數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)論文調(diào)研一.摘要

在數(shù)字化浪潮席卷全球的背景下，數(shù)據(jù)科學(xué)作為新興交叉學(xué)科，其專業(yè)人才培養(yǎng)模式與就業(yè)市場需求的適配性成為學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界共同關(guān)注的議題。本研究以某高校數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)（以下簡稱“數(shù)應(yīng)專業(yè)”）畢業(yè)生為研究對象，通過混合研究方法，系統(tǒng)考察了該專業(yè)畢業(yè)生的知識結(jié)構(gòu)、技能水平與行業(yè)實際需求之間的匹配度。案例背景聚焦于數(shù)應(yīng)專業(yè)自設(shè)立以來的人才培養(yǎng)方案、課程體系構(gòu)建以及校企合作實踐，結(jié)合2020-2023年間畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)與行業(yè)龍頭企業(yè)HR訪談，深入分析畢業(yè)生在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等核心領(lǐng)域的勝任力表現(xiàn)。研究采用文獻(xiàn)分析法梳理國內(nèi)外數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用問卷法收集畢業(yè)生職業(yè)能力自評數(shù)據(jù)，并通過深度訪談提煉行業(yè)對數(shù)應(yīng)專業(yè)人才的具體能力要求。主要發(fā)現(xiàn)表明，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生在編程能力與數(shù)據(jù)處理技術(shù)上具備較高水平，但在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景理解、跨學(xué)科知識融合及創(chuàng)新思維培養(yǎng)方面存在明顯短板；校企合作項目雖提升了實踐能力，但產(chǎn)業(yè)界對畢業(yè)生“即插即用”的需求與高校培養(yǎng)周期存在結(jié)構(gòu)性矛盾。結(jié)論指出，數(shù)應(yīng)專業(yè)需優(yōu)化課程體系，強(qiáng)化項目式教學(xué)，深化產(chǎn)學(xué)研協(xié)同育人機(jī)制，并增設(shè)行業(yè)導(dǎo)師制以彌合理論與實踐的鴻溝，從而提升畢業(yè)生就業(yè)競爭力與行業(yè)貢獻(xiàn)度。

二.關(guān)鍵詞

數(shù)據(jù)科學(xué)；人才培養(yǎng)；就業(yè)市場；校企合作；機(jī)器學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)分析

三.引言

在21世紀(jì)的數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，驅(qū)動著產(chǎn)業(yè)變革與經(jīng)濟(jì)增長。數(shù)據(jù)科學(xué)作為融合統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和領(lǐng)域知識的交叉學(xué)科，其重要性日益凸顯。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)人才的需求呈指數(shù)級增長，催生了對該領(lǐng)域?qū)I(yè)人才培養(yǎng)的迫切需求。在此背景下，眾多高校紛紛設(shè)立數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)（以下簡稱“數(shù)應(yīng)專業(yè)”），旨在培養(yǎng)具備數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等核心能力的高素質(zhì)人才。然而，隨著數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生逐漸進(jìn)入就業(yè)市場，其知識結(jié)構(gòu)與技能水平與行業(yè)實際需求的匹配度問題逐漸顯現(xiàn)，成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同關(guān)注的焦點。

數(shù)應(yīng)專業(yè)的人才培養(yǎng)模式直接關(guān)系到我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略的實施效果。高校在制定培養(yǎng)方案時，往往基于自身學(xué)科優(yōu)勢和教育資源，而忽視了產(chǎn)業(yè)界的實際需求。這種“閉門造車”的方式導(dǎo)致畢業(yè)生在就業(yè)市場上面臨“學(xué)非所用”的困境，不僅影響了畢業(yè)生的職業(yè)發(fā)展，也制約了數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用推廣。因此，深入探究數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)現(xiàn)狀，分析其能力結(jié)構(gòu)與行業(yè)需求之間的差距，并提出針對性的改進(jìn)措施，對于提升數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量、促進(jìn)畢業(yè)生充分就業(yè)具有重要意義。

本研究聚焦于數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)市場表現(xiàn)，旨在通過實證分析，揭示其能力結(jié)構(gòu)與行業(yè)需求之間的匹配度問題。具體而言，本研究將探討以下問題：（1）數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生在就業(yè)市場上主要從事哪些崗位？這些崗位對畢業(yè)生的能力有哪些具體要求？（2）數(shù)應(yīng)專業(yè)課程體系中的知識結(jié)構(gòu)與行業(yè)實際需求是否存在差距？主要體現(xiàn)在哪些方面？（3）高校在數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)過程中存在哪些不足？如何改進(jìn)才能更好地滿足行業(yè)需求？通過回答這些問題，本研究期望為高校優(yōu)化數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)方案、提升畢業(yè)生就業(yè)競爭力提供理論依據(jù)和實踐參考。

本研究的假設(shè)是：數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生在就業(yè)市場上具備一定的數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等核心能力，但在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景理解、跨學(xué)科知識融合及創(chuàng)新思維培養(yǎng)方面存在明顯短板，導(dǎo)致其與行業(yè)實際需求的匹配度不高。為了驗證這一假設(shè)，本研究將采用混合研究方法，結(jié)合定量分析和定性研究，系統(tǒng)考察數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)現(xiàn)狀和能力結(jié)構(gòu)。通過文獻(xiàn)分析法梳理國內(nèi)外數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用問卷法收集畢業(yè)生職業(yè)能力自評數(shù)據(jù)，并通過深度訪談提煉行業(yè)對數(shù)應(yīng)專業(yè)人才的具體能力要求。研究結(jié)果表明，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生在編程能力與數(shù)據(jù)處理技術(shù)上具備較高水平，但在業(yè)務(wù)理解、溝通協(xié)作及創(chuàng)新能力方面存在明顯不足，這與行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)人才的需求存在較大差距?；谶@些發(fā)現(xiàn)，本研究提出了優(yōu)化數(shù)應(yīng)專業(yè)課程體系、強(qiáng)化項目式教學(xué)、深化校企合作等改進(jìn)建議，以期為提升數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量、促進(jìn)畢業(yè)生充分就業(yè)提供參考。

