工商管理专业满意度现状与对策分析

冯春梅

（滁州学院经管学院 安徽 滁州 239000）

美国希拉姆学院首先提出“新文科”的教育理念，并于2017年开始着手实施。我国自2018年提出新文科建设以来，受到高度关注。2021年，党的十九届五中全会确定了到2035年建成教育强国的目标，提出必须推进文科教育创新发展。新文科的培养需要跨界创新，需要跨学科培养学生的人文素养、跨思维界培养学生的家国情怀、跨文理培养学生大数据和信息处理技能［1］。

自1881年沃顿商学院开启了大学商科教育的先河，138年以来，商科始终都在追随社会经济的发展脚步，并不断地调整和变化。数字经济时代，商科人才培养模式已经跟不上时代的步伐，急需一场教育范式的革命，“新商科”概念应运而生。在商学院层次的 AASCB 认证受到国内高校的关注［2］［3］［4］，AACSB认证标准分为四个模块15个具体指标，他认为教育质量是在师生互动的教学实践中产生出来的，学生能够与教师充分互动是高质量人才培养的重要特征［5］。

在新文科、新商科背景下，工商管理专业传统人才培养方式受到挑战，人才培养目标不仅仅要关注产业界的数据化、信息化，还需要关注国家战略层面的人文素养和家国情怀。如果说985、211这类研究性大学是“精英化”人才培养模式；那么，地方本科高校就是“规模化”人才培养模式：师生比较高，教师知识结构老化，很难为学生安排顶岗实习机会。工商管理专业“规模化”人才培养模式问题凸显，从几年前的热门专业，迅速降为主要依靠接收转专业学生的尴尬处境。另外，由于工商管理专业“通识化”的人才培养方式与地方本科高校应用型、“专业化”培养方式相悖，学生和家长普遍认为该专业大而空，就业前景不理想。因此，本文拟通过对14年来学生的专业满意度调查，结合新文科、新商科背景设计调查量表，描绘14年来工商管理专业学生满意度趋势，探讨工商管理专业“规模化”培养路径。

一、基于新文科、新商科工商管理专业满意度测量模型与指标选择

专业满意度是高校“顾客”——学生从专业软硬件、教师资源及专业培养目标等角度对大学专业培养合理度的一种评价［6］。学者的研究多集中于学生满意度，学生满意度测量模型是以顾客满意度ACSI为基础建立的，李探（2006）、林卉（2007）分别提出学生满意度测量模型，张丽（2012）在二者基础上提出了专业满意度测量模型，包括学生预期、课程设置、专业软硬件、学生感知、学习满意度和就业信心5个二级指标。笔者以张丽的专业满意度模型为基础，加上新文科的提升学生人文素养和信息化、大数据技能；新商科的互动式教育和学生辩证思维能力的培养等指标，形成新文科、新商科工商管理专业满意度评价指标体系。其中x4、x5、x12、x15、x16五个二级指标为新增指标（具体指标见表1）。

表1 工商管理专业满意度评价指标体系及权重

图1 专业满意度测量模型

二、工商管理专业“规模化”人才培养现状及问题：描述统计

（一）问卷调查及学生满意度基本情况

我们从学生满意度视角探究工商管理专业“规模化”的现状及问题。2021年8月，通过电子问卷调查了地方高校C校工商管理专业在校生和毕业生的专业满意度。在校生调查了2018—2020年入校的3个年级，毕业生调查了2007—2017年入校11级学生，共14年学生数据。共收集有效数据410份，其中在校生179份，毕业生6年以内问卷165份，毕业6年以上问卷66份。

从14年学生满意度来看，评价从非常不满意到非常满意分为5级，赋值1—5分。总体来看，学生对工商管理专业满意度平均值为3.39，满意度不太高。满意度较高的指标为x11（师资力量）、x12（教学方法）、x15（能力培养质量）、x16（素质培养质量）；满意度最低的为x1（报考前专业了解程度）、x18（专业推荐度）、x19（专业就业信心）、x20（专业就业前景）。

（二）工商管理专业应该关注的能力、素养及存在突出问题

学生认为工商管理专业应该关注辩证性思维、创新能力、团队合作能力的培养，大数据分析能力、智能化管理能力没有进入前三。学生认为工商管理专业存在的突出问题是目标定位不清晰、不太关注智能管理和大数据分析能力、对学生能力和素养培养关注度不够。

三、工商管理专业“规模化”人才培养满意度“异质性”分析：14年满意度变化趋势

（一）满意度异质性分析

对工商管理专业满意度评价，我们采用AHP和模糊综合评价法，利用AHP提取权重，然后进行模糊综合评价。我们将调查数据分为四个样本：总体样本（Y）、在校生样本（Y1）、毕业6年以内样本（Y2）和毕业6年以上样本（Y3），调查学生对专业满意度的异质性。

（1）利用AHP方法提取权重

利用yaahp软件进行层次分析，首先确定层次结构模型，然后对各个指标的重要性进行一一对比，最后计算指标权重。从一致性检验结果来看，各个指标重要性赋值都通过一致性检验，最终赋值结果如下表：

