基于O_NET的高校大学生创新创业人才选拔研究_李璟璐.pdf

第 13 卷第 6 期 Vol.13 No.6 2022 年 12 月 CHUANGXIN YU CHUANGYE JIAOYU Dec.2022 基于 O*NET 的高校大学生创新创业人才选拔研究 李璟璐，于姗姗 (湖北工业大学学生工作部，湖北武汉，430068；湖北工业大学计算机学院，湖北武汉，430068)摘要 创新创业人才选拔是现阶段高校教育资源优化配置的必要手段。研究基于 O*NET 内容模型，综合运用德尔菲法构建包含学业水平、职业兴趣、职业价值观、工作风格四个维度，共计 23 个变量的特质模型，通过单因素分析、共线性检验、二元 Logistic 逐步回归分析，得到职业兴趣中的现实型与企业型、职业价值观中的独立性与工作环境、工作风格中的责任担当与实践能力等关键影响因素。高校大学生创新创业人才选拔应紧密结合办学理念与人才培养特色，在职业兴趣选拔维度上体现出学科特色，不应以高考成绩作为选拔标准，要重视大学生思想品格等价值观的考察，以专业教育提高其实践能力与责任担当自觉性。关键词 O*NET；创新创业人才；高校；二元 Logistic 回归 中图分类号 G647 文献标识码 A 文章编号 1674-893X(2022)06003307 一、引言 国务院关于印发“十四五”就业促进规划的通知(国发202114 号)提出，就业是最大的民生，为了实现更加充分更高质量就业，要“以创业带动就业动能持续释放，大力发展高校创新创业教育，培育一批创业拔尖人才”。高校大学生是大众创业、万众创新的生力军，也是稳就业、保就业的重点关注群体之一，高校大学生创新创业人才选拔与培养势在必行。2015 年 5 月，国务院办公厅印发国务院办公厅关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见(国办发201536 号)，提出了建立健全高校创新创业教育体系的总体思路：在人才培养机制层面，要“深入实施系列卓越计划、科教结合协同育人行动计划等，多形式举办创新创业教育实验班，探索建立校校、校企、校地、校所以及国际合作的协同育人新机制”。2021 年10 月，国务院办公厅印发国务院办公厅关于进一步支持大学生创新创业的指导意见(国办发202135 号)，以大学生创新创业面临的具体问题为导向，聚焦高校创新创业教育改革关键环节和领域，明确指出，“将创新创业教育贯穿人才培养全过程，建立以创新创业为导向的新型人才培养模式”。大学生创新创业人才培养成为高校人才培养的迫切关注。创新创业人才培养质量的着眼点是人才，既要考虑培养过程也要考虑培养效果1，在创新创业课程、教法、教师、实践资源仍待进一步发展的阶段，尊重学生的主体性发展，对人才进行选拔培养，是现阶段高校创新创业教育资源优化配置与迭代升级的必经之路。本研究以O*NET 内容模型为基本理论框架，探索高校创新创业人才特质，为高校创新创业人才的选拔与培养提供依据。收稿日期 2022-05-10；修回日期 2022-11-11 基金项目 2021 年湖北省高等学校哲学社会科学研究项目“高水平应用型高校本科生科研行为的影响机制研究”(21Q067)；2022年湖北工业大学学生工作队伍品牌工作室重点项目“思齐学业发展支持工作室”作者简介 李璟璐，女，湖北武汉人，湖北工业大学学生工作部副教授，主要研究方向：高等教育管理、大学生学习与发展，联系邮箱：；于姗姗，女，湖北武汉人，湖北工业大学计算机学院讲师，主要研究方向：创新创业教育、思想政治教育 2022 年第 13 卷第 6 期 34 二、研究进展和理论基础 (一)研究进展 目前一些高校的创新创业实验班、创新创业学院等在学生的选拔与淘汰中存在以下两种现象：一是将学业成绩设置为重要考核指标。如武汉大学自强创业班要求本科生申请人的第 1 学年平均学分绩点在 3.0 以上，大连理工大学大学生创新实践强化班的淘汰标准设置了课程考试成绩平均分最低限制。二是综合测试或面试环节评价指标缺乏标准。浙江大学竺可桢学院采取综合测试、体能测试与专家面试的方式，华中科技大学启明学院实验班根据学生申请材料、面试表现等由专家给予综合评分。这些环节中，有的专家依靠经验判断，有的专家关注学生全面发展，有的偏向综合水平不高但在某一方面表现突出的偏才2。故现阶段高校大学生创新创业人才的分层分类，亟待寻找理论支撑，进而构建规范的人才特质模型，这有助于为高校大学生创新创业人才的分层分类提供理论与实践指导。但关于创新创业人才应具备怎样的特质在学术界尚未形成共识，目前关于创新创业人才的特质研究可归纳为以下两种：一是无理论模型，研究者依据经验提出影响因素，再进行相应论证。如有的研究采用个性特征、环境和背景等三个因素来评估创业倾向3；有的认为创业意向的影响因素包括个体特质水平和个体资源水平4；有的从创业素质、创业知识、创业经历和创业环境等四个方面对大学生创业倾向开展调查分析5。