北京市某区学校满意度的多水平潜在类别分析

多水平潜在类别分析技术可以对区域的学校满意度调查数据进行深度挖掘,从而为区域学校质量提升提供参考依据。本研究对北京市某行政辖区内134所中小学校的10062名学生和家长开展了学校满意度调查,调查包括学校管理、师资队伍、德育工作、教学工作、学校环境、教育效果等6个方面的满意度,涉及18个指标。研究者运用多水平潜在类别分析技术,根据学生和家长在18项学校满意度指标的评分结果,将学生和家长划分为"满意类""比较满意类"和"不满意类",将学校划分为"满意类学校"和"未达到满意类学校"。基于各类人群和学校在各个指标上表现差异的分析,文章认为,要想提升学生和家长的学校满意度,教育行政部门、学校和教师应通过学校组织的班团队等教育活动和各项综合实践活动等,培养学生的实践能力;应在追求教育公平的同时多听取不满意类学生和家长的意见;还要有效地安排教学时间,做到不随意调课、换课,同时加强学生学习兴趣和良好行为习惯的培养,减轻学生的课业负担。