一种学生择业取向评价方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种学生择业取向评价方法及系统，所述方法基于学生专业科目兴趣评测参数和职业活动兴趣评测参数，利用择业取向评价规则，能够快速、准确的获得待评价学生的择业取向价评价结果，从而很好的给我待评测学生的择业取向建议。

【技术实现步骤摘要】
一种学生择业取向评价方法及系统
本专利技术涉及心理评测
，更具体地，涉及一种学生择业取向评价方法及系统。
技术介绍
目前，随着国内经济发展进入停滞期以及大学生人数激增，大部分学生毕业后急于找到一份工作，忽略自己专业擅长和感兴趣的领域，没有在早期确定自己生涯兴趣取向并进行有意识的能力培养强化，短时间从事工作后自己无法适应人才要求，进而造成工作周期越来越短的现象。传统的生涯兴趣测评及职业选择辅助一般由检测人完成大量测评题目，通过重复性保证答案的准确性，其存在主观性、随意性、局限性等不足。或者由专业人士及机构一对一进行测评及引导，其存在成本高，效率低等普遍问题。目前，对学生择业取向评价的研究较少，缺少系统、完整并准确的从学生职业更好发展的角度出发的感官品质的评价。同时，由于每个人性格差异和不同学生的专业知识差异，所以需要利用系统功能对不同学生的性格差异及专业知识进行准确的评价。因此，如何对学生择业取向进行评价并开发相关的信息系统是急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，提供一种学生择业取向评价方法及系统。根据本专利技术的一个方面，提供一种学生择业取向评价方法，包括：步骤1，接收待评价学生的兴趣评测参数，利用学生择业取向打分模型获得所述待评测学生的兴趣评测分数；步骤2，基于所述待评测学生的兴趣评测分数，利用择业取向评价规则，获得所述待评价学生的择业取向价评价结果。进一步，所述步骤1中兴趣评测参数进一步包括专业科目兴趣评测参数和职业活动兴趣评测参数；所述专业科目兴趣评测参数进一步包括：专业科目实际兴趣参数、专业科目研究兴趣参数、专业科目艺术兴趣参数、专业科目社会兴趣参数、专业科目企业兴趣参数和专业科目传统兴趣参数；所述职业活动兴趣评测参数进一步包括：职业活动实际兴趣参数、职业活动研究兴趣参数、职业活动艺术兴趣参数、职业活动社会兴趣参数、职业活动企业兴趣参数和职业活动传统兴趣参数。进一步，所述学生择业取向打分模型进一步包括：实际兴趣、研究兴趣、艺术兴趣、社会兴趣、企业兴趣和传统兴趣各自兴趣方向评测分数Z通过以下步骤获取：Zp＝aX+bY,其中，X为p兴趣方向专业科目兴趣参数值，Y为p兴趣方向执业活动兴趣参数值，a为p兴趣方向专业科目兴趣参数值的权重值，b为p兴趣方向职业活动兴趣参数值的权重值，所述a+b＝1，其中a＞0，b＞0。进一步，所述步骤2进一步包括：选取实际兴趣、研究兴趣、艺术兴趣、社会兴趣、企业兴趣和传统兴趣各自兴趣方向评测分数值最大的n个兴趣方向作为所述待评价学生的择业取向价评价结果；所述择业取向价评价结果包括以下至少一种：实际型取向、研究型取向、艺术型取向、社会型取向、企业型取向和传统型取向。进一步，所述学生的兴趣评测参数通过以下步骤获取：采集学生对每一个题目作答时的音频信息；将学生的音频信息与多个标准音频信息进行相似度计算，其中，所述标准音频信息与每一个题目的答案相对应；将与学生的音频信息的相似度最高的标准音频信息对应的题目答案作为用户的答案。进一步，所述将学生的音频信息与多个标准音频信息进行相似度计算，其中，所述标准音频信息与每一个题目的答案相对应的步骤之前还包括：采用维纳滤波法对采集的用户的音频信息进行滤波处理。进一步，所述将学生的音频信息与多个标准音频信息进行相似度计算，其中，所述标准音频信息与每一个题目的答案相对应的步骤具体包括：对滤波处理后的音频信息进行分段，形成多段子音频信息；将每一个标准音频信息进行分段，形成多个小段的标准音频信息；计算每一段子音频信息与对应的每一小段的标准音频信息之间的相似度，将所有的相似度相加，得到用户的音频信息与每一个标准音频信息之间的相似度。进一步，所述将学生的音频信息与多个标准音频信息进行相似度计算，其中，所述标准音频信息与每一个题目的答案相对应的步骤具体包括：将每一段子音频信息输入HMM声学模型中，输出多组特征向量，其中，一段子音频信息对应一组特征向量；以及，将每一小段标准音频信息输入HMM声学模型中，输出多组特征向量。进一步，所述计算每一段子音频信息与对应的每一小段的标准音频信息之间的相似度具体包括：将每一段子音频信息对应的特征向量与每一个标准音频信息的每一小段标准音频信息对应的特征向量进行相似度计算。根据本专利技术的另一个方面，提供一种学生择业取向评价系统，其特征在于，包括：接收模块，用于接收待评价学生的兴趣评测参数，利用学生择业取向打分模型获得所述待评测学生的兴趣评测分数；评价模块，用于基于所述待评测学生的兴趣评测分数，利用择业取向评价规则，获得所述待评价学生的择业取向价评价结果。本申请提出一种学生择业取向评价方法及系统，所述方法基于学生专业科目兴趣评测参数和职业活动兴趣评测参数，利用择业取向评价规则，能够快速、准确的获得待评价学生的择业取向价评价结果，从而很好的给我待评测学生的择业取向建议。