黃蓉
關(guān)鍵詞:職業(yè)軌跡;畫(huà)像;大數(shù)據(jù);職業(yè)教育
中圖分類(lèi)號(hào):TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1009-3044(2023)08-0071-03
1 問(wèn)題提出
職業(yè)教育作為一種類(lèi)型教育,具有職業(yè)和教育的雙重屬性[1]。其中,職業(yè)起到了先天的決定性作用。從某種程度來(lái)說(shuō),先有某類(lèi)職業(yè),才有職業(yè)相對(duì)應(yīng)某類(lèi)專(zhuān)業(yè)。于是,產(chǎn)教融合、校企合作、工學(xué)結(jié)合則成了職業(yè)教育在學(xué)校、專(zhuān)業(yè)、課程三個(gè)層面高質(zhì)量發(fā)展的生命線(xiàn)[2]。圍繞質(zhì)量生命線(xiàn),如何高質(zhì)量地對(duì)接職業(yè),進(jìn)行職業(yè)分析也就成為辦學(xué)職業(yè)教育中的關(guān)鍵一環(huán)。
目前,對(duì)接職業(yè),進(jìn)行職業(yè)分析普遍采用的方式方法是通過(guò)線(xiàn)上或線(xiàn)下形式,對(duì)企業(yè)員工進(jìn)行訪(fǎng)談、問(wèn)卷調(diào)查等方式進(jìn)行。此類(lèi)方法因訪(fǎng)談對(duì)象的深入程度有限、掌握的信息有限、重視的程度有限等原因,對(duì)職業(yè)信息掌握不精準(zhǔn)、不深入,無(wú)法進(jìn)行職業(yè)的量化分析、全面分析,造成對(duì)接職業(yè)、進(jìn)行職業(yè)分析的效果一般。因此,需要一種更科學(xué)、更全面、更有效的手段進(jìn)行職業(yè)對(duì)接分析。隨著互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入2.0時(shí)代后,一方面,各行各業(yè)所需招聘的職業(yè)崗位信息,幾乎都會(huì)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行發(fā)布;另一方面,越來(lái)越多的從業(yè)人員也通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布自己的職業(yè)生涯信息或求職簡(jiǎn)歷信息,這兩方面的信息,使得基于互聯(lián)網(wǎng)的職業(yè)崗位大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,可構(gòu)建職業(yè)軌跡畫(huà)像構(gòu)。使用職業(yè)軌跡畫(huà)像進(jìn)行職業(yè)對(duì)接分析,將更加精準(zhǔn)、有效,是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時(shí)代,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)教融合、校企合作、工學(xué)結(jié)合,進(jìn)一步提高職業(yè)教育質(zhì)量的必由之路。
2 職業(yè)軌跡畫(huà)像構(gòu)建
2.1 職業(yè)表示
1) 職業(yè)崗位基本信息分析。經(jīng)分析前程無(wú)憂(yōu)、領(lǐng)英等國(guó)內(nèi)主要招聘網(wǎng)站的招聘信息后,歸納并提取出招聘網(wǎng)站的職業(yè)崗位信息如表1所示。
2) 職業(yè)崗位表示設(shè)計(jì)。為了對(duì)上述職業(yè)崗位基本信息進(jìn)行數(shù)字化存儲(chǔ)設(shè)計(jì),并與后續(xù)的職業(yè)崗位畫(huà)像進(jìn)行對(duì)接,文章設(shè)計(jì)了“實(shí)體-屬性圖”表示職業(yè)崗位信息的邏輯設(shè)計(jì)。
“實(shí)體-屬性圖”主要用來(lái)描述現(xiàn)實(shí)世界中的概念模型,表示物理邏輯結(jié)構(gòu),“實(shí)體-屬性圖”包括實(shí)體和屬性?xún)蓚€(gè)要素。其中,實(shí)體是指現(xiàn)實(shí)世界中可以區(qū)分的事物。實(shí)體可以是抽象的概念或名字,也可以是具體的人或物。一般來(lái)說(shuō),使用“矩形框”表示實(shí)體,矩形框內(nèi)寫(xiě)明實(shí)體名稱(chēng)。屬性是指實(shí)體所擁有的某一特性,它是用來(lái)描述實(shí)體情況的要素。一般來(lái)說(shuō),一個(gè)實(shí)體通過(guò)1個(gè)或多個(gè)屬性來(lái)描述、刻畫(huà);屬性不能脫離實(shí)體而存在,屬性是相對(duì)實(shí)體而言的;屬性使用橢圓形表示,并用無(wú)向邊將其與相應(yīng)的實(shí)體連接起來(lái)。
運(yùn)用“實(shí)體-屬性圖”對(duì)職業(yè)崗位信息進(jìn)行描述,如圖1所示。其中,職位作為實(shí)體,并使用職位名稱(chēng)作為實(shí)體名稱(chēng);職責(zé)、任職資格、單位信息、薪資福利、發(fā)布時(shí)間、工作地點(diǎn)、招聘數(shù)量、其他說(shuō)明則為職位的屬性。
