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    突發(fā)公共衛(wèi)生事件下地方高校應(yīng)急教育水平影響機(jī)制

    2025-08-19 00:00:00史文強(qiáng)胡橋登
    大學(xué)·研究與管理 2025年7期
    關(guān)鍵詞:公共衛(wèi)生量表應(yīng)急

    中圖分類號:G647 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1673-7164(2025)19-0012-04

    近年來,全球突發(fā)公共衛(wèi)生事件頻發(fā),嚴(yán)重影響人身安全、社會秩序和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。教育被認(rèn)為是培育社會耐挫力的關(guān)鍵途徑,高校作為人群集中的場所,關(guān)乎現(xiàn)代化治理體系建設(shè)。[地方高校作為高等教育重要組成部分,承擔(dān)著培養(yǎng)突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)對人才的重要角色。建設(shè)應(yīng)急教育體系不僅關(guān)乎高校穩(wěn)定運(yùn)行,也推動經(jīng)濟(jì)社會穩(wěn)定發(fā)展。[2]

    與此同時,《中華人民共和國突發(fā)事件應(yīng)對法》中明確,應(yīng)急相關(guān)知識應(yīng)當(dāng)被各級各類學(xué)校放進(jìn)教學(xué)內(nèi)容中。[3]國家\"十四五\"規(guī)劃更提到要“加強(qiáng)國家安全宣傳教育,增強(qiáng)全民國家安全意識\"及“加強(qiáng)公共衛(wèi)生學(xué)院和人才隊伍建設(shè)”。上述文件給提升應(yīng)急教育水平指明了方向、提供了政策保障。[4]

    高校環(huán)境自由,與社會聯(lián)系密切,但學(xué)生應(yīng)急意識薄弱、應(yīng)對能力差、應(yīng)急知識匱乏,高校在突發(fā)事件中易于失控,甚至威脅社會安全。同時,地方性高校在突發(fā)公共衛(wèi)生事件下的應(yīng)急教育水平研究不足。如何在突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下,厘清地方高校應(yīng)急教育水平的影響機(jī)理,并探索提升對策,成為亟須解決的問題。

    一、突發(fā)公共衛(wèi)生事件下地方高校應(yīng)急教育水平內(nèi)涵

    突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下的地方高校應(yīng)急教育,是指在面對由物理、化學(xué)、生物等因素引發(fā)的群體性急性發(fā)病事件時,地方高校結(jié)合地域特色、教育資源及師生特點,開展的旨在提高師生應(yīng)急知識、技能、意識和心理的教育活動。

    地方高校應(yīng)急教育的主體構(gòu)成包括:教育者、地方高校的教師和管理人員,負(fù)責(zé)設(shè)計、組織實施應(yīng)急教育活動,引導(dǎo)學(xué)生理解應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件。受教育者、地方高校的學(xué)生,是應(yīng)急教育的直接受益者,應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)應(yīng)急知識和技能,提高應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件能力。支持者包括地方政府、衛(wèi)生部門、社區(qū)組織等,為地方高校應(yīng)急教育提供政策、資源和技術(shù)支持。

    教育部原副部長周遠(yuǎn)清指出,“知識、能力、素質(zhì)”是培養(yǎng)人的三要素,5彼此是包容關(guān)系。在地方高校的應(yīng)急教育中,根據(jù)該理念,內(nèi)容主要包括:應(yīng)急知識,如突發(fā)公共衛(wèi)生事件的類型、特征、預(yù)防措施、應(yīng)對流程;應(yīng)急技能,如個人防護(hù)、緊急疏散、自救互救等,幫助師生保持冷靜應(yīng)對;應(yīng)急素質(zhì),警覺性和預(yù)防意識,積極健康的心理狀態(tài),面對突發(fā)事件時冷靜、樂觀、自信,良好的應(yīng)對習(xí)慣。

    教學(xué)形式包括理論教學(xué)、實踐教學(xué)和線上教學(xué),旨在提升師生對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應(yīng)急知識、技能和素質(zhì)。

    二、突發(fā)公共衛(wèi)生事件下地方高校應(yīng)急教育水平測度量表的構(gòu)建

    (一)確定調(diào)研對象

    本研究對江西省高校的大學(xué)生進(jìn)行調(diào)查研究,構(gòu)建科學(xué)的量表問卷。調(diào)研對象是江西省部分高校學(xué)生(江西財經(jīng)大學(xué)、南昌航空大學(xué)、井岡山大學(xué)等)。研究樣本是采取分層整群隨機(jī)抽樣方法。問卷的整體測量方式包括現(xiàn)場及在線問卷調(diào)查,共向周邊高校的300位學(xué)生發(fā)放問卷,成功回收問卷293份,問卷回收率達(dá)到 97.6% ,剔除無效問卷后,最終有效問卷數(shù)量288份,有效率為 96% 。

