AAM  >> Vol. 8 No. 1 (January 2019)

    关于江苏省本科生学习重点方向的调查研究
    Research on the Key Study Direction of Undergraduate in Jiangsu Province

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作者:  

陈申申,崔梦金,赵佳玉,蔡明娟:南京审计大学,统计与数学学院,江苏 南京

关键词:
学习重点抽样调查样本方差交叉分析The Focus of Learning Sampling Survey Sample Variance Cross-Over Analysis

摘要:

近年来,随着社会政策和就业形势的变化,大学生在校的学习重点方向越来越趋于多样化。除了专业学习以外,在校本科生学习考证也变成了非常普遍的现象。因此,大学生基于专业学习和考证学习的学习重点方向的多重选择引发了我们的思考和关注。本文以江苏省部分高校的部分学生为抽样总体,通过配额抽样和方便抽样的方式,对院校类型与学习重点方向的相关性进行分析与研究。我们计算出不同学习重点方向的人数总量指标的估计值,数据表明:从整体来看,大多数本科生的学习重点是专业学习。同时,对比其他院校本科生,财经类院校的学生明显对考证学习尤显重视。这表明,院校类型与学习重点方向选择存在一定的相关影响。

In recent years, with the changes of social policies and employment situation, the focus of college students in school is becoming more and more diversified. In addition to professional study, college students’ study and certificate examination has become a very common phenomenon. Therefore, the multiple choices of the key direction of College Students’ learning based on professional learning and textual research lead to our thinking. In this paper, we take part of the students in some universities in Jiangsu Province as the sampling population, analyze and study the correlation between the type of colleges and universities and the key directions of learning through quota sampling and convenience sampling. We calculate the estimates of the total number of people in different focus directions, and the data show that more undergraduates tend to focus on profes-sional study. At the same time, compared with other undergraduate students, the students of Fi-nance and Economics Colleges have obviously attached great importance to the study of textual research. This shows that there is a certain correlation between the type of college and the choice of the key direction of learning.

1. 引言

南京审计大学除了有优质的专业教育以外,其系统高效的考证教育也受到社会的认可。在这个背景下,我们从本校的特色专业(与财经类相关的ACCA、CMA、CFA、USCPA等考证专业)为出发点,对学习重点方向展开了思考。除了在本校展开采访、调查,概括出我校部分师生对考证学习和专业学习的看法之外 [1] ,我们还以发放问卷的形式实地走访了江苏省的其他几所高校,如:苏州大学、扬州大学、南京医科大学、南京农业大学、南京信息工程大学、南京财经大学和南京师范大学。这几所大学涵盖了综合类、医科类、财经类、师范类、理工类高等多种院校类型,为数据的科学合理性提供了保障,从而为探究分析本科生学习重点方向做好了充分铺垫。经过整理总结,我们发现除去院校类型的差异,大多数学生会将主要精力投入到专业学习中去,其次更多关注实践工作能力。但财经类院校的学生明显对考证学习关注度偏高。这表明,院校类型与学习重点是有一定的相关性的。

该项目的研究目的在于:通过分析调查数据,能为那些正在选择如何把握学习重点的大学生们提供更科学,更贴近实际,更全面的参考依据,让更多本科生更好地把握大学阶段的学习,有效进行自身的发展规划。

2. 研究的基本背景

1993年,我国开始推进职业资格准入制度,目前我国已对90多个职业实施了职业资格准入制度。随之全国各大高校掀起了一股“考证狂潮”,大专生、本科生、硕士研究生至博士生都加入了考证大军 [2] 。随着我国人才评价制度逐渐与国际接轨,我国职业准入制度的初步确立使职业资格证书成为了人们择业的“通行证” [3] 。面对严峻的就业形势,既有高学历证书又有专业职业资格证书的高校学子自然而然地在就业当中多了几分把握和胜算。

在传统观念里,我们都一致地认为大学的意义是学习专业知识,开拓眼界和增长见识。但随着社会形势和就业政策的变化,越来越多的大学生在校的学习重点方向已经不再单纯是学习专业知识。很多本科生选择把大部分时间用于课外的学习、社会实践以及工作实习上。现今的大学生活内容更加丰富、选择趋于多样化,但其中不免存在有同学不能好好分配自己的时间,甚至本末倒置,荒废大学时光的现象。本项目在关注到本校学生学习重点方向选择方面出现困惑和问题后,决定以此为主题进行专题探究。

