企业视域下基于AHP 法—灰色聚类模型

1引言
职业教育法提出要推行中国特色学徒制，鼓励企业设立学徒岗位，对新招用职工、在岗职工和转岗职工进行学徒培训。

中国特色学徒制以企业为主导，
时间周期长，培训要求高，对培训效果的评价提出了较高的要求。

本文根据学徒制的人才培养目标要求，从企业的视角，在概念技能、人际技能、专业技能层面选出有效影响因子，探索构建学徒制培训项目绩效评价模型，运用AHP 法与灰色综合聚类评估模型相结合的方法进行实证研究。

2研究方法
第一，层次分析法，简称AHP 法，主要用于解决社会生活中、公共事业或行业生产实践中常见的定性问题。

它将一些定性问题定量化来增强决策的便捷性和灵活度。

实施AHP 时，首先围绕需要决策的核心问题建立层次结构模型，明确目标和旨在解决问题的方向，进而提取关键指标因子，确立层次结构模型。

然后，构造判断矩阵，对各指标相对重要性进行比较判断，根据评判标准对各要素进行打分。

其次，将层次单排序，依次计算出矩阵中每一行元素的相互乘积值，再将向量做归一化处理，获取最大特征根值，即λmax 。

最后将信息数据予以综合，得到针对总目标的排序权重，并借助这个权重向量进行决策。

第二，灰色聚类是一种使用灰色关联矩阵或灰数的可能度函数，将那些部分信息未知的观测指标或观测对象，划分成若干个可定义类别的方法，用以确定同类因素的归并，以使复杂的系统得到简化。

3企业学徒制培训效果评估的灰色聚类模型构建
3.1学徒制培训实证企业实例分析3.1.1单位人力培训现状
某股份制银行是于1988年成立的国有控股商业银行。

其A 分行现有1家二级分行、14家综合性一级支行和16个分行一级部门，聘用员工约430人，建起了较完善的人才培养机制。

A 分行近几年推行职工队伍年轻化，每年都会招聘大量的应届毕业生对口人才。

原因除了业务发展转型外，与A 分行员工流失率高有一定关系。

正因如此，A 分行更加注重对年轻员工、新职工以及转岗员工的全面培训，培训内容除了岗位工作技能。

除此之外，对于各部门人员尤其是新入职员工、实习学徒的项目培训中，还包括除工作技能之外的企业文化、组织制度等内容的培训学习，包括公司文化、人际关系、沟通技巧等，以期为业务发展打下良好的人力资源基础。

3.1.2单位培训对象分析
A 分行每年招聘一批“营销精英培训生”，包括公司客户经
理、零售信贷客户经理、理财经理等意向岗位，培训人员经考试合格，可择优选拔为管培生或支行管理干部。

为了确保培训效果，A 分行决定采用学徒制对“营销精英培训生”进行培训。

3.1.3单位培训目标分析
A 分行此前对新入职员工的培养活动基本是按上级的
统一规划、统一标准来实施，一定程度上导致A 分行的培训体系设计、培训实施以及效果评估缺乏针对性。

因此，对A 分行“营销精英培训生”培训需求作如下分析：
围绕概念技能、人际技能、专业技能三大维度，根据A 分行前期对新员工的调研情况和A 分行领导层看重的要点，以提取影响程度较大的指标。

同时参考与学徒制培训关联度高的研究成果，将其中出现频率较高的一些指标予以提取，具体如图1所示。

【作者简介】曾国熊（1975-），男，广东茂名人，高级经济师，从事高技能人才培养使用、
人力资源管理、企业事业单位管理研究。

企业视域下基于AHP 法—灰色聚类模型的学徒制培训
项目效果评估研究
曾国熊
（珠海市技师学院，
广东珠海519015）【摘要】论文关于企业人力管理与培训的实证研究，专门运用层次分析法与灰色聚类模型，解决企业传统单一培训方法实施效果差的问题矛盾。

