高校辅导员人格特征问卷修正论文

时间:2021-09-15 18:41:43 论文范文 我要投稿

高校辅导员人格特征问卷修正论文

  [摘要]教师的人格特征在教育中发挥着重大的作用一直以来是绝大多数教育研究者的共识,但究竟发挥着怎样的作用,以往的研究者虽有所阐述,却缺乏实证的研究。本研究的目标就是在广泛调研的基础上,从公共关系的视角进行实证研究,对辅导员的人格特征进行分析,通过调查和修订形成大学生辅导员人格特征调查问卷,以期为辅导员队伍专业化、职业化建设过程中引入人格测评提供理论依据。

高校辅导员人格特征问卷修正论文

  [关键词]辅导员 人格特征因子分析

  大学生辅导员作为从事思想政治教育工作的基层教育者,其工作能否取得实效更与其人格特征有着密切的关系,这也在学生中达成共识。但辅导员的人格力量怎样发挥作用,对学生的道德人格会产生怎样的影响,也缺乏实证的依据。人格测评已经广泛运用于各类人才选拔过程中,由此我们是否可以这样认为,将人格测评机制引入到辅导员的选拔工作中来,是否具有某些人格特征的人适合担任大学辅导员,这些人格特征将对学生的道德人格产生重要的影响。

  本次研究是以苏州某大学的大学生为主要调查对象,本次调查采用的是抽样与随机抽样相结合的方法进行调查。由于理论上的需要,在抽样过程中考虑到了一定的性别比例、年级比例及专业比例等。

  本研究把国内外以往有关班主任、学生辅导员、大学生思想政治教育工作等研究资料搜集起来,从研究内容、研究方法、存在问题等方面进行分析,从中得到启示,确定本文的研究内容和研究思路。在充分分析文献的基础上,设计研究方案,并且参考了艾森克个性调查问卷,在此基础上进行修改形成辅导员人格特征调查问卷。

  最后文章在运用SAS、SPSS软件对数据进行区分度检验、因子分析、信度、效度检验。最终形成了高校辅导员人格特征的调查问卷,为以后进一步进行高校辅导员的研究工作奠定了一定的基础。

  一、问卷的编制

  本调查最终内容由两部分调查问卷组成。第一部分是高校辅导员人格特征调查项目和被调查者的背景信息。调查问卷共有3个维度和30个项目,3个维度分别为性格内外向、情绪稳定性和神经质;被调查者的背景信息,包括性别、专业和是否担任班级干部。第二部分是高校辅导员人格特征对大学生道德的影响程度调查问卷。包括14个维度。

  高校辅导员人格特征调查问卷采用是否评分法,根据这个评分法,分别赋予“是”选项分值1;“否”选项分值0。高校辅导员人格特征对大学生道德影响程度问卷采用五分制评分法,分别赋予五个选项五个分值1,2,3,4,5。 此外问卷有九道逆向选择的题目,因此数据输入时要有相应的逆向赋值的处理。

  高校辅导员人格特征调查问卷参考埃克森的艾森克个性问卷 (EPQ)编制,共分为三个纬度,即内外向个性维度、情绪稳定性维度和神经质维度。

  内外向个性(E)维度首先是荣格根据精神动力学理论提出来的。极端内向与极端外向之间有各种程度的移行状态。在实际生活中,多数人均属于两级端之间,或者倾向内向或外向。

  外向或内向的人,又可有情绪稳定或不稳定。情绪稳定性(N)维度也如内外向个性维度一样,是从情绪极端稳定到极不稳定两极。如果以 E维度为 X轴,N为 Y轴,交叉成十字,在外画一圆,在圆周上的各移行点,成为具有各种不同程度的 E和 N特点的人。

  具有各种不同程度 E和N的人,还具有不同程度的神经质特点。神经质(P)维度的项目是根据正常人和病人具有的特质经过筛选而来的。

  二、问卷的试测

  此次调查研究以苏州某大学为主要试测对象,共发放问卷110份,回收105份,有效问卷98份,有效回收率为89.1%,有效回收率一般,其中试测男生48人,女生62人。

  三、问卷的区分度检验

  首先对问卷的各项目与总分的相关系数(区分度)检验,删除与总体没有显著性关系的项目,根据项目区分度的衡量指标,区分度如果在0.4以上,则区分度显著,项目符合要求,可以保留,如果区分度在0.4以下,则区分度不显著,项目须淘汰。问卷的项目与总体的相关系数如下表所示:

  由输出结果可知,内外向维度中项目1、2、5、7、8,情绪稳定性维度中项目12、19、20,神经质维度中项目24、27,总分的相关系数在0.4以下,不符合要求,故将其删除。其余20个项目与总分的相关系数在0.4以上,则可以保留。将保留的20个项目重新编排,形成大学生辅导员人格特征调查问卷。

  四、探索性因子分析

  在进行因子分析之前首先对数据是否适合做因子分析进行检验,KMO检验旨在检验变量之间的偏相关,其基本可以解决资料适合性问题。一般而言,若KMO接近于1,则适合做因子分析,若接近于0,则不适合做因子分析。具体来讲,KMO值0.80以上为“优”,0.50以上为“合格”,0.50以下为“不合格”,不适合做因子分析。经检验高校辅导员人格特征问卷的KMO值为0.919,因此此问卷比较适合做因子分析。

