行业性高职院校学生就业能力评价量表的实证分析与模型建构

2016-02-07徐黎明

河北职业教育 2016年6期

关键词：行业性题项条目

徐黎明，刘燕

（江苏城乡建设职业学院，江苏常州 213147）

行业性高职院校学生就业能力评价量表的实证分析与模型建构

徐黎明，刘燕

（江苏城乡建设职业学院，江苏常州 213147）

在“就业”导向强烈的呼声下，就业能力的培养成为广大高职院校办学的重要内容。为了解就业能力培养现状，文章以建设类行业性高职院校为对象，结合行业性高职院校的特色，根据学生在品质、知识、能力等方面的发展要求，从在校学生的角度编制了就业能力培养的评价量表，并通过SPSS18.0对其进行因子探索以及信度和效度分析，发现优化后的量表可以在较大范围内予以推广。最后结合优化后的量表条目，初步构建了行业性高职院校学生就业能力培养评价量表的模型。

行业性高职院校；就业能力评价量表

就业竞争日趋严峻的形势下，注重学生就业、创业能力的培养不仅使政策上的合力越来越聚拢，同时也成为广大高等院校提升办学质量和影响力的重大举措。行业性高职院校作为高等院校队伍中的重要一员，凭借自身所具备的一些特色与优势，也在不断探索提升学生就业能力的途径。要了解这一类学校在就业能力培养方面的实效，就要清楚从哪些方面对学生就业能力养成的效果进行评价，即哪些因素影响着学生就业能力的形成与发展。因此，论文根据学生在品质、知识、能力等方面的发展要求，从在校学生的角度编制了学生对就业能力的自我评价和学生对学校就业能力培养的评价两方面的量表。为了验证初步编制量表指标的合理性与可行性，文章将对量表内容进行内部一致性检验、维度分析以及信度与效度检验，最终形成学生就业能力培养的评价模型。

一、行业性高职院校学生就业能力培养评价量表的构成

基于已有的文献，论文结合行业性高职院校的特点，特别是建设类行业性高职院校，根据学生在品质、知识、能力等方面的发展要求，从学生对自身就业能力的形成和学生对学校就业能力的培养两方面出发，设置关于就业能力养成程度的评价条目，各条目全部用描述性的语言展开，同时采用Likert式五点等级量表对被试进行测量。本量表以个人品质、知识、能力、理念、服务作为一级指标，每一个一级指标将包含若干个二级指标，二级指标下面还包括对应的三级指标，共设置了63个相应的条目。

二、行业性高职院校学生就业能力评价量表的指标分析

以建设类行业性高职院校的学生为研究对象，共发放量表500份，实际回收有效量表452份，有效率为90.4%。量表数据通过SPSS18.0进行统计分析，对量表的内容进行归类以及验证分析，以提高本量表的科学性与可行性。

（一）行业性高职院校学生就业能力自评量表的探索性因素分析

首先对初始量表进行项目分析与筛选，然后在此基础上运用探索性因素分析的方法对各变量进行进一步处理与降维，以初步得出建设类行业性高职院校学生就业能力培养评价量表的构成因子，这些将通过SPSS18.0实现。

1.项目分析。在项目分析过程中，主要是根据被试的测试结果分别计算出各条目的区分度与鉴别力，各条目与总量表的得分系数越高，其显著性越强。

统计学中，一般用Cronbacha系数来判别各条目与总量表之间的一致性，即本系数是可以用来审视每一条目与总体量表之间的关系，并且根据系数的大小可以剔除一些相关度较小的条目，以提高量表的合理性。根据统计学家Churchill（1979），Kohliet（1993）和Parasuraman（1988）的意见，凡是总得分的相关系数小于0.4，且剔除该项目后a值反而会增加的项目都应剔除。从表1学生就业能力自评量表的内部一致性检验结果可以发现，自评量表部分的31个条目与总得分的相关系数都在0.4以上，说明本部分内容都比较符合学生对自身就业能力的评价，因此，本部分的所有条目都将保留，后面将对其继续进行维度分析。

