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    基于因子分析的意大利高等設(shè)計教育定位研究

    2015-08-26 01:53:11聶桂平
    關(guān)鍵詞:定位變量因子

    章 彰,聶桂平,劉 淼

    (華東理工大學(xué) 藝術(shù)設(shè)計與傳媒學(xué)院,上海200237)

    基于因子分析的意大利高等設(shè)計教育定位研究

    (華東理工大學(xué) 藝術(shù)設(shè)計與傳媒學(xué)院,上海200237)

    以具有代表性的10所意大利頂級高等設(shè)計教育高校為研究對象,運用統(tǒng)計學(xué)中的SPSS(statistical product and service solutions)工具將樣本與教育評價中的各個指標有機結(jié)合,通過對客觀數(shù)據(jù)以及調(diào)查問卷所收集的主觀評測數(shù)據(jù)進行因子分析,研究了影響高等設(shè)計教育定位的主要因素. 結(jié)果表明,影響高等設(shè)計教育定位的因子主要有3個,分別為面向未來市場的科研因子、面向現(xiàn)有市場的技術(shù)因子和專業(yè)市場的發(fā)展空間因子.

    因子分析;設(shè)計教育定位;SPSS;意大利設(shè)計教育

    目前國際主流高等設(shè)計教育主要分為兩種不同的體系:歐洲體系和美國體系,分別根植于歐洲和美國[1]. 兩種教育體系培養(yǎng)方式和目標有所不同,但均培養(yǎng)出了大量優(yōu)秀設(shè)計人才. 其中,歐洲體系源自長期的社會文化變革,培養(yǎng)目標側(cè)重于教授觀念和解決問題以引領(lǐng)市場需求,屬于設(shè)計文化帶動商業(yè)發(fā)展模式[2-3],而美國體系主要是商業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的結(jié)果,教育理念注重表達效果、風格和形式以適應(yīng)市場需要,屬于商業(yè)帶動設(shè)計文化發(fā)展模式[4-5]. 現(xiàn)階段知識經(jīng)濟大環(huán)境下,商業(yè)市場更是期盼相關(guān)設(shè)計院校能夠培養(yǎng)出更多專、精的設(shè)計人才. 然而,相似模式培養(yǎng)出的設(shè)計人才顯然不能滿足市場的需求、達到社會的期望,且高校之間的同質(zhì)化競爭不利于其自身的發(fā)展[6-8]. 因此,各國高等設(shè)計教育改革迫在眉睫,學(xué)習(xí)研究國外優(yōu)秀高等設(shè)計教育模式是進行高等設(shè)計教育改革的重要方式.

    學(xué)科定位是確定教育模式和教育結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)[9]. 參考上述兩種體系下發(fā)達國家的設(shè)計教育類高校發(fā)現(xiàn),由于學(xué)科定位的不同,其教育模式和結(jié)構(gòu)存在顯著差異[1]. 通過Domus機構(gòu)對歐洲50所設(shè)計類頂級高校的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),諸多因子如教學(xué)語言、在校生人數(shù)、開設(shè)專業(yè)數(shù)、實驗室建設(shè)等均會對設(shè)計教育學(xué)科定位產(chǎn)生顯著影響,而且大量因子間交錯復(fù)雜的相互作用往往使得學(xué)科定位變得困難. 目前,教育界關(guān)于學(xué)科定位的研究較少,尤其缺乏采用數(shù)學(xué)方法對影響設(shè)計教育學(xué)科定位因子的研究. 為此,本文運用現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計工作的SPSS(statistical product and service solutions)工具,旨在對影響高等設(shè)計教育定位的因子進行客觀數(shù)據(jù)分析,并初步建立影響評價的主要因子. 因子分析法是尋找出觀測變量參數(shù)變動的共性和特性,以達到簡化變量的多元統(tǒng)計方法. 本文利用因子分析法對國際高等設(shè)計教育界具有代表性的10所意大利頂級設(shè)計教育高校進行研究,進而歸納出影響設(shè)計教育戰(zhàn)略決策定位的主要因子. 主要因子的確定將對我國設(shè)計類高校的教育定位提供參考.

