基于结构方程模型的应用型高校学生满意度指数模型构建
在2014年的6月国家教育部最新推出的《现代职业教育体系建设规划（2014-2020年）》[1]中明确提出要推进高等学校分类管理。规划中提出要鼓励举办应用技术类型高校，将其建设成为直接服务区域经济社会发展，以举办本科职业教育为重点，融职业教育、高等教育和继续教育于一体的新型大学。目前，我国对于普通高校学生满意度的影响因素方面已有了一定研究，但现有文献仅仅从整体上研究了高校学生满意度，并未依据高校办学定位和教育培养侧重点的不同，深入探讨我国应用型高校学生满意度问题。应用型高校作为一个新型大学的类型，针对其办学特点和培养人才的特殊性进行学生满意度研究，是很有必要的。本研究将在回顾应用型高校学生满意度测评的基础上，结合应用型高校的特征，分析影响应用型高校学生满意度的因素，尝试用结构方程的建模方法构建应用型高校学生满意度指数模型。
1 应用型高校特征
应用型高校指的是那些以应用为办学定位，而不是以科研为办学定位的本科院校（研究型高校）。同时，应用型高校是相对于研究型高校和教学研究型高校而言的，它拥有一种独特的教育模式，它对人才的培养目标、培养过程、培养规格和评价标准都有独立的体系。具体有如下五类特征：
1.1 办学宗旨的特点。应用型高校的办学宗旨是为地方区域经济发展服务，优化当地资源配置和帮助当地形成自己的特色优势产业服务。
1.2 办学目标的特点。应用型高校办学目标是培养高质量的应用型人才，以培养面向生产、建设、管理、服务第一线的高级技术应用型本科人才为主要目标。
1.3 专业设置的特点。应用型高校培养的人才应顺从社会的广大需求，直接服务于生产、经济前线和地方大众生活，所以其专业设置不是固定不变，而是根据当前不断变化和创新的新兴产业为指导设置相关专业。
1.4 学科发展思想。应用型高校的学科发展思想是构建应用学科体系，即高校改革的出发点转向市场，更好地服务社会才是最终的应用型高校学科发展思想。
1.5 保障体系的特点。应用型高校高度重视产学研结合、引导大学生就业创业是实现应用型人才培养的根本保障。
本研究对应用型高校的定义为，以体现时代精神和社会发展要求的人才观、质量观和教育观为先导，以适应当地经济社会发展为目标，构建新型的学科方向、课程体系、教学方法和教学手段，力求培养出具有社会竞争力和适应能力的高水准应用型人才的高校，实践教学是其核心环节。
2 模型潜在变量的选取
结构方程模型（简称SEM）的核心概念在20 世纪70年代初期被相关学者提出，到80年代末期得以快速发展，成为多元数据分析的重要工具，它在心理学、社会学和管理学等领域得到了广泛的应用。结构方程模型包括两个部分：结构模型和测量模型。测量模型反映了观察变量与潜在变量之间的关系，其构成的数学模型是验证性因子分析；结构模型通过它可以使潜在变量之间的关系用路径分析的概念来讨论。结构模型的构建包括潜在变量的选取及潜在变量之间关系的建立两个部分。
虽然，国内对于学生满意度的影响因素方面已有了一定研究，但现有文献仅仅从整体上研究了高校学生满意度，并未依据高校办学定位和教育培养侧重点的不同，深入探讨我国应用型高校学生满意度问题。此外，影响学生满意度的因素多涉及潜变量的研究，因此科学的测评手段和测量工具是开展应用型高校学生满意度影响因素研究的前提。基于此，本研究应用结构方程模型技术，处理潜变量及其指标，并通过对影响应用型高校学生满意度的关键因素进行研究，以得到更为科学的影响结果。影响应用型高校学生满意度的因素主要分为前因变量、结果变量和控制变量。
2.1 前因变量的选取
本文借鉴当前应用型高校满意度的相关研究成果，结合上文中关于应用型高校特点分析，综合国内外学者有关学生满意度的前因变量的研究观点，本文选取了教师服务质量、学校服务质量、结果质量作为前因变量。
2.1.1 教师服务质量。教师服务质量是指应用型高校教师的教学方式、教学内容、教学能力。在测量变量的设计上主要参考了沈勇（2008）[2]、刘慧（2011）[3]等人的研究主要从教师态度、教学能力、教学方法和教学内容来测量。
2.1.2 学校服务质量。学校服务质量是指学校对学生的关注程度，提供的课程设置、学习设施、就业指导以及住宿、饮食等后勤管理各个方面的服务质量。主要从课程设置合理性、校园生活丰富性、对学生的关怀性、服务设施齐全性和就业指导性来测量。
2.1.3 结果质量。这个潜变量分别从个人能力提升、实践创新能力、知识和实践技巧、预期收获方面来测量。
2.2 结果变量的选取
学生忠诚和社会反馈是应用型高校学生满意度的重要结果变量，在学生满意度研究中引入学生忠诚和社会反馈两个概念可以更好地研究学生满意度的影响效应。
2.2.1 学生忠诚。对母校的发展前景很有信心，甚至会在有所成就后资助母校的建设，这都表现为忠诚于母校。这个潜变量可以从行为性忠诚、情感性忠诚等方面来测量。