围绕学徒制培训项目实施进度，评估企业学徒制培训活动的实际效果，挖掘和提取企业学徒制培训项目活动中的影响因素，分析影响培训效果的关键因素指标。

借助层次分析—聚类模型，检验判定评估主要维度指标及权重排序，以便更科学更合理地指导和帮助企业每年的学徒制培训项目方案的制定，为企业开展培训提供支持。

【关键词】AHP 法；学徒制；灰色聚类分析；培训【中图分类号】F272.92
【文献标志码】A
【文章编号】1673-1069（2023）01-0076-03
图1A 分行学徒制培养的维度
概念技能
人际技能
专业技能
市场开拓能力、
政治能力、决策力、认知能力、学习力、规划能力、应变能力
人际沟通能力、协调能力、问题解决能力、动机与承诺
执行能力、专业能力
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管理论坛表1A分行学徒制培养方式与培训内容对应表
3.2培训效果灰色聚类分析
顾名思义，以往界内大量的研究中，对于灰色聚类法的
应用主要是以灰数的白化函数生成为基础，其本质是一种多
维度的灰色评估方法。

以上文该分行的培训对象、培训目标
分析为例，包括图1和表1中的详细表述，恰属如此。

简言
之，就是将聚类对象针对不同的聚类指标及其所拥有的白化
数，进行分类归纳，然后进行判断与测算。

3.2.1聚类对象与聚类权的确定方法
原则上讲，将各维度指标要素作为评价指标进行聚类分
析的对象。

各指标的评价分数，可采用10分制，然后进行度
量。

一般如下：D=
d11，d12，d13，…，d1m，d21，d22，d23，…，d2m
…
…
…
d1n，d2n，d3n，…，d nm ⎡
⎣
⎢⎢
⎢⎢
⎢⎢
⎢⎢
⎢⎢
⎢⎢
⎤
⎦
⎥⎥
⎥⎥
⎥⎥
⎥⎥
⎥⎥
⎥⎥
各特征C j的聚类权表示为：C j=（j=1,2,3，…，m），j为各维度的评价指标序号，括号内对应的为聚类对象序号。

3.2.2评价指标
评价指标如表2所示。

表2关键指标信息
3.2.3构建判断矩阵
B-B j判断矩阵如表3所示。

C-C j判断矩阵如表4所示。

D-D j判断矩阵如表5所示。

以往研究中，关于企业人才能力培养的多采用模糊分析法。

本文采用层次分析法（AHP）与灰色聚类分析，构建模型矩阵。

层次分析法尽管有较强的可参考性，但对于分层目标指标的具体权重测算易有较高的主观性。

鉴于此，围绕A分行的实际情况，先增强权重测算的可靠性，即企业学徒制人才培养模式下，对于新员工尤其是实习生学徒制培养中最需要解决的问题、人才培养最欠缺的岗位能力素质胜任等指标，依照重要程度，为企业后续人才培养进一步明确方向。

首先，根据已获得数据构建评价矩阵。

假设总目标为A，评价矩阵可表示为：A=（a ij）m×n
其次，对上述评价矩阵标准化处理，从而得出可测算矩阵X（n）。

其中需计算熵值T j。

T j=1ln m m i=1∑z ij ln z ij
如上，在此基础上，即可结合计算数值结果的差异程度，来进一步获取各衡量指标j的差异系数。

其中，差异度G j的表达式如下：G j=1-T j，j=1，2，…，n。

上式中，差异度数值越高，则表示差异度明显，相应地能够为总目标方案的解决会挖掘出更多的信息。

其中，差异度高，信息量大，权重也越大。

权重ωj表示为：ωj=G j m
j=1
∑G j
最终，求解出各指标权重。

结合获取到的关键指标与可循信息（见表2），计算出不同影响因子之间的相关程度。

3.2.4学徒制培训效果聚类评价的一致性检验
结合图1来看，A分行营销精英培训生学徒制培养框架下，应当涵盖3个维度：概念技能、人际技能、专业技能。

其中，概念技能包括市场开拓能力、政治能力、决策力、认知能力、学习力、规划能力、应变能力；人际技能包括人际沟通能力、协调能力、问题解决能力、动机与承诺；专业技能包括执行能力、专业能力。

