广东省普通高校人文社科类项目：胡小瑜（2020wtscx150）-9479威尼斯

课题名称：民办高校毕业生就业质量三维评价研究

课题编号：2020wtscx150

课题负责人：胡小瑜

课题组成员：陈瑶、洪绍勇、曾龙威、张赟、陈宏敏

一、项目研究的意义和目的

本项目拟构建以学校，就业单位、毕业生为主体，以学校自主研发的数据系统为统计方法，同时引入麦可思评价系统数据，开展校企协同纵向对比评价，建立起高校“135数据化三维评价体系”，能全面、客观、持续地对毕业生质量进行分析评价，解决目前高校毕业质量跟踪评价时间短、评价手段单一、评价方法不客观、评价体系不完善等问题。

二、项目研究的主要成果

三、研究成果主要内容

成果1：《a dual-network modeling architecture for statistical evaluation of college graduates' working ability in consistence with their job position and remuneration》基于毕业生就业跟踪调查数据，构建了一个双网络体系结构,用于对大学毕业生工作能力与其岗位、薪酬相一致的统计建模评价。分别构建需求网络和培养网络，从企业要求的原始工作能力数据中提取特征，并在学校中进行培养。通过自适应调整链接权重来完全训练网络。将提取的特征融合在一起，用来估计每个目标样本（人）的工作能力。为了评价双网络模型，设计了一个建模指标体系，包括提出双网络模型的总评价指标演算，以及基于原始数据的变量重要性指数。因此，样本分别按模型预测指数和变量重要性指数进行排名。排名差异用于评价双网络模型的预测效率。实验结果表明，双网络架构可以建立与企业岗位所需工作能力和应得薪酬相一致的高校毕业生在校培养工作能力评价统计模型。

成果2：《fusion evaluation of college cultivation by adaptive multivariate neural network model》利用我们收集的毕业生工作现状的数据，提出了一种自适应多元神经网络体系结构，用于融合分析校内培训项目与职业需求能力之间的相关性。实验结果表明， “校内培训项目的设计应与岗位能力密切相关”。量化的10项指标表明，高素质人才的培养不仅需要传授课程知识，提高其他模块的培训质量也非常重要。例如抗压能力、洞察力和协作能力的训练可以提高学生的个人素质。在自我定位、职业规划、持续学习等方面的指导是提高学生自我意识的重要途径。此外，鼓励学生加入社团，参与研究项目和国际交流也是另一个重点。

成果3：《对引入第三方数据分析综合评价商科学生实践能力的研究——以广东财经大学华商学院为例》实践教学是高等教育人才培养过程中的重要组成部分,是提升学生实践能力和创新能力的主要方法和手段,是巩固学生学科专业知识,培养学生理论联系实际能力的重要途径。民办本科高校基于应用型人才培养办学定位,需有效利用校企合作等各类资源,结合专业特色搭建校内商科专业仿真实习平台,提升学生综合实践能力。通过第三方机构开展的毕业生质量跟踪调查对学生培养过程的评价,帮助学校了解各环节对毕业生中长期发展的帮助,以了解社会对人才能力素养的需求,为新时代、新发展培养复合型人才。

成果4：《构建符合新时代要求的应用型民办本科高校教学质量监控体系》教学质量是民办高校生存和发展的生命线,民办本科高校为我国高等院校中的重要组成部分,由于起步较晚,教学质量总体相对偏低,也存在教学质量体系有待完善的问题。面对当前新时代国家对教育教学评价改革的要求,民办本科高校在教学质量监控体系的构建、运行、创新中,需突出人才培养质量和改革创新能力,构建多元多维多视角的适应自身特色的教学质量监控体系,以实现高等教育内涵式发展,办好人民满意大学。文章立足广东财经大学华商学院进行论述,以期对自身及同类兄弟高校质量的提升有所借鉴。

成果5：《认知能力视角下新时代创新创业教育过程评价实证研究》本文以《深化创新创业教育改革示范校建设成效自评表》为导引例，根据《深化新时代教育评价改革总体方案》的指导思想、主要原则、改革目标，基于认知能力视角下新时代创新创业教育过程评价的理论分析，制订了学生角度的创新创业教育过程评价三级指标体系。在运用ibm spss statistics 26.0软件对有效样本数据开展因子分析实证检验后，以期回答“为什么创新创业教育能够提高学生的创业成功率”这一问题，即，试图找出以提高学生创业成功率为目标的创新创业教育水平提升的影响因素，达到深入开展创业教育本质研究、找寻创新创业教育过程评价发展方向的研究目的，助力高等学校创新创业教育办出水平，办出特色。

四、创新点

1.通过分析校内培养和公司需要的工作能力的数据关系来反应毕业生的就业能力，从而实现我们人才培养的反馈。

2.收集的大部分数据都是离散的记录，通过离散pca变换生成综合贡献矩阵，为机器学习提供数据参考。

3.引入机器学习方法，建立自适应训练连接权值的网络模型。

五、应用价值

本研究基于毕业生就业跟踪调查数据，通过引入机器学习的方法，来发掘校内培训项目与职业需求能力之间的关系，有助于发掘隐藏在校内训练项目背后的隐形工作能力。我们希望让本科生积极主动地学习，激发他们学习的兴趣和动力，同时为高校的培养改革提供方向和积极建议，以提高毕业生的质量。在人才培养改革的可持续发展中，未来的大学教育将与信息社会中人才职业能力的动态变化高度相关，因此，校内培养如何支持毕业生职业需求能力的评价将变得越来越关键。