基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统设计与实现

刘力铭

(广州城市职业学院 机电工程系，广东 广州 510405)

迄今为止，中国职业教育人才培养质量评估主要是通过学校内部的教学质量评价和职业资格考试(鉴定)实现的，采用的评价指标体系达不到大规模质量监控的信度和效度要求，无法藉此进行校际间和区域间的比较[1]。由于相关技术支持不足，评价结果无法全面反映人才培养的质量，更没有建立起对评价结果与人才培养模式间对应关系的解释模型[2]。即使目前社会影响很大的技能大赛，在大规模推广时也遇到了经济成本以及评分者间信度和试题效度等技术问题[3]。

在教育质量监控体系中，基于知识图谱的职业能力达成度研究与应用对职业教育质量保障体系建设具有重要的参考价值。开展科学的职业能力测评(包括职业能力测评模型、测评实施方案以及测评结果分析研究)，科学诊断学生职业能力、职业承诺和职业认同感的发展水平，将不同地区、不同院校间的课程与教学质量进行比较，可以获得人才培养质量的准确信息和重要参数，为各级政府制定政策提供依据，从而提高职业教育体系设计和教育质量控制水平，为在职业教育领域建立“能够迅速提醒决策者及时纠正任何不利趋势”(PISA 定义)的质量保障机制奠定方法论和技术基础[4]。

基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统为有效协助高职院校学生了解自我职业规划发展方向，强化专业与就业职业能力，结合职业规划探索及职业能力诊断，透过自我诊断，针对能力缺口进行学习，提高职场竞争力。针对职业兴趣量表的测验水平提升计划共有下列几项目标：

进行职业兴趣量表的项目分析、信度分析与效度评鉴。对于题目质量进行诊断，必要时进行修题，确保量表题目的表面效度。

建构职业兴趣量表的双重计分系统，亦即16个专业兴趣倾向分数系统与6类职业性格取向分析系统。

建立5个专业职业兴趣索引。包括16个专业与目前高职校院科系对照索引，16个专业与Holland职业性格对照索引。

一、研究内容

(一)职业兴趣诊断与兴趣量表关联性分析

依据国内产业及职业状况归纳出16大职业规划种类及20项就业途径。兴趣诊断内容则参考SCCI的兴趣诊断(Career Cluster Interest Survery)，包括三种问项“我最喜欢哪些活动”“我认为自己有哪些特质”“我喜欢哪些科目”，由受评者自我评量，选择自己认为最适合的职业规划种类项目(可复选或不选)，藉由比较其强弱点，得出个人最感兴趣的职业类型范围[5]。

相较于国内的高职入学考试中心兴趣量表、生涯兴趣量表及坊间常用量表，以Holland理论为基础发展出的兴趣量表与本计划的兴趣诊断略有不同。因此，本计划将先进行相关量表的整合分析，选定国内相关兴趣量表，作为本计划的职业兴趣诊断量表平行测量参照，然后进行学生样本抽样，进行施测。执行关联性研究统计分析，界定16种职业规划类型与RIASEC(效标)关联性。最后产出基于知识图谱的高职职业能力诊断的16种职业规划类型与Holland RIASEC的关联性研究报告。

(二)基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统

配合本计划职业能力分析部分，对在职人士的问卷调查结果回收后，将针对计划职业能力架构进行分析。分析方向包含1份基本职业能力分析、1份兴趣诊断分析、20个就业途径下的专业职业能力分析，并进行数据分析及报告的撰写。针对数据分析，除预定的分析计划外，数据分析评估团队将会另外执行剖面分析。概述如下：

1. 职业能力分析部分

分为基本职业能力与专业职业能力两部分：

(1)基本职业能力分析项目：

①因素分析，检查基本职业能力向度的适应性；

②Cronbach α分析，删除低向度Cronbach α值的题目；

③统计检定(如：单一样本t检定检查该项基本职业能力的“常用程度”以及“影响工作绩效的程度”是否显著大于量表的中位数)，以确定该项职业能力确为常用且重要的基本职业能力；

④建立各职业规划类型的基本职业能力剖面图。

(2)专业职业能力分析项目：

① 检查子项的折半信度：将该就业途径下专业职业能力题目按单双数拆解，计算其相关系数以检查其内部一致性信度。

②单一样本t检定：检查由在职人士评定的每一项专业职业能力的“常用程度”以及“影响工作绩效的程度”是否显著大于量表的中位数，删除“常用程度”及“影响工作绩效的程度”皆不显著的子项，藉以确认专业职业能力子项的内容效度。

2.兴趣子项分析项目

(1)分析资料中“我最喜欢哪些活动”“我认为自己有哪些特质”“我喜欢哪些科目”的评分，以其评分结果进行统计检定(如：将样本以“对目前工作感兴趣的程度”排序，去除第一四分位数以下的样本，进行单一样本t检定，评分是否显著高于量表的中位数)，以确认本职业兴趣诊断所列的活动、特质及学科科目与该职业规划类型的关联性。

