学生、企业和政府等方面着手解析影响因素。选取国内外高校及企业，设计问卷多轮调研，从背景、投入、过程、成效及发展五个维度筛选指标，运用探索性和验证性因子方法评析模型，综合层次分析法和德尔菲法科学赋权因子，完善指标体系，并结合实例进行系统评价，以期为科学提升应用型高校经管类专业实训实践校企耦合水平提供参考。
关键词：评价体系；校企耦合；实训实践；经管类专业
作者简介：杨传明（1979-），男，山东莱阳人，苏州科技大学副教授，博士，研究方向为科技管理。
基金项目：江苏省教育科学“十二五”规划重点课题“经管类本科专业实训实践校企耦合模式研究与实践”（编号：B-b/2013/01/004），主持人：杨传明；苏州科技大学天平学院教改项目“独立学院物流管理专业应用型人才培养实现途径研究与实践”（编号：2014TJGB-03），主持人：杨传明。
中图分类号：G710 文献标识码：A 文章编号：1001-7518（2015）03-0085-04
在《国家中长期教育改革与发展规划纲要》指导下，地方高校办学战略人才培养目标定位为“应用型人才”的培养，注重培养学生的实践能力，为行业企业和地方经济建设和社会发展服务。经管类专业兼具社会科学及自然科学特征，其实训实践教学存在着极大动态不确定进化性，决定了教学体系中必须有大量鲜活的企业知识比重。当前应用型高校经管类本科专业实训实践均按照学生培养要求，在教育结构和内容层次上进行了一定程度的调整，但在如何理顺就业导向的实训实践体系、综合改革实训实践内容，培养专业学生的实践、就业和创业能力方面，还存在一定的不足。而校企耦合作为一种以市场和社会需求为导向的运行机制，利用学校和企业双重教育环境和资源，结合课堂实训与在岗实践，提升学生的实践能力、就业能力和综合素质，从而造就符合各种企业需求的应用型人才[1]。因此，设计合理的经管类本科专业实训实践校企耦合评价指标体系，帮助高校总结优劣势，寻找合适的实训实践校企对接模式，提升校企合作耦合度，是应用型高校经管类专业实训实践教学改革的必由之路。
一、教育评价模式综述
教育评论家Kinel Volt认为教育评价思想发展可划分为测量、描述、判断、建构和发展模式五个阶段[2]。测量阶段由R.W.Tyler提出，其通过七个步骤将所要评估内容定义为可见可评的双维目标[3]，其完整研究的评价结构扩大了教育评价的范围，但过于倚重结果的机械式量化，忽略了定性描述条件过程。描述阶段，Stufflebeam提出了CIPP模式，通过背景、输入、过程和成果评价为教育决策提供改进和发展信息，系统性较好[4]。但过分注重定性描述性信息，过高提升了决策者的主观判断，造成了对决策方案价值判断的不足。判断阶段的代表为Stake提出的反应模式，直接应答教育决策实践者教育实施过程所遇到的问题，贴近实际，有效避免权威影响[5]。但分层描述性说明过程耗费较高，提升了推广实施难度。建构模式由Cuba和Lincoln提出，强调应构建关注教育过程所有利益博弈者的价值体系，充分体现民主性[6]。但对于完全心理性建构的依赖，使得该模式特别容易陷入主观主义价值论陷阱。发展模式最早由Latoner和Crift提出，认为应综合考虑教育主体的过去及未来，制定符合教育评价主体及被评价主体配对发展的目标，评价并调动两者积极性[7-8]。其在一定程度上忽略了评价背景调查，教育资源损耗较大，在不发达地区实施难度较大。
二、建立应用型高校经管类专业实训实践校企耦合评价指标体系
为了更有效的贴合应用型高校经管类本科专业实训实践校企耦合的特点，在对现有国内外实训实践评价模式研究总结分析的基础上，项目组依据导向明确、科学客观、系统可测、简明独立的构建原则，改进Tyler及CIPP模式，综合吸取判断、建构及发展模式优点，从评价过程中学校、企业、学生和政府四大博弈主体价值体系入手，运用扎根理论法详细分析具体影响因素，综合层次分析法和德尔菲法赋权指标，制定评价标准体系，选取典型应用型高校为研究对象，通过评价面谈和发展性评价技术获取资料，测评实训实践校企耦合度。
（一）范畴编制
