轨道交通类高职学生综合素质评价体系研究

■闫 靖

（四川广播电视大学，四川 成都 610107）

对于各类高等职业院校而言，学生综合素质的科学评估是教学管理环节的一项重要工作。一方面，通过对学生各个维度的品质及素养进行量化，可以使老师及学生准确认知自我、把握差距不足，从而达到提升综合素质的最终目标。另一方面，从就业角度来看，铁路、地铁等轨道交通行业用人单位近几年对高等职业院校的毕业生逐渐提出了新的要求，即不再仅仅局限于毕业证书、专业课成绩等“硬性指标”，同时也开始注重学生的道德水平、心理素质、沟通能力等“软指标”。因此，为了培养适应新时代轨道交通行业需求的高职院校毕业生，从多个方面培养学生的综合实力，就需要构建一套科学合理的轨道交通类高职学生综合素质评价体系。

国内外轨道交通类高职学生素质评测评价体系相关研究较为少见。黎雯霞基于行动导向的教学思想，探讨了如何将职业素质融入城市轨道交通控制的专业教学。胡宏亮针对轨道交通类高职院校教育特点，提出了以育德、育人、提升技能以及加强实践为主的学生素质提升途径。崔宏巍基于城市轨道交通行业需求，开发了实现职业素质教育的实践课程模式。何宗兆针对轨道交通企业与高等职业院校联合培养条件下的人才培养方案及发展策略。武云明提出在轨道交通学生体育教学中增设培养学生身体素质、团队意识、吃苦耐劳等综合素质的思路。廖福香针对轨道交通高职类学生综合素质评测中存在的问题，提出评测指标及评测过程方面的改进建议。

一、综合素质评价体系

（一）评价体系构建依据

本文构建轨道交通类高职学生综合素质评价体系的依据主要在于素质理论与既有的相关研究成果。

1973年美国从事心理学研究的著名学者麦克利兰提出描述人员素质的职业胜任力模型，又称“冰山模型”。模型指出，人员个体素质可由“冰山以上的表面部分”和“冰山以下的隐匿部分”。“冰山以上的表面部分”又可称为基准性素质，是指知识、技能等易于测量的显现素质；“冰山以下的隐匿部分”又可称为鉴别性素质，指职业素养、个人特质和动机等难以测量的潜在特质。鉴于“冰山模型”在综合素质评价中可以较为有效地描述基准性素质及鉴别性素质，本文选取“冰山模型”对轨道交通类高职学生综合素质需求进行具体分析。

1.品德。特指人在道德方面的内在基础，即受一定的社会环境和教育的影响，通过自身的认识和实践，在政治方向、理想信仰以及道德情操等方面形成的较稳定的品质。

2.业务能力。主要包括从事轨道交通运营类工作所需具备的专业知识和其他相关技能，专业知识包括铁路行车组织、铁路车站站场设计、铁路运输信号等基础知识。同时，由于铁路运输信息化与现代化的发展，运输计划编制与运输调度实施对计算机设备的依赖程度更高，故需要具备一定的计算机操作能力。

3.职业素养。主要体现在学生的学习、创新、实践及领导方面，学习能力是学生所应具备的基本特质，良好的学习能力有利于能力的提升及工作环境的适应程度。此外，结合轨道交通类学生在该行业工作中的发展，从业人员还应具备较强的实践能力及领导能力，以及一定的创新精神。

素质理论认为，作为个人行为产生的基础与缘由，综合素质可通过档案分析、心理测试、面试等手段进行评测，如果个人素质与工作绩效间的因果关系为正向的，则其学生学业间的因果关系亦为正向的。因此，在构建轨道交通类高职学生综合素质评价体系中，不仅需要涵盖个体知识、个体技能等容易观测的品质，同时需要顾及价值观、自我认知、动机等容易忽视的品质。

（二）评价体系构建

为充分体现综合素质评价体系的科学合理性，同时达到与轨道交通类高职学生教育培养实践相统一的效果，通过收集分析各类相关研究以及调研多所轨道交通类高职院校现行的综合素质评测方法，选择品德素质、身心素质、业务素质以及职业素质等指标作为轨道交通类高职学生综合素质评价的一级指标。其中，品德素质包括政治态度、文明修养、遵纪守法以及集体意识等二级指标；身心素质包括身体健康程度、心理健康程度以及文化体育特长等二级指标；业务素质包括专业学习成绩、英语应用能力以及计算机应用能力等二级指标；职业素质包括学习能力、创新能力、实践能力和领导能力等二级指标。

构建轨道交通类高职学生综合素质评价初始体系如图1所示。

图1 轨道交通类高职学生综合素质评价体系

（三）评价体系检验

对于构建的上述初始体系，本文采用李克特五点量表评测方法，以“对该指标作为综合素质评价指标项认同度”作为问题，将轨道交通类高职学生综合素质评价体系中的14个二级指标制作为调查对象发放问卷，统计数据用于检验评价模型的内在效度。其中，调查问卷共回收416份，剔除无效问卷19份，保留有效问卷397份。作答人员分布在涉及10余所高校，人员身份包括专业老师、辅导员、学生以及行政管理人员。其中，学生人数比例约占72.5%，行政管理人员比例约占6.3%。

