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      基于模糊層次分析的氣象培訓(xùn)后效果評(píng)估研究

      2023-06-17 11:29:59葉金印余道清司靜金張苗苗
      關(guān)鍵詞:評(píng)判氣象評(píng)估

      葉金印 余道清 司靜金 張苗苗

      [摘 ? ? ? ? ? 要] ?培訓(xùn)效果評(píng)估是培訓(xùn)實(shí)施之后進(jìn)行的效果評(píng)價(jià)環(huán)節(jié),評(píng)估結(jié)果可為改進(jìn)和調(diào)整培訓(xùn)方案提供參考依據(jù)。將柯氏模型和模糊綜合評(píng)判法相結(jié)合,構(gòu)建了模糊層次分析法,以氣象部門綜合業(yè)務(wù)崗位培訓(xùn)為研究對(duì)象,對(duì)行為層和結(jié)果層進(jìn)行了培訓(xùn)后效果評(píng)估。結(jié)果表明,培訓(xùn)后效果總體較好,學(xué)員回到工作崗位后所產(chǎn)生的培訓(xùn)效果明顯。

      [關(guān) ? ?鍵 ? 詞] ?模糊層次分析;氣象培訓(xùn);效果評(píng)估

      [中圖分類號(hào)] ?G642 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)志碼] ?A ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文章編號(hào)] ?2096-0603(2023)07-0073-04

      氣象培訓(xùn)效果評(píng)估與之前培訓(xùn)實(shí)施過(guò)程都是培訓(xùn)流程的重要組成部分,通過(guò)對(duì)受訓(xùn)學(xué)員發(fā)生的行為改變和對(duì)氣象事業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)進(jìn)行客觀評(píng)價(jià),有利于培訓(xùn)工作總結(jié),同時(shí)氣象培訓(xùn)評(píng)估結(jié)果運(yùn)用,為改進(jìn)培訓(xùn)活動(dòng)提供重要依據(jù)[1]。1959年,威斯康辛大學(xué)的唐納德·L·柯克帕特里克(Donald·L·Kirkpatrick)教授曾提出由反應(yīng)層、學(xué)習(xí)層、行為層、結(jié)果層構(gòu)成的柯氏四級(jí)評(píng)估模型,4個(gè)分級(jí)的評(píng)估層次由易到難、由淺入深對(duì)培訓(xùn)效果進(jìn)行評(píng)估[2]。幾十年來(lái),培訓(xùn)從業(yè)人員將柯氏模型廣泛地應(yīng)用于培訓(xùn)效果評(píng)估,尤其是在學(xué)員反應(yīng)層和學(xué)習(xí)層的質(zhì)量調(diào)查中普遍展開,對(duì)改進(jìn)培訓(xùn)效果發(fā)揮了積極作用[3]。但由于行為層和結(jié)果層評(píng)估因素的設(shè)定具有復(fù)雜性和模糊性,且對(duì)培訓(xùn)項(xiàng)目取得的積極效果往往很難界定,因而培訓(xùn)后效果(行為層和結(jié)果層)評(píng)估大都以定性評(píng)價(jià)為主,科學(xué)、有效、客觀的培訓(xùn)后效果評(píng)估模型尚未建立,制約著培訓(xùn)評(píng)估工作的深入推進(jìn)[4-5]。培訓(xùn)工作者嘗試從工作態(tài)度、工作能力、工作效益對(duì)行為層進(jìn)行評(píng)估;從部門行業(yè)績(jī)效、部門行業(yè)目標(biāo)和部門投資回報(bào)對(duì)結(jié)果層進(jìn)行評(píng)估,評(píng)價(jià)接受培訓(xùn)后學(xué)員工作行為改變程度以及在個(gè)人績(jī)效和組織績(jī)效方面的貢獻(xiàn)程度[6]。氣象教育培訓(xùn)工作者正在努力探索分類評(píng)估指標(biāo),以期實(shí)現(xiàn)評(píng)估結(jié)果更加具有針對(duì)性和有效性[7-9]。

