高校辅导员胜任力模型分析及其应用

摘要：高校辅导员是高校教师队伍的重要组成部分。由于工作责任不明以及竞争机制的缺乏，缺乏系统的选拔、考核、激励和保障高校辅导员的机制。本研究采用文献综述法、行为事件访谈法、问卷法等方法，将定性研究与量化研究相结合，对高校辅导员胜任力模型进行实证研究。研究构建了高校辅导员胜任力模型，完成了模型的验证，探讨了高校辅导员选拔、考核等方面的有效工具。

关键词：胜任力；高校辅导员；测评

中图分类号：G647

文献标识码：A

文章编号：1672-0059（2013）03-0070-06

20世纪90年代，McClelland回顾过去胜任力理论的发展，将之总结为：“胜任力可以是动机、特质、自我概念、态度或价值观、具体知识、任职或行为技能，也是可以被准确测量或计算的某些个体特性，这些特性能够明确地区别出优秀绩效执行者和一般绩效执行者，或者说能够明确地区别出高效的绩效执行者和低效执行者”。胜任力一般有三个特点：第一，与员工所在工作岗位的情形紧密联系，即在很大程度上会受到工作环境、工作条件以及岗位特征的影响。第二，与员工的工作绩效有密切的关系，它可以预测员工未来的工作绩效。第三，能够区分组织中的绩效优秀者与绩效一般者。也就是说，优秀员工与一般员工在胜任力上会表现出显著性差异，组织可以将胜任力指标作为员工的招聘、考评以及提升的主要依据之一。McClelland列出了20项管理职位和专业职位上有着普遍观测效度的胜任素质，如表1所示。

胜任力方法是一种广泛运用于人力资源管理的方法。迄今为止，已有26个国家进行了100多项有关胜任力的研究，构建了许多胜任力量表，进行了多项跨文化研究。目前我国学者对胜任力的研究主要限于组织管理领域，如何把胜任力研究引入教育领域来构建高校辅导员模型，为高校辅导员的选拔、培训和考核提供客观的依据是一项具有重要意义的开拓性工作。高校辅导员是大学生思想政治教育的基层实施者，是保证高等教育事业持续、健康、快速发展不可或缺的一支力量，因此，探索辅导员胜任力模型的构建及其在辅导员队伍建设中的运用无疑具有重要的现实意义和广阔的应用背景。

一、研究方法

Schippmann总结了胜任力模型调研工具，主要包括焦点访谈、个人访谈、开放式问卷、电子监控、观察、工作日志，前三者更加适合研究脑力劳动工作。Spencer等人指出，采用关键行为事件访谈法和团体焦点访谈法可以有效地识别胜任特征。本研究以关键行为事件访谈法和调查问卷法为主。

1、行为事件访谈

行为事件访谈法具体分为预研究、选择正式受访者、实施行为事件访谈并采集数据、访谈录音文本转换、基于文本进行胜任特征编码、数据处理等步骤。我们对访谈记录进行胜任力编码，提炼出高校辅导员的胜任力因子，共有36个胜任力影响子因素，并统计各胜任力出现的频数。

2、问卷编制与分析

为了体现与测度高校辅导员的胜任力，基于对辅导员工作的认识和文献分析，我们归纳出影响辅导员工作绩效的主要胜任因子。高校辅导员胜任力调查表所包括的指标体系必须符合科学、系统、操作简便以及能够充分收敛于个体效用函数的要求，并能全方位地反映主体的特质。本问卷设计主要基于层次分析法，它是一种强有力的系统分析+运筹学方法，对多因素、多标准、多方案的综合评价及趋势预测相当有效。对由“方案层+因素层+目标层”构成的递阶层次结构决策分析问题，给出了一整套处理方法与过程。采用质化研究中的扎根理论（Grounded Theory），对不同的特征信息采用不同的编码方法，修订胜任特征编码薄。对高校辅导员的基本构成要素进行归类后，又将其进一步细化，每个维度对应若干个具体的问题，通过对这些问题的回答情况的分析来考察高校辅导员胜任素质。

本研究中的辅导员胜任力调查问卷分为T卷和S卷。问卷设计的理论构思如下：运用自编的胜任力问卷对大学生辅导员和大学生进行测量分析。大学生辅导员胜任力调查问卷是结合前期的访谈，设置40道与大学生辅导员胜任力相关的概念、定义题以及开放性问题，在大学生和大学生辅导员之中进行调查，从而了解大学生对辅导员胜任力的评价状况、大学生对理想辅导员胜任力的要求以及大学生辅导员对自身工作的看法。我们将大学辅导员的基本构成要素进行归类后，又将它进一步具体化为3大维度，每个维度对应若干个具体的问题。所以，T、S卷共40道题目。通过对这些问题回答情况的分析来考察大学辅导员胜任素质。这三大素质是知识、能力和个性特质。对40道题目的回答，采用从“非常不重要”到“非常重要”五个等级（对应分值为1-5分）的李克特量表。

