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    基于云模型與AHP的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才綜合測(cè)評(píng)研究

    2016-07-29 16:25:33李曉張慶華
    商場(chǎng)現(xiàn)代化 2016年19期
    關(guān)鍵詞:云模型層次分析法

    李曉 張慶華

    摘 要:由于傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法在處理部分指標(biāo)時(shí)存在無(wú)法同步反映模糊性和隨機(jī)性的弊端,綜合云模型定性與定量互換和AHP權(quán)重確定的綜合評(píng)價(jià)方法。綜合考慮創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測(cè)評(píng)影響因素,建立以知識(shí)、能力、意識(shí)和績(jī)效為二級(jí)指標(biāo)的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測(cè)評(píng)體系。通過(guò)黑龍江動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)基地動(dòng)漫人才測(cè)評(píng)結(jié)果來(lái)驗(yàn)證該方法的可行性與有效性。

    關(guān)鍵詞:創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測(cè)評(píng);層次分析法;云模型

    創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)是未來(lái)最具有發(fā)展前景和戰(zhàn)略性的文化產(chǎn)業(yè),是我國(guó)文化創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn),而創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展最重要的生產(chǎn)和競(jìng)爭(zhēng)要素是創(chuàng)意人才,相當(dāng)數(shù)量和質(zhì)量的創(chuàng)意人才,成為文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展成功與否的關(guān)鍵性要素。因此,為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)建立一套選拔、培養(yǎng)和考核人才的綜合體系是創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展的根本。

    目前用于人才測(cè)評(píng)的主要方法有:勝任力模型、素質(zhì)能力模型、模糊綜合評(píng)判、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等,但這些方法都存在一定的弊端和局限性。而云模型能夠較好的實(shí)現(xiàn)指標(biāo)定性知識(shí)到定量值的轉(zhuǎn)化,可以同時(shí)兼顧模糊性和隨機(jī)性,層次分析法具有一種系統(tǒng)思想,每一層的權(quán)重設(shè)置最后都會(huì)直接或間接影響到結(jié)果。因此筆者提出一種基于AHP和云模型的創(chuàng)意人才測(cè)評(píng)方法。

    一、綜合測(cè)評(píng)模型體系的建立

    創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測(cè)評(píng)指標(biāo)的設(shè)計(jì)要考慮創(chuàng)意人才最基本的能力,引領(lǐng)前言的能力以及完成工作任務(wù)的潛質(zhì)。筆者采用DELP和AHP建立一套適用于創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測(cè)評(píng)的遞階層次結(jié)構(gòu)模型,如圖1所示,B級(jí)準(zhǔn)則層包括知識(shí)、能力、意識(shí)和績(jī)效四個(gè)指標(biāo),C級(jí)方案層具體測(cè)評(píng)指標(biāo),包括基礎(chǔ)文化知識(shí)、職業(yè)知識(shí)、行業(yè)知識(shí)等19個(gè)指標(biāo)。

    二、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測(cè)評(píng)指標(biāo)權(quán)重的確定

    層次分析法(AHP)作為一種綜合測(cè)評(píng)中常用的確定指標(biāo)權(quán)重的方法,由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家托馬斯·塞蒂(T.L.Saaty)于上世紀(jì)70年代初首先提出,是系統(tǒng)的決策思維方式。其步驟為:1.按照?qǐng)D1的層次分析結(jié)構(gòu)模型,將同一層次的因素進(jìn)行兩兩比較,構(gòu)造判斷矩陣;2.計(jì)算出判斷矩陣最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量,經(jīng)歸一化處理,即為各測(cè)評(píng)因素的權(quán)重分配。

    另外,對(duì)于模型中B級(jí)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算需要構(gòu)建如下所示B1,B2,B3,B4的的判斷矩陣,將矩陣經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到向量WB=(b1,b2,b3,b4),即得到B1,B2,B3,B4相應(yīng)權(quán)重分別為b1,b2,b3,b4。

    三、定性與定量不確定性轉(zhuǎn)換模型

    1.云模型

    云模型的概念是由我國(guó)學(xué)者李德毅院士提出,是建立在模糊集和概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)之上,從海量的數(shù)據(jù)中找出知識(shí)的規(guī)律性和統(tǒng)計(jì)特征,實(shí)現(xiàn)定性與定量的相互轉(zhuǎn)化,較好的刻畫(huà)自然科學(xué)與社會(huì)科學(xué)中模糊與不確定的現(xiàn)象。

    設(shè)U是一個(gè)具有n維空間的定量論域,C是U上的定性概念,若定量數(shù)值xU,且x是定性概念C上的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn),x對(duì)C的確定度μ(x)∈[0,1]是有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù):μ:U→[0,1],x∈U x→μ(x),則x在U論域上的分布稱(chēng)為云(Cloud),每一個(gè)稱(chēng)x為一個(gè)云滴。

    期望(Expected value)、熵(Entropy)和超熵(Hyper Entropy)是云模型的三個(gè)數(shù)字特征,是對(duì)自然語(yǔ)言的整體性刻畫(huà),表現(xiàn)了定型概念的綜合概率統(tǒng)計(jì)屬性。期望Ex來(lái)源于概率論,通常指隨機(jī)抽樣過(guò)程中對(duì)變量取值的預(yù)期,是x在U上分布的期望,定性概念最典型的樣本;熵En是表示定型概念轉(zhuǎn)化為定量值的可能性的程度,取決于概念的隨機(jī)性和模糊性;He是熵的熵,取決于熵的隨機(jī)性和模糊性。

