新疆高校学生科学文明综合素质模型构建与实证研究
发布时间：2019-11-29
摘 要：本文在相关理论研究基础上，基于新疆高校学生科学文明综合素质构成要素识别与评价方法，采用实证研究、定量研究的方式，通过专家访谈、调查问卷调研采集原始信息，构建科学文明综合素质要素影响结构方程模型分析问卷数据，进行科学文明综合素质构成要素的识别与影响评价。
关键词：高校 学生 综合素质 实证
近年来，大学生的综合素质评价越来越受到社会关注，在高校管理实践中，学生综合素质评价也被广泛应用。如何采用有效方法准确评价大学生综合素质具有较强的理论意义和实践价值。
一、高校学生科学文明综合素质构成要素的理论支撑
国内外关于高校学生综合素质评价的研究提出很多不同的观点，如质量和质量评价理论，将企业管理理论引入教育管理。教育质量管理理论属于质量管理理论范畴，因此，我们必须遵循质量管理理论的原则。而教育评价是教育质量管理的重要组成部分。因而，教育质量理论在教育评价中的应用应以质量管理理论为指导。同样，对大学生综合素质的评价本质上是对学生素质的评价，因此也属于教育评价的范畴。
20世纪30年代，美国俄亥俄州立大学的泰勒教授主持了一项关于课程效果的评价研究。他提出一套以教学目标为核心的评价指标编写原则，试图将社会要求和学生的需要反映到课程和测试中，并正式提出了“教育评价”的概念。Cronbach 认为，评价不仅强调课程是有效的还是无效的，而且还要确定需要改进的领域。评价的关注点应在教育过程上，通过评价对教育决策进行必要的改进，而不是将注意力都集中在实现教育过程结束后的目标上。斯塔弗尔比姆(Stufllebeam)评价被定义为：为决策提供有用信息的过程。他1985年提出了以教育决策为核心的CIPP模型(从背景评价、投入评价、过程评价、结果评价)。他以评价为工具，对教育活动的背景、信息输入、教育过程和结果进行综合评价，使评价程序能更有效地为用户服务。1975年，比贝将评价定义为系统收集信息和解释证据的过程，并以行动为目的进行价值判断。
国内学界有关研究重点集中在大学生综合素质测评的内容及方法等方面。陈健(2011)认为，学校教育教学过程中的一个重要环节，是学生学业考试或考核等智育素质评价基础上的多维素质再评价或总评价，是高校推进素质教育的一种常规方法和手段[1] 。肖红光等(2013)提出，大学生综合素质测评是高校依据全面发展的人才培养标准，对大学生在校期间的综合素质进行测量与评价时所采取的各种方式方法和技术，含定量与定性分析法、相对评价与绝对评价等[2] 。徐斌(2008)关注 “可操作性”原则，认为各项指标条目应简明扼要，指标体系清晰简化，信息统计方法简单易行，操作性强[3] 。周彬彬(2012)则注重全面性原则，认为各项指标应尽可能体现素质教育整体目标和涉及的重要内容[4] 。杨娟霞(2017)认为，做好大学生综合量化考评工作，需要进一步完善考评标准，全面客观反映大学生的素质，为高校做好人才培养打下良好的基础[5] 。
基于以上文献综述，本研究拟从大学生科学文明综合素质角度出发，将其分为若干维度进行测度观察，对新疆高校学生科学文明综合素质影响要素进行识别，利用李克特5点量表法编制调查问卷，收集调研数据，运用 SEM方法开展影响评价的实证研究。
二、高校学生科学文明综合素质影响模型的构建
近年来，一些学者将多元评价方法引入到大学生综合素质评价中。认为综合评价体系在确定评价目的、要求和评价对象后，需要建立一套评价指标体系。孙马丽、宋瑞霞等(2017)采用AHP法分析了高校大学生综合素质测评的现状，用一致性检验标准进行检验，并对目前大学生综合素质测评模型存在的问题进行纠正和改进[6] 。黑龙江八一农垦大学理学院课题组(2017)在《大学生综合素质评价指标体系及评价方法研究》中，通过构建多方育人模式下大学生综合素质评价指标体系，体系，然后利用主成分分析法建立大学生综合素质评价模型，分析结果验证了多方联动协同育人能够极大提高学生综合素质[7] 。李平、莫春立(2003)在《基于神经网络的大学生素质综合评价》中，提出了大学生综合素质评价指标体系，通过对大学生综合素质指标进行量化，运用神经网络方法对大学生综合素质进行了评价，并验证了评价效果[8] 。王喜鸿、展金梅(2017)认为，检验教育质和德尔菲专家咨询法，建立了大学生综合素质测评体系，并进行了量化测评[9] 。
