嚴(yán)志嘉，傅晶瑤，裘一蕾

（1.浙江育英職業(yè)技術(shù)學(xué)院，杭州 310018；2.浙江財經(jīng)大學(xué)，杭州 310018）

對口就業(yè)一般是指就業(yè)崗位與所學(xué)專業(yè)的相關(guān)程度，是教育主管部門實施畢業(yè)生就業(yè)跟蹤調(diào)查的一項指標(biāo)。由于當(dāng)前社會對職業(yè)院校就業(yè)問題的日益關(guān)注，對口就業(yè)成了許多專家學(xué)者研究職業(yè)教育、評估和診斷專業(yè)建設(shè)的依據(jù)之一。一般認(rèn)為，對口就業(yè)率首先與所處區(qū)域的經(jīng)濟(jì)環(huán)境及院校的專業(yè)設(shè)置息息相關(guān)[1-4]，職業(yè)院校須緊跟區(qū)域經(jīng)濟(jì)特點，依據(jù)產(chǎn)業(yè)需求設(shè)立或調(diào)整專業(yè)。其次，對口就業(yè)也反映出專業(yè)人才培養(yǎng)模式的特性，深化產(chǎn)教融合、強(qiáng)化實踐教學(xué)、注重學(xué)用結(jié)合[3-5]能顯著提升學(xué)生初次就業(yè)的對口率。

從學(xué)校教育的維度看，一個學(xué)生從入校到畢業(yè)要經(jīng)歷許多教育環(huán)節(jié)，其中某一個或幾個環(huán)節(jié)的變化都有可能促使其改變畢業(yè)后的職業(yè)選擇，例如學(xué)生的入學(xué)情況、專業(yè)及其所屬行業(yè)、專業(yè)課程的設(shè)置與特點、課程成績、校園文化氛圍、實習(xí)實訓(xùn)經(jīng)歷等。然而很多文獻(xiàn)和研究主要闡述了專業(yè)設(shè)置、培養(yǎng)模式等“學(xué)校因素”對學(xué)生從事專業(yè)對口工作的影響，專門從學(xué)生這一主體角度探討就業(yè)選擇及其影響因素的文獻(xiàn)還比較少見。當(dāng)前高等職業(yè)院校的畢業(yè)生規(guī)模日益擴(kuò)大，特別是百萬擴(kuò)招對高職學(xué)生的高質(zhì)量就業(yè)產(chǎn)生了很大挑戰(zhàn)，因此運用實證數(shù)據(jù)來分析高職畢業(yè)生的對口就業(yè)及其影響因素具有十分重要的現(xiàn)實意義。

一、就業(yè)數(shù)據(jù)的獲取、分類及預(yù)處理

本文獲取了某高職院校信息技術(shù)專業(yè)群計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、計算機(jī)信息管理和計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)三個專業(yè)2016—2020年5年的畢業(yè)生初次就業(yè)數(shù)據(jù)共計1 963條。依據(jù)就業(yè)單位和工作職位類別，將學(xué)生的就業(yè)崗位分為IT技術(shù)類、IT服務(wù)類、升學(xué)類和其他類共四個類別。所謂IT技術(shù)類是指從事軟件開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與運維、信息系統(tǒng)管理與維護(hù)、計算機(jī)硬件設(shè)備開發(fā)測試等技術(shù)崗位。IT服務(wù)類主要是指從事計算機(jī)軟硬件及周邊產(chǎn)品的應(yīng)用、推廣與銷售等服務(wù)崗位。升學(xué)類是指通過專升本或出國研修以獲得更高學(xué)歷的學(xué)生。學(xué)生的對口就業(yè)是指從事IT技術(shù)、IT服務(wù)和升學(xué)這三個類別的工作。通過采集學(xué)生的個體數(shù)據(jù)，分析比較各數(shù)據(jù)與就業(yè)崗位的關(guān)聯(lián)度和影響力，從中總結(jié)出對學(xué)生就業(yè)影響較大的育人環(huán)節(jié)及教學(xué)因素，進(jìn)而為探索專業(yè)創(chuàng)新型人才培養(yǎng)、提高人才培養(yǎng)質(zhì)量提供借鑒和參考。

1.學(xué)生數(shù)據(jù)指標(biāo)

學(xué)生的就業(yè)選擇與其專業(yè)成長息息相關(guān)，知識基礎(chǔ)和課程學(xué)習(xí)是其中兩大顯性因素，團(tuán)學(xué)及班干部經(jīng)歷也會對職業(yè)方向產(chǎn)生較大影響。此外，社團(tuán)活動、寢室狀況這些因素能反映學(xué)生的行為習(xí)慣細(xì)節(jié)，會直接或間接地影響其就業(yè)選擇，也應(yīng)納入數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。

