企业需求视角下高职学生职业核心素养：模型构建与要素分析

一、问题的提出

从本质上来讲，关注学生的核心素养，就是关注教育要“培养什么样的人”这一最根本的问题。就职业教育而言，职业教育产生和存在的根本目的是人的职业生命能获得充分的发展。但是在经济社会发展的过程中，社会需要或者是社会标准却在一定程度上蒙蔽了这种原本诉求，将职业教育变为培养人的职业技能为主要目的的活动，职业教育异化成为制器的工具，偏离了育人的目标。于是，在高职教育领域出现了这样的问题：企业“用工荒”与高职应届毕业生“就业难”的结构性矛盾；近五年高职毕业生超过 95%的“协议就业率”与62%的“对口就业率”的强烈反差；高职毕业生半年后的离职率连年超过40%，3年内的离职次数平均超过2.4次。

高职教育人才培养实践中存在的类似问题，既折射出高职教育之于教育功能和价值的偏离，也反映出高职院校人才培养目标定位的问题。为此，研究基于职业教育改革与现实问题映照的交互，着眼于高职教育“培养什么样的人”的研究问题，旨在进一步明晰高职院校具体的人才培养目标，即如何对高职技能人才的职业核心素养进行界定。

基于目前学界对核心素养的认识和理解，把核心素养放到职业情境中进行理解，可以对职业核心素养做如下界定：职业核心素养是职业发展变化对职业人才素养的要求，是直接与职业环境和岗位能力相对接的，关涉个体的社会适应性、岗位竞争力和职业发展性的必备品格与关键能力，指向于个体进入工作岗位，胜任岗位工作、适应社会发展和个人职业发展必需的知识、能力、情感、态度和价值观的集合。

二、高职学生职业核心素养指标调查

（一）问卷编制

首先，基于三个方面依据初步遴选高职技能人才职业核心素养要素来源：一是经合组织、联合国教科文组织和欧盟3个国际组织，以及美国、英国、法国、日本、新加坡、澳大利亚、新西兰、中国台湾地区等 8 个国家和地区提出的核心素养要素；二是中国学生发展核心素养框架；三是国内外学界在职业核心素养研究中提出的有代表性的指标和要素。

其次，经过综合梳理并广泛征求意见，共得出42项要素（表1）。采用德尔菲法，邀请20名职业教育领域专家征求意见，专家赞同度比较高的素养包括：职业道德、创新与创造力、技术应用能力、生涯发展与规划、沟通交流能力、团队合作能力、职业适应能力、岗位迁移能力。赞同度比较低的素养是：尊重与包容、工作价值、生命意识、技术组织与实施、自信乐观、反思能力。另外，部分专家提出了其他的看法和建议。根据 20 名专家的意见和建议，对原有42项要素进行增减和合并。因概念表述重复或关联度不高而合并和减少的素养有7项：技术组织与实施、工作价值、可持续发展意识、安全意识、自信乐观，积极进取和尊重与包容整合为性格品质，生命意识与健康素养合并为生命与健康意识；因概念表述不够通俗和精确而更改表述的有4项：团队合作能力改为合作协作能力，创新与创造力改为创造创新能力，国际意识改为全球意识，审美能力改为审美情趣；适应职业发展需要增加的素养有 2项：领导力与责任感、社会实践经验。综合考量之下，初步确定高职学生职业核心素养初级要素有37项。

问卷结构选择核心素养研究中普遍采用的人与自我、人与工具、人与社会三个维度。依据高职学生职业核心素养37项初级要素为指标，确定问卷结构，形成问卷首稿。应用问卷首稿在C学校的校企合作企业进行试测，试测对象为40个合作企业的人力部门负责人。采用SPSS22.0软件对所得数据进行处理，删除相关系数偏低的2个题项，分别是反思能力、绿色意识，保留的35个题项均达到显著性相关水平。应用Cronbach’s alpha系数对问卷的内部一致性信度进行检验，获得的系数值为0.788，数据表明问卷具有良好的信度。根据试测的结果，经修改形成正式调查问卷，问卷结构见表2所示。问卷具体采用五级量表，依次为：非常不重要、不重要、一般、重要、非常重要。 

（二）调查对象和调查方式

调查将研究的区域范围限定为江苏省，原因有二：一是江苏省高职教育走在全国前列，现有高职高专院校近100所，总量位居全国第一；二是江苏省经济发展位居全国前列，中小企业众多，规模以上中小企业占比97.4%，总数位居全国第一，对高职毕业生需求量大。问卷调查共选取 8 所高职院校，其中，淮安 2 所，南京、常州、宿迁、徐州、扬州、无锡各1所。调查对象是这8所高职院校的紧密型合作企业的负责人和人力资源部门负责人。这些企业与高职院校有着长期的紧密合作，也是毕业生主要的实习和就业单位，对高职学生的职业素养需求有着更加清晰的了解，可以更好地保证调查结果的科学性和合理性。问卷采取三种发放方式，一是通过直接进企业调查，发出纸质问卷47份，回收问卷41 份；二是通过8所高职院校提供的近3年该校毕业生用人单位名录，筛选之后以电子邮件、QQ、微信等发放问卷277份，回收问卷152份；三是通过高职毕业生专场招聘会企业招聘负责人现场填写，发出纸质问卷300份，回收问卷271 份。三种方式合计收回问卷 464份。剔除无效问卷53份，剩余有效问卷 411 份，有效样本的描述性统计见表3所示。

