CN111325529A - 一种基于人才测评的人岗匹配方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于人才测评的人岗匹配方法及***，本发明方法包括：通过人才测评技术分析并得到测评人员包含多个维度信息的职业素质模型；企业根据***提供的建模方法创建岗位模型；通过测评人员的职业素质模型与岗位模型进行匹配，得到测评人员的岗位匹配报告。本发明***包括测评模块、个人操作模块和企业管理模块。本发明可以帮助企业量化测评人员的职业素质和岗位的真实需求，提高人岗匹配效率和精准度，从而提高人才识别的科学性和有效性，为企业高效甄选岗位候选人提供可靠依据。

Description

一种基于人才测评的人岗匹配方法及***

技术领域

本发明涉及数据处理和测评技术领域，尤指一种基于人才测评的人岗匹配方法及***。

背景技术

市场的竞争，在某种意义上来说是人才的竞争。企业经营的各个环节，都需要有适合的人才作为支撑，然而国内人才的供需长期处于严重失衡的状态，企业若只通过传统的招聘流程，很难准确高效地招聘到各个岗位所能胜任的人才，这样在一定程度上阻碍了企业的发展，甚至在一定程度上阻碍了中国经济的发展。

为了提高招聘的效率，不少企业开始引进各种岗位建模方法，如专利申请号“201410195592.7”、名称为“基于数据挖掘的职业能力指标体系构建方法”的专利文件中公开的一种基于数据挖掘的职业能力指标体系构建方法，其主要特征在于从岗位需求描述中提取出职业能力关键词，经各种数据处理后形成岗位指标体系，然而这种方法只有在岗位发布人员对岗位描述得非常全面而且准确的情况下，才能形成有价值的参考指标。但是在实际应用中，不同企业有不同的岗位需求描述，不同的岗位发布人员有不同的描述侧重点和语言习惯，很难保证各岗位都能得到全面而准确的岗位描述，也就很难保证能形成准确的岗位需求指标。

目前国内人岗匹配方法一般是将个人工作经验、求职需求描述等与岗位需求描述进行相似度比对评估，无法对人才的职业素质进行科学量化，也无法全面地分析岗位的真正需求，从而不能准确地分析岗位候选人与岗位之间的匹配情况。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种基于人才测评的人岗匹配方法及***，解决企业难于快速有效地识别人才的问题，帮助企业快速判断岗位候选人与具体岗位的匹配情况，为企业高效招聘和内部员工选拔提供可靠方法和依据。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是提供一种基于人才测评的人岗匹配方法，包括人才测评、岗位建模和人岗匹配三个步骤，具体流程为：将个人测评答题中提取出来的个人职业素质数据，与企业建模产生的岗位模型数据进行复杂的分析和匹配运算，得到人岗匹配结果。

同时，本发明还提供了一种基于人才测评的人岗匹配***，包括测评模块、个人操作模块和企业管理模块。

本发明的有益效果在于：本发明提出的方法基于人才测评技术，可以快速获取测评人员的职业素质数据，很好地解决了传统招聘流程中，仅能通过简历获取少量且欠可信度的个人能力信息的问题；不论是新手还是专业人员，都可以通过不同方式快速构建岗位模型，大大降低岗位建模的门槛，避免因建模人员建模知识不全面而导致岗位建模缺少科学依据的情况发生，提高岗位模型构建的准确性和科学性；本发明还提供了一整套人才测评、岗位建模和人岗匹配的***，所用到的方法和算法，经过反复推算和验证得出，具有较高的可操作性和实际使用价值，对提高企业招聘效率和优化企业人岗结构具有非常重要的作用。

附图说明

图1为本发明提供的一种基于人才测评的人岗匹配方法的流程示意图。

图2为职业领域、职业类型和职业能力关系图。

图3为职业类型与职业领域的环状关系图。

图4为本发明提供的一种基于人才测评的人岗匹配***的模块示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实例对本发明作进一步详细说明。

