丁军 段慧媛

双一流背景下，“高校员工绩效考核指标体系”的有效建构成为建设一流学科和一流大学的重要任务之一。而绩效考核是一个多方面、全方位、难量化的一个过程，既有微观关系的处理又要统筹全局、相互协调。庞大的数据体系和相对灵活需求给政策制定者带来了一定的困扰。随着计算机技术的发展，大数据、云计算等互联网技术给我们提供了解决相关问题的崭新视角。

关键词：双一流 大数据 高校 绩效考核

基于“大数据分析”的科学政策模式则有待于引入高校员工绩效考核指标体系的构建之中。一直以来，各高校绩效考核面临诸多亟待解决的困难，尤其因为缺乏一套科学合理而且行之有效的绩效考核指标体系，使得高校内部教师绩效考核结果与实际情况出现偏差，导致教师工资水平分配公平性缺失，极大地制约和影响着教师教学和工作的积极性。绩效考核的公平和效率二者兼顾原则，是当前高校绩效考核过程中首先面临的第一个问题。再者，与企业员工绩效考核指标体系的设计比较而言，教师绩效考核还存在难量化、评价标准多元化、教学目标复杂化、价值规范不统一等多方面的特殊问题，使得绩效考核指标体系的设计不得不面临特殊的问题。因此，为了做到最大限度的客观公正，高等院校绩效考核指标体系的设计，在重视量化考核，用数据说话的同时，也不得不注重教师“质性”考核的权重。另一方面，员工绩效考核关系到教职工的切身利益，即使我们能够设计出一套客观规范的绩效考核指标体系，在实际执行过程中产生矛盾也是不可避免的。因此假如我们不能很好地解决这些困难，在不能有效发挥绩效考核的作用的同时，甚至可能还会极大地影响员工的工作热情，引起教职工的内部矛盾。因此能否利用大数据技术，利用物联网新型课堂、智慧校园、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）、人工智能（AI）等实时指导和反馈绩效考核指标体系制定和执行过程中的情况和偏差，赋予学院绩效考核指标体系以一定的系统性和灵活性，也是本研究的背景之一。

一、研究“双一流”建设的主题思想和核心内涵。

双一流建设，旨在推动一批高水平大学和学科进入世界一流行列或前列，具体而言重点研究以下几方面的内容：（1）着力打造一流教师队伍，建设服务于高等教育的一流人力资源教育体系。（2）建设先进创新人才库，提高教育教学质量，建设高等教育教学人才培养的全面质量管理体系。（3）全面加强国家科研和创新能力，服务于关乎国计民生的重大科研攻关项目和社会层面的全民创新能力，培育创新土壤。（4）继承发扬优秀传统民族文化，增强文化自信和民族自我认同感和自豪感，践行社会主义核心价值观。（5）深化产教融合，服务经济社会发展和成果转化。

二、大数据分析研究——大数据挖掘和可视化应用分析。

应用大数据分析技术，从高校人力资源管理“KPI关键绩效指标”——任务绩效、周边绩效、管理绩效和能力绩效等四个类群指标着手，针对高校样本的海量数据进行采集和分析，为绩效考核指标体系的建设提供强有力的数据支撑和保障。任务绩效指标：该指标是在各部门任务划分的基础上得来的，根据各部门的工作任务，来确定相应部门主管的任务绩效指标。周边绩效指标：周边绩效是考查兄弟部门之间对具体工作任务的配合、合作情况的一种绩效指标。管理绩效指标：管理绩效是从管理人员的管理水平和能力的角度来划分的，主要是针对管理人员的任务分配、沟通能力、管理力度、下属发展等几方面来考察和分配指标。能力绩效指标：从管理绩效中单独拿出来，在考核中加入能力考核，以此来考核其人际沟通能力、决策能力和执行力等。

数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。本阶段着重对省内高等院校绩效考核指标体系做一可视化分析，用最直观的形式，比如图表或趋势线等形式，做一最直观之呈现：（1）利用互联网调研和信息统计工具，对省内高校绩效考核指标体系进行样本采集。（2）通过大数据“增强现实（AR）”技术，抓取和增强样本数据，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，以被人类感官所感知，达到超越现实的感官体验，增强数据可视性。（3）通过大数据“人工智能（AI）”技术，对样本数据做进一步可视化呈现和分析。

三、高校员工绩效考核指标体系的评价和构建研究

（1）以数据分析为支撑，实时了解学院绩效考核现状，熟悉学院现行的绩效考核流程、绩效考核指标以及职工绩效工资发放的实际情况。然后通過“SWOT”分析，找出学院内部现行的绩效考核指标体系存在的主要问题。并在明确主要问题的基础上，通过系统的分析找出形成问题的主要原因。

（2）基于目标管理的“SMART原则”，把握科学、合理、规范、实事求是和可操作性强的原则，对学院绩效考核指标体系进行系统的规划和设计。明确绩效考核的对象以及分类，即对中高层管理人员、一般行政人员以及教师进行绩效考核。通过KPI关键绩效指标分析，明确这三类人员的KPI关键绩效指标，分别实现对这三类人员的绩效考核指标体系的设计，并对绩效考核等级进行设定。

（3）结合“渐进决策模型”和“混合扫描决策模型”框架，优化绩效考核实施过程，对绩效考核流程和考核结果的应用进行研究。针对在考核的实际运行过程中可能遇到的问题加以预测，并提出一定的解决方案。