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基于結構方程模型的新工科學生培養多維空間構建實證研究*

2023-09-11 09:31:36李雪蓮袁盼盼白花蒲郭俊先張絹朱興林
中國農機化學報 2023年8期
關鍵詞:測量能力模型

李雪蓮,袁盼盼,白花蒲,郭俊先,張絹,朱興林

(1. 新疆農業大學機電工程學院,烏魯木齊市,830052;2. 新疆農業大學交通與物流工程學院,烏魯木齊市,830052)

0 引言

我國擁有全世界規模最大的工程教育,但由于工程人才培養目標滯后于產業發展、課程內容更新不及時、高等教育歷史發展局限等因素,工程教育人才培養的質量還不盡如人意,培養的工科人才與社會行業和產業發展的適應性仍有待提高。為培養更加符合當前社會發展的工程人才,高等工程教育改革創新迫在眉睫[1-2]。

國家大力實施創新驅動發展,提出新工科教學理念,新工科建設堅持問題導向,以學生為中心,培養學生的實踐能力和創新能力。為滿足新工科發展需求,在新理念、新行動引領下需探索新工科專業人才培養改革,以適應新時代提出的新要求[3-4]。

本文基于新工科教育體系下學生培養多維空間構建的實際現狀及問題,采用實證研究法,以新疆農業大學機電工程學院在校生為例開展問卷調查,選取校企合作、教師實踐能力、課改情況、實踐條件、能力培養機制等5個潛在變量構建學生培養多維空間,采用探索性因子分析法檢驗所選測量變量對相關問題的解釋能力,基于結構方程模型(Structural Equation Model—SEM)構建學生培養多維空間結構方程模型;探索學生對大學教育的收獲感和人才培養質量的滿意度,在模型適配度良好的基礎上,分析了模型運算結果并提出相應優化措施。

結構方程模型(SEM)廣泛用于各領域滿意度影響因素分析,如:地鐵服務質量與乘客滿意度構建結構方程模型[5];混合式學習滿意度[6];科技創新人才培養的關鍵路徑——來自結構方程模型的經驗證據[7];本研究以新疆農業大學機電工程學院在校生為例,根據實際調查數據,構建了基于結構方程模型(SEM)的學生培養多維空間結構方程模型,結合學生學習需求,定量分析各影響因素對學生學習滿意度的影響關系。

1 研究路線與方法

1.1 研究路線

本次調查研究使用數據全部源自調研與訪談,采用問卷方式調查學生對大學教育的收獲感和人才培養質量的滿意度。在剔除無效問卷后,運用SPSS 25.0軟件對調查問卷的信度和效度進行檢驗[8],在調查問卷的信度和效度都符合標準的基礎上,結合結構方程模型相關知識,構建新工科學生培養多維空間結構方程模型,使用AMOS 24.0軟件繪制模型結構圖并對路徑系數進行計算,采用探索性因子分析法檢驗所選測量變量對相應潛在變量的解釋能力[9]。對模型進行適配度檢驗,若模型適配度符合標準,則結合模型路徑系數及因子負荷量對影響因素進行分析,在模型適配度良好的基礎上,分析了模型運算結果并提出相應優化措施。

1.2 調查過程

本問卷以新疆農業大學2021屆農業機械化及其自動化、機械設計制造及其自動化、電氣工程及其自動化、新能源科學與工程專業本科畢業生、在校生為調查對象,問卷設計以學生為中心,問卷對校企協同育人課程體系、雙師型教師培養體系、實踐教學條件現狀、混合式課程改革執行情況和學生能力培養機制五個學生培養“多維空間”開展調查,通過學生視角對現行的“多維空間”構建及運行情況進行綜合評價,為揭示新工科教育體系下“多維空間”與學生學習質量提升的內在關聯提供數據支撐和理論依據。問卷按照各個層次聚焦點不同而設計針對性問題,題目設計從學生視角出發,本著科學合理、結果可靠原則,在題型選擇上盡量選擇量表型題目;問卷內容包含三部分:樣本對象基本信息、各類實踐課程、實驗設施、培養機制等的滿意度評價問題和對教師教學能力、課改成效等的評價問題,并采用李克特5分量表評價各測量指標,以問卷星方式開展問卷調查,問卷有效填寫人次數為1 384,有效率為98%。問卷樣本所學專業及所在班級類型的頻數分布信息見表1。

