北京
每年，尼泊尔有数十万学生在完成SEE或+2考试后，都会站在同一个十字路口：继续升学、开始培养技能，还是直接进入就业市场——而他们往往几乎没有系统性的指导。我曾无数次听到类似的说法：“毕业生觉得准备不足”“教育体系不教授实用技能”“缺乏导师指导”。但这些背后，我从未看到真实的数据支撑。 所以我决定自己动手获取数据。 这篇文章完整记录了一个数据科学项目——从问卷设计、数据清洗、探索性分析，到自定义评分模型和机器学习——旨在回答三个问题： - SEE/+2毕业生实际上在培养哪些技能？如何培养的？ - 真正阻碍他们感到“准备好进入职场”的因素是什么？ - 哪些因素能预测这种“准备度”——是个人努力、家庭背景，还是其他变量？ ### 数据获取 我设计了一份包含23个问题的谷歌表单，涵盖人口统计信息、当前活动、技能培养习惯（学什么、为什么学、在哪里学、每周投入多少小时）、四道关于职业清晰度/信心/意识的李克特量表题、主要挑战、职业兴趣，以及对尼泊尔教育体系的看法。问卷主要通过Instagram渠道分发，最终收到171份原始回复，剔除未同意参与和空白提交后，清洗得到167份有效样本。 需要坦白的是：通过Instagram分发意味着样本偏向城市、活跃于数字平台的学生，且来自巴格马蒂省的比例明显偏高。这并非一个具有全国代表性的样本——下文所有结果都应在此前提下解读。 ### 数据清洗：最不起眼却占80%工作量的环节 谷歌表单的导出数据默认非常杂乱——完整问题文本被当作列标题，多选题被塞进以分号分隔的字符串里，“其他”选项的自由文本充满近似重复的答案（比如“not learning”“Not Learning”“no where”其实表达同一个意思）。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