二是借鉴心理学、社会学的理论模型，再自主研发测量工具进行探索与验证。如刘有升等人使用美国心理学家麦克利兰(McClelland)提出的冰山模型对高校创新创业人才的素质进行研究6；何健文等人也基于冰山模型提出创新人才的“CSKA”构成要素7；聂建峰以 CSKA 模型为基础，通过对高校创新型人才进行行为事件访谈，构建出由几个一级指标和多个二级指标组成的本科创新人才选拔评价体系8；李永强等人使用计划行为理论(TPB)模型来证实创业态度、主观规范、感知行为控制等三个变量对创业倾向的影响9。以上这些理论模型对创新创业人才特质的适切性还有待考量，测量工具多为自主研发，缺乏信效度的检验，故可寻找更为科学适切、测量工具更为成熟的理论模型。(二)理论基础 针对前人研究中理论模型的匮乏或适切性不足等问题，本研究挑选职业信息网络(the occupational information network，简称 O*NET)的内容模型(content model)作为理论框架。O*NET 由美国劳工部于 1998 年推出，是一个收集、组织、描述和传播职业特征和劳动者属性数据的综合系统。目前 O*NET 的相关产品与工具可供人力资源专业人士实现多类目标，如职位描述、扩充候选人池、细化招聘与培训目标等，同时还可以用来确定个体的兴趣、价值观、技能和经验等10。O*NET 的内容模型是一个多层嵌套的体系架构，描述了人们日常工作的各个方面以及一个典型从业者的个人特质、任职资格与兴趣取向。全球知名的人才推荐公司万宝盛华(Manpower)、国内第三方教育数据咨询和评估机构麦可思等均将 O*NET 的内容模型描述指标作为其基本的人才测评指标。内容模型对大部分指标都配有成熟测量工具，这些测量工具的常模来源涉及各个行业，所以适合在不同单元之间(包括不同职业、组织和区域等各层面)进行比较11。同时这些常模的规模庞大，因此相比一般学术研究使用小样本开发生成的测量工具而言，O*NET 的测量工具信效度更高。研究者们认为应用 O*NET 的测量工具来进行人员选拔是可靠的，他们还会根据自身科研需求，从内容模型中挑选自身研究所需的变量开发测量工具12。由此可见，O*NET 的内容模型与测量工具都非常成熟，但目前尚未见使用 O*NET的内容模型进行创新创业人才特质研究的相关成果。三、实证研究 (一)研究对象 研究者向某省属高校本科生发放纸质问卷理论研究 李璟璐，于姗姗：基于 O*NET 的高校大学生创新创业人才选拔研究 35 320 份，回收有效问卷 309 份，有效回收率96.56%。其中，男性大学生 219 人，占总人数的70.87%，女性大学生 90 人，占总人数的 29.13%；有创业经历或正在创业的 46 人，占总人数的14.89%。(二)研究工具 研究基于 O*NET 的内容模型，采用德尔菲法进行模型变量的挑选。德尔菲法是一种综合多名专家经验与主观判断的方法，不仅可以用于预测领域，而且可以广泛应用于各种评价指标体系的建立和具体指标的确定13。本研究邀请专家匿名对 O*NET 内容模型中的一级指标与二级指标进行李克特 5 点评分(1 分表示非常不适用，5 分表示非常适用)，目的是选取 O*NET 内容模型中可引用至本研究的指标项目。通过计算各指标的集中度和离散度，对指标进行取舍。集中度以认同率和平均值衡量，离散度以变异系数衡量。指标入选标准为平均值在3.5分以上、认同率在 60%以上、变异系数在 0.3 以下。将首次综合调整后的指标体系反馈给专家再次评分，如此反复，共经过三轮的打分、取舍与调整，一级指标认同率达到 100%，二级指标平均认同率达到 84%。最终一级指标确定为 O*NET内容模型中的“从业者特质”指标，二级指标包括“从业者特质”中的 3 项，分别为职业兴趣、职业价值观、工作风格，并增加 O*NET 内容模型之外的“学业水平”指标，共计 4 项。“学业水平”指标包括学生高考总成绩、语文成绩、数学成绩、英语成绩等 4 项。“职业兴趣”指标参考霍兰德职业兴趣量表，测量维度包括现实型、艺术型、研究型、社会型、企业型、常规型等 6 项。“职业价值观”指标测量使用O*NET平台问卷(work importance locator)汉化版，测量维度包括成就感、独立性、认可度、人际关系、支持、工作环境等 6 项。“工作风格”指标测量使用本研究团队自主研发的行事特质问卷14，测量维度包括成就取向、社会影响、人际导向、自我调节、责任担当、独立自主、实践能力等 7 项。三套量表均采用线下测验形式，测验时长 45 分钟。(三)数据处理 采用 Excel2013 进行数据录入，使用 SPSS22.0进行数据分析处理。