高职引进高层次教师课堂满意度结构方程模型*

2016-09-08 09:03钱冬云浙江工贸职业技术学院信息传媒学院浙江温州325003
浙江工贸职业技术学院学报 2016年1期
关键词:方程变量院校

钱冬云(浙江工贸职业技术学院信息传媒学院,浙江温州325003)

高职引进高层次教师课堂满意度结构方程模型*

钱冬云
(浙江工贸职业技术学院信息传媒学院,浙江温州325003)

基于学生评价视角下,以某高职学院引进的台湾教师课堂教学满意度调查为例,将结构方程模型应用于高职院校引高层次人才的课堂教学评价,构成课堂教学满意度及其因果变量的结构方程模型,为高职院校引进适合的人才改进课堂教学效果提供参考。

高职;引进人才;课堂教学;结构方程模型

高等职业教育是我国高等教育的重要组成部分,拥有高层次、高职称、高技能的人才资源是衡量高职院校综合实力及竞争力的一个重要指标,也是高职院校的立校之本和发展之源。各高职院校为打造一支高素质、高学历的人才队伍努力引进高层次人才。

高职教育不同于本科教育和研究生教育,引进高层次人才应该更加服务于课堂教学,而不是为了提高院校的科研水平。在高职教学过程中,学生作为课堂教学的消费者和直接参与者。在引进人才的同时,学生的教育需求是否得到满足?满意程度如何?主要影响因素是什么?基于此,本文以学生课堂教学的满意度为视角,通过对某高职院校引进的台湾教师的课堂教学满意度问卷调查,运用结构方程模型(SEM),系统分析教学过程中影响课堂满意度的显著因素,为高职院校引进人才和提升课堂教学的满意度提供依据。

一、高职院校的课堂评价指标体系构建

教学质量受到教师特征、教学效果、学生因素、学校基础条件等多层面因素的影响[1]。Juan等研究证实,教师的胜任力激发学生积极性和交流技巧是影响课堂教学质量的关键因素[2]。Chickering等认为提高教学质量应该从师生交流、学生协作、主动学习、及时反馈等七个方面开展工作[3]。在国内,阮连法等在浙江大学课堂教学研究表明教学设计、教学方法、教学基本功、教学态度是影响指标[4]。章玲等利用DEMATEL方法,在教师方面构建高等教育教学质量影响因素,指出教师的业务水平是影响高校教学质量的关键[5]。周卓华等认为教学质量高的教师的课堂教学特征包括教学内容、教学方式、教学能力、学生行为、教学效果、师生沟通等指标[6]。张芊等认为教学测评有4个一级指标教学态度、教学内容与规范、教学方法与手段教学效果[7]。国内外的因素研究主要以本科院校或者研究生教学为样本,缺少对于高层次人才在高职院校任教,学生课堂满意度反映的研究。另外,在研究方法方面现有的研究存在一些不足之处。鉴于此,根据国内外的研究现状,结合高职院校教学特点和学生的需求,设计4个潜在变量和13个观测变量的结构模型。结构模型由职业素养、专业技术、教学组织和教学效果等4个潜在变量,其中职业素养和专业技术为潜在自变量,教学组织和教学效果为潜在因变量。

为了能够对学生进行简捷、科学的实测,获得准确、有效的数字和统计结果,本研究自主设计了调查量表,量表答案选项均采用了利克特量表(Likert Scale)技术,运用4个选项表示不同水平,对测量指标和项目进行调查统计,如表1所示。

表1 结构模型中的潜在变量和观察变量

二、研究方法

结构方程模式(structural equation modeling,SEM)是一种用来处理因果关系模式的统计方法,它也可以进行路径分析(path analysis)、因素分析、回归分析及变异数分析[8]。可用来解释一个或多个自变量与一个或多个因变量之间的关系[9]。SEM广泛应用于心理学、社会学等领域的顾客满意度指数(CSI)分析模型。目前SEM的分析模式主要有两种:一类是基于协方差矩阵法,即LISREL方法,另一类是基于方差的偏最小二乘法,即PLS建模模式,本文利用LISREL方法,LISREL方法具体使用极大似然估计、非加权最小二乘等估计方法,构造模型估计协方差和样本协方差的拟合函数,然后进行迭代计算,最终得出最优拟合函数值的参数估计。LISREL方法能够简化模型中各变量之间的关系,容易求得各变量之间影响大小。LISREL方法主要的功能是进行理论的探索性分析,可以检验不同的样本间参数估计进行比较的情况。

