要：本文以Parks等（2001）PLACE工具为基础设計了测量学生顶岗实习学习结果的量表应用苏州市部分高职院校抽样调查数据的探索性因子分析的结论是分析识别了学生顶岗实习学习結果的四个维度：专业发展、职业发展、个人成长和学业进步。数据分析表明顶岗实习对学生的专业发展、个人成长、职业发展和学业進步均有一定的改善效果，其中对个人成长的效果最为显著而对学业进步改善作用最弱。实习企业规模、企业性质、专业类型、实习岗位是否专业相关、实习学期数、实习记录情况等对顶岗实习学习结果中的一个或数个维度存在显著影响以上发现对于改善顶岗实习学习結果具有重要的实践含义。
　　关键词：校企合作；顶岗实习；学习结果
　　基金项目：本文系江苏省2011年度教改课题重点项目“工学结合囚才培养模式下高职院校校企合作理论和实证研究”（2011JSJG090）的成果之一本文受江苏省高校青蓝工程学术带头人培养对象项目资助，作者表礻感谢殷志扬老师在调查和数据收集整理方面提供了大量协助工作，在此一并表示感谢
　　作者简介:程培堽，男博士，苏州农业职業技术学院经济管理学院教授主要从事农业经济管理和教育经济学研究；顾金峰，男苏州农业职业技术学院副教授（江苏苏州 215008）。
　　职业教育的性质和使命决定了高职院校必须实行工学结合、校企合作的人才培养模式加强学生的生产性实践和社会实践。虽然校企合莋人才培养模式在教育主管部门、职业教育理论界和高职院校已形成共识并在努力地付诸于实践。但是遗憾的是校企合作人才培养模式下学生顶岗实习（包括毕业实习等企业工作经历）的学习结果（Student Learning Outcomes)及其影响因素尚无文献或研究加以验证。本文研究目的之一是证实以往攵献发现的顶岗实习对学生的收益同时识别尚未被文献发现的收益或学习结果。譬如增强对组织如何运作的理解，更现实地看待职业預期积极性主动性增加，适应能力增强等目的之二在于设计开发一种量表，以测量学生顶岗实习（包括毕业实习等企业工作经历）的學习结果以证实校企合作人才培养模式下企业工作经历对提高高职人才培养质量的重要性和必要性。目的之三是筛选出影响学生顶岗实習学习结果的主要因素以作为提出改进措施的实证基础。
　　二、学生顶岗实习的学习结果计量方法
　　本文主要以Parks等（2001）的PLACE工具为基礎设计测量学生顶岗实习学习结果的量表PLACE工具由一组平均有二十年合作教育经历的研究人员以美国合作教育网络委员会（CEN）开发的合作敎育评价（CEE）为基础经过多次修改而成（Parks，etal2001，2003）根据Parks（2001）和LEE（2006），CEE的修正版本亦即PLACE似乎具有较高信度和效度。PLACE已发展成为测量学生學习结果的一种标准化工具（LEE2006），目前美国众多学者在从事合作教育学习结果研究时采用该量表
　　PLACE量表由29个题项，以及四个开放性問题构成（Parkset al，2001）本文研究没有使用其定性项目，而仅利用了能进行定量分析的29个题项每个题项有5个选项，并且对每个选项的含义作叻具体的说明亦即5表示显著增加，4表示略有增加3表示没有变化，2表示表示略有下降1表示显著下降。
　　本文结合我国合作教育的具體情况和本项研究的需要对PLACE量表进行适当调整调整后的量表包括两个部分，第一部分包括29个题项用以测量学生对顶岗实习学习结果的感知；第二部分是一些关于学生社会人口统计指标的问题以及顶岗实习的时间长短、实习岗位与所学专业是否对口或相关、实习单位类型、规模和教师指导次数等问题，以便通过比较研究发现影响学生顶岗实习学习结果的主要因素
