时间：2023-03-10 15:05:12
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引导藏区高校大学生树立生涯规划意识，在今后的职业督导过程中不断跟进。首先应当引导藏区学生关注民族地区的发展趋势，充分了解藏区特点，同时阅读有关民族文化、历史方面的书籍储备丰富知识，树立生涯意识。可通过问卷调查、网络搜索、实地走访、合作讨论等方式进行有关藏区基本情况的调查和研究。例如，通过深入到康巴藏区进行实地的拍照、摄像等进行素材的收集与整理;通过各种网络手段对自己感兴趣的文化主题等进行网络调查。而教育工作者则可通过对现有课程体系的研究，直接有针对性的提出教学改革的具体方案。同时，通过与藏区的政府、企业单位进行合作研究，深入到藏区基层，了解藏区对大学生的具体计算机能力要求，为实现订单式培养，实现校企合作打下基础。同时，只有职业生涯规划是不够的，我们还应在学生今后的职业发展过程中跟进，进行必要的职业督导。
从现代化的计算机应用技术的不同角度，在职业生涯规划过程中分析如何全面提高其计算机应用能力和水平。随着现代科技社会的发展，利用网络办公，利用计算机进行日常事务的处理已经成为必然。对于今后有可能在藏区就业的大学生而言，在生涯规划过程和具体的实践活动中，应想方设法锻炼和提高自己的计算机实际动手能力，不能只停留在表面。在平时的学习工作过程中，积累和整理有助于提高自己文化视野的动手能力培养的音频、视频、图形图像作品等，进而从网络传承民族文化的高度，在实践中去全面提高其计算机应用能力、创新能力和就业能力。
二、职业督导过程中应注重对民族学生的关怀与教育
结合藏区高校学生成长的特殊环境进行职业督导。我们知道，藏区民族高校在校的民族学生的比例相对较高。他们在长过程中，由于地理、家庭，特别是人文信仰等诸多因素的影响，使其在认知和心理上表出自卑、敏感，甚至于愤世嫉俗的负面倾向。因此，在进行职业督导的过程中，就不能完全按照一般大学生的标准进行一刀切，而应当结合他们的行为习惯、理念信念和能力基础进行有针对性的关怀和教育。职业督导过程中应加强学生树立各民族共同繁荣的理想信念教育和引导。当今社会，对于大学生来讲，首先就要有集体荣誉感，要有团队意识。而对于长期生活在藏区的大学生而言，由于地处偏远地区，和现代化的网络信息社会也许还有一定的距离。如何在实践中引导他们同其他的普通大学生一样，树立团队意识，树立各民族共同繁荣的理想信念教育显得尤为重要。
三、以计算机运用能力培养为重要抓手，不断提高其职业核心能力，促进藏区高校大学生高质量就业
职业核心能力有很多方面，例如执行力、判断力、心理平衡能力等，但作为当下职场中最重要的能力之一那就是计算机技术和网络技术的运用能力。而这些能力的培养和拥有则有待于其计算机能力的掌握和运用，因为网络已经无处不在。当下，职业核心能力在各种能力中的地位与作用已经与计划经济体制下的能力不可同日而语。这也是新时代各类企业对大学生职业素养的要求。我们在引导学生进行人生的职业生涯规划过程中，应以提高其职业核心能力为核心，让学生充分了解自己的能力基础和发展潜质，使其不断的通过活动体验、知识储备、实践锻炼等方式提高自己的综合素养。与此同时，职业生涯教育注重个人的特质分析和综合表现，在生涯教育过程中，以计算机运用能力培养和锻炼为抓手，使大学生通过学习参与各种互动体验活动，更加全面的认识自己，从而帮助个人了解其内在的特质与主要能力，从而促使其通过专业理论学习和生涯活动开展以提升自己的综合素养。与此同时，通过职业生涯规划教育过程中开展的各种兴趣活动，案例研究分析，特别是结合各种校园文化活动的开展，可以使大学生有更多的实践机会全方位提高自身的综合素养。使藏区高校的大学生也能在现代网络背景下，尽早的树立生涯规划意识，通过职业督导师的帮助，促使其充分认识到计算机应用技术的重要性，并在实践中进行不断的学习与提高，为今后的就业打下坚实的基础。
