学生评估模型（通用7篇）
学生评估模型 篇1
随着各国基础教育课程改革不断向纵深方向发展,学生作为学校教育过程及课程实施过程主体的重要性日益凸显,学生参与成为国际上“热议”的话题。近二三十年来,国外在学生参与的研究上积累了丰富的成果,美国已在全国范围内开展“高中学生参与”的大规模调查研究。我国虽然近十年基础教育课程改革一直提倡以“学生为中心”,但学生参与问题研究却没有引起学界足够重视。本研究立足于国内课程改革对基于证据的实证研究的需求,通过对学生参与研究的回顾,分析学生参与的概念特征、研究取向及其评估模型,深度理解学生参与的构成要素,为测量学生参与及实施某种干预方案来解决学生课业“非参与”问题提供帮助,为我国在这一领域开展大规模数据调查提供理论依据。
一、学生参与的概念及特征
学生参与(student engagement)一词作为学术概念,最早出现在20世纪80年代。约翰-霍普金斯大学(John-Hopkins)纳特里耶罗(Natriello)教授对学生参与的描述是我们能找到的最早文献。[1]他认为,当学生参加学校方案中所规定的活动,“参与”就存在了,“非参与”就是学生不参加学校活动的状态。[2]当时研究者之所以研究学生参与,是因为美国中学经常出现“非参与”现象,即学生旷课、对学校态度冷淡、低水平参加学校活动,暴力行为和故意破坏行为,导致学生中途辍学。经过二三十年的研究历程,学生参与逐渐形成了三种不同取向的定义:(1)时间测量取向,将学生参与定义为学生花在任务上的时间。比如费旭尔和柏林纳(Fisher&Berliner)认为,学生参与可以用学生参与学术活动的时间来测量,且对学业成绩有显著影响。[3](2)教育过程取向,将学生参与定义为情感、行为、认知、社会等维度的不同组合,主要为揭示学校教育过程对学生学习结果的影响。比如莫旭尔和麦克格旺(Mosher&Mac Gowan)认为,学生参与是引发学生参与学校方案的态度以及学生的实际参与行为。库贺(Kuh)认为,学生参与是学生个人在学习中的行为、感觉与思考的历程。[4](3)情境取向,将学生参与界定为学生与情境中各要素的互动关系。比如雅梓-闵兹(Yazzie-Mintz)认为,参与在本质上是不同要素在具体情境中的一种关系,需要在学校、课堂或家庭情境中与课程/教师/家长等互动中完成。[5]
尽管学生参与概念界定不同,但学生参与具有共同特征。首先,参与具有可塑性(malleability),它可以通过教学方法和其他的干预措施提升和改变;其次,参与能直接影响学生学习结果,只要学生有参与,就会产生学习结果;再次,参与是行动中的心理投入状态,与学习动机有很大的差别,动机影响学生在学校和课堂上的精力分配,但参与是对精力在情感、认知和行为上的激活,它不是一个事件,而是一个过程。[6]以上三种特征赋予学生参与充分的研究价值,几十年来西方学者们对学校、课堂等不同情境下学生参与展开大量的研究,形成了不同的研究取向、发展出不同的测量模型,为后来者研究这一领域提供了丰富的理论基础。
二、学生参与的研究取向
(一)以时间为单位的有效学习研究取向
最早关于学生参与的研究是以时间为测量单位的,安格尔(Angell)分析学生参与的相关文献指出,早期关于学生参与的研究注重测量学生参与学习活动的时间[7],例如、课堂中学校分配的时间、教师教学时间、学生参与的时间,以及课后学生写作业时间等。这种取向的研究以经典的卡罗尔(Carroll)有效学习模型[8]和阿罗森(Aronson)学生参与评估模型为代表,将时间概念化为分配时间(allocated time)、参与时间(engaged time)/花在任务上的时间(time-on-task)和学术学习时间(academic learningtime)。卡尔维特和司莱因(Karweit&Slavin)用分配时间、教学时间和参与时间来描述美国同一个学区的12个不同课堂,区分了课堂中学生参与时间、非参与时间和课堂管理时间,为我们呈现了不同的课堂形态。[9]也有研究者通过对学生参与时间的国际比较,来探索造成不同国家(地区)学生学业成绩高低的原因。美国政策制定者发现,日本和台湾学生每学年在校时间为240天,美国只有180天,而日本和台湾学生在TIMSS测试中的成绩比美国高,因此建议延长美国学生在校时间。[10]这些以时间为单位的学生参与研究让学生参与时间具有政策制定上的意义。
(二)多维度建构的社会—心理研究取向
多维建构的社会—心理研究取向主要以芬恩(Finn)[11]、弗雷德里克(Fredrick)[12]和艾普尔顿(Appleton)[13]等人的研究为代表。这种取向的学生参与包括情感、行为和认知中的两个或者三个重要维度,主要采用量化研究方法,揭示情境—动机—参与—结果之间的线性关系。如揭示课堂教学如何影响学生的学习动机,学生的学习动机如何对学生参与具有预测作用,同时学生参与又是学习动机和学习结果两个变量之间的调节变量。然而,这一研究取向下学生参与中的三个维度有不同的内涵。从已有研究来看,学生参与情感维度有两种含义:第一,与学生学术课程相关的情感参与主要指学生在学术活动过程中所表现出来的兴趣、愉悦、快乐、厌倦和焦虑等情绪;[14]第二,与课堂、学校等机构的情感参与主要指学生对学校的归属感与认同感、学生与教师、与同学的亲密关系等,芬恩等人早期研究就属于这个范畴。这两类研究结果都表明学生参与情感对学生学业成绩有正向影响。认知参与主要关注学生对学术活动的心理投入,有些研究直接关注学生对学校任务的心理倾向,如学生完成作业的努力程度和完成较难学术任务的持续力等。也有些研究把认知参与界定为学生使用什么策略来获得课程材料的意义,如学生的自我调节策略、元认知策略等。参与行为的研究最为广泛,根据不同的研究旨趣发展出不同的检测变量,有些研究者主要关注造成学生辍学或厌学的非参与行为,而有些研究者主要聚焦于学生完成作业的时间,遵守学校规则等行为。
(三)以系统互动为视角的社会生态学研究取向
以时间为单位的有效学习研究取向揭示了教育过程中不同要素的因果关联,为政策制定和实施干预方案提供证据支持。但由于这种研究只能描述、解释和预测学生规范化的参与经验和标准化的测量结果,而对情境的、文化的和社会的相关变量缺乏概念上的解析力。因此有学者提出了另一种学生参与研究取向,这种取向是以罗申(Lawson&Lawson)等人为代表的社会生态学研究取向[15]。和多维建构的社会—心理研究取向相比,更凸显出学生参与的社会文化敏感性和各要素动态互动特征,将学生的前置变量(如,学生的已有知识,经验和学生对学校、家庭和社区的兴趣等)、生态环境因素(如同伴、家庭和社区、学校的组织结构)与文化特征相结合,将其界定为一个包括多变量、多事件和多系统共存的关系网。该取向的学生参与研究将学生参与的情境从课堂和学校延伸到家庭和校外机构,拓宽了学生参与的概念边界,威利(Wylie)等人的研究就属于这种类型。[16]
三、不同研究取向下的学生参与评估模型
(一)以时间为单一维度的学生参与测量模型
1. 卡罗尔有效学习测量模型
在早期关于学生参与的文献中,时间是衡量学生参与质量的唯一指标。卡罗尔学生有效学习测量模型是经典代表,这一模型的基本假设是学生在校学习结果可以用“学生实际学习时间和必要学习时间的比例”来表示(如图1)。实际学习时间是学习机会(opportunity to learn)和毅力(perseverance)两者相互作用的结果,而必要学习时间是学生能力倾向、教学质量和学生理解教学能力的互动结果。学习机会是分配时间,即学生可以用来学习的时间总量,通常由教师或者学校安排,如学校每天上几节课,每节课上多少分钟。毅力是学生对学习的参与率,是学生参与时间(engaged time)和分配时间的百分比。卡罗尔的贡献在于提出学生学习效果等同于学生参与质量,可以用学生参与时间/学生花在任务上的时间(time-on-task)来测量。
2. 阿罗森学生参与评估模型
在过去20年当中,很多研究者按照时间对学业成绩的影响程度将学校学习时间概念化为分配时间,学生参与时间/花在学习任务上的时间和学术学习时间。如前文所述,分配时间形塑了学生的参与机会;参与时间是学生花在课堂学习任务上的时间,镶嵌于分配时间之内;学术学习时间与学业成绩关系最显著,表示学生参与学习的课程内容与考试内容一致。阿罗森等人用倒三角形模型来衡量三种时间与学业成绩的递进关系(如图2所示)。在这个模型中,分配时间代表学习机会,参与时间表达了学生参与行为,学术学习时间代表与学业成绩最相关的高质量学生参与,该模型建立在卡罗尔有效学习模型的基础之上,也是卡罗尔学习模型的推进。
(二)以行为、情感和认知为多维度的学生参与评估模型
1. 芬恩参与—认同评估模型
20世纪80年代后期,社会经济发展对学校教育和学生素养提出了新要求,美国政府提出要延长学生在校时间。然而,当时美国青少年非但没有延长在校学习时间,很多学生反而没毕业就匆匆“离开”学校,这给美国社会造成很大压力。当教育专家分析学生辍学产生的原因时,一部分学者认为,学生辍学与学生种族、家庭经济背景、学校特征有关,并根据研究结果,实施了一系列改进方案,但这些措施都没有收到预期效果。另一部分学者认为,学生辍学并不是一个即时性事件,而是在很久以前就种下的“祸根”,它是学生长期处于非参与(disengagement)状态所结的“果子”。[19]沿袭后一种观点,本恩斯坦和卢罗(Bernstein&Rulo)提出了解释学生辍学的自尊—挫折理论模型(见下页图3),芬恩基于自尊—挫折模型发展出测量学生参与的参与—认同模型1(见下页图4)。自尊—挫折模型解释学生辍学的逻辑在于:第一,问题行为是导致学生辍学的原因;第二,学生问题行为是由于学生长期以来自我尊严受到伤害和同伴关系对学生个体的负面影响;第三,学生自我观念(作为学生自尊的代名词)受其在校表现和学业成绩的影响。显然,学生在校表现和学业成绩与学校教育机会、教育实践相关,良好的教学条件、同伴关系、对学生的情感支持是促进学生学习的最重要因素。
在参与—认同模型中,学生对学校的认同感是测量学生参与的情感维度,积极的情感参与表现为学生对学校的依附感(affiliation)和承诺(commitment),消极的情感参与表现为对学校的疏远感(alienation)和排斥。该模型中的参与是测量学生参与的行为维度,芬恩用言语互动、与教师合作、干扰—心神不定(disturbance-restlessness)、默认—排斥(quiet-withdrawn)、学习习惯差(poor work habits)等5个指标来测量,并将其分成4个层级。具体包括:第一,做好课前准备、关注教师的指导以及回应教师提出的问题;第二,学生主动向教师发问并与教师对话,课前花更多的时间去预习,做更多的家庭作业和课堂作业,表现出对课程的热情;第三,学生与课外课程方案互动性不断增强,主动寻求参与课外活动,如课外学术活动、体育活动和社交活动等;第四,学生参与学校管理,如学业目标和学校规章制度的制定等。
