基于多元线性回归的高校劳动教育高质量发展影响因素研究.pdf
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1、 2 0 2 3年第3期 第2 5卷(总第1 3 9期)淮 南 师 范 学 院 学 报J O U R N A LO FHU A I N A NN O RMA LUN I V E R S I T YN o.3,2 0 2 3 G e n e r a lN o.1 3 9,V o l.2 5 收稿日期2 0 2 2-1 1-2 2 基金项目2 0 2 1年度安徽高校研究生科学研究项目“劳动教育对高校高素质人才培养的影响研究”(Y J S 2 0 2 1 0 4 1 6)。作者简介谢振 安(1 9 6 4),男,安徽 理工 大 学人 文社 会 科 学 学 院 教 授,硕 士 生 导 师,研 究 方
2、向:管 理 学;杨 会 会(1 9 9 6),女,安徽理工大学人文社会科学学院硕士研究生,研究方向:管理学。基于多元线性回归的高校劳动教育高质量发展影响因素研究谢振安,杨会会(安徽理工大学 人文社会科学学院,安徽 淮南 2 3 2 0 0 1)摘 要文章分析新时代高校劳动教育发展的现状,探索学生劳动教育发展规律,建立指标体系设计问卷并收集数据,运用E X C E L、S P S S 2 2.0等数据软件进行分析,选择多元线性回归建立模型,对高校劳动教育高质量发展影响因素进行探究。研究发现:高校劳动教育的高质量发展状况与高校自身环境、学生主体的劳动教育发展现状呈现多元线性回归关系;高校学生主体的
3、劳动教育程度对高校劳动教育高质量发展呈现正向相关关系;高校劳动教育发展的状况与其高质量发展呈现中度正相关关系。高校在劳动教育高质量发展建设中应遵循劳动教育的规律,结合劳动教育高质量发展影响因素与新时代劳动教育发展特征,开展符合高校特色、学生发展需求的劳动教育,为培养高素质人才开辟新的路径。关键词多元线性回归;劳动教育;高质量发展 中图分类号G 4 4 2 文献标识码A 文章编号1 0 0 9-9 5 3 0(2 0 2 3)0 3-0 1 2 7-0 6 中国共产党第二十次全国代表大会上的报告在“实施科教兴国战略,强化现代化建设人才支撑”建设中指出,办好人民满意的教育,要“全面贯彻党的教育方针
4、,落实立德树人根本任务,培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。坚持以人民为中心发展教育,加快建设高质量教育体系,发展素质教育,促进教育公平。”1在新时代教育评价改革中指出劳动教育评价要“明确不同学段、不同年级劳动教育的目标要求”、“探索建立劳动清单制度,明确学生参加劳动的具体内容和要求”、“加强过程性评价,将参与劳动教育课程学习和实践情况纳入学生综合素质档案”2。高校作为人才培养的重要一站,应根据国家、社会对高素质人才的需求,强化育人职能与育人目标,心怀“国之大者”,把握教育发展规律,培养与国家发展要求相适应、与人民群众期待相契合、与国家综合国力相匹配的社会主义建设者和接班人。高校将
5、劳动教育纳入人才培养计划体系3,有利于引导学生树立正确的世界观、人生观和价值观,有利于培养学生在生活中的自立能力、在社会中的生存能力、在就业中的创新能力等,为国家和社会发展提供助力。因此,文章立足文献分析与数据分析,分类整合影响因子,运用多元线性回归方法分析影响高校劳动教育高质量发展的显著性指标,分析其产生的原因并提出相关建议,旨在为推动高校劳动教育的高质量发展提供决策参考依据。一、指标体系构建与数据处理分析(一)设计指标与收集数据1.构建指标在研究分析高校劳动教育相关文献、著作、政策文件等内容的基础上,通过C NK I关键词分析对高校劳动教育进行相关检索。检索发现,现有文献关于“劳动教育”“
6、高校劳动教育”“劳动教育高质量发展”的研究成果较多,本研究根据文献结果对高校劳动教育高质量发展因素进行分析。在文献分析的基础上,结合高校自身发展特征、学生发展特征与新时代劳动教育发展需要,梳理被调查者基本信息、高校劳动教育发展现状、学生劳动教育基本素养和高校劳动教育高质量发展4个维度,并整理出1 4个二级观测变量,详见表1。2.收集数据用问卷调查法进行数据收集,严格按照问卷设计要点设计问卷,对各项指标用客观、易理解的方式进行题项设计,分版块对题项进行排序并进行一定的交叉,以保障被调查者对问卷进行客观回答。本研究要求2 7个题项采用李克特5级量表法进行编制,发放一定数量的调查问卷。问卷以高校学生
