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    職業(yè)教育質(zhì)量評價方法的改進(jìn)

    2016-04-29 00:00:00何磊

    [摘 要] 基于客戶評價的角度,利用PLS乘法等方法對公路行業(yè)職業(yè)教育質(zhì)量評價模型進(jìn)行了改進(jìn),新模型由培養(yǎng)效果、培養(yǎng)過程、實(shí)訓(xùn)等潛變量以及實(shí)訓(xùn)設(shè)備、實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)等觀察變量構(gòu)成,通過模型檢驗(yàn)及模型評價并給出了合理的模型解釋。

    [關(guān) 鍵 詞] 培養(yǎng)質(zhì)量;評價模型;PLS算法

    [中圖分類號] G718 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A [文章編號] 2096-0603(2016)20-0072-02

    一、研究背景

    隨著國家對職業(yè)教育不斷加強(qiáng)的支持以及產(chǎn)業(yè)對技工技師需求的不斷升溫,職業(yè)教育的質(zhì)量更是越來越受到全社會的重視,對培養(yǎng)質(zhì)量的評價,因評價者的目的、角度、方法、時機(jī)各有不同,所以使質(zhì)量的評價有所差異。構(gòu)建合理的、為職業(yè)教育客戶認(rèn)可的評價模型就顯得尤為重要。為能夠相對準(zhǔn)確地把控研究的范圍、樣本選取以及最大限度發(fā)揮研究資源的作用,我們將以浙江公路技師學(xué)院為樣本,針對公路系統(tǒng)人才培養(yǎng)的特點(diǎn),以學(xué)生和用人單位的訴求為主要的測量變量,研究如何建立基于顧客滿意度測評的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價模型。

    對學(xué)校人才培養(yǎng)質(zhì)量的評價可以選擇SERVQUAL模型、CIPP評價模式分析法、模糊綜合評判法、層次分析法、多層次加權(quán)綜合評價法,馬爾可夫鏈法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等評價方法。但上述評價方法的應(yīng)用多側(cè)重于教學(xué)過程的質(zhì)量評價,對于用于系統(tǒng)全面地評價職業(yè)教育中應(yīng)用型人才的培養(yǎng)質(zhì)量的評價尚有不足。

    二、質(zhì)量評價模型的理論假設(shè)

    1.明確服務(wù)的顧客。職業(yè)院校的產(chǎn)品是教育服務(wù),學(xué)生既是消費(fèi)者又是服務(wù)的載體。用人單位是職業(yè)教育的最終消費(fèi)者,其他消費(fèi)者有政府、學(xué)生家長等等。為能夠準(zhǔn)確地構(gòu)建模型,我們首先將模型的使用設(shè)定在學(xué)生(含畢業(yè)生)和用人單位兩個最終客戶。所以,我們構(gòu)建的評價模型既包含了形成性評價(在校生及畢業(yè)生的評價)也包含了終結(jié)性評價(用人單位及畢業(yè)生)。

    2.我們將公路行業(yè)的中等職業(yè)教育理解為:為培養(yǎng)從事公路橋梁施工與養(yǎng)護(hù)、市政工程施工、筑路機(jī)械操作與維護(hù)等相關(guān)崗位技師、技術(shù)工人而提供的職業(yè)教育。

    3.評價模型的使用目的不僅用于評價質(zhì)量水平,更重要的作用在于為改進(jìn)公路系統(tǒng)職業(yè)教育質(zhì)量提供依據(jù)。

    4.評價模型采用PLS算法的結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行構(gòu)建。因培養(yǎng)質(zhì)量中涉及許多需要評價的變量(例如培養(yǎng)效果)不能準(zhǔn)確、直接地測量,我們可以使用一些與這些變量有因果關(guān)系的能夠直接測量的二級指標(biāo)變量(如學(xué)生具備的職業(yè)技能、學(xué)生自我學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)、學(xué)生團(tuán)隊(duì)合作能力的培養(yǎng)、吃苦耐勞精神的培養(yǎng)等)去間接測量它們。SEM模型的優(yōu)點(diǎn)是能同時處理多個因變量,容許自變量和因變量含測量誤差。同時估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系。容許更大彈性的測量模型。估計(jì)整個模型的擬合程度(用以比較不同模型)等。

    三、模型構(gòu)建

    (一)質(zhì)量評價中的影響因素及指標(biāo)體系

    模型中共包含六個因素(潛變量):學(xué)校形象、培養(yǎng)效果、培養(yǎng)過程、實(shí)訓(xùn)實(shí)踐、顧客滿意、顧客忠誠,其中前四個要素是外因變量,后兩個因素是內(nèi)因變量。本研究在中國顧客滿意度指數(shù)模型(CSCI)和美國客戶滿意度指數(shù)模型(ASCI:1994)及歐洲客戶滿意度指數(shù)模型(ESCI:1999)的基礎(chǔ)上,建立職教質(zhì)量評價結(jié)構(gòu)方程模型。潛變量與其觀測變量之間均為直接的正向影響關(guān)系。

