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准确评价高校毕业生就业质量是高等教育质量保障的关键环节，但传统单一评价指数难以全面反映不同专业就业表现的多样性与结构性差异。为弥补现有研究不足，运用K-Means聚类分析方法，识别和刻画高校本科专业的典型就业质量模式。研究基于46所高校、254个本科专业、92 927名毕业生的调查数据，选取涵盖薪酬福利、就业状况、人职匹配、工作保障与个人发展等维度的10项关键指标。在对专业层面数据进行标准化处理后，应用K-Means算法进行聚类分析，结果成功识别出五种具有显著差异的就业质量模式，每种模式在各就业质量维度上呈现特有的特征组合。研究表明，就业质量并非简单的线性优劣排列，而是呈现多元化结构。
Abstract：[1] SEHNBRUCH K,GONZáLEZ P,APABLAZA M,et al.The quality of employment(QoE)in nine latin american countries:A multidimensional perspective[J].World Development,2020,127:104738.
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基本信息:
DOI：10.19703/j.bbgu.2096-7276.2025.04.0009
中图分类号:G647.38;F249.2
引用信息:
[1]陈湘如,何玲,王远干.AI赋能的本科专业就业质量模式识别与分析[J].北部湾大学学报,2025,40(04):68-74+108.DOI:10.19703/j.bbgu.2096-7276.2025.04.0009.
基金信息:
广西教育科学规划项目：高校毕业生就业质量评价指标体系模型构建研究(2021ZJY1077)