教师绩效考核层次分析法的改进

教师绩效考核层次分析法的改进

20世纪70年代，美国科学家shidan介绍了层次分析法（ahp方法），这是一种定性和定量相结合的决策分析方法，可以广泛应用于各种问题的决策分析。在一般评估中，如果引入合理的比率，则可以使用该方法来测量每个构成的相对重要性，从而为决策提供依据。AHP的主要贡献在于:1)提供了层次思维框架,便于整理思路,做到结构严谨,思路清晰;2)通过对比进行标度,增加了判断的客观性;3)把定性判断与定量推断结合,增强科学性和实用性.但也存在明显的不足.本文谨对此作深入探讨.1标度及定量指标的确定问题AHP需要改进的地方如下:1)和一般的评价过程,特别是模糊综合评价相比,AHP客观性提高,但当因素多(超过9个)时,标度工作量太大,宜引起标度专家反感和判断混乱.2)对标度可能取负值的情况考虑不够.标度确实需要负数,因为有些措施的实施,会对某些特定目标造成危害,如实现机械化,就对解决就业不利.虽然有关于-1～1标度的讨论,但对于这种标度下权重计算问题讨论不足.3)对判断矩阵的一致性讨论得较多,而对判断矩阵的合理性考虑得不够,这是因为对标度专家的数量和质量重视不够.4)没有充分利用已有定量信息.AHP都是研究专门的定性指标评价问题,对于既有定性指标也有定量指标的问题(这种问题更普遍)讨论得不够.事实上,为使评价客观,评价过程中应尽量使用定量指标,实在没有定量指标才用定性判断.2关于改进ahp法的意见1以极限、偏差或中间因子为基础进行标度①只对下三角或上三角进行标度.一般标度需要标度m=n×(n-1)个(n是评价因子个数);若只对下三角标度,只需标度m/2个,工作量减少一半,并且可以大大提高判断矩阵的一致性.这已经为大多数人所采用.②只以1个因子为准进行标度(只获取1列或1行判断值),然后用如下的递推方法推算判断矩阵中其他位置的数据.获取1列或1行判断值,只需标度(n-1)个,这大大减小工作量,且可以使判断矩阵具有完全的一致性.pii=1,i=1,2,…,n;pij=1pji‚i,j=1,2,⋯,n.pij=1pji‚i,j=1,2,⋯,n.只对下三角标度,在获得第1列判断值(对其他列标度也可以,只要将其调换成第1列即可)后,根据递推公式有:pij=pi,j−1pi−1,j−1,i=2,3,⋯,npij=pi,j-1pi-1,j-1,i=2,3,⋯,n;j=i+1,…,n.如果对上三角标度,在获得第1行标度(对其他行标度也可以,只要将其调换成第1行即可)后,有递推公式:pij=pi−1,jpi−1,j−1,j=2,3,⋯,npij=pi-1,jpi-1,j-1,j=2,3,⋯,n;i=j+1,…,n.应该注意的是,在此方法中,基础标度(标度行或列)的影响较大,一旦不合理,根据累积放大原理,将导致整个判断矩阵的更加不合理.为此,提高第1行或列的标度质量成为本方法的关键.提高第1行标度质量的途径:先进行简单的考察,找出可能的最佳因子、最差因子或中间因子,然后就以它为基础进行标度;或者分别以极佳、极差或中间因子为基础进行标度.后者的工作量虽然比前者增加了2～3倍,但比起一般的标度来说,要小得多.以极佳、极差或中间因子为基础进行标度能提高判断矩阵质量的原因是:极端状态(极佳或极差)因子的价值取向明显,要么最好,要么最差,其他因子的价值界于这二者之间,因此其标度领域应该界于1～9或1/9～1之间(假如标度区间是1/9～9的话),便于比较;以中间状态因子为基础进行标度能提高判断矩阵质量的原因在于平均数(状态)原理,即人们进行评价判断时,总是自觉不自觉地以某种平均状态为基础来考察评价对象是好于平均状态,还是劣于平均状态(接近于平均状态的标度1,好于平均状态的标度大于1,劣于平均状态的标度小于1).因为以平均状态为基准,所获得的最大标度不会是9,最小标度不应是1/9,因此标度区间应该是1/5～5.2多个专家来标和ahp-模糊综合评价判断矩阵一致性差肯定是不合理的,这是把握判断矩阵质量的首要标准.但判断矩阵一致性好也并非就合理.一致性好,说明标度者逻辑思路清晰,前后统一协调.但是,合理性不仅要考虑逻辑思路是否清晰,还要注意价值取向的正确,否则,我们请数学家、逻辑专家来标度好了,而不必请有关问题的专家.