在LISREL模式中有4种变量,2种潜在变量和2种观察变量。在潜在变量中,潜在自变量用ξ表示,潜在因变量用η表示。在观察变量中,用X表示潜在自变量的观察指标,用Y表示观察变量的观察指标。LISREL模式的结构方程模型包括测量模型和结构模型两部分。

1.测量方程模型

测量方程模型(measurementmodel)描述潜在变量与观察指标之间的关系。测量方程模型如下(1)和(2)公式所示。

其中,Λx描述观察变量X对潜在自变量ξ的q× n介系数矩阵,n为潜在自变量ξ的数目,q为观察变量X的数目,δ表示观察变量X的测量误差。Λy描述观察变量Y对潜在因变量η的p×m介系数矩阵,m为潜在因变量η的数目,p为观察变量Y的数目,ε表示观察变量Y的测量误差。

2.结构方程模型

结构方程模型(structural equationmodel)描述潜在变量与观察变量之间的因果关系,结构方程模型如下(3)所示。

其中,Γ描述潜在自变量ξ对潜在因变量η的直接影响效果的m×n阶系数矩阵。B描述潜在因变量间的直接影响效果的m×n阶系数矩阵,ζ结构方程的残差项,反映了在方程中未能被解释的部分。

在上述结构方程模型中需要满足潜在因变量η与残差ζ互不相关;潜在因变量η与其对应的测量误差ε不相关,潜在自变量ξ与其对应的测量误差δ不相关。

三、对某高职院校引进台湾教师的课堂教学实证评价

1.数据样本

某高职院校连续引进台湾教师从事一线教学。在2013—2016年,保证在校台湾教师的数量为15名左右。实证分析的数据来源于2014—2015第二学期对这15名教师从事教学的班级。分为15个小组的调查员到台湾教师任课的15个班级,并在每个班级随机抽取10位学生,同时发放问卷,当面填写,当场回收。发放问卷150份,获得有效数据样本149个,回收率99.3%。

2.统计数据分析

(1)数据检验

运用SPSS17.0软件对数据进行内部一致性信度分析,对于异常数据进行必要的核对、校正和剔除,对缺少的数据采用样本均值替代法进行处理,内部一致性信度通常用变量的可靠性系数(cronbachα)来考察。可靠性系数值在0.8<α<0.9为非常好,0.7<α<0.8为相当好,0.65<α<0.7为最小可接受值[3]。本文的4个纬度的可靠性系数(cronbachα)分别为0.732,0.762,0.689和0.658,总的可靠性系数(cronbachα)为0.903,这表示设计的度量项目是合适的可信的。效度检验采用因子分析方法,结果显示,各测量变量的共同度均在0.5以上。因此问卷的结构效度可接受,数据可以进入下一阶段的统计分析。

(2)构建模型

运用LISREL8.8软件编写程序,构建结构方程模型,然后利用路径分析方法求解。总体的拟合程度本文中的最终模型便是经过多次修改后较为满意的结果。结果中估计的方差,标准误差都为正,因此参数是合理的。运行程序得到结果,如图1所示。

(3)模型的整体拟合评价

本文选择的模型统计参数主要有Chi-Square(卡方值)、df(自由度)、χ2值比例(卡方/自由度)、RMSEA(估计误差均方根)、NNFI(不规则拟合指数)、CFI(比较拟合指数)和IFI(增量拟合指数)[1],各指数的理想数值范围和本模型的拟合指数如表2所示。

图1 引进人才课堂教学满意度基本模型

四、模型分析

1.教师的专业技术间接影响课堂的教学满意度

由于教师的专业技术和课程满意度之间的路径系数未通过显著性检验,因此教师的专业技术和课程满意度之间没有直接路径关系。教师专业技术和课程满意度之间没有直接的影响,专业技术与课程的教学组织之间有直接影响。分析原因,高职学生基础差,理解专业知识能力不如本科生、研究生,因而引进人才高的专业技术专业水准只有通过教学组织对教学满意度产生间接的影响。

表2 模型整体拟合评价表

2.教师的职业素养直接影响教学的满意度

从观察变量T101、T102和T103在职业素养的标准化负荷系数分别为0.38、0.56和0.40。台湾教师在“为人师表”,“师生关系、融洽度”和“专业素养”中,与学生的“师生关系、融洽度”的影响最大。如果学生在情感态度方面获得希冀,就会引致高满意度。引进台湾教师为人师表良好,为人和善,有耐心,细心,素养很好,亲近学生,能和学生打成一片,激发学生学习的热情。在现阶段提升课堂教学效果偏向于提升专业技能的同时,学校也不能忽略教师与学生的融合度的提升。

