师范生满意度指标模型构建与检验

钟兵兵　曾泽鑫

[摘 要]借鉴美国顾客满意度指数（ACSI）模型以及参考国内外学生满意度量表，预设师范生满意度指标模型和指标体系。通过对师范生满意度指标体系测评数据进行信效度检验、相关性分析、线性回归分析和结构方程模型检验，测评结果表明：师范生满意度指标模型整体拟合度较好，能够测量出师范生满意度实际情况，从而验证了从师范生感知质量到师范生满意度再到师范生忠诚度的师范生满意度指标模型的合理性。

[关键词]师范生满意度；指标模型；指标体系；模型构建与检验

[中图分类号] G655

[文献标识码] A [文章编号]1005-5843（2018）09-0129-07

[DOI]10.13980/j.cnki.xdjykx.2018.09.025

2018年2月11日，教育部等五部门印发《教师教育振兴行动计划（2018—2022年）》的通知（教师[2018]2号）中，明确将“提升培养规格层次，夯实国民教育保障基础，全面提高师范生的综合素养与能力水平”。作为五项目标任务之一，旨在通过提升师范生教育质量，用优秀的人去培养更优秀的学生。师范生教育质量提升着力点在于高校特别是师范类院校应当发挥主体作用，加强对师范生教育路径的探析和优化。本研究以师范生满意度为切入点，通过实证测评构建更具科学性和合理性的师范生满意度指标模型和指标体系，进而为优化高校师范生教育路径和振兴师范生教育提供系统的指标依据。

一、师范生满意度指标模型构建

学生满意度指标模型来源于顾客满意度指标模型，目前对学生满意度指标模型的研究已形成了较为成熟的研究成果，但主要还是借鉴顾客满意度指标模型。国外具有代表性的顾客满意度指数模型包括：SCSB模型、ACSI模型、ECSI模型，这些顾客满意度指数模型有系统的理论研究，为学生满意度指标模型的构建提供重要参考价值。

国内对高校学生满意度指标模型构建的研究文献逐渐增多，在中国期刊网以“学生满意度模型”为篇名进行检索，共有期刊58篇、硕博士论文2篇。纵观已有的研究，主要基于不同模型研究学生满意度模型：李玉倩基于结构方程模型的高等教育学生满意度研究，从学生满意度、人才培养、感知管理、校园文化、感知质量、硬件支持等6个结构变量建立高等教育学生满意度指数模型[1]；王欣欣、谭诤基于四分图模型研究高校课堂教学学生满意度，绘制四分图展现学生满意度系列优势因素、维持因素、机会因素和改进因素[2]；张变华等人基于Logistic模型分析旅游管理专业学生满意度[3]；聂风华、魏强基于二维顾客满意度模型构建的学生满意度感知质量因子包括公共卫生、楼宇管理、维修服务和安全管理，可运用于学生公寓管理和服务中 [4]；等等。国内对高校学生满意度模型的研究多是借鉴和运用国外的顾客满意度指数模型进行研究，再与实际研究相结合，进而建立不同指标模型和指标体系。

本文基于以上国内高校学生满意度指标模型构建的研究并参考美国顾客满意度指数（ACSI）模型预设师范生满意度指标模型（如图1所示）。依据师范生满意度指标概念模型，提出关于变量间的2个研究假设关系：

假设1：师范生感知质量对师范生满意度存在正显著影响；

假设2：师范生满意度对师范生忠诚度存在正显著影响。

二、师范生满意度指标模型检验

（一）师范生满意度指标体系的构建

已有文献没有以师范生为研究对象构建满意度指标体系。因此，我们从学生满意度指标体系进行回顾，以期为师范生满意度指标体系的构建提供参考。冯大霓在研究师范学院学生满意度指标体系中，确定教學状况、教工队伍、教学设施、自我发展、后勤保障等6个涉及学校建设与发展的关键因素[5]。费苗和张春兰对近10年来我国高校学生满意度研究述评中提到，目前国内学者对高校学生满意度的研究在研究内容、研究方法上等都还较为薄弱，尚未提出适合我国实际情况的测量模型和指标体系，而且缺乏具有可操作性的应用性研究[6]。根据本文的实际研究需要并参考已有的学生满意度指标体系研究，从4种研究方法、问卷编制和变量测量以及初测问卷的探索性因子分析出发，构建师范生满意度指标体系。

