新生视角下的专业满意度模型----基于沈阳师范大学的调查

黄淑伟, 张燕丽

(沈阳师范大学 软件学院, 沈阳 110034)

0 引 言

“十三五”期间,国家提出“四个一流”,即一流大学、一流学科、一流学院和一流专业的高校战略计划。专业作为高校人才培养的基础,只有设置得科学合理,才能提高专业教育质量,培养出优秀的人才[1]。沈阳师范大学计算机科学与技术专业作为辽宁省第一批“省级一流”专业,如何更好地提高人才培养质量,为学生提供更满意的专业人才培养方案,是专业亟待解决的关键问题。

近些年来,国内很多学者都开始关注学生专业满意度的问题,也从不同角度对大学生专业满意度进行了研究。研究内容主要涉及专业满意度调查和研究[2-4],教学质量满意度评价[5-7],专业满意度影响因素及提升策略[8-11]等方面。研究对象包含工学、医学、师范等专业本科生[12-14]和高职专科学生[15]。研究方法既有定性研究,也有定量研究,定量研究以统计分析[16-18]为主,建模分析较少。学生专业满意度研究指标也多涉及学生学习、学校服务质量、教学环境和就业等多个方面。最近几年一些研究更深入细致,从“立德树人”思想、教学改革方法、学生学习过程及课程考核方式等改革出发,对学生学习满意度进行了分析和讨论。由于绝大多数研究对教学管理和教学质量提升的改进措施实施效果反馈周期较长,实施效果并不明显。

本文以经历一个学期本科学习的计算机科学与技术专业新生为对象，从学生、教师和学院3个方面进行调查，以新生视角进行专业满意度体验式评价，建立新生视角下的专业满意度模型，结合调查中存在问题，不断持续改进教学方法和管理水平，全面提升专业人才培养质量和效果。

1 研究对象及研究方法

以沈阳师范大学计算机科学与技术专业2019级新生为调查对象,在第一学期末,用自行设计的专业满意度问卷,采用整群抽样原则进行调查。共发放110份问卷,回收110份,回收有效率为100%。其中:男生44人,占40%;女生66人,占60%。有54人来自于辽宁省内,占49.1%;56人来自于辽宁省外,占50.9%。

2 新生视角下的专业满意度回归模型

2.1 专业满意度评价指标选取

高校人才培养的核心主体是学生,学生是最直接的参与者和体验者。人才培养质量最直接的体现是学生对教学、管理和服务的感受及评价。学生对专业学习的认知、体验和评价是对专业质量评价最直接的方法。新生进入大学后,如何在未来4年中更好地进行学业规划,提升专业技能,是高等学校需要解决的问题。评价指标选取排除了专业兴趣、学习环境和未来就业等因素,以新生视角从学生、教师和学院3个方面,选取学生专业认知、专业教师教学、学生自我感受、学院管理和教学过程管理等方面,15个题项进行专业满意度调查,每个题项均采用里克特5点计分,统计量描述结果如表1所示。

表1 统计量描述Table 1 Description of statistics

表1中教学过程管理(X5)满意度得分均值(4.432)最高,专业教师教学(X2)满意度得分均值(4.322)次之,学生自我感受(X3)满意度得分均值(3.398)最低。数据结果表明:学生对教师教学过程中的授课态度、敬业精神、考试方式和师生关系打分较高,介于满意和非常满意之间;对自己学习状态、学习过程和学习效果满意度较低,介于一般和满意之间;对专业培养计划和课程设置等专业认知情况介于比较明确和明确之间。5个维度得分均值均在3.0以上,表明学生对这些维度中每个题项的正面回答高于负面回答,认可度较高。方差结果显示:学生自我感受方差(0.756)和专业认知方差(0.720)较大,说明新生在这2个维度回答的结果差异较大;教学过程管理(0.236)和专业教师教学(0.295)2个维度方差较小,说明新生在这2个维度的题项回答比较接近,可能成为影响满意度的因素。

