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        基于PCA的居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型構(gòu)建——以南通市為例

        2016-11-15 03:59:34馬素萍高洪波
        關(guān)鍵詞:居民變量滿意度

        馬素萍,汪 凌,高洪波

        (1,3.南通開放大學(xué),江蘇 南通 226006;2.南通職業(yè)大學(xué),江蘇 南通 226006)

        [教育管理方略]

        基于PCA的居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型構(gòu)建——以南通市為例

        馬素萍1,汪 凌2,高洪波3

        (1,3.南通開放大學(xué),江蘇 南通 226006;2.南通職業(yè)大學(xué),江蘇 南通 226006)

        社區(qū)教育是構(gòu)建學(xué)習(xí)型社會(huì)的重要途徑在世界范圍內(nèi)已成為共識(shí)。基于顧客滿意度評(píng)價(jià)理論,結(jié)合我國(guó)當(dāng)前社區(qū)教育實(shí)際,在分析社區(qū)教育滿意度測(cè)評(píng)構(gòu)成要素的基礎(chǔ)上,設(shè)置了較能全面反映社區(qū)教育特征的16個(gè)觀測(cè)點(diǎn)作為三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo);然后,依據(jù)社區(qū)居民對(duì)社區(qū)教育滿意度問(wèn)卷實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),利用主成分分析法所具備的可以有效消除變量間的多重共線性的優(yōu)勢(shì),通過(guò)主成分分析歸類得出了社區(qū)教育課程項(xiàng)目、場(chǎng)地設(shè)施、人員、機(jī)構(gòu)四個(gè)關(guān)鍵因子,將它們作為二級(jí)指標(biāo);最后,通過(guò)回代的方法,得出了最終的居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型。該模型能夠依據(jù)社區(qū)教育實(shí)際觀測(cè)值定量地描述居民對(duì)社區(qū)教育滿意程度,對(duì)社區(qū)教育的健康可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        主成分分析;社區(qū)教育;顧客滿意度;評(píng)價(jià)

        近30年來(lái)社區(qū)教育在我國(guó)得到了蓬勃發(fā)展,作為和諧社會(huì)建設(shè)的重要途徑和抓手,社區(qū)教育已成為當(dāng)前社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)之一。南通市和全國(guó)其他兄弟省市一樣,近年來(lái)南通社區(qū)教育依據(jù)區(qū)域特點(diǎn),積極開展社區(qū)教育模式實(shí)踐與探索,取得了驕人的成績(jī),受到了各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)肯定和社會(huì)各界的好評(píng)。南通社區(qū)教育近年來(lái)形成的“三合三學(xué)”(融合、整合、聯(lián)合;便學(xué)、樂(lè)學(xué)、智學(xué))社區(qū)教育模式被指定在去年廈門召開的,由教育部社區(qū)教育研究中心組織的,推進(jìn)社區(qū)教育教學(xué)模式暨社區(qū)教育實(shí)驗(yàn)中心建設(shè)研討會(huì)上做了專題交流發(fā)言。

        準(zhǔn)確、科學(xué)地測(cè)評(píng)廣大居民對(duì)社區(qū)教育的滿意度,不僅能夠促進(jìn)社區(qū)教育水平的進(jìn)一步提升,而且還對(duì)社區(qū)建設(shè)與管理的整體質(zhì)量的提高至關(guān)重要。居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)是社區(qū)教育評(píng)價(jià)的重要組成部分,通過(guò)開展科學(xué)有效的居民對(duì)社區(qū)教育的滿意度評(píng)價(jià),對(duì)落實(shí)社區(qū)教育以人為本,促進(jìn)社區(qū)建設(shè)與管理具有重要意義。

        基于顧客滿意度評(píng)價(jià)的教育滿意度評(píng)價(jià)有關(guān)理論緣起可以追溯到20世紀(jì)90年代,該評(píng)價(jià)方法自21世紀(jì)以來(lái)也逐漸成為我國(guó)教育領(lǐng)域教育滿意度評(píng)價(jià)研究的熱點(diǎn)之一。借鑒國(guó)內(nèi)外教育滿意度評(píng)價(jià)的現(xiàn)有研究成果,基于顧客滿意度評(píng)價(jià)的有關(guān)理論,以時(shí)下我國(guó)社區(qū)教育發(fā)展現(xiàn)狀及廣大社區(qū)居民的實(shí)際需求為基礎(chǔ),探究構(gòu)建具有中國(guó)特色的居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型,對(duì)更好地開展社區(qū)教育,有效滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的教育需求有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        一、社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)構(gòu)成要素分析

