个体特征、高校供给对新疆大学生参与创新创业训练项目的影响研究 [PDF全文]
郭辉a,b, 李志翠a,b
(新疆师范大学,a. 商学院;b. 中巴经济走廊与南亚经济研究中心,乌鲁木齐 830017)
新疆高校都面临大学生生源质量较低和学生素质差距悬殊的情况,那么,如何依据现实情况来实施大学生创新创业计划管理工作呢?为此,亟须从大学生个体特征和高校供给两个维度探寻影响新疆大学生参与创新创业项目的 主要因素,以便于精准施策。选择立项数较集中的新疆四所高校,采取简单随机抽样调查,借助Logit模型分析发现:民族、专业都对参与状态有显著影响;之前参与过科研或创业训练项目的 大学生比没有参与过项目的 参与度要低;奖学金获取次数越多的学生,其参与度越低。在高校对大学生创新创业项目的 供给保障因素中,老师对学生的指导次数和学校完善大学生创新创业项目的 奖励制度是影响大学生参与积极性的主要因素。总体看来,新疆高校大学生自身对项目需求的动机相对薄弱,高校的供给推动应当占据主导作用。鉴于此种情况,各个高校应从供给侧改革入手,结合实际推出激励措施以充分调动大学生的积极性。

引言

1 引言及问题提出

2007年,教育部启动了“国家大学生创新性实验计划”,这是大学生创新创业训练计划项目的前身, 2012年又调整为“国家大学生创新创业训练计划”(以下简称为“大创”),同年新疆开始启动省级“大创”项目实施工作,并逐步形成了“国家级—省级—校级大创”项目体系。在总结前期新疆“大创”项目工作的基础上,2015年3月新疆教育厅和人力资源与社会保障厅决定联合实施自治区“大创”,并印发了《新疆维吾尔自治区大学生创新创业训练计划实施方案》(新教高〔2015〕6号),以进一步发挥大学生创新创业训练计划在大学生创新创业教育中的积极作用①。

新疆高校都面临本科生生源质量较低和学生素质差距悬殊的特殊情况,这些都会反映在本科生的个体特征上,并影响本科生参与“大创”项目的积极性。如果新疆高校考虑此种特殊情况,那么针对“大创”项目的供给侧改革就应当成为精准施策的发力点。但从实地调研发现,“大创”项目实施普遍面临本科生参与积极性偏低、教师缺乏指导动力、学校提供的供给保障措施效果不明显等现实困境。显然,新疆高校本科生参与“大创”项目的实施效果并没有达到较好的预期效果。

注释:① 关于印发《新疆维吾尔自治区大学生创新创业训练计划实施方案》的通知,http://www.xjedu.gov.cn/xjjyt/wjgz/2015/85688.htm,2015年3月5日。

值得深思的是,在本科生个体特征和高校供给这两个维度中,哪些是影响新疆高校本科生参与“大创”项目的主要因素呢?新疆高校如何锚定关键变量从供给侧进行精准施策?如何优化现有管理制度为本科生参与“大创”项目提供精细化的供给保障服务?对上述问题的解答可为多民族地区高校利用“大创”项目培养“双创”型人才提供方案制订依据和经验借鉴。