请参阅图1-3所示，本发明关于一种基于人才测评的人岗匹配方法，包括人才测评、岗位建模和人岗匹配三个步骤，其具体步骤如下：

S1、人才测评包括如下步骤：

a、通过预置测评题库采集测评人员答题时间、速度、节奏和答题结果等，通过测谎技术和答题过程中的逻辑一致性判断方法，排除人为干扰产生的数据，生成测评结果原始数据；

b、通过测评技术，对测评结果原始数据进行统计分析，提取出测评人员的价值观、兴趣爱好、社交习惯、自我认知、心理类型、个人特质和动机需求等个人基础数据；

c、通过对测评人员基础数据进行分析，从48个职业能力维度上对测评人员进行职业能力评估，从8个职业动机维度上对测评人员进行职业动机评估，推算出测评人员的职业能力得分和职业动机得分；

d、根据职业能力得分，推算出职业类型得分、职业领域分布及其得分，综合测评人员各方面得分和数据特征，生成包含个人职业素质模型信息的测评报告。

人才测评的关键在于测评人员职业素质模型的准确性和全面性，通过测评人员主观答题来完成数据收集的测评，必须考虑测评人员答题结果的真实性和有效性。本发明通过大约30分钟的答题，根据测评人员答题时间、速度、节奏和答题结果等，分析答题人员的测评态度和心理状态，通过测谎技术和答题过程中的逻辑性判断方法，对数据有效性进行验证及处理，排除测评人员为制造某种结果而刻意回避答题所产生的数据，生成测评结果原始数据、答题结果的可信度、逻辑一致性等数据。

同时，利用更进一步的测评技术，对测评结果原始数据进行计算分析，提取出测评人员的价值观、兴趣爱好、社交习惯、自我认知、心理类型、个人特质和动机需求等个人基础数据模型，从48个职业能力维度(具体为：建立规范、时间管理、勤恳不倦、严谨细致、耐心坚持、遵守规范、动手能力、独立执行、问题解决、信息获取、适应能力、持续改进、目光长远、战略规划、分析归纳、全局观念、创新意识、前沿追踪、思维开阔、求知好奇、独特视角、坚持个性、自省自悟、寻找关联、培养辅导、包容接纳、以人为本、同理心、关系维护、协调冲突、服务意识、亲和力、关系建立、凝聚力、沟通能力、热情乐观、语言表达、激励鼓舞、自信心、直率敢言、快速行动、抗压能力、成就导向、竞争意识、追求效率、监督控制、果断决策和精益求精)对测评人员进行职业能力评估；根据职业领域、职业类型和职业能力的关系(如图2所示)和职业类型与职业领域的环状关系(如图3所示)，推算出测评人员的职业能力得分、职业类型得分、职业领域分布及其得分。

从8个职业动机维度(具体为：财富，表示对做事情的结果导向性和金钱财富等具体回报的需求程度；健康，表示对个人的身心健康以及规律的工作生活作息的重视程度；享受，表示对生活品质和物质消费的要求程度；工作，表示对工作的重视投入程度和对工作成就感的需求程度；权力，表示对人员组织和事物发展进行掌控及支配的需求程度；创新，表示对学***衡倾向指数。

综合测评人员的职业能力、职业类型、职业领域、职业动机、工作驱动力、工作投入程序和职业平衡倾向等数据的分析，得到包含个人职业素质模型信息的测评报告，测评报告数据保存到测评结果数据库。

S2、岗位建模：建模的关键在于构建能够体现岗位真实需求的岗位模型，要保证能体现真正的岗位胜任能力需求，仅仅从招聘人员对招聘岗位作需求描述是不够的。在本发明中，构建岗位基础模型的建模方法有三种，分别为优秀员工建模方法、内置岗位通用模型建模方法和自定义建模方法，企业可根据自身需求选择其中的一种，三种建模方法的具体内容如下所述：

优秀员工建模方法，适用于企业需要建模的岗位中存在优秀员工，企业通过对在职员工进行职业能力、职业动机和工作态度的评分，***通过企业对员工的主观性评分数据，自动标记优秀员工；通过对优秀员工的职业素质模型进行统计和分析，得到优秀员工所具备的职业素质特征，构建出客观性的优秀员工模型作为岗位基础模型。

