反思·扬弃·超越·发展——高职高专毕业生就业评估及实效性体系的构建

现行高职高专毕业生就业评估模式存在评估主体单一、内容及方式欠科学、缺乏后续性调查反馈环节、操作缺乏监督、价值导向错位等问题,导致了信用危机、质量危机、学风危机和发展危机。要构建高职高专毕业生就业评估实效性体系,教育管理部门应制定科学的评估决策,高职高专院校应正确理解和把握评估决策,社会应加强对评估的有效监督与引导,同时还应坚持市场主导和社会主义办学、就业工作本身和就业质量、规范性和导向性、定性分析和定量评估、效果评估与过程评估相结合的原则。

高职院校毕业生就业评估体系的构建与研究

高职院校毕业生就业评估可以反映一所高职院校教育教学质量和管理水平,为评价学校办学水平提供了一个重要的风向标,有利于促进学校对学生开展全方位的就业服务。根据现行评估工作存在的评估主体单一、评估过程静态化、评估指标不全面、过分注重评估结果等问题,通过建立多层次就业评估体系、合理确定就业评估时点、建立"质""量"完备的就业评估指标、实训网络就业统计等决策重新构建完善的就业评估体系,包括就业条件保障评估、就业指导评估、就业服务评估、就业管理评估、就业成效评估及就业附加页评估六大方面。

高职高专院校毕业生就业评估实效性研究

反思现行高职高专院校毕业生就业评估实效性的缺失,首次分析就业评估危机,从教育管理部门、高职高专院校自身和社会三个方面提出增强就业评估实效性的途径,并论述构建就业评估实效性体系应坚持的原则。

以就业评估强化公共投资与重大项目的就业导向

就业是民生之本。具有政府主导属性的公共投资与重大项目有着多重就业效应,发挥其直接就业效应,不仅是当前就业形势的迫切要求,也是实施就业优先战略、坚持经济发展就业导向的本质要求。建立行之有效的就业评估机制,不仅是强化公共投资与重大项目就业导向、充分发挥其就业效应的必然要求,也有助于完善整合多部门力量,切实落实就业优先政策体系。

高职院校毕业生就业评估体系的构建与研究

高职院校毕业生就业评估可以反映一所高职院校教育教学和管理水平。本文通过分析开展就业评估的意义,总结了当前就业评估工作开展的概况与存在的问题,试图构建一套科学、合理、全面、公正的就业评估指标体系。

基于智能数据信息分析的就业评估方法研究

针对毕业生就业信息评估中侧重数量、忽视质量以及质量评估从业人数少、评估标准不统一的问题,文中结合人工智能和数据分析技术,构建了一套智能化就业质量评估模型。在该模型中,主要采用层次分析算法提取训练集中各类数据的初始权重,再利用机器学习中的单层感知器对权重向量进行迭代,从而降低与目标值之间的误差。仿真结果表明,基于该模型的质量评估与实际情况匹配度较好,可用于各高校的就业质量评估。且该模型易于维护和升级,单隐藏层神经网络可根据实际情况修正为三层或多层。

雄安新区建设背景下高职院校学生就业评估指标体系的构建

雄安新区建设是“千年大计,国家大事”。高职院校作为高技能人才的培养基地,要为这一宏伟蓝图的实现提供人才支持和智力保障。毕业生就业评估指标体系的科学构建既是社会对高校综合实力和办学水平的评价依据,也是一个学校办学方向、教学建设、招生就业的重要依据。在雄安新区建设形成人才需求新高地的背景下,重新调整设计就业评估指标体系,对高职院校人才培养有着重要的指导意义。

高职院校就业评估实效性的危机视角与路径选择

高职院校毕业生就业评估工作,面临着由于评估主体、方式非理性带来的效应危机,监督缺位导致的诚信危机,评估价值导向错位引发的发展危机,评估缺乏后续环节造成的质量危机。在坚持普遍性与特殊性统一兼顾,就业过程与就业质量相统一,规范性和导向性相结合,定性分析和定量评价相结合,稳定性与开放性相结合等原则下,教育管理层面应制定科学的评估决策,学校层面应正确理解、把握和执行评估决策,社会层面应加强对就业评估工作的监督与引导。

基于匹配度模型的高校智慧就业评估软件设计

高校毕业生从业方向与未来人生成就息息相关,为揭示其规律,该文设计了基于匹配度模型的高校智慧就业评估软件。首先,该文分析了高校学生就业评估指标体系。其次,确定了基于匹配度模型的高校智慧就业评估系统业务流程。最后,设计出该就业评估软件,其内容包括组织机构、就业渠道以及数据库等。该软件可将毕业生、用人单位和高校三者间的信息进行综合,建立最合适的匹配关系。可实现学生就业的专业对口、兴趣适合以及岗位匹配;降低用人单位招工成本,提高招工效率;提高学校就业指导方向性,并可为专业设置和研究方向提供参考,形成多方共赢的良性局面。

高校就业评估与档案管理

就业评估与高校档案工作有着密不可分的关系。高校档案为就业评估提供了依据,通过就业评估,促进了高校档案管理,加快了高校就业工作的改革速度,提高了就业质量,推进了档案信息化的进程。