本文將影響學(xué)生就業(yè)選擇的主要指標(biāo)定義為三類：一是入學(xué)信息，包括中學(xué)入學(xué)類型、高考（單招單考）成績和錄取專業(yè)；二是在校成績，包括主要的基礎(chǔ)課和專業(yè)課成績、專業(yè)實習(xí)成績和畢業(yè)設(shè)計成績；三是活動評獎，主要包括班級職務(wù)、團(tuán)學(xué)職務(wù)、校內(nèi)獎學(xué)金、校外獎學(xué)金、參加社團(tuán)及寢室衛(wèi)生狀況。具體指標(biāo)如表1所示。

表1 學(xué)生數(shù)據(jù)指標(biāo)表

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于學(xué)生數(shù)據(jù)維度較高且構(gòu)成復(fù)雜，不適合直接用于數(shù)據(jù)分析，有必要對部分指標(biāo)的值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。首先是入學(xué)類型，考慮到職業(yè)院校生源的復(fù)雜性，在采集數(shù)據(jù)中刪去了五年一貫制（3+2）學(xué)生的數(shù)據(jù)，僅保留普高畢業(yè)生和單招單考兩類學(xué)生。其次是用成績比值的方式處理不同屆不同類別學(xué)生的高考成績，即取某一學(xué)生的高考成績（或單招單考成績）與當(dāng)年該批次錄取最低分?jǐn)?shù)的比值，用這個比值來表示其入學(xué)時的成績水平。最后是在專業(yè)課程方面，選取了三個專業(yè)共有的12門課程?？紤]到專業(yè)課程體系中課程之間的地位差異，每門課程以學(xué)分與成績績點的乘積為采集數(shù)值，其中不合格成績（60分以下）、及格（60～69分）、中等（70～79分）、良好（80～89分）和優(yōu)秀（90分及以上）對應(yīng)的績點分別為0至4。

為體現(xiàn)學(xué)生在校的生活細(xì)節(jié)，寢室衛(wèi)生也作為采集的指標(biāo)之一。寢室衛(wèi)生選自學(xué)院每周的通報數(shù)據(jù)，依據(jù)不合格寢室（0分）、合格寢室（1分）和優(yōu)秀寢室（2分）三個等級累加計分。經(jīng)過以上處理，最終采集有效樣本數(shù)據(jù)1 686條，其中計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)數(shù)據(jù)938條，計算機(jī)信息管理專業(yè)358條，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專業(yè)390條。

二、構(gòu)建分類模型及結(jié)果分析

學(xué)生的就業(yè)出路是多種因素相互作用的結(jié)果。為了分析各因素對就業(yè)的影響，以極端梯度提升（XGBoost）算法[6]為基礎(chǔ)構(gòu)建了訓(xùn)練模型。

XGBoost是一種基于Tree Boosting思想的可擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于分類和回歸的應(yīng)用領(lǐng)域，具有快速、高效和良好的可擴(kuò)展性等優(yōu)點。依據(jù)就業(yè)的四個類別，設(shè)定了四類標(biāo)簽，其中，第一類標(biāo)簽包含全部的四類就業(yè)崗位，第二類標(biāo)簽包含IT技術(shù)類與非IT技術(shù)類，第三類標(biāo)簽包含IT服務(wù)類與非IT服務(wù)類，第四類標(biāo)簽包含升學(xué)類與非升學(xué)類。運用XGBoost算法，將表1中的學(xué)生數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，針對四類標(biāo)簽訓(xùn)練得到四個分類模型，通過對比四個模型中的特征重要度來分析學(xué)生就業(yè)選擇的敏感因素。

XGBoost算法中評估特征重要性的指標(biāo)有三個，即覆蓋度（cover）、增益（gain）和頻率（freq），其中增益（gain）相對客觀地表達(dá)了每個特征在模型構(gòu)建中的價值，增益值越高說明該特征對結(jié)果的影響度越大。以模型一為例，得出了學(xué)生數(shù)據(jù)中每個特征（指標(biāo)）的重要度排序，如圖1所示。

從圖1可知，參加社團(tuán)和高職英語兩項特征對結(jié)果影響較大，除此之外，高等數(shù)學(xué)、程序設(shè)計基礎(chǔ)、職業(yè)發(fā)展和就業(yè)指導(dǎo)、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)這些課程對結(jié)果的增益均大于2，入學(xué)信息的入學(xué)類型、高考總分以及活動評獎中的寢室衛(wèi)生特征的增益也大于2?；谝陨辖Y(jié)果，筆者在樣本數(shù)據(jù)中選取了參與社團(tuán)活動、入學(xué)類型為普高類、高考總分相對較高、相關(guān)課程成績中等以上以及沒有寢室衛(wèi)生通報批評的學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)這些學(xué)生從事IT技術(shù)類、IT服務(wù)類工作以及升學(xué)的比例相對全體樣本數(shù)據(jù)高出近20%，由此表明分類模型的準(zhǔn)確度達(dá)到了預(yù)期。

