[发明专利]基于概率语言信息的院校军士教员胜任力评价方法及系统

说明书

本发明实施例涉及胜任力评价领域，具体公开了基于概率语言信息的院校军士教员胜任力评价方法及系统。本发明实施例通过获取评价者对于军士教员的概率语言集合L，得到群决策矩阵R_D；对群决策矩阵R_D中的概率语言集进行标准化处理；进行两两比较，计算优先指数计算各个军士教员的净流量λ；对所有待评价军士教员的胜任力进行排序。从而将军士教员胜任力评价问题转化为多评价准则下的胜任力强弱决策问题，充分利用概率语言可以允许评价者使用多个权重不同的语言术语表达对待评价者的偏好的优势，同时，概率语言集可以反映出不同权重的语言术语，并且适用于评价者对某个评价指标无法给出个人偏好的情况，能够有效减小评价结果的误差。

技术领域

本发明属于胜任力评价领域，尤其涉及基于概率语言信息的院校军士教员胜任力评价方法及系统。

背景技术

军士教员，主要承担军队院校军事实践教学、装备操作教学和战术训练演练等教学任务，与现役军官教员和文职教员共同承担军队院校教育训练任务。军士教员胜任力主要指的是军士教员在履行自身职责过程中，所具备的诸如知识、能力、技能、素养等特质。军士教员胜任力评价是军士教员选拔、培训、考核、晋升等重要依据，以胜任力为导向应用在军士教员队伍建设中。

现阶段，鲜有关于军队院校军士教员胜任力评价的研究，地方院校教师胜任力的研究较多，研究主要集中在胜任力评价指标体系的构建上，胜任力评价方法的介绍较少。中国专利文献CN113723853A公开了一种岗位胜任力需求数据处理方法及装置，可用于人工智能技术领域，方法包括：根据目标岗位对应的目标知识图谱确定该目标岗位对应的各个胜任力实体，基于目标岗位所在的目标行业领域的招聘数据，获取各个类型的程度词集合；建立各个类型的程度词集合和各个胜任力实体之间的共现矩阵，以生成用于显示目标岗位对应的各个胜任力实体与各个类型的程度词集合之间的匹配度排序关系的岗位胜任力需求数据。本申请能够提高获取岗位胜任力需求数据的可靠性及准确性，能够提高岗位胜任力需求数据处理过程的效率及自动化程度，进而能够提高用户请求获取某岗位的胜任力需求数据的可靠性及针对性，该文献虽给出胜任力需求数据处理，但是与本发明的研究点不同，本发明主要研究院校军士教员胜任力评价技术，此外关于教师胜任力评价方法的研究大都采用层次分析法，通过对评价指标的打分，结合评价指标的权重，确定教师胜任力的强弱。但是，这个方法受评价者的主要思想影响较大，并且无法适用于评价者对待评价对象某个指标下无法确定个人偏好的情况，导致评价结果误差较大。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供基于概率语言信息的院校军士教员胜任力评价方法，旨在解决背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

基于概率语言信息的院校军士教员胜任力评价方法，所述方法具体包括以下步骤：

获取评价者对于军士教员的概率语言集合L，根据概率语言集合L构建决策矩阵R_d，结合评价者权重θ，得到群决策矩阵R_D；

对群决策矩阵R_D中的概率语言集进行标准化处理，得到标准化的概率语言集L′，构建得到概率标准化群决策矩阵R′_D；

对待评价军士教员在不同的评价指标下进行两两比较，计算优先指数；

以优先指数为基础，计算各个军士教员的净流量λ；

对各个军士教员的净流量λ进行比较，按照比较结果，对所有待评价军士教员的胜任力进行排序。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述获取评价者对于军士教员的概率语言集合L具体包括以下步骤：