2.2 专业满意度的统计分析

2.2.1 因子分析

表2 KMO和Bartlett检验Table 2 KMO and Bartlett’s test

运用SPSS 20.0对新生专业满意度问卷数据的15个题项反复进行信效度检验,最终剔除相关性不高,对专业满意度贡献率较低的2个题项,确定由13个题项构成新生专业满意度量表,其Bartlett检验卡方值为634.496,自由度为78,显著性概率p=0.000<0.001,达到统计学显著意义。KMO值为0.810,大于0.80,比较适合对这些变量进行因子分析,KMO和Bartlett球形检验结果如表2所示。

采用主成分分析、Varimax方差最大正交旋转法,对专业满意度题项上的得分进行探索性因子分析,抽取特征根大于1的4个公因子,其累积方差贡献率为73.590%。将4个公因子分别命名为:专业教师教学满意度因子(F1)、学生自我感受满意度因子(F2)、学院管理满意度因子(F3)、教学过程满意度因子(F4)。题项负荷系数得分均在0.700～0.891。提取共同度均在0.597以上,解释效果比较理想。新生视角下的专业满意度因子分析摘要结果如表3所示。

表3 专业满意度的因子分析摘要Table 3 Summary of factor analysis of professional satisfaction

2.2.2 信度和效度分析

信度分析主要完成对问卷测验结果的一致性、稳定性及可靠性分析,主要包括问卷量表和问卷各因子内部的一致性分析和检测。信度分析通常以内部一致性Cronbachα系数值加以衡量,信度系数值为0～1。若量表信度系数在0.9以上,表示量表信度很好; 在0.8～0.9表示量表信度较好;0.7～0.8则表示量表信度可以接受。新生视角下专业满意度量表各因子Cronbachα系数均在0.824～0.942,整个量表Cronbachα系数为0.789,说明该量表信度可以接受。其Cronbachα系数结果如表4所示。

表4 专业满意度量表的信度分析Table 4 Reliability analysis of professional satisfaction

效度分析是衡量问卷能否准确反映评价的目的和要求的一种方法,即测量工具测出其所要测量特征的正确性程度。效度越高,表示测量结果越能显示其所要测量的特征,主要有内容效度和结构效度分析。

内容效度分析主要通过量表各题项与所属因子之间的相关系数来衡量。专业满意度量表各题项与所属因子之间的相关系数均在0.715～0.905,p<0.01,相关极显著,说明该量表内容效度较好。专业满意度量表各题项与各因子得分之间的相关系数如表5所示。

表5 专业满意度量表各题项与各因子的相关系数Table 5 Correlation coefficient between items and factors of professional satisfaction

结构效度分析主要使用因子间和因子与量表总分间的相关系数值来检验,若各因子间相关系数较低,而因子与量表总分间相关系数较高,说明结构效度较好。专业满意度4个因子间的相关系数值在0.244～0.469,p<0.05,相关性中等;因子与量表总分的相关系数在0.682～0.744,p<0.01,相关性显著,说明4个因子之间既存在独立性,又具有较高的一致性,也进一步说明该量表结构效度较好。新生视角下的专业满意度量表各因子之间及各因子与量表总分的相关系数结果如表6所示。

表6 专业满意度量表各因子之间及各因子与量表总分间的相关系数Table 6 Correlation coefficients between the factors and the total score of professional satisfaction

2.2.3 验证性因子分析

模型拟合是否理想,可以通过模型拟合度的标准来判定。模型拟合可接受标准为:CFI,IFI,NFI,TLI,RFI等值高于0.900,RMSEA值小于0.08,即可认为模型拟合非常好[19-22]。χ2/df表明样本协方差矩阵与被估计的协方差矩阵的相似程度,该值越接近1越好。实际研究中,χ2/df可以小于5。由于模型拟合受样本量影响,在样本量较少(最低100)情况下,建议因子数量不超过5个,每个因子题项不少于3个,载荷0.6以上进行验证性分析。