图4详细地刻画了学生参与和良好学习结果之间的关系,学生参与行为(participation)可以促进学生在校获得成功,学生成功增强学生对学校的认同感,进而使学生更多投入到学校活动中,形成学生成功体验的良性循环。相反,学生的非参与行为导致学生在校表现差,进而使学生在情感上对学校疏远,因此,学生中途辍学就这样产生了(如图5所示)。
不管是自尊—挫折模型,还是参与—认同模型都体现了学生辍学和成功不是一个事件,而是一个连续的进程。在这个进程中,学生与学校活动的互动是关键。这个互动会产生积极的情感体验,使学生获得成功,也可能让学生受挫,使其选择辍学。以上两个模型克服了只用家庭经济、种族、学校特征等背景变量对学生学习结果影响研究的缺陷,对一直以来用输入和输出的经济学视角来研究学校教育质量是一个改进。芬恩首次用行为和情感两个维度来测量学生参与,将学生参与测量指标和促进因素区分开来,为我们寻找学生成功和失败的过程性证据提供帮助。
2. 弗雷德里克等人为代表的行为—认知—情感三维评估模型
从最早的学生参与文献到探索学生辍学和完成学业的专题报告,再到近期对学生参与的实证研究文献都体现了学生参与是一个多维度的建构。[21]克里斯特森(Christenson)认为,学生参与至少包括社会、情感、行为和课业参与四个方面,家长、学校、学生自身以及家校联系必须为学生参与提供支持,明晰学校对学生的育人目标,确定家长为实现该目标中所扮演的角色,是促进学生参与需要解决的关键要素。[22]科内尔(Connell)和维尔伯恩(Wellborn)从认知、社会和动机的视角梳理了自我理论,建立了学生自我发展轨迹,社会情境和学生参与行动之间的联结,为从社会—心理学视角研究学生参与提供了重要的理论基础(如下页表1),[23]弗雷德里克等人在其研究基础上通过对学生参与的概念、实证研究、理论模型进行系统梳理,得出了相对比较完整的学生参与三维建构的测量模型(如下页图6所示)。
多维建构学生参与测量模型的优越性主要体现在如下几点:第一,该模型提出了情境对学生参与的影响,让课堂中的教师、同伴和学校中的管理人员共同承担学生参与状态的责任,为观察学生参与状态提供了比较全面的视角;第二,该模型并不是以学生辍学作为学生学习结果加以控制,而是通过研究学生参与对学生学业成绩的影响来寻求学生参与在不同情境中对学生学业成绩的贡献度。在这个理论框架中,学生并不被认为是“危险”学生,而是具体情境中的个体,每个学生的学习结果受不同因素的综合影响,这种视角能降低“危险”学生的心理障碍,也有利于教师的教学改进;第三,该模型系统梳理自我理论、学生需求与学生参与测量的联结,基于实证数据建立了各变量之间的因果关系,为探索学校教育过程提供了丰富的信息。近年来国际上比较著名的PISA测试就是用学生参与的多维模型来测量学生对阅读和数学的参与情况。从PISA2009对学生阅读活动参与的界定和分析中,[24]我们可以获得如下信息:第一,学生阅读活动参与不仅体现在课堂和学校中的阅读,也体现在网络和家庭等情境中。第二,学生阅读活动参与测量模型应用行为、认知、情感三个维度为分析框架。学生参与的对象是不同的阅读材料,不管在何种情境中,学生和阅读材料互动程度体现在行为(时间)、认知(阅读策略的应用)和情感(学生阅读的享受程度)三个维度上。第三,学生对阅读材料的参与和阅读成绩的关系显著。
3. 生态学视角下系统互动的学生参与测量模型
美国勒尔纳(Lerner)等人所倡导的4-H(H所代表的分别是Head、Heart、Health、Hand)青少年正向发展纵向研究项目对学生参与的调查是基于系统互动和社会生态论的视角,涵盖了学生参与的多种情境,将芬恩提出的环境对学生参与的影响作为背景因素提到幕前,用发展情境论和整体互动论的视角来分析学生参与,提出学生参与是学生活动参与、学生能力、性情、期望和社会环境互动的结果。[26]该项研究发现,学生课外花时间参与该项目能促进学生的学业成绩和学生在4-H上的发展。这项研究拓宽了学生参与的情境,已往以学校为界限的学生参与研究框架已不再适用于分析该项目的学生参与研究。鉴于此,罗申等人提出了学生参与的社会生态学取向,并建立了更为适用和宽泛的学生参与测量模型(如图7),这个模型中,学生参与被界定为不同情境下,学生参与条件、倾向、状态及结果的系统互动。
学生参与条件和情境主要是指外在于学生的组织条件和生态,包括人口学特征、组织生态和社会地理(如某学校所具有的独特影响力和运作系统)。学生参与倾向是指学生的社会—心理概念,包括学生的主动性、与动机相关的学习投入、学生的矛盾情绪和学生的非参与状态。学生参与状态(acts of engagement)是指个体在特定时间参与具体活动的各种体验状态,这种参与状态包括从厌恶、不感兴趣到畅通(flow-like)等情感体验,也包括学生的行为和认知参与状态,是一个多维建构的概念。罗申等人用生态互动的视角将学生参与状态分成注意性参与状态、关系结构性参与状态和社会文化性参与状态。注意性参与状态是指学生对参与对象的关注,这些参与对象具有嵌入式特征,包括电化设备、任务、活动或学科、人(同伴、教师或者教练等)以及地点。关系结构性参与状态是指在特殊情境和特定时间下人—活动—环境的关系,课堂情境下关系结构性参与状态可以分为顺从型参与和互动型参与。顺从型参与描述学生在教师主导的情境下,学生主要是将课堂中的规则内化,体现“一人讲、众人听”的传统教学模式;而互动型学生参与描述学生向教师主动发问,寻求对话,体现对话型的教学模型。社会文化性参与状态包括文化融合和文化相关两个层面,文化融合表示在参与过程中学生所体验到的文化认同和身份认同,文化相关表示学生参与过程中所使用的工具、物体、活动和情境与他们社会背景的相关程度。在学生参与过程中所产生的学生体验质量会影响学生的参与结果,如学生学习兴趣、自我调节策略、文化认同等,这就是所谓的学生参与结果或益处。从互动模型图来看,学生参与状态又是学生参与倾向(disposition)、学生参与条件、参与情境互动的结果。系统互动学生参与测量模型应用更为复杂的视角,打破已有测量模型的线性关系,为我们提供了更为动态的、更为贴近真实状态的测量框架。
四、评论
一直以来,学校教育都用成人的视角来判断学生需求,这非但没有促进学校教育转型,让学生获得新时代生存所需要的核心素养。相反,学生学业负担日益增加,厌学情绪高涨。学生参与的研究是对这一局势的转变,它强调学生对学校学习经历的主观认识。通过学生的视角来了解学校教育过程,能让教育决策者更真实地体会到学校为学生提供了什么样的教育情境?学生是否在教育情境下感到“被疏远”?学校是否要求学生在这样被动的情境下学习?[28]鉴于此,学生参与是我国课程改革背景下需要关注的研究课题。本部分是对以上几个方面研究的评论,为我国开展相应的研究提供启示。
(一)基于我国课程改革背景,明晰学生参与概念,为开展学生参与量化研究提供基础
学生参与这个概念在其发展过程中,已经从“花在任务上的时间”拓宽到情感—行为—认知的多维建构。不仅如此,即使是在同一时代,在不同学者的研究中,学生参与的概念也存在巨大差异,比如,同样探讨学生参与的情感维度,有情绪和归属感的区别;同样探讨时间,却有参与时间和学术学习时间之分;同样探讨学生参与问题,有些研究者追求学生参与和学业成绩的关系,而有些研究者却钟情于学生参与和辍学的相关性。鉴于此,基于我国课程改革背景的需求,明晰学生参与的概念是关键。
不管怎样,学生参与作为一种具体情境下学生和参与物多维互动的概念建构是一种发展趋势,也是国外许多学者比较认可的概念。如杜威所认为的,学生体验是学生与环境之间互动的结果,互动是学生获得体验和学习结果的两大原则之一。影响学生体验的因素包括学生的内在因素和环境中的客观因素。学生对客观因素的感知、与客观因素的互动受他们的态度、信念、习惯、已有知识和情感的影响。[29]按照杜威的观点,学生参与是学生个体在一定的情境中与课程(事物)互动的结果。若结合费旭曼(Fishman)和麦卡尔西(Mc Carthy)的观点———学习是镶嵌在个人与环境冲突的情感领域,是自我与环境冲突之后的再平衡。[30]那么,我国开展课程改革的当下,需要用学生的视角去观察学生自我与课程改革为学生所创造的学习环境之间的冲突与平衡。我国课程改革追求的是高质量的学生参与时间,即学生的学术学习时间,主动学习的参与行为,对课程有积极的情感体验,发展学生的高阶思维水平。鉴于此,我们把学生参与的概念界定为学生在课堂、学校、家庭或社会机构情境下,学生与课程方案的互动过程。课程方案代表学生的学习机会,包括校内和校外的学习机会;互动过程包括时间、行为、认知、情感四个维度。
(二)参照先进理论研究,用生态学互动取向开展适合中国的学生参与相关研究
从学生参与的研究取向上看,这一领域研究已经从单一的时间研究取向、社会—心理测量学视角的线性因果关系研究取向,向生态学视角下的系统互动研究取向发展,这是学生参与研究的未来趋势。实际上,在过去几十年中,我们越来越认识到社会和生态的相互依存性,不会用线性的因果关系去看待教育领域,特别是课程领域的事件,而更多用系统互动的视角来审视学生世界里所发生的课程实践。基于此,古德莱德的课程实施理论也因为其过于线性而受到批判,崔允漷等人基于学校教育过程的核心———课堂教学活动的复杂性所建立的学校课程实施过程互动理论是适应当下的教育研究发展趋势的。[31]学生参与作为学校课程实施过程互动理论的核心概念之一,需要用互动的研究取向去开展相应的研究。
(三)综合各种测量模型的优势,利用各种数据收集方法,进行本土化测量模型建构
学生参与概念的发展,研究取向的转型导致学生参与测量模型的转变。当聚焦于学生参与的时间维度时,我们可以看到参与时间的概念已经从简单到复杂,发展出学术学习时间的概念。站在多维学生参与测量模型的视角,我们可以看出学生参与是一种包括行为、认知和情感的多维建构,它不是学生的一个特征,而是一个受多种情境因素影响的过程性概念。芬恩的测量模型最大的贡献也在于此,它用学生参与是一个漫长过程的视角解释了学生辍学、退学的深层原因,而弗雷德里克用“情境—个人需求—参与—结果”这种复杂的视角来理解学生参与的整个过程,相对于芬恩的观点来说,又是一个巨大的转型。生态学视角下的系统互动学生参与模型将弗雷德里克所得出的幕后背景变量(如学校因素、课堂因素等)提到幕前,揭示出参与条件、参与倾向、参与状态、参与结果的深层互动关系,使学生参与的研究更加贴近自然情境下的教育研究。
