AI應用環境下酒店管理專業人才勝任力培養模型的構建

◎ 海南省三亞市中瑞酒店管理職業學院 何小怡 鐘文梓 鄭 直 李 銘

一、研究背景

自黨的十八大以來，中國職業教育的改革和發展得到了進一步的反思和重視。2019年國家國務院、教育部和財政部陸續出臺中國職業教育深化改革的方案和制度，從職業教育的地位、角色和人才培養等角度提出現代化職業教育的轉型思路?；趪衣殬I教育的要求，人才培養定位應以企業人才需求和發展為依據，從知識、能力和素質等角度培養行業所需的人才。本研究以人工智能應用和發展為背景探索酒店管理專業人才勝任力培養模式如何構建，希望通過探索院校酒店管理專業與酒店行業在人才評估標準之間存在的問題和差距，建立人才培養的勝任力模型，消除行業用人需求和酒店管理專業人才培養結果之間的壁壘，為酒店管理專業的人才培養改革提供依據。

二、文獻回顧

1.酒店管理專業人才能力培養方向。酒店管理專業人才能力培養是指經過對酒店管理專業學生進行教育和培養，以使得學生所具備的能力達到企業的用工能力要求。針對酒店管理專業人才培養方向，我國學者主要關注于員工職業能力的培養分析，如魏軍等驗證的酒店管理專業的職業能力包括敬業精神、心理抗壓能力、溝通協作能力、社會適應能力等共11項；尹華光總結的酒店專業人才素質需求包括良好的職業素養、溝通能力、實踐能力和專業素質4個方面；劉欣欣從崗位勝任力素質的角度提出了酒店管理專業學生的能力培養應包括職業素養、專業知識、職業能力、創新創業能力。

2.酒店人工智能應用影響。2013年，國家旅游局發布了《飯店智能化建設與服務指南》（LB/T 020-2013）中提出了智能飯店的發展理念。2016年，希爾頓酒店集團、海航酒店集團、阿里未來酒店等諸多國內外酒店品牌將推出了機器人前臺、客房送貨機器人的輔助服務，實現了AI技術智能化服務在酒店服務業中的智能應用。人工智能的應用和發展將輔助員工崗位工作，使得員工有更多精力投入創造性、創新性業務以及情感聯系工作。但對于員工崗位勝任力不僅要求其專業知識和專業技術，而且更加側重于員工的職業社會能力、創新等能力。因此，院校酒店管理專業人才的培養能否滿足酒店對技能型人才的要求需要重新進行審視。

三、研究方法

本研究采用訪談法與問卷調查法進行，收集了10所酒店管理院校對人才培養的規格和目標指標，以及37名酒店行業管理人員對人才需求的能力指標和人工智能的應用信息。訪談結束后，將信息進行共性分類處理，匯總酒店人才能力需求的指標共46項。其次，基于深入訪談和焦點小組訪談所收集的勝任力模型指標，將其作為評估因子，采用問卷調查法收集酒店管理人員對人才培養的目標期望。問卷調查通過電子問卷形式發出，共收回問卷255份，有效問卷為233份，有效問卷率為91%；通過SPSS工具對問卷信息離散值的分析，剔除3份離散值問卷，最終有效問卷率為90%。

四、研究發現

1.酒店人才需求與院校人才培養目標存在的差距。人工智能在酒店行業已經得到普遍應用。由于酒店的性質不同以及基于個性化和人性化服務的需要，人工智能在現階段尚未完全取代人力勞動，但人工智能對酒店崗位職責依舊存在替代性、輔助性和催生性的影響。在酒店的運作過程中，人工智能已經作為員工工作的重要工具，企業對員工的智能應用能力也具有一定的要求，同時，更加注重對員工的溝通表達能力、解決問題能力的培養。然而，多數院校的人才培養目標未將人工智能的應用影響作為調整人才培養方案進行思考，僅只有極少數者在人才培養方案修訂時適時在理論課程中加入大數據分析、電子商務等課程。

由此可見，人才培養目標與行業人才需求的契合度高低是當下職業教育所面臨的挑戰。院校作為人才培養的輸出端是否能滿足企業接收端的用人要求將會影響到行業人才的發展。因此，在人才輸出和人才接收的標準中應最大程度消除存在的差距。本研究發現院校對人才能力的培養注重管理提升知識，其次為溝通協調能力、崗位操作能力和崗位的專業知識，因此在學生培養的課程中注重人力資源、財務等管理類課程的比例，其目的是基于員工職業發展的需求，以滿足行業基層和中層人員的培養。而行業對人才的需求則基于當前企業對人才的需求，注重人才的崗位專業知識、服務態度和崗位應用能力。兩者之間對人才的培養和需求標準并不完全一致。

