归一化论文关于人才综合能力定量评价新方法——归一化加权累加法论文范文参考资料

归一化论文关于人才综合能力定量评价新方法归一化加权累加法论文范文参考资料 摘要 综合能力评估往往需要定量化的一套评价指标及相应方法。通过研究分析，发现目前对人才评价方法大多还是通过专家组讨论或*来完成，其缺点是掺杂了专家的主观倾向（偏重了某一方面），不利于具有综合素质人才的选拔。针对这个问题，提出一种定量化评价新方法归一化加权累加法，该方法能够消除不同科目的量纲，并通过改变不同科目的权值体现出科目的重要程度，适合评价或选拔不同性质的人才。同时指出，专家组的职能应该回归到制定指标和规则上来，这样能够提高效率、体现公平、公正和透明，让人才脱颖而出。 关键词 综合能力评价；职称评定；人才遴选方法；归一化处理；加权累加法 G642.3 A 1674-893X(xx)05-0145-04 人才已经成为了经济和社会发展的决定性因素。如何发现人才、获取人才、评价人才以及合理使用人才，是当今人力资源开发与管理的核心内容。 准确评价一组员工的综合能力水平或者遴选优秀的人才是一个复杂的过程，因为考察的内容是多方面的，有的方面可以量化，而有的方面不好量化。当考察的科目相同时容易比较，但当考察科目不同时就很难做比较。如果仅靠专家*表决、推荐的话，就会出现评价结果因专家的视角不同出现不同的结果。其实，专家评审制度经过多年发展，利弊皆有1,2，但直到今天仍然应用广泛，说明目前还没有更好的办法取代它。 最近几年来，出现了一些新的研究成果。伍华键等3借鉴了层次分析法，引入云模型方法，大大减少了人为判断的主观性，既具有客观性又达到标准化。王文军等4提出了一种基于粗糙集理论的高校教师综合评价算法，很大程度上避免了原来靠专家主观因素判断来确定的弊端。赵涛5在分析人才综合能力影响因素基础上，提出基于层次分析法的人才综合能力评价模型和分级标准。但是，这些方法理论性太强，实际操作不方便，不便于推广。 综上所述，目前在评价人才综合能力方面存在以下几个问题： 尽管制定了一些考核指标，但比较粗略，无法直接给出定论，需要“专家组”*决定； 人才的材料没有量化，评价工作没有起到应有的导向作用，业绩考核往往流于形式，没有发挥杠杆调节作用； 一些新的评价方法看似科学，但不宜操作。 本文利用数学反演理论中归一化的思想，针对人才评估中存在的不同科目数据不能对比的问题，研究归一化加权累加方法与人才综合能力之间的关系。 一、不同科目数据的归一化加权累加方法 在日常生活中，归一化的思想经常用到，大体意思是把考察科目量化，比如学生的课程考试，语文满分150分，数学满分150分，英语满分100分，这意味着对每门课都设定了最低分（一般为0）和最高分，这也是归一化的一种，而且暗示了不同科目的每一分具有同等价值，因此，不同科目的分数可以累加，三门课程的总分就可以评估学生综合学习的能力。 但是在另一种情况下，尽管考察科目也量化了，同一科目可以比较大小，但不同科目却无法判断出哪个更好，主要原因是量化的单位不同，而且每个科目的值只有下限却没有上限，即业绩越多越好。这种情况下就只有“专家评审”了，一旦进入专家评审阶段，就意味着“专家的主观判断”起了主要作用。比如表1所示，有三名科技工作者评优，考察指标为三项：纵向科研项目数、发表SCI/EI论文数量和获奖数目，很明显，这三个人各有特点，整体实力都不错，如果找10个专家来评审，答案必定五花八门，最后得出的排序一般为概率结果，仅仅体现出专家组成员对评判科目的喜好程度。如果专家中重视纵向科研项目的，就投给了张甲，如果注重学术论文的就投给了李丙，如果注重奖项的就投给了王乙。*结果甚至会变成“人际关系的结果”。 在数学反演理论中，对待数据空间中不同量纲的数据体，为了能够使它们满足一定数学方程且稳定收敛，必须对不同量纲的数据进行归一化。首先，在数据体中找到相同量纲数据中最大值，并用具有相同量纲的数据体除以该最大值，即得到一批介于0-1之间的一组数据。