构建胜任力模型

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时间:2019-09-28

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1、构建胜任力模型     20世纪六十年代后期,哈佛大学心理学教授戴维•麦克利兰教授经过大量的研究提出,传统的理论测试根本无法预测工作绩效与个人成功,从根本上影响个人绩效的是诸如“成就动机”、“人际理解”等特征。他提议,放弃传统的评价方法,寻找出一种变量,使它能导致成功,然后再发展一种客观的可描述的方法来进行识别。在此背景动机下,麦克利兰发展了以胜任力为中心的概念,并于1973年发表了题为《测量胜任力而非智力》的文章,从而为胜任力理论的诞生奠定了基础。  一、胜任力的概念  自“胜任力”这个概念产生以来,得到

2、了学术界和理论界的广为关注,就其定义来说,到目前为止,不同的学者有着不同的看法。  在诸多定义中,有些偏重特质,有些偏重行为,但却有某些共同点。首先,都是以绩效标准为参照;其次,都包括因果关系的观点,即认为胜任力是导致个人绩效的深层次的原因;再次,都不排斥个人的潜在特性或行为,把个人的行为作为胜任力的反映,将胜任力作为“特质”和行为的不同面的组合。但行为不是胜任力本身,而只是其表现形式。而且并不是所有的行为都是胜任力的表现,胜任力是其中稳定、可描述、能预测高绩效的那部分行为。  所以,我们不妨将“胜任力”定义为:在实际

3、情景中能预测并能导致成功解决问题的因素和特质;即个体所具备的、能够以之在某个或某些具体职位上取得最优绩效表现的内在的稳定特征或特点。  二、胜任力模型  (一)冰山模型。一般用“冰山模型”来说明胜任力的特点,这个模型经常被看作是胜任力的一个基本模型。胜任力这座“冰山”由“知识、技能”等水面以上“应知、应会”部分和水面以下的“价值观、自我形象、个性、内驱力”等情感智力部分构成。知识技能等明显、突出并且容易衡量,但真正决定一个人成功机会的,是隐藏在水面以下的因素,他们难以捕捉,不易测量。  (二)胜任力的通用模型。1981

4、年麦克伯公司的咨询顾问博亚特兹提出了一个“胜任力通用模型”。通过对2000名管理者进行调查研究,找到通用的胜任力特征进而建立通用模型。他认为,胜任力是“能够使管理者完成杰出业绩的那些行为”。其模型涵盖了21种特征,包括判断力、团队管理、记忆力、自信、主动性、责任感、毅力,等等。  (三)其他胜任力模型。除了一般的胜任力模型外,还有针对行业、层级、职能的胜任力模型,如经理人胜任力模型,就是根据高绩效的管理者的行为而制定的。  三、胜任力模型的构建  具体说来,建立胜任力模型步骤如下:  (一)定义绩效标准。绩效标准一般采

5、用工作分析和专家小组讨论相结合的办法来确定。用工作分析的各种工具与方法明确工作的具体要求,提炼出鉴别绩效优秀者与绩效一般者的标准。专家小组就相关工作(岗位)的任务、责任和绩效标准以及期望优秀表现者的胜任力表现和特点进行讨论,并得出最终的结论。  (二)选取分析效标样本。根据岗位要求,在从事该岗位工作的员工中,分别从绩效优秀和绩效普通的员工中随机抽取一定数量的员工进行调查。  (三)数据收集。这是构建过程中的主要工作,需要选择合适的方法来收集模型构建中必要的数据信息,以此来了解胜任力的主要模块和指标体系。可以采用行为事件

6、访谈法、评价中心等方法来获取效标样本有关胜任力的数据。  “行为事件访谈法”(BEI)是构建胜任力模型时最常用的一种方法。它是一种开放式的行为回顾式调查技术,类似于绩效考核中的关键事件法。主要是与高绩效者面谈(有时也会找一些普通绩效者作为对比)引发他们讲述在实际工作中发生的关键事例,包括成功事件、不成功事件或负面事件,并且让被访者详尽地描述整个事件和当时的想法。面谈的目的是为了识别导致高绩效的行为。  在数据收集过程中,不可能也不应该只选择一种方法,一般都会寻求多种方法的组合,保证有效性、可靠性和广泛性的平衡。最终形成

7、书面的报告,严格记载相关的内容。  (四)建立模型。主要是对收集到的原始数据进行提炼,以得到相应的胜任力模块。首先,是对承载已收集数据的报告进行内容分析,记录各种胜任力要素在报告中出现的频次。其次,对优秀绩效组和普通绩效组的胜任力要素指标发生频次和相关的程度统计指标进行比较,找出两组的共性与差异特征。最后,根据不同的主题进行胜任力模块的归类,并根据频次集中程度,估计各类胜任力的大致权重。  (五)验证模型。模型初具规模之后,构建过程并没有结束,还需要通过绩效考评进行效度验证。只有在一定时间后,员工的绩效符合模型中的预测

8、,才能证明此模型是有效的。而这一步却往往被很多企业所忽视,构建出的模型也就失去了区分绩效的实际效用。验证可以采用回归法及其他相关验证方法,采用已有的优秀与一般的有关标准或数据进行检验,关键在于企业选取什么样的绩效标准来做验证。  四、胜任力模型的意义  利用胜任力分析法构建起来的某种岗位的胜任力模型,对于担任该种工作所应具备的胜任

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