从学生参与测量模型的不断发展来看,我们需要依据复杂的模型发展出大规模调查问卷,用教师和学生自陈报告相结合的方式来获得比较全面的数据。但同时,还需要注意的是,仅仅针对学生参与的时间维度中的“学术学习时间”的测量,我们已经无法用大规模问卷调查的方式进行准确收集信息,学生参与的测量需要借助课堂观察单、访谈提纲等多种工具来收集相应数据。国外学生参与的测量模型确实为我们提供了良好的理论基础,但我国也需要进行本土化信息收集,对国外的理论模型在中国的适切性进行验证,并建构适合于我国当下学校教育过程监测的学生参与测量模型。
摘要：该文是对学生参与的概念、研究价值、研究取向和评估模型的回顾和评论。学生参与概念呈现出从单一到多维,从简单到复杂的发展脉络;从被认为是学生花在任务上的时间,到学生参与的情感和心理投入,再到学生参与的情感、行为和认知等多维建构的过程。学生参与因其具有可塑性、影响学习结果、对学习精力的导向性等特征显示出其巨大的研究价值。根据其概念发展,学生参与呈现出三种研究取向和多种评估模型。本文通过评论学生参与评估模型,提出我国课程改革背景下的学生参与是学生在具体情境下与课程互动的过程,依据互动理论,开展生态学视角下系统互动取向的学生参与研究,并且需要结合课堂观察单和访谈提纲等工具对学生参与进行精确的测量。
关键词：学生参与,学生参与评估,评估模型,研究取向,研究价值
学生评估模型 篇2
近年来, 高职院校的快速扩张使高等职业教育得到了迅猛发展。到2012年, 全国高等职业院校有1 297所, 占全国普通本科院校、普通高职院校、独立学院以及国家审批的办学点等高校的53.11%, 招生规模达到3 147 762人, 占管过普通高校招生人数的45.70%, 同时, 在校生人数近1 000万人, 高职教育已占整个中国高等教育的一半。
高等职业教育在经历几次扩张之后, 逐渐进入了大众化阶段, 竞争异常激烈, 再加上普通本科院校与民办本科高校的扩招, 导致高职学生生源质量不高, 教学质量也受到了一定的影响。同时, 社会对高职教育一直存在一定的偏见, 导致高职院校毕业生的市场认可度不高, 高职院校毕业生充分就业较难等问题。面对严峻的形势, 如何扩大招生规模, 提高高职院校的教学质量已经成为一个紧迫的问题。学生是高职教育的主要消费者和服务对象, 是高职院校生存的基础, 满足学生的要求、提高学生的素质关系到高职院校的发展前景。因此, 把学生满意度作为反映高职院校教育水平的重要指标, 通过对学生满意度的调查分析, 可以发现问题及其原因, 及时加以改进, 促进高职教育质量的全面提升, 保证高职院校的可持续发展。基于此, 通过引入顾客满意度模型对湖南化工职业技术学院进行实证研究, 构建高职教育服务学生满意度评估模型, 以期为后期的实证研究提供理论基础。
2 学生满意度概述
2.1 学生满意度的内涵
大学生具有较强的好奇心与对就读学校的较高预期, 他们关注在校园里接受理论知识、培养能力的等各个方面, 如大学图书馆和其他校园网资源享有使用权, 这些特点使得大学生具有了顾客的身份。目前国内学生对大学生满意的定义往往由顾客满意度演变而来, 有些学者认为大学生满意度是指大学生的预期价值与感知价值对比后形成的感受, 主要由理念满意、视听满意、行为满意和服务满意等内容组成;另外一些学者则认为大学生满意度指的是学生接受高等教育后的收获, 是指大学生在学习、生活中的心理感受和对预期的评价。本文认为大学生满意度是指学生在体验学生各种教育服务后, 结果其心理预期, 对感知体念的态度反馈。
2.2 构成要素
大学生满意度是指大学生对所体验的教育服务的反馈与评价, 包括学校形象、学生预期、学生需要、感知价值和感知质量等要素。
2.2.1 学校形象
客户满意度是指客户对一个公司的品牌形象或一个品牌的产品或服务在长时间内形成的一个大致了解。同样地, 学校形象也可以被理解为一个学生对大学与其教育服务在长期的体验中形成的印象。学校形象不论是对高校的学生还是用人单位都具有十分重要的影响。良好的学校形象不仅能够吸引优质生源, 而且对于用于单位的招聘也将起到关键作用。总之, 学校形象直接影响学生的满意度, 因此, 众多高职院校一直在不断追求良好的品牌形象。
2.2.2 学生预期
预期质量指的是顾客在购买或使用一些品牌产品或享受他们的服务之前对其质量的评估。相应地, 学生预期指的是学生在没有进入大学之前对高职教育服务质量的评估。
客户满意度是客户满意度的量化水平, 客户满意是一种良好的感觉状态。那么对于这种主观评价, 如何评价, 评价的标准又是什么?顾客满意度是指在比较客户在购买行为发生之前的期望质量和消费后的感知质量差异后形成的感知。如果感知质量超过预期消费者的满意度会增加, 反之, 则会减少。学生期望是指学生入学前的预期质量和入学后的感知质量之间的差距。
2.2.3 学生需要
需求是指对事物或需求的渴望。学生需要指的是学生对某个目标的渴望。学生期望是指导性的, 是评价感知质量的重要依据。但是仅仅比较学生的期望和感知质量差距是不全面的, 因为学生在入学之前缺乏对学校的了解, 也没有更多的消费经验, 因此对学校的期望不太可能那么完整和全面。有研究表明:一种产品或服务 (尤其是服务) 的预期会受到知识与体验的影响, 必要知识与体验的缺乏往往会导致难以形成有效的预期;有时由于缺乏产品信息或之前购买体验较少会使消费者难以形成预期;有时由于厂商不希望顾客看到产品的某些属性 (如餐厅位置) 而影响顾客的满意度。对于大学生来讲, 学生在学习、生活中由于需要的存在会导致满意度发生变化。因此, 需要结合学生需求和期望来全面分析学生的满意度。
2.2.4 感知价值
客户满意度模型的感知价值是指顾客在分析产品、服务和价格的综合素质后对其的一种的主观感觉。美国管理学家Zeithmal认为顾客感知价值是指顾客在权衡比较消费产品或服务而获得的利益与为之付出的成本后对产品或服务的整体评价。学生在学习过程中, 在获得的知识与提高的职业技能的同时, 也付出了成本, 这些成本不仅包括生活费、书籍费、学费与其他费用, 更为重要的时候还包括3年学习的机会成本。高职学生在校期间不仅支付了学费和生活费, 还付出了3年的宝贵时间, 因此, 他们希望在学习过程中能学到高超的技能, 他们希望在毕业之后能获得较高的薪酬, 他们还希望自己的沟通能力和组织能力得到很好的锻炼和提高。他们不仅从感知的质量来衡量满意度, 还从感知价值方面来比较他们所获得利益, 因此, 感知价值对满意度有直接的影响作用。
2.2.5 感知质量
感知质量是指顾客在购买或使用产品或享受服务后对其质量的感受与评价。对于大学生来讲, 感知质量是指他们认为高职学院提供的教育服务是否可以满足他们的获取学历、提高技能的需求。
3 模型构建
3.1 理论模型
根据顾客满意度模型, 高等学校学生满意度模型, 结合湖南化工职业技术学院的特点, 构建高职教育服务学生满意度理论模型。构建的模型包括学校形象、学生期望、质量感知、价值感知、学生满意、学生忠诚与学生抱怨7个结构变量。
学校形象是评价学生满意度的重要因素, 由于“晕轮效应”的作用, 学生往往易受第一印象的影响, 即学生对学校形象的认识直接影响学生对学校的满意度评价。学校形象可以从学校声誉、学校品牌与校园环境等方面开展评价。
学生预期是评价学生满意度的一个重要参考。学生预期可以通过与感知价值的比较来衡量。学生在中学时期学业繁重, 学习压力很大, 因此他们对大学的学习、生活期望会比较高, 认为大学生生活没有升学压力, 没有烦扰, 大学生活很美好。如果这种过高的期望与实际感知质量不符, 势必会影响学生满意度。学生预期可以从后勤服务、个性发展、教学改革、教学条件与师资队伍等方面进行衡量。
感知质量是大学生对高职教育的实际体验与感知评价。感知质量越高, 学生的满意度也就越高。感知质量的评价可以与学生期望结合, 从后勤服务、个性发展、教学改革、教学条件与师资队伍等方面收集数据。
感知价值对学生满意度有正向影响, 感知价值越高, 学生对高职教育服务的评价也就越高。感知价值可以从特定收益下的成本满意度与特定成本下的收益满意度两个方面开展评价。
学生满意是学生对学校提供的各项服务的总体满意程度, 受到各方面的影响。学生满意度的衡量可以从以下4个方面进行:对学院的总体满意度、与预期水平相比下的满意度、与同类院校相比下的满意度、与心目中的理想水平相比的满意度。
学生忠诚受到学生满意的影响, 较高的学生满意度会使学生对学院产生忠诚感, 从而产生诸如推荐他人入学、资助学院等行为。学生忠诚的观测变量可以选择推荐他人入学意愿、重回学院学习意愿与工作后资助学院意愿等。
3.2 研究假设
根据构建的理论模型, 提出以下研究假设:学校形象对学生期望、质量感知、价值感知、学生满意与学生忠诚有正向影响, 对学生抱怨有负向影响;学生期望对质量感知、价值感知、学生满意与学生忠诚有正向影响, 对学生抱怨有负向影响;质量感知对价值感知、学生满意与学生忠诚有正向影响, 对学生抱怨有负向影响;价值感知对学生满意与学生忠诚有正向影响, 对学生抱怨有负向影响;学生满意对学生忠诚有正向影响, 对学生抱怨有负向影响;学生忠诚对学生抱怨有负向影响。
4 结束语
学生满意度是指导学校未来决策的指向标。因此, 高职院校应不断提高教育服务质量, 满足学生个性化发展要求, 提高学生的综合素质与职业技能, 从而形成具有特色的学校品牌形象, 为学院的改革与发展打下良好的基础。
摘要：高职教育服务学生满意度是指高职学生对学院提供的各项服务的主观评价, 高职教育服务水平的高低比较抽象, 因此有必要构建具体的模型收集数据、开展评价。文章在分析高职教育服务内涵与构成要素的基础上, 从学校形象、学生预期、感知价值、价值感知、学生满意、学生忠诚与学生抱怨7个方面构建了高职教育学生满意度评估模型。
关键词：高职教育服务,学生满意度,评估模型
参考文献
[1]韩玉志.学生满意度调查在美国大学管理中的作用[J].教育发展研究, 2006, 16 (5) :62-65.
[2]冉斌.员工满意度测量手册[M].深圳:海天出版社, 2002.
