大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)行為影響因素研究

江海峰，張 軍

(安徽工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院，安徽 馬鞍山 243002)

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大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)行為影響因素研究

江海峰，張 軍

(安徽工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院，安徽 馬鞍山 243002)

以安徽工業(yè)大學(xué)2015級學(xué)生為研究對象，采用問卷調(diào)查方法獲取數(shù)據(jù)，利用非參數(shù)卡方檢驗(yàn)識別出真正的影響因素，并用logsitic模型分析發(fā)現(xiàn)，大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)行為具有一定的盲目性和從眾性，專業(yè)的預(yù)期程度、專業(yè)與就業(yè)的關(guān)聯(lián)度、就業(yè)前景預(yù)期等因素對轉(zhuǎn)專業(yè)的影響較大。

大學(xué)生；轉(zhuǎn)專業(yè)；影響因素；非參數(shù)檢驗(yàn)；Logistic模型

自2002 年、2003 年復(fù)旦大學(xué)、廈門大學(xué)分別率先放寬專業(yè)限制允許學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)以來，高校紛紛根據(jù)自身情況對轉(zhuǎn)專業(yè)工作進(jìn)行探索。為引導(dǎo)學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)，2005年9月，教育部頒布第21號令，允許各高校根據(jù)自身情況開展轉(zhuǎn)專業(yè)工作。安徽工業(yè)大學(xué)自2006年4月印發(fā)《安徽工業(yè)大學(xué)全日制本科學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)實(shí)施細(xì)則》以來，先后三次修訂轉(zhuǎn)專業(yè)細(xì)則進(jìn)一步規(guī)范轉(zhuǎn)專業(yè)行為。

轉(zhuǎn)專業(yè)是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，不但牽涉到學(xué)生自身及其家庭利益，更涉及到教學(xué)資源配置、教學(xué)秩序管理、專業(yè)平衡等眾多問題。因此，轉(zhuǎn)專業(yè)絕不是“轉(zhuǎn)”與“不轉(zhuǎn)”的簡單決定，而是涉及到轉(zhuǎn)專業(yè)前影響因素分析、轉(zhuǎn)專業(yè)過程具體操作以及轉(zhuǎn)專業(yè)后管理等諸多問題。目前，大學(xué)生在轉(zhuǎn)專業(yè)過程中具有一定的盲目性，例如集中轉(zhuǎn)向“熱門”專業(yè)而無視有限的教學(xué)資源，盲目地跟風(fēng)而忽視自身的學(xué)習(xí)條件，只看重未來就業(yè)前景而漠視未來就業(yè)行情變化等。為有效處理大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)工作中可能出現(xiàn)的各種問題，研究影響大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)的因素成為高校深化教學(xué)改革與完善人才培養(yǎng)方案工作中必不可少的環(huán)節(jié)之一。

文獻(xiàn)梳理表明，影響大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)因素具有很強(qiáng)的共性。孫紅丹認(rèn)為，市場導(dǎo)向、興趣愛好、父母意愿是重要影響因素；[1]何仔晶將原因歸集為初次選擇專業(yè)的他主性、隨意性和從眾性以及專業(yè)學(xué)習(xí)過程中的適應(yīng)性、興趣愛好等；[2]林文等認(rèn)為高考填報專業(yè)的盲目性、學(xué)分制度的衍生性、專業(yè)冷熱不均衡性、學(xué)習(xí)興趣的差異性等是重要影響因素；[3]馮偉光等認(rèn)為影響因素應(yīng)該包括專業(yè)興趣、就業(yè)前景、專業(yè)師資力量、專業(yè)適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力、家長同意、師生或同學(xué)融洽、疾病及生理等 。[4]這些研究中，不少研究僅憑主觀經(jīng)驗(yàn)分析，缺乏實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)作為支撐；個別文獻(xiàn)雖使用調(diào)查數(shù)據(jù)，但在分析方法上僅使用描述性統(tǒng)計分析，僅周春平利用計量模型討論轉(zhuǎn)專業(yè)之后的適應(yīng)性問題，其它分析缺乏嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)理統(tǒng)計檢驗(yàn)和進(jìn)一步的計量研究。[5]由于這類問卷調(diào)查屬于抽樣調(diào)查范疇，一些偶然性因素可能掩蓋事實(shí)的真像，因此統(tǒng)計檢驗(yàn)是必要的。有鑒于此，筆者首先結(jié)合已有的研究結(jié)果，綜合考慮多種可能影響大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)的潛在因素，使用問卷調(diào)查獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，利用非參數(shù)檢驗(yàn)方法篩選出真正影響轉(zhuǎn)專業(yè)的因素，最后利用Logistic模型進(jìn)一步分析這些因素影響的程度和方向。