当然,有些因素的价值取向是仁者见仁,智者见智,因此要请多位专家而不是一二位专家来标度.所以,请多个专家来标度是改进判断矩阵的首要因素.在请多个专家进行评价时,最好采取独立的方式,相互之间不能干扰,否则,容易受“大专家”意见的主导,使多专家失去意义.这也是“背靠背”、特尔斐法所提倡的.至于多个专家评价结果的综合,可以在2个环节上进行:一是对判断矩阵中的指标进行综合;另是对最终结果进行加和和归一化处理.两者各有利弊,前者工作量不大,只进行简单的矩阵加和即可,不增加矩阵特征根计算,但很难保持判断矩阵的一致性;后者计算工作量大,要计算多个矩阵的特征根,但容易保证各矩阵的一致性.与模糊综合评价结合可以解决标度工作量大的问题.AHP与模糊综合评价各有优缺点,模糊综合评价节省工作量,但主观性大;AHP方法工作量大,但主观性减少了.为此建议,当评价对象很多、评价精度要求不高时,直接用模糊综合评价的方法给各个对象评分;而对于各因子的权重确定,要用层次分析法.3案例1教师的绩效考核、职务聘任就是一个典型的层次分析问题.各级各类教学、科研单位都面临着客观、公正、全面、合理考核工作人员的绩效问题.1主要领导作用得到发挥,主要领导作用发挥得相对到位,主要领导作用一般表现为对象1:教学骨干,科研一般,管理参与少量,师德没有什么问题.对象2:教学很强,科研也不错,管理参与得不太多,师德很好.对象3:科研尖子,师德突出,管理参与得不少,教学工作量一般.对象4:主要领导,事务性工作多,教学、科研不强,师德方面一般.现在的问题是:到底该聘哪2位?2评价多因子分析步骤1:全面地收集、整理反映各位申请者绩效的定量信息,并把这些信息换算成可比的工作量(以本科课堂授课1学时为1个计量单位),得到每位申请者的教学工作量、科研工作量.步骤2:根据学校不同管理工作的性质及责任的大小和牵涉精力的多少,比照正处级、副处级、正科级、副科级职位和社会兼职等,对各位管理工作的绩效进行量化.步骤3:用模糊综合评价和层次分析法对各位的师德(教书育人、思想品德等)分别进行评价(见表1中的对应部分).之所以用2种方法评价师德,是因为师德评价复杂、重要,用一种方法怕没有把握.模糊综合评价的结果差异小,师德方面如果打0.60分或以下,则说明该教师不合格.这从实际情况看是合理的,也说明模糊综合评价所得到的结果是有实际意义的.但标度的显示性(差异性识别)小.层次分析法正好相反,标度的显示性大,甭管实际差别有多大,只要比对方强,就可以给高分,最高可以给到9分.但实际含义已经大变.步骤4:将表1的数据进行一致化和标准化处理.因素与目标之间有3种关系,这里的指标都是正指标,因此不用进行一致性处理.但定量指标与定性指标的量纲不同,数据变化幅度差别悬殊,需要进行归一化处理.我们用的是极值归一化.步骤5:给出各评价因子的权重.这里我们用了2种方法给出评价因子权重,原因同前(重要、复杂).步骤6:结果综合(过程及结果略),结论是:从4个申请人中,聘1位时应聘对象2;聘2位时应聘对象2、对象1;聘3位时应聘对象2、对象1、对象3.本文要聘2位,当然是聘对象1、对象2了.这和实际情况完全一致(得分前2位被聘上),说明上述思路和具体做法是有实用价值的.4层次分析法.主要体现1)层次分析法是一种功效评价的很好方法,但不是万能的方法.在功效评价方面其他方法也有价值,并且与层次分析法形成互补.将层次分析法与其他方法结合起来应用,可以将评价问题做得更科学、合理、可行.2)定性标度是必要的,努力提高定性标度的质量也是重要的,但首先应尽可能地挖掘定量信息的价值.定性标度与定量信息的结合才是客观、公正、全面评价的努力方向,但在具体做法上尚没有成熟、有效的方法.那种将定量指标转换成定性标度以便使用层次分析法是本末倒置,也抹煞了定量信息的差异,不宜提倡.3)定性标度本身也需要改革,最好由多个专家独立地标度.4)模糊评价结果较粗略,层次分析法结果较深入,但都是相对而言的.当评价对象、评价因素不是很多时,应使用层次分析法;当评价对象很多、评价结果可以粗略时,应该用模糊综合评价法.5)模糊综合评价中,尺度对应法和模