2 文献综述、研究思路与创新点

国内外学者从不同维度和视角对我国“大创”项目实施效果、影响本科生参与的主要因素和管理措施优化等方面进行了研究。大多数学者都认为“大创”项目是本科生参与科研和创业训练实践活动的主要途径,而且本科生参与“大创”项目会收获相应的教育功能,如Mcsweeney(2018)采用质性研究方法,对参与科学研究的本科生访谈后发现,学生们认为这种科研训练对个体成长的影响是积极的[1]。张辉等(2013)、郭卉等(2015)都认为本科生参与科研活动后,提高了专业知识和技能的习得能力、增强了他们的研究经验素养、明晰了未来的学业规划和掌握了一些技能[2,3]。除此以外,学者们从微观视角,采取实地调查方法剖析了本科生参与“大创”项目的影响因素。一些学者研究发现老师对学生的指导对本科生参与科研的影响较大。如Zydney(2002)对特拉华大学工程学院的本科生进行调查,选取一组参加科研的本科生与一组没有参加科研的本科生进行了比较,研究发现收获较多的本科生认为指导老师是关键因素[4];Anne Barrie等(2007)研究也发现师资力量是影响本科生参与科研的重要因素[5];Larson等(2018)研究发现教师对学生科研活动的持续指导是影响大学生参与科研的重要因素[6]。另一些学者认为项目经费是重要的影响因素,如Jr等(2013)通过问卷调查研究发现,美国联邦政府和私营机构为本科生研究项目拨出了大量资金是影响大学生参与科研的重要因素[7]。还有一些学者研究发现学生的个人特征、高校的供给方式都是影响本科生参与科研的重要因素,如Griffioen(2019)通过2192份调查问卷研究发现要想增强高等教育教学中本科生的研究能力,就必须考虑学生的个体特征[8]。Fechheimer等(2011)通过实证研究发现本科生参与科研训练的时间长度与平均学分绩点(GPA)增加呈现正相关关系[9]。再如Hensley(2015)研究指出本科生的兴趣、通识教育课程、写作要求和专业课程以及图书馆服务都是影响大学生参与科研的主要因素[10]。邴浩(2015)基于某大学的调查发现,兴趣导向和专业能力是学生创新实践的动力因素,学业负担重、参与科研机会少、信息获取难是阻碍因素[11]。戴鑫(2017)研究认为大学生参与科技竞赛的主要因素依次为竞赛吸引力、社会氛围、自我成长需求、学校学院支持、竞赛成果转化、工具性动机和他人影响[12]。这些学者根据研究结论中的关键影响因素,也提出了相应的措施建议。

综上,国内外学者普遍认为本科生参与科研对本科生的教育经历有积极影响,学者们从高校的师资队伍、经费配置、管理服务水平等供给保障因素和学生的个体因素等不同视角剖析了大学生参与科研项目的影响因素,这些因素可以归纳为个体特征和高校供给两个维度。

目前,有关本科生创新创业实践能力的研究正经历着从宏观理论剖析到微观层面调查研究的发展过程。现有以调查问卷来获取微观主体数据的研究主要以我国内地高校为研究对象,针对多民族地区大学生参与“大创”项目的定性研究多,但实证分析少。尤其是从高校供给侧视阈下探讨多民族地区大学生参与“大创”项目的影响因素与参与情况之间的关联性研究还不够细化,应当进一步区分主要因素和次要因素,这样高校才能从供给侧角度优化和完善促进大学生创新实践能力发展的针对性措施。

现有研究文献对理解大学生参与“大创”项目的影响因素与参与情况之间的作用机制具有很大启发和借鉴意义,但是选择本科生参与意愿或参与强度(参与创新创业项目的类型或级别)作为因变量的做法值得商榷,因为参与意愿是指在高校供给环境中,本科生根据自身观念、个体能力水平对“大创”项目产生的一种评价性态度和持续性反应倾向,这并不能反映本科生的实际参与状态;而参与强度(参与创新创业项目的类型或级别)的做法实际上是在分析本科生对不同项目类型选择差别背后的影响因素。这两种因变量的选择方法,在分析本科生参与意愿或参与某种项目类型时解释力较强,但对反映当前本科生的参与状态(是否参与)的解释力较弱。另外,由于调查样本所处的区域不同,考虑到调查对象的差异性,不同侧重点的问卷设计会导致对本科生参与“大创”项目的意愿、参与项目类型背后的影响因素存在不同的差异,研究结论也呈现出明显的差异,这可能会降低此领域研究结论的外部有效性,而现有针对我国内地高校的一些好的措施和经验对多民族地区的指导意义也比较有限。