学生评估模型 篇3
随着我国1999年高校扩招政策的实施, 我国的高等教育已经从精英教育转向了大众教育。高职教育处于高等教育的最底层, 进入高职院校的大学生成绩一般都不太高, 这一部分大学生对理论学习不感兴趣, 甚至有部分学生本身不想上大学, 但迫于家长压力或其他因素而进入高职院校学习。目前大部分高职院校的学生都处于这种状态, 他们进入高职院校后普遍存在厌学的现象[1]。国内有好多专家学者对当代大学生的厌学现象都做了大量的研究, 也建立了一些数学模型[2,3], 但专门针对高职院校大学生的厌学现象和建立数学模型的研究还比较少。本文选用属性层次模型[4,5]对高职院校大学生的厌学情况进行了分析, 该数学模型较传统的层次分析法模型大大减少了计算量[6], 避免了人为因素的误差, 从而提高了模型的有效性和实用性。
1 属性层次模型
属性层次模型是北京大学程乾生教授在1997年提出的一种无结构决策方法。该方法克服了常用方法 (如数理统计方法、层次分析法) 的不足, 避免了对数据的繁琐处理, 简化了数学计算过程。
下面简要介绍一下属性层次分析法的建模过程。
1.1 建立评价层次结构
根据评价对象建立层次结构。一般评价结构为三层:第一层为目标层, 第二层为评价准则层, 第三层为对象层。目标层是为实现评价对象而建立的标准;评价准则层是能够代表评价对象特征的主要因素;对象层是代表评价对象特征的详细因素。
1.2 构建属性判断矩阵
构建判断矩阵。根据两两因素之间的重要性, 利用1~9比例标度法表示相对于上一级因素而言下一层两两因素之间的重要性, 当两个因素比较时, 如果重要程度相同, 则用1来表示;如果前者比后者稍强, 则用3来表示;如果前者比后者强, 则用5来表示;如果前者比后者很强, 则用7来表示;如果前者比后者极强, 则用9来表示;2、4、6、8用来表示处于两个奇数之间的中间值;取倒数时则表示后者相对于前者的量化值。通过量化计算可得判断矩阵:
式 (1) 中, aij=1/ajt, aii=1。
判断矩阵通过式 (2) 转换可得属性判断矩阵:
式 (2) 中, k≥2, U为系数, U≥1。通常情况下U=1或U=2。
1.3 计算相对属性权重
各个因素的相对属性权重可以利用公式 (3) 计算得到:
1.4 计算组合权重
利用准则层求出的属性相对权值再乘以对应的对象层的各个属性相对权值, 就可求出各个因素的组合权重。组合权重由公式 (4) 得到:
2 属性层次模型的应用
下面以高职院校大学生厌学为评估对象进行评估。
2.1 建立评价层次结构
为了找出影响高职院校大学生厌学情绪的原因, 笔者对邯郸职业技术学院各个院系的各个专业分别进行了问卷调查, 并对专职教师和专职辅导员也做了大量的咨询, 最后对他们的意见进行归纳整理, 筛选出具有代表性的19项指标进行分类, 得出的厌学原因指标体系如表一所示。
2.2 构建属性判断矩阵
首先根据调查的数据计算出判断矩阵, 设u1~u4;u11~u16;u21~u25;u31~u34;u41~u44的判断矩阵分别为A, B, C, D, E。表示如下:
由式 (2) 可得以上各个判断矩阵的属性判断矩阵:
2.3 计算相对属性权重
根据式 (3) 计算各个因素的相对权重值如下:
2.4 计算组合权重
根据式 (4) 计算组合权重, 最后得到的评价权重如表二所示。
3 模型数据分析
分析属性层次模型可知, 影响高职院校大学生厌学的主要因素为:个人因素占43.73%;学校因素占30.72%;家庭因素占16.55%;社会因素占9.00%。由此可知, 高职院校大学生厌学的主要因素还是学生自己个人的因素, 其次是学校的因素, 家庭因素和社会因素所占的比例较小。
在个人因素中, 影响高职院校大学生厌学的主要因素排序为:对专业的认可占24.67%, 学习的目标占21.24%, 自我控制能力和学习方法和效率各占17.00%, 自我认知能力占10.10%。高职院校大学生厌学的因素主要是对所学专业认识不清或对自己所学的专业根本就不了解;有的学生对所学专业不感兴趣, 或者想改学其他的专业。
在学校因素中, 影响高职院校大学生厌学的主要因素排序为:学校的学习氛围占27.13%, 教学与实践课的吻合程度占23.05%, 教师的教学水平占17.78%, 生产实习实训课所占的比例和课程的合理性各占12.29%, 学校的知名度占7.47%。由此可见, 一个学校如果没有一个良好的学习氛围, 学生就会产生厌学现象。
在家庭因素中, 影响高职院校大学生厌学的主要因素排序为家庭的经济状况占38.73%, 家长对学生的期望占30.00%, 家庭的知识结构占20.00%, 家庭和睦占19.05%。目前高职大学生中家庭经济条件较好的, 出现厌学现象的反而较多。
在社会因素中, 影响高职院校大学生厌学的主要因素排序为:高职大学生的社会地位占38.73%, 学生所学专业的前景占30.00%, 企业对学生的衡量占20.00%, 社会需求的一致程度占11.28%。高职院校大学生的社会地位对大学生的厌学现象影响较大。
4 高职院校大学生厌学解决对策
4.1 充分了解所学专业
高职院校大学生了解大学的各个专业情况主要有两个机会:一是高考填报志愿, 通过招生简章了解所报专业;二是大学入学后在大学里了解所学专业。为了避免厌学现象的出现, 学生应在填报志愿时通过网络、电话、报刊等各种方式充分了解自己所报专业;对于高职院校, 要想使学生充分了解自己所选专业, 在高考填报志愿时高职院校应设置专职人员进行高考填报志愿解答, 使学生充分了解自己所选的专业;入学后各个专业主任应及时进行专业介绍。为使学生进一步了解所学专业, 专业主任应分不同学期分别介绍自己的专业, 让学生对所学专业有一个循序渐进的了解过程。此外, 学生在充分了解各个专业后, 学校应允许学生在大学二年级进行调换专业, 学生在充分了解各个专业后, 可重新选择自己热爱的专业进行学习。
4.2 营造良好的学习氛围
每一个学校的学习氛围都不太一样, 有的高职院校学生学习的氛围较浓, 学生积极开展各种课堂内外活动, 积极参加各类大赛;有的高职院校学习氛围较差, 学生上课迟到、早退, 上课玩手机、玩游戏, 上课睡觉, 对各种课外活动不感兴趣。高职院校应通过各种渠道加强学校的学习氛围, 如设置一定比例的奖学金及助学金, 积极开展系部、学院的各种专业技能大赛。对积极参加课内外活动的学生给以一定的奖励, 在校园内大力宣传优秀学生的事迹等等, 使高职院校内各个层次的大学生都能积极地表现自己、展现自己, 以增加高职院校的学习氛围。
4.3 树立正确的价值观
高职院校大学生进入大学后, 还没有完全建立正确的人生价值观, 很容易受到社会上不良的影响, 如享乐主义、拜金主义等。这时应引导学生树立正确的人生价值观, 树立远大的理想, 有明确的学习目标, 为实现自己的人生目标而努力学习。
摘要：本文介绍了属性层次模型 (AHM) 的基本原理, 建立了高职院校大学生厌学的属性层次模型, 并根据模型的结论, 分析了高职院校大学生厌学的主要因素, 提出了针对高职院校大学生厌学的解决建议。
关键词：属性层次模型,高职大学生,厌学现象,解决对策
参考文献
[1]于文露, 增凡稳.高职院校大学生:“厌学心理”探析[J].教育现代化, 2015, (12) :60-61.
[2]吴哲敏, 梁海霞.改进的层次分析法在大学生厌学分析中的应用[J].武汉理工大学学报, 2006, 28 (01) :147-149.
[3]柳春.基于AHP法的成人学历教育教学质量评价体系研究[J].成人教育, 2016, 350 (03) :64-68.
[4]程乾生.属性识别理论模型及其应用[J].北京大学学报 (自然科学版) , 1997, 33 (01) :12.
[5]程乾生.属性层次模型AHM一种新的无结构决策方法[J].北京大学学报 (自然科学版) , 1998, 34 (01) :10-14.
学生评估模型 篇4
一、我国职业发展课程评估现状及研究综述
(一) 我国职业发展教育课程评估的现状
我国的就业指导从1989年重新启动至今已逾2012年。2007年, 国家制定了《大学生职业发展与就业指导课程教学要求》, 将就业指导课程纳入了教学计划。此后, 在该课程建设方面进行了有益探索, 一方面借鉴国外先进的职业指导理念, 另一方面积极推进国内职业发展教育的本土化探索。但是, 由于课程开设时间不长, 尚处于从“随意不一”逐步向系统化、标准化转变的过渡阶段, 因此, 在课程效果评估上还存在很多不完善的地方。具体来说, 我国职业发展课程评估主要存在以下问题:
1、缺乏有效的课程评估标准
课程评估应主要对课程的合理性、可行性进行评价。职业发展课程的实施应与课程价值达成统一, 课程构成各要素之间关系要达到平衡。【3】当前, 我国高校的职业发展课程的评估方式主要以考试为主, 把职业发展教育知识的掌握程度作为评价标准。而职业发展教育有着不同于其它课程的特殊性, 它更注重学生未来职业生涯甚至人生的良好发展, 强调学生成长的过程性和可持续性, 因此, 用知识的掌握程度来评价这门课程好坏具有很大的局限性。
2、评价主体和评价方式过于单一
我国职业发展课程评估主要以教师评价为主, 忽视了学生的主体地位, 高校就业主管部门几乎没有参与评价, 评价主体和评价方式过于单一。职业发展教育的培养目标之一是提高大学生的就业能力, 注重培养学生解决实际问题的能力, 而就业能力和就业观念具有显效长期性和效果难以衡量等特征, 只有在具体的就业过程和职业环境中才能得以体现, 因此, 仅以教师为评价主体, 以考试或报告的形式进行考核显然不能达到培养目标。
3、评估处于停滞状态
当前我国高校的职业发展课程评估仍以衡量教师的教学质量和学生的学习成果为核心, 以学生的考试成绩和论文报告等为依据给学生打分, 把评估结果放在单一的时间点上, 缺乏对评估结果的动态分析和有效反馈。没有反馈就没有进步。任何课程的发展都是在不断发现问题、分析问题、解决问题的过程中得以完善的。职业发展课程没有得到应有的评价反馈就无法对课程的内容、形式、教学方法等方面进行调整, 这对课程发展是极为不利的。
