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技術(shù)員工作業(yè)績

時間:2023-05-07 16:21:56 工作總結(jié) 我要投稿

技術(shù)員工作業(yè)績

技術(shù)員工作業(yè)績

高校實驗室是培養(yǎng)學生創(chuàng)新能力、獨立工作能力和實踐能力的主要基地, 是實驗技術(shù)人員的工作場所, 要建設(shè)好實驗室,充分發(fā)揮實驗室的作用, 僅僅依靠先進的儀器設(shè)備是不夠的, 還要建設(shè)一支具有創(chuàng)新精神和創(chuàng)新能力的實驗技術(shù)人員隊伍。由于受傳統(tǒng)教育思想的影響,重理論教學、輕實踐教學,重知識傳授、輕能力培養(yǎng)的觀念仍然根深蒂固。實驗技術(shù)隊伍建設(shè)沒有受到應(yīng)有的重視,沒有象教師隊伍建設(shè)那樣力度大、受重視程度高。導致長期以來存在干不干一個樣,干好干壞一個樣,干多干少一個樣的現(xiàn)象,因此,有必要建立一套行之有效的高校實驗室技術(shù)員業(yè)績綜合考核模型是非常必要和具有重要意義的工作。

技術(shù)員工作業(yè)績

目前用于綜合考核和評價的方法有專家評價法、經(jīng)濟分析法、運籌學和其它數(shù)學方法如層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析等。在考核和評價高校實驗室技術(shù)員業(yè)績時,一般根據(jù)群眾、教師代表、干部代表或?qū)<医M的打分獲得數(shù)據(jù)。因此,高校管理質(zhì)量評估同樣具有信息的不確定性,也可認為是一個灰色系統(tǒng)。本文將建立基于熵權(quán)決策法的高校實驗室技術(shù)員業(yè)績綜合考核模型。熵權(quán)決策法是在沒有專家權(quán)重的情況下, 根據(jù)評價對象的指標值構(gòu)成的判斷矩陣來確定指標權(quán)重的一種方法,根據(jù)評價方案與“理想點”的貼近度或距離(當貼近度相同時)來確定業(yè)績優(yōu)劣,其在工程評價方面有著廣泛的應(yīng)用。熵權(quán)決策法可以確保計算過程和結(jié)果的客觀性,同時避免了主觀確定權(quán)重的過程。

一、熵權(quán)決策法原理

設(shè)有n個評價對象(實驗室技術(shù)員),m個評價指標(考核指標),則每個評價對象的各指標值能構(gòu)成判斷矩陣A′=(a′ij) mxn(i=1,2,…,m;j =1,2,…,n)。式中a′ij為第j實驗室技術(shù)員第i考核指標的評分值,其值是綜合考慮多名專家意見后的均值。

令 (1)

則標準化A′ 矩陣后的矩陣A為A=(aij) mxn:,其中 aij∈[0,1](2)

由此,按傳統(tǒng)的熵概念可定義指標的熵為 :

(i=1,2,…,m)其中(3)

為使1nfij 有意義,假定:當fij =0時, fij1nfij =0,進而定義熵權(quán)為:(4)

W=(ωi)mx1 (5)

由上述定義以及熵函數(shù)的性質(zhì)可以得到熵權(quán)的性質(zhì):指標的熵越大,其熵權(quán)越小,該指標越不重要,而且滿足0≤ωi≤1和 。熵權(quán)反映的是指標在評估中的相對重要性,它反映的是當給定被評價對象集后在各種評價指標值確定情況下,各指標在競爭意義上的相對激烈程度。

按以上主要原理,熵權(quán)系統(tǒng)評價過程如下:①確定被考核的技術(shù)員有n個,考核指標有m個;②確定A′=(a′ij) mxn 并按公式2對其標準化,得到A=(aij) mxn ;③按公式3計算各指標的熵Hi;④根據(jù)熵Hi以及A=(aij) mxn,計算屬性矩陣B,其具體過程實例;⑤求理想點p*=(p1*,p2*,…pm*)T;其中 。 。理想點為屬性矩陣B中每行的最大值,即最優(yōu)值。

⑥計算距離,其表達式如下:

(j=1,2,L,m) (6)

⑦計算貼近度Tj。評價中一般以貼近度來衡量方案的優(yōu)劣,其值越小,考核對象與理想點約接近,其業(yè)績越優(yōu)。其與距離的意義基本相同,當貼近度相同時,通過比較距離大小來決定考核對象優(yōu)劣。貼近度表達式如下:

(7)

二、實例

以某高校實驗室4名技術(shù)員的表現(xiàn)為例進行分析。其中部分評價指標的確定通過問卷調(diào)查由學生打分求得(職業(yè)道德及敬業(yè)精神、專業(yè)技能,授課方式及表達力)、部分指標由實際工作表現(xiàn)情況統(tǒng)計求得(科研能力、工作完成量、出勤率)。其中, 90分(包括90) 以上為優(yōu)秀, 80~90分(包括80) 為良好, 70~80分(包括70) 為中等, 60~70分(包括60) 為及格, 60分以下為不及格。

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