企业E-Learning系统培训绩效综合评估模型的构建

周 剑，胡明钦

（1.湖南化工职业技术学院 经济管理系，湖南 株洲 412004；2.黄石职业技术学院，湖北 黄石 435000）

人力资源是企业宝贵财富，企业人才培训是培育企业核心竞争力、取得成功的关键要素之一。E-learning作为企业员工的共享学习平台，能够对员工知识、观念、技能、行为进行统一管理，从而形成综合的企业文化与共同的职业行为，形成最大的人才合力，更好地提升员工整体的工作效能。因此，构建一个E-learning员工培训绩效的评估模型，对有效率发挥E-learning的功效，提升培训质量具有重要的作用。

1 绩效综合评估指标体系的建立

指标体系是培训绩效评估的依据，构建评估指标体系是企业员工培训绩效评估模型设计的中心环节。而信度和效度是绩效评估指标体系实施的前提条件，是衡量绩效评估指标体系构建质量的重要尺度。因此，我们要科学地逐级分解评价对象，理解评价对象的内涵，确定指标项目和评价标准，然后再进一步的分解、筛选、立项及量化，以此来提高测评的效度和信度。

1.1 评估指标体系构建原则

从企业E-learning建设和发展来看，其建设和实施是随着信息技术的创新、企业人才培训管理工作的发展程度进行调整和完善的，故它具备持续性、复杂性和整体性。另外还由于评估企业培训绩效涉及的内容较为广泛，因此为了避免评估工作过于复杂，评估指标的设计应遵循科学性、完备性、代表性、可操作性和独立性等原则。

1.2 企业员工培训绩效评估指标体系

评估指标体系是由不同级别的评价指标，按照评价对象本身的逻辑体系构成的有机整体，它是衡量评价对象发展水平或状态的量化体系。要准确、完整、规范、独立、客观、公正地评价E-learning系统的员工培训效果，就要建立员工培训绩效评估指标体系，这是实施培训效果评估的关键步骤，也是评估功能得以正常发挥的前提。因此，我们设计两级评估指标体系，其中一级指标包括培训内容、培训方式、培训环境、个人效益4个方面，其下共设计24个二级指标，指标体系如表1所示。在指标的选取上，我们充分地考虑了各项指标要既能全面反映培训质量和E-learning的应用效果，又要便于数据的采集、量化与分析。

1.3 指标权重的确定

指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度，确定权重值有主观权重法和客观权重法。主观权重法是指人们对分析对象的各个因素，按其重要程度，依照个人经验，主观确定的系数，例如Delphi法、AHP法和专家评分法；客观权重法是指经过对实际发生的数据进行整理、计算和分析，从而得出的权重值，例如：熵权法、标准离差法和URITIU法。但是，由于各种方法自身存在的一些特性，常常给实际操作带来很大难度。为了提高评价的精准度，我们采用AHP和Delphi法相结合。首先利用Delphi法的思想，从人力资源部抽选主要负责人，以及高职称、高学历的员工，共12人组成的专家团，以来集中众多专家的意见；然后利用AHP方法，进行指标两两相对比较的模糊判断，得到单个专家确定的指标权重分配；最后用专家集值统计的方法，对专家的权重分配结果进行加权的汇总统计，最终得到各项指标的权重值，结果如表2、3所示。

2 评价方法研究与实证分析

2.1 模糊综合评估法

表1 业员工培训绩效评估指标体系

模糊综合评估法是一种能够对受多种因素制约的对象，做出全面评估的多因素决策方法。由于企业员工培训绩效评估是一个含多因素、多指标的复杂评价过程。因此，我们采用模糊综合评估法来评价企业员工培训绩效。其过程如下：

（1）设置评估对象为U，将其各种主要组成因素构成集合U，即

U={U1，U2，U3…，Un}

（2）设立评估的等级，并构成集合V，即

V={V1,V2,V3…,Vn}

（3）确定评价因素权重集A，即

A={A1，A2，A3…,An}

表2 一级指标权重分配表

表3 二级指标权重分配表

（4）建立模糊评估矩阵，对U中每一因素按照评估集中的等级指标进行模糊评判，有评估矩阵R，即:

其中，rij=dij/d，式子中d表示参加问卷调查的总人数，dij表示对第i个评价方面，ui作出的第vj个评价的人数。故rij为所有评价人中赞同Ui的水平应属于Vj级别人数的比率。

（5）建立综合评价模型，将模糊权重向量A={A1，A2，…，An}与评价矩阵 R 相乘，得评语向量。

B=A·R={B1，B2，B3， …，Bn} 即：BjAirij其中Bj是课堂教学的所有因素综合状态水平与V具有关系的强度，表示该培训效果被评为Vj级别的隶属度。（6）确定评价结果。采用最大隶属度原则，即Bk=max{Bj}，则确定评价对象U的综合评价等级为第Vk级。

2.2 实证分析

下面以湖南长沙高新技术开发区某大型企业E-learning培训系统为例，采用综合模糊评估法按照上述步骤，对员工培训效果进行单因素评价。参加评价的对象为使用该E-learning系统培训的120名员工。发放调查问卷120份，回收有效问卷120份。被调查的员工分别来自综合管理部、市场策划部、项目研发部、产品销售部、人力资源部5个部门。其员工的工作岗位统计具体如表4所示，学历统计如表5所示，对E-learning的评价情况如表6所示。

表4 工作岗位统计表

表5 学历统计表

依据表6，可得到各个评价因素关于各等级的隶属度，由此列出模糊关系矩阵R1～R4：

表6 培训质量评价因素隶属度（员工）

由表2和表3可以确定因素重要程度模糊集：

A0={0.267,0.234,0.221,0.278}

A1={0.148,0.137,0.151,0.144，0.146,0.139,0.135}

A2={0.186,0.212,0.181,0.198,0.223}

A3={0.193,0.217,0.204,0.185,0.201}

A4={0.116,0.159,0.131,0.137,0.156,0.156,0.145}

确定综合评价模型，求出模糊综合评价集：

B1=A1*R1=[0.093 0.368 0.356 0.127 0.106]

B2=A2*R2=[0.072 0.282 0.415 0.208 0.232]

B3=A3*R3=[0.022 0.426 0.287 0.066 0.000]

B4=A4*R4=[0.114 0.400 0.277 0.139 0.246]

二级评判指标集为：U0={B1，B2，B3，B4}

由此得到二级综合评判矩阵为：

二级模糊综合评价集为：B=A0*R0=[0.078 0.369 0.332 0.137 0.151]

根据最大隶属度原则，选择B中的最大值来确定评价对象的级别，因此企业E-learning的员工培训效果评价为良好。

3 结论与启示

由上述研究结论可以得出，当前企业采用现代化的E-learning系统对员工进行培训，有效地实现了从业人员接受校园外的继续教育，为构建学习型组织、培养员工具备终身学习的素质，构建了一个高效的网络平台。但是，从调查中也还反映了E-learning培训系统本身还存在的一些有待完善的问题，如学习资源的呈现方式、培训系统的个性化体现、学习导航的设置等方面。因此，我们还需要依托多媒体技术和人工智能技术，更好地强化学习资源的多样性呈现、学习过程的智能化学习路径导航和实现培训方式的个性化；利用网络技术，不断地提高学习资源浏览和检索的速度，提升E-learning系统运行的可靠性、可维护性。另外，人力资源部门还应不断地完善人力资源的培训制度、考核制度，以保障和发挥E-learning系统在企业培训中的重要作用，使其成为打造企业核心竞争力的有效武器。

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