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）

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）

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科学依据。

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-Whitney U检验;职业能力优势性格特征分析

1 研究拟解决问题

目前，以探究高职大学生职业能力结构要素研究成果相对较少，特别是数据化的实证研究，亟待相关的研究成果予以丰富充实；探究高等职业技术学院学生职业能力的特征及相关影响因素，了解高等职业技术学院学生职业能力的总体情况及趋势，需要对职业能力的总体情况及职业能力与其他如个性特征、性格类型、职业兴趣、职业价值取向等因素之间的关系进行深入的分析，探究职业院校学生总体呈现的优势能力及不足。

职业能力分析主要包括总体优势能力分析、主成分分析以及与其他因素的相关关系分析等内容。

2 数据研究方法

本研究拟采用数据挖掘的方法，包括描述统计、聚类分析、方差分析、主成分分析等，采用spss20.0版本进行数据分析处理。

3 研究样本的选取和分组

本研究样本来自广东省大学生测评与规划服务平台（http://www.gradjob.com.cn/cpgh/index.do）深圳信息职业技术学院职业测评总库子数据——大学生职业生涯规划测评数据库，采样时段为2010.3-2014.3，库测评部人数为3534人次，测评学生年级分布为2009级至2012级，因2010级进行大学生职业规划测评库总人数仅为65人次，人数太少，不具有采样要求的随机性原则，因此，放弃对2010级数据进行采样，采样基础以2009级、2010级、2012级学生数据源为基础。经对样本数据的筛选和抽样，最终得到有效数据共754条。

由于测评用时个体间差异过大，最小用时为4分钟，最大用时为50730分钟，个体间极值差异达10000倍以上，有必要对数据进行进一步的整理。为对数据进行有效的抽取与检验，以职业能力得分为分析对象，用拟合优度检验发现，职业能力得分总体趋势不服从正态分布。利用K-均值聚类分析进一步数据探索规律，发现聚类分组后的数据，组间差异显著，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”三组，具体如表1所示。

表1 样本个数及百分比统计

由上表可以看出，在754条有效样本中，“常规用时数据”共281条，占数据总量的37.27%，“用时较少数据组1”和“用时拖延数据组2”的数据量分别为260条和213条，分别占数据总量的34.48%和28.25%。同理对这三组数据进行K-S拟合优度检验，得到三组数据的Kolmogorov-Smirnov检验结果为分别为0.109（常规用时数据组），0.238（用时较少数据组1）和0.367（用时拖延数据组2），均大于0.05，说明这三组数据均服从正态分布，说明基于测评用时长度修正合理。以“常规用时数据组”作为典型有效数据，进一步的探索研究高职学生职业能力发展的特点及其影响特征。

4 职业能力分析

4.1 职业能力总体分析

对职业院校学生职业能力的总体优势能力进行分析，首先需要对职业能力各组成因素的得分及综合得分进行汇总，并排序，找出排名前3的因素，具体结果如图1所示。

由图1可以看出，职业院校学生在职业能力方面的综合平均得分为6.50分，组成职业能力的各因素中，平均得分差别不大，而其中平均得分最高的前三项分别为运动协调、察觉细节和书写表达能力，平均得分分别为6.76分、6.69分和6.63分；平均得分最低的因素分别为动手操作、数理分析和空间判断，分别为6.18分、6.32分和6.32分，说明了职业院校学生在涉及人际交往的EQ（情商），如身体活动的协调性、捕捉和觉察事物细节，书写表达等等，呈现相对的能力优势。

图1 职业能力各因素平均得分分布图

4.2 职业能力主成分分析

职业能力主成分分析主要针对职业能力因素10项数据进行因子分析，提取主因子，以期对职业能力的组成部分进行更加准确的概括和描述。对高等职业技术学院学生职业能力的因素进行因子分析，结果如表2所示。

表2表明，职业能力测评数据的KMO检验值为0.924，大于0.6，说明适合进行因子分析。Barlett球度检验结果显示，近似卡方值为1425.521，数值比较大，显著概率为0.000（P＜0.01），因此拒绝Barlett球度检验的零假设，认为职业能力因素数据效度结构好，适合做因子分析。

