评价中心

评价中心（精选12篇）

评价中心 篇1

一、引言

近年来随着高等教育大众化的发展, 高校对人才的要求也越来越多。目前面向社会的公开招聘是高校录用教师的最主要方式。一个有效的招聘应该对应聘者的基本素质进行科学的测评, 以衡量应聘者是否具备了高校教师的基本素质。因此如何做好教师招聘工作, 有效测评应聘者素质成为高校人事和师资管理部门共同关心的课题。

二、我国高校教师招聘存在的问题

1、教师招聘计划不够具体

目前很多高校都是由各用人单位先上报所需招聘教师的要求, 然后由人事部门发布和组织招聘。人事部门没有过多的从学校长远发展和学科建设方面考虑, 缺乏具体的人力资源规划和岗位工作分析, 而是经过简单相加汇总制定出本年度招聘计划。还有的高校招聘主要由人事部门决定, 招不招人, 招多少人, 怎么招人都由人事部门负责。因此往往招不到适合的人才, 招聘具有随意性和经验性。

2、人员测评的过程不够客观

国内高校招聘教师的甄选方式基本上是人事部门经过简历的筛选后, 组织一次面试, 后选择课程试讲, 就决定是否聘用。面试常常采用非结构化面试的方式。在招聘过程中, 由于信息收集不全面, 容易受到学校领导或具体负责招聘工作者的主观影响, 造成招聘的不公正。

3、能力和素质测评内容不够全面

我国许多高校教师招聘是依据应聘者的学历、专业、毕业院校等来推测其能力和素质情况, 往往在招聘中过多看重文凭和专业而忽略其他, 只要专业对口, 学历越高, 其他要求越松。这种对应聘者的测评缺乏对应聘者进行教研能力、品质特性、动机及胜任与否的测评很难实现为学校人才储备打下基础。

三、评价中心技术概述

评价中心是二战后迅速发展起来的一种新型的人事测评技术。它包含多种测评方法和技术的综合测评系统。评价中心采用的主要技术有:文件筐测验、无领导小组讨论、有领导小组讨论、角色扮演、案例分析、管理游戏、智力测验、投射测验、面试等。评价中心作为一种综合的多种测评方法的人才测评技术, 具有较好的预测能力。

四、评价中心技术主导下的高校教师招聘体系

1、成立招聘机构, 拟定招聘计划

高校教师招聘的评价中心小组成员最好有高校领导、人事部门和具体院 (系) 用人单位混合组成。在选拔时要尽量选取知识面广、经验丰富的人员担任。事前还必须经过专业心理学家的严格训练, 使其熟悉评价中心的各项具体的操作过程。在评价中心技术实施中, 高校招聘机构必须要具有清晰明确的目标, 提前制定一套科学的评价中心招聘体系, 这样可以使招聘有章可循, 有序进行, 避免招聘的随意性。

2、进行工作分析, 发布招聘信息

工作分析是招聘的基础, 有助于确定工作内容, 为下一步确定评价的指标和设计模拟情境提供素材。在工作分析中, 要综合高校教师工作岗位的性质、种类、核心要素等方面的内容, 并结合高校的战略发展、核心目标、组织文化等关联性高的活动分析具体岗位的特征, 概括出这一工作所需的素质。在明确各项招聘人员素质要求基础上, 高校要准确的向潜在的应聘者传递招聘信息。高校在发出招聘信息的基础上可以通过简历筛选, 缩小应聘者的范围, 通过该环节者筛选的应聘者可以到学校参加进一步的评价中心测评。

3、构建评价指标, 建立评价模型

在构建评价指标过程中应结合工作分析的结果, 得出与应聘岗位相关的素质要求和其应该达到的标准, 再依据这些素质要求和标准, 构建评价中心的评价指标体系。考虑到评价中心测评是由测评者根据观测结果进行多方位评定, 在测评的过程中一般是定量评价和定性评价相结合进行, 因而建议采用模糊综合评判模型来建立数学模型进行评价。在具体的评分过程中, 可以使用五级评分来描述不同指标下各种典型的心理和行为表现。

4、选择测评方法进行测评

评价中心所涉及的多种测评方法分别侧重于不同的测评维度, 在实际的操作中, 招聘者可以借鉴工作分析确定的工作维度, 选择合适的方法。借鉴拜哈姆的“评价中心测评指标与测评素质维度对照表”。本文制定了在高校教师招聘中可供参考的测评素质维度和评价中心测评方法的搭配表 (表1) 。

5、测评观察记录与综合评定

在测评实施过程中, 评价者要对与测评对象有关的拟评价指标维度相关的信息进行有针对性的收集。在记录阶段, 每位评价人员要客观记录与评价维度有关的行为, 并将观察到的行为分类记录到相应的测评指标中。在每项活动结束时, 评价者要根据测评记录做出初步的评定。然后所有的评价者根据每个应聘者的全部描述, 共同讨论其在测评指标上的评价等级, 根据评价的数学模型进行综合评定, 最后由评价者讨论得出最终的一致意见, 并写出评价报告。

6、背景调查和体检, 做出录用抉择

评价中心技术适宜对被试者的能力指标、个性特征、动机与职业倾向进行测查, 而对高校教师应具备的知识和职业道德不适宜, 所以为了进一步验证求职者的知识和职业道德, 我们选择对应聘者进行背景调查。一般而言还要对应聘者进行体检, 以确定应聘者身体状况是否适合高校的工作。最后由具体的院系用人单位和人事部门共同讨论作出录用决策, 并安置候选人到合适的岗位中去。

7、评估招聘工作和建立人才信息库

在招聘结束后, 高校还应对招聘工作进行评估, 检查评定招聘工作按计划执行的程度, 检验招聘的效率和质量, 审核招聘的花费, 总结招聘中的经验和不足。另外还应结合评价中心测评的结果对拟聘任的高校教师开展有针对的指导, 让其有机会弥补在评价中心测评中的不足。人事部门还可以对本次招聘未能录用的优秀的人才建立人才信息库。当高校发展战略有了新的调整时或对人才需求比较迫切时, 高校可以主动出击可以直接与其沟通联系, 这样可以有效地降低评价中心的成本。

五、结束语

本文尝试构建一套系统的招聘体系, 帮助国内高校提高招聘工作的有效性。但作为一套比较复杂的人才评价技术, 评价中心存在着以下的不足:需要投入较大的人力、物力、财力, 时间较长操作, 难度较大;由于应聘者对模拟情景的不适应, 导致不能发挥真实的效果;难以反应应聘者的道德素质和专业知识等。基于此, 在具体的评价中心应用中要结合高校实际情况进行改造和精简, 有选择的使用评价中心技术。在具体的实践环节为了有效地测评到应聘者的真实水平, 可以进行一次预测评, 帮助应聘者了解评价中心技术。在具体应用中可以结合其他的一些测评技术, 如背景调查、笔试等来考察应聘者的道德素质和专业知识等。

摘要：评价中心技术是现代化人员素质测评中的一种非常重要的方法。本文针对高校教师招聘中存在的问题, 对招聘中采用评价中心技术的体系进行探讨研究。

关键词：高校教师,招聘,评价中心

参考文献

[1]Howard, Ann.A reassessment of assessment centers:Challenges for the21st century.Journal of Social Behavior&Personality, 1997, 12 (5) :13-40.

[2]李璞.基于模糊综合评判模型的高校教师招聘[J].湖北大学学报, 2009, (4) :352-355.

[3]童天.评价中心技术的应用[J].中国劳动, 2005, (8) :63.

评价中心 篇2

一、评价中心技术的概念与特点

1、评价中心的起源

评价中心被认为是现代人员素质测评的一种新方法，起源于德国心理学家1929年建立的一套用于挑选军官的非常先进的多项评价程序。

评价中心的起源，国内外有所不同。从我国古代与现代的情况来看，主要是以此代替或简化实践考查的形式，来测试被试的实际工作能力，但是更直接的原因则是源于管理能力的测评。

2、评价中心的定义

评价中心是以测评管理素质为中心的标准化的一组评价活动。

评价中心是一种测评的方式，不是一个单位，也不是一个地方。在这种活动中，包括多个主试采取多种测评方法对素质测评的努力，所有这些努力与活动都围绕着一个中心，这就是管理素质的测评。

3、评价中心的特点

评价中心最主要的特点之一就是它的情境模拟性。它是通过多种情境模拟测评形式观察被试特定行为的方法。

除此之外，评价中心有以下几个突出特点：

（1）综合性

（2）与其他素质测评方法相比，评价中心最突出的特点之一是它

对其他多种测评技术与手段的综合兼并。

（3）动态性

（4）评价中心的第二个显著特点，是它表现形式的运动变化性。

与问卷测验、观察评定。面试投射相比，评价中心中被试处于最兴奋状态。评价中心的操作不像其他测评方法那样，要求有一个统一的规定，它操作的具体内容。时间与程序，可以灵活变动，没有固定的形式。

（5）标准化

（6）与行为观察、面试相比，评价中心更具有标准化的特点。

（7）整体互动性

（8）与其他测评形式相比，评价中心的测评体现了整体互动的特

点。主试对被试的测评，大多数是置于群体互动之中进行比较性的整体测评。

（9）全面性

（10）评价中心既不是个别人评定说了算，也不像面试那样仅仅以

谈话方式进行，而是综合多种测评活动，由多个测评人员共同测评。

（11）以预测为主要目的（12）评价中心主要是对管理人员进行管理能力与绩效预测，因此

它的测评内容主要是管理人员的管理素质与潜能。

（13）形象逼真

（14）与心理测验、观察评定以及面试相比，评价中心法的另一个

显著特点是形象逼真，如管理游戏。

（15）行为性

（16）测评中要求被试表现的是行为，主试观察评定的也是行为。

二、评价中心的形式

评价中心是以评价管理者素质为中心的测评活动，其表现形式是多种多样的。从测评的主要方式来看，有投射测验、面谈、情境模拟、能力测验等。但从评价中心活动的内容来看，有公文处理。无角色小组讨论、管理游戏、有角色小组讨论、演讲、案例分析、事实判断、面谈等形式。评价中心的主要形式有以下几种。

1.公文处理

2.公文处理，也称公文处理测验，是评价中心用得最多的一种测评形

式。它也是被认为最有效的一种形式。主要以此测试被试的组织、计划、分析、判断、决策、分配任务的能力和对于工作环境的理解与敏感程度。

3.小组讨论

4.小组讨论的形式有两种：一是角色指定讨论形式，二是角色自由讨

论形式。前者的代表是有领导小组讨论，后者的代表是无领导小组讨论。

5.管理游戏

6.管理游戏也是评价中心常用的方法之一。在这种活动中，小组成员

各被分配一定的任务，必须合作才能较好地完成，如购买、供应、装配或搬运等。通过被试在完成任务的过程中所表现的行为来测试被试的素质，有时还伴以小组讨论。

7.角色扮演

8.角色扮演是一种主要用以测评人际关系处理能力的情境模拟活动。

在这种活动中，主试设置了一系列尖锐的人际矛盾与人际冲突，要求被试扮演某一角色并进入角色情境去处理各种问题和矛盾。主试通过对被试在不同角色情境中表现出来的行为进行观察和记录，测评其素质潜能。

三、评价中心技术的应用

1、评价中心技术的应用形式

就一般情况来看，评价中心主要是用作高层管理人员的选拔与晋升中的考核

手段，据调查，1000家企事业单位所进行的评价中心测评，其中95%属于这一类。

然而，评价中心近来除用于选拔预测外，还广泛用于素质开发、标准研究、职业规划、非传统（特殊）管理评价等方面。

评价中心结论有时还被用来作为某种测评方法质量鉴定的标准，用作效率分析的关联效标。

2、我国现评价中心技术的应用现状

（1）评价中心技术在组织战略发展中的应用

（2）从战略人力资源管理的角度来看，评价中心应该是人力资源

管理工作的战略基础，战略性人力资源管理就是获得员工的最适宜绩

效。这种最适宜绩效的表达是建立在组织价值观上的。在将企业愿景和

价值转化为现实的所有成分中，最重要的是拥有具有胜任力的经理。

（3）评价中心在人力资源管理决策中的应用

（4）评价中心的核心技术是情景模拟测试，即将候选人放入模拟的管理情景或工作情景中，要求他完成特定的工作。根据工作岗位要求

及企业组织特性进行评价，从而实现对其个性、动机和能力等较为准确的把握，做到人职匹配，确保人员达到最佳工作绩效。因此，评价中心

现在各企业中基本用于人员招聘、选拔、培训、薪酬、评估等。

（5）总体来说，评价中心技术自传入中国以来，评价和发展中心的建立为企业和组织带来了一系列发展优势并提升竞争力。但是这一技

术在应用上耗资较大，成本较高，对使用技术的人员要求也较高，企业

接受度和采用评价中心技术的一定条件限制，使之仍然不能广泛使用，仅在很少数的一些跨国企业和大型国企和民企集团中使用。导致了目前

大多数人力资源从业者对其还不是很了解。在我国基本还都是用于中高

层领导的选拔上。

四、评价中心技术存在的问题与改进

1、评价中心存在的问题

（1）花费大，代价高。与其他素质测评形式比较，在所需人力、物力、财力与时间上，评价中心都高于其他方法。

（2）应用范围较小。这主要体现在测评的素质和人数上。评价中

心主要是用于管理能力的测评。

（3）一般人操作不了。虽然面试难以被一般人操作，实际上评价

中心操作的难度远远高于面试。如果草率运用，盲目接受评价结果，危害极大。

（4）评价中心法质量很难鉴定。虽然评价中心结果可以用来作为

鉴定其他测评方法或培训计划的效标，但其本身质量好坏却很难找到参照效标。近期观察素质充分显示出来，远期观察的结果中，则已包括其他因素的影响。

（5）存在一些不可克服的误差。首先，被试目前的工作行为表现

并不一定能揭示他在以后新的工作中的管理能力。其次，主试在观察评定中存在错误与偏见。例如，当被试即将上任的工作与评价他的主试的工作完全两样时，主试总是用自己的行为模式来衡量被试的优劣。

