层次分析法在高校职称评审中的应用,该文是关于层次分析法方面在职研究生论文范文与高校职称评审和层次分析法和应用研究类在职研究生论文范文.
层次分析法论文参考文献：
摘 要：本文针对职称评审中主观评价较多的问题,探讨基于层次分析法,定性与定量分析相结合的职称评审方法,从而提高职称评审结果的准确性和可信度,具有一定的参考价值.
关键词：高校管理；职称评审；层次分析法（AHP）
中图分类号：G647 文献标识码：A
一、引言
职称评审是高校人事管理中的一项极其重要的工作,因为职称通常与个人的工资待遇、研究生指导资格、承担项目等密切相关,关系到每一位教职工的切身利益,而高校职称岗位的数量是有限的,所以高校职称评审竞争异常激烈.职称评审工作做的好,能有效调动教职工的积极性,促进学校教学、科研事业发展,反之则易引起矛盾,造成不良影响.而职称评审又是一件非常复杂的事情,它需要对教师多年的成果进行综合评价,涉及教学、科研等方方面面的成果,影响因素众多.目前高校常用的评审方式之一是现场评审[1],评审主观性较强,特别对于综合水平接近的申请人很难给出令人信服的结果.因此,如何科学公正地评价一位教师,减少一些主观成份,增加部分量化数据,探索一套科学化、规范化的评审方法具有重要意义.
层次分析法（Analytic Hierarchy Process,简称AHP）是美国运筹学家匹兹堡大学教授T.L.Saaty提出的,已在多个领域获得广泛应用.它提供了一种简洁的定性与定量相结合的分析方法,可以把复杂的申请材料信息层次化,从而容易进行相互比较以及量化,提高评审结果的准确性和可信度.目前,也有相关论文探讨把AHP方法用于职称评审中,但大多重点讨论AHP方法的计算过程,而本文作者根据多年职称评审管理工作的经验,重点探讨高校职称评审的评价标准和量化问题,并对结果和存在的问题进行分析讨论,具有重要参考价值.
二、如何运用AHP方法
对于相互关联、相互制约的众多要素构成的复杂系统,AHP方法把要解决的问题层次化、数量化,下一层次是决定或影响上一层次的要素,同一层次的要素根据性质不同进行归类,并根据重要程度不同赋予不同的权重,从而把问题归结为最低层相对于最高层的相对重要权重的确定.按此相对权重可以对最低层中的各种方案进行排序,从而在不同的方案中做出选择.
AHP方法解决问题一般分为四个步骤：建立层次结构模型、构造判断矩阵、单层排序及一致性检验、总排序及一致性检验.以下分别介绍实现过程：
1.建立层次结构模型
职称评审要解决的问题是根据申请材料对多位申请人进行排序,而申请材料主要包括人才培养、科学研究、社会服务以及同行评价四个方面,每个方面又包括多个方面.假设有5位申请人,根据前面介绍的AHP基本思想,可以建立如图1的简单层次结构模型.
2.构造判断矩阵及排序
AHP方法的优点在于不是把所有要素放在一起比较,而是两两相互比较,尽量减少性质不同的要素相互比较的困难,以提高准确度.在上面的层次结构模型中,由上向下共需要构造11个判断矩阵,其中包括第二层四个要素相互比较的矩阵A,第三层属于“人才培养”的三个要素相互比较的矩阵B1、属于“科学研究”的三个要素相互比较的矩阵B2,第四层申请人相对于第三层6个要素分别比较的矩阵C1-C6、相对于第二层“社会服务”、“同行评价”分别比较的矩阵C7-C8.
乍一看需要构造11个判断矩阵,一定会觉得这个方法太麻烦、不适用.实际上,根据这些矩阵发挥的作用不同,可以划分为两类：一类是决定中间层各要素权重的判断矩阵A、B1、B2,另一类是对每位申请人进行比较的矩阵C1-C8.而A、B1、B2应该是单位的决策层完成的工作,我们称它们为政策判断矩阵,它直接决定人才培养、科学研究、社会服务、同行评价及其各要素在职称评审中所占的份量.不同层次的高校差别很大,研究型大学可能会把科研看得更重,有的大学为了鼓励教学工作,把教学工作看得较重.这涉及一个单位的政策导向,需要由学术委员会或其它机构集体决定,并征求全体教职工的意见,提前作为政策发布.C1-C8是在实际评审时由评委完成的任务,我们称它们为评审判断矩阵,是对5位申请人分别在8个不同方面进行两两比较的结果.