1.研究方法

（1）文献研究法。在中国知网和web of science等网站查阅构建学生满意度指标体系相关文献，结合本研究实际需要借鉴已有文献学生满意度指标体系，从而初步构建师范生满意度指标体系；（2）访谈法。出于对文献研究法的补充，还采用了访谈法对师范生满意度指标体系进行研究，通过增加对高校管理者以及部分在校师范生的访谈，能够更为全面的构建师范生满意度指标体系；（3）问卷调查法。本文借助问卷调查法获得第一手的师范生满意度测评数据，从初测问卷到正式问卷的整个过程，使师范生满意度问卷设置更加科学；（4）统计分析法。在师范生指标模型和指标体系验证过程中，涉及到信效度检验、主成分因子分析法、相关性分析、回归分析和结构方程模型等主要统计分析法，旨在充分验证师范生满意度指标体系的科学性和预设师范生满意度指标模型的合理性。

2.问卷编制和变量测量

教育部2014年启动了新一轮的高校本科教学审核评估，评估体系包括办学指导思想、师资队伍、教学条件与利用、专业建设与教学改革、教学管理、学风和教学效果7个一级指标；师资队伍数量与结构、教学基本设施、学习风气等19个二级指标；教学水平、校舍状况、图书馆状况等44个三级指标。评估要求重点考察办学定位和人才培养目标与国家和区域经济社会发展需求的适应度、教师和教学资源条件的保障度、教学和质量保障体系运行的有效度、学生和社会用人单位的满意度等，要求注重事实证明，以数据为依据。那么，高校特别是师范类院校，当以本科教学审核评估为契机，全面提升师范生教育质量。本研究师范生满意度指标体系正是参考了《普通高等学校本科教学工作水平评估指标体系》的若干维度和主要考察点，以及主要分析了美国大学生满意度量表（SSI）、国家大学生学习情况问卷调查系统的问卷（NCSS）两种典型大学生满意度量表，预设《师范生满意度调查问卷》。初测问卷共设三部分：第一部分是问卷指导语，阐明调查的目的、形式、作答要求；第二部分由6个学生基本信息题包括学生性别、所在年级、所在学院、所学学科、生源地和职务组成；第三部分由46 个主观态度题组成，问卷第三部分使用李克特5分制计分法计分，非常满意、满意、一般满意、不满意、非常不满意分别对应5分、4分、3分、2分、1分。初测问卷通过网络问卷生成访问链接、二维码并在赣南师范大学发布，最终收集了256份学生的初测答卷。

3.初测问卷的探索性因子分析

为了确定师范生满意度指标体系问卷各维度及其题项，我们采用了软件SPSS23.0对初测问卷进行探索性因子分析。问卷是否适合做主成分因子分析，取决于KMO值以及巴特利特球型检验结果卡方值，当KMO检验系数大于0.5以及巴特利特球型检验p值小于0.05时，表示变量间的共同因素越多，越适合做因子分析[7]。对此次调查的数据进行KMO检验和巴特利特球型检验，输出结果显示KMO=0.957且sig.=0.000，拒绝巴特利特球型检验的零假设，认为初测问卷数据适合做主成分因子分析。主成分因子分析的主要统计量包括调查变量的共同度、因子旋转、公共因子命名等[8]，对输出结果做进一步的处理：删除共同度低于0.4的题项；通过因子旋转确定了师范生满意度指标体系一级指标师范生感知质量的8个二级指标以及反映二级指标体系的40个具体题项；数据分析得出初测问卷累计解释总方差为65.35%，说明师范生满意度指标体系初测问卷的解释力较强；各级指标公共因子的命名及其所包含的题项（表1）。

（二）师范生满意度指标体系测评及模型检验

将构建的师范生满意度指标体系在赣南师范大学和赣州师范高等专科学校进行进一步师范生网络测评，此次共收集4 181份答卷，学校类别分布情况为：赣南师范大学3 329名师范生占总测评人数的79.6%，赣州师范高等专科学校852名师范生占总测评人数的20.4%。师范生满意度指标体系科学性测评主要包括问卷的信效度检验、相关性分析，而研究通过线性回归分析和结构方程模型检验验证师范生满意度指标模型的合理性。

1.信效度检验

（1）效度检验。对此次调查的数据进行KMO检验和巴特利特球型检验，得出问卷数据 KMO=0.986，说明问卷的结构效度特别好。巴特利特球型检验显示sig.=0.000，问卷数据达到了显著水平。

（2）信度检验。信度是指问卷的可信程度，主要体现问卷多次测量的一致性程度和稳定性程度。经过多次反复的测量，其结果也能够保持稳定，说明问卷信度高。测量信度的方法有很多，本文采用克隆巴赫α信度系数检验。表2是师范生满意度指标信度系数输出结果，各级指标的克隆巴赫α系数均大于0.7，说明整体数据内部一致性和稳定性较好，问卷具有较高的信度。