2、失败原因分析

美国有研究认为，之所以许多评价中心陷入失败困境，原因大致如下。

（1）有些评价中心失败是因为没有充分的准备与计划。有时是主

试本人对于评价中心的准备性工作不够注意，有时是因为有些评价中心工作没有得到上级主管的支持，有时是因为周围人对评价中心不够理解与支持，有时是因为评价中心解决不了人力资源管理中的问题，而被人丢弃。

（2）有些评价中心没有实施是因为准备工作过于烦琐。在评价中

心准备阶段，必须进行工作分析、情境模拟调试与编制和评价员训练。

（3）有些评价中心失败是因为评价中心的结果缺乏预测效度。换

句话说，评价中心的结果与后来工作的实际绩效之间缺乏一致性。

（4）有些评价中心失败是因为评价中心的结果被错误使用或根

本不用。

（5）有些评价中心失败的原因在于得不到高层主管的支持与帮

助。任何评价中心的实施都离不开上级领导人力、物力、财力与时间上的支持与帮助。

3、评价中心技术的改进

为了解决如何确认内容效度等许多问题，美国建立了《评价中心实施标准和道德准则》。1978年修订了该《准则》，其目标是：建立评价中心的最低专业标准，并有助于以后的实施，而不是具体地规定某些做法或方法。其中最为关键的部分是定义评价中心是什么以及不是什么。在该标准下，要建立一个有效地评价中心，必须做到以下几点：

（1）多种方法评价

（2）评价员必须接受培训。培训内容包括了解要素、方法、程序

以及本计划的方针，还有观察、记录、划分以及汇总信息的行为技能。时间可长可短，但必须保证评价员达到胜任其评判工作所要求达到的标准。

（3）评价中心必须加强技术上的革新。

（4）评价中心的实施要与其他措施相配套，保证评价中心的完

善。

本经济134 20*** 杨晓铃

意见与建议

一个学期已经即将结束，我的选修课程也将结束。在选修这门课程之前，我对人力资源管理并没有了解，更不知道人才测评为何物。

感谢老师这一学期来的教导，在每一次上课前老师都会播放一段《职来职往》的精彩片段，由此引申对面试者的综合分析，包括学历、性格、能力的分析，进而引申到人才测评的理论知识。这一点我觉得很好，可以让学生更直观的了解以及减轻对枯燥的理论知识的抵触，更加深对理论知识的理解。

但在这一学期的学习中，明显感到课堂氛围不够活跃，学生的课堂参与度低，对老师的提问亦不够积极回应。课堂上也是介绍理论知识较多，实践方面涉及较少，个人认为上课期间也可以出练习题增加师生互动性，这样既可活跃课堂气氛，又可更加吸引同学听课热情。当然这只是个人看法。

再次谢谢老师这学期的指导，也希望在之后的学习中有机会可以继续做您的学生。

浅析评价中心在企业中应用 篇3

关键词：评价中心；人才测评；测评技术

评价中心是一种新型人才素质测评方法，与传统的面试和心理测验等测评方法相比，评价中心以其强调工作的情景模拟性、强调对被测人员实际工作能力的测评、多种测评方法综合应用等鲜明特色在中高级管理人才的评价方面起着越来越重要的作用。

一、评价中心简介

评价中心起源于德国军事心理学家1929年建立的一套用于挑选军官的非常先进的多项评价程序。今天广泛使用的评价中心基本模式起源于美国电报电话公司，现在美国许多大公司都建有自己的评价中心机构。由于评价中心在人才选拔中具有良好的预测效度以及企业对选才工作的重视，因此在我国企业的人力资源管理工作中也开始逐步应用评价中心技术。

评价中心的表现形式是多种多样的，根据待测岗位而设计的各类相关情景模拟技术被认为是评价中心最主要的技术及方法，比较经典的有公文处理、无领导小组讨论、管理游戏、角色扮演等。

1.公文处理法。又称文件筐测验，测评对象在此测验中扮演的是某企业某职位上的管理人员，一般要求其在特定的时间内处理相关的公文。评价人员将会观察测评对象对文件的处理是否有轻重缓急之分，是否适当地请示上级或授权下属等，以此来评价测评对象。

2.无领导小组讨论法。所谓无领导，即不指定某人充当小组的领导者，所有测评对象在讨论中的地位是平等的。这种形式将测评对象分成几组，一般一组为4-8人，要求就测评人员提供的背景材料中的问题展开讨论，并得出一个小组意见。测评人员会在测评对象进行讨论时对他们的表现进行观察和评估。

3.企业决策模拟竞赛法。由于模拟的活动大多要求测评对象通过游戏的形式进行，因此此法也被称为管理游戏。通常4-7名测评对象为一组，组成一个“微型企业”，小组成员的职务由每个人自报或推举，不予指派。各小组成员在游戏中的表现都会被测评人员予以纪录，然后按照既定的考评维度进行评价。

4.角色扮演法。测评人员要求测评对象扮演某一特定的角色来处理日常遇到的各种问题，比如扮演一名销售人员向顾客推销产品。在此法实施过程中，测评人员设置了一系列尖锐的人际矛盾与人际冲突，这样能够使测评对象感到真实，而不是像在演戏。测评人员通过观察和记录测评对象的表现来对其相关素质进行评价。

二、评价中心的应用

近几年经企业的管理实践证实，评价中心可以为人力资源管理系统的众多职能提供有价值的信息，从而确保企业的人员招聘、选拔、晋升、考核、培训与开发等更为科学有效。

1.人员招聘。传统的、经验性的招聘方法很难保证其质量，而评价中心作为一种综合的情景模拟测评方法，能够根据目标岗位的要求设计一套评价方案，用这套评价方案对测评对象实施测评，可以实现优胜劣汰，人职匹配。

2.人员选拔、晋升。传统的对人员的选拔、晋升一般是将低一级工作岗位上的人员提拔到高级岗位上去，但这种方法没有考虑到下级人员是否具备胜任更高职位的能力。通过评价中心的测评，可以了解到各候选人员的岗位胜任能力、管理潜力等，从而大大提高人员选拔、晋升的效率和成功率。

3.员工素质考核。评价中心由于是对真实工作情景的模拟，因此可以被用来评估员工完成工作所必需的才能，便于企业对内部人力资源进行充分的开发及合理的利用。

4.员工培训与开发。通过评价中心的评估，员工可以更加了解自己，明确自己的长处和短处、优势和劣势，从而可以制定針对自身的发展培训计划。企业也可以针对不同类型的员工实施个性化的培训。

5.指导员工职业生涯发展。应用评价中心，可以帮助企业了解员工相当多的信息，比如员工的个性品质、职业兴趣、能力特征、发展潜力、适合的发展方向等，从而可以为员工制定科学合理的职业生涯发展道路，同时也有利于增强员工的组织归属感。

三、企业应用评价中心存在的问题

1.实施前存在的问题

评价中心实施前的准备工作是十分重要的，如果准备不当将会无法顺利完成测评，当然测评的结果也会出现偏差。

（1）高层管理人员不支持。一个评价中心即使设计得再好，准备得再充分，如果得不到企业高层管理人员，尤其是关键人物的支持，仍然会失败。然而，企业的许多高层管理人员并不支持评价中心的使用。企业的中层管理人员一般会参与整个测评，如果高层管理人员对评价中心不支持，中层管理人员的参与积极性就会受到影响。

（2）测评人员素质低。目前我国企业中实施评价中心的测评人员素质普遍较低，许多人对评价中心的方法和原理一知半解。实际工作中的测评人员大都由以前从事人力资源管理工作的人员直接进行操作，他们对评价中心了解较少，而且在测评实施中容易出现主观的偏差，因而测评结果的准确性便得不到保证。

2.实施中存在的问题

企业在实际实施评价中心的过程中也存在着许多问题，比如说企业可能会盲目选择测评工具。此外，评价中心实施费用较大，成本较高，实际应用起来也比较困难。

（1）盲目选择测评工具。国内许多测评机构和企业大都引进和借鉴国外的测评工具，自己开发的很少。但是国外的测评工具并不符合中国的文化背景和企业的实际情况，如果测评机构和企业照搬国外模式或仅对国外测评工具做一简单修订，这种测评的信度和效度便可想而知。

（2）实施费用大，成本高。一个评价中心包括多种测评技术及方法，许多企业在实际应用评价中心时，往往不是单独地使用其中的一种测评技术，而是将几种测评技术融进一次测评中，常常要花2-3天的时间来完成测评，而且编写模拟测评情景与培训测评人员都要耗费时间，不管是物质成本，还是精神成本都很高。

3.实施后存在的问题

有些企业在利用评价中心时得到了诊断或发展项目的测评结果，但由于对评价中心存在认识上的问题，却将这些结果错误地用于晋升决策，从而破坏了评价中心的信度水平。还有些企业运用评价中心找到了有能力的候选人，也诊断出了相应的培训发展需求，但是由于种种原因迟迟未能付诸行动，致使测评结果根本得不到任何利用。

四、针对问题的解决建议

1.大力宣传评价中心。要让企业中的每一位员工，尤其是高层管理人员了解评价中心测评的过程，认识测评活动的目的和意义，进而从思想上接受评价中心这一新的人才测评方法。与此同时还要借鉴其他企业在实施评价中心的过程中所取得的成绩和总结的经验。企业人力资源管理工作者要大力宣传评价中心使得高层管理人员认识到评价中心的高信度和高效度以及其在企业人力资源管理决策中的作用，从而对企业实施评价中心给予各种支持。他们的支持包括时间投入、财力支持、设施配备以及口头的鼓动和号召等，这些支持对评价中心的成功实施是十分重要的。

2.培训测评人员。评价中心的测评人员应该具有行为科学、管理科学、考试学、心理学、统计学等多门学科的综合知识，并且熟知中国的企业文化。企业应加大对评价中心从业人员专业理论、具体测评技术、职业道德的培训，迅速提高测评人员的整体素质，确保评价中心的健康发展。

3.自主开发测评工具。专业测评机构和咨询公司应该依照中国的文化背景和企业实际，自主开发有针对性的测评工具，从而加速测评工具的本土化进程。企业也要结合自己的企业文化、管理哲学、领导方式等，选择适合本企业的测评工具。

4.缩短测评时间，节约成本。企业可以在评价中心的实施中加入计算机和其他辅助设备，比如录像机、摄像机等，这样能够缩短评价中心的实施时间。也可以在实际应用中，将评价中心流程作为人才选拔和考核的最后一个阶段：在前期运用传统的简历筛选、专业知识和技能的测试、心理测验、结构化面试等方法，考察基本的工作要求和能力要求，进而筛选掉明显不合格的人选，然后让留下的应聘人员进入评价中心流程，这样可以保证在不同的层次上测评应聘者的各方面关键潜质，又能节约用于人员选拔的成本。

5.正确利用测评结果。不同的测评目的其测评要点是不同的，将其结果误用不仅会使评价中心失去信度，而且很容易使被测人员对以后类似的测评产生抵触情绪。因此企业不仅要针对不同的测评目的选择和设计相应的测评工具，还要将得到的测评结果用于最初的测评目的。

五、结论

评价中心作为一种评价、选拔和培训管理人员尤其是中高级管理人员的综合性人员测评方法，正在我国企业的人力资源管理工作中发挥着越来越重要的作用。本文根据学术界对评价中心的诸多论述和研究成果，对于评价中心的主要形式以及其在企业人力资源管理工作中具体的应用等问题进行了综合分析和初步探讨。同时对评价中心应用过程中存在的问题提出了相应的解决建议，进一步完善和发展了评价中心在企业人力资源管理工作中的应用。

参考文献：

[1]陈维政，余凯成，程文文.人力资源管理.北京：高等教育出版社，2002年。

[2]陈民科，王重鸣.评价中心的开发程序与构思效度.人类工效学，2002年，第8卷，第2期。

[3]刘小平，邓靖松.现代人力资源测评理论与方法.广州：中山大学出版社，2006年8月。

[4]侯锦月.现代企业人才选拔问题探讨.人力资源，2006年9月。

[5]田效勋.评价中心技术的应用.人力资源开发与管理，2005年，第7期。

[6]萧鸣政等.人员测评理论与方法（第二版）.北京：中国劳动社会保障出版社，2004年。

数据中心设备状态评价模型研究 篇4

关键词：设备状态评价,模糊理论,CRITIC算法,AHP算法,主客观组合赋权法

0前言

随着信息化的深入发展,以及大数据和云计算技术的成熟与应用,国家和企业纷纷加大了数据中心的建设[3]。由于服务器设备数量巨大,设备管理与维护越来越重要,设备运维水平直接关系到数据中心能否安全稳定运营,而做好设备运维的前提是及时、全面获知设备的运行状态。因此,本文以数据中心服务器设备为研究对象,对设备状态评价模型进行了系统研究,结合了多套算法从不同的层面对数据中心设备进行评价。

1 模型概述

1.1 评价对象

服务器是数据中心最为核心的设备,就服务器种类来说,目前X86以其成本低廉、性能强大等优势逐渐成为数据中心的主流服务器,在服务器组成结构上,典型的X86架构服务器一般都包含CPU、内存、主板、网卡、磁盘、电源、风扇这几大核心部件。本文以基于X86体系架构的服务器作为基本评价对象。

1.2 评价思路

数据中心由数以万计的服务器组成,服务器又由若干部件组成,每类部件具有若干指标属性,基于数据中心的物理及逻辑构成特点,将数据中心分为硬件层、设备层、部件层、指标层四个层面,对数据中心设备状态进行系统评价。具体来说,首先通过部件运行指标值对设备部件状态进行评价[5],然后通过部件状态对设备状态进行评价,最后统计分析众多设备的状态得出整个硬件层的状态,完成对数据中心整体设备状态的评价,整个评价思路是一个自下而上的过程。

1.3 评价框架

本文中设备状态是指设备当前的运行状态,为了统一对设备状态的认识,将设备状态分为以下四个等级:正常状态:所有运行指标处于理想运行范围内,设备处于健康状态;注意状态:部分指标运行超出理想运行范围,设备服务能力下降;异常状态:运行指标变化量较大,设备部分部件发生故障,但设备仍可对外提供服务;严重状态:运行指标严重超出理想运行范围,设备几乎或已经不能对外提供服务。

