刘治保 陈俊如 张国峰

（辽宁科技大学）

进入21世纪，随着高等教育办学规模的扩大，高等教育从精英化阶段向大众化阶段过渡，高等教育质量也将受到高等教育界乃至全社会的高度关注，高等教育“量”的扩张与“质”的保障如何有效地达到有机统一，已成为高等教育理论研究的热点和重要课题[1]。为提高高等教育质量，建立和完善高等教育质量保障体系，从美术与艺术设计人才培养的角度，探讨针对L省美术与艺术设计教育质量管理有效理论和实践策略研究，具有极其重要的理论与现实意义。

一、研究设计

研究过程分为三个阶段：研究方案的准备、研究程序和研究报告。研究过程包括三个步骤：（1）研究L省高校美术与艺术设计专业教育质量管理有效性的变量；（2）L省高校美术与艺术设计专业教育质量管理有效性的构成要素分析；（3） 验证L省高校美术与艺术设计专业教学质量管理的有效性。

（一）研究确定美术艺术教育质量管理的变量

研究L省高校美术与艺术设计专业教育质量管理有效性的变量。首先是质的研究，通过教育质量管理的概念、原则、理论等相关文献和相关研究，并对关键信息提供者进行了深入访谈，确定美术与艺术设计专业教育质量管理有效性的变量；其次明确访谈人口与样本，重点线人由L省高校管理人员、美术艺术学院院长、系主任、讲师等8名重点线人组成。最后采用半结构式访谈形式，收集数据，并进行含量分析。

（二）确定美术艺术教育质量管理有效性构成因素

首先是定量研究，研究者以第（1）步的教育质量管理变量为工具，编制问卷，收集样本数据，以确定L省高校艺术设计教育质量管理有效性的构成因素。其次是问卷调查，调查范围主要是L省40所本科美术与艺术设计专业的讲师。人口包括40所大学的138名学院领导和1344名讲师，总人数为1482人。采用多阶段抽样技术，确定了310份的样本量(聚类、简单随机、分层随机抽样技术）。其三是问卷设计，采用了一份由三部分组成的问卷，第一部分：人口统计学变量（检查表）；第二部分：教育质量管理变量（五级评定量表）；第三部分：推荐（开放式问卷）。工具是从步骤（1）发展而来的问卷。采用内容效度和信度评价问卷质量。在内容效度方面，由5位专家进行检验，并用项目目标一致性（IOC）进行分析。项目值≥0.60。信度采用Cronbach's Alpha在≥0.90时进行分析。最后是数据分析，采用描述性统计、频度和百分比分析人口统计学变量，采用描述性统计、均值、标准差（S.D.）等方法对教育质量管理变量进行分析，采用探索性因素分析法（EFA）对教育质量管理的构成要素进行分析。

（三）验证美术艺术教育质量管理的有效性

研究者采用焦点小组讨论的方法，从第（2）步开始，运用教育质量管理有效性的各个组成部分，对L省高校美术与艺术设计教育质量管理的有效性进行验证；8位主要知情者分别是美术艺术学院院长、美术与艺术设计系主任，美术与艺术设计学院讲师。验证标准是关于四个方面的清单：实用性、可行性、适当性和精确性。数据收集通过含量分析获得鉴定数据，数据收集完成后，将对收集的数据使用描述性统计，如频率和百分比。数据分析，采用含量分析法对鉴定数据进行分析，数据收集完成后，将使用描述性统计（如频率和百分比）对收集的数据进行分析。

二、研究结果

（一）变量结果分析

基于文献综述、相关研究的分析和8名重点线人的访谈，总结了美术与艺术设计教育质量管理的相关变量，从教育行政的组织与管理、教育质量管理体系、教育全面质量管理体系、教育服务质量管理、多里奇卓越绩效管理5个理论的文献和相关研究中分别获得了 33、28、31、27、21个变量，共计140个变量。