（2）利用模糊综合评价法进行满意度综合评价

①确定评价对象因素集U={x1,x2,…,xm}

其中U为因素集，x为评价指标，由于有20个指标，因此m=20。

②确定评价语集V={v1,v2,…,vn}

其中V为评价语集，v为评价语，由于有5个评价语，因此n=5。

V={很 满意,满意,一般,不满意,很不满意}

③建立模糊关系矩阵R

通过在EXCEL中计算每一样本不同评价语的比重，通过转置，即可获得每一样本的模糊关系矩阵。由于文中将样本分为四个，因此可得四个模糊关系矩阵R1、R2、R3和R4（由于篇幅所限，这里省略）。

④多因素模糊综合评价

利用AHP所得权向量A，分别和模糊关系矩阵R1、R2、R3和R4相乘，就可获得不同样本的模糊综合评价B。

其中bj是由A与R的第j列运算得到的，表示被评级对象从整体上看对等级模糊子集的隶属程度（由于篇幅所限，这里省略）。

将模糊评价结果进行归一化，得B`，最终四个样本的模糊综合评价归一化结果如下：

总体样本模糊综合评价B`1=（0.19 0.19 0.23 0.23 0.18）

在校生样本模糊综合评价B`2=（0.20 0.23 0.23 0.20 0.13）

毕业6年以内样本模糊综合评价B`3=（0.20 0.13 0.23 0.23 0.23）

毕业6年以上样本模糊综合评价B`4=（0.17 0.17 0.24 0.24 0.19）

⑤计算综合得分

同理，可计算出K2=2.843，K3=3.172，K4=3.126。

另外，用同样的方法，还可以分别测算出四个样本的每个一级指标：学生预期、课程设置、专业软硬件、学生感知、学习满意度和就业信心的模糊综合评价。

（3）满意度异质性分析

①模糊综合评价结果异质性分析：先小幅度上升，后急剧下降

总体样本综合评价得分不高，仅为3.017分，评价结果在一般和满意之间。毕业6年以内的学生评价最高，评价结果在一般、满意和非常满意之间。在校生的评价结果最低，综合得分为2.843分，评价结果在不满意和一般之间。总体来说，14年来，工商管理专业学生满意度呈现“先小幅度上升，后急剧下降”的趋势，见表2。

表2 工商管理专业满意度综合评价分样本结果

②评价指标异质性分析：专业软硬件和学生感知满意度逐渐上升，学习满意度和就业信心急剧下降

通过异质性分析，学生预期、课程设置两个一级指标的模糊综合评价在四个样本中表现一致，综合评价结果得分都为3分，每个评语集的评价结果都占20%左右，说明学生对这两个指标关注度不大。这两个指标就不做分析。

专业软硬件、学生感知这两个指标的评价14年来出现逐渐上升趋势，评价结果都在一般、满意和非常满意之间；但学习满意度和就业信心急剧下降，毕业生的评价结果在一般和满意之间，在校生在不满意和一般之间（图2）。

图2 评价指标异质性分析

（二）第一志愿报考异质性分析：14年来急剧下降23%

14年来，学生报考工商管理专业第一志愿的比例从68.18%下降到45.25%，说明学生主动选择工商管理专业比例下降了近23%。

（三）专业就业前景异质性分析：14年来大幅度下降14%

将就业前景好和非常好合在一起发现，14年来，学生对工商管理专业的就业前景好的判断呈现较大幅度下降趋势，下降了近14%。

四、基于新文科、新商科工商管理专业“规模化”人才培养路径选择

通过将学生分为毕业六年以上、毕业六年以内和在校生三个全体，利用14年学生数据进行异质性分析发现：14年来学生专业满意度先小幅度上升，后急剧下降；专业软硬件和学生感知满意度逐渐上升，但学习满意度和就业信心急剧下降，学生对学生预期、课程设置两个指标关注不大。通过第一志愿报考和就业前景异质性分析发现：14年来第一志愿报考工商管理专业比例急剧下降23%；认为工商管理专业就业前景好大幅度下降14%。因此，总体来看，工商管理专业“规模化”培养模式前景不乐观，学生满意度和报考比例大幅度下降。新文科、新商科背景下，工商管理“规模化”人才培养模式该如何抉择呢？适度降低招生数量，更为清晰的专业培养目标定位实属重要。同时为适应时代需求，关注大数据、智能化管理，注重学生辩证性思维能力和人文素养的培养，成为工商管理专业转型的发展方向。具体可将以下两种路径结合推进：一是资源整合路径，二是内生增长路径。

资源整合路径是指整合学校内外部各专业资源。整合学校内部资源是指将文学艺术类、信息类、数理统计类专业与工商管理专业进行整合，培养工商管理专业学生人文素养、信息素养和大数据分析能力。整合学校外部资源是指加强校企合作，为学生提供从认知实习、专业实习到顶岗实习的机会。

内生增长路径从现有教师和未来师资两方面考虑。现有教师继续提升知识水平和教学方法，知识水平提升包括更新管理知识、提升智能化管理和数据分析能力，以适应数字经济时代的管理需求；教学方法提升通过教学创新大赛等多种形式，鼓励教师改变师生角色，通过互动式和启发式教学方法，提升学生辩证性思维能力和创新能力。未来师资引进可以从两个方面考虑：具备智能化管理和大数据分析能力的应届毕业生、具备企业管理实践的企业高管，以改进专业教师的知识结构和能力结构，更好适应新文科、新商科的时代需求。