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基于PCA高校辅导员专业化评价指标体系构建研究 　　摘要：借用经济学中的主成分分析法（PCA）的降维理念，把多变量评价指标转化为少数几个综合变量，构建体现辅导员专业化发展水平的评价指标体系，既简化了指标，又增强了实践操作性。 　　关键词：PCA；专业化；评价指标 　　中图分类号：G645 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）20-0036-02 　　目前与高校辅导员专业化评价指标体系研究相类似，且已经形成一定研究成果的理论有辅导员胜任力模型、360度评价体系、绩效评价模式等。这些评价理论的名称虽然不同，但是都体现出两个共同特征：一是对辅导员过去已完成工作进行评价，缺乏对辅导员持续专业化发展水平的评价；二是评价指标基本没有涉及辅导员的教师身份，没有对辅导员的教学和科研以及二者与辅导员管理行为之间的联系的评价。现有的各类辅导员评价指标体系存在无法对辅导员专业化发展作出全面客观的评价的矛盾。 　　对辅导员的各类评价指标“做加法”已成为目前的研究趋势，这些研究都是根据辅导员所从事的管理工作来进行设定的。设定辅导员评价指标体系时，应该善于“做减法”，主成分分析法就是基于这种思想提出的。 　　一、主成分分析法 　　PCA是主成分分析法（Principal Components Analysis）的简称，是多元统计分析的重要组成部分，属于因子分析法的一种，是著名的美国心理学家、统计学家Chales Spearman于1904年发明的。PCA旨在利用降维的思想，把多变量转化为少数几个综合变量，希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量，将人们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。PCA使各个测量相同本质的变量归入一个因子，即所谓主成分，使分散而复杂的测量趋向整体和简单化，同时便于掌握各个测量要素背后隐含的内在因素，从而找出各复杂因子的主要成分，实现指标的简化。由于该方法既可以消除各指标不同量纲的影响，也可以消除由各指标间相关性所带来的信息重叠，起到降维的作用，从而简化指标的结构，使分析问题简单、直观、有效，故目前已广泛应用于许多领域。在实践中，主成分分析过程可由SPSS软件实现。 　??二、辅导员专业化评价基础指标的选取 　　本文遵循主成分分析法（PCA）的降维理念，首先对辅导员专业化发展水平评价指标进行分维，在每一个维度中，寻找尽可能多的能够代表这一维度所包含内容的基础指标。在基础指标中，有的指标较为粗疏，有的指标比较片面；有的指标能直接反映评价对象的本质，有的可能只是对本质的附加说明；有的指标为主要因素，有的可能只是次要因素。各因素会出现交叉、重复、包含、矛盾、因果等关系。其次通过主成分分析法对上述每一维度中的指标进行降维，以尽可能少的指标对辅导员专业化水平进行评价，便于实践操作。基于上述分析，本文提出从辅导员的职业素养维度（Accomplishment）、专业行为维度（Processing）和自我发展维度（Development）等三个维度构建辅导员专业化发展水平评价指标体系。 　　第一，职业素养是指职业内在的规范和要求，是在职业过程中表现出来的综合品质，概念所包含的内容应该大于传统的职业道德素质，包含职业信念、职业智能和职业习惯三大核心概念。辅导员职业信念是职业素养的核心，包涵了良好的职业道德，应该由爱岗、敬业、忠诚、奉献、合作及始终如一等关键词组成。职业智能是支撑辅导员整个职业人生的表象，可以通过学习、培训获得。要顺利完成职业行为，除了必须具备专业知识和宽广的知识面外，还必须具备不断关注职业发展动态及未来趋势走向的能力。职业习惯就是在职场上通过长时间地学习―改变―形成，直至最后变成习惯的一种职场综合素质，改变的过程就是思考的过程。信念可以调整，技能可以提升，要让正确的信念、良好的技能发挥作用就需要不断实践和思考，直到成为习惯。在此思想下，笔者选取了辅导员专业化评价指标体系职业素养维度的基础指标，包括身心素质（X1）、理解应变能力（X2）、口头表达能力（X3）、专业基础知识（X4）、宽广的知识面（X5）、研究能力（X6）、思想道德（X7）、沟通协调能力（X8）、创新能力（X9）、热爱本职业（X10）、组织纪律性（X11）、学术道德（X12）。 　　第二，专业行为维度考察高校辅导员在专业行为上的成熟程度，主要包括专业行为的过程和专业行为的效果。高校辅导员教师和管理者的双重身份，决定了他们的专业行为主要包括管理、教学和科研三个方面。辅导员的管理行为在以前的研究和实践中是对辅导员进行评价的主体指标，但是对辅导员专业化的评价不能简单地理解为对辅导员做过的每一项工作进行评价，对辅导员管理行为的评价应该注重管理工作的计划性、规范性以及工作的效果。辅导员的教学和研究行为都应该理解为是