强化创新创业教育与专业教育深度融合的专业内涵建设研究

刘  爽     沈阳城市学院

摘要：2015年5月，国务院办公厅发布《关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》，其中首要强调了“面向全体、分类施教、结合专业、强化实践”的基本原则，更提出2020 年建立创新创业教育体系的目标。2019年3月，教育部发布《关于做好深化创新创业教育改革示范高校2019年度建设工作的通知》，要求建设“专创融合”特色示范课程，各示范校要积极优化专业课程设置，挖掘和充实各类专业课程的创新创业教育资源，将专业知识传授与创新创业能力训练有机融合，提升学生的专业研发兴趣和能力，为学生从事基于专业的创新创业活动夯实基础。

如今，强化创新创业教育与在专业教育深度融合的专业内涵建设已经进入攻坚阶段，创新创业教育建设成效逐步彰显，我国高校创新创业教育也由原来的以创业带动就业拓展为“大众创业、万众创新”驱动社会经济发展的新阶段。但在此同时，各个高校的学科布局不尽相同，各个专业在创新创业教育过程的方式和方法要结合本专业的实际情况出发，所以将各个专业内涵建设过程中与创新创业深度融合，提炼出各个专业都能相融合的创新创业影响因素就很有必要。本文根据高等院校的创新创业情况，使用SPSSS软件对相关因素进行分析，运用因子分析提炼出创新创业教育与在专业教育深度融合的主要因素，并提出专业内涵建设的相关建议，以期对各个高校的专业建设提供借鉴作用。

一 、创新创业教育与专业教育融合的现状

国家近年来非常重视高等院校的创新创业教育，2015 年起，高等院校深入贯彻落实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后，全面深化高等教育改革。2017 年高等院校普及创新创业教育。2019年高等院校落实《教育部关于深化本科教育教学改革，全面提高人才培养质量的意见》，创新创业教育与专业教育融合进入新的阶段，但是高等院校在创新创业教育与专业教育融合过程中整体的落实方法大体一致，进本上在大学低年级开设创业基础通识课程、创新创业大赛等方式，促进大学生创新、创业人才的培养。在宏观方面通过人才培养目标、课程体系、实践平台、师资队伍及管理机制等方面进行融合，虽然实施了系列的创新创业教育，并取得了可喜的成绩，但是因为各个院校的学科特点布局不同，每个院校的地位不同导致创新创业教育与专业教育深入融合过程中也不完全相同，尤其对于创新创业教育与专业教育深度融合起步晚的院校，使得高等院校不同专业对创新创业教育的理解和重视程度不一致。本文将结合高校在分析创新创新教育与专业建设的融合的影响因素切入点，探索高等院校创新创业教育与专业教育相融合过程中可以向融合的因素，着力解决创新创业教育与专业建设的同步提升。

二、强化创新创业教育与专业教育深度融合影响因素分析

由于创新创业教育与专业教育深度融合尚未有系统的研究发展，所以，在进行影响因素分析的过程中，需要的基础数据需要进行大量的调查分析。对于融合因素的分析过程中，因子分析方法在客观数据的基础上，根据客观数据本身之间的关系，即它们之间的相关性，来求创新创业教育与专业教育深度融合各指标的重要性程度，即重要的影响因素。此方法用对于创新创业教育与专业教育深度融合影响因素过程中剔除观测资料中的重复信息有较好的作用，而且由于各分量之间相互无关也给由子系统数学模型拼装调整得到大系统的数学模型带来很大的方便。通过此方法找出创新创业教育与专业教育深度融合的主要因子后，可以有针对性的强化创新创业教育，对于提升专业课程质量具有较好的适用性。

在借鉴相关研究成果的基础上，充分考虑数据的可获取性，依据教学质量保障以及国家的创新创业相关政策与文件，结合现有强化创新创业教育与专业教育深度融合影响因素分析，构建了以专业课程内涵建设为主导，融合大学生创新创业实践能力孵化项目，并结合教育质量保障的相关主体因素 形成三大类16个指标，组成了强化创新创业教育与专业教育深度融合的影响因素指标体系(见表1)

三、因子分析及其结果 

在运用因子分析方法分析强化创新创业教育与专业教育深度融合影响因素为进一步了解能够将专业教育与创新创业教育相融合的因素，论文采用专家调查方法对上述指标体系进行了打分评价。运用主客观结合的数据处理方式进行研究。最终通过抽取有效问卷将其打分结果作为原始数据记录，并进行标准化计算。同时，将创新创业教育与专业教育深度融合影响因素得分进行定义，打分过程中1-2分为无法融合影响关系，3-4分为融合影响因素不大，5-6分为融合影响因素不确定，7-8分为融合影响因素有一定影响，9-10分为融合影响因素有重要影响。

本文用SPSS17.0对上述指标进行处理，对标准化后的数据矩阵进行因子分析。首先进行kmo检验，判断是否能进行因子分析运算，从表2可以看出kmo的显著程度很高，可以进行因子分析。

通过SPSS17.0将标准化处理后的数据进行计算得公因子方差(见表3) 

该表是主成分分析后主成分提取的结果。由相关系数矩阵计算特征值，以及各个主成分的贡献率与累计贡献率(见表4)。有表4可知，第一，第二主成分的累积贡献率已高达76.171%，故只需求出第一，第二主成分z₁，z₂即可。

第二列是成分变量的方差贡献(特征值)，它是衡量成分重要程度的指标。例如第一行中特征值为87.145，表示第一个成分描述了原有变量总方差之中的87.145，后面成分描述的方差依次减少。

第三列是各因子变量的方差贡献率，表示该成分描述的方差占原有变量总方差的比例。

第四列是成分变量的累计方差贡献率，表示前m个成分描述的总方差占原有变量的总方差的比例。由表4可知，前2个主成分描述的方差可共同解释原始变量标准化方差的76.171%，即累计贡献率已达到76.171%。因此，只要选择前2个主成分，其所代表的信息量已能较充分地解释原始数据所能表达的信息。

第五列到第七列则是从初始解中按照一定标准(成分特征值大于l)提取了2个主成分后对原变量总体的描述情况。

表5成份得分系数矩阵计算成分得分系数矩阵，在确定出这2个主成分之后，运用SPSS17.0软件，根据回归法计算出成分得分系数矩阵，如表5所示：

四、研究结论 

本文在研究强化创新创业教育与专业教育深度融合过程中，主要探析在专业教育与创新创业教育过程中的融合度分析，在分析过程中通过专家评价法，将影响深化专业内涵建设的指标进行主观评价，然后依据因子方法进行客观分析，将专业建设指标、大学生创新创业教育指标和教育质量保障的相关主体指标进行整体分析，根据上面表5的成分得分系数矩阵，可以得到下面的主成分得分函数。

这也是说明在专业内涵建设过程中，可以依据此融合系数进行深化研究。比如第一主要因素F1，在其函数构成中X3和X9和X14权重相对较大，那对于的内涵建设过程中就有将重点支持专业，大学生校外实践教育基地、大学视频公开课和精品资源共享课进行重点的深度融合。可以通过慕课等网络资源深度挖掘重点建设课程的创新创业教育资源，将专业知识传授与创新创业能力训练有机融合，以此提升学生的专业能力和创新创业兴趣。

参考文献：

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