基于勝任力模型的大學生學業預警研究

李妍 董永峰 張軍

（河北工業大學，天津300401）

基于勝任力模型的大學生學業預警研究

李妍 董永峰 張軍

（河北工業大學，天津300401）

傳統學業預警以學分為主要標準和依據，缺乏合理性。文章綜合運用事件訪談法、文獻檢索法、問卷調查法，并采用層次分析法確定每個特征權重，最終構建了大學生學業勝任力模型。

學業預警；勝任力；勝任力模型

引言

高校需要建立合理有效的大學生學業預警機制，即按照一定的標準，綜合評估學生的家庭情況、日常學習表現、實踐表現、期中和期末考試成績等因素，依照評估結果，向相關學生、家長、教師和學校有關部門發出預警信號，并及時采取干預措施，改善學生的學習狀態，避免出現學業問題導致的學生被取消學位或退學的不良后果[1]。

一、傳統學業預警模式

目前，學分預警機制已經在國內多所高校推廣實施。雖然各個高校的學業預警制度內容和等級劃分不盡相同，但是多數都是以學分作為學業預警的主要標準。我國高校大多采用學分制的管理模式，學生要在相應的學期內修滿規定學分，才能順利升入高一年級，學分變成了最能直接反映學生學業的指標，因此傳統學業預警往往都是依據學籍管理辦法的有關規定和各專業培養計劃的要求，通過對學生每學年的學習情況及獲得的學分進行統計，對學生已經發生的學習問題和學業困難進行警示，通知學生本人及家長產生的不良后果，再采取相應的補救，盡量采取有效措施幫助學生完成學業，并沒有完全做到及時的預警。此標準雖然易測算、易操作，但是不能全面衡量學生的綜合能力，更難以做到對學生的完全公平，也沒有起到預警的效果，不利于學生自身能力的提升、更不利于高校人才培養目標的達成。

大學生學業勝任力模型的構建，有利于我們全面了解學生綜合能力，豐富學業預警的理論體系，為學校因材施教、因人施教、提早預警、對學生進行科學管理提供理論依據，也為學生充分準確的自我認知提供了參考。

二、基于勝任力的預警模式

（一）勝任力、勝任力模型概念

關于勝任力的概念，國內外的研究并不統一，但大多數學者認為，勝任力是直接影響工作業績的個人條件和行為特征，是指能將某一工作中有卓越成就者與普通者區分開來的個人的深層次特征。它可以是動機、個人特征、自我形象、態度或價值觀、社會角色、某領域知識、認知或行為技能——任何可以被可靠測量或計數的并且能顯著區分優秀與一般績效的個體特征[2]。

勝任力模型是指承擔某一特定職位角色所需具備勝任力要素的總和，是根據特定職位表現優異要求組合起來的勝任力結構[3]。勝任力模型應該包括兩部分：一是基準性勝任力特征，比如知識、技能，這些特征既容易了解和測量，也容易通過培訓來改變和發展，但是不能預測或者決定是否有卓越的表現；二是鑒別性勝任力特征，如價值觀、自我形象、動機等，它們決定了人們的行為和表現。在西方發達國家，勝任力模型已經被普遍應用，我國起步較晚，但已經取得了較多研究成果，如李霞等對企業實踐中營銷專業大學生勝任力進行了研究，為營銷專業大學生能夠更好地勝任企業工作提供了基礎性指導，高炳亮等基于勝任力理論對大學生就業力提升高校對策進行了研究，使高校人才培養和大學生就業力提升對策具有更強的針對性、可操性和實效性。柏群等通過對重慶高校大學生的調查分析，構建了大學生勝任力模型，該模型包括逆境商、情商和智商三個緯度。

由勝任力模型可以看出，鑒別性勝任力一般是用來區分團體中績優者和普通者的個體特征，它也是績優者和普通者的關鍵因素和根本原因。鑒別性勝任力特征不僅是影響績優者的關鍵因素，也恰恰是績差者的原因所在。文章利用建立的大學生學業勝任力模型，對大學生的綜合能力進行深入了解，初步對高校大學生學業預警進行研究，因而能夠幫助更多的同學順利完成大學學業，并實現高校人才培養目標。

（二）大學生學業勝任力模型的構建

1.模型構建

首先，采用事件訪談法，成立專家小組，由他們確定合格學生和預警學生的基本評價要求，隨機選取20名合格學生和20名學業預警學生，進行深度訪談，具體描述在大學學習過程中自身具備的5個優勢和5個略勢，并由專家引導，回答一些相關問題，最大程度的獲取大學生關于學業的基本特征，在此基礎上，基本確認了20個大學生學業勝任力特征。結合查閱的相關文獻資料，初步確定了12個關于大學生學業勝任力特征，即作為一名合格大學畢業生的基本要求。