一般來(lái)說(shuō),一個(gè)具體的職業(yè)崗位信息就需一張“實(shí)體-屬性圖”來(lái)表示?;ヂ?lián)網(wǎng)上的大量職業(yè)崗位信息,就可以構(gòu)成職業(yè)崗位信息的大數(shù)據(jù)——“實(shí)體-屬性圖”數(shù)據(jù)庫(kù)?!皩?shí)體-屬性圖”數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)越多、數(shù)據(jù)越精準(zhǔn),則越有利于職業(yè)崗位信息分析。
2.2 職業(yè)軌跡表示
1) 職業(yè)軌跡分析。經(jīng)分析前程無(wú)憂(yōu)、領(lǐng)英、BOSS 直聘等國(guó)內(nèi)主要招聘網(wǎng)站求職人員的工作簡(jiǎn)歷和用人單位發(fā)布的職業(yè)崗位信息之后,不難發(fā)現(xiàn):絕大部分人的職業(yè)生涯中,都存在多個(gè)崗位的工作經(jīng)歷。通過(guò)分析崗位經(jīng)歷變遷過(guò)程,就可以形成個(gè)人的崗位職業(yè)軌跡。形成個(gè)人的職業(yè)軌跡的原因是多方面的,主要包括崗位升遷、個(gè)人轉(zhuǎn)行、同行業(yè)內(nèi)跳槽等多種原因。在分析個(gè)人的工作簡(jiǎn)歷基礎(chǔ)上,進(jìn)而分析海量的個(gè)人工作簡(jiǎn)歷,就可以形成更多的職業(yè)軌跡。按職業(yè)軌跡的劃分層面不同,一般可以將職業(yè)軌跡劃分為如下三個(gè)層面:
①微觀(guān)層面。微觀(guān)層面的職業(yè)軌跡是指?jìng)€(gè)人層面的職業(yè)發(fā)展軌跡,它體現(xiàn)的是某一個(gè)體某一段時(shí)間內(nèi)的職業(yè)崗位信息變化情況。如圖2所示,體現(xiàn)了工作崗位、工作單位、工作時(shí)長(zhǎng)等變遷過(guò)程。
通過(guò)構(gòu)建微觀(guān)層面的職業(yè)軌跡后,就能清楚地表示出某一個(gè)體的工作經(jīng)歷情況,其核心意義是通過(guò)與中觀(guān)層面的職業(yè)軌跡進(jìn)行對(duì)比,用于指導(dǎo)個(gè)人職業(yè)生涯成長(zhǎng)設(shè)計(jì)和路徑選擇。微觀(guān)層面的職業(yè)軌跡是構(gòu)建后續(xù)中觀(guān)層面和宏觀(guān)層面職業(yè)軌跡畫(huà)像的信息基礎(chǔ)。
②中觀(guān)層面。中觀(guān)層面的職業(yè)軌跡是基于大量的個(gè)人層面職業(yè)發(fā)展軌跡數(shù)據(jù),進(jìn)行分析與統(tǒng)計(jì)后,形成某一個(gè)行業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的職業(yè)崗位發(fā)展軌跡。如圖3所示。
通過(guò)構(gòu)建中觀(guān)層面的職業(yè)軌跡后,就能清楚地表示出某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域中,職業(yè)變化與發(fā)展的軌跡,反映出從某一個(gè)職業(yè)崗位到另一個(gè)職業(yè)崗位的概率情況(如示意圖中的百分比)和路徑選擇情況。
③宏觀(guān)層面。宏觀(guān)層面的職業(yè)軌跡是基于大量的個(gè)人層面職業(yè)發(fā)展軌跡數(shù)據(jù),進(jìn)行分析與統(tǒng)計(jì)后,形成一個(gè)更為宏觀(guān)領(lǐng)域的職業(yè)崗位遷移軌跡畫(huà)像,如城市間職業(yè)軌跡畫(huà)像、技術(shù)領(lǐng)域間職業(yè)軌跡畫(huà)像。如圖4所示。
通過(guò)構(gòu)建宏觀(guān)層面——城市間職業(yè)軌跡后,就能清楚地表示出城市間職業(yè)變化與發(fā)展的軌跡,體現(xiàn)出某一時(shí)間段職業(yè)崗位從一個(gè)城市遷移到另一個(gè)城市的概率情況(如圖4示意圖中的百分比),也可以構(gòu)建宏觀(guān)層面——技術(shù)領(lǐng)域職業(yè)軌跡,用于體現(xiàn)從一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域遷移到另一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的概率情況。
2) 職業(yè)軌跡信息模型構(gòu)建。為了充分表達(dá)三個(gè)層面的職業(yè)軌跡,并與職業(yè)崗位信息進(jìn)行有效銜接,采用鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)構(gòu)建職業(yè)軌跡信息模型。鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)如圖5所示。
對(duì)上述數(shù)據(jù)庫(kù)表的字段設(shè)計(jì)說(shuō)明如表2。
運(yùn)用上述鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)庫(kù)表存儲(chǔ)職業(yè)崗位信息后,進(jìn)行大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析,運(yùn)用可視化技術(shù),就可以很好地滿(mǎn)足職業(yè)軌跡的微觀(guān)、中觀(guān)、宏觀(guān)三個(gè)層面的信息展示。
