杭州市大学生职业教育选择偏好探究

仲卓帆 高诗婕 宋泰瑞

摘  要：近年来国家对职业教育的支持力度不断加强，新职业教育法也在修订中。《国家职业教育改革实施方案》提到，职业教育与普通教育作为不同教育类型同等重要[1]。基于问卷调查数据，本文利用主成分分析法探究杭州市大学生职业选择偏好的主要影响因素，发现“看到身边人接受职业教育”和“名人或明星代言”对接受职业选择偏好的影响较大，且前者的影响更大一些。。

关键词：职业教育;主成分分析法;偏好探究

1引言

根据《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》，“十四五”期间，我国将着重增强职业技术教育适应性，具体包括突出职业教育的特色、完善顶层设计、创新办学模式、提升教育质量和深化职普融通[2]。从发展趋势来看，发展职业教育和培养技术技能人才无疑会是未来的重点发展方向。但目前仍没有较好的量化模型分析杭州市大学生职业教育选择偏好探究，对更合理地推行职业教育政策不利，故本文针对杭州市大学生职业教育选择偏好开展了一系列研究。

2研究对象

本文研究对象为杭州市内有过杭州市高等教育經历的学生，实际发放问卷1000份，其中有效问卷835份，问卷有效率为83.5%，正式调查数据均通过了信度和效度检验，表明此次调查具有较高的随机性并且大部分调查项目具有显著的相关关系，调查结果真实可靠

3基于主成分分析的杭州市大学生职业教育选择偏好探究

3.1 模型构建

为探究哪些因素对选择职业教育有更大的影响，并得到我们所探究的因素对于总体目标的贡献程度，我们选择建立主成分分析模型，通过分析方差大小来计算各因素对接受职业教育意愿的贡献率[3]。

结合实际情况及社会背景，我们总结了八个可能从不同程度上影响接受职业教育意愿的因素，分别为个人对于职业教育的需求、名人或明星代言、看到身边人接受职业教育、机构师资、机构规模与评价、课程费用、授课形式、课程内容与价值.

3.2 模型求解

具体建模的过程中，我们借助Matlab先将数据标准化，计算得到  的协方差矩阵和相关系数矩阵[4]，接着我们对数据进行主成分分析得到：

结果显示，前6个主成分的方差累计贡献率达到80%，保留特征值大于1的2个主成分，可以用这些主成分“取代”原来的8个变量，信息损失不是很多。将标准化后的指标转化为主成分后我们得到两个基本包含了所有数据信息的主成分，计算主成分的得分，具体如下：

对保留的2个主成分进行综合评价：对2个主成分进行加权求和，即得到最终评价值，权数为每个主成分的方差贡献率。即我们可以得到两个基本包含全部数据信息的主成分[5]：

Comp1=0.3320 X1+0.2353 X2+0.3620 X3+0.4170 X4+0.4145 X5+0.2918 X6+0.3983 X7+0.3373 X8

Comp2=-0.3604 X1+0.6712 X2+0.4100 X3-0.0342 X4-0.0319 X5-0.1311 X6+0.0960 X7-0.4721 X8

用以上两个主成分取代原来的八个变量，信息不会损失太多。

根据最终结果显示， 和 两个因素即“看到身边人接受职业教育”和“名人或明星代言”对接受职业教育意愿的影响最大， 即授课形式、机构师资和机构规模与评价对接受职业教育意愿的影响次之， 即课程费用、个人对于职业教育的需求和课程内容与价值对接受职业教育意愿的影响相对较小。职业教育机构可以根据这些结果调整对职教宣传或内容的投入等。

参考文献

[1]刘晓明，王金明.浙江省高等职业教育与经济发展的相关性分析[J].中国职业教育技术，2012（6）：21-24

[2]刘海舟.高等职业教育校企合作影响因素分析一一以Z职业技术学院为例[D].武汉：华中科技大学，2015

[3]何晓群.应用回归分析[M].北京：中国人民大学出版社，2011：59-64

[4]郭萍.有交互影响的三因素方差分析的应用及MATLAB实现[J].沈阳大学学报：自然科学版，2019，31（3）：36-39

[5]薛定宇，陈阳泉.基于MATLAB/Simulinkl的系统仿真技术与应用[M].北京：清华大学出版社，2002：50-79