当前,大学生创新创业能力水平低是多民族地区高校人才培养面临的主要问题,这在很大程度上降低了多民族地区创新型人才的培养质量。因此,文章以新疆高校大学生参与“大创”项目为研究对象,以访谈和问卷调查等方法搜集的一手数据资料为基础,从大学生个体特征和高校供给两个维度构建了变量设计,利用Logit模型定量探讨本科生参与“大创”项目的主要影响因素,结合实地调研情况和研究结论,提出了新疆高校增强“大创”项目实施效果的针对性建议和措施。

 

3 理论假设与数据说明3.1 理论假设

据上文分析,以调查对象的参与意愿或参与强度(参与创新创业项目的类型或级别)作为因变量的做法有一定缺陷,这种变量设置方式不能满足统一性和可对比性的要求。因此,这里选择本科生参与“大创”项目的实际参与状态(是否参与)为因变量,基于前期文献梳理,并结合新疆区域高校的实际实施情况,从个人特征和高校供给保障两个维度探讨大学生参与创新创业的影响因素。假设归纳如下:

(1)本科生个人特征。性别是以往文献普遍认同的影响因素。一般认为男生喜欢冒险,对创业更感兴趣,男生选择创业项目的意愿强于女生。以往文献均未提到民族、专业类别、年级、是否为学生干部等个体特征对参与“大创”项目的影响,鉴于此,以新疆为例,进行初步探索。

(2)本科生学业情况。以往研究都认为大学生学习成绩、获取奖学金情况、奖励和证书获得情况等作为反映学业水平的代理变量都对参与“大创”项目有正向的影响。而在新疆高校实地调研发现,有的学生学习成绩非常好,但其对参与“大创”项目的积极性并不高,因此,这值得进一步剖析。

(3)本科生对“大创”项目的认知情况。学术界普遍认为大学生参与科研和创业训练对其学业、未来规划等方面都产生积极作用,并且当大学生越了解科研和创业活动时,其参与度越高。而在新疆高校实地调研发现,虽然有的学生对“大创”项目的了解和认知程度较高,但也不会积极参与。因此,值得深入剖析这背后的关联因素。

(4)高校“大创”项目的相关供给保障情况。高校作为“大创”项目的供给方和管理方,在项目实施过程中必须提供相应的教育服务和管理制度,包括高校开展“大创”项目宣传与咨询、创办实践基地、课程体系改革、组建导师团队和制定管理措施等。以往文献梳理也发现高校作为“大创”项目的供给管理者,通过供给渠道、供给强度和供给方式对大学生参与“大创”项目产生影响。

根据以上理论分析,提出以下基本假设:

H1: 本科生个人特征影响其参与状态;

H2: 本科生学业情况影响其参与状态;

H3:本科生对项目的认知情况影响其参与状态;

H4: 高校对“大创”项目的相关供给保障措施影响本科生的参与状态。

3.2 问卷设计、数据来源和样本描述性统计

结合理论假设设计了调查问卷,最终设计了21个变量,性别、民族、是否学生干部、之前是否参与过科研项目、参与状态等变量,并用虚拟变量进行处理。其他变量按情况分为4个定序区间,按照定序变量处理。模型中各变量定义和取值如表1所示。

从2015—2017年,新疆高校“大创”项目的立项情况归纳发现,新疆共9所高校实施“大创”项目,其中立项数最多的前4所高校依次是新疆大学、新疆农业大学、新疆财经大学和新疆师范大学。这4所高校的“大创”立项项目年平均占比高达70%以上。显然“大创”项目实施呈现明显的集中度。课题组的研究生和本科生在新疆这4所高校采用当面作答的方式进行调查,共发放问卷366份,回收279份,有效问卷264份,问卷有效率为94.62%。此次调查的样本特征见表2

对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在问卷分析之前进行信度分析,旨在检测问卷本身的稳定性。问卷信度在0.5至0.9是合理的,如果信度系数低于0.5,则问卷的调查结果不可信。采用检测Cronbach′s α值的方法检测信度,发现整体量表信度值为0.641,大于0.6,结果表明此问卷比较可靠,见表3

为进一步对信度进行检验,采取相关系数、F检验、Hotelling′s T -Squared检验继续分析,发现各变量之间偏相关系数都小于0.3,F检验和Hotelling′s T -Squared检验都通过了,见表4表5,这表明此调查问卷可靠性程度高。

