Lightcast：连接课堂与职业的技能错配分析

技能错配

连接课堂与职业：通过技能对齐推动成功

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如果一个学位项目不能为毕业生从事与其专业相关的职业做好准备，那么某些根本性的问题就已经出错了。

更清晰地理解哪些技能和专业能实现从学校到工作的最佳对齐过渡，可以帮助人们更好地决策如何为学生进入劳动力市场做好准备，并使教育机构为未来的成功奠定基础。

Lightcast 数据可以通过一个创新指数来展示所需技能与所教技能在哪里匹配、在哪里不匹配，该指数衡量专业与劳动力需求之间的错配。我们使用了数百万份社交档案和职位发布来创建这个指数，它捕捉的错配来自技能错位和职业轨迹错位两个方面。

分析教育机构所教技能与雇主所需技能之间的差异，可以让学生和机构尽可能最清晰地理解差距在哪里——以及可以在哪里弥合这些差距。

技能对齐分数与关键发现

我们开发了技能对齐分数（SAS），用于衡量专业与劳动力需求之间的对齐程度。我们使用了 140 万份档案和 1080 万条职位发布来创建这个指数，它捕捉的对齐来自技能与职业轨迹的匹配。以下是我们发现的结果：

所学专业教授的技能与劳动力市场需求对齐的学生，更不容易处于未充分就业状态。一个与劳动力市场对齐程度高出 20% 的专业，其毕业生未充分就业的可能性低 10%。

近五分之一的学士学位毕业生进入与自身专业无关的职业，这凸显出机构需要明确说明其课程如何与就业机会相联系（以及帮助校友建立这些联系的机会）。

虽然专业通常与其所在领域的职业相匹配，但在某些情况下，拥有某一学位的学生实际上与另一个专业相关的职业更对齐——包括技术工程类岗位，计算机与信息科学毕业生在这些岗位上拥有最相关的技能组合。

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定义对齐

广义而言，教育与就业可能在三个方面出现错位：

某个项目所教授的技能与相关职业所需技能之间的差异

某个项目的毕业生数量与这类毕业生职位空缺数量之间的差异

学生所学专业与其实际从事职业之间的差异（例如电气工程师进入软件开发领域）

值得注意的是，整体教育经历中还有几个重要方面无法通过研究对齐来理解——劳动力市场结果并不是某人追求教育的唯一原因。而且，如果学生攻读诸如多学科研究之类的学位，他们的技能组合可能相当广泛，但也会难以相对于其学位来定义。

但这些情况并不会削弱研究学位与职业结果之间错配关系的整体价值。每个人对劳动力市场成功的理解越深入，就越能更好地创造它——包括教育工作者、雇主和社区领袖。

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匹配／错配专业

使用上述标准，对齐程度最高的专业是： 1. 视觉与表演艺术（SAS 0.89） 2. 建筑及相关服务（SAS 0.86） 3. 计算机与信息科学及支持服务（SAS 0.83）而对齐程度最低的是： 1. 历史（SAS 0.27） 2. 哲学与宗教研究（SAS 0.28） 3. 多学科研究（SAS 0.3）

有时，流行叙事暗示技术和 STEM 相关职业能让学生为劳动力市场做好充分准备，而艺术类则不能。但 SAS 提供了一个反例：得分最高的专业是视觉与表演艺术。

也许更好的经验法则是，特定的专业比更通用的专业提供更好的对齐。每一个得分最高的专业都属于提供清晰职业路径的领域；表演艺术、建筑或计算机科学行业的从业者都非常有可能用到他们在学校学到的技能。

相比之下，得分较低的专业是那些更为通用的专业。哲学和历史课程教授学生的技能广泛适用于许多领域，尽管最终很少有人成为哲学家或历史学家。

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哪些专业可映射到其他领域

虽然大多数专业通常与自身相关职业最匹配，但匹配程度可能差异很大。在某些情况下，某个特定专业的学生所拥有的技能，与另一个专业的职业所要求的技能更对齐。

例如，工程技术与工程相关领域的职位发布中所要求的技能，与计算机与信息科学毕业生的技能比与工程技术毕业生的技能更对齐。STEM 和人文学科专业的学生往往与同一类别中的其他人更相似。

一些专业，如教育、公共管理以及家庭与消费者科学，会打开通往各种潜在职业领域的大门；这些专业的学生所拥有的技能与各种各样的职位发布都匹配良好。例如，主修教育的学生非常有资格从事教育领域的工作，但他们也可以从事历史、外国语言与文学或人文学科等领域的工作，仅举几例。

另一方面，视觉与表演艺术、传播学以及英语语言与文学领域的职位与来自各种专业的学生都能很好地匹配。举例来说，符合视觉与表演艺术职位资格的候选人不仅来自视觉与表演艺术专业，还可能来自传播学、英语语言或哲学专业。