采取以下三个步骤进行数据预处理：一是删除缺失值过多的数据，如果数据项无法通过其他值推导，或者影响因素的数据缺失超过 50%，则认为数据无效，并将其删除。如果“高考成绩”维度中，有部分数据违背常理，明显有误，也将其删除。二是用插值补全少量缺失值，选取灵活性较高、计算速度也较快的三次样条插值的方法，使用 SPSS 补全少量缺失值。三是利用箱形图筛除异常值，绘制数据的箱型图，将外限以外为极端的异常值直接剔除；将在内限与外限之间的温和的异常值挑出重新进行评估，若不符合常理，则将其删除，处理后的数据统计见表 1。表 1 预处理后的统计数据 类别 有效值缺失值 异常值 有效率/%学业水平 178 129 2 57.60 职业兴趣 296 9 4 95.79 职业价值观 281 17 11 90.93 工作风格 275 0 34 88.99 四、数据分析 (一)单因素分析 在将备选自变量纳入 Logistic 回归模型之前，需要分别采用 T 检验和卡方检验对连续变量、分类变量进行单因素显著性检验，选择检验值=0，结果见表 2。由表 2 可得，从四个维度筛选出的自变量的显著性均为 P0.01，各项维度对学生是否创新创业的影响极为显著，因此不需要删除因变量。(二)共线性检验 Logistic 回归模型在进行参数估计时，要求变量间相互独立，否则会导致参数估计的均方差和标准差变大，甚至造成拟合回归方程极不稳定等，导致模型结果无法解释，如果变量共线性大，需要进行 Logistic 逐步回归。共线性检验显示方差膨胀因子均小于 2.5。当 VIFi2 时，2iR0.5，表明用其他变量线性拟合该变量时，拟合优度超过 0.5。故除“社会型”2022 年第 13 卷第 6 期 36 表 2 单样本检验 特质维度 变量 T 值 自由度 显著性(双尾)平均值差值 差值 95%置信区间 下限 上限 学业水平 高考总分 126.305 168 0.000 519.948 511.820 528.070 语文 136.399 168 0.000 107.607 106.050 109.165 数学 80.365 168 0.000 100.474 98.010 102.940 英语 79.695 168 0.000 111.508 108.750 114.270 职业兴趣 现实型 24.272 168 0.000 8.473 7.780 9.160 艺术型 28.848 168 0.000 10.633 9.910 11.360 研究型 5.570 168 0.000 13.432 8.670 18.190 社会型 26.097 168 0.000 9.089 8.400 9.780 企业型 26.562 168 0.000 8.598 7.960 9.240 常规型 24.438 168 0.000 7.893 7.260 8.530 职业价值观 成就感 54.731 168 0.000 23.734 22.880 24.590 独立性 46.649 168 0.000 17.243 16.510 17.970 认可度 56.844 168 0.000 19.509 18.830 20.190 人际关系 58.849 168 0.000 18.799 18.170 19.430 支持度 43.173 168 0.000 15.030 14.340 15.720 工作环境 76.975 168 0.000 16.787 16.360 17.220 工作风格 成就取向 66.492 168 0.000 3.882 3.766 3.997 社会影响 47.587 168 0.000 3.814 3.656 3.970 人际导向 57.371 168 0.000 3.490 3.370 3.610 自我调节 64.064 168 0.000 3.623 3.512 3.735 责任担当 72.183 168 0.000 4.146 4.033 4.260 独立自主 71.780 168 0.000 3.760 3.657 3.864 实践能力 61.695 168 0.000 3.500 3.388 3.612 具有一定共线性外，其他维度不存在共线性问题，具体见表 3。因此，可以选择 Logistic 逐步回归消除多重共线性。表 3 方差膨胀因子 变量 2iR VIF 现实型 0.775 1.290 艺术型 0.602 1.660 研究型 0.665 1.505 社会型 0.442 2.264 企业型 0.520 1.922 常规型 0.684 1.462 (三)二元 Logistic 逐步回归 参考共线性检验结果，同时为减少自变量个数以及提高拟合效果，研究选择 Logistic 逐步回归对数据进行拟合处理。