新时代提高大学生就业竞争力的策略研究

［摘 要］ 在全球经济增速减缓背景下，整个社会的供需结构性矛盾越来越明显，高校大学生的就业压力也在不断增加。提高新时代大学生在就业过程中的优势竞争力，已经成为整个社会和每个高校无法回避的社会问题。通过分析新时代大学生就业竞争力的现状，具体研究了大学生人才培养模式、大学生自主学习和大学生就业竞争力评价模型等方面存在的问题，提出利用虚拟现实技术构建线上实验室、构建以讨论和实践为主的大学生自主学习模式和基于机器学习理论的就业竞争力评价模式等建议。

［关键词］ 就业竞争力；自主学习；评价体系；虚拟实验室；机器学习

［基金项目］ 2023年度湖南省教育科学规划课题终结性研究成果“后疫情时代提高大学生就业竞争力的策略研究”（XJK23CJG003）

［作者简介］ 肖永良（1978—），男，湖南双峰人，博士，湖南财政经济学院信息技术与管理学院教授，主要从事高等教育学、机器学习研究；李香宝（1972—），男，湖南冷水江人，硕士，湖南财政经济学院信息技术与管理学院讲师，主要从事计算机教育、数据分析与处理研究；刘文彬（1975—），男，湖南新化人，硕士，湖南财政经济学院信息技术与管理学院副教授，主要从事计算机教育、算法设计与优化研究。

［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2024）27-0185-04 ［收稿日期］ 2023-05-16

引言

为了让更多年轻人接受高等教育，不断提高我国国民素质，我国高校在不断进行扩招，应届毕业大学生的就业人数也在不断创出新高，2023年高校毕业生的就业情况已经引起了社会各界的广泛关注。这一方面体现出我国高等教育体系建设不断加快，另一方面也意味着高校毕业生所面临的就业压力逐渐增大。目前，我国高校毕业生就业问题主要体现在就业市场需求缩减、各个行业竞争程度不断增加、大学生存在眼高手低等问题，大学生的就业形势还是十分令人担忧，可能会出现某些高校毕业生在求职过程中处于劣势的位置，无法找到自己满意的岗位。高校人才质量的培养优劣主要看毕业生的就业情况。国家层面也在深入实施大学生就业优先战略，通过不断强化就业优先政策，帮助就业困难学生找到心仪的工作，并努力营造出每个劳动者都可以通过自身努力不断实现自我发展的优良环境。最近召开的重要工作会议也特别强调，整个社会和各个部门都要充分重视高校毕业生的就业问题。高校大学生的就业压力在持续增加，同时整个社会的供需结构性矛盾也越来越明显，所以研究大学毕业生就业情况，通过促进高校大学生的全面发展，最终实现大学生的精准就业就显得尤其重要。

一、研究现状

对于就业竞争力的解释和描述，到目前为止大家还是没有形成一致性的观点［1-2］。但是学者普遍认为大学生实现顺利就业，不仅需要有优秀的个人品质和良好的人际关系，还需要具备丰富的科学知识和广阔的视野等。同时认为全球化进程与环境的需求，社会保障本身及其环境可持续性的要求，使得就业竞争力的内涵正在不断发生变化。有学者提出大学生就业竞争力的因素包括个人基本信息、人际关系、学习能力、自我管理等方面［3］。为了确保高校大学生在毕业时具有明显的就业竞争优势，建议大学生在进入高校时就要对其未来的职业生涯进行长远的规划并努力实现。高校大学生必须在大学期间制定科学合理的个人规划，并通过理论学习和实践过程不断提升就业相关的各种能力［4］。由于全球经济整体低迷，高校大学生与就业和之前相比明显处于不利的状态，因此对于如何提高特殊环境下的大学生就业竞争力的研究也越来越多［5］。宋璐佳等［6］认为大学生就业竞争力其实是一种个人综合能力，这种综合能力是大学期间通过系统的学习和锻炼获得的，是大学生在求职过程中击败众多其他竞争对手、顺利拿到工作机会的体现。裴文等［7］深入研究了全球经济增速减缓背景下的高校大学生就业形势和竞争压力，对高校大学生在就业过程中可能存在的心理问题进行了研究。谢玉洁［8］对新时代下大学生就业现状及路径进行了研究，并提出了引导毕业生到基层就业，创新校企协同培养模式，多社会主体参与的联动机制等建议。为了实现大学生的精准就业目标，王姗姗［9］提出从就业目标、就业过程、就业帮扶和平台建设等方面发力。为了直观描述高校大学生的就业竞争力，张佳蔚［10］提出基于各种假设的大学生就业竞争力评价方案。王金龙等［11］提出利用数学模型完成评价指标权重的赋值，并运用优化策略获得最佳组合权值，完成对高校大学生的就业竞争力评估。为了体现不同评价指标的重要程度，蔡玉玲等［12］提出根据个人的核心能力和品质观念，通过显示性指标和分析性指标等确定各个评价指标的权重。伍浩川［13］利用统计软件对就业信息进行实证分析，得出不同大学生的就业影响因子。刘美玲等［14］通过多元回归数学范式详细分析了影响大学生就业竞争力的各个相关因子。面对全球经济减速背景下大学生就业难的问题，需要我们对大学生的就业竞争力进行合理、全面和系统的分析，整个社会和各个高校应该集思广益，通过各种措施和技术路径不断提高大学生的就业竞争力。

