基于专业能力体系预测大学生就业的方法、装置及系统与流程

本发明实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于专业能力体系预测大学生就业的方法、装置及系统。

背景技术：

随着教育事业的不断普及，越来越多的家庭意识到了知识的重要性。随之而来的，高效不断扩招，大学生越来越多。但是，在学生毕业后，却面临艰难抉择。大学生对于自己所学的专业知识该怎么应用，如何选择就业，就业前景如何？是否考虑考研或者报考事业单位等等，大多数的人都会比较迷茫，不知何去何从。

虽然，有些高校每年都会统计本届毕业生的就业情况，例如整体就业率多少、学生的大致就业方向包括哪些。但是，这些均是针对某一个专业整体，或者整个学校该届所有毕业生而言。这种统计数据，对于即将毕业的学生并不能提供太大的指导和辅助的作用。

那么，如何才能为每一位即将毕业的学生预测其毕业后的就业方向，从而尽量减少学生毕业前的迷茫和焦虑，成为本申请所要解决的技术问题。

技术实现要素：

为此，本发明实施例提供一种基于专业能力体系预测大学生就业的方法、装置及系统，以解决现有技术中即将毕业的大学生不能清楚的了解自己毕业后可能的就业方向的技术问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种基于专业能力体系预测大学生就业的方法，该方法包括：获取待预测学生的学习成绩；

根据待预测学生的学习成绩，确定待预测学生的专业能力达成度；

将待预测学生的专业能力达成度输入至预构建的就业方向预测模型中，对学生的就业方向进行预测，并展示预测结果给待预测学生。

进一步地，待预测学生的学习成绩包括：待预测学生在大学期间学习的每一门课程的期末考试学习成绩。

进一步地，根据待预测学生的学习成绩，确定待预测学生的专业能力达成度，具体包括：

根据待预测学生的每一门课程的期末考试学习成绩，从预建立的专业能力指标评价体系中匹配与之对应的评价指标以及评价指标对应的第一权重值；

根据待预测学生的每一门课程的期末考试学习成绩、每一门课程对应的评价指标以及评价指标对应的第一权重值，确定待预测学生的专业能力达成度。

进一步地，当评价指标包括至少一个，且每一个评价指标均包括至少一个第二级别的子评价指标时，根据待预测学生的每一门课程的期末考试学习成绩、每一门课程对应的评价指标以及评价指标对应的第一权重值，确定待预测学生的专业能力达成度，具体包括：

在第二级别中，将与第一子评价指标对应的第二权重值，分别与与第一子评价指标对应的每一门课程的期末考试学习成绩做乘积后，将所有乘积数值叠加，作为第二级别中与第一子评价指标对应的第一综合成绩；

将第二级别中的每一个子评价指标对应的综合成绩叠加后求平均值，作为与第一级别对应的第二综合成绩；

根据第一级别对应的第二综合成绩，确定待预测学生的专业能力达成度，其中，第一子评价指标为第二级别中至少一个子评价指标中的任一个子评价指标。

进一步地，获取待预测学生的学习成绩之前，方法还包括：

获取预设时间段内的历届学生的学习成绩以及历届学生中每一位学生的就业方向标签；

根据历届学生中每一位学生的学习成绩，确定历届学生中每一位学生的专业能力达成度；

根据历届学生中每一位学生的专业能力达成度以及历届学生中每一位学生的就业方向标签，对BP神经网络模型进行训练，确定最优训练模型，用于作为预构建的就业方向预测模型。

进一步地，将待预测学生的专业能力达成度输入至预构建的就业方向预测模型中，对学生的就业方向进行预测，并展示预测结果给待预测学生之前，方法还包括：

获取学生学校信息和专业信息；

从预建立的数据库中匹配与学生学校信息和专业信息对应的预构建的就业方向预测模型。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种基于专业能力体系预测大学生就业的装置，该装置包括：

