渠道。传统的就业指导往往需要面对面的沟通，但时间和地点的限制制约了学生和指导机构的交流。从高校管理层面来说，学生就业咨询指导服务是高校人才培养体系中不可或缺的重要组成部分，其运行效果具有阶段性、整体性特征。在被具体服务内容所影响的同时，学生求职活动同样受诸多因素的影响，诸如服务方式、服务次数、服务时间等。用招聘结果这个单一变量来衡量就业指导服务，对促进学生职业能力提升以及职业生涯发展的作用是不够全面的。

1.2 当前高校就业指导服务效果评估面临的现实挑战

尽管高校就业指导服务供给得到了改进，但是就业指导服务质量评价仍受制于现实条件，一方面导致就业指导服务质量评价对实际工作的支持不足；另一方面也是数据化测评转型的重要动因。从评价目的来看，就业指导服务具有多维的功能属性，包括对学生的就业指导效果，除帮助学生找到工作外还有职业认知教育、职业技能提升、职业生涯支持等内容。但在实际的评价过程中，有些学校仍将就业指导服务成效等同于就业率结果，导致评价目标设置偏重结果性评价。这种评价方式，忽视了就业指导服务对学生的影响是一个长期的过程，因此难以充分体现其价值。传统就业指导服务质量评价主要是采用问卷调查法，以及结果统计的方式进行测量，数据来源单一导致测评结果信效度不高。

2 数据驱动大学生就业指导服务效果评估的指标体系

2.1 就业指导服务效果评估的基本维度与逻辑结构

就业指导服务对毕业生的职业发展的影响，不是一个简单直接的作用过程，而是多种影响作用下综合的结果。从影响的过程看，它是由一系列阶段组成，包括服务供给、服务实施及服务成效等，这些阶段之间有密切的关系，但也有各自的评估要点。因此，在构建测评体系中，应从整体运行过程出发对各维度就业指导服务效能进行界定。在服务投入层面，影响就业指导服务效能的关键性要素是资源配置，包括聘用就业指导员数量、平台设备以及经费保障等。这些基本条件是就业指导服务实施的基础氛围，其是否足够合理是决定服务范围大小的主要因素；而对服务进程而言，其主要由服务方法的应用所决定，在很大程度上也会影响到服务的实际成效。

2.2 基于数据特征的就业指导服务核心指标设计

在明确评价准则后，还要充分考虑采集数据和可度量性之间的矛盾，确保指标不仅能够反映就业指导服务运行状态，也具有数据化落地的可行性。服务投入主要集中在就业指导资源配置的数量层面，比如，就业指导教师生比、就业指导课程设置模式、就业指导活动形式等。包括信息手段支撑的就业平台建设和使用情况等，在这一类指标上，可以从资源配置方面反映高校对学生就业指导工作的支持力度；在服务流程环节，更多地关注了学生的具体参与程度以及服务落实状况，如学生参与就业指导的频次、各类型职业生涯咨询服务覆盖面还有他们对于就业指导的内容是否满意等方面。这些指标可以从过程性数据中反映出就业指导服务在行动层面是如何运作的，进而更加清楚地了解其作用发挥路径；而在服务成效方面则应该摆脱单纯关注就业率的单一视角，综合反映就业质量和发展潜力。

2.3 就业指导服务效果评估的数据来源与采集机制

科学开展大数据评估模式，离不开稳定、连续、系统的数据来源保障体系的支持。高校就业指导服务涉及诸多管理环节，相关资料信息大多分散于不同渠道中，因此，必须对相关的数据资源进行统一梳理，制定合理的数据采集方案。在学校的数据库中，学生就业管理系统是重要基础之一，包括就业讲座记录、学生的参加情况以及毕业去向等内容，在一定程度上具有连续性以及经常性的特点，能够直接体现就业指导服务的工作开展状况。在学生层面数据中，学生的参与就业指导行为及反馈数据是评价服务过程效果的主要参考手段，可以通过问卷调查或者网络反馈等方式获取该类数据，以帮助了解其需求与服务的匹配程度；关于成果方面数据来源，毕业生就业质量是最重要的指标体系，也是评价学生就业指导效果的重要依据之一。

