立德树人背景下高校教师胜任力评价体系构建研究

胡杨成 葛红

[提 要]文章基于新时代立德树人根本要求和高校基本职能，提出高校教师胜任力的基本内涵和构成要素，进而利用315份调查问卷取得的数据资料，借助于SPSS22.0和LISREL8.8统计软件，进行探索性因子分析、验证性因子分析和信度、效度检验。最终构建的高校教师胜任力评价体系包括4个构成要素：课程思政胜任力、人格特质胜任力、教育教學胜任力和科学研究胜任力，共19个评价指标。该评价体系可用于高校教师选聘、培训、胜任力诊断，同时对高校落实立德树人根本任务也有一定的借鉴参考。

[关键词]高校教师;胜任力;立德树人;因子分析

[作者简介]胡杨成，南昌工程学院工商管理学院教授，博士，研究方向为组织网络、社会创业与创新管理;葛红，南昌工程学院工商管理学院副教授，研究方向为战略决策、人力资源管理。（江西南昌 330099）

[基金项目]教育部产学合作协同育人项目“人力资源管理专业创新与实践基地建设”（2021024 77037）;江西省高等学校教学改革研究课题“社会网络和创新氛围与高校教师知识创新绩效的关系研究”（JXJG-15-18-4）

近年来，国内学者基于西方成熟的胜任力理论和评价体系对高校教师胜任力进行了研究探索，取得了一定的进展，包括提出了本土化的评价模型和指标体系以及提升高校教师胜任力的对策建议。然而从现有研究来看仍存在一些不足之处，其局限性集中体现在三个方面：一是对高校教师胜任力评价体系缺乏缜密的理论构思，模型构建的主观随意性较强;二是对高校教师胜任力评价指标缺乏审慎的信度和效度检验，降低了评价体系的可靠性和有效性;三是尚未充分考虑新时代落实立德树人根本任务对高校教师课程思政素质的新要求，制约了理论对现实问题的指导能力。对此，文章在现有研究基础上对中国高校教师胜任力评价作进一步探索，旨在构建立德树人背景下的高校教师胜任力评价体系。

一、立德树人背景下高校教师胜任力界定

（一）高校教师胜任力的内涵

胜任力的概念最早由McClelland（1973）提出，他认为胜任力是指在某一工作中能够将优秀者和普通者区分开来的深层次的人格特征[1]。此后，国内外研究人员围绕胜任力进行了大量富有成效的研究，并有学者将胜任力的概念拓展到了高等教育领域。Tigelaar等人（2004）认为，教师胜任力主要是指教师的人格特征、知识和在不同教学背景下所需要的教学技巧及教学态度[2]。何齐宗和戴志刚（2017）研究了高校硕士生导师的岗位胜任力，认为胜任力是指有效完成硕士生培养任务所需的知识、能力、动机、态度、价值观、个人特质等[3]。黄扬杰（2020）以高校创业教育教师为对象，提出胜任力是指在优秀师德师风前提下，顺利完成创业教育相关工作所需要的态度、知识、技能三个方面的综合素质[4]。基于上述分析，文中将高校教师胜任力界定为高校中表现卓越的教师所具备的内隐的个性品质以及外显的知识技能。

（二）高校教师胜任力的构成要素

党的十九大报告指出，要全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，培养德智体美全面发展的社会主义建设者和接班人。习近平总书记关于“高校立身之本在于立德树人”的论述深刻阐明了立德树人在高校工作中的核心地位。课程思政是立德树人的根本遵循，而高校教师是做好课程思政教学改革的关键，是立德树人的主要力量和根本依靠，承担着培育和践行社会主义核心价值观的使命，因此本文提出新时代立德树人根本任务背景下，课程思政素质是高校教师胜任力的关键构成要素。

教师是高校最具价值的人力资源，同时也是承载高校职能的主体力量。高校职能是指高校为适应社会分工与社会发展需要所承担的社会任务。一般认为现代高校具有三项基本职能：培养专门人才，发展科学知识，为社会服务。高校不同于企业，其服务社会的方式是间接的而不是直接的，服务社会的功能主要通过人才培养和科学研究来实现。契合高校基本职能，文中由此提出教育教学、科学研究是高校教师胜任力的重要构成要素。此外，高校教师还必须具备良好的人格特质等深层次特征。

二、实证方法

（一）问卷编制过程

基于立德树人根本要求和高校基本职能，文中初步将高校教师胜任力的关键构成要素界定为4个方面：课程思政、人格特质、教育教学、科学研究。通过文献梳理、高校教师访谈和研究人员反复讨论，形成了包括26个评价指标的初始调查问卷，其中课程思政胜任力包括9个评价指标、人格特质胜任力包括4个评价指标、教育教学胜任力包括7个评价指标、科学研究胜任力包括6个评价指标。