1)指标体系:构建一套科学的指标体系是设备状态评估的基础,所选择的指标需要客观反映评价对象的运行特征,具有客观性、完备性,并且要可测量、可采集,具有实际操作意义[1]。本文选取的指标主要有CPU、内存使用率、温度、电压以及部件负载信息等。

2)权重因素:主要包含两个层面的权重,一是指标权重,二是部件权重。通常设备部件的状态可通过多个指标来衡量。

目前权重的确定方法可分为两类,一类是主观赋权法,另一类是客观赋权法。主观赋权法是由决策分析者根据对指标的重视程度而赋权的一类方法,由于引进了人为干预,这类方法难以摆脱人为因素的影响;客观赋权法一般是根据所选择指标的实际信息形成决策矩阵,在此矩阵基础上通过运算形成权重,该类方法忽略了对指标重要性的先验认识。由于部分指标值在设备实际运行中存在一定的主观可调整性,如CPU、内存使用率,仅使用客观赋权法会存在一定的局限性。因此,本模型拟组合客观赋权法(CRITIC算法)和主观赋权法(AHP算法)构建指标权重函数计算指标权重。

3)评价理论:设备状态是一个模糊的概念,具有很强的主观性,难以对其进行精确区分与衡量,在设备管理与维护过程中,也无需对设备状态进行精确度量,采用模糊理论可很好地满足设备状态评价需求[8]。

基于以上分析,给出设备状态评价模型框架图:

2 模型实现

2.1 模型权重计算

2.1.1 基于CRITIC算法的指标权重计算

1)样本数据选择:记部件类别数为m,样本数据为当前时刻全部设备某类部件的指标值,样本容量为n,即样本包含n个该类部件的指标值,每个部件上的指标数量为pi(i=1,2,..,m)。将原始指标值与指标标准值进行对比计算偏差率,得到模型的最终输入值如下:

其中Xi为指标i的样本值,xij为第i个部件第j个指标的取值。

2)数据的标准化处理:不同指标的数量级和量纲可能会有所不同,需要进行标准化处理以消除数量级和量纲的影响。对于正向指标,即越大越好的指标,作如下转换[1]:

对于负向指标,即越小越好的指标,作如下转换:

为了便于理解起见,仍记标准化处理后的指标值为xij。

3)指标权重计算:第j个指标与其他指标的冲突性量化指标为:(1-rij),其中rij为评价指标i和j之间的相关系数,记指标Xi与Xj的相关系数为rij,则rij为:

其中i为指标i的平均值,r的计算结果在区间[-1,1]内,r<0认为Xi与Xj是负相关的,r>0认为Xi与Xj是正相关的,r=0则认为Xi与Xj不相关。

各个指标的客观权重就是以对比强度和冲突性来综合衡量的。设Cj表示第j个评价指标所包含的信息量,则Cj可表示为:

Cj越大,第j个评价指标所包含的信息量越大,该指标的相对重要性也就越大,计算第j个指标的客观权重:

采用CRITIC方法建模得到某类部件的指标权重向量记为Wc。

2.1.2 基于AHP算法的指标权重计算

1)判断矩阵构造:AHP算法的关键在于利用1~9间的整数及其倒数作为标度来构造两两比较判断矩阵[7]。在同一层评价因素中,将部件的指标进行两两对比,计共有m类部件,第i类部件的指标数为pi,根据相对重要性的判断引入合适的标度数值,从而形成判断矩阵,记为Ei:

其中eij表示指标i对指标j的相对重要性度量,指标j对指标i的相对重要性度量为eji=1/eij。

2)指标权重计算:计算矩阵Ei的最大特征根λmax,得到最大特征根对应的特征向量为,Wf为权重向量,此特征向量即为所求权数。由于评估人不可能判断出权数的精确值,这就需要使用一致性检验公式对判断矩阵进行一致性检验:

其中CR为判断矩阵的随机一致性比率,CI为判断矩阵的一般一致性指标,RI为判断矩阵的一般一致性指标。当CR<0.1时,即认为判断矩阵具有满意的一致性,说明权数分配是合理的,否则需要调整判断矩阵,直到取得具有满意的一致性为止。

最后对权重向量进行归一化处理:

为了便于理解,归一化处理后的权重向量仍记为,权重是介于0和1之间的小数,并且指标权重和等于1。

2.1.3 主客观组合赋权法计算最终权重

引入系数α,α是介于0和1之间的小数,综合考虑主客观赋权法获取的权重,得到最终的指标权重向量为[2]:

其中α可人为调节,如果要突出主观权重法,则将α调小,反之,要突出客观权重法,则将α调大,当α=0.5时,主观赋权法和客观赋权法相当。

亦可根据AHP算法思想得到部件的权重:

其中qi为第i类部件的权重。

2.2 部件层状态评价

1)构建模糊评语集:设模糊评语集V={v1,v2,…,vk},根据设备状态等级划分得出V={正常状态,注意状态,异常状态,严重状态},V对每个层面的状态评价都适用。

2)构建模糊判断矩阵:按照部件对指标分组。记指标集为U,部件类别数为m,则:

其中Ui为第i类部件的指标集合,记i类部件的指标数为pi则:

建立第i类部件的模糊评判阵Ri:

rij表示对指标uij的评价中,等级vj所占的份额。rij的取值一方面可由专家根据指标分布给出;另一方面可通过海量历史数据进行统计分析,先将指标数据根据评语集进行离散化,之后分类统计各个指标占各评语等级的频率,以该频率作为rij。

3)评价部件状态:利用Ri和指标权重=Wi{a1,a2,…,api}的复合运算即可求得部件k的综合评估结果:

其中“o”为模糊合成算子。模糊合成算子有多重计算方法,且适用情形各不同,本文拟选择算子,这是因为指标作为部件的衡量因素,指标的状态直接影响设备的状态,所以应该突出主因素和指标权重影响。

对于部件评价结果向量的分析,可采用最大隶属度原则。部件在哪个等级的得分最多,则认为部件状态属于哪个等级。

2.3 设备层状态评价

高层次的评估矩阵可由较低层次的综合输出构成,即设备的评估矩阵R可由部件的综合输出构成。

设备综合评估结果为

这里的模糊算子仍选择算子,这是因为部件作为设备的组成因素,部件的状态直接影响设备的状态,所以应该突出主因素和权重影响。

对于设备评价结果向量的分析,本文选择最大隶属度原则评价设备所属的状态等级。

2.4 硬件层状态评价

在设备状态评价结果的基础上进行整个硬件层状态评价。使用探索性数据分析的方法,可形象直观地评价硬件层运行现状。

探索性数据分析是对调查、观察和计算所得到的数据,在尽量少的假定下进行处理,通过作图、制表等形式和方程拟合、计算某些特征量等手段,探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。

3 模型评估

从模型准确率和模型稳定性两个角度对模型进行评估,模型准确率评估采用准确率的平均值来衡量,稳定性评估采用准确率的均方误差来衡量。在已发生的时间轴上采集指标值和设备状态作为测试样本,运用已建立的模型评价测试样本的状态,并与真实的样本状态进行对比,结果越符合真实状态则说明模型准确率越高。

假定采取了N个时刻的数据,Ni表示第i个时刻评价的设备数量,准确率为Ri:

其中xj表示对设备j的状态评价正确与否:

则N个时刻平均准确率为:

越接近于100%,则说明模型预测准确率越高。

准确率均方误差为:

MSE越接近于0,则说明模型越稳定。

4 模型优化

数据中心设备数量巨大,保留的历史运行数据达到海量级别,属于大数据的范畴[6]。利用大数据技术与理念,对这些数据进行挖掘分析[4],可很好地对设备状态评价模型进行优化。本文模型中所使用到的指标标准值,部分是依据专家经验得出的,考虑到设备的利用效益、成本节约等因素,诸如CPU、内存使用率的标准值是可结合历史运行状况适当进行调整的,通过对历史指标值的统计分析并结合设备实际状态,可以为指标标准值的制定与优化提供有力支撑;另外计算判断矩阵过程中对两两部件之间的重要性判断也存在一定的主观性,通过对历史运行数据及设备实际状态的分析,可以挖掘出部件之间的关联性,进而为调整和优化部件之间的重要性提供依据。

5 结束语

本文以数据中心服务器设备为研究对象,系统地进行了设备状态评价模型的研究。在评价思路上,本文将数据中心所有设备分为硬件层、设备层、部件层、指标层四个层面,从下到上逐层对设备状态进行评价。在具体算法方面,采用了模糊理论并结合CRITIC算法和AHP算法分别评价部件层、设备层和硬件层的状态。在权重方面,本文创新性地构建了主客观组合赋权法对指标权重进行赋权,有效消除了单独使用主观或客观赋权法所产生的不良影响。同时,本文对模型评估也进行了详细论述。最后,本文还通过对海量历史指标数据的分析,对模型优化进行了探索。该理论模型的应用可有效提升数据中心的设备运维水平,支撑数据中心高效运营。受限于实际指标数据的采集等因素,本文在模型检验方面存在一定的不足之处。

参考文献

[1]陈正伟,2013:《综合评价技术及应用》,成都,西南财经大学出版社。

[2]何晓群,2012:《多元统计分析》,北京,中国人民大学出版社。

[3]和讯网:http://www.hexun.com

[4]李爱国、厍向阳,2 0 1 2:《数据挖掘原理、算法及应用》,西安,西安电子科技大学出版社。

[5]孙亚辉、林韩、陈金祥,2013:《变电设备状态综合评估方法的研究》,《中国化工贸易》第4期。

[6]维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶,2013:《大数据时代》,杭州,浙江人民出版社。

[7]张炳江,2014:《层次分析法及其应用案例》,北京,电子工业出版社。

体检中心员工转正自我评价 篇5

为全面了解儿童的生长发育和健康状况，我园于20xx年6月12日，由xx妇幼保健院的医护人员对130名在园进行了一年一度的儿童健康的体格检查。内容包括体格发育评价、口腔保健、眼保健，血常规、乙肝五项等。体检时，每个班级的老师都井然有序地让孩子排好队，有秩序地进行体检。孩子们都能遵守规则，排队不推不挤，抽血不哭不闹，配合得非常棒。

对于检查结果返回幼儿园后，再由各班老师把单子交给家长，在检查过程中医护人员和教师交流要加强保护幼儿的视力相关防治知识宣传。眼睛是心灵的窗户，每个孩子都要保护好自己的眼睛。教育好孩子不要挑食，多吃对视力有益的桂圆肉、山药、胡萝卜、菠菜、番薯、芋头、玉米、动物肝脏、牛肉、桑椹、红枣等食物，或者以红枣、人参(人参食品)、枸杞、菊花、罗汉果泡茶饮用，也可护眼。同时，也请转告家长朋友们在家也要督促孩子杜绝玩电脑和手机游戏，看电视的时间不能太长，并且看电视的距离要3米以上。

关注儿童健康，是每个家庭、幼儿园及社会上的一件大事，一年一度的幼儿健康体检活动，可以让家长及时了解孩子生长情况，受到众多家长的欢迎和支持，幼儿园卫生保健工作的科学管理，确保了孩子们的健康成长，为幼儿园正常有序的工作奠定了基础。

评价中心 篇6

关键词: 国际航运中心; 人才集聚; 综合评价

中图分类号:U551; F552文献标志码:A

Comprehensive evaluation of talent convergence level of Shanghai International Shipping Center

GAO Jie1a, ZHEN Hong1a,1b, LI Jianli1b, WANG Lan2

(1. a. College of Transport & Communications; b. Shanghai International Shipping Research Center, Shanghai Maritime Univ., Shanghai 200135, China;

2. Information Division, Shanghai Shipping Exchange, Shanghai 200082, China)

Abstract:In order to understand the importance of building talent highland or Shanghai International Shipping Center (SISC), through the definition of talent of international shipping centers and the analysis of the industry makeup of SISC, an index system is built to evaluate the talent convergence level of international shipping centers based on the twelve categories of key talent who are rgently needed in the construction of SISC. By applying the approach of Fuzzy Comprehensive Evaluation, the talent convergence levels of SISC, Hong Kong Shipping Center, Singapore Shipping Center and London Shipping Center are calculated. aps between SISC and other shipping centers are founded by comparing the calculating results and their causes are discussed. Suggestions about the talent convergence are put forward for SISC.

Key words:international shipping center; talent convergence; comprehensive evaluation

0 引 言

目前,上海国际航运中心建设已进入关键阶段,航运人才在航运中心的建设和发展过程中起着至关重要的作用[1-2],所有的软硬件资源都必须通过人才的力量相互衔接整合,以发挥最好的效用.因此,上海航运人才高地的建设关系到上海国际航运中心的建设速度和建成水平.

在上海国际航运中心的建设过程中,要想较快、较好地实现人才集聚这一目标,必须通过不同途径、利用各种条件,形成对航运人才的凝聚力.只有通过借鉴境外航运中心建设的成功经验和对自身进行有针对性的调整,才能从根本上增强吸引国际航运人才的竞争力.

1 上海国际航运中心关键人才

1.1 国际航运中心人才的界定

根据《上海市“十一五”人才规划发展纲要》[3]以及上海市人力资源和社会保障局[4]发布的《2007年上海人才资源状况报告》,人才可分为党政人才、经营管理人才和专业技术人才等3大类.

国际航运中心人才指为国际航运中心服务的航运产业的党政人才、经营管理人才和专业技术人才中具有大专以上学历或中级以上专业技术职称的人员.

