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第21卷第4期运筹与管理Vol．21，No．42012年8月OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEAug．2012基于BSC＆AHP的高校院系本科教学工作绩效评估模型的构建与应用刘晓峰，于宝证(合肥工业大学人事处，安徽合肥230009)摘要:高等学校各院系办学绩效水平直接关系到高校人才培养的质量，本文针对目前高等院校对下属各院系本科教学考核评估指标权重确定方法中存在的问题，将平衡记分卡(BSC)和层次分析法(AHP)引入到本科教学工作绩效评估中，设计了一种用来确定高校对本科教学目标管理量化考核评估指标权重的决策方法既是一种理论创新，也是一种方法创新。解决了以往凭经验确定指标权重导致评估失衡的问题。关键词:BSC;AHP;绩效评估;模型中图分类号:N945．6文章标识码:A文章编号:1007-3221(2012)04-0161-05ConstructionandApplicationofPerformanceEvaluationModelofUndergraduateTeachingBasedonBSC＆AHPLIUXiao-feng，YUBao-zheng(HefeiUniversityofTechnologyHefei230009，China)Abstract:Thelevelofuniversityperformanceiscloselyrelatedtothequalityoftalentcultivation．Duetotheproblemofassessmentmethod，thispaperintroducesthebalancedscorecard(BSC)andtheanalytichierarchyprocess(AHP)intotheperformanceevaluationofundergraduateteaching，anddesignsadecision-makingmethodtodeterminethequantitative?evaluationindex?weightthatcollegesanduniversitiesassesstheobjectiveman-agementofundergraduateteaching，whichisnotonlythetheoreticalinnovationbutalsothemethodinnovation．Themethodsolvestheproblemofhowcollegesanduniversitiesdeterminetheindexweightwithexperiencecau-singtheevaluationimbalance．Keywords:thebalancedscorecard;theanalytichierarchyorocess;oerformanceevaluation;model0引言本科教学工作是高等学校的中心工作之一，如何以教育部本科教学评估以及质量工程相关文件为依据，合理确定对各院系本科教学的各项指标，并根据当前学校本科教学的工作重点对各量化指标进行权重配置，形成能够客观反映各院系对学校本科教学贡献度大小的综合指标体系，真正起到奖励先进、鼓励实干、推进创新，形成团结向上、你追我赶、积极创优的氛围是当前高校本科教学管理者急需解决的一个难题。收稿日期:2011-06-18基金项目:安徽省科学金助目(10030503030)安徽省高等学校教学研究金助目(20100101)作者简介:刘峰(1973-)，男，副研究，主要研究方向人力源管理;于宝(1971-)，男，副研究，主要研究方向高教管理和管理科学与工程。162运筹与管理2012年第21卷1基于BSC的各院系本科教学工作绩效评估关键性指标的选择平衡计分卡［1］(TheBalancedScoreCard，BSC)是从财务、顾客、内部业务流程以及学习和成长等四个维度对工作绩效进行衡量与评价。BSC弥补了传统企业管理评价过于(或单纯)注重财务指标的不足之处，使组织对导致财务结果的重要驱动因素更加明晰。对于不以营利为目的的高校组织来说，这种评价体系更加合理，BSC所衡量的四个维度中，顾客、内部流程、学习和成长三项都配合了本科教学工作绩效评价视为最重要的原则，顾客(社会、家长、学生)对于人才培养质量的满意度应该是衡量教学绩效的根本，是一切办学活动的指针;学习和成长是组织始终保持活力和竞争力的力量之源，却也是包括高校教学管理评价在内的诸多评价体系遗忘最多的维度。有鉴于此，我们更加有理由选择BSC模型作为设计各院系本科教学工作绩效评估指标体系的根据。围绕学院教学管理的愿景，将评价分为四个维度:教学过程管理(对应“内部业务流程”)、服务对象(对应“顾客”)、学习和成长、财务。因循这样的思路，院系本科教学工作绩效评估指标应该主要涵盖以下内容:(1)财务维度:包括收入和成本两方面。与企业不同的是，我们不计算利润率，而关注学校对院系的经费投入、师资队伍数量与结构以及课程资源建设，仪器设备、图书资料等投入效益的评估，以反映人才培养的成本控制及合理性。(2)顾客维度:高校的人才培养必须面向社会，用人单位、家长和学生都是顾客层面的对象。因而关键指标应集中体现学生一次性就业率、一志愿录取率、毕业生社会评价、国际化办学水平、学生对教师的满意度等方面。通过衡量社会、家长、用人单位对于教学培养质量的满意度，有效驱动人才培养质量的提高。(3)内部业务流程维度:涵盖教学过程管理和监控，重点从教学实施过程、教学管理、教学成效三个最重要的方面来考查管理效果。关键点在于学院专业建设的水平、课程体系设置、教风考风、教学评价与质量监控体系建设以及教学管理队伍建设方面。(4)学习与成长能力维度:是上述三个方面取得良好业绩的最基础的驱动因素、是可持续发展的根本。主要从教师教学能力培养、教学改革和教学研究项目、学生创新素质提升和教学研究成果等方面来评价。