内置岗位通用模型建模方法，主要用于需要建模的岗位中暂时没有足够多的优秀员工数据时，企业直接选择内置岗位通用模型作为岗位的基础模型进行建模。内置岗位通用模型的具体形成过程是：专业建模人员根据行业数据分析和建模经验，初步建立各个岗位的通用模型作为岗位基础模型。

另外，***还可以通过分析不同企业标记的海量的优秀员工数据，得到优秀员工所具备的职业素质特征，对专业建模人员创建的岗位基础模型进行验证和补充，自动构建出具体岗位的内置岗位通用模型，多个内置岗位通用模型最终形成企业通用的内置岗位通用模型库。内置岗位通用模型随着优秀员工数据的不断增多、不断自我调整，越来越接近岗位的真实需求。

自定义建模方法，适用于企业非常明确地知道需要建模的岗位的真实需求，通过自定义方式创建基于职业能力维度和职业动机维度等职业素质需求的岗位模型。作为进阶建模方法，此方法需要建模人员对岗位建模有专业的认识和深刻的理解，建模人员通过自定义方式为岗位模型设定16个职业能力维度需求(从48个职业能力维度中选出岗位最需要的16个职业能力维度)，并对每个职业能力维度设置4个重要性层级(分别为一级，二级，三级和四级，代表岗位所需要的职业能力的重要性，四级为最重要，三级、二级、一级依次递减)；再为岗位模型设定3个职业动机维度需求(从8个职业动机维度中选出岗位最需要的3个职业动机维度)，并对每个职业动机维度设置4个重要性层级(一级，二级，三级和四级，分别代表岗位所需要的职业动机的重要性，四级为最重要，三、二、一依次递减)，***通过对建模人员的输入数据进行验证后，自动生成岗位基础模型。

以上三种建模方式，建模人员都会将创建的岗位基础模型直接保存到岗位基础模型数据库，***根据内置岗位通用模型和相关岗位的统计数据，再根据职业能力与职业动机之间的内在关联和相互影响关系，对建模人员构建的岗位基础模型数据进行综合分析、优化和调整，生成最终的标准化的岗位模型，并将最终模型数据保存到岗位模型数据库。

S3、人岗匹配：根据个人职业素质模型中的较高得分的12个职业能力及其得分，与岗位模型中所需要的职业能力及其重要程度，经过本发明所述的复杂运算方法，得到标准化的职业能力综合匹配度；根据个人职业素质模型中的职业动机及其得分，与岗位模型中职业动机及其重要程度，经过本发明所述的复杂运算方法，得到职业动机综合匹配度。

在该步骤中，涉及职业能力匹配算法和职业动机匹配算法两种算法。

所述职业能力匹配算法具体为，提取个人职业素质模型中的较高得分的前12个职业能力在48个职业能力中的位置，分别为A1、A2、…、A12；其职业能力分别对应12个职业能力得分S1、S2、…、S12；提取出岗位模型中与个人职业素质的前12个职业能力对应的各个职业能力在48个职业能力中的位置，分别为：B1、B2、…、B12。

确定标准化权重值V1、V2、…、V12并分别赋值为：11.5、11.5、11.5、11.5、8.75、8.75、8.75、8.75、5、5、5、5

标准化权重百分比计算公式：

其中n＝1～12

职业能力位置匹配度计算公式：

职业能力得分匹配度计算公式：

职业能力综合匹配度计算公式：

Ma＝Mp×0.6+Ms×0.4

职业能力综合匹配度标准化公式：

其中EXP是高等数学里的以自然数e为底的指数函数，EXP(n)表示e的n次方。

所述职业动机匹配算法具体为，提取出个人职业素质模型中的职业动机在8个职业动机中的位置，分别为：P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8；其职业动机分别对应职业动机得分C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7、C8；提取出岗位模型中3个职业动机在8个职业动机中的位置：D1、D2、D3

职业动机位置匹配度计算公式:

职业动机得分匹配度计算公式:

个人职业动机得分的标准差计算公式：

本发明确定一个三行四列的动机综合匹配权重矩阵：

使标准差Sd乘于2后自上而下与权重矩阵中每一行的第一列数值F_N1进行大小比较(其中N代表行数1、2、3)，当Sd×2≤F_N1时跳过进行下一行比较，当Sd×2≥F_N1时，大小比较结束，确定动机综合匹配权重为第N行的后三列的3个数值，分别标记为：T1＝F_N2,T2＝F_N3,T3＝F_N4，

职业动机综合匹配度计算公式：

Mv＝Kp×T1+Ks×T2+C4×T3

如图4所示，本发明还提出一种基于人才测评的人岗匹配***，包括测评模块、个人操作模块和企业管理模块。

所述测评模块包括测评管理子模块和测评数据分析模块，测评管理子模块用于测评量表管理，测评维度管理，同时用于测评用户数据管理；测评数据分析模块用于测评过程分析、答题结果分析和测评报告生成。

所述个人操作模块，用于测评用户注册、登录，维护个人资料，测评答题以及查看测评状态和测评报告。

企业管理模块，包括信息管理子模块、测评管理子模块、岗位建模子模块和人岗匹配子模块。

信息管理子模块，用于应聘者和员工的基本资料管理，主要包括设置部门岗位架构、录入并管理人员资料、人员入职及调岗等操作，以及一系列的企业信息管理功能。

测评管理子模块，用于企业对应聘者和在职员工发起测评邀请，并自动收集测评报告，对测评人员的数据进行筛选、分类和统计等操作，同时用于企业对所有测评人员进行职业能力、职业动机和工作态度等评分，评分数据经脱敏处理后将反哺于优化内置岗位通用模型。

岗位建模子模块，主要用于企业快速建立相应岗位的需求模型，可通过优秀员工建模、内置岗位通用模型建模和自定义建模三种方法建模，同时提供需求模型的修改操作；自定义建模功能中包含岗位模型共享库，企业以自定义方式创建的岗位模型，经过***有效性验证后，可提供给其他企业用户参考、交流和使用，实现岗位模型资源的分享和建模经验的交流。

人岗匹配子模块，直接应用人岗匹配算法，企业可查看具体的人岗匹配报告；同时可进行以岗选人和以人选岗的匹配筛选：以岗选人用于为某一具体岗位优选岗位候选人，方法是将一个岗位的岗位模型与多个测评人员的职业素质模型进行匹配，按综合匹配度由高到低进行排序，得到岗位的最优候选人名单；以人选岗用于给优秀人才最合理的岗位调整建议，方法是将一个测评人员的职业素质模型与多个不同岗位的岗位模型进行匹配，按综合匹配度由高到低进行排序，得到测评人员最适合的岗位列表，给优秀人才最合理的岗位调整建议。

以上实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于人才测评的人岗匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、人才测评：通过测评技术收集并分析测评人员各个维度的基础数据，从职业能力维度和职业动机维度构建出测评人员的职业素质模型；

S2、岗位建模：企业根据岗位需求构建岗位基础模型，将岗位基础模型与内置岗位通用模型进行对比和综合分析，生成岗位标准模型；

S3、人岗匹配：通过将测评人员的职业素质模型与企业的岗位标准模型进行匹配分析，得到测评人员与具体岗位的匹配报告。

2.根据权利要求1所述的一种基于人才测评的人岗匹配方法，其特征在于，所述人才测评包括如下步骤：

a、通过预置测评题库采集测评人员答题时间、速度、节奏和答题结果等，通过测谎技术和答题过程中的逻辑一致性判断方法，排除人为干扰产生的数据，生成测评结果原始数据；

b、通过测评技术，对测评结果原始数据进行统计分析，提取出测评人员的价值观、兴趣爱好、社交习惯、自我认知、心理类型、个人特质和动机需求等个人基础数据；

c、通过对测评人员基础数据进行分析，从48个职业能力维度上对测评人员进行职业能力评估，从8个职业动机维度上对测评人员进行职业动机评估，推算出测评人员的职业能力得分和职业动机得分；

d、根据职业能力得分，推算出职业类型得分、职业领域分布及其得分，根据职业能力得分和职业动机得分及其内在联系，推算出测评人员的工作驱动力指数、工作投入程度指数和职场平衡倾向指数，综合测评人员各方面得分和数据特征，生成包含个人职业素质模型信息的测评报告。