不出所料，计算机科学职位与大多数非STEM专业的匹配度非常差。然而，技能对齐分数显示出一个值得注意的例外：与其他社会科学领域专业相比，外语专业毕业生与计算机科学职位的对齐度出奇地高，这可能表明学习编程语言和外语所需的技能存在某种相似性。

我们还发现，许多职位和技能要求与其关联专业只是略有联系。例如，生物学专业的主要职业是物理科学家、小学教师、化学技术员、项目经理和医学技术员。“生物学家”及相关头衔明显缺席，很可能是因为这类职业需要研究生学位。我们在数学专业中也看到类似模式，排名前五的职业中有三个是高中及以下教师。此图表详细展示了3个不同专业的对齐情况。要查看完整数据集，包括30多个专业及其叠加分数，请访问我们的SAS完整结果页面。

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错位与不充分就业

技能对齐分数，以及它所代表的教育机构所提供与雇主所要求之间的关系，显示了教育者如何利用表现良好的项目，并努力优化那些显示不匹配的项目。为学生提供他们所需且可用于在其领域找到工作的技能，是帮助毕业生实现劳动力市场成功的宝贵资源。

对这一成功的最大威胁之一是不充分就业——即已获得学士学位但从事不需要该学位的工作。与同龄人相比，第一份工作不充分就业的人五年后不充分就业的可能性是前者的五倍。即使在10年节点上，第五年时不充分就业的工人中仍有四分之三处于不充分就业状态。相比之下，第一份工作与其背景相称的人几乎从不会陷入不充分就业。

在不充分就业在统计上更可能发生的情况下，风险甚至更高。女性在第一份工作中不充分就业的可能性显著更高，数据显示，无论其大学专业如何，她们都更难摆脱不充分就业。不充分就业的应届毕业生平均年收入比从事传统大学水平工作的毕业生少10,000美元。这种效应会累积，因为不充分就业的工人更有可能继续处于不充分就业状态。

技能对齐分数与不充分就业呈负相关，意味着一个专业的对齐度越高，该专业毕业生不充分就业的可能性就越低。平均专业的技能对齐分数为0.51。转向一个与劳动力市场对齐度高20%的专业，会使毕业生不充分就业的可能性降低10%。

例如，哲学与宗教研究专业的技能对齐分数为0.28，48%的毕业生处于不充分就业状态。类似地，历史专业的技能对齐分数为0.27，52%的毕业生不充分就业。

相反，建筑及相关服务专业的技能对齐分数为0.86，只有19%的毕业生不充分就业；计算机与信息科学及支持服务专业的技能对齐分数为0.83，22%的毕业生不充分就业。

与此同时，不充分就业有多种原因。一个项目可能很好地与劳动力市场对齐，但仍导致毕业生从事不一定需要学士学位的工作。所有这些都凸显了需要与雇主需求相连接的、对齐良好的、基于技能的项目。

SAS方法论

技能对齐分数（SAS）是Lightcast创建的一项指标，显示学校所教授的技能与相关职位发布中所要求的技能之间的相似程度。我们将分析范围缩小到2019年至2021年间毕业的学生。我们的假设是，这些档案中列出的技能很可能是在学校学到的（因为他们还没有太多时间通过工作经历学习新技能）。这为我们提供了近150万份档案可供分析。

对于每个专业，我们通过计算列出某一特定技能的工人档案百分比，创建了技能召回率的衡量标准。换句话说，我们根据该专业应届毕业生在其档案中列出的技能，确定了每个专业顶级技能的供给。列出某一特定技能的毕业生越多，该技能在劳动力市场中的供给就越大。

结论

在大学课堂上，学生学习新的思想和技能，从而能够采取有助于他们在整个职业生涯和生活中取得成功的步骤。学生能学到的越多，他们就越能更好地为做出通向未来成功的决策做好准备。同样的原则也适用于此：更详细的信息和分析能带来对技能对齐及其在不同专业和地区中表现方式的更好理解。这为改进策略奠定了基础，以帮助指导毕业生的成功。

信息本身必须是这些策略的关键部分：学生和潜在学生需要知道他们在学校的时光将如何与其毕业后的时光相衔接。如果一所院校能够阐明其学位项目在多大程度上通向相关的工作，那么这所院校将处于优势地位。如果它能展示哪些专业开辟了广泛的就业可能性，或者反过来，哪些工作对来自多个专业的学生是可及的，那也同样有意义。掌握这些答案就能创造价值。

通过将所教授的与所要求的技能相匹配，高等教育机构可以量化并彰显其项目的成功，减少不充分就业并改善毕业生的成果，并为每个人释放成功——从课堂到职场。

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