表1 新疆高校大学生参与“大创”项目的影响因素变量设计

表1 新疆高校大学生参与“大创”项目的影响因素变量设计

表2 样本的分布特征

表2 样本的分布特征

表3 信度检测结果

表3 信度检测结果

表4 F检验的ANOVA分析结果

表4 F检验的ANOVA分析结果

表5 Hotelling的T 平方检验

表5 Hotelling的T 平方检验

效度分析主要用于调查问题的题项设计是否合理,通常使用内容效度、结构效度、验证性因子分析(CFA)进行效度验证。通过因子分析方法进行验证,结果发现KMO值介于0.6~0.7,这说明效度可以接受,见表6

表6 KMO 和 Bartlett检验

表6 KMO 和 Bartlett检验

4 Logit模型处理过程及分析结果

由于被解释变量刻画了新疆高校大学生“大创”项目的参与状态,主要有“没有参加”“参加”两种情况,属于受限因变量,结合数据特征和研究目的,选择Logit模型,利用软件SPSS19.0进行处理。受限因变量包括多个回归变量的模型为式(1):

式(1)中,Xm为第m个解释变量;βm为相应的变量系数值;μ为误差项。称为事件的发生比,也称为机会比率,即为大学生参与“大创”项目和不参与“大创”项目的概率之比。式(2)为给定影响因素下被解释变量为1的条件概率值,用Logit累积分布函数计算。当预测概率大于0.5时,被解释变量为1,否则为0.

考虑到模型引入的多个变量之间可能高度相关且会引发多重共线性,从而造成变量的显著性检验失去意义、参数估计量经济含义不合理等后果,借助SPSS软件诊断多重共线性,其主要检测步骤及结果,见表6。检验后得到了标准化后的偏回归系数,该系数越大,说明该变量对影响本科生参与状态的贡献度越大。同时,检测结果给出了各变量的假设检验及相应的P值,其中常数项的回归系数没有实际意义,从表6结果可见大多数变量的P值具有统计学意义。一般来说,多重共线性检测提供了两个主要参数,一是容忍度,通常容忍度小于0.1时,表明存在严重的多重共线性。另一个是方差膨胀因子(VIF)即容忍度的倒数,一般不应大于5,从表7中可以发现,本例中容忍度和VIF值都在临界值内,不存在多重共线性问题。

为了进一步检测多重共线性,又借助特征值、条件指数和方差比例三个指标深入分析(鉴于变量较多,测算结果暂未列出)。第一,从模型中常数项及自变量的特征值结果看,本例中的前两个特征值分别为16.824和1.02,后续的特征值逐渐减小甚至接近于0,仅从特征值的变化趋势并不好判断是否存在共线性的问题。第二,借助条件指数(condition index),如果某几个变量的条件指数大于30,则提示存在多重共线性。本例条件指数都小于30,并未见明显的共线性。第三,从方差比例(variance proportions)即回归模型中各项(包括常数项)对模型的贡献度进行分析,如果某个主成分对两个或多个自变量的贡献大于0.5时,说明这几个自变量之间存在一定程度的共线性。本例中,方差比例的结果都小于0.5,大多数的结果都保持在0至0.2之间。综合上述一系列共线性的检验结果,并未检测到明显的多重共线性问题。

表7 多重共线性检验后的系数

表7 多重共线性检验后的系数

由于ui不服从正态分布,因此Logit模型不能采取OLS估计,也就不能使用R2衡量模型的总体拟合优度,而需要采用极大似然法估计,采取预测准确率、模型综合检验的卡方值和Hosmer和Lemeshow检验来综合判定模型的拟合优度。模型预测结果见表8,利用式(1)逐次引入各变量后分别得到表8中的模型(1)到模型(6)。