目标层A的判断矩阵如表6所示。

培训内容适宜的培训方式
战略意识、优秀思想品质、诚信、德才修养等方面的养成沙龙研讨法、头脑风暴法、室外拓展
训练法等
所在岗位/职位所需专业知识课堂组织形式的授课法、网络线上培训法、自学方式、研讨会法
计划组织能力、解决问题能力、团队建设能力、创新能力等意识性内容影视法与行为模拟结合、在职岗位培训、角色扮演、案例教学法
维度指标含义
概念技能B 市场开拓能力B1准确的市场定位、市场进入与开拓的能力
政治能力B2思想与觉悟程度高，懂得维护集体利益的能力决策力B3进行决策时能辨清形势，作出正确判断和抉择认知能力B4对自己、他人及周边事物有客观的认识，有把控能力学习力B5愿意学习新知识，取得进步，善于竞争向上
规划能力B6能结合自身实际以及所处环境，
将工作目标科学
分解成可实现的小目标并执行
人际技能C 人际沟通能力C1理解别人以及让他人理解自己，
并进行恰当交流
的能力
协调能力C2能与同事、
与其他部门沟通，解决信息不对称
问题，化解矛盾冲突
问题解决能力C3能分析判断问题的因果，找到解决的方法和途径
并贯彻执行
专业技能D
执行能力D1能够按质按量按时完成部门、上级或客户的要求
专业能力D2运用专业知识开展工作的能力
应变能力B7遇到问题时不慌乱，懂得审时度势，能作出正确决策
动机与承诺C4为了实现自己的职业发展目标愿意付出的努力
以及坚持的程度
B B1B2B3B4B5B6B7
B111331/331/3
B2112221/21/2
B33211111/2
B43211111/2
B531/211121/3
B61/3211212
B7322231/21
C C1C2C3C4
C11133
C21122
C31/31/211
C41/31/211
D D1D2
D111/2
D221
表3B-B j判断矩阵
表4C-C j判断矩阵
表5D-D j判断矩阵
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表6目标层A 的判断矩阵
进一步计算出判断矩阵的最大特征根：1.176、1.3867。

λmax =n
n =1∑（BW ）i
nW i
=W 13×W 1+W 23×W 2+W 33×W 3=3.178
进行一致性检验：CI=λmax -n n-1=3.178-33-1
=0.089
一般说来，CI 的数值越大，表明判断矩阵的一致性就越差。

对此，本次计算结果中，CI 值为0.089，即≤0.1。

当CI≤0.1时，即可以表明判断矩阵的一致性属于可接受范围内。

最终，本次修正值如表7所示。

表7
重要性标度修正值
修正后的计算结果，得出CR 值为0.091，依然<0.1，即代表一致性检验通过。

3.2.5灰色聚类分析结果
概念技能B 包括市场开拓能力B 1、政治能力B 2、决策力
B 3、认知能力B 4、学习力B 5、规划能力B 6、应变能力B 7；人际技能
C 包括人际沟通能力C 1、协调能力C 2、问题解决能力C 3、动机与承诺C 4；专业技能
D 包括执行能力D 1、专业能力D 2。

通过建立原始指标矩阵，来进一步确定每个指标的最佳值。

然后，即可确定评价指标的权重。

本次综合考虑到各维度指标的重要程度不一样，所以在测算过程中，决定仅计算单层次的关联度，这样可以增强权重Wk 结果的真实性和参考价值。

关联度计算公式为：
r i =n
k =1∑W K ξi （k ）
，i =1,2,3，…，n 关联度越大，即表明与实际公司的人才参考样本就越接近，也就意味着依照既定维度指标强化企业学徒制培养流程，整体的培训水平比较好。