        要準(zhǔn)確評(píng)價(jià)社區(qū)居民對(duì)社區(qū)教育的滿意度,進(jìn)一步厘清社區(qū)教育的本質(zhì)特征,并在此基礎(chǔ)上分析涉及社區(qū)教育發(fā)展的主要影響因素是首當(dāng)其沖要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。解決了上述問(wèn)題,才能較為準(zhǔn)確地設(shè)置和找出如實(shí)反映居民對(duì)社區(qū)教育滿意程度的相關(guān)評(píng)價(jià)觀測(cè)點(diǎn)。依據(jù)國(guó)內(nèi)外及我國(guó)社區(qū)教育的現(xiàn)狀及已有研究成果,社區(qū)教育具備受眾的廣泛性、內(nèi)容的多樣性和靈活性、社區(qū)的針對(duì)性等特征,上述特征決定了社區(qū)教育的構(gòu)成要素,構(gòu)建居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型應(yīng)著重圍繞這些要素開展分析研究。

        關(guān)于社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)的構(gòu)成要素,目前存在不同的分類方法。例如,有的是根據(jù)服務(wù)對(duì)象來(lái)劃分,也有的是根據(jù)內(nèi)容劃分。社區(qū)教育從大的方面來(lái)看可以視為一個(gè)過(guò)程,其過(guò)程可以概括為社區(qū)教育人員憑借相應(yīng)的社區(qū)教育場(chǎng)地、設(shè)施和機(jī)構(gòu)等實(shí)施的針對(duì)社區(qū)居民開展的具體教育活動(dòng)。因此,我們可以將居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型的構(gòu)成要素劃分為人員、設(shè)施、機(jī)構(gòu)及項(xiàng)目等四個(gè)要素。其中,社區(qū)教育人員主要指社區(qū)教育機(jī)構(gòu)中專職從業(yè)人員的配置及社區(qū)志愿者隊(duì)伍建設(shè)等;社區(qū)教育設(shè)施主要包括社區(qū)教育開展各類教育活動(dòng)相關(guān)服務(wù)的設(shè)施及場(chǎng)地;社區(qū)教育機(jī)構(gòu)主要是指具體實(shí)施社區(qū)教育服務(wù)的相關(guān)的教學(xué)點(diǎn)、文化活動(dòng)中心等機(jī)構(gòu);社區(qū)教育項(xiàng)目主要包括社區(qū)教育機(jī)構(gòu)為居民提供的各類社區(qū)教育項(xiàng)目課程,如職業(yè)技能培訓(xùn)、文明修養(yǎng)、健康保健等類課程。

        綜上所述,社區(qū)居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)是一個(gè)整體的系統(tǒng)性評(píng)價(jià),就該整體性評(píng)價(jià)的形成而言,應(yīng)體現(xiàn)社區(qū)居民對(duì)社區(qū)教育的各個(gè)構(gòu)成要素的切身感知。因此,社區(qū)居民對(duì)社區(qū)教育的滿意程度,以社區(qū)教育課程項(xiàng)目、人員構(gòu)成、場(chǎng)地設(shè)施及機(jī)構(gòu)設(shè)置等涉及的有關(guān)內(nèi)容為具體觀測(cè)點(diǎn)是切合當(dāng)前社區(qū)教育實(shí)際的。在此基礎(chǔ)上,再結(jié)合相應(yīng)的模型構(gòu)建算法,得出的滿意度測(cè)評(píng)結(jié)果能夠如實(shí)反映社區(qū)居民對(duì)社區(qū)教育的滿意程度,同時(shí)還可以根據(jù)所構(gòu)建的滿意度模型得出各種相關(guān)因素對(duì)總體滿意度的具體影響水平,進(jìn)而為社區(qū)教育的改革完善提供較為準(zhǔn)確的依據(jù)和建議。