    2.云發(fā)生器原理

    正態(tài)云發(fā)生器是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的一種特定算法,云模型通過(guò)正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器實(shí)現(xiàn)定性與定量間的轉(zhuǎn)換,其原理如圖2所示:

    3.云模型的評(píng)語(yǔ)集

    本文將評(píng)語(yǔ)分為五個(gè)等級(jí),Wi=(w1,w2,w3,w4,w5)(極差,較差,一般,較好,極好),為便于下文統(tǒng)計(jì)將其相應(yīng)的賦值為(B,B+,A,A+,A++),其相對(duì)應(yīng)的期望是Ei(1,2,...5)=0,0.25,0.5,0.75,1.00,取En=0.045 He=0.005,得到創(chuàng)意人才評(píng)語(yǔ)集如圖3所示。通過(guò)創(chuàng)意人才評(píng)語(yǔ)集,即可將教育專(zhuān)家的語(yǔ)言值進(jìn)行量化,而且每一個(gè)云圖,都遵循3En原則,即最終測(cè)評(píng)分在3En范圍之間,都屬于該等級(jí)。

    四、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才綜合測(cè)評(píng)模型

    通過(guò)專(zhuān)家打分獲得樣本點(diǎn)的xi,按照創(chuàng)意人才評(píng)語(yǔ)集由正向云發(fā)生器將人類(lèi)基礎(chǔ)語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為量化值。再利用逆向云發(fā)生器,依據(jù)公式(1)中樣本均值、一階樣本絕對(duì)中心距和樣本方差,求得指標(biāo)的云數(shù)字特征。

    五、案例分析

    黑龍江動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)基地于2006年建立發(fā)展,對(duì)動(dòng)漫人才的需求不斷劇增,但這并不能成為人才質(zhì)量下降的緣由,依舊需要招聘人員對(duì)創(chuàng)意人才的綜合能力進(jìn)行把關(guān),這樣才能創(chuàng)造優(yōu)秀的動(dòng)漫作品,滿(mǎn)足人們多樣化的需求,為動(dòng)漫企業(yè)創(chuàng)造更多價(jià)值。

    根據(jù)以上的理論,針對(duì)黑龍江省平房動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)基地動(dòng)漫人才進(jìn)行實(shí)例分析。首先,由10位教育專(zhuān)家以及動(dòng)漫企業(yè)高層管理人員對(duì)動(dòng)漫人才根據(jù)指標(biāo)逐項(xiàng)給出意見(jiàn),如表1所示:

    由教育專(zhuān)家對(duì)二級(jí)指標(biāo)評(píng)分,建判斷矩陣,并通過(guò)方根法來(lái)求得權(quán)值如表2所示:

    將云數(shù)字特征及表2中的指標(biāo)權(quán)重代入式(2),得到綜合的云數(shù)字特征,為Ex=0.7076,En=0.0605,He=0.0165,再調(diào)整熵及超熵值,得到創(chuàng)意人才測(cè)評(píng)云(如圖4所示),從云圖可知,云滴集中分布在0.6-0.8之間,且密集分布在0.72的周?chē)?,根?jù)評(píng)語(yǔ)集,判斷黑龍江動(dòng)漫人才的總體質(zhì)量“較好”,符合企業(yè)的要求,但仍存在問(wèn)題,需要企業(yè)和教育部門(mén)共同探索培養(yǎng)出更能滿(mǎn)足動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要的人才。

    六、結(jié)束語(yǔ)

    本文構(gòu)建了以AHP和云理論為基礎(chǔ),知識(shí)、能力、意識(shí)和業(yè)績(jī)?yōu)槎?jí)測(cè)評(píng)指標(biāo),以基礎(chǔ)文化知識(shí)等19個(gè)指標(biāo)為三級(jí)指標(biāo)的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才測(cè)評(píng)指標(biāo)測(cè)評(píng)體系。與傳統(tǒng)的測(cè)評(píng)方法相比,云模型可以實(shí)現(xiàn)人類(lèi)基礎(chǔ)語(yǔ)言到定量的轉(zhuǎn)換,從而解決測(cè)評(píng)過(guò)程中的偶然性和非明晰性;通過(guò)AHP確定權(quán)重指標(biāo),不會(huì)忽視每個(gè)指標(biāo)對(duì)最終結(jié)果直接或間接的影響。因此,該方法不但實(shí)現(xiàn)了多角度對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才的測(cè)評(píng),對(duì)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)具有指導(dǎo)意義,而且測(cè)評(píng)模型更具有科學(xué)性和合理性。

    參考文獻(xiàn):

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    [4]周鋼.基于AHP模糊綜合評(píng)價(jià)法的素質(zhì)測(cè)評(píng)模型研究[J].中國(guó)高等教育評(píng)估,2012(3):31-35.

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    作者簡(jiǎn)介:李曉(1990- ),女,漢族,山東德州人,碩士,黑龍江科技大學(xué)管理學(xué)院,研究方向:教育經(jīng)濟(jì)管理;張慶華(1975- ),男,漢族,內(nèi)蒙呼和浩特人,副教授,博士,黑龍江科技大學(xué)管理學(xué)院,研究方向:教育經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

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