李澎林，方莉倩，李 偉

(浙江工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 浙江 杭州 310023)

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移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)下的一種勝任力模型構(gòu)建方法研究

李澎林，方莉倩，李 偉

(浙江工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 浙江 杭州 310023)

現(xiàn)有勝任力模型構(gòu)建方法大多具有較強(qiáng)主觀性，以及缺乏工作過(guò)程數(shù)據(jù)分析，導(dǎo)致構(gòu)建模型缺乏定量化的結(jié)果，對(duì)此結(jié)合當(dāng)下移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展背景，在對(duì)傳統(tǒng)勝任力模型的研究基礎(chǔ)上，提出并設(shè)計(jì)了一種新的勝任力模型構(gòu)建方法，重點(diǎn)討論了勝任力模型隱式特征的挖掘過(guò)程，給出了過(guò)程數(shù)據(jù)歸一化、權(quán)重量化以及差異性檢驗(yàn)等相關(guān)數(shù)據(jù)處理方法，從而實(shí)現(xiàn)了勝任力特征的提煉以及各指標(biāo)結(jié)果的量化，使之可進(jìn)行實(shí)際的運(yùn)用，最終結(jié)合實(shí)例對(duì)研究方法進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)勝任力模型的有益補(bǔ)充.

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)；勝任力模型；隱式特征；數(shù)據(jù)歸一化

勝任力模型(Competence model)是為了完成某項(xiàng)具體工作或達(dá)到某一業(yè)績(jī)目標(biāo)所需要具備的一系列不同勝任力特征的組合.自1973年McClelland提出勝任力(Competence)概念以來(lái)[1]，人力資源管理過(guò)程中對(duì)員工知識(shí)、技能、動(dòng)機(jī)和特質(zhì)等要素與工作績(jī)效之間聯(lián)系的研究日益深入[2-3]，并被廣泛應(yīng)用于招聘、培訓(xùn)和考核等人事管理環(huán)節(jié)中.隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)[4-5]的迅速發(fā)展，移動(dòng)辦公系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，被應(yīng)用于企事業(yè)單位的考勤、審批和任務(wù)等各個(gè)工作環(huán)節(jié)中，系統(tǒng)記錄了大量的個(gè)人日常工作行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也應(yīng)參與到勝任力模型的構(gòu)建過(guò)程中.目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界對(duì)勝任力模型構(gòu)建方法的研究主要集中在管理領(lǐng)域.McClelland等采用開放式的行為回顧式調(diào)查技術(shù)提出行為事件訪談法[6]；Mansfield & Mathew利用職能分析法[7]開發(fā)了包括技術(shù)期望、管理權(quán)變、管理不同的工作活動(dòng)以及管理工作環(huán)境的接口等方面的工作能力模型；王重鳴、陳民科基于勝任力特征的分析，設(shè)計(jì)了管理綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)量表[8]；Patricia Mclagan公司通過(guò)分析績(jī)效的方式確定勝任力.雖然研究成果已經(jīng)在實(shí)踐中得以應(yīng)用，但仍然存在一些不足，主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：1) 勝任力模型構(gòu)建方法主要依賴于研究人員的外部觀察或者經(jīng)驗(yàn)判斷，缺乏定量化指標(biāo)，主觀性較強(qiáng)，這也導(dǎo)致了構(gòu)建的勝任力模型結(jié)果缺乏可靠性；2) 勝任力模型構(gòu)建過(guò)程注重“結(jié)果導(dǎo)向”，忽略過(guò)程考核數(shù)據(jù)的參與，其分析結(jié)果必然存在偏差.移動(dòng)辦公APP發(fā)展迅速，如釘釘、有道云協(xié)作等APP都已較廣泛應(yīng)用于企業(yè)日常辦公，一些企業(yè)也開始研發(fā)符合自身需求的移動(dòng)辦公系統(tǒng).隨著移動(dòng)辦公APP應(yīng)用的日趨廣泛，如何將移動(dòng)辦公APP采集的工作過(guò)程數(shù)據(jù)參與到勝任力模型構(gòu)建過(guò)程，也成為一個(gè)新的研究課題.從而能有效彌補(bǔ)現(xiàn)有勝任力模型存在的缺點(diǎn)與不足，在大數(shù)據(jù)時(shí)代通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將移動(dòng)辦公APP中的海量行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為支持企業(yè)決策的勝任力模型，實(shí)現(xiàn)“企業(yè)大數(shù)據(jù)”的價(jià)值化，使企業(yè)的決策從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)化為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”.

