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基于移动互联、大数据和人工智能的职业院校顶岗实习管理研究

2021-11-13 12:26:36公文范文
孙晓明陈吉胜摘 要:针对当前职业院校顶岗实习仍然存在且尚未得到有效解决的问题,如岗位分散导致集中管理

孙晓明 陈吉胜

摘  要:针对当前职业院校顶岗实习仍然存在且尚未得到有效解决的问题,如岗位分散导致集中管理困难、顶岗实习企业质量良莠不齐、专业对口率低、换岗率和离职率高、顶岗实习期间安全和思政教育缺失、学生保险理赔不顺畅、劳动权益受损维权难、过程管理缺少统计和督学环节等,将移动互联、大数据和人工智能技术相互结合,并以自行研发的顶岗实习管理系统为载体,从实用层面提出了解决上述问题的新方法,包括“远程签到打卡+电子围栏监控”“企业黑白名单+岗位智能推荐”“随身安全教育+云端思政教育”“保险理赔向导+在线维权帮扶”和“自动评分统计+定时督学提示”,显著提高了顶岗实习的管理水平和质量。

关键词:移动互联;大数据;人工智能;职业院校;顶岗实习管理

中图分类号:G717   文献标志码:A          文章编号:2096-000X(2021)18-0004-06

Abstract:
As to the problems that still exist in the current internships of vocational colleges and are still not solved effectively, including the centralized management difficulty caused by post scatter, the uneven qualities of the internship enterprises, the low professional-counterpart rate, the high job-hopping rate and wastage rate, the lack of safety and ideology educations during the internship, the inconvenience of the student insurance claims, the difficulty of protecting the student impaired labor interests, the lack of statistics and educational inspection for process management, etc., this paper combines mobile internet, big data and artificial intelligence technologies together, using the self-developed internship management system as carrier, to propose the new methods for solving the aforementioned problems from the practical aspects. The new methods include remote sign-in and sign-out + electronic fence monitor, black and white lists of enterprises + intelligent post recommendation, portable safety education + cloud ideology education, insurance claims guidance + online help for labor interests protection, automatic score statistics + timing prompt of educational inspection, which promote the internship management level and quality remarkably.

Keywords:
mobile internet; big data; artificial intelligence; vocational colleges; top internship management

顶岗实习使学生切身体验真实的工作环境和岗位职责,为学生提供了一个从学校到社会的身心适应期,培养了学生的安全意识、职业道德、职业素养、奉献精神、敬业精神、沟通能力和合作能力,丰富了学生的实践经验和职业技能。企业在给学生提供顶岗实习机会的同时,也为自身提供了选拔和考查人才的时间,降低了人力資源的获得成本、开发成本和离职成本,并为宣传企业文化、拓展企业影响力创造了一个特殊途径。总之,顶岗实习对职业院校和学生,对行业和企业,均具有重要意义[1-2]。然而,经过多年的实践和改革,岗位分散导致集中管理困难、顶岗实习企业质量良莠不齐、专业对口率低、换岗率和离职率高、顶岗实习期间安全和思政教育缺失、学生保险理赔不顺畅、劳动权益受损维权难、过程管理缺少统计和督学环节等问题[3-4],仍未得到有效解决,一直制约着学生顶岗实习管理水平的提升,也使顶岗实习教学目标的达成长期停留在差强人意的层面。借鉴国外的先进经验[5],教育部等五部门联合出台了新的《职业学校学生实习管理规定》(教职成[2016] 3号)[6],学者们也提出了诸多建设性意见[7-8],但收效并不明显,原因在于实用性不强,应用中存在许多具体问题需要解决。鉴于此,本文将移动互联、大数据和人工智能技术相互结合,并以自行研发的顶岗实习管理系统为载体,从实用层面提出了解决上述问题的新方法,显著提高了顶岗实习的管理水平和质量。

一、远程签到打卡+电子围栏监控

学生顶岗实习的企业分散在全国各地,岗位也各不相同,若企业忙于生产无暇严格要求这些“准员工”,就可能出现学生迟到、早退甚至失联的情况,不仅影响企业生产,还带来安全风险。依靠传统的校内指导教师现场踩点劝诫的方式,不仅成本高,而且杯水车薪。对此,本文提出了“远程签到打卡+电子围栏监控”的方案,以解决顶岗实习岗位分散、集中管理困难的问题。该方案基于成熟的移动互联技术,开发、运行和使用成本都很低。

