2023年职业指导新技术新方法或新工具推荐大学生核心职业素质评价工具.doc

职业指导新技术、新方法或新工具推荐——高职生核心职业素质评价工具 曹坚 〔重庆电力高等专科学校，重庆400053〕 ：目的 探索高职生核心职业素质模型，形成具备高信效度的评价工具；方法 通过查找文献和访谈相结合，编制高职生核心职业素质评价工具，经试测和大规模抽样调查，对有效数据进行因素分析和信效度建议；结果 因子分析所获因子与理论设想的类中心根本吻合，结构效度较好；再测信度为0.956〔P<0.001〕,内部一致性系数为0.932〔P<0.001〕，工具具备高信度；验证性因素分析所有指标均证明模型拟合较好。结论 该量表具备高信效度，可用于评估高职生核心职业素质。 关键词：高职生 核心职业素质 信效度 胜任力模型 0引言 胜任素质这个概念最早可追溯到20世纪70年代初期，哈佛大学心理学家麦克利兰 (McClelland．1973)教授【1】认为：决定一个人在工作上能否取得好的成就，除了拥有工作所必需的知识、技能外．更重要的取决于其深藏在大脑中的人格特质、动机及价值观等，这些潜在的因素能较好的预测个人在特定岗位上的工作绩效。麦克利兰把这些能区分组织环境中特定工作岗位绩效水平的个人特征定义为胜任素质，也叫胜任力。对于胜任素质的概念，Knowles、Peak&Brown、Mclagan、Boyatzis、Glosson【2-4】等学者先后从不同的角度做了诠释。 胜任素质的概念被提出来以后，学者们开始对胜任素质的内涵展开深层次的研究，并试图通过建模的方式来测量员工的胜任素质。核心职业素质在内容上根本上可以与胜任素质相提并论。胜任素质模型也叫胜任力模型，是指组织当中特定的工作岗位所要求的与高绩效相关的一系列素质或素质组合，并且这些素质是可分级、可被测评的。 本研究已高职大学毕业生为研究对象，旨在探索高职生核心职业素质模型，并构建具备科学依据的核心职业素质评价工具。 1 对象和方法 1.1问卷建构 本高职生核心职业素质评价工具研究手册基于高校大学生职业胜任力模型研究而结论建构。通过前期查找文献，综合出高职生核心职业素质的构成维度，结合分层群体访谈的编码结果，构建出包括执行力、沟通、责任、团队、标准与效劳意识六因子的高职生核心职业素质模型，并编制了适合毕业生群体使用的相关题项62个。 本评价工具具有投射测验的性质，所有题项没有直接针对具体专业、工种等不同而编制相对应的测评题项。相反，是根据毕业生这一被试特质，以他们的生活、学习、行为作风等日常相关的事件作为题项的构成根底。量表采用Likert5点量表，让被试根据项目描述的行为状态做出判断，从4—0分别是“非常同意〞、“比拟同意〞、“一般〞、“比拟不同意〞、“非常不同意〞。为了保证测评的效果，设计了3个反向计分题。 1.2对象 本研究的被试主要来自我校08级即将毕业的各专业学生，因为外出实习或赴企业见习及毕业离校较多，本次研究被试不包括计算机科学系被试。调查样本合计878人，删除无效样本后，剩下有效样本为439人。操作过程中判断样本有效与否的根据是：第一，规律性作答；第二，正反计分题答复矛盾；第三，有三分之一及以上未完成；最后，卷面综合判断。对于根本信息填写不完整的答卷或答题不完整但经判断答题认真的问卷予以保存。经统计分析，研究样本的根本信息分布如下表 ： 表1 研究样本构成〔有效样本439〕 项目 　 人数 % 项目 　 人数 % 性别 男 280 68.3 系别 电力 223 50.8 女 130 31.7 动力 133 30.3 文理分科 文史 189 43.3 经管 83 18.9 理工 237 54.4 干部经历 校级 40 9.1 其他 10 2.3 系级 72 16.4 综合绩点 2.5及以下 73 16.6 班级 77 17.5 2.6-3.1 119 27.1 其他 205 46.7 3.1及以上 160 36.4 〔注：以上数据是根据被试所填自变量统计而来，由于被试在答复时填写自变量不够完整，所以导致局部有效样本信息的丧失。〕 1.3施测 本研究被试获取渠道包括：第一，利用毕业班级班会集中时间，对所有被试集中测试；第二，利用上课时间集中施测；第三，针对赴企业见习毕业生通过邮件发放并回问卷。 另外，为满足本研究中对工具进行信度检验要求，记录了其中一个班级被试约42名被试的姓名。具体实施方式是：为保障被试答题无后顾之忧，主试在组织测试时不要求被试留姓名，但在回收时要求该被试班级班长在主试旁边备注被试的姓名信息。 1.4统计分析 统计分析运用的是SPSS16.0和AMOS17.0。 2 结果及分析 2.1探索性因素分析结果 为考证结果与参与观察研究结论是否一致，对数据进行探索性因素分析。 首先对调查问卷中的反向项目进行逆转赋值，然后对数据进行探索性因素分析。因素分析前，先计算出各项目的反映象相关矩阵。结果是各变量的MSA〔Measure of Sample Adequacy〕值除个别变量值偏小外，大都接近1，这说明这些变量的相关性较强，另外主对角线外的相关系数值的绝对值都较小，说明数据适合因素分析。 KMO检验值为0.979，接近1，说明本研究取样的样本到达因素分析要求；巴特利特球度检验卡方值为19580，检验到达显著水平〔P=0.000〕，说明相关系数矩阵不太可能是单位矩阵，进一步说明数据可以进行因素分析。 在数据满足上述要求的前提下，对有效数据做探索性因素分析，采用的是主成分分析法〔Principal Component Analysis〕和正交旋转中的等量最大法〔Varimax with Kaiser Normalization〕。