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在新高考改革背景下，为解决现有量表无法准确评估高中生专业决策自我效能（MDMSE）的问题，研究人员开展了中国高中生专业决策自我效能量表（MDMSES）的构建与验证研究。结果显示该量表有 24 个项目、5 个因子，信效度良好，有助于干预低 MDMSE 水平学生。
在教育领域，新高考改革的浪潮正席卷而来，为学生们带来了更多的选择空间，但同时也让他们面临着前所未有的挑战。选专业成为了高中生们至关重要的任务，这不仅关乎他们的未来职业走向，更影响着个人的成长与发展。然而，现有的专业决策自我效能量表（MDMSES）存在诸多问题。早期的量表主要以大学生为研究对象，忽视了高中生处于职业探索阶段的独特性。而且，这些量表在维度划分和内容设计上不够完善，无法准确衡量高中生在专业决策过程中的自我效能水平。这就好比在航海中，船只缺少精准的导航工具，难以驶向正确的方向。为了填补这一空白，安徽医科大学的研究人员勇敢地踏上了探索之旅，开展了一项极具意义的研究。
研究人员旨在开发一款能够精准测量中国高中生 MDMSE 的量表，他们精心设计了研究方案。从多个地区的 12 所不同层次高中招募学生，收集了大量的数据。通过文献回顾、学生访谈和专家评审确定初始项目，再经过多次筛选和测试，最终确定了量表的项目和结构。研究结果表明，构建的 MDMSES 具有良好的信度和效度，为评估高中生 MDMSE 水平提供了可靠的工具。这一成果发表在《BMC Psychology》上，犹如在黑暗中点亮了一盏明灯，为教育工作者和学生们指引了方向。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。在样本选取上，从安徽多所高中分层抽样，保证样本的多样性。采用探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）评估量表结构，用网络分析计算同时效度，通过重测信度评估量表稳定性，利用这些方法确保了研究结果的科学性和可靠性。
研究结果如下：
- 项目分析：对样本 1 进行校正的项目总分相关系数计算，剔除系数小于 0.3 的项目，如项目 12。
- 效度分析：
- 结构效度：EFA 结果显示抽样充足度良好，经主成分分析和方差最大旋转，确定了 5 个因子，分别为信息获取（Information Acquisition）、决策坚持（Decision Persistence）、自我决定（Self-Determination）、自我评价（Self-Evaluation）和社会支持（Social Support）。CFA 表明模型拟合指数符合标准，说明量表结构合理。
- 聚合效度：样本 2 的 CR 值在 0.73 - 0.83 之间，表明量表对潜在变量的代表性良好。
- 区分效度：除 “信息获取” 外，各因子相关系数均低于相应 AVE 的平方根，说明量表能有效区分不同维度。
- 同时效度：通过 Pearson 相关性分析和网络分析发现，MDMSES 与其他相关量表存在适度正相关，信息获取在量表中起重要中介作用。
- 信度分析：
- 稳定性信度：对 138 名高一学生重测，计算组内相关系数（ICC），结果显示量表整体可靠性可接受，各因子的 ICC 值表明部分因子稳定性较好。
- 内部一致性信度：样本 2 中，量表的 Cronbach’s α 和 McDonald’s ω 值均大于 0.70，说明内部一致性良好。
研究结论和讨论部分指出，MDMSES 具有稳定的五因子结构和良好的测量特性，能有效测量高中生 MDMSE 水平。该量表涵盖的五个因子，分别从不同方面反映了学生在专业决策过程中的能力和资源。信息获取和自我评价有助于学生获取职业和自我认知信息，为决策奠定基础；自我决定体现学生独立决策能力；决策坚持反映积极的性格特质；社会支持则体现学生对外部支持的利用情况。然而，研究也存在一定局限性，如样本仅来自同一地区，研究为横断面研究等。未来研究可进一步扩大样本范围，进行纵向研究，以更全面地评估量表的适用性和稳定性。尽管如此，该研究成果仍具有重要意义，它为教育工作者提供了评估学生 MDMSE 水平的有效工具，有助于针对性地开展职业辅导和干预，帮助学生提升专业决策能力，为未来的职业生涯做好充分准备，在教育领域具有广阔的应用前景。