“远程签到打卡”要求顶岗实习学生每天在指定上下班时间段,通过手机APP或计算机浏览器远程登录顶岗实习管理系统,上传一张工作照或一段现场短视频,进行电子签到打卡。此方式既起到了强化学生劳动纪律和“报平安”的作用,又可用于过程考核评分。若学生未按时进行签到打卡,则顶岗实习管理系统将自动通过飞信/短信、QQ、微信向该生的企业导师、校内导师和辅导员(“三导师”)发送警示信息,使之能及时联动,查明学生未按时签到打卡的原因及现状,第一时间做出处理。

“电子围栏监控”通过在电子地图上圈选特定区域,根据顶岗实习学生的手机信号实时定位其所处的地理位置从而监测其活动范围,只要学生未向顶岗实习管理系统发出申请并经“三导师”许可确认就走出电子围栏,或者其手机信号因未知原因消失超过设定时间,顶岗实习管理系统也将自动通过飞信/短信、QQ、微信向“三导师”发送预警信息,使之能及时配合,了解学生的现状,尽快加以应对。

二、企业黑白名单+岗位智能推荐

通常学生会将顶岗实习企业作为首选就业单位,企业也会将顶岗实习学生作为首选录用人员。因岗位数量有限和学生就业预期不同,学校一般仅能安排10%~20%的学生到重点合作企业或重点实习基地进行顶岗实习,大部分学生需自行联系或由亲朋推介顶岗实习企业。考虑到企业和学生之间存在信息不对称,企业真实的运营情况和具体岗位性质只有企业自己清楚,学生很难通过正常途径了解到;而学生真实的专业知识技能水平和职业人格只有学生自己和学校清楚,仅通过有限岗位的顶岗实习企业难以全面了解。由此可能导致败德行为和逆向选择[9],学生可能挑选到过度广告宣传实则资质差、信誉低的企业或与自身职业人格不相符的岗位,而优秀的企业可能挑选到简历光鲜实则专业知识技能水平不符合全部岗位性质要求的学生。外在表象就是顶岗实习企业质量良莠不齐,学生专业对口率低、换岗率和离职率高。信息不对称对企业和学生的利益均可能造成损害,但对于处于弱势群体的顶岗实习学生损害最大,故应优先保护学生的利益。职业院校作为企业和学生之间的重要桥梁,应采取措施尽可能消除其间的信息不对称,为此,本文提出了“企业黑白名单+岗位智能匹配”的方案。

“企业黑白名单”的实现方法是使顶岗实习管理系统与各级政府主导的人力资源服务产业园平台进行数据对接,引入经政府部门把关筛选过的企业信息及其用工信息,采用大数据技术建立顶岗实习企业资源库,并根据政府部门和学校的实地调查报告及往届顶岗实习学生的反馈问卷,对企业的资质口碑、诚信状况、管理水平、岗位性质、工作时间、工作环境、生活环境、安全防护、健康保障和发展前景10项指标进行评分(每个指标10分,共100分),然后按评分对企业进行排名,将40分及以上的企业列入白名单,40分以下的企业列入黑名单。这就在为顶岗实习学生提供丰富的受国家政策支持的企业信息的同时,保证了企业的质量(即企业经营合法、管理规范、设备完备、符合安全生产法律法规等)。此举虽可能对某些企业的声誉造成一定负面影响,但却得到了政府的支持,因为不仅体现了优先保护学生利益的原则,还起到了督促“黑名单”企业进行整改的作用。

“岗位智能推荐”是采用人工智能技术根据企业岗位和学生信息大数据为顶岗实习学生推荐适合的岗位。就现实情况而言,除极少数特殊岗位外,学生对企业提供的绝大多数岗位几乎不存在“绝对适合”或“绝对不适合”的极端情况,只能是“较适合”或“不太适合”,而这样的描述是模糊的,即“多适合”算是“较适合”不能清晰界定。但在实际生活中,人们常采用类似的模糊概念并结合经验来思考解决问题,却取得了良好的效果。因此,模仿人思考解决实际问题的模糊推理系统(fuzzy inference system,FIS)[10-11]便成为实现“岗位智能推荐”的首选人工智能技术。本文建立了一个三输入单输出的Mamdani型FIS实现“岗位智能推荐”,其模糊规则如下(共7条):