2.4 就业指导服务效果评估模型的构建思路

在明确了评价维度划分及指标体系构建，在明确数据来源后，如何运用恰当的数据分析方法，进行就业指导服务效果的系统评价是开展基于数据分析研究的关键。该评价模型不仅要完成各项指标信息的收集，并反映就业指导服务的整体情况，同时，也会直接决定着它的分析层次以及对实践改进的指导价值。从功能上来说，就业指导服务效果评价模型应着眼于达到“诊断—比较—改进”的目的。第一，它应当能对高校的就业指导服务总体状况进行客观描述，反映各要素项目的总体水平与结构性特征；第二，还应具备一定的分析水平以发现工作流程及服务成果之间的对应关系与相关性，并以此作为未来改善的依据。因此，在本研究中，强调了分析逻辑清晰度以及结果阐述的可用性，而并非追求技术复杂化而削弱其应用价值。

3 基于数据分析的大学生就业指导服务效果评估结果解析

3.1 就业指导服务整体效果的数据呈现与趋势特征

在校大学生接受过就业指导服务的比例较高，并以非正式形式居多。近九成在校生接受过就业指导服务，表明高校已基本将就业指导服务纳入制度化的运作轨道之中。但是，虽然学校间以及不同专业在就业指导资源配置和服务上投入基本是均衡的，在实践中，也存在一定差异。某些专业学生的各项服务参与频率更高，而另一些专业，则以集中型或者阶段性开展为主导模式，连续性和稳定性稍差。从结果来看，参加就业指导服务较多的学生在就业率及工作满意度方面更为乐观。虽然就业指导服务覆盖率高，但不同专业、不同学校在落实方面还有差别。一些专业的学生对参加就业指导的积极性更高，在就业过程中得到持续性、全面性的支持，就业率与就业满意度也得到了提升。

3.2 不同就业指导服务内容的效果差异分析

根据综合分析结果，进一步考察不同就业指导服务的效果差异，以发现哪些就业指导服务对实际工作效果更好。首先，职业规划类指导服务能帮助学生提升职业认知程度，进而增强学生的就业意向清晰性；其次，职业规划类指导服务会间接影响到学生的就业目标清晰性的评价。然而，这些服务对即期就业结果没有显著影响，表明其目标主要是促进长期职业发展；求职技能类服务则与就业结果有高度相关性，使用过修改简历、面试辅导等实践类服务的学生，在及时获得工作以及获得合适的工作这两项指标上得分更高。也表明这一类重在实操的指导服务对于促进转业具有显著的作用；而对于信息发布以及岗位对接类型的指导服务的数据分析则表明，虽然能够扩大就业的信息渠道，但由于信息的准确性、精准性等原因使得效果受到一定的制约。

3.3 学生个体特征对就业指导服务效果的影响

基于大数据分析下的评估中，学生个体特征是影响就业指导效果的重要因素。通过对不同群体进行差异性分析，更能清晰明确地看到就业指导效果差异的原因。从专业的角度来说，不同类型的专业生对就业指导的效果存在差异。倾向应用型的专业生对求职技巧类服务的满意度较高，而倾向学术研究的师范专业生，对职业发展咨询指导类服务较有需求；在就职意愿方面，较高的就职意愿者，倾向于主动利用这些就业指导资源的学生其就业结果相对稳定；而就业准备不足的学生即便参加较多就业指导活动，其就业进展依然很小，说明服务内容与学生的底层需求契合度不高。在就业去向选择上，不同就业路径选择的学生接受的服务效果各有特点。

3.4 数据驱动评估中暴露出的主要结构性问题

通过对不同维度结果分析可以发现，当前高校就业指导服务运行机制具有诸多共性特征，并非某一方面某一环节的服务缺失造成的结果，在数据上反复呈现为一种结构性特征，说明大学生就业指导服务存在顶层设计以及实施路径上的不足。从供给和服务学生的契合度看，在就业指导服务形式及内容比较全面的情况下，效能量差说明部分就业指导服务的内容未必能满足学生的实际就业需求；高参与度的就业指导服务并没有带来更高的就业绩效指标值，也就是说，“供给”的并不等于“使用”。二是服务设计上与学生的就业场景存在一定脱节；三是在服务过程与结果上的衔接方面，从表中也可以发现，在就业指导服务实施过程中没有明确的服务结果反馈机制。

4 数据驱动背景下大学生就业指导服务的改进策略

4.1 以评估结果为导向优化就业指导服务内容结构

第三章的评估结果表明，不同类型的就业指导服务开展情况，对本校学生就业结果的影响效果不一，有的项目虽然参与度高但没有明显效果。这反映了在设计就业指导服务方面仍存在路径依赖的现象，同时，还要优化服务项目以适应学生的实际就业需求。在这样的大数据背景下，应当用这些数据来对就业指导服务内容进行优化和完善，并将它们作为参照物，对已有的服务项目进行反思和系统性的梳理以及结构调整。首先要继续观察各项目的服务效果与工作量之间的变化情况，一是筛选出能够提升就业质量和岗位匹配度的优质服务项目加以倾斜；二是对未产生明显成效的服务项目，应通过精简项目内容、优化服务形式、整合服务资源等方式予以完善，避免资源错配。

