普通专业学生国防教育的评价指标

　　3.2 高校普通专业学生国防教育的评价指标

　　近年来，我国普通高校国防教育工作得到了长足发展，高校国防教育建设越来越受到政府及相关部门的高度重视，但是我国高校国防教育整体水平仍有待提高。因此，对高校国防教育的评价是高校国防教育发展层次提升的必要举措。要对高校国防教育进行评价，首要任务是建立科学的评价指标体系，将国防教育评价目标转化为可量化的、可测量的和可操作的科学评价标准。

　　3.2.1 高校普通专业学生国防教育评价指标选取。

　　3.2.1.1 评价指标选取的依据。

　　笔者查阅了近五年高校国防教育现状、存在问题以及解决对策的相关文献，如《关于我国高校国防教育的几点思考》中指出，国防偏离时代发展轨道，发展以军队独挡一面；由于各级领导及部门的意识缺乏、重视不够，导致的高校国防教育普遍存在组织机构设置缺陷，加之教学形式单一，国防教育教学系统亟需完善等问题日益显现[42];《当前高校国防教育的短板与通识教育》中提到："高校对组织开展国防教育必要性的认识不够深入，出现管理机构残缺不全的情况，国防师资匮乏，教学观念落后"[43];《我国普通高等学校国防教育的现状及对策研究》中指出："高校国防教育缺乏相应的管理与评价机制"[44].经过归纳总结得出：我国普通高校国防教育存在不受领导重视、组织机构不健全、资金投入不足、教学落后、师资队伍不强、管理不规范等诸多问题。因此，笔者初步选取了 3 个一级指标和 15 个二级指标。

　　3.2.1.2 评价指标的信度和效度分析。

　　为提高本次高校普通专业学生国防教育评价的质量，需对初选评价指标作信度和效度分析，以确保评价的可靠性和正确性。本文采用最常用的 5 级李克特（Likert）量表进行记分，向 20 位专家学者发放问卷（见附表 1），进行调查数据收集。

　　3.2.1.2.1 信度分析。

　　信度（Reliability）即指标的可靠性，是指在测评某个事物时使用了同一指标工具，通过多次重复检测过程从而获得相同结果的同一性程度，通常用Cronbach a 衡量，该系数的取之区间为（0,1）。笔者将评价指标体系组织管理、国防教育教学和国防教育管理三个维度的数据输入 SPSS19.0 中。

　　因此，三个维度及总量表的Cronbach a >0.8,说明所有评价指标信度较好，指标反映真实合理。

　　3.2.1.2.2 效度分析。

　　效度（Validity）是指测定值与实际值的偏差，用于评价指标的有效以及正确程度的测量，效度的高低与测量对象的特征属性成正相关关系。一般情况下，效度分析主要是分析结构效度，常用统计方法是因子分析法。首先要根据KMO抽样适度检验和Bartlett 检验判断是否适合进行因子分析，再进行效度分析。KMO度量标准为：

　　KMO ?0.9表示非常适合因子分析； 0. 8? KMO <0.9表示适合因子分析；KMO 值在0.7 左右表示一般；KMO 值在 0.6 左右表示不太适合； KMO <0.5表示极不适合。判断效度需要遵循的原则：公共因子荷载量大于0.4,公共因子累积方差贡献率至少40%以上，这使得每个变量的变异都可以被提取的公共因子有效解释，指标效度才会高。

　　本次计算在 SPSS19.0 上进行，因子分析参数以特征根>1 提取公共因子，计算KMO 值和 Bartlett 球形检验，由此判断是否适合因子分析；若适合因子分析法，再辨析各变量的荷载量，可否由提取的公共因子作有效解释，最后观察提取的公共因子解释总方差的百分比，进而判断结构效度是否达标。

　　从结果可以看出，Bartlett 球检验 Sig =0 .000<0.05是显着的，存在因子结构；KMO =0. 807>0.7,适合作因子分析。图表公因子的载荷量在 0.593~0.872 之间，数值均较高，表示各变量的变异均可由公因子解释，由此判定效度分析有效。本次共提取 2 个公因子（初始特征值>1），并且能够解释累积总方差的 79.073%.因此，选取的评价指标效度较高。