在共同讨论制作调查问卷后,我们选择用抽样调查的方式,了解如下信息:有效问卷的数量、各类院校的有效问卷在总有效问卷中的配比、不同学习重点方向的人数总量指标的估计值和院校类型与学习重点方向的相关性。在数据统计的过程中,我们还借助了统计软件进行了交叉分析和相关系数的计算,并结合柱状图、饼图等图表,使数据可视化,清晰的反映出院校类型与学习重点方向存在着这样一些关系。

3. 样本抽取

3.1. 基本抽样单位及调查对象总体

本调查所关注的调查对象是江苏省内各高校学生,这个调查对象总体的基本单位是每一位高校在校生。理论上,目标总体与抽样总体应该一致 [4] ,而经过与各高校的交涉,在考虑到时间,人力,物力等各种因素的条件下,并不能完全得到总体的基本单位。所以,我们不能把每个高校在校学生作为抽样单位。因此,我们挑选了江苏省内部分高校的部分在校学生作为抽样总体,每一个自愿接受调查的学生作为抽样单位。对样本中的学生的意向进行调查分类,便可得到样本中对各个不同选择方向的人数总量指标的估计值,再将各个估计值对应到不同的学习方向的选择,得到已调查大学生的学习重点方向饼状图,从而对显示情况进行更全面的分析 [5] 。

3.2. 样本抽取方法

在对江苏省内本科生抽样调查实践过程中,为方便我们了解情况并有效分析江苏省本科学生学习重点方向的问题,我们采用以在校大学生的群——各大高校为单位的抽样。于是,我们开始与多个高校进行交涉,随后我们选取了南京审计大学、南京财经大学、南京信息工程大学、南京农业大学、南京医科大学、扬州大学、苏州大学等获得批准的大学作为抽样单位,以电子问卷及纸质问卷的形式,向在校学生进行访问,学生可自愿填写。除此之外,为了规范我们的调查,针对所选择的群,我们采取配额抽样的方法,将院系类型分为理工类、医学类、财经类、文学类,将样本数额分别分到各类型中。在各类型院系中抽取样本时使用“拦截式”调查,对校园内的大学生进行调查。综上所述,我们的抽样方案为:以获批的江苏省内高校为抽样单位,配额抽样与方便抽样相结合的抽样。这种方法不仅方便迅速,调查数据的处理也较为容易,当然其中存在的误差也不可避免。但总的来说,完成此调查的目的——了解江苏省本科生学习重点方向的情况十分顺利。

3.3. 样本抽取的其他来源

上面的设计是在忽略了其他未得到调研批准的高校的情况下进行的,如果进一步把这些高校也考虑到我们的抽样设计中,在这种情况下,作为调查对象总体的江苏省内各高校学生可以分为两类:一类是我们可以直接接触到的学生(简称为群体1);另一类是我们不能直接接触到的学生(简称为群体2)。

对于群体1,我们采用上述抽样方案,得到抽样结果中的各个人数总量指标的估计值。

对于群体2,我们只能通过网络问卷的形式,在高校学生容易接触到的平台,如QQ、微信、微博、贴吧等发布我们的问卷,以多种宣传方式增强调查对象的参与积极性。同时,我们利用了联系人网络,间接地触及群体2,获得自愿样本。在处理样本数据时,自愿样本将加入到群体1中一起分析。

虽然在对这两类群体进行抽样时,群体1更容易获得更多的数据,而群体2获得的数据较少,但由于这两类群体的抽样方式都是非概率抽样,而且群体1中参与调查的大学生与群体2中参与调查的大学生样本差异并不大,因此我们将这两层数据放到一起研究。为的是更全面充实我们的样本,从而更好地了解省内在校大学生学习重点方向的情况。

3.4. 调查项目分类

对进入样本的本科生,我们调查项目如下:

1) 本科生所在院校类型:根据调研高校方向以及问卷收集情况,所划分的院校类型主要有理工类、医护类、财经类、师范类和艺术类。此项分类是我们调研的主方向,通过不同院校学生反馈的问卷信息,我们发现了不同院校学生对于重点学习方向观点态度的相似与差异。

2) 本科生是否有深造意向:问卷中主要把深造意向界定为是否有考研或者出国的想法。

3) 被调查者对考研、证书的了解程度:此种分类主要将程度分为不同梯度,如“很了解”、“比较了解”、“不太了解”、“完全不清楚”。这样根据问卷数据,可以大致了解被调查者对于考证、考研信息的掌握情况,便于展开后期的探究。

4) 本科生职业规划情况:调研过程中,也关注了本科生个人职业规划情况,问卷中特别提问本科生是否有“远期目标”、“中期目标”、“短期目标”或是“近期目标”。该分类也是需要研究的方向之一。