7、为调查对象,在年级上以一、二、三、四年级数量递减以保障问卷分布的科学性。借助高校智慧平台便捷性和广泛性发放问卷,并结合线下发放问卷的方式进行。问卷共计发放21 0 0份,回收19 7 6份,回收率为9 4.1%。剔除无效问卷7 6份,最终得到有效问卷19 0 0份。将有效问卷数据导入S P S S2 2.0进行问卷各题项度量分析,以检验问卷数据。对问卷数据进行样本检验分析,检验问卷题项与指标体系之间的数据拟合度,测量不同样本对指标评价是否存在离散缺失值与显著性差异。结果显示,2 7个题项评分均通过检验,P值为0.0 0 0,设置9 5%的置信区间中不包含0,检验结果说明不同问卷样本对高校高质量
8、发展的指标体系具有适配性和良好的鉴别度,详见表2。对问卷进行信度分析是指通过C r o n b a n h系数检验量表各维度的可信度,检验结果达到参数指标即说明该问卷数据具有一定的信度,能够进行 数 据 分 析。经 检 验,问 卷 数 据 各 维 度 的C r o n b a n h系数分别为0.0 9 2、0.9 6 5、0.8 2 6和0.9 7 2,4个维度中,调查者基本信息维度的系数为0.0 9 2,小于0.7。既往研究认为,C r o n b a n h系数大于0.7时一致性较好,因而,在接下来的研究中将去除调查者基本信息维度分析(表3)。表1 潜在变量与观测变量指标体系潜在变量观测
9、变量高校被调查者基本信息性别专业年级家庭环境家乡高校劳动教育发展现状基础设施建设师资力量配置劳动教育教学高校学生劳动教育发展现状劳动观念劳动技术劳动实践高校劳动教育高质量发展劳动教育投入劳动教育体制机制劳动教育发展可持续 表2 独立样本T检验L e v e n e方差相等性检验F显著性t自由度S i g.(双尾)均值相等t检验平均差标准误差差值9 5%置信区间下限上限总分已假设方差齐性5 1.2 8 60.0 0 0-7 3.5 0 51 0 2 40.0 0 0-3 0.1 3 30.4 1 0-3 0.9 3 7-2 9.3 2 8未假设方差齐性-7 3.5 0 5 10 1 3.2 5
10、30.0 0 0-3 0.1 3 30.4 1 0-3 0.9 3 7-2 9.3 2 8表3 潜变量的信度检验结果变量名称项数C r o n b a n hN调查者基本信息50.0 9 219 0 0高校劳动教育发展现状80.9 6 519 0 0高校学生劳动教育发展现状80.8 2 619 0 0高校劳动教育高质量发展60.9 7 219 0 0全量表数据检验2 20.9 4 519 0 0(二)数据处理及相关性分析1.数据处理回归分析方法是通过建立统计模型研究变量间相互关系的密切程度、结构状态、模型预测的一种有效工具,在进行回归分析并建立回归分析模型时须满足高斯马尔柯夫条件4,即随机误差
11、项具有零均值和等方差,即:E(i)=0,i=1,2,nc o v(i,j)=2,i=j0,ij(j=1,2,n 还应满足正态分布假定条件:iN(0,)=0,2),i=1,2,n1,2=,n相互独立 821淮南师范学院学报 2 0 2 3年第3期 当上述假设成立时,说明不同的样本点之间是不相关的(在正条件下即为独立),不存在序列相关性,随机误差项在不同的样本点有相同的方差表明各观测之间有相同的精度。根据以上假设条件,文章对数据各维度的题项进行打包处理,除去信度不达标的第一维度,剩下的3个维度分别是高校劳动教育发展现状、高校学生劳动教育发展现状以及高校劳动教育高质量发展,对这3个维度进行直方图与数
12、据相关性分析。首先对数据进行直方图分析,直方图能够直观展示两变量之间关系的强弱程度,反应变量之间的总体关系趋势,为研究高校劳动教育高质量发展的影响因素与高校劳动教育发展现状、高校学生劳动教育发展现状之间的相关性,依次将F 4高校劳动教育高质量发展作为因变量与F 2高校劳动教育现状、F 3高校学生劳动教育发展现状作直方图(图1和图2)。图1 高校劳动教育发展现状图2 高校学生劳动教育发展现状 根据图中内容可知,高校劳动教育发展现状与高校劳动教育高质量发展呈现正态分布特征,正态曲线与柱状数据分布基本一致,具有线性相关关系。高校学生劳动教育发展现状与高校劳动教育高质量发展呈现正态分布特征,正态分布曲
13、线与柱状数据分布基本一致,具有线性相关关系。2.相关性分析双变量相关分析反映两个变量之间的相关关系,为通过数据反应变量之间是否具有相关关系,本研究运用S P S S 2 2.0进行相关分析,研究得出相关数据内容(表4)。根据表4数据内容可知,F 2与F 4的相关系数为0.4 4 2,呈现正向中度相关,单尾单侧检验P值为0.0 0 0,结果显著;F 3与F 4的相关系数为0.5 9 9,呈现正向中度相关,单尾单侧检验P值为0.0 0 0,结果显著,相较于F 2,F 3对F 4的相关性更高;F 2与F 3的相关性为0.5 8 4,呈现正向中度相关,单尾单侧检验P值为0.0 0 0,结果显著。表4
