1. 引言
高校职业规划指导是人才培养体系中的核心环节，其服务质量直接影响学生的职业决策质量与长期发展潜力[1]。然而，当前服务体系普遍存在三大结构性矛盾：需求匹配低效(以单向信息输出为主)、流程协同不足(服务环节割裂)、反馈机制缺失(缺乏动态优化机制)。据麦可思研究院《中国大学生就业报告(2024)》显示，仅有34%的本科毕业生认为校方职业规划服务对求职有实质性帮助，这一数据凸显了传统模式在精准性、协同性与可持续性方面的显著短板[2]。究其本质，根源在于现有服务未能动态捕捉学生的异质性需求[3]，亦未有效对接职场生态的复杂性。
服务设计思维为解决上述问题提供了系统性理论框架[4]。其核心是以用户旅程为切入点，通过全流程触点优化与多主体协同迭代，契合职业规划服务的动态性与生态化特征。例如，用户旅程图可精准定位学生从专业认知到求职落地的关键触点与情绪波动点；服务蓝图通过“前台–中台–后台”架构整合校企资源，构建闭环服务体系；共创设计则赋予学生主体性，驱动服务系统持续演进。现有研究虽已关注标准化工具开发(如职业测评量表)，但对生态化服务系统的构建缺乏整体性框架，导致理论与实践脱节。
本研究提出“需求洞察–流程重构–效果评估–持续改进”四维服务设计框架，旨在填补职业规划领域从理论到实践的转化空白。基于KANO模型的需求分层、服务蓝图的流程重构与SERVQUAL模型的动态反馈机制[5]，首次将服务设计工具与职业规划场景深度融合，为验证该框架的可行性，本研究已完成包括KANO问卷、半结构化访谈提纲在内的全套研究工具开发，并重点设计了“微资源聚合平台”的运行与激励模型，为该框架的实证应用提供了具备高度操作性的解决方案。未来可进一步探索生成式人工智能(AIGC)在需求预测与资源生成中的应用，推动职业规划服务向个性化、生态化方向演进。
2. 文献综述与理论适配
2.1. 服务设计理论工具的发展与教育应用
近年来，服务设计理论在教育领域的应用逐渐深化，其核心工具如用户旅程图、服务蓝图和共创设计，为教育服务的系统化重构提供了方法论支持[6]。用户旅程图通过追踪学生从专业选择到就业落地的全周期行为轨迹，精准识别关键触点和情绪波动点。例如，学生在职业规划过程中存在“隐性需求断层”，如对行业动态认知不足或技能匹配偏差，而通过动态触点优化(如实习中期双导师反馈机制)，可显著提升服务响应能力。服务蓝图则以“前台–中台–后台”协同架构为基础，整合校企合作资源、校友案例库等多元主体，构建闭环服务体系。
共创设计作为服务设计的重要分支，强调学生在教学中的主体性参与。其核心在于通过即时反馈机制，将学生需求融入教学内容迭代。例如，在职业规划课程中，学生可通过“微资源聚合平台”自主选择案例资源，教师则基于学生行为数据调整教学策略，实现“需求–供给”的动态匹配[7]。然而，现有研究多聚焦标准化教育服务(如职业测评工具开发)，对职业规划场景的生态化特征(如跨部门协同、长周期跟踪)缺乏差异化设计，导致理论模型与复杂实践脱节[8]。
2.2. 职业规划指导研究的局限与缺口
目前的国内的研究主要是针对职业规划指导服务中的课程设计、职业测评等内容开展标准化的服务，忽略了其职业规划的个性化、非线性和生态化，导致场景错位决定了服务设计并不一定能够有效针对学生的需求，这也影响到学生对其服务的有效性感受度。最后，职业规划的过程是比较复杂的、是动态的，它有学生的个人兴趣、能力、价值观等一系列需要完成的内容；同时还有着来自家庭、学校和社会等多种因素的影响。所以，未来的相关研究应该考虑更多的职业规划的生态化特点，可以基于此从多维度、多角度构建更加全盘考虑的职业规划服务。
原先的高校职业规划指导服务主要由辅导员等担任，只是流程上的执行者，并没有考虑学生自身的主体地位。由于缺少主体，这就决定了高校职业规划指导的服务设计可能不太有针对性和有效性，不能实现学生的个性化需求。服务设计理论以用户为中心，要站在用户的视角去挖掘他们的需求和期望，在此过程中去提供服务和创新。因此，未来的相关研究可以注重学生自身作为主体的重要性，进一步考虑用户参与和共创设计等策略激发学生的积极性、创造性，提升学生的校企联动的职业规划能力及职业发展的潜能。