基于上述分析，筆者在現(xiàn)有勝任力模型研究基礎(chǔ)上，結(jié)合移動(dòng)辦公APP的功能與特點(diǎn)，重新設(shè)計(jì)了勝任力模型構(gòu)建流程，提出了勝任力特征量化的計(jì)算方法，并重點(diǎn)對(duì)采集數(shù)據(jù)的歸一化、權(quán)重量化以及差異性檢驗(yàn)等計(jì)算處理方法進(jìn)行了討論，最終結(jié)合實(shí)例對(duì)方法進(jìn)行驗(yàn)證，使之可進(jìn)行實(shí)際的運(yùn)用.

1 傳統(tǒng)勝任力模型

勝任力模型是指擔(dān)任某一特定職位或任務(wù)角色所需要具備的勝任力特征的總和，可表示為

CM={CIi，i=1,2，…，n}

(1)

式中：CM為勝任力模型；CI為勝任力特征；CIi為第i個(gè)勝任特征；n為勝任力特征的數(shù)目[9].勝任力模型主要以冰山模型(Iceberg competency model)為理論基礎(chǔ).圖1即為冰山模型.

圖1 冰山模型Fig.1 Iceberg competency model

根據(jù)上述模型，各種勝任力特征CI可被描述為兩部分：

1) 顯式特征，即冰山以上部分特征，如行為、知識(shí)和技能等，屬于容易培養(yǎng)發(fā)展的部分，識(shí)別起來(lái)也比較容易見成效.此部分特征較容易通過(guò)考察資質(zhì)證書、考試和簡(jiǎn)歷等客觀數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)量.

2) 隱式特征，即冰山水下部分特征，如價(jià)值觀、態(tài)度、社會(huì)角色和自我形象等，是比較難于評(píng)價(jià)和改進(jìn)的，卻是決定人們行為及表現(xiàn)的關(guān)鍵性因素，是值得深入研究和挖掘的部分.此部分特征往往難以用客觀數(shù)據(jù)直接度量，但可以通過(guò)分析過(guò)程數(shù)據(jù)間接獲取.

目前，勝任力模型構(gòu)建的主要方法有行為事件訪談法、問(wèn)卷調(diào)查法、職能分析法和情景法等，但這些構(gòu)建方法主要依賴于研究人員或被測(cè)人員的主觀意識(shí)，是對(duì)勝任力特征定性化識(shí)別和確認(rèn)的過(guò)程.因此，構(gòu)建的勝任力模型往往用定性的方式進(jìn)行表達(dá)，而缺乏量化的指標(biāo)，一定程度上不能滿足企業(yè)日益變化的人事管理需求，需要引入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)以彌補(bǔ)不足.

2 改進(jìn)的勝任力模型構(gòu)建流程

如前所述，隱式特征蘊(yùn)藏于過(guò)程數(shù)據(jù)中，需要通過(guò)分析挖掘過(guò)程才能獲取，為此，在現(xiàn)有勝任力模型構(gòu)建方法研究基礎(chǔ)上，提出了基于工作過(guò)程數(shù)據(jù)分析計(jì)算的勝任力模型構(gòu)建流程，具體描述如圖2所示.

圖2 改進(jìn)的勝任力模型構(gòu)建流程圖Fig.2 Improved competency model construction flow chart

2.1 樣本準(zhǔn)備

樣本準(zhǔn)備包括確定績(jī)效標(biāo)準(zhǔn)和選取校標(biāo)樣本.確定績(jī)效標(biāo)準(zhǔn)指采用專家小組討論法或工作分析法確定能夠評(píng)估工作績(jī)效優(yōu)秀人員的指標(biāo)或者標(biāo)準(zhǔn).選取校標(biāo)樣本指按照確定的績(jī)效標(biāo)準(zhǔn)，分別從績(jī)效優(yōu)秀組和績(jī)效普通組的員工中分層、分類抽取一定數(shù)量的員工作為勝任力提煉的樣本數(shù)據(jù).

