張 荷

(西安思源學院,西安 710038)

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

1 研究結(jié)果

1.1 描述性統(tǒng)計

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

表1 描述性統(tǒng)計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,較適合進行研究分析。

表2 效度檢驗結(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)上計算得出特征根,進而得出不同主成分的方差貢獻比例。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81.53%,說明計算所得的主成分能夠很好地解釋當前高校輔導員的角色。

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個主成分與20個指標間具有較強的相關(guān)性。

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

1.2.3 共同度分析

通過成分矩陣計算各成分所包含的因子得分系數(shù)和成分得分,計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,高校輔導員在現(xiàn)代高等教育體系中扮演著重要角色,不僅為學生提供學術(shù)支持,還承擔著更多關(guān)懷學生、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,能夠為學生提供所需的學術(shù)指導,還積極關(guān)注學生的心理健康與個人成長,幫助學生進行職業(yè)規(guī)劃。協(xié)作發(fā)展是高校輔導員角色中的另一個關(guān)鍵職能[4],輔導員需要與學校其他工作人員和教師緊密合作,確保學生獲得全面的資源支持。通過主成分分析發(fā)現(xiàn),關(guān)懷學生、專業(yè)支持與協(xié)作發(fā)展是高校輔導員角色的三大主成分,進一步強調(diào)了這幾方面在輔導員工作中的重要性。