课题申报参考：新时代大学生就业价值观的群体画像与塑造机制研究.docxVIP

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

《新时代大学生就业价值观的群体画像与塑造机制研究》

课题设计论证

新时代大学生就业价值观的群体画像与塑造机制研究

一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

近年来，随着经济社会的快速发展和高等教育的普及，大学生就业问题日益成为社会关注的焦点。国内外学者对大学生就业价值观进行了广泛研究，主要集中在以下几个方面：

就业价值观的内涵与结构：学者们从不同角度对就业价值观进行了界定，并探讨了其构成维度，如职业理想、职业评价、职业选择等。

就业价值观的影响因素：研究指出，家庭背景、学校教育、社会环境、个人经历等因素都会对大学生就业价值观产生影响。

就业价值观的现状与问题：部分研究表明，当代大学生就业价值观呈现出多元化、务实化、功利化等特征，同时也存在理想信念缺失、职业规划模糊等问题。

就业价值观的引导与塑造：学者们从高校教育、社会实践、政策引导等方面提出了引导和塑造大学生就业价值观的对策建议。

2.选题意义

新时代背景下，大学生就业形势更加复杂多变，就业价值观也面临着新的挑战和机遇。开展新时代大学生就业价值观的群体画像与塑造机制研究，具有重要的理论意义和现实意义：

理论意义：丰富和发展大学生就业价值观的理论体系，为新时代大学生就业指导提供理论支撑。

现实意义：准确把握新时代大学生就业价值观的现状和特征，为高校开展就业指导、政府制定就业政策、企业进行人才招聘提供参考依据。

3.研究价值

学术价值：本研究将运用大数据分析、社会网络分析等方法，构建新时代大学生就业价值观的群体画像，并深入探讨其塑造机制，具有一定的学术创新性。

应用价值：研究成果可为高校开展精准化就业指导、政府制定差异化就业政策、企业进行个性化人才招聘提供决策参考，具有重要的应用价值。

二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

构建新时代大学生就业价值观的群体画像，揭示不同群体大学生就业价值观的差异特征。

探讨新时代大学生就业价值观的塑造机制，分析家庭、学校、社会、个人等因素对大学生就业价值观的影响。

提出引导和塑造新时代大学生就业价值观的对策建议，为高校、政府、企业等相关主体提供参考。

2.研究内容

新时代大学生就业价值观的群体画像研究：运用问卷调查、深度访谈等方法，收集大学生就业价值观相关数据，运用聚类分析、社会网络分析等方法，构建新时代大学生就业价值观的群体画像，揭示不同群体大学生就业价值观的差异特征。

新时代大学生就业价值观的塑造机制研究：运用结构方程模型、多元回归分析等方法，分析家庭、学校、社会、个人等因素对大学生就业价值观的影响，探讨新时代大学生就业价值观的塑造机制。

新时代大学生就业价值观的引导与塑造对策研究：基于研究结果，从高校教育、社会实践、政策引导等方面提出引导和塑造新时代大学生就业价值观的对策建议。

3.重要观点

新时代大学生就业价值观呈现出多元化、务实化、个性化等特征，不同群体大学生就业价值观存在显著差异。

家庭、学校、社会、个人等因素共同作用于大学生就业价值观的形成，其中学校教育和社会实践是重要影响因素。

引导和塑造新时代大学生就业价值观需要多方协同，构建家庭、学校、社会、个人“四位一体”的育人格局。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究将遵循“理论构建—实证分析—对策研究”的研究思路，首先梳理相关文献，构建理论框架；其次开展实证研究，收集和分析数据；最后基于研究结果提出对策建议。

2.研究方法

文献研究法：查阅国内外相关文献，梳理大学生就业价值观的研究现状、理论基础和研究方法。

问卷调查法：设计科学合理的问卷，对全国不同地区、不同类型高校的大学生进行调查，收集大学生就业价值观相关数据。

深度访谈法：选取具有代表性的大学生进行深度访谈，深入了解其就业价值观的形成过程和影响因素。

数据分析法：运用SPSS、AMOS等统计软件对问卷数据进行分析，运用聚类分析、社会网络分析、结构方程模型等方法构建群体画像和探讨塑造机制。

3.创新之处

研究视角创新：从群体画像的视角研究大学生就业价值观，揭示不同群体大学生就业价值观的差异特征。

研究方法创新：运用大数据分析、社会网络分析等方法，构建新时代大学生就业价值观的群体画像，并深入探讨其塑造机制。

研究内容创新：将新时代背景、群体差异、塑造机制等纳入研究框架，拓展了大学生就业价值观的研究内容。

四、研究基础、条件保障、研究步骤

1.研究基础

课题组成员长期从事大学生就业指导和研究工作，积累了丰富的理论知识和实践经验。

课题组已收集了大量