最终，得出结果如下：
r i =0.534
0.6170.3190.4040.6530.4120.420
0.4220.6750.5240.5380.5100.668
⎡⎣
⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎤⎦
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥依次对应B 1、B 2、B 3、B 4、B 5、B 6、B 7、C 1、C 2、C 3、C 4、D 1、D 2。

4结论与建议
4.1结论
在企业视角下进行基于层次分析法的企业学徒制培训效果，以及培训方向的灰色聚类综合分析，其结果显示，各关键指标的重要性依次排序为：协调能力；专业知识技能；学习力；政治能力；市场开拓能力；动机；问题自主解决或反馈能力；执行能力；人际沟通能力，如同部门或者跨部门；遇到问题时的应变能力；职业规划能力；认知能力，自我发展定位；决策力。

4.2建议对策
4.2.1健全企业规章制度，规范人才培养流程，
实现企业目标根据A 分行近几年的实际情况，
本文认为，对于学徒制培养效果最直接、最显现的方式是完善相关的制度、规章，即是要有一套纲领性文件，如可制定《银行服务质量手册》《培训管理手册》。

具体来说，通过强化学徒制一带一或一带多学习质量的监控，有助于在项目实施早期完善管理体系。

在整个培训过程中，通过意识的转变以及制度的执行规范，逐步让受训者认清服务质量对于企业战略发展的关键意义。

慢慢
营造出一种适宜的学习氛围，通过学习与意识贯彻，逐渐带动全体职工都参与进来学习。

坚持2~3年后，全体职员将会对各项规章制度严格遵照与执行，实现培训管理体系有效运行，以及全面质量管理控制等的目标。

4.2.2加强学徒制培养流程的质量监控，增强人才培训效果
结合前文中的模型分析结果不难发现，
新职工个人的工作动机（物质层面、精神层面）、职业规划、个人专业能力、学习能力、协调与沟通能力、问题处理能力，是企业最看重的，也是传统单一师徒制模式下最欠缺的。

反之，
学徒制培养模式下，可以更好地贯彻落实全过程监控意识，从培训策划处开始，通过培训接口融入各职能部门内部，而不是老员工无目的性地带着新员工。

因此，为了保障制度规范的可执行力度，故还需要制定一套与之匹配的考核评比机制。

例如，在培训质量监控记录表中，首先是输入环节，包括培训的计划、协议、评价报告等；其次是过程控制，包括资料收集、考核、查找问题等；再次是输出，即形成成文的监控报告；最后是总结归纳为记录档案，包括日常的监控报告，对于问题的纠正与预防措施要求等。

在针对各阶段全面监控阶段，
借助于互联网信息技术，多渠道、多形式监控。

在培训过程中，不能只关注学员们的学习表现，还需要针对行为表现来细化管理。

着重从保障服务入手，强化培训管理协调性。

对于每项工作出现的质量问题及时反馈与改进。

同时，还要通过市场调研展开需求性分析。

选派专门的小组负责收集相关的资料并汇总分析。

对于中后期执行过程中发现不合格项，可在第一时间反馈出来，并加以纠正，且对于此类问题做足预防措施，
以防止再次出现。

【参考文献】
【1】辛颖,郭瑞安,王岩.石油工程技术专业“学徒制”人才培养方案设
计[J].内江科技,2020(6):2.
【2】仇利克,莫新平,宗胜春.基于层次分析法的现代学徒制人才培养质
量评价指标体系构建[J].太原城市职业技术学院学报,2021(7):6.
目标层A 概念技能
人际技能
专业技能概念技能137/3人际技能1/317/9专业技能3/79/71归一后W
0.95
0.405
0.289
阶数123456789RI
0.59
0.98
1.14
1.25
1.32
1.45
1.51
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