一、問卷設(shè)計與調(diào)查數(shù)據(jù)

為確定影響大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)行為潛在的因素，本次問卷考察了學(xué)生性別、出身、戶籍所在地區(qū)等17個因素，表1給出這些因素的名稱、取值水平數(shù)以及具體的取值。

采用隨堂發(fā)放、填寫和收回方式，向我校2015級57個專業(yè)學(xué)生發(fā)放調(diào)查問卷700份，收回問卷685份，其中有效問卷659份。當(dāng)被問及給予一次轉(zhuǎn)專業(yè)機(jī)會時，具有“轉(zhuǎn)專業(yè)”意向問卷為229份，占34.75%，可見轉(zhuǎn)專業(yè)的意愿相當(dāng)強(qiáng)烈。在選擇轉(zhuǎn)入專業(yè)中，轉(zhuǎn)入人數(shù)超過10人以上的專業(yè)有會計(192人)、金融(34人)、審計(22人)、財務(wù)管理(19人)、法學(xué)(15人)、土木工程(14人)、電氣工程及其自動化(12人)和英語(12人)。不轉(zhuǎn)出本專業(yè)中，人數(shù)超過10人以上專業(yè)有會計(41人)、金融(15人)、財務(wù)管理(15人)、審計(14人)和國際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易合作(12人)。調(diào)查顯示，會計、金融、審計和財務(wù)管理四個專業(yè)不但具有較低的轉(zhuǎn)出比例，而且還具有很高的轉(zhuǎn)入比例，這從轉(zhuǎn)專業(yè)過程中間接反映出文科中的熱門專業(yè)，也從一定程度上體現(xiàn)出大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)中的盲目性和從眾性。

二、轉(zhuǎn)專業(yè)影響因素分析

(一)影響因素非參數(shù)檢驗(yàn)識別

為從上述17個潛在因素中識別對轉(zhuǎn)專業(yè)行為有真正影響的因素，采用聯(lián)立表雙向獨(dú)立性非參數(shù)卡方檢驗(yàn)。設(shè)是否轉(zhuǎn)專業(yè)為因素A，有三個水平，分別為“轉(zhuǎn)專業(yè)”、“不轉(zhuǎn)專業(yè)”和“無所謂”；其它記為因素Bk(k=1,2,…,17)，水平個數(shù)位于2與5之間不等，具體水平數(shù)見表1所示。建立假設(shè)為：

表1 影響大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)潛在的因素

H0∶因素A與因素Bk(k=1,2,…,17)無關(guān)，H1∶H0不成立

非參數(shù)卡方檢驗(yàn)量計算公式如下：

其中eij、nij(i=1，2，…，r，j=1，2，…，s)為因素A第i個水平和因素Bk(k=1，2，…，17)第j個水平所在組的理論頻數(shù)和觀測頻數(shù)，本文有r=3，s取值隨因素Bk內(nèi)容不同而變化；檢驗(yàn)量服從卡方分布。表2列出本次調(diào)查數(shù)據(jù)得到的檢驗(yàn)結(jié)果。

由于計算卡方檢驗(yàn)量一般要求nij≥5，對不滿足該條件的部分組作歸并處理，并以“★”作為卡方檢驗(yàn)量的上標(biāo)標(biāo)識。結(jié)果表明：真正影響轉(zhuǎn)專業(yè)因素有性別、錄取志愿、志愿填寫依據(jù)、錄取前后對本專業(yè)的了解程度、專業(yè)滿意度、錄取前后專業(yè)的預(yù)期程度、專業(yè)與就業(yè)的關(guān)聯(lián)度、就業(yè)前景預(yù)期和其他轉(zhuǎn)專業(yè)的影響程度。隨著城鄉(xiāng)差距以及地區(qū)差異變小，先天因素如家庭出身和居住地區(qū)對轉(zhuǎn)專業(yè)沒有影響。理論上，受到高等教育的父母對未來相關(guān)專業(yè)就業(yè)前景有一定了解，因此會影響到這部分學(xué)生是否轉(zhuǎn)專業(yè)的決策，但由于目前絕大數(shù)學(xué)生的父母文化水平總體偏低，使得該因素影響程度不顯著，例如本次調(diào)查中，父母具有初中及以下文化水平的占66.16%。由于學(xué)生普遍將未來就業(yè)前景視為選擇專業(yè)重要依據(jù)，因此，轉(zhuǎn)專業(yè)行為決策與是否按照志愿錄取有很大關(guān)聯(lián)，而與當(dāng)初志愿由誰決定無關(guān)。雖然我校在轉(zhuǎn)專業(yè)中對學(xué)生的成績排名有一定的要求，但本次調(diào)查是假設(shè)學(xué)生獲得一次轉(zhuǎn)專業(yè)機(jī)會的決策行為，學(xué)生的決策不會考慮到自身成績因素。隨著現(xiàn)在學(xué)生個性增強(qiáng)，以及化解同學(xué)不融洽關(guān)系方法的多樣性，學(xué)生基本不通過轉(zhuǎn)專業(yè)方式來處理與本班同學(xué)的不利關(guān)系。理論上來說，專業(yè)的教學(xué)資源對本專業(yè)學(xué)習(xí)具有重要作用，然而本次調(diào)查發(fā)現(xiàn)，專業(yè)教學(xué)資源竟然與是否轉(zhuǎn)專業(yè)行為無關(guān)，這凸顯學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)行為的非理性。實(shí)際上，在被問及轉(zhuǎn)專業(yè)最主要原因的選項中，有44.92%的學(xué)生表示目前專業(yè)就業(yè)前景不好，僅有3.79%的學(xué)生選擇本專業(yè)教學(xué)資源不能滿足教學(xué)需要。

