高职高专院校人才培养工作评估指标的聚类分析.pdf
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1、第3期2006年9月 评 价 与 管 理Evaluation&ManagementVol.4 No.3Sep.2006高职高专院校人才培养工作评估指标的聚类分析刘康宁 董云川(华中科技大学教育科学研究院,武汉 430074)【摘 要】以2004年教育部制订的 高职高专院校人才培养工作水平评估方案(试行)评估指标为案例,运用聚类分析方法探讨了指标的归类属性、指标整合等问题,并进一步分析了各项人才培养工作的相关性。【关键词】高职高专院校;评估指标;聚类分析【中图分类号】G350;O159Cluster Analysis on the Assessment Indexes of People Cul
2、tivationin Higher Technical&Vocational Education InstitutesLIU KangningDONG Yunchuan【Abstract】Based on The People Cultivation Level Assessment Formula in Higher Technical&Vocational Educa2tion Institutes(a trial version)issued by Ministry of Education in 2004,with clustering method,this paper discus
3、sedsuch problems as the class attribute of the indexes and the integration of the indexes,and analyzed further the cor2relativity of each work to cultivate people.【Key words】higher technical&vocational education institute;assessment index;cluster analysis1 绪论社会学家致力于通过探求各种变量间隐匿的因果关系来了解现象本质,而现象特性的关系是多
4、样性的,内含有复杂的结构,对知识的发展意味着对多样性结构的进一步认识,从发展的眼光看,要素间的结构会随着认识的加深而显得更加丰富。德国社会学家韦伯强调:“现象成份的多样性对解释因果关系的重要性,他认为只有在无限多样的现象中仅有一个有限的部分是有意义的前提下,认识个体性现象的思想才在逻辑上是有意义的。1”韦伯在构建事实和因果关系方面,所提出的一般模式和社会学原则,在社会学结构理论形成中影响深远。按照结构主义理论的观点,随着知识的建构,结构会呈现“无限多样性”。可以说,评估指标的结构研究正力求探索这样的“多样性”。关于指标内部结构的研究,虽然大量研究已注意到指标体系的整体性和相关性,但多是在评价指
5、标内涵、评价标准、权重、评价等级这一集合体内讨论的,对于指标之间结构的研究却甚少,理论研究与实证性研究都尚缺,高职高专院校人才培养工作水平评估指标研究尤其如此。本研究运用聚类分析来探讨高职高专院校评估指标的结构,主要解决指标的归类属性、指标整合等问题,同时还将以此探讨评估指标结构研究的实证方法。其现实意义可以帮助重新审定一级指标分类的科学性和合理性,还可以根据指标的关联性和相似性测度,为学校的教学建设与改革提供理论依据。指标知识既有内容的,也有结构的。指标结构的分析对于专家实地评估有重要参考价值。如果一些指标有更为紧密的联系,那在做出价值判断时就应该综合收集有关联性的信息,并考虑指标间存在的交
6、互作用。同时,还可以指导被评院校的评估建设的规划。指标的相关性结果,某种意义上是反映了院校各项教学工作之间的关联性,可指导院校合理地规划、制定其评估建设的实施重点,能通过合理的资源分配、有效的教学建设来获得高的效益。2 方法方法的选择在实证研究中的作用不言而喻,作为一项探索性研究,方法的研究本身就是知识建构。022.1 对象及样本本研究选择了6所已接受高职高专院校人才培养工作水平评估的高职高专院校做为研究对象。其中有4所师范高等专科学校,2所高等职业技术学院。数据取自实施评估的42位专家二级指标评分。2.2 分析路径层次聚类是最广泛的聚类分析方法,又称R聚类法。对评估二级指标的聚类,可以看出二
7、级指标的相似性或紧密程度,发现真实的数据结构。指标所反映的相似性,其实是各人才培养工作的关联性。在实践运用中,专家可以根据类的形状、规模和个数系统收集学校评估信息并确立评估重点,学校也可以通过类的特点,有针对性地进行教学建设,更好地发挥项目合力作用,有效提高教育教学质量。3 聚类结果表1 评估项目的相关矩阵Proximity MatrixCaseMatrix File Input1.1学校定位与办学思路1.23产学研结合2.13结构2.2质量与建设3.1教学基础设施3.23实践教学条件3.3教学经费4.13专业4.23课程4.33职业能力训练4.4素质教育5.1管理队伍5.23质量控制6.1知
8、识能力素质6.23就业与社会声誉1.1学校定位与办学思路0.3900.3680.1300.2860.0730.2870.3280.310.67320.189 0.2620.200.0770.1691.23产学研结合0.3900.01520.146 0.3340.4950.38920.2820.20.22720.131 0.28520.220.490.1892.13结构0.3680.0150.6000.48520.080.2910.3360.530.3240.3750.0220.370.3760.1252.2质量与建设0.13020.146 0.60020.02020.5020.410.0920
9、.400.0480.47520.540.330.00920.133.1教学基础设施0.2860.3340.48520.0200.5920.8150.1530.340.4220.2330.4030.100.3050.1933.23实践教学条件0.0730.49520.0820.498 0.5920.6340.2110.160.39020.004 0.7610.140.1230.5403.3教学经费0.2870.3890.29120.406 0.8150.6340.0700.150.34020.038 0.6230.00.2710.2934.13专业0.32820.280 0.3360.0920.
10、1530.2110.0700.840.6840.1050.5140.790.7220.5054.23课程0.32820.280 0.3360.0920.1530.2110.0700.840.6840.1050.5140.790.7220.5054.33职业能力训练0.6730.2270.3240.0480.4220.3900.3400.6840.7120.160 0.6050.550.3660.3494.4素质教育20.18920.131 0.3750.4750.2330.0020.040.1050.2320.1620.200.210.1330.3135.1管理队伍0.2620.2850.02
11、220.539 0.4030.7610.6230.5140.330.60520.2010.370.3320.6485.23质量控制0.20120.188 0.3730.3280.0990.14220.040.7890.790.5450.2103720.5500.4356.1知识能力素质0.07720.493 0.3760.0090.3050.1230.2710.7220.650.3660.1330.3320.550.2626.23就业与社会声誉0.1690.1890.12520.129 0.1930.5400.2930.5050.350.3490.3130.6480.430.262图1 二级指
12、标聚类树形图(最长距离法)表2 聚为6类的评估项目成员表Cluster MembershipCase6 Clusters1.1学校定位与办学思路11.23 产学研结合22.13 结构32.2质量与建设33.1教学基础设施43.23 实践教学条件43.3教学经费44.13 专业54.23 课程54.33 职业能力训练14.4素质教育65.1管理队伍45.23 质量控制56.1知识能力素质56.23 就业与社会声誉412刘康宁等:高职高专院校人才培养工作评估指标的聚类分析 树形图反映出聚类的过程,根据不同的分类数可以确定不同的类型。“分类数的确定是迄今为止统计学都尚未解决的问题,主要的障碍是对类的
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