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括確定能力特征集和數(shù)據(jù)采集：

1) 能力特征集(Ability feature set)指進(jìn)行勝任力特征提煉需要采集的數(shù)據(jù)類型集合，包括人員信息、時(shí)間信息、地點(diǎn)信息、類型信息和評(píng)分信息等等可用移動(dòng)辦公APP采集且與工作績(jī)效相關(guān)的工作數(shù)據(jù)類型集合，即

AFs={AFi，i=1,2，…，n}

(2)

式中：AFs為能力特征集；AFi為第i個(gè)能力特征項(xiàng)(Ability feature).

2) 數(shù)據(jù)采集指根據(jù)確定的能力特征集，利用移動(dòng)辦公APP數(shù)據(jù)錄入、編輯和傳輸?shù)裙δ軐?duì)AFi進(jìn)行采集的過(guò)程.

2.3 數(shù)據(jù)歸一化

由于不同評(píng)價(jià)指標(biāo)往往具有不同的量綱和量綱單位，為消除指標(biāo)之間的量綱影響，必須對(duì)采集的數(shù)據(jù)集AFs的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理[10](Normalization)，得到每個(gè)原始數(shù)據(jù)項(xiàng)的評(píng)估值.歸一化處理后數(shù)據(jù)項(xiàng)值Naf(AFi)為

(3)

歸一化處理后的數(shù)據(jù)項(xiàng)值Naf(AFi)的取值為原始值通過(guò)Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化映射在區(qū)間[0,1]中的值.

2.4 數(shù)據(jù)權(quán)重量化

2.5 數(shù)據(jù)差異性對(duì)比

為了實(shí)現(xiàn)勝任力特征的最終提煉，需要利用普遍應(yīng)用于差異性檢驗(yàn)的兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)方法[12]識(shí)別績(jī)效優(yōu)秀組與績(jī)效一般組各數(shù)據(jù)項(xiàng)值Naf(AFi)是否存在差異，并用差異系數(shù)(Coefficient of variation)CV(Naf(AFi))表示.差異系數(shù)取值范圍為0或1，其中0表示不存在差異，1表示存在差異.

假設(shè)從績(jī)效優(yōu)秀組和績(jī)效一般組分別抽取樣本Sex和Sno，樣本容量分別為N和M，數(shù)據(jù)項(xiàng)值Naf(AFi)的樣本均值分別為AVexi和AVnoi，樣本總體方差分別為PVexi和PVnoi，假設(shè)H0為兩數(shù)據(jù)項(xiàng)均值之間不存在顯著差異，利用f檢驗(yàn)判斷兩總體的方差是否相同，如相等則采用t統(tǒng)計(jì)量計(jì)算式為

(4)

(5)

如果不同情況，則采用t統(tǒng)計(jì)量計(jì)算為

(6)

其中自由度采用修正的自由度，即

(7)

通過(guò)對(duì)各數(shù)據(jù)項(xiàng)值Naf(AFi)進(jìn)行差異性檢驗(yàn)，可得到各數(shù)據(jù)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的差異系數(shù)sw(AFi,CI).

2.6 構(gòu)建模型

利用各數(shù)據(jù)項(xiàng)AFi對(duì)于勝任力特征CI的支持權(quán)重sw(AFi,CI)和差異系數(shù)CV(Naf(AFi))，可確定每個(gè)勝任力特征的量化指標(biāo)T(CIt)為

(8)

指標(biāo)值T(CIt)越大表示該公司或職務(wù)對(duì)勝任力特征CIt的需求程度越高.最終得到量化勝任力特征的勝任力模型為

CM={(CIi,T(CIi)),T(CIi)>0且i=1,2，…，n}

(9)

3 模型設(shè)計(jì)與應(yīng)用

基于前述，能力特征集(AFs)是模型計(jì)算的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，其中能力特征項(xiàng)(AFi)分布于個(gè)體日常工作行為數(shù)據(jù)中，由于日常工作行為類型多樣，無(wú)法一一表述，所以將自覺性、主動(dòng)性、合作精神、責(zé)任感及執(zhí)行力作為勝任力特征提煉目標(biāo)，考勤早到時(shí)間、考勤晚退時(shí)間、任務(wù)早執(zhí)行時(shí)間、任務(wù)早完成時(shí)間和任務(wù)評(píng)分等幾項(xiàng)作為能力特征項(xiàng)，結(jié)合移動(dòng)辦公系統(tǒng)中的考勤模塊和任務(wù)模塊來(lái)討論勝任力模型的設(shè)計(jì)過(guò)程.