14、相关性分析F 4高校劳动教育高质量发展F 2高校劳动教育发展现状F 3高校学生劳动教育发展现状皮尔森(P e a r s o n)相关F 4高校劳动教育高质量发展1.0 0 00.4 4 20.5 9 9F 2高校劳动教育发展现状0.4 4 21.0 0 00.5 8 4F 3高校学生劳动教育发展现状0.5 9 90.5 8 41.0 0 0显著性(单尾)F 4高校劳动教育高质量发展.0.0 0 00.0 0 0F 2高校劳动教育发展现状0.0 0 0.0.0 0 0F 3高校学生劳动教育发展现状0.0 0 00.0 0 0.921谢振安,杨会会:基于多元线性回归的高校劳动教育高质量发展影响因
15、素研究 (三)建立多元线性回归模型1.初步建立回归模型多元线性回归的基本原理是利用最小二乘法对多个变 量之间的关 系进行建模。如果(xi1,xi2,xi p;yi),i=1,2,n是变量(x1,x2,xp)的一组观测值,则多元线性回归模型的一般形式为:yi=0+1xi1+2xi2+pxi p+i,i=1,2,n其中随机变量y为被解释变量(因变量),x1,x2,xp为解释变量(自变量),为随机误差,随机误差可以概括由于人们的认识以及其他客观原因的 局 限 而 没 有 考 虑 到 的 种 种 偶 然 因素。0,1,2,p为未知参数,常称它们为回归系数,0是回归常数。由上述分析可知,F 2高校劳动教
16、育发展现状、F 3高校学生劳动教育发展现状与高校劳动教育高质量发展呈现线性关系,因而建立多元线性回归模型为:yi=0+1xi1+2xi2+i。为由样本数据得到回归参数0,1,2的理想估计值,本研究使用最小二乘法估计。所谓最小 二 乘 法,就 是 寻 找0,1,2,p的 估 计值0,1,2,p,使离差平方和Q(0,1,2,p)=ni=1yi-0-1xi1-2xi2-pxi p)2最小,则0,1,2,p满足条件Q(0,1,2,p)=m i n0,1,2,pni=1(y i-0-1xi1-2xi2-pxi p)2求得的0,1,2,p为0,1,2,p的最小二乘估计。文章 采 用S P S S2 2.0
17、求 解yi=0+1xi1+2xi2+i,在回归分析中通过数据筛选与设定得到回归系数,详见表5。表5 回归系数a模型非标准化系数B标准错误标准化系数B e t aT显著性B的 1信赖区间下限上限1(常数)1.3 1 60.0 8 31 5.9 4 10.0 0 01.4 7 81.4 7 8F 20.1 3 20.0 2 10.1 4 06.2 3 20.0 0 00.1 7 30.1 7 3F 30.6 1 30.0 2 70.5 1 82 3.1 0 30.0 0 00.6 6 60.6 6 6 注:a.因变量:F 4高校劳动教育高质量发展。由表5可知,常数项数值为1.3 1 6,F 2高校
18、劳动教育发展现状回归系数=0.1 3 2,回归系数的标准误差(S t d.e r r o r)=0.0 2 1,回归系数的T检验值=6.2 3 2,显著性P=0.0 0 0;F 3高校学生劳动教育发展现状回归系数=0.6 1 3,回归系数的标准误差(S t d.e r r o r)=0.0 2 7,回归系数的T检验值=2 3.1 0 3,显著性P=0.0 0 0。由研究结果得出结论,两个回归系数都显著且有意义,求得回归方程为y=1.3 1 6+0.1 3 2x1+0.6 1 3x2+。2.回归方程显著性检验在高校劳动教育高质量发展因素影响因素分析中,事先并不能确定随机变量y与变量x1,x2之间
19、有确定的线性关系,在进行回归参数估计前,对随机变量y与变量x1,x2的关系进行多元线性回归方程拟合,这些是对定性分析作出的一种假设,因而要对回归方程进行显著性检验。再进行显著性检验时要对自变量x1,x2进行检验,看其整体上对y是否有明显影响,为此提出原假设H0:1=2=p=0,如果H0被接受,则表明随机变量y与量x1,x2的线性回归方程模型没有意义。正态随机变量y1,y2,yn的偏差平方和可以分解为:ni=1(yi-y)2=ni=1(yi-yi+yi-y)2=ni=1yi-y)2+ni=1(yi-yi)2令ST=ni=1(yi-y)2,SR=ni=1yi-y)2,SE=ni=1(yi-yi)2
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- 基于 多元 线性 回归 高校 劳动教育 质量 发展 影响 因素 研究
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