人工智能驱动下高校就业档案平台建设研究

　　作者：吴岩

　　摘要：随着高校毕业生规模不断扩大，传统的就业档案管理模式难以适应新形势下的就业服务需求，面临档案数字化程度不高、管理方式粗放、服务模式单一等诸多挑战。以人工智能为代表的新一代信息技术为破解这些难题、推动就业档案管理变革带来新的可能。在分析高校就业档案管理工作现状的基础上，探索了人工智能驱动下高校就业档案管理平台的建设路径与策略。高校应积极顺应人工智能发展趋势，系统规划就业档案管理平台建设，推动就业档案管理实现数字化、精细化、智慧化发展，更好地服务学生成长成才。

　　关键词：高校档案；高校就业；档案平台；档案服务

　　近年来，高校毕业生就业形势日益严峻。教育部、人力资源社会保障部召开的2024届全国普通高校毕业生就业创业工作视频会议中指出，2024届高校毕业生规模预计达1179万人，同比增加21万人。会议强调，各地各高校要加快推动各项促就业政策落地见效，深化促就业政策宣传落实，强化地方性政策加力提效，优化政策性岗位招录安排，积极营造良好的氛围，全力保障2024届高校毕业生就业局势稳定[1]。面对庞大的高校毕业生群体，高校就业档案管理工作面临诸多现实困境。传统的管理理念与模式已难以适应新形势下毕业生的就业需求，主要体现在以下几个方面：一是档案数字化程度不高，大部分档案资料仍以纸质形式为主，导致管理效率偏低；二是管理方式相对粗放，缺乏精细化、个性化服务意识，难以满足毕业生的个性化需求；三是服务手段不够智能化，信息检索、知识挖掘等环节高度依赖人工操作，服务质量和效率有待提升。种种问题制约了高校就业档案价值的充分发挥，呕需创新管理理念，优化利用流程，提升服务效能，以适应和满足新时代新形势下高校毕业生求职就业等多维度的需求。

　　人工智能具有自主学习、推理决策、自我完善等显著特征，能够在复杂环境下自主感知、学习、推理、决策和执行任务，表现出显著的智能行为。随着算法的创新与优化、算力的分配与提升、大数据的积累与分析，人工智能实现了跨越式发展与创新性突破。当前，深度学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉等一批新兴智能技术不断取得突破，在智能语音、机器翻译、人机对话、智能搜索、人脸识别等领域的应用日益广泛，正在加速推动各个行业的智能化转型与智慧化升级[2]。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，为破解高校就业档案管理难题、促进就业档案管理现代化提供全新可行的解决方案。

　　将人工智能技术引入高校就业档案管理与实践领域，对于提升管理效能、优化利用流程、改进服务质量具有重要作用。首先，利用自然语言处理、知识图谱等技术，可以实现对就业档案中文本信息的智能采集、语义理解和知识挖掘，精准提取毕业生的教育背景、专业特长、工作经历、职业意向等关键信息，并基于领域知识自动生成档案摘要和标签，便于对档案内容的快速检索和关联分析。其次，通过运用机器视觉和模式识别技术，对就业档案中的图像、视频等非结构化信息进行智能识别和内容理解，提取企业招聘信息、岗位说明书、就业指导讲座视频等多源异构资源中的关键信息，建立企业、岗位、技能等之间的多维度关联，为毕业生提供更加全面、准确的就业信息。再次，基于知识图谱技术，可以构建跨专业、跨部门的就业档案知识体系，将毕业生档案、用人单位档案、市场供需数据等内外部数据资源进行关联融合，形成面向就业服务的一体化知识库，为开展就业分析、岗位推荐、职业规划等提供智力支持。最后，借助智能问答、个性化推荐等人机交互技术，创新就业档案服务模式，为毕业生提供更加精准、高效、人性化的就业指导和职业规划服务，从就业政策宣讲、简历制作指导，到岗位匹配、面试辅导等各个方面，为毕业生求职就业提供全方位、一站式的信息和知识服务。