采用克隆巴赫系数描述调查问卷的内在效度，通过SPSS软件计算得到初始评价体系中的四个一级指标的克隆巴赫系数具体数值如表1所示。

表1 指标的克隆巴赫系数

表2 模型拟合度检验值

表3 轨道交通类高职学生综合素质一级评价指标相对重要性判断矩阵

其中，品德素质、身心素质、业务素质以及职业素质等指标的Cronbach系数均在0.8以上，表明该初始评价体系中的指标具有较好的内在一致性。

采用KMO系数描述各个二级指标的归属度合理性，SPSS软件计算结果显示，初始评价体系的KMO值为0.893，因此可以对轨道交通类高职学生综合素质评价初始体系进行因子分析。基于主成分分析法，提取评价初始体系中的4个一级指标作为主成分，通过计算得到初始评价体系的各项拟合度检验值如表2所示。由表可知，X2/df、RMSEA、NNFI以及 CFI等拟合指标均显示初始评价体系的计算值均处于理想标准值的区间，故轨道交通类高职学生综合素质评价初始体系无需做进一步调整。

二、综合素质评价指标权重

指标权重是指某个指标在评价体系中相对重要程度的量化体现，轨道交通类高职学生综合素质评价体系的构建中，不仅要全面覆盖综合素质的各个层面，还需要体现各个指标的相对侧重程度。为最大限度避免指标权重确定中的主观性，本文采取结合层次分析与信息熵的方法，确定轨道交通类高职学生综合素质评价体系中各个指标的权重。层次分析法的原理在于通过两两对比的方式确定指标间的相互重要程度，进而计算其权值，主要包括在于判断矩阵的构建及指标权重的计算两个步骤。信息熵理论是一种基于各项指标信息量确定其重要性的方法，主要用来计算评价体系中各项指标的权重值，或者剔除对评价结果影响较小的不重要指标。

（一）基于层次分析的权重计算

为确定轨道交通类高职学生综合素质评价体系中各个指标间的相对重要程度，邀请10位来自于不同高职院校的专家，采用1～9的标度以调查问卷的形式首先对评价体系中的4个一级指标的相对重要性进行两两对比，将得到的数值进行算术平均化处理后作为4×4矩阵中R的元素rij，矩阵中每一行的元素值rij即为某个指标i相对于其他指标j相对重要程度的量化值。

在指标权重作为最终结果输出之前，还需要对原判断矩阵进行一致性检验。其中，一致性指标CI的计算结果为CI=（λmax-n）/（n-1）=0.01，矩阵维度为4时，平均随机一致性指标值为RI=0.89，故一致性检验值CR=CI/RI=0.011＜0.1，故该体系一级评价指标相对重要性判断矩阵在一致性检验中表现良好，在此基础上最终得到指标权重的计算结果为：品德素质、身心素质、业务素质以及职业素质等四个一级指标的权重值分别为0.25、0.24、0.19以及0.32。

同样采用1～9的标度获得评价体系中隶属于不同一级指标下的各个二级指标相对重要性判断矩阵如附表1～附表4所示。

在此基础上，根据上述步骤计算一级指标下的各个二级指标的权重值，然后采用组合权重计算法，逐层求解得到轨道交通类高职学生综合素质评价体系中各个指标的权重值。

（二）基于信息熵的权重计算

基于信息熵的指标权重计算本质是根据各指标的变异程度计算熵值，从而得出较为客观的指标权重。其中，评价指标的熵值与信息量呈反比的，具体实施步骤如下：

（1）假设现有评价体系中，评价指标数量为m（本文轨道交通类高职学生综合素质评价体系中的指标数为14），评价对象数为n，由上述n个评价对象分别基于m个评价指标的数据构建m×n维原始矩阵R，其中rij为第j个对象在第i个指标下的评价值

其中，熵值区间为 ei∈[0，1]，且规定pij＜0时，pij1npij=0

（5）计算第i项评价指标的差异系数di，其计算公式如下di=1-ei

采用层次分析和信息熵组合赋权方法，对轨道交通类高职学生综合素质评价体系中的指标进行赋权，得到各项指标的权重如附表5所示。

三、结束语

科学合理地构建轨道交通类高职学生综合素质评价体系，是素质模型理论在高职类院校学生培养领域中的应用。本文构建的轨道交通类高职学生综合素质评价体系分为3个层次，其中包括4个一级指标和14个二级指标，该体系较全面地涵盖高职类学生综合素质评测中的各个层面，素质测评的方法具有较强的可操作性。相对于传统轨道交通类高职学生常用的基于考核机制评测标准，综合素质评价更能准确地把握用人单位对于毕业生的要求，从而进一步提高轨道交通高职类院校的人才培养水平。

附表1 品德素质包含的二级评价指标相对重要性判断矩阵

附表2 身心素质包含的二级评价指标相对重要性判断矩阵

附表3 业务素质包含的二级评价指标相对重要性判断矩阵

附表4 职业素质包含的二级评价指标相对重要性判断矩阵

附表5 轨道交通类高职学生综合素质评价指标权重