然后，采用問卷調查法，對200名在校學生、30名教師、20名管理人員進行大學生學業勝任力特征調查，收回有效試卷為241份，被調查對象使用5點等級對勝任力特征做出重要性程度的判斷，即按照“完全不相關”“基本不相關”“不確定”“基本相關”“完全相關”，對其分別賦值“1”“2”“3”“4”“5”分，依據最終得分來判斷各項勝任力特征與大學生學業完成的相關程度，得分越高，說明此項勝任力特征在大學生學業完成中越具有決定性作用，屬于鑒別性勝任力。通過分析，識別出鑒別性勝任力特征4項，構成學業預警學生的鑒別性勝任力特征，基準性勝任力：外語水平、性格特征、團隊合作、興趣愛好、通識知識、道德品質、專業知識、實踐動手能力；鑒別性勝任力：責任意識、學習能力、抗壓能力、創新思維。

典型的勝任力模型為冰山模型，其主要包括：知識、技能、自我概念、特質、動機五種類型的層次要素，其中知識、技能是浮在水面上層的，屬于表層特征、外顯要素，易于發現與評價，被稱為基準性勝任力；而自我形象、特質、動機則是處于水面之下，屬于深層特征、內含要素，較難發現與測量，被稱為鑒別性勝任力，是決定人們行為及表現的關鍵因素。

文章借用冰山模型，將大學生學業勝任力分為知識技能、自我形象、特質、動機四個方面并據此構建了大學生學業勝任力模型。

2.特征權重計算

針對大學生學業勝任力模型中各特征的權重計算，成立專家小組，由5名教學經驗豐富的教師、3名管理人員組成。利用層次分析法（AHP），來確定各勝任力特征的權重值。這種方法的特點是在對影響因素進行深入分析的基礎上，利用較少的定量信息使決策的過程數學化，從而解決一些多目標決策的相對復雜的問題。

文章將大學生學業勝任力模型的勝任力維度，作為一級指標。將每個勝任力維度下的勝任力特征，作為二級指標，進行分析研究。

（1）一級指標的配置

表1　1-9標度方法

表2　比較值表

首先，對一級指標進行兩兩比較，根據表1賦值，構建矩陣。

任意特征與自身相比都同等重要，因此該表對角線上值均為1，對角線兩邊互為倒數，如表2所示。

（計算步驟略）計算得出矩陣A的一致性指標R.I（Random Index）和一致性比率C.R（Consistency Ratio）。

平均一致性指標R.I（Random Index），可以通過查表獲得，如表3所示。

表3　R.I取值表

當C.R＜0.1時，認為判斷矩陣具有一致性，計算得出的權重系數科學、可用，否則需要重新進行判斷并寫出新的矩陣，直至C.R＜0.10為止。

以某位專家對一級指標進行兩兩比較結果為例，如表4所示。

表4　某位專家打分表

得出：

因為C.R＜0.01，所以矩陣是一致的。

其他專家關于一級指標的權重配置表和計算過程不再一一列舉。各專家的一級指標權重計算結果如表5所示。

（2）二級指標的配置

二級指標權重的計算仍然確定采用兩兩比較法。在此，不再逐項說明。

（三）大學生學業勝任力模型的驗證

隨機選取2014級在校學生1200名，專家小組根據大學生學業勝任力模型對其進行評分，評分方式以問卷、期末考試成績、筆試、面試為主。結果顯示90-100分數段有100人，70-90分數段有1053人，60-70分數段有32人，60分以下分數段15人。

通過一學期的學習生活，對隨機抽取的1200名2014級學生，進行思想動態、期末考試成績、學籍變動、日常學習表現、第二課堂等全面調查。

表5　一級指標的權重匯總

結果顯示有67人表現優秀，這67人在評測中，有60人在90-100分數段中；有7人在70-90分數段中。有35人表現不佳，其中有12人需要做學籍變動，這12人在評測中，有10人在60分以下分數段；2人在60-70分數段。

三、結束語

為了建立合理有效的大學生學業預警機制，幫助大學生順利度過大學生活，文章將勝任力模型引入大學生學業預警機制中，提取分析了12個大學生學業勝任力特征，計算出每個勝任力特征的權重，建立了大學生學業勝任力模型。通過驗證，此模型合理有效，對學業預警準確度較高。該模型可以及時有效的提供評測結果，改變了以往以整學年成績為主要依據的學業預警標準，對大學生在學業上遇到的問題可以及時預知，為大學生學業預警提供數據上的參考。

[1]袁安府，張娜，沈海霞.大學生學業預警評價指標體系的構建與應用研究[J].黑龍江高教研究，2014（3）：79-83.

[2]徐峰.人力資源績效管理體系構建：勝任力模型視角[J].企業經濟，2012（1）：68-71.

[3]李玉榮，李慧靜.基于勝任力模型的大學生綜合素質培養分析[J].黑龍江高教研究，2015（9）：141-144.

In traditional academic early-warning,credit is always be the main standard and basis,which is lack of rationality.In this paper,both event interview method,literature retrieval method,and questionnaire survey method are used to construct the college students'academic competency model.

Academic Early-Warning;capability;Competency Model

G640

A

2096-000X（2016）24-0246-03

李妍（1983-），女，漢族，碩士，助理研究員，本科，畢業于河北農業大學，研究方向：教學管理；董永峰（1977-），男，漢族，博士，副教授，畢業于河北工業大學，研究方向：智能信息處理；張軍（1976-），男，漢族，博士，副教授，畢業于河北工業大學，研究方向：智能機器人。