运用MDS对公安本科专业结构认知图式的研究

2015-06-05 01:53滕修攀
浙江警察学院学报 2015年2期
关键词:公安维度学科

□滕修攀

(河南警察学院,河南 郑州 450046)

一、前言

近年来,学界关于公安学科、专业的研究主要集中在以下几个方面:(1)一级学科发展。李健和强调把公安学建设成一级学科的重要性,并论证了建成一级学科的条件已经成熟。[1]2011年3月,国务院学位委员会和教育部批准在法学和工学门类下增列公安学和公安技术两个一级学科。程琳随即指出,要明确公安学科的学科任务、性质和研究方法等基本问题,并在学科建设中贯彻落实。[2](2)二级学科建设。王利宾认为,要以统一协调与分类设置等原则为指导,扩展公安学和公安技术学科内容,并辅助性地进行伴生性系统的转换。[3]吴跃章提出,公安学二级学科体系架构应坚持原则,指出二级学科结构应该是树状结构,并提出了设置14个二级学科的构想。[4]任克勤对侦查学科建设进行了研究。[5]毛欣娟和杨亮对国内安全保卫学科理论体系建设提出了建议。[6]张翘楚对治安学建设进行了理论探索。[7]黎慈论述了公安情报学的学科定位。[8]刘彬对公安管理学建设与公安管理人才培养进行了探讨。[9]陈博对警务指挥与战术学科专业体系建设进行了研究。[10](3)学科理论构建。朱旭东通过对宏观背景的分析,提出应当把制度范式引入公安学研究,实现研究范式的转换。[11]袁广林指出,公安学学科理论体系建设尚处于前学科阶段,要取得学科合法地位,必须用科学的方法论重组公安学学科知识、范畴和命题,建构内涵丰富、逻辑严谨的公安学学科理论体系。[12]

以上这些关于公安学科、专业的研究,有力地促进了公安学科建设,推进了公安学理论发展,推动了公安教育改革创新。然而,综合来看,尚存在三方面的问题。(1)研究对象上,重学科而忽视专业,或把二者混为一谈。《教育管理辞典》把学科定义为“学术的分类,指一定科学领域或一门科学的专门分支”,而把专业定义为“高等学校或中等专业学校根据社会专业分工的需要所分成的学业门类”。[13]研究型人才培养以学科为载体,强化精英教育;技术型人才培养以专业为载体,提高可迁移技能。[14]无疑,公安院校主要是培养应用型、专业型人才,应该把对专业的研究提到新的高度。(2)研究方法上,重思辨轻实证、重定性轻定量的现象很普遍。在公安教育研究中,思辨研究容易在理论分析时落入“宏大叙事”。社会学家米尔斯指出:“任何一种社会研究都是由思想推进的,但只能由事实加以限定。”[15]对问题的理论解析只有接受实证的检验,才能更好地避免思辨的空洞化和一般化。(3)研究角度上,几乎都是从教育主导者角度出发,特别是公安院校管理者、教师的角度,很少从教育主体(即学生)的角度来观察公安学科、专业问题。忽视主体必然会导致研究的局限性,因此,切换观察角度显得十分必要。

基于上述背景,本研究尝试以正在开设的公安本科专业作为研究对象,利用实证、量化的研究方法,探索教育主体(即学生)对公安本科专业结构的认知情况。学生对专业结构的认知是一个十分复杂的心理过程,运用诸如访谈法或观察法等普通的社科研究方法,很难找到其潜在的认识图式。多维尺度法(Multi-Dimensional Scaling,简称“MDS”)是一种将数量较多的研究对象简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的量化分析方法,它可以根据被试做出的关于一组对象之间相互关联程度的数据,导出其对于该事物的心理表征的直观图式。[16]由此可见,可以运用MDS来研究学生对公安本科专业结构的认知图式。

