行业招聘需求对计算机类慕课建设的启示

第 11 期计算机教育1342021 年 11 月 10 日Computer Education教育与教学研究文章编号：1672-5913(2021)11-0134-04中图分类号：G2行业招聘需求对计算机类慕课建设的启示李景涛1，3，阚海斌2，3，袁梦梦1，张梦杰1（1.复旦大学 软件学院，上海 200433；2.复旦大学 计算机科学技术学院，上海 200433；3.上海区块链工程技术研究中心，上海 200433）摘 要：为了提高计算机类慕课的建设水平，针对行业发展对专业人才的实际需求，提出对计算机专业大类的在线招聘信息和慕课课程进行关联规则挖掘，对比分析专业技能的行业需求与慕课授课内容的关联度，对计算机类慕课的建设给出改善建议。关键词：计算机类课程；招聘需求；慕课；关联规则挖掘0󰀁引󰀁言又能适应行业的演变趋势。得益于近些年的高速发展，计算机相关行业1󰀁研究现状对专业人才需求的质量和规模逐渐提升，行业的岗位招聘需求对人才的理论基础和实践能力的要针对计算机专业课程的建设发展与行业对求都很高，加之计算机领域技术更新迭代快，还专业技能的需求之间的关系这一问题，已有一些要求专业人才具有快速灵活的适应能力。相关研究和探索，但主要集中在人才培养体系或计算机类慕课是高校学生以及社会学习者线下高校课程建设，如文献[1]中针对大数据时学习领域专业知识、提升专业技能的重要途径之代下当地产业转型发展现状和人才供需矛盾，探一，计算机类慕课大多依托高校优质课程资源建索地方高校复合型软件人才培养模式，并从产业设，正在逐渐成为一种被普遍接受的教学模式，数据需求、大数据思维、课程体系、师资队伍建计算机类慕课课程资源丰富，专业门类齐全，在设、产业精准服务5个方面介绍人才培养思路；广泛的传播和应用中也给更多的人提供了系统学文献[2]中将安全编码以及结合攻击案例的实例习专业知识的可能性。化教学融入C/C++程序设计课程的教学，以满为了提高计算机类慕课的建设水平，适应人足产业界对网络空间安全专业人才安全技能的需才市场需求的变化，用关联规则挖掘在线招聘岗求，然而鲜有针对慕课建设的相关研究。位的专业技能需求和计算机类慕课授课内容，细从研究方法来看，目前研究大多集中在问粒度地分析两者的关联度，从而能够针对性地调卷访谈、统计分析等传统方法，如文献[3]中根整慕课的专业门类结构和课程结构,优化教学内据招聘企业问卷调查结果,为电气工程及其自动容,改进教学方法,提高专业教学与行业岗位需化专业提供课程思政建设方案；文献[4]中对信求的契合度,使计算机类慕课既能满足岗位需求息技术人才招聘网站的数据分类提取，从行业地基金项目：上海市教育科学研究一般项目“面向新工科课程建设的项目式教学研究”（C19107）；上海市教委本科重点课程建设项目“计算机网络”（2019021）；复旦大学第一批学科特色在线课程建设项目（2019TS004）；上海高校市级精品课程项目“信息安全”（2018007）；复旦大学校级精品课程项目“密码学基础”（2019JP021）。第一作者简介：李景涛，男，副教授，研究方向为信息安全、物品编码、计算机教育，lijt@fudan.edu.cn。第 11 期

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区分布、学历要求、技能需求等方面进行统计分析。笔者用数据挖掘算法对招聘岗位的专业技能需求和慕课数据进行建模和分析，发现提取隐含的、未知的和潜在的有用信息，为慕课建设提供改善建议。

2󰀁研究方案

在计算机领域中选取五大分类：前端开发、后端开发、移动开发、人工智能、大数据。然后对这5个分类对应的招聘需求信息和慕课课程信息进行数据抓取，通过词频统计、文本聚类和关联规则挖掘3种方式对比研究两种数据源之间的联系。

