新员工入职培训效果的模糊综合评价.pdf

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1、TrainingDepartment培训部新员工入职培训效果的模糊综合评价吴静成都理工大学管理科学学院硕士研究生摘要：本文以模糊综合评估法的实施流程为指导，结合某四舍五入得到最终的结果，分别构造了各指标的判断矩阵，采用一外汇投资公司培训评估工作开展的实际情况，首先构建了以柯“根法（几何平均法）”确定各指标的权重。最后，对判断矩阵进氏四层次评估模型为基础的新员工培训效果评估指标体系；其行一致性检验得到各二、三级指标调整后的权重（见表1）。三、指标分析，建立评估因素档次集次用层次分析法对影响培训效果评估的相关因素进行分析，并本文用来表示培训效果评估

2、的等级组成的集合。本文参照国得到各指标的权重；然后确定评价集并得到各指标的隶属度；务院资委统计评价局颁发的《企业绩效评价标准值》中的相关准最后采用模糊综合评价法对培训效果进行评估，并得到一个量则，划分为“优秀、良好、平均、较低、较差”五个等级，它们代表了化的培训结果。非常好、较好、稍高于标准、达到标准和低于标准，依次来确定评关键词：培训效果评估柯氏四层次评估模型层次分析估级，分别代表优秀、良好、平均、较低和较差五个水平。法模糊综合评估法四、单项评分，进行单因素模糊综合评价确定要素集中各因素的权重，并对各层次的子指标进行打一、建立培训效果评估要素

3、集分，得出各单项指标的分值。对于定性指标和定量指标的单因素表1新员工入职培训效果评估指标及权重一级指标（权重）二级指标（权重）三级指标（权重）要素集由评估指标组成，设为。其中，表示第个一级指标下模糊综合评价，需采用以下两种不同的方法。培训内容A11（0.14）的第j个二级指标。，为二级指标下的第k个三级指标。本文依据培反应层1.定性指标A1（0.05）培训方法A12（0.62）训师资满意度A13（0.24）柯氏四层次评估模型，参照相关文献并结合公司高层管理者的参与评估的专家评估各个指标分别应该属于（“优秀、良效学习层A2（0.10）对金融知识的

4、掌握程度A21（1）相关建议，将柯氏四层次评估模型进行改进，构建了符合外汇投好、平均、较低、较差”）中的哪一等级。按照专家打分，统计出各果做单分析完成情况A311（0.19）评资公司培训具体情况的新员工培训效果评估指标体系，共包括4评估因素等级的频数，然后计算出各指标的隶属度，接着根据工作态度A31（0.17）出勤情况A312（0.08）估做单心态A313（0.73）个一级指标，7个二级指标，7个三级指标（如表1所示）。各个指标的隶属度，计算出对的单因素评估值。例如反应层由培指下单规范程度A321（0.53）标二、确定各指标的权重训内容的针对性

5、、培训方法的有效性和师资满意度三方面来反体行为层A3（0.58）汇评质量A322（0.07）操作技能的熟练性A32（0.83）趋势分析准确程度A323（0.25）层次分析法(简称AHP)是20世纪70年代，由美国数学家映，通过统计各个学员对反应层各指标的总体评价，汇总得到反系指标寻找准确程度A324（0.15）T.L.Saary提出的一种系统分析的方法，它主要用于多准则决策应层各指标的评价结果（如表2所示）。结果层A4（0.27）模拟大赛通过情况A41（1）和多指标综合评价，是一种定性和定量相结合的决策方法。由于表2反应层指标汇总本文是以柯氏四

6、层次评估模型为基础来设计的培训效果评估指等级数量（份）标体系，所以已经具备各层次的指标已经是层层递进的关系，满项目优秀良好平均较低较差问卷总数培训内容149136143足了层次分析法的条件。本文采取对元素进行两两比较，建立成培训方法69198143对比较矩阵的办法，由专家小组按照1-9的比例标度对重要性程师资满意度29950043度赋值，构造两两判断矩阵，得出当前层次相对于上一层的相对从表2可看出，培训内容对于该指标集的隶属度为表3主管评分统计表重要关系。FFF11F1111====(0(((00.03256...325632563256,0,

7、,,00.02093...209320932093,0,,,00.03023...302330233023,0,,,00.01395...139513951395,0,,,00.00233...023302330233))；))11评分人本文参照表1，设计了基于强制排序法的调查问卷，通过对因此，可得出培训内容的单因素模糊评估值为：培训培训培训培训培训培训培训调查公司培训效果评估相关工作人员以及员工代表等10人进行了项目经理主管1主管2主管3主管4主管5主管60.3256做单分析完成情况70858278877570问卷调查，通过对回收的调

8、查问卷用几何平均法进行统计分析，0.2093做单心态65676360656061D=(1.0,0.8,0.6,0.4,0.2)0.3023=0