高婷婷

摘要：校企協(xié)同育人是目前高等職業(yè)院校進(jìn)行人才培養(yǎng)最常見的形式。同時隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)也被越來越廣泛的應(yīng)用到了校企共建合作模式中。為了解決企業(yè)招聘難、學(xué)生就業(yè)難的民生問題，給企業(yè)、學(xué)校和學(xué)生提供一個共享信息的平臺，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建了校企共建智能創(chuàng)新平臺。該平臺通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，采集學(xué)生端和企業(yè)端的數(shù)據(jù)，進(jìn)行校企雙向推薦。濟南工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院利用智能創(chuàng)新平臺進(jìn)行了實踐，實踐表明該平臺可以通過數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析，為畢業(yè)生推薦最匹配的就業(yè)崗位，優(yōu)化專業(yè)課程建設(shè)，使學(xué)校的教學(xué)內(nèi)容更貼合企業(yè)的需求，學(xué)校培養(yǎng)的學(xué)生能夠勝任企業(yè)的工作崗位要求。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù);校企共建;專業(yè)課程建設(shè);智能創(chuàng)新平臺

中圖分類號：G647.38? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）18-0083-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

為了更加貼合企業(yè)以及社會的需求，各個高校都開始積極探索和企業(yè)的合作模式。校企合作育人的模式對于畢業(yè)生的綜合素質(zhì)、工作能力的提升顯示出了顯著效果[1]。但是，仍然存在企業(yè)和高校畢業(yè)生信息不對等，學(xué)生遺漏企業(yè)招聘信息，企業(yè)無法獲取學(xué)生信息等情況存在。

信息化時代，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展演進(jìn)為這種情況提供了解決辦法。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)目前，基于大數(shù)據(jù)的校企合作線上智能創(chuàng)新平臺應(yīng)用較少，現(xiàn)階段的問題主要存在以下方面[2]。學(xué)校業(yè)務(wù)部門對數(shù)據(jù)的重視程度不夠?qū)е聰?shù)據(jù)價值逐漸流失;學(xué)校內(nèi)部數(shù)據(jù)不能與企業(yè)數(shù)據(jù)共享，導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)失去價值，不能被充分挖掘，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法使用。基于此，本文研究的智能創(chuàng)新平臺，意在給學(xué)校企業(yè)學(xué)生提供一個數(shù)據(jù)共享的平臺，實現(xiàn)學(xué)校內(nèi)部數(shù)據(jù)與企業(yè)數(shù)據(jù)的共享，防止數(shù)據(jù)價值的丟失。

1 基于大數(shù)據(jù)的智能創(chuàng)新平臺的整體架構(gòu)

根據(jù)圖1可知，智能創(chuàng)新平臺的整體的組織架構(gòu)包括大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建、大數(shù)據(jù)的采集與存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化[3]。大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建是基于企業(yè)需求的基礎(chǔ)上，企業(yè)需求通過教師企業(yè)調(diào)研、一線工程師指導(dǎo)、數(shù)據(jù)庫獲取等方式獲取;平臺的數(shù)據(jù)獲取通過Sqoop技術(shù)實現(xiàn)，平臺的數(shù)據(jù)存儲HDFS技術(shù)實現(xiàn)，品臺的數(shù)據(jù)處理通過Hive技術(shù)實現(xiàn)，數(shù)據(jù)處理引擎通過MapReduce技術(shù)實現(xiàn)，平臺的數(shù)據(jù)挖掘分析通過Mahout技術(shù)實現(xiàn)[4]。在充分獲取企業(yè)的需求的基礎(chǔ)上，通過學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)獲取學(xué)生各門課程的成績分別存儲到HDFS和Hive中;對招聘崗位需求信息通過Python中的命令和方法去除臟數(shù)據(jù)，完成過濾和清洗;使用Mahout中的歐氏距離相似度算法實現(xiàn)崗位要求對應(yīng)的技能點的聚類分析，并與學(xué)生課程成績對應(yīng)技能點的數(shù)據(jù)對比，崗位需求的技能點與學(xué)生課程成績對應(yīng)的技能點越接近，就是最匹配的崗位，從而提供精準(zhǔn)的就業(yè)崗位推薦;為了直觀的觀察崗位需求與人才培養(yǎng)方案的匹配度，通過Excel、Echarts實現(xiàn)崗位需求的技能點與學(xué)生課程成績對應(yīng)的技能點的可視化展示，為專業(yè)課程建設(shè)提供了指引和方向。