2.1政策判断矩阵
政策判断矩阵A表示第二层“人才培养”、“科学研究”、“社会服务”、“同行评价”四个要素的相互比较情况,B1表示决定“人才培养”的三个要素“教学学时”、“教学质量”、“指导学生”的相互比较情况,B2表示决定“科学研究”的三个要素“科研论文”、“科研项目”、“其它成果”的相互比较情况.
分别计算A、B1、B2最大特征值和对应的特征向量,并判断一致性如下：
λA等于4.0, WA等于(0.333 0.333 0.167 0.167)T,CR等于CI/RI等于0,说明判断矩阵A完全一致.
λB1等于3.0, WB1等于(0.143 0 .286 0 .571)T,CR等于CI/RI等于0,说明判断矩阵B1完全一致.
λB2等于3.0, WB2等于(0.400 0.400 0.200)T,CR等于CI/RI等于0,说明判断矩阵B2完全一致.
2.2评审判断矩阵
评审判断矩阵C1-C8是评委根据申请人材料给出的比较结果,分别表示5 位申请人在“教学学时”、“教学质量”、“指导学生”、“科研论文”、“科研项目”、“其它成果”、“社会服务”、“同行评价”8 个方面的两两比较情况.C1-C3与“人才培养”直接相关,-C6与“科学研究”直接相关,C7表示“社会服务”情况,C8表示“同行评价”情况.
它们对应的最大特征值、特征向量以及一致性参数列于表1,可以看出这8个判断矩阵都满足一致性要求.
2.3综合排序
为了计算5位申请人在“人才培养”、“科学研究”方面的成绩表现,需要对上面的相关特征向量进行综合.这里用Wk(2)表示申请人相对于第二层第k个要素的成绩向量.
而5位申请人在“社会服务”、“同行评价”方面的成绩表现就是C7、C8矩阵对应的特征向量：
W3(2)等于 WC7 等于(0.264 0.171 0.197 0.197 0.171)T
W4(2)等于 WC8 等于(0.194 0.219 0.219 0.258 0.110)T
最后,计算5位申请人相对最终目标的成绩排序情况：
W等于（W1(2) W2(2) W3(2) W4
(2)）?WA等于
三、结果分析
从计算结果可以看出5位申请人综合成绩排序如下：申请人4、2、3、1、5.申请人4各项指标明显优于其他几位,因此综合排名最好；申请人5相对较弱,主要在科研方面表现较弱；申请人2、3、1成绩非常接近,如果仅靠会议主观评审,这3位申请人一定很难排序.可以看出AHP方法确实可以有效解决职称评审中遇到的问题,具有重要的应用价值.
AHP方法也有很好的灵活性,假如我们需要强调人才培养工作,希望从中挑选出一位教学工作出色,其它方面也表现较好的申请人,可以调整人才培养的比重,也就是调整判断矩阵A.同理也可以调整判断矩阵B1、B2,实现对“人才培养”、“科学研究”某方面的重视.
AHP方法也易于实现,可以开发计算机评审系统,评委只需要对申请人两两比较,评审系统自动计算矩阵特征向量、进行一致性判断.
为了直观显示AHP分析的结果,我们用Expert Choice软件对前面的分析结果进行了综合显示,从图2可以很清楚看出5位申请人在不同方面的成绩表现情况.
四、结论
对于职称评审,AHP是一种实用、有效的简易分析方法,可以提高评审结果的可信度和说服力.结合计算机评审系统,可以解决判断比较过程麻烦的问题,是一个值得尝试的评审方法.该方法对于层次化结构较明显的其它问题,如年终考评、引进人才评估等都具有重要参考价值.
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