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1、精品论文辅导员职业效度模型的建立与干预策略分析徐芃 1，曾学毛 21 广州大学心理研究中心，广州广东（510006）2 广州大学化工学院，广州广东（510006）E-mail：摘要：编制辅导员职业效度问卷（信度 0.897；效度 0.726），以广州大学辅导员为抽样框， 收集 57 份有效问卷。运用因子分析和多元回归线性方程建立辅导员职业效度模型，并提出辅导员职业效度干预策略。研究结果显示：（1）辅导员的职业效度受到工作归属感，工作回报，工作任务，发展空间，团队合作，工作条件，工作价值观和自我价值实现 8 个因素的影 响。其中，工作归属感的影响权重最大，工作任务的影响权重次之；（2）辅导员的工
2、作归属感随着工作年限波浪般急剧起伏。新进辅导员具有强烈的工作归属感，但是工作 8 年以上的 辅导员职业倦怠感最强。可以从（1）建立辅导员职业保障机制增强工作归属感；（2）通过职称晋升制度保障辅导员自我价值的充分实现；（3）建立实施辅导员职业准入制度确保辅导 员工作的职业素质等方面实现对辅导员职业效度的干预。关键词：辅导员；职业效度；因子分析；工作归属感1. 引言2004 年中共中央国务院关于进一步加强和改进大学生思想政治教育的意见和 2005 年教育部关于加强高等学校辅导员班主任队伍建设的意见，以及 2006 年 7 月教育部普 通高等学校辅导员队伍建设规定的出台，标志着当前高校学生辅导员队伍
3、建设进入了一个 新阶段。高校学生辅导员队伍的职业化成为一个特别值得关注的理论和实践课题。职业效度是准确描述某种职业特质的程度。辅导员职业效度是准确描述辅导员这种特 殊职业工作特质的程度。对辅导员工作已有的研究表明，辅导员工作职责不明确，专业素质 不高（陈军绘，2007）；职业倦怠与教龄密切相关,从事辅导员工作两年以内是低成就感出现 的高峰期（刘慧，2008）。辅导员工作的职业效度不明确，影响着辅导员职业工作效率和工 作满意度水平。因此，对辅导员职业效度进行研究，明确辅导员职业工作的特质，不仅有助 于丰富大学生思想政治教育理论研究，而且有助于辅导员工作队伍的职业化建设，强化大学 生思想教育的力量
4、。2. 研究方法2.1 研究对象我们以广州大学为抽样框，方便随机选取从事辅导员工作的 70 名辅导员作为样本被试。 共发放调查问卷 70 份，回收问卷 61 份，有效问卷 57 份，有效问卷回收率为 81.4%。其中， 男辅导员 26 人，女辅导员 31 人；已婚辅导员 33 人，未婚辅导员 24 人；从事辅导员工作时 间 1 年内的 15 人（占总数 26.3%），12 年内（含 2 年）的 12 人（占总数 21.1%），23 年以内（含 3 年）的 5 人（占总数 8.8%），3-5 年（含 5 年）6 人（占总数 10.5%），5-8 年（含 8 年）13 人（占总数 22.8%），8
5、 年以上的 6 人（占总数 10.5%）；辅导员所在学院本科 学生人数在 500 人以下的 16 人，500-800 人的 14 人，800 以上的 27 人；辅导员学历为本科 的 6 人（占总数 10.5%），硕士的 39 人（占总数 68.4%），博士的 12 人（占总数 21.1%）。- 1 -2.2 研究工具我们根据其他职业的工作满意度量表，结合辅导员的职业特征初步编制了包含 48 个题 项的辅导员职业效度量表作为研究工具。（1）项目分析 采用区分度和因子分析二项指标对问卷项目进行分析。区分度：以每个项目得分与总分之间的积差相关系数作为区分度的指标。相关系数显 著说明该项目能够代表所要
6、测量的内容或主题，相关系数不显著意味着该项目缺乏鉴别力。 辅导员职业效度问卷中项目的区分度，相关系数不显著的题项共有 2 题，予以删除。因子分析：用主成分分析法对剩余题项进行因子分析，删除共同度低于 0.75 的题项， 删除在各个因子上负荷平均小于 0.5 的题项。经项目分析与因子分析，删除 26 道题，共剩余 22 道题目（含 1 道效标题），组成最终 的数据测试问卷，以下的分析都在此基础上进行。（2）信度分析本研究采用 Cronbach 一致性系数来考察自编问卷的同质性信度。结果表明，测量问卷 的 系数达到 0.897，说明总量表具有较好的一致性。（3）效度分析 本研究选用一项效标题作为自
7、编的辅导员职业效度的效度指标。根据被试对问卷效标题的回答，计算其他 21 个项目总分与该项目得分间的相关性，效标题与自编问卷的相关系数 为 0.726，在 0.01 水平上相关显著。所有数据用 SPSS13.0 处理。3. 职业效度模型的建立与分析3.1 探索性因子分析对调查收集而来的 57 份数据进行探索性因素分析，目的在于考察辅导员职业效度的结 构维度。对问卷中的 22 个选项进行主成分分析，经 Bartlett 球形检验，Bartlett 值为 738.134（sig.为 0.000），相关矩阵不是一个单位矩阵，可以进行主成分分析。球形假设被拒绝，表 明本问卷各变量之间不独立，彼此相关，