3.1 存儲(chǔ)模型設(shè)計(jì)

能力特征集AFs={考勤早到時(shí)間，考勤晚退時(shí)間，任務(wù)早執(zhí)行時(shí)間，任務(wù)早完成時(shí)間，任務(wù)評(píng)分}，相關(guān)數(shù)據(jù)通過(guò)考勤模塊和任務(wù)模塊間接獲取.

1) 考勤模塊主要獲取考勤早到時(shí)間(early_in_time)，考勤晚退時(shí)間(late_out_time)數(shù)據(jù).涉及表為人員表(t_staff)、考勤排班表(t_workshift)和考勤記錄表(t_attendance)等實(shí)體表組成.人員表存儲(chǔ)人員基本信息；考勤排班表存儲(chǔ)組織各類人員考勤應(yīng)到時(shí)間(should_in_time)和應(yīng)退時(shí)間(should_out_time)信息；考勤記錄表記錄人員考勤實(shí)到時(shí)間(real_in_time)和實(shí)退時(shí)間(real_out_time)信息.

2) 任務(wù)模塊主要獲取任務(wù)早執(zhí)行時(shí)間(early_start_time)，任務(wù)早完成時(shí)間(early_end_time)，任務(wù)評(píng)分(scores)數(shù)據(jù).涉及表為人員表(t_staff)、任務(wù)分配表(t_schedule)和任務(wù)進(jìn)度表(t_task)等實(shí)體表組成.其中任務(wù)分配表存儲(chǔ)組織各類人員各項(xiàng)任務(wù)內(nèi)容和任務(wù)應(yīng)開始時(shí)間(should_start_time)、應(yīng)完成時(shí)間(should_end_time)信息；任務(wù)進(jìn)度表記錄人員任務(wù)評(píng)分(scores)和任務(wù)實(shí)際開始時(shí)間(real_start_time)、實(shí)際完成時(shí)間(real_end_time)信息.

根據(jù)模塊中實(shí)體關(guān)系以及各數(shù)據(jù)庫(kù)表構(gòu)建出存儲(chǔ)模型，具體設(shè)計(jì)如圖3所示.

圖3 存儲(chǔ)模型設(shè)計(jì)圖Fig.3 Storage model design

其中，人員排班表(t_staff_workshift)、人員記錄表(t_staff_attend)、人員分配表(t_staff_task)和人員進(jìn)度表(t_staff_schedule)為實(shí)體關(guān)系表，通過(guò)表間關(guān)系計(jì)算將采集的能力特征集AFs={early_in_time,late_out_time,early_start_time,early_end_time,scores}分別儲(chǔ)存于t_result_attend和t_result_task中.

3.2 模型應(yīng)用

將采集的能力特征項(xiàng)(AFi)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使值映射于區(qū)間[0,1]，并根據(jù)崗位的實(shí)際需求確定各能力特征項(xiàng)對(duì)各勝任力特征的支持權(quán)重.以自覺性、主動(dòng)性兩項(xiàng)勝任力特征的數(shù)據(jù)處理過(guò)程為例，通過(guò)專家討論法確定各能力特征項(xiàng)對(duì)自覺性、主動(dòng)性的支持權(quán)重如表1所示.

表1 數(shù)據(jù)項(xiàng)權(quán)重量化描述列表

Table 1 Description list of weight of data items

數(shù)據(jù)名稱對(duì)應(yīng)勝任力特征支持權(quán)重考勤早到時(shí)間(early＿in＿time)自覺性0．3主動(dòng)性0．1考勤晚退時(shí)間(late＿out＿time)自覺性0．3主動(dòng)性0．2任務(wù)早執(zhí)行時(shí)間(early＿start＿time)自覺性0．2主動(dòng)性0．3任務(wù)早完成時(shí)間(early＿end＿time)自覺性0．1主動(dòng)性0．3任務(wù)評(píng)分(scores)自覺性0．1主動(dòng)性0．1

將校標(biāo)樣本歸一化處理后的能力特征項(xiàng)(AFi)數(shù)據(jù)進(jìn)行差異性對(duì)比，確定各數(shù)據(jù)項(xiàng)的差異系數(shù)，結(jié)合各數(shù)據(jù)項(xiàng)對(duì)各勝任力特征的支持權(quán)重，計(jì)算確定各勝任力特征以及量化指標(biāo)，如表2所示.

