大學生創新創業教育及雙創博覽會滿意度提升的研究

邵雪梅

摘要： 創新創業教育是促進大學生開發個體潛能、實現自我價值、盡早融入社會的有效途徑。面對寧波財經學院每年舉行的創新創業博覽會（以下簡稱“雙創”博覽會），對寧波財經學院2698名在讀學生進行的隨機抽樣調查，利用模糊聚類分析法評測學生對創新創業教育和雙創博覽會的滿意度。結果顯示寧波財經學院學生對創新創業教育總體滿意度較高，但對各要素滿意度評價存在差異; 具體來看，學生對課程體系設置、實踐指導等要素的滿意度相對較高，對組織領導和教學管理的滿意度相對較低。男生對雙創博覽會的各項指標明顯高于女生，工科、藝術類專業對雙創博覽會滿意度明顯高于其他專業。

關鍵詞：創新創業教育;創新創業博覽會;滿意度;模糊聚類分析法

中圖分類號：TP311 ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）17-0146-04

1 引言

大學生作為創新創業教育的主要人員，其滿意度既是學校每年創新創業博覽會的檢查結果，也是學校教學質量評估的重要指標。提升學生對創新創業教育和雙創博覽會滿意度水平將成為進一步提升寧波財經學院內部管理機制與育人模式的重要路徑。

高校的創新創業教育是一項系統性工程。很多國外高校很早就已經開始了創新創業方面的教育，如Fonseca（2015）通過發放調查問卷開展滿意度調查，驗證了創新創業課程框架的有效性以及對學生未來事業發展的意義。Arion（2015）對物理學教育領域的創業教育機制設計進行探討。我國學者對創新創業滿意度的研究很多多集中在定性分析的層面上，但也有部分學者利用結構方程模型等工具進行實證研究。例如： 葛寶山和寧德鵬 （2017）運用結構方程模型探討了“雙創”背景下創業教育滿意度及其對創業行為的影響[1];田賢鵬（2016）對高校創新創業教育政策滿意度進行研究，發現學生對課程體系、實踐指導滿意度較低，對培養機制、考核方式和教學管理維度的滿意度較高[2]; 李志峰和趙承福（2013）基于義務教育服務特性與顧客滿意度理論，采用結構方程模型對義務教育滿意度模型進行驗證[3]。目前國內的研究成果很多都集中于影響因素方面，對創新創業教育的滿意度評價方面的研究還比較少。從2014年9月夏季達沃斯論壇上李克強總理提出“大眾創業、萬眾創新”已經有整整五年多時間，我們也該對其的滿意度進行研究和探索，所以加大對創新創業的滿意度調查刻不容緩。

2 滿意度研究設計和分析

2.1 問卷設計

滿意度是指學生對學校提供的創新創業教育所感知到的滿足程度，具有主觀性和差異性特征[4]。目前，大部分的研究成果只是對影響因素進行分析。滿意度評價是一個非常典型的模糊評價問題，創新創業教育和雙創博覽會的滿意度表示學生的一種主觀的想法，若只是用簡單的“是”或者“否”等評價方式進行評價，則會導致評價的結果失真。本文將利用模糊評價法對其進行評價。問卷的設計主要包括調查對象的基本特征包括性別、年級、學院、專業等、創新創業教育的滿意度、雙創博覽會滿意度和開放式問答等三個部分。其中，滿意度量表設計主要參考田賢鵬（2016）[5]與潘炳如（2017）[6]的創新創業教育滿意度量表， 并與寧波財經學院創新創業教育的基本方向有機結合，最終確定五個維度、28個題項。為提升滿意度評價的客觀性，方便數據統計，本研究將每一問項分為“非常不滿意、不滿意、比較滿意、滿意、非常滿意”并分別賦予 5-1 分。

2.2 數據處理

2.2.1 數據來源

本研究所用數據來自2019年12月-2020年1月對寧波財經學院的在讀學生進行的抽樣調查。調查內容主要包括學生個體特征（性別、年級、學院、專業等）、對學校創新創業教育課程體系、師資建設、實踐指導、教學管理、組織領導及其雙創博覽會滿意度等三大體系28個方面的滿意度。調查以線上問卷星形式通過班級學習委員進行發放、共收回2859份問卷，經過甄別對2698份問卷進行了統計分析，問卷答題有效率為94.4%。

2.2.2 模糊聚類的基本原理

本文將通過模糊聚類分析方法來分析數據。在現實生活中，很多因素存在不確定性，無法用“是”或“否”來進行準確的描述。本文的收集的數據對象沒有類別的標記，事先并不知道每個類的性質是什么，而聚類是可以由學習算法自動確定。聚類是把一組個體按照相似性歸成為若干類別，即“物以類聚”，其目的是使得屬于同一類別的個體之間的距離盡可能的小，而不同類別的個體之間的距離盡可能大。這種方法我們稱為模糊聚類。常用的模糊聚類方法有動態聚類法、系統聚類法、模糊C-均值算法等。本文采用模糊聚類中的動態聚類即逐步聚類算法，逐步聚類是以樣本組內的離差平方和達到最小為標準，通過反復調整每個樣本組中的個體數，從而達到樣本組內具有最大同質性（或最小異質性） ，而樣本組間具有最大異質性（或最小同質性）這一優化目標[7]。基于以上分析，本文利用模糊逐步聚類分析法對滿意度進行綜合性評價。

