职位胜任力评估方法及评估系统技术方案

本发明专利技术提供了一种职位胜任力评估方法，包括：确定用于预定职位的多个初始胜任力维度；获得多个初始胜任力维度所对应的胜任力题目集合；获取该预定职位上的各位员工关于多个初始胜任力维度所对应的胜任力题目集合的问答结果；基于问答结果确定该预定职位上的各位员工在多个初始胜任力维度上的相应得分；基于相应得分确定初始胜任力维度中的至少一个胜任力维度作为该预定职位相关联的胜任力维度；以及基于待面试职位相关联的胜任力维度输出待面试职位的面试题目。本案还提供了一种职位胜任力评估系统。任力评估系统。任力评估系统。

【技术实现步骤摘要】
职位胜任力评估方法及评估系统


[0001]本专利技术涉及人力资源管理，尤其涉及人力资源管理中对职位的胜任力进行评估的方法和系统。

技术介绍

[0002]胜任力(Competency)是指在特定职位上能够用来区分绩效平平员工和高绩效员工的深层个性特征。胜任力与工作绩效密切相关，它可以是某一领域的硬技能(专业知识或技能)，也可以是员工的软技能(如：沟通能力、时间管理能力、适应力等)。在本案中，胜任力特指软技能。
[0003]软技能在当今这个自动化和人工智能兴起的社会已变得不可或缺。根据相关人才趋势报告显示，80％的受访人员(来自于35个国家的5000多位招聘人员)认为软技能对企业成功越来越重要，89％认为聘用的员工表现不佳往往是由于缺乏软技能。许多硬技能的更新迭代周期正在缩短，而软技能的价值则随着时间的推移变的历久弥新。编程语言可能会过时，但时间管理，沟通能力，适应能力却不会。此外，89％表示员工低绩效往往是由于其缺乏相应的软技能，而不单单只是硬技能的问题。所以软技能的评估是企业招聘过程中不能缺少的一环。
[0004]尽管软技能的价值在不断增长，大部分公司仍然难以对他们进行精准的评估价。一方面，大部分HR很难确定面试中需要考核哪些胜任力，尤其是胜任力中的软技能，导致HR们对于候选人的评估维度不一致，即使是同一候选人，不同HR也会抱有不同的看法。另一方面，即使部分HR能够明确面试中需要涵盖的胜任力(软技能)，他们也很难判断该使用什么样的问题才能更准确地、更全面地评估某一胜任力维度。
[0005]本领域需要一种全面、准确地评估职位胜任力的方案。

