知识评估量表编制及信效度分析

　　陈峥欣？廉串德
　　知识是指工作中用来解决问题的原理和信息。大学生知识掌握程度的自我评估是对在读大学生知识掌握的自我评价。自我評估即无相应专业问卷调查的测评，完全根据自己对自己知识掌握的情况做出相应估计。知识评估量表为预测评估大学生个人在未来的学习就业方向，了解现阶段自身知识学习的优势与劣势提供了一定的参考依据。
　　本研究采用问卷星这一调查工具施测。ONET大学生知识掌握程度自我评估问卷主要用来测试知识掌握情况，共包括33条项目，可归为1个维度大学生知识掌握程度。对每一项目已明确界定其内涵，要求被试者根据实际知识掌握情况，给出最适合的答案，即在5点量表（完全不会，基本不会，一般，比较好，精通，分别赋值1～5分）根据实际知识掌握情况对每项内容的重要性进行打分，然后由大学生在阅读说明的基础上，应用问卷进行大学生知识掌握程度和工作价值观的分析（项目分析、信效度分析、显著性检验）。
　　一、研究方法
　　1。调查样本
　　研究者调查了609名在校大学生，包括大一至大四年级的在校本科生及少数研究生，从性别比例看，其中男生203人，女生406人，缺失0人；从年龄阶段看，19岁及以下357人，20岁及以上252人；从年级划分看，一年级153人，二年级315人，三年级97人，四年级24人，研究生25人。
　　2。研究工具
　　本文是基于ONET问卷调查大学生知识掌握程度和工作价值观。个人通过问卷形式来识别自己的个体特征和目前职业所需要的知识、工作价值观的层次和重要性，帮助个体了解自己掌握了哪些专业知识及其掌握程度如何，以帮助其判断适合的职业类型。
　　3。数据统计
　　本问卷主要应用spss19。0对数据进行项目分析、信效度分析、显著性检验。
　　二、结果分析
　　本问卷的项目分析采用相关系数和因子分析相结合的方法进行，首先统计项目分别与其类型分数、分量表分数的相关系数，其次运用因子分析的方法考查抽取类型和维度的结果，在上述两个分析的基础上，根据需要选择特定数据的题目。
　　1。知识的相关性分析
　　因子分析是指根据因子分析结果，将哲学（0。691）、大众传媒（0。710）、通讯（0。690）、历史学（0。679）、运输（0。642）、艺术（0。682）、公共安全（0。613）、法学（0。576）、教育学（0。557）、社会学（0。570）、地理（0。529）、心理学（0。464）归为维度1，定义为公共传媒；将工业设计（0。870）、工程技术（0。833）、机械工程（0。849）、计算机（0。798）、物理学（0。799）、建筑学（0。630）、数学（0。519）、食品生产（0。458）、物品加工（0。443）归为维度2，定义为工学；将企业管理（0。784）、市场营销（0。768）、人力资源管理（0。775）、客户服务（0。783）、会计学（0。767）、文秘（0。617）归为维度3，定义为经济管理与服务；将生物学（0。820）、化学（0。721）、医学（0。609）、心理治疗（0。525）归为维度4，定义为生物与医学；将外语（0。598）、中文（0。642）归为维度5，定义为语言。
　　2。相关性分析
　　从单一的相关性强弱角度来看，企业管理、会计学、市场营销、客户服务和人力资源管理与经济管理类处于强相关，工程技术、工业设计、建筑学和机械工程与工学类处于强相关，化学、生物与医学和生物与医学类处于强相关。上述知识与学科大类存在强相关关系。
　　对于如社会学、地理、医学、教育学、外语、公共安全、法学、通讯和大众传媒这些学科，它们和各大类学科的相关性都大于0。3，说明这几门学科的知识面较为宽泛，使用时需要的综合性强，需要各方面的知识。
　　对于企业管理和数学这两门学科，在本次研究所划分的5个大维度中均有三个维度的数值小于等于0。3，说明这两门学科的特点是专业性强。
　　3。信效度分析