由于对文献综述、相关研究、合格专家访谈的内容分析，存在许多一致点。然后，在内容效度方面，由5位专家进行检验，研究人员将其整合，并创建了研究工具的项目目标一致性指数（IOC），其项目值要求≥0.60。通过5名专家对5个部分理论的140个变量进行访谈检验，通过按以下注释级别检查：-1表示此消息完全不一致；0表示不确定是否一致；+1意味着这个说法绝对一致。根据项目目标一致性指数（IOC），其项目值要求≥0.60，得出60个变量≥0.60，7个变量≤0.60、≥ 0.40，73个变量≤0。根据专家意见修改，通过对7个≤0.60、≥0.40的变量进行修改，再进行专家访谈检验，通过这7个变量≥0.60，最终确定项目目标一致性指数（IOC），其项目值≥0.60的67个变量。在确定67个变量后，正式问卷调查之前，进行了共有30个，表9中显示可信度分析克隆巴赫Alpha值为0.965，因此，信度采用Cronbach's Alpha在≥0.90时可以进行分析。

（二）构成因素分析

研究人员通过将推导出的算术平均值与基于贝斯特概念的标准进行比较，分析算术平均值（）和标准偏差（S.D.）。总的来说，67个问题的算术平均值（）在4.11-4.28之间，表明受访者对算术平均值（）的水平值有意见，从低到高，标准偏差（S.D.）在0.666-0.868之间，表明受访者对该变量有不同的看法。算术值最大的变量（）是变量编号3，加强行政管理者的艺术设计教育管理相关数据的分析能力，算术平均值（）4.28，标准差（S.D.）0.738，表明受访者有第二个中等程度的意见分歧；变量22，建立现代高校艺术设计教育质量管理体系、强化艺术设计教育质量管理的最终目标，算术平均值（）4.20，标准差（S.D.）0.731和变量25，强化艺术设计教育过程管理，构建科学合理的教育质量过程管理的有效机制，算术平均值（）4.20，标准差（S.D.）0.767表明，受访者有适度的不同意见；算术值最小的变量（）为变量49，科学合理地运用PDCA循环方法，制定艺术设计教育质量管理模式，算术平均值（）4.11，标准偏差（S.D.）0.738，表明，受访者对运用PDCA循环方法制定艺术设计教育质量管理模式持有非常不同的意见。

（三）构成因素的探索性因素分析

探索性因素分析使用现成的程序，一个重要的初步协议是验证用于分析成分的适用性。Comrey和Lee提供了确定足够数量的样本以分析该成分的指南，称50个样本的数量极不合适。100个样本的数量不合适。相当数量的200个样本，300个样本的数量是好的，500个样本的数量是非常好的，1000多个样本的数量是最好的，这与Tabachnik和Fidell相对应，他们确认因子分析至少需要300个样本，因此本研究抽取了310份样本。

此外，还使用测试统计进行了审查，在此使用变量统计监测，以KMO和Bartlett的测试值为基础进行关联，Kaiser-Meyer-Olkin抽样充分性测量（MSA）介于0-1之间，Bartlett的球形度测试，测试统计测试变量，以查看它们是否相关。从研究中收集的数据的KMO测试结果为 0.952。Kaiser和 Rice研究了KMO（Kaiser-Meyer-Olkin抽样充分性测量），以测量是否应使用因子分析技术的数据适用性，并得出结论，如果KMO值≥0.8，则数据集可以很好地使用因子分析。因此，这组数据适合进行良好的因子分析。通过统计值检验变量之间的关系，Bartlett球度检验具有统计显著性（sig 0.000≤ 0.05）表明存在变量的相关系数矩阵。因此，得出的信息适合进行进一步的因素分析。

这一阶段的分析采用了主成分分析（PCA）和正交旋转等以及varimax旋转提取因子。用于考虑因素的标准如下：（1）0.55或更高是一个实际重要的因素负荷；（2）根据Kaiser标准，特征值大于1；（3）有3个以上的成分（Hatcher）。在考虑上述标准时，得出的成分数量和变量方差，显示了美术与艺术设计教育质量管理的构成因素数量。发现有7个分量的特征值大于1。当旋转轴时，它解释了69.750%的总方差，但考虑到选择标准，因子载荷为0.55或更高的组件。描述成分的特征值超过1个，变量超过3个或更多。当轴旋转时，满足所有5个标准的组件，组件1的最大特征值为14.416，它可以解释每个组件的总方差为21.516，组件2的最大特征值为9.716，总方差可解释为14.502%，组件3的最大特征值为7.225，总方差可解释为10.783%，组分4的最大特征值为7.010，可解释总方差为10.463%，组分5的最大特征值为5.680，可解释总方差为8.477%，其他成分有一个特征值和描述它的能力，所有的方差都相应地逐渐减小，满足某些标准的成分是成分1-5，可以解释65.741的总方差。

