高職物流管理專業課程學生成績的因子分析

（四川商務職業學院，四川 成都 611130）

1 引言

物流管理專業是一門涉及管理學、流通經濟學、工學、理學等多種學科的交叉型新興學科。

中國物流業從興起到現在將近三十個年頭，最近十年進入快速發展的時期。與此同時，高職院校物流專業的建設也已經完成規模快速擴張的階段，進入提升內涵和質量的階段。2006年由教育部辦公廳、勞動和社會保障部辦公廳、中國物流與采購聯合會共同制訂了《高等職業教育物流管理專業緊缺人才培養指導方案》，使得高職院校物流專業的建設需要更進一步加強。

全國物流職業教育教學指導委員會在2014年8月到10月對全國115個高職院校的物流專業進行調查，涉及地區包括北京、上海、天津、重慶、四川、貴州、云南、浙江、江蘇、安徽、湖北、湖南、廣東等13個省市自治區。全國物流職業教育教學指導委員會在調查以后撰寫了《全國高職院校物流專業建設發展戰略規劃》，規劃總結出課程存在的問題：缺乏本土化的教學案例占14.78%；課程設置不能反映行業情況占38.54%；沒有面向相關行業設置課程占21.33%；課程設置沒有特色，同質化占31.79%；課程設置重復，交叉多占37.75%。

2 高職物流管理專業教育存在的問題

（1）欠缺引導性的專業型學科。引導性的專業型學科能夠較早地給學生指明學習的方向，激發學生的學習動力，鞏固學生對專業知識的理解。引導性的專業型學科應該作為物流管理專業的必修課，聘請企業里面具有豐富物流實踐經驗的高技能管理人員來講授。

（2）物流專業教育缺乏定量標準化分析。隨著信息化技術的發展，在現代物流管理中，信息系統的發展與物流活動結合日益密切，標準化、數量化的分析運用得越來越廣泛，所有的操作和評價都離不開數據處理和分析，所有的結論都必須建立在極其準確的數據統計結果的基礎之上。因此，在目前的物流專業教育中一定要強化學生的數學知識，強化定量分析，培養學生嚴密的邏輯數理能力。

（3）物流管理專業的教學大綱缺乏綜合性。目前國內各大高職院校，在物流管理專業的教學設計上面，為了提高學生的綜合能力，不僅要突出自身院校的特色，還要加強綜合型課程的設置，做到“基礎厚，口徑寬”。整個課程體系要加強對數學、信息技術、計算機、物流管理、市場營銷、環境經濟學等基礎性學科的綜合性學習，而專業核心課程的內容廣泛，使學生能夠熟悉運輸、裝卸、搬運、倉儲、包裝、加工、配送、信息處理、流通等作業領域。

（4）物流管理專業的教學體系缺乏實戰性。物流管理人才必須具有應用實戰型的技能。由于目前我國的物流教育存在重理論、輕實戰的傳統思維，所以學生實戰能力的培養顯得非常薄弱。因此要使未來的物流人才具備較強的綜合能力，必須讓學生掌握物流管理的實戰性技能；提高學生在實際工作中的操作能力，增強學生的崗位適應能力。

3 高職物流管理專業課程學生成績的因子分析

3.1 物流管理專業課程成績的數據預處理與數據庫構建

高職院校物流專業的設立在我國的時間還比較短，很多院校設立的時間都只是在10年左右，甚至有部分院校在最近兩三年內才設立了物流專業。因此，物流管理專業的課程還處于逐步發展和逐步完善的過程中，還沒有形成系統的、科學的、完整的體系，還有很大的發展和提升的空間。

本文采用了統計學中的因子分析方法對四川商務職業學院物流管理專業2010級和2011級180名畢業生的27門課程成績進行分析，通過了解和歸納物流管理專業課程的內在特點，為進一步建設和改革提供決策和依據。其中所有的數據采用SPSS19.0進行處理。

（2）計算相關系數矩陣。相關系數矩陣 P=（ρij）n×m，其中：

其 中 ，

其中 ρii=1，ρij=ρji，ρij稱為i和j的相關系數。

（3）計算特征值和特征向量。計算相關系數矩陣P的特征值 λ1≥λ2≥…≥λm≥0及特征值所對應的特征向量C1,C2,…,Cm，其中 Cj=（c1j,c2j,…,cnj）′，由特征向量組成的新的綜合指標變量：

