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农业信息化专业硕士培养现状评价研究

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  • 更新时间2015-10-09
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王海燕,王媛,王涵,石文文

(北京林业大学 信息学院,北京 100083)

摘要:针对我国农业信息化专业硕士的培养现状,提出建立基于CIPP评价模式的指标体系,根据北京林业大学农业信息化专业硕士的满意度调研结果进行实证分析,阐述现有培养模式中,教学方式、实践基地、设备投入与综合能力培养有所欠缺的情况,并提出相应改进建议。

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关键词 :农业信息化专业硕士;CIPP;层次分析法;指标体系

基金项目:大学生创新创业训练计划项目(X201410022088)。

第一作者简介:王海燕,女,副教授,研究方向为信息系统、数学建模,wanghaiyan76@126.com。

1 研究现状与问题

随着信息技术的发展,信息化已成为当今时代的重要特征,影响着社会经济的发展方向。农、林业既是重要的公益事业,又是重要的基础产业,加快信息化建设与技术创新已成为当务之急。专业硕士是既具有理论知识,又具备实践经验的复合型人才,但在我国起步尚晚,培养体系还不完善[1]。其中农业信息化专业硕士集农业基础知识与计算机技术于一身,其培养方式的再研究、再完善,对我国农林业与信息技术复合型人才水平的提升具有重要意义。

国外较少研究农业与信息技术复合型专业研究生培养状况,而国内很多专家学者对农业信息化人才的培养进行了研究。早在2004年,山西农业大学的杨国强就对农业信息化与农业信息技术人才培养模式中存在的主要问题进行了探讨,并提出大力推进农业信息技术人才培养的改进建议。在农业信息化专业硕士的培养研究中,理论研究比较多见,湖南农业大学的张红燕(2010)从农业信息化技术专业研究生的培养目标入手,分析了该专业研究生培养教育中存在的问题,提出了提高该专业研究生培养教育质量的途径。陈爱斌与刘艳(2011)则从课程体系角度对全日制农业信息化专业进行探究,以促进我国农业信息化专业硕士教育的不断发展。王坤等(2014)从实践角度创新性地提出农业信息化复合型人才的培养模式,将“研”融入人才培养及学科建设的全过程。

从以上研究中可以看出,农业信息化专业硕士的培养研究多是从理论角度进行的,实证方面的研究显得薄弱。我们从实证研究的角度,采用CIPP评价模式建立了指标体系,并通过量化的方式,对农业信息化专业硕士培养的满意度进行调研,探究我国农业信息化专业硕士培养模式、教学方法、专业实践等方面存在的不足,有针对性地提出改进建议。

2 构建评价指标体系

2.1 基于CIPP模式建立评价指标体系

CIPP评价模式最基本的观点是:“评价最重要的目的不在证明,而是改进。”斯塔弗宾认为,教育活动中所需的评价应该是广义的,不应仅仅局限于确定目标是否达成,还应有助于方案的管理和改进,评价的过程是为决策者提供信息服务的过程。CIPP评价模式包括4种评价要素,分别为背景评价(context evaluation)、输入评价(input evaluation)、过程评价(process evaluation)和结果评价(product evaluation),4种要素的首个英文字母构成了CIPP[2]。

因为CIPP评价模式在教育改革中具有良好的决策性、发展性和整合性,我们基于CIPP评价模式建立了由培养背景、培养输入、培养过程、培养结果4个子系统构成的农业信息化专业硕士培养评价指标体系。具体的一级指标、二级指标如表1所示。

2.2 指标权重确定

层次分析法模拟人在决策思维过程中的3个基本特征(即分解、判断和综合)对复杂的问题进行分层次的、拟定量的、规范化的处理,并且整个处理过程加入统计检验,把一个复杂系统对象表示为一个有序的阶梯层次的结构模型,并用数值的形式进行表达和处理[3]。

层次分析法的主要步骤为。

(1)建立判断矩阵。根据1~9及其倒数的标度表,将因素的相对重要性进行两两比较,构建判断矩阵。我们一共咨询了10位与农业信息化相关的专家老师,填写了分数,针对打分差距较大的项目,重新咨询了专家,在专家修改分数的基础上,得出较为科学合理的重要程度判断表,构建了权重判断矩阵,并根据打分结果计算最大特征根及特征向量,归一化后得出的特征向量为W=[W1 W2 W3 W4]=[0.083 0.178 0.408 0.331],即为各项一级指标的权重。

