广州城市职业学院 广东广州 510405
摘要：基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统，利用知识图谱半监督的方式对学生职业能力进行关系抽取，通过深度学习的方式不断迭代抽取越来越多的职业能力评价实例，形成用于评价教学质量监控体系中职业能力达成度的各类诊断量表，构建代表学生职业能力综合评价的知识图谱。并在系统中以可视化的方式展示出来，一方面用于学校了解人才培养过程质量，形成下一阶段人才培养工作目标；另一方面用于人才培养对象了解经过培养，自身与职业岗位需求差距，以及改进方法。
关键词：知识图谱；半监督方式；职业能力诊断；职业能力评价
1 引言
迄今为止，我国职业教育人才培养质量评估主要是通过学校内部的教学质量评价和职业资格考试（鉴定）实现的，采用的评价指标体系达不到大规模质量监控的信度和效度要求，无法藉此进行校际间和区域间的比较。由于相关技术支持不足，评价结果无法全面反映人才培养的质量，更没有建立起对评价结果与人才培养模式间对应关系的解释模型。即使目前社会影响很大的技能大赛，在大规模推广时也遇到了经济成本以及评分者间信度和试题效度等技术问题。
知识图谱在教育质量监控体系中职业能力达程度研究与应用对职业教育质量保障体系建设具有重要的参考价值。开展科学的职业能力测评（包括职业能力测评模型、测评实施方案以及测评结果分析研究），科学诊断学生职业能力、职业承诺和职业认同感的发展水平，对不同地区、不同院校间的课程与教学质量进行比较，可以获得人才培养质量的准确信息和重要参数，为各级政府制定政策提供依据，从而提高职业教育体系设计和教育质量控制水平，为在职业教育领域建立“能够迅速提醒决策者及时纠正任何不利趋势”（PISA 定义）的质量保障机制奠定方法论和技术基础。
2 研究目标
基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统为有效协助高职院校学生了解自我职业规划发展方向，强化专业与就业职业能力，结合职业规划探索及职业能力诊断，透过自我诊断，针对能力缺口进行学习，提高职场竞争力。针对职业兴趣量表的测验水平提升计划计有下列几项目标：
①进行职业兴趣量表的项目分析、信度分析与效度评鉴。对于题目质量进行诊断，必要时进行修题，确保量表题目的表面效度。
②建构职业兴趣量表的双重计分系统，即16个专业兴趣倾向分数系统与6类职业性格取向分析系统。
③建立16个专业职业兴趣索引。包括16个专业与目前高职校院科系对照索引，16个专业与Holland职业性格对照索引。
3 研究内容
3.1职业兴趣诊断与兴趣量表关联性分析
依据国内产业及职业状况归纳发展出16大职业规划种类及20项就业途径。兴趣诊断内容则参考SCCI的兴趣诊断(Career Cluster Interest Survery)期包括三种问项“我最喜欢哪些活动”、“我认为自己有哪些特质”、“我喜欢哪些科目”，由受评者自我评量，选择自己认为最适合职业规划种类项目（可复选或不选），藉由比较其强弱落点，得出个人最感兴趣的职业类型范围。
3.2基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统
配合职业能力分析部分，针对在职人士问卷调查结果回收后，将针对计划职业能力架构进行分析。
3.2.1 职业能力分析部分
分为基本职业能力与专业职业能力两部分：
1.基本职业能力分析项目：
①因素分析，检查基本职业能力向度的适应性；
②Cronbach α分析，删除低向度Cronbach α值的题目；
③统计检定（如：单一样本t检定检查该项基本职业能力的“常用程度”
以及“影响工作绩效的程度”是否显著大于量表的中位数），以确定该项职业能力确为常用且重要的基本职业能力。
④建立各职业规划类型的基本职业能力剖面图。
2.专业职业能力分析项目：
①检查子项的折半信度：将该就业途径下专业职业能力题目按单双数拆解，
计算其相关系数以检查其内部一致性信度。
