基于主成分分析的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評(píng)價(jià)指標(biāo)比較
——以池州學(xué)院為例

蘇 飛

（池州學(xué)院商學(xué)院，安徽池州247000）

“培養(yǎng)什么人，怎樣培養(yǎng)人”是深化高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革的重要任務(wù)，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育對(duì)于地方應(yīng)用型本科院校來(lái)說(shuō)既是機(jī)遇，也是挑戰(zhàn)。憑借創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育，更好地轉(zhuǎn)型發(fā)展，提升畢業(yè)生質(zhì)量和學(xué)校競(jìng)爭(zhēng)力，這是機(jī)遇，高效地開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育，體現(xiàn)自身優(yōu)勢(shì)，這是挑戰(zhàn)。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育在教育資源、教師能力、學(xué)生素質(zhì)和能力等層次各項(xiàng)指標(biāo)的水平，是保證學(xué)校穩(wěn)定發(fā)展和持續(xù)提升其影響力的關(guān)鍵。

國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指標(biāo)體系的研究，主要集中在從不同的角度來(lái)構(gòu)建指標(biāo)體系，多是從關(guān)注學(xué)生和老師個(gè)人素質(zhì)，學(xué)校和社會(huì)的環(huán)境，教育成效等微觀和中觀層次方面。如洪濤[1]從創(chuàng)業(yè)品格、創(chuàng)業(yè)學(xué)習(xí)、創(chuàng)業(yè)支持、創(chuàng)業(yè)環(huán)境等方面構(gòu)建了大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；李兵[2]從政府、學(xué)校、學(xué)生、社會(huì)等四個(gè)層面構(gòu)建“四位一體”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評(píng)價(jià)體系；李旭輝等[3]從創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育投入、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育產(chǎn)出三個(gè)方面構(gòu)建了高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；張淑梅[4]等從環(huán)境基礎(chǔ)、資源投入、過(guò)程行動(dòng)、成果績(jī)效4個(gè)方面，構(gòu)建了基于CIPP模型的高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育指標(biāo)體系。在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)評(píng)價(jià)方面，學(xué)者們使用最多的方法是層次分析法（AHP），也有學(xué)者應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)法和BP神經(jīng)網(wǎng)格法等定性與定量相結(jié)合的方法。如鄭曉燕[5]、吳婷[6]和范文翔[7]分別用AHP法對(duì)大學(xué)生和研究生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)；馮艷飛[8]和張金邦[9]等分別用模糊層次分析法和模糊綜合評(píng)判法對(duì)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和實(shí)證分析；馮艷飛[10]和譚立章等[11]設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型和方法進(jìn)行實(shí)例評(píng)價(jià)。從已有研究成果來(lái)看，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究較多，對(duì)指標(biāo)體系各指標(biāo)重要性評(píng)判較少。關(guān)于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)評(píng)價(jià)的研究還不成熟，在探索階段，定量評(píng)價(jià)較少?；诖耍猿刂輰W(xué)院為研究對(duì)象，構(gòu)建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用李特克量表和主成分分析方法，確定各指標(biāo)的權(quán)重值，對(duì)各指標(biāo)的重要性進(jìn)行比較，并進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，為學(xué)校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育提供決策參考。

1 研究方法

1.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

指標(biāo)體系的構(gòu)建主要從學(xué)校、教師和學(xué)生三個(gè)方面。學(xué)校層次，主要考慮是否引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程是否融入專業(yè)課程體系之中，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育實(shí)效等，構(gòu)建5個(gè)指標(biāo)，即C1-C5。教師層次主要考慮教師須具備創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的精神和素質(zhì)，不以灌輸教育為特點(diǎn)，有自己的專業(yè)和科研能力，以及獨(dú)特的教學(xué)設(shè)計(jì)和相應(yīng)的創(chuàng)業(yè)背景，構(gòu)建5個(gè)指標(biāo)，即C6-C10。學(xué)生層次，主要考慮學(xué)生對(duì)學(xué)業(yè)、職業(yè)和人生的規(guī)劃和目標(biāo)性，是否有受挫的心理素質(zhì)和一定的探索和冒險(xiǎn)精神，能否用積極的態(tài)度解決問(wèn)題，構(gòu)建8個(gè)指標(biāo)，即C11-C18。如表1所示。

