基于数据挖掘的高职大学生职业能力要素分析-论文.pdf

基于数据挖掘的高职大学生职业能力要素分析-论文.pdf

ID:53029623

大小:383.25 KB

页数:6页

时间:2020-04-14

基于数据挖掘的高职大学生职业能力要素分析-论文.pdf_第1页
基于数据挖掘的高职大学生职业能力要素分析-论文.pdf_第2页
基于数据挖掘的高职大学生职业能力要素分析-论文.pdf_第3页
基于数据挖掘的高职大学生职业能力要素分析-论文.pdf_第4页
基于数据挖掘的高职大学生职业能力要素分析-论文.pdf_第5页
资源描述:

《基于数据挖掘的高职大学生职业能力要素分析-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、第13卷第2期深圳信息职业技术学院学报V01.13No.22015年6月Jun.2015基于数据挖掘的高职大学生职业能力要素分析张世华(深圳信息职业技术学院思想政治理论课教学部,广东深圳518172)摘要:本研究采用了职业能力测评数据库数据样本,采用完全客观化数据研究模型,以数据实证探究的形式,探究个性特征,兴趣、价值取向,能力因子构成等影响高职学生职业能力复合因素,抽取分析采集有效样本数据中有价值隐含信息,以期对高职大学生职业能力状态及关联因素进行解析,把握高职大学生职业能力状况基本特点,为进一步的高职课程设计和教学模式设计提供

2、科学依据。关键词:职业能力组成因素;职业能力主成分提取;影响职业能力差异主要因素分析;Mann—WhitneyU检验;职业能力优势

3、}生格特征分析中图分类号:G717.38文献标识码:A文章编号:1672—6332(2015)02—0063—061研究拟解决问题3研究样本的选取和分组目前,以探究高职大学生职业能力结构要素研本研究样本来自广东省大学生测评与规划服务究成果相对较少,特别是数据化的实证研究,亟待平台(http://www.gradjob.com.cn/cpgh/index.do)深相关的研究成果予以丰富充实;探究高等职业

4、技术圳信息职业技术学院职业测评总库子数据——大学学院学生职业能力的特征及相关影响因素,了解高生职业生涯规划测评数据库,采样时段为2010.3—等职业技术学院学生职业能力的总体情况及趋势,2014.3,库测评部人数为3534人次,测评学生年级需要对职业能力的总体情况及职业能力与其他如个分布为2009级至2012级,因2010级进行大学生职业性特征、性格类型、职业兴趣、职业价值取向等因规划测评库总人数仅为65人次,人数太少,不具有素之间的关系进行深入的分析,探究职业院校学生采样要求的随机性原则,因此,放弃对2010级数据总体呈现的优势

5、能力及不足。进行采样,采样基础以2009级、2010级、2012级学职业能力分析主要包括总体优势能力分析、主生数据源为基础。经对样本数据的筛选和抽样,最成分分析以及与其他因素的相关关系分析等内容。终得到有效数据共754条。由于测评用时个体间差异过大,最小用时为42数据研究方法分钟,最大用时为50730分钟,个体间极值差异达本研究拟采用数据挖掘的方法,包括描述统10000倍以上,有必要对数据进行进一步的整理。计、聚类分析、方差分析、主成分分析等,采用为对数据进行有效的抽取与检验,以职业能力得spss20.0版本进行数据分析处理。分为

6、分析对象,用拟合优度检验发现,职业能力得【收稿日期】2014—10—30【基金项目】2010年立项广东思想政治教育重点资助项目“当代大学生(高职类)学习综合化研究”数据研究报告生成结项成果之一,深圳信息职业技术学院第五批教研项目“基于学生主体_I二作室的高职软件技术专业学生创新能力培养研究”(项目编号:JY2013101)【作者简介】张世华(1969一)女(汉),教育学硕士,副教授。主要研究方向:高职教育研究、思想政治教育研究。E—mail:zhangsh@sziit.com.cn深圳信息职业技术学院学报第13卷分总体趋势不服从正

7、态分布。利用K一均值聚类分达等等,呈现相对的能力优势。析进一步数据探索规律,发现聚类分组后的数据,职业能力各因素平均分组问差异显著,但分组数据形态不服从正态分布;尝试以测评用时为标准进一步修正聚类分组,将数据划分为“常规用时数据组”、“用时较少数据组1”和“用时较少数据组2”组,具体如表1所薰盾一示表1样本个数及百分比统计数据组样本量百分比测评用时图l职业能力各因素平均得分分布图常规用时数据组28137.27%小于30分钟4.2职业能力主成分分析用时较少数据组126034.48%介于30和150分钟之间职业能力主成分分析主要针对职

8、业能力因素l0用时拖延数据组22l328.25%大于150分钟项数据进行因子分析,提取主因子,以期对职业能总计754100.00%力的组成部分进行更加准确的概括和描述。对高等由上表可以看出,在754条有效样本中,“常职业技术学院学生职业能力的因素进行因子分析,规用时数据”共281条,占数据总量的37.27%,结果如表2所示。“用时较少数据组1”和“用时拖延数据组2”的表2表明,职业能力测评数据的KMO检验值为数据量分别为260条和213条,分别占数据总量的0.924,大于0.6,说明适合进行因子分析。Barlett34.48%和2

9、8.25%。同理对这三组数据进行K—s拟合球度检验结果显示,近似卡方值为1425.521,数值优度检验,得到三组数据的Kolmogorov—Smirnov检比较大,显著概率为0.000(P<0.01),因此拒绝验结果为分别为0.109(常规用时数据

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。