装置包括：

获取单元，用于获取待预测学生的学习成绩；

处理单元，用于根据待预测学生的学习成绩，确定待预测学生的专业能力达成度；

预测单元，用于将待预测学生的专业能力达成度输入至预构建的就业方向预测模型中，对学生的就业方向进行预测；

展示单元，用于展示预测结果给待预测学生。

进一步地，待预测学生的学习成绩包括：待预测学生在大学期间学习的每一门课程的期末考试学习成绩，处理单元具体用于：

根据待预测学生的每一门课程的期末考试学习成绩，从预建立的专业能力指标评价体系中匹配与之对应的评价指标以及评价指标对应的第一权重值；

根据待预测学生的每一门课程的期末考试学习成绩、每一门课程对应的评价指标以及评价指标对应的第一权重值，确定待预测学生的专业能力达成度。

进一步地，装置还包括：训练单元；

获取单元还用于，获取预设时间段内的历届学生的学习成绩以及历届学生中每一位学生的就业方向标签；

处理单元还用于，根据历届学生中每一位学生的学习成绩，确定历届学生中每一位学生的专业能力达成度；

训练单元，用于根据历届学生中每一位学生的专业能力达成度以及历届学生中每一位学生的就业方向标签，对BP神经网络模型进行训练，确定最优训练模型，用于作为预构建的就业方向预测模型。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种基于专业能力体系预测大学生就业的系统，该系统包括：处理器和存储器；

存储器用于存储一个或多个程序指令；

处理器，用于运行一个或多个程序指令，用于执行如上一种基于专业能力体系预测大学生就业的方法中的任一方法步骤；

显示器，用于展示所述预测结果给所述待预测学生。

根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，一个或多个程序指令用于被一种基于专业能力体系预测大学生就业的系统执行如上一种基于专业能力体系预测大学生就业的方法中的任一方法步骤。

本发明实施例具有如下优点：获取待预测学生的学习成绩，根据待预测学生的学习成绩，确定待预测学生的专业能力达成度。然后将待预测学生的专业能力达成度输入至预构建的就业方向预测模型中，对学生的就业方向进行预测，获取预测结果并展示给待预测学生。通过学生在校期间的所有学习成绩，可以预测出每一位学生毕业后的就业方向。从而为学生毕业后的就业方向提供参考依据，减少了学生毕业前的焦虑和迷茫。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用于配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用于限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明实施例1提供的一种基于专业能力体系预测大学生就业的方法流程示意图；

图2为本发明实施例2提供的一种基于专业能力体系预测大学生就业的装置结构示意图；

图3为本发明实施例3提供的一种基于专业能力体系预测大学生就业的系统结构示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例1提供了一种基于专业能力体系预测大学生就业的方法，具体如图1所示，该方法主要应用于同一学校同一专业的学生进行预测，不同专业的学生，需要构建不同的就业方向预测模型。该方法步骤如下：

步骤110，获取待预测学生的学习成绩。

具体的，待预测学生的学习成绩可以通过学生自身填写上传，又或者在系统中输入学号等身份标识信息，然后由系统自身从后台数据库中调取学生的学习成绩。

可选的，学生的学习成绩包括学生大学在校期间的所有课程的期末考试学习成绩。如果某一门课程只有其中考试，没有期末考试，那么可以以其其中考试成绩作为最终的考试成绩被调用。而学生补考、重修等成绩都不涵盖在内，不予考虑。

步骤120，根据待预测学生的学习成绩，确定待预测学生的专业能力达成度。

具体的，可以根据待预测学生的每一门课程的期末考试成绩，从预建立的专业能力指标评价体系中匹配与之对应的评价指标，以及评价指标对应的第一权重值。然后，根据待预测学生的每一门课程的期末考试学习成绩、每一门课程对应的评价指标以及评价指标对应的第一权重值，确定待预测学生的专业能力达成度。