　　综上所述，人工智能为高校就业档案管理的变革带来新机遇，培育新动能。面对持续增长的毕业生就业需求，高校迫切需要变革档案管理模式，实现管理流程的优化和服务模式的创新，推动高校就业档案管理工作向智能化、精细化、个性化方向升级[3]。本文拟在识别和梳理高校就业档案管理现状与现实困境的基础上，从系统性顶层规划与架构设计、档案数据标准化与资源整合、智能化技术工具的集成应用、创新就业档案知识服务模式、协同构建智慧就业生态体系等方面，提出基于人工智能技术的就业档案管理平台建设路径与策略。本研究一方面拓展了人工智能与档案管理融合的新视角，为档案学学科交叉融合提供了富有价值的案例借鉴，丰富了智慧档案管理的理论研究。另一方面为高校档案部门开展就业档案智能化管理实践提供理论参考，为开发智慧就业服务产品提供应用场景指导，最终形成可复制、可推广的高校就业档案智能化管理新模式。

　　1  高校就业档案管理现状分析

　　1.1  高校就业档案管理概述

　　高校就业档案是指高校学生在校期间形成的，对毕业生就业具有保障或参考作用的，有保存价值并归档保管的各种载体的原始记录。它包括大学生求职申请材料、就业协议书、就业手续、就业跟踪反馈记录等。高校就业档案真实全面地记录了毕业生的教育背景、专业特长、职业意向、就业去向等信息，是高校毕业生职业发展道路上的重要凭证和高校提供就业服务的重要依据。与其他类型的档案相比，高校就业档案具有信息量大、时效性强、利用率高等显著特征，对于掌握毕业生就业状况、分析就业形势、开展就业指导服务具有重要作用[4]。

　　高校就业档案管理是高校学生事务管理和毕业生就业工作的重要内容，主要包括就业档案的收集、整理、保管、统计和利用等环节[5]。一是建立健全就业档案收集机制，明确档案收集标准和内容，通过纸质或电子等多种形式，及时、准确、完整地收集毕业生就业过程中形成的原始记录。二是遵循档案管理的基本原则，对收集的就业信息材料进行鉴别、分类、著录、编目，并采取密码保护等措施确保档案安全。三是建立就业档案数据库，运用现代化的信息管理手段，提高就业档案管理效率和共享利用水平。四是加强就业档案统计分析，定期开展就业档案数据挖掘，形成就业质量报告、就业市场分析报告等，为就业指导和服务提供数据支持。五是规范就业档案的查询利用，建立健全就业档案查询服务制度，不断丰富就业档案服务内容，拓展服务范围，提升服务质量。

　　1.2  高校就业档案管理信息化平台建设现状

　　随着高等教育信息化的不断推进，越来越多的高校开始探索利用现代信息技术推动就业档案管理变革。各高校普遍建立了就业信息管理系统，实现了就业信息的电子化采集和存储。由教育部主管、教育部学生服务与素质发展中心运营的服务于高校毕业生及用人单位的“国家大学生就业服务平台”初步实现了就业信息的校际共享。一些高校还尝试引入大数据、云计算等新兴技术，探索开展就业趋势预测、个性化就业推荐等新型服务[6]。总体来看，高校就业档案管理信息化建设已经起步并取得一定成效，为提升就业档案管理和服务水平奠定了基础。但受制于业务需求不明确、顶层设计不到位、数据标准不统一等因素，不同高校就业档案管理信息化建设仍参差不齐，大多处于碎片化管理阶段。

　　2  高校就业档案平台建设路径与策略

　　2.1  系统性顶层规划与架构设计

　　构建智能化的就业档案管理平台，需要进行系统性的顶层设计与整体规划。首先要成立由校领导、就业部门、信息技术部门、档案部门等多方参与的就业档案信息化建设小组，明确发展目标、重点任务和实施路径，制定统一的技术标准、数据标准、服务规范和安全保密制度，形成科学合理的总体方案和实施规划。在此基础上，统筹档案数据、技术工具与业务需求，将档案管理与人工智能技术深度融合，从用户视角出发设计面向服务的系统功能。系统架构应遵循开放性、集成性、安全性、可扩展性等原则，可采用SOA或微服务架构，合理划分数据采集、加工、存储、分析与服务等模块，预留必要的扩展接口，为智能应用与智慧服务奠定基础。

　　2.2  档案数据标准化与资源整合

　　高校就业档案数据是开展智能服务的基础，但由于就业工作的复杂性，档案数据呈现多源异构、非结构化的特点。为了有效支撑智能服务的开展，要建立科学的数据标准规范档案著录、存储、交换与管理全过程，形成统一的元数据框架和数据字典。对原有的纸质档案进行数字化加工，通过扫描、识别、关键信息提取、主题标引等流程实现结构化处理。要进一步扩大就业数据的采集范围，通过与学籍学历、教务选课、学工评奖、校友等相关业务系统对接，汇聚反映毕业生成长经历、能力素质、职业意向等信息的第一手资料。还应主动与企业、人才网站、政府部门等校外机构对接，获取市场供需、就业政策等环境数据，以增强就业档案数据的丰富性和全面性。

