文本分析下研究生教育滿意度研討

段麗妮,李聆溢,劉鐵民,曹克讓

(沈陽化工大學(xué),沈陽 110142)

0 引言

研究生教育能反映出社會(huì)對(duì)高質(zhì)量人才的新要求,研究生教育體系是一個(gè)創(chuàng)新的、動(dòng)態(tài)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與教育行動(dòng)者共構(gòu)共享的新體系[1-3]。我國的研究生教育在經(jīng)歷了初步發(fā)展、穩(wěn)步發(fā)展、適度發(fā)展與積極發(fā)展等階段后,目前正處于高質(zhì)量發(fā)展階段[4]。學(xué)生的教育滿意度是包括多方面、多維度的概念,對(duì)其進(jìn)行調(diào)研有利于解決學(xué)生教育中存在的問題。研究生教育研究領(lǐng)域?qū)W者對(duì)研究生教育滿意度的研究逐漸增多,從不同角度采用文獻(xiàn)分析、回歸分析、結(jié)構(gòu)方程等方法進(jìn)行實(shí)證分析。寧昕(2020)采用多元線性回歸模型研究導(dǎo)師指導(dǎo)對(duì)研究生教育經(jīng)歷滿意度的影響,提出為進(jìn)一步提高研究生教育滿意度,應(yīng)加強(qiáng)導(dǎo)師隊(duì)伍建設(shè)[5]。陳燕等(2021)對(duì)與專業(yè)學(xué)位研究生教育高度相關(guān)的期刊論文進(jìn)行分析并提出相關(guān)建議,以此促進(jìn)專業(yè)學(xué)位研究生教育研究的高質(zhì)量發(fā)展[6]。李明磊等(2021)基于中國研究生滿意度調(diào)查結(jié)果構(gòu)建了課程教學(xué)、科研效果等八大因素模型,采用結(jié)構(gòu)方程的實(shí)證分析方法對(duì)模型進(jìn)行分析研究,以此提高碩士生培養(yǎng)的質(zhì)量與效果[7]。

采用文本分析法對(duì)我國研究生教育滿意度進(jìn)行研究,提取出研究生教育滿意度領(lǐng)域研究重點(diǎn),結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)與分析選取出研究生教育滿意度指標(biāo),能有效促進(jìn)我國研究生教育高質(zhì)量發(fā)展。

在中國知網(wǎng)、萬方、維普及龍?jiān)淳W(wǎng)等國內(nèi)文獻(xiàn)檢索平臺(tái)上,以“滿意度”“研究生”為關(guān)鍵詞進(jìn)行模糊搜索,年份區(qū)間不限,共獲得1722條中文文獻(xiàn)條目,剔除無效文獻(xiàn),獲得417篇高相關(guān)度文獻(xiàn),最終篩選出符合李克特五級(jí)量表的文獻(xiàn)180篇,將這180篇文獻(xiàn)的摘要部分作為研究數(shù)據(jù),進(jìn)行提取、整理。詳見表1。

表1 部分文獻(xiàn)數(shù)據(jù)展示Tab.1 Some display of literature data

1 文本分析與指標(biāo)

1.1 文本分析

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,文本分析領(lǐng)域的文本挖掘技術(shù)逐漸成熟,分詞技術(shù)、詞頻分析、詞云圖、可視化處理等在一定程度上實(shí)現(xiàn)了文本分析的數(shù)字化轉(zhuǎn)變[8]。文本分析方法可以對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的提取整合,再將收集到的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,并運(yùn)用Python軟件對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻詞分析和詞云圖分析,得出關(guān)于研究生教育的關(guān)鍵詞及詞云圖。

高頻詞匯能反映出研究生教育滿意度研究領(lǐng)域的關(guān)注重點(diǎn),通過Python軟件對(duì)180條文本數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻詞匯分析,篩選整理出前50組高頻詞匯,同時(shí)對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行詞云圖展示。詳見表2、圖1。

圖1 研究生教育滿意度文本數(shù)據(jù)高頻詞分析詞云圖Fig.1 Word cloud map of high frequency word analysis of text data of postgraduate education satisfaction

表2 研究生教育滿意度文本分析高頻詞匯Tab.2 High frequency vocabulary for text analysis of postgraduate education satisfaction