3.根据权利要求1所述的一种基于人才测评的人岗匹配方法，其特征在于：在S2中，构建岗位基础模型的方法有三种，分别为优秀员工建模方法、内置岗位通用模型建模方法和自定义建模方法，企业可根据自身需求选择其中的一种。

4.根据权利要求3所述的一种基于人才测评的人岗匹配方法，其特征在于，所述优秀员工建模方法包括如下步骤：

a、企业对需建模岗位的所有员工进行职业能力、职业动机和工作态度的评分；

b、***通过企业对员工的主观性评分数据，自动标记优秀员工；

c、***通过对多个优秀员工的职业素质模型进行统计和分析，得到优秀员工所具备的职业素质特征，构建出客观性的优秀员工模型，作为岗位基础模型。

5.根据权利要求3所述的一种基于人才测评的人岗匹配方法，其特征在于，所述内置岗位通用模型建模方法是指：企业通过选择***内置的岗位通用模型，为所需建模岗位快速构建出岗位基础模型的方法。

6.根据权利要求3所述的一种基于人才测评的人岗匹配方法，其特征在于，所述自定义建模方法包括如下步骤：

a、建模人员通过自定义方式为岗位模型设定职业能力维度需求，并设定其重要性层级；

b、再为岗位模型设定职业动机维度需求，并设定每个职业动机维度的重要性层级；

c、***根据职业能力和职业动机的内在关系，检验岗位模型数据有效性后，构建出自定义岗位模型，作为岗位基础模型。

7.根据权利要求1所述的一种基于人才测评的人岗匹配方法，其特征在于，所述人岗匹配包括如下步骤：

a、根据个人职业素质模型中的较高得分的12个职业能力及其得分，与岗位模型中所需要的职业能力及其重要程度，经过职业能力匹配算法，得到标准化的职业能力综合匹配度；

b、根据个人职业素质模型中的职业动机及其得分，与岗位模型中职业动机及其重要程度，经过职业动机匹配算法，得到职业动机综合匹配度；

c、***根据职业能力综合匹配度和职业动机综合匹配度，推算测评人员与岗位的最终匹配度。

8.一种基于人才测评的人岗匹配***，其特征在于，包括：

测评模块，用于测评量表管理、测评维度管理、测评用户数据管理、测评过程分析、答题结果分析和测评报告生成；

个人操作模块，用于测评用户的注册和登录、个人资料的维护、测评的发起以及测评状态和测评报告的查看；

企业管理模块，用于企业对应聘者和在职员工的资料管理和测评报告管理、构建岗位模型、查看人岗匹配情况以及对在职员工进行职业素质评分。

9.根据权利要求8所述的一种基于人才测评的人岗匹配***，其特征在于，所述企业管理模块包括：

信息管理子模块，用于应聘者和员工的基本资料管理、设置部门岗位架构、录入并管理人员资料、人员入职及调岗等操作以及一系列的企业信息管理功能；

测评管理子模块，用于企业对应聘者和在职员工发起测评邀请并自动收集测评报告、对测评人员的数据进行筛选分类和统计等操作，同时用于企业对所有测评人员进行职业能力、职业动机和工作态度等评分，评分数据经脱敏处理后将反哺于优化内置岗位通用模型；

岗位建模子模块，用于企业快速建立相应岗位的需求模型，可通过优秀员工建模、内置岗位通用模型建模和自定义建模三种方法建模，同时提供需求模型的修改操作；

人岗匹配子模块，直接应用人岗匹配算法，企业可查看具体的人岗匹配报告；同时可进行以岗选人和以人选岗的匹配筛选：以岗选人用于一岗对多人的应用场景，为某一具体岗位优选岗位候选人；以人选岗用于一人对多岗的应用场景，给优秀人才最合理的岗位调整建议。

10.根据权利要求9所述的一种基于人才测评的人岗匹配***，其特征在于：所述自定义建模还包含岗位模型共享库，企业以自定义方式创建的岗位模型，经过***有效性验证后，可提供给其他企业用户参考、交流和使用，实现岗位模型资源的分享和建模经验的交流。

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