其中F1是第一主成分，F2為第二主成分，Fm為第m主成分。

（4）確定主成分的權重系數。經過線性變換后，實際計算中主成分Fj的參數貢獻率是由方差貢獻率aj來進行說明，ah為累計貢獻率，aj和ah計算公式如下：

通過詳細的計算得出，對于主成分選擇的依據是由累計貢獻率ah（一般選擇ah＞85%）決定的，選擇前h（h＜m）個主要因子F1,F2,…,Fh替換原來的m個參數，這時前h個主要因子F1,F2,…,Fh是綜合參數，維持了原參數中85%的信息。此時權重向量為ω=（a1,a2,…,ah）′。此時新的數據指標矩陣為：

其中 fnh是第n個接受考評的學生的第h個主成分的得分。

3.2 課程因子分析

因子分析是從變量群中提取共性因子的統計技術。其目的是用來對隱藏在一組測量到的參數中的一些最基本的，但是又沒有辦法直接測量到的隱性參數進行描述。本次分析的目的是通過因子分析驗證影響物流管理專業人才培養目標的課程之間的聯系性。利用SPSS軟件得出的數據，見表1、表2和表3。

進行相關系數矩陣檢驗—KMO測度和巴特利特球體檢驗：KMO值：0.9以上非常好；0.8以上好；0.7一般；0.6差；0.5很差；0.5以下不能接受。巴特利特球體檢驗原假設H0:相關矩陣為單位陣。

表1 Kaiser-Meyer-Olkin與Bartlett的檢驗

通過觀察表1計算結果可以知道，KMO值為0.784，在較好的范圍內；而巴特利球體檢驗的sig值為0.00，拒絕原假設，說明相關矩陣并非單位矩陣，變量的相關系數較為顯著。

Spss選項:Analyze－Data Reduction－Factor，得碎石圖如圖1所示。

圖1 碎石圖

通過圖1可以看出前面五個因子能夠充分解釋大部分的方差，到第六個因子以后，曲線才逐步趨于平緩，解釋能力不強。因此提取5個公因子。

表2 解釋的總方差

選擇5個公因子，從方差貢獻率可以看出，其中第一個公因子解釋了總體方差的50.092%，5個公因子的累計方差貢獻率為86.42%，可以較好地解釋總體方差。

最后，由表3可以得出：第一公因子為專業基礎課；第二公因子為國際物流專業課；第三公因子為供應鏈管理基礎課：第四公因子為物流崗位核心能力實操課；第五公因子為物流頂崗實習實訓課。五個因子在課程設計中得以體現，且分配較合理。這些結論是與理論假設是基本一致的，即學科培養目標的基礎一致性證明了從成績中統計出的共同因子和它的意義。

分別計算出各門課程的五個因子得分，按照相對方差貢獻率進行加權計算，可以得到最終各門課程的綜合評價，見表4。

4 建議

通過對各門課程的分析可以看出，目前物流管理專業課程之間的聯系還不夠緊密，而且有一些課程之間彼此重疊也比較多，沒有突出重點，將院校自身特色結合進去。

當然學院在設置物流管理專業的課程時不能籠統地只看平均分或總分，應該從學院的實際出發，結合學員自身的特設、所處的地區，選擇最適合本學院物流管理專業的課程。在多指標的評價體系中，因子分析可以將多維空間降維，實現以較少的指標來解釋大部分自變量的信息的目的，從而簡化分析步驟，使評價更清晰簡便。

表3 因素載荷矩陣

表4 綜合得分

通過學生成績來對課程體系設置進行思考，這是高職院校學科建設的必要過程。由于使用的分析方法不同，所以結果也是不完全相同的，這不光與公因子的選擇和使用有一定的關系，也與課程數量多少有一定的關系。雖然不能完全確定學生成績必然能夠反映學科設置存在的問題，也不能排除教學和考試過程中的其他不確定因素，但總體來說對學生成績進行因子分析會對人才培養方案的制定和修改提供一定的實證參考。

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