李琰 阮杰昌

【摘要】 在很多面試中，由于分組面試的組別不同，不同組的專家評分時容易出現(xiàn)誤差，對于考試造成不公平.為此，作者提出一種消除組別誤差的無偏處理模型，以保證面試成績的公正公平性.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

無論是國家的公開錄用考試還是企業(yè)的招聘，或者是對單位人員的考核，都必須在一定的時間內(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，由于組別考評老師的實(shí)際把握尺度不一樣，會導(dǎo)致某些組員的不公平.

二、成績修正數(shù)學(xué)模型的假設(shè)

1.所有的面試人員不按照筆試成績分組，而是按照隨機(jī)分組考核對象.因?yàn)殡S機(jī)分組保證不同組考生素質(zhì)分布的相同性.但分組時仍可能會發(fā)生小概率事件，如在一個組學(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，則表明各組專家評分結(jié)果沒有顯著性差異.

2.各組內(nèi)的成績是公平公正的，參與的評委都是公平公正的.即使組內(nèi)個別學(xué)生的分?jǐn)?shù)過高或者過低，仍然看成是有效數(shù)據(jù).

3.每個小組的人員數(shù)量可以不一樣.

三、成績修正數(shù)學(xué)模型的算法

四、評 價

成績修正模型能對不同組別的專家評分的偏差起到一定的校正作用，消除了由于考官主觀意識產(chǎn)生的組別成績誤差，在一定程度上保證了面試成績的公正、公平.同時該模型算法比較簡單，設(shè)計(jì)思路合理，在現(xiàn)實(shí)生活中易于操作和推行.

【參考文獻(xiàn)】

[1] 金若君，碩士研究生錄取綜合成績評價方法及相關(guān)分析[J] .教育教學(xué)論壇，2012（17）.

[2] 陳媛、樊治平，綜合面試中的均衡分組方法[J] .中國管理科學(xué)，2014（8）.

[3] 王云龍，我國公務(wù)員結(jié)構(gòu)化面試問題研究[J] .中國管理科學(xué)，2014（4）.

[4] 丁梅、王太雷，招聘錄用信息的層次分析法[J] .曲阜師范大學(xué)學(xué)報(bào)，2006（7）.

[5] 付文祎，招聘面試問題的模型研究[J] .西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012（9）.

[6] 劉文麗、呂書龍 梁飛豹平行面試中的均衡分組模型[J].福州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010（12）.

[7] 耿修林，面試中面試員打分差異影響及其調(diào)整[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2007（20）.