数字赋能高校就业帮扶：价值意蕴、现实挑战及实践策略

［摘 要］ 数字赋能高校就业帮扶是时代所趋、改革所向、学生所求，也是高校落实立德树人根本任务的必然选择。从“思维”的角度看，高校就业工作者的数字素养与现实需求不协调；从“治理”的角度看，数据抓取片面和数据治理困难并存；从“参与主体”的角度看，各单位一元主导的协作困境局限了就业的高效帮扶。要充分实现数字赋能高校就业精准帮扶，就要转变就业工作动力结构，提高就业工作者的数字能力；打通就业全流程数据，增加就业帮扶精准匹配度；加强多元主体作用，形成“政—校—企”协同的就业帮扶格局。

［关键词］ 数字赋能；就业帮扶；精准

［基金项目］ 2022年度浙江省学生资助调研课题项目“精准扶贫视域下数字赋能大学生就业帮扶路径研究”（2022071）

［作者简介］ 韦金红（1983—），女，河南周口人，硕士，上海财经大学浙江学院学生工作部副处长，讲师，主要从事思想政治教育研究；陈 芳（1992—），女，浙江金华人，硕士，上海财经大学浙江学院招生就业处干事，助理研究员，主要从事大学生就业研究。

［中图分类号］ G646 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2024）18-0001-05 ［收稿日期］ 2023-10-09

习近平总书记指出：“一个人没有就业，就无法融入社会，也难以增强对国家和社会的认同。失业的人多了，社会稳定就面临很大危险。”［1］高校作为立德树人的主阵地，担负着培养合格的社会主义建设者和接班人的重要任务，深入贯彻落实就业优先战略，落实就业工作精准帮扶是义不容辞的责任和使命。当前，我国正积极实施“数字中国”战略，数字赋能广泛应用于民生、实体经济、政府治理等各个领域，极大地推动了国家治理体系和治理能力的现代化。然而，数字赋能在教育领域，特别是高校毕业生就业工作中的应用还比较落后。在此背景下，探索数字赋能高校就业帮扶工作的价值意蕴、现实困境与路径选择尤为必要。

一、数字赋能高校就业帮扶的价值意蕴

（一）宏观层面：数字赋能高校就业帮扶是积极应对信息革命形势及精准扶贫的战略要求

党中央精准扶贫的战略要求。2018年，习近平总书记在打好精准脱贫攻坚战座谈会上指出，“打好脱贫攻坚战，成败在于精准”，“坚持扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人（第一书记）精准、脱贫成效精准等‘六个精准’”［2］。通过“六个精准”找准“穷根”，对症下药，真正扶到点上、扶到根上。精准识别高校就业困难群体、精准制订就业帮扶计划、精准满足学生就业需求，让困难学生群体顺利就业，是高校从保障性资助转变为发展性资助的必然要求，真正实现资助工作从“输血”到“造血”的转变，为走出贫困代际传递旋涡、挖出“穷根”提供可能。

顺应信息时代的必然选择。网络信息技术的发展在不断推动社会生产力的变革，成为社会经济发展的新方向。时代背景下要获取竞争新优势需要顺势而为，高度重视网络信息技术，抢占信息化建设制高点，赢得发展先机。高校就业帮扶工作要求做到“一生一策”的有针对性帮扶，互联网、大数据为精准掌握学生信息提供了手段。将大数据融入就业帮扶，建立“招生—培养—就业”一体化学生发展信息库，有助于打通高校信息壁垒，通过数据融合精准匹配、快速定位学生需求，做到精准掌握学生就业意愿，精准提升学生就业能力，精准推送就业信息，精准制定帮扶政策。另外，通过大数据为学生“画像”，还可以清楚了解学生培养过程中存在的薄弱环节，有针对性地因材施教，推动教育理念变革。数字赋能就业帮扶是信息化时代高校做好就业工作的必然选择。

（二）微观层面：数字赋能高校就业帮扶是高校落实立德树人教书育人使命的必然选择

1.学生需求价值：精准识别学生困难，满足多元帮扶需求。党的二十大报告指出，坚持以人民为中心发展教育，加快建设高质量教育体系［3］，更加突出人在教育中的主体地位。以人为本发展教育就要做到以生为本，在教育过程中关注学生的个性化需求。数字赋能就业工作，可以通过数字技术精准抓取学生的个性化需求信息，并对收集到的数据进行分类整理，精准了解毕业生的就业心理、就业选择、就业现状，建立学生就业信息库，摸清学生的就业状况。同时，高校将人工智能技术引入公共就业服务智能系统，通过智能系统进行学生就业需求和企业用人标准对比，助力就业工作者了解学生就业短板，找准就业困难的“病根”，从根本上解决帮扶不精准的问题。