1.2 上海国际航运中心关键人才的分类

根据核心产业原则、经济贡献原则和知识密集原则,上海国际航运中心建设的关键产业包括:(1)以船舶所有人集聚为核心的船舶运输业,包括航运企业地区总部;(2)具有现代服务业特征的航运衍生服务业[5],包括航运咨询与研究、海事教育培训、航运经纪、航运金融、航运保险以及海事法律与仲裁等;(3)具有强专业技术特征的服务行业,包括船舶驾驶、港口机械制造、船舶修造、船舶检验和海事安全等.本文以12类人才作为上海国际航运中心的关键人才,见表1.表1 上海国际航运中心关键人才关键人才分类说明高级航海技术人才从事船舶驾驶、轮机管理和引航工作,具有三副、三管轮及以上级别证书或引航员证书的高级船员、引航员.高级经营管理人才在企事业单位中具备经营管理能力、组织协调能力及应变能力的人才.具体指大型企事业单位部门经理及以上级别经营管理人才,中小型企事业单位副总及以上级别经营管理人才以及从事海事法律、航运金融、保险和航运经纪等相关业务的专业人才.地区总部企业的管理人才也包含在内.船舶管理专业人才在航运企业或船舶管理公司中从事船舶管理工作的管理人才.高级船舶修造、港口机械制造专业人才专业从事船舶设计与修造、港口机械设计与制造的工程师、高级工程师或具有同等资格的人才.国际化海事教育与培训人才从事海事教育与培训,具备国际化素质或国际培训师类证书的专职教师、培训师.船舶检验、验船师从事船舶、海上设施和船运货物集装箱检验,具有验船师、高级验船师适任证书的验船人员.海事安全与海事技术服务人才行使国家水上安全监督、防止船舶污染、船舶及海上设施检验、航海保障管理的行政执法人员.国际航运经纪人才从事国际船舶买卖、租赁的经纪业务,对航运、船舶市场及时、充分了解,有丰富的船贸、航运、金融和海事法律等专业知识与实践经验,有广泛的客户关系和较好的业务沟通能力的中间商.国际航运金融人才从事船舶融资、航运金融衍生品交易、国际航运结算和投资等航运金融业务,通晓金融、航运业国际规则和法律知识的专业人才.国际海事法律和仲裁人才从事国际海商、海事和涉外经济法律与实务工作的专业律师、法官和仲裁员等高级法律人才.国际航运保险人才从事国际海上航运保险(包括海上货物险及船舶险)业务,通晓航运保险业法律和国际规则、惯例的专业人才.航运咨询与研究人才从事航运相关领域的咨询研究与信息服务,为政府、企业提供决策支持、战略规划及商业策划的专业人才.注:为方便统计,将具有第8～12类相关专长、从事相关工作的人才统计在经营管理人才中,不再归入各类人才中重复计算.

2 国际航运中心人才集聚水平评价指标体系设计

2.1 指标体系的设计原则

为评价国际航运中心人才的集聚水平,需要构筑1套科学、系统、通用和实用的指标体系,设计原则如下:

(1)科学性原则.指标设置必须具有理论基础,同时又能反映国际航运中心人才集聚水平的综合实力.

(2)系统优化原则.以较少的指标(数量较少,层次较少)全面反映评价对象的内容,尽可能简化指标体系.

(3)通用性原则.各项指标、参数的内涵和外延须保持稳定,既能纵向比较,又能横向比较.

(4)实用性原则.在指标设置上考虑数据的可获得性,无论是定性指标还是定量指标,数据来源均须可靠且易获得.

2.2 国际航运中心人才集聚水平评价指标体系基本构架

根据指标体系的设计原则,构建国际航运中心人才集聚水平评价指标体系,见表2.指标体系由4个1级指标和19个2级指标构成,包括12个定量指标和7个定性指标.表2 国际航运中心人才集聚水平评价指标体系1级指标2级指标指标说明人才规模从业人员中人才规模/万人定量,该行业从业人员中人才的总量现代航运服务业人才占航运人才的比例/%定量,现代航运服务业包括航运经纪、保险、金融、海事、法律、船舶检验和船舶管理等服务行业关键行业人才满足度定性,关键行业人才总体的饱和与缺口情况人才质量人才人均创造价值/(万元•人-1)定量,人才人均创造的航运业总产值规模人才人均吞吐量/(TEU•人-1)定量,行业内人才人均完成的吞吐量5 a以上工作经验人才比例/%定量,具有5 a以上工作经验的人才所占百分比本科及以上学历比例/%定量,具有学士、硕士和博士学位的人才所占百分比人才环境高级经营管理人才薪酬水平/(元•a-1)定量,高级经营管理人员指大公司中的部门经理及以上级别人员和小公司中的最高层领导人才自生能力定性,指采用本地教育、培训人员占人才的比例吸引人才的扶持或优惠政策力度定性,指政府或用人单位在吸引人才方面采取的政策中介组织、人才市场和行业协会的规模定性,反映该航运中心的中介组织、人才市场和行业协会的规模大小培训及教育投入定性,反映政府或用人单位在人才培养方面的投入力度生活环境定性,指城市住房、交通、医疗、社保和文化环境等居住和生活环境行业运营国际规范化程度定性,反映该航运中心在遵循国际行业运营规范方面的程度人才国际化掌握国际化知识、技能,能在国际化环境中工作的人才比例/%定量,指具有在国际化环境中的工作能力的人才所占百分比外籍员工所占比例/%定量,指人才中非本国户籍的员工所占百分比能使用英语进行跨文化交流的人才比例/%定量,指能较为熟练地使用英语进行交流和沟通的人才所占百分比在跨国公司工作的人才所占比例/%定量,跨国公司在本国母公司、分支机构或子公司中的人才所占百分比海外学习、培训进修人才所占比例/%定量,指有过海外学习或海外培训和进修经历的人才所占百分比

3 上海与境外国际航运中心人才集聚水平的比较

香港、新加坡和伦敦等航运中心在发展过程中对国际化高素质人才形成强大的吸引力,也提供很多吸引人才的政策.[6]人才又推动这些航运中心向更高层次迈进.这些航运中心吸引人才的经验对上海国际航运中心集聚人才有借鉴作用.

3.1 模糊综合评判法

模糊综合评判可较好地解决综合评估中的模糊性,适合评估因素和结构层次多的系统,其主要步骤如下:(1)建立评估因素集.国际航运中心人才集聚水平评价指标集合U={U1,U2,…,Ui,…,Um}式中:Ui={Ui1,Ui2,…,Uij,…,Uin},而Uij=

{Uij1,Uij2,…,Uijk,…,Uijp}.

(2)建立权重集.权重集是与评估因素集相对应的多级集合,即A={A1,A2,…,Ai,…,Am}式中:Ai={Ai1,Ai2,…,Aij,…,Ain},而Aij=

{Aij1,Aij2,…,Aijk,…,Aijp},可将权重集元素组成的矩阵记为[WTHX]W[WTBX].

(3)建立评估矩阵.计算各级指标的评估分值,根据隶属关系,建立模糊评价矩阵[WTHX]R[WTBX]=[JB([][HL(4]R11[]R12[]…[]R1m

R21[]R22[]…[]R2m

[][][]

Rn1[]Rn2[]…[]Rnm[HL)][JB)]]式中:0≤Rij≤1;1≤i≤n;1≤j≤m.

国际航运中心人才集聚水平的评价指标均为增指标,即数值越大越好,各项指标的隶属度可由下式获得yik=[SX(]xik[]xmax[SX)]式中:k为国际航运中心个数,k=1,2,3,4;yik为第k个国际航运中心第i个2级指标的评估分值;xik为4个国际航运中心第i个2级指标的实际指标值;xmax为4个国际航运中心第i个2级指标中的最大值.

(4)进行多级模糊综合评判.①计算2级指标第i个指标的综合评判矩阵Bi=Wi•Ri={Bi1,Bi2,…,Bip}式中:i=1,2,…,m;Wi为评估因素集Ui的权重矩阵,[WTHX]W[WTBX]i=[Ai1 Ai2 … Aij … Ain];[WTHX]R[WTBX]i为评估因素集Ui的评估矩阵,[WTHX]R[WTBX]i=[JB([][HL(4]Ri11[]Ri12[]…[]Ri1p

Ri21[]Ri22[]…[]Ri2p

[][][]

Rin1[]Rin2[]…[]Rinp[HL)][JB)]]n为第i个指标下的评估因素个数;m为2级指标个数.②计算2级指标综合评判矩阵B=W•R={B1,B2,…,Bi,…,Bm}式中:W为评估因素集U的权重矩阵,[WTHX]W[WTBX]=[A1 A2 … Ai … Am];[WTHX]R[WTBX]为评估因素集U的评估矩阵,[WTHX]R[WTBX]=[JB([][HL(1]B1B2Bn[HL)][JB)]]=[JB([][HL(4]B11[]B12[]…[]B1p

B21[]B22[]…[]B2p

[][][]

Bm1[]Bm2[]…[]Bmp[HL)][JB)]]m为2级指标个数;p为评估集中元素个数.③计算最终的评估值.根据评估值大小确定各国际航运中心人才集聚水平的排名.

3.2 上海、香港、新加坡和伦敦国际航运中心人才集聚水平比较

(1)指标体系权重的确定.邀请11个相关行业专家对指标体系的权重作出判断,专家的行业分布见表3.

表3 专家行业分布港口(组合港)航运院校船舶所有人(协会)海事仲裁货运代理(协会)航运金融航海(学会)咨询、船舶管理和船舶检验上海海事局航运企业

通过德尔菲法确定指标体系的权重,见表4.表4 4个国际航运中心人才集聚水平评价权重及基础数据1级指标权重2级指标权重上海香港新加坡伦敦人才规模0.23从业人员中人才规模/万人0.2510.168.24现代航运服务业人才占航运人才的比例/%0.363.919.515.460关键行业人才满足度0.392.24.13.84.8人才质量0.31人才人均创造价值/(万元•人-1)0.345.50141.63123.69150人才人均吞吐量/(TEU•人-1)0.2111539834112.25 a以上工作经验人才比例/%0.2659706789本科及以上学历比例/%0.2335605565人才环境0.23高级经营管理人才薪酬水平/(元•a-1)0.16309090100人才自生能力0.1333.33.53.9吸引人才的扶持或优惠政策力度0.182.53.53.93.5中介组织、人才市场、行业协会的规模0.152.53.83.84.2培训及教育投入0.1233.33.64生活环境0.112.63.54.34行业运营国际规范化程度0.152.54.34.64.9续表1级指标权重2级指标权重上海香港新加坡伦敦人才国际化0.23掌握国际化知识、技能,能在国际化环境中工作的人才比例/%0.2938738393外籍员工所占比例/%0.140.50101020能使用英语进行跨文化交流的人才比例/%0.2158090100在跨国公司工作的人才所占比例/%0.1820707580海外学习、培训进修人才所占比例/%0.182.50202520

(2)基础数据的获得.通过查阅已有的公开资料、走访部分相关航运企业及院校以及向有代表性的航运企业发放问卷的方式,获得各航运中心人才集聚水平评价的定量指标数据;定性指标数据通过专家调查法获得.向专家详细介绍项目研究背景和各指标内涵,并提供已获得的相关资料,如:《WTO海运贸易协议与上海航运物流人才问题报告》,香港物流货运训练委员会的《2002年物流货运业人力调查报告》《世界著名的航运中心航运服务业发展经验》和《上海航运服务业发展情况调查》等,邀请专家结合自身的行业经验对各定性指标打分.评分为5级制,最好取“5”,好取“4”,较好取“3”,一般取“2”,差取“1”.最后对专家打分进行综合,见表4.

(3)评价结果.根据表4的权重和基础数据,使用模糊综合评判法对各航运中心进行评价,得4个国际航运中心人才集聚水平的综合排名,见表5.

表5 模糊综合评判综合得分航运中心上海香港新加坡伦敦得分0.420.790.800.89名次4321

由表5可见,在人才集聚水平方面,上海国际航运中心与境外航运中心还存在一定差距.

4 上海国际航运中心人才集聚水平落后的原因4.1 人才规模方面

(1)现代航运服务业人才十分匮乏.上海现代航运服务业人才比例非常低.目前,上海把更多注意力放在航运硬环境[7]建设和港口吞吐量的提高上,而航运中心的确立更多由软环境[8]决定.因此,上海现代航运服务业尚不足以形成规模,难以吸引和留住人才.

(2)关键行业人才满足度低.上海国际航运中心的部分关键行业仍处于发展初期,某些特殊岗位人才由于无法承受工作压力或对薪酬水平不满意,纷纷跳槽,导致人才短缺.[9]

4.2 人才质量方面

(1)人才劳动效率较为低下.虽然上海拥有众多航运从业人员和排名世界第2的集装箱吞吐量,但“人才人均创造价值”和“人才人均吞吐量”均很低.上海航运产业总体仍属于劳动密集型的低附加值产业.[10]

(2)5 a以上工作经验人才比例较低.由于对薪酬不满意或对工作内容不感兴趣,上海航运人才的跳槽率相对较高.

(3)人才整体学历水平较低.上海的“人才中本科及以上学历比例”指标在4个航运中心中最低,说明上海航运业人才总体受教育程度低,学历结构不尽合理,对人才的要求和培养还局限于低水平的数量扩张,对人才质量提升的重视度不够.

4.3 人才环境方面

(1)吸引人才的扶持或优惠政策力度还不够大.与境外航运中心相比,上海对人才的吸引力还不够大.人才政策表现为单一的户籍政策.尽管《重点领域人才开发目录》对航运业有所倾斜,但由于总量控制,户籍政策的受惠率仍然较低.

(2)中介组织、人才市场和行业协会发展角色缺位.相比国外强大的协会组织和门类细致的专业人才市场,上海该类组织屈指可数.高层次、复合型人才的培养需要多年的实践经验积累,单个企业无法满足,须行业协会和中介机构发挥作用.

(3)培训及教育投入相对较少.与境外航运中心相比,上海航运人才的培训和教育投入偏小,培训普及率低.一些企业仅对员工进行象征性的在职培训,缺乏系统性和有针对性的培养.

(4)生活环境不利于人才的引进和发展.上海地区的生活成本很高,尤其是房价水平,给刚走上社会的应届毕业生造成很大的生活压力.

(5)行业运营的规范化程度不高.目前,上海航运业很多的商业规范和标准无法与国际接轨.

