歐達(dá)宇

摘 要：高校輔導(dǎo)員績效評(píng)估體系的建立中，常因關(guān)鍵評(píng)估指標(biāo)的選取存在主觀性，從而導(dǎo)致績效評(píng)估的精確度不高。本文根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研法、專家訪談法篩選出高校輔導(dǎo)員績效評(píng)估的重要指標(biāo);設(shè)計(jì)調(diào)研問卷，采取李克特量表將調(diào)研數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為評(píng)估維度值效益評(píng)分;采用多屬性決策M(jìn)ADM思維模型計(jì)算出指標(biāo)綜合權(quán)重，最終依據(jù)綜合權(quán)重值進(jìn)行排序，確定出多維度屬性效益下的重要評(píng)估指標(biāo)，為高校輔導(dǎo)員績效評(píng)估體系建立中關(guān)鍵指標(biāo)的選取提供多維度參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：MADM;績效評(píng)估指標(biāo);高校輔導(dǎo)員

高校輔導(dǎo)員身居學(xué)生工作一線，不僅負(fù)責(zé)學(xué)生教育管理工作，還要負(fù)責(zé)高校學(xué)生的思想政治教育工作，根據(jù)教育部43號(hào)令，共計(jì)九大工作職責(zé)。然而對于如何建立與完善輔導(dǎo)員的考核機(jī)制，對其進(jìn)行精準(zhǔn)的績效評(píng)估，進(jìn)而推進(jìn)人才培育與高校發(fā)展，卻一直是該領(lǐng)域的難題，例如評(píng)估范圍廣，影響因素多，評(píng)估主體單一等[1]。本文利用多屬性決策法（MADM）思想，將其引入輔導(dǎo)員績效評(píng)估指標(biāo)選取的分析中，對現(xiàn)有指標(biāo)進(jìn)行再評(píng)估，以達(dá)到確保高校輔導(dǎo)員考核全面性、真實(shí)性和準(zhǔn)確性。

1 高校輔導(dǎo)員績效評(píng)估指標(biāo)選取

研究者在進(jìn)行定量研究確立評(píng)估指標(biāo)的過程中，通常以數(shù)學(xué)檢驗(yàn)的方式對其現(xiàn)有指標(biāo)進(jìn)行合理性與科學(xué)性性判定，可大致分為以下三類：

（1）利用模糊綜合評(píng)估法，對擬定指標(biāo)進(jìn)行判定[2]。

（2）采用層次分析法和模糊綜合評(píng)估法，定量地提出了高校學(xué)生工作績效的評(píng)估模型[3]。

（3）通過建立模糊數(shù)學(xué)模型的方法，對高校學(xué)生工作的評(píng)估進(jìn)行定量分析與綜合評(píng)估，并進(jìn)行了案例分析[4]。

這類研究雖能較好的滿足指標(biāo)選取的科學(xué)性，但也存在著許多問題，如層次分析法與模糊綜合評(píng)估數(shù)據(jù)來源的主客觀性較強(qiáng)，且可能涵蓋語言模糊與直覺模糊等。

針對以上問題，本次研究以x高校輔導(dǎo)員為研究對象，采用多屬性決策的思想，將輔導(dǎo)員績效評(píng)估考核關(guān)鍵評(píng)估指標(biāo)確定為以下7個(gè)方面，見表1。

2 確定多維度理論指標(biāo)的屬性值效益評(píng)分

2.1 指標(biāo)選取調(diào)研分析

為確保三個(gè)關(guān)鍵維度的績效考核水平具有可行性和合理性，擬定7個(gè)二級(jí)指標(biāo)將其具體化，并轉(zhuǎn)化為對應(yīng)問卷調(diào)研數(shù)據(jù)。

為量化不同指標(biāo)在不同素質(zhì)維度下的“屬性效益評(píng)分”（一個(gè)指標(biāo)在某個(gè)屬性下的效益評(píng)分），對應(yīng)轉(zhuǎn)化為21個(gè)問卷問題（如黨政工作指標(biāo)在思想政治維下的屬性效益評(píng)分）設(shè)置調(diào)查問卷和五級(jí)量表。

2.2 基于李克特量表多維度理論指標(biāo)的屬性效益評(píng)分

李克特量表（Likert scale）是屬評(píng)分加總式量表最常用的一種。它是由美國社會(huì)心理學(xué)家李克特于1932年在原有的總加量表基礎(chǔ)上改進(jìn)而成[6]。

以X高校輔導(dǎo)員為例，面向?qū)W生處、學(xué)院輔導(dǎo)員、學(xué)生代表等發(fā)放調(diào)查問卷，回收100份，其中有效問卷96份，計(jì)算出屬性效益評(píng)分。