表1 樣本對象基本信息Tab. 1 Basic information of sample object

由樣本基本信息可知,參與本次問卷調查的學生以機械設計制造及其自動化專業、漢語班的居多,占比超過50%;其次參與調查的農業機械化及其自動化專業學生占比達到20%。

以上兩個占比較大的專業為機電工程學院新工科體系下重點建設專業,同時以漢語班學生為主(包括19級、20級大類招生學生),故樣本符合問卷調查需求,數據來源真實有效。

1.3 問卷信效度檢驗

信度(Reliability)是測量研究數據或研究結果是否具有一致性或穩定性的有效指標。證明其是否有效通過測量表達問題[10]。本文使用目前較常用的克隆巴赫α信度系數法(Cronbach’s Alpha)測量問卷的信度系數。

(1)

式中:k——題目總數;

S——同類問題總分的方差;

Si——題目i所得分數的方差。

對數據進行信度檢驗,Cronbach’s Alpha值為0.902,大于0.7,認為問卷總體數據可信。各潛變量分別做信度檢驗,使得每個潛變量的題項數據達到最大可信水平。通過對問卷測量變量的信度分析,由表2可知,本文設定的5個潛變量因子的Cronbach’s Alpha系數中有3個均高于0.9,1個高于0.7,只有1個高于0.6,表明各個測量變量有較高的一致性和相關性,證明測量數據符合結構方程模型的要求,可靠程度較高。

表2 信度分析結果Tab. 2 Results of reliability analysis

本文對量表效度的檢驗使用結構效度方法。

(2)

式中:rij——變量xi和xj的相關系數;

pij——變量xi和xj在控制其他變量不變條件下的偏相關系數;

KMO——用于檢驗是否適合因子分析的指標。

KMO值大于或等于0.6時,可進行因子分析[11],其越趨近于1,相關性越高,越適合進行因子分析。使用SPSS 25.0軟件對本次調查數據進行效度檢驗,結果見表3。由表3的數據可知,調查問卷的樣本數據KMO度量值達到0.925,同時Bartlett球型檢驗的概率值p也達到顯著性標準(p=0.000<0.001),說明本研究得到的問卷調查數據適合作因子分析。

表3 效度分析結果Tab. 3 Results of validity analysis

2 學生培養多維空間結構方程模型構建及分析

2.1 結構方程模型

結構方程模型(Structural Equation Model,SEM)也稱協方差分析模型,包含數理統計分析中的線性回歸分析和因素分析方法,是對路徑分析、探索性因子分析和方差分析等方法的綜合運用和改進,結構方程模型主要包括測量模型和結構模型兩部分[12]。

1) 測量模型:描述顯變量與潛變量之間的關系,相當于探索性因子分析。

測量方程

Y=ΛYη+ε

(3)

X=ΛXξ+δ

(4)

式中:Y——內生指標組成的向量;

X——外生指標組成的向量;

ΛY——Y在η上的因子負荷量;

ΛX——X在ξ上的因子負荷量;

η——內生潛變量向量;

ξ——外生潛變量向量;

ε、δ——內生、外生顯變量的誤差項。

2) 結構模型:指的是潛變量之間的關系,相當于路徑關系分析。

結構方程

η=Bη+Γξ+ζ

(5)

式中:B——因素路徑系數矩陣,內生潛變量之間的影響關系;

Γ——因素路徑系數矩陣,外生潛變量對內生潛變量的影響關系;

ζ——結構方程殘差向量。

2.2 模型假設

學生培養多維空間結構方程模型選取校企合作、教師實踐能力、課改情況、實踐條件、能力培養機制等5個潛在變量構建學生培養多維空間,采用探索性因子分析法檢驗所選測量變量對相關問題的解釋能力,基于結構方程模型(SEM)構建學生培養多維空間結構方程模型;如表2所示,結構方程模型包含5個潛變量和15個觀測變量。

根據已設潛在變量和測量變量,做如下假設。

H1:校企合作對實踐條件直接正相關。

H2:校企合作對教師實踐能力直接正相關。

H3:校企合作對課改情況直接正相關。

H4:校企合作對能力培養機制直接正相關。

T1:實踐條件對課改情況直接正相關。

T2:實踐條件對教師實踐能力直接正相關。

T3:實踐條件對能力培養機制直接正相關。

N1:教師實踐能力對課改情況直接正相關。

N2:教師實踐能力對能力培養機制直接正相關。

K1:課改情況對能力培養機制直接正相關。

2.3 因子分析

本文采用探索性因子分析法對各影響因素進行分析,從而分析變量設計的合理性。由表4、表5可見所有測量變量的荷載系數均大于0.5,即可以有效地反應各測量變量對潛在變量的影響,且每個指標的分組與前文所設一致,無需對測量模型進行修正。