4.4 人才国际化方面

(1)掌握国际化知识、技能,能在国际化环境中工作的人员比例值偏低.由于经费投入和师资水平的限制,航运院校学生无法接触到国际最先进的理念,难以深入了解国际惯例,到海外学习和培训的机会少、时间短,到国外创业和工作的机会更少.

(2)缺乏一批熟练运用外语工作的人才.与境外航运中心相比,上海的英语语言环境仍有较大差距,较难吸引跨国公司落户上海.

5 建 议

(1)关键产业的集聚.国家层面对上海国际航运中心建设的政策倾斜以及航运对外开放的先行试点,如启运港退税政策、第2船籍港登记制度以及自由港政策等,以更具挑战性和发展空间的事业舞台吸引人才.对地区总部企业、现代航运服务企业和国际组织分支机构等落户上海的审批和税收等给予优惠,通过“筑巢引凤”广纳贤才.

(2)适当放宽入沪条件.大力引进上海国际航运中心建设急需的关键行业人才,如现代航运服务业中的复合性、国际化和地区总部经营管理人才以及以船长(轮机长)为主的高级船员;多渠道解决关键人才的子女教育及配偶就业问题;制定对航运业外籍人才的资助和奖励办法;简化出入境手续;简化就业许可手续等.

(3)完善居住证制度.加大航运专业的产业导向分值,使“绿色通道”(适当降低办理居住证的学历限制,延长居住证有效期,提供个性化服务)在更大范围内发挥作用.

(4)研究领军人才、急需人才所得税减免政策的可行性.借鉴新加坡、日本、荷兰、中国香港的做法,对从事航海的高级船员实行基本工资纳税、海上津贴免税的政策,稳定船员队伍,吸引更多的人才投入到航运事业中.

6 结 论

人才是国际航运中心建设的关键因素,航运人才高地的建设关系到上海国际航运中心的建设速度和建成水平.本文通过分析上海国际航运中心的产业构成,指出上海国际航运中心建设中急需的12类关键人才.同时,使用模糊综合评判法,通过构建的上海国际航运中心人才集聚水平评价指标体系,对上海、香港、新加坡和伦敦等4个航运中心进行比较,发现上海在人才规模、人才质量、人才环境和人才国际化方面都与境外航运中心存在一定的差距.本文的研究结论有利于明确上海在建设国际航运中心过程中对人才的培养和扶持方向,为制定航运人才政策提供思路.

参考文献:

[1]余思勤. 上海国际航运人才资源需求预测研究[J]. 水运管理, 2004, 26(1): 15-18.

[2]云才. 上海港航人才全线告急[J]. 人才开发, 2006(11): 36.

[3]上海市“十一五”人才规划发展纲要[R/OL]. (2006-04-24)[2009-02-15] http://www.21cnhr.gov.cn/xinxi/file.jsp?f_ID=4800.

[4]上海市人力资源和社会保障局. 2007年上海人才资源状况报告[R/OL]. (2008-08-19)[2009-02-15] http://www.21cnhr.gov.cn/xinxi/file.jsp?f_ID=5742.

[5]陆海祜. 构建上海国际航运中心与航运服务中心双引擎发展模式[J]. 中国港口, 2007(12): 1-5.

[6]Hong Kong Port and Maritime Board. Study to Strengthen Hong Kong’s Role as an International Maritime Center[R]. Hong Kong, 2003.

[7]宋炳良. 上海航运产业集群发展模式及相应对策[J]. 水运管理, 2007, 29(5): 5-8.

[8]马硕. 软实力是建设上海国际航运中心的关键[J]. 水运管理, 2007, 29(5): 1-4.

[9]吴立军. 中国高级船员市场现状分析[J]. 世界海运, 2008, 31(3): 23-24.

[10]王营济. 试论航运产业集群对上海国际航运中心建设的作用[D]. 上海:

上海海事大学, 2006.

金融中心竞争力评价研究综述 篇7

金融中心竞争力的评价研究以金融中心理论为基础, 通过建立评价指标体系, 寻求评价指标, 用评价方法进行金融中心竞争力的分析及定位。

一、金融中心理论

金融中心理论是金融中心评价体系建立的基础, 通过金融中心理论文献的梳理和其特点的分析, 可以明确评价体系建立的条件, 有利于确定评价因素。同时金融中心理论发展为评价体系的研究指明了方向, 是评价研究发展的动力和源泉。

随着金融中心理论研究的不断丰富和发展, 理论研究所涉及的范围越来越宽泛, 知识跨度越来越大。笔者通过全面回顾和分析金融中心理论发现, 金融理论研究带有三方面特点:跨学科性、人文性、动态性。本文通过归纳、梳理金融中心理论, 分析金融中心理论的三方面特点。

1. 金融中心理论的跨学科性

具有跨学科特征的金融中心理论经历了两个研究阶段。第一阶段是金融学与经济学的结合, 第二阶段是金融学与多学科结合。概括起来具有跨学科特征的金融中心理论主要有:金融聚集理论、规模经济理论、需求反映理论、行为金融理论、金融地理学、金融生态学, 下面介绍几种典型的具有跨学科特征的金融中心理论。

(1) 金融聚集理论

当生产实体达到一定规模后产生的聚集效应, 有利于聚集效益的产生。金融聚集理论就是在此思想上建立起来的, 金融中心一旦形成便产生聚集效应, 提高了金融聚集效益。Kindleberge (1974) 在对金融中心进行定义后认为金融市场组织中存在着“规模经济”或“聚集效应”, 这形成了金融市场的集聚力量[1]。金融聚集理论是将经济学中的“聚集效益”和“聚集效应”等经济概念应用到金融学中, 从规模经济和聚集理论的角度分析了金融中心产生和发展的原因。作为集聚形式的金融中心一旦出现将提高交易效率, 同时带来密集的信息流。

(2) 金融地理学

金融地理学属于区位经济学的研究分支, 帕克 (1982) 认为国际金融中心在地理上拥有吸引投资者和借款者的优势, 这些优势主要表现在四个方面:时区优势、地点优势、交通运输优势和政策优势[2]。金融地理学从地理学的角度分析了金融中心建设发展过程中地理位置的重要作用, 是从金融中心的环境和自身特征对其进行研究和探讨, 该领域的研究对金融机构选址和金融区域布局都有着深远的影响。

2. 金融中心理论中的人文性

人文, 即重视人的思想, 重视人的作用, 重视人对客观事物的自主选择。概括起来具有人文特点的金融中心理论有:政府引导理论、金融创新理论、行为金融理论。下面介绍具有人文特征的行为金融理论。

(1) 行为金融理论

行为金融理论形成于上世纪80年代, 由Robert J.shiller (1997) 对行为金融学进行了定义, 行为金融学研究投资者在决策时产生的偏差并试图解释金融市场中存在的标准金融不能解释的反常现象[3]。该理论体系由两部分组成:一是人的有限理性, 二是套利行为的有限理性。该理论结合了心理学、决策学、西方经济学等多学科知识, 从人的心理行为角度分析金融市场中与标准金融理论相背离的反常现象, 注重人的因素对金融发展形成的不可逆转的影响。

3. 金融中心理论的动态性

从19世纪伦敦、纽约等传统金融中心的出现到今天金融中心在世界各地星罗棋布地发展, 纵观金融中心发展脉络可以看出金融中心的发展是个可变的, 持续增长、不断聚集资产与信息的过程, 具有明显的动态特点。金融中心的理论研究也越来越注重金融中心发展中的动态特点, 理论研究视角逐渐从静态转为动态, 出现了如金融产品流动性理论、信息流金融中心理论等具有动态特点的金融中心理论。

(1) 金融产品流动性理论

资产的流动性是指某种特定产品能够以较低的交易成本、合理的价格水平、较短的交易时间和较小的价格波动进行流通的能力。瑞斯托·劳拉詹南 (1998) 指出的, 一种可自由兑换的货币或一个重要国家的政府债券在实际上是一项商品, 在各个地方都可以同等交易, 而逻辑上这种交易更倾向于在流动性好的大金融中心进行[4]。产品流动性理论认为金融中心作为金融机构的聚集地, 降低了金融交易的信息成本, 增强了金融产品的流动性, 反过来金融产品流动性的增强也促进了金融中心的发展。

金融产品流动性理论正是从金融产品本身流动性、动态性的特点出发, 将金融中心形成原因的研究引入到更加微观、更加具体、更加动态的领域。

(2) 信息流金融中心理论

信息流金融中心理论认为越是信息集中、信息不对称的地方, 越是金融机构的集中地。金融中心是信息的聚集地, 是信息流通、传输的枢纽, 因此信息成为了金融中心建设的关键。波特尔斯 (Porteous 1995) 提出了信息溢出、不对称信息、信息腹地、国际依赖性和路径依赖性的概念, 并指出这些因素是金融中心建设发展的关键条件, 这为该理论的形成奠定了基础[5]。此后香港教授赵晓斌 (2004、2005) 又通过量化的手段分析了非对称信息对金融中心的影响, 他通过FINDEX指标体系衡量了中国的一些主要城市的金融水平, 并在量化研究的基础上提出, 地理因素依然是使金融服务业在一地高度聚集的原因, 并分析说明了非对称信息是跨国公司总部区域选择和金融中心发展的关键因素。

信息流金融中心理论是金融地理学的研究分支, 是从区域聚集的角度, 动态分析信息流动、聚集及其不对称发展对金融中心发展的影响。

二、国内外金融中心竞争力评价体系及方法应用

随着金融中心理论研究的深入, 金融中心竞争力的评价研究有了快速的发展。受到理论研究的指导, 评价体系的研究也从不同层面体现了跨学科性、人文性、动态性的特点。

1. 国外学者的研究成果

国外学者对金融中心竞争力评价体系的研究起步于上世纪七八十年代, 在此之前学者们还多局限于定性地分析金融中心竞争力及产生发展条件, 从而进一步解释各金融中心的竞争力特点。随着金融中心的蓬勃发展和金融中心研究的不断深入, 各位学者开始关注在金融中心竞争力研究中引入定量研究的方法, 这就出现了金融中心竞争力评价体系。该研究方式打破以往定性分析的研究模式, 引入各项指标因素构建评价体系, 从而方便应用定量的方法对金融中心竞争力进行分析, 便于对金融中心进行定位。

许多国外学者和研究机构对金融中心竞争力评价问题有所研究。Reed (1981) 利用成簇分析方法, 比较了76个城市, 并对金融中心进行排名[6]。Choi等 (1986) 利用非线性加权最小方差等回归分析方法, 把全球最大的300家银行在14个金融中心不同类型的办事处数量以及这些金融中心吸引办事处的理由进行了排名[7]。Abraham, Bervaes和Guinotte (1994) 对除美国以外的37个国际金融中心的发展和竞争力表现进行了研究, 并建立了相应评价的指标体系[8]。Liu等 (1997) 在Reed和Abraham等人研究的基础上, 利用层次成簇分析法和主要因素分析法对亚太地区包括上海在内的金融中心进行了排名[9]。Zhao, Zhang和Wang (2004、2005) 通过FINDEX指标体系衡量了中国的一些主要城市的金融水平, 提出了与O'Brien (1992) 截然不同的观点, 即地理因素依然是使金融服务业在一地高度聚集的原因, 并分析说明了非对称信息是跨国公司总部区域选择和金融中心发展的关键因素。该研究注重了金融地理学对金融中心建设和竞争力的影响, 充分体现了研究中的跨学科特点。伦敦金融城 (2005) 的分析报告由英国的Z/Yen调查公司统计制作, 运用指标数据和问卷调查相结合的方法, 以技术型劳动力、管理能力、税收制度、政府责任和生活环境为评价指标, 对伦敦、纽约、巴黎、法兰克福4个金融中心城市做了竞争力分析[10]。伦敦金融城 (2007) 提出了全球金融中心排名指数 (GFCI) , 该排名报告以人力资源、商业环境、市场准入、基础设施和综合竞争力为评价指标, 对全球46个城市加以比较和排名[11]。金融城研究的优点是符合金融市场不断变化的实际情况, 将定性和定量的指标都归入指标体系中, 评价范围广, 排名更新迅速, 体现了动态性的研究特点。

由于西方发达国家金融业发展历史久远, 金融机构系统健全, 其金融数据的搜集具有全面快捷的特点, 这为金融中心竞争力评价体系的研究奠定了良好的基础。因此国外学者的研究范围更为宽泛, 通常是针对国际金融中心建立竞争力评价体系。指标的选取更为微观、细化, 通常是定量化和定性化的指标共同组成评价体系。从实证研究的范围来讲国外学者的研究重点是西方金融中心的发展和竞争力排名, 从上世纪90年代后期开始注重了对亚太地区的研究、比较。国外学者通常应用的评价方法主要有线性回归、聚类分析、主成分分析等。

2. 国内学者的研究成果

国内学者对金融中心评价指标体系的研究起步较晚, 但发展极为迅速, 各学者的研究在积极学习国外先进研究成果的同时也结合了本国实际情况, 发展出了不同的研究特色。回顾以往的研究成果, 可将国内学者的研究分为两个阶段。

(1) 起步阶段 (2002—2004)

该阶段的研究是重点研究并建立国际金融中心指标体系。从分析金融中心形成和发展的原因出发, 定性分析建立指标体系。

李虹、陈文仪 (2002) 构建的国际金融中心指标体系包括:金融规模、效率、安全性指标和金融国际化指标[12]。该指标体系强调了国际化因素对金融中心发展的重要影响。但各项指标因素多为定性描述, 无法进行实证论证, 没有提出具体可行的评价指标。

胡坚、杨素兰 (2003) 按照经济指标、金融指标、政治指标三项指标建立了国际金融中心的评价指标体系[13]。该指标体系关注金融中心的等级划分及功能作用, 并首次提及环境因素, 如政治指标。但该研究对城市环境、信息聚集度等定性指标并未考虑。

杨再斌和匡霞 (2004) 分别为城市微观条件、国家宏观条件及周边环境三组共十三项因素建立了国际金融中心的解释结构体系, 并利用层次分析和模糊判断法应用建立的指标体系对上海和60年代末70年代初的新加坡加以量化比较[14]。该指标体系强调了金融中心的都市特征, 指标选取涉及到环境、政治等多方面, 但多为定性描述, 其量化方法是进行专家评价, 因此该评价体系应用的合理性与准确性受专家水平和主观因素影响较大。