根据以上回答,我们计算出以下数据:各个院校类型中有深造意向的大学生人数;各个院校类型中有深造意向的大学生人数比;在面临社会竞争时,大学生所在院校类型与学习重点偏好的交叉分析;在进行职业规划时,大学生对考证或考研想法的交叉分析,交叉分析结果在后文有具体说明。

4. 调查数据描述及处理

4.1. 估计量

我们进行抽样调查是为了获得目标总体的某些特征,方便于我们发现问题,并做进一步的研究。在统计学当中,总体的某些特征又称为参数。最常用的描述总体特征的就是总体均值和总体方差。而总体参数的未知性,让我们转向研究部分总体的特征,即样本的特征。根据样本的观测值,计算出的一个量就是估计量,用于对总体参数的估计。其中最常用的估计量便是,样本均值和样本方差 [6] :

样本均值公式:

X ¯ = 1 n i = 1 n x i , i = 1 , 2 , , n

其中n为样本量; x i 为第 个样本单元的观测值; X ¯ 为样本均值。

样本方差。

s 2 = 1 n i = 1 n ( x i x ¯ ) 2 , i = 1 , 2 , 3 , , n

样本均值用来估计总体的集中趋势,样本方差则是用来说明估计值与待估参数的离差程度。

然而,在本次调查中,我们将调查对象按院系类型进行划分,每个院系所占份额都不相同。也就是说,每个院系中的个体对样本均值的贡献度都不相同。为了更好地反应数据特征,我们选择加权平均数来代替普通的算术平均数。

加权平均数公式:

M = 1 n i = 1 n x i f i = i = 1 n x i μ i , i = 1 , 2 , 3 , , n

其中 x i 为对应院系类型中第i个样本单元的观测值; f i 为权,且 i = 1 n f i = n μ i 为权重。

加权平均数中,权数代表各种成分的个体所占的比例,同时也反映了此种个体数据的重要程度。权数越大,重要程度越高,这就使我们的分析更具说服力和真实性。

根据我们所获得的现有数据,院校类型分别为理工类、医护类、财经类、师范类和艺术类。其中各个类型的样本单元的权重分别为 μ 1 μ 2 μ 3 μ 4 μ 5 。数据的具体表现会在下文做详细阐述。我们将对调查问卷中所涉及的各个问题的数据进行加权平均,最后绘制出能反应总体特征的饼图和柱状图。

4.2. 调查数据简述

在此次调查中,我们在江苏省诸多高校进行了问卷发放和回收,主要采取了配额抽样与非概率抽样的相结合的方法。在回收电子问卷之后,我们还对问卷进行了系统筛选,排除了一些无效问卷。最终我们一共获得了1056份有效样本数据。在数据的处理方面,我们主要运用了上文所述估计量的处理方式,经过整理后,发现各类型院系的样本基本单元分布如表1所示(为减小误差,我们省略回收样本量少于20的院校类型的数据显示):

Table 1. The quotas and proportions for different types of departments

表1. 不同类型院系配额及其占比

根据加权平均的原理,要计算出每个院系类型的平均人数,除了样本单元的观测值我们可以直接得到外,我们还需要知道江苏省本科院校中各个院系类型的人数,即各个院系类型的权。

根据江苏教育网站的统计,江苏省共有本科院校45所。根据2016年江苏省本科毕业生人数,我们可以估算江苏省在校大学生约为102万人次。再根据各个院系类型的大学生人数,可以得到各个院系类型的权重 μ 1 = 47.8 % μ 2 = 12.8 % μ 3 = 11.7 % μ 4 = 22.6 % μ 5 = 5.2 % 。则平均各个院校类型抽取的样本单元量为Μ。

M = i = 1 5 x i μ i = 252 × 47.8 % + 144 × 12.8 % + 361 × 11.7 % + 193 × 22.6 % + 106 × 5.2 % = 230.255

可以说以上各类院校的数据都具有一定的配额比例,所以具有一定的代表性,可以以此为参考系,进行分类探究。

本次调查数据量符合了抽样调查的样本分析的基本要求,但是调查数据处理研究也涉及到的各种不可抗力:调查对象的年纪,态度都可能影响结果,而且我们能对特定调查对象进行观察,可能会发现更多可能和变化。这次调查只是小范围的,受到很多限制,所以仍然存在很多调查空间,但是和我们此次调查不冲突。

4.3. 估计量交叉分析

由于本调查中,对大学生学习重点方向的影响因素过多,我们进一步采用了交叉分析的方法。交叉分析法可以更加立体地分析两种变量之间的关系,更有利于横向和纵向的比较。

下图为院系类型与大学生在面临社会竞争时,学习选择偏好之间的交叉分析。

Figure 1. Undergraduates’ preference for learning from different types of departments