二、提高大学生就业竞争力的策略

（一）构建以虚拟现实为基础的大学生人才培养模式

新冠病毒感染疫情的暴发，线下教学被迫转为线上教学，整个人才培养过程也出现了明显的变化。线上教学与线下教学有着不同的要求，教师和学生也不再直接面对面进行交流学习，线上教学准备、授课和考核教学环节和线下教学明显不一样，之前的基于教室授课的人才培养模式无法与现状相匹配，特别是对于需要理论和实际相结合的实践动手环节，在专业实验室授课的过程中，由于有各种实验所需的软件和硬件资源作为支撑，这些日常的实践操作是可以很轻松完成的，但是却无法满足线上的实践教学环节，其主要原因是缺少理论联系实际的硬件和软件。巧妇难为无米之炊，没有实物的有力支撑，人才培养过程的实践环节只是纸上谈兵。

针对这个问题，我们提出以虚拟现实为基础构建一个实训操作系统，通过各种虚拟现实和人工智能技术，搭建一个高仿真度的虚拟实验平台，通过该平台完成各种实验，实现预定的人才培养目标。在虚拟实验室建设的过程中，单凭学校的实力很难独自完成该平台的建设，需要校企协作才能顺利实施。因此，我们需要挖掘和企业的共同利益，提高企业参与的积极性，将校外的各种优质资源引入教学过程，为学校的实验室建设提供好的技术支持，让学校在无法进行线下实验时可以有更好的替代解决方案。我们可以充分整合相关企业现有的资源，通过企业和高校共建虚拟现实实验室，既解决了企业的市场问题，也顺利完成了高校大学生的人才培养目标。同时在共建实验室的过程中，我们可以给大学生提供更多的实习工作岗位，实现大学生的理论知识和实践操作的有机结合。在实验室管理方面，可以让其他专业更多学生参与，通过外界的真实需求真正实现人才培养的目标。

（二）构建以讨论和实践为主的大学生自主学习模式

在线上教学过程中，大学生对知识的理解和掌握主要源自教师的课堂讲解，学生在课堂上并没有最大限度地发挥其主观能动性。金字塔学习理论通过数据表明，效率比较低的学习方式是阅读和听讲，究其原因是一种被动学习策略，学生并没有充分参与学习的过程。我们知道主动学习策略中最有效的学习方式是主动出击，通过与他人积极讨论、动手实践和教授他人等方式，利用输出倒逼输入实现大学生的主动积极思考。所以我们在线上教学时更加应该重视交流讨论和实践的环节，探索以讨论和实践为主的学习模式，在主动学习策略中引导大学生全神贯注、心无杂念地进入忘我的心流状态，在最大限度发挥主观能动性的同时不知不觉掌握了知识和技能。

为此，我们提出要求学生通过参与项目或者竞赛的方式培养其主动自主学习能力。在专业指导教师的指导下，参加本专业的项目和竞赛活动，在团队交流和实践的过程中不断学习和成长。在团队项目实施的过程中，我们可以把创新创业教育和专业教育融合为一体。我们在培养学生专业技能的过程中，同时还要考虑培养大学生的自主学习能力、社会责任感、团队协作精神、艰苦奋斗的精神等。通过各种活动不断扩大学生的视野和格局。实践证明，随着高校大学生不断参加各种竞赛，其整体就业竞争力明显优于未参加竞赛的学生。其主要原因是通过上述各种活动，在专业教育过程中逐步培养大学生的创新创业思想和理念，从而不断提高大学生的创新创业能力，为日后的顺利就业提供较好的帮助，可以避免大学生走很多的弯路。

（三）构建基于机器学习理论的就业竞争力评价模式

从研究人员提出的评价方案来看，大学生的就业竞争力评价模型主要有AHP分析法、PCA分析法和基于数学的综合评价法等。但是这些方法大都需要人工凭经验设置各种参数，容易掺杂过多的主观因素，而且对于大学生就业竞争力这个复杂评价问题准确性欠佳。现实中存在很多可能会对大学生就业竞争力产生影响的因子，这些因子可能与自身内部相关，也可能是外部环境的间接影响，更麻烦的是，这些因子之间可能存在互相影响的关系，是一个非线性关系的评价模型，对各个因子采用加权策略来实现对就业竞争力的评价是不准确的。

