高校學(xué)生職業(yè)生涯規(guī)劃新思路

王宏斌

摘 要：近年來，在大學(xué)生職業(yè)生涯選擇過程中，經(jīng)常采用麥爾斯—碧瑞斯人格類型量表（MBTI）、霍蘭德職業(yè)傾向性測試等心理學(xué)測量方式，但此類心理學(xué)測量方式也存在一定的問題。針對存在的問題，作者提出了以因子分析與聚類分析成績評價方法為主，結(jié)合職業(yè)傾向性測試結(jié)果綜合評價學(xué)生職業(yè)方向的策略，并以高年級師范類英語專業(yè)學(xué)生職業(yè)選擇為例進(jìn)行說明，最后為此種方案的實施提供了相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：因子分析；聚類分析；職業(yè)生涯規(guī)劃

一、引言

目前，在高校教師指導(dǎo)大學(xué)生進(jìn)行職業(yè)生涯選擇的過程中，大多數(shù)采用麥爾斯—碧瑞斯人格類型量表（MBTI）、霍蘭德職業(yè)傾向性測試等較為常見的心理學(xué)測量方式，對學(xué)生個人具體職業(yè)選擇提供具體決策支持。盡管MBTI、霍蘭德職業(yè)傾向性測試，在高校和世界500強企業(yè)招聘等眾多實踐領(lǐng)域得到廣泛的運用，但是其也暴露出一定的問題。比如：MBTI的測量過程，需要在系統(tǒng)培訓(xùn)和嚴(yán)格認(rèn)證的測評師指導(dǎo)下進(jìn)行，實證研究結(jié)果表明，沒有測評師的參與僅適用MBTI問卷，結(jié)論的誤差率高達(dá)30%，而在未經(jīng)認(rèn)證的測評師的誤導(dǎo)下，測評結(jié)果將更糟，因此，這將影響MBTI的測評效度而且在實施過程中產(chǎn)生額外的成本；不論是MBTI還是其他職業(yè)測評工具，都沒有在特定的中國社會背景下將高校學(xué)生已選擇的專業(yè)與學(xué)生職業(yè)的發(fā)展方向相結(jié)合，因此，對于即將畢業(yè)的高校學(xué)生而言，此類測評并不一定能提供職業(yè)選擇決策相關(guān)的信息；在如企業(yè)招聘等某些特殊的情況下，學(xué)生為了達(dá)到某種目的，會有意識的選擇符合用人單位要求的某些特征偏離自己真實性格的選項，從而降低了測評的效度，因此，目前常用的職業(yè)選擇工具往往會因有意識的干擾因素降低對學(xué)生職業(yè)選擇的決策支持力度，而且并不能挖掘?qū)W生對職業(yè)選擇的潛意識。

針對以上問題，本文提出了運用因子分析與聚類分析的方法，對高校學(xué)生的成績進(jìn)行評價，從而對高年級學(xué)生的職業(yè)生涯規(guī)劃提供決策依據(jù)。根據(jù)弗洛伊德的意識理論，學(xué)生的成績可能是學(xué)生的潛意識的體現(xiàn)。在某些情況下，學(xué)生的潛意識會激發(fā)其對某類課程的熱愛，從而會投入更多的經(jīng)歷學(xué)習(xí)此類相關(guān)課程，從而會取得不錯的年級排名，然而在學(xué)生的意識層面并未對此引起足夠多的注意。

因子分析是從多個變量指標(biāo)中選擇出少數(shù)幾個綜合變量指標(biāo)的多元統(tǒng)計方法。建立因子分析模型的目的是找出主因子，解釋每個主因子的實際意義，以便對實際問題進(jìn)行分析。聚類分析是將一批樣本或變量按照它們在性質(zhì)上的親疏程度加以分類，其實質(zhì)是按照距離的遠(yuǎn)近將數(shù)據(jù)分為若干個類別，以使得類別內(nèi)數(shù)據(jù)的差異盡可能小，類別間的差異盡可能大。

在高校的學(xué)生管理中，管理者經(jīng)常會對學(xué)生按成績進(jìn)行評價，如在獎學(xué)金的評定、研究生的推薦免試工作等。通過對學(xué)生各科成績的因子分析，找出影響知識和能力的主要方面，從而能避免加權(quán)綜合評分法中的權(quán)重設(shè)置容易受人為的因素影響，所帶來的缺點。