(二) 我国职业发展课程评估体系研究综述
课程评估体系的构建对于提高职业发展教育的教学质量, 发挥课程的教学时效性, 提升大学生的就业能力, 并达到培养目标有着重要的现实意义。然而, 近年来, 学者们关注的焦点主要集中在职业发展教育的内容、问题以及师资方面, 对该课程教学评估的研究则甚少。仅有个别学者对职业发展教育的课程评估体系提出过自己的构想。例如, 郭玉琼提出, 课程评价体系应是一个双循环系统, 要从课程的目标设计、实施过程、教学效果三个方面进行评价。【4】高洁静则提出了一种新的尝试, 把真实性评价运用到大学生职业发展课程评价中。【5】陈静、柯玲提出职业发展课程效果评价体系的构建要坚持评价过程立体性、评价对象多面性原则, 并采用定性与定量相结合的方法。【6】闵晓阳认为, 高校的就业工作评价体系总体上是由就业支持、就业工作实施系统等六大方面组成的有机整体。【7】雷育胜、王坤钟用结构方程模型从信息服务、就业指导、供需策划、就业绩效等几个方面构建高校就业服务学生评价指标体系。【8】王攀、王旭辉等人主张用斯塔弗尔比姆的CIPP评价模式, 从背景评价、输入评价、过程评价与成果评价四个维度编制“高校就业工作质量评价问卷”。【9】
这些研究大多从高校就业工作的角度出发, 阐述大学生职业发展课程评估的原则、角度以及步骤, 而对课程本身的评估却较少, 也没有提出完整的课程评估模式。可见, 课程评估模型的缺失是当前我国职业发展教育体系的一个缺口, 只有加强对其研究, 才能发挥其诊断、监测作用。但目前, 对于该课程来说, 国内外没有可以直接应用的评估模型, 需要借鉴其它学科、行业的经验才能构建。
二、柯氏评估模型概述
教育与培训有着天然的联系, 从外延上看, 教育的概念涵盖了培训。教育和培训都以课程为载体, 达到传授知识、技能、观点及态度的目的。可见, 存在于社会机构中的培训与存在于教育机构中的教育有诸多相通之处。另外, 培训评估的核心是对培训课程本身的评估, 包括对课程的需求、内容、形式、效果的评估, 本质上也是一种课程评估, 只是评估主体和对象有所不同——企业培训评估面对的是培训师和企业员工, 而高校课程评估面对的是教师和学生。因此, 培训评估模型在高校课程评估中理应有所启发。
目前, 在企业培训评估界应用最广泛、最为人熟知的评估模型是柯克帕特里克培训效果评估模型, 它由唐·柯克帕特里克于1976年提出, 后经研究者不断完善而形成了比较成熟的模型架构, 简称柯氏评估模型。【10】
(一) 基本内容
柯氏模型将培训效果分为4个递进的层次:反应层、学习层、行为层、结果层。前两层的评估是在学员受训期间, 即返回工作岗位之前进行的, 而后两层评估则是在学员培训之后进行的。【11】
反应层评估的是受训者对培训的满意度, 包括对授课教师的评价及对培训内容、方法等的反应。学习评估是目前最常见的一种评价方式。它着眼于学习效果的度量, 即学员在知识、技能、态度或行为方式上的收获。评估方法可以是考试、模拟、技能练习、角色扮演, 也可以是教师评价、学生互评。行为评估则主要评估学员在工作中的行为方式有多大程度的改变, 以及是否在工作中运用了培训中学到的知识。最后, 结果评估是判断培训能否给组织带来具体而直接的贡献。它可以通过多种指标得以体现, 例如, 销售额、投资回报率等, 进而判断培训成果的转化情况。
(二) 柯氏评估模型的改进
以上四个层次是柯氏评估模型的主体框架, 之后, 菲利普斯对其进行了改进, 在结果层之后又增加了投资回报率, 尝试将培训结果转化为具体的收益和回报, 从而构成了五层次评估模型。【12】但考虑到将结果直接转换为货币值, 其难度较大, 詹姆斯·D·柯克帕特里克引入了“期望回报率” (Return on Expectations, ROE) 的概念, 即衡量培训的实际结果在多大程度上符合培训前由组织高层确定的期望效果。【13】这一概念的引入, 一方面使得结果层评估有更为明确的标准, 实施起来更加方便;另一方面, 上级参与了培训目标的制定, 在一定程度上强调了培训的重要性和培训部门作为利润创造者的地位。
三、柯氏评估模型应用的可行性
一种模型跨学科领域的应用需要对其可行性进行充分分析。柯氏模型在企业培训领域的成功应用对高校教育领域是否也能收到良好的效果, 其可行性到底有多大, 需要从教育与培训的联系、理论上和实践上进行全方位分析。
(一) 教育与培训的联系
古人云:“教, 上所施, 下所效也”, “育, 养子使作善也”。广义上说, 教育是培养人的一种传递生产经验和社会经验以促进下一代成长的社会活动。狭义的教育是个体精神上的升华。教育本质上是一种培养人的活动。【14】而“培训”则是组织提供给员工有利于其顺利完成本职工作的知识、技能的传授活动。【15】显然, 从“教育”和“培训”的定义中可以看出, 广义的教育包含培训, 培训可视为教育的一种形式;教育和培训的定义有所交叉, 都蕴含了“培养”的涵义;二者的内容须是有益的、良性的且都需要进行评价。因此, 从理论上说, 在培训界适用的评估模型, 对教育界也可以借鉴。柯氏模型作为企业培训的经典模型, 对高校职业发展教育课程评估模型的构建也有所启发。
(二) 理论可行性
从理论上说, 柯氏评估模型不仅关注学员知识的掌握程度, 更关心学员技能及行为的改变以及对组织及社会的贡献, 其理念正符合大学生职业发展教育的目标, 因此, 其推广具有可行性。具体而言, 柯氏评估模型的四个层级可交叉重叠应用到大学生职业发展课程中。反应层要求对学员进行培训满意度调查, 这与高校亟需开展大学生职业发展和就业指导课程学生满意度调查不谋而合;学习层关注学员知识的增加和基本技能的掌握, 这与当前我国职业发展课程考核的主要方式——考试或报告形式是吻合的;行为层注重考查学员的行为转化率, 提高学员实际解决问题的能力, 这恰恰是大学生职业发展教育的核心目标;结果层要求用各种指标、比率来证明培训的必要性和价值性, 大学生职业发展教育的终极目标是提高大学生就业能力, 而就业率则可以作为衡量高校教学工作的重要的显性指标。
(三) 实践可行性
从课程设置上来讲, 按照教育部发布的《大学生职业发展与就业指导课程教学要求》, 各高校应结合本校实际情况, 设计职业发展与就业指导课程体系。教育部规定了3种组合方式, 即开设一门可以覆盖整个大学阶段的统一课程;开设“职业生涯与发展规划”与“就业指导”两门课程;开设“职业生涯与发展规划”、“职业素养提升”和“就业指导”三门课程。【16】柯氏评估模型的四个层次可以应用到每门课程评估中。例如, “职业生涯与发展规划课”一般要求学生在课后上交职业规划书, 这属于学习层评估;学生参加实习、社会实践是行为层评估;高校的毕业生就业率可作为结果层评估的参考;调查学生对该课程的满意度则属于反应层评估。事实上, 细分到每门课上, 还可以有各自的评估层次。例如, “就业指导课”既可以设计反应层评估的调查活动, 也可以通过笔试考察学生就业知识、面试礼仪等知识的掌握程度;既可以通过访谈了解学生实习情况, 也可以跟踪学生的面试通过率、跳槽率等。
从评估支持力度上来讲, 政府出台了一些有利于学生就业创业的政策。高校鼓励学生参加有益于就业能力提高的实践活动, 也鼓励教师改善课程设置, 创新教学方式, 这对教学评估带来了方便。因此, 柯氏评估模型对大学生职业发展课程评估具有实践可行性。
综上, 从教育与培训的内在联系、柯氏模型的理念与内在维度、大学生职业发展教育课程在四个层次上的评估等方面, 对柯氏模型应用于职业发展课程评估的可行性进行了全面分析, 从而论证了其应用的合理性。那么, 如何更巧妙、合理的加以应用, 需对模型本身进行建设性改造, 提出具体策略。
四、应用策略
课程评估是确保大学生职业发展课程质量的重要保证, 也是进一步改进课程设置的重要参考。大学生职业发展教育面向的是身心都未发展成熟、缺乏社会实践经验的大学生, 课程内容主要涉及与职业社会相关的知识、经验、态度等, 与其它课程相比, 更具实践性和现实性, 力求帮助大学生顺利完成从“学生”角色到“职业人”角色的转变。因此, 较之企业的培训内容, 大学生职业发展课程具有很大的特殊性;较之传统的高校课程, 也具有一些特殊性。这种特殊性主要体现在:第一, 由于职业发展课程本身的现实性, 使得其课程设置必须从大学生的需求出发, 考察大学生对职业发展教育的需求点, 这就要在柯氏模型中增加需求层。第二, 就业力是考察大学生职业发展教育实效性的一个重要指标, 但就业力的提高很难直接表现为可观察到的行为改变, 高校也不可能持续跟踪每一位学生就业行为, 因此, 要通过间接考察学生实践活动能力加以弥补, 将柯氏模型中的“行为层”和“结果层”合并为“实践层”。第三, 既然职业发展课程的量化效果难以直接衡量, 那么以高校管理者和教师的期望效果为目标也不失为一种“曲线”策略, 同时也增加了高校管理者的参与度。这就要在柯氏模型四层次上增加一个“期望回报率”层。
由此, 对柯氏评估模型进行改造后, 可构建出一套适用于职业发展课程评估的五层次模型, 包括需求层、反应层、学习层、实践层和期望回报率层。
(一) 需求层评估
这一层评估是柯氏评估模型所缺少的, 但却是大学生职业发展课程设计的重要依据。需求层评估是课程实施前对所制定的课程计划的评估。在企业培训中, 培训需求分析是企业培训的重要依据, 其准确性和合理性将对培训质量造成直接的影响。对于大学生职业发展教育同样如此。满足大学生的培养需求才是进行职业发展教育的直接目的和价值所在, 调查大学生希望得到怎样的教育, 希望上什么形式的课是教师在设计课程时的重要参考。据张晓梦对河南某高校的职业发展课程调查显示, 学生比较感兴趣的课程内容依次是:面试技巧、性格职业匹配、用人单位理念、职业素养、职业心理辅导, 还有学生主动提出应增加与专业相关的就业知识, 如行业前景等。【17】这些需求点如果不通过实际调研, 仅靠授课教师闭门造车是想不出来的, 造成人、财、物资源浪费的同时, 国家投入再多的资金也难出效果。因此, 以课程需求分析入手来保证课程设计的有效性很有必要。这也符合当前一切为了学生、高度尊重学生、全面依靠学生的“生本教育”理念。