2.2.3 數據處理過程

1）數據清洗

在收集完寧波財經學院《大學生創新創業博覽會滿意度調查問卷》后，對數據進行了清洗，對不正確的數據進行了刪除，比如寧波財經學院基礎學院并沒有大二、大三、大四的學生，數字技術工程學院、藝術與設計學院、人文學院并沒有大一的學生等其他諸如此類的情況，凡是出現這種邏輯性錯誤的數據，很有可能是學生誤操作。這些數據沒有真實性可以參考故進行了清洗，以保證數據的有效性。

2）數據的消減

本文采取比對法對數據進行消減，首先查看最后一題問答題回答是否一致，如果回答一致再查看前面27項問題是否選擇一致，如果都是一致很有可能是重復答題或者重復提交。利用Excel中刪除重復項和公式比對法把重復數據進行了刪除，保持了數據的準確性。

3）數據分類

為了方便數據之間的相互比較分析，首先將原始數據進行數值化處理，這樣方便計算機的統一處理。我們先整理數據如下。

表1的數據注釋如表2。

把數據分類規格化以后，我們把數據分成兩大類第一類是創新創業教育滿意度調查，第二類是雙創博覽會的滿意度調查，通過DPS軟件，分別根據逐步聚類的方法分成三大組。具體如表3、表4所示。

2.3 數據分析

2.3.1 博覽會各項指標分析

通過散點圖我們對2698條數據分別從性別、年級、專業三個方面同雙創博覽會的滿意度進行了分析，發現通過逐步聚類分析法分成的三組數據中，第二組數據不管從性別、年級和專業三個方面的滿意度都是非常高的（具體見圖1～3）。通過數據分析發現第二組的男生明顯多于女生，說明男生在參與雙創博覽會時不管從博覽會的組織形式、場地安排、指導老師的付出，產品的外觀設計等等方面都呈現出滿意的狀態。再把第二組的男生的數據按照專業分析發現8～20（具體專業見表2）專業的滿意度明顯高于其他專業，30～35專業滿意度明顯低于其他專業具體見圖4。

2.3.2 創新創業各項指標分析

我們還是通過散點圖對2698條數據分別從性別、年級、專業三個方面對創新創業教育的滿意度進行了分析，發現通過逐步聚類分析法分成的三組數據中，都發現對教學管理的滿意度比較低，尤其是第一組女生有出現非常不滿意的數據（具體見圖5～7）。從此數據，我們仔細解剖教學管理的三個具體指標發現創業類課程考核方式和創業類課程的上課形式有非常不滿意現象（具體見圖8）。

3 建議與總結

經過數據分析，我們對整個問卷調查分為兩大類，一類是創新創業教育情況，一類是雙創博覽會的舉辦情況。發現在雙創博覽會的調查中男生對雙創博覽會的滿意度明顯高于女生，計算機科學與技術專業、網絡工程、產品設計、廣告學等專業的學生的滿意度明顯高于其他專業說明他們在參與的過程中體驗還是相對比較好的。

在創新創業教育中教學管理方面中我們還需要加強，特別是對創業類課程考核方式和上課的形式方面需要改善，特別對于女生來說動手能力不強，特別需要進行關注和改進。統計中雖然我們的的課程體系滿意度還是相對比較高的，但是面對不斷更新的教學方法和模式，我們還是需要不斷完善創新創業教育的課程體系，推動創新創業教育與創新創業博覽會的融合。

總而言之，我們要加強對創新創業教育的滿意度的影響因素進行分析，有助于我們完善創新創業教育的理論體系，有助于我們人才培養目標的有效實現，對大學生成長成才有著非常實際的作用。

參考文獻：

[1] 葛寶山，寧德鵬.我國高校創新創業教育滿意度對創新創業行為的影響研究——一個以創新創業激情為中介的大樣本實證考察[J].華東師范大學學報教育科學版，2017（3）：103-115..

[2] 田賢鵬.高校創新創新創業教育政策實施滿意度調查研究———基于在校學生的立場[j].高教探索，2016（12 ）：111-117.

[3]李志峰，趙承福.基于SEM的義務教育滿意度研究———以山東省為例[J].中國人民大學教育學刊，2013（1）：102.

[4] 戎曉霞，萬驍樂，孟慶春.基于模糊綜合評價的大學生創業教育滿意度研究[J].黑龍江高教研究，2019（4）：116-120.

[5] 潘炳如.創新創新創業教育政策滿意度分析[J].中國高等教育，2017（12）：43-45.

[6] 張維朋，劉曉文.基于模糊聚類的數據挖掘在臨床檢驗信息系統中的應用[J].電腦知識與技術，2009（8）：158-161.

【通聯編輯：朱寶貴】