平衡积分卡评价指标的制定过程实际上是对院系教学管理流程进行“再造”的过程，是对管理质量战略和核心理念不断确认和践行的过程。2高校院系本科教学绩效评价目标函数的构造面对基于BSC构建的本科教学工作水平评估这样一个由相互关联、相互制约的评估指标体系构成的复杂系统，本文采用层次分析法［2］将复杂的本科教学工作绩效评估问题分解成若干层次，在比原问题简单得多的层次上两两对比，逐步分析，并通过引入1～9标度法来描述其重要程度，将人的主观判断用数量形式表达和处理，从而解决难于完全用定量方法来处理的本科教学工作水平评估指标的权重问题。层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，AHP)是美国匹兹堡大学教授T．L．Saaty提出的一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法［3］。它改变了以往最优化技术只能处理定量分析问题的传统观念，而率先进入了长期滞留在定性分析水平上的许多科学研究领地，提供了对非定量事件作定量分析的简便方法［4，8］。将层次分析法应用到高校各学院(系)本科教学工作状态综合考核中来，其最大的优点是能准确地确定各考核指标的权重，因而使本科教学各绩效指标间相对重要性得到合理体现，为制定公正、科学的本科教学工作状态综合考核体系奠定了基础。层次分析法对问题所涉及的因素进行分类，然后构造一个各因素之间相互联结的层次结构模型。根据笔者所在高等院校本科教学的工作特点，可以确定高校内各学院(系)对本科教学工作绩效评估的层次分析如表1所示。第4期刘峰，等:基于BSC＆AHP的高校院系本科教学工作效估模型的构建与用163表1学院(系)本科教学工作绩效评估指标体系总目标层A测量维度B指标层C关键指标C11:教学经费投入B1:财务方面C12:课程资源建设:仪器设备、图书资料C13C14:师资队伍数量和结构C21:学生一次性就业率学院C22:招生一志愿录取率:毕业生社会评价(系)B2:顾客方面C23:国际化办学水平本科C24C25:学生对教师的满意度教学工作C26:考研录取率状态C31:专业建设的水平综合:课程体系设置的合理度考核C32B3:内部流程:教风考风情况指标C33C34:教学评价与质量监控体系建设C35:教学管理队伍建设C41:教师教学能力培养B4:学习和成长C42:教学改革:学生创新素质提升C43C44:教学研究成果3层次分析法确定权重系数3．1构造各层次中的所有判断矩阵首先构造子目标层B中4个元素对总目标层A的判断矩阵。各个判断表示在下面的判断矩阵中，并用特征根方法计算得到结果。A－BB1B2B3B4ω(1)λmax=4．0331B111/31/330．1471B231150．3811C．I．=0．011B331170．4112R．I．=0．89B41/351/710．0607C．R．=0．124用幂法求矩阵的最大特征根λmax及其对应的特征向量ω(1)的详细方法参见文献［3］．关于如何确定各矩阵元素aij的值，目前应用最广泛的是引用数字1～9及其倒数作为标度。下表列出了1～9标度的含义:表2层次分析法的1～9标度标度含义1表示两个因素相比，具有相同重要性3表示两个因素相比，前者比后者稍重要5表示两个因素相比，前者比后者明显重要7表示两个因素相比，前者比后者强烈重要9表示两个因素相比，前者比后者极端重要2，4，6，8表示上述相邻判断的中间值倒数若因素i与因素j的重要性之比为a，那么因素与因素重要性之比为a=1。ijijaij类似地可以得到指标层C相对于子目标层B的各判断矩阵，并用特征根方法计算得到结果。164运筹与管理2012年第21卷C11C12C13C14ω(21)B1－CC1111/71/31/50．0573λmax=4．0675C1271430．5555C．I．=0．0225C1331/411/20．1414R．I．=0．89C1451/3210．2459C．R．=0．0253C21C22C23C24C25C26ω(22)B2－CC2111/31/51/51/710．0398λmax=6．4764C22311/31/31/530．0868C．I．=0．09528C2353111/31/50．1984R．I．=1．26C245311350．3259C．R．=0．0756C257531/3170．3094C2611/31/51/51/710．0398C31C32C33C34C35ω(23)B3－CC3111/311/550．1058λmax=5．1862C323131/390．2566C．I．=0．0466C3311/311/550．1058R．I．=1．12C34533190．5016C．R．=0．0416C351/51/91/51/910．0302B4－CC41C42C43C44ω(24)λmax=4．0431C4111/31/51/30．0781C．I．=0．0144C42311/310．1998R．I．=0．89C4353130．5223C．R．=0．0161C44311/310．19983．2一致性检验在判断矩阵的构造中，由于客观事物的复杂性与人的认识的多样性，因此并不要求判断具有传递性和一致性。但判断矩阵既然是确定权重的根据，那么要求判断矩阵具有大体上的一致性是应该的。当判断矩阵偏离一致性过大时这种近似估计的可靠程度也就值得怀疑了。因此需要对判断矩阵进行一致性检验，其步骤如下:第一步:计算一致性指标C．I．=λmax－n，其中n表示矩阵的维数，计算结果见各矩阵。n－1第二步:查找相应的平均随机一致性指标R．I．表3平均随机一致性指标R．I．矩阵阶数123456R．I．000．520．891．121．26第三步:计算一致性比例C．R．C．R．=CR．．II．．，计算结果见各矩阵。当C．R．＜0．1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的。当C．R．≥0．1应该对判断矩阵做适当修正。从计算结果不难看出，以上判断矩阵都满足一致性检验。3．3权重计算由于AHP在计算权重时有两端放大现象，一般采取平方根或立方根