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乡村振兴背景下农业科技人才胜任力模型构建研究/杨月坤 陈 鑫

来源:领导科学网,领导科学杂志社唯一网站 作者:杨月坤 陈 鑫 日期:2021-05-26 16:33:54
能力、团队协作能力、问题解决能力、沟通能力7个特征项目,将其命名为能力素质。第二个因子F2指农业科技人才在从事农业科技研究过程中应当具备的稳定心理特征,包括敬业精神、独立人格、诚信正直、严谨务实、自我成就动机、积极乐观6个特征项目,将其命名为个性品质。第三个因子F3指农业科技人才从事农业科研实践活动应当具备的陈述性和程序性知识,包括科学研究的认识论与方法论、扎实的农业学科专业知识、农业研究的前沿知识、丰富的科研工作经验、丰富的交叉学科背景知识5个特征项目,将其命名为知识体系。第四个因子F4指农业科技人才运用现代化的信息工具促使农业实际问题得到有效解决的技能组合,包括数据挖掘能力、现代信息技术运用能力、数据分析处理能力、农业智能决策系统开发能力4个特征项目,将其命名为信息素养。第五个因子F5指农业科技人才从事农业科技创新活动所表现出来的个人天资,包括丰富的创新思维、强烈的创新意识、执着的探索精神、强烈的好奇心、敏锐的洞察力5个特征项目,将其命名为创新特质。
  (二)验证性因子分析
  1.一阶验证性因子分析
  对偶数组的153份样本进行验证性因子分析。考虑到各胜任力维度存在融合的可能性,有必要将五因子模型与其他可能存在的竞争模型(单因子模型、二因子模型、三因子模型、四因子模型)进行优劣对比,以确定农业科技人才的最佳胜任力模型。对比结果显示,虽然GFI=0.841、AGFI=0.808受到样本量的影响,略低于理想标准(>0.9),但其余重要指标均达到了理想水平(>0.9)。据此可以认为,五因子模型是比较理想的农业科技人才胜任力模型。
  2.二阶验证性因子分析
  本文提出的农业科技人才胜任力模型为二阶因子结构,因此需要验证一阶验证性因子分析模型中的5个潜变量能否被更高阶的潜变量解释。在一阶验证性因子分析模型中,5个潜变量之间呈现中度相关关系,说明可以继续进行二阶验证性因子分析。如图1所示,二阶因子模型的拟合指标,除了GFI=0.840、AGFI=0.810略低于理想水平(>0.9),其余指标拟合情况良好(χ2/df=1.430<3;RMSEA=0.051<0.08;IFI=0.955>0.9;CFI=0.954>0.9;TLI=0.950>0.9),说明本文探索的能力素质、个性品质、知识体系、信息素养、创新特质归属于同一概念(农业科技人才胜任力)。因此,可以采用能力素质、个性品质、知识体系、信息素养、创新特质来表示农业科技人才的胜任力。
  (三)信度与效度分析
  1.信度检验
  本文采用Cronbach’s α系数检验量表的可靠性程度。农业科技人才胜任力量表总的Cronbach’s α值为0.956,同时胜任力模型各维度信度水平在0.876~0.949之间,均高于0.80,说明量表具有较高的内部一致性信度。
  2.效度检验
  本文采用内容效度、聚合效度和区分效度检验农业科技人才胜任力量表的效度。
  (1)内容效度检验。首先,在量表设计初期,对相关胜任特征项目的选取主要依据农业科技人才素质领域的经典文献。其次,为确保拟定胜任特征项目的准确性与合理性,邀请相关专家进行了反复讨论和斟酌。再次,初始量表形成后开展了预测试,并根据初测结果对表述不恰当的胜任特征项目进行了语义修正或删除。因此,量表的内容效度较高。
  (2)聚合效度检验。各题项的标准化
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