基于加德納多元智能理論的大學生就業生涯標準活動設計與評估研究

摘要：隨著大學生就業生涯測評技術的快速發展，測試量表手段測評已滿足不了現代人的工作需要，新的測評技術和方法層出不窮。 然而以活動評估代替部分量表，會存在主觀影響過多，標準不統一的問題，探索將活動測評方法具體化和標準化，將會為大學生就業生涯測評技術帶來新的啟示。

關鍵詞：加德納多元智能；大學生就業生涯測評技術；活動測評

本研究介紹了多元智能理論基礎和測量技術支撐，并對某職業院校數控專業以及畢業生進行了調查和數據分析，嘗試設計學生喜聞樂見并適合職業院校常用的標準測試活動設計，并通過數據分析完成標準活動評分系統信效度評估。在活動設計中，我們采用問卷調查、訪談、統計學分析等研究方法來了解該活動效果。

一、多元智能活動的設備設計和活動設計研究方法

采用訪談的方式了解大學生在多種智能活動測評的感受以及對各種活動評估其利弊。

通過問卷調查的方式調查不同地區、不同性別學生的總體差異。問卷研究方法我們完成兩項任務：一是與各院系負責教學的教師、優秀學生發放加德納測試量表及內容解讀，最終確定量表、專業與職業內在聯系并選出職業院校工科最常用的三項智能；二是收集學生各種學生對活動測評的接受程度，最終選取適合數控專業最常用的活動。并對其進行信效度分析。

資料收集及統計學方法：首先向應試者說明研究目的，征得對方同意，以統一指導語指導應試者完成活動。并將相關數據進行收集、錄入和分析處理。

二、多元智能的崗位的匹配和活動設計相關實驗

在工作中我們按兩項任務完成。第一部分為多元智能量表與職業匹配達到專業與職業關聯、選出職業學院技工類最常用的三項智能，第二部分為選取學生喜聞樂見并適合職業院校常用的標準測試活動設計，并通過數據分析完成標準活動評分系統信效度評估。

落地專業與職業匹配。一是與院系負責教學的教師發放加德納測試量表及內容解讀，了解各專業特點、學習主要內容以及未來就業主要幾大方向；二是針對專業特點，由專業教師評估出所學專業所需要相關潛能；三是發放量表給推薦就業的優秀學生，由他們完成測試，并給出相關建議。最終確定量表、專業與職業內在聯系；四是將優秀學生和教師評估相結合形成專業初始常模，與加德納測評量表比對，追蹤150名優秀專業畢業生測評，形成最終符合學生測試標準的職業常模。最終確定出三項職業院校學生最常需要評估三項智能。

問卷設計與數據收集。本研究通過測試方式等進行數據收集，主要對象是大三畢業年度畢業生和已就業優秀畢業生。七名研究成員建立專門測評小組完成數據收集整理工作，包括特殊活動測評和調查問卷設計、實地測試及數據整理；自我設計活動以及標準量題目的選擇、規則說明、程序控制、人員分組，標準評分表格準備和評分表格準備等。

采用設備作為測評，以學生為自主操作為主體，學生可以通過相對獨立地分析、探索、實踐、探究和學生創造，做出自己的決定并實現傳遞目標。受測者通過操作設備及工具進行，避免主觀對自我的模糊認知，有助于提高測評準確性。測評時間為15-30分鐘/每人。

三、多元智能活動的設備設計和活動設計實驗結果

通過標準量表回收統計，初步得出各院系多元智能與院系專業（職業崗位）的匹配。該測試的評定用五級量表：強、較強、一般、較弱、弱。測試分為8組，分別為8項智能，每組均相應測試一項智能。每組均有6題，按上述5個等級為各題打分。能力強的打1分，較強的為2分，依次遞增，弱的打5分。最后總計各組得分除以6可得該組所測智能最后得分。各題能力評定等級為，最后得分為1的，表明你該項能力強，隨分值增加依次為較強、一般、較弱、弱。

模型構建與變量設計。為驗證三大智能對數控專業就業的影響作用，本文構建了如下計量模型進行驗證。

其中， 為完成任務指標，成功完成=1，否則=0； 為控制變量， 為殘差項， 為個體指標。 指標共為60個項目，分為三大維度和15項具體尺度，每個尺度為一個分量表，每個分量表用五個項目測評。依據60個項目的問卷結果，算出每一個價值尺度的平均數及相關系數。控制變量見表1。

量表的信度和效度分析。信度利用Cronbachs α系數來判別，Cronbachs α值為0.889，表明了各指標間的相關性較好，表明了該指標的可信性。本研究的資料的信度均在0.9以上，表明資料的信度品質較高，可供進一步的分析。當α>0.8，為優秀，0.7≤α<0.8，為良好，0.4≤α<0.7 為中等，表示適用于某一特定的研究領域或研究需求。α<0.4，為差，不適用于任何研究領域或研究需求（特殊情況除外）。本研究中Cronbachs α為0.889，為優秀，表明適用于該研究。

運用巴特利球形檢驗法進行了效度分析，巴特利的球形測試結果用 KMO表示， KMO值也是在0—1之間，對有效性的要求也被劃分為四個等級，分別是優、良、中、差來表示。如果KMO>0.8，為優。0.7≤KMO<0.8，為良，0.4≤KMO<0.7 中，是一種適用于某一特定研究領域或研究需求的指標。KMO<0.4為差，表明不適用于任何研究領域或研究需求（特殊情況除外）。本研究中的KMO指數為0.8906為優，且各變量間存在較大的相關性，表明了適用于本研究。量表結構見表2。

四、 結論

技術的效能發揮離不開人的感知、接受和應用，隨著測量技術的網絡化、移動化、智能化發展，學生對測量的經常性、接受和參與意愿越來越常見，但量表的準確性成為決定評估成敗的關鍵因素。全球化背景下，天賦潛能能力作為人力資本的特性顯著，是人的能力的重要組成部分。在加德納八項智能中，在職業技術學院工科類加德納智能中身體動覺智能、視覺空間智能、邏輯數理維度與就業成功作用非常重要。

參考文獻

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本文得到以下項目支持：2023年度河南省科技攻關項目“基于加德納多元智能理論的生涯標準活動測評應用性技術研究”（2203）。

（作者單位：新鄉職業技術學院）