（二）样本与数据收集

文中实证分析的对象是高校教师，所有评价指标均采用Likert7点计分量表，要求问卷填答者选择适当的数字来表示评价指标的内容与个人实际情况的符合程度，数字越大表示符合的程度越高，其中“1”表示“非常不符合”，“7”表示“非常符合”。问卷调查主要集中在江西省内的高校进行，采用在线问卷调查方式共获得了315份有效填答问卷，样本基本特征如表1所示，从年龄、学历、职称、专业、工作年限等方面来看，样本的覆盖面较广，代表性良好，较好地保证了问卷所提供信息的可靠性。

（三）数理统计方法

采用SPSS22.0软件进行探索性因子分析即EFA（exploratory factor analysis），利用LISREL8.8软件进行验证性因子分析即CFA（confirmatory factor analysis）。根据因子分析要求，为达到有效的验证效果，EFA和CFA的样本不能交叉（Hatcher，1994）[5]。对此，文中从回收的315份有效问卷中随机抽出158份问卷作为第一组样本用于EFA，其余的157份问卷作为第二组样本用于CFA和信度、效度检验。

三、实证结果与分析

（一）探索性因子分析

用于EFA的样本数量为158个，初始评价指标为26个，样本数量是指标数量的6.08倍，满足样本数量是指标数量5倍以上的要求。采用主成分法，选择方差最大正交旋转处理，提取特征值（Eigenvalue）大于1的共同因子（构成要素）。然后分析每一个指标在各个共同因子上的载荷（Factor Loading），按照以下原则精減指标：（1）删除在所有共同因子中的载荷均小于0.50的评价指标;（2）删除在两个或两个以上共同因子中的载荷均超过0.50的评价指标;（3）删除在两个或两个以上共同因子中载荷差异过小的评价指标（Hatcher，1994）[5]。依照EFA流程进行多轮次的指标精减，直到满足上述原则。

按照前述准则，依次删除“在教学过程中能够做到理论联系实际”“善于将思政元素融入课程教学之中”“在教学过程中能充分激发学生的学习热情”和“愿意为了学生而付出额外的时间和精力”等4个评价指标后，再次对剩余的22个评价指标进行EFA，结果显示：KMO值为0.93，大于0.60的推荐标准，经Bartlett球形检验得到的Chi-Square为3084.80，自由度为231（p<0.001），表明样本数据非常适合进行EFA。通过EFA得到的高校教师胜任力评价体系与前文分析结果相一致，共提取了四个特征值大于1的共同因子，分别命名为：人格特质胜任力即CHTCO（competence of character traits）、课程思政胜任力即CIPCO（competence of curriculum for ideological politics）、教育教学胜任力即TEACO（competence of teaching and education）、科学研究胜任力即REACO（competence of rese arching）。上述四个因子对方差的累计贡献达76.229%，上述四个因子对方差的累计贡献达76.229%，高于50%的推荐标准，各个评价指标在相应因子上的载荷介于0.562～0.858之间，表明因子提取效果良好，22个指标的因子载荷矩阵如表2所示。

（二）验证性因子分析

采用交互验证的方法，通过结构方程建模软件LISREL8.8来实现CFA，利用第二组样本（N2=157）对EFA得到的高校教师胜任力评价体系的4因子结构进行检验。CFA采用最大似然法（maximum likelihood），利用样本数据对设定的理论模型参数进行估计，再根据这些参数估计重新构建协方差矩阵，然后将重建的协方差矩阵与输入数据的协方差矩阵进行比较，当这两个协方差矩阵非常接近时，残差矩阵中的各元素会接近于0，由此就可以认为模型拟合的比较好。在得到整个评价体系的拟合情况以后，本研究将进一步分析高校教师胜任力评价体系的信度和效度（包括收敛效度和区别效度）。

CFA分析主要根据缺失路径和交叉负荷这两个判定标准来决定是否删除指标。首先，修正指数（modification indices）代表评价指标与某些路径有关，但是这些路径并没有在路径图上表示出来;其次，任何一个评价指标都必须负荷在单一因子上，同时在两个因子上具有较大载荷的评价指标将被删除（Joreskog and Sorbom，1993）[6]。在CFA过程中，依次删除“对从事的教师职业具有强烈的认同感”“非常理解学生的需求并关心学生成长”“具有良好的职业道德修养，为人师表”等3个指标后，模型卡方值显著减少，GFI值提升明显，并且其他拟合指数均得到一定程度的改善，结果如表3所示。修正后的模型从绝对拟合指数来看，RMR值为0.050，满足小于0.08的标准，GFI值为0.85，略低于0.90的标准;从增值拟合指数来看，NFI、NNFI与CFI值分别为0.96、0.98、0.98，均满足大于0.90的推荐标准。总体来看，修正后的高校教师胜任力评价体系能够较好地拟合样本数据，包括4个因子，共计19个评价指标，其中科学研究胜任力包括6个评价指标、课程思政胜任力包括4个评价指标、教育教学胜任力包括5个评价指标、人格特质胜任力包括4个评价指标。

（三）信度和效度检验

（1）信度检验

采用因子的组合信度即CR（composite reliability）来检验高校教师胜任力评价体系的信度。因子的CR值用以表征同一因子中多个指标的内部一致性，其推荐标准是不低于0.70（Nunnally，1978）[7]。高校教师胜任力评价体系的CFA结果如表4所示，4个因子的CR值都达到了0.70以上，最低值为人格特质胜任力的0.81，这表明4个因子的高校胜任力评价体系达到了较高程度的信度和内部一致性。

