基于人工神经网络的高校大学生就业情况分析.pdf
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1、第39卷第5期2023年10月山西大同大学学报(自然科学版)Journal of Shanxi Datong University(Natural Science Edition)Vol.39 No.5Oct.2023基于人工神经网络的高校大学生就业情况分析王伟1,金保明2(1.宁德师范学院 信息与机电工程学院,福建 宁德 352000;2.福州大学 土木工程学院,福建 福州 350116)摘要:高等教育的普及,后疫情时期市场经济下行,高校就业工作困难重重。根据收集527名毕业生在校期间各项特征数据,构建BP人工神经网络毕业生就业预测模型,随机采用11/12数据系列作为训练样本,剩下的1/12
2、(一共44组数据)数据系列用于检验模型的正确性,模型运行后预测结果的准确度达到86.36%,具有较高的精度。该预测结果能够给高校就业工作部门提供一定参考,提高高校就业工作的预见性、针对性、精准性。关键词:高校毕业生就业现状;就业率;BP神经网络;就业指导中图分类号:G645,N32文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.1674-0874.2023.05.014俗话说:“编筐编篓,贵在收口”。高校毕业生到了在校学习的最后一年,也到了学生们人生抉择的关键路口。对于国家而言,就业在“六保六稳”中居首要位置,做好就业工作是实现“六保六稳”的关键。对于学校来讲,毕业生就业水平是检验高校办学
3、质量的一条重要标准。对于学生家长而言,孩子们能成功就业,就好业是他们翘首以盼的心愿。而对于辅导员来讲,学生的就业就像在大一时候埋下的一颗种子,四年用心培育,直至毕业时节开花、结果,最终长成参天大树。但是当前的就业大环境不景气,后疫情时期经济下行,辅导员就业指导不精准等一系列问题,给高校就业工作单位和高校毕业班辅导员带来了新的挑战。1 当下高校大学生就业环境和就业观念随着国家经济的发展,高等教育的普及,高等教育已经从“精英教育”向“大众教育”转变。2002年全国大学生毕业人数不足142万人,2010年608.2万人,2020年874万人,年平均增长率高达27.12%,不到20年间大学生毕业人数已
4、经翻了6倍之多1。高校毕业生就业情况不容乐观。2019年12月中国武汉地区新型冠状病毒爆发引起的肺炎疫情,迫使武汉这座历史悠久、大学生人数最多的城市一度采取封城的措施,全国各大城市也都受到了不同程度的影响2。2019年底至今,各行各业处于后疫情时期的经济复苏阶段,全国乃至全世界都呈现出市场不景气,经济下行的现象。旅游业、航空业、运输业、餐饮业等更是受到了严重的打击,大量小微企业出现了倒闭、裁员的现象。但是大学生毕业人数却年复一年以较快的速度增长,后疫情阶段市场经济的衰退,工作岗位的减少,越发凸显了大学生就业的困难。随着脱贫攻坚、全面建成小康社会工作巨大成果、乡村振兴工作的持续开展,全国人民的生
5、活水平有了显著提高,“毕业了,工作慢慢找不着急,找份稳定离家近的工作”作为许多家长对孩子就业的普遍态度。并且大多数家长存在着“有编制就是铁饭碗”这个相对保守落后的就业理念,强迫自己的孩子一定要考取公务员、事业单位等。还有部分应届毕业生习惯了“校园”这把保护伞,不愿走出高校这个舒适区,到工作岗位上磨砺自己的意志、增长工作技能。在即将毕业之际幻想着从“校园”这把保护伞逃避到“考研”“考国家公务员”的另一把保护伞。后疫情时期市场经济不景气、部分家庭就业观念相对滞后、学生自身就业意向不积极等诸多不利因素,导致高校就业指导工作困难重重。2 辅导员对毕业生就业指导的困境高校就业工作一般由高校就业指导中心部
6、署,毕业班辅导员负责实施落实。毕业班辅导员作为高校就业工作的一线力量,直接指导和统计毕业生的就业工作情况,该项工作内容复杂多样并且直接影响着学校的就业水平。根据教育部公布 普通高等收稿日期:2023-02-23基金项目:福建省自然科学基金项目2016J01734作者简介:王伟(1995-),福建福安人,硕士,助教,研究方向:大学生就业指导。E-mail:文章编号:1674-0874(2023)05-0060-052023年学校辅导员队伍建设规定,高等学校师生比率不低于1200设置高校专职辅导员。高校因为辅导员招聘、遴选、离职、转岗等各种原因,实际比率还要略低文件规定1200的标准。辅导员日常工
