高校学生职业生涯规划新思路

2017-10-23 07:11王宏斌
速读·下旬 2017年10期
关键词:聚类分析因子分析职业生涯规划

王宏斌

摘 要:近年来,在大学生职业生涯选择过程中,经常采用麦尔斯—碧瑞斯人格类型量表(MBTI)、霍兰德职业倾向性测试等心理学测量方式,但此类心理学测量方式也存在一定的问题。针对存在的问题,作者提出了以因子分析与聚类分析成绩评价方法为主,结合职业倾向性测试结果综合评价学生职业方向的策略,并以高年级师范类英语专业学生职业选择为例进行说明,最后为此种方案的实施提供了相关建议。

关键词:因子分析;聚类分析;职业生涯规划

一、引言

目前,在高校教师指导大学生进行职业生涯选择的过程中,大多数采用麦尔斯—碧瑞斯人格类型量表(MBTI)、霍兰德职业倾向性测试等较为常见的心理学测量方式,对学生个人具体职业选择提供具体决策支持。尽管MBTI、霍兰德职业倾向性测试,在高校和世界500强企业招聘等众多实践领域得到广泛的运用,但是其也暴露出一定的问题。比如:MBTI的测量过程,需要在系统培训和严格认证的测评师指导下进行,实证研究结果表明,没有测评师的参与仅适用MBTI问卷,结论的误差率高达30%,而在未经认证的测评师的误导下,测评结果将更糟,因此,这将影响MBTI的测评效度而且在实施过程中产生额外的成本;不论是MBTI还是其他职业测评工具,都没有在特定的中国社会背景下将高校学生已选择的专业与学生职业的发展方向相结合,因此,对于即将毕业的高校学生而言,此类测评并不一定能提供职业选择决策相关的信息;在如企业招聘等某些特殊的情况下,学生为了达到某种目的,会有意识的选择符合用人单位要求的某些特征偏离自己真实性格的选项,从而降低了测评的效度,因此,目前常用的职业选择工具往往会因有意识的干扰因素降低对学生职业选择的决策支持力度,而且并不能挖掘学生对职业选择的潜意识。

针对以上问题,本文提出了运用因子分析与聚类分析的方法,对高校学生的成绩进行评价,从而对高年级学生的职业生涯规划提供决策依据。根据弗洛伊德的意识理论,学生的成绩可能是学生的潜意识的体现。在某些情况下,学生的潜意识会激发其对某类课程的热爱,从而会投入更多的经历学习此类相关课程,从而会取得不错的年级排名,然而在学生的意识层面并未对此引起足够多的注意。

因子分析是从多个变量指标中选择出少数几个综合变量指标的多元统计方法。建立因子分析模型的目的是找出主因子,解释每个主因子的实际意义,以便对实际问题进行分析。聚类分析是将一批样本或变量按照它们在性质上的亲疏程度加以分类,其实质是按照距离的远近将数据分为若干个类别,以使得类别内数据的差异尽可能小,类别间的差异尽可能大。

在高校的学生管理中,管理者经常会对学生按成绩进行评价,如在奖学金的评定、研究生的推荐免试工作等。通过对学生各科成绩的因子分析,找出影响知识和能力的主要方面,从而能避免加权综合评分法中的权重设置容易受人为的因素影响,所带来的缺点。

二、学生成绩的因子分析

(1)笔者对青岛大学师范学院本科2011级英语专业高年级某班35位同学的20门核心课程的考试成绩为原始资料(综合英语、英语写作、现代教育技术、教育学、心理学、英国文学史、英语泛读、英语视听、英汉翻译基础理论、英国文学作品选读、法语、高级英语阅读、中小学英语教学论、英语语言学、美国文学史、美国文学作品选读作为变量,分别用X1,X2,X3…X16来表示),进行实证研究,运用SPSS软件,采用主成分分析法对学生的成绩进行评价(原始数据略)。

首先对原始数据标准化处理,用SPSS软件,对16个变量作KMO检验和Bartlett球度检验。检验结果见表1。

KMO统计量检验统计值愈接近1,说明对这些变量进因子分析的结果就愈接近真实情况。由于上图所显示的KMO的统计值为0.743,这说明每个变量之间的不存在很大的相关性,这样的数据能够拿来做因子分析。Bartlett球度检验的卡方统计值为306.129(P<0.001),数据是非常大的,同样说明也是能够拿来做因子分析研究的。检验表明本研究适合进行因子分析。

(2)然后得到相关系数矩阵,利用相关系数矩阵计算其特征值及贡献率、公共因子的特征值和累计方差贡献率(见表2)。

當提取的主成分反应原始数据的信息总量大于80%时,认为主成分反映原始指标的信息量是有效的。因此,我们可以提取因子的个数为7,其反应原始数据的信息总量达到了83.778%,也就是说原来的16门高年级核心课程可以综合成为七个公共因子。

(3)由图1可见前面7个公共因子特征值变化比较明显,之后逐渐平稳。因此说明提取7个公共因子可以对原有变量的信息描述有显著作用。

(4)表3是未经过旋转的因子载荷矩阵。由因子载荷矩阵就可以得到因子分析模型,如x1=0.714F1+0.134F2+0.048F3-0.225F4-0.051F5-0.230F6+0.389F7,其他变量可以相应用这七个公共变量表示。