    (二)應(yīng)急教育水平主要要素測量量表的理論建構(gòu)

    通過文獻(xiàn)綜述及案例分析,構(gòu)建高校突發(fā)公共衛(wèi)生事件下應(yīng)急教育水平理論框架。涵蓋2016年至2024年國內(nèi)外典型事件,聚焦“知識、能力、素質(zhì)”三大目標(biāo),將應(yīng)急教育水平分為基礎(chǔ)知識、技術(shù)能力、應(yīng)急素質(zhì)三維度,并考慮高校環(huán)境因素的影響。采用開放式問卷調(diào)查方法,以獲取更準(zhǔn)確的個性化答案。最后,基于文獻(xiàn)資料和專家意見,細(xì)化并總結(jié)出應(yīng)急教育水平要素量表的基本項目,詳見表1。

    (三)高校應(yīng)急教育水平主要要素測量量表

    根據(jù)經(jīng)典的量表編制方法,本研究邀請約十位專家、學(xué)生等參與討論和修改應(yīng)急水平量表。最終,調(diào)查問卷共47個問題(包括3個樣本背景問題),采用5分制評分。被調(diào)查對象根據(jù)自身情況如實回答,特別符合得5分,符合得4分,一般得3分,不符合得2分,特別不符得1分。為避免偏向性,所有問題包含正面和負(fù)面描述,并對負(fù)面描述進(jìn)行分值轉(zhuǎn)換處理。

    表1高校應(yīng)急教育水平的因素

    三、問卷施測和基本情況分析

    (一)問卷基本情況和描述性統(tǒng)計分析

    分別從年級、性別和專業(yè)三個維度對施測過程中的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面的統(tǒng)計,如表2所示。

    表2頻數(shù)分析表

    樣本涵蓋的高校學(xué)生年級、性別和專業(yè)分布均合理,符合基本采樣標(biāo)準(zhǔn),樣本分布具有代表性。

    表3描述性統(tǒng)計分析表

    (二)量表的信度和效度分析

    經(jīng)過Cronbach's ∝ 系數(shù)檢驗,總量表的 ∝ 系數(shù)為0.977,表明問卷具有極高的內(nèi)部一致性和題目間的高相關(guān)性。個人因素和高校環(huán)境因素的子量表 ∝ 系數(shù)分別為0.977和0.961,均超過了0.7的標(biāo)準(zhǔn),顯示出較好的內(nèi)部一致性。此外,應(yīng)急基礎(chǔ)知識、應(yīng)急技術(shù)能力和應(yīng)急素質(zhì)等部分的題項的信度分別為0.941、0.960和0.955,進(jìn)一步證實了這些子量表在測量相應(yīng)維度時的可靠性和穩(wěn)定性。

    表4各分量表與總量表的 α 系數(shù)

    表6總方差解釋

    內(nèi)容效度上,本量表基于前人成熟量表上,結(jié)合本研究目的,經(jīng)過修改完善,具有較好的內(nèi)容效度。量表的KMO值為0.964,表明其在因子分析中具有高效度。Bartlett球形檢驗的顯著性水平為15711.99(自由度為1081),達(dá)到顯著性水平,顯示出各題目間存在公共因子,適合用于樣本的因子分析。

    表5KMO和巴特利特檢驗

    (三)探索性因子分析

    通過主成份對其進(jìn)行分析來進(jìn)行公共因子的抽提取方法:主成分分析法取,并計算出初始負(fù)荷矩陣,特征值 gt;1 的因數(shù)數(shù)量為4,并且累計解釋方差總變異 75.09% ,具體情況如表6所示,再對其進(jìn)行斜交旋轉(zhuǎn),計算出因素負(fù)荷矩陣。

    圖1量表碎石圖

    此量表提取出了4個主要因子:第一個因子(F1)包含13個題目,涉及高校環(huán)境的描述,命名為“高校環(huán)境”;第二個因子(F2)包含8個題目,涉及突發(fā)公共衛(wèi)生事件的知識,命名為“應(yīng)急知識”;第三個因子(F3)包含11個題目,涉及事件概念、政策及技能,命名為“技能因素\";第四個因子(F4)包含9個題目,涉及應(yīng)急思想和安全意識,命名為“素質(zhì)因素”。量表中設(shè)置了2個測謊項,用于剔除未認(rèn)真填寫的問卷。

    (四)回歸分析

    結(jié)果如表7所示:F值為218.139(顯著性Siglt;0.01),具有統(tǒng)計意義上的顯著,表示自變量會對因變量產(chǎn)生影響,通過F檢驗。調(diào)整后的R2為0.752,表示所有自變量會解釋較高程度的因變量變化原因。VIF值皆小于5,沒有顯著的多重共線性問題?!案咝-h(huán)境”“應(yīng)急知識”\"技能因素”“素質(zhì)因素”四個主成分的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為0.733、0.223、0.334、0.239,t值分別為24.915、7.567、11.346、8.110,顯著性水平皆為0.000,說明主成分全部對應(yīng)急教育水平產(chǎn)生正向影響。