其次，为了体现出不同科目的重要程度，引入不同的权值，级别相同的科目权值设为1，级别重要的科目权值设为大于1的数值，级别不重要的科目权值设为小于1的数值。最后，把归一化的数据乘以对应科目的权值，然后累加，这样一个数值就可以反映人才的综合能力。另外，对于同一科目下的子科目也可以设置权值区别其重要程度，但这些子科目权值必须满足权值相加为1的原则，否则就变得太复杂而失去宏观控制的意义。 其中，i是人员序号，是第i个人所有科目数据归一化累加结果，是科目A、B、C的原始统计数据，比如发表论文的篇数，科研项目的项数，获奖数目等，是科目A、B、C所对应权值，是科目A中子科目的原始统计数据，是子科目A1、A2对应的权值，且满足。 表2是归一化处理结果，即找出每个科目中数量最大的值，然后用它做除数进行归一化，再累加这些归一化后的值，其总和就是一个综合评价参数，用它排序就能体现出人才的综合能力，结果为张甲排名第一，在三项考核指标具有同等重要级别的情况下，张甲在三个科目中有两项排名第一，由此看出。归一化累加值能够反映人才的综合能力。 确定定量化评价指标非常重要，它能够体现公平、公正和透明，因为评价指标会改变评价结果，起到政策导向作用。专家组的职能应该是制定“规则和标准”，以及核实原始申报数据是否正确就行。如果我们的政策需要调整，就要讨论、修改评价指标，以及这些指标的权值即可，不需要动用人力物力搞专家评审会，那样只会浪费资源，降低办事效率。 表1、表2是一种简单的评价指标，如果认为这三项指标同等重要时，可以将权值设为1，如果特别强调某一项时，可以提高该项权值。在上面例子中，假设我们重视程度依次为SCI/EI论文数量、纵向科研项目、获奖情况，那么可以依次设置权值为1.5、1.1和1.0，则归一化结果李丙排名第一，因为他的论文数量占有绝对优势，满足政策导向（见表3）。 显然，上述三项评价指标太粗糙，比如发表论文一项，SCI和EI没有分开，SCI和EI所体现出的含金量不同。另外，第一作者和通讯作者又有差别。科技成果获奖也存在奖项等级、名次之分，仅仅用项目数量来考察显然太笼统。鉴于上述理由，改进细化考察指标如下： （1）纵向科研项目：只统计第一负责人项目，国家级项目包括973、863和国家自然科学基金，权值设为0.7、 _项目（973、863项目的子课题降级为 _项目）权值为0.3。 （2）学术论文：可分为国、内外两大类独立考察，国外论文权值为0.9，国内论文权值0.6。SCI论文权值为0.6，EI论文权值为0.4。第一作者算一篇，而通讯作者算0.75篇。 （3）获奖情况：可分为国家级和 _，国家级权值设为0.6， _奖项权值设为0.4。一等奖权值0.5，二等奖权值0.3，三等奖权值0.2，排名第一算一项，排名第二算0.67项，排名第三算0.33项。 表4、表5、表6分别展示了被评人员的各科目及子科目原始数据统计值、归一化值及加权累加值。由表6右边的累加结果看出，李丙的得分为2.12，排名第一，这与李丙发表的论文多有关，而且论文科目的权值为1.5（由两部分组成：国外论文权值0.9，国内论文权值0.6），高于其他科目的权值1.0，体现了政策导向，鼓励多发表SCI/EI论文，而且发表国外收录论文鼓励更大。 当然，评价指标模型不是一成不变的，它随着评价对象的变化而变化。比如大四学生报送研究生之前要进行综合素质测评，那么指标模型可包括：前三年文化课成绩、发表论文、获奖情况、英语四六级成绩、参加社会公益活动、参加大学生创新项目、参加班干部工作等环节，显然，文化课成绩最重要，所占权值要高一些，其他科目也可适当调整，最后可按照上述归一化加权累加方法计算总得分即可排名。 与以前人们对人才的描述不同，量化原则是今后发展的必然趋势，但有了量化数据（不同科目数据）还远远不够，因为不同科目之间的数据没有办法比较，本文讨论的归一化原则