表2 KMO 和 Bartlett 的检验

在对学生职业能力的各因素进行因子分析过程中，采用主成分分析法，并以正交法进行因子旋转，抽取特征值大于1的因子，结果发现特征值大于1的公共因子共有2个，分析结果如表3和表4所示。

表3和表4表明，除“运动协调”外，职业能力的每个因素的因素负荷均大于0.6，总方差解释率为67.367%，大于60%，所以认为学生职业兴趣各分项数据的效度较好。此次因子分析提取出来的2个因子结果如下表述：

第1个因子：命名为“沟通-人际交往能力”，分别包括察觉细节，书写表达，言语表达，组织管理，社会交往，总共5个因素的变量。

表3 解释的总方差

表4 旋转成份矩阵a

第2个因子：命名为“学习-方法能力”，分别包括运动协调，自主学习，动手操作，数理分析，空间判断，总共5个因素的变量。

职业能力综合得分最高的5个因素中，有4个因素，即察觉细节（6.69），社会交往（6.63），书写（6.60），组织管理（6.57），都属于“沟通交往能力”的范畴，这说明了高职学生职业能力主要的优势在沟通交往方面的能力，该分析与职业能力总体分析数据结论一致，进一步印证了高职学生能力优势。

4.3 职业能力排名前后20%对比

利用方差分析比较职业能力各因素在职业能力排名前20%和后20%两组数据之间是否有显著性差异，得到结果如表5所示。

由表5显示，所有组成职业能力因素关于职业能力排名前后20%的单因素方差分析的P值均为0.000，小于0.05，说明所有组成职业能力的因素按职业能力排名前后20%两组数据之间显著性差别，而从均值统计情况来看，职业能力得分高的学生，他们在各方面的能力都比较强。

进一步分析，其一，从方差检验的结果来看，数理分析因素的F值最大（201.773）。而动手能力（91.666），书写表达（89.893）F值最小。其次分别为察觉细节（199.326）、自主学习（191.888）、社会交往（173.058）、运动协调（165.161）、空间判断（162.537）、组织管理（138.029）、言语表达（95.742）等；其二，从两组数据均值差来看，均值相差最大的有数理分析（2.9433）、察觉细节（2.691）、空间判断（2.6159）和自主学习（2.6319），而书写因素两组数据均值差异最小（1.8791）。

综合以上两方面的分析，说明在职业能力排名前20%和职业能力排名后20%的两组学生中，差异最显著的因素是数理分析、察觉细节、学习自主等，动手能力和书写表达等因素的差异性最小。数理分析涉及数理逻辑抽象思维能力，自主学习涉及学习方法和学习态度，觉察细节和社会交往涉及人际交往的EQ（情商），说明高职学生职业能力优异与否的差异体现为数理逻辑抽象思维能力、学习方法、学习态度及涉及情商的人际交往等方面的综合差异。

表5 单因素方差分析

4.4 个性特征与职业能力关系分析

对“个性特征”类总人数为281，其中T思考-F情感相对，I内倾-E外倾相对，J判断-P感知相对，S感觉-N直觉相对，形成 8个分项频数统计，并作出直方分布整体图，如图2所示；

由图2，个性特征的各分项人数大小不一，但整体相差不大。其中情感F型个性特征的学生人数最多，为185人，其次外倾E型个性特征和直觉N型个性特征，分别为150人和146人，而思考T型个性特征人数最少，为96人。

图2 个性特征频数分布整体图

参考职业能力平均得分看，具有判断J型个性特征的高职学生职业能力得分最高（6.69），其次是思考T型个性特征（6.64），直觉N型个性特征（6.60），外倾E型个性特征（6.57），而职业能力得分最低的依次是感知P型个性特征（6.31）、感觉S型个性特征（6.39）和情感F型个性特征（6.43）及内倾I型个性特征（6.43）。

以个性特征的两两分型进行对比，思考T型个性特征职业能力项均分（6.64）相比情感F型个性特征职业能力能力项均分（6.43）得分较高；内倾I型个性特征职业能力项均分（6.43）相比外倾E型个性特征职业能力项均分（6.57）得分较低；感觉S型个性特征职业能力项均分（6.39）相比直觉N型个性特征职业能力项均分（6.60）得分较低；判断J个性特征职业能力项均分（6.69）相比感知P型个性特征职业能力项均分（6.31）得分较高；