3.教学组织的重要性

从结构方程模型中,U1→U4的效应系数为0.39,U2→U3→U4的效应系数分别为0.96和0.73,效应系数进一步计算可得出,职业素养、专业技术和教学组织的权重分别为0.39、0.698和0.73。在三者之间教学组织对于课堂教学满意度的影响力最大、专业技术影响力次之,职业素养的影响力最弱。由于引进的台湾教师,均是具有高学历、高职称、有良好国外教育背景的师资人才,具有极强的专业技术,但专业技术只有通过良好的教学组织才会产生良好的教学效果。对于薄弱基础的高职学生来说,通过“教学环节安排,上课时师生互动”、“课后辅导情况”等教学组织,体会课堂教学的满意度。

4.引进高级人才的总体满意度

教学效果U4的观察变量T401和T402的标准化负荷系数基本一致相关性。对于引进的高学历、高职称、有良好国外教育背景的师资人才,学生视觉下,总体教学效果还是比较满意。

五、结论

本文基于学生的视角提出了一个包括4个维度13个指标的课堂教学质量评价量表。经过分析表明,该量表具有较好的内容效度、内部一致性信度。研究了课堂教学满意度与职业素养、专业技术、教学组织之间的关系,更全面的反映了影响课堂教学满意度的具体因素,克服了已有因素计点法研究中直接对评价要素打分的主观性;使课堂教学满意度各要素权重的确定更加具有客观性。

本文侧重于高职院校中课堂教学的满意度路径分析,样本仅限于某高职院校的引进15位台湾教师,考虑到随着时间推移,学生满意度重点也会发生变化,相关结论的适宜性有效性还有待进一步研究。总之,欲切实改进课堂教学质量,提升学生满意度,需在理论上持续研究,在实践中反复检验。

[1]Pagani L,SeghieriC.A Statistical AnalysisofTeaching Effectivenessfrom Students'Point ofView[C].In:Mrvar A,erligoj A(eds)Developments in Statistics,Metodolo skizvezki,2002,17,Ljubljana,FDV:197-208.

[2]JuanFernfindez I,Miguei AngelMateo.StudentandFaculty Gender in Ratings ofUniversity Teaching Quality[J].SexRoles,1997,37(11/12):997-1003.

[3]Chickering,Gamson,Z.F.Sevenprinciplesforgood practice in undergraduate education[J].AAHEBulletin,1987,(39):3-7.

[4]阮连法,刘渊,匡亚萍.课堂教学质量评价指标体系与评价系统[J].高等工程教育研究1999(4)65-68.

[5]章玲,周德群,汤建影.基于DEMATEL方法的高等教育教学质量影响因素分析[J].南京航空航天大学学报,2009,(3):49-52.

[6]周卓华,蔡樱,牛丽琴.教学质量优秀教师课堂教学特征指标结构初探[J].黑龙江教育:高教研究与评估,2006(1-2):178-180.

[7]张芊,张伦俊.教学测评的指标修订与数据分析[J].高等教育研究,2007,28(1).

[8]陈正昌,陈炳林,陈新丰,刘子键.多变量分析方法:统计软件应用[M].北京:中国税务出版社,2005,328-334.

[9]钱冬云.项目教学法在《Delphi数据库编程》课程教学中的实践与研究[J].职业教育研究,2007,10:82-83.

[10]钱冬云,金慧峰.基于校企合作模式下软件技术专业人才培养的实践[J].现代企业教育,2012,16:32-33.

(责任编辑:邱开金)

Structure Equation of H igh-level Teachers'Satisfaction in Class in Higher VocationalCollege

QIAN Dong-yun
(Collegeof Information Media,Zhejiang Industry&Trade VocationalCollege,Wenzhou,325003,China)

On students'evaluation perspective,this paper is to apply structureequation into classroom evaluation for introduced high-level teachers in higher vocational college,taking classroom satisfaction investigation of teachers from Taiwan in a certain higher vocational college for exam ple,to form classroom teaching satisfaction and structural equation model of causal variables so as to make reference for proper talents introduced in higher vocational college to improve classroom teaching effect.

higher vocational college;introduced talents;classroom teaching;structuralequationmodel

G712

A

1672-0105(2016)01-0017-04

10.3969/j.issn.1672-0105.2016.01.005

2015-12-26

2014年全国教育信息技术研究规划项目(146231964);浙江省2015年度高等教育教学改革项目(JG2015351);浙江省高等教育学会(KT2015106)

钱冬云,硕士,浙江工贸职业技术学院副教授,主要研究方向:教学管理。

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