技术实现思路

[0006]以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
[0007]根据本专利技术的一方面，提供了一种职位胜任力评估方法，用于对预定职位所需要的胜任力提供评估方案，该职位胜任力评估方法包括：确定用于该预定职位的多个初始胜任力维度，每个胜任力维度对应一项胜任素质；获得多个初始胜任力维度所对应的胜任力题目集合，其中每个胜任力维度对应包含胜任力题目集合中的若干胜任力题目的胜任力题目子集；获取预定职位上的各位员工关于多个初始胜任力维度所对应的胜任力题目集合的问答结果；基于问答结果确定预定职位上的各位员工在多个初始胜任力维度上的相应得分；基于相应得分确定初始胜任力维度中的至少一个胜任力维度作为预定职位相关联的胜任力维度，其中预定职位上的优秀员工和普通员工在预定职位相关联的胜任力维度上的统
计得分具有高于阈值的区分度；以及基于待面试职位相关联的胜任力维度输出待面试职位的面试题目。
[0008]根据本专利技术的另一方面，还提供了一种职位胜任力评估系统。
附图说明
[0009]在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本专利技术的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。
[0010]图1示出了根据本专利技术的一方面的构建胜任力模型的方法的流程图；
[0011]图2示出了根据本专利技术的一方面的构建各职位的胜任力题库的方法的流程图；
[0012]图3示出了根据本专利技术的一方面的基于胜任力题库的题目对面试候选人进行评估的方法的流程图；以及
[0013]图4示出了根据本专利技术的一方面的更新各职位的胜任力题库的方法的流程图；以及
[0014]图5示出了根据本专利技术的一方面的职位胜任力评估系统的实施架构的框图。
具体实施方式
[0015]以下结合附图和具体实施例对本专利技术作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本专利技术的保护范围进行任何限制。
[0016]胜任力是指在特定职位上能够用来区分绩效平平员工和高绩效员工的深层个性特征。胜任力可以包括不同的胜任力维度，例如沟通能力、适应能力、时间管理能力等等。不同的职位需要的胜任力维度是不同的。如何准确地确定特定职位所需要的胜任力维度至关重要。进一步，对于特定职位所需要的特定一个胜任力维度，如何确定可以准确地衡量该胜任力维度的胜任力题目也至关重要。
[0017]首先，本案中，构建了胜任力词典。在一实例中，此胜任力词典可以基于对过往大量胜任素质的研究构建而成，包含多个用来辨别优秀员工和普通员工的胜任力维度。胜任力词典中的每一条胜任力可包括以下字段：1、胜任力的名称；2、胜任力的定义；3、不同胜任力等级所对应的行为指标(如：沟通能力高的个体展现出的行为特征可能有：能以语速适当、有条理、简洁的方式传达信息；而沟通能力低的个体可能在表达自己观点时语调常常不当，语速过快或过慢，所述信息含糊)。
[0018]此外，在本案中还构建了胜任力题集，针对每个胜任力维度可以构建多个胜任力题目。这里的胜任力题目可以基于对单个胜任力定义的理解，人工编写而成。特别地，胜任力题集是成对存在的，即单独某个胜任力对应S个胜任力题目，S通常大于20。胜任力题集和胜任力词典可用以构建特定面试职位的胜任力题库。
[0019]本案中还提供了胜任力评估模型，胜任力评估模型可以是预先训练好的评估模型，其逻辑是一种基于胜任力问题文本和回答文本进行打分或分类的模型，用以评估候选人具备的胜任力等级(或得分)。胜任力评估模型以胜任力访谈问题及对应回答为模型输入，胜任力评估得分为模型输出，其训练可基于TextCNN、TextRNN、DPCNN或其他文本表示和分类模型的训练方式来执行。例如，可以事先获取HR专家对于各胜任力访谈问题及对应回
答进行打分，再基于此打分结果和胜任力题目答案通过上述训练方式进行模型训练，获得胜任力评估模型。由此，对于特定胜任力维度的各个胜任力问题，可通过将胜任力问题及被评估人的相应答案输入评估模型以获得在该胜任力维度下的该胜任力题目上的得分。
[0020]图1示出了根据本专利技术的一方面的构建胜任力模型的方法100的流程图。胜任力模型可以是指一系列不同胜任力要素的组合。在本案中，通过胜任力模型可以确定对于特定职位，该职位所需要的胜任力维度有哪些。
[0021]如图1所示，在步骤110，确定用于预定职位的多个初始胜任力维度，每个胜任力维度对应一项胜任素质。
[0022]这里的预定职位可以是任意行业的任意职位。这里的多个初始胜任力维度可以是胜任力词典中的所有胜任力维度。较优地，这里的多个初始胜任力维度可以是剔除胜任力词典中明显不相关的胜任力维度后的若干胜任力维度。在另一实例中，这里的多个胜任力维度可以是基于常规经验确定对目标岗位的工作绩效有着显著的影响的若干胜任力维度。