8、取样的适当性较好，且 KMO 值为 0.673，表明主 成分分析结果具有一定的可能接受性。因此，适合对这些变量进行因素分析。表 3-1 因子负荷和共同度变量因子 F1 因子 F2 因子 F3 因子 F4 因子 F5 因子 F6 因子 F7 因子 F8 共同度 特殊方差T01-.055-.005.298.096.215.735.296.131.729.271T02.122.280.130.164.196.766-.184-.058.800.200T03.170.168.248.752.033.229.204-.019.780.220T04-.076-.005.749.248.165.185.03
9、8-.151.734.266T05.036.555.335.428.195-.348.106.172.805.195T06.225.114.075.855-.066.084-.091.205.862.138T07-.029-.142.185.133.776.307.010.235.825.175T08.239.131.242.130.128.050.797.144.825.175T09.061.480.351.458.261-.141.268.043.730.270T10.134.880.071.041.076.088-.070.035.819.181T11-.055.005.298.096.
10、215.735.296.131.779.221T12.142.830.155.133-.090.174.134-.003.808.192T13.171.236.477-.307.339.160.120.383.708.292T14.243.089-.027.427.141.047.152.756.868.132T15.682.151-.141.453.197-.022.126-.099.777.223T16.529.414-.186.241.182.143.417-.318.872.128T17.206.178.006.140.863.122-.030.057.857.143T18.694.2
11、24-.035.171-.057-.145.347.291.792.208T19.888-.092.165-.046.035.110.006.121.854.146T20.700.284.309.106.155.023-.288.018.785.215T21.197.059.337.150.729-.068.214-.208.804.196T22.558.054.496.166.311.069.351-.109.825.175方差贡献率 32.446 11.2848.7876.8506.1335.5374.8534.615 80.505 19.495对项目指标进行因子分析结果表明，项目指标集中
12、在8个主成分里，因子负荷和共同度见表3-1。表 3-1 可见，有 8 个变量因子影响了辅导员的职业效度。根据每一个公共因子所包含项 目的内容，对这 8 个因子（评价指标）的命名如下：因子 1 涉及工作单位本身的特性，包含工作有挑战，单位的考核制度，对学校价值观的 认可，单位的组织目标等方面的内容，命名为工作归属感(F1)。因子 2 涉及工作投入与工作回报，工作作息与休闲时间等，命名为工作回报(F2)。 因子 3 涉及工作分工，工作竞争等，命名为工作任务(F3)。因子 4 涉及技能发展与培训进修机会，命名为发展空间(F4)。因子 5 涉及工作团队，团队分工合作，对同事的评价等，命名为团队合作(F
13、5)。 因子 6 涉及工作能力的发挥条件，命名为工作条件(F6)。因子 7 涉及工作价值观，命名为工作价值观(F7)。因子 8 涉及工作中的自主与自由，命名为自我价值实现(F8)。3.2 职业效度模型的建立（1）模型假设 第一，正式问卷的统计数据是可靠的。 第二，被调查者随机独立。第三，辅导员职业的效度用其对所从事的辅导员工作的满意度来衡量。 第四，各变量因子对辅导员职业效度的作用是线性的。 第五，各变量因子之间没有交互作用。（2）符号说明Y被调查者对辅导员工作的满意程度。Fi各变量因子（i=1，2，3）。随机误差。FF 检验值（3）建立模型根据探索性因子分析结果，我们知道有 8 个自变量因子
14、（F1-F8）对因变量辅导员职业 效度 Y 有着影响。为了分析 8 个因子对辅导员职业效度的影响程度，我们建立这 8 个自变 量对于辅导员的职业效度模型。辅导员职业效度 Y 与 F1 工作归属感，F2 工作回报，F3 工作任务，F4 发展空间，F5团队合作，F6 工作条件，F7 工作价值观，F8 自我价值实现之间的多元线性回归模型为：Yb1*F1+b2*F2+b3*F3+b4*F4+b5*F5+b6*F6+b7*F7+b8*F8+b0+其中 b0，b1，b8 是待估计的回归系数， 是随机误差。表3-2Model Summary(b)ModelChange StatisticsR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F ChangeDurbin-Watson1.