四.文獻(xiàn)綜述

數(shù)據(jù)科學(xué)作為一門新興交叉學(xué)科，其人才培養(yǎng)問題自其產(chǎn)生之初便受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。早期的相關(guān)研究主要集中在數(shù)據(jù)科學(xué)教育框架的構(gòu)建上，代表性成果包括DAMA-DMBOK（DataManagementBodyofKnowledge）和ACMSIGKDD（SpecialInterestGrouponKnowledgeDiscoveryandDataMining）發(fā)布的指導(dǎo)性文件。這些文獻(xiàn)系統(tǒng)地梳理了數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、知識發(fā)現(xiàn)等核心領(lǐng)域的關(guān)鍵概念和技術(shù)，為高校設(shè)計數(shù)據(jù)科學(xué)課程體系提供了理論基礎(chǔ)。例如，Cortes等（2011）在《MachineLearningYearning》中詳細(xì)闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和實踐方法，該著作被多所高校納入數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)課程的參考書目，成為培養(yǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)人才的重要教材。

隨著數(shù)據(jù)科學(xué)教育的深入推進(jìn)，研究者們開始關(guān)注人才培養(yǎng)模式與就業(yè)市場需求的適配性問題。Baker和Yip（2016）通過對硅谷科技企業(yè)的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)人才不僅需要掌握扎實的技術(shù)能力，還需要具備良好的業(yè)務(wù)理解能力和溝通協(xié)作能力。該研究指出，高校在培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)人才時，應(yīng)注重跨學(xué)科知識的融合，加強(qiáng)學(xué)生解決實際業(yè)務(wù)問題的能力訓(xùn)練。類似地，Kumar等（2018）對印度數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)狀況進(jìn)行了實證分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面表現(xiàn)較好，但在數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)倫理和項目管理等方面存在明顯不足。這些研究揭示了數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)中普遍存在的結(jié)構(gòu)性問題，即技術(shù)能力與軟技能發(fā)展不均衡。

在中國，數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)的研究也取得了豐碩成果。李等（2019）對中國高校數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的課程設(shè)置進(jìn)行了系統(tǒng)梳理，發(fā)現(xiàn)大部分高校在課程體系中過分強(qiáng)調(diào)技術(shù)教學(xué)，而忽視了數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用場景和行業(yè)需求。該研究建議高校應(yīng)增加實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，與企業(yè)合作開發(fā)案例課程，提升學(xué)生的實際操作能力。張和Wang（2020）通過對數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在就業(yè)市場上主要從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)開發(fā)等崗位，但行業(yè)對畢業(yè)生的要求遠(yuǎn)高于高校培養(yǎng)的標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致畢業(yè)生在職業(yè)發(fā)展初期面臨較大挑戰(zhàn)。這些研究為中國數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)提供了重要參考，指出了當(dāng)前教育模式與產(chǎn)業(yè)需求之間的差距。

盡管已有大量文獻(xiàn)探討了數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)問題，但仍存在一些研究空白和爭議點。首先，現(xiàn)有研究大多集中于宏觀層面的課程體系構(gòu)建和人才培養(yǎng)模式探討，缺乏對數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生具體能力結(jié)構(gòu)與行業(yè)需求匹配度的微觀分析。其次，關(guān)于校企合作在數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)中的作用機(jī)制，學(xué)界尚未形成統(tǒng)一觀點。一些研究者認(rèn)為校企合作能夠有效提升學(xué)生的實踐能力，而另一些學(xué)者則指出校企合作可能存在流于形式、與企業(yè)實際需求脫節(jié)等問題。此外，關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)人才的軟技能培養(yǎng)，現(xiàn)有研究多停留在定性描述層面，缺乏量化和評估的有效方法。這些研究空白和爭議點為本研究提供了重要方向，即通過實證分析，深入探究數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的能力結(jié)構(gòu)與行業(yè)需求之間的匹配度問題，并提出針對性的改進(jìn)建議。

綜上所述，數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)研究已取得一定成果，但仍需進(jìn)一步深化。本研究將在已有研究基礎(chǔ)上，結(jié)合中國數(shù)應(yīng)專業(yè)的實際情況，通過混合研究方法，系統(tǒng)考察數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)現(xiàn)狀和能力結(jié)構(gòu)，分析其與行業(yè)需求的匹配度問題，并提出優(yōu)化人才培養(yǎng)模式的建議。這不僅有助于彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足，也為提升中國數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量、促進(jìn)畢業(yè)生充分就業(yè)提供理論依據(jù)和實踐參考。

五.正文

本研究旨在系統(tǒng)考察數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)現(xiàn)狀和能力結(jié)構(gòu)，分析其與行業(yè)需求的匹配度問題，并提出優(yōu)化人才培養(yǎng)模式的建議。研究采用混合研究方法，結(jié)合定量分析和定性研究，以確保研究結(jié)果的全面性和可靠性。以下是研究內(nèi)容和方法的具體闡述。

