计算机专业大学生择业效能感量表的编制*

王欣欣 闫德勤 胡卫星 郭庆科

随着计算机相关专业的大量兴办,该专业大学生就业困难问题日趋突出,择业效能感正得到越来越广泛的重视和深入研究。在面临择业时,自我效能感不仅影响着大学生个体的职业认识、职业选择和职业承诺,还影响着大学生个体遇到困难时所采取的态度和显现的情绪状态[1]。因此,非常有必要将增强择业效能感作为帮助解决当前大学生就业的重要职业辅导途径,对大学生择业效能感展开深入而系统的研究。通过对大学生择业效能感影响因素的研究:一方面可以在实际就业问题解决中进一步丰富择业效能理论;另一方面,也可以为实际大学生职业辅导提供测查和诊断手段,来改善学生的就业能力和就业状况。因此,对于计算机专业大学生择业效能感及其影响因素的研究具有重要的理论价值和现实指导意义。择业效能感的概念来源于班杜拉的自我效能感理论和克莱兹职业成熟理论两大基础。赫克(Hackett)和贝茨(Betz)[2]将班杜拉(Bandura A)[3]的自我效能感理论和克莱兹(Crites)职业成熟度理论相结合,提出了择业效能感这个概念,即“个体对实现与职业相关任务所需能力的自我觉知,是决策者在进行职业决策过程中对自己完成各项任务所必需的能力的自我评估或信心程度。”随后,泰勒 (Taylor)和贝茨 (Betz)[4]进一步给出了择业效能感的操作性定义:“个体对自身完成准确的自我评价、搜集职业信息、目标定向、制定计划、问题解决五项任务所需能力的信心水平。”

目前国内外对择业效能感的研究主要集中在 3个方面:择业效能感量表研究、择业效能感影响因素研究以及择业效能感干预研究。其中,对择业效能感的测量一直是受到职业心理学领域的关注。通过文献综述分析发现,在该研究领域中有代表性的量表主要有如下几个:首先,1983贝茨(Betz)和泰勒(Taylor)借鉴克莱兹(Crites)的职业成熟度理论模型编制了择业效能感量表(CDM SE),用于测量在职业决策过程中个体的自我效能感对职业选择的有效性的大小,包括 5个方面:准确的自我评价、收集职业信息的能力、确定目标、制定未来的规划、问题解决能力。此后,1996他们又在原有量表的基础上形成简式量表 CDMSE-SF,保留了原计分方法和维度,只有25个题目。国内学者彭永新、龙立荣[5]根据 CDMSE的构想结构,结合部分大学生的访谈及开放式问卷调查,形成了中文版的大学生职业决策自我效能量表,共 39个题目。 2002年,郑日昌、张杉杉[6]采用半结构访谈法自编了本土化的中国大学生择业效能感问卷(CDMES-C),包括了职业信息与技能、学绩、个性自我了解和社会支持 4个维度,共 26个题目,采用(0～9)10级记分制,用于具体了解中国大学生择业时的信心程度。赵冯香 2005年[7]在参照中文版 CDM SE及 CDMSE-SF的基础上编制了“大学生职业决策量表”,共 5个维度,施测结果表明其结构效度、区分效度和内容效度都很好。胡艳红2006年[8]在参考了 Ralf Schwarzer的一般自我效能感量表(GSES)、Betz的 CDMSE量表、龙燕梅修订的 CDM SE-SF,郑日昌、张彬彬编制的 CDMSE-C等量表基础上,同时也在文献研究和个案访谈的基础上,自编了大学生择业效能感问卷,它主要包括自我概念、自我评价、社会支持、职业信息收集、学绩和目标设定 6个方面,共 23个题项,被国内的许多学者所应用。

鉴于目前国内择业效能感的研究主要集中在对 CDM SE-SF的本土化修订和应用上,不断地从理论和实践上对择业效能感量表的信效度及其应用性进行检验,并加强了对择业效能感的相关应用研究。而在研究群体的选择上主要集中在一般的大学生群体,只有少数研究者开始尝试着将择业效能感引入到面向专业的特殊学生群体,如高等护理专业的学生群体[9]。因此,就一般群体的验证模型不能简单地照搬到特殊群体这样的假设出发,笔者认为择业效能感是需要具体到一个特定的技能或主题上,计算机专业与其他专业相比,在行业选取的范畴、择业信息获取渠道等方面存在着特殊之处,同时计算机专业的学生与其他学生相比,在计算机学绩、职业信息收集能力、专业实践能力、职业兴趣和学生人格个性等方面也存在着显著的差异性,因而学习者个体对自己在计算机相关活动中工作胜任能力的评估与其择业效能感之间存在着重要的关系。

