基于結構方程模型的工科大學生專業素質影響因素研究

張繼成　鄭萍　王莉薇　付強　張濤

摘 要：為了加快新工科學生的培養，滿足未來工程新業態、新產業要求，本研究在大數據背景下，基于結構方程模型研究工科大學生認知能力、行為能力和專業素質之間的潛在影響機制，定量化、直觀地展現大學生認知能力和行為能力對專業素質的影響因素，可為工科學生培養提供有效參考，也為用工程模型思想解決學生培養問題提供的一種方法。

關鍵詞：工科大學生 專業素質 影響因素 結構方程模型

1 背景

2017年2月以來，教育部積極推進新工科建設，以新工科建設領跑高等教育改革。教育部高等教育司明確要求新工科建設必須深化創新創業教育改革，轉變人才培養模式和范式，提出全方位、全過程和全要素培養。我國擁有龐大的工科人才后備力量，為我國工業化的發展和的高速增長提供了良好的人力支持。但是，我國工科人才質量、創新創業素質及能力水平與世界上發達國家的工科人才相比存在顯著差距[1]。如何將人力資源優勢轉變人才資源優勢，提升我國工科大學生專業素質顯得尤為關鍵。

大數據作為一種重要的資源，具有數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效高等特點，正在不斷滲透社會各行業領域，進而不同程度地影響高校的素質教育運行與管理。大數據時代的到來將推動現有學生素質分析工作的信息化重構，使其不僅有助于教育教學活動的順利進行，更有利于學生素質挖掘的科學性、針對性和時效性[2]。

因此，本研究在大數據時代背景下，加快新工科人才的培養，可以滿足未來工程新業態、新產業的大量要求。憑借新工科建設的機會，構建工程人才培養新模式的優點，培育出大量的全能型、高素質的新工科人才，在世界人力資源的戰略中占據最高點，最終完成中國由工程教育大國改變為教育強國的目標。本研究深入研究工科大學生認知能力、行為能力和專業素質之間的潛在影響機制，定量化、直觀地展現大學生認知能力和行為能力對專業素質的影響因素，可為工科學生培養提供有效參考，也可為工程模型思想解決學生培養提供的一種方法，并在不同高校推廣使用，具有重要的理論和實踐價值[3]。

２ 模型構建與研究假設

本研究以工科大學生專業素質作為研究對象，通過梳理主觀認知能力、行為能力的重要的組成要素，利用結構方程法，定量化、直觀地研究認知能力和行為能力對專業素質影響，探究學生主觀認知能力、行為能力因素對專業素質影響的潛在機制。

2.1 核心概念的界定

大數據：大數據在高校教育領域中涉及很多方面。隨著互聯網技術的不斷發展，依靠云平臺或某些數據自動化采集設備采集存儲的數據越來越多，依靠相關的分析技術提取和集成，以規范化的方式存儲數據，并抽取出有價值的數據，最后以可視化的方式將提取出來結果呈現出來。

工科專業素質：是指工科學生從事社會職業活動所必備的專業知識、技能，主要包括扎實理論基礎、熟練專業技能和全面業務能力[4]。

認知能力：指人腦加工、儲存和提取信息的能力，即人們對事物的構成、性能與他物的關系、發展的動力、發展方向以及基本規律的把握能力。它是人們成功的完成活動最重要的心理條件。知覺、記憶、注意、思維和想象的能力都被認為是認知能力[5]。

行為能力：指大學生的行為習慣，即培養大學生的綜合素質，促進校園文化建設，通過正規的培訓、嚴格的管理和系統的訓練，引導和培養學生養成良好的行為習慣，使學生的言行符合社會公德和規律[6]。

2.2 影響因素和研究假設

結構方程模型（ Structural Equation Modeling，簡稱SEM），是一種通用的線性統計建模技術，主要通過一組可測量的顯變量去間接地測量潛變量及潛變量之間的結構關系[7，8]。

通過與教師和學生座談，確定本次調查問題主要分為專業素質、認知能力、行為能力三部分，專業素質包括專業成績、實踐能力和創新能力3個維度。認知行為可劃分為理性認知和感性認知2個維度。行為能力可劃分為個人行為和團隊行為2個維度，專業素質、認知能力、行為能力3部分測試題共26道（表1），滿足因素分析使用。進入小程序后會告知用戶軟件信息、數據用途及版權所屬[3]。根據研究對象，結合相關教育學理論，提出假設模型。

假設模型包括：專業素質與認知能力、行為能力的潛變量關系和自變量之間的關系，假設各類認識和行為對專業素質有積極影響（表2所示）。

2.3 模型構建

本研究運用結構方程法對所獲取的調查的數據進行統計分析，對樣本中工科大學生的基本情況進行描述性統計，綜合運用假設、推理、回歸、分析探究工科大學專業素質現狀與重要影響因素，增強本研究的科學性和可信度。