附图说明图1为根据本专利技术实施例一种学生择业取向评价方法的整体流程示意图；图2为根据本专利技术实施例一种学生择业取向评价系统的整体框架示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。如图1，示出本专利技术一个具体实施例中一种学生择业取向评价方法整体流程示意图。总体上，包括：步骤1，接收待评价学生的兴趣评测参数，利用学生择业取向打分模型获得所述待评测学生的兴趣评测分数；步骤2，基于所述待评测学生的兴趣评测分数，利用择业取向评价规则，获得所述待评价学生的择业取向价评价结果。在本专利技术另一个具体实施例中，一种学生择业取向评价方法，所述步骤1中兴趣评测参数进一步包括专业科目兴趣评测参数和职业活动兴趣评测参数。在上述本专利技术具体实施例中，所述方法将待评测参数分为专业科目评测参数和执业活动兴趣评测参数；所述方法综合考虑专业知识和执业活动两方面的兴趣进行后续择业取向评价结果的计算。在本专利技术另一个具体实施例中，一种学生择业取向评价方法：所述专业科目兴趣评测参数进一步包括：专业科目实际兴趣参数、专业科目研究兴趣参数、专业科目艺术兴趣参数、专业科目社会兴趣参数、专业科目企业兴趣参数和专业科目传统兴趣参数；所述职业活动兴趣评测参数进一步包括：职业活动实际兴趣参数、职业活动研究兴趣参数、职业活动艺术兴趣参数、职业活动社会兴趣参数、职业活动企业兴趣参数和职业活动传统兴趣参数。在上述本专利技术具体实施例中，所述方法将专业科目兴趣参数和执业活动兴趣参数各分为实际兴趣、研究兴趣、艺术兴趣、社会兴趣、企业兴趣和传统兴趣；使得本方法更加准确、科学、细致的采集待评测学生的兴趣评测参数。在本专利技术另一个具体实施例中，一种学生择业取向评价方法，所述学生择业取向打分模型进一步包括：实际兴趣、研究兴趣、艺术兴趣、社会兴趣、企业兴趣和传统兴趣各自兴趣方向评测分数Z通过以下步骤获取：Zp＝aX+bY,其中，X为p兴趣方向专业科目兴趣参数值，Y为p兴趣方向执业活动兴趣参数值，a为p兴趣方向专业科目兴趣参数值的权重值，b为p兴趣方向职业活动兴趣参数值的权重值，所述a+b＝1，其中a＞0，b＞0。在本专利技术另一个具体实施例中，一种学生择业取向评价方法，所述步骤2进一步包括：选取实际兴趣、研究兴趣、艺术兴趣、社会本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种学生择业取向评价方法，其特征在于，包括：步骤1，接收待评价学生的兴趣评测参数，利用学生择业取向打分模型获得所述待评测学生的兴趣评测分数；步骤2，基于所述待评测学生的兴趣评测分数，利用择业取向评价规则，获得所述待评价学生的择业取向价评价结果。

【技术特征摘要】
1.一种学生择业取向评价方法，其特征在于，包括：步骤1，接收待评价学生的兴趣评测参数，利用学生择业取向打分模型获得所述待评测学生的兴趣评测分数；步骤2，基于所述待评测学生的兴趣评测分数，利用择业取向评价规则，获得所述待评价学生的择业取向价评价结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中兴趣评测参数进一步包括专业科目兴趣评测参数和职业活动兴趣评测参数；所述专业科目兴趣评测参数进一步包括：专业科目实际兴趣参数、专业科目研究兴趣参数、专业科目艺术兴趣参数、专业科目社会兴趣参数、专业科目企业兴趣参数和专业科目传统兴趣参数；所述职业活动兴趣评测参数进一步包括：职业活动实际兴趣参数、职业活动研究兴趣参数、职业活动艺术兴趣参数、职业活动社会兴趣参数、职业活动企业兴趣参数和职业活动传统兴趣参数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述学生择业取向打分模型进一步包括：实际兴趣、研究兴趣、艺术兴趣、社会兴趣、企业兴趣和传统兴趣各自兴趣方向评测分数Z通过以下步骤获取：Zp＝aX+bY,其中，X为p兴趣方向专业科目兴趣参数值，Y为p兴趣方向执业活动兴趣参数值，a为p兴趣方向专业科目兴趣参数值的权重值，b为p兴趣方向职业活动兴趣参数值的权重值，所述a+b＝1，其中a＞0，b＞0。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤2进一步包括：选取实际兴趣、研究兴趣、艺术兴趣、社会兴趣、企业兴趣和传统兴趣各自兴趣方向评测分数值最大的n个兴趣方向作为所述待评价学生的择业取向价评价结果；所述择业取向价评价结果包括以下至少一种：实际型取向、研究型取向、艺术型取向、社会型取向、企业型取向和传统型取向。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述学生的兴趣评测参数通过以下步骤获取：采集学生对每一个题目作答时的音频信息；将学生的音频信息与多个标准音频信息进行相似度计算，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋直平，于健昕，沈桂锋，潘云鹏，徐文康，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43