二、研究方法

(一)研究材料。目前,中国人民公安大学、中国刑事警察学院等公安院校开设有公安本科专业,部分政法、司法、武警类院校也开设了相关公安专业,本研究仅将研究范围限定在公安院校开设的公安专业中。在从事公安专业建设和招生就业方面工作的专家的帮助下,笔者甄别出20所设置公安本科专业的公安院校,收集了这些院校从2011年到2014年的招生简章,并整理出全部公安类本科专业。其中,名称相同或相近、或具有某些院校自身特色的专业,按相同专业处理;本院校三年内开设1次以上即为开设,重复开设不累计。经过分析和研究,最终确定18个专业,并统计出开设频数表。(见表1)

表1 专业开设频数表

(二)被试情况。为保证研究的外部效应,采用随机抽样的方式,从北方某警察学院开设的7个公安类专业中抽取105名大三、大四本科生作为研究被试。通过两年以上大学教育,被试对本专业有了深刻认识,并对其他公安类专业也有所了解。本文的研究方法决定,对被试的个体差异不作过多考虑,故而未对性别、年龄、人格等个体特征因素提出要求。

(三)研究程序。鉴于MDS是一种运用客体间的关联程度数据去分析它们之间空间关系的多元统计方法,所以,在研究过程中,要求被试对客体的相似性(或不相似性)进行判断。首先,将18个专业进行两两配对比较,形成153种(即n(n-1)/2)配对比较问题,然后,让被试在 Likert 9点量表①上分别判断不同公安专业的关联程度,即按照“极其相似”到“极其不相似”的标准赋予相应数值“1”到“9”。数值越小,表示两种专业之间的差距越小,那么在多维尺度空间上的距离就越近;数值越大,表示两种专业之间的差距越大,那么在多维尺度空间上的差距就越大。被试对专业进行两两对比时,要求不考虑具体的指标或标准,赋值采取直觉合成的方式。如果遇到被试不太熟悉的专业,调查者将出示专业文字解释(源于招生简章),避免由于言语解释不规范造成的类别倾向暗示。最后,利用社会研究统计软件SPSS20.0②对数据进行处理分析。

三、结果与分析

本研究使用 SPSS20.0中的多维尺度分析,采用欧氏距离模型③对公安本科专业结构认知进行分析。分析结果显示,当维度数为二维、三维、四维时,模型的拟合劣度Stress值分别为0.26065、0.18353、0.12541。根据维度数确定的转折标准以及考虑空间图解释能力,选择三维比较适合。此时,模型的拟合指标Stress值为0.18353,小于0.20;RSQ值为0.78407,远大于0.60。各项指标均已达到标准,表明三维空间模型拟合良好。图1为三维结构图,图2为第一维和第二维构成的平面结构图,图3为第二维和第三维构成的平面结构图,图4为第一维和第三维构成的平面结构图。

多维尺度分析得出了三个维度。如要更好地理解学生对公安本科专业的认知图式,需要先为每个维度找到合理的解释。为方便找出三个维度的意义,本研究着重从维度坐标上正向值和负向值相对较大的专业进行观察,并结合调查过程中学生的反馈进行解析。

图1 三维结构图

图2 第一维和第二维构成的平面结构图

图3 第二维和第三维构成的平面结构图

图4 第一维和第三维构成的平面结构图

第一维度负向值较大的是警务指挥与战术、侦查学、禁毒学、刑事科学技术等专业。这些专业基本上只有公安院校才开设,专业辩识度较高,属于典型的公安专业。正向值较大的是网络安全与执法、信息安全、公安管理学等专业。这些专业虽冠以“公安”、“执法”等名称,实则普通高校大都有开设,如对应的计算机科学与技术、信息技术、行政管理等,所以不属于较为典型的公安专业。由此推断,第一维度主要是专业的典型度。