五个合格部件，如下所示：成分1包含21个描述成分的变量，因子负荷在0.509-0.900之间；成分2包含描述成分的15个变量，因子负荷在0.428-0.821之间；成分3包含描述成分的13个变量，因子负荷在0.456-0.747之间；成分4包含10个描述成分的变量，因子载荷在0.557-0.882之间；成分5包含描述成分的8个变量，因子载荷在0.572-0.720之间。描述五个组成部分的变量总数为67个变量，因子负荷在0.428-0.900之间。

三、结论与分析

研究过程包括三个步骤：（1） 研究美术与艺术设计教育质量管理的变量，这是一项定性研究。研究者对有关教育质量管理的概念、原则和理论的相关文献进行了系统梳理和研究。以及对8名来自L省高校具有10年以上美术与艺术设计教育管理和教学经验的专家深度访谈。采用立意抽样法。采用半结构化访谈形式。数据收集由研究人员进行。对收集到的数据进行内容分析，第（2）步审查L省高校美术与艺术设计教育质量管理的变量，以及（3）验证美术与艺术设计教育质量管理的构成要素。这是一项定量研究。研究人员使用第（1）步中的变量，编制一份问卷，从样本中收集数据，以检验美术与艺术设计教育质量管理有效性的构成要素。人口包括L省40所本科美术与艺术设计相关专业的讲师。他们是来自L省40所大学的138名美术艺术学院院长和1344名美术与艺术设计相关专业的讲师。研究人员采用分层抽样技术。为了提高探索性因素分析的准确性，研究人员用Krejcie和Morgan的表格（1970）确定了样本量，将样本量增加到大约310个样本。研究者采用了由三部分组成的调查问卷：第一部分：人口统计学变量（检查表）；第二部分：67个艺术设计教育管理变量（五级评分量表）；第三部分：建议（开放式）。该工具是从步骤（1）发展而来的问卷。采用内容效度和信度评价问卷的质量。内容效度方面，由五位专家进行检验，并通过项目目标一致性（IOC）进行分析。项目值为≥ 0.60.对于可靠性，由Cronbach alpha在0.80进行分析。问卷通过在线、邮件和研究人员发送。人口统计学变量数据采用描述性统计分析；频率和百分比。美术与艺术设计教育质量管理的67个变量，采用描述性统计分析；平均值、标准偏差（S.D.）。美术与艺术设计教育质量管理有效性的组成部分，采用探索性因素分析（EFA）进行分析，减少不相关变量。第（3）步：验证艺术设计教育质量管理的构成要素。这是一项定性研究。研究人员使用了教育质量管理的每个组成部分。从第（2）步开始，验证美术与艺术设计教育质量管理的组成部分。其验证标准为：实用性，满足目标用户的信息需求；可行性，现实的、谨慎的、灵活变通的和简明的；专有性，合理的、合规的，并充分考虑相关人员和受影响人员的福利；准确性，揭示和传达技术上准确的信息。通过专家鉴定评定，确定美术与艺术设计教育质量管理的构成因素的组成部分，来自L省高校的8名专家进行验证鉴定，这8名专家来自L省3所高校的美术艺术学院院长、美术与艺术设计系主任、美术与艺术设计相关专业的讲师，他们在L省高校拥有5年以上的美术与艺术设计教育和管理的经验。根据上述标准，采用含量分析法对鉴定数据进行分析。数据收集后将使用描述性统计（如频率和百分比）对数据进行分析。从研究目标来看，主要发现如下：美术与艺术设计教育质量管理有效性共有五个组成部分。其中包括教育质量体系、行政管理、全员参与、绩效评价和服务质量。

四、思考与建议

首先，确立“以学生为中心”的美术与艺术设计教育质量体系，整体提升美术与艺术设计教育办学水平；其次，统筹行政管理机制，加强组织行政管理，有序推动美术与艺术设计教育政策、方针的执行与管理；其三，明确“全员参与”的教育质量管理意识与职责，形成美术与艺术设计教育质量全过程管理模式；其四，创新绩效评价和激励机制，强化师资队伍建设与管理，提升教师队伍发展核心竞争力；其五，完善教育服务质量评价、反馈和改进管理体系，强化教育服务质量意识，推进美术与艺术设计教育质量提升。