这里的专业能力指标评价体系主要是根据每一届学生所上课程进行人才培养专业能力归类，并设定相应的达成度的一个指标评价体系。

在一个具体的例子中，例如某高校的软件工程专业，其专业能力指标评价体系可以包括要求1-12，毕业要求1：掌握本专业所需的数学、自然科学、计算机学科基础和软件工程专业知识，能用于解决嵌入式/移动互联网应用软件领域的复杂软件工程问题。毕业要求2：能够应用数学、自然科学和软件工程的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析嵌入式/移动互联网应用软件领域的复杂软件工程问题，以获得有效结论。毕业要求3：能够设计针对嵌入式软件/移动互联网应用软件领域的复杂软件工程问题的解决方案，设计满足特定需求的软件系统或软件模块，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。毕业要求4：能够基于科学原理并采用科学方法对嵌入式软件/移动互联网应用软件领域的复杂软件工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。毕业要求5：能够针对嵌入式软件/移动互联网应用软件领域的复杂软件工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂软件工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。毕业要求6：能够基于软件工程相关背景知识进行合理分析，评价专业工程实践和复杂软件工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。毕业要求7：能够理解和评价针对嵌入式软件/移动互联网应用软件领域的复杂软件工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。毕业要求8：具有人文社会科学素养和社会责任感，了解与本专业相关的重要法律、法规及方针与政策，在实践中遵守工程职业道德和规范，履行责任。毕业要求9：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。毕业要求10：能够就嵌入式软件/移动互联网应用软件领域的复杂软件工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。毕业要求11：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。毕业要求12：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。

那么，可以设定每一个毕业要求作为一个一级评价指标，当其达到要求是设置数值为1，否则为0。其每一个毕业要求可以设定一个第一权重值，例如第一个毕业要求对应的权重值为0.1，第二个毕业要求可以设置为0.08等等，总之，如果是12个毕业要求，权重值总和为1，具体设定多少可以根据实际情况人为设定，例如，每一个毕业要求的权重值均为1/12也是可以的。这里不做过多说明。然后，每一个毕业要求达到时，则获取相应的权重值，即第一权重值，否则，失去相应的权重值。这里的达到毕业要求，还需要根据课程进行确定，

每一个毕业要求都将针对一门或多门课程而言，如果假设每一个毕业要求的权重比例为100％，该毕业要求对应的课程数包括4门，每一门所占比例为25％，那么，每一门课程的期末成绩乘以相应的比例再乘以该毕业要求所占的权重值，得到一个数值。如果是4门课程，必然可以得到4个数值，将这4个数值叠加，就将获得该毕业要求的专业能力达成度。最后计算所有毕业要求分别对应的专业能力达成度总和，作为最终的待预测学生的专业能力达成度。

进一步可选的，为了使得待预测学生的专业能力达成度更加精确。还可以分别对每一个一级评价指标进行细分，将其细分为多个二级子评价指标，又或者，进一步细分，将每一个二级子评价指标进一步细分为多个三级指标等等。具体可以根据实际情况设定。在上文的具体例子中，将一级评价指标进一步细分为了多个二级子评价指标，例如毕业要求1细分为4个二级子评价指标，如表1所示。

表1

表1中可以看出，每个二级子评价指标的权重值总和为1，针对表1中每一门课程，分别对应有二级子评价指标的权重值，即第二权重值。表格中没有数据的则默认为0。那么，可以将与第一子评价指标对应的第二权重值，分别与与第一子评价指标对应的每一门课程的期末考试学习成绩做乘积后，将所有乘积数值叠加，作为第二级别中与第一子评价指标对应的第一综合成绩；