2.相关性分析

相关性分析（Correlate）是分析两个变量观测值变化的一致性程度或密切程度的統计分析方法，通过相关性分析旨在研究所构建的各级一级指标体系间是否存在一定的联系，进而验证师范生满意度指标体系的合理性。对师范生感知质量与师范生满意度、师范生满意度与师范生忠诚度分别进行相关性分析，表3相关性分析输出结果反映出变量间在 0.01 级别（双尾）相关性显著，从而可以得出师范生感知质量与师范生满意度、师范生满意度与师范生忠诚度都存在高度正相关关系的结论，从相关性分析的角度证明了师范生满意度指标体系的合理性。

3.线性回归分析

研究对问卷数据进行相关性分析，发现师范生感知质量与师范生满意度、师范生满意度与师范生忠诚度相关系数显著，表明了变量间的密切程度高度相互关联。但是相关系数不能反映出变量间的具体关系，不能描述自变量和因变量之间是否存在某种线性关系。因此研究进一步对已有数据进行线性回归分析，也即研究师范生感知质量与师范生满意度是否存在某种线性关系以及师范生满意度与师范生忠诚度是否存在某种线性关系，同时检验所构建师范生满意度指标体系的合理性。表4是线性回归分析结果，自左至右分别是回归类型、预测变量、因变量、常量、未标准化系数、回归方程复相关系数R、多重判定系数R 方、调整后判定系数R方。多重判定系数R方是自变量对因变量的解释程度系数，取值范围0到1，越接近于1则拟合优度越高，越趋近于0则拟合优度越低。在线性回归分析结果中，我们也更多参考多重判定系数R方的值来衡量拟合方程优良，具体的线性回归分析结果如下：

（1）自变量师范生满意度与因变量师范生感知质量的一元线性回归分析

将师范生感知质量作为线性回归因子，用一元线性回归分析自变量师范生感知质量对因变量师范生满意度的影响。从表中可以看出多重判定系数R方等于0.764，意味着自变量师范生感知质量对因变量师范生满意度的解释率为76.4%，说明拟合方程能较好地解释变量的变化。

（2）自变量师范生满意度与因变量师范生忠诚度的一元线性回归分析

将师范生满意度作为线性回归因子，用一元线性回归分析自变量师范生满意度对因变量师范生忠诚度的影响，得出多重判定系数R方等于0.544，也即自变量师范生满意度对因变量师范生忠诚度的解释率为54.4%，可见拟合的方程可以接受。

4.结构方程模型检验

师范生满意度指标体系结构方程模型检验包括对验证性因素分析模型拟合指数检验以及结构方程模型的路径系数检验。

（1）通过探索性因子分析我们构建了师范生满意度指标体系以及确定了各个指标所包含的具体因子，而对于师范生满意度指标体系的构想效度则选择结构方程模型验证性因子分析法来检验。根据结构方程模型（SEM）拟合指数，本研究主要采用的拟合指数为GFI、RMR、 RMSEA、AGFI、CFI、IFI、PNFI。运用Amos21软件对测评数据进行拟合，从表5可以看出，GFI=0.835≥0.80，RMR=0.045﹤0.05，RMSEA=0.061﹤0.08，AGFI=0.816≥0.80，CFI=0.900≥0.90，IFI=0.900≥0.90，PNFI=0.825﹥0.5，结构表明模型M1的各项拟合指数都很好，可以运用到师范生满意度测评中。通过Amos21软件绘制出师范生满意度指标模型终解图（如图2所示）。

（2）通过Amos21软件Text Output输出窗口得到表6结构方程模型的路径系数。从师范生感知质量到师范生满意度路径中可以看出，师范生感知质量对师范生满意度具有显著性正向影响（p<0.001）且影响力为0.965，验证了模型假设1；师范生满意度到师范生忠诚度路径反映出，师范生满意度对师范生忠诚度有显著性正向影响（p<0.001）且影响力为1.041，从而验证了模型假设2。

综上，研究通过对师范生满意度指标体系进行信效度检验以及相关性分析，验证了师范生满意度指标体系的合理性，而线性回归分析、结构方程模型检验的结果则验证了师范生满意度指标模型的合理性。

