专题讨论(关于高校学生干部选拔考核体系模型)

发布于:2021-06-18 23:07:41

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关于高校学生干部选拔考核体系模型

摘要: 摘要:层次分析法是一种多准则思维的方法,它将定性分析和定量分析相结合,把人们的思维过 程层次化和数量化,在目标结构复杂且缺乏必要的数据情况下尤为实用。本文通过引入层次分析 法,将定性与定量相结合,进行多元素决策分析,通过建立多层次结构、构建成对比较矩阵、检 验矩阵的一致性、确定指标合成权重四个步骤建立了学生干部的选拔考核体系模型,并举例说明 综合评价的具体计算方法。该模型能使高校学生干部的选拔和考核过程更简洁、更高效,选拔和 考核结果则更加客观准确,从而培养更优秀的学生干部,进一步实现大学生的自我教育、自我管 理和自我服务。 关键词: 关键词:层次分析法 学生干部 选拔和考核 矩阵 模型

引言
高校学生干部是大学生实现自我教育、自我管理、自我服务的主力军,学生干部 既是“学生”又是“干部” ,因此具有“被管理者”和“管理者”的双重身份,他们 是大学生中的骨干,起着榜样的作用,是联系教师和学生的桥梁,高校学生干部的选 拔、培养和考核工作也成为众多高校学生工作者重点研究的问题 。众多的学生工作 者在实际的工作过程中, 尤其对于学生干部的选拔和考核工作往往根据主观的认识进 行判断,未将定性分析与定量分进行评测以得出明确的结论,造成判断结果缺乏应有 的准确性、科学性、全面性。通过引入“层次分析法” ,将对选拔和考核对象的*时 表现的定性认知进行量化分析,将主观判断用数的形式表达出来并进行处理,从而达 到更有效地选拔人才,培养优秀学生干部的目的。

一、 层次分析法的简介
“层次分析法”(AnalyticHierarchyProeess,简称 AHP)是一种定性与定量分析 相结合的多因素决策分析方法 , 20 世纪 70 年代中期由美国运筹学家 T.L. 在 SaatyJ 正式提出。这种方法将决策者的经验判断数量化,在目标因素结构复杂且缺乏必要数 据的情况下使用更为方便,目前在经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军 事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域有较为广泛的应用。层次分析 法的特点是在对复杂的决策问题的本质、 影响因素及其内在关系等进行深入分析的基 础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而为多目标、多准则或无结 构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。 尤其适合于对决策结果难于直接准确计 量的场合。 在现实世界中,往往会遇到决策的问题,比如如何选择旅游景点的问题,选择升 学志愿的问题等等。在决策者作出最后的决定以前,他必须考虑很多方面的因素或者
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判断准则,最终通过这些准则作出选择。比如选择一个旅游景点时,你可以从宁波、 普陀山、浙西大峡谷、雁荡山和楠溪江中选择一个作为自己的旅游目的地,在进行选 择时,你所考虑的因素有旅游的费用、旅游地的景色、景点的居住条件和饮食状况以 及交通状况等等。这些因素是相互制约、相互影响的。我们将这样的复杂系统称为一 个决策系统。这些决策系统中很多因素之间的比较往往无法用定量的方式描述,此时 需要将半定性、半定量的问题转化为定量计算问题。层次分析法是解决 这类问题的 行之有效的方法。层次分析法将复杂的决策系统层次化,通过逐层比较各种关联因素 的重要性来为分析、决策提供定量的依据。所谓层次分析法,是指将一个复杂的多目 标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准 则、约束)的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排 序,以作为目标(多指标) 、多方案优化决策的系统方法,称为层次分析法。

二、 层次分析法的基本原理
设有 个物体 ,他们各自的重量分别为 ,若将它们两两

比较重量,其比值构成一个 n 阶方阵

记 个物体的重量向量

,则有

即 是方阵 的属于特征值为 的特征向量,且 是方阵 的最大特征根。 在实际中,我们不知道重量向量 ,只要我们对方阵 估计准确。就可以求方阵 的特征值对应的特征向量来球场物体的相对重量。综上所述:在这个相对重量能反映 物体值就是层次分析法的基本原理。

三、 层次分析法的基本步骤
第一步,明确问题,提出总目标。 第二步,应用 AHP 解决实际问题,首先明确要分析决策的问题,并把它条理化、 层次化,理出递阶层次结构。 AHP 要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成: 目标层(最高层) :指问题的预定目标; 准则层(中间层) :指影响目标实现的准则;
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方案层(最低层) :指促使目标实现的措施; 通过对复杂问题的分析,首先明确决策的目标,将该目标作为目标层(最高层) 的元素,这个目标要求是唯一的,即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则,作为目标层下的准则层因素,在复杂问题中,影 响目标实现的准则可能有很多,这时要详细分析各准则因素间的相互关系,即有些是 主要的准则,有些是隶属于主要准则的次准则,然后根据这些关系将准则元素分成不 同的层次和组,不同层次元素间一般存在隶属关系,即上一层元素由下一层元素构成 并对下一层元*鹬渥饔茫徊阍匦纬扇舾勺椋樵匦灾氏*,一般隶属 于同一个上一层元素(受上一层元素支配) ,不同组元素性质不同,一般隶属于不同 的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中,有时组的关系不明显,即上一层的若干元素同时 对下一层的若干元*鹬渥饔茫纬上嗷ソ徊娴牟愦喂叵担蘼墼跹舷虏愕 隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题(实现决策目标) 、在上述准则下,有哪些最终解决 方案(措施) ,并将它们作为方案层因素,放在递阶层次结构的最下面(最低层) 。 明确各个层次的因素及其位置,并将它们之间的关系用连线连接起来,就构成了 分层结构(图 3.1 分层结构图) 。
目标层 总目标

