一种中职教育的选课方法及系统

摘要

本发明公开了一种中职教育的选课方法，应用于中职教育技术领域，具体步骤包括如下：获取企业需求信息；所述企业需求信息包括招聘岗位、招聘要求；根据所述企业需求信息构建企业需求模型；利用所述企业需求模型得到企业需求能力指标图像；所述企业需求能力指标图像表征企业需求能力指标；将所述企业需求能力指标映射到课程选取上；输出课程选择推荐目录。本发明公开提供了一种中职教育的选课方法及系统，根据学生能力让企业与中职学生能够实现双向选择，针对性的培养企业所需人才，同时也能满足学生的求职意向，使企业与求职者达到双赢。

说明书

技术领域

本发明涉及中职教育技术领域，更具体的说是涉及一种中职教育的选课 方法及系统。

背景技术

中等职业学校培养德、智、体、美全面发展，具有综合职业能力，在生 产、服务一线工作的高素质劳动者和技能型人才。尤其对于专业课的选择对 于学生以后的职业生涯至关重要。

现有技术中也有一些对于职业规划的技术，但是单纯从用户端获取数据， 推荐职业，导致有些用户能够获得岗位，但是无法胜任该岗位的工作，对于 企业来说无疑是浪费时间和精力，同时有些企业的招聘信息由于学历门槛， 导致中职学生没有机会进行竞争，让企业可能错失人才。

因此，如何提供一种根据学生能力让企业与中职学生能够实现双向选择 针对性的培养企业所需人才的中职教育的选课方法及系统是本领域技术人员 亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种中职教育的选课方法及系统，根据学生能 力让企业与中职学生能够实现双向选择，针对性的培养企业所需人才，同时 也能满足学生的求职意向，使企业与求职者达到双赢。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种中职教育的选课方法，具体步骤包括如下：

获取企业需求信息；所述企业需求信息包括招聘岗位、招聘要求；

根据所述企业需求信息构建企业需求模型；

利用所述企业需求模型得到企业需求能力指标图像；所述企业需求能力 指标图像表征企业需求能力指标；

将所述企业需求能力指标映射到课程选取上；

输出课程选择推荐目录。

通过上述技术方案，本发明的技术效果在于：本发明根据企业需求模型 得到企业需求能力指标，并根据企业需求能力指标，进行课程选择，针对性 培养学生的职业能力。

优选的，在上述的一种中职教育的选课方法中，构建企业需求模型的具 体步骤如下：

根据招聘要求和招聘岗位进行解析，得到企业需求特征；

确定所述企业需求特征的权重参数，所述权重参数根据历史数据获取；

通过所述企业需求特征之间的数据关联确定企业需求模型。

优选的，在上述的一种中职教育的选课方法中，所述企业需求能力指标 图像根据所述企业需求模型的权重参数以及表征的企业需求能力指标得到。

优选的，在上述的一种中职教育的选课方法中，所述企业需求能力指标 映射具体步骤包括：

构建课程评估模型；

输入所述企业需求能力指标到所述课程评估模型中；

所述课程评估模型根据所述企业需求能力指标选择目标课程；

根据所述目标课程用户进行二次筛选，根据用户需求对所选课程进行评 估，同时判断是否满足所述企业需求能力指标。

优选的，在上述的一种中职教育的选课方法中，还包括：课程评估模型 构建的具体步骤：

遍历全部课程；

确定所述企业需求能力指标有关联性的课程；

根据所述企业需求能力指标与课程之间的关联性，得到课程匹配度函数；

根据所述匹配度函数确定目标课程。

一种中职教育的选课系统，包括：

企业需求模块，用于获取招聘岗位、招聘要求；

企业需求模型构建模块，根据所述招聘岗位和招聘要求确定企业需求模 型；

能力指标图转换模块，利用所述企业需求模型得到企业需求能力指标图 像；所述企业需求能力指标图像表征企业需求能力指标；

课程映射模块，将所述企业需求能力指标映射到课程选取上；

课程选择输出模块，输出课程选择推荐目录。

优选的，在上述的一种中职教育的选课系统中，所述企业需求模型构建 模块包括：

数据解析单元，根据招聘要求和招聘岗位进行解析，得到企业需求特征；

权重确定单元，从历史数据中获取各个企业需求特征的权重参数；

关联函数单元，通过所述企业需求特征之间的数据关联确定企业需求模 型。

优选的，在上述的一种中职教育的选课系统中，所述课程映射模块包括：

课程评估单元，用于评估课程与企业需求能力指标之间的关联度；

目标课程输出单元，根据所述课程评估单元输出目标课程；

用户需求输出单元，根据所述目标课程进行用户需求筛选，并输入所述 课程评估单元内，进行课程评估。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种中 职教育的选课方法及系统，根据学生能力让企业与中职学生能够实现双向选 择，针对性的培养企业所需人才，同时也能满足学生的求职意向，使企业与 求职者达到双赢。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例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本发明的实施例，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获得其他的附图。