    1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    1.1數(shù)據(jù)來源

    意大利設(shè)計教育體系的形成根植于長期的社會變革和文化變遷,發(fā)展至今,其設(shè)計教育無論在理論上還是實踐上都走在了世界的前列,并取得了舉世矚目的成就.本文選取了10所意大利設(shè)計類高校及研究所作為調(diào)研對象,選取的依據(jù)為國際設(shè)計界權(quán)威雜志《Domus》于2013年和2014年發(fā)布的《歐洲前100建筑與設(shè)計學(xué)?!钒灼? 書中對近兩年歐洲排行前50的設(shè)計類高校及研究所進行了評估和排序,近兩年意大利設(shè)計類高校及研究所上榜數(shù)均為10所(如表1所示). 這10所意大利設(shè)計高校類型豐富,其中,有的定位于培養(yǎng)研究型設(shè)計人才,有的著力于培養(yǎng)設(shè)計領(lǐng)導(dǎo)者,也有的旨在培養(yǎng)優(yōu)秀設(shè)計工作人員.

    表1 意大利設(shè)計高校樣本Table 1 Samples of Italian design colleges and universities

    (續(xù) 表)

    1.2研究方法

    設(shè)計教育定位受一系列因子影響,大量因子間交錯復(fù)雜的相互作用影響著戰(zhàn)略定位的決策. 為揭示設(shè)計教育定位的本質(zhì),本文采用SPSS工具,提取影響設(shè)計教育定位的變量,運用因子分析法探求變量之間的關(guān)系和結(jié)構(gòu),用少數(shù)因子來反映原資料中大部分信息的統(tǒng)計分析,從而找出影響高校設(shè)計教育定位的主因子,并研究出定位戰(zhàn)略的幾種模型[11-13].

    因子分析法的核心是從大量未經(jīng)加工的變量中找出變量之間的邏輯關(guān)系,并用較少的相互獨立的因子來反映變量邏輯關(guān)系的大部分信息,其數(shù)學(xué)模型表達式為

    X=AF+ε

    (1)

    其中,

    A=(aij)p×k, k

    (2)

    式中:X=(X1,X2,…,Xp)為因子;A為因子載荷矩陣;F=(F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)k)為公共因子;ε為特殊因子;p為指標數(shù);k為主成分個數(shù).

    1.3因子選取

    由式(1)可知,首先需對影響高等設(shè)計教育的變量因子X進行收集. 本文通過對《歐洲前100建筑與設(shè)計學(xué)校》白皮書中出現(xiàn)的高頻詞匯進行收集,初步確定了8項主要因子,分別為:設(shè)計系在校學(xué)生數(shù)X1、教學(xué)語言數(shù)X2(如果該校教學(xué)語言僅為意大利語,那么該校的教學(xué)語言數(shù)為1;如果該校教學(xué)語言為意大利語與德語,那么該校的教學(xué)語言數(shù)為2;如果該校教學(xué)語言僅為英文,那么則假定該校的教學(xué)語言數(shù)為3)、企業(yè)合作伙伴數(shù)X3、校際間合作伙伴數(shù)X4、開設(shè)專業(yè)數(shù)X5、現(xiàn)有實驗室建設(shè)X6、科學(xué)實驗研究X7和設(shè)計理論研究X8. 其中,前5項因子屬于定量因子,后3項為定性因子. 為對后3項因子進行定量研究,本文選取了國內(nèi)20位從事設(shè)計教育工作且具有意大利高校設(shè)計教育背景的人群進行了問卷調(diào)研. 具體調(diào)研對象類別及人數(shù)信息如表2所示.

