本科生导师制满意度影响因素及改革策略研究

摘  要：本科生导师制是以人才培养为根本出发点的全方位、互动式培养制度，经历引进、试验、探索与创新，已成为高校培养德智体美劳综合素质人才的重要途径。随着我国高等教育人才培养模式的不断改革，现行的本科生导师制不断暴露其实施问题。该文通过选取教师与学生两个主体，采用偏最小二乘回归方法对本科生导师制满意度影响因素进行对比研究。在对学生调研数据处理分析后发现，导师制满意度与学生科研能力存在一定的偏差性，呈负相关关系，表明科研能力强的学生对本科生导师制针对性、进阶性、深层次提出更高要求，其他各项变量与满意度均呈正相关关系。基于此，该文提出搭建学生、导师、学校三位一体的综合性本科生导师制改革对策，以期助力我国高等教育发展。

关键词：本科生导师制；满意度；对比研究；偏最小二乘回归；创新能力

中图分类号：G642      文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2023）04-0１８４-0５

Abstract： The undergraduate tutorial system （UTS） is a comprehensive and interactive training system with talent training as the fundamental starting point. Through the stages of introduction， experiment， exploration and innovation， UTS has become an important way for universities to cultivate talents with comprehensive qualities including morality， intelligence， physique， beauty and labor. However， with the continuous reform of higher education personnel training mode in China， the current UTS exposed to its implementation problems. This paper selects two principals including teachers and students， and carries out the satisfaction influence factors by using partial least square regression method contrast research. Survey data analysis indicates that UTS has certain deviation with students' research ability， which has a negative correlation relationship， suggests that higher research ability students demand advanced pertinence， advance and deep tutorial requirements， and the rest variables have positive correlation with satisfaction. As a result， this paper presents the reform countermeasures to build a comprehensive undergraduate tutorial system， integrates students， tutors and university， in order to facilitate the development of higher education in China.

Keywords： undergraduate tutorial system; satisfaction; comparative study; partial least squares regression; innovation ability

本科生导师制所倡导的“以学生为主”发展理念逐渐融入到高等教育发展历程中，各国争先引入本科生导师制。我国在浙江大学率先引入本科生导师制，在新世纪后清华大学、北京大学等高等院校的部分院系开始大范围的引入本科生导师制[1-2]。其后，随着高等教育改革的不断展开，本科生导师在我国大范围开展试验，研究型大学甚至将其作为培养拔尖创新人才的重要途经[3]。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》对导师制相关改革问题进行了详细阐述，足见本科生导师制是我国高等教育培养创新型人才的有效途径。由于本科生导师制的高成本，传统精英教育背景下的本科生导师制与我国高等教育人才剧增背景下的本科生导师所引发的矛盾与冲突也逐渐凸显出来。作为教授、副教授的导师需要指导诸多研究生，难以有充足的时间为不同年级的本科生制定详细的培养方案并实时跟进，学校关于针对本科生导师的激励机制也并不健全等诸多问题都亟待解决。因此，本文针对满意度指标运用偏最小二乘法从三个方向进行对比分析，找出本科生导师制满意度的主要影响因素，从内涵角度对下一步本科生导师制改革提供可借鉴的蓝本。

回顾高等教育学史，导师制这一概念最早在14世纪的英国牛津大学提出并推广。1938年，浙江大学在时任校长竺可桢先生的倡导推动下，率先引入本科生导师制[4]。20世纪90年代以来，随着我国高等教育普及化、大众化发展，选课制和学分制的盛行，使与之适应的本科生导师制重新受到重视，成为高校教育改革的重点[5]。

从概念上看，本科生导师制的诞生地牛津大学奉行的理念是：本科生导师制是传递自由教育理念、培养合理性交往能力和批判性思维的重要途径。学者涂春花[6]认为，本科生导师制是由导师对学生进行个别的、针对性指导的人才培养制度，包括对学生思想品德、专业学习、综合素质和个性发展等方面的引导。安宇等[7]提出，本科生全程导师制具体指本科生自入学起至大学毕业期间由学校或学院指定导师对其进行全方位指导的人才培养模式。概言之，对本科生导师制这一概念达成的共识可归纳为：学校面向本科生群体，匹配导师为其进行思想引导、学业指导、生活帮助、情感关照和未来发展等全方位引领的人才培养制度。

目前，虽然本科生导师制在全国高校范围内得到广泛推广，但产生的效果和带来的影响受到一些学者的质疑。何齐宗等[8]认为，本科生导师制由于缺乏思想共识，在实际推广中形式主义大于实质价值。李国仓[9]认为，中国传统文化中“中庸之道”“求和”“师道尊严”的观念使师生地位不对等，是本科生导师制不能适应中国土壤的症结所在。孟宏君[10]认为，导师数量缺口大、经验缺乏、工作压力大和配套激励机制不完善使本科生导师制的实施陷入困境。刘云杉[11]通过与北京大学学生的访谈研究中得出：本科生导师制虽然有着数量上的规定，但缺乏共同的活动，没有形成自然的共同体。