    (二)模型數(shù)學(xué)表示

    質(zhì)量評價結(jié)構(gòu)方程模型包含:測量方程模型和結(jié)構(gòu)方程模型。

    1.測量方程模型。

    測量方程描述潛變量與指標(biāo)之間的關(guān)系,如招生宣傳等指標(biāo)與學(xué)校形象的關(guān)系。對于指標(biāo)與潛變量間的關(guān)系,通常寫為以下測量方程:

    2.結(jié)構(gòu)方程模型。

    結(jié)構(gòu)方程模型描述潛變量之間的關(guān)系,如滿意度與培養(yǎng)過程之間的關(guān)系。結(jié)構(gòu)模型規(guī)定了系統(tǒng)中假設(shè)的潛在外因指標(biāo)和潛在內(nèi)因變量之間的因果關(guān)系。對于潛變量間的關(guān)系,通常寫成如下結(jié)構(gòu)方程:

    四、模型解釋

    調(diào)查問卷信度分析見表2。

    除“培養(yǎng)過程”潛變量信度較低,但也是大于0.5的,本次問卷的信度較高。調(diào)查問卷效度分析將主成分特征分析作為效度分析,六個潛變量的第一主成分特征值均大于1,第一主成分方差貢獻(xiàn)率均大于50%。表明這些潛變量的觀測變量的選擇是比較合適的。

    觀測變量對潛變量影響權(quán)重:

    學(xué)校形象中相關(guān)性較強(qiáng)的可觀測變數(shù)是“招生宣傳”,較弱的是“知名度”。

    培養(yǎng)效果中相關(guān)性較強(qiáng)的可觀測變量“學(xué)生具備的團(tuán)隊(duì)合作意識”,較弱的是“職業(yè)素養(yǎng)教育”。

    培養(yǎng)過程中相關(guān)性較強(qiáng)的可觀測變量“專業(yè)教師授課的吸引力”,較弱的是“學(xué)校與用人單位的溝通”。

    實(shí)踐與實(shí)訓(xùn)中相關(guān)性較強(qiáng)的可觀測變數(shù)“實(shí)訓(xùn)課程所用設(shè)備”,較弱的是“實(shí)訓(xùn)練習(xí)的時間是否充分”。

    培養(yǎng)效果中相關(guān)性較強(qiáng)的可觀測變量“學(xué)生具備的團(tuán)隊(duì)合作意識”,較弱的是“職業(yè)素養(yǎng)教育”。

    因標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計(jì)不存在量綱的影響,所以我們對標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。經(jīng)主成分分析與多元回歸結(jié)合起來的多次迭代計(jì)算估計(jì)參數(shù)得到如下模型。

    滿意度結(jié)構(gòu)模型:

    模型解釋如下:

    學(xué)校形象在現(xiàn)實(shí)生活中對滿意度的直接影響通常是正的,但在滿意度得分較低時會表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系,這表示顧客對提供的服務(wù)期望越高,實(shí)際能夠滿足的程度就越低,在本模型中其相關(guān)系數(shù)較低但仍然是正相關(guān),可以得到解釋。

    該模型中,實(shí)訓(xùn)實(shí)踐(x4)相對于培養(yǎng)效果(x2)、培養(yǎng)過程(x3)對顧客滿意度的影響要大得多,這在理論上是可以理解的,實(shí)訓(xùn)實(shí)踐在職業(yè)教育中的地位及要求是較高的。

    五、結(jié)論

    基于相關(guān)性原理和偏最小二乘法原理,建立了公路系統(tǒng)職業(yè)教育質(zhì)量評價模型。克服了人為的主觀隨意性,建立了更為準(zhǔn)確地反映評價要素與評價目標(biāo)的評價模型。實(shí)證分析結(jié)果表明,該模型誤差小、客觀性強(qiáng),是科學(xué)合理的。

    隨著我國職業(yè)教育改革的不斷深化,社會和學(xué)校的人才觀、教育觀、質(zhì)量觀、評價觀等隨之發(fā)生改變,這也要求教學(xué)質(zhì)量評價要素、標(biāo)準(zhǔn)不斷地變化。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王惠文.偏最小二乘回歸方法及應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,1999.

    [2]唐啟義,唐潔.偏最小二乘回歸分析在均勻設(shè)計(jì)試驗(yàn)建模分析中的應(yīng)用[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2005(5).

    [3]鐘嘉鳴,李訂芳.粗糙集與層次分析法集成的綜合評價模型[J].武漢大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2008(4).

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