2.学生自评量表的降维分析。降维分析也称为因子分析，根据相关研究显示，如果Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy中所说的分数值大于0.9，表示相关性极好，如果在0.5以下，则表示不可接受。通过对学生自评量表的降维分析（见表2），发现本量表中的各变量间的相关系数为0.972，则表示非常适合做因子分析，另外，从Bartlett的球形度检验结果显示，显著性水平小于0.05，这也说明从变量间相互独立角度看数据也是可以适合进行降维分析的，即学生就业能力自评量表中的各项内容适合做因子提取，形成对应的能力评价指标体系。

表1 学生就业能力自评量表的内部一致性检验

表2 学生自评量表的KMO和Bartlett检验表

在此基础上，对学生就业能力自评量表进行因子提取，根据统计学研究发现，一般提取因子的数量可以根据这样几个标准来确定，即因素的特征值大于1、各因素至少包含3个项目以及该因素是容易命名的。为了使因子结构更为简单清晰，采用正交旋转中的方差最大法（Varimar）对因子进行旋转，共抽取了2个因子（如表3所示），说明学生就业能力自评部分可包括两个一级指标。

表3 学生就业能力自评量表解释的总方差

为了明确上述两个一级指标具体所包含的二级指标，根据Kaiser标准化的正交旋转法进行进一步分析（如表4所示）。表4显示了提取的2个公共因子各自所包含的题目，题目的最高负荷量为0.854。其中因子1包含题项6、7、8、11、29、30、25、26、18、10、27、28、20、24、31、21、9、13、14、19、23，命名为知识与能力，作为量表结构的一级指标，在此，由于因子1包含的题项较多，对其进行进一步细化，即将题项6、7、8界定为通识性知识，包括行业类相关政策与一些基本常识；题项9、10、11界定为专业性知识，包括专业基础类与核心类知识、数学及英语类辅助性知识与行业前沿性拓展类知识；题项13、14界定为行业性知识，包括行业文化、行业制度以及行业动态性知识；题项15至题项24界定为基本能力，包括计算机能力、沟通能力、问题解决能力、团队协作能力、信息筛选与捕捉能力、学习能力、面试能力、适应能力，题项25至题项30界定为专业能力，包括方案解读能力、设计能力、运用能力、技能操作规范与专业核心技能，题项31界定为拓展能力，分别作为量表的二级和三级指标；因子2包含题项1、3、2、4、15、16、17、12、5、22，命名为个人品质，如诚实、态度、抗压、计划。综上所述，学生就业能力自评部分包括个人品质、知识与能力两大一级指标。

表4 学生就业能力自评量表的旋转成份矩阵a

（二）行业性高职院校学生对学校就业能力培养评价量表的探索性因素分析

1.项目分析。通过SPSS18.0对本部分量表Cronbacha系数的分析，发现有2个条目与总量表的相关性小于0.4（见表5），其他条目的相关度均在0.4以上，说明学生对学校就业能力评价的这一量表中有两项内容不适合进行评价，因此，本部分量表在后续的降维分析过程中，需要剔除这两项，

即由初始的32个条目缩减为30个条目进行分析。

表5 学生对学校就业能力培养评价量表的内部一致性检测结果

2.学生对学校就业能力培养评价量表的降维分析。根据上述项目分析后，对保留的30个题项展开学生对学校就业能力培养评价量表的降维分析，发现本量表中的各变量间的相关系数为0.978，同时从Bartlett的球形度检验结果显示，显著性水平小于0.05，则表示本部分量表也非常适合做因子分析（如表6所示）。即学生对学校就业能力的评价部分的内容适合做因子提取，形成对应的能力评价指标体系。

表6 学生对学校就业能力培养评价量表KMO和Bartlett的检验

同样，结合学生对学校就业能力培养评价量表解释的总方差结果（见表7），发现有2个主成分的特征根大于1，并且都至少包括3个条目，即通过降维分析可提取2个公共因子，即可分为两大一级指标。

表7 学生对学校就业能力培养评价量表解释的总方差

根据Kaiser标准化的正交旋转法进行进一步分析，根据表8可以很清楚地看出提取的2个主因子各自所包括的题项，因子1包括题项25、26、28、24、23、27、30、29、21、19、13、22、20、18、10、11、14，并统一界定为学校的关于就业能力培养的理念，作为就业能力培养评价量表的一级指标；因子2包括题项3、2、1、4、9、5、6、7、8、16、12、15、17，并统一界定为学校对就业能力培养提供的服务，并具体命名为课程组织（题项10、11、13、14、17、18、19）、咨询服务（题项21、22、26、27、28、29）、工作体验（题项20、23、24、25、30），分别作为评价量表的一级指标和二级指标。综上所述，本部分评价量表包括学校的关于就业能力培养的理念与学校对就业能力培养提供的服务两大一级指标。

