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高校辅导员团队绩效考核指标的构建及应用

  中图分类号:G640 文献标识码:A 文章编号:1002-4107(2016)08-0061-03
  随着高等教育的普及化和国际新形势,高校学生工作面临的问题更加纷繁复杂。辅导员作为大学生思想政治教育的重要力量,在提高学生综合素质、服务学生成长成才、维护校园安全稳定等方面发挥了巨大作用。中央16号文件明确提出了辅导员必须走职业化、专业化、专家化的发展道路。面对工作的高要求和学生工作的新问题,单凭辅导员个人的能力就会显得力不从心。因此,树立团队意识,发挥团队优势是提高辅导员队伍建设水平的必由之路。加强辅导员团队的绩效管理,是提高大学生思想政治教育水平的重要举措。
  一、高校辅导员团队绩效考核现状
  目前,高校各二级学院辅导员队伍建设中团队建设的理念还没有达成广泛的共识,存在着辅导员团队意识淡漠,重个人奋斗轻集体力量,成员之间合作不深入,优势互补程度不高,团队学习交流平台匮乏等问题,从而影响整个队伍建设的水平。虽然,绝大多数高校都已建立了自身的辅导员考核机制,但是也暴露出了部分问题,具体表现如下。
  (一)对绩效考核的目的认知不足
  从调查的情况看,很多高校辅导员团队的绩效考核往往只作为评优的依据,考核结果甚至不与任何的其他管理措施挂钩。没有认识到辅导员绩效考核是为了发现工作中所存在的不足,进而有针对性地加以改善;提高工作绩效,是为了挖掘辅导员工作潜能,点燃他们的工作热情从而不断地提高其思想育人的效果。
  (二)绩效考核指标体系不合理
  从目前对一些高校的辅导员绩效考核指标体系的研究可以发现,其绩效考核指标体系的设计还存在一定的缺陷,不尽合理。首先,过于注重辅导员个人的表现,而忽视了高校辅导员团队绩效的问题,这种设计所起到的导向作用就是容易导致高校辅导员过于重视个人的表现,而忽视与其他同事的合作与配合;其次,是指标中定性的指标过多,而定量指标则相对较少,从而造成绩效考核的结果与预想之中存在很大的差异。同时,这种指标体系的设计还对考核执行者的素质要求较高,如果考核执行者的知识结构以及知识积累存在不足,则必然造成考核工作效率低下,考核执行的走样。而且对考核者的评价不具体,无法有效地发现问题,也不利于进行横向的比较。
  (三)绩效考核方法不合理
  当前大量高校的绩效考核过于注重经验印象以及历史表现,使得不少辅导员工作注重领导的看法,侧重对上负责,造成考核结果过于主观,容易以偏概全。而重历史表现忽略发展潜力的考核方法,则易导致无法确定辅导员个体的发展方向。考核方法的随意性,也使辅导员工作积极性受挫。
  二、高校辅导员团队绩效考核指标体系的构建
  (一)建构方法
  本文在绩效指标体系的建构之中,采用了德尔菲法(Delphi method),该方法是通过背对背的通信方式来征询专家小组意见的,经过几轮征询,专家小组的意见逐步趋于集中,最终得到指标体系。其基本过程有四个步骤。具体的初选过程如下:
  (1)对评价问题的内涵以及外延做出合理的解释,并且划分出概念的侧面结构,从而明确评价的总目标与子目标;
  (2)对每一个子目标或者概念侧面进行细分解;
  (3)重复上一个步骤,知道每一个侧面或者子目标都可以直接用一个或者几个明确的指标来反映;
  (4)设计每一个子层次的指标。
  其具体的流程如图1所示:
  (二)指标内容
  根据上述方法,首先确定高校辅导员团队绩效指标体系的目标层指标为“高校辅导员团队绩效”。基于此,专家小组参考了一般团队绩效考核时所采用的工作态度、工作能力和工作业绩的要求,并且结合团队协作因素,确定了六个一级指标。在此基础上,采用层次分析法,对指标进行进一步分解,最终得到高校辅导员团队绩效指标体系如表1所示。
  (三)指标量化
  相对于定性指标而言,定量指标的使用,才能够最大限度地减少主观性和随意性,确保绩效考核的结果更为公正和公平。因此,在确定指标体系之后,还需要考虑量化标准的设计问题。一般而言,指标基准点的设置和等级间的差距问题是我们考虑的重点。在指标基准点方面,我们采用学校多年平均数值作为基准值。在等级间的差距问题方面,则是建立了五个等级,其分别为很好、好、一般、差、很差,它们基本上可以起到拉开等级间差距的作用。
  (四)指标权重
  在指标的权重方面,文章拟采用九分位表法来对上述的指标进行权重分析。九分位表如表2所示。
  根据九分位表,能够对各个影响因素的权重进行确定,各个影响因素之间的权重关系可以用下式进行表示[1]:
  聘请的来自于人力资源管理、高校行政管理领域的5名专家,对高校辅导员团队绩效指标体系内的各个指标进行两两比较,从而得出该评价指标体系内各个评价指标的权重值。以准则层的指标权重计算为例,由5名专家进行评分,以1名专家评分为例,可以得到评价矩阵如下。