      模糊綜合評(píng)價(jià)模型(Fuzzy Comprehensive Evalua-tion,簡(jiǎn)稱FCE)是一種應(yīng)用非常廣泛并且有效的模糊數(shù)學(xué)方法,可綜合多個(gè)不同影響程度的因素,賦予各影響因素不同的權(quán)重和隸屬度,從而對(duì)事物進(jìn)行綜合性評(píng)價(jià),模型的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔、計(jì)算簡(jiǎn)單。氣象培訓(xùn)效果評(píng)估同樣涉及反應(yīng)層、學(xué)習(xí)層、行為層和結(jié)果層,尤其是行為層和結(jié)果層相對(duì)復(fù)雜,影響因素對(duì)培訓(xùn)效果的影響也具有模糊性特征。模糊綜合評(píng)判模型對(duì)此類問(wèn)題評(píng)判效果較好,能夠解決氣象培訓(xùn)后效果評(píng)估的模糊性問(wèn)題,增強(qiáng)氣象培訓(xùn)后效果評(píng)估的科學(xué)性和客觀性。

      本文基于柯氏模型設(shè)定了行為層和結(jié)果層及其下一層次的評(píng)價(jià)因素,將模糊綜合評(píng)價(jià)法應(yīng)用于氣象培訓(xùn)后效果模糊層次分析,以氣象部門綜合業(yè)務(wù)崗位培訓(xùn)項(xiàng)目為對(duì)象進(jìn)行培訓(xùn)后效果評(píng)估實(shí)例應(yīng)用分析。

      一、模糊層次分析法

      一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)往往受到多個(gè)因素影響,影響因素所處的層級(jí)不同,影響效果或發(fā)揮的作用也不相同,對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)做出評(píng)價(jià)就需要采用分層次的多因素模糊評(píng)價(jià)。模糊層次分析法是利用模糊綜合評(píng)價(jià)模型進(jìn)行多級(jí)模糊綜合評(píng)判,首先對(duì)評(píng)價(jià)因素從高層向低層逐級(jí)分解細(xì)化為多層次的隸屬關(guān)系,其次從最低層開始逐層向上進(jìn)行模糊綜合評(píng)判,直至得到評(píng)判結(jié)果。

      模糊層次分析模型由評(píng)價(jià)因素集、評(píng)判集、評(píng)判矩陣、權(quán)重集組成。單層模型是最簡(jiǎn)單的模型,將單層模型由低層向高層逐層應(yīng)用即可完成多層次模糊評(píng)價(jià)。方法如下:

      1.對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的影響因素進(jìn)行梳理分析,形成評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)因素集,通常用U表示,U=U1,U2,...,Ui,Ui表示第i個(gè)評(píng)價(jià)因素,諸多評(píng)價(jià)因素影響程度不同,因而具有不同程度的模糊性。

      2.對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的可能性進(jìn)行設(shè)定,如將評(píng)價(jià)結(jié)果分為“很大”“較大”“一定”“較小”“沒有”5個(gè)等級(jí),建立綜合評(píng)判集,通常用V表示,V=V1,V2,...,Vm。

      3.對(duì)每個(gè)影響因素進(jìn)行評(píng)價(jià),得到某一影響因子在綜合評(píng)價(jià)集上的模糊隸屬度,也就是某一影響因素在“很大”“較大”“一定”“較小”“沒有”5個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)上所占有的比例(隸屬度),由多個(gè)影響因素的隸屬度構(gòu)成當(dāng)前評(píng)價(jià)層級(jí)的模糊評(píng)判矩陣。本文采用百分比法,由每個(gè)評(píng)價(jià)專家給出每個(gè)影響因素的評(píng)價(jià)等級(jí),將處于相應(yīng)評(píng)價(jià)等級(jí)的個(gè)數(shù)除以專家總數(shù),所占比例即某影響因素的隸屬度,多個(gè)影響因素的隸屬度構(gòu)成的模糊評(píng)判矩陣,即:

      4.確定各影響因素的權(quán)重,根據(jù)因素集中各因素的貢獻(xiàn)程度,對(duì)每個(gè)因素給予相應(yīng)權(quán)重,權(quán)重越大,影響因素的貢獻(xiàn)越大,形成權(quán)重向量,即A=a1,a2,...,an,所有權(quán)重之和為1,ai=1(ai≥0)。

      5.進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)運(yùn)算,用B表示。由之前步驟求出R與A之后,B=A·R。記B=A·R=(b1,b2,...,bm)。它是某一評(píng)價(jià)層級(jí)上的模糊評(píng)價(jià)集合,其中元素bj的值對(duì)應(yīng)于第j個(gè)評(píng)級(jí)等級(jí)的值,根據(jù)最大隸屬度原則,確定模糊評(píng)級(jí)等級(jí)。

      上述5個(gè)步驟是針對(duì)多評(píng)價(jià)因素的單層模糊綜合評(píng)判方法,實(shí)際情況往往非常復(fù)雜,評(píng)價(jià)因素細(xì)分為多個(gè)層級(jí),逐層進(jìn)行模糊綜合評(píng)判。

