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基于模糊综合评价法构建大型企业培训体系有效性评价模型

时间:2022-03-21 09:48:37 浏览次数:

摘 要:我国大型企业越来越重视培训体系建设工作,但是对于投入的资源是否取得了预期的效果,培训体系的运行是否有效,一直缺乏评价机制和方法,本文在建立大型企业培训体系有效性评价指标体系的基础上,运用模糊综合评价法,从因素集、权重集、评价集等几方面构建了大型企业培训体系有效性评价模型,对大型企业培训体系建设和运行情况做出直观评估和评价。该模型可用于评价单个企业的培训体系,也可用于多企业培训体系的比较研究。文章还对评价模型的应用做出了进一步解释和说明。

关键词:培训体系 评价模型 模糊综合评价法 有效性

中图分类号:F276文献标识码:A

研究背景

我国大型企业的数量仅占全部企业数量的0.86%,但工业总产值占到了全部工业总产值的34.76%,主营业务收入占到了全部收入的36.29%,利润总额占全部利润的42%,可以看出大型企业在我国国民经济中确实占有举足轻重的地位,各种人才的短缺是大型企业在发展过程中的最大瓶颈。因此,大型企业非常重视培训体系建设工作,在培训体系建设方面投入了大量的经费和资源,并且做了很多有益的尝试,尽管企业培训越来越受到重视,但收到的效果却与企业的期望相差甚远,培训方面的投资到底能够为企业的发展带来多大的支持?投入的资源究竟是否充分发挥了作用?培训体系中存在的长处和不足是什么?成为企业和学术界关注的焦点。如何评价和提高企业培训体系的有效性成为长期困扰企业的问题,建立一个完善全面、应用简便的大型企业培训体系评价模型,有利于企业对于培训体系的运行和实施的有效性进行及时评价,帮助企业发现自身在培训体系建设方面的不足和问题,对于企业有针对性的提高培训有效性可以起到促进作用,因此,构建大型企业培训体系评价模型具有较高的现实意义和学术价值。

模糊综合评价法介绍

模糊综合评价法,就是运用模糊数学和模糊统计方法,通过对影响某事物的各个因素的综合考虑,对该事物的优劣做出科学地评价。模糊综合评价法由美国控制论专家LA.Zadeh教授所创立,目前,模糊综合评价法(Fuzzy comprehensive evaluation,简称FCE)是一种应用非常广泛并且有效的模糊数学方法。

模糊综合评价的应用范围和领域相当广泛,从最初的经济效益综合评价到后来的生活质量评价、环境质量评价、综合国力评价,再到近些年的可持续发展评价、科技创新能力评价等,可以说综合评价问题无处不在。模糊综合评价应用的意义在于使模糊现象适度精确化、定性分析定量化,为我们把握和了解模糊现象提供理论基础和实践工具,从而为解决诸多的理论问题和实际问题提供了一种实际有效的方法和手段。对于大型企业培训体系有效性进行评价,其中涉及到大量的主观因素的综合评价中,由于主观因素的模糊性很大,使用模糊综合评价可以发挥模糊方法的优势,评价效果优于其它方法。

建立评价指标体系

进行培训体系有效性评价的基础是确定评价指标体系,即通过对哪些因素进行评价来衡量培训体系的有效性。评价指标体系是反映培训体系有效性的指示器,反映企业培训体系有效性的指标有很多,这些指标分别从不同角度,以不同形式反映了培训体系建设和运行的情况。

培训体系是一个完整的培训管理、实施、评估、支持系统的综合,是一个具有多层次、多要素的复杂系统,由很多子体系构成,例如培训组织体系、培训运营实施体系、培训课程体系、培训教师体系、培训管理体系、培训制度体系等。本文根据大型企业培训体系的内涵与特点,按照指标体系构建的原则,初步构建了大型企业培训体系有效性评价指标体系,然后采用德尔菲法,选取了高校从事人力资源管理研究的学者、在大型企业从事人力资源管理工作的专家、以及在大型企业培训工作实践经验丰富的工作人员共15人,经过三轮专家调查问卷调查,分别为大型企业培训体系有效性评价指标体系结构完整性和合理性问卷调查、评价指标重要性问卷调查、指标确定合理性问卷调查,最终确定了由6项一级评价指标、19项二级评价指标、56项三级评价指标组成的大型企业培训体系有效性评价指标体系,见大型企业培训体系有效性评价指标体系表:

建立评价模型

以最终确定的大型企业培训体系有效性评价指标体系为基础,运用模糊综合评价法建立了大型企业培训体系有效性评价模型,步骤如下:

(一)建立因素集

因为大型企业培训体系有效性评价指标由目标层、第一层评价指标、第二层评价指标和第三层评价指标组成,因此因素集分为三层。

1、第一层因素集

U={A1,A2,A3,A4,A5,A6}={组织机构体系,培训资源体系,培训课程体系,组织流程体系,培训评估体系,支持保障体系}

2、第二层因素集

A1={B1,B2,B3}={机构人员,信息化水平,战略与运行}

A2={B4,B5,B6}={内部培训讲师,外部培训机构,资源共享}

…… ……

A6={B17,B18,B19}={组织支持,员工支持,制度支持}

3、第三层因素集

B1={C1,C2,C3}={负责机构,配套对接,职责明晰}

B2={C4,C5,C6}={信息化支持,覆盖程度,软件水平}

…… ……

B19={C54,C55,C56 }={制度健全,制度激励,落实情况}

(二)建立权重集

用Ai、Bi、Ci( i=1,2,3,..n)分别表示A、B、C各层元素的权重,对前述专家进行第四轮问卷调查,就各层指标的重要性做两两比较,运用层次分析法计算出各指标的权重,对于通过一致性检验的专家判断结果进行加权平均,可得到各指标相应的最终权重,各层权重系数反映了各个因素在综合评价中所具有的重要程度,由此可建立各评价指标的权重集,权重集可由权向量 来表示,且各层权重满足归一性和非负性条件,即:

,,

由层次分析法得出的计算结果,本文中的权重集可表示为:

1、第一层指标权重集

U={A1,A 2,A 3,A 4,A 5,A 6}={0.2314,0.1806,0.1578,0.1424,0.1275,0.1603}

2、第二层指标权重集

A1={B1,B2,B3}={0.3912,0.3646,0.2442}

A2={B4,B5,B6}={0.4662,0.1743,0.3595}

…… ……

A6={B17,B18,B19}={0.4266,0.2802,0.2932}

3、第三層指标权重集

B1={C1,C2,C3}={0.4625,0.3166,0.2209}

B2={C4,C5,C6}={0.4983,0.2453,0.2564}

…… ……

B19={C54,C55,C56 }={0.3627,0.2350,0.4023}

(三)确定评价集

一般来讲,评语等级个数通常大于4而不超过10,结合大型企业培训体系有效性评价的特点,将评价集分为好、较好、一般、较差、差等五个等级,表示为:

V={好,较好,一般,较差,差}

正是由于这一评语集的确定,才使得模糊综合评判得到了一个模糊评价向量,被评价对象对各评语等级隶属程度的信息通过这个模糊向量表示出来,体现评价的模糊特性。

(四)确定各评价指标的隶属度向量,获得模糊评判矩阵

进行模糊综合评价之前需要获得模糊评价矩阵,对每一个被评价指标进行量化,即确定从单因素来看被评价指标对等级模糊子集的隶属度 ,进而得到模糊关系矩阵:

矩阵 中第 行第 列元素 ,表示某个被评价指标 对于 等级模糊子集的隶属度。

对于大型企业培训体系有效性评价体系,评价指标具有明显的模糊性特征,定性指标比较多,且大型企业所属的分支机构情况比较复杂,情况各不相同,因此各指标的隶属度通过问卷调查的形式来获得,评价人对于每个指标的评价数量占全部评价数量的比例即为各因素的隶属度,对应指标的隶属度的集合构成了模糊评判矩阵。更高一层评价指标的隶属度和评判矩阵可由低一级指标的隶属度、评判矩阵和权重向量计算得出。

(五)进行模糊综合评价

在确定了因素集、权重集、评价集,以及确定各评价指标的隶属度向量、获得模糊评判矩阵之后,可以采用模糊综合评价方法对目标企业进行综合评价,由于指标共分为四层,因此模糊综合评价将分为三级,首先进行第三级模糊综合评价,其次进行第二级模糊综合评价,最后进行合成评价,得到各被评价企业的模糊综合评价结果向量 ,即:

B向量包含了按评价标准集合对目标层U进行评价所获得的全部信息。其中 表示第一层评价指标的隶属度。

由以上方法分别算出目标企业的评价向量,根据最大隶属度原则,可以对应得出目标企业在培训体系有效性方面的相应评价结果。

为了对目标企业的培训体系有效性状况做出进一步评价和排序,对于评语集V={好,较好,一般,较差,差},分别赋予各评语分数为{10,8,6,4,2},利用公式:

其P =甲、乙、丙,m=5,ym={10,8,6,4,2}

计算出目标企业的评价分值,可以对目标企业的培训体系有效性进行直观比较和排序。

评价模型的应用

该模型应用简单,采用问卷调查方式即可获得企业的评价数据。对目标企业的培训体系建设和运行状况进行问卷调查,问卷调查共设计56个问题,对应反映56个第三层指标的运行情况,为了和最终的评价集相对应,问卷调查的指标评价评语也分为好、较好、一般、较差、差等五个等级,根据评价人员对于指标的评价统计所占的比例,确定各指标的隶属度评价人对于每个指标的评价数量占全部评价数量的比例即为各因素的隶属度,对应指标的隶属度的集合构成了模糊评判矩阵,可直接进行模糊综合评价并得出结论。

该模型可用于多企业培训体系有效性的比较研究,采用问卷调查数据分别计算出目标企业培训体系有效性的评价分值后,可以对多个目标企业的培训体系的有效性进行比较。对于各级模糊综合评价得出的评价向量,对应相应的评语集{好,较好,一般,较差,差}分别赋予分数{10,8,6,4,2},利用公式:

其中n=5 ,ym={10,8,6,4,2},bm代表指標的评价隶属度。

分别计算出每一层每个指标的评价分值,可以对所有目标企业全部的评价指标进行直观比较和排序,便于对评价指标进行比较分析,发现企业培训体系的优势和存在的差距,有利于取长补短,更好的采取措施提高培训体系的有效性。

参考文献:

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