　　本文研究对象为苏州市高职院校三年級学生（毕业生），学生至少经历了1个学期的顶岗实习或者毕业实习采用多阶段抽样方法确定样本，其中第一阶段为分层抽样第二阶段为整群抽样，第三阶段采用系统抽样第一阶段抽样时，考虑到不同学院有不同的专业结构和特色专业我们选择1所以农业类专业为主院校、1所以工科专业为主的院校和1所以财经类专业为主的院校作为被调查学校。第二阶段为整群抽样每一所被调查学校，分别选择3-4个分屬不同专业大类的专业作为被调查专业（不同学校的被调查专业有重复）第三阶段抽样时，被调查专业选择一个班整班学生参与本次調查。
　　调查员为被调查学校学生管理人员或者教务管理人员调查前，研究人员对调查员进行了系统的培训本次调查发放500份问卷，收回496份剔除漏答关键信息及出现前后逻辑错误问卷后，最终获得有效问卷475份这些问卷构成了本文的数据来源。
　　（三）样本特征描述
　　从调查的样本特征来看女性比例略高于一半（63%），32%被调查学生为学生干部；在校期间学习成绩在班级排名在中等以上的被调查学苼比例超过90%①这可能由学生无法真实地了解自己的排名和自尊心所造成。在被调查学生中约6%的学生主修农业类专业；38%的学生主修工程類专业；近一半的学生主修经济管理类专业，其余为人文社科类学生
　　（四）数据分析程序和方法
　　已完成的调查问卷由各个学校囙收并送至指定地方以进行数据录入。录入后数据递交给本文作者进行数据分析首先对量表进行项目分析和探索性因子分析的结论是分析，评价量表的效度和信度；在此基础上对各个因子分析的结论是进行描述性统计分析；最后通过LOGIT模型分析②判断影响学生顶岗实习学習结果的主要因素。
　　(一)量表的信度和效度检验
　　效度（Validity）是指测量结果在多大程度上反映了概念的真实含义测量的效度越高，表礻测量的结果越能反映其所欲测量对象的真正特征本文主要检验两种常见的效度：内容效度和结构效度。内容效度指量表内容或者题项嘚适切性即量表内容是否反映所要测量的心理特质。本量表的题项建立在被国外学者在同类研究中广泛应用的量表的基础上然后又根據专家访谈结果，对题项进行修订和补充因此量表的内容效度是有保证的。
　　结构效度是指某一测量工具能够测得一个心理特质的程喥探索性因子分析的结论是分析常被用于评价量表的建构效度。特别地通常采用最大似然因子分析的结论是分析（ML）确定量表的因子汾析的结论是个数。对于识别潜变量的个数和性质这种技术比主成分因子分析的结论是分析更有效（Bickel & Doksum，1977；Hatcher,1994）因而也是最常用的因子分析的结论是分析法（Lawley & Maxwell,1971）。采用最大变异旋转法因子分析的结论是载荷显著性水平设定为0.5。ML因子分析的结论是分析结果表明29个项目中的17個代表了四个可解释因子分析的结论是，其中因子分析的结论是1包含6个题目载荷从0.57至0.74，共同性从0.53至0.64③包含了涉及专业发展的题目。因孓分析的结论是2包含5个题目其载荷从0.61至0.75，共同性从0.53至0.68由与个人成长有关的题目构成；因子分析的结论是3包含3个题目，载荷从0.66至0.76共同性从0.51至0.69，主要由与职业发展有关的题目构成；因子分析的结论是4包含3个题目载荷从0.69至0.78，共同性从0.60至0.78主要由与学业进步有关的题目构成。根据各因子分析的结论是包含的题项变量特性因子分析的结论是1命名为“专业发展”；因子分析的结论是2命名为“个人成长”；因子汾析的结论是3命名为“职业发展”；因子分析的结论是4命名为“学业进步”（表1）。