      二、評(píng)價(jià)因素及評(píng)價(jià)等級(jí)設(shè)定

      培訓(xùn)效果評(píng)估是評(píng)判培訓(xùn)項(xiàng)目的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)程度,需將培訓(xùn)目標(biāo)分解為逐項(xiàng)可操作的不同層次評(píng)估指標(biāo)??率夏P桶?個(gè)分級(jí)層次,反應(yīng)層評(píng)估、學(xué)習(xí)層評(píng)估、行為層評(píng)估和結(jié)果層評(píng)估,由易到難、由淺入深,涉及培訓(xùn)的全過(guò)程,因而該模型在培訓(xùn)評(píng)估領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。反應(yīng)層評(píng)估是及時(shí)掌握學(xué)員對(duì)培訓(xùn)項(xiàng)目或培訓(xùn)環(huán)節(jié)的真實(shí)感受,如學(xué)員對(duì)授課教師及講授內(nèi)容的主觀感覺和滿意程度,對(duì)于學(xué)員評(píng)價(jià)好的方面進(jìn)行積累經(jīng)驗(yàn),從學(xué)員的差評(píng)中吸取教訓(xùn),從經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)中不斷改進(jìn)培訓(xùn)工作;學(xué)習(xí)層評(píng)估是掌握學(xué)員在接受培訓(xùn)后的知識(shí)及技能提升情況,如對(duì)相關(guān)知識(shí)有更深更廣的理解,或?qū)π录夹g(shù)、新方法有所掌握;行為層評(píng)估是考察評(píng)估學(xué)員工作態(tài)度、能力、效率等行為方式是否有提升以及提升的程度;結(jié)果層評(píng)估是評(píng)估學(xué)員經(jīng)過(guò)培訓(xùn)后對(duì)于部門行業(yè)績(jī)效和部門行業(yè)目標(biāo)方面的實(shí)際工作行為改變程度,考察個(gè)人績(jī)效和組織績(jī)效的提升。

      本文以柯氏模型為基礎(chǔ),針對(duì)行為層和結(jié)果層建立氣象培訓(xùn)效果評(píng)估指標(biāo)體系,將行為層和結(jié)果層作為第1層評(píng)價(jià)因素,行為層和結(jié)果層再向下設(shè)置第2層評(píng)價(jià)因素,見表1。

      (一)行為層評(píng)價(jià)因素

      行為層主要考察學(xué)員是否將培訓(xùn)中所學(xué)到的內(nèi)容應(yīng)用到具體的工作中,評(píng)價(jià)評(píng)估因素包括工作態(tài)度、工作能力、工作效率,評(píng)價(jià)學(xué)員行為的轉(zhuǎn)變程度,評(píng)價(jià)要點(diǎn)如下。

      培訓(xùn)后工作態(tài)度變化評(píng)價(jià)要點(diǎn)/內(nèi)涵:(1)更加熱愛氣象事業(yè)與本職工作,敬業(yè)、樂業(yè)精神有改變。(2)積極面對(duì)工作中的困難,努力完成崗位職責(zé)內(nèi)的工作,具有積極進(jìn)取的工作態(tài)度。(3)遵守工作單位的各項(xiàng)規(guī)章制度和業(yè)務(wù)規(guī)定等工作紀(jì)律。(4)在日常工作中能協(xié)調(diào)好人事關(guān)系,不因個(gè)人情緒影響工作。

      培訓(xùn)后工作能力提高評(píng)價(jià)要點(diǎn)/內(nèi)涵:(1)具有發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和解決問(wèn)題的專業(yè)知識(shí)和工作技能,取得良好的工作效果。(2)專業(yè)經(jīng)驗(yàn)更加豐富和分析、判斷問(wèn)題的能力更強(qiáng),具有勝任本職工作的能力。(3)針對(duì)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題制定工作目標(biāo)并提出改進(jìn)措施和優(yōu)化建議,具有解決工作短板問(wèn)題的能力。(4)針對(duì)工作中的新問(wèn)題提出新思路、新方案,改進(jìn)工作方式方法,具有打開工作局面的能力。

      培訓(xùn)后工作效率提高評(píng)價(jià)要點(diǎn)/內(nèi)涵:(1)準(zhǔn)時(shí)完成工作任務(wù)。(2)根據(jù)需要主動(dòng)調(diào)整和加快工作進(jìn)度。(3)能主動(dòng)改進(jìn)方法以提高效率。