回顾起步阶段的研究, 有以下几方面的特点:一是建立国际金融中心竞争力指标体系是该阶段研究的重点。受国外学者研究的影响, 我国学者初期主要以研究国际金融中心竞争力指标为主, 注重国际化因素对金融中心的影响。二是定性分析建立指标体系。研究初期学者通过回顾分析影响金融中心形成和发展的因素条件, 定性建立评价指标体系。三是定性指标的选取及其量化不成熟。在该研究阶段指标的选取已经从只注重金融、经济等定量指标到开始关注环境、政治等定性化指标, 但定性指标的量化方法还不成熟。例如, 在胡坚教授建立的指标体系中对于政治指标的量化, 只反应了政局稳定的信息, 而另外一些政策信息, 如开放性政策、监管法规等并不能通过该量化方法体现。

(2) 发展阶段 (2005—2007)

该阶段的研究深入关注国内、区域金融中心的研究, 并运用定量与定性相结合的方法建立指标体系。

王仁祥 (2005) 运用了模糊综合评价与层次分析法相结合的方法, 从经济发展、金融发展、城市发展和信用环境4个方面构建了区域金融中心评价体系, 并选择了中部五省省会进行了模糊综合评价[15]。该指标体系涉及了包括政策和城市在内的定性指标, 并减少了国际化指标, 体现了该体系的区域性特点。

张泽慧 (2005) 按照国内霸主地位、金融中心的流动性、金融的集中度、资本的安全性四个方面构建了金融中心指标体系。张泽慧 (2006) 建立的国内金融中心指标体系包括:所在城市外国银行和金融机构数量、所在城市证券市场交易量、所在城市银行存款和所在城市的金融从业人数[16,17]。提出国际金融中心形成的前提是成为国内金融中心, 并通过指标体系的建立体现了国内与国际金融中心评价体系之间的区别与联系。

陆红军 (2007) 通过专家论证和多元统计分析, 建立了国际金融中心竞争力评价指标体系, 并通过因子分析与聚类分析, 对纽约、伦敦、东京、新加坡、香港与上海的金融中心竞争力能级、现状及趋势进行了量化研究[18]。该指标体系的建立是通过经验研究、专家评价和统计分析筛选提取的, 利用了定量与定性分析相结合的方法建立评价指标体系, 比以往体系建立方法更加全面、客观。

发展阶段的研究具有以下几方面特点:一是该阶段的研究重点是建立区域或国内金融中心竞争力指标体系, 研究范围更加深入、微观, 我国学者开始注重将评价指标体系的研究与国内实践相结合, 注重指标体系在我国的实用性。二是尝试运用量化方法建立指标体系, 在建立体系的方法选择上运用定量筛选与定性分析相结合的方法, 使指标体系更加客观、全面, 为进一步地实证分析打下良好的基础。如陆红军 (2007) 建立的指标体系就是通过经验研究、专家评价和统计分析筛选提取的, 属于定量与定性分析相结合的方法。

三、小结及展望

纵观金融中心评价体系的研究, 体系范围从国际到区域再到国内, 在定量研究中不断注重定性因素, 整个评价体系不断多元化, 不断细化, 不断深入关注环境和人的因素, 突出了跨学科性、人文性、动态性的研究特点。但其中还存在着以下问题:一是指标体系不全面。有些指标体系侧重于金融机构和金融市场的反映, 而忽视了金融中心所在地区的政治、交通等因素的反映指标。评价指标体系不能全面地反映出影响金融中心发展的因素条件。二是指标搜集和筛选困难。由于统计工作方面的欠缺和差异, 一些指标因素不易统计或无法搜集, 致使评价指标体系缺少实用性。三是指标的相关性。有些指标间相关性较大, 造成评价信息重叠。四是评价应用困难。有些指标体系范围宽泛而又庞杂, 导致应用指标进行评价计算困难, 不易应用。同时金融中心评价研究在我国的发展还存在着以下困难:首先我国在统计数据连续性方面的工作有所欠缺, 不利于各城市统计数据的搜集和筛选。其次, 我国金融中心理论研究进展缓慢, 缺少理论创新。这使得我国金融中心竞争力评价研究在建立思想和方法上与国外学者的研究还有一定距离。

配送中心管理绩效的综合评价研究 篇8

关键词：配送中心,管理绩效,区间值模糊综合评价,层次分析

配送中心管理绩效评价是指在客观分析配送中心内外经营环境的基础上,建立起配送中心经营绩效评价的指标体系和科学的评价方法,系统地评价配送中心利用中心资源,发挥中心功能,产生直接经济效益和综合经济效益的能力。评价结果是配送中心经营人、配送中心投资人和政府部门评判配送中心经营状况的依据[1]。对于配送中心管理绩效的评价,若采用单因素评价方法,其评价的结果往往是片面的,这样就有必要建立一套考虑多因素的经营绩效综合评价模型。模糊综合评价已被广泛应用于各领域,但大部分方法都是采用传统的模糊评价方法,然而经营绩效的好与差不能清楚地界定,它具有不确定性的特征。传统的模糊评价方法对评价指标采用定值来进行评价,这种评价方法存在一定的缺陷[2]。本文基于层次分析法和模糊综合评价的基本原理,提出了配送中心绩效的区间值模糊综合评价方法。整个评价过程中所涉及的要素均采用区间值形式,从而全面反映评价者对各因素的偏好程度,充分利用了有效的模糊信息,考虑了评价过程的中偏差的摄动程度,更为客观地评价配送中心的绩效。

1 综合评价的原理和方法

1.1 区间值单因素权重

在进行区间值模糊综合评价过程中,区间值单因素权重的确定是最重要的。引入Saaty提出的层次分析法1～9标度来定义区间值判断矩阵,为保证确定的权重能够保证区间值判断矩阵的一致性,采用分解矩阵与修正特征根的方法确定单因素排序权重[3,4]。将区间值判断矩阵分解为两个一般的层次分析矩阵,然后分别求其最大特征值对应的正分量的归一化特征向量,修正后即可得到区间值判断矩阵的单因素权重[5]。

1.2 区间值层次分析综合评价权重的确定

综合权重指的是最低层指标对最高层的综合权重,即最低层指标权重通过中间层中各层相应节点指标权重进行传递,得到其对最高层的权重。

1.3 模糊综合评价

根据配送中心绩效评价所涉及的范围和层次,按照绩效评价系统的思想和原理,建立层次分析模型。模型中最低层中各元素的集合构成因素集:C=(c 1,c2,,cn)T。

根据评价目标和相关规定,对评价因素的优良程度给出评价等级的集合:V=(v 1,v2,,vm)T,其中

在评价配送中心绩效时,聘请专家和有经验现场工作人员(h人)对因素集中每一个因素打分。为避免主观偏差,使评价行为更加符合实际情况,每位参评人员对各因素的打分为一个区间值。从而得到评价矩阵:

根据各位参评人员的专业知识背景和工作经验的差别,每位参评人员赋以不同的权重,即得参评人员的权重集

区间值层次分析中综合权重的确定过程是经过区间值的乘法运算实现的,由此得到的综合权重也是区间值,在进行模糊综合评价时参评人员打分得到的评价矩阵也是区间值矩阵,若直接进行模糊综合评价,则可能会导致评价结果区间值的发散。为避免评价结果区间值的发散,必须对区间值综合评价权重进行修正。

为a≥b的可能度,则修正后得到综合评价排序权重的修正值为[6]:

则配送中心绩效的评价的最终得分为:

2 实证研究

中山市某配送中心,地处中山市北部物流中心,现对其进行区间值模糊综合评价,由于涉及的评价指标较多,计算复杂,因此本文只就二级综合评价进行计算过程演示。

2.1 评价指标体系

首先建立递阶层次模型。如表1所示,其中A层为最高层; 层为中间层;C(C1,C2,,C9)层为最低层。则因素集为C=(C1,C2,C3,C4,C5,C6,C7,C8,C9)T

2.2 建立各级区间值判断矩阵

根据层次分析法1～9标度,对同层因素之间相对其父节点因素重要性进行两两比较。得到的区间值比较结果构成区间值判断矩阵。根据以往经验和配送中心实际情况,对其进行两两对比,得到的区间值比较结果构成中间层对最高层重要性的区间值判断矩阵RA←B和最低层对中间层重要性的区间值判断矩阵 为

2.3 评价指标权重的确定

以中间层对最高层的权重向量为例,由

可知

计算单因数评价权重的修正系数α和β:

求R-A←B和R+A←B的最大特征值所对应的正分量的归一化特征向量为:

即得到单因素权重向量为:

同理可以求得最低层对中间层的权重向量,具体计算结果见表2。

应用综合权重的公式(1),由以上求得的中间层对于最高层的单因素评价权重以及最低层对于中间层的单因素评价权重,可求出各因素对于最高层的综合评价权重。如C1相对于A的综合权重为

同理可以求出其他因素相对于最高层的综合评价权重,具体计算结果见表2。

由公式(3)应用到本实例可得:

再由公式(2)可求得修正值,以第一个因素为例:

同理,可求出其它因素的综合评价权重修正值,具体计算结果见表2。由表2的计算结果可知

2.4 模糊综合评价

应用公式(4),该配送中心绩效的模糊综合评价得分为:

2.5 评价结果

通过模糊综合评价得分的结果可知,该配送中心的整体绩效一般。从评价过程看,必须应用现代库存理论,优化存货系统,加快存货的周转,以提高存货周转率。同时,还要进一步提高仓储管理水平,以提高该配送中心的整体绩效。

3 结论

本论文将区间值理论与层次分析方法和模糊综合评价理论相结合,提出了配送中心绩效的区间值模糊综合评价方法。解决了评价问题的不确定性和评价过程的复杂性。通过实证研究,证实了该方法的可行性,这对改进配送中心管理具有一定的借鉴作用。

参考文献

[1]林榕.浅析物流配送中心的建模与仿真[J].物流工程与管理,2010,32,(9):110-111,140.

[2]齐欢.数学模型方法[M].华中科技大学出版社,2000.

[3]谢海.基于改进的相对优势度的区间数排序[J].科学技术与工程,2008,8,(22):5983-5986.

[4]魏毅强,刘进生,王绪柱.不确定AHP中判断矩阵的一致性概念及权重[J].系统工程理论与实践,1994,14,(4):16-22.

[5]向小东.模糊AHP法及其在人才评价中的应用[J].四川工业学院学报,2002,21,(1):74-76.

数据中心设备状态评价模型研究 篇9

关键词：设备状态评价,模糊理论,CRITIC算法,AHP算法,主客观组合赋权法

1引言

随着信息化的深入发展, 以及大数据和云计算技术的成熟与应用, 国家和企业纷纷加大了数据中心的建设。截至2012年3月我国各类数据中心约有43万个, 所有机房可容纳的服务器可达500万台。由于服务器设备数量巨大, 设备管理与维护越来越重要, 设备运维水平直接关系到数据中心能否安全稳定运营, 而做好设备运维的前提是及时、全面获知设备的运行状态。因此, 本文以数据中心服务器设备为研究对象, 对设备状态评价模型进行了系统研究, 结合了多套算法从不同的层面对数据中心设备进行评价, 旨在全面、系统地获知设备状态, 提升数据中心设备运维管理水平, 为数据中心的高效运营提供支撑。

2模型概述

2.1评价对象

服务器是数据中心最为核心的设备, 就服务器种类来说, 目前X86以其成本低廉、性能强大等优势逐渐成为数据中心的主流服务器, 在服务器组成结构上, 典型的X86架构服务器一般都包含CPU、内存、主板、网卡、磁盘、电源、风扇这几大核心部件。本文以基于X86体系架构的服务器作为基本评价对象。

2.2评价思路

数据中心由数以万计的服务器组成, 服务器又由若干部件组成, 每类部件具有若干指标属性, 基于数据中心的物理及逻辑构成特点, 将数据中心分为硬件层、设备层、部件层、指标层四个层面, 对数据中心设备状态进行系统评价。具体来说, 首先通过部件运行指标值对设备部件状态进行评价, 然后通过部件状态对设备状态进行评价, 最后统计分析众多设备的状态得出整个硬件层的状态, 完成对数据中心整体设备状态的评价, 整个评价思路是一个自下而上的过程。

2.3评价框架

首先需要考虑以下几个关键问题:

2.3.1状态界定

本文中设备状态是指设备当前的运行状态, 为了统一对设备状态的认识, 将设备状态分为以下四个等级:

(1) 正常状态:所有运行指标处于理想运行范围内, 设备处于健康状态;

(2) 注意状态:部分指标运行超出理想运行范围, 设备服务能力下降;

(3) 异常状态:运行指标变化量较大, 设备部分部件发生故障, 但设备仍可对外提供服务;

(4) 严重状态:运行指标严重超出理想运行范围, 设备几乎或已经不能对外提供服务。

2.3.2指标体系

构建一套科学的指标体系是设备状态评估的基础, 所选择的指标需要客观反映评价对象的运行特征, 具有客观性、完备性, 并且要可测量、可采集, 具有实际操作意义。本文选取的指标主要有CPU、内存使用率、温度、电压以及部件负载信息等。

通过模型算法对部件运行指标的“好”与“坏”进行判定, 需要制定一套指标标准值。设备部件运行指标值与设备配置、数据中心运营要求等多种因素有关, 目前业界没有统一标准, 主要依据专家经验并结合厂商给出的设备参数制定出合理的指标标准值。

2.3.3权重因素

主要包含两个层面的权重, 一是指标权重, 二是部件权重。通常设备部件的状态可通过多个指标来衡量, 如CPU使用率、CPU温度, 而这些指标对于部件状态的影响程度并不相同;类似, 不同部件的运行状态对设备状态的影响也不尽相同, 如风扇对设备的重要性相比CPU就低很多。因此, 在设备状态评价模型中需要引入这两类权重并进行量化。