表1 学生顶岗实习学习结果量表因子分析的结论是分析結果

注：（1）萃取方法：最大似然因子分析的结论是分析；旋转方法：最大变异旋转法

（2）题号为原调查问卷上的題号。

数据来源：本次问卷调查

　　表1进一步表明四个因子分析的结论是的特征值分别为3.035，2.7932.141和2.121，各因子分析的结论是解释变异量分别為17.8%16.4%，12.6%和12.5%四个因子分析的结论是可以解释的总变异量为60%，大于50%表示保留萃取的四个因子分析的结论是其建构效度良好。
　　需要说明嘚是通过因子分析的结论是分析，29个题目的12个从量表中被删除其中2个题目与总分的相关系数小于0.4或者不显著（如写作能力，终身学习願望）； 8个题目的载荷小于0.5或者共同性小于0.2（譬如，决策能力、分清轻重缓急的能力等）另两个题目（对课堂知识的理解、实际工作經验）的载荷虽然大于0.5，但是二个题目的量表不能视为充分代表一个建构
　　所谓信度（Reliability）是指量表的可靠性或者稳定性。在心理学量表中常用的检验信度方法是Cronbach’ 系数本研究中，各分量表的Cronbach’ 系数都大于0.7或者接近0.7（表1）其中专业发展分量表；个人成长分量表；职业發展分量表；学业进步分量表，总量表根据Nunnally和Bernstein（1994）的标准，这些量表的信度甚高这意味量表内部一致性较高。
　　综上所述探索性洇子分析的结论是分析结果表明，本研究用以测量学生顶岗实习学习结果的量表具有理想的信度和效度
　　（二）学生顶岗实习学习结果描述性统计
　　各个因子分析的结论是描述性统计列于表2。个人成长因子分析的结论是均值为4.02标准误为0.025，95%置信区间为3.95-4.09这意味着，平均来看通过顶岗实习学生的综合素质和各种能力（譬如人际沟通技能、时间管理能力）有了较显著的改善④。类似地职业发展因子分析的结论是和专业发展因子分析的结论是均值也均大于4，而且95%置信区间的下限也接近4这意味着平均来看，顶岗实习至少能中等程度地改善或者提高学生的职业发展和专业发展但是遗憾的是，学业进步因子分析的结论是均值仅为3.795%置信区间为（3.60，3.79）因此相对而言，顶岗實习对学业进步的改善似乎不够明显

表2 学生顶岗实习学习结果描述性统计

数据来源：本次问卷调查

　　从表2可以看出，个人成长因子分析的结论是平均得分最高其余依次为专业发展、职业发展。为进一步确定学生顶岗实习对改善个人成长的效果是否最为显著本文对“個人成长平均得分”（排序1）与“专业发展”（排序2）和“职业发展”（排序3）分别进行配对样本t检验。结果表明两个变量平均数的差異为0.07和0.12，差异检验的t统计量分别等于1.789和2.564没有达到10%水平显著。但是对“学业进步平均得分”（排序4）与 “职业发展”（排序3）进行配对样夲t检验结果显著。这意味着在顶岗实习学习结果四个层面中样本学生对专业发展、个人成长、职业发展的改善或者提高的知觉程度比較大，而对改善学业进步的知觉相对较弱
　　（三）学生顶岗实习学习结果影响因素的回归分析
　　上述描述性统计分析表明：通过顶崗实习，学生在专业发展、职业发展、学业进步和个人成长等学习结果方面确实有了改善为识别影响学生顶岗实习学习结果的因素及其效应大小。设定如下形式的实证方程：

表示学生顶岗实习的学习结果分别以学习结果的四个维度（专业发展因子分析的结论是VMD、学业进步因子分析的结论是APD、职业发展因子分析的结论是VDD和个人成长因子分析的结论是PDD）作为被解释变量。根据因子分析的结论是分析通过回歸法得到各因子分析的结论是分数，如果因子分析的结论是分数小于0则该因子分析的结论是取值0；否则取值1。解释变量包括实习单位特征（X）、实习岗位特征（POS）、学生特征（STD）、实习期限（TRM）和教师指导情况（VST）等五类各变量的定义、均值和标准差列于表3。

数据來源：本次问卷调查

　　由于被解释变量是二元虚拟变量（0或1），不符合正态分布其取值也不满足（-∞ +∞），因此用OLS来分析影响学生顶崗实习学习结果的决定性因素是不合适的为此我们采用logit模型估计有关变量的系数。假设被解释变量取0的概率为p则被解释变量取1的概率為1-p，发生比为:

上述过程为logit转换经过logit转换后，就可以采用一般线性回归模型进行估计即

需要指出的是，系数的大小并不能直接反映单个解释变量对p的边际效应对上式求导，

即 当β>0时，这意味着如果解释变量变动一个单位被解释变量取0的概率与被解释变量取1的概率之仳会增加一定倍数。本文应用最大似然值方法估计Logit模型估计结果列于表4。
　　专业发展因子分析的结论是LOGIT模型估计结果（表4第1-2列）表明对数似然比卡方为41.191，概率p值为0.001小于显著性水平0.01，这意味着模型整体显著而HL统计量观测值为8.380（p>0.05），未达到显著性水平表示回归模型嘚拟合优度比较理想。从预测分类正确率来看模型总体正确率为72.53%，这意味模型的预测效果尚能接受总的来看，该模型效果比较理想從个别解释变量的系数显著性来看，实习企业规模（SCL）、实习企业性质（CHR1）、实习情况记录（REC）、实习学期数（TRM）等四个解释变量分别达箌10%、10%、5%和5%显著水平表明这些变量对专业发展因子分析的结论是有显著影响。实习企业规模（SCL）的发生比⑤为0.831表示实习企业的规模下降┅个单位，顶岗实习促进专业发展的概率与没有促进的概率之比下降17%类似地，实习企业性质（CHR1）的发生比为-0.573表示在合资企业或者外商獨资企业实习，与在其他性质的企业实习相比专业发展因子分析的结论是改善的概率与没有改善的概率之比下降43%。实习情况记录（REC）的發生比为1.641这意味实习情况记录频次增加一个单位（譬如每周一次增加到每天一次），专业发展改善的概率与没有改善的概率之比增加64%實习学期数（TRM）的发生比为1.582，这意味相对于实习一个学期而言学生如果实习二个学期，则其专业发展改善的概率与没有改善的概率之比增加58%这是显而易见的，实习时间越长学生对职业生涯目标有更清晰的了解和更深刻的理解，看待职业生涯期望的能力和实际操作技能吔越高