表2 大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)潛在因素卡方檢驗(yàn)結(jié)果

(二)因素影響程度計量模型分析

為進(jìn)一步量化和綜合考察這些因素的影響程度與方向，接下來使用計量模型分析。考慮到轉(zhuǎn)專業(yè)中“無所謂”選項的不確定性，本文剔除這些樣本，僅研究選項為“想轉(zhuǎn)專業(yè)”與“不想轉(zhuǎn)專業(yè)”對應(yīng)的樣本，分別有229、299共528個調(diào)查對象。因變量為“是否轉(zhuǎn)專業(yè)”，記為yi，若某個調(diào)查對象選擇“轉(zhuǎn)專業(yè)”令yi=1，否則令yi=0。由于上述10個顯著影響因素都是定性變量，需要使用虛擬變量來度量，為防止虛擬變量設(shè)置陷阱，本文在回歸模型中保留截距項，因此每個影響因素的虛擬變量設(shè)置個數(shù)為其水平數(shù)減1，具體設(shè)置情況如表3所示。

由于因變量為二值變量，不能采用普通回歸模型研究，本文引入Logistic模型研究各個因素影響轉(zhuǎn)專業(yè)的幾率比。以“不轉(zhuǎn)專業(yè)”為比較基礎(chǔ)，以“轉(zhuǎn)專業(yè)”為研究對象，則“轉(zhuǎn)專業(yè)”概率為

其中xi為表3中所有虛擬變量構(gòu)成的解釋變量在第i個樣本中的取值向量，β為這些解釋變量對應(yīng)的未知參數(shù)向量，Logistic模型如下：

表3 顯著因素的虛擬變量設(shè)置

其中pi1和pi0分別表示dsex取1和0時對應(yīng)轉(zhuǎn)專業(yè)的概率，因此eβ1表示當(dāng)性別為男時轉(zhuǎn)專業(yè)的幾率是女生的eβ1倍，大小則取決于β1的符號，當(dāng)β1>0時eβ1>1，反之亦然。因此當(dāng)回歸系數(shù)都為正時，表示會增加轉(zhuǎn)專業(yè)幾率，而系數(shù)為負(fù)會降低轉(zhuǎn)專業(yè)幾率。

為消除潛在的共線性，找到合適的影響因素，采用逐步回歸方法選取解釋變量，結(jié)果如表4所示。

表4 Logistic回歸選元與參數(shù)估計結(jié)果

從估計結(jié)果看，性別(dsex)、錄取志愿(dzhi1)、錄取前對專業(yè)比較了解(dbf2)、對目前專業(yè)的滿意度(dsat3、dsat4)、所學(xué)專業(yè)與以后就業(yè)關(guān)聯(lián)度(ddef4)、所學(xué)專業(yè)的前景預(yù)期(dpro2)、受其他轉(zhuǎn)專業(yè)影響程度(deff1、deff2、deff3)等因素顯著影響大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)行為的決策。表4中最后一列是各個虛擬變量幾率比估計結(jié)果。