模型(1)只引入常数项作为参照模型,此时常数项系数为0.321,通过Wals检验,模型的预测准确率仅为58%。

模型(2)引入性别、民族、年级、专业类别和是否为学生干部等个人特征后,模型的预测准确率由58%提高到62.9%,模型的拟合度有所提高。但经反复检验发现,性别和是否为学生干部都未通过显著性检验,说明这两个因素不是影响大学生参与“大创”项目的主要因素。民族变量采取虚拟变量,旨在观察汉族与其他民族大学生参与“大创”项目的行为差异。结果表明,民族因素对大学生参与“大创”项目具有显著性影响,且变量通过了1%的显著性检验,而且变量的系数为正,这说明在其他个人特征不变的条件下,汉族大学生对“大创”项目的参与度明显要比其他民族大学生高。专业类别也是影响大学生参与“大创”项目的又一因素,该变量通过了1%的显著性检验,这表明在其他个人特征不变的情况下,文科生明显比理工科学生的参与度低。

表8 新疆高校本科生参与“大创”项目影响因素的Logit模型处理过程

表8 新疆高校本科生参与“大创”项目影响因素的Logit模型处理过程

年级也是影响大学生参与“大创”项目的主要因素之一,该变量通过了1%的显著性检验,这表明在其他个人条件不变的情况下,年级越高的大学生要比年级低的学生参与度低。结合访谈发现其背后的主要原因有:一是高年级的大学生对自己的学业生活规划有了更清晰的规划和目标,一些高年级大学生认为参与“大创”项目会有影响,因而参与积极性低;二是一些高校规定申报“大创”项目时,申请人和参与者必须是大二和大三年级的同学,这在一定程度上也降低了高年级学生的参与度。

模型(3)在大学生个人特征基础上,纳入了反映大学生学业情况的一些代理变量,模型整体的预测准确率62.9%提升至70.8%,模型的综合检验卡方值、Hosmer和Lemeshow检验都通过了。结果发现,反映个人特征的民族、年级和专业类型这三个变量也通过了显著性检验,模型(2)的分析结论仍然成立。衡量大学生学业情况的特征变量中,仅有以往是否参与过科研项目、奖学金次数和学长的示范效应这三个变量通过了显著性检验,之前参与过科研项目的大学生比没有参与过项目的积极性要低。结论还发现大学生中的群体效应非常明显,参与过“大创”项目的学长会给低年级同学带来正向的溢出效应,会明显提高低年级学生的参与度。

模型(4)在个人特征、学业情况因素的基础上,引入了有关大学生对“大创”项目认知程度的变量,模型的预测准确率提升至81.4%,模型的综合检验卡方值、Hosmer和Lemeshow检验都通过了。结果发现,个人特征中的民族、年级、专业类型变量通过了显著性检验;反映学业情况的各变量中,仅有之前是否参与过科研项目、奖学金次数这两个变量通过了显著性检验,而学长的示范效应在模型(4)中不显著了。有关大学生对“大创”项目的认知变量中,学生对“大创”项目实施流程的了解程度、对“大创”项目结项的了解程度和对“大创”项目的资金与项目难度匹配度的这三个变量分别通过了1%、5%和10%的显著性检验,表明在其他因素不变的情况下,对“大创”项目的实施步骤有清楚认识的同学参与度比较高;对“大创”项目结项的难易程度有清晰认识的同学参与度比较高;对“大创”项目的资金与项目难度匹配度有清楚认知的同学,参与较高。

模型(5)纳入了高校对“大创”项目的保障供给因素的各变量,模型的预测准确率提升至83.3%,模型的综合检验卡方值、Hosmer和Lemeshow检验都通过了。结果发现,个人因素中的民族、年级、专业类型变量通过了显著性检验;反映大学生学业水平的各变量中,仅有之前是否参与过科研项目、奖学金次数这两个变量通过了显著性检验,这与模型(4)的结论一致。有关大学生对“大创”项目认知程度的变量里,学生对“大创”项目实施流程的了解程度、对“大创”项目结项的了解和对“大创”项目的资金与项目难度匹配度的这三个变量分别通过了1%、5%和10%的显著性检验,这与模型(4)的结论一致。有关高校对“大创”项目的供给保障变量中,仅有老师对学生的指导次数、学校的奖励制度通过了5%的显著性检验,这表明在其他条件不变的情况下,专业老师的指导次数越多,大学生对“大创”项目参与度就越高;高校配置清晰的奖励制度也是影响大学生参与积极性的又一因素。