2.教育引导价值：提升学生自我认知，增强就业导向意识。当前思想政治工作者对学生的思想引导主要来自经验积累，在对学生教育引导的过程中不可避免地带有个人主观色彩。数字赋能通过用数据说话，将教育引导中的非结构化问题转化为结构化的教育概念，通过数据处理，展现出可观察的形象，让受教育者清楚自身的薄弱环节，让教育者能够有针对性地进行教育引导，从而提高思想政治教育的吸引力和有效性。数字赋能高校就业工作在学生生涯规划、就业指导、择业就业过程中加强智能化算法应用，通过数字画像，可以让学生清楚找准自身定位，让就业工作者尽早介入就业引导，提前培养学生的就业导向意识。

3.学校发展价值：打通人才培养链条，强化协同育人能力。毕业生就业工作是一项系统工程，离不开学校各部门的通力合作。只有加强学生需求侧和学校供给侧两方面的思维创新、流程创新、管理创新、制度创新，才能推动学生高质量顺利就业。学校可以以学生就业为导向，通过数字化改革打造“新生入学—始业教育—生涯规划—学生管理—校园活动—实践锻炼—实习实训—社会工作—就业服务”全流程智慧监管平台，通过数字化平台建设分析教育对象的属性特征，对其进行多维度、多角度的刻画，找出学生的标志性特征和需求关键点，从而有助于各部门在管理中有针对性地制定供给政策，满足学生需要。数字赋能就业帮扶能够让高校从就业目标出发，推演人才培养过程中的问题，通过数字画像标签迅速定位并预测教育对象的需求偏好、思想动向，从而为有针对性地制定帮扶政策提供依据。

二、数字赋能就业帮扶面临的现实挑战

（一）思维困境：数字素养现状与现实工作需要冲突

数字赋能就业帮扶的过程是高校就业工作数字化转型的过程。这一过程不仅需要依托数字化技术的优势，还有赖于就业工作者数字化观念的变革。目前，高校就业工作者的数字化素养有待提高，对数字转型的理解和接受度还不足，未形成数字思维。（1）数字化意识跟不上工作需要。高校多数就业工作者把工作重心放在传统的就业指导和就业服务上，对数字技术运用到就业工作中的探索不够，就业指导和服务过程中遇到问题不愿主动运用数字技术寻求解决方案。数字化意识不足还体现在使用数字化技术的意愿不强烈，高校就业部门主动牵头统筹探索使用数字化技术的主动性不足。（2）数字化技能满足不了时代要求。部分就业工作者不了解数字技术的概念和原理，对多媒体、互联网、大数据、虚拟现实、人工智能、元宇宙等概念缺乏了解，更不清楚数字技术解决问题的程序和方法，有的把数字化等同于信息化，把数字改革等同于业务工作，从线下搬到线上，等等［4］。这样的理念和现实不加改变，就无法推进就业工作者以学生需求为导向开展就业指导和帮扶工作，更难以解决多元主体间存在的信息不对称的问题，精准就业帮扶也就成了空话。

（二）数据困境：数据抓取片面和数据治理困难并存

运用数字技术全面收集、提取和整合学生在校期间德智体美劳等相关信息，是大数据时代开展就业思政的重要抓手，也是就业帮扶是否精准的关键。虽然各高校在设计学生综合素质评价有关数据处理的过程中已经对可以抓取的数据进行了应有的审视，但仅运用学生的行为数据是否能够全面准确地评判一个学生，还值得商榷。（1）行为数据难以全面体现学生的整体性。大数据时代，学生在校期间的思想品德、学习态度、抗压能力、工作技能、兴趣爱好等无法直接量化，往往通过考勤、运动、竞赛、活动、阅读、消费等行为数据来分析判断，这种将复杂的学生个体通过简单的行为数据来表现和评价的方式，具有一定的片面性。（2）行为数据难以体现学生思想的主观性。行为者在展示个人形象时，往往会不自觉地隐藏个人的不足，从而造成大数据“画像”对学生身份识别的误判，导致学生个体错误标签归类，从而影响就业工作者就业指导的精准性。此外，多数高校仍面临不少数据治理方面的困境。一方面，表现为高校内部各部门之间、高校与高校之间、高校与教育主管部门之间尚未建成统一的数据资源管理体系，各部门的数据散落在各自的信息系统中，形成大量的数据“烟囱”，导致数据间无法有效共享；另一方面，大量的数据因各地各部门采集标准不统一，数据间不能有效兼容，从而造成数据壁垒，导致数据流通不畅，出现部门间合作受限等弊端。