由于LISREL没有给出CR和AVE的统计量，参照胡杨成和蔡宁（2009）的研究[8]，按公式（1）和公式（2）进行计算，其中λ为评价指标的标准化因子载荷，θ为测量误差。

 （2）效度检验

在进行评价体系开发的时候，为了保证评价体系的稳健性，需要验证其构念效度（construct validity），即测量工具能够恰当地测量出所欲测量的构念的程度。参照Fornell和Larcker（1981）的研究[9]，本研究通过收敛效度、区别效度来评估高校教师胜任力评价体系的构念效度。收敛效度用于评估指标之间一致性的程度，区别效度是指一个建构（construct）根据实证标准区别于其他建构的程度。

CFA结果如表4和图1所示，各评价指标的标准化因子载荷都超过了0.50，T值均达到了0.001的显著水平，这表明评价体系具有较好的收敛性。另外，通过计算各因子的平均方差提取量即AVE（average variance extracted）来进一步评价收敛效度。四个因子中AVE的最低值为0.53，大于0.50的临界标准，因此文中构建的高校教师胜任力评价体系具有很好的收敛效度。区别效度检验结果如表5所示，各因子间的关系数加减1.96倍的标准误（对应于95%的置信区间）均不包含1，显示了4个因子之间有较好的区分效度。

四、结论与讨论

（一）结论与启示

文中注意到了新时代立德树人根本任务对高校教师课程思政素质的新要求，契合经典胜任力概念和高校基本职能，运用多元统计方法，构建了包括课程思政、人格特质、教育教学、科学研究等4个构成要素（因子），共计19个指标的高校教师胜任力评价体系，定量分析的结果显示该评价体系具有较佳的信度和效度，主要有以下几点启示：

第一，文中构建的评价体系可以用于高校教师胜任力的实际诊断和测评，诊断结果不但能以量化的方式让参评者察觉自身的优势与不足，而且可以根据评价结果对高校教师胜任力进行标杆管理，将表现卓越的教师作为标杆，通过树立标杆教师的示范带头作用，从而更加有效地提升其他高校教师的胜任力水平;第二，立德树人根本任务对高校教师的课程思政能力提出了全新要求，结合文中构建的评价体系，高校在选聘教师过程中，应当把应聘者的政治素质，对课程思政、立德树人理念的理解和认同情况等内容作为首要的考虑因素;第三，在面试过程中，对应聘者的抗压能力、沟通技巧、上进心等深层次的人格特質应当给予更多的关注。与此同时，高校人事主管部门还应当结合学校的目标定位，学科、专业建设要求，出台相应的激励措施，有效引导和调动教师参与教学、科研工作的主动性和积极性。

（二）后续研究建议

本研究仍存在一定的局限性，在以下方面尚需深入探讨：第一，文中通过高校教师自我填答的方式进行评价体系开发，后续研究者可将问卷调查对象扩展到更大范围的利益相关群体，包括高校行政管理人员、学生等，由此可以构建更全面的高校教师胜任力评价体系;第二，文中问卷调查主要集中于江西省的高校，后续研究可以扩大研究范围，进行中部地区高校和东部地区高校的比较分析，探讨不同区位的高校对教师胜任力评价指标的重要性认知是否存在差异;第三，以往的文献指出，高校教师胜任力对其工作表现有积极影响，后续研究可以依据本研究所构建的评价体系，对高校教师胜任力与工作绩效之间的直接关系或间接关系进行探讨，以此获得关于高校教师胜任力更加深刻的理论见解和实践启示。

[参考文献]

[1]Mcclelland D C. Testing for competence rather than for intelligence[J].American Psychologist， 1973，28（1）.

[2]Tigelaar D E H ， Dolmans D H J M ， Wolfhagen I H A P， etal.The development and validation of a framework for teaching competencies in higher education[J].Higher Education， 2004， 48（2）.

[3]何齐宗，戴志刚.高校硕士生导师岗位胜任力的调查与思考[J].高等教育研究，2017，（8）.

[4]黄扬杰.高校教师胜任力与创业教育绩效研究[J].高等教育研究，2020，41（1）.

[5]Hatcher L A. Step-by-Step Approach to Using the SAS System for Factor Analysis and Structural Equation Modeling[M].Cary NC： SAS Institute， 1994.

[6]Joreskog K G， Sorbom D. Lisrel 8： Users Reference Guide[M].Chicago： Scientific Software International， 1993.

[7]Nunnally J C.Psychometric Theory（2nd ed.） [M]. New York：Mc-Graw-Hill， 1978.

[8]胡杨成，蔡宁.中国情景下的非营利组织市场导向结构研究[J].公共管理学报，2009，（2）.

[9]Fornell C， Larcker D F. Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error[J]. Journal of Marketing Research， 1981，18（1）.

[责任编辑：李佳佳]