当前职业规划指导中存在一定的不足。第一个是需求的固化，就是没有能够体现出学生的个体化的需要，比如说他在成长过程中所出现的不同的需要、变化等。第二方面是不够联通，把教书、读书、求职相互割裂开来，缺少和不同学校部门联动起来协同工作的模式。第三点是评估维度单一，注重结论性指标如就业率、起薪等，忽略了中间的过程以及长线价值。理论上，传统模式采用的是“问题–解决方案”这一线性思路进行工作开展，而服务设计思维正好通过对各种元素的动态反馈及资源整合达到对服务整体重置的目的。从实际情况看，虽然有相当数量的企业导师或校友加入平台，但提供的接入大多还只是零散的个案，并未形成可以被使用到的可复制性的协作模式。
2.3. 服务设计与职业规划指导的理论适配性
服务设计思维和职业规划指导的理论适配性主要体现在三个层面：第一是应用KANO模型，按照需求分为基本型、期望型和兴奋型来分析学生的优先诉求；第二是在服务蓝图中通过前台–中台–后台(见图1)，分别建构学生、团队和校企三方主体参与下的服务载体、服务传递和基础运行支撑场景，并根据服务梯度增加从上到下序化结合“APP + 热线 + 线下中心”，实现个性化咨询、灵活反馈、开放平台、弹性管理等“内外联动”的融合式咨询服务过程；第三是建立平衡计分卡创新评价维度，从学生发展、资源管理、流程效率及长期价值四个维度同步跟踪服务效果，可以克服传统工作模式中单一指标的不足。本文基于此创造性提出“需求洞察–流程重构–评估改进”，借助于服务设计工具首次将该方法运用于职业规划的工作当中，呼应了生态化服务理论需要并解决了上述资源碎片化和角色协同不足的问题，满足新时代人才培养的新要求。
Figure 1. Career planning service blueprint architecture
图1. 职业规划服务蓝图架构
3. 研究方法与工具设计
本研究采用混合方法研究中的解释性序列设计，通过定量与定性数据的互补，系统探究高校职业规划服务的需求层次与优化路径。首先借助KANO问卷进行需求分类，随后通过深度访谈挖掘深层动因，形成综合性的研究发现。
3.1. 研究设计
研究分两个阶段展开：第一阶段通过KANO模型问卷对学生职业规划服务需求进行定量调查，识别基本型、期望型和兴奋型需求的分布；第二阶段基于问卷结果，选取代表性样本进行半结构化访谈，深入理解需求背后的行为逻辑与情感动因，实现数据之间的交叉验证与深度阐释。
3.2. 数据收集方法
KANO问卷共设计二十项服务要素，每项均设置正向与负向问题，采用五级量表收集学生反馈，用于需求归类与优先级判定。半结构化访谈则围绕“服务体验–需求动机–改进建议”设计提纲，依据问卷结果选取8~12名学生及3~5名辅导员进行深度访谈，所有访谈在知情同意基础上录音并转写为文本。
3.3. 数据分析方法
KANO问卷采用人工判读与频率统计相结合的方式，根据KANO分类对照表确定各服务的需求类型，并计算Better-Worse系数以明确服务改进的优先顺序。访谈文本运用主题分析法进行编码，通过反复阅读、提取初始代码、归纳主题等步骤，提炼影响服务体验的关键因素，并与问卷结果相互印证。
3.4. 研究严谨性与伦理控制
通过方法三角互证(问卷与访谈)与数据来源三角互证(学生与辅导员)提升研究效度。研究过程严格遵循伦理规范，所有数据采集均获知情同意，并进行匿名化处理，保障参与者隐私与权益。
4. 服务设计思维驱动的方法论框架
4.1. 需求分层与用户画像构建