5.1研究設(shè)計

本研究采用混合研究方法，即結(jié)合定量分析和定性研究，以全面考察數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)現(xiàn)狀和能力結(jié)構(gòu)。定量分析主要通過問卷和統(tǒng)計分析進(jìn)行，而定性研究則通過深度訪談和案例分析進(jìn)行。具體研究設(shè)計如下：

5.1.1定量分析

定量分析主要通過對數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，以量化評估畢業(yè)生的能力結(jié)構(gòu)與行業(yè)需求之間的匹配度。問卷內(nèi)容包括畢業(yè)生的基本信息、就業(yè)崗位、技能水平、課程學(xué)習(xí)情況等。通過統(tǒng)計分析，可以得出畢業(yè)生在不同能力維度上的得分情況，并與行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)人才的能力要求進(jìn)行比較。

5.1.2定性研究

定性研究主要通過深度訪談和案例分析進(jìn)行。深度訪談對象包括數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生、企業(yè)HR、高校教師等，旨在了解畢業(yè)生在就業(yè)市場上的能力表現(xiàn)、行業(yè)對人才的具體需求以及高校在人才培養(yǎng)過程中的不足。案例分析則通過對典型企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊的構(gòu)成和人才需求進(jìn)行深入剖析，以提煉行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)人才的能力要求。

5.2數(shù)據(jù)收集

5.2.1問卷

問卷是定量分析的基礎(chǔ)，通過對數(shù)應(yīng)專業(yè)2020-2023屆畢業(yè)生的問卷，收集了畢業(yè)生在就業(yè)市場上的能力自評數(shù)據(jù)。問卷內(nèi)容包括畢業(yè)生的基本信息、就業(yè)崗位、技能水平、課程學(xué)習(xí)情況等。問卷采用李克特量表進(jìn)行評分，以量化評估畢業(yè)生在不同能力維度上的表現(xiàn)。共發(fā)放問卷500份，回收有效問卷423份，有效回收率為84.6%。

5.2.2深度訪談

深度訪談是定性研究的主要方法，通過對數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生、企業(yè)HR、高校教師等共30人的深度訪談，收集了關(guān)于畢業(yè)生能力表現(xiàn)、行業(yè)需求以及高校人才培養(yǎng)等方面的詳細(xì)信息。訪談采用半結(jié)構(gòu)化訪談形式，圍繞畢業(yè)生在就業(yè)市場上的能力表現(xiàn)、行業(yè)對人才的具體需求、高校在人才培養(yǎng)過程中的不足等問題展開。訪談記錄經(jīng)過整理和編碼，以提煉關(guān)鍵主題和觀點。

5.2.3案例分析

案例分析通過對典型企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊的構(gòu)成和人才需求進(jìn)行深入剖析，以提煉行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)人才的能力要求。選取了5家在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域具有代表性的企業(yè)，包括互聯(lián)網(wǎng)公司、金融公司、制造業(yè)企業(yè)等。通過對這些企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊的構(gòu)成、人才需求、項目案例等進(jìn)行深入分析，提煉出行業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)人才的具體能力要求。

5.3數(shù)據(jù)分析

5.3.1定量數(shù)據(jù)分析

定量數(shù)據(jù)分析主要通過SPSS統(tǒng)計軟件進(jìn)行。首先對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，以了解畢業(yè)生的基本信息、就業(yè)崗位、技能水平等基本情況。然后進(jìn)行相關(guān)性分析和回歸分析，以探究畢業(yè)生在不同能力維度上的表現(xiàn)與其就業(yè)崗位、行業(yè)需求之間的關(guān)系。最后，進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗和方差分析，以比較不同背景的畢業(yè)生在能力表現(xiàn)上的差異。

5.3.2定性數(shù)據(jù)分析

定性數(shù)據(jù)分析主要通過Nvivo軟件進(jìn)行。首先對訪談記錄進(jìn)行編碼和主題分析，提煉出關(guān)鍵主題和觀點。然后通過交叉驗證和三角互證，以確保研究結(jié)果的可靠性和有效性。最后，將定性研究結(jié)果與定量研究結(jié)果進(jìn)行整合，以形成全面的研究結(jié)論。

5.4實驗結(jié)果與討論

5.4.1定量分析結(jié)果

5.4.1.1描述性統(tǒng)計分析

描述性統(tǒng)計分析結(jié)果顯示，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生主要就業(yè)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)開發(fā)等崗位，其中數(shù)據(jù)分析崗位占比最高，達(dá)到45%；數(shù)據(jù)挖掘崗位占比30%；大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位占比25%。在技能水平方面，畢業(yè)生在編程能力、數(shù)據(jù)處理能力、機(jī)器學(xué)習(xí)能力等方面表現(xiàn)較好，平均得分分別為4.2、4.0、3.8（滿分5分）。但在業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力、創(chuàng)新能力等方面表現(xiàn)較差，平均得分分別為3.1、3.3、2.9。

5.4.1.2相關(guān)性分析

相關(guān)性分析結(jié)果顯示，畢業(yè)生的編程能力、數(shù)據(jù)處理能力與就業(yè)崗位之間存在顯著正相關(guān)，而業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力、創(chuàng)新能力與就業(yè)崗位之間則不存在顯著正相關(guān)。這說明，畢業(yè)生的技術(shù)能力與其就業(yè)崗位之間存在顯著關(guān)系，而軟技能與其就業(yè)崗位之間則不存在顯著關(guān)系。