(1)If A较低 or B较低 then D较低

(2)If A中等 and B中等 and C较低 then D较低

(3)If A中等 and B中等 and C中等 then D中等

(4)If A中等 and B中等 and C较高 then D中等

(5)If A中等 and B较高 and C较高 then D较高

(6)If A较高 and B中等 and C较高 then D较高

(7)If A较高 and B较高 and C中等 then D较高

其中,3个输入模糊语言变量A为“学生专业知识技能水平与岗位技能或执业资格要求的符合度”、B为“学生职业人格与岗位性质的适合度”、C为“岗位薪资水平”;1个输出模糊语言变量D为“岗位推荐度”;4个模糊语言变量的取值范围均设定在区间[0,10],0表示“最低”,10表示“最高”,模糊推理仅能接近但不能达到这两个极值;“较低”、“中等”和“较高”为模糊语言变量的3个取值,即模糊语言值。实际应用时,按以下3式确定A、B和C的数值:

(1)A=学生的专业知识技能水平符合崗位技能或执业资格要求的条数/岗位技能或执业资格要求的总条数×10;

(2)B=(学生MBTI职业人格类型与倾向岗位适合度统计值×0.5+学生MBTI测试总倾向值×0.5)/100×10;

(3)C=(岗位薪资-岗位薪资均值)/(岗位薪资标准差/)+5,N=行业内相同岗位总数。

其中,第(2)式中MBTI为迈尔斯-布里格斯类型指标(Myers-Briggs Type Indicator)[12],诞生于1942年,是有近80年应用和实证经验的权威职业性格测试工具;第(3)式中构造了一个类似于t检验统计量的统计量,用于检验“岗位薪资”与“岗位薪资均值”是否存在显著性差异,并将差异程度归算到区间[0,10]。为A、B、C、D设计的隶属度函数,如图1所示。因A的计算是线性化的,故选择具有线性段的梯形和三角形隶属度函数;因MBTI对职业人格的映射是非线性的,且具有相对稳定性,故选择具有一定稳定段的非线性广义钟形隶属度函数;因C和D均具有非线性并带有一定随机性,故均选择描述随机正态分布的非线性高斯隶属度函数,仅参数不同。应注意的是,并非模糊规则的条数和模糊隶属度函数的个数越多,FIS的推理效果越好,宜少而精,否则可能产生不合实际的冗余推理;其次,因FIS具有优良的兼容性和鲁棒性,隶属度函数类型和参数的选择也无死板的要求,仅需注意保证相邻两个模糊语言值的隶属度函数的交点不低于0.5即可。以下用数字1、2、3对“较低”“中等”“较高”3个模糊语言值编码,用数字1、2对模糊逻辑运算符“and”“or”编码,取7条模糊规则的权重同为1.0,按[3个输入1个输出 模糊规则权重 模糊逻辑运算符]的顺序排列后,得到如下的模糊规则矩阵:

计算机软件根据模糊规则矩阵即可采用简单的数字化查表方式实现语言化的7条模糊规则。由此建立“岗位智能推荐”FIS的结构,如图2所示。若固定其中1个输入而改变另外2个输入,则可分别得到如图3所示的3个“双输入单输出”模糊推理曲面。可见,有C输入的2个曲面较为平缓,且平坦面积较大,说明C对D的影响较A和B小,这就符合了设计的初衷,即专业知识技能水平达标及职业人格适合更重要,不能片面地追求高薪资。