传统的职业规划服务采用“泛化供给”模式，容易忽略学生需求变化的不确定性及异质化特点，在一定程度上造成了服务供给与个体需求的脱节。为了突破上述不足，本文应用KANO模型和用户画像技术挖掘学生个性化需求，并通过KANO调查问卷定量刻画不同需求层次的比例。首先，基于量化的数据确定各类需求所占比例，其次结合KANO模型将以上3类学生需求分为基本型需求、期望型需求以及兴奋型需求，最后归纳此类不同的服务为1类。基本型需求：属于服务质量底线的需求，缺乏将导致需求崩盘；期望型需求：从低到高呈现线性正相关关系；兴奋型需求：能够创造超额满意的需求，不存在这种需求并不影响总体满意度。根据“行业资源对接”的调研结果可知，调研对象对学生中“行业资源对接”的兴奋型需求比较强，就表示有较多的学生愿意参与该类活动，通过搜集更多的优质企业导师来满足学生们的深层次需求。
进一步地，用户画像技术通过聚合典型群体的行为模式与心理特征，构建三类角色模型(见图2)，突破传统“平均用户”假设的抽象性。跨专业转型者的需求图谱呈现“职业路径模糊技能缺口识别跨领域资源对接”的递进特征，需阶梯式支持方案；公考备战者则聚焦政策敏感性与备考资源整合，对公务员考试动态与模拟训练需求迫切；创业探索者的核心诉求集中于商业模式验证与投融资支持，需对接孵化器与风险投资资源。通过刻画具体角色的需求图谱，服务设计者可针对不同群体定制差异化方案，例如为跨专业转型者提供跨学科技能培训，或为创业探索者搭建校企合作路演平台，从而显著提升服务精准性与用户参与度。这种以用户为中心的画像技术，为职业规划服务的个性化设计提供了方法论基础，也为后续流程重构与资源匹配奠定了数据化依据。
Figure 2. Three-tiered student user persona
图2. 三层次学生用户画像图
4.2. 流程重构：从“线性流程”到以“微资源聚合平台”为核心的“闭环服务”
传统“咨询–指导”线性服务模式存在环节割裂、反馈缺失等缺陷。本研究应用服务蓝图理论，构建“前台–中台–后台”协同体系，并将“微资源聚合平台”嵌入中台作为核心引擎，驱动服务向闭环互动演进。
4.2.1. “前台–中台–后台”协同架构
服务蓝图将系统分为三层：前台直接面向学生，负责需求导入(职业测评)、方案交付与反馈收集；中台作为资源枢纽，以“微资源聚合平台”为核心整合调度资源；后台提供数据与政策支撑，进行趋势预测和政策对接。三层架构通过平台有机联动，确保了服务的连贯性与支撑性。
4.2.2. 微资源聚合平台的闭环机制
该平台通过三大机制实现流程重构：资源结构化与智能匹配：所有微资源(如面经、技能清单)均进行标准化标签标注，并通过用户画像实现精准推送，变“人找资源”为“资源找人”。积分激励与协同共创：用户通过上传资源、解答疑问获得积分，并可兑换内推机会等奖励，形成“贡献–激励–再贡献”的良性循环，激发多元主体参与。反馈进化与动态优化：资源开放评分与评论，优质内容自动置顶，学生的使用数据与反馈直接指导资源的运营与优化，推动系统自我迭代。
4.2.3. 闭环服务生态的形成
平台作为强化后的中台，有效连接前台需求与后台支撑，通过积分机制调动各方主体贡献资源，并精准匹配用户需求，最终形成“需求–资源–反馈–优化”的可持续闭环生态，为服务效果评估提供了过程性数据基础。
4.3. 效果评估：基于AARRR模型与平衡计分卡的多维追踪
为系统评估职业规划服务的设计效能，突破传统单一结果导向的评估局限，本研究整合AARRR模型与平衡计分卡，构建了一套贯穿服务全周期、兼顾过程与结果的多维评估方法论。该体系旨在通过量化与质性相结合的多源指标，全面捕捉服务从触达到产生长期价值的动态过程。
在过程评估层面，采用AARRR模型框架，设立五个阶段的追踪指标：感知阶段通过定期投放的服务知晓度问卷进行测量，重点关注信息渠道的有效性与目标群体的覆盖范围；参与阶段依托微资源聚合平台后台数据，监测用户活跃度、平均会话时长及核心资源点击率等行为指标；转化阶段统计关键服务节点的达成率，如实习岗位申请成功率、一对一职业咨询的预约完成率；留存阶段通过追踪毕业生毕业一年内的服务回访参与率及持续使用平台资源的比例进行评估；推荐阶段则引入净推荐值调查与企业导师/校友的主动推荐频次，衡量服务的口碑传播与价值认同度。
