高职院校人才培养质量评价模型及应用研究.doc

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1、高职院校人才培养质量评价模型及应用研究倪志敏关冬梅广东科学技术职业学院经济管理学院摘要:完善了高职院校人才培养质量评价体系,同时以广东科学技术职业学院某专业为例,收集2015、2016届毕业生人才培养质量调研结果,使用因子分析法计算出各评价指标所占的权重,并对该专业的人才培养质量进行评价,结果表明毕业牛自身综合素质及能力较强,而发展潜力较弱,能够为其它高职院校人才培养质量的评价提供借鉴。关键词:高职院校;人才培养质量评价;作者简介:倪志敏(1983-),女,汉族,河南驻马店人,讲师,硕士,广东省科

2、技干部学院经济管理学院,研究方向为物流与供应链管理,职业教育;作者简介:关冬梅(1963-),女,汉族,广西桂林人,广东省科技干部学院经济管理学院院长、教授,研究方向:企业经济,职业教育。基金:广东省高职教育教师教育专业教学指导委员会2016年度教育教学改革项目,项目编号:2016T073,项目名称:高职院校人才培养质量评价模型及应用研究0引言冃前,我国高职教育已进入更加注重人才培养质量提升、内涵发展的新阶段。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》明确指出:“提高质量是高等教

3、育发展的核心任务,是建设高等教育强国的基本要求。”高职教育作为高等教育体系的重要类型,其人才培养质量的评价问题值得深入探索与实践。1文献综述关于高职院校人才培养质量评价体系与标准的研究,牛志宏(2014)从人才培养质量标准的基本内涵出发,分析了高职教育人才培养质量的根木标准,在此基础上,构建了高职人才培养质量评价体系,包括多元评价主体的组成、评价内容和评价指标体系的构建、评价方法的选择。韩继红(2011)提出建立人才培养质量多元社会评价机制,重点应解决如何实现评价主体多元化、减少评价反馈信息使用过

4、程的功利化倾向、加强评价方法论的系统化研究、建立常态稳定的评价制度等主要问题。余明辉等(2015)构建了持续改进的人才培养系统,完善职业教育专业人才培养质量的测量评价体系,以及体系中评价内容、评价维度、评价方法及人才培养状态数据采集各部分的作用o某高职院校的实践结果表明,该测量评价体系能把人才培养状态数据采集和人才培养质量评价高度集成,为高职人才培养质量评价提供理论指导和操作指南。韩君(2016)以浙江国际海运职业技术学院为例,选取用人单位满意度为研究内容,通过问卷调查获取相关数据,再采用因子分析

5、和相关分析等数据处理方法,得到用人单位对浙海职院高职教育的关注点,并总结了其需要改进的一些方面,对提高高职院校人才培养质量有一定的借鉴意义。针对高职院校人才培养质量的评价机构,许多学者都以第三方评价机构作为研究对彖,周应中(2012)提出构建高职专业第三方人才培养质量评价体系,需要遵循达成评价主体认同、凸显专业特性、突出人才培养绩效评价、兼重定量与定性评价等基本准则,采取建构评价目标、协商评价方案、开放评价渠道、交流评价信息等行动策略。谢旺军等(2016)构建了以企业、行业等第三方研究机构为主导的

6、高职人才培养质量评价体系,基于“雷达图原理”对第三方人才培养质量评价结果进行分析,了解职业院校某一专业人才培养质量方而的现状,以发扬优势,改进不足,提高人才培养质量。由此可见,关于人才培养质量评价的研究成果十分丰硕,但大都仅限于理论的提出和评价体系的构建,评价指标较为主观,并不能体现高职院校人才培养质量的全面性、科学性和客观性,理论成果没有数据的支撑,缺乏说服力,因此,本文将进一步完善高职院校人才培养质量评价体系,同时以广东科学技术职业学院某专业为例,收集2015、2016届毕业生人才培养质量调研

7、结果,使用因子分析法计算出各评价指标所占的权重,并对该专业的人才培养质量进行评价,为其它高职院校人才培养质量的评价提供借鉴。2模型构建2.1研究方法的选择常见的高职院校人才培养质量的评价方法有模糊综合评价法、层次分析法及因子分析法等。因子分析(FactorAnalysis)是用较少个数的公共因子的线性函数和特定因子之和来表达原来观测的每个变量,从研究相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂的变量归纳为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。当这几个公共因子(或综合因子)的累计方差和(即贡献

8、率)达到85%或95%以上时,就说明这儿个公共因子集中反映了研究问题的大部分信息,而彼此之间又不相关,信息不重叠。因此,本文运用该模型对高职院校人才培养质量进行评价,并据此提出改革措施。因子分析的一般模型为:其中兀F2,・・・,凡为公共因子,5,5,・••,J表示特殊因子,包含随机误差,5只与第i个变量Zi有关,1门称为第i个变量Zi在第j个因子Fj上的载荷(因子载荷),由其构成的矩阵L称为因子载荷矩阵。2.2评价指标和数据的选取影响高职院校人才培养质量的因素众多,各种因素间相互作

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