　　综上所述，对收集的问卷数据的分析显示：初选评价指标信度在 0.8 以上，表示指标体系信度较好；使用因子分析衡量指标结构效度，各变量荷载量均高于 0.5,提取公因子能解释总方差 70%以上。因此，初选评价指标达标状况为可信且可靠，可被采纳用于评价高校普通专业学生国防教育。

　　3.2.2 高校普通专业学生国防教育评价指标确定。

　　经过评价指标的初选和信度效度分析，确定了 3 个一级指标和 15 个二级指标，本节主要是构建评价指标体系，确定指标权重。

　　3.2.2.1 高校国防教育评价指标体系。

　　所谓高校国防教育评价指标体系，是指将能够集中反映国防教育评价目标的具备可量化、可测量、可操作等特征的标准构建的集合。该体系主要是将评价目标进行具体化转型，直接增强了评价高校国防教育的科学性，为评定高校国防教育效果的实施提供了必要依据[45].结合本文的研究需要，建立关于高校普通专业学生国防教育的综合评价指标体系。

　　指标体系构建思路如下：

　　（1）确立目标 目标是为评价工作确定明确的总体目标的，进而对实际的评价实施发挥导向性作用，所以确定"高校普通专业学生国防教育"为目标，以指导高校普通专业学生国法国教育的评价任务的完成。

　　（2）建立"一级指标集" 根据目标"高校普通专业学生国防教育",本体系主要从三个方面来评估高校普通专业学生国防教育，因此一级指标分别为：组织管理、国防教育教学、国防教育管理。

　　（3）划分"二级指标集" 根据各一级指标按照各指标之间的相关关系进行划分，确定本次研究的二级指标为 15 个。

　　3.2.2.2 评价指标权重的确定。

　　在评价指标权重的计算过程中，为了能够客观反映各指标的重要程度，笔者编制了指标权重调查表（见附录 2），邀请 10 位高校国防教育专家参与调查，要求各位专家按照填写说明对问卷的各级指标进行评分。笔者则根据得到各层级的判断矩阵，按照层次分析法的步骤计算指标权重。

　　以专家 A 的判断结果为例，计算高校国防教育评价一级指标。

　　（5）判断矩阵一致性检验 本步骤主要用于验证运用层次分析法计算得出的权重是否有效。因此，笔者需要根据以上计算得出的判断矩阵的特征向量进行最大特征根的计算，已达到检验一致性的目的，具体步骤如下：

　　第一，计算判断矩阵的最大特征根maxl.

　　所以，专家 A 判定的一级指标的判断矩阵通过了一致性检验，即可认定以上计算取得的指标权重有效，能被用于评价高校国防教育实施。专家 A 确定的组织管理、教育教学、国防教育管理的权重分别为 0.63、0.29、0.08.

　　由于计算过程繁琐，评价指标权重的计算借助 MAT-LAB 软件完成，以专家 B判定的一级指标数据为例，编辑程序如下：

　　clc,
clear;
a=[1 1/2 2;
2 1 2;
1/2 1/2 1];
N=size(a,1)
for i=1:N
A(:,i)=a(:,i)/sum(a(:,i));
w(i,:)=sum(A(i,:));
W(i,:)=w(i,:)/sum(w(i,:));
end
AW=a*W;
λ
max
=(1/N)*sum(AW/W);
C
I
=(λ
max
-N)/(N-1);
R
I
=[00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45];
C
R
=C
I
/R
I
(N)
输出结果：W=0.31
0.49
0.20
C
R
=0.05＜0.10
 

　　由此判定专家 B 评测的一级指标的判断矩阵通过了一致性检验，确定的组织管理、教育教学、国防教育管理的权重分别为 0.31、0.49、0.20.根据 10 位专家的评分结果，通过计算各指标权重的算术平均数，得到组织管理、国防教育教学、国防教育管理这三个指标的平均权重值。