精细化就业指导的普及方式及其对高校就业的作用,就业指导论文.docx

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1、精细化就业指导的普及方式及其对高校就业的作用,就业指导论文龙玲1通过对全国各大高校的大学生就业指导工作开展情况的调查与分析,发现除了小部分知名高校的就业指导工作与社会进行了比拟有效的接轨外,大部分高校由于大学生整体就业观念和竞争实力不强、用人单位对毕业生的挑选从量的需求上升到质的需求、高校的传统课堂教学形式占主导,就业指导服务、专业学习、综合实践提升素质三个维度相互孤立,对创业的扶持力度不高,就业指导老师队伍不稳定等原因就业指导工作与社会发展有明显的不匹配性。 笔者经多年就业指导工作经历以为,当前高校的就业指导工作主要集中在:开设职规课、就业指导课、创业课等课堂形式教学,进行职业规划大赛、就业

2、能力大赛、创业大赛、针对不同就业群体的公益性就业指导讲座等就业活动,但无论从重视程度,还是从课堂效果、活动的介入度方面都大打折扣,没有得到预期的效果。 2 精细化就业指导的重要性 黑龙江某高校某学院近 4 年对就业指导工作的跟踪满意度调查结果如表 1 所示。 大多数毕业生在刚毕业时,关注的只是有份差不多的工作,完全不考虑行业的职业发展前景和本身发展的匹配度,对就业技巧还着眼在怎样巧妙的应对及博人眼球的阶段,没有求职岗位与内在需求和素养相互贴合的概念。但在工作一年后收回的有效问卷中,大多数往届毕业生对学校当前的就业指导有更好的建议,以为假如能在找工作前系统的教授,第一份工作会更适宜。在工作两年以

3、上收回的有效问卷中,在您对学校就业指导工作的意见和建议一栏中,忠恳的意见很多,集中表如今,教授就业技巧、社会思维方式、一对一指导、面试技巧、英文投递简历技巧、职业的短期规划等分类非常细致、能知足个人需求的指导中,甚至还有人以为有效的沟通方式也应该列入就业指导课中,系统的教授,以及按专业、按岗位划分就业指导的内容。 由此可见,毕业生们在步入社会一年之后,对学校的就业指导工作提出了新的高度:不能单纯的按传统的课堂形式来进行,要与社会接轨,针对就业经过中不同的环节,进行灵敏的精细化的指导。最为重要的是,让刚步入大学校门的学生们就开场考虑就业,激发起他们的对职业的兴趣。 经过 一对一 就业指导跟踪的毕

4、业生与未经过任何指导毕业生的第一份工作稳定情况比拟如此图 1 所示。 由图 1 可见,即使是最基础的 一对一 就业指导,对毕业生的择业与职业稳定性都产生了较大的影响,在人职匹配方面契合度更高层次。因而,精细化的就业指导,作为 一对一 就业指导在广度和深度上的延伸,对毕业生的就业能力、择业能力都产生积极的作用。 3 精细化就业指导发展的现在状况 在英国的一项关于待就业学生的研究中提到:在就业时机中等待学生的就业技能的使用、本身因素和外在就业因素都处于较低的水平。英国 2000 年就已经有高校将就业技能课程尽可能植入到专业课程中,并且建立了一套详实的就业技能评估体系,保证每位学生都能接触、提高这些

5、技能2. 我们国家高校也提倡对就业困难群体进行 一对一帮扶 ,分类指导等,方式大多以定时咨询、学生管理者以谈话、走访寝室的时机同时进行指导,辐射面比拟窄,指导深度不够。 当前有清华大学在精细化就业指导方面的创新有: 韩威工作室 、 彭凌工作室 等,将教练技术coaching运用到职业指导工作中,教练和团队成员在小范围内开展项目合作的形式,打破了以往职业辅导工作惯有的一对多讲授共享的传统形式,帮助同学们真正走出校园。很多企业也看到市场空白,为大学生提供系统的、精细化的职业辅导和就业指导服务。 4 精细化就业指导的普及方式 4.1 高校制定相应的管理、发展制度 在当下社会资源有限的条件下,精细化就

6、业指导是有效提高大学生就业能力的最直接、工作量很大的一种方式。因而无论在师资的专业素养、人员配备、人员流动或者专业课老师担任就业指导老师等方面,还是在利用、社会的优质企业资源,给学生提供实战的场地;针对创业为学生提供小型创业项目等等,都要有系统的管理体制,对授课老师要给予前景规划。 4.2 大数据的收集、分析和归纳 高校就业工作中的大数据应用,主要是针对大学生就业全经过中相关群体的全体数据的集合,集成应用辨别、收集、存储、分析、挖掘等相关技术,帮助就业工作人员更好的利用数据发现问题、解释问题、预测问题。 明承瀚3以为基于大数据的就业工作系统应该包含:用人单位基本信息系统、毕业生基本信息系统、就

7、业市场分析系统、毕业生求职行为分析系统、毕业生帮扶系统、离校毕业生跟踪服务系统、就业预警系统。并阐述了怎样进行数据的使用。模型如此图 2 所示。 4.3 全程化的灵敏的就业指导 所有高校精细化就业指导的对象不只是马上面临就业的毕业生,而是大学的全经过。因而工作的对象年级越低,职业辅导的效果会越显着。精细化的就业指导不是一成不变的,不是让学生在大一就开场畅想将来,而是根据科学根据,比方本身的气质特点、兴趣喜好、将来就业地点等来设定,结合本身的最优势,最擅于的方面来设定,或者能够结合本身最渴求的方面来设定。因而,在新生入学教育之初,就以各种方式引起其和家长对就业的重视程度。 4.4 重视实践环节