分别对模型的学业水平、职业兴趣、职业价值观、工作风格四个维度进行数据处理，得到回归方程(1)：1223344ln0.0114.2371ln0.0820.1353.7131ln0.1110.1660.9511ln0.9130.8048.6481iiiiiiiipxppxxppxxppxxp=-+|-|=+-|-|=-|-|=+-|-(1)其中，x1为“学业水平”维度中的高考总分，x2与2x为“职业兴趣”维度中的“实用型”与“企业型”，x3与3x为“职业价值观”维度中的“独立性”与“工作环境”，x4与4x为“工作风格”维度中的“责任担当”与“实践能力”。表4为二元Logistic逐步回归模型的拟合结果。理论研究 李璟璐，于姗姗：基于 O*NET 的高校大学生创新创业人才选拔研究 37 表 4 二元 Logistic 逐步回归模型拟合结果 变量 B 标准误 Wald df 显著性 Exp(B)EXP(B)的 95%置信区间下限 上限 学业水平 高考总分 0.011 0.004 5.865 1 0.015 0.989 0.981 0.998 常量 4.237 2.271 3.481 1 0.062 69.187 职业兴趣 实用型 0.082 0.041 4.028 1 0.045 1.085 1.002 1.175 企业型 0.135 0.048 7.966 1 0.005 1.144 1.042 1.257 常量 3.713 0.537 47.873 1 0.000 0.024 职业价值观 独立性 0.111 0.038 8.395 1 0.004 1.117 1.036 1.204 工作环境 0.166 0.067 6.169 1 0.013 0.847 0.743 0.966 常量 0.951 1.437 0.438 1 0.508 0.386 工作风格 责任担当 0.913 0.443 4.250 1 0.039 2.492 1.046 5.938 实践能力 0.804 0.294 7.470 1 0.006 2.234 1.255 3.977 常量 8.684 1.909 20.687 1 0.000 0.000 从表4可以看出，“职业兴趣”“职业价值观”“工作品格”三个维度中均含两个显著变量。其中，除了“工作环境”，其余变量均与“是否创业”呈正相关。(四)拟合优度检验 选用Hosmer-Lemeshow法，分别对模型的学业水平、职业兴趣、职业价值观、工作风格四个维度进行拟合优度检验，若统计量P0.05，认为卡方检验不显著，说明模型拟合度较好。由表5可以看出，“学业水平”与是否创业无关，而“职业兴趣”“职业价值观”“工作品格”三个维度的模型拟合效果较好。表 5 Hosmer-Lemeshow 检验结果 特质维度 卡方 自由度 显著性 学业水平 36.652 8 0.000 职业兴趣 14.103 8 0.079 职业价值观 8.401 8 0.395 工作风格 11.428 8 0.179 五、结论与建议 (一)高考成绩不应作为高校大学生创新创业类人才的选拔指标 “高考总分”变量被选入预测概率模型，但Hosmer-Lemeshow检验中P值小于0.05，卡方检验不显著，说明预测概率模型拟合效果不好。所以研究发现高考总分、语文成绩、数学成绩、英语成绩与创业行为的出现无关，并且在其他研究者的结论中也发现学生学业成绩并不能纳入创业者特质15，故对新生的选拔不必过分看重其高考总成绩与基础课成绩。但同时应该注意的是，高考总成绩项B值为0.011，说明本次样本显示出高考成绩较低者更多地出现创业行为的现象，可继续分析其创业水平与学业水平的关系，以避免出现逃避学业型创业，高校应教育引导这类大学生努力投入大学学习，积极面对学业中的困难，成长为具备专业素养的高素质创新创业人才。(二)高校可结合本校人才培养特色在职业兴趣倾向维度确定选拔标准 “现实型”与“企业型”两个变量被选入预测概率模型，Hosmer-Lemeshow检验中P值大于0.05，卡方检验显著，说明模型拟合效果较好。在霍兰德职业兴趣理论中，“现实型”被描述为动手能力强，偏好具体任务，不善言辞，缺乏社交能力，擅长与物体打交道，喜欢摆弄和操作工具，不喜欢和人打交道。现实型的人表现出看重具体事物的价值观。“企业型”被描述为对领导角色和冒险活动感兴趣，喜欢从事领导他人实现组织目标或获取经济效益的活动，企业型的人重视政治、经济上的成就16。因研究团队所在高校 2022 年第 13 卷第 6 期 38 为一所以工学为主的多学科性大学，学校坚持做强“工程师摇篮”的品牌，故学生创业人群呈现现实型特质可能与学校人才培养理念相关，呈现企业型特质则为意料之中。(三)高“独立性”与“工作环境”低要求是高校大学生创新创业人才职业价值观的典型特征 “独立性”与“工作环境”两个变量被选入预测概率模型，Hosmer-Lemeshow检验中P值大于0.05，卡方检验显著，说明预测概率模型拟合效果较好。