拉勾网作为专注于互联网行业的招聘网站，信息全面且划分细致，因此笔者选择拉勾网作为互联网行业招聘需求的数据源，爬取的数据内容包括五大分类下的Java相关的职位名称与职位描述。在慕课平台中，选择综合性的网易云课堂和专注于IT的极客学院作为慕课课程信息的数据源，爬取的数据内容包括五大分类下的Java相关的课程名称、课程介绍和课程目录。选择集搜客（GooSeeker）作为网页信息爬取工具，使得数据的采集和存储更加方便高效。

研究主要包含以下3部分：①将数据进行文本数据转换与截取预处理，基于技能词汇作词频统计，对比职位招聘需求的专业技能和慕课课程讲授的专业技能的异同点；②提取每个分类中相同的技能词汇作为文本向量，利用文本聚类[5]分析招聘需求信息和慕课课程信息中是否存在相同的突出技能和关系紧密的技能；③将Java相关技能划分为不同维度，基于关联规则算法挖掘分析技能间的关联规则在两者间的异同点。

3󰀁研究结果和分析

3.1 专业技能异同点分析

基于词频统计的结果，招聘需求和慕课课程各分类前20个技能关键词中的相同技能数分别为：后端开发9个，前端开发14个，移动开发12个，人工智能5个，大数据11个。招聘需求和慕课课程讲授的技能在后端开发、前端开发、

移动开发、大数据分类中的相同程度都接近或超过一半，而在人工智能分类中相差较大。

结果显示，招聘需求各个分类间有较多交叉部分，如后端开发分类下的技能关键词涵盖了其他4个分类的部分技能关键词，前端开发与移动开发的技能关键词也有交叉部分。可见计算机领域知识相辅相成，在实际应用中需要不同技能的融会贯通。而慕课课程分类间重合较少，平台尽可能清晰地划分了不同分类下的课程。

另外，5个分类下招聘需求和慕课课程的侧重点也各有不同。后端开发分类下，招聘需求主要集中于开发语言和数据库方面，而慕课课程更偏向于开发框架的使用教学。前端开发与移动开发分类下，招聘需求要求应聘者掌握基本的开发工具和编程语言，对行业标准和计算机网络相关内容也要有所了解，但慕课课程更偏向于开发工具和界面绘制工具的教学。两者在人工智能分类下的重合度是最低的，招聘需求对编程语言的要求更多样化，对人工智能基础理论知识及软件库有一定要求，慕课课程更注重对技术平台工具的使用以及对硬件知识的了解。大数据分类下，招聘需求对数据的采集、分析、处理都有所要求，而慕课课程对大数据处理平台和相关软件提及较多。可以看出，慕课平台较为注重对工具软件和开发框架的使用，而在专业基础课程方面的教学稍显薄弱，可以据此对计算机类慕课课程作出相应的调整。

3.2 文本聚类结果分析

基于K-Means算法[6]的文本聚类结果显示，招聘需求五大分类下的各类特征所占比例相较于慕课信息的更为平均，但聚类结果大体相同。后端开发分类下，Java和Web总是出现在同一类的特征中。前端开发分类下，HTML和CSS、Vue和React总是在同一类特征中出现。移动开发分类下，Java总是单独成为一个类的明显特征；IOS、C、Objective-C、C++、Swift总是同时成为一个类的特征；Android和UI也总是同时出现在同一个类的特征中。人工智能分类下，C、Python各自分别单独成为一个类的特征。大数据分类下，Python也是单独成为一个类的特征；而SQL和Server总是出现在同一类的特征中。

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一个技能关键词总是单独成为一个类，说

结果显示，招聘需求信息和慕课课程信息明该技能在当前分类下具有重要作用，例如Java存在相同的规则，但同时也有一些规则存在很大在移动开发分类下非常重要，Python在大数据分差异。