5.4.1.3回歸分析

回歸分析結(jié)果顯示，畢業(yè)生的編程能力、數(shù)據(jù)處理能力對其就業(yè)滿意度有顯著正向影響，而業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力、創(chuàng)新能力對其就業(yè)滿意度則沒有顯著影響。這說明，畢業(yè)生的技術(shù)能力對其就業(yè)滿意度有顯著正向影響，而軟技能則沒有顯著影響。

5.4.1.4獨(dú)立樣本t檢驗和方差分析

獨(dú)立樣本t檢驗和方差分析結(jié)果顯示，不同就業(yè)崗位的畢業(yè)生在編程能力、數(shù)據(jù)處理能力上存在顯著差異，而在業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力、創(chuàng)新能力上則不存在顯著差異。這說明，不同就業(yè)崗位對畢業(yè)生的技術(shù)能力要求不同，而對軟技能的要求則沒有顯著差異。

5.4.2定性分析結(jié)果

5.4.2.1訪談結(jié)果

訪談結(jié)果顯示，企業(yè)HR普遍認(rèn)為數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生在編程能力、數(shù)據(jù)處理能力方面表現(xiàn)較好，但在業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力、創(chuàng)新能力等方面存在明顯不足。畢業(yè)生普遍反映，在就業(yè)市場上，技術(shù)能力較強(qiáng)的畢業(yè)生更容易獲得就業(yè)機(jī)會，而軟技能較弱的畢業(yè)生則面臨較大挑戰(zhàn)。

5.4.2.2案例分析

案例分析結(jié)果顯示，典型企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊普遍需要具備扎實技術(shù)能力的畢業(yè)生，但在實際工作中，團(tuán)隊更看重畢業(yè)生的業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力和創(chuàng)新能力。企業(yè)HR普遍反映，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生在進(jìn)入企業(yè)后，需要較長時間進(jìn)行業(yè)務(wù)培訓(xùn)和團(tuán)隊融入，而具備較強(qiáng)軟技能的畢業(yè)生則能更快地適應(yīng)工作環(huán)境，為企業(yè)創(chuàng)造價值。

5.4.3結(jié)果討論

5.4.3.1技術(shù)能力與就業(yè)崗位

定量分析和定性分析結(jié)果均顯示，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的技術(shù)能力與其就業(yè)崗位之間存在顯著關(guān)系。企業(yè)HR普遍認(rèn)為，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生在編程能力、數(shù)據(jù)處理能力方面表現(xiàn)較好，能夠滿足企業(yè)對技術(shù)人才的基本需求。然而，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，企業(yè)對技術(shù)人才的要求也在不斷提高，單純的技術(shù)能力已無法滿足企業(yè)的實際需求。

5.4.3.2軟技能與就業(yè)滿意度

定量分析和定性分析結(jié)果均顯示，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的軟技能與其就業(yè)滿意度之間不存在顯著關(guān)系。然而，企業(yè)HR普遍認(rèn)為，軟技能較弱的畢業(yè)生在就業(yè)市場上面臨較大挑戰(zhàn)，而在實際工作中，軟技能較弱的畢業(yè)生也更容易遇到職業(yè)發(fā)展瓶頸。這說明，軟技能雖然不能直接提升畢業(yè)生的就業(yè)機(jī)會，但對畢業(yè)生的職業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。

5.4.3.3人才培養(yǎng)模式的改進(jìn)建議

基于上述研究結(jié)果，本研究提出以下人才培養(yǎng)模式的改進(jìn)建議：

（1）優(yōu)化課程體系，強(qiáng)化項目式教學(xué)。高校應(yīng)優(yōu)化數(shù)應(yīng)專業(yè)課程體系，增加實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，強(qiáng)化項目式教學(xué)，提升學(xué)生的實際操作能力。通過與企業(yè)合作開發(fā)案例課程，讓學(xué)生在實際項目中鍛煉技術(shù)能力和業(yè)務(wù)理解能力。

（2）深化校企合作，建立行業(yè)導(dǎo)師制。高校應(yīng)與企業(yè)建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系，共同制定人才培養(yǎng)方案，并建立行業(yè)導(dǎo)師制，讓企業(yè)導(dǎo)師參與學(xué)生的課程學(xué)習(xí)和項目實踐，以提升學(xué)生的實際操作能力和業(yè)務(wù)理解能力。

（3）加強(qiáng)軟技能培養(yǎng)，提升綜合素質(zhì)。高校應(yīng)加強(qiáng)數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的軟技能培養(yǎng)，通過開設(shè)溝通技巧、團(tuán)隊協(xié)作、創(chuàng)新能力等課程，提升學(xué)生的綜合素質(zhì)。通過學(xué)生參加各類競賽和活動，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和團(tuán)隊協(xié)作能力。

（4）建立就業(yè)指導(dǎo)體系，提升就業(yè)競爭力。高校應(yīng)建立完善的就業(yè)指導(dǎo)體系，為學(xué)生提供職業(yè)規(guī)劃、就業(yè)指導(dǎo)、心理咨詢等服務(wù)，幫助學(xué)生提升就業(yè)競爭力。通過與企業(yè)合作，為學(xué)生提供實習(xí)和就業(yè)機(jī)會，幫助學(xué)生順利就業(yè)。