在O*NET内容模型中将高“独立性”得分描述为工作中具有创造性、能独自做决定以及高自我监控能力。高“工作环境”得分被描述为轻松、独立、多样、高薪、稳定、优越的工作条件。本次调研中有创业经历或正在创业的人群多为初创型人群，模型方程中工作环境B值为0.166(见表4)，说明初创型人群不甘于稳定、轻松、优越的工作环境，并且在Almeuda等人对27个欧洲国家超过10万个人的跟踪研究中也发现类似结论，与非企业家相比，企业家认为工作比其他生活维度(家庭除外)更重要15。(四)高“责任担当”与“实践能力”是高校大学生创新创业人才行事的典型特征 “责任担当”与“实践能力”两个变量被选入预测概率模型，Hosmer-Lemeshow检验中P值大于0.05，卡方检验显著，说明模型拟合效果较好。在O*NET内容模型中将“责任担当”的高分值样本描述为工作中可靠负责、诚信有道德、注重细节，“实践能力”的高分值样本被描述为工作中能用创造性思维与逻辑分析能力来解决相关问题。这可能是因为初创型创业者更多地要求自己亲历创业项目的各个环节，而责任担当与实践能力也正是创业者本身公民素养与工作能力的体现。根据上述分析，从四个方面提出选拔高校大学生创新创业人才的建议：第一，创新创业学生群体的产生不应是“掐尖”，创新班不能等同于学业优等生班，要坚持秉持“面向全体”的理念，将创新创业教育贯穿高校人才培养全过程。第二，高校应紧密结合各自办学理念与人才培养特色，在学生职业兴趣的维度选择上体现出鲜明的院校学科特色，如工科型的高校更偏向选择职业兴趣为现实型的学生，而艺术类院校更偏向选择职业兴趣为艺术型的学生，这也有利于对创新创业教育资源的合理配置。第三，为落实立德树人根本任务，选拔中应对学生思想品德提出明确要求。工作风格中诚实守信、优良道德品质这些特质与创业行为存在统计学意义，高校应积极主动将思想政治教育融入创新创业教育。第四，高校大学生多为初创型创新创业人才，高校创新创业教育应遵循由“技艺入道”的规律，以培养学生掌握专业本领为前提，注重学生专业实践能力的提升，需要更多地以产学研相结合的方式培育服务国家与区域发展的高水平创新创业人才。参考文献：1 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academic level,career interest,career values and work style by the comprehensive application of Delphi method.Through mono-factor analysis,collinearity test and binary logistic regression analysis,the key influencing factors such as realistic and entrepreneurial in Career Interest,independence and working environment in Career Value,responsibility and practical ability in Work Style have been obtained.The selection of college students innovative and entrepreneurial talents should be closely combined with the educational philosophy and the characteristics of talent training,and reflect the characteristics of the discipline in the dimension of vocational interest selection,the criteria of which should not be based on the results of the entrance examination,but should pay attention to the inspection of university students ideological character and other values,and improve their practical ability and sense of responsibility through professional education.Key Words:O*NET;innovation and entrepreneurship talent;colleges and universities;binary logistic regression 编辑：何彩章