二、研究模型构建及验证

（一）假设

1、大学辅导员胜任力与辅导员工作的绩效存在着较高的相关性。

2、性别、学历等对大学辅导员胜任力因子的调查影响可能没有显著差别。

（二）预调研

优秀辅导员和普通辅导员通过绩效标准来界定。绩效标准的确定一般采用工作分析和专家小组讨论相结合的办法：先对辅导员岗位进行工作分析以确定初步的绩效标准，再采用专家小组讨论的研究方法。本次研究邀请从事辅导员工作多年的老师帮助确定绩效标准。主要标准有学生最近3年的评价、所带班级对其评价等。

根据被访谈辅导员的绩效考核记录及评价综合打分，将50名被访谈者分为优秀组和普通组两组。结合简单的问卷统计，通过T检验方法，剔除了不具有显著差异性的20个胜任力影响因子，只剩下16个胜任力影响因素。

表2表明，一般辅导员与优秀辅导员调查样本的平均值有很大差异，优秀辅导员平均分值要大。

如表3所示，两组样本的简单相关系数，在显著性水平α为0.05时，优秀辅导员与一般辅导员胜任因子没有显著的线性关系。

通过比较两个组各项指标的平均值来确定高校辅导员的胜任特征模型。对两个组的平均值进行显著性假设检验：

假设H0：两组平均值不存在显著性差异。H1：两组平均值存在显著性差异。

由表4可以看出：T=6.234>2.00，P值为0.000，则拒绝原假设，说明两组平均值具有显著的差异性。

（三）正式问卷调研

本次问卷调查主要针对复旦大学的辅导员与学生，后者主要参与从事学生相关工作，工作性质与辅导员相似。共发放问卷130份，收回问卷125份，有效问卷为120份。样本总体情况如下：学生问卷共70份。其中，男性40人，占57.1%；女性30人，占42.9%。本科48人，占68.6%；研究生22人，占31.4%。辅导员问卷共50份。其中，女性29人，占58%；男性21人，占42%。本科学历20人，占40%；研究生以上学历30人，占60%。

1、问卷信度分析

我们主要采用克隆巴赫系数（Cronbach）的同质性信度α系数分析来考察学生调查问卷的信度。整个问卷的α系数为0.9329，表明学生调查问卷在研究中具有较高的信度。各因子的α系数在0.880-0.864之间，s值在0.772-0.902之间。同样，我们对辅导员问卷的信度分析得到，该问卷总体的Cronbach系数α为0.9058，表明该问卷的信度较高。对整体调查问卷的信度分析得到，整体调查问卷的Crortbach系数Q为0.9285，表明整体的调查问卷具有很好的信度。

2、问卷效度分析

效度主要包括内容效度、准则效度和结构效度，本研究主要从结构效度指标和内容效度指标进行分析。结构效度指标包括收敛效度（Convergent Validity）与判别效度（Discriminatory Validity）。收敛效度主要考察每个构想概念的因子负荷值，删去因子负荷低于0.35的测量项目。若测量模型具有判别效度，则在抽样误差范围之内所有因素间的估计值不可等于1。我们分析了Correlation Matrix结果中变量间的相关关系，发现各概念之间的相关度较高，但均小于1（绝对值为0.687-0.831之间），达到了判别效度要求。内容效度主要考察分量表与总量表的相关是否超过各分量表之间的相关检验。据分析，除了文化认同和大局意识，其他各因子分和总分的相关在0.850-0.910之间，且均大于各因子之间的相关。由此可见，本问卷在一定程度上具有较好的内容效度和结构效度。

（四）模型构建

1、因子分析

因子分析方法运用探索性因素分析与验证性因素分析相结合的方法。探索性因素分析（EFA）选择主成分分析法（Principal Component Analysis），抽取特征值大于1的共同因素，并用最大变异数法（Varimax Method）进行正交旋转，得出变量间更明确的关系，以便确定因素命名。对于一阶因素的相关矩阵进行KMO测度检验和巴特利特球度检验，从而进行高阶因素分析。验证性因素分析（CFA）使用LISREL模型完成。信度系数分析（Reliability Analysis）主要以Cronbach系数来衡量相同维度的内部一致性。在对原有调查问卷进行分析后，将原有的40项进行分析和计算，转变为16项，做进一步的因子分析。

