張 荷

(西安思源學(xué)院,西安 710038)

多年來,高校輔導(dǎo)員角色在不斷的發(fā)展和改進(jìn)中逐漸趨于穩(wěn)定,他們不僅僅扮演為學(xué)生提供課程建議和學(xué)術(shù)支持的角色,還是學(xué)生全面發(fā)展的關(guān)鍵支持者[1]。隨著數(shù)據(jù)分析和技術(shù)的不斷進(jìn)步,高校輔導(dǎo)員能夠更深入地了解學(xué)生的需求,為學(xué)生提供個(gè)性化支持,以便及時(shí)調(diào)整輔導(dǎo)策略,為學(xué)生提供更有效的幫助[2]。為優(yōu)化輔導(dǎo)員的工作,提高學(xué)生的學(xué)術(shù)成就和生活質(zhì)量,通過學(xué)生問卷調(diào)查、高校輔導(dǎo)員面談和閱讀相關(guān)文獻(xiàn)等方式對不同學(xué)院和年級的學(xué)生及不同高校的輔導(dǎo)員進(jìn)行調(diào)研。運(yùn)用SPSS 26.0軟件對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

1 研究結(jié)果

1.1 描述性統(tǒng)計(jì)

如表1所示,學(xué)生對高校輔導(dǎo)員工作的評價(jià)較高且較為一致,說明經(jīng)過長時(shí)間的建設(shè)與改進(jìn),高校輔導(dǎo)員的職能角色已較為成熟。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)Tab.1 Descriptive statistics analysis

1.2 主成分分析

1.2.1 效度分析

如表2所示,各變量間具有相關(guān)性,主成分分析有效,較適合進(jìn)行研究分析。

表2 效度檢驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Results of validity test

1.2.2 方差解釋分析

在相關(guān)系數(shù)矩陣的基礎(chǔ)上計(jì)算得出特征根,進(jìn)而得出不同主成分的方差貢獻(xiàn)比例。如表3所示,成分1～3的特征根大于1,且累積方差解釋率達(dá)81.53%,說明計(jì)算所得的主成分能夠很好地解釋當(dāng)前高校輔導(dǎo)員的角色。

表3 總方差解釋Tab.3 Total variance interpretation

通過表4的因子載荷系數(shù)可知,提取出的3個(gè)主成分與20個(gè)指標(biāo)間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。

表4 因子載荷系數(shù)Tab.4 Factor loading coefficient

1.2.3 共同度分析

通過成分矩陣計(jì)算各成分所包含的因子得分系數(shù)和成分得分,計(jì)算公式為線性組合系數(shù)*(方差解釋率/累積方差解釋率),然后進(jìn)行歸一化處理即可得到因子權(quán)重,詳見表5。

表5 成分矩陣Tab.5 Component matrix

以因子權(quán)重為基礎(chǔ)進(jìn)行主成分權(quán)重分析,結(jié)果如表6所示,主成分1～3分別為關(guān)懷學(xué)生、專業(yè)支持與協(xié)作發(fā)展[3]。

表6 因子權(quán)重Tab.6 Factor weights

2 結(jié)論

研究結(jié)果表明,高校輔導(dǎo)員在現(xiàn)代高等教育體系中扮演著重要角色,不僅為學(xué)生提供學(xué)術(shù)支持,還承擔(dān)著更多關(guān)懷學(xué)生、專業(yè)支持和協(xié)作發(fā)展的任務(wù),他們不僅具備豐富的專業(yè)知識和技能,能夠?yàn)閷W(xué)生提供所需的學(xué)術(shù)指導(dǎo),還積極關(guān)注學(xué)生的心理健康與個(gè)人成長,幫助學(xué)生進(jìn)行職業(yè)規(guī)劃。協(xié)作發(fā)展是高校輔導(dǎo)員角色中的另一個(gè)關(guān)鍵職能[4],輔導(dǎo)員需要與學(xué)校其他工作人員和教師緊密合作,確保學(xué)生獲得全面的資源支持。通過主成分分析發(fā)現(xiàn),關(guān)懷學(xué)生、專業(yè)支持與協(xié)作發(fā)展是高校輔導(dǎo)員角色的三大主成分,進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了這幾方面在輔導(dǎo)員工作中的重要性。