基于Kano 模型的高校智慧后勤系統功能需求分析

◆喬碩功

（中南大學 湖南 410083）

隨著國家對教育信息化的重視，各高校應用移動互聯網、物聯網、大數據、人工智能等新信息技術，開始建設以教育信息化和現代化為目標的“智慧校園”信息化系統。智慧后勤系統作為“智慧校園”建設的重要構成內容，是提升高校后勤服務品質和治理能力、服務育人效果的必然途徑，更是信息時代高校未來發展的必然趨勢。

高校后勤工作作為高等教育事業不可或缺的組成部分，涉及師生學習、工作和生活的方方面面。由于資金和技術的限制，高校智慧后勤系統無法覆蓋后勤各類服務和業務，滿足所有師生差異化需求，只能適當選擇一些重要和關鍵的功能需求并優化建設順序，科學、可持續開展智慧后勤系統建設。

如何在諸多師生需求和后勤業務需求中甄別出關鍵性功能需求，決定智慧后勤系統建設成果是否能夠實現以人為本的個性化創新服務和有效提升后勤的現代化治理能力。本文應用Kano 模型和其相關分析方法[1]，對智慧后勤系統功能需求進行分類識別，并對功能需求重要度進行定量分析和有效調整，以期在高校智慧后勤系統功能需求決策中提供有效的幫助。

1 理論方法

1.1 KANO 模型

Kano 模型由Noriaki Kano 在1984 年正式提出[2]。該模型將功能需求分為基本性需求（ Must-Be Quality ）、 期望性需求（One-dimensional Quality）、魅力性需求（Attractive Quality）、逆向性需求（Reverse Quality）和無差異需求（Ⅰndifferent Quality）。通過對功能需求進行分類和識別，找出影響用戶滿意度的關鍵因素，對不同類別的需求進行區別處理，幫助產品設計出對用戶滿意度提升最大化的功能需求[3]。

1.2 Better-Worse 指數

1993 年，Berger 對Kano 模型進行了改良，在Kano 模型基礎上引入“Better-Worse指數”[4]，成為如今Kano模型應用時常見方法之一。Better-Worse 指數可定量判斷功能需求在滿足需求時對用戶滿意度的提升程度和不滿足需求時對用戶滿意度的妨礙程度，一定程度上解決了功能需求在歸屬度極為接近時難以分類的困難。具體公式如下：

產品功能需求集設為X={x1，x2，…，xn}，其中xi（i=1，2，…，n）表示第i項功能需求。Bei表示第i 項功能需求滿意系數，表示第i項功能需求不滿意系數，分別表示第i項系統功能需求分類數值。

許多學者在此基礎上，融合了模糊聚類分析法、質量功能展開（quality function deployment）和層次分析法（Analytic hierarchy process）等分析方法，使Kano 模型分析由定性分析轉變為定量分析工具。

1.3 QFD-需求重要度調整

Tan 和Shen 將質量功能展開（QFD）[5]方法中“水平改進率”的概念加以延伸和拓展，提出“功能需求滿意度改進率”和“功能需求重要度”的概念[6]，并將其引入Kano 模型分析中，用于對功能需求重要度進行調整。其計算公式如下：表示初始需求要素提高率表示需求提高率調整系數，k為常數（根據Kano 模型不同類別的功能需求賦予不同k值）。Wi表示第i個功能需求初始重要度，表示第i個調整后的功能需求重要度。

1.4 方法流程設計

本文先應用Kano 模型分析方法識別出智慧后勤系統中各功能需求的分類，找出在智慧后勤系統中予以優先建設的M 類功能需求與對用戶滿意度產生負面評價R 類功能需求。然后對O 類功能需求、A 類功能需求和Ⅰ類功能需求通過QFD-需求重要度調整的方法，有效調整這些功能需求的重要度權重，最終確定智慧后勤系統中各功能需求的重要度權重。

圖1 基于Kano 模型的智慧后勤系統功能需求確定流程

2 智慧后勤系統功能需求識別與分類

2.1 智慧后勤系統初始功能需求識別

根據查閱文獻和對高校后勤信息化建設調研得知，高校智慧后勤系統功能需求紛繁復雜，而且不同學校智慧后勤系統在實際應用時還有許多個性化功能需求。在此，筆者依據多數高校后勤工作開展的業務和服務內容，選取有代表性的27 項功能需求作為智慧后勤系統初始功能需求進行編碼和分析研究，詳見表1。