②单一样本t检定：检查由在职人士评定的每一项专业职业能力的“常用程度”以及“影响工作绩效的程度”是否显著大于量表的中位数，删除于“常用程度”及“影响工作绩效的程度”皆不显著的子项，藉以确认专业职业能力子项的内容效度。
4 项目设计
4.1 项目量表设计
基于上述的研究动机，本研究的具体工作主要透过数据分析方式，了解基于知识图谱的高职职业能力诊断的职业兴趣量表与全国职业能力测评中心进行信、效度的检验与分析，同时放入O*NET的工作价值观探索量表作为效标参照。因此，所采的数据搜集方式为纸本问卷法，资料搜集后，将进行信、效度的检查，并依数据分析出基于知识图谱的高职职业能力诊断职业兴趣量表中的16类职业类型与Holland的RIASEC关联程度。
表一：研究设计表
4.2 项目研究对象设计
基于知识图谱的高职职业能力诊断主要的使用者为高职校院的学生，因此在对象选取上则以高职校院的在学学生为主，研究设计如表三，抽样计划如表四。本研究先列出20就业途径所代表的系所，再依据5类职业类型随机抽取其中一个科系，预计每类抽取约160位，总施测人数约800人。另外，为求出基于知识图谱的高职职业能力诊断职业兴趣量表的再测信度，另外抽取两科系约80人，进行基于知识图谱的高职职业能力诊断职业兴趣量表的再测信度。本研究将依照高职院校的特性进行分层丛集取样(stratified cluster sampling)， 见表二，除依据公办高职校院与民办高职校院比例、学校类型比例之外，并考虑男女比例与地区比例(北、中、南、东)等进行样本抽样。
表二：抽样计划
5 项目应用
5.1职业兴趣量表可视化
在基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统的“职业兴趣量表”部分，为了使职业兴趣的探索能够与前述16个生涯个专业相互匹配，基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统系统的职业兴趣量表的计分，也分别对成16个生涯群组(career clusters)，在“我最喜欢哪些活动”、“我认为自己有哪些特质”、“我喜欢哪些科目”三部分的得分进行加总，得到16个专业量尺得分，本案称之为CC量尺。
图1基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统职业兴趣量表的CC量尺求出之得分状况与雷达图
6 结论(Conclusion)
为设计实现基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统，完成多项工作：专家会谈、理论连结、试题对应、题本修题、前导数据分析、独立信效度研究、已测数据回馈分析、计分量尺扩充与系统改进建议。主要的结论如下：
①系统职业兴趣量表与当代主流兴趣测验具有高度的可连结性，在理论与实际层面均可与Holland理论兼容。
②系统职业兴趣量表以Holland的6项职业兴趣进行H量尺计分，可连结当代生涯发展之主流思想与辅导实际，作为系统加值应用的新指标。
③系统职业兴趣量表的信度具有成熟效果，高年级受测者的作答质量较低年级受测者为优。
④系统职业兴趣量表，在16个专业的分类上，具有实际价值，且经过效标关联效度与理络效度检验，具有良好应用价值。
参考文献(References)
[1]陈祖香. 面向科学计量分析的知识图谱构建与应用研究[D]. 南京理工大学, 2010.
[2]李涛, 王次臣, 李华康. 知识图谱的发展与构建[J]. 南京理工大学学报(自然科学版), 2017, 41(41):34.
作者简介：孟昉（1983-），男，硕士，高级工程师。研究领域：机器学习、大数据分析、软件测试
刘力铭（1977-），男，硕士，副教授。研究领域：数据分析与处理、软件开发、项目管理
论文作者:刘力铭,孟昉
论文发表刊物:《基层建设》2019年第13期
论文发表时间:2019/7/22
标签：职业论文; 能力论文; 图谱论文; 兴趣论文; 量表论文; 知识论文; 系统论文; 《基层建设》2019年第13期论文;