表4 總方差解釋Tab. 4 Total variance of interpretation

表5 旋轉成分矩陣Tab. 5 Matrix of rotating component

2.4 學生培養多維空間結構方程模型構建

學生培養多維空間結構方程模型初步假設模型運用AMOS24.0軟件建立,代入數據運算結果如圖1所示,其中大的橢圓為潛變量,矩形框為觀察變量;小的橢圓為誤差項;帶箭頭直線為關聯關系或路徑依賴;直線上方的數字為經過估計所得的載荷系數或路徑系數。

圖1 結構模型

2.5 模型適配度檢驗

由表6可知模型的擬合指數χ2/df為1.6,一般認為該值小于2則模型擬合很好,該值小于3達到標準,近似誤差平方根(RMSEA)為0.063,小于0.08。近似誤差平方根與模型擬合指數為判斷模型是否適配的重要指標,其數值都符合標準,表明本模型擬合良好。擬合優度指數(GFI)、修正擬合優度指數(AGFI)、規范擬合指數(NFI)、增量擬合指數(IFI)等值均大于0.9,這些結果表明,模型適配度達到要求。

表6 模型適配度Tab. 6 Model fit

2.6 模型結果分析

影響學生學習效果及滿意度的因素眾多,本文在參考相關研究[13-15],設置滿意度評價指標的基礎上,結合學生培養多維空間構建的實際現狀及問題,設計測量變量指標如表2所示。模型估計結果見表7,各個路徑關系均顯著,即全部假設成立。

表7 模型估計結果Tab. 7 Model estimation results

結合圖1標準化系數和表7模型估計結果對潛在變量之間的相互作用機制有如下分析。

1) 校企合作對實踐條件、課改情況、教師實踐能力以及能力培養機制有正相關作用,其標準化路徑系數分別為0.903、0.421、0.591、0.764。其中校企合作對于實踐條件的正相關作用路徑系數值最大,其正向促進作用最強。在校企合作中的測量變量中實踐對專業能力的提升度HZ1的因子負荷量為0.95,對實踐與專業相關度HZ4的因子負荷量為0.93,實踐對專業能力的提升度和實踐與專業相關度對校企合作的影響較強,針對校企合作采取改進措施應從專業能力提升度和專業相關度入手,提高學生實踐能力和實踐與專業的相關度。

2) 實踐條件對課改條件、教師實踐能力和能力培養機制具有正相關作用,其標準化路徑系數分別為0.571、0.652、0.710。在實踐條件的測量變量中實踐教學硬件條件改善情況TJ1的因子負荷量為0.94,其對實踐條件的影響較強,這一點也符合一旦實施改善教學硬件條件,效果立竿見影這一事實;而實踐教學軟件條件現狀認知TJ2的因子負荷量為0.69,其對潛在變量的解釋能力沒有教學硬件條件改善情況強,這說明教學軟件能力改善情況需要一定的緩沖時間。

3) 教師實踐能力對課改情況和能力培養機制有直接正相關作用,其標準化路徑系數分別為0.433、0.732。在教師實踐能力中的測量變量教學過程中實踐能力體現情況NL1的因子負荷量為0.96,說明其對教師實踐能力的解釋能力最強,最能體現教師的實踐能力。

4) 課改情況對能力培養機制直接正相關作用,其標準化路徑系數為0.619。在課改情況中的測量變量學生能力培養是否符合當今的社會及企業需求JZ2和學生對培養機制的滿意度JZ3的因子負荷量分別為0.88和0.91,對課改情況的影響較大。針對課改情況應從能力培養方向入手,緊跟社會和企業對人才的需求方向。

由于實際調查中的條件限制,本文中樣本量僅可滿足小樣本分析的要求,缺乏結合更多因素對人才培養質量進行宏觀分析。后續的相關研究可以結合不同學科專業的不同特征,對潛在變量和測量變量進行調整,并增加樣本數量,結合地域條件等因素進行分析。此外,結構方程模型本身具有靈活性,實際應用時可以根據不同研究目的設置不同的路徑關系,結合模型分析結果有針對性地進行優化。