目前权重的确定方法可分为两类, 一类是主观赋权法, 另一类是客观赋权法。主观赋权法是由决策分析者根据对指标的重视程度而赋权的一类方法, 由于引进了人为干预, 这类方法难以摆脱人为因素的影响;客观赋权法一般是根据所选择指标的实际信息形成决策矩阵, 在此矩阵基础上通过运算形成权重, 该类方法忽略了对指标重要性的先验认识。由于部分指标值在设备实际运行中存在一定的主观可调整性, 如CPU、内存使用率, 仅使用客观赋权法会存在一定的局限性。因此, 本模型拟组合客观赋权法 (CRITIC算法) 和主观赋权法 (AHP算法) 构建指标权重函数计算指标权重。

2.3.4评价理论

设备状态是一个模糊的概念, 具有很强的主观性, 难以对其进行精确区分与衡量, 在设备管理与维护过程中, 也无需对设备状态进行精确度量, 采用模糊理论可很好地满足设备状态评价需求。

基于以上分析, 给出设备状态评价模型框架图, 如图1所示。

3模型实现

3.1模型权重计算

3.1.1基于CRITIC算法的指标权重计算

(1) 样本数据选择。记部件类别数为m, 样本数据为当前时刻全部设备某类部件的指标值, 样本容量为n, 即样本包含n个该类部件的指标值, 每个部件上的指标数量为pi (i=1, 2, .., m) 。将原始指标值与指标标准值进行对比计算偏差率, 得到模型的最终输入值如下:

(2) 数据的标准化处理。不同指标的数量级和量纲可能会有所不同, 需要进行标准化处理以消除数量级和量纲的影响。对于正向指标, 即越大越好的指标, 作如下转换:

对于负向指标, 即越小越好的指标, 作如下转换:

为了便于理解起见, 仍记标准化处理后的指标值为xij。

采用CRITIC方法建模得到某类部件的指标权重向量记为Wc。

3.1.2基于AHP算法的指标权重计算

(1) 判断矩阵构造。AHP算法的关键在于利用1~9间的整数及其倒数作为标度来构造两两比较判断矩阵。在同一层评价因素中, 将部件的指标进行两两对比, 计共有m类部件, 第i类部件的指标数为pi, 根据相对重要性的判断引入合适的标度数值, 从而形成判断矩阵, 记为Ei:

其中CR为判断矩阵的随机一致性比率, CI为判断矩阵的一般一致性指标, RI为判断矩阵的一般一致性指标。当CR<0.1时, 即认为判断矩阵具有满意的一致性, 说明权数分配是合理的, 否则需要调整判断矩阵, 直到取得具有满意的一致性为止。

最后对权重向量进行归一化处理:

3.1.3主客观组合赋权法计算最终权重

亦可根据AHP算法思想得到部件的权重:

3.2部件层状态评价

对于部件评价结果向量的分析, 可采用最大隶属度原则。部件在哪个等级的得分最多, 则认为部件状态属于哪个等级。

3.3设备层状态评价

高层次的评估矩阵可由较低层次的综合输出构成, 即设备的评估矩阵R可由部件的综合输出构成。

设备综合评估结果为

对于设备评价结果向量的分析, 本文选择最大隶属度原则评价设备所属的状态等级。

3.4硬件层状态评价

在设备状态评价结果的基础上进行整个硬件层状态评价。使用探索性数据分析的方法, 可形象直观地评价硬件层运行现状。

探索性数据分析是对调查、观察和计算所得到的数据, 在尽量少的假定下进行处理, 通过作图、制表等形式和方程拟合、计算某些特征量等手段, 探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。示例说明如表1所示。

4模型评估

从模型准确率和模型稳定性两个角度对模型进行评估, 模型准确率评估采用准确率的平均值来衡量, 稳定性评估采用准确率的均方误差来衡量。在已发生的时间轴上采集指标值和设备状态作为测试样本, 运用已建立的模型评价测试样本的状态, 并与真实的样本状态进行对比, 结果越符合真实状态则说明模型准确率越高。

假定采取了N个时刻的数据, Ni表示第i个时刻评价的设备数量, 准确率为Ri:

其中xj表示对设备j的状态评价正确与否:

则N个时刻平均准确率为:

准确率均方误差为:

MSE越接近于0, 则说明模型越稳定。

5模型优化

数据中心设备数量巨大, 保留的历史运行数据达到海量级别, 属于大数据的范畴。利用大数据技术与理念, 对这些数据进行挖掘分析, 可很好地对设备状态评价模型进行优化。本文模型中所使用到的指标标准值, 部分是依据专家经验得出的, 考虑到设备的利用效益、成本节约等因素, 诸如CPU、内存使用率的标准值是可结合历史运行状况适当进行调整的, 通过对历史指标值的统计分析并结合设备实际状态, 可以为指标标准值的制定与优化提供有力支撑;另外计算判断矩阵过程中对两两部件之间的重要性判断也存在一定的主观性, 通过对历史运行数据及设备实际状态的分析, 可以挖掘出部件之间的关联性, 进而为调整和优化部件之间的重要性提供依据。

6结语

本文以数据中心服务器设备为研究对象, 系统地进行了设备状态评价模型的研究。在评价思路上, 本文将数据中心所有设备分为硬件层、设备层、部件层、指标层四个层面, 从下到上逐层对设备状态进行评价。在具体算法方面, 采用了模糊理论并结合CRITIC算法和AHP算法分别评价部件层、设备层和硬件层的状态。在权重方面, 本文创新性地构建了主客观组合赋权法对指标权重进行赋权, 有效消除了单独使用主观或客观赋权法所产生的不良影响。同时, 本文对模型评估也进行了详细论述。最后, 本文还通过对海量历史指标数据的分析, 对模型优化进行了探索。该理论模型的应用可有效提升数据中心的设备运维水平, 支撑数据中心高效运营。受限于实际指标数据的采集等因素, 本文在模型检验方面存在一定的不足之处。

参考文献

[1]陈正伟.综合评价技术及应用[M].成都:西南财经大学出版社, 2013.

[2]何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社, 2012.

[3]和讯网.http://www.hexun.com.

[4]李爱国, 厍向阳.数据挖掘原理、算法及应用[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2012.

[5]孙亚辉, 林韩, 陈金祥.变电设备状态综合评估方法的研究[J].中国化工贸易, 2013 (04) .

[6]维克托·迈尔-舍恩伯格, 肯尼思·库克耶.大数据时代[M].杭州:浙江人民出版社, 2013.

[7]张炳江.层次分析法及其应用案例[M].北京:电子工业出版社, 2014.

配送中心选址评价指标体系研究 篇10

配送中心 (Distribution Center) 是指从事配送业务具有完善的信息网络的场所或组织, 应基本符合下列要求: (1) 主要为特定的用户服务; (2) 配送功能健全; (3) 辐射范围小; (4) 多品种、小批量、多批次、短周期; (5) 主要为末端客户提供配送服务。[1]配送中心是经济发展与社会进步的必然产物, 糅合了物流的仓储、运输、包装、装卸搬运、流通加工等多种功能, 在现代物流中发挥着重要的枢纽作用, 在现代经济中发挥着越来越重要的作用。

配送中心的选址不仅对企业发展具有战略性影响, 而且通常配送中心规模较大, 地处要道, 其建设和经营会影响到周边地区, 甚至关系到整个社会物流系统的合理化。因此, 配送中心选址是否合理不仅对于企业的发展具有非常重要的作用, 而且对于社会物流的发展具有重要的影响。

1 配送中心选址评价

配送中心选址要考虑的因素很多, 在实际调研和深入分析的基础上, 本文认为配送中心选址主要有自然环境因素、经济因素、投资环境等因素, 具体如下:

1.1 自然环境因素

(1) 地质条件。配送中心需要堆积存放大量货物, 地面要有一定的承压能力, 否则, 容易造成沉陷、翻浆等严重后果; (2) 气象条件。主要考虑温度、风力、降水量、无霜期、冻土深度、年平均蒸发量等因素; (3) 水文条件。配送中心一般应远离容易泛滥的河川流域与上溢地下水的区域; (4) 地形条件。配送中心首选地形应是完全平坦的, 次之可选择稍有坡度或起伏的地方, 山区陡坡则应该完全避开, 同时, 场地有无发展余地也是考虑的因素。

自然环境因素的权重系数通常是0.1~0.3。

1.2 经济因素

(1) 建设或租赁费用。如果考虑自建配送中心, 配送中心选址应重点考虑相关建设费用, 否则, 则主要考虑租赁运营场地产生的费用; (2) 运输费用。应优先选择靠近产品需求地或者产品供应地的位置, 便于缩短运距、降低运费; (3) 运营成本。配送中心选址应考虑人工、水、电、热、燃气等运营产生的相关费用; (4) 产品特性。配送中心应很好地适应产品特性, 如产品易变质的应考虑尽量接近消费者; (5) 服务水平。配送中心选址应能够保证向客户提供快速满意的服务。

经济因素的权重系数一般是0.3~0.5。

1.3 投资环境因素

(1) 交通条件。配送中心应当具备良好的交通条件, 最好依据港口、车站、机场、交通主干道入口处等交通枢纽布局, 优先考虑能够衔接多种不同的运输方式, 方便货物的进出的位置; (2) 公共设施状况。配送中心选址应考虑周边道路、通信等公共设施是否齐备, 有无充足的电、水、热、燃气的能力, 以及周围是否配套污水、固体废弃物等处理设施; (3) 经营环境。主要考虑有无当地政府给予的优惠政策以及能否容易招聘到高素质的员工等因素。

投资环境因素的权重系数一般是0.2~0.4。

1.4 其他因素

其他因素主要包括国土资源利用、环境保护要求及周边状况等因素, 配送中心应当尽可能节约用地、充分利用国土资源, 重视自然环境与人文环境的保护, 尽可能降低对居民生活的干扰, 同时, 配送中心应尽量远离易散发火种的工厂及居民住宅区附近。

其他因素的权重系数要视具体情况而定, 一般在0.1~0.2之间。

综上分析, 本文构建了如图1所示配送中心选址评价指标体系。针对候选的配送中心选址方案, 可以通过测算各项子指标然后加权求和, 得分最高者即为最佳方案。此外, 受制于企业经营的内外部条件, 配送中心的选址往往很难达到最优, 这种情况下, 可以根据节约成本的原则, 考虑从现有的配送中心或从适合建设配送中心的地点进行选择, 尽量做到最好。

2 算例

某企业是一家快消品批发企业, 主要为省内各县、市代理商提供快消品的配送服务。随着经营产品品种和客户规模的不断增多, 原有的配送中心从规模上已经不能满足企业发展的需要, 而且随着企业供应商的增多, 继续在原有的配送中心进行运营已经无法保持物流系统最优, 因此, 企业考虑重新对配送中心进行选址。经过实地考察, 最终确定了3个可供选择的配送中心选址方案A、B、C, 具体位置如图2所示。

为了选择合适的配送中心, 建立如图3所示指标体系。

通过专家打分方法, 对A、B、C三个方案的各个子指标进行打分, 加权后A方案自然环境因素、经济因素、投资环境因素和其他因素四个指标的得分分别为 (70, 65, 80, 90) , B方案四个指标的得分分别为 (73, 90, 75, 80) , C方案四个指标的得分分别为 (70, 63, 82, 71) 。

对A、B、C三个方案得分加权, A方案最终得分:73.5, B方案最终得分:83.3, C方案最终得分:69.1。所以最终选择B方案。

3 结论

配送中心选址是一个涉及很多复杂因素的复杂问题。选择配送中心地址必须系统地分析影响配送中心选址的因素, 采用科学合理的办法做出准确的决策。本文在系统分析影响配送中心选址主要因素的基础上, 从自然环境因素、经济因素、投资环境因素和其他因素四个方面, 构建了配送中心选址评价指标体系, 并应用于快消品企业的配送中心选址问题。本文构建的配送中心选址评价指标体系, 对于选择合理的配送中心地址、有效降低物流系统运营费用、促进企业更好的为客户服务、保证企业的高效和平衡发展具有重要意义。

摘要：配送中心选址要考虑的因素很多, 本文在实际调研和深入分析的基础上, 提出了包含自然环境因素、经济因素、投资环境等因素的配送中心选址指标体系, 并对某快消品批发企业配送中心企业选址进行了验证。

关键词：评价指标体系,配送中心选址,物流

参考文献

[1]GB/T-18354-2006, 中华人民共和国国家标准—物流术语[S].

[2]吴巧云, 王家全, 王耀军, 汪正西.供应链环境下配送中心选址问题研究[J].物流与采购研究, 2009 (23) :101-102.

[3]刘鑫.基于库存策略的随机物流中心选址问题优化研究[D].北京:北京交通大学, 2007:8-13.