        二、基于主成分分析的居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建總體思路

        1.主成分分析

        主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是多元統(tǒng)計(jì)方法的一種,該方法在解決多重共線問(wèn)題較之于其他算法具有較大的優(yōu)勢(shì)。從理論上來(lái)說(shuō),該方法即是通過(guò)采用正交變換,將相關(guān)性較強(qiáng)的一系列變量轉(zhuǎn)換成不再相互間線性相關(guān)的一組變量,得到的該組變量稱之為主成分。就其實(shí)踐意義而言,在實(shí)際問(wèn)題中,為使所分析的問(wèn)題得到全面的反映,往往會(huì)根據(jù)問(wèn)題的基本特征,提出或考慮很多的變量或因素,但同時(shí)不可避免地存在變量間存在線性相關(guān)等問(wèn)題,即若干個(gè)變量間在所反映問(wèn)題特征等方面存在著重疊現(xiàn)象,從而導(dǎo)致只見“樹木,不見森林”、以偏概全等問(wèn)題,而主成分分析法可以從眾多原始變量中導(dǎo)出少數(shù)幾個(gè)主成分,實(shí)現(xiàn)了盡可能少的丟失問(wèn)題相關(guān)信息的同時(shí),又揭示了問(wèn)題變量間的內(nèi)部結(jié)構(gòu),較全面地反映了問(wèn)題的基本特征。正是由于主成分分析法具有這種特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),使該方法在實(shí)際問(wèn)題統(tǒng)計(jì)分析中得到了廣泛的應(yīng)用。

        2.居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建思路與過(guò)程

        依據(jù)顧客滿意度測(cè)評(píng)理論及上述社區(qū)教育基本構(gòu)成要素分析結(jié)果,針對(duì)本文要建立的社區(qū)居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型,選取以下16個(gè)觀測(cè)點(diǎn)作為評(píng)價(jià)模型的三級(jí)指標(biāo),即社區(qū)教育機(jī)構(gòu)在距離上的便利性(x1)、社區(qū)教育機(jī)構(gòu)的服務(wù)的常規(guī)性(x2)、社區(qū)教育設(shè)施構(gòu)成的齊備性(x3)、社區(qū)教育設(shè)施數(shù)量的可獲得性(x4)、社區(qū)教育設(shè)施使用的可利用性 (x5)、社區(qū)教育設(shè)施的獲得方式(x6)、社區(qū)教育的全納覆蓋性(x7)、社區(qū)教育人員數(shù)量的可獲得性(x8)、社區(qū)教育人員資格的專業(yè)性(x9)、社區(qū)教育人員構(gòu)成的多元性(x10)、社區(qū)教育項(xiàng)目課程設(shè)置的豐富性(x11)、課程內(nèi)容的適用性(x12)、課程實(shí)施的可接受性(x13)、課程信息的獲得性(x14)、課程服務(wù)獲得方式(x15)、居民對(duì)社區(qū)教育課程改善的參與性(x16)。根據(jù)南通開放大學(xué)社會(huì)教育指導(dǎo)服務(wù)中心針對(duì)南通市具有代表性的若干社區(qū)350戶居民進(jìn)行社區(qū)教育滿意度調(diào)查上述數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(限于篇幅,相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)此處省略),構(gòu)建社區(qū)居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型。具體步驟如下:

        第一步:從觀測(cè)值數(shù)據(jù)表中讀取數(shù)據(jù)。

        第二步:對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

        第三步:對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)表進(jìn)行主成分分析。利用主成分分析法能有效解決變量間的多重共線問(wèn)題的優(yōu)勢(shì),以主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率到達(dá)80%以上為標(biāo)準(zhǔn)或用特征根大于1為準(zhǔn)則或同時(shí)考慮上述兩個(gè)參考因素,通過(guò)分析得出若干個(gè)主成分及因子負(fù)荷矩陣,由此得出每個(gè)主成分所對(duì)應(yīng)的那些變量,從而得出二級(jí)指標(biāo)與相應(yīng)的三級(jí)指標(biāo)。此處三級(jí)指標(biāo)為實(shí)際觀測(cè)變量,即顯變量;二級(jí)指標(biāo)為經(jīng)過(guò)主成分分析所得到綜合歸類后且在不損失原顯變量大多數(shù)信息的主成分,即隱變量。隱變量用顯變量可用如下線性方程組表示:即二級(jí)指標(biāo)可以通過(guò)三級(jí)表示如下:

        其中,X∈RP表示顯變量,即觀測(cè)變量;Z∈Rm表示提取出來(lái)的潛在變量;L為隱變量與觀測(cè)顯變量之間的多元回歸系數(shù)矩陣。

        第四步:在上述基礎(chǔ)之上,分別確定三級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)于二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重和二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)于一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重,最后通過(guò)回代的方法得出最終的居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型。

        三、基于主成分分析法的居民對(duì)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)體系的實(shí)現(xiàn)

        1.主成分分析提取二級(jí)指標(biāo)

        通過(guò)對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后得到的系數(shù)矩陣進(jìn)行主成分分析得到相應(yīng)的因子負(fù)荷矩陣(見表1),依據(jù)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率超過(guò)80%及對(duì)應(yīng)的特征根大于1的標(biāo)準(zhǔn),提取得出四個(gè)主成分,它們對(duì)應(yīng)的特征根分別為5.227、4.384、2.296與1.236,這樣選取已達(dá)到解釋總變量的82.134%,達(dá)到了解決多變量間的共線性影響,實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)化變量的目的。經(jīng)過(guò)上述分析得到的因子負(fù)荷矩陣見附表1。

        從附表1中可以看出,第一主成分主要與課程豐富性、課程適用性、課程教學(xué)方式、課程獲得性、課程獲得方式、居民課程參與性等因素正相關(guān),更多的是反映社區(qū)教育實(shí)施的項(xiàng)目課程開展情況,可歸類為社區(qū)項(xiàng)目課程這一二級(jí)指標(biāo)。第二主成分主要與設(shè)施齊備性、設(shè)施可獲得性、設(shè)施可利用性、設(shè)施獲得方式、設(shè)施覆蓋性等因素正相關(guān),更多的是反映社區(qū)教育的建設(shè)狀況,可歸結(jié)為二級(jí)指標(biāo)中的第二個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。第三主成分主要是與從業(yè)人員數(shù)量、從業(yè)人員專業(yè)資格、社區(qū)教育人員構(gòu)成正相關(guān),是反映社區(qū)教育從業(yè)人員及兼職人員狀況。第四主成分主要與機(jī)構(gòu)距離、機(jī)構(gòu)的固定性正相關(guān),反映居民對(duì)社區(qū)教育的便利性的感受因素,可歸類為社區(qū)教育機(jī)構(gòu)這一二級(jí)指標(biāo)。綜上所述,確定社區(qū)課程項(xiàng)目,社區(qū)教育設(shè)施場(chǎng)所、社區(qū)教育人員和社區(qū)教育機(jī)構(gòu)建設(shè)與管理為4個(gè)居民對(duì)社區(qū)教育滿意度測(cè)評(píng)的二級(jí)指標(biāo),這一結(jié)論與基于社區(qū)教育基本特征要素構(gòu)成分析我們先前分析的是一致的。

        2.三級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)于二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重確定

        通過(guò)主成分分析得到的因子負(fù)荷矩陣中的數(shù)據(jù)除以該主成分對(duì)應(yīng)的特征值的平方根就是標(biāo)準(zhǔn)化后的x1,x2,…,xp與z1,z2,…,zm的系數(shù)矩陣。經(jīng)過(guò)變換,就可以得到原始的x1,x2,…,xp與z1,z2,…,zm之間的系數(shù)矩陣,這些系數(shù)lij可以用來(lái)表達(dá)第j個(gè)三級(jí)指標(biāo)對(duì)于第i個(gè)二級(jí)指標(biāo)的貢獻(xiàn)。

        根據(jù)附表1中的因子負(fù)荷值除以對(duì)應(yīng)的特征值的平方根,即可得到主成分與標(biāo)準(zhǔn)化原變量之間線性關(guān)系如下:

        式中,z1,…,z4表示提取出來(lái)的4個(gè)主成分,而zx1,zx2,…,zx16表示標(biāo)準(zhǔn)化后的x1,x2,…,x16,根據(jù)原變量的樣本均值和方差,經(jīng)過(guò)變換可以得到主成分與原變量之間的線性關(guān)系。

        上面線性方程組中的系數(shù)表示了相應(yīng)的原變量對(duì)于各個(gè)主成分的貢獻(xiàn),可以用來(lái)表征16個(gè)三級(jí)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)于的二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。

        3.二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)于一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重的確定

        一般情況下,可以用每個(gè)主成分所對(duì)應(yīng)的特征值占所得到的主成分特征值之和的比例作為權(quán)重計(jì)算主成分綜合模型。根據(jù)上面主成分分析法得出的四個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的特征值分別為5.227、4.384、2.296、1.236可以計(jì)算得到這四個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率為0.398、0.334、0.175、0.094。所以總的社區(qū)滿意度評(píng)價(jià)值可以表示為:

        從上式可以看出,對(duì)居民社區(qū)教育滿意度影響較大的是前兩個(gè)主成分,即社區(qū)教育項(xiàng)目課程和社區(qū)教育的設(shè)施場(chǎng)所,這也是與實(shí)際情況相吻合的。

        4.最終評(píng)價(jià)模型的確立

        將式(2)代入式(3),可得最終的居民對(duì)社區(qū)教育的滿意度評(píng)價(jià)模型:

        根據(jù)上式結(jié)合上面給出的16個(gè)社區(qū)教育發(fā)展?fàn)顩r觀測(cè)點(diǎn)的值,即可得出相關(guān)社區(qū)居民社區(qū)教育滿意度的值,由此實(shí)現(xiàn)了居民對(duì)社區(qū)教育滿意度量化值。

        本文基于顧客滿意度測(cè)評(píng)有關(guān)理論,探討研究了運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建了三級(jí)社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系模型,并以南通開放大學(xué)社會(huì)教育指導(dǎo)服務(wù)中心的實(shí)際社區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本給出了實(shí)證研究。評(píng)價(jià)模型中的三級(jí)指標(biāo)對(duì)于二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重是根據(jù)因子負(fù)荷矩陣確定的,而二級(jí)指標(biāo)對(duì)于一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重由各主成分的貢獻(xiàn)率確定,在上述基礎(chǔ)上得出了如式(4)所示的最終評(píng)價(jià)模型,對(duì)于任一給定的社區(qū)樣本,根據(jù)式(4)可以計(jì)算得到該社區(qū)的滿意度評(píng)價(jià)值,較好地實(shí)現(xiàn)了居民社區(qū)教育滿意度的量化評(píng)價(jià)。同時(shí),依據(jù)該評(píng)價(jià)模型構(gòu)建過(guò)程中所得到的各級(jí)指標(biāo)的相應(yīng)權(quán)重,為找出社區(qū)教育發(fā)展中的短板,從而進(jìn)一步搞好社區(qū)教育指明了方向。本文探索構(gòu)建的居民社區(qū)教育滿意度評(píng)價(jià)模型,較為客觀地反映了當(dāng)前我國(guó)社區(qū)教育的基本要素特征,具有較好的實(shí)操性和客觀性,對(duì)進(jìn)一步提升社區(qū)教育水平,使之更好地服務(wù)于和諧社會(huì)的構(gòu)建具有一定的參考借鑒意義。

        附表 1因子負(fù)荷矩陣

        [1]岑詠霆.社區(qū)教育社區(qū)成員滿意度測(cè)評(píng)模糊模型[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2011(11):83-92.

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        G77

        A

        1673-0046(2016)8-0155-03

        江蘇開放大學(xué)“十二五”規(guī)劃2015年度立項(xiàng)課題《社區(qū)居民對(duì)社區(qū)教育滿意度測(cè)評(píng)研究》階段性研究成果(項(xiàng)目編號(hào):15SEW-Y-027);中國(guó)成人教育協(xié)會(huì)成人教育科研規(guī)劃課題《新時(shí)期我國(guó)社區(qū)教育模式創(chuàng)新研究》(編號(hào):2015-143Y)階段性研究成果

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