1 对象与方法

1.1 对象 首先抽取了辽宁地区 A师范院校 25名计算机应用技术专业大学生进行择业效能感的深度访谈,编制预测问卷;然后,在该校计算机学院的任意 4个专业中各抽取 10个人,作为 40道题的预试问卷的样本,根据项目分析结果来删减题目,确立正式问卷。最后,对该校计算机学院 6个专业中随机抽取的 185名学生进行了第二次施测,去除无效问卷,有效回收 165份(89%),样本能够作为计算机专业学生的代表案例。其中,男生 55人(33%),女生 110人(67%);大三年级 137(83%),大四年级(17%);计算机学院各专业中应用技术 28人 (17%),日语强化 24人 (15%),动画 22人 (13%),师范 18人 (11%),广播电视 21人 (13%),影视艺术 30人(18%),教育技术学 22人(13%);有工作经验 61人(37%),无工作经验 104人(63%)。

1.2 方法 通过对文献的分析总结初步确立了以下几个维度:目标筛选、目标确立、目标维持、求职准备、求职过程、社会支持、信息挖掘、问题解决、自我概念、价值观、学绩。问卷具体题项是在综合考虑 Betz和 Taylor编制(龙燕梅翻译)简式量表 CDM SE-SF、彭永新和龙立荣编制的 CDMSE-R以及胡艳红编制的大学生择业效能感等问卷的基础上,在试用不同年级大学生访谈及专家访谈的过程中,调整形成适合我国计算机专业大学生实际情况的测试项目,最终确定了由 40个项目组成的预测问卷。问卷共分为 2个部分:第一部分用来收集被试的背景资料,包括性别、年龄、专业、考虑就业起始时间、有无工作经验等陈述性资料;第二部分用来收集“影响计算机专业学生择业效能感的相关因素”的数据,共有 12个因素,并以数个题目来测量单一因素。问卷格式采用李克特 5点式量表,5～ 1分别表示情况与题述完全符合、基本符合、部分符合部分不符合、基本不符合、完全不符合。

1.3 统计处理 本研究采用基于问卷调查的探索性因素分析方法和验证性因素分析方法,借助统计软件 SPSS 18.0和LISREL8.7进行数据的录入、整理和分析。

2 结 果

2.1 项目分析 项目分析主要目的在于求出问卷每个题目对被试群体的区分度。根据研究需要将被试在各题目上的得分情况排序,分别将其中的 27%抽出作为高低分组,以独立样本 T检验组在每个题目的差异,查看每个题目组别群体变异数相等性的“F值”检验,将未达显著水准的题目删除[10]。经分析共删除了 9道鉴别度不显著的题。例如题项 11“用人单位往往要求有工作经验,而我在这方面比较欠缺”和题项33“求职碰壁我会感到紧张和挫败”,在关于工作经验是否是阻碍就业的因素以及挫折的应对方式问题上,“符合”题项的学生占据了大概 90%,这表明绝大部分学生认为,工作经验成为了用人单位审核学生的必要标准,并且,在一定程度上还没有求职经验的大三学生来说,求职碰壁会影响他们的求职欲,这些问题在大学生当中普遍存在,属于共性问题,因此造成区分度不强。

2.2 探索性因素分析 对正式形成的测试问卷进行 KMO(取样适当性量数 )和 Bartlett检验 ,其中 KMO值为 0.907,这表明适合进行因素分析。同时,从 Bartlett's球形检验的 χ2=2088.273(自由度为 465)达显著 (P＜0.001),这代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在,非常适合进行因素分析。采用主成份分析法,以直接斜交转轴法来旋转因素轴,选取较少因素层面获得较大的解释量,进行因素提取以检测因素的结构效度[11]。采用学者 Kaiser所提出的以特征值大于 1者的标准为判断依据,经过第一次分析转轴后的因素矩阵中,共有 8个共同因素数。结果,第 6、7、8个因素均只包括 2个题项,分别是 (V39、V36)、(V24,V 23)和 (V 20,V4),层面所涵盖的题项数太少,应将之删除。删除后的因素结构会改变,因此进行了第二次因素分析,最终确定 5个共同因素,累积的解释变异数为 56.201%,如表 1,各个项目的因素载荷系数均具有统计显著性,表明问卷各维度的组成项目均是对应维度的有效指标,通过该项目测量潜在维度是合适的。