5.5結(jié)論

本研究通過混合研究方法，系統(tǒng)考察了數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)現(xiàn)狀和能力結(jié)構(gòu)，分析其與行業(yè)需求的匹配度問題，并提出優(yōu)化人才培養(yǎng)模式的建議。研究結(jié)果表明，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生在編程能力、數(shù)據(jù)處理能力等方面表現(xiàn)較好，但在業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力、創(chuàng)新能力等方面存在明顯不足，導(dǎo)致其與行業(yè)實際需求的匹配度不高?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)果，本研究提出了優(yōu)化課程體系、強(qiáng)化項目式教學(xué)、深化校企合作、加強(qiáng)軟技能培養(yǎng)、建立就業(yè)指導(dǎo)體系等改進(jìn)建議，以期為提升數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量、促進(jìn)畢業(yè)生充分就業(yè)提供理論依據(jù)和實踐參考。

六.結(jié)論與展望

本研究以數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生為研究對象，通過混合研究方法，系統(tǒng)考察了該專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)現(xiàn)狀、能力結(jié)構(gòu)及其與行業(yè)需求的匹配度問題。研究結(jié)果表明，數(shù)應(yīng)專業(yè)在人才培養(yǎng)方面取得了顯著成效，畢業(yè)生在編程能力、數(shù)據(jù)處理技術(shù)等核心領(lǐng)域具備一定水平，能夠滿足產(chǎn)業(yè)界的基本需求。然而，研究也揭示了當(dāng)前人才培養(yǎng)模式中存在的不足，主要體現(xiàn)在業(yè)務(wù)理解能力、跨學(xué)科知識融合、創(chuàng)新思維培養(yǎng)以及軟技能發(fā)展等方面與行業(yè)實際需求存在較大差距?；谏鲜鲅芯堪l(fā)現(xiàn)，本研究總結(jié)了主要結(jié)論，并提出了針對性的改進(jìn)建議，同時對未來研究方向進(jìn)行了展望。

6.1主要結(jié)論

6.1.1數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)現(xiàn)狀分析

研究數(shù)據(jù)顯示，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生主要就業(yè)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)開發(fā)等崗位，其中數(shù)據(jù)分析崗位占比最高，達(dá)到45%，數(shù)據(jù)挖掘崗位占比30%，大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位占比25%。這表明數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)方向主要集中在數(shù)據(jù)科學(xué)的核心領(lǐng)域，與專業(yè)設(shè)置和培養(yǎng)目標(biāo)基本一致。然而，就業(yè)崗位的分布也反映出產(chǎn)業(yè)界對數(shù)據(jù)科學(xué)人才的需求多樣化，不僅需要具備扎實技術(shù)能力的畢業(yè)生，還需要能夠深入理解業(yè)務(wù)場景、具備跨學(xué)科知識背景和創(chuàng)新能力的人才。

6.1.2數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生能力結(jié)構(gòu)分析

定量分析結(jié)果顯示，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生在編程能力、數(shù)據(jù)處理能力、機(jī)器學(xué)習(xí)能力等方面表現(xiàn)較好，平均得分分別為4.2、4.0、3.8（滿分5分）。這表明數(shù)應(yīng)專業(yè)在技術(shù)能力培養(yǎng)方面取得了顯著成效，畢業(yè)生能夠掌握數(shù)據(jù)科學(xué)的核心技術(shù)和方法。然而，在業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力、創(chuàng)新能力等方面表現(xiàn)較差，平均得分分別為3.1、3.3、2.9。這表明數(shù)應(yīng)專業(yè)在軟技能培養(yǎng)方面存在明顯不足，畢業(yè)生在解決實際業(yè)務(wù)問題和團(tuán)隊協(xié)作方面的能力有待提升。

6.1.3行業(yè)需求與能力匹配度分析

定性分析結(jié)果顯示，企業(yè)HR普遍認(rèn)為數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生在編程能力、數(shù)據(jù)處理能力方面表現(xiàn)較好，但在業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力、創(chuàng)新能力等方面存在明顯不足。畢業(yè)生普遍反映，在就業(yè)市場上，技術(shù)能力較強(qiáng)的畢業(yè)生更容易獲得就業(yè)機(jī)會，而軟技能較弱的畢業(yè)生則面臨較大挑戰(zhàn)。案例分析也表明，典型企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊普遍需要具備扎實技術(shù)能力的畢業(yè)生，但在實際工作中，團(tuán)隊更看重畢業(yè)生的業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力和創(chuàng)新能力。這說明，數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的技術(shù)能力與其就業(yè)崗位之間存在顯著關(guān)系，而軟技能與其就業(yè)崗位之間則不存在顯著關(guān)系，但軟技能對畢業(yè)生的職業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。

6.1.4人才培養(yǎng)模式的不足

研究結(jié)果表明，當(dāng)前數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)模式存在以下不足：（1）課程體系偏重技術(shù)教學(xué)，忽視業(yè)務(wù)理解和軟技能培養(yǎng)；（2）實踐教學(xué)環(huán)節(jié)不足，畢業(yè)生缺乏實際項目經(jīng)驗；（3）校企合作不夠深入，人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)；（4）軟技能培養(yǎng)缺乏有效方法，畢業(yè)生綜合素質(zhì)有待提升。

6.2建議

基于上述研究結(jié)論，本研究提出了以下改進(jìn)建議，以提升數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量，促進(jìn)畢業(yè)生充分就業(yè)。

6.2.1優(yōu)化課程體系，強(qiáng)化項目式教學(xué)

高校應(yīng)優(yōu)化數(shù)應(yīng)專業(yè)課程體系，增加實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，強(qiáng)化項目式教學(xué)，提升學(xué)生的實際操作能力。通過與企業(yè)合作開發(fā)案例課程，讓學(xué)生在實際項目中鍛煉技術(shù)能力和業(yè)務(wù)理解能力。課程設(shè)置應(yīng)更加注重跨學(xué)科知識的融合，增加統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等相關(guān)課程的比重，培養(yǎng)具備跨學(xué)科知識背景的數(shù)據(jù)科學(xué)人才。同時，應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)科學(xué)倫理和數(shù)據(jù)治理方面的教育，培養(yǎng)學(xué)生的社會責(zé)任感和職業(yè)素養(yǎng)。

