基于工程教育专业认证的问卷调查法及应用研究

钟明灯，王 伟，王淑坤

(1.闽南理工学院，石狮 362700；2.长春理工大学，长春 130022)

引言

评价大学办学质量的首要指标是人才培养水平和质量，更突出了“学生为中心，产出导向，持续改进”的重要性。机械设计制造及其自动化专业将进行工程教育专业认证(IEET认证)，图1为IEET认证核心理念与国家教育理念的相关图。

图1 工程教育认证标准与国家教育理念的关联图

本专业建立了培养目标、毕业要求、课程体系、教学过程质量学校内部监控、评价、反馈、持续改进机制，也建立了校友、用人单位和第三方机构对本专业培养目标、毕业要求、课程体系设置、毕业生综合素质的外部评价、反馈、持续改进机制。本专业持续改进的总体机制如图 2所示。

图2 本专业持续改进机制框架图

一、问卷设计

本专业共有200名毕业生，问卷主要从专业能力培养、管理沟通协调能力、可持续发展、就业及指导、学校建设、毕业核心能力认同度和自我评价六个维度进行题目设计。问卷采用问卷星方式于5月13日正式发布问卷，生成二维码，经过学院动员、相关辅导员和教师的共同宣传，允许毕业生采用微信、QQ和网页等方式答题，问卷截至5月30日，并同步停止问卷发布，所有本专业的学生均完成问卷调查。

二、问卷调查结果处理

问卷调查共收到212份问卷，经过学号比对，共找出无效问卷12份，主要是由于个别学生重复答卷和个别学生跨专业答卷导致，因此对无效问卷进行删除答案处理，保留有效问卷200份，并把结果下载到SPSS20.0软件进行数据分析，保证数据分析的准确性。同时，在分析之前将200份问卷的数据用SPSS20.0先进行标准化处理。

另外，为了保护学生的隐私，学生填写的基本情况(姓名、学号、联系方式、电子邮箱、工作单位)我们不进行数据分析，在此进行说明。

三、问卷调查结果分析

(一)信度分析

对于200份问卷，首先我们需要判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息[1]；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性[2]。

信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了[2]。

由于信度只针对量表分析，因此问卷中的多选题和填空题不进行信度分析，案例样本中有效样本200份，没有无效选项。

表1 可靠性统计量

在表1中的可靠性统计量中的信度系数值为0.928，而删除前后相关性比较差的选项后信度系数值为0.943，大于0.9，因而说明研究数据信度质量很高。针对“项已删除的α系数”，分析项被删除后的信度系数值并没有明显的提升，因而说明题项全部均应该保留，进一步说明研究数据信度水平高。针对“CITC值”，分析项对应的CITC值全部均高于-0.3，因而说明分析项之间具有良好的相关关系，同时也说明信度水平良好[3]。综上所述，研究数据信度系数值高于0.9，删除题项后信度系数值并不会明显提高，综合说明数据信度质量高，可用于进一步分析[4]。

(二)多重响应分析

对于本次问卷中的多项选择题进行多重响应分析，多重响应样本数据中，有效样本200份，没有无效选项。在表2至表5中，所显示的结果即为多重选择题的分析结果，表格有两列百分比，第一列百分比是responses的百分比，表示每个选项的选择次数占总选择次数的百来比来设计权重。第二列百分比是cases的百分比，即选择该项的人数占总人数的百分比，因此加起会超过百分百[5]。两种百分比计算方式不同，但都可以看出，哪个选项重要，或者选择人数多。

表2中针对专业课程体系加强方面，实践教学环节占比最大，达77.0%；专业基础类课程占比排第二，达58.5%；专业类课程占比排第三，达53.0%，这对今后机械类专业人才培养方案的修订具有很好的借鉴意义。

表2 多选题1频率

表3中针对就业指导方面，就业体验环节占比最大，达74.5%；素质拓展方面占比排第二，达67.5%；经验分享方面占比排第三，达65.0%，这对提高学生的就业率具有很好的借鉴作用，对双创学院今后的就业指导方面的安排有很好的参考意义。

表3 多选题2频率

表4中针对就业岗位信息的获取方面，校园招聘占比最大，达78.0%；人才交流中心占比排第二，达61.5%；网上求职占比排第三，达51.5%，这对学校就业招聘安排具有很好的参考作用。

表4 多选题3频率

表5中针对加强学校建设方面，教学、生活硬件设施占比最大，达71.0%；就业指导和就业咨询占比排第二，达60.5%；师资队伍占比排第三，达49.5%，这对学校今后的软硬件的改善具有很好的参考意见。

表5 多选题4频率

(三)效度分析

具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS20.0对其进行效度分析。

1.因子模型适应性分析

效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如表6所示。

表6 KMO和Bartlett的检验

由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.863，并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析[6]。

2.因子分析结果

在进行了适用性检验之后，接下来就要进行因子分析，其结果如表7所示位主因子方差贡献率。

表7 主因子方差贡献率

根据表7主因子方差贡献率可以知道，看出特征值大于1的成分有19项，这19个主因子解释的方差占到了69.732%，说明问卷答案有69.732%的解释度。

同时进行旋转矩阵的分析，主要成分一主要体现在专业课程建设、专业毕业能力认同度及自我评价两方面；主要成分二主要体现在就业指导、校园建设两方面；主要成分三主要体现在专业课程建设、管理沟通协调能力和持续发展三个方面；主要成分四主要体现在可持续发展、专业毕业能力认同度及自我评价两方面。此外，观察旋转后的因子载荷矩阵，65个题项仅仅在某一两个主成分的载荷比较大，由此可知，问卷调查的每一个题项是具有效度的[6]。

另外，本次问卷设计还存在以下几个问题不足：(1)问卷题目的设计存在一定的不足，没有从宏观多视角的方式使题目更加精细，分类不够明显，为接下来的分析带来一定的困难；(2)采用问卷星的免费版本，故在部分题目录入并编辑时受限；(3)问卷发布到问卷截止日期时间跨度有点长，主要原因是学生已经基本在工厂顶岗实习，因此在信息的接收和反馈时间比较慢；(4)毕业生问卷调查问题相对较多，对接下来的SPSS分析带来一定的困难。

四、结语

毕业生问卷调查为毕业要求达成情况及持续性改进机制的重要一环，采用问卷星的方式可以更好地获取问卷调查的数据。本文主要成果如下：(1)通过SPSS进行信度和效度分析，说明该问卷调查可靠性较高，问卷测验分数与想要测量的特征的一致性较好；(2)通过多重响应分析，对专业课程体系建设、就业指导及就业岗位获取、学校建设方面具有一定的指导作用；(3)通过主因子方差贡献率及旋转矩阵的分析，可以得到对教学效果评价起决定作用的主要因子成分，更好地为人才培养方案的制定提供指导意见。