从旋转后的因子载荷矩阵可知主因子F1在综合英语(X1)、英汉翻译基础理论(X9)、高级英语阅读(X12)、英语语言学(X14)这四门课程上的因子载荷值最大,该因子反映学生在英语综合与分析能力方面的信息,可命名为英语分析能力因子。主因子F2在英国文学史(X6)、英国文学作品选读(X10)、美国文学史(X15)、美国文学作品选读(X16)这四门课程上因子载荷值最大,该因子反映学生在赏析英语文学作品能力方面的信息,可称其为英语文学能力因子。主因子F3在法语(X11)这门课程上因子载荷值最大,该因子反映学生在第二外语能力方面的信息,可称其为第二外语能力因子。主因子F4在英语写作(X2)、英语泛读(X7)、英语视听(X8)这三门课程上因子载荷值最大,该因子反映学生在英语听、读、写基本能力方面的信息,可称其为英语专业基本能力因子。主因子F5在中小学英语教学论(X13)这门课程上因子载荷值最大,该因子反映学生在英语教学实践能力方面的信息,可称其为英语教学实践能力因子。主因子F6在现代教育技术(X3)、心理学(X5)这两门课程上因子载荷值最大,该因子反映教育类课程分析能力方面的信息,可称其为教育分析能力因子。主因子F7在教育学(X4)、这门课程上因子载荷值最大,该因子反映教育类课程基础理论知识方面的信息,可称其为基础教育理论能力因子。endprint

(6)再通过回归算法计算因子得分矩阵,可得因子得分函数(见表5)。SPSS將自动计算35个样本的7个因子的得分并作为新变量。

(8)根据7个因子得分函数,将35名同学的4个因子得分作为新变量,对35名学生成绩进行K均值聚类分析。根据师范类院校英语专业高年级学生未来发展常见的七种方向,可以将35名学生分成7类(见表6)。

通过观察7个类的最终类中心情况(见表7),可以根据分类的结果对本班学生的就业、深造方向进行具体指导,进行因材施教。第一类学生在教育基础理论方面有较强优势,但在第二外语方面较为薄弱,可以引导这类学生从事教育学理论研究;第二类学生在普通教学情景处理方面有较强优势,在英语教学实践方面有明显的劣势,可以引导这类学生从事教育管理工作;第三类学生在英语教学实践方面有较强优势,但是英语专业基本能力较差,不合适和继续深造,可以引导这类学生从事中小学英语教学工作;第四类学生在英语专业基本能力方面较强,但在教育基础理论方面较差,这类学生不适合从事教育理论研究工作,但是,这类学生可以凭借较强英语功底从事和英语相关的外贸、翻译等工作;第五类学生在英语文学赏析方面表现的较为突出,因此,可以引导这类学生进行英语文学方面的深造与研究;第六类学生在第二外语能力方面表现较为突出,可以引导这类学生进行出国深造;第七类学生在英语教学和教育分析能力方面表现突出,这类学生适合从事任课教师加班主任工作。

三、研究结论

由于排名是通过统计分析计算得到,结果将减少主观因素,所以根据各同学在七个主因子方面的得分情况及综合得分所获得的排名,可以客观地了解学生各方面的特点及优劣势所在;通过对因子得分进行聚类分析,反映了全班同学的总体发展情况,各类同学的发展特点和优劣势所在,为高年级毕业生就业、深造提供决策依据,使教育教学工作更具科学性、针对性、合理性。

四、对策及建议

(1)针对具体专业,利用计算机软件外包等方式,开发相关职业选择软件。由上例可以看出,在分析相关数据时,将运用大量的统计学知识,而对于高校学生工作者来说,可能并不具备相关的专业背景知识。因此,计算机软件公司可以结合本例中的分析思路与不同专业学生就业与升学方向的特点,开发成绩分析内化性的职业选择软件,从而为高校学生工作者提供便利。

(2)对于高校高年级学生,以因子分析与聚类分析成绩评价方法为主,结合职业倾向性测试结果综合评价学生职业方向选择。通过此类模式提供的学生职业生涯规划信息,不仅仅考虑了学生当前专业对学生职业发展的影响,并且能够降低意识干涉对测试结果效度影响的不利因素。

(3)提高学生就业工作者的专业素质。高校学生就业工作者应具备该学科专业学生职业发展方向的深入了解与社会调查能力,只有相关教师在对各类发展方向有足够认识的基础上,才能更好的为学生提供相关的信息,指导学生就业。因此,组织教师培训不断了解各领域用人单位具体需求,从而提升其专业素质,是保证学生职业发展必不可少的一部分。

参考文献:

[1]赵峻波.MBTI性格类型方法在大学生职业规划中的应用[J].中国电力教育,2009(08):151-152.

[2]曾维希,张进辅.MBTI人格类型量表的理论研究与实践应用[J].心理科学进展,2006(02):255-260.

[3]何晓群.现代统计分析方法与应用(第三版)[M].中国人民大学出版社,2012.endprint

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