(2)一致性检验。一致性检验为检测各元素之间重要度的协调性,避免出现“A比B重要,B比C重要,而C又比A重要”的矛盾情况出现。判断标准为:N阶判断矩阵当最大特征根λmax大于N时,判断矩阵不具有完全一致性(一致性指标CI不等于零)。

当CR小于0.1时,矩阵不一致性程度在容许范围内,可以接受判断矩阵的一致性,可用其归一化特征向量作为权向量。如果CR大于0.1,则需要重新构造对比矩阵,对矩阵进行调整,直至一致性达标。

该判断矩阵最大特征根λmax= 4.181稍大于n=4,该矩阵不具有完全一致性。但CI=0.0603,经查表,RI=0.89,,一致性检验通过,计算结果具有可信度。我们用同样的方法计算B1~B4,得出CI均小于0.1,计算结果具有可信度。

(3)农业信息化专业硕士培养评价指标体系权重确定。我们经过一致性检验,确定指标体系建立的科学性和合理性,得到一级指标权重分布,并归一化为:

A=[0.083,0.178,0.408,0.331]

同理,得到二级指标权重,并归一化为:

培养背景B1=[0.122,0.230,0.648] ;培养基础B2=[0.539,0.164,0.297]

培养过程B3=[0.230,0.648,0.122] ;培养结果B4=[0.539,0.164,0.297]

最终确定指标体系的权重分配,结果见表2。

3 满意度调研

我们根据以上指标评价体系设计问卷进行满意度调研,在北京林业大学2012~2014届农业信息化专业硕士中发放问卷,共发放56份问卷,回收56份,剔除无效问卷4份,有效数据共计52份,回收率93%。

本研究采用α信度系数法,对问卷的内部一致性信度进行检测,经计算,整个问卷的Cronbach α=0.828,培养背景、培养基础、培养过程及培养结果4个维度的Cronbach α系数分别为0.821、0.810、0.810、0.635,表明本问卷的内部一致性较好;采用Spearman秩相关分析方法计算每个条目与其所属领域的相关系数作为内容效度指标,相关系数越大,问卷的内容效度越好[4]。经Spearman秩相关分析,各条目得分、问卷总分以及各自所属维度总分的相关系数在0.315~0.678之间,属于中度相关,说明本问卷的内容效度较好。

我们对问卷所有评分录入和统计,剔除所有单个指标评分相同的问卷,结合各级指标的权重,计算出每份问卷的总分,得到综合评价结果,如表3所示。

4 结论及分析

从表3可以看出,学生对现在农业信息化专业硕士教学背景方面评价较高,培养基础与培养过程分数相差不大,培养成果得分相对较低。培养背景中培养目标得分相对较低,培养观念与定位、培养计划得分较高。培养基础中教师授课水平评价较高,而设备与基地的投入相对较低;培养过程中教学内容和考核评价较高,教学方法相对欠缺。培养成果得分相对较低,评价指标整体差别不大。

培养背景是实施教学的高层次教学观念和教学目的的反映,此项得分较高,说明现有培养目标与观念适合社会发展方向,契合学校学生实际发展状况;培养成果得分因为个人考虑因素与期望值不同,体现的分数相对较低,说明学生对于通过培养提升个人综合素质,及培养方案的改革创新具有更高的期望。

由表3的数据分析可知,在12个二级指标的评价中,实践基地建设与设备投入、对培养模式改革与创新评价最低,说明学生对于实践基地与设备改革具有更大的期望,现有培养方案及培养模式的改革创新已无法满足社会对此专业的人才需求了。这两个方面的短板造成了高校实施农业信息化专业人才培养取得成效的最大制约因素,这对于我国农业信息化人才培养也形成一定程度的阻碍。