7、作千头万绪,包括思想政治教育、心理辅导、班级活动组织等形式多样的工作内容。1名辅导员在面对 200多名学生的就业问题时,不可避免存在对学生就业指导不精准,就业一对一帮扶对象选择不精确等实际工作问题。其中,2017年最新颁布的 普通高等学校辅导员队伍建设规定,各大高校响应文件要求,近两年公开招聘了数量较多的年轻辅导员,但新进辅导员在面对后疫情时期的就业大环境,就业工作开展就会更显得力不从心。在就业大环境不景气,辅导员精准就业指导存在力不能及的现象、就业一对一帮扶对象选择困难等情况。将通过收集分析高校大学生4个学年的各种特征数据,构建BP人工神经网络就业预测模型,对应届毕业生的就业情况进行预测。在
8、确保就业预测模型具有较高准确性的前提下,根据模型预测的结果,将未能就业的学生列为需要精准帮扶或者一对一帮扶的对象,使得辅导员在开展就业工作的过程更有目标性、针对性、精确性,达到就业工作精细化的效果。3 BP人工神经网络原理简介及作用人工神经网络(Artificial Neural Networ),是通过模拟生物大脑神经网络的结构和功能,从而创建的一种分析和处理数据的物理数学模型3-4。该网络模型对于数据信息处理的概括、联想、类比等能力方面有比较明显的优势,并且有较强的鲁棒性和容错能力。图1为单个神经元人工神经网络基本结构示意图,输入向量Pi(i为1,2,n)每一个元素均通过权值向量i(i为1,
9、2,n)和神经元相连,输入向量Pi先乘以权值向量i,加上阈值b形成净输入量n,最后利用传输函数f对净输入量n进行变换处理产生输出量a。这一过程可以用以下式子表示:a=f(ipi+b)=f(n)。(1)图1 单个神经元人工网络基本结构示意图其中,BP人工神经网络是按误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。该类型网络是所有人工神经网络中应用最广的一种5-6。BP神经网络的基本结构分为输入层、隐含层、输出层。隐含层一般为单层即可满足计算要求,故网络一般为3层结构。层与层之间全连接,而层内神经元相互未连接。设置合适的网络参数,迭代一定次数,网络收敛后,即可得到精度较高的结果。BP神经网络的算法主要可分
10、为两个部分:一是原始数据经网络的输入层到隐含层最后传递到输出层,数据信号逐层正向传播;二是若通过正向传播获得的输出数据与理想数据的误差较大,不满足设置的误差界限。则将误差从输出层向隐含层最后到输入层逐层反向传播,并修改各层的连接权重,使误差在网络中不断训练,直至减小到满意的范围内,算法结束。至此经过这两个过程,BP人工神经网络完成对输入数据的训练和学习。多层神经网络结构示意图如图2。输入层P1n1a2a3a1w1b2w2b3w3bSSS1f2f3fifia输入层第一层第二层第三层第i层图2 多层神经网络结构示意图4 实例分析4.1 数据预处理根据宁德师范学院信息与机电工程学院部分专业一共527
11、名学生各项特征数据与实际就业情况建立BP人工神经网络模型。随机选取11/12数据序列作为训练样本,剩下1/12数据作为检验样本,验证模王伟等:基于人工神经网络的高校大学生就业情况分析61山西大同大学学报(自然科学版)2023年型预报的精度。收集的各类特征数据包括性别、学生4个学年平均学分绩点、毕业设计成绩、非素质专业学分、志愿服务时长、就业情况。采用数据类型如表1。表1 毕业生特征数据与就业情况(部分)序号123456789101112性别男男男女女男男男男男女女平均学分绩点2.422.552.832.861.982.433.162.182.392.21.982.48毕业设计成绩良好良好中等良
12、好良好良好良好中等良好良好中等良好非素质专业学分4.843.997.214.962.764.774.934.203.263.502.785.64志愿服务时长128.9085.09353.70111.5390.20190.88146.8088.4095.00129.00230.2274.70就业情况否否是是是是否是是否是是表 1 中数据可以看出,原始数据中有部分数据属于文本类型,无法直接输入神经网络模型进行训练。有部分数据的范围属于(0,5)(0,100),数量级差异较大,若未进行处理直接输入模 型 可 能 导 致 网 络 学 习 速 度 变 慢 甚 至 不 能 收敛。因此,根据公式(2)将数据
13、变换到0,1内,文本格式的数据用0,1表示,归一化后的数据见表 2。X=x-xminxmax-xmin。(2)式中,X为归一化处理后的输入值,x为实际输入数据数值,xmax为实际输入数据的最大值,xmin为实际输入数据的最小值。表2 归一化后的数据(部分)序号123456性别111001平均学分绩点0.350.430.600.620.080.36毕业设计成绩0.80.80.60.80.80.8非素质专业学分0.500.410.740.510.280.49志愿服务时长0.360.241.000.310.260.54就业情况001111续表2序号789101112性别111100平均学分绩点0.8
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