2 平臺的具體實現(xiàn)過程-以濟南工程職業(yè)學(xué)院為例

2.1 了解企業(yè)需求

進(jìn)一步探索人才培養(yǎng)的新模式、新機制，充分發(fā)揮校企雙方的資源優(yōu)勢，并將著力培養(yǎng)適應(yīng)社會需要的跨境電商、大數(shù)據(jù)運營、互聯(lián)網(wǎng)金融、移動互聯(lián)網(wǎng)等高端應(yīng)用創(chuàng)新型人才，濟南工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院與山東網(wǎng)商教育科技集團、青島晨之暉信息服務(wù)有限公司等簽署校企合作協(xié)議。學(xué)校每學(xué)期組織教師進(jìn)企業(yè)調(diào)研，通過現(xiàn)場勘查交流、問卷調(diào)查等方式了解企業(yè)的需求。企業(yè)選派優(yōu)秀的一線工程師通過實訓(xùn)周的方式進(jìn)學(xué)校與學(xué)生面對面交流，傳達(dá)企業(yè)的需求定位;通過數(shù)據(jù)庫獲取各大招聘網(wǎng)站公開的招聘需求。

2.2 大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建

主要實現(xiàn)Hadoop分布式集群的組建，對Ambari Server和Ambari Agent中的核心參數(shù)進(jìn)行配置，實現(xiàn)集群主機、服務(wù)進(jìn)程、配置文件等通過Ambari Web管理界面進(jìn)行管理，為大數(shù)據(jù)的后期處理提供支持。

2.3 招聘信息與學(xué)生成績數(shù)據(jù)采集與存儲

在大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建完成之后，對學(xué)校端口和企業(yè)端口分別進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、挖掘和分析。數(shù)據(jù)采集主要完成的工作有確定網(wǎng)址、訪問URL、獲取響應(yīng)、分析數(shù)據(jù)、保存數(shù)據(jù)幾個過程，具體是通過Python軟件實現(xiàn)的。具體實現(xiàn)過程為發(fā)送請求、獲取響應(yīng)、解析數(shù)據(jù)、保存到數(shù)據(jù)庫，再進(jìn)行下一次的請求，形成一個閉環(huán)的回路[5]。

其中企業(yè)端的數(shù)據(jù)采集工作，由具有招聘意向企業(yè)安排專門負(fù)責(zé)招聘工作的人員進(jìn)行錄入，學(xué)校安排專人審核，確保招聘信息的真實性以及時效性。對于學(xué)校端口的錄入要更加復(fù)雜，不是傳統(tǒng)的將學(xué)生的學(xué)業(yè)成績進(jìn)行簡單的輸入。為了能夠使用人單位全面了解學(xué)生的成長軌跡，依靠本平臺建立學(xué)生的學(xué)業(yè)全過程信息化記錄平臺，除了成績，還將記錄學(xué)生受到的獎懲情況、身心健康情況、道德素養(yǎng)、實踐素養(yǎng)等方面的基本信息。記錄人也不再局限于任課教師，而是加入了學(xué)生自評、小組互評等多元評價主體。平臺的數(shù)據(jù)分析功能，能夠通過數(shù)據(jù)挖掘、處理，最終得到每個學(xué)生的測評報告。企業(yè)通過平臺接收到的將是學(xué)生的綜合評價報告，既具備過程性評價又包括終結(jié)性評價，在很大程度上避免了傳統(tǒng)的由成績選人的弊端。

2.4 招聘崗位數(shù)據(jù)處理

獲取招聘崗位的要求信息之后，這些信息不能直接用于文本聚類，因為同一崗位可能有多個不同的表達(dá)方式，不利于后期的文本聚類，因此應(yīng)對數(shù)據(jù)中的崗位名稱進(jìn)行規(guī)范化處理，并且在崗位中抽取關(guān)鍵的技能點，便于后期推薦就業(yè)崗位。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點使用MapReduce處理數(shù)據(jù)，MapReduce由Map和Reduce組成，用戶只需實現(xiàn)map（）和reduce（）兩個函數(shù)，即可實現(xiàn)分布式計算。MapReduce執(zhí)行流程如圖2所示。