    表2 調(diào)查對象信息Table 2 Investigation object information

    調(diào)研問卷包含兩部分內(nèi)容:第一部分闡述單位樣本信息,信息來源于該校官網(wǎng)以及2013年與2014年《Domus》發(fā)布的《歐洲前100建筑與設(shè)計學(xué)校》白皮書;第二部分設(shè)置調(diào)研問題,依據(jù)樣本信息,要求被調(diào)查者根據(jù)自己對被調(diào)研樣本的理解和研究對單位樣本的指標X6,X7和X8打分評估,最高分設(shè)置為20.

    2 結(jié)果與分析

    本文采用SPSS工具對以上設(shè)計教育定位因子進行了分析,其中,為防止方差過大造成誤差,X6,X7和X8數(shù)據(jù)處理采用去除最低分和最高分并取平均值的方式.

    2.1數(shù)據(jù)可行性分析

    2.1.1相關(guān)矩陣

    為驗證本文數(shù)據(jù)的可行性,首先通過SPSS工具獲得因子相關(guān)矩陣,結(jié)果如表3所示.由表3可知,因子相關(guān)矩陣的絕大部分相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.3,因此適合進行因子分析.

    表3 因子相關(guān)矩陣Table 3 Factor correlation matrix

    2.1.2KMO和Bartlett檢驗

    為進一步驗證數(shù)據(jù)的可靠性,本文對相關(guān)數(shù)據(jù)分別進行了KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett球度檢驗,結(jié)果如表4所示. KMO檢驗主要用來比較變量間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標,當KMO的數(shù)值越趨向于1,變量之間的關(guān)聯(lián)性與結(jié)構(gòu)性越強,變量越適合作因子分析. Bartlett球度檢驗則是以原有變量的相關(guān)系數(shù)矩陣為出發(fā)點的檢驗. 在SPSS生成的KMO和Bartlett球度檢驗數(shù)據(jù)表格中,最后一行Sig即為球體檢驗的概率值P. 假設(shè)因子矩陣是單位陣,當P值小于顯著性水平0.05時,則拒絕原假設(shè),變量適合做因子分析,前期所設(shè)計的問卷和調(diào)查結(jié)果才有效.

    表4 KMO 和 Bartlett檢驗結(jié)果Table 4 The result of KMO and Bartlett's test

    由表4可以看出:KMO數(shù)值為0.678,變量間的相關(guān)性較強;Bartlett球度檢驗Sig.為0.035,數(shù)值小于0.05,說明前期研究中所選取和定義的8個變量間高度關(guān)聯(lián),適合做因子分析.

    2.2確定公共因子

    2.2.1公共因子個數(shù)

    為從上述8項因子中確定公共因子個數(shù),本文采用SPSS工具對數(shù)據(jù)方差進行了分析,結(jié)果如表5所示. 由表5可知,方差大于1的特征值有3個,其對應(yīng)的累積貢獻率為87.079%>85%.

    表5 數(shù)據(jù)方差分析Table 5 Analysis of variance

    如表5所示,有3個因子的特征值大于1,即可以確定公共因子個數(shù)為3.

    2.2.2確定公共因子

    為明確上述3個公共因子所包含的具體內(nèi)容,本文運用SPSS工具計算出因子載荷矩陣, 結(jié)果如表6所示.

    表6 因子載荷矩陣Table 6 Component matrix

    提取表6中每縱列數(shù)值絕對值排名前三的因子可知,很難在每縱列排前三的因子中歸納出該公共因子的實際含義. 因此,這里將對表6的因子載荷矩陣做進一步正交旋轉(zhuǎn)研究,旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣結(jié)果如表7所示.

    表7 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣Table 7 The factor loading matrix after rotation

    由表7可知,第1公共因子上高載荷的變量為設(shè)計理論研究X8、科學(xué)實驗研究X7、企業(yè)合作伙伴數(shù)X3,根據(jù)其內(nèi)容可歸納為面向未來市場的科研因子;第2公共因子上高載荷的變量為現(xiàn)有實驗室建設(shè)X6、教學(xué)語言數(shù)X2、校際間合作伙伴數(shù)X4,根據(jù)其內(nèi)容可歸納為面向現(xiàn)有市場的技術(shù)因子;第3公因子上高載荷的變量為開設(shè)專業(yè)數(shù)X5、設(shè)計系在校學(xué)生數(shù)X1,根據(jù)其內(nèi)容可歸納為專業(yè)市場的發(fā)展空間因子. 統(tǒng)計結(jié)果如表8所示.