　　各个学科的总体同质性信度达到了0。951。总体来说，评分者评出的分值可信度高。除语言的同质性信度为0。692，相对较低，但也可信。其他的其他类别的同质性信度都接近0。90，甚至超过0。90。从分半信度角度来看，总体的信度达到0。850。同样证明了评分者给出的分值可信度高。从具体项目来看，评分者在公共传媒，工学，经济管理与服务方面给出的评分可信度极高，在生物与医学、语言两方面的评分可信度虽不高，但也可信。因此，总体上说，此609份问卷所具有的可信度高，可以作为后续分析的依据。
　　4。效度分析
　　根据上表可以看出，工学和语言类的关系最小，工学与生物、医学类的关系最为紧密。公共传媒和其他所有维度的关系都较大。语言类和其他所有维度的关系都较小。
　　5。显著性检验
　　一是年龄显著检验。根据t检验获得的结果，从年龄的角度，公共传媒、工学、经济管理与服务、生物与医学、语言在总体上均不存在较大显著性差异。总体上说，年龄并不会影响知识类别的选择。对于公共传媒和工学这两门学科，年龄对其的影响相对较大，说明在未来的就业过程中，大量掌握这些知识的学生可能会转变自己未来的就业方向，而语言和年龄的关系极小，语言作为交流的工具，并不会随着年龄的改变而发生转变。生物与医学与年龄的显著性较小，这类学科专业性极强，跨学科的关系可能性极小，在未来的就业过程中，主要会从事自己所学的专业。
　　二是性别显著性检验。根据t检验获得的结果，男女学生在公共传媒、工学、生物与医学、总分上都存在显著的差异，说明从总体上来说，不同的性别对知识掌握的差异很大。这样会造成未来就业上性别的分化。
　　从具体分类来看，在公共传媒、工学、生物与医学这三个差异性显著知识大类中，公共传媒的差异性相对较小，而工学、生物与医学的显著性极大。这两个类别知识的学习与未来的应用都需要较大的体能，可以说女性未来在上述两个方向就业的可能性极小。而经济管理与服务、语言这两个大方向没有较大的差异。在这些知识的获取上没有特别明显的区别。语言和一些管理类的项目首先是必须掌握的知识，同时由于这两类的知识所需花费在肢体上的体能较小，男女在学习上不存在困难。
　　三是年级显著性检验。总体上来说，随着年级的升高，学生对于知识的掌握情况在逐年上升，从均值的角度来说，均值也随着年级的升高而不断上升。从显著性角度看，一年级、二年级、三年级、四年级和研究生的显著性极大。专业上最为显著的是经济管理与服务，每学年都要大量获取新知识，提高知识掌握水平。公共传媒、工学、生物与医学的显著性相对较小，说明这类偏向技术性的知识提升起来的难度较大，需要长期实践。
　　三、讨论
　　2016年，我国高校毕业生人数达到了765万人，相比2015年增加了16万人，高校毕业生面临的就业压力巨大。然而，知识的匮乏，对自己所具备的知识认识不足，是目前大学生在就业时遇到各种各样的困境，找不到理想工作的主要原因之一。因此，编制一份能够帮助大学生了解自身掌握专业知识的程度以及判断适合的职业类型的量表就存在着巨大的价值。
　　本研究基于ONET问卷，通过对33门基本学科知识划分为公共传媒、工学、经济管理与服务、生物与医学、语言5大维度。信、效度分析的结果表明，这5大维度划分的结构是合理的。从研究的结果来看，年龄虽然不影响学科的选择，但是，年龄对某些学科知识的掌握影响程度差异却非常大。有些学科受年龄因素的影响非常大，比如公共传媒和工学类；有些学科受年龄因素的影响非常小，比如生物与医学。同时，通过调查研究可以发现，性别对学科选择的影响会非常大，这就会造成就业中性别的分化。然而，在这些性别分化非常明显的专业，对于异性求职者来说，既是机遇又是挑战。此外，通过研究还可以发现，年级和知识的掌握程度总体上是一致的。综上所述，知识评估量表可以成为对大学生知识评估和职业判断的有效工具。
　　四、小结
　　本研究将知识划分为公共传媒、工学、经济管理与服务、生物与医学、语言5大维度。量表的信、效度结果表明，大学生知识评估量表是测量和评估大学知识水平和职业判断的有效工具。