MapReduce的執(zhí)行步驟如下。第一，Map任務(wù)處理。①讀取HDFS中的文件，每一行解析成一個，每一個鍵值對調(diào)用一次map函數(shù)。②覆蓋map（），接收前面產(chǎn)生的，進(jìn)行處理，轉(zhuǎn)換為新的輸出。③對新的進(jìn)行分區(qū)，默認(rèn)分為一個區(qū)。④對不同分區(qū)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序、分組。分組指將相同key的value放到一個集合中。第二，Reduce任務(wù)處理。①按照不同的分區(qū)，將多個map任務(wù)的輸出數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)復(fù)制到不同的reduce節(jié)點上。②對多個map的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行合并、排序，并覆蓋reduce函數(shù)。③將reduce輸出的寫到HDFS中。

2.5 崗位和技能數(shù)據(jù)分析

使用MapReduce對數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理之后，為了實現(xiàn)崗位要求中對應(yīng)的技能點與學(xué)生課程成績中對應(yīng)的技能點進(jìn)行匹配，對Mahout算法庫中算法的使用范圍進(jìn)行分析，并結(jié)合數(shù)據(jù)的特點，選擇使用K-mean聚類算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理。

K-means是一種非監(jiān)督方法，也被稱為K-均值聚類算法。設(shè)樣本總數(shù)為m，樣本集為[S=x1，x2，...xm].K-均值聚類算法對樣本集分簇的個數(shù)是事先設(shè)定的，即K。設(shè)分簇集合表示為[C=c1，c2，...ck]，其中每個簇都是樣本的集合。其核心思想：讓每個樣本點到本簇中心的距離更近一些;使每個樣本點到本簇中心的距離的平方和盡量小就是K-means算法的優(yōu)化目標(biāo)。

聚類算法是對樣本集按照相似性進(jìn)行分簇，因此，聚類算法能夠運行的前提是要有樣本集以及能對樣本之間相似性進(jìn)行比較的方法。樣本的相似性差異稱為樣本距離，相似性比較也稱為距離度量。我們采用最常用的歐式距離相似度算法。設(shè)樣本特征維數(shù)為n，第i個樣本表示為[xi=x（1）i，x（2）i，...x（n）i]。樣本點[xi]和[xj]的歐式距離定義為：

[L2xi，xj=l=1nxli-xlj22]

當(dāng)采用歐式距離，簇中心的計算：

對于第i個簇[ci]，簇中心[ui=u1i，u2i，...uni]為簇內(nèi)[ci]所有點的均值，簇中心[ui]第j個特征為：[u1i=1cix∈cicj]，其中，[ci]表示簇[ci]中樣本的總數(shù)。

本文中聚類中心為招聘的崗位，數(shù)據(jù)集中的點為崗位所對應(yīng)的技能點，在校生成績對應(yīng)的技能點與崗位對應(yīng)的技能點最接近的就是最適合的崗位。

2.6 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究，它為大數(shù)據(jù)分析提供了一種更加直觀的挖掘、分析與展示手段。數(shù)據(jù)可視化即將各種數(shù)據(jù)用圖表的形式展示出來，給理解數(shù)據(jù)、詮釋數(shù)據(jù)提供了便利，同時為發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)所反映的實質(zhì)提供了途徑。本文中在就業(yè)崗位推薦中為了直觀地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特點，使用ECharts技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。圖3為使用ECharts實現(xiàn)的學(xué)歷要求玫瑰圖，從圖中可以看出崗位對學(xué)歷的要求，其中，本科74.21%，大專20.91%，本科大專學(xué)歷占到整個需求的95.12%。

根據(jù)對學(xué)歷要求的分析，崗位對?？粕捅究粕男枨罅渴潜容^大的，職業(yè)院校學(xué)生在選擇就業(yè)的同時也可以考慮提升學(xué)歷。結(jié)合工作經(jīng)驗的分析，就業(yè)學(xué)生應(yīng)該在工作經(jīng)驗和學(xué)歷中尋求平衡點，找到自己適合的發(fā)展方向。