图1. 不同院系类型本科生对学习重点偏好

图1所示:X轴表示院校类型;Y轴表示大学生在面临社会竞争时,对证书,深造,实践工作能力,社会经验的学习重点的偏好。总体来看,此图看出学生最在意的是实践工作能力。(或者说是学生认为的工作单位最在意的方面),其次就是考取相关证书和专业知识。除此之外,我们可以看出,相比之下,大学生对专业知识的掌握和深造的关注略高于对考取相关证书的关注。横向来看,财经类专业对证书的学习重点偏好更胜于深造。其他专业对证书和专业知识的学习重点偏好都存在或多或少的差异,其中理工类,师范类,医护类,艺术类的差异最大,对专业知识的偏好也较大。

由于我们探究的是学习重点方向的偏好,所以我们将考取相关证书和专业知识两方面进行单独的交叉分析。从学生们对证书和专业知识的了解程度的角度入手,我们进行了下面的调查:了解学生们对证书和考研的了解情况。

Figure 2. Undergraduates’ understanding about credentials and PG entrance exams

图2. 本科生对证书、考研了解情况

图2中,我们可以看出X轴表示对证书的了解情况,Y轴表示对考研的了解情况。从中可以看出,对证书情况很了解的学生,对考研的了解也比较深,对证书了解不透彻的学生往往对考研也不是很了解。这可以看出,当前学生在面临强大的竞争压力时,都会从考证和考研两方面来衡量自己,进而提高自己。但同时我们也发现了一些问题,比如,学生的分层情况较为严重。大学生对自身要求可能是两者皆考虑最后出现举棋不定的情况,或者是了解都不深,只能随大流。这可能是由于对自己和外界还缺乏一定的认识,导致职业规划的不明确。

于是我们又对大学生在职业规划方面进行了了解,结果如下:

Table 2. The fundamental state about undergraduates’ making career planning

表2. 本科生职业规划基本情况

表2,可以看出大部分学生对于自己的发展仍处于迷茫无措的未知状态,缺乏细致客观的考虑。这是导致大学生跟风严重,分化严重的就根本原因。当然,导致这种情况存在的原因除了大学生自身对自己发展的不够确定,还存在许多其他问题。如:信息来源渠道少,对社会关注度不够等多重问题。而这些问题都不在我们的研究课题范围内,所以在此不再赘述。

5. 案例分析

5.1. 处理抽取样本数据

为更好地探究江苏省本科生学习重点的方向,我们对江苏省典型的两所财经类院校:南京审计大学和南京财经大学进行了问卷调查,回收到了361份的调查问卷。

以下为某些代表性问卷数据的显示:

你认为就你目前的专业在未来容易找到对口工作吗?

Figure 3. Undergraduates’ attitudes to their own major’s employment status in the future

图3. 本科生对本专业未来就业情况态度

图3所示:抽取到的样本中大多数学生对于自己专业的就业方向不够了解,学校和家长方面在这方面的指导不够多,学生也没有尝试着自己多做一些了解,对于所学专业了解不深,就业方向的了解不够全面,有着“走一步看一步”这样较为消极的心态,这样不利于做出全面而系统的职业规划,不利于把握好大学学习的重点方向。

你对考研的想法是?

Figure 4. Undergraduates’ attitudes to PG entrance exams

图4. 本科生看待考研态度

图4所示:有近一半的学生想参加考研的原因是因为现在本科生开始普遍化,市场对于就业学生的学历要求越来越高,说明了考研很大一部分原因都是因为市场的导向,也有不少人是因为觉得考研可以提升自己,充实自己的专业知识和技能。

下面哪种看法更加符合你对考证的看法?

Figure 5. Undergraduates’ attitudes to credentials

图5. 本科生看待考证态度

图5所示:有很大一部分同学考证是为了提高就业竞争力,作为职业竞争筹码;也有一些同学觉得考证可以对专业课学习起到辅助作用;还有极小部分学生认为考证浪费时间,考证不值得。

单从提高自身能力这一方面来看,考证学习与考研学习并不存在任何冲突,它们两者可以说是相辅相成,共同成就了一个人的发展。但是如果深究冲突存在背后的成因,我们可以看出学生的态度存在着巨大的差异。有人仅仅把考证和考研作为就业竞争的筹码,这就显得短浅和功利了许多 [7] 。当然这并不是说考研就是高尚的,考证就是功利的。而是如果只把考证和考研作为工具而荒废大学本身对人才的培养,那就是功利的。毕竟学习本身就是一件高尚的事,问题只在于学习的出发点。