目前我国许多学者尝试从多种角度对本科生导师制的“本土化”进行反思，积极探求适应我国高校发展、增进师生双方满意度的本科生导师制模式。不过就研究方法来说，以定性观察为主，定量研究较少。在少数采取定量分析的研究中，选取的方法也较为单一，多采用传统的回归分析，或是停留于对数据结果的简单描述，使得结果不太理想。本文的创新之处在于，采用偏最小二乘回归法构建模型，通过对模型的检验，对比分析影响本科生导师制满意度的因素，实现对多自变量和多因变量的综合考量，同时使得模型稳健、预测精度高。

一、本科生导师制满意度研究设计

（一）变量定义

本文以教师和学生分别作为研究对象，以本科生导师制的指导进步程度、制度设计为原则，兼顾本科生导师制开展的实施现状，为了使研究更具对比性，设计同一套满意度指标体系。变量均采用李克特五分法进行，以保证科学地将本科生导师制满意度的对比情况体现在最终问卷中，从而通过对比数据反映本科生导师制存在的问题。

1. 自变量的选择

教师满意度主要分为指导满意度、自身满意度和制度满意度。根据前期调研得知，教师对本科生导师制的评价主要涉及指导进步情况及学校制度建设情况，再跟据实际情况进行指标选择。为便于对比研究，学生满意度与教师满意度指标体系相同，主要分为指导满意度、自身满意度和制度满意度，再根据实际情况进行指标调整与选择。

2． 因变量的选择

就目前国内本科生导师制实施程度来看，仍然存在诸多不确定性，单一的满意度指标仅能从一个方面衡量，不能够综合反映本科生导师制实施情况。

为便于对比研究，学生问卷自变量的选择在教师版的基础上形成，并根据实际情况进行调整和选择形成满意度的四个方面（预期目标、知识渊博、师风良好和目标榜样）来筛选相关指标衡量满意度。

（二）问卷发放

问卷调查于2020年11月17日在中国最大的网络调查平台问卷星上进行，并设置在不同年龄段的教师与学生群体中进行发放，以使问卷的调查结果具有一定的代表性和科学性。问卷发放时间为2020年11月17日—2020年11月27日，最终收回教师版问卷123份，学生版问卷292份，其中教师版有效问卷117份，有效回收率95%，学生版有效问卷273份，有效回收率为93%。

二、基于偏最小二乘回归法实证分析

（一）教师数据因子分析模型

1. KMO与Bartlett检验

KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标，当取样适当性越大，则变量因子分析的效果越好。KMO取样适切性量数为0.846，巴特利特球形检验的显著性水平为0.000<0.01，通过显著性检验。表明问卷的数据具有显著的相关性，适合做因子分析。

2. 公共因子方差贡献率与碎石图

在通过KMO检验后提取公共因子，求出各因子得分及公共因子方差贡献率表，见表1。

对各指标值进行处理得到相互关系矩阵的特征值、对应因子的方差贡献率及累计方差贡献率，选入2个公共因子，其累计方差贡献率为90.819%。

3. 综合指标的计算

用回归法求得单个因子得分函数为

然后根据P=0.528F1+0.472F2，求得各综合因子得分值P。

（二）教师数据偏最小二乘分析

由于本文各指标的数据共线性比较高、且在分行业分析时样本点的数目相对较少，因此采用能够有效克服变量多重共线性的偏最小二乘回归法可以较准确地得出实证结论。

（1）将X与P进行标准化处理，从X与P中提取的i成分分别为ai和bi。且有ai=Xwi，bi=Yci，可通过对以下目标规划的求解得出第一主成分

（3）用矩阵E1与F1分别代替X与Y，假设X的秩为r，循环第一步和第二步，以此得到r个主成分。

根据上述公式，分别提出自变量和因变量的成分。使用MATLAB软件，由于前两个成分解释自变量的比率达到了71.88%，因此前两对成分分别为

（4）建立标准化指标变量与成分变量之间的回归方程。求得自变量组和因变量组与u1，u2的关系分别为

（5）综上可得到如下回归方程

（三）学生数据因子分析模型

与上述教师数据因子分析同理，学生数据KMO取样适切性量数为0.862，巴特利特球形度检验的显著性水平为0.000<0.01，通过显著性检验，适合做因子分析。选入2个公共因子，其累计方差贡献率为95.768%。用回归法求得单个因子得分函数为