首先利用定性分析软件Nvivo9.0对所收集的217篇国内外关于实践实训评价指标体系的文章进行开放式编码。经过分解和提炼过程，抽取了合作目标、双师培养、实践经费、学生到岗率等186个基本概念，再依据相互逻辑关系归纳为116个初始范畴，依据轴心编码范式找寻初始范畴的逻辑关联，经二次资料比对及编码整合为103个副范畴和9个主范畴，借助CIPP模型，比对轴心编码得到的9个主范畴的内涵性质，综合归纳为背景、投入、过程、成效及发展评价5个一级范畴指标。以此为依据细化指标，初步选取校企合作目标明晰度、教师职称学历与年龄结构、实训实践教学开展适宜度等86个子指标。
（二）因子拣选
为了精炼因子，采用Likert式五级量表法将86个子指标按照五大一级范畴编制，形成指标预测试调查问卷。2013年11月至12月，项目组选取了江苏苏南、苏中及苏北4所典型应用型高校（苏州科技大学、苏州大学应用技术学院、南京审计学院、盐城工学院）及国外3所应用型高校（英国南威尔士大学、挪威莫尔德大学、德国杜伊斯堡埃森大学）经管类教师92人（其中国内教师75人，国外教师17人）、30家校外实习企业的85位企业专家、100位学生和30位政府人员，运用电子邮件、实地访谈等方式进行了调研。调研共发出问卷307份，回收有效问卷293份，满足了因子分析法对样本数量的要求。而后采用决断数值分析法，通过SPSS15.0将预测试量表指标得分之和升序排列，以0.25为区间标准分组后，利用样本T 检验得分的平均数差异显著性，若决断值未达到显著水平（>0.05），则表明该指标不能鉴别专家反应程度，予以删除，再重新整理编号，得到67个调查指标，形成因子正式调查问卷对专家进行第二轮调查。
在得到第二轮调查数据后，首先利用KMO和Bartlett球形检测判别数据群体矩阵的共同因素，检测结果见表1，五个一级范畴KMO值均大于0.50；Approx.Chi-Square值均大于158.175，呈显著水平，符合因子分析基本要求。
为了应对评价过程的众多主体和复杂流程，项目组利用探索性因子分析（EFA）测试因子相关度和潜在因子，再运用验证性因子分析（CFA）方法检测修正指标，推导评价因子接受度，以更好描述甄选因子评价主体及因子关系，反映问卷绝大部分信息。为了避免两次因子分析使用同样本带来的共同样本偏差，将二次调研所得的256份问卷均分为两份样本组。
1.探索性因子分析。探索性因子分析首先需要提取公共因子数，主要运用Kaiser计算特征值标准、碎石检测、因子贡献三种方法，其中Kaiser法过于机械，无法确保估计程度，碎石法缺少数量标准，客观性不足，因子贡献法则要求所有因子贡献率之和必须大于总方差的75%，条件苛刻。鉴于各自优缺点，综合三种方法联合运算确定因子，以“背景”分量表为例，通过计算数据的特征根、方差贡献率和累计方差贡献率，前4个因子初始特征根值分别为6.058、5.405、4.721、1.361，均大于1，且前4个因子的方差贡献率占总方差的77.316%，且碎石图十分理想，显示背景分量甄选4个因子最为合理。
确定因子数目后，经过方差最大化和正交旋转，并迭代4次，抽取四个公共因子，再计算各个指标的因子载荷。如数据显示“背景”分量表中指标1和指标3在TPLQ1上负荷为0.873、0.785，显著大于两者在其他TPLQ的数值，因此归为公共因子1；类似的方法将指标分别归于各自因子。为了保证客观科学性，对数据进行了7次最优斜交旋转。对比正、斜交旋转结果，将“背景”分量表中的7个指标提取为四个公共因子，依次命名为师生的校企合作目标明晰度因子和了解认同目标度、企业校企合作目标认识度和合作意愿及重视程度。依据以上步骤，对其他四层面进行因子分析，得出评价指标量表（如表2所示）。
为了确保评价指标的可信度和效度，运用系数对量表各层面与总量表进行同质性信度检验，经计算，5个公共因子的信度评价指标值分别为0.825、0.793、0.834、0.815、0.789，总值为0.811，均大于0.700，显示评价模型的具有较好的构想效度。