表1 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2 李克特量表調(diào)查法

李克特量表(Likert scale)是由美國(guó)社會(huì)心理學(xué)家李克特于1932年提出，是評(píng)分加總式量表最常用的一種[12]。是一種心理反應(yīng)量表,常在問(wèn)卷中使用。通常采用5點(diǎn)或7點(diǎn)量表形式，根據(jù)滿意程度分別用“1、2、3、4、5”和“1、2、3、4、5、6、7”5種或7種數(shù)字表示。該方法主要用于對(duì)某事物的群體判斷與決策研究[13]，多被應(yīng)用于社會(huì)問(wèn)題研究[14]。

為了更好地讓被測(cè)者在反應(yīng)態(tài)度的傾向上更加細(xì)致，增加量表的信度和效度，采用7點(diǎn)量表法，把指標(biāo)體系設(shè)計(jì)成18個(gè)態(tài)度選項(xiàng)，分別用1-非常不、2-不、3-有些不、4-一般、5-有些、6-是、7-非常是，根據(jù)滿意、好、強(qiáng)等心理喜好和感受程度打分。以池州學(xué)院在校本科生為調(diào)查對(duì)象，共發(fā)放紙質(zhì)問(wèn)卷350份，回收337份，有效問(wèn)卷324份。其中，男、女生比例分別為41.1%和58.9%，理工科、文科生比例分別為48.3%和51.7%，大一到大四年級(jí)比例分別為18.4%、29.1%、27.4和25.1%，城市和農(nóng)村學(xué)生比例分別為32.7和67.3，生源比例差別較大，主要是因?yàn)槌刂輰W(xué)院屬于地方應(yīng)用型本科院校，生源中農(nóng)村學(xué)生占比較大。

1.3 主成分分析法

1.3.1 主成分分析的原理 主成分分析方法是將多個(gè)具有相關(guān)性的要素轉(zhuǎn)化成幾個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)的分析與統(tǒng)計(jì)方法[15]。數(shù)學(xué)上的處理就是將原來(lái)P個(gè)指標(biāo)作線性組合，在所有的線性組合中選取F1(第一個(gè)綜合指標(biāo))，其方差最大，稱F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來(lái)P個(gè)指標(biāo)的信息，再考慮選取F2（第二個(gè)線性組合），要求Cov(F1,F2)=0,稱F2為第二主成分，依次構(gòu)造出第三、第四,……,第n個(gè)主成分。主成分分析是盡可能用較少的綜合指標(biāo)反應(yīng)研究現(xiàn)象，把復(fù)雜的研究簡(jiǎn)化，并在保證結(jié)果精度的基礎(chǔ)上提高研究效率[16]。

1.3.2 主成分分析法的數(shù)學(xué)模型步驟

其中 A1i，A2i，……，Api(i=1,…,m)為 C 的協(xié)差陣Σ的特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量，C1，C2，……，Cp是原始變量標(biāo)準(zhǔn)化后的值，文章中數(shù)據(jù)是關(guān)于滿意度或程度進(jìn)行打分，無(wú)量綱影響，不需標(biāo)準(zhǔn)化。B=(Aij)p×m=(A1,A2,…Am),RAi=λiAi,R 為相關(guān)系數(shù)矩陣,λi、Ai是相應(yīng)的特征值和單位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0。

主成分分析計(jì)算權(quán)重值通過(guò)以下4步解決。

（1）求出協(xié)方差或相關(guān)矩陣。

（2）求出協(xié)方差矩陣的特征根和特征向量。

（3）提取一定貢獻(xiàn)率的主成分，得出每個(gè)主成分的表達(dá)式或系數(shù)矩陣。

（4）運(yùn)用回歸分析計(jì)算分項(xiàng)指標(biāo)對(duì)總體程度的影響大小，得出權(quán)重值。

2 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育指標(biāo)權(quán)重值的確定

2.1 指標(biāo)值的效度和信度檢驗(yàn)

