“雙創”價值引領下計算機科學與技術專業課程滿意度提升策略研究

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。“雙創”價值引領下的教育勢必對計算機科學與技術專業的大學生產生一定的影響。計算機科學與技術專業是一個動手能力極強的專業。寧波財經學院每個專業開設各類創新創業基礎課程，每年舉行隆重的創新創業博覽會。計算機科學與技術專業開創新創業專業課。在這樣的大環境下對寧波財經學院計算機科學與技術專業的課程滿意度如何？作者對1548名計算機科學與技術專業的學生跟蹤5個學期進行了課程滿意度的調查，利用模糊聚類分析法評測學生在“雙創”價值引領下對課程滿意度的結果，并對結果進行分析。結果顯示計算機科學與技術專業學生在開設創新創業課程后學習投入度、知識獲取能力、創新能力素質和教師教學滿意度都有顯著的提升。學生對專業必修課的投入度遠大于任意選修課，對專業必修課的課程滿意度低于任意選修課。在必修課課程分析中滿意度高的課程多數集中于需要動手可以進行創新類設計的課程。

關鍵詞：創新創業;課程滿意度;模糊聚類分析法

中圖分類號：TP3? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）21-0222-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 引言

大學生作為創新創業教育的主要對象，在“雙創”價值引領下計算機科學與技術專業的課程滿意度既是學校人才培養的重要依據，也是學校期末教學質量評價中的重要指標之一。提高學生的課程滿意度已成為提升寧波財經學院人才培養模式的重要方法。鑒于此，我們使用逐步模糊聚類法來分析正在實施的“雙創”價值引領下課程理論框架與方法，構建寧波財經學院計算機科學與技術專業課程滿意度評價體系，以期豐富我校計算機科學與技術專業課程滿意度研究內容，為進一步構建“雙創”價值引領下的課程滿意度提供對策。

應用型本科高校的創新創業教育是基于實踐性的原則，對于實踐性的課程給予高度的重視。他們培養動手能力強、在創新創業中有較高的領悟能力的復合型人才。我國的創新創業教育研究多集中于影響因素方面，對計算機科學與技術專業的課程滿意度評價方面的研究甚少。在“雙創”價值引領下的課程滿意度研究更少。所以我們應該對其價值引領下計算機與科學技術專業的課程滿意度進行研究和探索，加大對“雙創”價值引領下的計算機科學與技術專業的課程滿意度。

2 問卷的設計與分析

2.1 問卷的設計

課程滿意度是指學生對學校提供的課程教育所認為的滿意程度，包括課程教育的各種硬件、軟件等問題。這個具有主觀性和差異性特征。目前，大部分的課程滿意度的研究成果均聚焦于課程滿意度的影響因素分析等方面。滿意度是一個典型的模糊評價問題，“雙創”價值引領下的計算機科學與技術專業的課程滿意度表示學生的一種主觀感知，若用簡單的“是”或者“否”等非此即彼的評價方式進行評價，會導致評價結果失真。本文會使用目前比較流行的模糊逐步聚類分析法對其進行評價。問卷的設計的度量表設計主要由寧波財經學院教務處與本次課題有機結合，最終確定4個維度、5個題項。

2.2 問卷數據處理

2.2.1 數據的來源

本次數據來自本校教務管理系統2019年1月-2021年1月兩年五個學期。對寧波財經學院的在讀計算機科學與技術專業學生進行的全面調查。調查的內容主要包括對學生對學習投入度、知識獲取狀況、創新能力素質提高、教師教學的滿意度、課程教學的滿意度五個維度，每個維度采用4個等級（A-D）進行了調查。調查借助學校的教務管理系統進行操作。

2.2.2 數據處理過程

1）數據清洗

收集完計算機科學與技術專業學生的問卷，我們對數據進行了清洗，對不正確的數據進行了刪除，比如個別學生采取報復的操作，全部打分為0，比如個別課程打分人數少于15人，這些不足以反映真實情況的數據，我們進行甄別、刪除。有些出現明顯邏輯性錯誤，有些學生誤操作的數據。我們對數據缺少真實性沒有參考價值，故進行了清洗，以保證減少數據的冗余，增加數據的真實有效性。

2）數據分類

數據清洗以后，我們將對數據進行分類。為了方便數據的分類，首先必須將原始收集的數據進行數值化處理，把文字信息由數字代碼來代替。這樣方便系統的統一處理。整理完五個學期的原始數據后，我們對數據進行統一展示。于篇幅有限，我們展示最近一個學期的數據。

規格化數據中的課程名稱1、2、3……是把本學期的課程名稱按照一定順序排序后，分別進行標注。比如1代表《“一帶一路”國家文化之旅》，2代表《Android手機高級開發》，……30代表《高級WEB編程技術》需要自己單獨賦值表進行記錄。規格化數據中的課程性質：1代表必修課，2代表專業選修課，3代表任意選修課。401代表學習投入度，402代表知識獲取狀況、403代表創新能力素質提高、404代表教師教學的滿意度、405代表課程教學的滿意度。401-405中間的分值就是計算機科學與技術業學生對以上指標的評判分數，分數越高代表滿意度越高，分數越低代表滿意度越低。

把五個學期的數據分類規格化以后，我們把每個學期的數據通過DPS軟件，分別根據逐步聚類的方法分成三大組。

2.3 數據分析

1）增加創新創業類課程后的各類滿意度指標比較

通過散點圖我們對五個學期的數據通過課程性質分類分別分成三組進行了數據分析。由于篇幅關系我放了第一學期和第五學期的圖表。第一學期是還沒有開設創新類課程的各類指標，第五個學期是已經開展了四個學期后各類創新創業基礎課，比如《創業基礎》《職業規劃與創新創業》和創新創業類的專業課程，比如《iOS應用開發》《機器學習導論》《軟件設計模式》《綜合項目設計與開發實踐》。明顯可以看出學生在學習投入度、知識獲取能力、創新能力素質、教師教學滿意度和課程滿意度都有顯著的提升。說明在“雙創”價值引領下的計算機科學與技術專業的學生對學校開設的課程滿意度是不斷提升的。