四、结语
2问卷形成及数据收集、分析
2．1问卷形成及数据收集
本问卷主要使用的是7级Likert量表。本次数据收集的活动从2013年8月24日到2013年9月24日，最终回收问卷303份，得到有效问卷260份，有效问卷占回收问卷的比例为85．8%。此次问卷的发放在全国范围内进行，其中东、中、西部城市的比例分别为50．8%、27．3%和21．9%。并且调查的对象涉及高职高专、本科及硕博士研究生等学历的大学生，其中理工科、文史科、经管科和其他专业的比例分别为38．1%、17．3%、41．5%和3．1%，因此样本具有普遍性。最后将回收的有效问卷进行整理，使用SPSSStatistics19对数据进行统计和分析。
2．2问卷信度与效度分析
对感知有用性、感知易用性、感知风险分别进行信度分析，所得的Alpha值分别为0．795、0．853、0．882，均大于0．7，表明数据内部结构较好，可靠性较强。效度是衡量测量结果正确性程度的一个重要指标。效度分析最理想的方法是利用因子分析来测量量表的结构［8］。首先进行KMO值判定和Bartlett氏球体检验，得到的结果为KMO值为0．875，大于0．80，Bartlett氏球体检验值为2579．409，p值为0．000，达到显著性水平，且各问项的负荷均在0．512～0．803之间，因此本文的测量问项适合进行因子分析。接下来对数据进行因子分析，转轴后在8次迭代后收敛，萃取出五个因子，这5个因子的特征根分别为6．988，2．545，1．731，1．354，1．206，它们一起累计解释了总方差的65．831%，这说明5个主成分基本可以提供原始数据的足够信息。提出来的5个因子的CronbachAlpha值分别为0．535，0．785、0．836、0．853、0．882，并且每个因子中任一问项删除不能显著提高Cronbach’sAlpha值，因此有效性符合统计研究要求。提取出来的5个因子分别对应“自身因素”、“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”和“感知风险”，因此，因子分析的结果基本与本研究最初设计的核心要素相符。
3数据分析结果
3．1方差分析
在本文中，对假设H1的检验需要考察“自身因素”、“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”和“感知风险”这几个研究变量分别在“性别”、“专业类别”、“家庭经济情况”、“对新信息技术的态度”和“是否考虑过自主创业”这几个方面上是否存在差异，其中因变量是被试者对相关陈述的同意程度的评分，用数值大小代表同意的程度，自变量是被试者的类别，因此本文中用单因素方差分析来对假设H1进行检验。在进行方差分析前先进行方差齐性检验，如果变量的显著性大于0．05，表明具有方差齐次性，则使用LSD来检验，否则使用方差非齐性检验Tamhane值。方差分析的结果如下:(1)“性别”对“自身因素”和“感知易用性”的影响的F值分别为13．394和9．106，显著性分别为0．000和0．003，表示不同性别的大学生对“自身因素”和“感知易用性”这两个因素的感知在0．01水平上存在显著差异，且对于“自身因素”，女生的均值高于男生的均值，对于“感知易用性”，男生的均值高于女生的均值。而“性别”对“技术感知有用性”、“服务感知有用性”和“感知风险”的影响不存在显著差异。(2)“专业类别”对“感知风险”的影响的F值为3．045，显著性为0．029，表示不同专业类别的大学生对感知风险这个因素的感知在0．05的水平上存在显著差异，且不同专业类别对“感知风险”的均值为经管科最高，其次为理工科，最低的为文史科。而“专业类别”对“自身因素”、“技术感知有用性”、“服务感知有用性”和“感知易用性”的影响没有显著差异。