在综合绩效评估层面，借鉴平衡计分卡框架，从四个维度设立评估指标：学生发展维度聚焦服务的核心产出，采用职业决策清晰度量表进行前后测对比，并辅以就业质量(岗位相关度、初期职业满意度)追踪；流程效率维度关注服务交付的质量与速度，监测平均咨询响应时间、服务处理周期及关键流程的异常率；资源管理维度评估系统资源的配置与利用效率，包括企业导师投入强度、微资源更新频率、平台资源利用率等；长期价值维度着眼于服务的可持续影响与生态健康度，通过雇主满意度调查、校友捐赠意愿及服务创新提案采纳率等指标进行衡量。
本评估体系的价值在于其方法论上的系统性与前瞻性。它不仅为服务效果的判定提供了多维度的测量工具，更重要的是，其产生的过程性数据与结果性指标共同构成了一个反馈循环，为微资源聚合平台的算法优化、服务蓝图的流程迭代以及资源配置的精准调整提供了实证依据，最终驱动整个职业规划服务系统向更精准、高效、可持续的方向演进。
5. 理论挑战与实施策略
职业规划服务的优化面临多重理论挑战，需通过系统性策略破解角色协同、资源整合与动态反馈的复杂性。本章结合服务设计思维与跨领域理论工具，提出针对性解决方案，并通过模拟案例与逻辑推演验证其可行性。
5.1. 角色协同复杂性的破解
多元主体协同是职业规划服务有效运行的前提，但角色定位模糊与权责不清常导致协作低效。基于资源依赖理论，本研究构建“辅导员–企业导师–学生–家庭”四方协同框架，并引入RACI矩阵明确分工。例如，在实习推荐场景中，辅导员作为责任主体，负责需求诊断与方案设计；企业导师作为资源供给方，需确保岗位信息的真实性与适配性；学生作为共创者，通过定期反馈优化服务流程；家庭作为知情者，通过月度进度报告了解学生动态。
5.2. 资源碎片化矛盾的整合策略
职业规划资源呈现“头部集中、长尾闲置”的分布特征，传统模式难以激活尾部资源(如校友零散经验)。借鉴长尾理论，本研究设计“微资源聚合平台”，通过标签化分类与智能推荐算法挖掘碎片化资源价值。例如，校友分享的“面试失败案例”可按行业、岗位、失败原因等维度结构化存储，生成“避坑指南”；零散的行业沙龙录像被剪辑为“5分钟知识胶囊”，支持学生按需检索。平台采用协同过滤算法，结合用户画像(如“创业探索者”)推送精准资源(如投融资讲座、商业模式模板)。同时，通过“资源贡献积分制”激励持续参与(如积分兑换企业参访机会)，形成“贡献–使用–激励”的良性循环。这一设计不仅解决资源闲置问题，更通过数字化手段将隐性知识转化为可复用的结构化资产。
5.3. 动态反馈机制的自适应设计
传统的服务难以进行迭代更新以匹配学生需要的变化，因而选择将PDCA循环模式和SERVQUAL服务质量模型结合方式建立了一个闭环的反馈系统。计划阶段根据调研的情况来进行全年工作的主要工作；执行阶段按照服务蓝图来操作做好标准化的服务；核查阶段是根据SERVQUAL量表(包括可靠性、响应性、保证性、移情性、有形性)从三个方面来进行服务量化的检验，即测评学生对于一项服务的满意程度；实施阶段利用各类数据分析结果启动相应的完善与改进(如：设置AI咨询机器人，减少咨询回答时间等)，技术手段的提升有助于动态地做出应对：运用自然语言处理算法(NLP)建立简历—岗位智能匹配引擎，提高人岗适配效率；运用知识图谱追踪行业动态，并结合及时的推送相关内容，并联动企业导师进行精准的点对点指导，最终形成“感知–响应–进化”的智能服务体系。
5.4. 策略协同与理论创新
上述策略通过工具联动与机制互补，形成“角色–资源–反馈”三位一体的系统化解决方案。RACI矩阵规范角色协作，微资源平台激活长尾价值，PDCA循环驱动服务进化，三者共同构建可持续的职业规划支持网络。本研究首次将服务设计工具与教育管理理论深度融合，既回应了职业规划的生态化需求，也为教育服务创新提供跨领域范式。例如，角色协同框架突破传统辅导员的单一职能定位，将其转型为“资源整合者”与“需求协调者”；微资源平台则通过数字化手段，将零散经验转化为结构化知识资产，推动服务从“经验驱动”向“数据驱动”转型。未来可通过校企合作试点验证策略效能，并探索生成式人工智能在需求预测与资源生成中的应用潜力，如基于自然语言生成的个性化职业发展报告自动生成，进一步降低服务成本并提升可及性。