二、學(xué)生成績的因子分析

（1）筆者對青島大學(xué)師范學(xué)院本科2011級英語專業(yè)高年級某班35位同學(xué)的20門核心課程的考試成績?yōu)樵假Y料（綜合英語、英語寫作、現(xiàn)代教育技術(shù)、教育學(xué)、心理學(xué)、英國文學(xué)史、英語泛讀、英語視聽、英漢翻譯基礎(chǔ)理論、英國文學(xué)作品選讀、法語、高級英語閱讀、中小學(xué)英語教學(xué)論、英語語言學(xué)、美國文學(xué)史、美國文學(xué)作品選讀作為變量，分別用X1，X2，X3…X16來表示），進(jìn)行實證研究，運用SPSS軟件，采用主成分分析法對學(xué)生的成績進(jìn)行評價（原始數(shù)據(jù)略）。

首先對原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，用SPSS軟件，對16個變量作KMO檢驗和Bartlett球度檢驗。檢驗結(jié)果見表1。

KMO統(tǒng)計量檢驗統(tǒng)計值愈接近1，說明對這些變量進(jìn)因子分析的結(jié)果就愈接近真實情況。由于上圖所顯示的KMO的統(tǒng)計值為0.743，這說明每個變量之間的不存在很大的相關(guān)性，這樣的數(shù)據(jù)能夠拿來做因子分析。Bartlett球度檢驗的卡方統(tǒng)計值為306.129（P<0.001），數(shù)據(jù)是非常大的，同樣說明也是能夠拿來做因子分析研究的。檢驗表明本研究適合進(jìn)行因子分析。

（2）然后得到相關(guān)系數(shù)矩陣，利用相關(guān)系數(shù)矩陣計算其特征值及貢獻(xiàn)率、公共因子的特征值和累計方差貢獻(xiàn)率（見表2）。

當(dāng)提取的主成分反應(yīng)原始數(shù)據(jù)的信息總量大于80%時，認(rèn)為主成分反映原始指標(biāo)的信息量是有效的。因此，我們可以提取因子的個數(shù)為7，其反應(yīng)原始數(shù)據(jù)的信息總量達(dá)到了83.778%，也就是說原來的16門高年級核心課程可以綜合成為七個公共因子。

（3）由圖1可見前面7個公共因子特征值變化比較明顯，之后逐漸平穩(wěn)。因此說明提取7個公共因子可以對原有變量的信息描述有顯著作用。

（4）表3是未經(jīng)過旋轉(zhuǎn)的因子載荷矩陣。由因子載荷矩陣就可以得到因子分析模型，如x1=0.714F1+0.134F2+0.048F3-0.225F4-0.051F5-0.230F6+0.389F7，其他變量可以相應(yīng)用這七個公共變量表示。

從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可知主因子F1在綜合英語（X1）、英漢翻譯基礎(chǔ)理論（X9）、高級英語閱讀（X12）、英語語言學(xué)（X14）這四門課程上的因子載荷值最大，該因子反映學(xué)生在英語綜合與分析能力方面的信息，可命名為英語分析能力因子。主因子F2在英國文學(xué)史（X6）、英國文學(xué)作品選讀（X10）、美國文學(xué)史（X15）、美國文學(xué)作品選讀（X16）這四門課程上因子載荷值最大，該因子反映學(xué)生在賞析英語文學(xué)作品能力方面的信息，可稱其為英語文學(xué)能力因子。主因子F3在法語（X11）這門課程上因子載荷值最大，該因子反映學(xué)生在第二外語能力方面的信息，可稱其為第二外語能力因子。主因子F4在英語寫作（X2）、英語泛讀（X7）、英語視聽（X8）這三門課程上因子載荷值最大，該因子反映學(xué)生在英語聽、讀、寫基本能力方面的信息，可稱其為英語專業(yè)基本能力因子。主因子F5在中小學(xué)英語教學(xué)論（X13）這門課程上因子載荷值最大，該因子反映學(xué)生在英語教學(xué)實踐能力方面的信息，可稱其為英語教學(xué)實踐能力因子。主因子F6在現(xiàn)代教育技術(shù)（X3）、心理學(xué)（X5）這兩門課程上因子載荷值最大，該因子反映教育類課程分析能力方面的信息，可稱其為教育分析能力因子。主因子F7在教育學(xué)（X4）、這門課程上因子載荷值最大，該因子反映教育類課程基礎(chǔ)理論知識方面的信息，可稱其為基礎(chǔ)教育理論能力因子。endprint