3 高校輔導(dǎo)員績效評(píng)估的多屬性決策模型

3.1 評(píng)估模型分析

多屬性決策是現(xiàn)代決策科學(xué)的一個(gè)重要組成部分，它的理論和方法在工程設(shè)計(jì)、經(jīng)濟(jì)、管理和軍事等諸多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。其實(shí)質(zhì)是利用已有的信息通過一定的方式對一組（有限個(gè)）備選方案進(jìn)行排序或擇優(yōu)。具有多維度綜合，減輕直覺模糊語言模糊的影響等特點(diǎn)。本次研究將該決策模型的特點(diǎn)，引入高校輔導(dǎo)員績效考核的研究中，以達(dá)到評(píng)估指標(biāo)選取精準(zhǔn)化的目的。

3.2 決策矩陣的建立

設(shè)高校輔導(dǎo)員績效評(píng)分評(píng)估屬性為（u1，u2，u3 …un）（i=1，2，3 …n），高校輔導(dǎo)員績效評(píng)估指標(biāo)則為（x1，x2，x3…x3）（i=1，2，3…n）。其中評(píng)估屬性為測評(píng)維度即：思想政治維、工作能力維、基本素質(zhì)維分別為u1、u2、u3，評(píng)估指標(biāo)：黨政工作、學(xué)風(fēng)建設(shè)、工作完成情況、工作積極性、工作責(zé)任心、學(xué)生科創(chuàng)能力培養(yǎng)、學(xué)生人文素養(yǎng)培養(yǎng)分別為x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7。建立績效指標(biāo)屬性效益評(píng)分決策矩陣如下：

3.3 決策矩陣的建立

根據(jù)高校輔導(dǎo)員績效評(píng)估指標(biāo)與測評(píng)維度的關(guān)系，確定指標(biāo)屬性類型，主要包含以下三類：

①效益型：

②固定型：

③區(qū)間型：

判定具體類型后對應(yīng)使用上述公司對矩陣進(jìn)行歸一化處理，結(jié)果矩陣如下：

3.4 屬性權(quán)重和屬性值計(jì)算

對三個(gè)屬性（測評(píng)維度）計(jì)算屬性權(quán)重，構(gòu)建成對比較陣如下：

u1到u3的權(quán)重分別為[0.417，0.333，0.25]由屬性權(quán)重值計(jì)算各指標(biāo)在不同評(píng)估維度的綜合得分WAA1=（a1，a2，n，an）=（0.838，0.814，0.693，0.754，0.548，0.595，0.695）。

3.5 綜合權(quán)重排序結(jié)論

據(jù)綜合得分的結(jié)果得出本次研究高校輔導(dǎo)員績效評(píng)估指標(biāo)排序結(jié)果為黨政工作、學(xué)風(fēng)建設(shè)、工作積極性、學(xué)生人文素養(yǎng)培養(yǎng)、工作完成情況、工作責(zé)任心、學(xué)生科創(chuàng)能力培養(yǎng)。該排序結(jié)果相較于一般方法，如層次分析等的權(quán)重指標(biāo)確立結(jié)果受較小的主客觀因素及直覺模糊等因素的影響，更具有參考意義。同時(shí)可根據(jù)對評(píng)估指標(biāo)的不同對屬性進(jìn)行修改，實(shí)現(xiàn)更加精確全面的指標(biāo)選取。

本文著眼于高校輔導(dǎo)員績效評(píng)估體系中關(guān)鍵評(píng)估指標(biāo)選取主觀性過強(qiáng)的難題，以X高校為例采用李克特量表將調(diào)研數(shù)據(jù)量化為多維度屬性效益評(píng)分，通過MADM獲得關(guān)鍵指標(biāo)綜合權(quán)重排序，為績效評(píng)估體系建立中關(guān)鍵指標(biāo)的選取提供更具科學(xué)性、合理性的依據(jù)。

基金項(xiàng)目：西南科技大學(xué)學(xué)生管理教育改革，編號(hào)：16sxb200參考文獻(xiàn)：

[1] 行金玲.高校輔導(dǎo)員考核指標(biāo)體系構(gòu)建與模糊評(píng)估方法研究[J].重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)），2008，4（4）：46-49.

[2] 朱建國.學(xué)生工作評(píng)估體系與評(píng)估方法探討[J].南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2004，4（4）：87-88.

[3] 齊二石，王慶.高校學(xué)生工作者工作績效的模糊綜合評(píng)估[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版2006， 16（6）：146-152.

[4] 王德才，賈進(jìn)濤.學(xué)生工作考評(píng)的模糊綜合評(píng)估方法[J].科技信息，2007（29）：342-343.

[5] 牟能冶.基于廣義猶豫三角模糊冪均算子的MADM方法[J].控制與決策，2018，33（02）：282-292.

[6] Giannini Susana Pimentel Pinto，Latorre Maria do Rosário Dias de Oliveira，F(xiàn)erreira Léslie Piccolotto. Condition of Vocal Production-Teacher questionnaire： comparison of responses on Likert scale and visual analog scale.[J]. CoDAS，2016，28（1）.