准则层

准则 1

准则 2

准则 3

方案层

方案 1

方案 2

方案 3

图 3.1 分层结构图

第三步,根据递阶层次结构就能很容易地构造判断矩阵。 构造判断矩阵的方法是:每一个具有向下隶属关系的元素(被称作准则)作为判 断矩阵的第一个元素(位于左上角) ,隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行 和第一列。 重要的是填写判断矩阵。填写判断矩阵的方法有: 假设当前层次上的因素 针对准则 C,对所有因素 表 3.1。
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,相关的上一层准则为 C(可以不只一个) ,则可 ,进行两两比较,得到数值 ,其定义和解释见下

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表 3.1 标度取值参考表 重要性标度 1 3 5 7 2,4, 2,4,6,8 含 义

表示两个元素相比,具有同等重要性 表示两个元素相比,前者比后者稍重要 表示两个元素相比,前者比后者明显重要 表示两个元素相比,前者比后者强烈重要 介于两个重要程度之间

设填写后的判断矩阵为

,判断矩阵具有如下性质:

根据上面性质,判断矩阵具有对称性,因此在填写时,通常先填写 然后再仅需判断及填写上三角形或下三角形的 个元素就可以了。

部分,

在特殊情况下,判断矩阵可以具有传递性,即满足等式: 当上式对判断矩阵所有元素都成立时,则称该判断矩阵为一致性矩阵。

四、 实例分析
一名刚获得博士学位的学生正在寻找工作单位。 3 所大学同意聘任他为助理教 有 授,该博士要选择其中一个。为此。他从 6 个方面(准则)对这 3 所大学进行了分析, 他们分别是:研究条件,发展前景,工资福利,同事关系,地理位置和大学声誉,其 判断矩阵见下表。由于对这 6 方面准则的评价难以量化,该博士又对每个准则都建立 了一个两两比较的判断矩阵, 这些矩阵见表。 现用 AHP 方法对 3 所大学进行排序分析。 将理想大学评价分解成层次结构。具体的评价的层次结构见图 4.1。
理想大学

研究 条件

发 展 前景

工 作 福利

同 事 关系

地 理 位置

大 学 声誉

大学 A

大学 B 图 4.1 大学评价的层次结构图
4

大学 C

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以理想大学为总目标,博士给出了总目标的判断矩阵 A,通过计算判断矩阵的最 大特征值及其相应的特征向量, 得到各层次某要素的重要性次序, 从而建立权重向量。 表 3.1 所示矩阵的最大特征根:

表 4.1 矩阵的最大特征根

研究条件 研究条件 1

发展前景 1

工资福利 1

同事关系 4

地理位置 1

大学声誉

发展前景

1

1

2

4

1

工资福利

1

1

5

3

同事关系

1

地理位置

1

1

3

1

1

大学声誉

2

2

2

3

1

1

得到:

相应的特征向量为:

通过计算可得:

同理可以构造方案层对准则层的判断矩阵,如表 4.2:
表 4.2 方案层对准则层的判断矩阵

研究条件 大学 A

大学 A 大学 B 大学 C 1

发展前景 大学 A

大学 A 大学 B 大学 C 1

大学 B

4

1

3

大学 B

4

1

大学 C

2

1

大学 C

5

2

1

5

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工资福利 大学 A

大学 A 大学 B 大学 C 1 3

同事关系 大学 A

大学 A 大学 B 大学 C 1 5

大学 B

1

1

大学 B

3

1

7

大学 C

3

1

1

大学 C

1

地理位置

大学 A

大学 B 大学 C

大学声誉

大学 A 大学 B 大学 C

大学 A 大学 B

1 1

1 1

7 7

大学 A 大学 B

1

7 1

9 5

大学 C

1

大学 C

1

这些判断矩阵的最大特征根和特征向量如表 4.3

表 4.3 相应的判断矩阵的最大特征根和特征向量

研究条件 发展前景 3.02 大学 A 大学 B 大学 C 0.14 0.62 0.24 3.02 0.10 0.33 0.57

工资福利 3.56 0.32 0.22 0.46

同事关系 3.05 0.28 0.65 0.07

地理位置 3.00 0.47 0.47 0.06

大学声誉 3.21 0.77 0.17 0.06



表 4.3 求出各评价方案在各个准则下的指标相应权重,利用表 4.2 求出合成权重,得 出这 3 所大学的复合权向量为

所以这 3 所大学排序结果为:

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参考文献
[1] 刘坚,朱红岩,柳春.大学生综合素质评价指标体系及其数据采集的研究[J].山东教育学院学 报,2005,(2) :9-12. [2] 赵焕臣,许树柏,和金生.层次分析法[J].北京:科学出版社,1986:33-38.

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