2.2.2 社会反馈。社会反馈是指学生步入社会以后，通过在社会中的表现对曾在学校教育优劣程度的评价。本文选取了工作适应能力、工作绩效、综合评价等方面来测量。
2.3 控制变量的选取
在教育领域，不努力学习很难取得理想的结果，因此感知努力因素可以视为影响服务结果的一个前提因素。学生努力程度不是教育者所容易控制的，从性质上讲，这一变量主要反映的是服务接受者的贡献，因此把它作为控制变量。 个人感知努力。对于个人感知努力程度这个潜变量，是指学生在学校学习过程中的实际努力程度，包括课前必要的准备、积极参与课堂讨论、课后作业练习、出勤率等。本研究从参与教学实践活动积极性、出勤率、课程任务完成情况三个方面来测量。
3 模型构建
在变量选取的基础上，本文构建如下的潜在变量因果关系假设。
3.1 教师服务质量、学校服务质量与结果质量
教育服务质量的特征之一是过程性。学生对教育服务的实际感知不仅包括服务的最终结果，而且还涉及服务的整个过程。服务的过程会影响到服务的结果，这符合逻辑关系。因此，应用型高校学生结果质量的好坏很大程度上受到学校服务质量和教师教学质量的影响，若学校以应用性人才培养为目标、专业设置以新兴专业或新的专业培养方向为主体、合理安排理论课与实践课的比例，同时教师在培养学生方面注重实际操作能力、创新创业方面的培训、学生与社会接轨的能力，那么必然会导致好的结果。基于此，本文提出以下研究假设：
H1：教师服务质量对结果质量有显著的积极影响。
H2：学校服务质量对结果质量有显著的积极影响。
3.2 教师服务质量、学校服务质量、结果质量与学生满意
当学生选择应用型高校，而非研究型高校时，其注重的是自身应用性的培养。对于过程质量来说，若学校和教师在设置课程及教学过程中，以市场为导向，根据社会需要重点培养学生的实践能力、适应能力、就业和创业能力，此时学生对学校服务的预期与实际接受到的相一致，学生的预期得到了满足，必然导致学生满意。对于结果质量，若应用型高校学生在学校、教师合理的安排和培养下，取得了优秀的实践与操作成绩，创新能力和就业能力也相应提高，达到学生的理想状态，必然导致学生满意。基于此，本文提出以下研究假设：
H3：教师服务质量对学生满意有显著的积极影响。
H4：学校服务质量对学生满意有显著的积极影响。
H5：结果质量对学生满意有显著的积极影响。
3.3 学生满意、社会反馈与学生忠诚
对于应用型高校，学生满意度越高，说明学生通过学校所获得的知识和技能与社会的需求相一致，学生踏入社会后能够很好应用所学技能投入到工作中去。因此，学生满意度越高，所获得的社会反馈效果越好。由于应用型高校学生是面向社会、服务社会的，当在社会中能够学有所用，取得较好的社会反馈后，该学生必然会对学校产生一种认同感，同时给予学校良好的口碑。因此，社会的评价反馈能够增强学生的忠诚度。基于此，本文提出以下研究假设：
H6：学生满意对社会反馈有显著的积极影响。
H7：社会反馈对学生忠诚有显著的积极影响。
对于应用型高校，学生满意意味着获得了与预期相一致或比预期还要好的结果，那么该学生可能会向别人推荐母校，这表现为忠诚于母校。基于此，本文提出以下研究假设：
H8：学生满意对学生忠诚有显著的积极影响。
3.4 感知努力与结果质量
学生选择应用型高校，必然重视应用型高校对自身实践创新能力的培养、实践环节的训练、就业创业能力的增强等，学生在教学过程中积极性越高、参与度越高、学习越努力，最终获得的学习成绩、实践能力也越高，即结果质量较高。基于此，本文提出以下研究假设：
H9：学生个人感知努力程度对结果质量有显著的积极影响。
3.5 应用型高校学生满意度的概念模型
基于以上假设，结合前人研究和相关理论基础，本文构建了研究应用型高校学生满意度的概念模型（如图1）。
其中外生潜变量有“教师服务质量”，是指学生在学习过程中对教师的教学态度、教学能力、教学方法、教学内容的实际感知；“学校服务质量”，是指学生在学习过程中对学校提供的教育教学服务的实际感知；“感知努力”，是指学生在学习过程中的实际努力程度，包括课前必要的准备、积极参与课堂讨论、课后实践实习、出勤率等。内生潜变量有“结果质量”，是指学生对学习后的收获与自身的期望比较的实际感受；“学生满意度”是指学生对高校的总体满意程度，反映学生对高校服务满足自身需要程度的总体态度；“社会反馈”是指学生步入社会以后，通过在社会中的表现对曾在学校教育优劣程度的评价。“学生忠诚”是指学生对高校的忠诚程度，是学生对教学服务满意的行为表现。
4 存在的不足及未来研究方向
由于条件所限，本文仅分析了应用型高校的特点，提出了影响应用型高校学生满意度的因素，构建了应用型高校学生满意度指数模型，并没有对模型进行实证研究，没有检验所构建模型的合理性并进行满意度测评，此外，本研究在学生忠诚测度方面，没有能够从行为性忠诚、情感性忠诚、认知性忠诚和意向性忠诚四个方面具体考虑，是未来继续研究的方向。