根据信息论，在评价大学生的综合素质之前，必须充分了解大学生的综合素质的构成信息，这样才能达到科学、准确、客观的评价目的。通过大量的开放式调查、专家讨论、评估等基础工作，许多高校广泛收集能够表征大学生综合素质的信息，并对能够表征大学生综合素质的相关因素进行筛选、比较和分析。理清大学生的综合素质概念，按照系统性、逻辑性和目的性原则，建立评价指标体系。传统的学生综合素质评价模型大多缺乏统计信息的提取。例如，在提取统计数据时，主成分分析(因子分析)仅提取由若干主成分(共同因素)的方差提供的信息。一些研究者选择结构方程模型作为评价模型。其目的是尽可能多地提取统计数据中包含的信息。
在分析国内外关于高校学生综合素质影响因素评价理论基础上，参考相关研究，从如下几个方面假设，构建新疆高等学校学生科学文明综合素质三要素影响模型。
1. 科学文明综合素质的构成要素及基本假设
(1)科学素质
Benjamin Shen 将科学素质分为 3 类：公民科学素质，即公民参与公共事务，基于对科学问题和活动的理解影响决策;实用科学素质，即解决实际问题;文化科学素质，即科学是合理的。理解和学习是人类文化存在的方式。这一定义为以后科学质量测量的研究奠定了理论基础。中国国家科学素养计划指出，科学素质是公民素质的重要组成部分。
根据本研究的需要，将科学素质概括为科学兴趣、科学认知、科学实践、科学评价 4 个测度项，提出假设 H1：科学素质与科学文明综合素质呈正相关，科学素质越好，则科学文明综合素质就越好。
(2)人文素养
《大英百科全书》解释说：“人文主义意味着人的价值是首要的。”《现代汉语词典》解释：“人文”是指人类社会中的各种文化现象。所谓“素养”一般指后天获得的知识、能力、习惯和思想修养的结合。”因此，“人文素养” 是指人的文学、历史、哲学、艺术等人文知识及其所反映的精神的综合心理体现。“人文”应是政治、经济、历史、哲学、文学、法律等人文知识，而“素养”应是人文知识。
根据本研究的需要，将人文素养概括为健康习惯、保健意识、审美情趣、文明认知4个评价测度项，提出假设 H2：高校学生人文素养与科学文明综合素质呈正相关，人文素养越好，则科学文明综合素质就越好。
(3)专业素质
唐仁春在其博士论文《我国普通高校本科生综合素质多重视角评价研究》建立了大学生综合素质评价指标体系。该指标体系包括四个一级指标，包括身心健康、人文素养、学校能力和思维能力，以及 42 个二级指标。采用结构方程法，以创新能力、人文素养、学习能力、身心健康四项指标对大学生综合素质进行观察[10] 。
根据本研究的需要，将专业素质概括为教育认知、就业预期、专业匹配、心理调适，提出假设H3：专业素质与科学文明综合素质呈正相关，专业素质越好，则科学文明综合素质就越好。
2. 概念模型的整体框架
基于构成要素分析，结合上文提出的假设，构建本文新疆高校学生科学文明综合素质三要素影响模型框架。通过科学素质(Y1)，分为：科学兴趣(X1)、科学认知(X2)、科学实践(X3)、科学评价(X4)4个测度项;文明素养(Y2)，分为：健康习惯(X5)、保健意识(X6)、审美情趣(X7)、文明认知(X8)4 个测度项;专业素质(Y3)，分为：教育认知(X9)、就业预期(X10)、专业匹配(X11)、心理调适(X12)4个测度项，对新疆高校学生科学文明综合素质(Z)进行观察评价。如图1所示。
三、实证研究的设计与实施
1. 问卷设计
本文在总结相关文献基础上，设计了调研问卷初稿，向新疆3所高校、自治区教育厅、自治区科协、自治区文明办等单位专家、学生管理干部及大学生发放了预调研问卷，开展前期预调研，共收回有效问卷57份。通过预调研和数据处理，表 1 中 Cronbach α系数为 0.878，显示预调研问卷信度良好;表2中KMO值为0.776，显示预调研问卷效度良好，说明问题设计较为合理(卢纹岱， 2002)，因此最终确定12个测度项(见表3)。
2. 变量描述和数据来源
本研究数据来自于自行设计的新疆高等学校学生科学文明素质调查问卷数据。本次调查面向17所新疆高等学校学生大一到大四学生发放问卷 4000 份，回收 3989份，回收率为99.7%，。本文所选取问卷调查内容分为四部分，分别为基本情况、科学素质、文明素养和专业素质，且每部分又包括若干子测度项，每个测度项包括一个测度问题，测度问题全部采用李克特五级量表法设计(对于重要程度问题：为最不重要，为最重要;对于满意度问题：为最不满意，为最满意)，具体情况见下表。本文样本回收情况较好，采用该问卷对研究新疆高等学校学生科学文明综合素质是可行的。