除此之外，通過分析發(fā)現(xiàn)，對于高職類院校，企業(yè)在招聘時除了學(xué)業(yè)成績更加看重學(xué)生的實踐能力。這也給我們帶來了一定的啟示，在人才培養(yǎng)方案的制定時，不能一味地注重理論課程的講授，要根據(jù)專業(yè)特點適當(dāng)安排實訓(xùn)課程。為了提高學(xué)生的實踐能力，定期舉辦和組織學(xué)生參加技能大賽，引導(dǎo)同學(xué)們學(xué)會科學(xué)定位自己的發(fā)展方向，通過對自身性格、興趣、特長以及所處環(huán)境的客觀、全面分析，充分認(rèn)識自我、認(rèn)清環(huán)境，積極應(yīng)對社會就業(yè)形勢變化，幫助同學(xué)們樹立職業(yè)規(guī)劃意識、競爭意識和危機意識，對同學(xué)們擇業(yè)、就業(yè)具有積極的作用。

2.7 專業(yè)課程建設(shè)

根據(jù)崗位對學(xué)歷的要求，制定教學(xué)計劃，并組織實施，通過平臺對實施過程中學(xué)生技能點的掌握及崗位匹配度進(jìn)行檢測，對出現(xiàn)預(yù)警的地方進(jìn)行及時的改進(jìn)，從而調(diào)整教學(xué)計劃;對教學(xué)實施中遇到的問題及時診斷改進(jìn)，并制定學(xué)生層面教師層面及企業(yè)層面不同的激勵措施，增強學(xué)習(xí)的主動性和積極性，不斷創(chuàng)新學(xué)習(xí)方法教學(xué)方法培養(yǎng)方法，從而有效改進(jìn)育人的過程和成果。

2.8 應(yīng)用成效

傳統(tǒng)的校企合作由于沒有建立統(tǒng)一的信息共享平臺，導(dǎo)致校企雙方存在信息差，校企合作模式?jīng)]有深入進(jìn)行。線上智能創(chuàng)新平臺的應(yīng)用在一定程度上加深了校企雙方的合作交流。同時，學(xué)生利用線上智能創(chuàng)新平臺可以第一時間獲取相關(guān)企業(yè)的招聘信息，不必再四處搜集，既節(jié)省了時間，又避免了畢業(yè)季頻發(fā)的學(xué)生面試被騙事件概論。企業(yè)也可以得到一手的學(xué)生信息，除了更簡潔地找到適配人才以外，還可以保證學(xué)生簡歷的真實性。學(xué)校也可以通過可視化的數(shù)據(jù)平臺，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容。因此，該線上智能創(chuàng)新平臺的出現(xiàn)，給出了校企合作的新形式、新機制、新方向，是不斷提升校企合作的辦學(xué)層次，在合作中實現(xiàn)雙贏的有益探索。

3 結(jié)語

本文以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)，研究了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建校企共建創(chuàng)建平臺，主要解決了企業(yè)招聘難，學(xué)生就業(yè)難的民生問題，給企業(yè)、學(xué)校和學(xué)生提供一個數(shù)據(jù)共享平臺。智能創(chuàng)新平臺在企業(yè)需求的調(diào)研基礎(chǔ)上、完成了數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、分析和可視化。能夠?qū)崿F(xiàn)根據(jù)學(xué)生的在校成績、企業(yè)的找招聘崗位中要求的技能點進(jìn)行K-mean聚類分析，通過給出最匹配的結(jié)果;使用ECharts圖形化的數(shù)據(jù)分析展示崗位需求與人才培養(yǎng)方案的匹配度，為專業(yè)課程的診改提供的方向和依據(jù)，有利于教學(xué)方法的改進(jìn)、教學(xué)目標(biāo)的優(yōu)化，促進(jìn)職業(yè)教育高速發(fā)展，為企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)的生源，從而促進(jìn)經(jīng)濟快速發(fā)展。

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【通聯(lián)編輯：朱寶貴】