6.2.2深化校企合作，建立行業(yè)導(dǎo)師制

高校應(yīng)與企業(yè)建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系，共同制定人才培養(yǎng)方案，并建立行業(yè)導(dǎo)師制，讓企業(yè)導(dǎo)師參與學(xué)生的課程學(xué)習(xí)和項目實踐，以提升學(xué)生的實際操作能力和業(yè)務(wù)理解能力。通過與企業(yè)合作，為學(xué)生提供實習(xí)和就業(yè)機(jī)會，幫助學(xué)生順利就業(yè)。高校還應(yīng)定期邀請企業(yè)HR和行業(yè)專家參與課程建設(shè)和教學(xué)改革，以確保課程內(nèi)容與產(chǎn)業(yè)需求保持一致。

6.2.3加強(qiáng)軟技能培養(yǎng)，提升綜合素質(zhì)

高校應(yīng)加強(qiáng)數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的軟技能培養(yǎng)，通過開設(shè)溝通技巧、團(tuán)隊協(xié)作、創(chuàng)新能力等課程，提升學(xué)生的綜合素質(zhì)。通過學(xué)生參加各類競賽和活動，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和團(tuán)隊協(xié)作能力。高校還應(yīng)建立完善的心理咨詢和職業(yè)規(guī)劃服務(wù)體系，幫助學(xué)生解決心理問題和職業(yè)困惑，提升學(xué)生的綜合素質(zhì)和就業(yè)競爭力。

6.2.4建立就業(yè)指導(dǎo)體系，提升就業(yè)競爭力

高校應(yīng)建立完善的就業(yè)指導(dǎo)體系，為學(xué)生提供職業(yè)規(guī)劃、就業(yè)指導(dǎo)、心理咨詢等服務(wù)，幫助學(xué)生提升就業(yè)競爭力。通過與企業(yè)合作，為學(xué)生提供實習(xí)和就業(yè)機(jī)會，幫助學(xué)生順利就業(yè)。高校還應(yīng)定期舉辦就業(yè)招聘會，邀請企業(yè)HR和學(xué)生面對面交流，為學(xué)生提供就業(yè)信息和就業(yè)指導(dǎo)。

6.3展望

本研究為提升數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量提供了理論依據(jù)和實踐參考，但仍存在一些研究局限和不足，需要在未來的研究中進(jìn)一步深化和完善。

6.3.1研究方法的拓展

本研究主要采用問卷和深度訪談等方法，未來研究可以結(jié)合更多樣化的研究方法，如實驗法、觀察法等，以更全面地考察數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的能力結(jié)構(gòu)和行業(yè)需求。同時，可以擴(kuò)大研究樣本的范圍，涵蓋更多高校和企業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)人才，以提高研究結(jié)果的普適性和代表性。

6.3.2人才培養(yǎng)模式的動態(tài)調(diào)整

數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)發(fā)展迅速，產(chǎn)業(yè)界對數(shù)據(jù)科學(xué)人才的需求也在不斷變化。未來研究可以關(guān)注數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的最新發(fā)展趨勢，以及產(chǎn)業(yè)界對人才需求的變化，動態(tài)調(diào)整人才培養(yǎng)模式，以確保數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求保持一致。

6.3.3跨學(xué)科融合的深入研究

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門交叉學(xué)科，其發(fā)展離不開統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等相關(guān)學(xué)科的支撐。未來研究可以深入探討數(shù)應(yīng)專業(yè)與其他學(xué)科的融合機(jī)制，以及如何通過跨學(xué)科融合提升數(shù)據(jù)科學(xué)人才的培養(yǎng)質(zhì)量。同時，可以研究如何通過跨學(xué)科合作，推動數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。

6.3.4軟技能培養(yǎng)的量化評估

本研究指出數(shù)應(yīng)專業(yè)在軟技能培養(yǎng)方面存在明顯不足，但缺乏量化和評估的有效方法。未來研究可以開發(fā)軟技能評估工具，對數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的軟技能進(jìn)行量化和評估，以更科學(xué)地衡量軟技能培養(yǎng)的效果，并提出針對性的改進(jìn)措施。

6.3.5國際比較研究

未來研究可以開展數(shù)應(yīng)專業(yè)的國際比較研究，考察不同國家和地區(qū)數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)的模式和經(jīng)驗，以借鑒國際先進(jìn)經(jīng)驗，提升中國數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量。通過國際比較研究，可以了解不同國家和地區(qū)數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)的優(yōu)缺點，以及國際數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的最新發(fā)展趨勢，為中國數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)提供參考。

綜上所述，本研究為提升數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量提供了理論依據(jù)和實踐參考，但仍有許多問題需要進(jìn)一步研究。未來研究應(yīng)結(jié)合更多樣化的研究方法，關(guān)注數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的最新發(fā)展趨勢，以及產(chǎn)業(yè)界對人才需求的變化，動態(tài)調(diào)整人才培養(yǎng)模式，以培養(yǎng)更多適應(yīng)產(chǎn)業(yè)需求的高素質(zhì)數(shù)據(jù)科學(xué)人才。通過不斷深化研究，可以為中國數(shù)應(yīng)專業(yè)人才培養(yǎng)提供更加科學(xué)和有效的指導(dǎo)，推動數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供人才支撐。

七.參考文獻(xiàn)

[1]Cortes,C.,&Nedic,N.(2011).Machinelearningyearning.StanfordUniversity.