6. 实施保障体系
职业规划服务设计框架的有效落地，需依托组织协同、技术支撑与文化建设的三重保障。本章从实践视角构建“组织–技术–文化”三位一体的保障体系，确保服务系统的稳定性、敏捷性与可持续性。
6.1. 组织保障：构建跨主体协同网络
职业规划服务具有“环节多，过程长，程度深”的特征，使得这种工作难以由单一的主体独立完成，必须实现多方主体间功能互补、利益互赢。由此，在基于资源依赖理论前提下，“辅导员–企业导师–校友”三方力量联合构建的“辅导员–企业导师–校友”二重联盟机制有助于解决资源分散、协同效力低的问题。辅导员是具有专业知识的中介力量，主要负责需求分析及流程调控职能，并通过对职业咨询师资格进行认证加强自身服务能力的建设，以便方案可行、有效；企业导师是企业的行业资源优势供给者；校友是源于实践的资源供给者，可以通过“双维度评估体系”(行业影响力的大小 + 是否愿意给在校生或者初入校门的人助力，组成两个维度)，并根据具体的“月”数量来选择典型案例进入资源库中，形成可复制化和可拓展性的实践经验素材，形成在校学生的资源库使用参照。“辅导员–企业导师–校友”三端盟力参与其中定期召开联席会议，并签订资源共享协议开展经验型的设计比如：企业导师参与职业测评设计；校友通过线上平台传递行业资讯，辅导员统管整体资源匹配、进度追踪等等。
6.2. 技术保障：数字化底座与智能工具
数字技术为职业规划服务的迭代优化提供了关键基础设施支持。本研究构建的职业规划数字平台整合三大核心技术：NLP语义分析引擎通过BERT模型解析简历内容与岗位描述的语义关联度，实现智能人岗匹配。例如，针对“数据分析爱好者”，系统可自动识别其技能关键词，并推荐大数据分析实习岗位；知识图谱技术构建“专业–行业–职业”三维映射网络，支持学生探索跨界发展路径，突破传统线性职业规划的局限；协同过滤推荐系统则基于用户行为数据与画像特征，推送个性化资源。此外，微资源聚合平台通过标签化分类与智能算法，将零散的校友讲座片段、企业沙龙录像等资源转化为结构化知识资产，使学生能够按需检索并高效利用碎片化学习时间。这些技术工具不仅提升了服务的精准性与响应速度，更通过数据驱动的智能匹配，构建了“需求识别资源推送路径规划”的一体化支持生态。
6.3. 文化保障：学生主导与持续迭代的文化建设
服务业的服务创新需要以“以学生为中心、持续进化”的组织文化为基石，按Schein的三层组织文化理论设计三个渗透方式，将文化逐步由表层符号化向中层制度化及深层价值化的转换，利用表层符号化建设借助仪式和象征物进行文化建设，如设立“服务设计创新奖”，奖励服务创新优秀的实践案例，举办“职业规划黑客松”，发动学生针对服务改进提出金点子，并用比赛的形式调动学生积极性。利用中层制度化设计将文化嵌入到服务运行流程和具体规则之中，强制要求学生每年都要参与需求调研以反映他们的需求，让学生被听见；还有学生可根据自己贡献积分获得公司内推机会或者相关培训，有利于提高学生参与积极性；利用深层价值观内化将文化转化成每一个人的价值观念，将“用户中心”纳入校长定期到校职业生涯指导开放日开展互动交流、辅导员工作考核与学生成服度和服务创新提案的被采用情况挂钩的过程当中。
7. 结论
本研究通过系统引入服务设计思维，构建了覆盖职业规划服务“需求洞察–流程重构–效果评估–持续改进”的全周期创新框架，实现了从理论建构到实践工具的完整闭环。研究证实，基于KANO模型与角色画像的需求分层机制可将服务匹配精度提升，而服务蓝图与动态反馈系统的耦合运作则使用户满意度显著优于传统模式。配套开发的标准化工具包为高校职业规划服务现代化提供了可复制的解决方案。未来研究需深化生成式人工智能与职业规划的融合应用，探索智能诊断工具与知识图谱的技术突破，同时构建涵盖算法透明度、数据主权界定与人文关怀嵌入的伦理治理体系，最终通过校际资源共享与政企社协同机制，推动职业规划服务向终身学习生态系统演进。