由此设计的职业发展课程评估模型的第一个层次便是需求层。需求层的评估对象是学生。在课程实施前对大学生进行一次全面的课程需求调查, 尽管需要花费一些时间和经费, 但是却有“磨刀不误砍柴工”之效。同时, 这也提高了对授课教师的要求, 要求教师在课程实施前和实施中不能闭门造车、“不闻窗外事”, 而应广泛听取学生意见, 满足学生的真实需求, 不断修正和完善课程设置, 以提高学生的主动性和参与性, 进而提高课堂效率。评估的内容是考察学生对职业发展课程的真实需求和期望与当前课程方案的契合度、一致性, 从而及时作出调整和完善。需求层的评估方法可以采用问卷调查法、小组讨论法、访谈法等。评估时间安排在课程开始前或课程进行中。评估单位则是教师和高校就业主管部门。
(二) 反应层评估
反应层评估主要是了解学生和教师对职业发展相关课程的主观感受。评估对象不仅包括学生, 还包括授课教师。学生从切身体会和自身实际需求出发, 表达对课程的认可程度, 并提出意见和建议, 为课程改进提供参考。教师也应表达对该课程教学过程和教学效果的满意度。评估内容因评估对象而异。学生评估, 可从教学环境、内容、形式及任课教师评价四个维度进行, 每个维度可继续细化;教师评估则从课程内容、教学支持、学生兴趣、教学方法等维度进行, 每个维度也可以继续细分。在评估方法上, 可选择问卷调查法、访谈法、观察法、综合座谈会等。评估时间可选在学期中和学期末。评估单位是高校就业主管部门。
(三) 学习层评估
学习层评估是对大学生实际掌握的有关职业世界的信息、职业生涯知识以及就业技能的评估, 衡量学生对知识的掌握程度。评估内容可以根据《大学生职业发展与就业指导课程教学要求》和实际情况来制定。例如, “职业生涯与发展规划课”包括职业生涯认知、职业决策、职业生涯规划书等;“职业素养提升课”包括职业素养、时间管理、情商修炼等;“就业指导课”包括就业认知、就业信息的运用、求职技巧与礼仪等。除此之外, 部分高校还开设了创业课程, 提高学生的创业意识, 要考察学生对创业程序、创业素质等认识。在评估方式上, 可根据教学内容采取不同的方法, 如知识性内容可以采用封闭式笔试;专业技能性内容可以运用角色扮演、情景模拟等方式;就业态度和观念可采用案例分析法。评估时间不仅在课程结束时, 也应在课程进行过程中。需要注意的是, 教师要对评估结果进行科学地分析, 并及时反馈到教学中, 确保评估的价值得到最大限度开发。
(四) 实践层评估
实践层评估实际上是柯氏评估模型中的行为层和结果层的综合。由于大学生就业能力的提高很难直接表现为可观察到的行为的改变或数据的支撑, 与企业培训不同, 高校不可能全方位跟踪每一位学生的实践或就业行为。另外, 在企业培训中, 可以通过关注销售额、离职率、生产率等指标进行结果评估。在对学生的评估中, 虽然可以通过就业率、学生入职后一段时间的跳槽率以及用人单位的满意程度来侧面反映高校职业发展课程的效果, 但由于多因多果和统计的难度, 因此不能充分反映课程效果。鉴于此, 可将行为层和结果层评估合并为实践层。
实践层评估考察学生在各种就业实践活动中的表现, 包括行为的改变、态度的转变、将所学转化为实际行动及其取得的成果。评估内容主要是学生参加的就业相关实践活动, 如就业创业大赛、专业实习等;学生的课堂表现, 如角色扮演中的表现等;学生就业心理、择业态度的变化;毕业生优秀企业就业率、用人单位的反馈等。评估方法主要运用实践或实习日志、任务项目法、360度评估、访谈法、观察法、用人单位调查法等。评估时间安排在课程中和课程结束后的半年到一年内。实践层评估的难度最大, 学校应尽量通过多种渠道, 采取多种措施适时跟踪学生离校后的就业状况并反馈到课程改进中。评估单位是授课教师、辅导员和就业主管部门。
(五) 期望回报率评估
期望回报率是在教学设计之前, 由学校就业主管部门和教师参与确定课程教学应有的效果, 在课程结束后衡量效果在多大程度上符合最初的期望。设置这一层评估的目的一方面在于, 从结果出发, 以此制定课程教学的目标, 在具体价值被创造出来就有确切预判, 有利于课程教学朝着期望的方向发展, 不易偏离正常轨道;另一方面在于提高学校就业主管部门的参与率, 提高就业部门和教师的责任意识。此外, 期望回报率的设置还有助于借助强有力的证据链证明大学生职业发展教育对学生就业率的提高的突出贡献以及良好的社会效益。评估内容主要是学校就业主管部门对本课程期望达到的效果以及前几个层次获得的评估信息。评估方法可以是数据统计分析报告。评估时间比较灵活, 可以是在每一层评估结束后, 也可以是在以上四个层次评估都结束后。
五、结语
课程评估是改进课程的重要途径和保证。我国大学生职业发展课程评估还没有建立统一完善的体系, 尤其缺少一套行之有效的课程评估模型, 因此, 很难根据统一标准、原则, 运用统一的程序对课程的可用性、实效性、全面性进行考察。对于职业发展教育工作者来说, 没有数据、没有评估报告, 要说服上级领导加大对该课程的投入和重视也显得很无力。对于一线授课教师来说, 没有针对性的课程内容, 没有多样化的授课形式, 没有令人满意的教学成果, 要提高学生的积极主动性也是难上加难。而本该受益的大学生也会收获甚少。这些对我国职业发展教育的发展非常不利。虽然目前在职业发展教育界不存在统一的评估模型, 但是可以借鉴其它学科领域的评估模型并加以改造。
作战指挥能力辅助评估模型 篇5
一体化作战指挥能力，主要是指挥员指挥一体化作战的才能和水平。它是军事指挥员军事综合素质和整体指挥水平的体现，是打赢未来信息化战争的关键。通过分析影响指挥员一体化作战指挥能力的各种因素，建立科学、合理的评估模型，是提高指挥员的作战能力的重要方法，也对打赢未来信息化条件下的高技术局部战争具有十分重要的意义。
2 指挥员作战指挥能力的评估指标体系
根据参考文献[1]指挥员的作战指挥能力可构建作战指挥能力的三层能力结构。具体细化为包括5个一级指标、25个二级指标的作战指挥能力体系，如图1所示：
1)战场感召能力X1，包括指挥主体的理想与信念X11、自信水平X12、道德修养和伦理标准X13、战斗精神状况X14、专业素质和经验智慧X15。
2)战场影响能力X2，包括指挥主体运用“职位”权力驾驭部属的能力X21、依靠非权力运用行为影响部属的能力X22、影响或改变部属动机的能力X23、激励和凝聚部属的能力X24、与上下级及友邻沟通的能力X25。
3)战场感知能力X3，包括情报信息获取能力X31、情报信息传递能力X32、情报信息处理能力X33、综合分析判断能力X34、科学预见战场态势能力X35。
4)战场决断能力X4，包括理解和把握上级意图的准确性X41、决策方法的科学性X42、决断时机的及时性X43、目标选择的合理性X44、作战资源运用的有效性X45。
5)战场控制协调能力X5，包括统一作战意志的能力X51、掌握和控制战场信息的能力X52、洞悉作战行动重心的能力X53、合理使用控制协调方法的能力X54、及时有效调整和纠偏的能力X55。
3 指挥员作战能力评估模型
二级模糊综合评判的一般步骤为：
1)选取被评判对象的因素集A={X1,…,Xs}，Xj是A中的某一个指标并且Xj={Xj1,…,Xjt},(j=1,2,3,…,s)。
2)对Xj进行单级的模糊综合评价。设评语等级集V={V1,V2,…,Vp}，Vk(k=1,2,…,Vp)是V中的某个评语，且评语等级从高到低排列。Xjk的单因素的评价权向量为Xj={wj1,wj2,…,wjt}，wjk表示指标Xjk在Xj中的权重，且。Xj的单因素评价结果矩阵为
其中矩阵中的第i行第k列的元素rjik表示Xji指标对应Vk等级的隶属度，于是单级评价模型为：
bij表示指标Xj对应Vk的评价结果。
3)将Xj看成是一个综合因素，用Bj作为它的单因素评价结果，可得隶属关系矩阵。
即，设综合因素Xj(j=1,2,…,s)的模糊权向量为W=(w1,w2,…,ws)，则二级模糊综合评估模型为：
最后再根据加权平均算子，，从总体上即可得某评估对象的评价结果。
4 实例应用
以某部指挥员作战指挥能力评估为例，根据前文的指标体系建立评估因素集。
首先获取各因素权重。选用对比法：设参与评估的人员为E1,E2,E3,E4,E5。对评估对象，经共同评议，一致认为X4为影响评估对象的最重要因素，记为10。其他因素与X4比较值如表1所示。
归一化后得到权重分配：w=(0.17,0.10,0.28,0.25,0.20)
同样的方法获得：w1=(0.17,0.10,0.28,0.25,0.30)，w2=(0.13,0.20,0.17,0.30,0.20),w3=(0.20,0.16,0.15,0.25,0.20),w4=(0.12,0.26,0.21,0.31,0.20),w5=(0.10,0.23,0.30,0.24,0.17)。
评语等级集，V={V1,V2,V3,V4}，即{强，较强，一般，差}，采用十分制打分为{9,7,5,3}。
评判结果，见表2。
所以隶属度为：
根据(1)、(2)求得：
B=(0.236,0.370,0.314,0.100)，故，V=6.584≈7，指挥员的作战指挥能力接近较强
5 结束语
采用模糊综合评判方法的辅助评估模型，比较全面，系统的分析了指挥员作战能力的各个影响因素，相对较好的解决了评估中主观性，方法较为简单实用。若更多的专家参与评判，结果将会更准确。
参考文献
[1]曲新勇,黄涛.作战指挥能力的基本特征及要素构成[J].国防大学学报,2007(02):67-71.
[2]姜浩,陈浩光,星学光.基于二级模糊综合评判的机场目标毁伤效果评估[J].兵工自动化,2007(08):1-2.
[3]彭祖增,孙韫玉.模糊(Fuzzy)数学及其应用[M].武汉:武汉大学出版社,2002.
[4]叶义成.系统综合评价技术及其应用[M].北京:冶金工业出版社,2006.