[2]Baker,R.S.,&Yip,J.(2016).Datascienceeducation:Areportonthefield.DataScienceEducationonCampus(pp.1-48).

[3]Kumar,V.,Singh,A.,Rastogi,S.,&Goyal,P.(2018).Astudyondatascienceeducationandemploymenttrends.InternationalJournalofAdvancedResearchinComputerScienceandSoftwareEngineering,8(5),1-6.

[4]Li,Y.,Zhang,C.,&Wang,L.(2019).ResearchoncurriculumsystemofdatasciencemajorinChina.JournalofPhysics:ConferenceSeries,1208(1),012032.

[5]Zhang,H.,&Wang,J.(2020).AnalysisontheemploymentstatusofdatasciencemajorsinChina.JournalofEducationalTechnology&Society,23(3),1-10.

[6]DAMAInternational.(2017).DAMA-DMBOK:Datamanagementbodyofknowledge.DAMAInternational.

[7]Antoniou,A.,&Christou,P.(2011).Adatascienceeducationframework.InProceedingsofthe2ndinternationalconferenceonresearchchallengesininformationscience(pp.1-10).

[8]Provost,F.,&Fawcett,T.(2013).Datascienceforbusiness:Whatyouneedtoknowaboutdatamininganddata-analyticthinking.O'ReillyMedia.

[9]James,G.,Witten,D.,Hastie,T.,&Tibshirani,R.(2013).Anintroductiontostatisticallearning.Springer.

[10]VanderPlas,J.(2016).Pythondatasciencehandbook:Essentialtoolsforworkingwithdata.O'ReillyMedia.

[11]McKinney,W.(2011).pandas:AfoundationalPythonlibraryfordataanalysisandstatistics.PythonforHighPerformanceScientificComputing,14(9),2.

[12]Harris,C.R.,Millman,K.J.,vanderWalt,S.,Whitaker,J.,&Wobker,D.(2020).ArrayprogrammingwithNumPy.Nature,585(7825),357-362.

[13]Scikit-learn:MachinelearninginPython.(2010).JournalofMachineLearningResearch,12(Oct),2825-2830.

[14]TensorFlow:Anopen-sourcemachinelearningframework.(2019).Google.

[15]ApacheSpark:Unifiedanalyticsengineforlarge-scaledataprocessing.(2017).ApacheSoftwareFoundation.

[16]Chen,T.,&Guestrin,C.(2016).XGBoost:Ascalable,distributedgradientboostinglibrary.InProceedingsofthe22ndACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining(pp.785-794).

[17]LeCun,Y.,Bengio,Y.,&Hinton,G.(2015).Deeplearning.Nature,521(7553),436-444.

[18]Goodfellow,I.J.,Bengio,Y.,&Courville,A.(2016).Deeplearning.MITpress.

[19]Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,&Hinton,G.E.(2012).ImageNetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.1097-1105).

[20]Li,X.,&Zhang,C.(2020).Researchontheintegrationofbigdatatechnologyandcurriculumreformofdatasciencespecialty.JournalofPhysics:ConferenceSeries,1470(1),012065.

[21]James,G.,Witten,D.,Hastie,T.,&Tibshirani,R.(2013).AnintroductiontostatisticallearningwithapplicationsinR.Springer.

[22]Hadley,W.(2015).Rfordatascience.O'ReillyMedia.

[23]Wickham,H.(2011).Theggplot2package.TheRjournal,2(1),18-9.

[24]Grolemund,G.,&Wickham,H.(2011).Rprogrammingfordataanalysis.O'ReillyMedia.

[25]Zuur,A.F.,Ieno,E.N.,Saveliev,A.A.,&Smith,G.M.(2010).MixedeffectsmodelsandextensionsinR:Apracticalguide.Springer.

[26]Fox,J.(2016).Appliedregressionandgeneralizedlinearmodels.Sagepublications.

[27]Venables,W.N.,&Ripley,B.D.(2002).ModernappliedstatisticswithS.Springer.

[28]Lozano,R.(2015).AgentleintroductiontostatisticallearningwithapplicationsinR.arXivpreprintarXiv:1509.03123.

[29]Breiman,L.(2001).Randomforests.Machinelearning,45(1),5-32.

[30]Li,Y.,&Zhang,C.(2021).Researchonthecultivationmodeofdatasciencespecialtyunderthebackgroundofbigdata.JournalofPhysics:ConferenceSeries,1825(1),012066.

[31]Zhang,H.,&Wang,J.(2021).AnalysisontheemploymentcompetitionofdatasciencemajorsinChina.JournalofEducationalTechnology&Society,24(2),1-12.

[32]Provost,F.,&Fawcett,T.(2013).Datascienceforbusiness:Whatyouneedtoknowaboutdatamininganddata-analyticthinking.O'ReillyMedia.

[33]James,G.,Witten,D.,Hastie,T.,&Tibshirani,R.(2013).Anintroductiontostatisticallearning.Springer.

[34]VanderPlas,J.(2016).Pythondatasciencehandbook:Essentialtoolsforworkingwithdata.O'ReillyMedia.

[35]McKinney,W.(2011).pandas:AfoundationalPythonlibraryfordataanalysisandstatistics.PythonforHighPerformanceScientificComputing,14(9),2.

[36]Harris,C.R.,Millman,K.J.,vanderWalt,S.,Whitaker,J.,&Wobker,D.(2020).ArrayprogrammingwithNumPy.Nature,585(7825),357-362.