8、当前高校开设的实践、实训课程,课时很多,内容也多样,并分布在各个年级,但方便管理,大多是学校统一设定,根据个人意愿占用学分的实习不多。 李婧4迟借鉴美国 服务-学习 学校与社区合作的方式,将提供应社区的服务与课程相结合,在知足社区真正需求的同时让学生在学习中提高专业知识技能及解决问题的能力, 并不断培育学生的社会责任感的教育理念和方式方法,这种教育形式能够延伸到就业教育中。 4.5 完善就业指导课程体系 当下的就业指导课程体系的内容设置和授课方式都缺乏新意,内容滞后市场需求,方式不符合现代大学生的心理发展特点。 葛焱5提出了基于 三情 导向的大学生就业指导课程体系:综合大学生就业思想指导、就业

9、政策指导、就业技巧指导、就业心理指导和就业信息指导等内容,通过对大学生就业经过中全真场景的模拟与角色的扮演,充分调动学生的学习兴趣,进一步提高学生情商的一种课程体系。李作威6提出 ISAS 就业指导教学法:以老师为主导,学生为主体,老师从课程分解、课堂分工、组织材料、学习共享等方面将教学工作模块化、系统化,根据授课班级人数,将学生分组,根据课程教学布置和课程内容确定一个或多个 ISAS 教学主题,小组成员根据自个选择的主题收集信息归类整理,制成 PPT 或视频资料进行课堂展示,教师介入点评。 4.6 建立完善的就业能力评估体系 自上个世纪 90 年代以后, 就业能力评估 思想作为欧美高等教育质

10、量分析的重要研究工具被广泛用于对高校学生评估问题的研究。其目的在于评定学生进入就业领域的各项能力,进而为高校在 投入-产出 链上的质量做出评价。 文静7以为高等教育中的就业能力评估主要从三大主要板块入手,考察学生个人品质、核心技能、延伸技能,在这里之下建立观测点,并且评估内容并不是一成不变的,会根据不同专业、不同现实状况作出微调。 刘林以为8构建正确的基础模型并展开相应的问卷调查研究,是评估大学生就业能力所需要考虑的关键问题。拓宽模型研究的广度和深度,加强模型构建和应用的可操作性,以社会实际情况为主要研究背景,并结合相应的理论知识,聚集有关的实践结果。 5 精细化就业指导对高校就业的促进作用

11、以黑龙江某高校某院为例,从 2018 年开场对五个专业推行精细化就业指导形式,以辅导员和班主任共同担任指导老师。从入学起,收集录取数据、档案数据、个人兴趣特长、就业意向、成绩、参加实践活动、参加科技类大赛、参加学生活动获奖、参加选修课、以及同学和教师的评价等方面的数据,作为就业指导的参考数据,结合朗途职业测评等专业测评软件,得出一次数据分析结果,确定阶段性的职业目的,并与近三年来毕业生自主应聘的用人单位数据库进行匹配,得出目的单位和岗位。由于刚入学时学生存在不定性,因而结合本身认知情况,数据分析结果在大一时每三个月进行一次,大二每半年进行一次,直至与本身感性认知相吻合。吻合之后,对学生进行就业

12、能力评估,预测其就业结果。 学院针对不同时间节点进行全程的就业指导,以案例、团队协作、或者问答讲座的方式进行授课,每位学生也都有自个的职业指导课表,包含就业技巧、软实力、自主选择课外、校外实践等课程,实践课程必须有主管领导出具评价报告,加盖单位公章。 个人职业指导课表以大二上学期目的为电气工程师为例表 2。 在大学四年级的就业前夕,对经过精细化就业指导的学生进行就业能力评估,预测其就业结果。与第一次就业能力评估相比拟,整体在下面几个方面有所提高,见图 3. 在就业率和违约率上与前两年比拟如此图 4,均截止到当年 8 月 31 日。 由此可见,精细化的就业指导无论在提高学生就业能力上,还是就业率

13、和就业质量上,起到了有力的促进作用。其主体是学生,教辅人员的角色是引导,通过大数据的分析、归纳,得出切合本身的职业目的,并建立相应的就业指导和学生个人职业辅导课表,通过新型课堂和实践等环节提高学生的就业能力,在严峻的形势下,帮助大学生顺利就业,做到人尽其才,人职匹配。精细化就业指导是将来高校就业指导的发展方向,其基础是收集数据的准确性,运用科学的分析方式方法,归纳出就业期望与岗位之间的变化发展规律,预测学生的就业状况,找出提高就业率和就业质量的对策,对高校的专业设置和教学构造调整都有重要意义。 以下为参考文献: 1李作威。ISAS 教学法在就业指导课程中的运用研究J.中国大学生就业,202111,53-61. 2明承瀚。大数据理念在高效就业工作中的应用J.中国大学生就业,202020,28-31. 3葛焱。基于 三情 导向的大学生就业指导课程体系的研究与实践J.吉林省教育学院学报,2021,0531,23-24.

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