（三）协作困境：一元主导思维与多元协同需要相悖

进行数字治理变革，打通数据开放共享大动脉不可避免地要与政府、企业、社会组织等多元主体打交道。长期以来，社会各主体对就业困难群体的帮扶未充分融合考虑帮扶对象的需求，具有一定的局限性。首先，从帮扶途径来说，政府主要通过经济补助帮扶就业困难群体，高校通过就业指导和岗位推荐帮扶，企业主要提供更多就业岗位，各部门各自主导，存在受助者很难同时享受多种帮扶的情况。其次，从帮扶类型来说，高校就业帮扶涉及对就业能力困难帮扶、家庭经济困难帮扶、就业心理帮扶（抗压力帮扶）、就业观念帮扶等类型，须协同就业、学工、心理、教务、后勤、财务等多个部门。然而，多数高校尚未建立系统的就业帮扶体系，各参与主体关注自己的事务，极易因职责不清、缺乏合作，导致就业帮扶“千条线”最终只落到辅导员“一根针”上，很难从根本上解决受助者的实际难题。从帮扶策略来说，目前，高校就业帮扶存在次序倒置的现象，往往当毕业生就业真正出现困难时才实施帮扶，这就错过了帮扶的最佳时期，导致帮扶效果大打折扣。造成这一问题的原因与高校各部门一元主导、各自为战的思维观念不无联系，一元主导导致学生就业帮扶数字治理平台搭建困难，也极易出现搭建平台过程中因数字资源单一、协调功能受限等产生推诿扯皮等协同障碍，造成组织内耗。

三、数字赋能就业精准帮扶的实践路径

（一）提高就业工作者数字能力，转变就业工作动力结构

1.加强就业工作者数字技能培育，提升就业管理的科学化，确保决策科学性。数字治理要求高校就业工作者要具备数字思维，充分认识就业教育数字化改革的极端重要性，通过数字化运用推动就业教育体制、机制及教学模式的转变；要培养教师的数字化教学能力，充分利用互联网拓展就业教育方式，利用优质的就业教育资源助力就业指导课程的开发与运用；要针对就业工作者开展数字技能培训，助其掌握数字运行的逻辑，以及数据收集、整理、加工、清洗、分析、描述等基本技能。这样才能跳出传统思维方式，从服务对象客观需要出发，做出更为科学的行政决策。

2.加强就业工作者思想政治教育能力培养，提高数字“画像”精准度，有效运用大数据。精准“画像”是精准帮扶的前提。帮扶对象拥有复杂的社会实践和社会关系，其行为表现复杂多样，只有加强数字运用，集成更多数据才能有效应对“信息茧房”，提高“画像”的精准度。这就要求就业工作者一方面要全方位了解学生的特征和行为偏好，通过数字技术抓取汇聚学生的多维信息并生成“自画像”，准确把握学生的行为特点、个性需求和价值取向，为有针对性地就业引导帮扶提供决策依据；另一方面要主动向学生靠近，融入互联网环境，学会互联网语言，通过掌握学生话语体系拉近与学生的距离，提高学生就业价值观引导效果。

3.加强就业工作者对数字技术的理解，提升数字创造力，理性看待大数据。精准思政要坚持“价值理性”，明晰画像数据的计算法则是理性看待大数据画像、破除“唯数据论”的基础［5］。大数据画像仅为就业精准帮扶提供技术手段，无法完全代替传统工作方式。学校要加强对就业工作者的数据认知能力培训，帮助他们理解大数据画像的计算法则，清楚大数据画像的工具本质，避免技术依赖，确保在运用技术进行就业帮扶的过程中做到价值理性和工具理性的有机结合。