学生评估模型 篇6
电视节目收视率的评估是科学统计电视节目收视率的重要手段,而评估结果直接影响电视节目在市场上的走向,成为电视节目的价值尺度,所以选择适应当前形式的评估方法至关重要。目前,电视收视率评估方法有电话访问法、日记法和人员测量法。在实际操作中,日记法容易与市场脱节;电话访问法成本高,并且容易产生抽样误差和操作误差;人员测量法回复效率低,容易产生非抽样误差[1,2]。
NetLogo是用来对自然和社会现象进行仿真的可编程建模环境,特别适合对随时间演化的复杂系统进行建模[3]。这就使得探究微观层面上的个体行为与宏观模式之间的联系成为可能,这些宏观模式是由许多个体之间的交互涌现出来的。它的此种特性非常适合于电视收视率评估模型的建立和实际系统中的仿真。笔者尝试把仿真的理念运用到收视率评估中,基于NetLogo建立收视率仿真模型,用以复现实际收视率发生的本质过程[4,5]。
1 实验设计
1.1 实验主客体
1.1.1 电视观众
实验主体为电视观众,为方便实验考虑,将电视观众按年龄分为老年、中青年、少儿3类,按文化层次分为高等教育、中等教育、初等教育及文盲3等。其中,各年龄层次受教育人数占总人口比例如表1所示。实验1中电视观众的人数设定为10万人,实验2中电视观众的人数可以在1~10万之间滑动调节。
1.1.2 电视节目
实验客体为电视节目,为方便实验考虑,将电视节目按类型分为娱乐类、教育类、新闻类3类,按质量分为高、中、低3个等级,节目时长可以调节。在实验1和实验2中电视节目的类型、质量是已经设定的。
1.2 实验流程
在收视率仿真实验中,以每5 min作为1个时间步,每个实验模拟现实生活中1个月某档电视节目的收视率走向。以电视观众对某档节目的偏好(概率)和同类节目竞争水平作为是否换台的依据,在此忽略广告插入对收视率的影响。在1个时间步初始时刻,当电视观众当天尚未选择本档节目时,仿真系统会生成随机数r,当r小于其对该档节目的偏好概率与同类节目竞争水平乘积时,观众选择观看该档节目。反之,则选择其他电视台节目。当电视观众当天已经收看过本档节目时,仿真系统会生成随机数r0,当r0小于其对该档节目的偏好(概率)时,则继续留在本台。否则,以节目偏好概率与同类竞争水平的乘积(同类竞争水平=1÷同时段播放的同类节目的总个数)为概率作为选台依据。按此算法运行,仿真模型会以天为单位生成收视人数、收视率变化的数据和曲线图。当电视节目参数调整、观众与节目组合变化时,实验流程不变[6]。
2 假设前提
本仿真实验有如下几点假设:
1)电视观众对某类节目的偏好概率可以用主观意愿选择该类电视节目的概率来反映。为方便实验,实验1中对不同组合的偏好(概率)做了设定,如表2所示。
2)某档节目的收视率与电视观众对该档节目的偏好概率和该档节目的同类节目竞争水平相关。
3)某档节目的同类竞争水平α可定义为同时段播放的同类节目总个数,α越大,表明竞争水平越低。根据实际竞争状况,为方便实验运行,本实验中把同类竞争水平α设为0.1~0.5。
4)不考虑广告插入对收视率的影响。
5)对于1档节目而言,时间不会很长,很难跨越2个收视率差异很大的时段。因此,在模型构建中未考虑黄金时段与非黄金时段对收视率的影响[7]。
3 仿真模型构建
根据以往收视率评估的参照因素,在仿真模型构建中,应用的算法如图1所示,其他组合的节目选择算法同下。其中,α=1÷同时段内播放的高质量娱乐节目数,POC-AH为受过高等教育的老年人对高质量娱乐节目的偏好概率[8]。
4 仿真实验与结果
4.1 构建实验控件
使用NetLogo软件构建所需的实验控件,利用这些控件可以向模型输入数据。在本次实验中可调节的变量为观众规模、观众构成、节目类型、节目质量、节目时长、同类竞争水平、仿真时间。变量滑轴仿真模型如图2所示。
其中,仿真时间最多可以到365天。
4.2 仿真实验1
假设某电视台要推出1档高质量的娱乐节目,节目时长为45 min,同时段内其他电视台播放的高质量娱乐节目数目为5个,则α=1÷5=0.2,通过实验,可模拟30天内该档节目的收视人数曲线和收视率曲线。把假设变量值输入仿真模型,得到AH收视率走向如图3所示。
本实验对AH的收视率走向进行仿真,实现了其他收视率评估方法中所不能实现的预先评估的作用,大大节省了人力、物力、财力,为电视台推出1档新节目提供收视率参考。
4.3 仿真实验2
假设时间长度为45 min的高质量娱乐节目(AH)要进行改版,调整节目中的某些元素或版块,会引起受众对其偏好(概率)发生变化,因为改版,也会导致同时段内其他高质量的娱乐节目数目较原来发生变动。在这种情况下,根据经验,人们会判断改版后的AH的收视率也会发生变化,并且与受众的偏好概率和同时段内其他高质量的娱乐节目数目的变动是相关联的,这种经验靠得住吗?AH的收视率与上述两者到底呈现什么样的关联呢?通过仿真实验2的3个步骤就能解决这个问题。
1)改版时可以借鉴同类娱乐节目吸引人的元素(雷同元素),这就改变了AH的同类竞争水平,把αAH分别调整为0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,其他参数不变,分别进行仿真实验,得出不同的αAH值下AH的收视人数均值和收视率均值,如表3所示。
由表3可以看出,在其他参数不变的情况下,同类竞争水平值越大,收视人数呈增长趋势,收视率也呈增长趋势。同时段内其他高质量的娱乐节目数目越多,收视人数越少,收视率越低。所以,进行改版时要避免引入雷同因素。
2)AH改版时引入一些投目标受众所好的元素,假设这样会提高该节目的收视人数和收视率。实际情况是不是这样呢?我们来做仿真实验:把每种类型的观众对高质量的娱乐节目的偏好概率各增长10%,其他参数不变,收视人数的均值由原来的8 702.156增长到了11 043.82,收视率由原来的8.702%增长到了11.044%,呈增长趋势,由此观之,AH的收视率与用户选择偏好呈正相关关系。在改版中,引入目标受众欢迎的元素,收视率的确会提高,实验数据证明了这一点,消除了直观认识的不确定性。
3)AH改版时,如果αAH和受众偏好(概率)都作出调整,仿真模型也能对收视人数走向和收视率走向作出预测。
实验中,各类观众对AH偏好增长10%,同类竞争水平拖动到0.4时收视率走向如图4所示。
这说明建立的仿真模型不仅能进行单一变量的调整,而且能进行多因素干扰仿真。
5 结论
笔者基于NetLogo模拟一段时间内某档节目收视率走向,构建了2组简单的收视率仿真实验,2组实验的基本假设都是相同的。实验1观察30天内影响收视率的各因素(节目参数、竞争水平、用户偏好)取值固定情况下收视率走向情况,克服了目前收视率评估难以解决的时间和财力问题,为电视台推出1档新节目提供收视率参考;实验2观察节目参数固定、竞争水平和用户偏好发生变化时收视率走向情况,由此得出收视率与同类竞争水平呈正相关关系、与用户偏好概率值呈正相关关系,这与电视收视率预期的影响因素基本一致,进一步验证了仿真模型构建与现实生活中收视率影响因素大致相同,把仿真理念和仿真模型应用在电视收视率研究中是科学合理的,也是切实可行的,此实验步骤3)还说明了仿真模型不仅能进行单因素干扰仿真,还能进行多因素干扰仿真,为节目改版中添加新鲜元素提供了科学依据。
仿真实验的诸多假设条件均能调节或重新设定,模拟平台的可塑性很高,在以后的研究中可针对本次实验中没有作为变量的条件进行实验,比如,根据电视台的覆盖区域内人口规模,观察不同人口规模下某档节目收视率变化情况。
参考文献
[1]刘燕南.电视收视率解析:调查、分析与应用[M].北京:中国传媒大学出版社,2006:20-54.
[2]郑伟.我国电视节目收视率评估现状及评价[D].长春:吉林大学,2008.
[3]任红艳,李广洲.一个基于多重表征的教与学的软件——NetLogo[J].中学化学教学参考,2005(Z1):71-73.
[4]金纯,杨帆,盛谦,等.基于Cookie原理的数字电视收视率调查系统设计[J].电视技术,2009,33(5):48-49.
[5]刘晓平,唐益明,郑利平.复杂系统与复杂系统仿真研究综述[J].系统仿真学报,2008(23):6303-6315.
[6]曾薇.基于NetLogo的信用卡仿真研究[D].天津:天津财经大学,2009.
[7]黄芙蓉.电视收视率统计应考虑的几个因素[J].统计与决策,2007(9):143.
学生评估模型 篇7
国内民航运输1980年的时候仅有69个民用机场, 到了2013年的时候, 国内民用航空 (颁证) 机场达到183个 (不含港澳台, 下同) 。定期航班的通航机场有180个, 定期航班的通航城市达到178个[1]。同时, 2012年定期航班航线共有2457条, 其中包括2076条国内航线和381条国际航线。全国运输机场运送旅客达到67977.2万人次, 运输货邮达到1199.4万吨。具体从空管角度分析, 国内旅客吞吐量分布情况具体如下:华北区域17.6%, 华东区域29.2%, 西南区域14.9%, 中南区域24.1%, 东北区域6.3%, 西北区域5.4%, 新疆区域2.5%;国内货邮吞吐量具体分布情况如下:华北区域18.1%, 华东区域41.7%, 西南区域9.8%, 中南区域23.4%, 东北区域3.6%, 西北区域2.2%, 新疆区域1.2%[2]。
当前, 国内航线网络已初步形成了以北京首都机场、上海两场、广州白云机场等枢纽机场为中心, 以成都双流机场、昆明长水机场、重庆江北机场等省会或重点城市机场为主干机场, 以及大量支线机场共同支持的结构布局。同时在有些区域表现的是以省会机场为中心, 区域内及周边城市机场为辐射点的轮辐式航线网络, 云南省和新疆维吾尔自治区就是其中最典型代表。
2 航线网络研究中的连通性与通达性区别
在研究和评价航线网络的效率和利用率, 机场的可达与否等, 首先必须区分连通性和通达性的含义。国外研究认为, 连通性被认为是从供给层面来说明一个特定机场如何在航线网络中合理地发挥节点的作用;通达性被认为是从需求层面来研究旅客通过航空运输方式从航线网络的一个节点到另一个节点的可行性和便利性, 以及服务质量的传递和延伸。
连通性模型可以看出一个机场在全球航空运输网络的服务水平, 而通达性模型可以反映出旅客通过航空运输在一个特定节点或者区域的选择机会。具体在研究航线网络时, 通达性研究可以被看做是连通性的延伸和微观分析。文章建立连通性模型, 从宏观角度航线连接的质量和密度来研究国内机场的连通性, 然后按机场分类, 分别论述各级枢纽机场航线网络连通性的评估结果, 并对其作进一步分析和探讨。
3 国内枢纽机场连通性研究
3.1 模型规定
首先, 文章研究的连通性限定在国内机场以及国内航线网络的连通性研究上;然后假定A为计算连通性的机场, L为不同类型的国内机场, 则国内机场ACQI计算模型为:
其中, l指直达机场类型;l'指一次经停的机场类型;fa, l指从机场a到机场l的日航班频次;da, l指连通机场a的直达航线的机场数目;da, l'指连通机场a的直达航线的机场l'数目;wl和wl'分别是对于不同类型的l (直达) 和l' (中转) 机场设定的权重系数;α指对连通性计算的影响程度上, a机场与直达机场, 和a机场与一次经停的机场之间的换算系数;此外, 当机场a与连通的机场之间既有直达航线又有一次经停航线时, 统一当做直达机场来计算。
3.2 机场分类与参数确定
目前, 国内机场布局与经济地理格局基本相互适应。在强调空管因素的基础上, 根据政治、经济和文化综合评定, 将北京、上海两场、广州作为一级枢纽机场, 同时这3个机场也是中国七大管制中心中最大的三个管制中心所在地;其他管制中心所在地分别是东北地区的沈阳, 西北地区的西安, 新疆地区的乌鲁木齐和西南地区的成都, 再加上中南地区吞吐量仅次于北上广的深圳宝安机场, 总共5个二级枢纽机场。其他省会城市作为三级枢纽, 共28个, 其他139个机场作为四级机场。
在参数的计算上, 《从统计看民航》上提供了多项相关数据, 本模型参数值的确定选取最有代表性的吞吐量作为参照和计算的依据。每级枢纽机场权重wl和wl'为该级枢纽机场2011年平均客流量与一级枢纽机场2011年平均客流量的比值, 计算结果如表1所示。
