摘要：基于辅导员绩效考核内涵和考核原则，将模糊数学评价法应用在高校辅导员绩效考核中，建立了辅导员绩效考核指标体系，提出了模糊评价模型，通过实证分析测评辅导员整体素质和工作绩效情况，发现问题提出改进措施，以期为高校辅导员队伍建设与管理工作提供借鉴和参考。
关键词：高校辅导员；绩效考核；指标体系；评价模型
中图分类号：G642.46文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）07-0282-03
教育部公布的《普通高等学校辅导员队伍建设规定》明确提出，各高等学校要制定辅导员工作考核的具体办法，健全辅导员队伍的考核体系。那么，如何建立和完善辅导员绩效考核体系和评估工作是高校加强辅导员队伍建设与管理需解决的一项课题。一套有效的考核体系和评估方案可体现高校对辅导员管理工作效率的优越性，还可有力地推进高校辅导员队伍的职业化、专业化发展。鉴于此，本文试图通过构建辅导员绩效考核指标体系，对辅导员绩效考核采用模糊数学评价方法进行探讨，旨在使绩效考核能更加公正、客观而又接近实际情况，确保考核全面性、真实性和准确性。
一、高校辅导员绩效考核内涵与考核原则
辅导员绩效考核作为学校评价体系的重要组成部分，是指在正确的教育价值观指导下，根据学校的发展目标和辅导员的岗位职责制定相应的评价指标体系，按一定程序对辅导员各个方面的工作质量和效率进行综合评价[1]。它是判断辅导员工作优劣的指标之一，也是对辅导员在工作中的成绩与不足系统的描述，“涉及观察、判断、反馈、度量、组织介入以及人们的感情因素” [2]，是一个多方位、多层次、多角度的系统工程。
对于高校，科学而准确的绩效考核能对辅导员的合理使用、培养、调整、晋级、分配以及是否续聘等提供客观依据，从而规范和强化每位辅导员的职责行为。因此，辅导员绩效考核应遵循以下原则。
1．职能部门考核与学生参评相结合原则。高校辅导员绩效考核不能以传统的职能部门考核为主，传统的考核相关部门多为学工部、党团、院系等，由于辅导员工作的特殊性，走在学生管理工作第一线，其管理效果直接通过学生反映出来，学生是最有发言权的群体。因此，学生应成为重要的考核评价主体，结合相关职能部门的主管与同事等一起对辅导员工作考核才体现考核的科学合理性、客观公正性与真实性。
2.可行性与可操作性相结合原则。辅导员绩效考核的内容和方法应尽量明确，避免“走过场”，考核评价的可行性与指标标准的可操作性密不可分，在制定具体内容考核指标时，应结合辅导员实际工作开展来制定相应的指标，以便于管理部门、专家和考核者打分，体现考核标准的直观化和可操作性。
3．系统性与动态性相结合原则。辅导员绩效考核应是一个完整的系统，既要有学生参评，也要职能主管部门考核，还要有行业协会的评价及辅导员自我评价，才能体现考核结果的客观性、全面性、系统性。同时应随学生服务和考核标准的变化而变化，建立考核标准时应以“以人为本”的理念，从学生的实际需要出发，以学生满意为最终的服务目标。
4．定性与定量分析相结合原则。高校辅导员绩效考核涉及内容颇多，只有通过量化的手段才能达到完善的地步，而且需要不断修正和完善考核指标。针对辅导员绩效考核内容的特殊性，有定性分析还不够，应做到定性分析与定量分析相结合，并且尽量将定性分析的内容进行科学量化 [3]，量化时可结合模糊评价法、Fuzzy 数序CV指标法或Fuzzy AHP层次分析法等做定量分析。
二、高校辅导员绩效考核指标体系的构建
高校辅导员是高校学生工作队伍的主力军，是大学生思想政治教育工作第一线的组织者、执行者和实践者。因此，在辅导员绩效考核指标设计中要广泛搜集信息，并要考虑到德、能、勤、绩等综合因素，然后经过详细论证构建指标体系。指标体系一旦制定，就应相对稳定，不能随意改动。基于考核内涵和考核原则，根据辅导员岗位职责要求，分别从六个方面构建出高校辅导员绩效考核指标体系，指标体系设一级指标6个和二级指标18个（见表1），力求使评价指标体系包含各个评价角度，做到考核内容简洁明了[4]。
三、高校辅导员绩效考核模糊评价模型
