应用型本科IT类大学生职业能力测评模型——基于沈阳师范大学的调查

黄淑伟, 王学颖, 胡 婷

(沈阳师范大学 软件学院, 沈阳 110034)

0 引 言

近年来,大学生就业压力日益加剧,特别是应用型本科IT类大学生,其就业质量存在逐年下降趋势,分析其原因主要在于IT类大学生的职业能力不强。因此,要提高其就业能力,必须首先提高其职业能力。

对此,国内外学者进行了一定的研究,但大多数研究都是基于大学生综合素质开展,过多强调学生的基本素质和学习素质。吴智泉[1]从应用型本科人才能力特征进行了调查研究;黄淑伟等[2]对信息技术类专业就业能力设计了综合测评模型;谭艳霞等[3]基于雇主视角对高职生就业能力提出结构模型。文献[4-5]从大学生职业能力评价的角度构建评价指标体系;张宇明等[6]从招聘单位素质需求的视角出发,构建了大学生职业能力测评指标体系;朱颂梅等[7]从高等职业教育出发,构建人才培养体系;李福东等[8]提出了高职类学生职业能力模型,主要包括基本职业能力和关键能力2个一级指标和岗位认知、基础操作、工作任务执行、工作改进和创新、专业关键能力、方法关键能力和社会关键能力7个二级指标。

面临IT类行业快节奏、高效率和知识不断更新的社会大环境,构建一个适合应用型本科学校的IT类大学生职业能力测评模型,对指导应用型本科院校IT类学生素质教育的开展和职业能力的培养,显得更为重要。

1 研究方法

1.1 工具编制与探索性试测

通过文献阅读和考查IT类大学生日常行为和素质表征,初步构建99个IT类职业应具备素质题目并随机排列,采用李克特5级打分法,按“非常不符合1”到“非常符合5”依次打分。首先对沈阳师范大学软件学院大三349名学生进行第一次施测,共回收有效问卷328份。对问卷进行题项和初步探索性因子分析,删除因子负荷小于0.4、共同度低于0.4以及题目总相关未达到0.01显著水平的题目[9],共删除43题,初步形成应用型本科IT类大学生职业能力量表1。接下来用该量表对沈阳工程学院IT类相关专业进行第2次施测,共回收有效问卷148份。经再次反复探索性分析后,又删除31题,形成由25个项目组成的应用型本科IT类大学生职业能力测评正式量表。

1.2 应用型本科IT类大学生职业能力量表的正式施测

利用应用型本科IT类大学生职业能力自编正式量表,对沈阳师范大学软件学院的计算机科学与技术、软件工程、网络工程等专业4个年级,近1 400名本科生进行了测量,删除无效问卷后共得到有效问卷1 114份,缺失26名。该自编量表由专业辅导员和任课教师在课堂上统一发放和回收。

2 结果与分析

2.1 因子分析

因子分析的主要目的是降维,其分析原理是通过将相关性比较高的几个变量归为同一类中,每一类变量成为一个因子,来完成用少数几个因子去描述更多指标或因素之间的联系,且较少的几个因子能反映原资料的大部分信息。

运用SPSS20.0软件包对问卷数据进行因子的降维分析,研究结果显示其Bartlett卡方值为7 762.360,自由度df=105,p=0.000<0.01,达到统计学显著水平。KMO=0.922,大于0.90,说明非常适合对这些变量进行因子分析。其KMO和Bartlett检验结果如表1所示。

表1 KMO和Bartlett检验结果

对应用型本科IT类大学生职业能力题项进行探索性因子分析,采用主成分分析法、Varimax方差最大正交旋转法,经过6次迭代后达到收敛。去掉因子负荷量小于0.6的系数,抽取特征值大于1的4个公因子,其累积方差贡献率为67.892%。通过因子分析,最终形成由15个题目,4个因子构成的测评量表,题目负荷系数得分在0.644～0.830,提取共同度均在0.594以上,解释效果比较理想。分别将这4个因子命名为:解决问题能力因子、规划时间能力因子、创新学习能力因子、沟通合作能力因子。应用型本科IT类大学生职业能力量表的因子分析摘要结果如表2所示。

表2 应用型本科IT类大学生职业能力量表的因子分析摘要

2.2 信度和效度分析

2.2.1 信度分析

信度,即可靠性,它是测量反映被测特征的真实程度的指标。问卷的信度分析主要完成对问卷测验结果的一致性、稳定性及可靠性的分析,主要包括问卷量表的一致性分析和问卷的各因子内部的一致性检测。信度分析通常以内部一致性Cronbachα系数值来加以衡量,该信度系数值在0～1,如果量表的信度系数在0.9以上,表示量表的信度很好。