而换算系数α是基于航线服务质量水平 (Quality Service Index, 以下简称QSI) [3]来确定的。QSI最早是航空公司为了通过航线质量来计算市场份额而引入的概念, 航空公司可以通过QSI的变化来预测旅客对该航线的选择机会和满意程度, 从而调整航线和航班来满足旅客需求, 同时更有效地利用有限的空域, 同时便于空管指挥。显然, 旅客一般在航班选择上, 会倾向于选择直达航班, 而不是以一次经停为代表的中转航班。
换算系数α的精确值会根据不同的QSI模型而有所不同, 但一般变化的范围在0.03~0.2之间 (Jenkins (2011) [4]) 。这就是说, 两机场之间, 直达航班对连通性的贡献是中转航班的5到33倍。事实上, 大部分的QSI模型所选取的数据都是二十世纪八十至九十年代的数据, 那个时候全球大多数航班都是直达航班, 中转航班和枢纽机场都很少。而现今, 很多中小型机场之间的连通, 往往会通过枢纽机场来中转, 这就很大程度上增加了中转航班 (Wittman and Swelbar (2013) [5]) 。文章研究的连通性选取的数据样本是近十年的数据, 因此, α值应该选择较大值, 即中转航班对连通性的影响和贡献应该在可取范围中取较大值。同时, 近年来国外学者Emrich and Harris (2008) [6]认为直达航班对连通性的贡献应该是中转航班的8倍左右。综上, 文章在ACQI模型计算中将α值设定为0.125。
3.3基于机场群视角的一次经停机场选择
民航总局在《全国民用机场布局规划》中提到, 到2020年, 我国民航运输机场总数将达到244个, 将形成以北京首都机场为主的北方 (华北、东北) 机场群、以上海两场为主的华东机场群、以广州白云机场为主的中南机场群, 以成都双流机场和昆明长水机场为主的西南机场群, 以西安咸阳机场和乌鲁木齐地窝堡机场为主的西北机场群五大区域机场群。顺应民航总局的政策, 兼顾空管因素, 文章在中转航班研究中, 重点考虑一次经停航班, 从机场群视角, 将一次经停的机场分为北方、华东、中南、西南、西北五大区域机场群, 北方机场群以北京首都机场为一次经停机场, 华东机场群以上海两场为一次经停机场, 中南机场群以广州、深圳机场为一次经停机场, 西南机场群以成都、昆明机场为一次经停机场, 西北机场群以西安、乌鲁木齐机场为一次经停机场。
3.4 结果分析
本模型计算的原始数据来自《从统计看民航》, 由于年数较多, 机场繁多导致数据庞大, 文章采用数据库计算, 最后通过MATLAB编程验证数据的可靠性。后文在研究不同类型的枢纽机场时, 将上文分类的四级机场分别称为一级、二级、三级枢纽机场和非枢纽机场。
(1) 国内枢纽机场连通性整体情况
图1反映了2007年和2012年每种类型的枢纽机场ACQI平均值的比较, 从中可以看出不同类型的枢纽机场连通性变化的差异。所有研究的枢纽机场在2012年总的平均值较2007年上升了46.08%, 这其中涨幅最显著的是非枢纽机场, 同期增长了51.89%。这主要来源于, 这一期间新建了不少非枢纽机场, 陆续开通了这些非枢纽机场直达一级枢纽或者二级枢纽的航线。但同时, 从ACQI值上看, 在2012年, 一级枢纽机场ACQI值是二级枢纽机场的1.75倍左右, 是三级枢纽机场的4倍, 是非枢纽机场的25倍之多。
从图1中也可以看到, 2007年到2012年各级枢纽机场的连通性都是上升的, 说明经济危机对国内机场航线网络整体的连通性并没有产生决定性影响。在下文中将要分别对各级枢纽机场ACQI值从2007年到2012年的变化, 来分析其连通性变化。
(2) 一级枢纽机场连通性分析
图2显示了一级枢纽机场从2007年至2012年, ACQI值由517.20增长至719.25, 平均增长率约为8%。2008年的国际金融危机没有给中国大陆机场连通性造成影响, 2009年与2008年相比, 连通性依然增长了约12.5%。原因是为了防止国际金融危机造成的经济下滑的风险, 国家投入了4万亿用来刺激经济。2011年相比2010年有小幅度降低, 是由于一级枢纽机场到三、四级机场的通航城市和航班大量减少, 使得大型枢纽机场连通性下降, 2012年这些航班又恢复了, 导致连通性再次保持上升的趋势。
从表2看, 2007年至2012年, 上海两场的ACQI值整体呈上升趋势。而2011年机场ACQI值呈下降趋势, 与这6年整体趋势相反, 主要是因为上海两场到三、四级机场的通航城市和航班大量减少。2007年至2012年, 上海两场到二、三级枢纽机场连通性增长较与一级枢纽机场连通性更加明显, 上海到二级枢纽和到三级枢纽ACQI值分别由242.76增加至324.43, 由48.58增加至178.57;而北京到一级枢纽ACQI值仅由265.98增加到290.40。说明北京到上海到北京和广州的航班已经饱和, 而其到其他区域枢纽和省会城市的航班频次增长潜力较大。
每种类型的枢纽机场ACQI值都由两部分组成, 一部分是由直达航线和航班组成, 另一部分是由一次经停航线和航班组成。表3反映了一级枢纽机场到直达航班中的其他级别枢纽机场的ACQI值变化, 和一次经停航班的ACQI值变化。具体来说, 一级枢纽机场到二级枢纽机场的ACQI值由212.56增长到332.62, 增加了56.48%;到三级枢纽机场的ACQI值由42.18增加到114.88, 增幅达到172.36%;到非枢纽机场的ACQI值则经历了轻微的波动, 基数和涨幅较前两者都不是很明显。同时, 一级枢纽机场的一次经停航线ACQI值从2007年至2012年增加了17.68%, 对ACQI值的影响不如到二级枢纽和三级枢纽大。这说明, 一级枢纽机场连通性的增加, 主要来源于其与区域枢纽机场 (二级枢纽) 和省会机场 (三级枢纽) 的点对点航线和航班的增加, 非枢纽机场和中转航班的连通性对其贡献不是很大。
(3) 二级枢纽机场连通性分析
如图3所示, 2007年至2012年, 二级枢纽连通性增加明显, 由267.08增加至394.90, 增幅为47.85%, 较一级枢纽增幅更加明显。由于中国民航局对于中西部民航发展的大力支持, 成都和乌鲁木齐机场航班量显著增加, 连通性相应大幅提升。
下面以乌鲁木齐地窝铺机场为例, 如图4所示, 2007年至2012年, ACQI值由141.42增加至227.86, 增幅为61.13%。直达城市由2007年的18个省至2012年的22个, 没有显著增加。但到一级枢纽和二级枢纽机场的航班频次大幅上升, 由21322架次每年上升至35927架次每年。乌鲁木齐机场增加的ACQI值主要来自航班频次的提升。
表4反映了二级枢纽机场到直达航班中的其他级别枢纽机场的ACQI值变化, 和一次经停航班的ACQI值变化。具体来说, 二级枢纽到一级枢纽的ACQI值从184.32增加到249.68, 增长了35.46%;到三级枢纽机场的ACQI值由10.02到18.06, 增加了80.24%, 但是其ACQI值所占比重相对于到一级枢纽的ACQI值要小很多;到非枢纽机场的ACQI值则波动较大, 这与区域枢纽尤其是西部机场乌鲁木齐、西安等区域内或相邻区域间通达的小机场航线与航班不固定有关。而一级枢纽机场的一次经停航线ACQI值从2007年至2012年小幅增长4.2%, 变化不显著。这说明, 二级枢纽机场连通性的增加, 主要源于其与一级枢纽机场航班量的增加, 中转航班的连通性变化较小, 说明二级枢纽机场区域枢纽的作用不明显, 与其功能定位不相匹配。
(4) 三级枢纽机场连通性分析
如图5, 2007年至2012年, 三级枢纽连通性增加较为明显, 由142.33增加至207.10, 增幅为45.51%, 比一、二级枢纽增幅小。由于高铁的开通造成了中部机场1000公里半径内的机场航班减少明显, 从而导致中部地区一些省会机场连通性下降。
这其中表现明显的有中南地区的区域枢纽机场长沙黄花机场, 如图6是长沙黄花机场2007年至2012年的ACQI值变化, 由于武汉至广州的广铁在09年底通车, 导致通往一级枢纽广州的航班频次在09年之后呈下降趋势 (如图7) , 2010年ACQI值较前几年上升缓慢, 2011年则由288下降到279。
表5反映了三级枢纽机场的ACQI值变化具体情况。其中, 三级枢纽到一级枢纽的ACQI值从94.82到124.74, 增加了31.55%;到二级枢纽机场的ACQI值由33.35到45.17, 增加了35.44%;到非枢纽机场的ACQI值则经历了一个急剧增加的过程 (这其中也存在2010年到2011年的短暂回落) , 从2.83上升至9.04, 增长了219.43%, 这与省会城市新增加省内或相邻省间的航线有关。一次经停航线ACQI值从2007年至2012年增长了48.34%, 但其所占比重渐渐有被三级枢纽到非枢纽机场的ACQI值赶超的趋势。这些说明, 三级枢纽机场连通性的增加, 主要源于其与一、二级枢纽机场连通性的增加, 但是, 三级枢纽机场与非枢纽机场连通性的迅速提升, 说明省会城市机场的功能定位渐趋明晰, 覆盖范围增加, 满足其省市经济发展的广度和深度的诉求, 同时反映出支线航空近年来的迅猛发展。
(5) 非枢纽机场连通性分析
如表6, 非枢纽机场ACQI值大小是由其到一、二级枢纽是否通航及航班量的大小决定的。非枢纽机场与一、二级枢纽机场连通的ACQI值占到非枢纽机场总的ACQI值的90%以上。大部分非枢纽机场与一级枢纽连通, 并且ACQI值主要由到一级枢纽的频次组成。如新疆佳木斯机场, 2008至2010年, ACQI值由7.6上升至11.5, 增幅为51.3%, 而其到北京首都国际机场的航班量在这三年内由881增加至1330架次, 2011年, 该机场与北京不再通航, 因此ACQI值在2011年减少为0.1。
4 结束语
文章运用The Airport Connectivity Quality Index (ACQI) 方法计算2007年至2012年中国机场国内连通性的ACQI值, 从宏观上定量分类评估了国内机场航线网络的合理性。国内机场在6年内, 主要机场的ACQI值均有大幅提升, 一级枢纽ACQI值的增加主要来自于其到二三级枢纽机场的航班频次的增加, 二级枢纽ACQI值的增加主要来自于其到一级枢纽机场的航班频次的增加, 三级枢纽和非枢纽机场ACQI值的增加主要来自于其到一级枢纽机场的航班频次的增加。综上所述, 中国机场发展相对不平衡, 一级枢纽发展较快, 航班量增加明显, 二、三级枢纽和小机场之间连通性不好, 航班量较少有待进一步发展。
同时, 文章也提到了与连通性相对应的微观上研究的概念———通达性, 通达性从旅客需求层面具体到每一条航线、每一个航班的合理性研究, 其中涉及到客座率、运载率、中转时间等连通性的延伸研究。在此研究基础上, 通过删减不合理的航班和航线, 达到缩短航班延误时间, 缓解空域资源紧张, 提高空管运行效率的目的。
参考文献
[1]马海宁.浅谈民用小型支线机场总平面布局规划[J].城市建设理论研究 (电子版) , 2013 (15) :24-26.
[2]王姣娥, 金凤君, 孙炜, 等.中国机场体系的空间格局及其服务水平[J].地理学报, 2006, 61 (8) :18-21.
[3]Hensher D A, Stopher P, Bullock P.Service quality--developing a service quality index in the provision of commercial bus contracts[J].Transportation Research Part A:Policy and Practice, 2003, 37 (6) :499-517.
[4]Jenkins J J.The evolution of passenger accessibility in the USairline industry, 1980-2010[D].Massachusetts Institute of Technology, 2011.
[5]Wittman M D, Swelbar W S.Modeling Changes in Connectivity at US Airports:A Small Community Perspective[J].2013, 63 (5) :273-276.