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      以企業(yè)人才能力關注度為導向的軟技能考核方式探索

      2019-06-17 05:17:45聶婭朱一瑋
      教育教學論壇 2019年22期
      關鍵詞:評價指標體系數據模型

      聶婭 朱一瑋

      摘要:本文基于企業(yè)關注的人才能力指標,探索構建高職院校學生軟技能評價指標體系和軟技能成長過程可觀測數據模型,以有效提升大學生軟技能的培養(yǎng)水平。

      關鍵詞:軟技能;評價指標體系;數據模型

      中圖分類號:G712 ? ? 文獻標志碼:A ? ? 文章編號:1674-9324(2019)22-0255-03

      現階段,市場競爭不斷加劇,企業(yè)對用人標準也有了新興定義與更高的要求。杜邦公司董事長柯愛倫(Ellen Kullman)曾明確指出,現在的高校教了很多專業(yè)知識,但缺乏軟技能的培訓和教育,導致很多高校畢業(yè)生缺少雇主看重的技能。由此可見,企業(yè)希望所選擇的人才除了受過專業(yè)技能的培訓,還要擁有完整人格,實現全面發(fā)展的高素質技能型人才。因此,為了無縫對接企業(yè)用人需求,探索有效學生的軟技能培養(yǎng)策略成為各大高職院校亟待解決的當務之急。

      一、軟技能

      軟技能即Soft skills,其理論的研究最早始于美國的高端軍隊工作和管理工作,主要應用于社會心理學科或人力資源管理專業(yè)領域。軟技能是相對于“硬技能”(Hard skills)而言的隱性能力。硬技能是指求職者本身在某專業(yè)領域從事工作、進行研究應當具備的必要能力。軟技能包括了學習能力、時間管理能力、溝通能力、團隊合作能力、創(chuàng)新能力以及解決問題等和工作相關的能力,也有學者稱為非認知技能(Non-cognitive skill)或非技術技能(Non-technical skills)。據中國教育科學研究院2017年的企業(yè)用人情況數據分析(如圖1所示),將企業(yè)關注的人才能力指標歸納為三個方面:硬技能、軟技能與經驗值。從圖1中可以看出企業(yè)對應聘學生的技術期望值占比不到四分之一。

      普通采用的成果性、結果性檢驗考核方式難以體現對學生軟技能層面的準確測評,且無法觀測學生軟技能成長過程環(huán)節(jié)。鑒于目前尚未成熟的有效學習,特別是學習后效的檢測模型,不妨立足于企業(yè)用人的角度來探索軟技能的考核體系構建。

      二、構建軟技能指標數據模型

      采用德爾菲(Delphi)法構建軟技能評價的指標體系。德爾菲法又稱專家調查法,是一種非見面形式的專家意見收集方法和“一種高效的、通過群體交流與溝通來解決復雜問題的方法”,通過專家互不溝通,對某些問題進行獨立投票。調查者將投票結果匯總后逐一反饋給專家,再進行第二輪投票。如此反復,直到專家意見趨于一致,得到公認投票結果為止。針對圖1的各項軟技能的比例,各項指標可在專家組充分了解本課題的背景和基本情況后采用德爾菲方法確定最終評價指標,將目前已有的指標進行合并或是剔除。

      三、軟技能評價方法

      (一)綜合評價

      能力評價是一項綜合評價過程。隨著大數據、人工智能的發(fā)展,新的方法時有提出,舊的方法也不時有改進或改正內容發(fā)表。從最初的評分評價、組合指標評價等方法到后來的多元統(tǒng)計評價,再到近些年來的數據包絡分析、人工神經網絡法等,評價方法日趨復雜化、數學化、多學科化,使之成為一種邊緣性的科學技術。

      (二)構建軟技能評價模型

      采用AHP層次分析方法計算出相應軟技能指標權重。層次分析法(AHP)是建立在數學和心理學基礎上的一種結構化的決策技術。層次分析法將最終要達成的目標分解為目標層、中間層、方案層,然后對各層級的因素進行分析。層次分析法邏輯嚴謹,廣泛應用于集體決策、企業(yè)績效評估等領域。采用此方法構建軟技能的考核指標體系并建立模型進行評估比較準確、科學。

      (三)權重確定方法

      1.制作層次分析法調研問卷。

      5.計算最底層指標對軟技能目標的權重:將方案層權重和中間層(準則層)權重進行合成。

      (四)評分標準確定

      在得出評價權重后,按Likert五分量表法,需要對每項進行1—5分的評價,通過組織專家對評分標準進行擬定。

      (五)量表測評方法

      可采用三種方法:學生自評、學生互評和教師評測。采用全覆蓋與抽查相結合的方式。

      (六)信效度檢驗

      采用SPSS進行軟技能評估模型的信度效度檢驗。

      四、構建可視化學習后效評測模型

      基于軟技能的考核評分結果,可以建立一個檢測學習后效(成長性)數據模型,以直觀觀測和掌握學生的學習后效。

      如圖2,利用大數據的數據采集技術,將學生各項軟技能指標情況直觀地反映到雷達圖中,外層代表各項指標均為最大化的理想狀態(tài),黃色表示該學生學期初項目的軟技能評測結果,再利用軟技能成長數據生成最新的動態(tài)陰影雷達圖,增長的陰影部分可實時反映該生的軟技能成長情況,教師可以利用大數據分析技術對學生軟技能成長情況進行實時分析,進而有針對性地對教學模式或方法進行動態(tài)調整,從而實現軟技能過程化考核的設計目標,最終達到全面提升學生軟技能的培養(yǎng)目標。

      教師在教學的考核過程中,如果能夠分解并結合企業(yè)用人的實際關注的軟技能指標,利用大數據技術采集數據并分析學生的軟技能提升情況,對培養(yǎng)符合企業(yè)需求、具備優(yōu)秀軟技能的人才將具有重要作用。

      參考文獻:

      [1]Costin G.P.Legitimate Subjective observation(LSO) and The Evaluation of Soft Skills In The Workplace[R].2002:1-12.

      [2]Tracy M.Kantrowitz.Development and Construct Validation of A Measure of Soft Skills Performance[D].PQDD,May,2005.

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