从学生视角评教以提升林业职教品牌竞争力问卷调查分析

2020-04-27 06:13蔡京勇熊锦秀
林业调查规划 2020年2期
关键词:典范职教分组

岳 丹,汪 洋,蔡京勇,尹 茜,熊锦秀

(湖北生态工程职业技术学院,湖北 武汉 430020)

1 问题的提出

高职评价理念和操作模式滞后以及工作过程评价的缺失,很难支撑综合职业能力的培养[1]。评价制度、评价内容、评价方式、评价标准以及评价的构成,都要围绕综合职业能力本位进行重构和反思[1]。

根据林业职业教育的特有规律,科学设置问卷对学生进行调查,才能获得促进林业职教健康发展的高可信度反馈。首先,学生的学习态度是非智力因素的核心部分,是职业学院提高学生学业的首要因素,高职学生的学习能力相对较弱,学习态度对学生成人成才容易产生成效[2]。因此,了解学生学业态度,有助于分析端正的学业态度对职业教育,尤其是林业职业教育其他因素的影响效果。第二,职教评价应该基于职教的中心——林业高职课程目标,因为课程目标涉及学生知识、技能、能力和素质多个维度,并侧重于技能、能力和素质[3]。只有提高学生的综合素质,使学生尽可能全面发展,具备可持续的就业能力,使学生既具有“速度”,也具有“耐力,才能紧跟林业生态发展对林业技能人才需求的步伐[4]。第三,林业高职院校应量化教学管理评价指标,让教学管理评价工作“精益求精”,这不仅是林业高职院校特色办学的客观需求,也是林业高职院校自我监督和管理的有效方式[5]。评价的来源是多方面的,其中学生的评价力,由于其视角的独到性和体验性,因而具有客观合理性。第四,林业职业教育只有真正形成了勤奋、严谨、求实、创新的优良学风氛围,才能培养出适应当前社会高标准需求的高素质林业类人才,保持林业职业教育强劲的发展势头[6]。第五,周文清从遵循实践教学的过程性和尊重学生的个体差异出发,提出了对高职实践教学质量完整、客观、多元、功能增值的评价方式[7],对林业高职实践教学和课程考核开创了新思路,是提升林业职教品牌竞争力的可行借鉴。

办学质量是职业教育改革和发展的永恒主题,而建立科学有效的办学质量评价体系是提升办学水平,增强学校竞争力,确保林业职业教育体系健康发展的关键所在[8]。基于学生视角的职教评价,是实施专业人才培养和开展质量评价的基本依据。为此,以园林技术专业植物造景方向2015级实习返校学生,2016级和2017级在校学生为调查对象,制定评教问卷,主要目标为评价湖北生态工程职业技术学院的教学基础条件、教学管理、教学形式、知识技能培养与实习实训、学业考核等方面内容。试图通过回收问卷获取“学生眼中的林业职院”相关信息,以此为依据分析办学中的优势与不足,以便管理者进一步改进、完善相应内容,创造良好林业职教条件,提升职教品牌竞争力。

2 材料与方法

2.1 问卷设置与收集

根据园林建工学院园林技术专业植物造景方向三个年级学生调查问卷汇总,将问卷调查的子项目建立5组变量:

1) 学业态度分组G1:Q1涉林专业选择理由、Q2专业喜好程度、Q3课堂位置、Q4课堂手机使用、Q5出勤、Q6课程考核);

2) 培养综合模式分组G2:Q7教育管理期望、Q8培养方式、Q9专业与社会发展需求、Q10教材可行性、Q11课堂实训;

3) 学校教学类分组G3:Q12学习氛围、Q13教学基础设施、Q14知识更新体系、Q15教育培养工作评价;

4) 个人发展分组G4:Q16就业发展目标、Q17专业技能水平;

5) 实训与考核分组G5:Q18实践课比例、Q19林业生态企业实训意愿、Q20实训时长、Q21理论实践考核比例。

对不同分组的21个问题采用全员评分。为使得评分量化,将答题选项依据较为理想化和不理想,设置问卷梯度。

2.2 统计模型

2.2.1信度检验

内部一致性检验调查问卷的相似程度,以发现所有变量之间是否具有较高正相关。对回收问卷,采用Cronbachα系数来衡量多门课程评分情况的一致性,计算公式为:

(1)

式中:k为总数量,n为观测数,Si为第i个得分的方差。当Cronbachα<0.5时,表示勉强可信,但不是理想状态;当0.5≤Cronbachα<0.6时,表示可信;当0.6≤Cronbach α<0.7时,表示很可信;当0.7≤Cronbachα<0.8时,表示信度非常高;当0.8≤Cronbach α<0.9时,表示十分可信;当Cronbach α≥0.9时,表示信度理想。

2.2.2相关分析

1) 双变量相关分析

使用Pearson积差相关系数对问卷数据进行正态分布的连续型变量分析。Pearson积差相关公式为:

(2)