将第二级别中的每一个子评价指标对应的综合成绩叠加后求平均值，作为与第一级别对应的第二综合成绩；

根据第一级别对应的第二综合成绩，确定待预测学生的专业能力达成度，其中，第一子评价指标为第二级别中至少一个子评价指标中的任一个子评价指标。

具体的，例如表1中第二级别，也即是二级子评价指标中包括的1.1，理解数学、自然科学的相关知识和基本原理。其对应的课程具有相应第二权重值的，包括：高等数据(A1-A2)，0.3；线性代数，0.2；概率论与数理统计，0.2，大学物理(C1-C2)，0.1；离散数学，0.2。其他的权重值为0的可以忽略。计算第一综合成绩时，可以包括高等数据期末考试成绩乘以权重0.3，加上线性代数期末考试成绩乘以0.2，加上大学物理期末考试成绩乘以0.1，再加上离散数学期末考试成绩乘以0.2后的数值。利用类似的方法，计算出二级指标1.2，1.3以及1.4等分别对应的第一综合成绩。将这4个第一综合成绩叠加后求平均值，作为第一综合成绩，也即是毕业要求1的专业能力达成度。类似方式，计算出毕业要求2-12的专业能力达成度，最终，求取这12个专业能力达成度的平均值，作为待预测学生的最终的专业能力达成度。

如下所示，表2还列举出来毕业要求2对应的二级指标，以及相应课程分别对应的权重值。本实施例中仅列举了毕业要求1和毕业要求2所对应的相应内容，其他的均与此类似，一级评级指标、二级子评价指标以及对应的课程、相应的权重等均是根据实际情况确定的，所以不再列举更多说明。

表2

步骤130，将待预测学生的专业能力达成度输入至预构建的就业方向预测模型中，对学生的就业方向进行预测，并展示预测结果给待预测学生。

可选的，在执行步骤130之前，该方法还可以包括：

获取预设时间段内的历届学生的学习成绩以及历届学生中每一位学生的就业方向标签；

根据历届学生中每一位学生的学习成绩，确定历届学生中每一位学生的专业能力达成度；

根据历届学生中每一位学生的专业能力达成度以及历届学生中每一位学生的就业方向标签，对BP神经网络模型进行训练，确定最优训练模型，用于作为预构建的就业方向预测模型。

具体的，例如获取该高校本专业前5届毕业学生的学习成绩。当然，也可以更多，具体的这里不做限定，数据越多，自然模型也就更精确。但是数据量也就更大，所以本实施中做了一个折中处理，选取从本届待毕业学生以前的前5届学生的数据作为样本数据。

按照类似步骤120的方法，获取历届学生中每一位学生的专业能力达成度。然后，再获取历届学生中每一位学生的就业方向标签。实际上是先获取历届学生中每一位学生的就业方向，例如进入某一家比较有名的企业，进入了政府部门，或者考研等等。那么，可以为他们的就业方向设定相应的标签：例如优秀企业、政府事业单位、考研、一般单位或者其他等几类就业方向标签。

最终，再将学生的准有能力达成度以及就业方向标签输入至BP神经网络模型进行训练，确定最优训练模型，用于作为预构建的就业方向预测模型。

进一步可选的，由于每一个就业方向预测模型，都是对应某一个学校的某一个专业的。因此，在执行步骤130之前，该方法还可以包括：

获取学生学校信息和专业信息，从预建立的数据库中匹配与学生学校信息和专业信息对应的预构建的就业方向预测模型。

本发明实施例提供的一种基于专业能力体系预测大学生就业的方法，获取待预测学生的学习成绩，根据待预测学生的学习成绩，确定待预测学生的专业能力达成度。然后将待预测学生的专业能力达成度输入至预构建的就业方向预测模型中，对学生的就业方向进行预测，获取预测结果并展示给待预测学生。通过学生在校期间的所有学习成绩，可以预测出每一位学生毕业后的就业方向。从而为学生毕业后的就业方向提供参考依据，减少了学生毕业前的焦虑和迷茫。

与上述实施例1对应的，本发明实施例2还提供了一种基于专业能力体系预测大学生就业的装置，具体如图2所示，该装置包括：获取单元201、处理单元202、预测单元203以及展示单元204。

