农业信息化专业硕士培养现状评价
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摘要：针对我国农业信息化专业硕士的培养现状，提出建立基于CIPP评价模式的指标体系，根据北京林业大学农业信息化专业硕士的满意度调研结果进行实证分析，阐述现有培养模式中，教学方式、实践基地、设备投入与综合能力培养有所欠缺的情况，并提出相应改进建议。
关键词：农业信息化专业硕士：CIPP;层次分析法;指标体系
1 研究现状与问题
随着信息技术的发展，信息化已成为当今时代的重要特征，影响着社会经济的发展方向。
农、林业既是重要的公益事业，又是重要的基础产业，加快信息化建设与技术创新已成为当务之急。
专业硕士是既具有理论知识，又具备实践经验的复合型人才，但在我国起步尚晚，培养体系还不完善。
其中农业信息化专业硕士集农业基础知识与计算机技术于一身，其培养方式的再研究、再完善，对我国农林业与信息技术复合型人才水平的提升具有重要意义。
国外较少研究农业与信息技术复合型专业研究生培养状况，而国内很多专家学者对农业信息化人才的培养进行了研究。
早在2004年，山西农业大学的杨国强就对农业信息化与农业信息技术人才培养模式中存在的主要问题进行了探讨，并提出大力推进农业信息技术人才培养的改进建议。
在农业信息化专业硕士的培养研究中，理论研究比较多见，湖南农业大学的张红燕(2010)从农业信息化技术专业研究生的培养目标人手，分析了该专业研究生培养教育中存在的问题，提出了提高该专业研究生培养教育质量的途径。
陈爱斌与刘艳(2011)则从课程体系角度对全日制农业信息化专业进行探究，以促进我国农业信息化专业硕士教育的不断发展。
王坤等(2014)从实践角度创新性地提出农业信息化复合型人才的培养模式，将“研”融人人才培养及学科建设的全过程。
从以上研究中可以看出，农业信息化专业硕士的培养研究多是从理论角度进行的，实证方面的研究显得薄弱。
我们从实证研究的角度，采用CIPP评价模式建立了指标体系，并通过量化的方式，对农业信息化专业硕士培养的满意度进行调研，探究我国农业信息化专业硕士培养模式、教学方法、专业实践等方面存在的不足，有针对性地提出改进建议。
2 构建评价指标体系
2.1 基于CIPP模式建立评价指标体系
CIPP评价模式最基本的观点是：“评价最重要的目的不在证明，而是改进。”斯塔弗宾认为，教育活动中所需的评价应该是广义的，不应仅仅局限于确定目标是否达成，还应有助于方案的管理和改进，评价的过程是为决策者提供信息服务的过程。
CIPP评价模式包括4种评价要素，分别为背景评价( context evaluation)、输入评价(input evaluation)、过程评价(processevaluation)和结果评价(product evaluation)，4种要素的首个英文字母构成了CIPP。
因为CIPP评价模式在教育改革中具有良好的决策性、发展性和整合性，我们基于CIPP评价模式建立了由培养背景、培养输入、培养过程、培养结果4个子系统构成的农业信息化专业硕士培养评价指标体系。
具体的一级指标、二级指标如表1所示。
2.2 指标权重确定
层次分析法模拟人在决策思维过程中的3个基本特征(即分解、判断和综合)对复杂的问题进行分层次的、拟定量的`、规范化的处理，并且整个处理过程加入统计检验，把一个复杂系统对象表示为一个有序的阶梯层次的结构模型，并用数值的形式进行表达和处理。
层次分析法的主要步骤为。
(1)建立判断矩阵。
根据l―9及其倒数的标度表，将因素的相对重要性进行两两比较，构建判断矩阵。
我们一共咨询了10位与农业信息化相关的专家老师，填写了分数，针对打分差距较大的项目，重新咨询了专家，在专家修改分数的基础上，得出较为科学合理的重要程度判断表，构建了权重判断矩阵，并根据打分结果计算最大特征根及特征向量，归一化后得出的特征向量为W=[W1 W2 W3 W4]=[0.083 0.178 0.408 0.331]，即为各项一级指标的权重。
(2)一致性检验。
一致性检验为检测各元素之间重要度的协调性，避免出现“A比B重要，B比C重要，而C又比A重要”的矛盾情况出现。
判断标准为：N阶判断矩阵当最大特征根λmax大于N时，判断矩阵不具有完全一致性(一致性指标CI不等于零)。
当CR小于0.1时，矩阵不一致性程度在容许范围内，可以接受判断矩阵的一致性，可用其归一化特征向量作为权向量。
如果CR大于0.1，则需要重新构造对比矩阵，对矩阵进行调整，直至一致性达标。
该判断矩阵最大特征根λax=4.181稍大于n-4，该矩阵不具有完全一致性。
但CF-0.0603.经查表， 一致性检验通过，计算结果具有可信度。
我们用同样的方法计算B1―B4，得出CI均小于0.1，计算结果具有可信度。
(3)农业信息化专业硕士培养评价指标体系权重确定。
我们经过一致性检验，确定指标体系建立的科学性和合理性，得到一级指标权重分布，并归一化为：
A=[0.083， 0.178， 0.408， 0.331]
同理，得到二级指标权重，并归一化为：
培养背景B1=[0.122，0.230，0.648];培养基础B2=[0.539，0.164，0.297]
培养过程B3=[0.230，0.648，0.122];培养结果B4=[0.539，0.164，0.297]
最终确定指标体系的权重分配，结果见表2。
3 满意度调研
我们根据以上指标评价体系设计问卷进行满意度调研，在北京林业大学2012～2014届农业信息化专业硕士中发放问卷，共发放56份问卷，回收56份，剔除无效问卷4份，有效数据共计52份，回收率93%。
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