式中:r代表相关系数,Sx为x变量的样本标准差,Sy为y变量的样本标准差。

2) 典范相关分析

典型相关(canonical varieties)分析是研究两组变量之间的相关关系。首先,在每组变量中找出变量的线性组合,使其具有最大相关性;然后,再在每组变量中找出第二对线性组合,使其与第一对线性组合不相关,而第二对本身具有最大相关性;如此继续下去,直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止。第1对典型变量间的相关系数称为第1对典型相关系数(由于是降维,一般来说只需提取1~2对典型变量即可较为充分地概括样本信息)。设两组分别为p与q维 (p≤q)的变量为x,y:

x=(x1,x2,x3,…xp)Ty=(y1,y2,y3…yq)T

用x和y的线性组合U=aTx,V=bTy之间的相关性来研究x和y之间的相关性,找到向量a和b,使ρ(U,V)最大,从而找到替代原始变量的典型变量U和V。典范相关系数的数学定义为:

(3)

由于随机变量乘以常数不改变其相关系数,为防止不必要的结果重复出现,则设定:

Var(U)=aT∑11a=1,Var(V)=bT∑22b=1

则有:Aa=λ2a,Bb=λ2b,其中λ2是A和B的特征根,a和b就是对应于A和B的特征向量。

采用Excel 2007对问卷进行统计分析,采用SPSS 22对数据进行信度分析和双变量相关分析,采用SAS 9.4对不同问题分组的组间进行典范相关分析。

3 结果与分析

3.1 信度分析

可靠性统计量表中,21个问题评价的信度检验结果表明,全部学生Cronbachα系数为0.944,说明内部信度一致性好,适宜作进一步统计分析。

3.2 双变量相关分析

双变量分析目标是确定两个变量之间的相关性,包括调查问卷分组的组内因子与组间因子间的相关性(表1)。

从表1可知,学业态度分组G1组内Q1与Q2,Q2与Q3和Q4、Q3与Q4和Q5、Q4与Q5,Q5与Q6等7对因子显示为极显著相关(p<0.01),表明选择理由(Q1)的自我意愿决定了对专业的喜好程度(Q2),同时学生课堂位置(Q3)靠前,课堂上手机使用(Q4)频率会很低,因此课堂的出勤率(Q5)就高,因而课程考核(Q6)就很理想。培养模式分组G2组内Q7与Q10和Q11,Q9与Q10和Q11,Q10与Q11之间极显著相关,说明学生对学校管理的期望程度较高(Q9),学生自觉性较高,这些学生对教材可行性(Q10)有着比较高的要求,同时对课堂实训(Q11)的开展很关注。G3组内所有因子间存在显著的相关性,表明良好的教学基础设施(Q13)对学习氛围(Q12)的营造有正向促进作用;知识更新体系(Q14)关系着教育培养工作(Q15)的成败,学校知识体系的更新将极大地促进教育培养工作的开展,并创造良好的学习氛围 (Q12)。G5组内Q18与Q20和Q21,Q19与Q20和Q21,Q20与Q21之间极显著相关,表明对课程实践比例(Q18)要求较高的学生,对教学过程中的实训时长(Q20)选择更高,同时期待理论实践考核比例加大,对实践技能的重视程度更高。同时,校外实训意愿(Q19)更强的同学,与实训时间长度(Q20)和理论考核的比例(Q21)期望都会相应增加;实践课比例(Q18)的设置将会影响理论实践考核比例(Q21)。

表1 不同分组问题间双变量相关分析

注:**在0.01水平上显著;*在0.05水平上显著。

3.3典范相关分析

从表1可知,学业态度分组G1与培养模式分组G2内,仅有Q2与Q10、Q4与Q11组间典范相关系数R=0.318(表2),p=0.015<0.05,表现出极显著相关。G1与G3组间因子间无显著相关,且组间典范相关系数R=0.245,p=0.647>0.05,表明G1与G3组间相关性不显著。因此,G1与G3组第一对典型相关系数均无统计学意义。学业态度分组G1与个人发展分组G4仅有Q2与Q16和Q17,Q6与Q16组间典范相关系数R=0.367(表2),p=0.000<0.01,组间极显著相关。学业态度分组G1与实训与考核分组G5,R=0.357,p=0.003<0.01,组间只有Q2与Q19,Q5与Q19极显著相关,Q6与Q18组间极显著负相关。G2与G3和G4组之间主要因子间呈极显著相关,表明学校培养综合模式包含学生对教育管理期望等因素与教学类分组和个人发展目标分组相关极其紧密。G2与G5组之间5对因子间极显著相关,R=0.509,p=0.000<0.01,分别为Q7与Q19、Q9、Q10,Q11与Q9,Q11与Q21;G3与G4组之间因子除Q15与Q16呈显著相关外,其它因子间均极显著相关;G3与G5间仅仅4个因子间极显著相关,分别为Q12、Q13、Q14、Q15与Q19;G4与G5之间R=0.361,p=0.000,仅Q16与Q19间显著相关。