表1 智慧后勤系統初始功能需求列表

2.2 Kano 問卷設計

根據Kano 模型調查問卷模板，筆者對智慧后勤系統的初始功能需求設計了正向和反向問題。并依據以上順序依次設計出每項初始功能需求對應的題項，形成智慧后勤系統功能需求的Kano 調查問卷。題項形式如表2 所示。

表2 智慧后勤系統功能需求Kano 模型問卷調查表形式表

服務功能介紹

2.3 Kano 問卷發放與收集

考慮到智慧后勤系統建設具有建立后勤現代化治理能力和為師生創立便利舒適的服務品質雙重目標，在功能需求方面也應具備管理屬性與服務屬性。采用在師生中隨機抽樣的方式進行問卷調查可能會出現偏重某類別需求或者調查對象不了解后勤業務與服務的現象，調查數據的可靠性可能產生較大誤差。因此，為保證調查數據的質量與可靠性，本次調查采用非隨機抽樣的方法進行問卷發放。

本次調查總共發放問卷400 份，超過問卷題項數量15 倍，抽樣數量符合問卷數量設置原則[7]。問卷面向高校后勤部門員工發放100份，面向高校其他部門教職工發放150 份，面向學生干部和學生助理（他們對學?，F狀更加了解和關心，也更能集中代表學生的普遍意見）發放150 份。最終回收問卷394 份，剔除無效問卷7 份，得到有效問卷387 份，有效問卷數量也符合問卷數量設置原則。

2.4 問卷信效度檢驗

本文使用SPSS22.0 統計軟件對問卷調查數據進行信度和效度檢驗。信度檢測結果顯示：正向問題克朗巴哈系數（Cronbach’s α）為0.937，反向問題克朗巴哈系數（Cronbach’s α）為0.955。兩者均大于0.9，可判斷本問卷信度良好，具有較高的穩定性與一致性[8]。效度檢測結果顯示：正向問題KMO 測度值為0.824，反向問題KMO測度值為0.852，兩者均大于0.5，可以進行因子分析[9]。Bartlett 球形檢驗正反向問題p值為0.000，小于0.001，均達到顯著概率。正向問題的累計解釋異變量為70.538%，反向問題的累計解釋異變量為72.017%，兩者大于50%。從效度檢測結果可知，問卷數據效度良好[10]。

2.5 智慧后勤系統功能需求分類

根據Kano 模型對智慧后勤系統的27 項初始功能需求逐一進行歸類，再依據最大隸屬度的原則，得到每項功能需求的Kano 模型類別，并依據Better-Worse 指數公式（1）、（2）分別計算出各項功能需求的滿意系數與不滿意系數，如表3 所示。

表3 智慧后勤系統功能需求Kano 模型調查表

x23 88（0.2273） 94（0.2428） 140（0.3617） 59（0.1524） 6（0.0155） A 0.6142 0.4777 x24 104（0.2687） 83（0.2144） 129（0.3333） 67（0.1731） 4（0.0103） A 0.5535 0.4883 x25 124（0.3204） 129（0.3333） 96（0.248） 35（0.0904） 3（0.0077） O 0.5859 0.6589 x26 116（0.2997） 118（0.3049） 107（0.2764） 43（0.1111） 3（0.0077） O 0.5859 0.6094 x27 172（0.4444） 134（0.3462） 74（0.1912） 7（0.018） 0（0） M 0.5375 0.7907

結果顯示，在這27 項功能需求中，基本性需求類別（M）5 項、期望性需求類別（O）共8 項、魅力性需求類別（A）共8 項、無差異需求類別（Ⅰ）5 項，R 表示逆向性需求類別（R）1 項。

依據Kano 模型對不同類別的功能需求處理方式，M 類功能需求應視為必須滿足的需求，應在智慧后勤系統中予以優先建設。R 類功能需求會對用戶滿意度產生負面評價，對此類需求應保持謹慎態度。因此，在后續分析中將剔除在智慧后勤系統中予以優先建設的M 類功能需求和對用戶滿意度產生負面評價的R 類功能需求。

