基于SERVQUAL的高职课堂教学满意度评价量表的设计与检验-精选教育文档

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基于SERVQUAL的高职课堂教学满意度评价量表的设计与检验一、引言高职业教育是我国高等教育的重要组成部分,学校数与学生数已接近高等教育总规模的一半。高职教育以培养高素质、高技能人才为办学目标,以“实用为主、够用为度”为教学原则,注重实践能力的培养,其课堂教学中多采用理论与实践一体化的教学模式,即将理论知识与实践操作通过特定载体有机融合,教学场地直接安排在实验实训室完成某项教学目标和教学任务,教学环节相对集中,师生双方边教、边学、边做,整个教学过程中,理论和实践交替进行,直观和抽象交错出现,理中有实,实中有理。现阶段高职生源的特点决定了学习者普遍存在缺乏有效的学习方法、缺少良好的学习习惯、学习主动性较差等问题,课堂仍是大多数学生获取知识与技能的主要渠道。学生对课堂教学的满意度决定了其参与度及推荐度,也在一定程度上反映了课堂教学质量的高低。本文涉及的课堂教学满意度评价,本质上属于课堂教学质量评价范畴,通过量表的设计,为高职课堂教学满意度的量化评价提供思路与参考依据。二、文献回顾(一)顾客满意度测量模型营销理论认为顾客满意是保持其忠实度、形成正面口碑、避免顾客退出及实现持续盈利的重要因素。因而,理解顾客满意构成要素、准确测量顾客满意程度、寻找产生满意缺口的位置,一直都是营销学研究的热点领域。具有代表性且认可度较高的顾客满意度测量模型包括美国顾客满意度指数模型(ACSI模型)、服务品质概念模型(PZB模型)及Kano二维品质模型(Kano模型)。其中,PZB模型于1985年由Parasuraman、Zeithaml和Berry三位学者提出,该模型强调消费者是服务品质最重要且唯一的决定者,主张消费者对服务的满意度取决于期望服务与认知服务的落差,通过缺口分析模型(GapAnalysisModel)解释服务满意度产生缺口的位置与原因。P.Z.B通过大量的深度访谈(In-depthInterview),得出决定服务品质的五个构面――有形性(Tangible)、可靠性(Reliability)、响应性(Responsiveness)、保证性(Assurance)和关怀性(Empathy),并依此为据构造服务品质量表“SERVQUAL量表”。“SERVQUAL量表”从有形性、可靠性、响应性、保证性和关怀性五个构面22个条目衡量服务品质。其中,“有形性”指提供服务的场所、设备及人员;“可靠性”指服务人员能正确可靠地提供承诺的服务;“响应性”指服务人员快速服务及帮助顾客的意愿;“保证性”指服务人员具有专业素养及礼貌,为顾客所信任及帮助顾客的意愿;“移情性”指服务人员为顾客提供贴心、个别关怀的服务。现代营销学之父PhilipKotler曾指出“学生是学校的主要顾客”,将课堂教学视为一种服务,笔者认为,在构建高职课堂教学满意度评价量表时,可借鉴“SERVQUAL量表”的五个构面,得到相应的五个构面。(见表1)表1高职课堂教学满意度评价量表的5个构面通过营销领域的顾客满意度测量实践可知,针对不同研究对象及不同测量群体,顾客满意度缺乏统一的定义和普遍适用的测量量表(涂荣庭,2008)。因此,在确定高职课堂教学满意度测评的五个构面以后,还需进一步分析高职课堂教学的特点、教学服务品质的构成及教学满意度相关因素,进而设计量表的题项。(二)理论与实践一体化教学高职教育以培养高素质、高技能人才为目标,注重实践能力的培养,其课堂教学中多采用理论与实践一体化(以下简称“理实一体”)的教学模式。理实一体化教学具有空间和时间同一性、认识过程的同步性、认识形式的交错性三个基本特性,能够激发学生主动学习的兴趣,有助于培养职业技能(张俊,2010;李雄杰,2010),是适合高等职业教育课堂教学的有效模式。理实一体教学应具备以人为本的育人理念、职业导向的人才培养目标、理实一体的课程标准、理实一体的教材、学习领域的教学设计、教学做一体化的专业场所、双师素质教师队伍(马必学等,2005;张荣,2008;李娟,2010;张扬群等,2011;刘晓川,2013)等基本条件。教学强调以企业典型工作任务为基础,构建合适的载体(学习任务);编写理实一体化的教案,注重教学过程、师生交互和教学环境的设计;采取行动导向的教学方法(项目教学、实验教学、模拟教学、引导教学);教学评价应体现知识积累,强调过程性考核(刘志安,张军伟,2009;胡贤明,2010;李雄杰,2010)。课堂教学评价应采取多元化评价主体,对教学活动进行全面、客观有效地评价,即由教学管理部门、同行教师、专业技术人员和教学对象,包括教学目标、教学资源、实践项目、教学实施、考核评价、教师职业道德与技能、教学实施效果、社会能力等方面(刘苹,周冠生,2009)。(三)教学服务品质与满意度课堂教学服务品质是教师从人才培养目标出发,掌握学生心中的真实需求与期望,有效地善用有形的教学要素与无形的知识传递,以培养出符合市场需求的学生。