5.2. 分析总结估计结果

从上面所收集到的数据以及分析中我们可以看出,我们所调查到的财经类院校的学生很大一部分仍然没有清晰的职业规划,而现阶段考证、考研、专业学习的选择大多是因为了解到市场竞争压力越来越大,将其作为就业筹码,来增加自己的就业竞争力。作为财经类这类较为特殊的院校,有一半左右的学生都很看重实践能力,这也导致了不少学生为了取得一个较好的实习岗位,花费许多本可以花在学习上的时间来为实习做准备。也有近百分之三十的学生认为考研对于未来的就业更重要,一部分原因是因为现在就业竞争压力大,另一部分原因是认为考研可以锻炼自己,提升自我。而不到百分之二十的学生认为本科阶段学习重点的方向仍然应该放在专业学习上,因为只有学好自己的专业知识才能更好地将其运用于工作中。还有一部分学生执着于考证,认为在现阶段,对于财经类院校的学生来说,多获取一些证书就是为自己以后的就业多获得一定的筹码。

6. 调查研究总结

根据本次探究不难看出大学生将本科生的学习重点主要放在以下方面:实践学习(例如实习)、专业学习、考证以及考研或出国准备。这里说到的四个方向并不是完全独立,专业学习学好了也有利于考研,考取与自己专业相关的证书对自己专业学习也很有帮助,可以说是互利互通的关系。然而,考虑到本科生的学习时间和学习精力都有限的前提下,这几个学习重点就不免有了冲突。尤其针对那些缺乏长远规划和具体安排的本科生,若是想要样样兼顾的难度就比较大。不仅如此,在选择和调整不当的情况下,这些本科生还容易出现因小失大,顾此失彼的情况。本次探究主要是根据江苏省本科生的学习重点进行了探讨研究,为了总结探究的方便,这里将几个学习重点抽象地分离开成为单独的四个方向。

本科生关于这四个学习重点方向的选择情况往往受到一些因素的影响,基本可以概括为以下四点:

第一,市场导向。目前,本科生的数量逐年增加,企业单位为了征用更加优秀的人力、人才资源,不可避免地提高就业竞争的门槛。尽管应聘形式多种多样,但是大学生的文凭资历、大学表现、证书质量、实践经验都是人力资源管理人员共同关注的一些问题。大学生为了以后可以寻找到一份不错的工作,都想要增加自己的竞争筹码,就必须顺应市场要求 [8] 。尤其是那些有明确的职业规划的本科生,在对市场要求有个人理性分析之后,会结合自身的特点,重点培养某些素养能力,对个人大学生活的学习重点方向也相应地做出一些安排。

第二,学校导向。学校的一些政策会影响到学生学习重点方向的规划,以我们的学校——南京审计大学为例,学校这几年一直激励学生往更高的平台发展,鼓励学生考研,这也导致了越来越多的学生想要选择考研 [9] 。而另一方面,常常会对证书、实践经验、工作经历增加关注度,学校一旦有考证风,许多的学生都加入考证的行列,以及本科毕业就找工作的学生也占很大一部分,有部分大二、大三的学生为了争取一些较高层次的企业单位的就业机会,会花费大量时间、精力以及财力进行准备。

第三,竞争者导向。由于许多同类型学校的学生或者本校的学生都在考研、考证或者实习,这将会影响到作为竞争者的我们对于学习重点方向的考量。很多同学会存在从众心理,一头扎入考证军或者考研军中,但自己却并不了解为什么考证、考研。周围优秀的学生都注重专业学习,就会觉得专业学习是现阶段最重要的事。以上的现象表明了许多本科生眼界不够宽,社交层面不够广,对自身能力和职业规划认识不清。不过,如今的市场就业竞争如此激烈与残酷,模仿跟随竞争者的行为也就无可厚非了。

第四,家长导向。许多家长并不清楚什么适合自己的孩子,但在攀比心理和“望子成龙;望女成凤”的心态下,他们积极投入金钱并鼓励孩子报考一些校外的辅导机构,增加证书的数量。对于当代不少本科生,他们自己心智还不够成熟,也缺乏对个人的思考和认知,认为父母所言都是所谓的真理,于是一味听从父母的看法。

文章引用:
陈申申, 崔梦金, 赵佳玉, 蔡明娟. 关于江苏省本科生学习重点方向的调查研究[J]. 应用数学进展, 2019, 8(1): 31-40. https://doi.org/10.12677/AAM.2019.81004

参考文献

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