三、数据的统计与分析

（一）主要变量的描述性统计

采用 SPSS22.0 对问卷数据处理，主要变量的描述性统计见表4所示。

（二）高职学生职业核心素养探索性因素分析

高职学生职业核心素养影响因素变量的KMO值为0.847；Baetlett值为3146.137，显著性为0.00，表示相关矩阵不是单位矩阵，适宜于因子分析。

根据特征值大于1的原则选取因子，因子解释原有变量总方差的情况，表5所示可见，研究采用主成分分析法计算公共因子特征值、贡献率及累计贡献率，且特征值大于1的有4个，前4个因子占据了累计方差的70.291%，这也充分说明了这4个因子提供了原始数据足够多的信息。旋转后的因子载荷矩阵见表6所示。 

对萃取的4个因子进行命名。自我认同、性格品质、生命与健康意识、质量意识、国家认同、劳动意识及法律与规则意识，这7个变量都是对职业精神、价值取向和道德情操等精神或心理反映，集中体现的是职业发展中的品格与修养。故将 FA1 因子命名为“职业品格与修养”。

生涯发展与规划、领导力与责任感、职业适应能力、社会参与与贡献、岗位迁移能力、多元文化理解及社会实践经验这7个变量集中体现了个体未来职业发展中，应当具备的最基本的认知、能力和水平，与职业生活和职业生涯发展密切相关。故将FA2因子可以命名为“生活与生涯素养”。

学会学习、问题解决能力、批判质疑精神、主动探索与研究、创造创新能力、沟通交流能力、合作协作能力，这7个主要体现的是职业关系的新变化对个体能力和素质的动态发展要求，总体上要求个体在职业发展中通过不断的学习和创新获得和完善。故FA3因子可以命名为“学习与创新素养”。

技术应用能力、任务执行能力、资源统筹能力、机器管理能力、信息意识、信息能力及数据分析能力，这7个变量主要体现的是信息社会信息和技术影响下，职业发展对个体能力的刚性要求和特征，总体上与技术的应用和信息的获取有关。故FA4因子可以命名为“信息与技术素养”。

（三）高职学生职业核心素养模型及其结构特点

根据现有研究，职业核心素养模型大致可以划分为层级并列型、整体交互型、系统整合型和同心辐射型四种类型。具有相似文化传统和教育理念的亚洲国家和地区的核心素养模型是重点关注的对象。总的来说，亚洲国家和地区的核心素养框架以“价值观”为中心，表现为相对简明的“同心辐射型”结构模型。比如，新加坡将社会核心价值作为实现“思考型学校和学习型社会”的核心指向，中国香港以“个人和社会的态度和价值观”为核心构建核心素养框架，中国学生发展核心素养也是以核心价值观为轴心的，等等。结合我国教育实际，高职学生职业核心素养模型的构建，也采用“同心辐射型”的构建模式。在指导思想和价值导向上体现社会主义核心价值观教育的要求，在结构模式上以核心价值观为中心，辐射带动各项素养要素的整体发展。据此，以核心价值观为中心构建起“同心辐射型”高职学生职业核心素养模型。社会主义核心价值观为中心层，职业品格与修养、生活与生涯素养、学习与创新素养、信息与技术素养 4个要素为中间层，与之相对应的 28 项要素为外围层，如图 1 所示。其中，职业品格与修养又包括了自我认同、性格品质、生命与健康意识、质量意识、国家认同、劳动意识、法律与规则意识等七项基本要素；生活与生涯素养又包括了生涯发展与规划、领导力与责任感、职业适应能力、岗位迁移能力、社会参与与贡献、多元文化理解、社会实践经验等七项基本要素；学习与创新素养又包括了学会学习、问题解决能力、批判质疑精神、主动探索与研究、创造创新能力、沟通交流能力、合作协作能力等七项基本要素；信息与技术素养又包括了技术应用能力、任务执行能力、资源统筹能力、机器管理能力、信息意识、信息能力、数据分析能力等七项基本要素。

值得一提的是，在高职学生职业核心素养模型构建中，突出社会主义核心价值观的中心位置，既是高职教育落实“立德树人”教育理念、贯彻科学质量观、促进全面发展的重要职责，同时也是高职院校人才培养改革的现实要求。

（四）高职学生职业核心素养要素的表现形式

结合高职教育特点和高职学生职业发展需求，对各个要素作简要的情境描述，其每种要素的表现形式见表7所示。

表7 高职学生职业核心素养要素及其表现形式

职业品格与修养、生活与生涯素养、学习与创新素养、信息与技术素养4 大项 28 小项要素构成了一个完整的高职学生职业核心素养结构模型。职业核心素养之于个体的职业行为，职业品格与修养、生活与生涯素养总体上起到“指挥”和“调控”的作用，学习与创新素养、信息与技术素养则更多地起到“操作”和“应用”知识和能力的作用。其共同组成的结构，决定了高职学生个体职业素养的高低，进而决定了个体外在的职业行为能力。

（文章来源：《中国职业技术教育》）

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