（1）判断因子分析方法的可行性

KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，取值在0-1之间。KMO值越是接近1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合做因子分析。巴特利特球度检验（Bartlett's Test of Sphericity）是以原有变量的相关系数矩阵为出发点，利用对其统计量的观测值的概率P与给定的显著性水平α对比进行考察，判断是否适合作因子分析。利用反映像矩阵中对角线上的元素数值判断，利用SPSS对本问卷进行因子可行性分析。

如表5所示，KMO值为0.785，表明问卷适合作因子分析。巴特利特球度检验的结果P值0.000

（2）探索性因子分析与验证性因子分析

探索性因子分析主要是为了确定因子的维度。而根据某些理论或者其他先验知识对因子可能的个数或因子结构做出假设，利用因子分析来验证该假设，就是验证性因子分析。用总样本的奇数组进行探索性因子分析，对量表进行因素分析，探索性因素分析（EFA）选择主成分分析法（Principal Component Analysis），抽取特征值大于1的共同因素，并用最大变异数法进行正交旋转。

根据以上的相关系数矩阵求出R的特征值和贡献率，并采用主成分分析法从样本的相关矩阵中提取相关因子。样本相关矩阵的特征值总和为16。利用主成分法选择公共因子，要求因子的累计方差贡献率大于80%。从表6和图1中可以看出，前6个因子累计贡献率为80%以上，能够解释指标的绝大部分信息。

图1的公共因素碎石图表明：前面6个公共因素的特征值变化明显；到第7个特征值以后，特征值变化趋于平稳。因此，提取6个对原变量的信息描述有显著作用的公共因素。

进行因子旋转，采用正交旋转中的方差最大法，便于对因子进行解释。对初始因子进行VARIMAX旋转后的结果如表7所示。

从表7可以看出，旋转后的因子结构得到有效的简化。对协调能力、沟通技能、执行力、信息分析、原则性、责任感、理解尊重、关爱学生、促进学生发展、自我控制、情绪观察、心理辅导、挑战支持、政治意识、文化认同等进行进一步分析，得出6大胜任力类群，分别为管理特征、学生意识、个人特征、心理管理、文化认同、政治意识，累积贡献率为80.575%，如表8所示。

由提取的因子的贡献率和累计贡献率计算出信息贡献率，F1的信息贡献率为20.093/80.575=0.249375，依次算出F2、F3、F4、F5、F6的信息贡献率为0.213846、0.19515、0.130414、0.117372，0.093845。

鉴于本研究对于高校辅导员胜任力的构思来自于不同方面的文献资料，通过探索性因素分析得出的高校辅导员胜任力模型需要经过进一步的验证性分析加以证实。探索性因素分析在模型结构未知时具有一定优势，能够详细描述公共因素的数量和观察变量的分析情况，但没有详细说明这些变量间关系的结构；而验证性因素分析则可以让研究者根据理论或实践研究需要对条件及参数加以控制。

本研究采用交叉验证的方法进行验证性因素分析，即在一个样本中先通过探索性因素分析找出变量可能的因素结构，再在另一个样本中采用验证性因素分析去验证，这样可以保证量表所测特质的确定性、稳定性和可靠性。使用AMOS建模软件进行验证性因素分析，若模型拟合良好，则能够验证量表具有良好的构思效度。胜任力模型路径图如图2所示。

实际运用协方差模型（SEM）进行分析时，常用的模型评价指数及其标准如下：

1）近似均方根误差（RMSEM）小于0.05表示模型拟合很好，在0.05-0.08之间表示模型拟合较好，在0.08-0.10之间表示模型拟合仍可接受。如果近似均方根误差大于0.10，则表明这个模型拟合不佳。

2）标准拟合指数（NFI或TLI）、比较拟合指数（CFI）和递增拟合指数（IFD）三种评价指数在0.95以上表示模型拟合很好，而在0.90以上就表示模型可以接受。

3）拟合优度检验（x2/df）是一个粗略的估计值，一般要求小于2，但范围可以扩展至3。此评价标准适用于本研究的所有模型。

基于上述指标，在考虑模型拟合度时，本研究选择了x2/df、RMSEM、CFI三个指标来对模型进行检验。从表9可以得知，模型的各个指标拟合良好。

2、高校辅导员胜任力模型

构建出来的高校辅导员胜任力模型包括若干项胜任特征，通过聚类分析，将这些特征分成管理特征、学生意识、个性特征、心理管理、文化认同、政治意识六大胜任特征群，如表10所示。