类下同理。慕课平台可以针对各分类下的重要技{项目构建=1,数据库=1}→{框架=1}，能作进一步深入。如果某些技能总是同时出现成这条规则在招聘需求信息和慕课课程信息挖掘到为一个类的特征，则说明这些技能之间的关联性的关联规则结果中都存在，且置信度和提升度高比较强，例如后端开发中的Java和Web，大数达0.95和2.15以上。可见在招聘需求和慕课课据分类下的SQL和Server。对于这些技能，慕程中，框架、项目构建和数据库维度的Java技能课平台可以将其联合起来教学。

联系非常紧密。两者挖掘到的关联规则都没有体3.3 Java技能关联结果分析

现出“算法”和其他维度的强关联关系。这可能基于Apriori关联规则算法[7]对招聘需求和是因为招聘需求信息中一般都会含有对算法和数慕课课程Java相关技能挖掘的结果分别见表1据结构的要求，分布均匀，而慕课课程中的算法和表2，其中置信度表示包含A的事务中同时包教学也没有以Java编程语言作为主要教学语言。

含B事务的比例，反映已知A出现时B出现的JVM维度和版本控制维度仅在招聘信息的概率。度量类型设置为提升度，当提升度大于1关联规则挖掘结果中出现，且关联规则显示，出且越高时，表示正相关性越高；反之，则负相关现JVM的情况下有可能会同时出现框架和Java性越高。

基础或数据库和Java基础；同时出现版本控制、

表1 招聘需求信息基于Apriori关联规则算法的挖掘结果

数据库、Java基础的情况下有

规则

置信度

提升度

可能会出现框架。可见招聘需{项目构建=1}→{框架=1,Java基础=1}0.852.27求关于Java技能方面较为注重{JVM=1}→{框架=1,Java基础=1}0.692.88JVM维度、版本控制及其关联{项目构建=1}→{数据库=1,Java基础=1}0.842.23的技能，而这些并没有在慕课{项目构建=1}→{框架=1,数据库=1}0.852.17信息的规则中体现。慕课平台{项目构建=1,数据库=1}→{框架=1}0.962.16可以根据招聘需求信息的关联规则和当前用户正在学习的内{项目构建=1,Java基础=1}→{框架=1}

0.932.09容，推荐学习者可能需要的相{项目构建=1}→{框架=1}0.912.07关技能课程。开发工具维度仅{ JVM=1}→{数据库=1,Java基础=1}0.731.94在慕课课程信息的关联规则挖{数据库=1,JVM=1}→{框架=1}

0.841.9掘结果中出现，可以看出慕课{版本控制=1,数据库=1,Java基础=1}→{框架=1}

0.73

1.65

课程较为注重开发工具的教学，表2 慕课课程信息基于Apriori关联规则算法的挖掘结果

这点在招聘需求中并未体现。

规则

置信度

提升度

4󰀁启示与建议

{项目构建=1,数据库=1,Java基础=1}→{框架=1}

12.27{项目构建=1,数据库=1}→{框架=1}0.972.21针对以上分析结果和慕课

{项目构建=1,数据库=1}→{框架=1,Java基础=1}0.772.17课程教学中发现的问题，可以{框架=1,项目构建=1,Java基础=1}→{数据库=1}

0.771.91从以下几点着手进行计算机类{框架=1,项目构建=1} →{数据库=1}0.691.72慕课建设并应用到课程教学中。

{框架=1,开发工具=1,Java基础=1}→{数据库=1}0.671.65（1）以专业基础教学为主，工具框架教学为辅。根据研究{开发工具=1,数据库=1,Java基础=1}→{框架=1}