为此我们提出采用机器学习理论构建大学生就业竞争力的评价模型，将评价模型视为一个黑匣子，黑匣子的输入为各个评价指标，黑匣子的输出为就业竞争力的评价结果。为了获得最佳模型参数，我们可以用“训练数据喂养评价”模型，通过各种优化算法获得最佳参数，最后可以利用该黑匣子对其他大学生的数据进行评价分析。最终，高校大学生可以根据评价结果有针对性地学习和改进，扬长避短，实现精准就业。这里需要注意的是，我们训练评价模型需要比较多的数据，同时对数据的标记要准确，这样训练出来的评价模型才会有比较好的效果。因此在获取训练数据的过程中，需要多个专家达成统一的意见。如果存在某些无法达成一致性的样本，可以对其进行摒弃，只选择确定的数据样本进行模型的构建。在评价过程中，如果存在某些未见之情况，可以将其加入训练样本数据库以便进行新的模型构建。评价模型涉及的参数比较多，我们可以采用优化的策略，比如粒子群算法、遗传算法、随机搜索算法等进行参数调优。

结语

由于全球经济的萎靡不振，以及大学生自身存在的各种问题，导致高校大学生的就业竞争越来越激烈。本文针对线上教学无法完成实践动手环节、没有最大限度发挥主观能动性、在评价过程中存在过多主观因素等问题，提出构建虚拟现实实验室、采用“项目+竞赛”的方式提高大学生的就业竞争力、采用机器学习理论构建就业竞争力的黑匣子模型，帮助大学生通过后续有针对性的学习和改进，扬长避短，最终实现精准就业。

参考文献

［1］尹兆华.新时代大学生就业竞争力的影响因素及提升研究［J］.北京科技大学学报（社会科学版），2023（2）：174-180

［2］王荣霞.大学生就业竞争力的影响因素及提升策略［J］.北京教育（高教），2023（8）：29-31.

［3］唐艳平.后疫情时代地方财经类院校毕业生就业的SWOT分析［J］.山西青年，2022（4）：22-24.

［4］张航，陈怡，姜晓辉.“双一流”高校大学生提升就业核心竞争力STAC培养体系的构建［J］.东南大学学报（哲学社会科学版），2022（S2）：37-40.

［5］高林涵.高校社会实践对大学生就业竞争力的影响研究［J］.就业与保障，2022（9）：184-186.

［6］宋璐佳，席鑫.创新培育视域下大学生就业竞争力提升的困境与策略［J］.经济研究导刊，2022（24）：132-134.

［7］裴文庆，肖振宇，姜金花.后疫情时代下大学生就业心理问题及调适对策［J］.佳木斯职业学院学报，2022（9）：49-51.

［8］谢玉洁.疫情时代下大学生就业现状及路径研究：基于对郑州工商学院的考察［J］.焦作大学学报，2023（1）：87-91

［9］王姗姗.后疫情时代高职学生精准就业路径探究［J］.辽宁师专学报（社会科学版），2022（5）：101-103.

［10］张佳蔚.基于Career EDGE模型的应用型院校大学生高质量就业竞争力影响因素的分析［J］.就业与保障，2022（8）：73-75.

［11］王金龙，高淑萍，刘建锋.电子信息类高校大学生就业竞争力评价研究［J］.统计与管理，2021（10）：124-128.

［12］蔡雨玲，唐瑜梳，杨溢，等.大学生就业核心竞争力结构模型及评价指标体系的构建［J］.现代商贸工业，2021（28）：68-69.

［13］伍浩川.后疫情时代大学生就业意愿影响因素研究：以合肥市大学生为例［J］.创新创业理论研究与实践，2022（16）：114-116.

［14］刘美玲，汪鑫宇.后疫情时代财经类高校大学生就业竞争力及影响因素研究：基于多元logistic回归模型的分析［J］.安徽农业大学学报（社会科学版），2022（3）：113-119.

Research on Strategies for Improving the Employment Competitiveness of College Students in the New Era

XIAO Yong-liang， LI Xiang-bao， LIU Wen-bin

（School of Information Technology and Management，Hunan University of Finance and Economics， Changsha， Hunan 410205， China）

Abstract： In the context of slowing global economic growth， the structural contradiction between supply and demand in the entire society is becoming increasingly apparent， and the employment pressure of college students is also continuously increasing. Improving the competitive advantage of college students in the employment process in the post-epidemic era has become an unavoidable social issue for the entire society and every university. This article analyzes the current situation of college students’ employment competitiveness in the new era， and specifically studies the problems in the talent cultivation mode， independent learning， and evaluation model of college students’ employment competitiveness. Suggestions are proposed including using virtual reality technology to build online laboratories， constructing a college students’ independent learning mode based on discussion and practice， and evaluating employment competitiveness based on machine learning theory.

Key words： employment competitiveness; independent learning; evaluation system; virtual laboratory; machine learning