黃蓉

關(guān)鍵詞：職業(yè)軌跡；畫像；大數(shù)據(jù)；職業(yè)教育

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）08-0071-03

1 問題提出

職業(yè)教育作為一種類型教育，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。從某種程度來說，先有某類職業(yè)，才有職業(yè)相對應(yīng)某類專業(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、專業(yè)、課程三個(gè)層面高質(zhì)量發(fā)展的生命線[2]。圍繞質(zhì)量生命線，如何高質(zhì)量地對接職業(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，對接職業(yè)，進(jìn)行職業(yè)分析普遍采用的方式方法是通過線上或線下形式，對企業(yè)員工進(jìn)行訪談、問卷調(diào)查等方式進(jìn)行。此類方法因訪談對象的深入程度有限、掌握的信息有限、重視的程度有限等原因，對職業(yè)信息掌握不精準(zhǔn)、不深入，無法進(jìn)行職業(yè)的量化分析、全面分析，造成對接職業(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)通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行發(fā)布；另一方面，越來越多的從業(yè)人員也通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布自己的職業(yè)生涯信息或求職簡歷信息，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)軌跡畫像構(gòu)。使用職業(yè)軌跡畫像進(jìn)行職業(yè)對接分析，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)分析前程無憂、領(lǐng)英等國內(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)。為了對上述職業(yè)崗位基本信息進(jìn)行數(shù)字化存儲設(shè)計(jì)，并與后續(xù)的職業(yè)崗位畫像進(jìn)行對接，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)體和屬性兩個(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。一般來說，使用“矩形框”表示實(shí)體，矩形框內(nèi)寫明實(shí)體名稱。屬性是指實(shí)體所擁有的某一特性，它是用來描述實(shí)體情況的要素。一般來說，一個(gè)實(shí)體通過1個(gè)或多個(gè)屬性來描述、刻畫；屬性不能脫離實(shí)體而存在，屬性是相對實(shí)體而言的；屬性使用橢圓形表示，并用無向邊將其與相應(yīng)的實(shí)體連接起來。

運(yùn)用“實(shí)體-屬性圖”對職業(yè)崗位信息進(jìn)行描述，如圖1所示。其中，職位作為實(shí)體，并使用職位名稱作為實(shí)體名稱；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、其他說明則為職位的屬性。

一般來說，一個(gè)具體的職業(yè)崗位信息就需一張“實(shí)體-屬性圖”來表示?；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。“實(shí)體-屬性圖”數(shù)據(jù)庫數(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)分析前程無憂、領(lǐng)英、BOSS 直聘等國內(nèi)主要招聘網(wǎng)站求職人員的工作簡歷和用人單位發(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。通過分析崗位經(jīng)歷變遷過程，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)人的工作簡歷基礎(chǔ)上，進(jìn)而分析海量的個(gè)人工作簡歷，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微觀層面。微觀層面的職業(yè)軌跡是指個(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)長等變遷過程。

通過構(gòu)建微觀層面的職業(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，其核心意義是通過與中觀層面的職業(yè)軌跡進(jìn)行對比，用于指導(dǎo)個(gè)人職業(yè)生涯成長設(shè)計(jì)和路徑選擇。微觀層面的職業(yè)軌跡是構(gòu)建后續(xù)中觀層面和宏觀層面職業(yè)軌跡畫像的信息基礎(chǔ)。

②中觀層面。中觀層面的職業(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。

通過構(gòu)建中觀層面的職業(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宏觀層面。宏觀層面的職業(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)更為宏觀領(lǐng)域的職業(yè)崗位遷移軌跡畫像，如城市間職業(yè)軌跡畫像、技術(shù)領(lǐng)域間職業(yè)軌跡畫像。如圖4所示。

通過構(gòu)建宏觀層面——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)庫表結(jié)構(gòu)構(gòu)建職業(yè)軌跡信息模型。鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)如圖5所示。

對上述數(shù)據(jù)庫表的字段設(shè)計(jì)說明如表2。

運(yùn)用上述鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)庫表存儲職業(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)，就可以很好地滿足職業(yè)軌跡的微觀、中觀、宏觀三個(gè)層面的信息展示。

2.3 職業(yè)軌跡畫像構(gòu)建

1） 畫像構(gòu)建的技術(shù)方案。課題組充分利用已有的簡歷大數(shù)據(jù)、招聘信息大數(shù)據(jù)，使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、自然語言識別、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等爬蟲技術(shù)，定期對智聯(lián)招聘、BOSS直聘、中華英才網(wǎng)、領(lǐng)英等求職網(wǎng)站公開的招聘崗位信息、個(gè)人簡歷信息進(jìn)行抓取，形成崗位與簡歷信息的大數(shù)據(jù)集。②數(shù)據(jù)存儲層。運(yùn)用MongoDB對抓取的招聘崗位信息和個(gè)人簡歷信息進(jìn)行初次存儲。然后，使用Python語言對殘缺數(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。③數(shù)據(jù)分析層。運(yùn)用自然語言處理技術(shù)對招聘信息和簡歷信息做進(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、簡歷信息中工作的智能匹配、推薦與預(yù)測等。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像，包括微觀、中層、宏觀三個(gè)層面的職業(yè)軌跡畫像[4]。

3 職業(yè)教育應(yīng)用場景分析

3.1 專業(yè)建設(shè)方面

通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)視域下的職業(yè)軌跡畫像，能使職業(yè)院校更精準(zhǔn)地對接職業(yè)，科學(xué)地進(jìn)行職業(yè)量化分析，為專業(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)生成長方面

通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)視域下的職業(yè)軌跡畫像，一方面能直接用于指導(dǎo)職業(yè)院校學(xué)生的專業(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)生成長成才。

4 結(jié)束語

隨著數(shù)字時(shí)代到來，數(shù)據(jù)已成為生產(chǎn)要素[5]。數(shù)據(jù)將會(huì)起到越來越重要的作用，基于職業(yè)崗位信息和求職簡歷信息大數(shù)據(jù)的職業(yè)軌跡畫像，在人工智能技術(shù)的助推下，也勢必將進(jìn)一步完善職業(yè)軌跡畫像，并在職業(yè)教育人才培養(yǎng)定位、課程體系設(shè)計(jì)、課程開發(fā)等方面得到更深入、更廣泛的應(yīng)用。