大数据赋能下高职学生画像与高质量充分就业实施路径研究 【课题申报书】.pdf

《大数据赋能下高职学生画像与高质量充

分就业实施路径研究》

课题设论证

大数据赋能下高职学生画像与高质量充分就业实施路径研究课题

设计论

一、研究现状、选题意义、研究价值

（一）研究现状

随着大数据技术在教育领域的广泛应用，对学生进行画像以提升

教育教学效果和就业指导的研究逐渐增多。然而，在高职教育领域，

关于大数据赋能下学生画像与就业实施路径的研究仍处于发展阶段。

目前存在以下情况：

部分研究侧重于学生学业成绩等基础数据的收集与分析，对于全

面反映高职学生特点的多维度数据挖掘不足，如学生的实践技能、职

业素养、兴趣爱好等数据未能充分整合到学生画像中。

在就业实施路径方面，多数研究关注传统就业指导模式，缺乏依

据大数据分析结果构建个性化、精准化的就业推荐和指导体系，未能

充分发挥大数据在匹配高职学生与就业岗位之间的优势。

（二）选题意义

贯彻国家政策国家高度重视高职教育的发展以及高职学生的就业

质量。本课题的研究有助于推动高职教育与大数据技术深度融合，贯

彻国家关于提升职业教育现代化水平和促进就业的相关政策。

提升高职学生就业竞争力通过大数据赋能构建高职学生画像，能

够更精准地了解学生的优势和不足，进而制定个性化的就业指导方案，

提高学生在就业市场的竞争力，实现高质量充分就业。

推动高职教育改革有助于高职教育机构深入了解学生需求和市场

需求，为教育教学改革提供依据，优化课程设置、教学内容和实践教

学环节，提高高职教育的适应性和质量。

（三）研究价值

理论价值

丰富高职教育领域学生画像的理论体系，探索大数据技术与高职

学生就业理论的融合模式，为后续研究提供理论参考。

深化对高职学生职业发展规律的认识，通过大数据分析揭示影响

高职学生就业质量的关键因素及其相互关系。

实践价值

为高职教育机构提供一套可操作的学生画像构建方法和就业实施

路径，提高就业指导工作的科学性和实效性。

帮助企业更精准地招聘到符合岗位需求的高职人才，降低招聘成

本，提高人力资源配置效率。

二、研究目标、研究对象、研究内容

（一）研究目标

学术目标

探索大数据赋能下高职学生画像的构建模型和算法，揭示高职学

生数据特征与就业质量之间的潜在规律。

构建基于大数据的IWI职学生就业质量评价体系，为IWI职学生就业

理论研究提供新的视角和方法。

工作目标

建立大数据平台，实现对高职学生多维度数据的收集、整合、分

析，绘制全面、精准的学生画像。

依据学生画像，制定个性化、精准化的就业实施路径，使高职学

生的高质量充分就业率提高[X]%以上。

（二）研究对象

本课题的研究对象为高职学生群体，涵盖不同专业、不同年级的

高职学生，包括他们的学习成绩、实践操作能力、职业技能书获取

情况、社团活动参与情况、职业规划意识、就业意向等多方面的数据

信息。

（三）研究内容

高职学生数据收集与整合研究

确定用于构建学生画像的关键数据指标，包括学生基本信息、学

业成绩、校内实践、校外实习、技能竞赛、社交活动等方面的数据来

源。

研究如何利用大数据技术对分散在学校各部门（如教务处、学生

处、实训中心等）的数据进行整合，确保数据的完整性和准确性。

大数据赋能下高职学生画像构建研究

探索适合高职学生的画像构建模型，如基于聚类分析、关联规则

挖掘等算法，对学生数据进行分析处理，构建学生的个性特征、学习

能力、职业倾向等多维度画像。

研究如何将非结构化数据（如学生的自我评价、教师评语等）转

化为可量化的数据，并融入到学生画像中。

基于学生画像的高职学生就业质量评价体系研究

确定高职学生就业质量评价的指标体系，包括就业岗位与专业的

匹配度、薪资待遇、职业发展前景、就业满意度等方面的指标。

研究如何根据学生画像和就业质量评价指标体系，运用大数据分

析方法对高职学生的就业质量进行动态评估。

大数据赋能下高职学生高质量充分就业实施路径研究

依据学