就业评估管理信息系统的设计与实现

本文作者介绍了就业评估管理信息系统的设计与实现方法 ,并阐述了就业评估指标体系。

论高职院校就业评估对促进人才培养模式改革的作用

高职院校毕业生就业工作,关系到人民群众的切身利益,关系到高等职业教育的发展和社会的和谐与稳定。因此,开展高职院校毕业生就业工作评估,对推动高职院校毕业生就业工作的健康发展,实现毕业生充分就业,促进高职人才培养模式的改革具有重要的作用。

基于层次分析法的高校就业评估方法

以武汉商学院2019届本科毕业生的问卷结果为数据基础,提出一种高可靠性的就业质量评估方法。我们对该校10所学院的1432名本科学生就业相关信息、数据进行了收集、整理和分析。聚焦工作满意度、专业相关性、期望满意度、薪酬满意度和职业前景等5个核心变量,根据专家意见为基础计算核心变量在就业评估中的评价权重,利用层次分析法对该大学的就业质量进行了全面的评价。利用曲线下面积法(AUC)方法验证了层次分析法评价结果的准确性。AUC图的验证结果表明,就业质量评价的准确率达到83.56%。根据AUC评价的验证结果,层次分析方法给出了较为合理的高校就业质量评价模型。本研究对高校就业工作的评价与管理具有一定的指导意义。

高等学校就业工作评估方案的实践研究

论述开展高等学校就业工作评估的必要性,阐述《黑龙江省普通高等学校就业工作评估方案》研究的依据和特色。

大学生就业决策的D数理论评估方法

大学生的就业决策具有不确定性和复杂性等特点,可视为多属性决策问题.基于D数理论,建立就业决策评估模型,对大学生就业决策问题进行分解,从录用率、工资福利、假期、工作环境和通勤成本等指标来刻画用人单位,结合D数理论在不确定信息表达、信息融合等方面的优势对各指标进行整合,进而对用人单位进行综合评估,得到其综合排序.在决策评估模型中,引入指标的权重信息,充分考虑了大学生的就业偏好,使决策结果更加符合实际.实例验证表明该模型是有效的,具有流程直观、计算简便快捷等特点.

高校毕业生就业工作评估指标体系建设思考

评估,一般是指按照明确的目标,测定对象的属性,并把它变成主观效用（满足主体要求的程度）的行为,即明确价值的过程。就业评估即在广泛收集就业行为信息的基础上,对毕生就业这一连续活动及其效应（评估客体）进行价值判断，为高校开展教育改革和教育管理部门改善管理提供依据的过程。

美国CTE与成人教育就业力评估的实践及启示

2012年6月,美国教育部职业与成人教育办公室正式推行"支持各州职业技术教育与成人教育就业力标准"项目,构建"就业技能框架",以建立适用于所有职业的就业技能评估标准。美国各州对就业力评估的标准和模式进行了相应修改和完善。项目凸显了就业技能在就业力结构框架中的地位,其对就业力评估质量本身的关注,以及通过就业力评估提升职业教育和成人教育项目质量的策略,值得反思与借鉴。

人力资源管理专业学生就业能力的评估研究--基于福建省的调查

在文献梳理的基础上,构建了人力资源管理专业学生就业能力的综合评估模型,包括以下指标:人力资源管理专业知识、计算机操作技能、人际沟通技能、责任感、团队合作能力、协调能力、情绪控制能力、学习能力、亲和力、解决问题的能力。对福建省开设人力资源管理专业的部分高校进行调查,获得244份有效样本。采用因子分析法,对人力资源管理专业学生就业能力进行评估。提出相关政策建议:重视专业理论知识学习,夯实专业基础;加强实践锻炼,提高解决问题的能力;拓宽知识面,提升学习能力;强化情绪控制技能学习,培养亲和力;多方位训练,提高协调能力;勤于练习,系统掌握计算机操作技能。

江苏省就业质量评估及其提高策略研究

从强调就业数量的增加转化为就业质量的全面提升是我国就业工作理念的一次战略性转变,对此,非常有必要深入开展提升就业质量的理论探讨和政策研究,这当中,首要任务便是就业质量的评估。文章将在科学把握就业质量内涵的基础上,构建一套综合、科学、适应江苏实际的就业质量评估指标体系,然后对江苏省就业质量进行评估,并在此基础上探讨提高江苏就业质量的对策。

基于人工智能与数据信息分析的就业质量评估方法研究

传统就业质量评估方法中的就业质量指数依赖于具有不同权重的各项指标的线性拟合,简单的线性拟合方法不能充分表征更加复杂的依赖关系。而各项指标权重数值的确定依赖于长期的经验,所以有较大的局限性。针对传统方法的缺陷,文中基于人工智能技术,采用深度卷积神经网络算法,将就业质量指数所依赖的多种影响因素与最终的就业质量指数进行非线性映射,通过多次训练得到了比原有线性拟合更加复杂的依赖关系。经过实验分析可发现,在5个不同专业的就业质量指数样本中,通过神经网络得到的就业质量指数能够得到比传统线性拟合方案更客观的评价结果。