模糊综合评价方法是一种基于模糊数学的综合评标方法，主要是运用模糊集合变换原理，根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，在各个评价因素、评价等级标准和权重值的基础上，用模糊数学构造模糊评判矩阵，并对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价，然后对各被评价对象确定所属等级。其步骤如下：
1．确定高校辅导员绩效考核评价因素论域集合。设高校辅导员绩效考核评价一级指标要素集为U = （u1，u2，…，un） （i = 1，2，…，n），其中ui表示一级指标考核因素；设高校辅导员绩效考核评价二级指标要素集为Uk = （uk1，uk2，…，ukm） （i = 1，2，…，m），其中uki表示二级指标考核因素。
表2 考核等级组中值
2．确定高校辅导员绩效考核评价等级论域。设高校辅导员绩效考核评价的等级论域为V = （v1，v2，…，vm），vj表示评价标准，j = 1，2，…，m。高校辅导员考核的最终评价结论应根据实际情况确定。根据中国的习惯和人们的日常做法，我们取百分制的形式，确定各等级所对应的百分区间，取组中值构成转化矩阵进行量化（见表2），再根据每个辅导员考核评价值的大小进行比较。本文设定为四个等级，V = （v1，v2，v3，v4），即：V=（优，良，中，差）。根据表2得各等级评语的分值为V = （95，85，70，30）。
3．确定辅导员考核因素间权重分配。根据各考核指标因素的重要程度，运用层次分析法（AHP）或Deilph法来确定各考核指标相应的权重集合。根据第一步假设，在U和Uk上分别引入模糊子集S= （s1，s2，…，sn）和Sk =（sk1，sk2，…，skm），称为一级指标和二级指标因素的权重或权数分配集，其中，si表示第i个因素的权重，si > 0，且∑si =1；Ski （i=1，2，…，m）表示Uki在Uk中的比重，且∑Ski =1。
4.建立模糊评判隶属矩阵。考核评价要素和评价等级之间的关系，即从Uk到V的模糊关系，用模糊评判矩阵R来表述如下：
R=（rij）n×m=r11 r12 … r1m
r21 r22 …r2m
rn1 rn2 …rnm
其中，R中的元素rij （i = 1，2，…，n；j = 1，2，…，m）表示从因素ui着眼，对辅导员考核能被评为vj的隶属度。
5．模糊矩阵的运算。首先，对二级评判向量进行量化，转化为一个具体的数值，即对各二级指标因素层Uki的评判矩阵Rk作模糊矩阵运算，得到一级指标因素层Uk对于评语集V的隶属向量Bk，Bk = Sk×Rk = （bk1，bk2，…，bkm）；其次，对R进行模糊矩阵运算，得到目标层指标U对于评语集V的隶属向量B = S×R = （b1，b2，…，bi），b1，b2，…，bn分别表示目标层指标U对于评语v1，v2，…，vn的隶属度，各隶属度加总之和为1，若不为1，需作归一化处理[5]。
6．分析评价结果。根据评语集V中各元素的评价值组成的矩阵，与已给出的权重相乘得出模糊矩阵综合评价结果V的具体分值[6]，即可得到辅导员绩效考核总评价得分值。
四、实证分析
我们仅以专家组对某高校辅导员A的考核为例来说明其综合评价情况。上页表1是10人组成的专家组成员对辅导员A的绩效考核情况。我们应用Deilph法请专家对考核的各级指标的权重进行了分析后，对各指标权重设置如下：
一级指标权重S= （0.2，0.2，0.2，0.2，0.1，0.1）；二级指标的权重分别为：S1 = （0.3，0.3，0.4），S2 = （0.3，0.35，0.35），S3 = （0.4，0.4，0.2），S4 =（0.2，0.3，0.3，0.2），S5 =（0.5，0.5），S6 = （0.4，
0.4，0.2）。
专家组考核对于评语集R的模糊评判矩阵为：
0.52 0.27 0.17 0.04
0.54 0.26 0.165 0.035
0.62 0.2 0.12 0.06
0.43 0.37 0.17 0.03
0.45 0.4 0.10.05
0.42 0.28 0.18 0.12