三、结论和研究不足

（一）结论

研究在梳理已有的国内外文献基础之上，预设了师范生满意度指标模型，构建了师范生满意度指标体系：师范生感知质量、师范生满意度、师范生忠诚度3个一级指标以及教师风范、学习风气、学习成长、学校管理 、学校服务、教学设施、师资队伍、专业与课程8个二级指标和反映二级指标体系的40个具体题项，选取赣南师范大学和赣州师范高等专科学校在校部分师范生作为指标体系测评的样本。通过测评数据的信效度检验、相关性分析、线性回归分析、结构方程模型检验，测评数据的各项参考指标达到了参考值，即模型整体拟合度较好，表明预设的从师范生感知质量到师范生满意度再到师范生忠诚度的师范生满意度指标模型可以接受。

（二）研究不足

从国内外有关学生满意度指标模型的文献来看，学者们更多是基于已有的顾客满意度指数模型结合自身的研究需要，对如何构建学生满意度指标模型展开研究，进一步体现在对学生满意度指标体系建立、对学生满意度的影响因素等若干层面的研究，研究较全面和深入，确实为提高学生满意度、提升高等教育办学质量和促进高等院校内涵式发展提供了深厚的理论基础。但是，对师范生满意度指标模型的研究仍存在较多不足之处：

一是师范生满意度指标模型主要来源于顾客满意度指数模型，师范生满意度是建立在学生作为教育消费者的角度定义的，而师范生满意度的研究不应仅是学生作为“顾客”角色对学校提供的服务进行满意与否评价，还应体现出师范生作为在校生“主人翁”的评价角色。因此，对师范生满意度模型核心词“师范生满意度”概念非顾客化的重新界定必将给师范生满意度指标模型的研究带来新的研究内容和研究范式。

二是研究方法的不足，研究主要集中在问卷调查法、统计分析法等实证研究法的运用上。实际上，大部分已有的实证研究文献存在普遍的不足：取样代表性不强、指标体系没有标准、共同因子的命名层次和着重点不同、问卷探索性分析少有涉及等等。这就要求研究者更加深入对实证研究方法基础理论的研究以及研究过程中对其他研究方法的融合，这是提高师范生满意度指标模型研究质量的重要途径。

三是对师范生满意度指标模型和指标体系的研究较少。在查阅的文献中涉及到运用模型研究师范生满意度的文献有：李硕豪、杨海燕基于结构方程模型的高校理科教学学生满意度研究——以东中西部9所高校為例中的西北师范大学、天水师范学院[9]；刘凯等人西藏高等教育学生满意度指数模型的构建中的拉萨师范高等专科学校等[10]，但都未将师范生满意度作为单独因子进行研究。师范生教育作为高等教育重要的组成部分，为国家培养出师范类人才，为国家的教育事业奠定重要的师资保障，直接影响我国各层次的教育质量。因此，加强对师范生满意度指标模型和指标体系的研究势必大有裨益。

参考文献：

[1]李玉倩.基于结构方程模型的高等教育学生满意度研究[J].高教探索，2017（02）：45-50.

[2]王欣欣，谭诤.基于四分图模型的高校课堂教学学生满意度研究——以江西省部分高校为例[J].现代教育科学，2016（01）：20-26+43.

[3]张变华，吴攀升，李玫.基于Logistic模型分析学生对实习酒店的满意度——以忻州师范学院为例[J].太原师范学院学报（自然科学版），2013，（04）：157-159.

[4]聂风华，魏强.基于二维顾客满意度模型的学生公寓管理评价[J].清华大学学报（自然科学版），2010，（06）：952-956.

[5]冯大霓.师范学院学生满意度指标体系研究[D].电子科技大学，2009.

[6]费苗，张春兰.近十年来我国高校学生满意度研究述评[J].苏州教育学院学报，2012，（06）：98-101.

[7]吴明隆.SPSS统计应用实务[M].北京：中国铁道出版社，2000.

[8]张奇.SPSS for Windows 在心理学与教育学中的运用[M].北京：北京大学出版社，2012.

[9]李硕豪，杨海燕.基于结构方程模型的高校理科教学学生满意度研究——以东中西部9所高校为例[J].现代大学教育，2015（04）：80-92.

[10]刘凯，张传庆，张会庆.西藏高等教育学生满意度指数模型的构建[J].黑龙江民族丛刊，2013（03）：184-190.

（责任编辑：刘玉）

Abstract： By referring to American customer satisfaction index （ACSI） model and domestic and foreign student satisfaction scale， the model and index system of student satisfaction index are preset. Through to the students' satisfaction index system assessment test， reliability and validity of data correlation analysis， linear regression analysis and structural equation model test， the test results show that the fit of the whole students' satisfaction index model is better， be able to measure the actual situation， so as to verify the rationality of the satisfaction index model of normal students， from the sensation quality of normal students to normal students satisfaction， then to normal students loyalty.

Key words： normal students satisfaction； index model； index system； model construction and test