考虑到性别、是否为学生干部等个人因素和学校供给保障中的部分因素都未通过显著性检验,因此将这些变量剔除,得到了模型(6),该模型增强了简洁性,同时模型也通过了检验,系数值相对稳定。所以,针对新疆高校大学生参与“大创”项目影响因素的假设中,支持H1、H2、H3和H4。基于Logit模型分析结果,可以得出以下结论:

(1)新疆本科生个人特征对参与“大创”项目的影响与其他地区存在差异。在新疆高校本科生个人特征里,汉族学生的参与度很高,其他民族本科生参与度较低;年级越高的本科生,其参与度越低;与理工科学生相比,文科生参与度明显比较低。

(2)本科生学业水平对参与状态呈现负向影响。在衡量本科生学业情况的特征变量中,之前参与过科研项目或创业实践经历的本科生比没有参与过项目的积极性要低。实地访谈发现,参与过科研项目的本科生都认为“大创”项目过程非常艰难,需要付诸大量心血和时间,有一些学生认为已经影响了大学生活,因此有参与经历的本科生参与度较低。奖学金获取次数越多的学生,参与“大创”项目越少。实地调查发现有一部分本科生的目标是获得奖学金,认为参加“大创”项目会挤占学习时间,因此这部分学生的参与度较低。

(3)本科生参与“大创”项目的群体效应非常明显,参与过“大创”项目的学长会给低年级同学带来正向的溢出效应,会明显提高低年级学生的参与度。

(4)本科生越了解“大创”项目越会积极参与。学生对于“大创”项目实施流程的了解程度、对“大创”项目结项难易程度的认知和项目难度与资金匹配度的认知等三个变量对本科生参与度有显著的影响。

(5)指导老师和激励制度是高校供给保障中的主要影响因素。在高校对“大创”项目的供给保障因素中,老师对学生的指导次数和学校对“大创”项目的奖励制度是影响高校本科生参与的两个主要诱因。

5 主要结论与对策建议

当前,中国经济社会进入深度改革进程中,新疆作为我国“丝绸之路经济带”核心区,大学生的科技创新能力在一定程度上决定了新疆经济社会发展过程中的人力资本质量,新疆高校应当以此作为培养人才的目标。利用Logit模型探讨新疆高校大学生参与“大创”项目影响因素,结果表明边疆多民族地区高校大学生参与“大创”项目具有明显与其他地区不同的影响因素。为了提高新疆高校大学生参与“大创”项目的实施成效,各个高校应依据上述结论和实际运行管理情况,从供给侧进行精准施策。

5.1 应努力提升新疆高校本科生的国家通用语言水平

新疆高校的民族大学生参与度偏低的主要原因是由于这些学生的国家通用语言运用能力相对薄弱,成为影响这些大学生参与度低的重要因素。实地调研发现,新疆高校也非常注重提升民族大学生的国家通用语言水平,未来新疆高校应继续在教学、学生社团活动等方面,督促民族大学生提升普通话水平。同时,应将一些高校好的经验和做法进行推广,如新疆某高校为了提升民族大学生的普通话水平,在学生社区里采取多民族大学生合住方式,以增强各民族交流和沟通,对提升普通话水平起到了非常大的帮助作用。

