









摘要:本文針對高職農村電商高質量人才培養需求,構建基于模糊綜合評價法與結構方程模型的人才培養評價體系。優化涵蓋專業技能、通用技能、社會技能、學習技能和學校設施五個一級指標的指標體系,運用模糊綜合評價對廣州南洋理工職業學院進行評價,結果為 “較好”,同時指出各方面的優勢與不足,為提升高職農村電商高質量人才培養質量提供依據,對推動農村電商發展和鄉村振興具有重要意義。
關鍵詞:鄉村振興;高職農村電商;人才培養;模糊綜合評價
“十四五”時期,我國積極推動農村電商發展,助力鄉村振興戰略實施。隨著鄉村振興戰略的深入推進,農村電商展現出巨大的發展潛力。2022年,我國農村電商銷售額突破4萬億元,占全國總零售銷售額的33.5%,年增長率超過15%,預示了農村電商光明的未來發展前景。[1]然而,隨著農村電商的蓬勃發展,對高質量電商人才的需求也日益增長。據估算,未來五年農產品電商人才缺口將逐年上升至350萬。高職院校作為電商人才培養的重要力量,應積極探索高質量人才培養路徑,為農村電商發展輸送專業人才。
一、高職農村電商高質量人才培養指標體系構建
(一)指標的選擇
本文借鑒既有成果,[2,3,4,5,6,7,8,9]初步建立由5項一級指標、23項二級指標構成的指標體系 (詳見表1)。
(二)指標的確定
1.數據收集
調查問卷采用李克特五級量表對表1中的23個二級指標進行評分,重要度從1-5分依次增加。調查對象涉及做電商直播的工作者和高校電子商務老師等。本次調查于2024年7-9月集中開展,采取網上問卷調查方式進行數據收集。剔除數據缺失及填寫信息錯誤等無效問卷后,最終確認有效問卷204份。
2.探索性因子分析
探索性因子分析用于檢驗高職農村電商高質量人才培養調查問卷題項的因子結構是否與預期相符。采用統計軟件進行可靠性分析,選取克隆巴赫系數檢驗量表內部一致性,結果表明各題項適合因子分析。KMO檢驗和Bartlett檢驗顯示各題項適合做因子分析(詳見表2),KMO值為0.922(詳見表3)。對23個指標進行因子分析,得到與預期相符的因子結構,累計方差貢獻率為74.027%,說明調查問卷評價指標設計合理,能反映關鍵因素。
3.驗證性因子分析
運用AMOS28.0分析模型 (詳見圖1),表4顯示模型適配度檢驗結果良好,能夠反映實際數據與理論模型的契合程度。表5呈現各二級指標與對應一級指標關系顯著,指標在收斂效度方面表現良好。通過表6可見各指標AVE值平方根大于與其他指標的相關系數,具有良好區別效度。
圖1 驗證性因子分析
4.指標體系建立及權重確定
為進一步完善評價指標體系結構,需確定各指標的權重。與以往層次分析法等確定指標權重的方法相比,驗證性因子分析法更具有合理性。因此,本文對驗證性因子分析模型中同一構面的因子載荷進行歸一化處理,將結果作為評價指標的權重值 (詳見表7)。
二、模糊綜合評價模型的建立和應用
(一)建立評價模型
1.建立評價因素集
評價因素集是評價對象屬性或性能的集合,由影響評價對象的各個因素或指標組成。本研究的評價因素集為A={專業技能、通用技能、社會技能、學習技能、學校設施}。
2.建立評語集
本文的評語集設定為V={很好、較好、一般、較差、很差}={5、4、3、2、1}。對于二級指標中的指標,邀請20位高校及電商行業專家,對廣州南洋理工職業學院高職農村電商高質量人才培養進行評價,最終得到二級指標評語集。
3.確定評價因素權重
W1、W2、W3、W4、W5分別表示五個一級指標的二級指標權重。
W1={0.25,0.25,0.24,0.26} W2={0.26,0.25,0.24,0.24}
W3={0.19,0.21,0.23,0.20,0.17} W4={0.26,0.25,0.23,0.26}
W5={0.18,0.16,0.19,0.16,0.15}
4.構建模糊判斷矩陣
C1、C2、C3、C4、C5分別表示五個一級指標的模糊判斷矩陣。
(二)具體評價
1.一級模糊綜合評價
P1、P2、P3、P4、P5分別表示五個一級指標的模糊綜合評價。
2.二級模糊綜合評價
得到評價目標的模糊判斷矩陣C為:
評價目標的權重為,則二級模糊綜合評價為:
依據最大隸屬度原則,廣州南洋理工職業學院農村電商高質量人才培養的綜合評判結果為 “較好”。
三、結束語
本文成功建立了高職農村電商高質量人才培養模糊綜合評價模型,涵蓋專業技能、通用技能、社會技能、學習技能和學校設施五個一級指標。評價結果顯示,廣州南洋理工職業學院農村電商高質量人才培養的綜合評判結果為 “較好”。其中,在各一級指標方面,學校在專業技能培養上取得一定成效,通用技能方面注重學生綜合素質提升,社會技能培養在社會責任感和團隊協作能力方面有成績但部分方面需進一步加強,學習技能培養重視學生綜合發展,學校設施建設投入較大,為學生提供了較好條件。
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