把每個(gè)樣本各項(xiàng)得分輸入SPSS，除去分值異常和無(wú)效樣本，最終取293位樣本。把數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析，得到內(nèi)部信度中的克朗巴哈α系數(shù)值為0.889，量表的信度較好。指標(biāo)值的KMO檢驗(yàn)值為0.894＞0.8，Bartlett球度檢驗(yàn)結(jié)果顯示,近似卡方值很大，顯著性概率為0.000，如表2所示，問(wèn)卷調(diào)查量表的效度結(jié)構(gòu)很好，適合用因子分析來(lái)確定各指標(biāo)的權(quán)重值。

表2 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

2.2 主成分分析

運(yùn)用SPSS19統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析。得出解釋的總方差和成分矩陣如表3、表4所示。

表3 解釋的總方差

表4 成分矩陣

表5 主成分各指標(biāo)系數(shù)

由表3可知，特征值大于1的6個(gè)主成分的累計(jì)方差為81%＞80%，比較理想，說(shuō)明6個(gè)主成分有較強(qiáng)的代表性，能反映樣本數(shù)據(jù)的絕大部分信息。根據(jù)主成分?jǐn)?shù)學(xué)模型，用表4中的數(shù)據(jù)除以主成分相對(duì)應(yīng)的特征根開平方根便得到6個(gè)主成分中每個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的系數(shù)，如表5所示。

把6個(gè)主成分每個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的F1～F6六個(gè)系數(shù)分別乘F1～F6所對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率，加和除以綜合貢獻(xiàn)率，得出綜合模型指標(biāo)對(duì)應(yīng)的系數(shù)，其系數(shù)即為各指標(biāo)的權(quán)重值。如C1權(quán)重值：

0.140 =(0.151*35.201+0.148*13.794-0.154*10.252+0.487*8.516-0.007*7.178+0.237*6.112)/81.053

表7中平均值是把293個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為大樣本取平均。平均值越高，情況越好。計(jì)算出來(lái)的權(quán)重值和歸一化權(quán)重值和排序，如表6所示。

表6 評(píng)價(jià)指標(biāo)平均分、權(quán)重

3 指標(biāo)重要性的比較和討論

3.1 象限圖分析

以每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的平均分為橫軸，指標(biāo)權(quán)重值為縱軸繪制象限圖，見圖1。象限圖最早是由約翰·瑪?shù)倮图s翰·詹姆斯推薦的確定滿意度調(diào)查后活動(dòng)的極好工具[17]，是一種既有說(shuō)服力又比較簡(jiǎn)單的方法。

圖1 主成分分析象限圖

由圖1可知，第一象限為權(quán)重值較高，但得分比較低的指標(biāo)區(qū)，屬于需要緊急解決的部分，集中反映在學(xué)校教育環(huán)境準(zhǔn)則層，另外還有C7（創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)老師能力）和C17（學(xué)生專業(yè)知識(shí)的掌握程度），這兩者也依賴于學(xué)校對(duì)專業(yè)教育和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的重視程度。在權(quán)重值上學(xué)校的重視度最高，但得分最低，也說(shuō)明學(xué)校在重視不夠。學(xué)校必須盡快完善相關(guān)政策和措施，提高師資力量，增加職業(yè)性或?qū)I(yè)性創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)老師隊(duì)伍，加強(qiáng)專業(yè)教育和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的融合，以滿足專業(yè)教育和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的需求，這是學(xué)校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量提升的關(guān)鍵。

第二象限屬于權(quán)重值和得分值相對(duì)較高的象限，C9（老師心理素質(zhì)和創(chuàng)新精神）和C10（對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)老師的滿意度），權(quán)重值分別是第2和第3，屬于高度關(guān)注區(qū)。老師是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的核心，能力強(qiáng)不強(qiáng)，學(xué)生是否滿意，是開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的核心，也是關(guān)鍵所在。另外，C13（相對(duì)穩(wěn)定工作的創(chuàng)業(yè)意愿）處于此象限也說(shuō)明創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育中學(xué)生自身的主導(dǎo)因素也很關(guān)鍵，學(xué)生需具備一定的進(jìn)取和冒險(xiǎn)精神。

