近年来,随着国家对高等教育重视程度的加深,全国高校逐年扩招,毕业生人数持续增长。日益庞大的就业群体,给社会带来了巨大的就业压力。因此,提高大学生专业能力水平,为学生提供个性化的职业发展方向规划,帮助学生树立正确的择业观念,是解决大学生就业结构性矛盾的可行性方法。随着数字化校园建设程度的加深和互联网技术的发展,海量教育数据被积累下来却没有得到合理的利用。因此,本文以数字化校园所累积的海量学生数据作为研究对象,基于卷积神经网络的研究方法,挖掘其背后所隐藏的学生个性化信息,预测其未来的职业发展方向,为高校教育教学工作提供科学技术支持。基于以上背景,本文以某高校2010级到2018级共853名学生数据为研究对象,开展研究工作。通过文献分析法查阅大量文献资料,确定以学生的学习成绩、英语水平、政治文明活动、科技创新活动、文体艺术活动、社会志愿服务为大学生职业发展方向影响维度,并以此为基础选择数据库来源。对搜集到的数据进行清洗、集成、转换等预处理工作,形成规范的数据集为后续实验做准备。首先以卷积神经网络技术为出发点进行深入研究,选取基于keras框架下的Sequential模型算法,构建一层网络、六类特征值标签的大学生职业发展方向预测模型,并对该模型的预测精度进行评估,证明该模型预测效果有继续深入研究的价值,再对预测模型进行进一步优化。然后为模型添加三层网络并增加SGD优化器,采用soft-Max作为回归函数,检验优化模型预测效果良好,最后基于优化模型设计开发大学生职业发展方向预测软件,以该校毕业生真实数据为研究基础,对预测模型的实际应用情况进行案例分析。本文构建的预测模型的准确率平均值为81.48%,标准差为4.34%,模型的Acc值稳定在0.835左右,Loss值稳定在0.3左右,证明本预测模型有很好的预测效果。随后本文又基于预测模型设计开发了大学生职业发展方向预测软件,提高了预测模型构建效率和应用性。为卷积神经网络相关知识与大学生职业发展方向预测的结合提供了一套可借鉴的应用模式。