(3)“家庭经济情况”对“自身因素”、“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”和“感知风险”的影响均没有显著差异。(4)“对新信息技术的态度”对“自身因素”的影响的F值为4．841，显著性为0．000，表示对新信息技术的态度不同的大学生对“自身因素”的感知在0．01水平上具有显著差异，且对于“自身因素”，均值最高的是“不会去尝试新信息技术”，最低的是“关注且尝试新信息技术”。这表明自我认为个人能力强且所处环境良好的同学不太愿意尝试新技术，反而是对个人能力自我评价不高的同学更愿意尝试新技术。而“对新信息技术的态度”对“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”和“感知风险”的影响没有显著差异。(5)“是否考虑过自主创业”对“技术感知有用性”、“服务感知有用性”和“感知易用性”的影响的F值分别为2．887、2．967和3．635，显著性分别为0．023、0．020和0．007，表示“是否考虑过自主创业”对“技术感知有用性”和“服务感知有用性”的影响在0．05水平上有显著差异，对“感知易用性”的影响在0．01水平上有显著差异。且对于“技术感知有用性”和“服务感知有用性”，均值最高的是“有自主创业的想法，且较强烈”，最低的是“已经尝试或正在尝试创业”;对于“感知易用性”，均值最高的也是“有自主创业的想法，且较强烈”，最低的是“从未考虑过自主创业”，其次是“已经尝试或正在尝试创业”。由此可见，“有自主创业的想法，且较强烈”的群体对新技术的接纳心理最强，对“已经尝试或正在尝试创业”的群体新技术则没有太大的吸引力。而“是否考虑过自主创业”对“自身因素”和“感知风险”的影响没有显著差异。由此，方差分析的结果表明，假设H1只有部分成立，即“自身因素”在“性别”和“对新信息技术的态度”上存在差异;“技术感知有用性”和“服务感知有用性”只在“是否考虑过自主创业”上存在差异;“感知易用性”在“性别”和“是否考虑过自主创业”上存在差异;“感知风险”只在“专业类别”上存在差异。
3．2相关分析和回归分析
3．2．1相关性分析
本研究采用Pearson相关分析探讨“自身因素”、“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”、“感知风险”分别与使用意愿之间的相关关系。最后得到，“自身因素”和使用意愿的相关系数为－0．163，并且在0．01水平上显著负相关;“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”和使用意愿的相关系数分别为0．218，0．308和0．250，并且在0．01水平上显著正相关;“感知风险”和使用意愿之间没有明显的相关关系。为了进一步了解“感知风险”和使用意愿之间的相关关系，本文对“感知风险”的各问项与使用意愿之间的相关性进行了分析，结果表明，“云计算标准不统一”和使用意愿的相关系数为0．157，且在0．05水平上显著正相关，其它问项和使用意愿之间没有明显的相关关系。
3．2．2回归分析
在回归分析中，被解释变量是大学生在自主创业时对云计算的使用意愿，该因变量为二分类离散变量，即大学生在自主创业时考虑利用云计算(是)和大学生在自主创业时不考虑利用云计算(否)，因此采用二元Logit模型进行研究。根据相关分析，并结合方差分析的结果，建立模型:使用意愿=F(自身因素、技术感知有用性、服务感知有用性、感知易用性、感知风险、性别、专业类别、对新信息技术的态度、是否考虑过自主创业)+随机干扰项。进而构造大学生利用云计算进行自主创业的意愿的Logit模型二元行为选择模型如下:LogitP=ln［P/(1－P)］=β0+β1x1+β2x2+…+β9x9+ε其中，P代表大学生自主创业时利用云计算的概率值，β0为常数项，x1至x9分别表示自身因素、技术感知有用性、服务感知有用性、感知易用性、感知风险、性别、专业类别、对新信息技术的态度、是否考虑过自主创业九个变量。