表2 不同分组典范相关性

根据不同组间典范相关性,各组间第一对典型相关系数的χ2检验,df和p值,除G1与G3组外 (p>0.05),分别建立典范相关方程(表3)。

表3 不同分组典范变量组成

由G1与G2第一对典范变量的表达式可以看出,学生对林业类专业的喜好程度和课程考核的优异程度越高,他们在课堂上就不使用或很少使用手机;当学生认为教育管理的期望程度和自己所学专业与社会需求不太匹配时,他们往往强烈要求增多课堂实训。G1与G4第一对典范变量表达式表明,学生热爱园林技术专业,就业技能等级的目标越高,对自己在校的专业技能等级的获得具有很强的自信。G1与G5第一对典范变量方程说明,平时课堂上很少使用手机的学生,其课堂出勤率也会非常高,对在校外的林业生态企业参加实习实训的意愿非常高,同时对理论实践考核比例理论考核更加偏重,表明此类学生理论知识基础非常扎实,实践意愿也很强烈。

G2与G4第一对典范变量方程表明,更希望由实践动手能力较强的教师或企业工程师授课的学生,会对教材的可行性要求更高,教学中更加喜欢使用案例分析、分组讨论等教学方法。这些学生对毕业后拥有非常过硬的专业技能充满信心。

G2与G5第一对典范变量方程表明,学生认为所学的园林技术专业符合自身发展,他们更倾向校外企业的实习实训。

G3与G4第一对典范变量表达式说明,学校的学习氛围符合学生的期待值,同时学校的教学基本设施符合学生自身心理特征,会对将来的专业知识技能提升有很大促进。

G3与G5第一对典范变量方程说明,在学生心目中,良好的教学基础设施会促使学生对理论教学比例的意愿增加,同时参加校外实训的意愿升高,表明学生对理论与实践的同等重视程度。

G4与G5第一对典范变量方程表明,毕业后就业理想越高的学生,对自己掌握非常过硬的专业技能信心更强,同时对在林业生态企业参加实训的愿望更加强烈。

4 讨论

林业高职院校具有行业办学的典型特征,专业特性很强。通过调查统计数据的回收与统计分析可以看出,林业类学生对专业的学习倾向,与学校的学习氛围,或者说校园文化、教学体系中的知识更新、教学基础设施环境、对学生的教育和培养工作的优劣等方面关联度很高。同时,学生对专业的学习倾向,源于对林业和生态的热爱,这直接决定着对林业专业知识和技能的把握程度,并在很大程度上影响着学生对未来岗位的选择。学习倾向积极的学生,对实践课的比例要求有所降低,他们更关注学校提供的知识与信息,而更愿意将学校获得的知识用于企业实训。学生对林业类专业的喜爱,最终影响学生林业生态职业生涯起点的高度。

人才培养模式与学生个人的发展高度关联。林业生态技术有着专业特殊性,学生对专业技能掌握得越透彻,其知识与技能的累积程度越高,对未来的职业选择层次就更高,在专业发展与进阶中更有后劲。这些学生在学校的教学过程中,对教学的参与度更高,对实践性的工学结合授课更加充满热情,同时,对参与企业顶岗实训向往度更高。

良好的教学基础条件,是林业职业院校学生提高知识与技能的基本保障。先进的教学条件和优美生态的校园环境更易造就特色的校园风气,促进良好学风形成。通过学习氛围的构建,促进更多同学崇尚知识改变命运、技能成就未来,最终实现刻苦勤奋、绿色生态的校园文化。

虽然G1与G2组间典范相关性不高,但部分因子之间仍存在极显著相关性。如Q2与Q10的极显著相关,说明学生对所学林业类专业的喜好程度越高,对专业教材的认识度越高,将会直接影响到学生对林业生态知识的整体领略与体系构建。学生期望加强管理的心态,也决定了学生理论知识学习与专业实训关联的期待程度。学生的自律性越强,其对知识获取的期望相应提高。

5 结论

改进高职院校人才培养质量评价,构建科学的职业教育评价制度,把适应经济社会发展的人才培养作为评价教育质量的根本标准[9],这是职业院校改革的根本依据,也是林业职业院校人才培养改革的依据。林业职业院校首先应该重视林业生态人才培养模式的构建,必须将教学与林业生态行业动态紧密结合,与用人需求和促进学生的可持续成长实时关联[10]。其次,林业生态特色是人才培养模式中的独特优势,是林业职业院校形成品牌的关键。检测人才培养质量的短期指标是专业技能水平和毕业设计质量,而长期指标是培养人才的社会贡献值[11]。因此,林业技能型人才培养应同时关注技能水平和新知学习能力的培养。技能与新知学习能力的培养必须建立于学生对林业生态的热爱,爱知求真的学习氛围,文明生态的校园文化,与时俱进和赶超时代的知识更新式教学,技术新颖的教学设施与环境,素质技能并重的培养模式等相互关联与彼此制约的体系。

林业生态具有独特的行业特征,在林业职教办学过程中不断会面临新的问题与挑战。因此,建立贯穿于学生在校学习和离开学校进入社会实践的全程跟踪评价体系是必然需求。同时,林业职教和其它行业职业教育一样,其本质具有社会性,评价其办学质量优劣,必须打通林业职教与社会的藩篱,适应社会需求[8],建立科学、客观和面向林业行业的评价体系,以提升办学质量,为提升林业职教品牌竞争力提供明确的导向。

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