性別(dsex)因素影響為正，表明男生相對于女生更傾向于轉(zhuǎn)專業(yè)，這可能與我校是以理工為主且男生居多有關(guān)。第一志愿錄取(dzhi1)系數(shù)為負(fù)，因?yàn)榈谝恢驹镐浫》蠈W(xué)生本人的錄取意愿，因此轉(zhuǎn)專業(yè)幾率會下降，相對于非第一志愿錄取，轉(zhuǎn)專業(yè)幾率約為一半。錄取前對專業(yè)比較了解(dbf2) 的系數(shù)正，從理論上說，報考前對所選專業(yè)了解程度越高，轉(zhuǎn)專業(yè)的機(jī)會應(yīng)該下降，但從調(diào)查數(shù)據(jù)來看，僅有29.28%的學(xué)生是第一志愿錄取，因此學(xué)生實(shí)際上更關(guān)心對第一志愿的了解，對非第一志愿錄取學(xué)生而言，對當(dāng)初第一志愿了解程度越高，越有轉(zhuǎn)專業(yè)的沖動，其幾率比高達(dá)4.108。對目前專業(yè)滿意度(dsat3、dsat4)的影響系數(shù)為正，由于dsat3、dsat4分別表示一般滿意和不太滿意，屬于對所修專業(yè)不太認(rèn)可的情形，因此會傾向于轉(zhuǎn)專業(yè)，且隨著滿意程度的降低，其轉(zhuǎn)專業(yè)的幾率比從3.264迅速上升到 16.271。 所學(xué)專業(yè)與以后就業(yè)關(guān)聯(lián)度(ddef4)也為正，由于ddef4表示關(guān)聯(lián)度很小，表明目前所學(xué)專業(yè)不能滿足以后就業(yè)的需要，所以轉(zhuǎn)專業(yè)的欲望更強(qiáng)，幾率比為4.549。所學(xué)專業(yè)的前景預(yù)期(dpro2)系數(shù)為負(fù)，因?yàn)閐pro2表示本專業(yè)就業(yè)前景較好，這會促使學(xué)生繼續(xù)留在本專業(yè)學(xué)習(xí)，因而轉(zhuǎn)專業(yè)的機(jī)會也會降低，幾率僅為0.337。受其他轉(zhuǎn)專業(yè)影響程度(deff1、deff2、deff3)的系數(shù)都為正，這三個虛擬變量分別表示影響很大、較大與一般，表明周圍其他學(xué)生或者父母要求轉(zhuǎn)專業(yè)時，對學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)的概率有明顯的“示范”效應(yīng)，轉(zhuǎn)專業(yè)的幾率比分別為4.335、3.249 、1.956，隨著影響程度下降而降低。

三、結(jié)論

通過對安徽工業(yè)大學(xué)2015級學(xué)生調(diào)查數(shù)據(jù)的分析，可以得到以下幾點(diǎn)結(jié)論：

一是描述統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)行為具有一定的盲目性和從眾性，這體現(xiàn)在集中轉(zhuǎn)入少數(shù)幾個專業(yè)。

二是非參數(shù)卡方檢驗(yàn)表明，影響我校大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)行為的主要因素有性別、錄取志愿、志愿填寫依據(jù)、錄取前后對本專業(yè)的了解程度、專業(yè)滿意度、錄取前后專業(yè)的預(yù)期程度、專業(yè)與就業(yè)的關(guān)聯(lián)度、就業(yè)前景預(yù)期和其他轉(zhuǎn)專業(yè)的影響程度。

三是Logistic回歸模型分析顯示，第一志愿錄取與所學(xué)專業(yè)的前景預(yù)期較好可以降低轉(zhuǎn)專業(yè)機(jī)會，而其他因素能夠增加轉(zhuǎn)專業(yè)幾率，且個別因素影響程度與其取值水平密切相關(guān)。

[1]孫紅丹.構(gòu)建大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)良性機(jī)制初探[J].鞍山師范學(xué)院學(xué)報,2012(3):99-101.

[2]何仔晶.大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)的原因分析與對策初探[J].中國電力教育,2014(9):153-154.

[3]林文,王雪霞,曾金盾.大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)的原因分析與對策初探[J].科技文匯,2014(4):14-15.

[4]馮偉光,籍穎,朱倞.大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)動機(jī)及適應(yīng)性分析[J].高校輔導(dǎo)員,2013(4):63-66.

[5]周春平.轉(zhuǎn)專業(yè)動機(jī)對大學(xué)生的專業(yè)適應(yīng)性影響研究[J].高教研究,2015(1):63-67.

(責(zé)任編輯 文雙全)

A Study of Influencing Factors of Major Changing of College Students

JIANG Hai-feng, ZHANG Jun

(Business school, Anhui University of Technology, Ma’anshan 243002, Anhui, China)

By taking students enrolled in 2015of Anhui University of Technology as research objects, using questionnaire survey to obtain data using nonparametric chi square test to identify real affecting factors, and using Logsiticmodel analysis, it is found that college students change their majors with blindness and conformity. The expected degree of their majors, the degree of association of their majors and employment outlook and other factors all have great influence on the change of theirmajors.

college students; major changing; influencing factors; non parametric test; Logistic model

2016-01-06

安徽高校省級教學(xué)研究項目：大學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)動機(jī)、效果與引導(dǎo)研究——以安徽工業(yè)大學(xué)為例(2015jyxm118)

江海峰(1976-)，男，安徽巢湖人，安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院副教授，博士，碩士生導(dǎo)師。

G647

A

1671-9247(2016)02-0113-02