用正式测量的1 114个有效样本对该量表各因素的内部一致性进行检验,各因子的Cronbachα系数均在0.75 以上,整个量表的Cronbachα系数为0.908,证明该量表有良好的信度。应用型本科IT类大学生职业能力量表的信度分析结果见表3所示。

表3 应用型本科IT类大学生职业能力量表的信度分析

2.2.2 效度分析

效度,即有效性,是衡量问卷是否能够准确反映评价目的和要求,即测量工具能够测出其所要测量特征的正确程度。效度越高,即表示测量结果越能显示其所要测量的特征,反之,则效度越低。效度高,说明区分性好,信度一般也高;而信度高,效度不一定高。效度分析主要包括内容效度分析和结构效度分析2个方面。

内容效度主要在编制量表过程中,对IT类大学生特点的语言描述进行反复商榷,确保题项的内容效度;或者通过计算量表各题项与各因子得分之间的相关系数值,如表4所示。量表各题项与其因子之间的相关系数值都在0.644～ 0.830,且p值均小于0.01,统计学上具有显著相关关系,说明该量表内容效度较好。

表4 应用型本科IT类大学生职业能力量表各题项与因子相关系数结果

结构效度主要采用对各因子之间、因子与量表总分之间的相关性来分析检验,其结果如表5所示。各因子间的相关系数在0.482～0.587,因子与量表总分的相关系数在0.763～0.835,p值小于0.01,统计学上具有较高的相关关系。从数据明显看出,各因子之间相关系数数值相对较小,但因子与量表总分的相关系数数值较大,说明各因子间既存在相互独立性,又具有较高的一致性,因此该量表的结构效度比较好。

表5 应用型本科IT类大学生职业能力量表各因子间、因子与量表总分间的相关系数

2.3 AMOS验证性分析

AMOS验证性因子分析主要是通过样本数据来验证分析者假设的模型结构,即量表题项与潜在变量的对应关系,潜在变量之间的关系等是否与实际数据情况相一致。根据模型通常拟合度接受标准:TLI、RFI、CFI、GFI、AGFI、IFI、NFI等值如果高于0.900,而RMSEA值小于0.08时可以认为模型拟合很好。卡方/自由度值越接近1越好。但在实际研究中,其值可以适当放宽要求[10-16]。

由于是大样本,指标设计本着评测模型符合职业能力评测理论,且简单实用,因此拟构建一个不超过5个维度,每个维度3～5个题项的应用型本科IT类大学生职业能力结构方程模型。运用AMOS 21.0进行验证性因子分析,该模型的拟合指数分别为:CFI=0.955,GFI=0.948,AGFI=0.926,IFI=0.955,NFI=0.945,RFI=0.931,TLI=0.944,RMSEA=0.061,说明模型拟合非常好。在本研究中X2/df=5.117,比临界值略高一点,在实际研究中也是可以接受值。应用型本科IT类大学生职业能力SEM模型如图1所示。

图1 应用型本科IT类大学生职业能力SEM模型

3 结 语

首先从应用型本科IT类大学生职业能力的特点出发,结合IT类大学生职业能力发展特征和职业素质要求,初步编制反映应用型本科IT类大学生职业能力的题目,构成初始问卷;然后利用初始问卷对2个学校的IT类学生进行施测,对问卷题项进行初步因子分析,反复筛选和修改题项后,最后形成正式量表,并利用该量表进行正式测量。对收集的大样本数据再次进行因子分析,并对量表从多个维度进行信度和效度检验,其Cronbachα系数数据结果表明量表信度很好,同时也具较好的内容效度和结构效度,AMOS验证性因子分析也证明模型拟合效果较好。证明应用型本科IT类大学生职业能力量表是一个具有良好的信度和效度标准、稳定可靠且模型拟合效果也比较理想、符合IT类职业能力评测理论的简单实用测量工具。该测评工具对应用型本科院校的IT类大学生职业能力培养起到一个引导作用,对改进高校教学内容、教学方法及教学手段,提高高校教育教学质量,引导和培养学生提升IT职业能力,促进应用型本科教学更加符合IT类大学生职业能力养成有积极的指导作用。

由于研究样本采集仅针对沈阳师范大学IT类专业学生进行调查,其测评模型是否能反应大多数应用型本科高校IT类学生职业能力特点,还需要进行更广泛的数据收集。目前研究指标选取还有些粗糙,还可以进一步细化。模型拟合效果的改进需要在人才培养和就业效果反馈中不断修证并完善。