信息管理与信息系统专业人才培养模式满意度及其影响因素研究

冯瑞琳 薛伟莲

摘 要：为深入了解信管专业学生对当下人才培养模式的满意度情况，对本专业在校生及毕业生展开调查研究。主要采用定量定性分析、相关分析以及回归分析等方式对专业满意度以及影响因素进行分析研究。并在此基础上对完善教学体系、加强专业教育、激发学习兴趣、提高人才质量等方面提出切实可行的解决方案。

关键词：信息管理与信息系统;人才培养;满意度;影响因素

中图分类号：F24     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.24.045

0 引言

近年来，我国信息技术高速发展，对信息技术类专业的人才需求越来越大。信息管理与信息系统专业是培养计算机与管理结合的综合型人才，对相关产业的发展起到了一定的推动作用，但其教学效果并未达到预期满意度。辽师信管专业主要培养方向为了解并掌握管理信息系统开发、信息资源采集与处理的复合型人才。针对本专业建设现状，开展学生对本专业满意度的调查研究，旨在探索课程建设的不足之处、了解学生对于教学模式的想法与态度，并以此为背景不断致力于完善优化教学体系，为信管专业应用型人才培养计划的高效实施提供坚实的基础。

1 调查方法

本次调查方法主要采用的是电子问卷形式，主要调查人群为信管专业在校生以及往届毕业生。共收回电子问卷213份，有效问卷为213份，有效率为100%。调查问卷主要由被调查者基本信息、信管专业课程现状满意度情况以及对信管专业就业的态度三部分构成。调查主要采用五级量表的形式，将满意程度划分成很满意、较满意、一般、不满意、很不满意五个等级。

2 调查结果

2.1 教学质量

本次调查信管专业学生对本专业教学质量满意程度时，主要包括课程安排、教学内容、教学方式、教学指导、教学管理和实践。根据调查结果显示，现阶段信管专业大部分学生对本专业的总体教学质量比较满意。

图1中大约有52.58%的同学表示对本专业的教学内容持很满意或比较满意的态度，可见被调查者对教学内容方面的满意程度比较高，学生对于教育管理与实践的满意程度与其他四个因素相比较低。

2.2 教學资源

本题目主要调查包括教材、师资力量、图书馆资源、仪器设备和教学环境五个方面。从图2中可以看出信管专业学生对于教材和师资力量的满意程度较高，很满意和比较满意的比例达到50%以上，对图书馆资源、教学环境、仪器设备的满意程度低于教材和师资力量的满意程度。

2.3 就业情况

本题目的调查包括学生对本专业就业前景的态度以及已就业的学生对工作的满意程度。41.78%的学生持比较乐观的态度，15.49%的学生表示非常乐观。10.8%的学生对此表示不乐观，仅有1.41%的学生认为很不乐观。综上，绝大多数的信管专业学生对于本专业的就业前景比较乐观。根据对工作总体满意度调查发现，12.5%的受访者表示对现阶段的工作情况很满意;50%的受访者表示对工作现状比较满意。可见，信管专业学生对于现阶段的工作满意程度非常高。

2.4 教学氛围

从对学生学习氛围总体满意度分析结果来看，信管专业学生在学习氛围方面选择“很满意”的比例为7.51%;“比较满意”的比例达到43.19%;“不满意”的比例为8.92%。大多数的信管专业学生对本专业的学习氛围比较满意，学习氛围的总体满意程度较高。

2.5 总体满意程度

在调查信管专业学生对本专业总体满意程度时，选择“很满意”这一选项的受访者比例达到了13.62%，仅有1.41%的受访者表示对本专业很不满意。根据此题目可以看出信管专业学生对本专业总体满意程度较高。

3 相关性分析

为进一步研究教学安排、教学环境、就业情况与就读本专业的相关性，采用SPSS22.0进行分析，具体结果如表1所示。

根据Person相关性分析结果显示，教学安排与就读信管专业意愿的相关性系数达到了0.093，在0.01水平上（双侧）显著相关;教学环境与就读信管专业意愿的相关性系数达到了0.511，也在0.01水平上（双侧）显著相关;就业情况与就读本专业意愿的相关性也达到了显著水平。可以看出学生就读信管专业的意愿与教学安排、教学环境、就业情况具有显著相关性。

4 回归分析

4.1 教学安排

在本回归模型建立中，自变量为教学安排、专业了解程度、录取原因等，因变量为就读该专业的意愿。主要分析教学安排对就读该专业意愿的影响。

在该模型汇总表中，判定系数R方为0.068，Durbin-Watson值为1.928，该值接近于2，说明此回归模型不存在自相关性，相互独立。回归方程中的估计标准差为0.369;调整的判定系数为0.045，可以判断出该模型的拟合优度较低。

根据ANOVA单因素方差分析，被解释变量的总离差平方和为30.272;回归平方和为2.056;残差平方和为28.216;F检验值为3.017，与此对应的Sig值为0.012。若显著性水平等于0.05，该P值0.012<0.05，自变量与因变量的线性关系显著。