三、高校辅导员胜任力模型的应用

如何对高校辅导员进行有效的人力资源管理的问题也随着教育事业的日益发展逐渐提上日程。随着胜任素质理论研究的广泛开展，基于胜任素质模型进行人力资源管理的理念已日益深入人心，并被应用于人员选择、职位晋升、培训开发、培训需求分析、绩效考核等方面。将胜任力模型应用在高校同样会获得显著的成效，本文将重点介绍胜任力模型在高校辅导员绩效考核中的应用。

绩效考核是一种正式的高校辅导员评估制度，它是通过系统的方法、原理来评定和测量员工在职务上的工作行为和工作效果。绩效考核是组织者与高校辅导员之间的一项管理沟通活动，个体的绩效可以从两个方面来评估，即行为或行为的结果。多数学者认为绩效评估主要关注行为或技能，多项研究发现了绩效的多维性结构，而Bormann则进一步区分了任务绩效和关系绩效。前者是指组织所规定的、与特定工作中核心的技术活动有关的所有行为。后者则是指自发的角色行为，即个体自愿做出的对组织的奉献或与特定任务无关的绩效行为，它为核心的技术活动保持广泛的组织、社会和心理环境，并促进其中的任务绩效和提高整个组织的有效性。因此，辅导员的工作特点决定了对其进行绩效考核时应该注重关系绩效。

以往在评价绩效时，评估人员经常会发现很难收集被评估对象工作绩效的充足数据，或者只强调绩效目标而不关心高校辅导员是如何取得绩效的。

胜任力模型的前提就是找到区分优秀与普通的指标，以它为基础而确立的绩效考核指标，是经过科学论证并且系统化的考核体系，也正体现了绩效考核的精髓，真实反映了高校辅导员的综合表现。这样的绩效考核体系可以让工作表现好的高校辅导员及时得到回报，提高高校辅导员的工作积极性；对于工作绩效不够理想的高校辅导员，根据考核标准以及胜任力模型、通过培训或其他方式帮助他们改善工作绩效，达到组织对高校辅导员的期望。

对能力的评估通常包括：高校辅导员的管理能力和素质的优劣势；高校辅导员的潜在能力和发展趋势怎样；高校辅导员需要什么样的能力和经验方能满足现任岗位所明确的条件；要采取何种培训来弥补高校辅导员经验和能力的不足。对目标的完成、绩效的提高和能力的评估，可以帮助高校辅导员完成目标、完善自我以及了解自己在高校中的事业发展机会。胜任力模型虽然可以预测绩效，但影响绩效的因素很多，除了高校辅导员本身的能力之外，还包括组织环境等。所以能力素质模型只可以作为绩效评估的基础，还需要借助其他评估工作，如360度评价等。

辅导员绩效管理的目的是绩效改进，绩效改进包括两方面含义：

其一，改善辅导员个人绩效。辅导员胜任力模型对优秀辅导员绩效产生的个体特征进行了充分的总结和归纳，因而可以找出辅导员关键绩效问题和产生绩效问题的原因，从而促进辅导员绩效的持续改进和发展。

其二，提升组织绩效，推动高校绩效的提升。通过提高辅导员个体绩效，能够提高辅导员对大学生开展教育工作的能力，改进工作质量，提高高校的育人水平，从而推动高校整体绩效水平的提升。

高校学生管理的关键绩效指标根据高校发展战略目标、学生教育和管理目标层层分解，经过院系目标细化，最终落实到辅导员个人的学生管理绩效指标。高校学生管理战略绩效指标的获取过程，就是将学生教育和管理目标转化为高校辅导员绩效指标的过程。通过这一过程，高校辅导员关键绩效指标把个人和学生管理部门的目标与整个学校组织的发展战略联系起来，对于不断增强竞争力、使个人和整个学生管理工作获得持续发展具有重要意义。每个高校辅导员的学生管理关键绩效指标都覆盖、反映和支撑整个学生管理部门的工作绩效指标，而学生管理部门的工作绩效指标又来自对学校总体战略指标的分解。通过确定辅导员的岗位关键绩效指标来分配辅导员的职责、任务，当然对辅导员的能力也要有相应的要求。完成既定的任务需要具备什么样的能力，怎样的行为表现才能体现所要求的能力，这些都是由辅导员胜任力模型来界定的。定期对辅导员岗位和部门等进行考核，采用各种评价手段来确定预定的目标要求是否达到，在此基础上分析造成差距的原因。