由题目和因素间的关联可以发现,各题项所形成的因素分析结果可以重新合并为 5个因素:原“目标筛选”“目标确立”“目标维持”合并为“目标选择”;原“求职准备”“求职过程”合并为“制定计划”;原“社会支持”“信息挖掘”合并,为“收集信息”;原“价值观”“自我概念”“学绩”合并,重新命名为“自我评价”;原“问题解决”不变。重新计算后,KMO(取样适当性量数 )=0.924,Bartlett's球形检验的 χ2=1595.257(自由度为300)达显著,达到有效的效度值范围。

表1 影响计算机专业大学生择业效能感因素

2.3 信度分析 在因素分析完后,为进一步了解问卷的可靠性和有效性,要做信度检验。一般情况下,问卷信度越高,结果越可信。本研究的信度检验方法是采用 L J Cronbach所创的Cronbach'α系数,依据学者 DeVellis和 Nunnally等人的建议,α系数等于 0.7时,是一个较低但可以接受的量表边界值,介于 0.70～ 0.80之间相当好;介于 0.80～ 0.90之间非常好[10]。研究中 5个因素层面的 Cronbach'α值分别为 0.780、0.813、 0.786、0.746和 0.724,总问卷的 Cronbach'α值为0.926。以 5个因素层面来看 ,都达到了 Nunnally建议的 0.7水平,此外,总量表的 Cronbach'α值大于 0.9,代表此问卷量表具有非常高的可信度。

2.4 验证性因素分析 由于探索性因素分析得到的 5因素模型与职业成熟理论的模型结构非常相似,故还需要采用结构模型来对形成的假设模型进行拟合性检验,这样得出的结论将更为科学。特应用 LISREL8.7对测试结果作验证性因素分析,通过理论模型与实际数据的拟合程度来验证量表的 5因素结构。美国社会统计学家卡米尼斯和马克依维尔认为,χ2/df的理论期望值是 1,在 2:1到 3:1之间是可以接受的,即可认为模型的拟合程度较好。本研究中,χ2/df=1.75,该拟合指标较好;而 其他拟合指数 GFI、N FI、 AGFI、 NN FI、CFI、 IFI、RFI数值局限于 0～ 1之间,应该大于或等于 0.9,越接近 1,表示理论假设的拟合程度越好[12-13]。本研究中,上述各项指标多数在 0.9以上,个别达到 0.80,见表 2,说明总体上拟合较好。

表2 验证性因素分析的拟合指数

2.5 结构模型 根据验证性因素分析的结果,画出该修订量表的结构模型图(图略)。指标是 P值 ,P值要求小于 0.1,表明数据有较高的汇聚有效性 ,图中 P值为 0.031,符合标准。各分量表维度间呈中等程度相关,说明维度之间具有一定的独立性,量表具有较好的结构效度。

3 讨 论

研究为了在问卷维度设计上更全面,综合包含了所有前人研究涉及到的结构要素,初步形成测试问卷,经过探索验证的结果得出,计算机专业大学生择业效能感的因素结构可以整合为 5个维度,共 25个项目:自我评价(4个项目)、收集信息 (6个项目)、目标选择 (5个项目)、制定计划 (5个项目)、问题解决(5个项目)。其中,自我评价指的是个体对自身在职业方面的能力、兴趣、价值观的认识,以及对性格、品质的评价和看法;收集信息指的是个体通过网络媒体等多种渠道对就业信息、就业政策的掌握和使用情况,包括从社会、家庭、学校各方面获得的支持和帮助;目标选择指的是个体根据自身的特点和需求筛选和订立就业目标,并在职业规划的进程中坚持目标;制定计划指的是在目标确定的基础上给自身制定一个职业规划,包括求职前与职业相关技能的学习和拓展、求职中简历的制作和面试的准备、入职后的工作期望等;问题解决指的是整个择业过程中个体在面临困难与阻碍时所采取的应对措施,以及应对时所表现出来的能力素质和情绪状态。