    表8 公共因子數(shù)據(jù)表Table 8 Common factor data

    (續(xù) 表)

    3 結(jié) 語

    本文以國際高等設(shè)計教育界具有代表性的10所意大利頂級設(shè)計教育高校為研究對象,運用因子分析法與統(tǒng)計學(xué)中的SPSS工具相結(jié)合對影響高等設(shè)計教育定位的因子進行了分析,推導(dǎo)出影響高等設(shè)計教育定位的3個因素,它們分別為面向未來市場的科研因子、面向現(xiàn)有市場的技術(shù)因子與面向?qū)I(yè)市場的發(fā)展空間因子. 其中,面向未來市場的科研因子主要包含設(shè)計理論的建立和前沿技術(shù)的研究;面向現(xiàn)有市場的技術(shù)因子是針對當下商業(yè)市場實際問題的對策性解決措施;專業(yè)市場的發(fā)展空間因子則要求設(shè)計教育工作者能夠較為客觀地判斷設(shè)計領(lǐng)域的各個專業(yè)在市場上的發(fā)展空間、方向、速度和趨勢,走出有自己特色的設(shè)計教育差異化道路.

    我國設(shè)計類高校應(yīng)從設(shè)計教育定位的3個因素出發(fā),開展如下工作:(1)吸收歐洲辦學(xué)的先進經(jīng)驗,在科研方面能夠?qū)嵺`多學(xué)科融合,以項目形式支持教師參與科研工作,形成跨學(xué)科專業(yè)優(yōu)勢互補;(2)在技術(shù)方面能夠結(jié)合本城市、本地區(qū)甚至本學(xué)校的優(yōu)勢以及發(fā)展中產(chǎn)業(yè),以項目形式支持教師為社會服務(wù),解決商業(yè)市場中企業(yè)面臨的實際問題;(3)在專業(yè)發(fā)展空間方面能夠具有全球戰(zhàn)略眼光、珍惜地球資源并且體現(xiàn)人文關(guān)懷.

    “以史為鑒可以明興替,以人為鑒可以知得失”為目前我國高等設(shè)計教育的改革勢在必行,而各大設(shè)計院校的自我評估和定位是進行教育改革的基礎(chǔ).本文確定的3個公共因子將對我國設(shè)計高校的教育前期定位提供參考.

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    Research on Italian Advanced Design Education Orientation Based on Factor Analysis

    ZHANGZhang,NIEGui-ping,LIUMiao

    (College of Art Design and Media, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237,China)

    The representative top 10 Italian design institutes are taken as the research object. SPSS (statistical product and service solutions) statistics tool is applied to analyze the essential factors which influence advanced design education orientation by combining samples of different educational evaluation indexes and analyzing the perceptual evaluation data collected by questionnaire and objective data. Based on the research, three potential common factors can be inducted as the potential market scientific research factor, existing market scientific research factor and market development space of the major factor, respectively.

    factor analysis; design education orientation; SPSS; Italy design education

    1671-0444(2015)04-0555-05

    2014-12-23

    上海市高校青年科研骨干培養(yǎng)計劃資助項目(“晨光計劃”)(13CG67);華東理工大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費探索研究基金資助項目(2222014010);華東理工大學(xué)藝術(shù)設(shè)計與傳媒學(xué)院探索研究專項資助項目;華東理工大學(xué)A類教改資助項目

    章彰(1986—),女,安徽蕪湖人,講師,博士,研究方向為設(shè)計管理、產(chǎn)品服務(wù)體系設(shè)計.E-mail:zhangzhang@ecust.edu.cn

    TB 47

    A

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