基于统计模型的高校人才培养与考核的关联分析

贠琳红

（西安电子科技大学，陕西 西安 710071）

1.引言

当前人才引进和培养是高校发展乃至国家在战略发展的重中之重。如何建立一套科学、合理的人才引进、培养及考核机制是高校发展面临的一项紧迫任务，已成为近年来高校人才工作的研究热点。现阶段国内对高校人才引进和考核评价已做大量研究并且取得了阶段性的成果，如：胡益波[1]提出了一种具有地方院校特色的人才引进评估模型，建立了两级评价指标体系，同时采用德尔菲法确定各级评价指标权值，增加评判客观性，为人才引进提供科学依据。周乐平[2]基于AHP多属性评估方法，建立高层次人才引进的评价系统，并进行了实际案例研究，为学校发展和高层次人才引进提供了可靠的理论依据。邵沚葭等[3]提出了基于层次分析法和熵权法最优化集成权重的综合评价模型，实现对人才的有效评价。白菲[4]将数据挖掘技术应用到高校人才引进中，对人事信息库进行了科学分析，为高校人才进提供决策支持。胡雄鹰等[5]采用BSC递阶层次结构构建评价指标、AHP方法解决指标权重，来对高校教师进行综合评价。谭雷[6]设计了基于联合聚类分析和关联分析的数据挖掘算法，来实现对高校人才科研能力进行综合评价。陈镭[7]基于Python语言对高校人事、科研及互联网数据进行挖掘和分析，构建人才发现系统，为高校引进高水人才提供决策支持。上述研究大多数仅从人才引进前的考核评价或者人才引进后的阶段性考核孤立地进行分析研究，基于引进前和引进后的关联性分析的研究甚少。……