3 討論

綜合樣本問卷情況,校企合作情況對實踐條件的影響程度較大,而對課改情況的影響稍小。出現此結果的可能原因為,學生認為校企合作形式改變了現存實踐環節的軟、硬件條件,但此類實踐合作課程形式較為單一,提出了希望增加課程類型的建議。而校企合作課程目前基于現有課程體系涉及課改方面較少,項目側重點更偏向于如何利用企業生產實踐環境提升學生實踐能力。因此校企合作應采取的改進措施:一方面應充分利用企業實踐硬件條件,增加生產實踐類型,提高學生實踐能力和實踐與專業的相關度;另一方面應積極利用企業實踐軟件條件,重構企業實踐課程體系,培養學生合作、溝通等多方面綜合素質。

課改情況、教師實踐能力和能力培養機制受實踐條件影響的程度不存在大幅度差異,影響最大的為能力培養機制,影響最小的為課改情況。該結果出現的可能原因:課程改革為不同類型,有基于課程內容設置的改革,有基于課程授課方式的改革。實踐條件的改善一定程度上能夠促進課程改革的實施,但課程改革并不受制于實踐環節的軟、硬件條件。能力培養機制中因包含實踐能力培養,其與實踐條件關聯度較高。因此實踐條件的改善是完善人才能力培養機制的重要一環,同時對學科建設、師資培養、課程建設等多方面均具備積極促進作用。

教師實踐能力是影響課改成敗的關鍵因素,能力培養機制的構建決定了課改的方向,針對課改情況應從能力培養方向入手,緊跟社會和企業對人才的需求方向。

基于上述討論分析,提出如下建議。

1) 繼續深化校企協同育人,重點是加大實踐育人的投入力度和重視程度。實踐對專業能力的提升度和實踐與專業相關度對校企合作的影響較強,因此應該在人才培養的課程體系中加大實踐育人環節比例,不斷改進校企合作模式,增加學生在企業的鍛煉時間以增強實踐能力,同時也可以為企業帶來一定的經濟效益;通過校企協同育人途徑在教學過程中探索企業冠名班、聯合指導畢業設計、學生校外實踐與青年教師實踐能力鍛煉同步實施等實踐育人新方法、新手段,不斷提升實踐育人質量,使高校教學活動向培養人才的實踐創新能力傾斜。

2) 切實重視實踐條件對人才培養的關鍵作用。高校應該用足用好各類實踐條件建設項目經費,如,中央財政支持地方發展專項,加大實踐教學條件、新設備開發利用建設力度,利用好新設備,開發新實驗項目,更新實驗、實踐教學內容,加強實驗室、工程訓練中心、實習基地等建設,增加實踐場所的硬件投入。同時,結合專業,持續開展學生暑期社會實踐活動,不斷探討社會性實踐基地的建設[16]。政府通過專項資金支持、稅收優惠等手段積極鼓勵和引導社會資本建立人才培養基地,為加強人才實踐能力培養發揮重要作用。

3) 教師實踐能力水平,特別是青年教師的實踐能力水平提升對保障學生培養質量具有非常重要的作用;高校特別是地方高校應積極探索“引培結合、資源重組、學研互通”舉措,依托省、自治區人才計劃和國家對口援疆機制[17],引進高學歷、高職稱人才,通過從科研院所和企業外聘教師、青年教師到企業與博士后流動站“實訓”、教師考證和評行業職稱等手段,不斷優化師資職稱、能力結構,構建高水平的“雙師型”教師隊伍,建設高水平師資,提升師資等教學資源的效能;同時,基于人才培養的目標規格、教學內容、教學方法三要素開展專業綜合改革,通過與“智慧樹在線教育平臺”等網絡平臺合作推進混合式教學改革和課程思政進教案、進教學設計、進教學大綱等教學改革建設工作,構筑專業課程群,提升課程高階性,突出課程創新性,增加課程挑戰度,激發學生的學習內驅力,提升學生創新能力。

4 結論

本文從學生視角出發,以新疆農業大學機電工程學院在校學生為研究對象,采用探索性因子分析法檢驗測量變量解釋問題的能力,構建了基于結構方程模型的新工科學生培養多維空間構建的滿意度評價模型,對影響人才培養質量的因素進行了深入分析。

1) 校企合作與實踐條件、課改情況等諸多因素在路徑中存在顯著的正向影響關系,其中基于研究的校企合作情況對實踐條件(路徑系數為0.903)的影響程度較大,而對課改情況(路徑系數為0.473)的影響稍小。

2) 實踐條件對課改情況、教師實踐能力和能力培養機制具有正相關作用。其中上述三種因素受實踐條件影響的程度不存在大幅度差異,影響最大的為能力培養機制,影響最小的為課改情況。

3) 教師實踐能力對課改情況和能力培養機制有直接正相關作用,課改情況對能力培養機制直接正相關作用。

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