依据表2进行回归系数显著性检验，并列出回归线性方程。显著性水平为0.05，变量回归系数进行T检验的Sig值相差较大，仅有教学安排和性别的P值小于0.05，各变量之间的线性关系不显著。因此，该模型的回归方程设为y=1.878+0.132x。其中y为就读信管专业的意愿，x为本专业教学安排，教学安排对专业就读意愿显著影响。

4.2 教学环境

在本回归模型建立中，自变量为教学环境、年级、理解差距、性别、录取原因等，因变量为就读该专业的意愿。主要分析教学环境对就读该专业意愿的影响。

根据模型汇总结果显示，复相关系数R为0.550;判定系数R方为0.302。Durbin-Watson值为1.874，该值接近于2，说明此回归模型不存在自相关性，相互独立。估计标准差约为0.32;调整的判定系数为0.282，该模型的拟合优度较低。根据ANOVA单因素方差分析结果显著性水平等于0.05，该P值0<0.05，自变量与因变量线性关系显著，可以建立线性模型。

依据表3进行回归系数显著性检验，并列出回归线性方程。SPSS分析结果显示，根据其他变量T检验的P值与0.05比较来看，各变量之间的线性关系不显著。因此，该模型的回归方程设为y=1.145+0.5x。其中y为就读信管专业的意愿，x为本专业教学环境。教学环境与就读该专业的意愿具有较强的线性关系，自变量显著性影响较大。

4.3 就业情况

在本回归模型建立中，自变量为就业情况、年级、理解差距、了解程度、性别、录取原因等，因变量为就读该专业的意愿。主要分析就业情况对就读该专业意愿的影响。

根据模型汇总结果显示，Durbin-Watson值为1.904，该值与2接近，说明此回归模型不存在自相关性，相互独立。同时标准差与调整的判定系数结果可以推出该模型的拟合优度较低。根据ANOVA单因素方差分析结果显示可以推出自变量与因变量线性关系显著，可以建立线性模型。该模型的回归方程设为y=2.112+0.238x。其中y为就读信管专业的意愿，x为本专业就业情况。就业情况与就读该专业的意愿具有较强的线性关系，自变量显著性影响较大。

5 分析结果与建议

从单个因素具体分析来看，在学习信管专业前后存在一部分学生对本专业的理解偏差;信管专业的学生对于专业内的学习氛围比较满意;对未来就业情况大部分持比较乐观的态度;已就业的学生大部分对现在的工作比较满意。在教学质量方面，操作实践的重视程度不够;在教学资源方面，仪器设备和图书馆资源两个因素满意程度较低。通过对多方面分析结果来看，教学安排、教学环境、就业情况这三项因素对本专业的满意度有正向的显著影响。

根据调查结果分析，为促进信管专业适应时代大环境的发展，并满足学生的就业需求和技能需求，需要围绕本专业的教学方法、教学环境、师资力量等方面进行重新构建与完善优化。

5.1 采用多元化教学方式

通过对本专业的满意度调查发现在教学方式方面有待改进。传统的面授方式无法激发学生的学习兴趣，而信管专业是面向培养大数据分析处理与管理相结合方面的应用型人才，采用多元化、创新化的教学方式培养学生是极为有必要的。尤其是在当下的教学环境之下，可利用的教学资源、教学形式极其丰富，真正实现“面向学生、走近学生”的教学目标，充分调动并发挥学生在专业学习上的主观能动性，应用创新、多元化的教学方式，例如使翻转课堂等方式，调动学生的学习积极性与主动性。

5.2 重视理论与实践结合

在调查中发现，信管专业学生对实践方面的满意程度比较低，理论知识与实际应用的结合效果并不理想，实践操作的程度并未取得预期的效果。为解决这一问题，可以利用信息化教学手段，对理论知识的学习进行迁移，将课堂上理论知识学习的时間转移，利用开放课程，培养学生课前自主学习理论知识，课堂时间将主要用于上机实践操作，便于教师答疑讲解与一对一辅导教学活动的深入进行。强化学生实际应用的能力，持续不断地培养和提高本专业学生的实践能力、自主学习能力。

5.3 加强专业理念与就业方向的渗透

在调查中发现，受访者对于信管专业的了解程度并不高。从某种程度而言本专业的学生对所学专业的理解程度将对其在大学中的学习方向与学习效果产生重要影响。因此，应不断加强渗透专业理念，促进学生了解本专业的培养方向与培养目标。与此同时，也要在授课中适当穿插针对本专业的就业环境与就业方向，使学生的学习目标更加精准化、清晰化，并对自己未来的就业方向有明确的定位。

参考文献

[1]颜鲁林.利用SPSS对大学生学习注意力集中程度进行多元线性回归分析[D].兰州：兰州大学，2012.

[2]周冬杨.浅析信息管理与信息系统专业应用型人才的培养——以重庆邮电大学移通学院为例[J].科学咨询（科技·管理），2019，（01）：29.