其次,D的实际取值范围主要在区间[2,8],避免了出现接近于0(绝对不推荐)或10(强烈推荐)的极端情况而误导学生,这也符合设计要求。最后,舉例验证推理效果:学生甲的[A,B,C] = [6.32,8.55,4.21],推理得到D=6.13,实现了模糊规则(7);学生乙的[A,B,C] =[4.38, 4.14, 3.53],推理得到D=4.97,实现了模糊规则(3),均符合设计预期。顶岗实习管理系统建议学生选择D≥3.0的岗位进行顶岗实习和就业。A、B两个量在较大程度上保证了专业对口和职业人格适合所选岗位,避免了部分学生在选择岗位时带有强烈的主观性或片面性甚至是随意性,也使企业能预估若接收某名学生顶岗实习可能遇到的问题而提前做好准备,从而从学生和企业两个角度努力,降低学生顶岗实习过程的换岗率和离职率。“岗位智能推荐”需逐年完善升级,其费用全部由学校承担,无任何商业目的,原始推理数据对企业和学生透明公开,真正做到科学、客观。

三、随身安全教育+云端思政教育

“安全重于泰山,生命高于一切”,安全教育一刻不能停歇,这样才能逐渐培养起顶岗实习学生的安全意识,最大限度地预防安全事故发生。同样,思政教育也不能松懈,因为知识技能没学好可以再学,岗位不适合可以更换,但如果思想出了问题,则将贻害学生,有违职业教育培养“合格的社会主义建设者和接班人”的宗旨。然而,顶岗实习期间学生地域分布很分散,校内的集中式安全和思政教育将难以为继,多数情况下只能停止。为此,本文提出了基于移动互联技术的“随身安全教育+云端思政教育”方案,以解决学生在顶岗实习期间安全和思政教育的缺失问题。

“随身安全教育”以手机APP为载体,将枯燥乏味、死板抽象的安全操作规程和安全卫生防护方法以鲜明活泼、短小精悍的“抖音”短视频或动画的形式进行展示(限定在5分钟以内),要求学生每天利用碎片化的时间学习1~2则,并完成1~2道交互式的测试题,成绩计入顶岗实习成绩。这种滴灌式的安全教育方式,很容易起到润物细无声的作用,不会引起学生产生抵触情绪。

“云端思政教育”是将学生的实体党团群组织变为云平台上的电子党团群组织,定期由班委或辅导员发起并召开以班级或专业为单位的群聊式党团群联席会,上传发布形式多样的学习材料,对顶岗实习学生进行多层次、多角度的广义思政教育(包括党和国家方针政策学习、创新创业和技术革新教育、职业道德和职业精神培养、挫折教育和成功学教育、职业心理和职业礼仪辅导、交际技巧培训和交际障碍疏导等)。会议发起后,至少会持续2~3天,以保证分散在不同地域的顶岗实习学生都能够参与,这显然是实体会议无法实现的。群聊式党团群联席会还作为信息反馈、经验交流和互帮互助的平台,使“三导师”能全面了解顶岗实习学生的思想和心理动态,及时发现异常情况,随时给予关心和帮助,并能发挥学生党团组织的堡垒作用,营造积极向上的顶岗实习氛围。

四、保险理赔向导+在线维权帮扶

加强安全教育虽可预防安全事故发生,但安全事故不可能被完全避免。当安全事故发生并对顶岗实习学生造成伤害时,除依靠相关制度[13-14]处理外,依靠保险[14-15]是最快速有效的解决方式。由学校为参加顶岗实习的全体学生统一购买实习期间的保险,不仅可借助保险总额大的优势,通过招标严控保险公司的资质和保险的性价比,还可对保险条目进行优选使之能最大限度地与“学平险”互补,从而使两份保险能覆盖95%以上的费用。优选保险公司和提高保险覆盖率固然重要,但有时因多数学生对理赔接触较少,理赔时常成为制约保险发挥其预期效用的瓶颈。另外,顶岗实习劳动是一种短期雇佣劳动,顶岗实习学生与企业间是一种非标准的劳动关系,学生不属于劳动法保护的职业劳动者,故当学生的劳动权益受到侵害时,比如常见的劳动报酬过低、工作超时等,很难依法维权[16]。鉴于上述问题,本文提出了基于移动互联技术的“保险理赔向导+在线维权帮扶”方案,以解决保险理赔不顺畅、劳动权益受损维权难的问题。