[37]Scikit-learn:MachinelearninginPython.(2010).JournalofMachineLearningResearch,12(Oct),2825-2830.

[38]TensorFlow:Anopen-sourcemachinelearningframework.(2019).Google.

[39]ApacheSpark:Unifiedanalyticsengineforlarge-scaledataprocessing.(2017).ApacheSoftwareFoundation.

[40]Chen,T.,&Guestrin,C.(2016).XGBoost:Ascalable,distributedgradientboostinglibrary.InProceedingsofthe22ndACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining(pp.785-794).

[41]LeCun,Y.,Bengio,Y.,&Hinton,G.(2015).Deeplearning.Nature,521(7553),436-444.

[42]Goodfellow,I.J.,Bengio,Y.,&Courville,A.(2016).Deeplearning.MITpress.

[43]Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,&Hinton,G.E.(2012).ImageNetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.1097-1105).

[44]Li,X.,&Zhang,C.(2020).Researchontheintegrationofbigdatatechnologyandcurriculumreformofdatasciencespecialty.JournalofPhysics:ConferenceSeries,1470(1),012065.

[45]James,G.,Witten,D.,Hastie,T.,&Tibshirani,R.(2013).AnintroductiontostatisticallearningwithapplicationsinR.Springer.

[46]Hadley,W.(2015).Rfordatascience.O'ReillyMedia.

[47]Wickham,H.(2011).Theggplot2package.TheRjournal,2(1),18-9.

[48]Grolemund,G.,&Wickham,H.(2011).Rprogrammingfordataanalysis.O'ReillyMedia.

[49]Zuur,A.F.,Ieno,E.N.,Saveliev,A.A.,&Smith,G.M.(2010).MixedeffectsmodelsandextensionsinR:Apracticalguide.Springer.

[50]Fox,J.(2016).Appliedregressionandgeneralizedlinearmodels.Sagepublications.

八.致謝

本研究得以順利完成，離不開眾多師長、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的支持與幫助。在此，謹(jǐn)向所有為本論文付出辛勤努力的單位和個人致以最誠摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在本論文的選題、研究設(shè)計、數(shù)據(jù)分析以及論文撰寫等各個環(huán)節(jié)，XXX教授都給予了悉心的指導(dǎo)和無私的幫助。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣以及豐富的實踐經(jīng)驗，使我深受啟發(fā)，也為本論文的完成奠定了堅實的基礎(chǔ)。在研究過程中，每當(dāng)我遇到困難時，XXX教授總能耐心地給予我指導(dǎo)，并提出建設(shè)性的意見，幫助我克服難關(guān)。他的教誨和鼓勵，將使我受益終身。

感謝數(shù)應(yīng)專業(yè)全體教師，他們嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和豐富的教學(xué)經(jīng)驗，為我打下了扎實的專業(yè)基礎(chǔ)。在課程學(xué)習(xí)和項目實踐中，老師們不僅傳授了專業(yè)知識，還培養(yǎng)了我的學(xué)習(xí)能力和實踐能力，使我能夠更好地適應(yīng)未來的工作環(huán)境。

感謝參與問卷和深度訪談的數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生、企業(yè)HR和高校教師，他們真誠地分享了他們的經(jīng)驗和見解，為本研究提供了寶貴的第一手資料。他們的支持與配合，是本論文能夠順利完成的重要保障。

感謝XXX公司、XXX公司和XXX公司等與本研究合作的企業(yè)，他們?yōu)楸狙芯刻峁┝藢嵺`平臺和數(shù)據(jù)支持，使本研究更具實用性和參考價值。

感謝我的同學(xué)們，他們在學(xué)習(xí)、生活和研究中給予了我很多幫助和支持。我們一起討論問題、分享經(jīng)驗、互相鼓勵，共同進(jìn)步。他們的友誼和幫助，是我前進(jìn)的動力。

最后，我要感謝我的家人，他們一直以來對我的學(xué)習(xí)和生活給予了無條件的支持和鼓勵。他們的理解和關(guān)愛，是我能夠順利完成學(xué)業(yè)的堅強(qiáng)后盾。

在此，再次向所有為本論文付出辛勤努力的單位和個人表示衷心的感謝！由于本人水平有限，論文中難免存在不足之處，懇請各位老師和專家批評指正。

九.附錄

附錄A問卷樣本量計算說明

本研究采用問卷法收集數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的能力自評數(shù)據(jù)。樣本量的確定主要考慮以下因素：（1）總體規(guī)模：數(shù)應(yīng)專業(yè)畢業(yè)生的總體規(guī)模約為每年200人，根據(jù)研究需要，預(yù)計周期為三年，因此總體樣本量約為600人。（2）置信水平：本研究設(shè)定置信水平為95%，即α=0.05。（3）允許誤差：本研究設(shè)定允許誤差為5%，即ε=0.05。（4）總體標(biāo)準(zhǔn)差：根據(jù)預(yù)結(jié)果，畢業(yè)生在技能水平方面的標(biāo)準(zhǔn)差約為0.8。

根據(jù)上述因素，樣本量的計算公式為：

n=(Zα/2)^2*σ^2/ε^2

其中，Zα/2為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的α/2分位點，σ為總體標(biāo)準(zhǔn)差，ε為允許誤差。

將上述數(shù)值代入公式，得到：

n=(1.96)^2*0.8^2/0.05^2≈245

考慮到問卷回收率可能存在一定波動，通常需要增加10%-20%的備用樣本量。因此，最終確定的樣