0.7

1.59

得到的结果，慕课课程教学更

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倾向于具体的工具软件和开发框架的使用，在招聘需求所注重的编程语言以及一些专业基础课程方面较为薄弱。工具软件和开发框架属于提升工作效率的技术手段，种类多、更新快，而学科专业基础才是根本。因此计算机类慕课课程教学的重点应该回归到专业基础课程上，辅以工具框架的使用教学。慕课可以借鉴高校的课程建设，构建全面的专业课程教学模块，引入优质的高校计算机类专业基础课程，例如各类编程语言、数据库、计算机网络、数据结构与算法等，保证充足的高质量专业课程资源。学习者只有专业基础扎实，充分了解软件工具和框架背后的原理并能在项目中合理地选择和使用，才能起到事半功倍的效果。

（2）关注行业发展趋势。计算机类慕课教学以培养互联网人才和未来职业需求为导向，计算机领域技术层出不穷，这就需要慕课平台结合行业发展趋势和技术需求变化，及时对平台教学内容进行补充和调整，以便适应行业对人才培养的新需求和新变化。人工智能和大数据是近年来的两大热点话题，对专业人才的需求也日益增加。且研究结果显示，这两个分类下，慕课课程教学与目前招聘需求有着许多偏差。人工智能分类下，慕课课程资源相较于招聘需求来说是偏少的，应该将更多的人工智能类课程及基础理论知识学习融入到慕课课程体系中去，包括核心的机器学习、知识表示与处理，技术层面的自然语言处理、计算机视觉，以及相关支撑技术和涉及的 应用等；大数据分类下，慕课课程的教学内容及侧重点与招聘需求相差较大，应设置对应的数据采集、分析、处理等课程为主干课程，添加数据挖掘、数据分析、深度学习等方向课程，强化实践教学，同时也要注重大数据思维的培养。

（3）课程体系的整合和推荐。科学合理的课程体系是高质量人才培养的关键。研究结果显示，招聘需求各分类下的技能各有侧重，互有交叉，可以看出解决IT实际应用问题时往往需要各分类下的知识技能融会贯通。慕课可以根据需要协调比重，开设多种类型的专业课程，实现课程的均衡性和选择性。根据聚类结果，对于分类

下重要性比较强的技能，慕课平台可以推出对应的基础、进阶、高阶课程，如Python、Java等。对于关联性比较强的技能，慕课可以推出套餐式课程进行联合教学，例如Java和Web、HTML和CSS等，课程间技能相辅相成，更有利于有效学习。关联规则挖掘所得结果也可以提供一定的参考价值，慕课可以根据学习者的课程学习记录，定向推荐他可能会感兴趣或关联度较高的课程。例如学习者在学习Java基础课程时，可以向他推荐JVM、数据库相关课程并且在课程实践中融入框架和版本控制知识。

（4）完善在线实验教学。理论性和实践性是计算机专业课程相统一的两个方面，学生的实践和应用能力也是行业招聘考查的重点，在线实验教学应当作为计算机类慕课教学的必要补充。对于软件实验而言，实验的开展一般不会受特定设备的影响，慕课应主要关注实验的设计和评估方面。例如针对Java关联规则挖掘结果中显示与之联系紧密的项目构建、数据库、框架知识技能维度，教师可以设计相应的软件项目开发实验将这些技能融入其中，提高学生学习兴趣。另外，慕课可以利用自动评测系统应对大规模的课程实验验证，且可以保证评估的准确性和公正性。对于硬件实验，由于在线实验条件的往往达不到很好的教学效果。慕课可以采用模拟实验的模式，利用软件模拟硬件实验环境，提供可操作的虚拟设备。同时还可以采用模拟实验结合本地硬件的模式[8]，通过软件控制慕课提供的硬件设备进行实验，从而达到同本地实验一样的效果。并且由于在线学习者操作时间上的分散性，并不会造成很大的实验资源占用冲突。

5󰀁结󰀁语

从改进计算机类慕课课程建设，解决计算机行业人才短缺的问题出发，挖掘行业招聘需求与慕课课程教学的相关性，研究结果和启示为计算机类慕课课程的建设发展提供了有效参考意见[9]。由于客观条件和自身理论知识有限，本研究中还存在一些不足，比如选取的数据集可以进一步扩充，尤其是慕课课程的数据集。随着互联

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