获取单元201，用于获取待预测学生的学习成绩；

处理单元202，用于根据待预测学生的学习成绩，确定待预测学生的专业能力达成度；

预测单元203，用于将待预测学生的专业能力达成度输入至预构建的就业方向预测模型中，对学生的就业方向进行预测；

展示单元204，用于展示预测结果给待预测学生。

可选的，待预测学生的学习成绩包括：待预测学生在大学期间学习的每一门课程的期末考试学习成绩。

可选的，处理单元202，具体用于根据待预测学生的每一门课程的期末考试学习成绩，从预建立的专业能力指标评价体系中匹配与之对应的评价指标以及评价指标对应的第一权重值；

根据待预测学生的每一门课程的期末考试学习成绩、每一门课程对应的评价指标以及评价指标对应的第一权重值，确定待预测学生的专业能力达成度。

可选的，当评价指标包括至少一个，且每一个评价指标均包括至少一个第二级别的子评价指标时，处理单元202具体用于，在第二级别中，将与第一子评价指标对应的第二权重值，分别与与第一子评价指标对应的每一门课程的期末考试学习成绩做乘积后，将所有乘积数值叠加，作为第二级别中与第一子评价指标对应的第一综合成绩；

将第二级别中的每一个子评价指标对应的综合成绩叠加后求平均值，作为与第一级别对应的第二综合成绩；

根据第一级别对应的第二综合成绩，确定待预测学生的专业能力达成度，其中，第一子评价指标为第二级别中至少一个子评价指标中的任一个子评价指标。

可选的，获取单元201还用于，获取预设时间段内的历届学生的学习成绩以及历届学生中每一位学生的就业方向标签；

处理单元202还用于，根据历届学生中每一位学生的学习成绩，确定历届学生中每一位学生的专业能力达成度；

根据历届学生中每一位学生的专业能力达成度以及历届学生中每一位学生的就业方向标签，对BP神经网络模型进行训练，确定最优训练模型，用于作为预构建的就业方向预测模型。

可选的，获取单元201还用于，获取学生学校信息和专业信息；

处理单元202还用于，从预建立的数据库中匹配与学生学校信息和专业信息对应的预构建的就业方向预测模型。

本发明实施例提供的一种基于专业能力体系预测大学生就业的装置中各部件所执行的功能均已在上述实施例1中做了详细介绍，因此这里不做过多赘述。

本发明实施例提供的一种基于专业能力体系预测大学生就业的装置，获取待预测学生的学习成绩，根据待预测学生的学习成绩，确定待预测学生的专业能力达成度。然后将待预测学生的专业能力达成度输入至预构建的就业方向预测模型中，对学生的就业方向进行预测，获取预测结果并展示给待预测学生。通过学生在校期间的所有学习成绩，可以预测出每一位学生毕业后的就业方向。从而为学生毕业后的就业方向提供参考依据，减少了学生毕业前的焦虑和迷茫。

与上述实施例相对应的，本发明实施例3还提供了一种基于专业能力体系预测大学生就业的系统，具体如图3所示，该系统包括：处理器301、存储器302以及显示器303；

存储器302用于存储一个或多个程序指令；

处理器301，用于运行一个或多个程序指令，用于执行如上实施例所介绍的一种基于专业能力体系预测大学生就业的方法中的任一方法步骤；

显示器303，用于展示预测结果给待预测学生。

本发明实施例提供的一种基于专业能力体系预测大学生就业的系统，获取待预测学生的学习成绩，根据待预测学生的学习成绩，确定待预测学生的专业能力达成度。然后将待预测学生的专业能力达成度输入至预构建的就业方向预测模型中，对学生的就业方向进行预测，获取预测结果并展示给待预测学生。通过学生在校期间的所有学习成绩，可以预测出每一位学生毕业后的就业方向。从而为学生毕业后的就业方向提供参考依据，减少了学生毕业前的焦虑和迷茫。

与上述实施例相对应的，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质中包含一个或多个程序指令。其中，一个或多个程序指令用于被一种基于专业能力体系预测大学生就业的系统执行如上所介绍的一种基于专业能力体系预测大学生就业的方法。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。