2.在人工智能應用背景下，人才勝任力指標的培養需求。為進一步探索酒店人才培養的重要能力指標，本研究采用均值和變異系數對問卷所收集的46項指標評估數據進行識別和篩選，剔除數據樣本中離散值較大的變量，確保人才勝任力培養指標具有較高的有效性。所有變量的平均范圍為5.42～6.63，說明變量的重要性評估具有一定的差距。變異系數是關鍵參考值，變異系數越小，表明不同管理人員的期望或意見趨向一致，收斂程度越高。變異系數的計算方法為：標準差/平均值（C.V.=SD/Mean)。

以核算各指標變量變異系數和所有指標變量的算術平均值，對比自身的變異系數與平均值的差異，刪除小于平均變異系數對應的變量指標，保留收斂程度較高的指標。經核算，各個變量的變異系數范圍在0.1～0.22之間，說明所有樣本對部分人才培養的期望未形成統一的意見。因此，以所有指標的平均變異系數（0.16）作為意見收斂程度的基準，對標46項變量指標的變異系數，將所有低于0.16的指標進行剔除（共17項），保留29變量指標，確保指標變量需求評估的一致性。

使用SPSS 21.0工具進行探索性因子分析，采用主成分分析方法，通過對因子旋轉的分析，提取共同因子。KMO和Bartlett的球性度的抽樣測量顯示，KMO值為0.946，大于0.9，變量間的相關性越強，而Bartlett的球形度檢驗顯著值為0.000（小于顯著性水平0.01），代表所有的指標之間存在共同的因子，非常適合使用因子分析法檢驗數據。

公共因子的提取要求其特征根大于1且累計變異系數不少于60%的公因子。根據因子分析解釋的總方差結果，共有4個公因子特征值大于1，且累計變異百分比達到68.373%，而將29項指標經旋轉成分矩陣分析后，所有指標的因子載荷值均大于0.4，但剔除了跨因子負荷量較大的指標共7項，包括解決問題能力、抗壓能力等，該部分指標與其他指標存在交叉加載因子，具有共性問題。22項指標所產生4個共同因子（表1：因子載荷分析）分別命名為：職業能力（6項），專業素養（7項），職業道德（4項）以及知識&技能（5項）。通過信度指標Cronbacha內部一致性分析，4個維度因子中有3項因子的Cronbach’s系數達到0.9以上，說明研究數據具有很高的可靠性，1項因子的Cronbach’s系數達到0.8以上，說明研究數據的可靠性是可以接受的。整體來說，研究數據具有較好的可靠性，問卷的質量完全可以被接受。

表1 因子載荷分析

基于上述的分析結果，第一個因子為職業能力培養，是最為關鍵的因子，共含有6項指標，解釋了21.501%的變異，其信度為0.932，平均載荷值為0.680。第二因子為專業素養，共有7項指標，解釋了20.364%的變異，其信度為0.918，平均載荷值為0.713。第三因子為職業道德，共有4項指標，解釋了14.023%的變異，其信度為0.908，平均載荷值為0.67。第四因子為知識/技能，共有7項指標，解釋了12.485%的變異，其信度為0.813，平均載荷值為0.604。本研究發現除人才培養的專業知識、專業能力和專業素養的要求外，行業對人才自身所具備職業道德有更深層次的要求。

五、結論與局限

在人工智能的應用背景下，酒店工作崗位的變化對人才的能力需求存在一定的變化。本研究深入探索了人工智能對崗位職責所帶來的替代性、輔助性和催生性的影響，發現酒店管理院校進行人才培養方案修訂時并未過多思考人工智能應用所帶來的影響，人才能力培養的重點與行業所需的人才需求存在一定的差距。因此，為擬合《高等職業學校專業教學標準》中所制定的酒店管理專業人才培養的知識、能力和素養的規格，本研究采用勝任力模型理論基礎，運用探索性因子分析建立人才勝任力培養模型，共包括4個維度：職業能力、專業素養、職業道德和知識技能，共計22項二級指標。4個維度中最為重要的是職業能力維度，此維度包含的能力指標更凸顯職業社會能力的特征，更加規范學生培養過程中社會交往的能力。其次為專業素養，該部分指標同樣是作為培養體系的重要部分。再者為職業道德，該部分指標正好擬合了職業教育中思政教育的要求，說明酒店對人才的需求提高了對個人職業道德的關注。最后為知識技能維度，提出員工工作崗位所需的專業知識和技能要求。

本研究存在研究樣本范圍的局限，僅基于海南區域酒店的特點，缺乏一線城市高星級酒店人才能力的需求分析。同時，問卷調查僅將酒店管理層納入抽樣范圍，缺少多維度的分析，在未來研究中可增加客戶和員工本人的評價意見，綜合評估人才勝任能力的培養需求。