通過文本高頻詞提取及詞云圖分析,得到研究生教育領(lǐng)域?qū)W者關(guān)注和重視的若干要素關(guān)鍵詞,但無法看出這些關(guān)鍵詞間的聯(lián)系。為檢驗(yàn)關(guān)鍵詞之間的關(guān)系,運(yùn)用ROST CM6對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行語義網(wǎng)絡(luò)分析[9],在“功能性分析”中選擇“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和語義網(wǎng)絡(luò)分析”,ROST CM6自動(dòng)生成共詞矩陣表后,將共詞矩陣表導(dǎo)入Gephi軟件對(duì)語義網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果進(jìn)行可視化展示,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈發(fā)散狀,各核心詞匯之間由連邊相互連接,并呈現(xiàn)出“核心-次核心-邊緣”的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),邊緣詞匯是對(duì)核心詞的進(jìn)一步豐富。圖2中連邊的粗細(xì)及顏色深淺代表詞匯間的關(guān)聯(lián)度大小,兩核心詞匯間的連邊越粗、顏色越深表示兩詞間的關(guān)聯(lián)程度越高。核心詞所處圓形節(jié)點(diǎn)的大小和顏色深淺代表核心詞出現(xiàn)的頻次,圓形節(jié)點(diǎn)越大、顏色越深表示該核心詞匯出現(xiàn)頻次越多。“研究生”“滿意度”等是研究生滿意度研究領(lǐng)域的核心,是特征關(guān)鍵詞。處于次中心節(jié)點(diǎn)位置的是“教育”“調(diào)查”等關(guān)鍵詞,代表學(xué)者研究的重點(diǎn)及具體研究方向。詳見圖2。

圖2 研究生教育滿意度文本數(shù)據(jù)語義網(wǎng)絡(luò)分析圖Fig.2 Semantic network analysis diagram of text data on postgraduate education satisfaction

1.2 研究生教育滿意度的研究指標(biāo)

我國研究生教育滿意度研究中,學(xué)者基于不同視角采取不同的教育滿意度研究指標(biāo)進(jìn)行分析研究。周文輝等在2021年我國研究生滿意度調(diào)研中使用了課程教學(xué)、科研訓(xùn)練、指導(dǎo)教師、管理與服務(wù)等指標(biāo)[10]。劉揚(yáng)等在工科研究生教學(xué)質(zhì)量滿意度調(diào)查中使用了教學(xué)質(zhì)量、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法等指標(biāo)[11]。黎敏儀等在研究生教育質(zhì)量滿意度研究中使用了課程教學(xué)、科研訓(xùn)練、導(dǎo)師指導(dǎo)、管理服務(wù)等指標(biāo)[12]。根據(jù)高頻詞匯分析與語義網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果,并參考研究生教育滿意度研究領(lǐng)域眾學(xué)者的常用指標(biāo),得出研究生教育滿意度六大研究指標(biāo),即教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)體系、課堂教學(xué)、指導(dǎo)教師、管理服務(wù)、科研實(shí)踐。

2 結(jié)論與建議

基于高頻詞匯分析、語義網(wǎng)絡(luò)分析等文本分析結(jié)果確定了研究生教育滿意度研究中的六大指標(biāo),豐富了研究生教育領(lǐng)域的相關(guān)研究成果,擴(kuò)展了文本分析方法的運(yùn)用范圍,為研究生教育滿意度的相關(guān)研究提供了新的思路。但六大指標(biāo)的確定也存在一定的局限性,未來將探索其他測(cè)量指標(biāo)對(duì)研究生教育滿意度的影響,為研究生教育滿意度研究領(lǐng)域提供更具參考價(jià)值的成果。

根據(jù)結(jié)論提出以下建議：①研究生指導(dǎo)教師應(yīng)保持較高的指導(dǎo)水平,在課堂教學(xué)中與學(xué)生保持亦師亦友的理想型師生關(guān)系,以保證研究生對(duì)指導(dǎo)教師的滿意度處于持續(xù)較高水平。②教學(xué)質(zhì)量是高等教育的生命線,高校應(yīng)采取多種方式保障研究生教育的質(zhì)量。③面對(duì)研究生教育改革的新形勢(shì),高校應(yīng)適當(dāng)調(diào)整人才培養(yǎng)體系,對(duì)研究生進(jìn)行合理引導(dǎo),挖掘其科研實(shí)踐方面的潛力。④高校需提升研究生管理人員的素質(zhì),對(duì)其進(jìn)行培訓(xùn),從而為研究生提供更專業(yè)的服務(wù)。