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基于就业导向的人才培养综合评价模型研究

2023-08-05王慧敏张玥欣黄钲贺王欣宇

长春师范大学学报 2023年6期
关键词:用人单位准则权重

王慧敏,张玥欣,黄钲贺,王欣宇

(吉林财经大学应用数学学院,吉林 长春 130117)

高校的招生、人才培养和就业三项重要工作相互关联,密不可分,缺一不可。高校应构建招生、人才培养、就业三者联动的一体化机制,以招生促培养,以培养促就业,以就业反馈招生和培养,使三者达成良性互动[1-2]。本文使用层次分析法构建了基于就业导向的人才培养综合评价模型。利用此模型,结合毕业生的就业情况,可以对各个专业的人才培养情况进行评价。评价结果为学校掌握各专业人才培养情况,对各专业招生引入动态调整、警示机制等提供理论依据[3-4]。评价结果还有助于学校采取合理的措施进行人才培养模式改革,不断提高人才培养质量,实现可持续发展。

1 建立递阶层次结构

高校人才培养综合评价主要依据两个方面:一是“毕业生的就业情况”,另一个是“毕业生和用人单位对人才培养的反馈”,分别用B1和B2表示,B1和B2构成了准则层。与以往研究不同的是,模型中考虑“毕业生的就业情况”时,不仅仅只考虑“就业率”这一单一指标,还考虑了“就业质量”这一指标,这两个指标分别用C1和C2表示。本文中“就业质量”的下属指标,主要考虑“工资收入”“职业发展前景”“就业稳定性”“专业对口度”“岗位适应性”“就业满意度”“职业期待吻合度”等7个指标,分别用X1,…,X7表示。其中“工资收入”主要针对的是毕业生的月收入;“职业发展前景”主要通过毕业生职位和薪资有过上升情况的比例来衡量;“就业稳定性”主要通过毕业生的离职率来衡量;“专业对口度”主要针对的是毕业生的工作与专业的相关度;“岗位适应性”主要针对的是毕业生对工作岗位的适应性;“就业满意度”主要针对的是毕业生对工作的满意度;“职业期待吻合度”主要针对的是毕业生实际工作感受与在校期间对职业的认知之间的匹配程度。为了讨论方便,将就业质量指标分为三个类别,即“工作待遇发展情况”“专业与岗位相关情况”“毕业生自我评价”,分别用D1、D2和D3来表示,其中,D1={X1,X2,X3},D2={X4,X5},D3={X6,X7}。而“毕业生和用人单位对人才培养的反馈”又分为“毕业生对人才培养的反馈”和“用人单位对人才培养的评价反馈”,用C3和C4表示,其中“毕业生对人才培养的反馈”包含“对学校总体满意度”和“对人才培养满意度”两个指标,用X8和X9表示;“用人单位对人才培养的评价反馈”包括“对毕业生工作能力满意度”“对毕业生个人素质满意度”“对毕业生知识水平满意度” 三个指标,分别用X10,X11,X12表示。利用层次分析法,构建递阶层次结构,如图1所示。

图1 递阶层次结构

2 两两比较判断矩阵

根据1—9标度法,结合专家评定法,分别建立各层次指标相对于上一层次目标的两两比较判断矩阵,见表1至表9。

表1 准则B1和B2两两比较判断矩阵

表2 子准则C1和C2的两两比较判断矩阵

表3 子准则C3和C4的两两比较判断矩阵

表4 子准则D1、D2和D3的两两比较判断矩阵

表5 子准则X1、X2和X3的两两比较判断矩阵

表6 子准则X4和X5的两两比较判断矩阵

表7 子准则X6和X7的两两比较判断矩阵

表8 子准则X8和X9的两两比较判断矩阵

表9 子准则X10、X11和X12的两两比较判断矩阵

3 一致性检验及权重向量

3.1 一致性检验

3.2 同层次同类别内各指标相对上一层指标的权重向量

3.2.1 准则层指标权重

利用最大特征值法计算可得准则层的两个评价准则“毕业生的就业情况B1”和“毕业生和用人单位对人才培养的反馈B2”的权重向量W1=(0.5, 0.5)T。

3.2.2 毕业生的就业情况下属指标的权重

准则“毕业生的就业情况”下属的各评价指标“就业率”和“就业质量”的相对重要性权重W2=(0.5, 0.5)T。

3.2.3 毕业生和用人单位对人才培养的反馈下属指标的权重

准则“毕业生和用人单位对人才培养的反馈”下属的各评价指标“毕业生对人才培养的反馈”和“用人单位对人才培养的评价反馈”相对重要性权重W3=(0.333 33, 0.666 67)T。

3.2.4 就业质量下属指标的权重

3.2.5 毕业生对人才培养的反馈和用人单位对人才培养的评价反馈下属指标的权重

“毕业生对人才培养的反馈”下属的指标“对学校总体满意度”和“对人才培养满意度”相对重要性权重W9=(0.333 33, 0.666 67)T;“用人单位对人才培养的评价反馈”下属的指标“对毕业生工作能力满意度”“对毕业生个人素质满意度”“对毕业生知识水平满意度”相对重要性权重W10=(0.4, 0.2, 0.4)T。

人才培养综合评价各层次指标的相对重要性权重如表10所示。

表10 人才培养综合评价各层指标权重

4 最下层各指标相对于总目标“人才培养综合评价”的权重

经计算,最下层评价指标对总目标的权重向量W=(w1,w2,…,w13)T=(0.250 0, 0.024 7, 0.074 0,0.024 7, 0.012 2, 0.036 7, 0.051 8, 0.025 9, 0.055 6, 0.111 1, 0.133 3, 0.066 7, 0.133 3)T。

5 多层次模糊综合评价

为各就业数据在不同区间内的取值设置分值,根据毕业生就业的一般情况,假设各指标分值如表11所示。

表12 M1、M2、M3三个专业毕业生就业数据

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