      (二)結(jié)果層評(píng)價(jià)因素

      結(jié)果層評(píng)估學(xué)員由于行為改變帶來(lái)的個(gè)人績(jī)效和組織績(jī)效提升程度,也就是考察學(xué)員應(yīng)用所學(xué)的知識(shí)對(duì)部門績(jī)效改變的程度、學(xué)員行為改變對(duì)于促進(jìn)部門業(yè)務(wù)發(fā)展的貢獻(xiàn)程度,這是培訓(xùn)效果評(píng)估最終目的性環(huán)節(jié),重點(diǎn)評(píng)估培訓(xùn)工作對(duì)組織效能和目標(biāo)的促進(jìn)作用。從培訓(xùn)工作對(duì)部門行業(yè)效能提高、對(duì)科研業(yè)務(wù)等戰(zhàn)略目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的貢獻(xiàn)程度以及對(duì)投資回報(bào)率的貢獻(xiàn)或影響程度3個(gè)指標(biāo),評(píng)價(jià)學(xué)員在培訓(xùn)后對(duì)事業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)程度。評(píng)估要點(diǎn)如下。

      培訓(xùn)后部門行業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)要點(diǎn)/內(nèi)涵:(1)所學(xué)知識(shí)(新技術(shù)、新方法)業(yè)務(wù)應(yīng)用績(jī)效。(2)對(duì)單位工作績(jī)效的改變程度。(3)業(yè)務(wù)科技發(fā)展貢獻(xiàn)度。

      培訓(xùn)后部門行業(yè)目標(biāo)評(píng)價(jià)要點(diǎn)/內(nèi)涵:(1)單位業(yè)務(wù)質(zhì)量提高。(2)氣象服務(wù)滿意度提高。

      培訓(xùn)后投資回報(bào)評(píng)價(jià)要點(diǎn)/內(nèi)涵:通過(guò)對(duì)培訓(xùn)成本和人均效益的分析,給出培訓(xùn)投資收益率評(píng)價(jià)。用公式表示為:培訓(xùn)投入回報(bào)率=(培訓(xùn)收益-培訓(xùn)成本)/培訓(xùn)成本。

      三、實(shí)例應(yīng)用分析

      本文以2017—2020年中國(guó)氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院安徽分院承擔(dān)的氣象綜合業(yè)務(wù)崗位培訓(xùn)項(xiàng)目為研究對(duì)象,發(fā)放培訓(xùn)后效果評(píng)估調(diào)查問(wèn)卷152份,問(wèn)卷調(diào)查人員包括受訓(xùn)學(xué)員本人、單位同事、分管領(lǐng)導(dǎo)。

      (一)分級(jí)評(píng)估權(quán)重的確定

      行為層權(quán)重、結(jié)果層的一級(jí)評(píng)估指標(biāo)權(quán)重和為1。行為層中工作態(tài)度、工作能力、工作效率改變的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重和為1。結(jié)果層中部門行業(yè)績(jī)效、部門行業(yè)目標(biāo)、投資回報(bào)率影響(貢獻(xiàn))的指標(biāo)權(quán)重和為1。本文采用主觀賦權(quán)法(德爾菲法)得出各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重(表2)。

      第1層評(píng)估因素行為層和結(jié)果層權(quán)重分別為0.6、0.4,兩者和為1,權(quán)重集為A=(0.6,0.4)。

      第2層評(píng)估因素確定:行為層之下的工作態(tài)度改變、工作能力提高、工作效率提高評(píng)估因素的權(quán)重分別為0.3、0.4、0.3,三者和為1,權(quán)重集為A1=(0.3,0.4,0.3)。結(jié)果層之下的部門行業(yè)績(jī)效、部門行業(yè)目標(biāo)、投資回報(bào)率評(píng)估因素的權(quán)重分別為0.3、0.5、0.2,三者和為1,權(quán)重集為A2=(0.3,0.5,0.2)。