表8 学生对学校就业能力培养评价量表旋转成份矩阵a

三、行业性高职院校学生就业能力评价量表的信度与效度分析

为了进一步了解初步构建量表模型的合理性与可操作性，在此对其进行进一步的信度与效度分析，以突显其稳定性与有效性。

（一）行业性高职院校学生就业能力培养评价量表的信度与效度分析

1.信度分析。信度是对测量结果稳定性程度或者一致性程度的一种描述，其指标多以相关系数表示，其中最常用的是a信度系数，在Likert式五点等级量表中一般都是用Cronbach's Alpha系数表示，取值范围是0-1，值越大，表示信度越高。通过SPSS18.0运行得到表9和表10的结果，发现a系数分别为0.973和0.976，表明学生自我就业能力的评价量表与学生对学校就业能力培养评价量表的内部信度较高。

表9 学生就业能力自评量表的可靠性统计量

表10 学生对学校就业能力培养评价量表可靠性统计量

2.效度分析。效度即有效性，反映的是测量结果的有效性程度，主要有内容效度与结构效度。其中，内容效度主要是考察测试条目，可在多大程度上表示所要测定内容的特征范畴，本量表的条目来源主要基于已有的相关文献研究以及建设类行业性高职院校的相关专业带头人和一线的任课教师，可以在一定程度上保证量表具有较好的内容效度。

另外，根据因素分析理论，量表各维度之间应该具有中等程度的相关，总项目与各条目的相关在0.3-0.8之间，条目间的组间相关在0.1-0.6之间，则表明这些相关在全距之内的项目为量表的测试提供了满意的信度与效度。通过SPSS18.0对本量表运行分析之后（见表11），发现量表各条目间的相关系数在0.335-0.561之间，各条目与总量表间的相关系数在0.342-0.772之间，均呈现中等程度偏上的相关，而且各条目与总量表间的相关要高于各条目间的相关，这说明本量表具有较好的结构效度。

表11 量表各条目间以及各条目与总量表间的相关性

因此，无论是从量表的信度还是效度方面，本量表都具有比较好的效果。

四、结论

学生就业能力的培养评价量表可以从多方面展开，本研究选取从学生自评与学生对学校培养的角度两方面展开讨论，经过理论探讨与实证分析，可形成以下结论。

（一）建设类行业性高职院校学生就业能力培养评价量表具有多维性

结合建设类行业性高职院校的特点，通过相关的文献阅读以及量表的实证分析，发现建设类行业性高职院校学生就业能力培养评价量表在结构上具有多维性。本量表结构模型显示，可以从知识与能力、个人品质、理念、服务四个一级维度进行描述，其中知识与能力又可分为通识性知识、专业性知识、行业性知识、基本能力、专业能力、拓展能力；个人品质可分为诚实、态度、抗压、计划；服务可分为课程组织、咨询服务、工作体验，作为量表的二级维度进行描述。为了进一步凸显建设类行业性高职院校学生就业能力培养的特点，本量表还对各二级维度作了进一步细化，即构成量表的三级维度，这说明建设类行业性高职院校学生就业能力培养评价量表具有较强的多维性特征。

（二）建设类行业性高职院校学生就业能力评价指标的基本情况

统计学中，均值一般表示的是数据集中趋势的一项指标。本量表采用Likert式五点等级量表的统计方法，根据SPSS18.0对各指标进行均值和标准差计算（如表12），发现在本评价量表的四大一级指标中，学生的个性品质以及学校在就业能力培养的理念两大指标的数值较低，说明这两项目前在建设类行业性高职院校学生就业能力培养的过程中的认可度还有待提高。再者，从各二级指标和三级指标来看，关于就业能力培养的服务方面的指标集中性相对较好，知识类指标方面的差距较大，尤其是行业性知识与技能操作规范知识与其他知识的差距较大，能力方面除了信息筛选与捕捉方面的均值较高，其他方面呈现得比较集中。