四、结果分析及假设检验
本文样本的测度项共12项，分别为科学兴趣(X1)、科学认知(X2)、科学实践(X3)、科学评价(X4)、健康习惯(X5)、保健意识(X6)、审美情趣(X7)、文明认知(X8)、教育认知(X9)、就业预期(X10)、专业匹配(X11)、心理调适(X12)。其描述性统计分析结果如表4所示。
1. 信度与效度检验
本文采用结构方程来实证分析新疆高校学生的科学文明综合素质情况。结构方程建模(SEM)是一种将验证性因素分析(CFA)与通径分析(PA)相结合的线性统计建模技术。结构方程具有处理多个因变量的优点，允许自变量和因变量具有一些误差。在进行实证分析之前，首先对问卷调查数据的信度和效度进行分析。
(1)信度检验
信度是指量表的可靠性或稳定性。信标准度系数的测量通常采用Cronbach Alfa系数。系数值越大，变量间的内在一致性越高，说明变量间的测量项目具有良好的相关性。一般认为0.7的阿尔法系数值是最低的可接受值，但是一些学者认为 0.35 到 0.7 之间的系数，高于 0.7，表明了较高的可靠性。一般情况下每个评价维度的阿尔法系数值达0.6以上就可以接受。通过spss软件对所收集的3989组数据进行分析，如表5所示：本文所提 12 个 变 量 的 KMO 检 验 数 据 的 Cronbach's α 系 数 为 0.843。同时，新疆高等学校学生科学素质、人文素养、专业素质的Cronbach's α值分别为0.612、0.687、0.723，结果较为理想，说明收集的问卷数据具有较好的信度。
(2)效度检验
对数据进行KMO和Bartlett球形度检验，样本充分性KMO测试系数为0.896，大于临界值0.7，样本近似卡方值为12721.110，自由度为66，显著性为0，说明数据适合进行因子分析。如表6所示。
使用spss软件对12个变量进行探索因子分析，旋转后的因子矩阵表明，提取科学素质因子X1-X4对应的载荷量为 0.734、0.739、0.551、0.660，人文素养 X5-X8 对应的载荷量为0.792、0.748、0.612、0.704，专业素质X9-X12 对应的载荷量为0.501、0.668、0.701、0.721。方差累计量达到70%，说明数据具有比较好的效度。
2. 结构方程拟合及适配度检验
运用AMOS软件运算分析，对收集的3989份问卷的假设进行结构方程模型拟合，其结果显示，各测度项估计参数显著性良好(P<0.001，显示为***的水平，P< 0.01，显示为**的水平)，其模型拟合路径如图2。
RMSEA(近似误差均方根)被认为是结构方程拟配指标中最重要的信息，其理想值为0，小于0.05为优异，在0.05—0.08之间为良好，大于0.1为不良。
而通常认为，NFI、RFI、IFI、TLI、CFI的值大于0.9且接近1时，表明模型的拟配度越高(吴明隆，2009)。根据表7数据显示，模型的拟合程度是理想的。然后，以潜变量的复合信度(CR)为基础，对模型的内部结构适应度进行评价。组合可靠性主要评价一组潜在变量的一致性。可靠性指标是内部一致性的重要指标之一。组合可靠性越高，测量指标越高。内部关联度较高，反之亦然。一般认为潜在变量的组合信度值最好在0.6以上，个别显性变量的信度接受值也可采用 0.5(吴明隆， 2009)。模型主要拟配度检验指标如表7所示，RMSEA 值为0.078，处于结构方程指标拟配良好范围。计算分析得知，三个潜变量的组合信度值为0.912，各变量的组合信度均大于0.7，表明各项的观测变量具有较好的内部一致性(见表8)。
3. 研究假设的检验
通过实证运行结果可以看出，模型中共有12个测量变量，3个潜在变量。而且各测量变量到相应潜变量之间的路径系数值均为正且相助，说明各测量变量对相应的科学素质、人文素养和专业素质各要素均具有正的效应，假设H1-H3均被证实。科学素质、人文素养和专业素质路径系数均显著为正，说明提高新疆高等学校的大学生科学素质、人文素养和专业素质，大学生的综合素质也能得到显著提高。
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