（6）再通過回歸算法計算因子得分矩陣，可得因子得分函數(shù)（見表5）。SPSS將自動計算35個樣本的7個因子的得分并作為新變量。

（8）根據(jù)7個因子得分函數(shù)，將35名同學(xué)的4個因子得分作為新變量，對35名學(xué)生成績進(jìn)行K均值聚類分析。根據(jù)師范類院校英語專業(yè)高年級學(xué)生未來發(fā)展常見的七種方向，可以將35名學(xué)生分成7類（見表6）。

通過觀察7個類的最終類中心情況（見表7），可以根據(jù)分類的結(jié)果對本班學(xué)生的就業(yè)、深造方向進(jìn)行具體指導(dǎo)，進(jìn)行因材施教。第一類學(xué)生在教育基礎(chǔ)理論方面有較強優(yōu)勢，但在第二外語方面較為薄弱，可以引導(dǎo)這類學(xué)生從事教育學(xué)理論研究；第二類學(xué)生在普通教學(xué)情景處理方面有較強優(yōu)勢，在英語教學(xué)實踐方面有明顯的劣勢，可以引導(dǎo)這類學(xué)生從事教育管理工作；第三類學(xué)生在英語教學(xué)實踐方面有較強優(yōu)勢，但是英語專業(yè)基本能力較差，不合適和繼續(xù)深造，可以引導(dǎo)這類學(xué)生從事中小學(xué)英語教學(xué)工作；第四類學(xué)生在英語專業(yè)基本能力方面較強，但在教育基礎(chǔ)理論方面較差，這類學(xué)生不適合從事教育理論研究工作，但是，這類學(xué)生可以憑借較強英語功底從事和英語相關(guān)的外貿(mào)、翻譯等工作；第五類學(xué)生在英語文學(xué)賞析方面表現(xiàn)的較為突出，因此，可以引導(dǎo)這類學(xué)生進(jìn)行英語文學(xué)方面的深造與研究；第六類學(xué)生在第二外語能力方面表現(xiàn)較為突出，可以引導(dǎo)這類學(xué)生進(jìn)行出國深造；第七類學(xué)生在英語教學(xué)和教育分析能力方面表現(xiàn)突出，這類學(xué)生適合從事任課教師加班主任工作。

三、研究結(jié)論

由于排名是通過統(tǒng)計分析計算得到，結(jié)果將減少主觀因素，所以根據(jù)各同學(xué)在七個主因子方面的得分情況及綜合得分所獲得的排名，可以客觀地了解學(xué)生各方面的特點及優(yōu)劣勢所在；通過對因子得分進(jìn)行聚類分析，反映了全班同學(xué)的總體發(fā)展情況，各類同學(xué)的發(fā)展特點和優(yōu)劣勢所在，為高年級畢業(yè)生就業(yè)、深造提供決策依據(jù)，使教育教學(xué)工作更具科學(xué)性、針對性、合理性。

四、對策及建議

（1）針對具體專業(yè)，利用計算機軟件外包等方式，開發(fā)相關(guān)職業(yè)選擇軟件。由上例可以看出，在分析相關(guān)數(shù)據(jù)時，將運用大量的統(tǒng)計學(xué)知識，而對于高校學(xué)生工作者來說，可能并不具備相關(guān)的專業(yè)背景知識。因此，計算機軟件公司可以結(jié)合本例中的分析思路與不同專業(yè)學(xué)生就業(yè)與升學(xué)方向的特點，開發(fā)成績分析內(nèi)化性的職業(yè)選擇軟件，從而為高校學(xué)生工作者提供便利。

（2）對于高校高年級學(xué)生，以因子分析與聚類分析成績評價方法為主，結(jié)合職業(yè)傾向性測試結(jié)果綜合評價學(xué)生職業(yè)方向選擇。通過此類模式提供的學(xué)生職業(yè)生涯規(guī)劃信息，不僅僅考慮了學(xué)生當(dāng)前專業(yè)對學(xué)生職業(yè)發(fā)展的影響，并且能夠降低意識干涉對測試結(jié)果效度影響的不利因素。

（3）提高學(xué)生就業(yè)工作者的專業(yè)素質(zhì)。高校學(xué)生就業(yè)工作者應(yīng)具備該學(xué)科專業(yè)學(xué)生職業(yè)發(fā)展方向的深入了解與社會調(diào)查能力，只有相關(guān)教師在對各類發(fā)展方向有足夠認(rèn)識的基礎(chǔ)上，才能更好的為學(xué)生提供相關(guān)的信息，指導(dǎo)學(xué)生就業(yè)。因此，組織教師培訓(xùn)不斷了解各領(lǐng)域用人單位具體需求，從而提升其專業(yè)素質(zhì)，是保證學(xué)生職業(yè)發(fā)展必不可少的一部分。

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