进一步从“职业能力个性特征项均分”与来看，拥有判断J型、思考T型、直觉N型、外倾E型个性特征的“职业能力个性特征项均分”均高于“职业能力总体平均分”（6.5），反之，拥有情感F、内倾I型、感觉S型、感知P型个性特征的“职业能力个性特征项均分”均低于“职业能力总体平均分”（6.5）。

这种得分的高低差异是否具有统计学上的显著性差异，需要进一步验证。

由于部分两两分型对比的组间数据量差异过大（如思考T个性特征人数为96人，而情感F个性特征人数则为185人），且组内数据分布不确定，故采用两独立样本的（Mann-Whitney U）检验，分别对两组样本的秩求平均，其最大特点是不易受极端值影响，无论最大最小变量值差异有多大，其秩不变；同时，本研究两两分型样本“职业能力个性特征项平均分”最大极值差异仅为0.38，而（Mann-Whitney U）检验对差异敏感性较高，原假设为组间秩平均无显著差异，拒绝原假设说明组间差异显著。

表6 两个独立样本(Mann-Whitney U)非参数检验汇总

由表6分析结果汇总可以看出，T思考-F情感组、J判断-P感知组、S感觉-N直觉组，Mann-Whitney U差异性检验结果分别为0.024、0.001、0.026,在显著性水平0.05的水平上，拒绝原假设，组间样本差异显著。说明判断J型、思考T型、直觉N型，相对于感知P型、情感F、感觉S型为高职学生职业能力优势性格特征。

5 分析与讨论

职业能力是以特有的人类智力和个性特征、情感价值取向为基础的复合载体。目前，以职业能力为核心的课程研究是职业教育领域研究热点和重点，大学生的学习策略与教学策略都应是以职业能力培养为核心目标，但如何培养高职大学生的职业能力？从哪些方面培养学生的职业能力？培养目标、教学模式、学习方法一系列分项和能力状态紧密相连，回答这两个问题的前提，只有了解高职大学生的职业能力状况基本特点，才能有针对性地设计教育目标，并实施有效的教学。

本研究显示，高职大学生职业能力中表现最优异的因素为运动协调、察觉细节和书写表达能力，这些因素通过职业能力主成分提取可归类命名为因子1“沟通-人际交往能力”。

同时，职业能力排名前后20%两组数据分析结果说明，形成高职大学生职业能力差异最显著因素是数理分析、察觉细节、自主学习、空间判断等，这几种职业能力主成分提取归类为主要为因子2“学习-方法能力”。

而通过进一步的个性特征与职业能力关系分析显示，保证职业能力较为卓越的优势性格为判断J型、思考T型、直觉N型，这些性格特征与因子2“学习-方法能力”密切相关。

可见，如果要提高高职大学生职业能力，数理分析、察觉细节、自主学习、空间判断等方面能力提高必不可少。

而“动手能力”在职业能力最优异和最差的高职学生差异最少，参考职业能力10个因素得分中“动手能力”项得分为最低，探究原因，中国传统教学体系重视知识理论讲解，对动手能力的培养一向偏弱，反应在学生的职业能力结构中，说明高职学生整体性地呈现动手能力较差的能力特性。

针对高职大学生综合职业能力特点，设计高职课程结构比重调整和作业训练体系，将更科学和有针对性。

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An Data-based Analysis on Vocational College Students' Professional Ability

ZHANG Shihua
(Department of Education in Ideology and Politics,Shenzhen Institute of Information Technology,Shenzhen Guangdong 518172)

Based on the Vocational Ability Evaluation Database samples and the research model of complete objective data,this paper explores the complex factors on the vocational college students ability composed by the personality characteristics,interest,value orientation,capacity components and so on.This paper also analyzes the valuable information hidden in the effective sample data,which aims to take an analysis on the status and related factors of college students vocational ability,to get to have a good grasp about the basic characteristics of Higher Vocational College Students’ professional abilities of and provide a scientific basis for further curriculum design in Higher Vocational Education and teaching design.

components of occupational ability；analysis of major components of occupational ability；main factor analysis of U Mann-Whitney test；character analysis of occupational ability

G717.38

A

1672-6332（2015）02-0063-06

【责任编辑: 毛蔚】

2014-10-30

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“基于学生主体工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）

张世华（1969-）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