张 燕

（安徽国防科技职业学院汽车技术学院，安徽六安237011）

伴随着经济的快速发展，面向技能型人才招聘的岗位很多，但“就业难”现象仍然没有得到有效解决。“就业难”的主要原因是毕业生就业能力薄弱，教学过程与职业岗位（群）的任职要求契合度不高，培养的学生不能完全适应生产一线岗位的需要。［1］高职院校把学生的岗位技能提升作为人才培养目标，而技能竞赛是提升职业技能及就业能力的有效途径，通过竞赛可以解决就业能力薄弱问题。

一、就业能力分析

就业能力由适应能力、社交资源及职场意识组成。适应能力是指满足工作岗位需求的意愿和主动性，包括知识、技能和基本素质；社交资源是指个人的社会资源，对未来发展有一定的促进作用，包括学缘、就业经历、EQ等；职场意识是指积极实现职业目标的态度，包括职业目标、时间观念等。这三个因素组成就业能力，它们之间重合度的高低说明就业能力的强弱(如图1所示)。

图1 就业能力模型

就业能力的影响因素分为两类，即外因和内因。外因即外部环境，包括学校教育、社会经济、就业政策等；内因即个人因素，包括学生综合素质、知识及技能等。外因通过影响内因作用于就业能力，所以就业能力由外因及内因共同影响。

二、职业技能竞赛消极现象分析

职业技能竞赛在提升学生职业能力的同时，其消极现象也应运而生，导致部分学生及教师参赛热情降低。

（一）竞赛功利化

1.“精英化”教育倾向

我校具有参赛资格的学生都是以院系为单位进行严格选拔的，入选选手无论是技能还是专业知识储备都较为突出，参赛学生数量较少。竞赛不仅是对学生日常课程学习内容的考验，更会涉及到许多课外知识，这样参赛学生会涉及到相较于未参赛学生而言更为前沿的专业知识，专业能力的培养也会远胜于未参赛的学生。这种择优选拔的机制本身就与教育公平的初衷相悖。同时，高校为了参赛学生在赛场上表现更为突出，必将有限的教育资源向参赛学生倾斜，导致职业教育逐渐“精英化”。［2］

2.唯“赛”教育论

技能竞赛作为一项赛制，其获奖名额必然是有限的，只有排在前60%的学校才能获奖。学校为了追求奖项，必然要制订相应的策略，安排专门的老师对学生进行指导。从赛前的选拔准备到参赛过程中的训练和培养，指导老师为了让学生能够在竞赛中取得较好的等次，将主要精力用于对学生专业技能的培养，忽视了其他方面的培养。

（二）技能竞赛与正常教学冲突

想要在竞赛中取得好成绩，指导教师及参赛学生都必须投入大量时间和精力来做赛前培训，无暇顾及正常教学，扰乱了正常教学秩序。不同赛项，难易程度不一，难度越大，赛前训练耗时就越多，对日常教学影响就越大，反之，影响程度会变小，但都会与正常教学产生矛盾。

（三）忽略学生综合素质的教育

选拔参赛的学生专业知识和技能较强，但综合素质需要进一步提升，主要体现为自主能力差、创新能力不足。学生长期受到“填鸭式”教学的影响，养成了“被学习”的习惯，这种习惯首先表现为学习缺乏主动性，老师教什么，学生就学什么。［3］参赛学生不懂如何自我规划和自我安排，离开了教师的督促，就无法开展下一步的训练。其次学生意志力不够坚定，在正式参赛之前有一段长时间的训练，学生容易产生放弃参赛的想法。技能竞赛的内容兼具创新性元素，需要参赛学生具备创新思维。而高职学生的创新能力较弱，因此，应当将创新能力的培养融入于教学中，培养学生技能的同时不能忽视创新能力的培养。

三、职业技能竞赛对就业能力提升的正向影响分析

技能竞赛对参赛学生的职业技能竞赛能力要求（如表1所示）与就业能力要求（如表2所示）在维度及构成要素上非常相似，参与技能竞赛，即能提升就业能力。

表1 职业技能竞赛能力要求

表2 就业能力要求

通过问卷调查法和SPSS数据统计分析法证实，参赛经验对高职学生就业能力提升有正向的影响。

（一）问卷调查分析

问卷由调查对象（含性别、年级和专业）、职业技能竞赛具体情况（包括竞赛种类、参赛目的、竞赛获奖情况、竞赛难易程度、竞赛与就业的关联度）、职业技能竞赛参赛经验量表（如表3所示）、就业能力自我评价量表（如表4所示）四个部分组成，两个量表均采用五级制计分（1-完全不符合、2-比较不符合、3-一般符合、4-符合、5-非常符合）。

表3 职业技能竞赛参赛经验量表

表4 就业能力自我评价量表

调查对象为我校参赛学生，参赛项目兼顾文、理、工等学科，成绩良好。问卷调查为全样本调查，调查参赛的在校生共154人，分发154份问卷，拿回145份，6份问卷不能使用，最后能用的问卷为139份。