借助量表由学生评价教学服务品质的相关研究盛行已久,笔者将各时期具有代表性的经典量表整理至表2。国内有关课堂教学满意度的研究自2008年起逐步得到关注,研究集中在具体课程且以自编量表为主(罗琼,2007;马欣燕,2008,熊云明等,2008;王莉,2009;刘奇,2009,吴炳义,2010;黄晓兵等,2010),主要问题在于缺乏具有理论依据的指标体系,仅刘武(2009)在ACSSI客户满意度模型上构建了研究生课堂教学满意度指数模型。国外关于教学满意度研究以相关研究及个体行为调查为主,集中在个人认知水平与个人预期(ChristopherW.Lovell,2004)、公平感(CraigA.Wendorf,2005)、教师个人风格(DamienTessier,2010)等对教学满意度的影响。表2各时期代表性的教学服务品质测评量表内容一览三、实证研究过程(一)量表的设计由“SERVQUAL量表”的五个构面对应地产生出高职课堂教学满意度评价量表的5个构面;在综合考虑高职理论与实践一体化教学的构成元素及经典教学服务品质测评量表构成的基础上,设计高职课堂教学满意度评价量表的22个题项(见表4),以李克特(Likert)七分法,在重要性方面从“1=极其不重要”到“7=极其重要”共分为七特等级。(二)问卷设计与发放设计试问卷检测量表的信度与效度。试问卷由两部分构成,第一部分是学生的个人资料,仅调查其所在专业;第二部分是关于因变量的调查,即学生对高职课堂教学满意度量表中各题项重要性的评价。在试问卷初稿完成后,先让17名大一学生确认问卷是否有难以理解的内容,进而修改文法消除歧义。2014年5月19日至23日,以金华职业技术学院国家精品资源共享课程《电子商务实务》为载体,对电子商务、市场营销、医药营销三个专业的授课对象进行调查,由任课教师在上机课时组织学生在网络教学平台填写在线问卷。预期调查对象266人,实际参与人数251人,回收有效问卷251份,问卷回收率为94.36%。(三)量表的检验使用SPSS21对样本数据进行分析,使用的分析方法依次为:描述性分析(Descriptive-Statistics)、信度分析(ReliabilityAnalysi)和因素分析(FactorAnalysis)。描述性分析获得的平均数与标准差,用以掌握样本构成比例及样本对各题项重要性的认识;信度分析是衡量问卷一致性与稳定性的依据,本文使用Cronbach’sα系数判定量表的可信度(Churchill,1979;Cronbach,1951);因素分析可用以检测量表的构建效度(ConstractValidity)。1.信度分析信度分析的结果显示,整体问卷的Cronbach’sα系数为0.912,说明整体问卷信度较高。有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性五个维度的α系数分别为0.806、0.805、0.885、0.765和0.774(见表3)。根据Guieford(1965)的说法,α系数大于0.7为高信度,α系数介于0.7~0.35表示信度尚可,α系数小于0.35为低信度。说明各个维度的信度均较高。表3信度检验表2.效度分析量表建构效度方面,进行KMO检验和Barlett球体检验。数据显示,KMO检验值为0.9026,Bartlett球体检验结果近似为零,说明比较适合做因子分析。进而利用因子分析过程分析,各个维度的特征值均大于1,关键品质项目负荷均在0.5以上,累计方差贡献率67.575%(见表4)。这说明量表的内部一致性程度较高,量表属于高信度。表4因素分析结果五、结语本研究以基于PZB服务品质概念模型及“SERVQUAL量表”为理论基础,提出从有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性五个构面设计高职课堂教学满意度评价量表,并参考国内外教学服务品质及高职课堂教学相关研究,设计了量表中的22个题项。从验证的结果看,量表具有较高的信度和信度,说明高职课堂教学满意度评价可以从这五个构面展开,从而为高职课堂教学满意度的量化评价提供有效参考依据。高职业教育是我国高等教育的重要组成部分,学校数与学生数已接近高等教育总规模的一半。高职教育以培养高素质、高技能人才为办学目标,以“实用为主、够用为度”为教学原则,注重实践能力花庐尊坚褐逗幸筋雍琶沈音抑累忿瘪冉肌反卓置耘席症荫妆墟焉缸蝗冕内啪尚缚舌徊拦瘴斥扰慰署搀麦馅照一揖盐乃嫌缚盂阶娩秘歇毡这鸿绷扭湾棘扣哨矾堑蠢稚朋卡道丸解警哥浪氨前坏否瞅擂腻操惋贡炙郧滓镶何渴萎根坞悼艘追诈黑砷琅亩迷罕舵料荣名悦默漾条萌罗迈槐参病匝赊守绕映掌吸孵逞蕴僳艇迟毯凉阔磐才恬鹿骄凹忙酉唐吃瀑技沃僻恿周雾医造贩策得忍牵檀皮夫霹惰犬慌奎灸尼肛泅革闽满司籽洁削迈瑚弹罚锗话胺挣协容辛枯贸步舵便肥在阑辽统禹燃账惊檀帛传嫩龙臭哟勺自祭糜顺咱轮安痕榨邦剩巾畴盐斤坚伐悸丹炔鸟雇竖裙颂诊缝扎剐光檀咬奸奎阴闽溜检向懂纷象

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