      (二)評(píng)判集的確定

      學(xué)員在培訓(xùn)之后行為改變?cè)酱?,則認(rèn)為學(xué)員能將所學(xué)的內(nèi)容具體應(yīng)用到實(shí)際工作中,個(gè)人績(jī)效和組織績(jī)效越大。要評(píng)價(jià)評(píng)估學(xué)員培訓(xùn)前后的行為改變程度,就需要設(shè)計(jì)行為改變程度的等級(jí)。評(píng)價(jià)等級(jí)分為“很大”“較大”“一定”“較小”“沒有”5個(gè)等級(jí),評(píng)價(jià)結(jié)果并不是唯一確定的“等級(jí)”,而是在5個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)上所占有的比例,也就是以向量表現(xiàn)形式的隸屬度,由多個(gè)影響因素的隸屬度向量構(gòu)成當(dāng)前評(píng)價(jià)層級(jí)的模糊評(píng)判矩陣。即V=V1,V2,...,Vm=很大,較大,一定,較小,沒有,m=5。由各評(píng)價(jià)因素隸屬度向量構(gòu)成評(píng)價(jià)集。

      (三)結(jié)果輸出與分析

      1.首先確定第2層評(píng)價(jià)因素模糊綜合判斷矩陣。

      行為層:B1=A1·R1=(b11 b12 b13 b14 b15)

      A1為行為層之下各評(píng)價(jià)因素權(quán)重集,R1為行為層模糊評(píng)判矩陣。

      結(jié)果層:B2=A2·R2=(b21 b22 b23 b24 b25)

      A1為行為層之下各評(píng)價(jià)因素權(quán)重集,R1為行為層模糊評(píng)判矩陣。

      A2為結(jié)果層之下各評(píng)價(jià)因素權(quán)重集,R2為結(jié)果層模糊評(píng)判矩陣。

      2.再確定第1層評(píng)價(jià)因素集模糊綜合判斷矩陣,以第2層模糊綜合評(píng)判結(jié)果構(gòu)成第1層評(píng)價(jià)因素模糊綜合評(píng)判矩陣。

      R=B1B2=b11 ... b15b21 ... b25

      B=A·R=(b1 b2 b3 b4 b5)

      3.輸出評(píng)價(jià)結(jié)果。

      分別進(jìn)行行為層和結(jié)果層即第2層的多評(píng)價(jià)因素模糊綜合評(píng)判矩陣運(yùn)算,再將權(quán)重集與行為層和結(jié)果層評(píng)價(jià)結(jié)果組成目標(biāo)層即第1層的模糊綜合矩陣進(jìn)行運(yùn)算,得到目標(biāo)層的以隸屬度向量構(gòu)成的評(píng)價(jià)集,根據(jù)最大隸屬度原則,確定模糊評(píng)級(jí)等級(jí)。

      行為層模糊綜合判斷矩陣為:

      B1=A1·R1

      =(0.3 0.4 0.3)·0.3322 ?0.3035 ?0.3084 ?0.0397 ?0.01620.2988 ?0.3921 ?0.2959 ?0.0133 ?0.00000.3334 ?0.3658 ?0.2744 ?0.0263 ?0.0000

      =(0.3192 0.3576 0.2932 0.0251 0.0048)

      工作態(tài)度的改變程度評(píng)判為“很大”占比33.22%,“較大”占比30.35%,“一定”占比30.84%,“較小”占比3.97%,“沒有”占比1.62%,給出的數(shù)據(jù)形式并不是唯一確定的“等級(jí)”,而是在5個(gè)等級(jí)上所占有的比例(隸屬度)。

      工作能力的改變程度評(píng)判為“很大”占比29.88%,“較大”占比39.21%,“一定”占比29.59%,“較小”占比1.33%,“沒有”占比0.00%。

      工作效率的提高程度評(píng)判為“很大”占比33.34%,“較大”占比36.58%,“一定”占比27.44%,“較小”占比2.63%,“沒有”占比0.00%。

      結(jié)果層模糊綜合判斷矩陣為:

      B2=A2·R2

      =(0.5 0.3 0.2)·0.2809 ?0.3208 ?0.3724 ?0.0259 ?0.00000.2076 ?0.2863 ?0.4765 ?0.0296 ?0.00000.2962 ?0.4138 ?0.2900 ?0.0000 ?0.0000

      =(0.2620 0.3290 0.3872 0.0218 0.0000)

      部門行業(yè)績(jī)效貢獻(xiàn)的改變程度評(píng)判為“很大”占比28.09%,“較大”占比32.08%,“一定”占比37.24%,“較小”占比2.59%,“沒有”占比0.00%;部門行業(yè)目標(biāo)貢獻(xiàn)的改變程度評(píng)判為“很大”占比20.76%,“較大”占比28.63%,“一定”占比47.65%,“較小”占比2.96%,“沒有”占比0.00%;投資回報(bào)率評(píng)判為“很大”占比29.62%,“較大”占比41.38%,“一定”占比29.00%,“較小”和“沒有”均占比0.00%。