2.3 職業(yè)軌跡畫(huà)像構(gòu)建
1) 畫(huà)像構(gòu)建的技術(shù)方案。課題組充分利用已有的簡(jiǎn)歷大數(shù)據(jù)、招聘信息大數(shù)據(jù),使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)、自然語(yǔ)言識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù),構(gòu)建了大數(shù)據(jù)視域下的職業(yè)軌跡畫(huà)像[3],具體設(shè)計(jì)的技術(shù)方案如圖6 所示:①數(shù)據(jù)采集層。運(yùn)用Requests、XPath、Scrapy等爬蟲(chóng)技術(shù),定期對(duì)智聯(lián)招聘、BOSS直聘、中華英才網(wǎng)、領(lǐng)英等求職網(wǎng)站公開(kāi)的招聘崗位信息、個(gè)人簡(jiǎn)歷信息進(jìn)行抓取,形成崗位與簡(jiǎn)歷信息的大數(shù)據(jù)集。②數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。運(yùn)用MongoDB對(duì)抓取的招聘崗位信息和個(gè)人簡(jiǎn)歷信息進(jìn)行初次存儲(chǔ)。然后,使用Python語(yǔ)言對(duì)殘缺數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,并根據(jù)職業(yè)崗位要素信息表、職業(yè)軌跡數(shù)據(jù)表字段做進(jìn)一步的數(shù)據(jù)整理,形成關(guān)系型數(shù)據(jù)后,存入MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)。③數(shù)據(jù)分析層。運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)招聘信息和簡(jiǎn)歷信息做進(jìn)一步分析與處理,找出兩者之間的關(guān)聯(lián)信息,并進(jìn)一步挖掘出更多的信息。同時(shí),使用人工智能中的深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法,進(jìn)行招聘崗位需求信息的推薦與預(yù)測(cè)、簡(jiǎn)歷信息中工作的智能匹配、推薦與預(yù)測(cè)等。④數(shù)據(jù)呈現(xiàn)層。主要運(yùn)用echarts.js、matplotlib等技術(shù)實(shí)現(xiàn)可視化,采用帶權(quán)重的圖形展示軌跡畫(huà)像,包括微觀(guān)、中層、宏觀(guān)三個(gè)層面的職業(yè)軌跡畫(huà)像[4]。
3 職業(yè)教育應(yīng)用場(chǎng)景分析
3.1 專(zhuān)業(yè)建設(shè)方面
通過(guò)構(gòu)建大數(shù)據(jù)視域下的職業(yè)軌跡畫(huà)像,能使職業(yè)院校更精準(zhǔn)地對(duì)接職業(yè),科學(xué)地進(jìn)行職業(yè)量化分析,為專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)方案找準(zhǔn)定位、培養(yǎng)規(guī)格、服務(wù)面向、就業(yè)崗位群提供決策的數(shù)據(jù)依據(jù),實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更有效的產(chǎn)教融合、校企合作和工學(xué)結(jié)合,從而大幅提高人才培養(yǎng)質(zhì)量,推動(dòng)我國(guó)職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展,真正實(shí)現(xiàn)“人人可成才、人人可出彩”的目標(biāo)。
3.2 學(xué)生成長(zhǎng)方面
通過(guò)構(gòu)建大數(shù)據(jù)視域下的職業(yè)軌跡畫(huà)像,一方面能直接用于指導(dǎo)職業(yè)院校學(xué)生的專(zhuān)業(yè)選擇、成才路徑設(shè)計(jì),進(jìn)一步挖掘個(gè)人能力傾向、成長(zhǎng)與發(fā)展空間;另一方面,職業(yè)軌跡能夠清楚地顯示出個(gè)人、公司甚至行業(yè)、區(qū)域的發(fā)展?fàn)顩r,有利于職業(yè)院校更好了解行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與前景,提前做好職業(yè)生涯規(guī)劃,助推學(xué)生成長(zhǎng)成才。
4 結(jié)束語(yǔ)
隨著數(shù)字時(shí)代到來(lái),數(shù)據(jù)已成為生產(chǎn)要素[5]。數(shù)據(jù)將會(huì)起到越來(lái)越重要的作用,基于職業(yè)崗位信息和求職簡(jiǎn)歷信息大數(shù)據(jù)的職業(yè)軌跡畫(huà)像,在人工智能技術(shù)的助推下,也勢(shì)必將進(jìn)一步完善職業(yè)軌跡畫(huà)像,并在職業(yè)教育人才培養(yǎng)定位、課程體系設(shè)計(jì)、課程開(kāi)發(fā)等方面得到更深入、更廣泛的應(yīng)用。