其中，B1=S1×R1=（0.3，0.3，0.4）×0.7 0.2 0.1 0
0.5 0.3 0.2 0
0.4 0.3 0.2 0.1
B1 = （0.52，0.27，0.17，0.04），该结果表示在辅导员绩效考评中，有52%的专家认为该辅导员职业素质为优秀，27%的专家认为良好，17%的专家认为中等，还有4%的专家认为差。还可将相应的二级指标评估等级给出一定的分数，则职业素质得分F1为：
F1 =B1VT = （0.52，0.27，0.17，0.04）×（95，85，70，30）T = 85.45
同理可得：
B2 = （0.54，0.26，0.165，0.035）F2 = 86
B3 = （0.62，0.2，0.12，0.06） F3 = 86.1
B4 = （0.43，0.37，0.17，0.03） F4 = 85.1
B5 = （0.45，0.4，0.1，0.05）F5 = 85.25
B6 = （0.42，0.28，0.18，0.12）F6 = 79.9
根据模糊矩阵运算公式，得到目标层U对于评语集V的隶属向量B = S×R = （0.2，0.2，0.2，0.2，0.1，0.1） ×（B1，B2，B3，B4，B5，B6）T = （0.509，0.288，0.153，0.05），经计算并将其归一化处理后，得到专家组考核评价值为F = B×VT = （0.509，0.288，0.153，0.05）×（95，85，70，30）T = 85.045，即辅导员A的综合考评得分为85.045分。
计算结果说明该校辅导员A的绩效考核模糊评价处于良好以上水平。同理，根据此方法可得出其他辅导员的得分，并进行比较作出排序，同时加以分析可判断该校辅导员整体工作情况和水平，以便更好地提出改进措施。
根据分析计量结果，在辅导员绩效考核特色创新工作中的得分为79.9分，比其他考核指标都要低，说明该辅导员在前五项指标考核中处于良好状态，而在创新工作、特色工作和专业化工作上还处于一般中等水平，即在辅导员绩效考核中对辅导员个人的创新能力培养是关键因素，也反映出了目前辅导员工作仅仅处于传达指令式的完成任务，在创新理念、方法、手段和业绩上还有待于提高，这也充分证明了辅导员需要创新来突出工作特色。因此，在辅导员工作中要善于发掘新的方法，找出工作中的亮点，并加以创新，形成具有一定特色和影响力的工作项目和机制。
五、结论及建议
高校辅导员绩效考核是一项重要工作，本文构建了辅导员绩效考核指标体系，建立了模糊评价模型，评价了辅导员绩效综合情况，评价结果与该高校辅导员目前实际情况基本相一致。该评价方法的优越性首先体现在可以减少主观因素，能够将定性指标进行定量研究，进而能对被考评者做出一个公正、科学的评价；其次是模型运算和评估具有可操作性，利用目前统计软件或编程可更方便更快捷地进行计算。同时，高校还可结合自身的实际情况，对指标因素集或权重级可进行适度调整，使考评结果能更好的体现学校的评估目标。在综合考评过程中，专家组成员应适当多一些，还应该结合学生测评一起进行综合评价，因为人数越多越能体现测评的公正性、公开性、真实性和全面性，因而也更科学、更可靠，这样也可调动辅导员的工作热情和积极性，也有利于提高辅导员整体素质，确保高校辅导员队伍建设健康发展。
参考文献：
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[2]杨善林.企业管理学[M].北京：高等教育出版社，2004：164.
[3]行金玲.高校辅导员考核指标体系构建与模糊评价方法研究[J].重庆工学院学报：社会科学版，2008，(4)：46-48.
[4]陈瑞兰.谈高校辅导员工作考核评价的意义、内容和方法[J].沈阳建筑大学学报：社会科学版，2007，(9)：112-115.
[5]姜启源.数学模型[M].北京:高等教育出版社，1988.
[6]青玉学.模糊数学入门[M].上海:知识出版社，1987.
[责任编辑 陈鹤]
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