行为事件访谈法在胜任素质研究中的应用原

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1、行为事件访谈法在胜任素质研究中的应用刘椰辰(首都经济贸易大学工商管理学院北京100070)摘要:胜任素质研究是目前人力资源管理与实践领域的一个热点问题。本文从特征观与行为观两个角度,对胜任素质的内涵与识别方法进行了阐述,并重点介绍了行为事件访谈法的提出背景、内涵及其在胜任素质模型构建中的应用程序,并指出了行为事件访谈法在胜任素质中的研究不足与研究展望。关键词:行为事件访谈法胜任素质胜任素质模型一、胜任素质的内涵胜任素质的提出可以追溯到20世纪70年代。1973年,美国哈佛大学教授与心理学家McClelland在《美国心理学家》杂志上发表了“TestingforCompetenceRather

2、Thanfor‘Intelligence’”一文,将胜任素质定义为:胜任素质是指能够区分在特定工作岗位和组织环境中绩效水平的个人特征,并指出利用智力测验来判断个人能力与工作绩效的不合理性,提出用胜任素质取代传统智力测量,以试图找出绩效优秀者和普通者之间最显著的差异特征。这篇文章的发表标志着对胜任素质研究的开端。随后又有众多学者分别从不同角度提出对胜任素质的定义,但是学术界至今也没有形成一个统一的定义。学者们在使用胜任素质的概念时,可以归纳为两种不同的观点。一种观点认为胜任素质是潜在的、持久的个人特征。这种观点认为,胜任素质是个体的潜在特征,它与参照效标(合格绩效或优秀绩效)有因果关系。Boy

3、atzis(1982)在《胜任的经理人》中指出,胜任素质是个人具有的某些潜在特质,这些潜在特质使其工作产生有效的或是优秀的绩效,其可以表现为动机、特质、技能、自我形象或社会角色及系统的知识。Spencer(1993)认为,胜任素质是指能将某一工作中表现优秀者与表现普通者区分开来的个人潜在的、深层次特征,可以表现为动机、特征、自我形象、态度或价值观、某领域知识、认知或行为技能——任何可以被可靠测量或计数的,并且能够区分优秀绩效与普通绩效的个体特征。这种特征观的理论着重从发现人的特征角度研究人的胜任素质。另一种观点认为胜任素质是个体的相关行为的类别。这种观点认为,胜任素质是“保证一个人胜任工作的

4、、外显行为的维度”。Woodruffe(1991)认为胜任素质是一种明显的、能使个体胜任某项工作的活动。Fletcher(1992)指出:维度是指某一类行为,这些行为是具体的、可以观察到的、能证实的,并能可靠地合乎逻辑地归为一类,比如“敏感”、“主动”、“分析”等。这种行为观的理论着重从外显的人的行为来研究胜任素质。总结上述研究观点,胜任素质具有以下重要特征:第一、综合性。胜任素质是由多种要素组成,它是员工外在的知识、技能和内在的态度、自我形象以及行为动机等心理品质的有机结合。第二、可识别性。并非任何技能、知识、个性等都是胜任素质,只有那些能够将优秀者与普通者区别开的那部分知识与技能才能称为

5、胜任素质。第三、动态性。胜任素质具有可习得性与迁移性,可以通过一系列培训来开发,以不断提高其广度与深度。第四、工作紧密性。胜任素质与员工所承担的工作密切相关,它是员工高质量地完成本岗位各项工作所必备的基本特征,是个人能力与工作情景的有效匹配。只有个人能力为工作所需时,它才能称为胜任素质。二、胜任素质的识别方法学者们对胜任素质定义的两种观点衍生出了两种从不同角度识别胜任素质的方法。第一种方法是从个人特征角度出发去识别胜任素质,其研究方法主要包括理性主义方法和解释性方法两种。理性主义方法主要采用工作分析法研究胜任素质,根据分析的侧重点不同,又分为工作者定位、工作定位和多方法定位三种方法。理性主义

6、方法认为胜任素质是由个人特征构成的,这些特征被工作者用来完成他们的工作,优秀工作者被认为拥有一些优秀特征,而且这些特征具有情景独立性,能够适应较广范围内的工作活动。但是,这种方法对胜任素质的描述难以操作和使用,也很难用以描述工作中复杂的胜任素质。因此,有些学者,如Weber、Sandberg等以现象学为基础,强调人的实践经验,将胜任素质置于具体情境中加以识别,这种方法也称为解释性方法。该方法表明:胜任素质不是独立于情境,而是依赖于情境的。这种方法是在特定工作情境下界定和描述胜任素质的,有助于设计和指导培训及发展活动。第二种方法是从行为的角度对胜任素质进行识别。动机、特征、自我形象、态度或价值

7、观、知识和技能等胜任素质共同决定了人的行为。胜任素质构成要素之间以潜在的部分(动机、特征、自我形象、态度或价值观)“推动”或“阻碍”表象部分(知识、技能)的方式,影响胜任素质作用于行为的过程甚至结果。这种方法的优点是将胜任素质与特质和动机进行区分,将行为看作是特定情境下对知识、技能、态度、动机等的具体运用的表现形式,而通过可以观察到的行为指标来反映胜任素质,因此胜任素质是可以通过行为表现来度量的。胜任素质的识

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