第二维度负向值较大的是刑事科学技术、公安视听技术、信息安全等相对偏自然科学的专业。这些专业对于数理基础要求较高,对应学科的研究方法较符合科学范式,研究结论可证伪性强。正向值较大的是涉外警务、犯罪学等相对偏社会科学的专业。这些专业对数理基础要求相对较低,研究方法采用实证与思辨相结合,研究结论可以见仁见智。所以,第二个维度属于专业的文理性维度。

第三维度负向值较大的是涉外警务、公安管理学、侦查学等专业。这些专业偏重在实践中学习,不能闭门造车,仅仅靠理论学习、课堂学习未必能解决实际问题。正向值较大的是信息安全、网络安全与执法、刑事科学技术等专业。这些专业以学院式学习为主,偏重课堂学习、理论学习,即使没有较多的实践活动,也可以取得较好的学习成效。由此可见,第三维度主要关注点是学习形式,即学院实践学习型维度。

在解析维度属性后,我们再来观察专业的空间分布情况。对于空间分布的观察,除了运用维度图,还可以利用层次聚类分析产生的树状图辅助观察。本文依据各专业在三维空间上的坐标值,采用ward法、欧氏距离模型,对18个专业进行了系统聚类分析,形成了专业关系树状图(见图5)。综合维度图和树状图可以看出,18个专业在空间上总体是连续统合的,并没有形成界限分明的两个或以上具有较强解释力的专业群。尽管如此,当聚类特征值小于5时,还是可以清晰地看出一些相似性较强的专业丛,如刑事侦查丛(包括刑事科学技术、侦查学、公安情报学、经济犯罪侦查等)、安全防范处置丛(安全防范工程、消防工程、交通管理工程)、公安信息技术丛(信息安全、网络安全与执法)等。

图5 专业关系树状图

四、讨论与结论

(一)公安本科专业结构认知图式元素分析。首先看第一认知维度,即典型度。建构主义思潮代表人物斯图亚特·霍尔认为,人们对事物进行表征中存在两个系统,在第一个系统中,所有类别的人、事物被联系在大脑中,形成一套概念或心理表象,称为“共享的概念图”;第二个系统主要是利用语言、符号建构意义,将各种事物、概念图和符号三要素联结起来。[17]从这个视角来看,教育主体从客观存在的公安本科专业到对专业的看法和评价,经历了两个过程。首先是专业培养目标、学习内容、职业发展等与具体专业相关的人、事物在大脑中形成的“概念图”,然后再依靠专业名词建构起对专业的认识和评价。从这个意义上说,对于教育主体而言,“警务指挥与战术”、“侦查学”、“刑事科学技术”等符号“所指”的“概念图”,与“公安专业”这一符号“所指”的“概念图”具有相对较强的同质性与同构性。

第二维度是文理性专业认知维度。文理分科制度是1978年开始实行的,至今仍在推行。该制度无论对高等教育的主体还是客体都产生了整体性、系统性和持续性的影响,公安本科教育当然也不例外。叶茂林、叶莲花以刻板印象为研究切入点,分析了文理科生的认知差异。[18]武姗姗对高中文理科学生的学业情绪和认知方式进行研究发现,学科领域和特定学习环境对学业情绪、学习认知都有显著影响。[19]李俊堂调查发现,大学文理科学生在学习方法、认知方式等方面都存在显著差异。[20]尽管高等教育学科专业门类林立,分类方法多种多样,然而文理性维度仍是教育主体对专业进行认知的重要维度。

再看学院实践学习型维度。公安专业人才培养向来突出“一线”,讲求面向实战、服务基层,具有很强的的职业倾向性。在教育过程中,不仅要传递理论知识,更要注重培养实践能力,以便教育主体在未来岗位中能够解决实际问题。尽管如此,在公安本科专业之间进行横向比较时,仍然呈现出偏理论学习与偏实践学习形式的分化。造成这种现状的因素有很多,主要是具体专业的培养目标、学习内容和学习要求。如网络安全与执法、信息安全、刑事科学技术等公安专业的学习,其专业职业能力和关键能力通过课堂学习就能获取。诸如公安管理学、涉外警务、侦查学等专业的学习,仅仅凭借书本知识只能走向教条主义。当然,还有课程设置、教学资源、师资实践性或实践能力不强等具体原因,使得本应偏实践的专业学习过程变得偏理论、偏课堂学习。