通过Hosmer-Lemeshow(H-L)检验，其显著水平为0．436，大于0．05，因而在统计意义上是不显著的，接受观测数据与预测数据之间没有显著差异的零假设，即可以说明模型拟合效果较好。并且通过回代检验，该模型对数据的判别准确度为81．9%，因此，模型回归结果从整体上来说是可以接受的。分析的结果如表1。(1)“自身因素”的回归系数为－0．411，显著性为0．003，表明“自身因素”对使用意愿具有显著的负向影响，前面相关分析的结果也表明“自身因素”和使用意愿之间负向相关。对自我能力以及所处环境评价越高的同学，对使用新技术的积极性反而越低。因此，假设H2不成立。(2)“技术感知有用性”、“服务感知有用性”、“感知易用性”都对使用意愿有正向影响，它们的回归系数分别为0．350、0．479和0．384，显著性分别为0．115、0．034和0．011，表明“服务感知有用性”和“感知易用性”的正向影响在0．05水平上是显著的，但“技术感知有用性”对使用意愿的正向影响不显著。相关分析的结果表明，“服务感知有用性”、“感知易用性”对新技术的接受态度上都有积极的影响，但“技术感知有用性”有正面影响，但不明显。假设H3、H4、H5得到验证。(3)“感知风险”的回归系数为－0．334，显著性为0．103，表明“感知风险”对使用意愿有负向影响，但这种影响不是显著的，但“感知风险”中“云计算标准不统一”与使用意愿在0．05水平上显著正相关。而从回归分析的结果来看，“感知风险”还是会对使用意愿有一定的负向影响，尤其是“云计算标准不统一”对使用者的使用意愿有着极大的影响。总的来看，假设H6基本得到验证。(4)其他因素中只有“关注且可能会尝试新信息技术”对使用意愿有显著正向影响，其回归系数为3．540，显著性为0．030。
4研究结论和对策建议
4．1研究结论
根据调研数据的结果，被试大学生在自主创业时考虑利用云计算的比例为75．4%，说明云计算这一技术很符合大学生创业节省资金、方便快捷的需求，为大多数大学生创业者所喜爱。(1)通过对影响使用意愿的因素的分析表明，“自身因素”对大学生自主创业时利用云计算的意愿有显著负向影响，自身能力较强的同学反而不太愿意使用云计算这种新技术，他们认为自身所处的环境以及自身能力足以轻松解决云计算可以帮助解决的问题，而且使用云计算存在一定的安全隐患，没有太大的必要去冒险;(2)“技术感知有用性”对大学生创业时云计算的使用意愿有一定的正向影响;“服务感知有用性”和“感知易用性”对使用意愿有显著的正向影响;技术接受者都期望自己得到的服务是简洁、易用的、操作人性化的、不需要太多培训的，当然最重要的是花钱得到的服务能对自己有一定帮助。对一项技术所感知到的有用性和易用性越高，使用倾向也就越高。(3)“感知风险”对大学生创业时云计算的使用意愿有一定的负向影响;用户长期习惯于什么都自己建、自己管，把很可能是一些机密信息交给第三方会有些不放心，加上云计算自身发展存在一些问题，比如“云计算标准不统一”等，用户会担心使用云计算的安全性，从而放弃使用这项服务。(4)“关注且可能会尝试新信息技术”对使用意愿有显著正向影响，经常关注并且对云计算有一定了解的学生对这项新技术能带来的利益以及风险比较清楚，使用相对来说熟悉的新技术感知风险比较小，所以比较容易接受。此外，不同性别的大学生在“自身因素”和“感知易用性”两个因素上的感知有差异，女生虽然对自身评价比较高，但是大多数女生都对计算机技术不太感兴趣，对云计算会有先入为主的不太容易操作的偏见。不同专业的大学生在“感知风险”上有差异，经管科以及理工科专业的学生思维的缜密性以及对风险的专业敏感性比较高，对新事物的感知风险比较敏感。对新信息技术持不同态度的大学生在“自身因素”上的感知有差异。