研究得出的模型与最早的职业成熟理论高度一致,再一次验证了量表 CDM SE结构模型的权威性,也说明了计算机专业学生择业效能感的影响因素也可以用这 5个方面来分析。但在个别维度上与国内外的一些代表性学者的研究结果存在差异。前文中曾提到胡艳红自编的大学生择业效能感问卷中将“自我概念”和“自我评价”划分为同一阶因子,即 2个维度,并详细地分析了两者的区别:自我概念关注的是对自己的认识、看法,其中认识有好、有坏、也有中性的;自我评价是对自己性格、能力、品质等的评价,关注的是自己的感情,正负性更明显些,主观性也更强些。而本研究中则是将“自我概念”归为了“自我评价”维度之中,意在强调自我概念是自我评价形成的基础,个体通过对自己的认识产生对自己不同的评价。同时,胡艳红和郑日昌、张杉杉的研究设计中都将“学绩”单独设置了一个维度,指的是个体所具备的与工作有关的知识,包括专业成绩、外语水平、计算机水平等。而在本研究中被合并到了“自我评价”维度中,这说明自我评价能力需要自我概念、价值观和学绩的共同融入,学生个体不仅要对自身的性格和需求有一个合理的评价,还要正确估量自己的学绩能力,从而形成健全的职业自我概念和价值取向,在职业生涯中合理定位,充分展示自身的优势,培养适当职业范围内的自我效能。

另外,“社会支持”这一重要的影响因素,在郑日昌等学者的研究中是被作为一个维度单独体现出来的,指择业时获得各种社会支持的能力,包括择业时父母的态度、人际关系等。而相比之下,在本研究中并没有被单独表现出来。从因素萃取与分析的过程中可以看到 ,“社会支持”、“信息挖掘”合并到一个“收集信息”维度,共同影响着大学生收集信息的能力。一方面说明提高计算机专业大学生就业能力,促进毕业生就业,不仅是高等学校的重要使命,也需要社会和家庭的支持,及时有效的心理疏导和榜样学习分别通过言语劝说和替代性经验来提高学生的择业效能,这符合班杜拉的理论;另一方面计算机专业的工作者应探索和完善大学生就业信息平台,拓宽职业信息的获取渠道,学生自身加强引擎搜索能力,充分挖掘在收集信息方面的效能,合理利用网络媒体资源,教师和学生共同发挥学科优势。

研究中最初设想在“问题解决”维度中包含有有关应对心态的题项,但通过项目分析得出大部分体现应对心态和情绪状态的题的区分度并不是很高,因此被删掉,这充分说明了应对能力的薄弱已成为计算机专业学生的共性。虽然这一维度并没有被体现,但是却给职业指导提供了现实依据,提高个体的心理素质应该成为职业培养途径的重点。另外,在“目标选择”问题上,研究得出择业时需要学生根据自身的优势合理的筛选、确定目标,并且在职业生涯的始终都能致力于自己的目标。

针对以上研究,研究者和教育工作者应该从各个影响因素入手,有针对性地干预个体的择业自我效能,使个体更顺利地进行职业决策活动。对于计算机专业学生的具体指导措施可以从以下几个方面展开:第一,在就业指导工作中,提高就业工作水平,健全就业指导组织机构,造就专业化就业指导队伍,利用归因训练、团体辅导、职业决策技能训练、认知重构、计算机辅助系统等国内外经典的干预方式,开展全程化、多样化、个性化的就业、创业指导工作;第二,在教学中注重夯实专业基础,保证学生对基础性课程做到牢固掌握和灵活运用,在计算机的这一模块上达到精、专、通的学习目的 ,提高学绩;第三,积极强化专业课程的实践训练,使学生获得成功的体验,通过鼓励强化其正面体验来有效地提高择业效能。与此同时,学生自身应将外部的支持和强化转化为内在的精神动力,积极配合就业指导工作,从提高自身综合素质着手,提高信息收集和问题解决能力,充分认识自我 ,树立正确的择业观,健全择业心理素质,提升就业竞争力,顺利就业。

受研究条件的限制,本研究在研究群体和研究方法上还有一些方面有待于进一步的提高。例如,师范类院校男女生比例不均衡现象就会造成无法客观全面地评价计算机专业学生择业效能的影响因素。在不同类型或性质的大学中计算机专业的学生择业效能感影响因素也会存在一定的差异,都需要来进一步验证结论。同时,对于职业决策自我效能的具体影响机制或影响因素之间关系的实证研究较为缺乏。因此,在今后的研究中 ,应当增大样本量 ,拓宽样本选择的范围,利用多种方法来进一步探讨职业决策过程,提高研究结果的科学性和普适性。相信随着心理学、社会学等相关学科的不断发展,不仅包括计算机专业,各行各业的学者们都能够就自己行业设计专门的针对性更强的量表,对择业效能感的研究将会日益得到补充和完善,为更多人群的职业选择提供实际的指导和帮助。

“计算机专业学生择业效能感问卷”具有较好的项目特性、较高的同质信度和结构效度,可以作为计算机专业大学生择业调查的有效工具来使用。

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