高中阶段生涯教育对大学专业选择满意度的影响效应和作用机制

　　在新高考改革要求扩大学生专业选择自主权的背景下，近年来不断发展的高中学校和校外生涯教育，是否有助于提升学生专业选择满意度？特别是高中学校生涯教育的开设，如何影响了学生的专业选择满意度？影响机制在不同群体中是否存在差异？这些问题的回答对于改善高校专业生源质量、提高大学创新人才培养水平，促进高中多样化发展均具有重要意义。基于此，本研究使用北京大学教育学院2020年我国17个省份的普通高中毕业生学情调查数据，拟系统分析高中阶段生涯教育在提高学生专业选择满意度方面的影响效果、作用机制及其差异性。

　　一、研究问题和研究设计

　　(一)研究问题及理论框架

　　本研究将从参与高中学校生涯教育和校外生涯教育①两个维度，考察高中阶段生涯教育对学生专业选择满意度的影响效应；重点探讨高中学校生涯教育开设质量对学生专业选择满意度的作用机制，以及在城市高中和县域高中影响的差异性。

　　具体研究问题如下：

　　1.参与高中生涯教育对学生专业选择满意度的影响效应？对比不同的高中校内外生涯教育参与情况(仅参与学校生涯教育、仅参与校外生涯教育、同时参与校内外生涯教育)对学生专业选择满意度影响的差异性？

　　2.高中学校生涯教育开设质量对学生专业选择满意度的影响机制？其中，质量包括内容丰富度、形式多样性、开设持久度三个维度。学校生涯教育是否能通过加强专业了解、提升自我认知以及塑造择业价值观的路径，影响专业选择满意度？

　　3.城市高中和县域高中，在学校生涯教育开设质量对学生专业选择满意度影响机制上是否具有异质性？

　　本研究以科尔曼的理性选择理论为理论依据，研究理论框架如图1所示。

　　

　　图1 研究理论框架图

　　(二)样本来源与结构

　　本研究使用了北京大学教育学院2020年普通高中毕业生学情调查数据。该调查于2020年7月底至9月上旬通过网络问卷的形式开展，调查对象为2020届普通高中毕业生。为保证样本代表性，研究采取了分层抽样和方便抽样相结合的方式，以我国东、中、西部进行分组，在浙江、江苏、河北、陕西、湖南、四川、云南等17个省份实施调查。在数据清理过程中，剔除了填答时间过短、多个选项答案一致、他人代答、关联题项选择矛盾等无效问卷，保留了完成志愿填报并获知录取结果的样本，最终有效样本覆盖我国200所普通高中，有效问卷共10661份。

　　(三)变量及其度量

　　本研究的因变量为学生的专业选择满意度。问卷测量题目为“你实际被录取的专业是你所希望的专业吗？”本研究将专业选择满意度处理为二分类变量，选项“是，这是我所希望的专业”赋值为1，表示“满意”；其余选项“不是，但也可以接受”“不确定”“不是，我不喜欢这个专业”合并为“非满意”，统一赋值为0。

　　自变量包含两部分，其一是学生的高中生涯教育参与情况，分别为：仅参与学校生涯教育、仅参与校外生涯教育，以及同时参与校内外生涯教育三种情况。其中，高中学校生涯教育面向全体学生开展，但学生可依据自身需要选择是否参与。校外生涯教育则由学生自主决定是否参与，购买付费服务或利用免费的自媒体辅导资源等，均被视为参与其中。其二为高中学校生涯教育开设质量，具体包括生涯教育的内容丰富度、形式多样性和开设持久度。

　　中介变量包括学生的专业了解程度、自我认知程度和择业价值观。其中，择业价值观由李克特四点量表进行测量，包含经济回报、自我实现和社会责任三个维度，每个维度3道题，共9道题。该量表的模型拟合度指标基本通过了检验(RMSEA=0.099＜0.05，GFI=0.951＞0.9，AGFI=0.908＞0.9，IFI=0.949＞0.9，TLI=0.924＞0.9，CFI=0.949＞0.9)。虽然卡方比自由度值大于3，但根据吴明隆的研究可知，这是样本量较大所导致的[1]。综合其他适配度指标通过了检验，总体上可以认为量表拟合效果良好。同时，量表中3个维度的克隆巴赫系数均在0.7以上，表明模型可信度较高。采用题目打包策略，将择业价值观按照其维度打包成三个指标，放入结构方程模型中进行测量[2]。

　　控制变量主要来自四个层面的因素，包括学生个体特征、家庭特征和学校特征，以及高考与志愿填报的相关变量。

　　(四)分析思路与方法

　　1.倾向得分匹配法

　　由于学生是否参与生涯教育并非随机分配，可能存在自选择问题。一方面受到自身和家庭背景因素的影响，学生会进入不同的高中，而高中学校所在地区和学校质量会影响该校是否开展生涯教育以及开设质量，由此影响学生在学校生涯教育上的参与情况。另一方面，学生对校外生涯教育的选择与其家庭背景有关，同时受到高中学校生涯教育开设情况的影响。家庭背景相对优越的学生和家长可能会进一步寻求校外的生涯教育服务，作为学校生涯教育的补充或替代。

　　为解决上述问题，在评估生涯教育参与情况对学生专业选择满意度的影响之前，本研究使用倾向得分匹配法(PSM)，分别将仅参与学校生涯教育(N=4756)、仅参与校外生涯教育(N=339)、同时参与校内外生涯教育(N=1362)的学生设为处理组，未参与任何类型生涯教育的学生设为控制组(N=4204)进行匹配，以解决自选择偏误带来的内生性问题，使得估计结果可信度更高。