圖1 模型一的特征重要度排序

如圖2所示，以“IT技術(shù)類與非IT技術(shù)類”為標(biāo)簽的模型二，參加社團(tuán)、錄取專業(yè)和程序設(shè)計基礎(chǔ)課程成為對就業(yè)結(jié)果影響最大的特征，數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)、JAVA程序設(shè)計、團(tuán)學(xué)職務(wù)和專業(yè)實習(xí)這四個特征的增益大于2，而校內(nèi)外獎學(xué)金、寢室衛(wèi)生對結(jié)果的影響相對較小。對比模型一，專業(yè)課程對學(xué)生從事一線技術(shù)工作的重要性明顯增大。此外，團(tuán)學(xué)職務(wù)也對模型結(jié)果有著直接作用，說明學(xué)生在校的團(tuán)學(xué)經(jīng)歷與今后是否從事專業(yè)類的工作直接相關(guān)。

圖2 模型二的特征重要度排序

在以“IT服務(wù)類與非IT服務(wù)類”為標(biāo)簽的模型三中，參加社團(tuán)這一特征對結(jié)果的影響更為顯著（如圖3所示）。對比模型二，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、職業(yè)發(fā)展與就業(yè)指導(dǎo)這兩門課的重要度明顯上升，說明這兩門課程與從事IT服務(wù)類崗位有一定關(guān)聯(lián)。而校外獎學(xué)金、錄取專業(yè)、高考總分和入學(xué)類型這些特征對結(jié)果影響并不顯著，其中錄取專業(yè)這一特征從模型二的第2權(quán)重滑落到模型三的倒數(shù)第2，變化差距最為明顯。

圖3 模型三的特征重要度排序

模型四是以升學(xué)為標(biāo)簽的。升學(xué)即專升本或是畢業(yè)后進(jìn)修獲取更高學(xué)歷，麥克思發(fā)布的《2019中國大學(xué)生就業(yè)報告》顯示，2018屆高職學(xué)生讀本比例（6.3%）連續(xù)五屆上升，較2014屆增長2.1個百分點”。升學(xué)比例的增長反映了高職學(xué)生對學(xué)歷提升需求的擴(kuò)大，升學(xué)也逐漸成為高職畢業(yè)生的熱門出路之一。從圖4可以看出，高職英語成為影響最大的特征，可見英語是信息技術(shù)類學(xué)生升學(xué)途徑上的主要門檻。此外，參加社團(tuán)、入學(xué)類型都對結(jié)果產(chǎn)生了顯著影響，其中普高畢業(yè)生在升學(xué)方面明顯優(yōu)于職高生。基礎(chǔ)課程中，高等數(shù)學(xué)的增益為7.08，考慮到專升本考試中數(shù)學(xué)和英語均為必考科目，因此這一結(jié)果與事實相符。而與其他模型差距最大的特征是校外獎學(xué)金，這一特征增益為0，說明在采集的樣本數(shù)據(jù)中該特征與結(jié)果不相關(guān)。

圖4 模型四的特征重要度排序

三、結(jié)論與建議

就業(yè)的不同類別反映出行業(yè)對人才需求的不同層次及學(xué)生個體對自我發(fā)展的不同選擇，關(guān)聯(lián)到專業(yè)教育的層面，需要針對不同就業(yè)方向開辟培養(yǎng)途徑。另一方面，對比模型二、模型三和模型四（IT技術(shù)、IT服務(wù)、升學(xué)）中的主要特征，模型二（IT技術(shù)）中對結(jié)果影響較大的為數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)這兩門專業(yè)課程，模型三（IT服務(wù)）為職業(yè)發(fā)展與就業(yè)指導(dǎo)課程，模型四（升學(xué)類）為專業(yè)基礎(chǔ)類課程?？梢钥闯龀皡⑴c社團(tuán)”一項外，三類模型的特征分布差異較為明顯，即課程的側(cè)重點各不相同。綜合外部的行業(yè)需求和內(nèi)部的培養(yǎng)過程，信息技術(shù)類專業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量人才培養(yǎng)應(yīng)該配有一套主體相同但方向有異，適合學(xué)生專業(yè)成長，符合學(xué)生個性發(fā)展的分類培養(yǎng)體系。