5.2 新疆高校应注重激发本科生专业兴趣和提升专业实践能力以消除学业水平对“大创”项目参与的负向影响

为了消除新疆高校本科生学业水平对参与“大创”项目的负向影响,新疆高校应从激发本科生专业兴趣和提升专业实践水平两方面进行持续引导以消除负向影响。针对本科生拥有融入社会的强烈意向和急于提升专业实践技能水平的现实诉求出发,新疆高校可以从以下方面进行优化:一是聘请企业管理人才尤其是创业企业家担任“大创”项目指导教师,搭建企业家进校园授课机制,让大学生可以完全与企业家深度接触,培养本科生专业兴趣。二是新疆高校应结合自己校内学科专业组建“大创”项目指导老师组,聘请内地高校、援疆高校的双创型教师给新疆高校的“大创”项目指导老师进行持续性的培训,以提升指导老师的素质水平,进而通过开设相关课程提升本科生专业实践能力。三是充分利用校企实践基地,将一些实践类型较强的课程,如酒店管理、商务礼仪和商务谈判等部分课时选择在实践基地展开教学,教师可带领学生到企业一边传授理论知识,一边观摩实践流程。

5.3 新疆高校应采取措施提高大学生对“大创”项目的认知程度

高校作为“大创”项目的直接管理者和监督方,应采取措施提高大学生对“大创”项目的认知程度,这也是提升大学生参与度的着力点。在实地调研中发现,有的大学生在项目申报之前,会积极主动与代课老师沟通,在老师的指导下,这些学生对“大创”项目的认知会比较全面和客观,尤其是对其学业规划有了更清楚地认识,这部分学生的参与度较高。相反,那些对“大创”项目的认知度低的学生,其参与度会比较低。因此,建议新疆各高校可采取线上线下的宣传方式,定期宣传一系列有关“大创”项目申报、实施、结项、经费报销等相关管理制度及文件;可以利用公众号推送相关材料,也可以在校园宣传栏、学生社区、餐厅等区域张贴有关“大创”项目的海报,增强学生的认知程度。

(四)新疆高校应充分发挥已结项“大创”项目本科生的“传帮带”作用

参与过“大创”项目的学长会给低年级同学带来正向的溢出效应,会明显提高低年级学生的参与度。学校“大创”项目管理部门可以考虑组织成立已结项“大创”项目主持人的宣讲小组,这些主持人利用其已结项项目的实施经验,在各学院开展主题讲座,创造条件加大参与过“大创”项目学生的“传帮带”作用。

5.5 新疆高校本科生对“大创”项目需求动机薄弱,学校推动应当占据主导作用

综合来看,新疆高校大学生自身需求的动机相对薄弱,高校应当发挥主导推动作用,鉴于此种情况,新疆高校应把主要人力、物力和财力放在提高“大创”项目管理的有效供给上,推出激励措施调动大学生的需求。实地调研发现,新疆各高校对指导老师的奖励制度还不够全面,系统的激励措施还不够健全,主要表现在:一是由于本科生参与科学研究和创业实践需要指导老师投入更多的精力和时间,但是给老师核算的工作量却很少,与老师的投入不对等;二是目前大多数高校对教师的考核主要以科研成果和教学为主,“大创”项目的指导工作量难以体现,在教师职称评聘方面暂时不能得到认定。虽然新疆一部分高校对指导“大创”项目的老师给予一定的物质激励,但数额与教师投入不对等。目前新疆高校对于指导“大创”项目的老师还没有形成从教学工作量、职称评定和物质奖励相结合的系统性激励机制,大多数高校仅有物质激励,还没有将教师指导“大创”项目与教学工作量、职称评定等联系起来,因此教师不太愿意用较多的时间和精力指导学生。对大多数学生来说,如果没有老师的系统性的指导,较好地实施和完成“大创”项目的难度很大,这也是导致一部分本科生中途放弃的主要原因。因此,新疆各高校作为供给管理方,应考虑提升各高校校级“大创”项目的资金配置额度,建议资金额度与“大创”项目难度相匹配。还可以考虑增加各种类型“大创”项目的资金配置额度,利用需求侧的收入效应来激发大学生参与“大创”项目的积极性。同时,学校更应针对“大创”项目实施情况进行供给侧的措施改革,建议给予指导项目指导老师设置清晰的“大创”项目系统性的激励手段,促使教师发挥主动性,以增加对学生的指导次数,增加大学生对“大创”项目实施指导的可获得性;高校也可考虑专门设置“大创”项目咨询场所,配置专职人员,提高针对不同大学生“大创”项目全过程指导的针对性和有效性。

参考文献