李琰 阮杰昌
【摘要】 在很多面試中,由于分組面試的組別不同,不同組的專家評(píng)分時(shí)容易出現(xiàn)誤差,對(duì)于考試造成不公平.為此,作者提出一種消除組別誤差的無(wú)偏處理模型,以保證面試成績(jī)的公正公平性.提高考試錄取質(zhì)量,達(dá)到甄選人才的目的.
【關(guān)鍵詞】 系數(shù)修正;分組面試;數(shù)學(xué)模型
一、模型的背景
無(wú)論是國(guó)家的公開(kāi)錄用考試還是企業(yè)的招聘,或者是對(duì)單位人員的考核,都必須在一定的時(shí)間內(nèi)完成,只能采取分組的方式進(jìn)行.如圖:
但是,按照現(xiàn)在的總分排序,由于組別考評(píng)老師的實(shí)際把握尺度不一樣,會(huì)導(dǎo)致某些組員的不公平.
二、成績(jī)修正數(shù)學(xué)模型的假設(shè)
1.所有的面試人員不按照筆試成績(jī)分組,而是按照隨機(jī)分組考核對(duì)象.因?yàn)殡S機(jī)分組保證不同組考生素質(zhì)分布的相同性.但分組時(shí)仍可能會(huì)發(fā)生小概率事件,如在一個(gè)組學(xué)生分?jǐn)?shù)都極低,這可能由于這組學(xué)生的素質(zhì)都偏低,在用系數(shù)修正法處理模型處理數(shù)據(jù)前,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方差分析的方法進(jìn)行各組的平均數(shù)顯著性檢驗(yàn),如果差異顯著,則用此模型.反之,則表明各組專家評(píng)分結(jié)果沒(méi)有顯著性差異.
2.各組內(nèi)的成績(jī)是公平公正的,參與的評(píng)委都是公平公正的.即使組內(nèi)個(gè)別學(xué)生的分?jǐn)?shù)過(guò)高或者過(guò)低,仍然看成是有效數(shù)據(jù).
3.每個(gè)小組的人員數(shù)量可以不一樣.
三、成績(jī)修正數(shù)學(xué)模型的算法
四、評(píng) 價(jià)
成績(jī)修正模型能對(duì)不同組別的專家評(píng)分的偏差起到一定的校正作用,消除了由于考官主觀意識(shí)產(chǎn)生的組別成績(jī)誤差,在一定程度上保證了面試成績(jī)的公正、公平.同時(shí)該模型算法比較簡(jiǎn)單,設(shè)計(jì)思路合理,在現(xiàn)實(shí)生活中易于操作和推行.
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