在O 類功能需求、A 類功能需求和Ⅰ類功能需求分類中，服務類應用功能需求集中在O 類功能需求，后勤管理類應用功能需求集中在A 類或Ⅰ類。這是由于問卷調查的對象面對全校師生職工代表，非后勤部門人員更關注于后勤工作提供的服務本身，對后勤業務管理應用關心程度相對不高所致。

3 功能需求重要度權重調整與排序

Kano 模型分析雖能識別出學校師生對智慧后勤系統各類應用的關注程度和滿意度，但也存在以下兩個缺點：一是按此功能需求建設智慧后勤系統將極大偏重服務類應用。如前文所述，智慧后勤系統建設具有建立后勤現代化治理能力和為師生創立便利舒適的服務品質雙重目標，管理類應用與服務類應用兩者相輔相成，現代化治理能力是提供優質便捷服務的重要支撐。僅以此依據建設智慧后勤系統可能造成管理能力無法支撐優質服務的失衡局面。二是無法定量同類型功能需求的重要程度，很難在建設資金和建設時間維度上予以科學的量化排序。因此，需要對Kano 模型的功能需求分類進行重要度權重調整和排序。

3.1 需求重要度的當前值和改進目標值確定

為實現O 類功能需求、A 類功能需求和Ⅰ類功能需求重要度權重調整和排序，需要確定每項功能需求重要度的當前值和改進目標值。本文采用問卷調查法統計出各項功能需求重要度的當前值，采用訪談調查法確定功能需求重要度改進目標值。問卷設計采用李克特五點量表法，將每一個功能需求劃分為“十分重要”、“重要”、“一般”、“不重要”、“可以忽視”五個等級，分別賦予“5、4、3、2、1”分值，最后計算各項功能需求的算術平均值即為功能需求重要度的當前值。

重要度調查共發放問卷300 份，其中面向高校后勤部門發放問卷100 份，面向高校其他機構教職工發放問卷100 份，面向學生干部和學生助理發放問卷100 份。最終得到有效問卷282 份，有效問卷數量符合問卷數量設置原則。使用SPSS22.0 統計軟件對問卷調查數據進行信度和效度檢驗，檢驗結果如表4 所示。從檢測結果可知，問卷信度、效度良好，可以進行后續數據分析，具體統計數據見表5 所示。

表4 功能需求重要度調查問卷信度效度檢驗結果

3.2 功能需求重要度權重調整

依據各項功能需求的Better-Worse 指數和QFD-需求重要度調整方法中公式（3），可計算出功能需求初始重要度權重。再根據QFD-需求重要度調整方法中公式（4）、（5）、（6），計算得出功能需求重要度的調整值，如表5 所示。

表5 智慧后勤系統功能需求重要度權重調整值

3.3 功能需求重要度排序

首先，根據表3 功能需求初始重要度數據，得知M 類功能需求重要度權重。因M 類功能需求為必須滿足的需求，應在智慧后勤系統中予以優先建設，故不需對此類功能需求再次調整重要度權重。其次，對可能產生負面評價的R 類輿情管理功能需求予以剔除。最后，依據表5 中功能需求重要度調整值，得到權重調整后的服務類功能需求和業務類功能需求重要度的權重。最終智慧后勤系統功能需求重要度排序結果如表6 所示。

表6 智慧后勤系統功能需求重要度排序結果

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4 結語

本文采用了Kano 模型對智慧后勤系統功能需求進行了分類識別，然后應用Better-Worse 指數和QFD-需求重要度調整方法，定量分析了功能需求重要度權重，最后對高校智慧后勤系統功能需求的重要度權重進行了排序。主要解決了高校在建設智慧后勤系統時，對本校的智慧后勤系統功能需求缺乏清晰定位，很難有效識別各類功能需求的重要程度和建設優先度的問題。同時有效平衡了智慧后勤系統服務類和業務管理類功能需求權重，幫助高校智慧后勤系統實現后勤現代化治理能力和提供優質高效服務品質的雙重目標，切實提升后勤部門的服務育人效能。