“保险理赔向导”作为顶岗实习管理系统的一个“不常用”的图标默默地进行守候,当需要时即可一键启动。向导的第一步是提示保险公司的客服电话和链接及出险报案的通用模板,确保理赔申请人(顶岗实习学生本人或其明确关系人)报案及时、用语准确,避免理赔纠纷;第二步是提供理赔申请书模板及详细地填写说明和填写示例,指导申请理赔人完成填写;第三步是理赔附件汇总,以小标题及帮助图片或帮助短视频的形式按顺序引导理赔申请人制作上传证明附件,特别是根据定位信息推荐保险公司认可的公安部门、医疗机构,以便理赔申请人开具户籍注销证明、伤残鉴定证明、死亡证明等;第四步是通过顶岗实习管理系统与保险公司的数据接口,向保险公司一键提交全部理赔材料;第五步则是通过飞信/短信、QQ和微信及时向理赔申请人发送办理进度信息。

“在线维权帮扶”使顶岗实习学生在发觉自身劳动权益受损时,可随时通过手机APP与学校聘请的律师进行沟通咨询,避免采取忍气吞声或激烈爆发的方式解决问题。律师根据了解的情况进行分析,若分析后发现企业确有违法违规情况,会首先向学校反映,由学校出面与企业协商解决。若协商未果,则由律师指导学生收集证据和举证,再由学校招生就业处派老师带领学生向人力资源社会保障部门投诉,请其帮助调解。若仍无法解决,则由律师起草文件向人民法院提起诉讼。

五、自动评分统计+定时督学提示

虽然很多顶岗实习管理系统在一定程度上实现了对顶岗实习的过程管理,但普遍缺少统计和督学环节[17],仅是狭义的过程管理,过程管理的效益不能充分发挥。鉴于此,本文提出了“自动评分统计+定时督学提示”的方案,以完善上述不足,其采用最初级的移动互联和大数据技术即可实现。

“自动评分统计”将顶岗实习全过程分为N个考核周期(N=顶岗实习总天数/1个考核周期天数,1个考核周期天数根据不同岗位情况或以往经验设置,如15天、30天等),每个考核周期的评分项目、评分公式和比例如表1所示,其中周期总结报告的成绩为“三导师”评分的平均值,避免了某一导师主观评分可能存在的不客观、不公正。对于须在单日完成的评分项目(签到打卡、撰写日志和安全学习及答题),顶岗实习管理系统会在当天23:59自动完成统计并锁定,不允许再改动;对于须在1个考核周期完成的評分项目,顶岗实习管理系统会在考核周期最后一天的23:59自动完成统计并锁定,不允许再改动。顶岗实习管理系统在每个考核周期结束次日的00:01按表1统计的方式计算每个顶岗实习学生本考核周期的综合成绩,并以表格、曲线和图形的形式进行发布。这样做不仅使顶岗实习进程清晰明了,还有助于及时发现问题并后在下一考核周期中进行整改。在最后一个考核周期结束后次日的00:01,顶岗实习管理系统将统计计算并发布每名学生的顶岗实习总成绩(N个考核周期成绩的平均值),还将生成标准格式的成绩单,供学生下载打印。

“定时督学提示”通过手机APP在每天早、中、晚的特定时间提示顶岗实习学生按时完成单天须完成的评分项目,在每个考核周期结束前1~2天提示顶岗实习学生完成并提交周期总结报告。顶岗实习管理系统要求学生在每个考核周期末都要提交周期总结报告,由此督促学生分期撰写顶岗实习报告,最后由顶岗实习管理系统自动合并为一个总报告,避免学生在临近顶岗实习结束时才突击写报告应付交差。当“三导师”布置了任务或发起了党团群联席会时,顶岗实习管理系统也将在第一时间提示顶岗实习学生完成任务或参加会议。

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基金项目:重庆市高等教育教学改革研究重点项目“融入9S管理模式的高职院校实践教学综合管理系统研究及实践”(编号:182090,主持人:孙晓明);重庆市教育科学“十三五”2017年规划课题“基于默会知识理论和人力资本理论的高职现代学徒制立体人才培养模式研究与应用”(编号:2017-GX-463,主持人:孙晓明)

作者简介:孙晓明(1980-),男,汉族,云南昆明人,博士/博士后,教授,高级工程师,研究方向:实践教学条件建设、实习实训、职业技能竞赛和创新创业培训的管理;陈吉胜(1974-),男,汉族,重庆人,博士,教授,研究方向:高职院校改革发展、制度创新和机构调整等的管理。

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