评价中心 篇11

作为中国-荷兰企业社会责任项目第二期的核心成果，这项可在线应用的企业社会责任绩效衡量与信息披露系统已搭建完成，进入测试运行阶段，可为政府部门、行业协会和各类企业，提供社会责任绩效、透明度和公众口碑的自我评测及对比分析。

3大核心模块 325个三级指标

该系统由三大核心模块组成：指标体系、指数模型和口碑监测。在此基础上，系统开发了五个主要的应用系统，包括信息采集、信息管理、指数评价、口碑监测及交流展示。

指标体系模块以GRI可持续发展报告框架为主要参考依据而设计，同时吸收了国内研究机构和各行业协会发布的指南，涵盖公司治理、经济责任、环境责任、员工责任、人权责任、社会责任和产品与服务等7个一级指标，下设49个二级指标以及325个三级指标。

绩效指数模型在指标体系已有的325个三级指标基础上，选取25个有较好的代表性和数据可获得性的指标作为核心计算指标。

口碑监测模块运用网络智能抓取技术，通过设置行业、地区、企业以及社会责任指标分类的关键词，分析从互联网公开渠道获取的大量有关企业社会责任的动态信息，实现实时监测目标企业、地区和行业的社会责任口碑状况，自动判断和分析其对企业、地区和行业的正负面影响。

在线应用 面向三类核心用户群

企业、行业主管机构和协会、各地政府，这是上述系统的三个核心用户群。用户可以登陆在线监测和评价系统，按照提示逐项完成，整个使用过程简洁、高校。

对企业用户而言，系统的主要价值在于四个方面：进行社会责任绩效的自我评测与标杆比对，为绩效改进提供依据；了解和掌握潜在供应商和合作伙伴的社会责任状况，防范供应链责任风险；实时监控社会口碑，有效优化公众形象；与同行交流履责经验，提高实践水平。

对行业主管部门和协会来说，通过本系统提供的行业间、行业内地区间、行业内不同指标属性乃至具体企业间的社会责任指数分析，用户可以了解本行业与其他行业的对标状况，还可以监测本行业社会责任相关的舆论动态和社会影响，从而制定清晰有效的社会责任推进战略，树立示范区域和标杆企业，引导行业履责水平持续提升。

从地方政府部门的角度，用户可以了解本地区与其他地区相比，在社会责任表现上的优点和弱点，掌握本地区不同行业间的社会责任绩效和透明度对比状况，了解本地区内优秀的社会责任实践企业，监测本地区社会责任有关舆论动向，以便制定有效的地方政策，引导和推进本地区的社会责任实践，防范社会责任风险。

评价中心 篇12

1.1文献研究法

课题研究将依据已有相关文献进行, 将阅读和参考大量关于中职学校“以学生为中心”和评价体系理论的文献资料, 以已有理论和评价模式为基础, 结合现阶段社会对中职教育的最新要求, 寻求新观点和新突破。

1.2调查研究法

本课题采用的研究方法之一, 采用调查问卷的方法, 在学生和教师中采集相关研究信息, 并对我校教务管理系统进行调查分析, 通过数据的比较和代表性分析, 了解现有教学评价体系的主要功能和评价程序方式, 并找到存在的不足和可完善的地方, 最后在通过数理统计的方法和实验班实际运用的校验来确定正确的研究结论。

1.3准实验研究法

在研究实践中, 以某特定专业班级为例, 通过新设计的“以学生为中心”评价体系量表来考察教师的教学情况和学生的学习效果, 准实验研究法能让我们更加真实的了解评价体系对教学活动的影响效果, 并发现评价体系在整个教学活动中应用存在的各种细节问题。

1.4个案研究法

在学校教育教学活动中, 确立单个学生或课堂个案研究为对象, 记录并把握个案对象的具体情况及发展趋势, 及时整理数据信息, 及时收集教师和学生相关的反馈信息, 再结合具有代表性的普遍观点, 为进一步调整和完善新的“以学生为中心”评价策略提供依据。

1.5定性与定量评价研究法

运用多元评价主体、多方式评价手段, 再结合各种理论研究方法, 建立多重评价机制, 从而建立系统的职业学校“以学生为中心”评价体系, 并对其评价方向进行定性的把握, 应用以定量数据进行实际操作实证分析, 使新评价体系的指标具有科学性和合理性。定性分析能使新的评价体系既具有理论基础, 又有实用价值和指导作用。研究方法结合采用量化评估、问卷调查、教师反思、课堂与个别谈话等诸多方式进行综合评价研究。

2中职学校“以学生为中心”评价体系的构建

2.1“以学生为中心”法与传统教学法的比较

2.1.1在教学形式上“以学生为中心”法, 是教师为依据个人或集体的教学设计为主导, 引导学生依据学习目标进行主体活动的教学方法。课程组织形式一般为教师预设学习项目, 然后按教学计划指导学生完成某项阶段性任务或解决某个课程重点问题。如按照“教学设想-项目计划-实施讨论-确认结果-实施检查与评估-反馈与改进”这个项目实施过程, 教学形式是开放式的、互动和学生的自主性体现明显。

2.1.2在学习内容上“以学生为中心”法, 教师仍会结合专业理论与技能开展教学, 只是形式有所改变, 而学生获取理论知识是在项目进行的思考、探索和实践过程中学习到和掌握的。学习内容的学习和理解, 寓教于自主思考和, 寓教于实践之中, 这很好的符合了中职学生的学习能力特点, 也很好的解决了中职学校大部分学生学习兴趣不浓的问题, 较好的保证教学取得好结果。“以学生为中心”, 思考-探索-检验-执行的过程让学生记忆深刻的掌握了理论知识, 又通过操作实践, 锻炼了手和脑, 促进了理解和技能, 可以说是一种高效的学习方法。

2.1.3在教育目标上:美国著名教育家布鲁姆先生结合西方教育理论与实践经验, 对传统教育教学目标进行了科学的分类, 提出认知目标, 情感目标和行为操作目标模式。认知目标可对应理论或专业基础知识, 情感目标对应学习态度或兴趣, 行为和操作目标对应技能, 这些在“以学生为中心”中得到了综合的体现和兼顾。“以学生为中心”组织形式让这些目标成为了一个有机的整体。

2.1.4在交流传递方式上, 传统教学方式单向而被动, “以学生为中心”方式双向和主动高效。在“以学生为中心”过程中教师是阶段性的讲课和适时的指导, 学生是思考探索和行动操作, 教师可根据学生活动的成功与否适时调控教学进度和教学难易程度。教师还可以有时间对那些学习遇到困难的同学进行辅导和关注, , 提供建议和参考的方法, 引导和鼓励他们补充信息, 获得学习的成功。具有双向信息的互动传递, 控制到大局, 又照顾到个体, 这才是真正有效率的教学信息传递。

2.1.5参与程度的不同:“以学生为中心”法, 教学组织形式保证了学生课堂的参与程度很高, 教师在授课过程中, 借助于各种教学手段、信息技术、活动形式来营造良好学习氛围。还表现在学生必须通过自身或组件的学习团队来独立地完成逐项的学习任务, 这些任务是被教师设计过, 考量过的, 符合教学目标和学生实际需要的教学内容。特别是一些对传统课堂抗拒的中职学生来说更是解放了他们的身体和思想, 发挥了他们的长处和特点, 使他们找到学习的动了和感受到了学习的快乐与成功。

2.1.6评价手段的不同。“以学生为中心”法, 评价的手段可以是多元的, 多阶段和层次的, 可以是外在量化的分数, 也可以是内在定性的激励与肯定, 可以是老师对学生的评价, 也可以是学生小组的自评与互评。这种评价方式尽可能的做到全面、公平、公正, 体现了评价的科学性。教育评价的真正意义就在于, 依此, 当学生从不会做一件事, 经过自我思考和努力之后, 克服困难, 做成了一件事, 那发自学习者内心的成功和喜悦往往是无法用语言和分数的多少来表达的, 给予其肯定和赞赏即可。“以学生为中心”的质量高低和学生学习效果的好坏评判, 我们结合“以学生为中心”实施的过程, 而不是只去看考试结果, 对学生的评价有整体和过程的体现。而传统的教育教学评价很难做到如此。

2.1.7“以学生为中心”法存在的问题。首先是师资受现有的教育体制和绝大多数学校所存在的教学资源条件有限的限制, 教师所面临的问题一是教师知识结构不合理, 二是实践能力和操作技术能力不强, 三是由此所造成的工作量负荷太大, 四是受到现有实验实习场所的条件限制。“以学生为中心”中教很多问题的发生有必然性也有很大的偶然性, 教师受到知识面的影响往往不能及时解决和正确的指导学生。另外“以学生为中心”往往需要多门具体的学科知识支撑课程教学, 且事实上学生提出的问题涉及各个领域;再有是教师受到自身年龄和实践技能能力的影响而不能正确示范, 不少教师都是从大学到中学, 缺少企业的工作经验, 技能水平已经严重落后, 对于实际问题的解决, 就很难了。

另外实验场室和教材的问题也比较突出, 以我校为例, 作为国家级重点职业学校, 实验实习场所安排都非常困难, 更何况国家其他地区和学校。现有的教材主要是为教师的教而设计的, 是学科相对独立的, 而不是为学生的学设计的, 更没有从培养学生的综合能力和思维的角度考虑, 用这样的教材实施“以学生为中心”, 情况可想而知;用现有的教材, 对于现阶段的中职生源质量而言, 不仅教师的教辛苦, 学生的学也同样是一种折磨。因此, 编制适应“以学生为中心”需要的教材已刻不容缓。

3“以学生为中心”评价的内涵

对于中等职业学校教学评价来说, 总是希望通过有效的教学评价能给学生和老师带来某种积极有益的引导和对教与学的促进作用。而我希望的“以学生为中心”评价是能通过综合教师与学生、学生与学科内容之间的相互作用, 显著地促进每一个学生的学习和改善每一个老师对教学的理解和实践方式。通过探讨如何合理设置中职学校“以学生为中心”评价手段和目标对于我们研究中职“以学生为中心”来说是十分必要的。中职学校的“以学生为中心”评价必须要依据一定通用的评价标准和原则, 再结合“以学生为中心”的实际情况和特点, 在教师与学生在“以学生为中心”整个过程中, 去体现评价的意义和目的。

评价是教师教学活动和学生学习行为效果所进行的双边活动进行价值评判的过程。在此定义中, 包括了评价目的、目标和评价的范畴和主体多元性, 我再本文研究中主要讨论教师的教学活动, 这样所设计的教学评价量表更具针对性和指导性。根据我多年从事牧医专业课理论与实践教学工作的实际工作经验, 结合中职学校教学的普遍特点, 再加上对教育评价理论内涵的理解, 我们认为中职学校“以学生为中心”评价的内涵主要有以下几个方面: (1) 评价模式与评价维度的多元化、 (2) 重视教学过程与教学方法的评价、 (3) 以学习效果来评价教学、 (4) 重定教学评价的焦点、 (5) 评价内容突出职业素养特色。

4“以学生为中心”评价的原则

4.1职业性原则

中职学校“以学生为中心”的职业性应体现在专业知识和技能教学的规范性、和企业标准接轨的紧密程度、学生的职业思维习惯的培养、职业道德的培养上。

4.2全面性原则

中职“以学生为中心”评价应充分考虑中职学校学生的特点、专业课程教学的特点、教学内容的实践性、教学组织形式上具有的规律。教学评价既突出重点、鼓励难点突破, 更加应该关注过程和态度。

4.3发展性原则

“以学生为中心”评价是可在教学过程中或者教学活动结束时进行, 评价的重点在于引导课程活动的科学发展方向、指导改善教学工作。科学评价的组织方式是实现评价内容、评价主体、评价性质、评价手段方法的适应性。并科学的采集评价数据信息, 通过严谨也细致耐心的实践与分析过程, 严谨的信息分类和筛选, 调整评价指标和权重, 尽量避免可能出现的人为或技术性评价误差, 使评价符合客观实际需要, 使评价体系具有强的生命力。

4.4适用性原则

评价有时适用性和普遍规律的科学性是相互制约的, 具有普遍代表性的正确的评价方式可能是不一定满足针对和适用性的评价原则的, 本研究认为中职学校教学评价的实施在保证足够科学性的前提下, 注重强调适用性和实效性为好。

4.5模块化原则

“以学生为中心”形式开展的中职学校技能教学工作, 大都需要整合专业理论与专业实践知识, 同时还包括与之相对应的技能操作知识, 甚至是对跨专业的实践与理论知识都有一定的涵盖和应用, 所以模块化的课程整合原则非常适用于“以学生为中心”中的确定和组织操作过程。

5“以学生为中心”评价的内容

进入21世纪后, 企业标准和就业需要为特点的职业教育教学导向性突出, 以服务学生为宗旨的职业教育新目标。职业教育要重视提高学生的思维能力、实践能力、分析和解决实际问题的能力和符合社会需求的高职业素养能力的培养。“以我国社会产业转型升级需求为就业导向, 以培养学生综合能力和素养为教育根本”的教育模式, 它强调以职业能力为核心, 即专业知识水平、动手能力、应用能力和必要的职业素养和团队合作管理能力。在教学组织形式教学手段上, 提倡以学校教学、社会实践、顶岗实习、信息化教学手段的综合运用培养模式;在教学方法上, 以开放式的讨论、分享、现场分析操作等为主。本研究认为“以学生为中心”评价内容应该包含以下几个方面:教学目标、教学内容、教学手段、教学方式、教学效果、职业素养。

6“以学生为中心”评价量表的设计

根据以往经验和可以借鉴的成熟与经验做法, 教学评价指标体系的构成与建立, 需要从3个方面来依次进行。首先应确定具体评价维度与评价指标、然后再依据所研究范畴特点来科学合理分配指标权重和比例, 最后进行细化编制评价的细项和标准。

6.1评价指标项的确立

依据“以学生为中心”理论和“以学生为中心”活动的特点, 结合我校畜牧兽医专业设置的特点和在地区的代表性, 对教学整体评价目标进行了分解, 通过实验小组教师共同对现有专业课教学评价系统的分析和比较, 我所设计的“以学生为中心”评价体系为七级指标结构, 主要包括教学目标、教学内容、教学手段、教学方式、教学效果、教学特色、职业素养7个一级指标, 下设20个二级指标 (见表1) 。

6.2各指标项权重的分配

在确定各个项目的评价主体和二级指标后, 接着必须对每个指标的评价权重进行合理科学的分值分配。在学校外聘专业专家指导委员会老师的带领之下, 学校组织专业科组和专业骨干教师、名师、学科带头人、同时聘请企业专业技术专家和资深管理专家组成权重分配小组, 通过大量的实践经验和现金社会需求相结合, 初步确定了各项指权的权重。各个指标的权重分配如下表所示, 总分为100分 (见表2) 。

7结语

以上教学一级与二级评价指标的确定和各指标的权重分配, 充分考虑到教学各个环节在教学中的地位和作用, 充分考虑到中职学生实际能力和学习基础, 重点突出了“以学生为中心”的设置特色和组织的创新性要求, 并结合当前学生所欠缺的素养和社会现阶段对中职生提出的适用性素质要求, 全面系统的体现了“以学生为中心”各个环节的权重, 通过这些权重分配所确立的教学方式和方法, 对中职学校“以学生为中心”从教学项目的科学设置到组织管理, 到最后的教学方式效果和素养等要求都具有工作的具体指引性, 为科学、规范、适用的中职学校“以学生为中心”提供了规范和标准, 达到以评促教的效果。