3 研究設計與模型測量

3.1 數據收集

經過2年的數據采集，本研究對4所抽樣高校的工科專業本科生進行了調查，1500位本科生匿名參與了本次調查。調查對象主要為一所211院校、二所普通本科院校和一所專科院校，分別占比38.2%，40.1%和21.7%。調查對象年級分布較為合理，大一、大二、大三工科本科生占比略高于20%，大四本科生占比略低于實際占比；調查涵蓋了主要工科專業大類，各專業大類占比基本合理，機械類本科生樣本537份占比最高，計算機類和電氣化類兩個專業大類占比與實際在校生占比存在一定差異。經過信效度分析檢查和可靠性分析，Cronbachs alpha系數值系數為0.897，說明問卷內部一致性較高，初始問卷信度較好，所以保留了這26項調查題目。

3.2 結構方程模型分析

本研究將運用SEM統計方法的AMOS26.0軟件對專業素質影響因素模型進行擬合和修正。本研究采用極大似然估計法，從卡方自由度比值（x2/df）、均方根殘差指數（RMR）、近似均方根誤差（RMSEA）、采用擬合良好性指標（GFI）、簡效擬合優度指數（PGFI）、簡約后規范指標（PNFI）等來衡量模型的適配情況[8]。

研究表明，初始模型的適配指數并不理想，理性認知和感性認知對團隊行為提升路徑不存在等，意味著基本路徑假設H1c、H1d不成立，需要結合相關路徑分析開展模型修正，修正模型時可將其直接刪除，其他變量間影響的路徑系數達到顯著。

可見，修正后模型的各項適配指數得到了有效改善，均達適配標準，說明修正模型與數據樣本的適配度比較理想，在模型研究中剔除不必要假設，修正模型的各路徑系數都在達到顯著水平。

4 結語

本研究基于結構方程理論，對4所抽樣高校的工科專業本科生進行了調查，構建工科大學生專業素質影響因素模型，建立9個研究假設。研究表明，有7項假設通過了樣本數據的驗證，證實了理性認識、感性認識、個人行為、團隊行為、專業素質之間存在的內在邏輯關系，并解釋影響工科專業本科生專業素質的關鍵因素。

（1）課后自習量（0.793）：大學期間學生擁有大量的課余時間，課后自習量是大學生學習的重要組成部分，自習的情況好壞將直接關系到大學生的專業學習成績和學生的培養質量，也可以反映學校學風，大學生自律水平，對學生認知能力有顯著影響[9]。同時，自習量增加，也影響著學生專業課及格水平。專業課全部及格（0.735）對專業素質也有著明顯的正面促進作用。

（2）教育類工作（0.710）：在大學期間，學生普遍從事教育類的課外工作，是對學生能力輸出的主要表現之一。

（3）專業等級證書（0.642）：在專業素質的4個觀測指標中，專業等級證書對其影響較為顯著。專業等級證書可以鍛煉學生自己，培養專業能力，有助于提升競爭力，增加就業機會。現在用人企業現在都特別看重畢業生的專業能力，而大學生平時的專業知識學習比較淺，并不能完全滿足崗位需要。因此，參加職業證書培訓是對學業的一種有力補充，另外，擁有學歷證書和職業資格證書，還能有效提升大學生的專業能力，鍛煉大學生的獨立學習能力。

（4）團隊分工明確（0.743）：團隊合作能夠體現學生的組織能力，并高效的解決問題。其中，團隊分工明確，是建立在團隊人員之間相互了解、相互信任、互助互補的基礎上，是團隊行為的高級表現之一，對專業素質有顯著的影響。

以上是根據結構方程模型對專業素質主要影響因素進行的分析，還存在很多對培養有用的信息等待著提煉和挖掘，為工科大學生培養提供輔助和指導。

項目支持：黑龍江省教育科學規劃重點課題（GJB1421227）。

參考文獻：

[1]景佳娜，孫妍，徐準等.新工科背景下大學生科研創新能力與素質培養途徑——以環境工程專業為例[J].高教學刊，2021，7（S1）：146-149.

[2]陳鵬，梁友明，葉虹.大數據循證課例賦能知識建構與教學改進的研究[J].中國電化教育，2023，No.435（04）：99-106+121.

[3]張繼成，趙李實，鄭萍.工科大學生專業素質影響因素網絡調查與分析[J].高師理科學刊，2022，42（09）：17-21.

[4]段潔利，閆國琦，楊洲.農業院校工科專業分層遞升式實踐教學模式構建[J].中國農機化學報，2021，42（10）：218-221.

[5]巫芯宇.“新四科”背景下大學生信息素養教育質量提升路徑探究[J].重慶文理學院學報（社會科學版），2022，41（01）：114-126+140.

[6]劉曉鳳，滕玉軍.工科大學生實踐行為能力的模式研究[J].國網技術學院學報，2019，22（02）：43-46.

[7]戴心來，郭卡，劉蕾.MOOC學習者滿意度影響因素實證研究——基于“中國大學MOOC”學習者調查問卷的結構方程分析[J].現代遠距離教育，2017，No.170（02）：17-23

[8] 杜焱，胡鑫楊.學科競賽對研究生科研創新能力的影響——基于結構方程模型分析[J].寧波大學學報（教育科學版），2023，45（02）：58-65.

[9] 蔡玉潔，李秀玉.大學生自主學習效果的調查研究——基于新疆高校1081份調查問卷的分析[J].四川職業技術學院學報，2020，30（02）：111-116.