4.2 推进就业指导服务过程的数据化与精细化管理

评估结果显示，就业指导服务实施过程信息和其产出之间的关系不充分，也一定程度影响了该评估结果对实践改进的引导作用。这主要是因为就业指导服务实施过程中，缺乏系统化、全方位的操作管理制度导致服务状况无法及时反馈到管理层面上。开展基于数字化的就业指导服务实施过程，是提升服务效能管控力的重要手段。通过对就业指导服务整个过程进行数字化记录和跟踪管理，可以更加清晰地反映服务运行状况，如服务次数、服务方式、学生参与和服务反馈情况等。这些执行过程的信息也是评估服务效能的重要依据，也为即时调节服务方式提供了可能。在此基础上，经由长期比对研究过程信息与终局信息的相关度，则可逐步辨识出就业指导服务过程中影响工作成效的关键环节，从而推动就业指导服务实现从终局取向的管理到全程取向的管理转变，二要保证服务质量稳步提升。

4.3 建立面向学生差异的精准就业指导支持模式

数据分析结果表明，不同大学生群体对就业指导的需求程度不同，学生个体特征具有重要的调节作用。说明现有的一刀切的就业指导服务已不能满足多样性的求职需求。基于大数据时代背景，高校应该结合学生成长的信息以及就业评估的数据，制定针对不同类别的学生精准化的就业指导服务方案。对不同专业背景、不同就业准备状态、不同工作期待度等维度进行综合分析，将学生分类，并根据不同类型提出针对性就业指导服务方案，可以实现精准化职业指导，从而更有针对性地利用有限的就业指导资源帮助高危失业学生。以提升就业服务质量为目标，实现就业指导服务供给精准化、便利化。

4.4 完善数据驱动就业指导服务的长效运行机制

将就业指导服务改进由临时性举措向常态化发展，亟待完善以数据为基础的就业指导服务长效机制建设。从以上评估结果来看，当前我国就业指导服务已有一定的数据采集与分析基础，但尚未形成基于数据分析进行科学决策及改进工作的常态机制。一是建立相关制度以推动校内各部门对就业指导服务评测结果的共享与使用，并将数据测评落实在就业指导服务管理的体系之中；二是建立经常性的数据研究与回馈机制，确保评测结果持续发挥导向作用。而不仅仅是针对某一个时期的结果。最后，也要注重提升从业人员对数据的认知能力及应用技能，在日常的工作中学习如何解读测评结果并以此为依据调整工作模式。

结语：随着大学生就业形势日趋复杂以及高校毕业生就业指导服务职能的不断拓展，如何对就业指导服务质量进行测量，并根据测评结果提升就业指导服务水平，已经成为高校管理工作的重要议题之一。本文在大数据思维的指导下，系统论述了大学生就业指导服务效能评估体系的构建路径：构建了涵盖服务费用、服务过程及服务结果等方面的综合评价指标体系，并结合多源数据对就业指导服务开展情况进行综合评价分析。结果显示，基于多源数据分析进行的绩效评价，更能反映出就业指导各环节的服务特征及服务效果差异性，这对改变过去重结果的评价方式有很好的推动作用，并能对存在的问题进行有效追溯。

参考文献：

[1]葛晓军.新时期农村大学生返乡创业驱动因素及其作用分析[J].中国大学生就业, 2024(5).

[2]林亚彤,赖婧瑜,祝延珂,等.数字经济时代大学生就业的机遇与挑战[J].商业 2.0, 2024(14):102-1

[3]李小聪,姚皓迪,唐璇,等.农村籍大学生返乡就业意愿的多元驱动[J].江苏工程职业技术学院学报,2024, 24(3):62-69.

[4]张佳佳,安二红.基于区块链技术的学生创新创业数据服务平台的设计研究[J].科学与财富,2024(3).

[5]曹明,赵岚,余健.微创业项目驱动地方院校大学生专业实践与创新能力培养[J].高教学刊, 2023,9(34):52-55.

[6]于钦明, 夏泉海, 李可心. 基于大学生就业心理分析的就业指导工作开展[J]. 中国就业,2024(6):76-77.