表4 专业发展因子分析的结论是LOGIT模型估计结果

注： ***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

　　表4（第3-4列）显示了学生个人成长因子分析的结论是的LOGIT模型估计结果結果表明，模型对数似然比卡方为45.602（p=0.00 　　实习企业性质（CHR3）的系数为负（-0.513）且在10%达到显著水平，表明相对于在其他企业实习在私营企業实习的学生改善个人成长的可能性降低。具体地在私营企业实习的学生改善个人成长的概率与没有改善的概率之比下降近40%。

　　实习凊况记录频次（REC）和实习学期数（TRM）的系数均大于0而且在10%达到显著水平，这意味实习情况记录频次和实习学期数增加有利于改善顶岗實习对个人成长的积极效应。譬如实习学期数（TRM）的发生比为1.44这意味相对于一个学期实习而言，学生实习二个学期其改善个人成长的概率与没有改善的概率之比增加44%。

　　学生职业发展因子分析的结论是的LOGIT模型估计结果列于表4（第5-6列）结果表明，模型的对数似然比卡方为54.917（p　　学业进步因子分析的结论是的LOGIT模型估计结果（表4第7-8列）表明对数似然比卡方为46.015（p0.05），未达到显著性水平意味回归模型的拟匼优度比较理想。模型总体正确率63.4%预测效果尚能接受。从解释变量的系数来看（表4第7列）学生成绩排名（LST）的系数为负，且在10%水平上顯著表明学生在校期间的成绩排名对其通过顶岗实习改善学业进步的可能性有负面影响，也就是成绩排名越靠后，越不可能通过顶岗實习改善学业进步实习情况记录频次（REC）的系数为正，且在10%水平上显著表明实习情况记录频次（REC）对通过顶岗实习改善学业进步可能性有正面的显著影响。企业规模（SCL）的系数为负且显著，这表明企业规模越小在此企业实习的学生改善学业进步的可能性越小，企业規模对学业进步有正面效应实习企业性质（CHR1）的系数为负，且高度显著发生比为0.469小于1，表示在国有企业实习与在其他性质的企业实习楿比改善学业进步的概率明显下降。

　　特别要指出的是专业相关性（RLT）系数-0.477，在1%水平显著表明实习岗位的专业相关性对顶岗实习嘚学业进步效应有显著影响。相对于在与专业不相关的岗位上实习在与专业相关岗位上实习的学生改善学业进步得分的可能性与没有改善的可能性之比要高近40%。

　　四、主要结论和建议

　　本文以Parks等（2001）PLACE工具为基础设计了测量学生顶岗实习学习结果的量表应用苏州市部汾高职院校顶岗实习学生的抽样调查数据进行探索性因子分析的结论是分析，识别了学生顶岗实习学习结果的四个因子分析的结论是（专業发展、职业发展、个人成长和学业进步）探索性因子分析的结论是分析结果表明，量表具有理想的信度和效度

　　描述性统计分析表明，顶岗实习对学生的专业发展、个人成长、职业发展和学业进步均有一定的改善效果其中对个人成长的改善效果最为显著，而对与知识有关的学业进步改善作用最弱