（二）SPSS数据统计分析

1.问卷中量表的信效度分析

本次问卷中包含两个量表，获得的数据是否能用于进一步的分析，需要对两个量表做信效度分析，其信度分析参考标准如表5所示。

表5 信度分析参考标准

表6 职业技能竞赛参赛经验量表信度分析

表7 就业能力自我评价量表信度分析

从表6和表7中可以看出，两个量表的Cronbach's Alpha系数值分别为0.805和0.807，高于0.8，说明两个量表的信度较高，调查的数据可以用于下一步的研究分析。

效度分析包括两个量表的内容效度及结构效度分析，两个量表题项内容的设计均参考了著名学者文献，内容效度较高，只需对结构效度进行分析即可。结构效度分析使用KMO和Bartlett's Test去衡量。KMO值超出0.7表明结构效度一般，超出0.8表明结构效度良好，超出0.9说明结构效度极佳，不足0.5时，结构效度较差。表8和表9为结构效度分析。［4］

表8 职业技能竞赛参与经验量表结构效度分析

表9 就业能力量表结构效度分析

从表8和表9中可以看出，两个量表的KOM值分别为0.822和0.806，均大于0.8，说明两个量表都具有良好的结构效度，收集的数据可用于SPSS分析。

2.SPSS统计分析

（1）调查对象基本情况统计

分别对调查对象基本信息、竞赛种类、参赛目的、竞赛获奖情况、竞赛难易程度、竞赛与就业的关联度等进行统计，其结果如表10所示。

我校以工科为主，调查对象中男生占比较高，女生较低。从年级上看，以二年级为主，其他年级较少，参赛专业集中在工科专业。

表10 调查对象基本信息

表11 职业技能竞赛类型

表12 参加竞赛目的

由表11可知，参赛人次最多的是计算机类，占比为28.8%；其次是机械类，占比为23.7%。从表12可看出，学生参赛目的明确。

表13 竞赛获奖统计

表14 竞赛难易程度

表15 职业技能竞赛与未来就业相关度

从表13可以看出，学生参赛获奖次数多；由表14可以看出，调查的学生认为竞赛难度集中在中等困难；表15显示参赛学生多数认为技能竞赛与就业相关度很高。

（2）相关性及回归分析

相关分析主要研究变量之间的相关情况，使用最普及的Pearson相关系数来研究。利用SPSS相关分析来研究职业能力、通用能力、心理素质与就业能力之间的关系，为之后的回归分析做好准备。

表16 相关性分析结果

由表16可知，职业能力、通用能力、心理素质与就业能力的相关系数分别为0.456、0.458、0.512，表明三者与就业能力之间呈中度相关。

回归分析主要用来分析变量之间的统计关系，依靠回归方程来表征和反映变量之间的规律性。基于相关分析，用回归分析来判定职业能力、通用能力、心理素质与就业能力之间的关系。［4］

表17 回归分析表

由表17可知，VIF值均小于5，表明各变量之间不具有共线性：职业能力对就业能力（ =0.221，P=0.007＜0.05）；通用能力对就业能力（ =0.310，P=0.000＜0.05）；心理素质对就业能力（ =0.357，P=0.000＜0.05），表明三个因素对就业能力具有正向的影响作用，呈正向相关。［4］三个因素可以通过参加技能竞赛能够得到提升，因此，参与技能竞赛必将能提高学生的就业能力。

四、职业技能竞赛促进就业能力提升的改进策略

参加技能竞赛，能获得一些竞赛经验，但竞赛过程中也存在一些消极问题，因此，提出以下改进策略。

(一)不忘初心，避免功利

技能竞赛日渐成熟，竞争亦白热化，使得功利主义与日俱增，弊端也逐渐显现出来。竞赛作为提升学生就业能力的途径，如果变得功利化，将不利于学生就业能力的培养。技能竞赛设立的最初目的是为了能够有效检验职业院校的办学水平，提升院校的教学质量，发展职业教育。但是在技能竞赛的发展进程中，出现了许多精英式及应赛式教育，有悖于职业教育的普及性原则。想要规避功利，就应当积极拓展竞赛的覆盖面，使更多的学生能够参与到比赛中来，以促进职业技能竞赛能正常开展，能走得更长远。

（二）以赛促教，提升教学质量

举办技能竞赛的目的是提高职业教育水平。但随着高职院校规模的扩大，在发展中出现了许多问题，比如受办学条件限制、教育发展不平衡等。现今高职教育的目标是培养符合就业市场需要的技能人才，提高教学水平、保障人才质量是完成目标的一个重要途径。技能竞赛将促进教育质量的提升，竞赛结束后，从比赛中获得经验，改进竞赛中出现的不足，并在教学中不断完善，才能使竞赛与教学之间有良性的互动。

（三）基于竞赛，深化校企合作

校企合作从本质来看属于优势互补关系，学校追求的结果是教学效益的最大化，作为企业追求的结果自然是利益最大化。［5］在竞赛过程当中，企业作为参与者对参赛项目提供适当的赞助以及评判，这样的互动使得学校与企业之间的合作更加紧密。对于企业来说，优秀毕业生可以优先就职于合作企业，实现双赢。［6］

五、结语

通过SPSS实证分析，其数据证明职业技能竞赛能够锻炼学生的就业能力，为学生的就业提供一定帮助，从而激发学生参与职业技能竞赛的热情。结合分析结果以及职业技能竞赛暴露出的弊端，针对如何通过技能竞赛提升学生就业能力，提出合理化建议，并能为学生顺利进入职场提供有效帮助。