提取维度的过程中，对不符合要求的项目进行删除。删除项目的原那么是〔1〕该项目与总分相关高于0.20；〔2〕项目删除后，总体一致性变化不大；〔3〕该项目在某一因素上的负荷超过0.4；〔4〕共同度大于0.60或至少接近0.60；〔5〕不存在交叉负荷，即没有在两个因素上的负荷都超过0.45。在删除项目后继续提取维度。经过两轮维度提取，共删除不符合要求的项目4个，剩下的58项目根本能比拟稳定地归于三个维度，总计解释总量表方差变异量的59.51%。待重复的程序运行不产生结果变化后，输出因素分析结果，如下表2所示： 表2 正交维度负荷矩阵 维度1 维度2 维度3 项目 载荷 项目 载荷 项目 载荷 V3对于工作和学习我总是积极主动的去完成。 .733 V41我有自己做事情的尺度。 .700 V54经常替老师借教学设备 .710 V4我在做事之前总是很有方案。 .725 V31我觉得有时候可以为了团队的利益 放弃一些个人利益。 .693 V55帮助同学加强学业 .696 V8我愿意为工作中的任务承当责任。 .715 V35当面一套，背后一套不适合我。 .692 V57主动擦黑板 .686 V11我做事情总是有条不紊，按照方案一步步执行。 .713 V25我认为每个班级成员对于班级体 的开展都十分重要。 .681 V60包办寝室的清洁卫生 .675 V2我总能兼顾好学习和工作。 .706 V46不采取有损于班级声誉的行为。 .680 V58经常主持公正 .659 V10我做事情很有效率。 .699 V27我在开班级例会的时候很少缺席 或迟到早退。 .676 V56经常为同学带早餐 .649 V7我总是努力把事情做到最好。 .677 V45份内之事按期完成。 .663 V59愿意为同学代劳很多事情 .645 V6我自我约束的能力很强，很少为其他事情 分散注意力。 .671 V48不消极逃避属于自己的责任 .654 V62是老师的好帮手 .606 V12我认为班集体制定的规章制度应该得到 贯彻执行。 .664 V32即使是我不喜欢的人担任团队领导， 我也能很好地与其共事 .634 V38我不喜欢标新立异 .584 V1我总是能很好完成老师交办的事情。 .653 V29我觉得团队中需要不同的人扮演不同的 角色才能有助于工作的开展。 .632 V50愿意把别人的事当自己的事办。 .582 V5我做事很有恒心，一般都能坚持到底，很少 半途而废。 .651 V34办事原那么性强。 .617 V49喜欢打抱不平 .565 V20当我与他人意见发生冲突时，我仍能努力 寻找共识。 .646 V36老师布置作业的要求我总是听的很清楚。 .598 V40循规蹈矩是一种不好的习惯 .539 V18当我做错事情的时候，我总是能主动向 别人认错。 .640 V26我常常能很好地与团队中的人协同 完成工作。 .595 V43老师愿意把事情交给我去操办 .533 V14当别人在发表意见时，我总能耐心地倾听。 .635 V47自己有对班级有利的意见或方法， 都提出来，不管自己是否得到相应的肯定。 .590 V42对投机性活动我的态度是 .520 V16我能用语言准确表达我的观点和想法。 .633 V24我总是积极参与到班集体的事务中。 .577 V51关心自己和同学及班级的近况。 .510 V9我认为作为班集体的成员就应该服从 班集体的决议。 .625 V33从不提前下课。 .548 V21即使别人犯了错误，我也能对事不对人。 .609 V37我完成老师布置作业时总是按要求去办。 .546 V13我入校之后能很快地与班上同学认识和熟悉。 .581 V30我觉得对于一个团队领导者来说协调 能力比个人素质更重要。 .544 V22我总能理解和同情别人的遭遇和感受。 .581 V53班级活动积极参加并发挥作用。 .540 V17我很少恶意地指责别人，比方 “你怎么这么笨？〞“你也太能吃了吧〞。 .568 V52主动参与班级或寝室的决策。 .539 V19我很不好意思拒绝别人的要求。 .546 V44同学交办的事情当一回事。 .530 V61自认为是一名合格的班级成员。 .428 Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. 从上表可知，项目在各维度的载荷均在0.4以上，满足项目选择的经验标准，58个项目能解释总变异量的59.51%；从维度分布看，每个维度包含项目比拟接近；另外，同一维度内部的各项目之间的载荷也较均匀，差距不大，这就防止了各项目在维度的解释上有轻重之分的矛盾。经专家分析讨论，对三个维度分别命名为：“执行与沟通〞、“团队与规那么〞、“责任与效劳〞。 2.3信度 信度反映的是测量工具所测结果的稳定程度，也叫测量的可靠性。它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。一个好的测量工具，对同一事物反复屡次测量，其结果应该始终保持不变才可信。通常认为信度系数在0-1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；在0.8-0.9之间，表示信度系数可以接受；0.7-0.8之间，表示量表的有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。 问卷的信度分析包括内在信度和外在信度分析。内在信度重在考察一组评价项目是否测量