      最后,確定因素集模糊綜合判斷矩陣:

      B=A·R

      =(0.6 0.4)·0.3192 ?0.3576 ?0.2932 ?0.0251 ?0.00480.2620 ?0.3290 ?0.3872 ?0.0218 ?0.0000

      =(0.2963 0.3462 0.3308 0.0238 0.0029)

      培訓(xùn)后效果正面影響或者改變程度評(píng)判為“很大”占比29.63%,“較大”占比34.62%,“一定”占比33.08%,“較小”占比2.38%,“沒有”占比0.29%。根據(jù)最大隸屬原則,評(píng)價(jià)結(jié)論是2017—2020年中國(guó)氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院安徽分院承擔(dān)的氣象綜合業(yè)務(wù)崗位培訓(xùn)后效果為“較大”。

      四、結(jié)論與討論

      教育培訓(xùn)評(píng)估工作實(shí)踐是教育培訓(xùn)全過(guò)程中的重要環(huán)節(jié),可為改進(jìn)和完善教育培訓(xùn)體系提供參考依據(jù)。本文將模糊集和層次分析法相結(jié)合,對(duì)培訓(xùn)后效果構(gòu)建模糊層次分析法,適應(yīng)了培訓(xùn)后效果評(píng)價(jià)的模糊性,增強(qiáng)了培訓(xùn)后效果評(píng)估的客觀性、科學(xué)性。

      1.本文利用模糊綜合評(píng)判模型構(gòu)建了氣象教育培訓(xùn)后效果評(píng)估多層次評(píng)價(jià)因素體系,一級(jí)評(píng)價(jià)因素為行為層與結(jié)果層,在一級(jí)評(píng)價(jià)因素的基礎(chǔ)上又對(duì)行為層與結(jié)果層分別細(xì)分了3個(gè)二級(jí)評(píng)價(jià)因素。

      2.本文采用主觀賦權(quán)法,僅由專家給出評(píng)價(jià)因素的權(quán)重;對(duì)培訓(xùn)項(xiàng)目中所有培訓(xùn)班次進(jìn)行無(wú)差別問(wèn)卷調(diào)查,沒有反映培訓(xùn)班次之間的差異性;培訓(xùn)績(jī)效評(píng)估方面雖給出了一般性量化計(jì)算公式,但實(shí)際應(yīng)用中仍依賴于評(píng)價(jià)人員的主觀判斷;由于培訓(xùn)目標(biāo)的差異性,在針對(duì)某一培訓(xùn)項(xiàng)目的專項(xiàng)評(píng)估工作中,評(píng)價(jià)因素權(quán)重、調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)、培訓(xùn)績(jī)效評(píng)估等方面還需根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。

      3.本文為氣象教育培訓(xùn)后效果評(píng)估提供了新思路,以2017—2020年中國(guó)氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院安徽分院承擔(dān)的氣象綜合業(yè)務(wù)崗位培訓(xùn)項(xiàng)目為研究對(duì)象,利用模糊層次分析法對(duì)培訓(xùn)后效果進(jìn)行了評(píng)估,培訓(xùn)后效果總體較好。根據(jù)最大隸屬原則,培訓(xùn)后效果為“較大”,說(shuō)明學(xué)員回到工作崗位后所產(chǎn)生的培訓(xùn)效果明顯。

      4.本文結(jié)合氣象行業(yè)教育培訓(xùn)特點(diǎn),嘗試構(gòu)建了基于模糊層次分析法的培訓(xùn)后效果評(píng)估方法,但是培訓(xùn)效果評(píng)估涉及的影響因素較多,對(duì)諸多影響因素進(jìn)行分析的過(guò)程較復(fù)雜,涉及培訓(xùn)過(guò)程及其后的學(xué)員使用和管理,特別是培訓(xùn)后效果評(píng)估指標(biāo)的設(shè)計(jì)需要考慮時(shí)間積累和客觀評(píng)估數(shù)據(jù)獲取。不同的培訓(xùn)項(xiàng)目具有不同的特點(diǎn),培訓(xùn)目標(biāo)也各有差異,因而沒有一種評(píng)估方法適用于所有培訓(xùn)項(xiàng)目,實(shí)際評(píng)估工作中需要根據(jù)培訓(xùn)項(xiàng)目類型,設(shè)計(jì)不同的評(píng)估層級(jí),分析評(píng)估層級(jí)包含的影響因素,使評(píng)估結(jié)果更具有客觀性和科學(xué)性。

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      ◎編輯 栗國(guó)花

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