丁軍 段慧媛
雙一流背景下,“高校員工績效考核指標體系”的有效建構成為建設一流學科和一流大學的重要任務之一。而績效考核是一個多方面、全方位、難量化的一個過程,既有微觀關系的處理又要統籌全局、相互協調。龐大的數據體系和相對靈活需求給政策制定者帶來了一定的困擾。隨著計算機技術的發展,大數據、云計算等互聯網技術給我們提供了解決相關問題的嶄新視角。
關鍵詞:雙一流 大數據 高校 績效考核
基于“大數據分析”的科學政策模式則有待于引入高校員工績效考核指標體系的構建之中。一直以來,各高校績效考核面臨諸多亟待解決的困難,尤其因為缺乏一套科學合理而且行之有效的績效考核指標體系,使得高校內部教師績效考核結果與實際情況出現偏差,導致教師工資水平分配公平性缺失,極大地制約和影響著教師教學和工作的積極性。績效考核的公平和效率二者兼顧原則,是當前高校績效考核過程中首先面臨的第一個問題。再者,與企業員工績效考核指標體系的設計比較而言,教師績效考核還存在難量化、評價標準多元化、教學目標復雜化、價值規范不統一等多方面的特殊問題,使得績效考核指標體系的設計不得不面臨特殊的問題。因此,為了做到最大限度的客觀公正,高等院校績效考核指標體系的設計,在重視量化考核,用數據說話的同時,也不得不注重教師“質性”考核的權重。另一方面,員工績效考核關系到教職工的切身利益,即使我們能夠設計出一套客觀規范的績效考核指標體系,在實際執行過程中產生矛盾也是不可避免的。因此假如我們不能很好地解決這些困難,在不能有效發揮績效考核的作用的同時,甚至可能還會極大地影響員工的工作熱情,引起教職工的內部矛盾。因此能否利用大數據技術,利用物聯網新型課堂、智慧校園、增強現實(AR)和虛擬現實(VR)、人工智能(AI)等實時指導和反饋績效考核指標體系制定和執行過程中的情況和偏差,賦予學院績效考核指標體系以一定的系統性和靈活性,也是本研究的背景之一。
一、研究“雙一流”建設的主題思想和核心內涵。
雙一流建設,旨在推動一批高水平大學和學科進入世界一流行列或前列,具體而言重點研究以下幾方面的內容:(1)著力打造一流教師隊伍,建設服務于高等教育的一流人力資源教育體系。(2)建設先進創新人才庫,提高教育教學質量,建設高等教育教學人才培養的全面質量管理體系。(3)全面加強國家科研和創新能力,服務于關乎國計民生的重大科研攻關項目和社會層面的全民創新能力,培育創新土壤。(4)繼承發揚優秀傳統民族文化,增強文化自信和民族自我認同感和自豪感,踐行社會主義核心價值觀。(5)深化產教融合,服務經濟社會發展和成果轉化。
二、大數據分析研究——大數據挖掘和可視化應用分析。
應用大數據分析技術,從高校人力資源管理“KPI關鍵績效指標”——任務績效、周邊績效、管理績效和能力績效等四個類群指標著手,針對高校樣本的海量數據進行采集和分析,為績效考核指標體系的建設提供強有力的數據支撐和保障。任務績效指標:該指標是在各部門任務劃分的基礎上得來的,根據各部門的工作任務,來確定相應部門主管的任務績效指標。周邊績效指標:周邊績效是考查兄弟部門之間對具體工作任務的配合、合作情況的一種績效指標。管理績效指標:管理績效是從管理人員的管理水平和能力的角度來劃分的,主要是針對管理人員的任務分配、溝通能力、管理力度、下屬發展等幾方面來考察和分配指標。能力績效指標:從管理績效中單獨拿出來,在考核中加入能力考核,以此來考核其人際溝通能力、決策能力和執行力等。
數據可視化是數據分析工具最基本的要求,可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點,同時能夠非常容易被讀者所接受。本階段著重對省內高等院校績效考核指標體系做一可視化分析,用最直觀的形式,比如圖表或趨勢線等形式,做一最直觀之呈現:(1)利用互聯網調研和信息統計工具,對省內高校績效考核指標體系進行樣本采集。(2)通過大數據“增強現實(AR)”技術,抓取和增強樣本數據,模擬仿真后再疊加,將虛擬的信息應用到真實世界,以被人類感官所感知,達到超越現實的感官體驗,增強數據可視性。(3)通過大數據“人工智能(AI)”技術,對樣本數據做進一步可視化呈現和分析。
三、高校員工績效考核指標體系的評價和構建研究
(1)以數據分析為支撐,實時了解學院績效考核現狀,熟悉學院現行的績效考核流程、績效考核指標以及職工績效工資發放的實際情況。然后通過“SWOT”分析,找出學院內部現行的績效考核指標體系存在的主要問題。并在明確主要問題的基礎上,通過系統的分析找出形成問題的主要原因。
(2)基于目標管理的“SMART原則”,把握科學、合理、規范、實事求是和可操作性強的原則,對學院績效考核指標體系進行系統的規劃和設計。明確績效考核的對象以及分類,即對中高層管理人員、一般行政人員以及教師進行績效考核。通過KPI關鍵績效指標分析,明確這三類人員的KPI關鍵績效指標,分別實現對這三類人員的績效考核指標體系的設計,并對績效考核等級進行設定。
(3)結合“漸進決策模型”和“混合掃描決策模型”框架,優化績效考核實施過程,對績效考核流程和考核結果的應用進行研究。針對在考核的實際運行過程中可能遇到的問題加以預測,并提出一定的解決方案。