表2 勝任力特征量化描述列表

Table 2 A list of quantitative description of competency

數(shù)據(jù)類型自覺性主動(dòng)性差異系數(shù)考勤早到時(shí)間0．30．11考勤晚退時(shí)間0．30．21任務(wù)早執(zhí)行時(shí)間0．20．30任務(wù)早完成時(shí)間0．10．31任務(wù)評(píng)分0．10．11指標(biāo)值0．80．7

以此類推，可計(jì)算合作精神、責(zé)任感和執(zhí)行力等勝任力特征的指標(biāo)值，最終得到的勝任力模型將是由各勝任力特征以及其量化指標(biāo)共同構(gòu)成的模型，即CM={(自覺性，0.8)，(主動(dòng)性，0.7)，(合作精神，0.6)，(責(zé)任感，0.6)，(執(zhí)行力，0.7)}，如圖4所示.

圖4 勝任力特征及其定量指標(biāo)量化圖Fig.4 Competency characteristics and quantitative index description

同時(shí)，采用最為快捷、便利的數(shù)據(jù)收集方法即問(wèn)卷調(diào)查法對(duì)上述結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)調(diào)查統(tǒng)計(jì)上述勝任力特征重要程度的結(jié)果，筆者認(rèn)為上述方法具有一定的科學(xué)合理性.由于筆者提出的勝任力模型構(gòu)建依賴于移動(dòng)辦公APP中的工作過(guò)程數(shù)據(jù)，因此其將更適用于內(nèi)部競(jìng)聘過(guò)程中.勝任力模型在內(nèi)部競(jìng)聘中的應(yīng)用是指基于筆者提出的方法對(duì)績(jī)效優(yōu)秀組和目標(biāo)人員的工作過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到目標(biāo)人員的各勝任力特征指標(biāo)，從而識(shí)別目標(biāo)人員的個(gè)體特征.并由圖4可知：若人員各勝任力特征值在勝任力模型基準(zhǔn)線的外圍，則該人員可被視為具有勝任力，且離基準(zhǔn)線越遠(yuǎn)，勝任力特征越明顯.由此，企業(yè)依據(jù)移動(dòng)辦公系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，基于筆者提出的

方法，對(duì)每個(gè)內(nèi)部應(yīng)聘者或績(jī)效考核者等進(jìn)行勝任力量化計(jì)算，最后通過(guò)形成勝任力量化圖，客觀地表現(xiàn)對(duì)人員能力的評(píng)價(jià).

4 結(jié) 論

就如何構(gòu)建基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)背景下的勝任力模型的相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了研究，提出了一種移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的勝任力模型構(gòu)建方法，并對(duì)數(shù)據(jù)采集、歸一化處理及權(quán)重量化等數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行了說(shuō)明，通過(guò)數(shù)據(jù)差異性比較，最終提煉出勝任力特征以及其量化的指標(biāo)，從而構(gòu)建出定量化的勝任力模型.需要指出的是，由于日常工作行為數(shù)據(jù)類型多樣，考慮到篇幅限制，只對(duì)考勤、任務(wù)等直接工作數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理說(shuō)明，而并未對(duì)其他潛在的工作數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，后續(xù)工作可基于本論文所提方法，對(duì)其他類型工作數(shù)據(jù)進(jìn)行討論、分析及完善，使得勝任力模型構(gòu)建流程更具適用性.

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(責(zé)任編輯：陳石平)

Research on the construction method of competency model in mobile Internet

LI Penglin, FANG Liqian, LI Wei

(College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China)

Most existing building methods of competency model are of strong subjectivity, and lack of data analysis in the working process. It leads to the model with lack of quantitative results. Based on the research of traditional competency model and the development of the current mobile Internet, a new model construction process is designed in this paper and the mining process of implicit feature of competency model is discussed. The related data process methods, such as process data normalization, weight quantification and difference test, are discussed. Then the competency features are extracted and the indicator results are quantified. Finally, the research method is verified by an example, and the traditional competency model can be complemented usefully.

mobile internet; competency model; implicit feature; data normalization

2016-02-25

李澎林(1968—)，男，浙江上虞人，教授，碩士，研究方向?yàn)楣芾硇畔⑾到y(tǒng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，E-mail：lpl@zjut.edu.cn.

TP311

A

1006-4303(2016)06-0614-05