1.完善機(jī)制建設(shè)，筑牢分類培養(yǎng)的主框架

分類培養(yǎng)首先要形成共性與個性協(xié)調(diào)統(tǒng)一的機(jī)制，既要尊重學(xué)生的個體差異，為其搭平臺鼓勵個性化發(fā)展，更要依據(jù)校情、學(xué)情，依托專業(yè)提取培養(yǎng)的共性元素，確保其走正確的成長之路。其次是建立科學(xué)的分類評價機(jī)制，建立學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、校園活動和實習(xí)就業(yè)的數(shù)據(jù)庫，為每一個學(xué)生繪制在校狀態(tài)的實時數(shù)字畫像，為教師實施針對性指導(dǎo)提供依據(jù)。最后是形成有效的引導(dǎo)激勵機(jī)制，運用專業(yè)競賽、行業(yè)證書等為學(xué)生設(shè)立階段目標(biāo)，賽教結(jié)合、課證融通，運用目標(biāo)導(dǎo)向的方法[7]，借助學(xué)生獲獎獲證形成正向的學(xué)習(xí)反饋，提升學(xué)習(xí)的獲得感，以點帶面形成持續(xù)的學(xué)習(xí)激勵。

2.改革課程體系，豐富分類培養(yǎng)的內(nèi)容

課程是人才培養(yǎng)過程中的主體，對于分類培養(yǎng)而言要精心設(shè)計一套“平臺+方向”的課程體系，基于課程體系豐富三方面的內(nèi)容。第一是創(chuàng)新課程形式，豐富學(xué)習(xí)元素。各類的校園文化活動、對外服務(wù)、專業(yè)認(rèn)知等都是“課程”，通過這些課程豐富學(xué)習(xí)元素，讓學(xué)生“忙起來”，從而提升學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性。第二是豐富基礎(chǔ)課程的資源。從文中的數(shù)據(jù)分析可知，高職英語（T10）、高等數(shù)學(xué)（T11）和程序設(shè)計基礎(chǔ)（T14）這三門基礎(chǔ)課程與學(xué)生的職業(yè)發(fā)展關(guān)聯(lián)度較高，但基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)一直是高職生的挑戰(zhàn)。對此，基礎(chǔ)課程可以充分借助互聯(lián)網(wǎng)，引用網(wǎng)上的優(yōu)質(zhì)資源開展線上線下結(jié)合的教學(xué)，讓學(xué)生逐步建立起學(xué)習(xí)自信。第三是豐富實訓(xùn)課程的種類。以學(xué)生的就業(yè)數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，選取其中有代表性的崗位工作，校企合作開發(fā)崗位體驗式實訓(xùn)，讓學(xué)生有機(jī)會提前了解崗位進(jìn)而規(guī)劃自己的職業(yè)路徑。

3.關(guān)注職業(yè)素質(zhì)，提升社團(tuán)活動的內(nèi)涵

在四個分類模型中，“參與社團(tuán)”是對就業(yè)結(jié)果影響最大的指標(biāo)。大學(xué)生社團(tuán)作為傳統(tǒng)課堂教學(xué)的補(bǔ)充，因其活動內(nèi)容的社會性和實踐性，為提升學(xué)生職業(yè)素質(zhì)提供了良好的平臺。麥克思發(fā)布的《2017屆大學(xué)生畢業(yè)半年后培養(yǎng)質(zhì)量的跟蹤評價報告》也指出，社團(tuán)活動經(jīng)歷與大學(xué)生素質(zhì)提升存在相關(guān)性，能直接促進(jìn)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量。

高質(zhì)量的社團(tuán)活動要把握普及性、專業(yè)性和行業(yè)性。首先是要倡導(dǎo)人人參與社團(tuán)，一方面要增加社團(tuán)的種類，降低參加社團(tuán)的門檻，讓學(xué)生有較充分的選擇權(quán)；另一方面要健全制度，為學(xué)生參加社團(tuán)構(gòu)建保障機(jī)制。其次是創(chuàng)新社團(tuán)活動的內(nèi)容，盡可能地將專業(yè)元素融入社團(tuán)活動，加強(qiáng)專業(yè)教師對社團(tuán)活動的參與指導(dǎo)，開辟專業(yè)實訓(xùn)的第二課堂領(lǐng)域。最后是實現(xiàn)校企合辦社團(tuán)，將校外合作企業(yè)的優(yōu)質(zhì)資源和文化引入社團(tuán)，在豐富社團(tuán)活動內(nèi)容的同時增進(jìn)校企合作的深度，為學(xué)生接觸行業(yè)提供更多的渠道。