    四、對策建議和討論

    (一)持續(xù)保障高校應(yīng)急環(huán)境

    高校應(yīng)急環(huán)境包括影響地方性大學(xué)應(yīng)急教育實施與效果的物理空間、文化氛圍、管理制度等綜合條件。它涵蓋基礎(chǔ)設(shè)施的安全狀況、應(yīng)急演練場地、安全教育展示區(qū)等設(shè)施的建設(shè),以及學(xué)校對應(yīng)急教育的重視程度和應(yīng)急管理制度的完善程度。[6]

    表7回歸分析系數(shù)匯總表

    研究發(fā)現(xiàn)江西省高校的應(yīng)急教育在知識、技能、素質(zhì)、環(huán)境等方面均已達(dá)到較高水平。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用,高校環(huán)境的優(yōu)化有了新可能。7]大數(shù)據(jù)分析能精準(zhǔn)識別校園安全隱患,提供數(shù)據(jù)支持;AI則可以輔助設(shè)計個性化應(yīng)急教育方案。地方高校需進(jìn)一步強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析與預(yù)警模型,運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)識別異常模式和潛在隱患,主動連人國家級或省級預(yù)警模型,提前預(yù)測和預(yù)警可能發(fā)生的突發(fā)事件。[8]

    (二)更新應(yīng)急知識與技能教育方式

    大數(shù)據(jù)時代,應(yīng)急知識來源廣泛、更新迅速、信息共享;應(yīng)急技能訓(xùn)練出現(xiàn)智能化、應(yīng)用精準(zhǔn)、評估科學(xué)的新變化。地方性高校應(yīng)更新智能教學(xué)系統(tǒng),動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和難度,提供個性化學(xué)習(xí)路徑。

    (三)構(gòu)建多維度應(yīng)急素質(zhì)提升體系

    地方高校應(yīng)強(qiáng)化危機(jī)狀態(tài)下的情緒與壓力監(jiān)測,利用可穿戴設(shè)備、生物識別技術(shù)等手段實時監(jiān)測學(xué)生情緒和壓力狀態(tài),為心理評估提供數(shù)據(jù)支持。根據(jù)評估結(jié)果,系統(tǒng)自動推薦心理干預(yù)措施或資源。建立學(xué)生心理健康檔案,跟蹤情緒和壓力變化,定期提供反饋,幫助建立健康心理狀態(tài)。

    模擬演練或項目合作培養(yǎng)學(xué)生團(tuán)隊協(xié)作能力,在團(tuán)隊協(xié)作過程中引入智能溝通工具和沖突解決機(jī)制,助學(xué)生掌握有效溝通和解決沖突的方法,利用人工智能分析團(tuán)隊協(xié)作數(shù)據(jù),為學(xué)生提供改進(jìn)建議。[10]

    參考文獻(xiàn):

    [1]佘宇,單大圣.中國教育體制改革及其未來發(fā)展趨勢[J].管理世界,2018,34(10):118-127.

    [2]李迎,王雪峰.高校大學(xué)生應(yīng)急能力研究進(jìn)展[J].消防科學(xué)與技術(shù),2023,41(02):263-267.

    [3]中華人民共和國突發(fā)事件應(yīng)對法[EB/OL].(2024-06-29)[2025-06-20].htps://ww.gov.cn/yaowen/liebiao/202406/content6960130.htm.

    [4]中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要[EB/OL].(2021-03-13)[2025-06-20].http://www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm.

    [5]肖笑飛,畦依凡.高等教育教學(xué)改革的任務(wù)、基礎(chǔ)與質(zhì)量:周遠(yuǎn)清高等教育教學(xué)改革理念及實踐探析[J].中國高教研究,2020(09):32-36.

    [6]李青.制度環(huán)境視域下高校應(yīng)急預(yù)案建設(shè)路徑研究[J].黑龍江高教研究,2020,38(06):11-15.

    [7]許浩,胡曉藝.人工智能賦能城市安全風(fēng)險治理的運(yùn)行機(jī)制與治理困境[J].城市問題,2024(04):95-103.

    [8]董澤宇.論突發(fā)事件預(yù)警體系的行動導(dǎo)向[J].中國行政管理,2013(02):40-43.

    [9]呂光洙,石淼.人工智能技術(shù)支持下美國高等教育的教學(xué)變革:發(fā)展趨勢、問題挑戰(zhàn)與經(jīng)驗鏡鑒[J].黑龍江高教研究,2024,42(07) : 79-88.

    [10]李元元.新時代一流大學(xué)教育思想的體系建構(gòu)與實現(xiàn)路徑[J].管理世界,2018,34(06):1-11.

    (責(zé)任編輯:楊毅恒)

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