农业信息化专业硕士培养,在强调掌握农业坚实的基础理论和系统的专业知识以及必要的实践技能的同时,还应重视信息技术的整合,培养学生的综合素质、创新精神和能力。所以在教学方法与培养方向上需要紧靠农业信息化发展方向,及时革新培养方案的相关内容,注重理论知识与实践技能的结合,提升培养方案整体成果质量。

5 改进建议

农业信息化专业硕士的培养是我国信息化人才建设中十分重要的一环,从上述教学模式、教学方法、实践建设、考核标准等方面存在的问题来看,还需要不断地进行完善。

1)改革创新培养模式,明确培养目标。

农业信息化专业硕士为我国农业信息化建设人才的中坚力量,旧有的培养方案难以适应日益加快的信息化建设,培养模式、培养方案的改革与创新就显得尤为重要。农业信息化专业培养的人才应为理论知识、实践能力、研究能力、应用技能相结合的复合型人才,高校应将“学、做、研、用”作为该专业培养的主要方向。根据学科特点,除学习农业、信息技术相关专业知识外,还应该加强研究能力与动手实践能力。学校应提供研究平台,鼓励学生参加到本领域相关的科研工作与实践学习中,有更多的机会锻炼知识的应用能力。

2)探索多种形式的教学方法。

教学方法是培养过程中得分最低的一项。综合多种教学方法,因材施教,一直是教育教学中追求的关键之处。因为农业信息化专业的特点,需要直观、高效的教学方法,除了平时常用到的多媒体、实验、小组研究等方式方法,还应该到实地考察,让学生了解国家农业信息化建设的前沿;综合多个学校的研究基础,从不同领域了解该学科的知识。比如培养方案中农业信息化案例研究一课,并不仅仅是讲解农业信息化案例,而是需要学生去实地考察、动手操作。另外,每个学校农业信息化的学科特点都不同,例如北京林业大学会更偏向林业,中国农业大学又略有不同,可以取二者之长,综合培养适应多个领域的专业人才。

3)自主实习与专业实践并行,培养应用型人才。

农业信息化专业硕士的培养不能刻板地进行,而要面临不同学生、不同情境的挑战,要不断变化教学方法。实践教学强调在实地教学的现场,老师针对学生的不同疑问进行解答,对出现的问题及时指导,对事态的发展方向进行控制。农业信息化专业硕士的实践教学环节应该与农林业相关单位的生产实践相联系,学生不但要了解实际各工作岗位的工作流程、工作要求、工作方法,更要了解产品开发全过程;不仅要掌握技术上的要求,还包括管理上的要求。我们要通过学校、实践基地、企业三方环境的交互对接,整合课堂教学、实地教学与企业实境教学资源,构建由课堂到实践基地,再到企业实践的多阶段实践教学模式。让实践贯穿教学始终,增加实践时间与实践质量,让学生同时掌握专业知识与实践能力。这就要求学校加强实践基地建设,鼓励学生多动手操作。

在农业信息化培养过程中,我们要求学生进行至少6个月的自主实习,学生不仅可以将在课堂学到的知识应用到实际建设中,还能够整合理论知识,调整现有能力与实际工作的差别,更好地适应工作环境,这是培养应用型人才的重要环节。

4)把关招生质量,严格制定考核标准。

二级指标中C6招生质量的得分也很低,原因为录取标准难以统一,本科相关专业的学生较少,以及考核标准不够规范严格等。这就要求学校加强本科教学工作,对于跨专业考研的研究生开设专业基础课程,对研究生考试的专业基础知识进行严格考核;对于本科相关专业的生源也要进行一定的考核,考核不通过就要进行专业基础课程的学习。

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参考文献

[1] 黄德才. 全日制专业学位硕士教育的目标与质量保障措施[J]. 计算机教育, 2014(6): 5-38.

[2] 彭川, 朱文忠. 商务英语专业课程体系建设CIPP评价模式研究[J]. 中国外语, 2011(2): 69-74.

[3] 张宁蓉, 严立, 陈亦望. 网络教学质量的模糊综合评价[J]. 计算机教育, 2007(8): 37-40.

[4] 石贵成, 卜慧美. 高校服务品质、学生满意度与忠诚度之关系研究[J]. 高等工程教育研究, 2012(4): 90-98.

(编辑:郭田珍)