运用Amos21.0对专业满意度的量表进行拟合验证,该模型的拟合指数分别为:CFI=0.964,IFI=0.966,NFI=0.881,TLI=0.945,RFI=0.816,RMSEA=0.057,χ2=79.722,df=59,χ2/df=1.351。因样本量较少,但大于100,该模型最后拟合结果中选取4个因子,每个因子选取3～4个题项,载荷系数均达到0.6以上,达到了模型拟合的理论要求,说明模型拟合比较好。新生视角下的专业满意度SEM如图1所示。

图1 新生视角下的专业满意度SEMFig.1 The SEM of professional satisfaction from the perspective of freshmen

2.3 专业满意度回归模型

利用因子分析得到4个公因子得分系数,对题项“你是否愿意向他人推荐您的专业” 因变量进行线性回归,其线性回归摘要如表7所示。

表7 专业满意度线性回归摘要Table 7 Linear regression summary of professional satisfaction

回归摘要结果分析:F1(专业教师教学水平因子)、F3(学院管理因子)的显著性检验p<0.01,具有极显著统计学意义,可以进入回归模型;F2(学生自我感受因子)显著性检验p=0.038,小于0.05,也具有统计学意义;F4(教学过程因子)显著性检验p=0.119,大于0.05,在0.05水平上不具有统计学意义,不能进入回归模型。新生视角下的专业满意度标准化线性回归模型可以表示成

Y= 0.289×F1+0.177×F2+0.413×F3

线性回归模型表明:计算机科学与技术专业新生视角下的专业满意度受专业教师教学水平、学生自我感受和学院管理因子影响,而与教学过程没有显著关系。但教学过程因子满意度均值得分较高,说明任课教师教学过程中的敬业精神、师生关系以及教学考核方式等得到了大多数新生的认可,达到了大多数学生的预期满意度值,但并不能成为“新生是否愿意推荐自己专业给他人”的影响因素。学院管理因子标准化系数值(0.413)最高,说明该因子影响效果最高,其含义可以解释为在专业教师教学水平和学生自我感受保持不变的情况下,学院管理水平每提高一个等级,“新生愿意把自己专业推荐给他人”的可能性就增加41.3%;而在学院管理和教师教学水平保持不变的情况下,学生自我感受每提高一个等级,“新生愿意把自己专业推荐给他人”的可能性增加17.7%。

3 结 论

本文从查阅文献入手,设计新生视角下的专业满意度评测指标,通过问卷调查收集数据,采用探索性因子分析、信度和效度分析及验证性因子分析等分析方法,证明该问卷量表用于测量新生视角下的专业满意度是科学、合理且有效的。最后通过线性回归统计方法,得到了新生视角下的专业满意度线性回归模型。

对于新生这个特殊群体,由于入学时间短,教学体验比较感性,从数据结果看,新生对专业认知的差异较大,对专业满意度贡献度较低,没有进入到新生专业满意度回归模型中。说明经过一个学期的大学生活,新生对专业培养计划及课程设置等情况并不十分清楚,需要专业任课教师在未来专业课程教学中多关注本专业的行业发展需求,注重未来就业技能的培养,不断提升学生对专业的认知和满意度。

专业教师教学水平和学院管理都对学生“是否愿意推荐本专业给他人”具有极显著统计意义。表明从学院层次上通过加强学生管理、教学管理和专业管理,提升专业教师授课方式、授课水平和授课效果,对新生专业满意度都具有极显著积极影响;新生在校学习期间的自我感受、学习态度和自身表现,对新生“是否愿意推荐本专业给他人”也具有显著正向推荐作用。

教学过程中的教师敬业精神、考试方式、授课态度和师生关系等,对学生“是否愿意推荐本专业给他人”不具有显著统计意义。分析原因主要是2019级新生专业基础课由学院统一规划和安排,学院优先安排敬业度较高且认真负责的教师和系主任来授课,以此来加强低年级同学的教学管理,因此教学过程满意度因子得分最高,且方差值较小,没有显著差异性,没有进入专业满意度线性回归模型中。

本文调查对象只是计算机科学与技术专业2019级新生,样本量略少,没有形成不同专业和不同年级学生专业满意度的对比,在今后专业满意度研究中,还需要不断扩大调查范围和样本量，给学院专业建设及教学改革提供更有力的理论依据和数据支撑。