第三象限屬于得分高，但權(quán)重值比較小的象限，包括教師能力準(zhǔn)則層的老師的專業(yè)和科研能力兩個(gè)指標(biāo)，其余4個(gè)為學(xué)生意識(shí)和能力準(zhǔn)則層指標(biāo)。說(shuō)明學(xué)生對(duì)老師的專業(yè)和科研能力相對(duì)學(xué)校教育環(huán)境認(rèn)同感高于各指標(biāo)平均值，對(duì)自身能力相對(duì)也有較高的認(rèn)同感。這一象限指標(biāo)對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量來(lái)說(shuō)，不緊迫，但也比較重要，老師和學(xué)生自身素質(zhì)的提高需要逐漸積累，也是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量提升的基礎(chǔ)，同時(shí)也說(shuō)明師資力量和生源質(zhì)量對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的影響。

第四象限屬于重要性低滿意度也低的象限，屬于不緊要，不重要區(qū)，包括C11(創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)知識(shí)和政策了解的主動(dòng)性)和C18(自身創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力提升的認(rèn)同)，說(shuō)明學(xué)生對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的了解不夠主動(dòng)，對(duì)自身這方面的提升認(rèn)同感較低。而這兩個(gè)方面依賴于象限一和象限二問(wèn)題的解決，需進(jìn)一步的關(guān)注學(xué)生對(duì)自身期望的變化。

3.2 綜合評(píng)價(jià)

權(quán)重值歸一化后，運(yùn)用綜合評(píng)價(jià)模型進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)。

其中，Y為綜合得分，越大說(shuō)明質(zhì)量越高；Wi為各指標(biāo)歸一化后的權(quán)重值，Ci為各指標(biāo)的平均分。根據(jù)表7和公式（1）計(jì)算出綜合得分為4.178分，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量一般。

4 結(jié)果討論

（1）通過(guò)主成分特征分析，計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重值，排在前十的指標(biāo)權(quán)重值從大到小依次為C2＞C10＞C9＞C3＞C1＞C5＞C17＞C7＞C4＞C13，除了 C13和 C17重要指標(biāo)集中反應(yīng)在學(xué)校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育環(huán)境和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)老師能力方面，學(xué)校要高度重視創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育，加大政策制定、宣傳和落實(shí)力度，加強(qiáng)師資和專業(yè)教育的融合等方面提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的質(zhì)量，同時(shí)關(guān)注學(xué)生的主觀反應(yīng)。

（2）通過(guò)主成分分析象限圖，學(xué)校所能創(chuàng)造的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育環(huán)境至關(guān)重要，這是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的前提和關(guān)鍵，學(xué)校應(yīng)加強(qiáng)對(duì)專業(yè)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的重視，強(qiáng)化兩者之間的融合，加強(qiáng)師資力量；創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教師的能力是教育的核心，需引起足夠的關(guān)注；學(xué)生自身素質(zhì)和能力是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的基礎(chǔ)，需以學(xué)生為本，關(guān)注學(xué)生對(duì)學(xué)校教育環(huán)境和教師教育質(zhì)量的滿意度。

（3）通過(guò)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，綜合得分4.178分，池州學(xué)院創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育教育質(zhì)量一般，反映了學(xué)校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的實(shí)施期效果還未充分體現(xiàn)，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量有待提升。學(xué)校不僅要積極響應(yīng)國(guó)家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)形勢(shì)，更要取得教育實(shí)效。重點(diǎn)解決創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育氛圍不濃、非職業(yè)性教師隊(duì)伍、理論重于實(shí)踐和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育游離在專業(yè)教育之外四大問(wèn)題；這是在重視創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的前提下最突出的難點(diǎn)，不解決很大程度上制約學(xué)校的轉(zhuǎn)型發(fā)展。

（4）主成分法計(jì)算出的權(quán)重值和主成分象限圖能明確顯示各評(píng)價(jià)指標(biāo)和與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的關(guān)系，更客觀地對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量進(jìn)行分析、討論。建立評(píng)價(jià)指標(biāo)，結(jié)合主成分分析可以作為高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)的一種手段。