图1附图为本发明的方法流程图；

图2附图为本发明的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。

本发明的实施例公开了一种中职教育的选课方法，如图1所示，具体步 骤包括如下：

获取企业需求信息；企业需求信息包括招聘岗位、招聘要求；

根据企业需求信息构建企业需求模型；

利用企业需求模型得到企业需求能力指标图像；企业需求能力指标图像 表征企业需求能力指标；

将企业需求能力指标映射到课程选取上；

输出课程选择推荐目录。

进一步，本发明实施例根据企业需求模型得到企业需求能力指标，并根 据企业需求能力指标，进行课程选择，针对性培养学生的职业能力。

例如，某企业需要软件工程师，要求有管理能力、熟练多种编程语言， 同时具备较高的职业素养。

根据上述要求企业需求模型要求表征学生需要有职业精神(吃苦耐劳、 坚持执着)、职业素养(职场礼仪、谦虚向学、保密意识、管理能力)以及 岗位技能(多种编程语言)；对于该企业管理能力和岗位技能要求高，对于 中职学生来说，管理能力需要培养，岗位技能需要加大培养力度。

为了进一步优化上述技术方案，构建企业需求模型的具体步骤如下：

根据招聘要求和招聘岗位进行解析，得到企业需求特征；

确定企业需求特征的权重参数，权重参数根据历史数据获取；

通过企业需求特征之间的数据关联确定企业需求模型。

进一步，企业需求特征包括：岗位技能特征、职业素养特征和管理能力 特征；上述特征内可能包含若干子特征，根据企业对于该职位的需求特征的 需求度确定权重参数；各个需求特征之间的关联最终得到企业需求模型。

为了进一步优化上述技术方案，企业需求能力指标图像根据企业需求模 型的权重参数以及表征的企业需求能力指标得到。

进一步，企业需求能力指标图像可以根据权重参数用饼状图表征。

为了进一步优化上述技术方案，企业需求能力指标映射具体步骤包括：

构建课程评估模型；

输入企业需求能力指标到课程评估模型中；

课程评估模型根据企业需求能力指标选择目标课程；

根据目标课程用户进行二次筛选，根据用户需求对所选课程进行评估， 同时判断是否满足企业需求能力指标。

进一步，课程评估模型例如评估某汇编语言课程，该课程能够提高学生 岗位能力，由于汇编语言是其他语言的基础，对于其他语言的学习也能起到 很大作用，所以对于企业岗位技能很重要，被确定为目标课程。

为了进一步优化上述技术方案，还包括：课程评估模型构建的具体步骤：

遍历全部课程；

确定企业需求能力指标有关联性的课程；

根据企业需求能力指标与课程之间的关联性，得到课程匹配度函数；

根据匹配度函数确定目标课程。

本发明实施例公开了一种中职教育的选课系统，如图2所示，包括：

企业需求模块，用于获取招聘岗位、招聘要求；

企业需求模型构建模块，根据招聘岗位和招聘要求确定企业需求模型；

能力指标图转换模块，利用企业需求模型得到企业需求能力指标图像； 企业需求能力指标图像表征企业需求能力指标；

课程映射模块，将企业需求能力指标映射到课程选取上；

课程选择输出模块，输出课程选择推荐目录。

为了进一步优化上述技术方案，企业需求模型构建模块包括：

数据解析单元，根据招聘要求和招聘岗位进行解析，得到企业需求特征；

权重确定单元，从历史数据中获取各个企业需求特征的权重参数；

关联函数单元，通过企业需求特征之间的数据关联确定企业需求模型。

为了进一步优化上述技术方案，课程映射模块包括：

课程评估单元，用于评估课程与企业需求能力指标之间的关联度；

目标课程输出单元，根据课程评估单元输出目标课程；

用户需求输出单元，根据目标课程进行用户需求筛选，并输入课程评估 单元内，进行课程评估。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都 是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。 对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述 的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用 本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易 见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下， 在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例， 而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。