[0023]在步骤120，获得该多个初始胜任力维度所对应的胜任力题目集合，其中每个胜任力维度对应包含该胜任力题目集合中的若干胜任本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种职位胜任力评估方法，用于对预定职位所需要的胜任力提供评估方案，所述职位胜任力评估方法包括：确定用于所述预定职位的多个初始胜任力维度，每个胜任力维度对应一项胜任素质；获得所述多个初始胜任力维度所对应的胜任力题目集合，其中每个胜任力维度对应包含所述胜任力题目集合中的若干胜任力题目的胜任力题目子集；获取所述预定职位上的各位员工关于所述多个初始胜任力维度所对应的胜任力题目集合的问答结果；基于所述问答结果确定所述预定职位上的各位员工在所述多个初始胜任力维度上的相应得分；基于所述相应得分确定所述初始胜任力维度中的至少一个胜任力维度作为所述预定职位相关联的胜任力维度，其中所述预定职位上的优秀员工和普通员工在所述预定职位相关联的胜任力维度上的统计得分具有高于阈值的区分度；以及基于待面试职位相关联的胜任力维度输出所述待面试职位的面试题目。2.如权利要求1所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，所述基于所述问答结果确定所述预定职位上的各位员工在所述多个初始胜任力维度上的相应得分包括：基于每位员工在每个胜任力维度对应的每道胜任力题目的问答结果确定该员工在每道胜任力题目上的得分；以及基于每位员工在每个胜任力维度对应的每道胜任力题目上得分确定每位员工在每个胜任力维度上的得分。3.如权利要求1所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，所述基于所述相应得分确定所述初始胜任力维度中的至少一个胜任力维度作为所述预定职位相关联的胜任力维度包括：基于所述相应得分确定所述预定职位上的优秀员工和普通员工分别在所述初始胜任力维度中的每个胜任力维度上的平均得分；以及对优秀员工和普通员工在所述初始胜任力维度中的每个胜任力维度上的平均得分执行t检验，其中对于t检验得到的P值小于0.05的胜任力维度，则表示优秀员工和普通员工在该胜任力维度上具有高于阈值的区分度。4.如权利要求2所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，所述基于每位员工在每个胜任力维度对应的每道胜任力题目的问答结果确定该员工在每道胜任力题目上的得分包括：将每位员工在每个胜任力维度对应的每道胜任力题目的问答结果输入胜任力评估模型以输出该员工在每个胜任力维度的每道题目上的得分，其中所述胜任力评估模型是基于胜任力题目的问题-答案文本对进行打分的分类模型。5.如权利要求4所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，所述胜任力评估模型包括文本分类模型。6.如权利要求5所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，所述文本分类模型是基于包括TextCNN、TextRNN、DPCNN中的一者的训练模型训练得到的。7.如权利要求1所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，所述基于所述待面试职位相关联的胜任力维度输出所述待面试职位的面试题目包括：获取所述待面试职位的职位描述信息；
通过匹配模型对所述职位描述信息与所述待面试职位相关联的各胜任力维度所对应的胜任力题目子集中的胜任力题目执行匹配，以获得每个胜任力题目的匹配得分；将与所述待面试职位相关联的各胜任力维度对应的胜任力题目子集中匹配得分最高的预设数目个胜任力题目作为所述待面试职位的该关联胜任力维度下的候选胜任力题目；以及从所述待面试职位相关联的胜任力维度下的候选胜任力题目中选择用于评估所述待面试职位的面试题目。8.如权利要求7所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，所述职位描述信息包括职位工种、职位级别、职位所在行业、职位所在的企业规模、工作地域等中的一项或多项。9.如权利要求7所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，还包括：获取所述待面试职位的面试者关于所述面试题目的问答结果；以及基于所述问答结果确定所述面试者在所述待面试职位相关联的胜任力维度下每道面试题目上的得分。10.如权利要求9所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，还包括：获取所述待面试职位的各位面试者入职后在岗位上的绩效考核得分；基于各位面试者在所述待面试职位相关联的胜任力维度下每道面试题目上的历史得分和所述绩效考核得分确定所述待面试职位相关联的每个胜任力维度下的每道面试题目的权重系数；降低所述权重系数中低数值的离群值所对应的胜任力题目与所述待面试职位的匹配得分；以及基于降低的匹配得分训练所述匹配模型对所述匹配模型进行更新。11.如权利要求10所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，所述权重系数通过权重学习或回归分析方法获得。12.如权利要求7或10所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，所述匹配模型包括字符匹配模型、文本匹配模型或文本分类模型。13.如权利要求10所述的职位胜任力评估方法，其特征在于，还包括：基于更新的匹配模型对所述职位描述信息与所述待面试职位相关联的各胜任力维度所对应的胜任力题目子集中的胜任力题目执行匹配，以获得每个胜任力题目的更新的匹配得分；以及将与所述待面试职位相关联的各胜任力维度对应的胜任力题目子集中匹配得分最高的预设数目个胜任力题目作为所述待面试职位的该关联胜任力维度下的更新的候选胜任力题目。14.一种职位...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志伟，颜让，陈凯，陈清财，方小雷，
申请(专利权)人：上海近屿智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：