从多维尺度和聚类分析的结果来看,各公安专业在空间关系中,呈现总体连续统合与专业丛现象并存的特性,并没有形成轮廓分明的专业群。当然,这与公安学科被划为公安学和公安技术两个一级学科的问题不存在必然的矛盾。如前所述,专业与学科紧密联系又彼此区别。学科的基本元素是知识单元,而专业的基本元素是课程。专业处在学科体系与社会职业需求的交叉点上,公安本科专业的设置,应该是公安院校为警察职业的社会分工培养人才的结果,是由社会对公安专门人才的需求确定的。在公安系统中,各岗位既分工明确,又相互协调配合,形成有机整体。因此,公安院校在进行专业设置时,尽管某些专业之间可能存在较强的关联性,而某些专业之间也可能距离较远,但总体上应该是连续统合的,不应该各成体系、泾渭分明。可见,学生对专业关系的认识较为符合实际情况。

(二)专业结构认知图式与公安本科教育实践。公安本科专业结构认知图式是教育主体专业认知的重要组成部分,而专业认知在招生录取、专业教学、教学改革以及就业指导等公安本科教育实践中,都发挥着重要作用。

1.与招录工作的关系。在高校招生工作中,招生单位要宣传到位,避免考生对专业的认识仅仅是望文生义、概念模糊。要让考生尽可能地了解公安专业具体信息,厘清专业边界,对专业有准确的心理定位,从而减少盲目填报专业的情况,让那些能力、性格、兴趣等与专业要求相匹配的考生能够进入公安院校学习。

2.与专业教学的关系。入校后,教育主体通过与教学环境的有效互动,会不断减少专业认知偏差。学校要根据专业特点,精心安排课程,认真组织教学,确保取得良好的教学效果。同时,鼓励学生探索有效的学习方法、学习策略。可以说,整个本科教育过程,就是让学生不断构建公安专业结构认知图式,在图式中生成与其具体公安专业相关的动作表征、形象表征和符号表征的过程。

3.与教学改革的关系。鉴于公安专业整体上连续统合与专业丛现象并存的特性,在教学中要注意打破专业壁垒,强化关联性较强的专业之间的互动,推进一专多能型公安人才的培养。要关注教学动态,实施教学评估,强化教学反思,主动适应公安工作对专业培养的需求,及时调整教学内容、培养模式,根据实际需求推动专业建设。

4.与就业指导的关系。目前,全国各地公安院校就业政策优势已经基本丧失,毕业生从一元化就业路径向多元化就业路径转变成为必然。公安院校需要做好学生的职业规划指导,在专业认知、专业认同和职业定向之间搭建好桥梁,让他们结合自己的具体情况,在进入公安机关、继续深造或其他职业规划之间做出合理的判断与决策。

注释:

①Likert量表法由R.A.Likert在1932年提出,该方法假定每一项目或态度语都具有相等的量值,项目之间没有差别量值;要求被试对每一个项目的态度强弱按若干固定等级作出反应,等级设定通常有5级、7级、9级等;在结果估计上,可以将被试在所有项目中的评定等级进行加总或平均。

②SPSS软件英文全称为“Statistical Product and Service Solutions”,是世界上应用最广泛的专业统计软件之一;SPSS20.0为IBM公司产品,全称为IBM SPSS Statistics 20.0。

③在多维尺度法中,要求被试以点表示每个事件或物件,这些点是根据事件或物件彼此间的相似关系安排位置,它们所在的空间即为欧几里得空间(Euclidean),可以是二维、三维或更多维。统计学家开发了欧氏距离模型系列算法,本研究采用算法为Busing F,由Groenen P,Heiser W.等学者于2005年提出。

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