2.验证性因子分析。利用Lisrel10.0进行验证性因子分析，得到5个分量表指标负荷值及关系矩阵。结果显示所有指标标志化估计值均处于0.73与0.95之间，t值均大于1.96的标准，表明所有指标计量因子负载和t值均十分显著，数据具有较高的有效会聚性。同时分量关系矩阵系数均处于0.820与0.950间，观察变量测量误差处于0.21与0.47间，无明显误差，符合进一步做评价模型整体配置性分析条件。
经计算，评价模型整体配置性主要判别指标卡方值（x2）=171.212，自由度（df）=98，两者比值小于2；规范拟合指数（NFI）、不规范拟合指数（NNFI）、比较拟合指数（CFI）和增量拟合指数（IFI）分别为0.924、0.934、0.951、0.931，均大于0.900比值，模型P值为0.611，大于0.500；拟合优度指数（GFI）为0.881，接近理想值0.900，显示该模型拟合度较好。接着分析评价模型信度，所有评价指标信度指标（R2）值均处于0.515到0.811间，超过临界值0.500，显示该评价模型具有较好信度。
（三）因子赋权
为了增加评价模型的科学客观性，综合层次分析法（AHP）、德尔菲法赋权各因子。层次分析法依照各因子间隶属关系，将其分解为由高到低全排列的层次分析结构模型，通过两两比较各层次元素Di与Dj相对重要性，得到对比标度值Dij，建立判断矩阵B。其中i=1；再判断矩阵完全一致性，通过求和及求根方法计算近似特征值评判层次之间的重要性。求和法归一化判断矩阵B各列，设计相加矩阵各行，对向量行归一化后得出向量，其中为指标权重。求根法利用计算判断矩阵B，归一化各列，得出向量。再利用差检测计算权重矩阵的随机一致性比值，根据判断矩阵B的阶数n，依照1-10阶标准值表确定判断矩阵的平均随机一致性指标。德尔菲法项目组挑选高校教师、企业专家和学生各24名，调查时间为2013年12月至2104年1月，经过3轮问卷汇总得到指标权重。
而后设置公式计算各因子综合权重，其中j为指标项数，T1、T2为层次分析法及德尔菲法得到的权重，k1=0.5，k2=0.5。详细指标体系见表2。
三、实例评价比较
完成评价指标体系后，项目组于2014年2月至4月，采用教师、学生、合作企业和专家四维评价方式，对苏州科技大学的物流管理、工商管理、市场营销、旅游管理、金融管理、人力资源管理六个专业进行专业实训实践校企耦合度评价。调查人员为每个专业随机抽调15名教师、三四年级45名学生、15名合作企业人员，并以专业研讨会方式，邀请了高校、政府及企业的8名专家。经过各位评价人员的测评，得出相关具体数据，设第i个专业的第j个指标测评指标Xij的数据为Sij，指标权重为Wj，其实训实践校企耦合度得分为Si，运用公式计算正逆指标：
在获得各专业分数和排名基础上，进一步通过各专业的分指标对比明确本专业的优劣势，研究改进方案，实现专业实训实践教学资源的整合、共享和优势互补。
结语
本文在文献总结和实际调研的基础上，改进已有教育评价模式，依照应用型高校经管类本科专业实训实践校企耦合特点，运用多级模糊因子综合评价法分解目标层，设置41个分指标，定性定量赋予权重，客观建立评价指标体系，有效剔除了聚类分析、传统计量分析等方法的重复信息等问题，提升了分析精准度，有助于经管类相关专业从背景、投入、过程、成效及发展等方面清晰认识实训实践校企耦合发展情况，系统分析自身优劣势，研究制定合适的发展改进策略。期望从理论上对提升应用型高校实训实践校企耦合度的基础研究起到一定的促进作用，在应用上为高校通过校企合作改进实训实践质量，更好培养经管类大学生的就业能力、实践能力和创新精神，探索相关路径。
本研究不足之处在于样本主要采集于数所大学，样本代表性受到了一定限制，可能部分上影响了评价指标的拟合程度。今后研究中，项目组将进一步扩大调研范围，增加样本数量，调整完善应用型高校经管类本科专业实训实践校企耦合评价体系。
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责任编辑 吴学仕