  探索型因子分析采用主成份分析方法来抽取公因子,以正交法进行旋转。采用特征值大于1,因子载荷大于0.4的选择标准,高校辅导员人格特征问卷的探索性因子分析的结果如表2。

  五、验证性因子分析

  验证型因子分析旨在验证探索型因子分析所提供的理论假设的准确性和合理性。运用SAS上述经探索型因子分析所得的问卷3进行验证型因子分析,结果见表3。

  关于结构方程模型的总体拟和程度有很多评价标准,本研究采用了X2/df、NFI、RMR、GFI、AGFI、RMSEA。其中X2/df表示X2检验结果与自由度的比值,我们希望得到的是不显著的X2值,很小的X2值说明拟合很好。NFI、NNFI分别表示标准拟合指数和非标准拟合指数,他们主要通过比较目标模型与一个基本模型的拟合来检验所考察模型的整体拟合程度,这两个数介于1-1.0之间,接近于1说明拟合的好,接近于0说明拟合的不好,但样本量小时会产生严重的错估现象。GFI是为了克服X2检验的.结果依赖样本N大小的缺陷而引入的拟合优度指数,GFI的值在0-1之间,越接近于1,则模型越好。根据国内外发表的学术论文中的结构方程模型来说,GFI一般在0.90以上。

  RMR是以模型不能说明的样本协方差为基准,表示构成协方差矩阵元素1的平均指标,RMR值越接近于0说明模型拟合的越好。AGFI为修正拟合优度指数,它是为克服GFI和RMR值因自由度变小而拟合优度提高的缺陷而产生的。AGFI的值也在0-1之间,越接近于1,则该模型越好,一般大于0.9时,认为模型拟合观测数据。RMSEA为近似误差均方根估计,RMSEA取值在0.05或以下,而且其90%置信区间上限在0.08及以下,表示较好的拟合模型。通过以上分析可知,在本研究中,X2/df、NFI、RMR、GFI、AGFI、RMSEA值较好,模型较为理想。

  六、信度分析

  所谓信度, 就是量表的可靠性或稳定性。一个量表的信度越高, 该量表越稳定, 采用该量表测试或调查的结果就越可靠和有效。内部一致性信度是衡量问卷量表内部一致性高低的指标。本研究中采用哥伦巴赫一致性系数(Cronbach’s a)作为内部一致性信度检验指标,根据心理测量学的要求,一般信度系数在0.7以上即可接受。经检验此次问卷的Cronbach‘s a系数为0.881,故此次研究所采用的问卷总体信度较高,收集的数据能够达到研究的要求。 通过上述探索型因子分析可以得到了三个维度的信度内部一致性检验结果,三个维度的信度一致性检验结果如下:

  从结果中显示三个维度的信度都能达到标准要求,但三个维度的信度总体不高。

  七、效度分析

  测验的效度是指一个测验在测量某项指标时所具有的准确程度,即测量工具在多大程度上反映了我们想要测量的概念的真实含义,效度越高,即表示测量结果越能显示出所要测量的对象的真正特征。效度包括三个类型:内容效度、评判标准效度和结构效度,由于研究条件有限,本文只对结构效度作了研究。

  经过统计软件分析,本研究给出了三个维度的结构效度,如下表所示:

  根据判别标准各维度的相关系数如果在0.3-0.5之间证明相关性比较强,小于0.2证明相关性较弱,独立性较强。上述研究表明大学生辅导员人格特征调查问卷具有较好的结构效度,经统计分析问卷共确定了三个维度,20个项目,将其重新编排得到最终的大学生辅导员人格特征调查问卷。

  八、结论

  本次调查通过基础理论研究,问卷编制与发放,问卷修正最终形成了大学生辅导员人格特征调查问卷。此问卷共分三个维度(性格内外向、情绪稳定性和神经质),20个项目。

  本次调查自编的高校辅导员人格特征生评问卷和辅导员对大学生思想道德影响问卷,经过测试项目的区分度、总体和各维度的信度、结构效度检验后,数据证明本次调查所用的问卷具有一定的信度,问卷的内容能够反映变量的基本特征,并且具有一定的结构效度,能够作为本研究的测试工具。

  但是,在本研究过程中也存在一些问题,例如样本调查对象单一,只针对了苏州某大学的学生,而没有对辅导员也进行相应的调查,这与我们的研究条件有限有关;在对问卷修正过程中,区分度检验过多项目的区分度不显著,六个维度的信度做内部一致性检验时信度不够理想,最后确定的三个维度的累积贡献率较低,只达到了51.885%,这可能主要与问卷本身的质量有关系。

  从上述研究来看,最后形成的大学生辅导员人格特征调查问卷基本是合理的,能够对高校辅导员的人格特征进行评估。

  参考文献:

  [1]龚耀先.修订艾森克人格特征问卷手册[M].长沙:湖南医学院出版社, 1993,(2).

  [2]张兴杰.社会调查[M].南京:南京大学出版社,2006.

  [3]方晓义﹒中国大学生适应量表的编制[J].心理与行为研究,2005,(3).

  [4]冯伯麟﹒教育统计学[M].北京:人民教育出版社.

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