(2)将全数样本纳入分析，以自评项目“个人对目前工作满意程度”“主管对您的工作表现满意程度”“我认为我能比其他同事表现更好”等为依变项，样本评定的“我最喜欢哪些活动”“我认为自己有哪些特质”“我喜欢哪些科目”为独变项，以回归分析检查各兴趣相关的活动与特质对工作满意度及绩效表现的解释量，以检验其效标关联效度。

二、项目设计

(一)项目量表设计

基于上述的研究动机，本研究的具体工作主要透过数据分析方式，了解基于知识图谱的高职职业能力诊断的职业兴趣量表与全国职业能力测评中心进行信、效度的检验与分析，同时放入O*NET的工作价值观探索量表作为效标参照。因此，数据搜集方式为纸本问卷法，资料搜集后，将进行信、效度的检查，并依数据分析出基于知识图谱的高职职业能力诊断职业兴趣量表中的5类职业类型与Holland的RIASEC关联程度。

(二)项目研究对象设计

基于知识图谱的高职职业能力诊断主要的使用者为高职校院的学生，因此在对象选取上以高职校院的在学学生为主，研究设计如表1，抽样计划如表2。为减轻填答者在填答上的负担，本研究抽取至2018年10月31日止已受测过基于知识图谱的高职职业能力诊断职业兴趣量表的样本为研究对象。并配合5类职业类型中归纳出的20个就业途径，先列出20个就业途径所代表的系所，再依据5类职业类型随机抽取其中一个科系，预计每类抽取约160位，总施测人数约800人。此外，为求出基于知识图谱的高职职业能力诊断职业兴趣量表的再测信度，另抽取两科系约80人，进行基于知识图谱的高职职业能力诊断职业兴趣量表的再测信度。

表1 研究设计表

本研究将依照高职院校的特性进行分层丛集取样(stratified cluster sampling)，除依据公办高职校院与民办高职校院比例、学校类型比例之外，还考虑男女比例与地区比例(北、中、南、东)等进行样本抽样(表2)。

表2 抽样计划

三、项目应用

(一)职业兴趣量表可视化

在基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统的“职业兴趣量表”部分，由受评者透过“我最喜欢哪些活动”“我认为自己有哪些特质”“我喜欢哪些科目”，选择自己认为最适合的项目(可复选或不选)，以找出自身对不同职业类型的兴趣强弱。此外，在“职能诊断测验”部分，则透过以各职业类型为基础的职能项目，并整合各产业专家意见，针对各专业的重要工作，归纳其所需具备的职能 (包含知识技能)，作为整体系统诊断、建议、咨询及辅导所需之内涵依据。以此诊断学生所具备的共通职能与专业职能，以协助学生了解个人竞争力。

为了使职业兴趣的探索能够与前述16个专业生涯相互匹配，基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统的职业兴趣量表的计分，也分别对应成16个生涯群组(career clusters)，在“我最喜欢哪些活动”“我认为自己有哪些特质”“我喜欢哪些科目”三部分的得分进行加总，得到16个专业量尺得分，本案称之为CC量尺(图1)。

图1 基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统职业兴趣量表的CC量尺求出之得分状况与雷达图

表3 基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统的H量尺间相关系数(N=672)

(二)Holland分类量尺(H量尺)的分量表可视化

基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统题目的RIASEC码的相关系数分析中(N=672)发现，在六码的高度关联的相关系数达0.145～0.532，中度关联的相关系数达0.346～0.003，低度关联的相关系数则为-0.037～0.077(表3、图2)。

图2 基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统的H量尺所对应的六角形模式关系(N=672)

四、结论

系统职业兴趣量表与当代主流兴趣测验具有高度的可连结性，在理论与实际层面均可与Holland理论兼容。

系统职业兴趣量表以16个专业进行个专业兴趣量尺计分，符合O*NET系统之职业生涯群集(career cluster)的分类精神，可作为系统的分流指针。

系统职业兴趣量表以Holland的6项职业兴趣进行H量尺计分，可连结当代生涯发展之主流思想与辅导实际，作为系统加值应用的新指标。

系统职业兴趣量表，不论是个专业兴趣量尺(CC量尺)或Holland计分量尺(H量尺)，都具有良好的信度，KR20信度皆达0.70水平，跨族群亦具有高度信度稳定性。

系统职业兴趣量表的信度具有成熟效果，高年级受测者的作答质量较低年级受测者为优。

系统职业兴趣量表，经过专家咨询、题本修题、量表对应、理论关联等各项处理后，能够与Holland体系及O*NET系统链接，在内容效度上得到相当程度之确保。

系统职业兴趣量表，经过因素分析与MTMM矩阵分析检验，在构念效度上，具有良好的聚敛性并符合Holland的职业兴趣六角理论的构念区辨性。

系统职业兴趣量表，在16个专业的分类上具有实际价值，且经过效标关联效度与理论效度检验，具有良好应用价值。