　　2.3  智能化技术工具的集成应用

　　在夯实数据基础之上，要积极采用人工智能、大数据等现代信息技术，以变革传统的档案管理模式，提升管理效率和服务水平。运用Hadoop、Spark等大数据处理平台，建立就业主题数据仓库，配套相应的数据治理、数据建模、数据分析工具和可视化组件，多维度、动态化呈现就业数据，满足就业分析和辅助决策的需求。引入自然语言处理、知识图谱、机器学习等人工智能技术，对非结构化就业档案内容进行语义理解和特征提取，建立反映就业领域知识的本体和知识库，激活数据价值。在此基础上，开发智能检索、个性化推荐、智慧问答等应用服务，创新传统的档案查询方式。

　　2.4  创新就业档案知识服务模式

　　档案工作要主动适应时代发展需求，实现由档案管理向知识服务转型升级。高校就业档案包含毕业生的教育背景、职业能力、求职意向等宝贵的就业信息资源，应面向不同群体提供有针对性的知识服务。一是面向学生群体，基于就业档案大数据分析，绘制个人专业能力画像、就业力指数评估、未来发展预测等，精准把握个体特点，提供个性化、全程化就业指导。二是面向用人单位，依托毕业生求职意向、工作经历等动态数据，实现岗位匹配度分析，为企业提供精准的智能化人才推荐与筛选服务。三是面向学校层面，依托就业数据资源，开展就业市场趋势研判、专业就业质量评估、人才培养方案优化等，为教育教学改革提供数据支持。

　　2.  5协同构建智慧就业生态体系

　　建设智慧化就业档案管理平台，需系统布局、协同推进。要统筹学校内部资源，建立由学生处、教务处、校友会等相关部门参与的就业工作协调机制，实现数据互通、业务协同、服务联动。要进一步加强与校外机构合作，通过与地方政府签订数据共享协议、加入区域就业联盟等方式深化产教融合，形成资源互补、优势互鉴的战略合作关系。数字化就业服务平台应嵌入网上办事大厅、数字化校园等数字化公共服务体系，实现从档案管理、职业辅导、岗位推荐到跟踪反馈的一站式智能服务。要注重用户隐私保护和数据安全，明确界定不同主体的数据权限，制定严密的数据脱敏和授权管理制度，为智能就业服务营造安全可信的数字生态。

　　3  结语

　　当前，数字经济蓬勃发展，国家持续出台数据开放共享、促进大数据发展等战略举措，为发挥就业档案数据价值、赋能高质量就业营造了良好的政策环境。新一代信息技术的迭代演进，也为就业档案管理变革带来新的发展动能。高校应立足自身优势和特色，积极探索人工智能在就业工作各环节中的创新应用，借助数字化、智能化手段进一步提升毕业生的获得感和满意度，以智慧就业推动高质量就业，为国家经济社会发展源源不断地输送优质人才。

　　参考文献

　　[1]崔浩男：多模态档案知识服务平台的基本特征与价值取向：基于国内外20个案例的分析[J]．档案学通讯, 2024(1) :70-78.

　　[2]陈辉，智能化社会档案价值实现新路径与档案知识体系重构探析[J]．档案学研究，2018（4）：13-17.

　　[3]陆璐，张卫东。高等学校档案工作责任制构建方法与策略研究[J]山西档案，2024（1)：47-53.

　　[4]张艳欣，任利程.文化数字化战略下档案修复资源共享平台构建：价值、框架与保障[J].档案学通讯，2023(6)：14-23.

　　[5]陈雨，陈海玉，李文惠．数字人文视域下东巴历史档案资源知识聚合与服务研究[J]．山西档案，2023(4)：100-109.

　　[6]孙艳丽，周海燕，赵艳丽.基于用户需求的档案知识服务平台及保障体系建设研究[J].情报科学，201331（10)：88-92.

　　【作者简介】吴岩（1984），女，达斡尔族，黑龙江齐齐哈尔人，呼伦贝尔学院助理研究员，硕士，研究方向：大学生职业规划与就业创业指导。