  两两比较矩阵的元素是通过两个因素比较得到的,而在这样的比较中,很可能会得到一些不一致的结论[2]。评价的因素越多,这种可能性就越高。所以为了确保结果矩阵的数据具有较高的一致性,我们要引入一致性检验进行结果分析。我们对本文所提及的指标体系做了一次准则层的归类,每次评价比较的因素较少,所以一致性检验可以作为可选步骤,具体算法不在此赘述。
  通过上述矩阵,得出各个准则层的指标重要性程度权重值:
  =(0.2017,0.1157,0.1661,0.1951,0.2000,0.1213)   采用同样的办法可以得到指标层的权重,详情如表4所示。
  三、高校辅导员团队绩效考核指标体系的应用
  (一)HS大学辅导员工作基本状况
  HS大学对于高校辅导员工作比较重视,在人员配备、教育培训、经费投入等方面给予积极支持。辅导员的敬业精神和较强的战斗力也得到了学校与学生的好评。但是,从当前来看,HS大学的高校辅导员团队还存在队伍思想不稳定,辅导员职责分工不明确,人员结构不合理等诸多问题,职业倦怠现象在辅导员身上有不同程度的显现。除此之外,辅导员团队内部缺乏良好的协作,团队合力没有很好地发挥出来。上述问题对辅导员的工作状态和育人效果不可避免地带来一些负面效应。引入新的团队绩效评价指标体系对团队进行评价,可以帮助我们发现问题并且有针对性地采取一些措施解决问题。
  (二)HS大学辅导员团队绩效指标体系的应用
  1.评价模型的构建。首先需要构建评价模型,文章选用了模糊综合评价法来构建评价模型。假定A={α1,α2,α3...αm}是影响被评价对象的m个因素,V={v1,v2,v3,...,vn}则是指决策者在上述的m个因素的共同作用之下,有可能做出的n种决策。因此,在模糊综合评价模型之中,存在两个基础的模糊集。前者是指模糊因素集,而后者则是指模糊决断集。模糊因素的重要性程度可以用权重来予以表示,即: 。
  根据模糊综合评价模型构建的步骤,我们可以将各个单因素模糊评价的结果作为综合评价矩阵构建的基本依据,从而构建起模糊综合评价模型。详情如式(2)所示:
  在式(2)中,R是指综合评价矩阵,而Ri=(ri1,ri2,ri3,...,rim)是指第i个影响因素的单因素评价,因此,我们可以用rij来表示第i个因素在第j个决断之中的分布频率[3]。
  然后依据式(2)可以得出:
  式(3)即为本文构建的模糊综合评价模型。该模型在对高校辅导员团队绩效进行评价的过程之中,可以对所有可能影响到最终决断的因素进行综合衡量,并可以有效地保留各级评价信息。
  根据上文设定高校辅导员团队绩效因素集,其中包括了6个维度的因素。即:
  U=(x1,x2,...,x6)
  其中,每一个维度又包含了其下一级指标,因此:
  x1=(α1,α2,α3)
  x2=(α4,α5)
  x3=(α6,α7,α8,α9)
  x4=(α10,α11)
  x5=(α12,α13)
  x6=(α14,α15)
  建立起项目评语集:
  V={v1,v2,v3,...,v5}
  即,HS大学的辅导员团队绩效分为五个等级,从v1到v5,分别对应绩效的很好、好、一般、差、很差[4]。
  2.实证分析。根据前文提及的方法,由专家确定的指标层权重如下:
  准则层的权重如下:
  由于本文构建的指标体系之中的各个指标的数据格式不一,而且有的是定量指标,有的是定性指标,需要对其进行初步处理之后才可以应用。邀请20名专家和10名学生对所有指标层进行评分。
  指标层评价:通过评委评分,根据式(3),可以得到获得每个准则层的模糊评价矩阵,然后采用各指标层的权重通过公式(4),并做归一化处理后的结果为:
  R1=[0.1625 0.1832 0.3155 0.1564 0.1824]
  R2=[0.1645 0.2256 0.2580 0.2165 0.1354]
  R3=[0.2154 0.1312 0.3154 0.1635 0.1755]
  R4=[0.1305 0.1435 0.1535 0.325 0.2475]
  R5=[0.2155 0.1415 0.2970 0.1564 0.1896]
  R6=[0.2054 0.1616 0.2170 0.2260 0.1900]
  准则层评价:采用准则层的权重,对其继续采用公式(4),并做归一化处理后的结果为:
  B=A?R=[0.181062 0.160745 0.261711 0.205854 0.190528]
  即,通过评价可以得到,HS大学的辅导员团队绩效有18.11%的可能性很高,有16.07%的可能性比较高,有26.17%的可能性一般,有20.59%的可能性比较低,有19.05%的可能性很低。根据最大隶属度原则,我们认为HS大学的辅导员团队绩效一般[5]。
  文章构建了高校辅导员团队绩效指标体系,为辅导员绩效考核提供了新的方法和思路。并且本文以HS大学的实际情况为例进行了实证分析。经过研究发现,本文构建的指标体系具有较强的易用性,但是在具体的权重方面,需要根据不同学校自身的侧重点进行有针对性的调整。

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