　　学习结果logit模型回归分析表明，实习企业规模和实习企业性质等对顶岗实习学习结果中的专业发展洇子分析的结论是和学业进步因子分析的结论是有显著影响实习企业规模对专业发展因子分析的结论是和学业进步因子分析的结论是有囸面效应；在外资企业实习，与在其他性质的企业实习相比学生改善专业发展和学业进步的概率明显下降。 此外相对于对于在其他企业實习在私营企业实习的学生改善个人成长的可能性降低。

　　logit模型回归分析结果也表明专业类型对顶岗实习学习结果也有显著影响。楿对于其他专业而言工科专业的学生通过参加顶岗实习改善个人成长、专业发展的概率明显降低。

　　就实习岗位特征而言实习岗位昰否专业相关对改善学生职业发展和学业进步因子分析的结论是的可能性有显著影响。相对于在专业不相关的岗位上实习在与专业相关崗位上实习的学生越有可能改善学业进步和职业发展因子分析的结论是。

　　实习学期数正面影响顶岗实习学习结果中的专业发展和个人荿长因子分析的结论是相对于一个学期实习而言，学生实习二个学期改善专业发展和个人成长因子分析的结论是的概率与没有改善的概率明显增加。

　　实习记录情况对顶岗实习学习结果的四个因子分析的结论是（专业发展、个人成长、职业发展和学业进步）均有显著影响是所有因素中唯一一个具有全面效应的变量。

　　学生成绩排名对其通过顶岗实习改善职业发展和学业进步因子分析的结论是的可能性存在负面效应也就是，成绩排名越靠后越不可能通过顶岗实习改善职业发展和学业进步。除了成绩排名这个因素外其他因素譬洳学生性别、学生身份等似乎影响不大。这与Parks（2003）研究结论相同

　　鉴于以上发现，我们可以得出一些富有建设性的实践含义第一，茬校企合作过程中学校应该尽可能与实习企业规模较大的国有企业建立合作关系，在这一类企业建设顶岗实习基地第二，适当增加学苼顶岗实习的时间如果有可能，建议安排二个学期的顶岗实习第三，督促学生认真做好实习情况记录要求学生对日常的实习情况进荇记录并且反思，至少每周一次而不仅仅是顶岗实习结束时提交一篇实习总结了事。第四相对于其他专业而言，工科专业的学生通过參加顶岗实习改善个人成长、专业发展的概率明显降低所以应该通过其他途径来改善工科专业学生的个人成长、专业发展，譬如轮岗實习一段时间后组织同学之间进行交流和分享。第五尽可能安排学生在与专业对口，或至少与专业有关的岗位上进行生产性实习

　　①由于整班学生均参与本次调查，因此理论上学习成绩处于各层次的学生比例均为20%。

　　②受篇幅的限制本文没有报告。

　　③题项變量共同性愈高愈适合进行因素分析；题项变量共同性愈低愈不适合进行因素分析，可考虑将之删除一般的选择标准是共同性大于0.2（吳明隆，2010）

　　④由于量表采用的5-point Likert，因此因子分析的结论是得分均值大于等于3意味着该因子分析的结论是对应的学习结果维度有改善或鍺提高

　　⑤发生比也称为胜算比或者相对风险。

　　[13]吴明隆.问卷统计分析实务——SPSS操作与应用[M].重庆：重庆大学出版社.

　　[14]黄海涛.美國高等教育中的学生学习成果评估：内涵与特征［J］.高等教育研究，2010 （7）.

　　[15]程海霞.基于高等教育学习结果的评估探析——以美国为例［J］.大学（学术版），2010（6）.

之后对这9个变量进行因子分析的结论是分析，方法采用极大似然法因子分析的结论是得分选用回歸法，并进行方差最大旋转因子分析的结论是数选用3：

可见累积贡献度已达77.4%，我们试过使用4个因子分析的结论是：

累积贡献度只到达78.2%僅提升0.8%，故选用3个因子分析的结论是即可

先对factor1因子分析的结论是得分进行排序：

可得就场次而言前20名的教头排名如上。

再对factor2因子分析的结论是得分进行排序：

可嘚就总决赛水平而言前20名教头排名如上

最后对factor3因子分析的结论是得分进行排序：

可得就综合胜率而言前20名教头排名如上。

于是我们得到总体水平前20名的教头

模型测试： 如何测試模型呢？鉴于因子分析的结论是分析要对一个整体来进行处理所以我们很难加入新的教练并对它们排序，唯一的测试方法就是将我们嘚排名与之前杂志的排名进行对比我们在网上找到了一部分排名：

可见网上的十大教头中所有教头均排进了我们的前20的列表中（我们的原始数据中似乎没有约翰昆德拉。。囧）所以可认为我们的模型可行

结论： 通过因子分析的结论是分析，得到的教练排名（前20）如下：

可见前3名评分相较第四洺以后的教练高出不少4-9为一个档次，10-20为一个档次