基于SPSS在线分析的中高职衔接问题调研报告
2019-11-29
(1.陕西能源职业技术学院,陕西 咸阳 712000;2.西安工业大学,陕西 西安 710021)
引言
为了了解目前陕西省内机电专业中高职衔接现状,针对中高职课程设置比例、教材衔接等情况展开调研。通过网络设置问题,发放二维码答题的形式,向54余名教师发放调查问卷,回收问卷54份,有效问卷54份,回收率为100%,调研的54名教师绝大部分来自一线教师,50人为专任教师岗位,4人为教学管理岗位。所授课程绝大多数为机电类专业课程,其中机电类专业基础课11人次,专业核心课程31人次,基础课7人次,其他5人次。陕西省内22所高职院校,其中20所公办院校,2所民办院校。地域分布来自西安、咸阳、渭南、杨凌、铜川、延安、榆林、宝鸡、商洛等地区。学校涵盖了陕西省内优质高职院校,尤其是这些学校的机电专业在省内均属翘首。
一、调研设置框架
(一)调研目的
通过调研了解目前陕西省内机电专业中职与高职衔接现状,了解中高职课程设置、教材更新、中高职衔接的培养要求等多方面情况,为中高职有效衔接尤其是煤矿机电专业中高职有效衔接把脉诊断。
(二)调研内容
问卷内容涉及单选9道题和多选2道题,主要从课程、衔接、教材、实训等内容入手。
二、调研结果
从调研结果看,此次调研跨度较大、辐射较广、调研比较集中,主要针对陕西省内优质高职院校的机电专业的中高职衔接问题进行调研。调研的教师大多为这些院校的“双师”型青年骨干教师;由图1知,96.3%的教师认为高职更有利于学生以后的职场发展,仅有3.7%的教师认为中职毕业后走上社会更好;由图2知,61.11%的教师认为中高职课程设置比较合理,38.89%认为设置不合理;由图3知,文化课、专业课、实训课比例设置方面:1:1:1、1:1:2、1:2:1占比持平,基本为25%,1:2:2最少只占20%;由图4知,55.56%认为高职紧跟行业发展需求,44.44%认为联系不紧密;由图5知,在教材更新调研方面,92.59%的人认为应该更新教材。由图6知,61.11%认为课程有衔接,38.89%认为中高职课程无衔接。由图7知,对课程有衔接的重复比例做一个调查,其中40.74%的老师认为重复比例是10%-20%,29.63%认为重复比例在0%-10%,16.67%认为重复比例在20%以上,12.96%认为完全无重复。由图8知,对衔接紧密性调研,发现55.56%认为衔接紧密,16.67%认为衔接不紧密,27.28%认为衔接关联不大。由图9知,为了加强中高职衔接,83.33%认为应该从课程衔接入手,74.07%显示要注重资源衔接,72.22%要注重就业衔接,51.85%认为注重师资衔接。由图10知,在中高职衔接过程中,85.19%的高职教师认为中职学生的培养要夯实专业基础知识,79.63%强调动手能力的培养,77.78%要求注重团结协作能力的锻炼,70.73%要求提高“工匠精神”的培养,62.96%要求加强创新精神和吃苦耐劳的培养。
图1 中、高职发展前景调研结果
图2 课程设置比例合适与否结果
图3 文化课、专业课、实训课比例设置情况
图4 与行业衔接内容调查
图5 教材更新需求调研结果
图6 课程衔接情况调研结果
图7 课程衔接重复比例调查统计
图8 中高职衔接紧密性调查结果
图9 中高职衔接侧重点调研
图10 中高职衔接对中职生的要求统计
三、基于SPSS的调研结果分析
(一)通过在线SPSS分析软件,检测调研问题设置的合理度、效用度及问题之间的联系情况,选用综合模糊评价、效度、信度、主成分分析法等各种方法进行分析。
(二)分层聚类是对定量数据进行研究,探索分析项的归属类别,对其基本特征进行描述的一种方法,通过分层聚类项描述法对多选题课程衔接、师资衔接、资源衔接、就业衔接之间的关系进行分析,结果见表1和图11所示。
表1 聚类项描述分析
图11 聚类树状图
(三)为了分析两个问题之间的相关性,使用Pearson相关进行分析。对现在文化课、
专业课、实训课比例是多少与这种比例设置是否合理两个问题进行了Pearson分析,得到其相关系数为0.543,并且呈现出0.01水平的显著性,说明这两个为之间存在显著的正相相关,具体见表2所示
表2 Pearson相关情况
(四)使用项目分析法对相关问题进行统一分析,能够从宏观角度分析这些问题之间的内在联系,并分析问题设置的合理性,样本具有一定的区分性,分值有高有低,如果表项设置不合理,则可能出现选择相同项,因此此类项需要删除或者修改,见表3所示。
表3 项目分析(区分度)分析结果
表3总共对7项进行分析,并求和后分成高低组别,使用T检验进行差异对比,结果显示课程衔接是否重复和教材是否需要更新这两项区分性差,此两项应删除处理,其余5项具有良好的区分性,应予以保留。
四、总结
通过在线SPSS分析软件能够从统计学的角度深度揭秘调查问卷之间的联系、内在关系、合理性、区分度等特征,为调查问卷的设计、考量、总结提供了深度学习的空间。