Tiêu chí công nghiệp để đánh giá hiệu suất công việc

Nhiều biện pháp được sử dụng bởi các nhà tâm lý học công nghiệp để đánh giá hiệu suất công việc. Cái nào trong số này được sử dụng thường phụ thuộc vào tập hợp cụ thể của hoàn cảnh. Bảng 7.1 xác định mười một tiêu chí được sử dụng phổ biến nhất. Ngoài việc nhận thức được rằng lựa chọn tiêu chí khác nhau, điều quan trọng cần biết là việc đánh giá hiệu suất có thể diễn ra ở các giai đoạn khác nhau của kinh nghiệm công việc.

Chủ yếu có ba loại hoàn cảnh đánh giá hoặc tình huống khác nhau, trong đó người ta có thể quan tâm đến việc đánh giá một công việc đương nhiệm. Ví dụ, người ta có thể đánh giá hiệu suất trong quá trình đào tạo trong khi cá nhân đang học kỹ năng hoặc nhiệm vụ. Ngoài ra, người ta có thể đánh giá hiệu suất trong khi cá nhân thực sự đang làm việc.

Hơn nữa, người ta có thể tạo ra môi trường công việc nhân tạo cho mục đích đánh giá hiệu suất tiềm năng. Các tình huống công việc nhân tạo như vậy thường được gọi là cài đặt công việc hoặc nhiệm vụ mô phỏng. Chúng đã trở nên cực kỳ phổ biến trong những năm gần đây và được sử dụng khá rộng rãi bởi các dịch vụ quân sự.

Chúng đang trở nên ngày càng phổ biến trong ngành công nghiệp kể từ khi sử dụng các nhiệm vụ mô phỏng i ít tốn kém và liên quan hơn so với việc thuê và chờ đợi các biện pháp thực hiện công việc. Một ưu điểm khác của Tình huống công việc mô phỏng là nhìn chung người ta có thể đưa ra các biện pháp kiểm soát tốt hơn và do đó giảm các vấn đề ô nhiễm tiêu chí. Các ví dụ gần đây về các nhiệm vụ mô phỏng ở cấp điều hành trong ngành là thử nghiệm trong trò chơi trên rổ và các trò chơi quản lý trên máy vi tính. Cả hai sẽ được thảo luận hiện nay.

Ví dụ, xem xét các biện pháp chung về tai nạn được liệt kê trong Bảng 7.1. Do tai nạn, chúng tôi đề cập đến một loạt các sự cố dẫn đến thiệt hại hoặc mất thời gian cho sản phẩm, thiết bị hoặc nhân sự. Việc sử dụng biện pháp này như một tiêu chí trong đào tạo hoặc thực hiện công việc thực tế có lẽ sẽ liên quan đến một số lượng thực tế các sự cố như vậy được quan sát trong một khoảng thời gian, có lẽ, chuyển đổi sang cơ sở đô la cho mục đích so sánh.

Tuy nhiên, trong trường hợp cài đặt công việc mô phỏng, thường có thể nói về số lượng tai nạn lý thuyết thay vì tai nạn thực sự. Rõ ràng là tốt hơn để có một tai nạn về lý thuyết của người Viking hơn là một tai nạn thực sự. Một minh họa tuyệt vời là trong mô phỏng chuyến bay trong đó một phi công có thể gặp tai nạn, chỉ xảy ra trên lý thuyết chứ không phải thực tế, do đó tiết kiệm được một khoản tiền lớn và cuộc sống, đồng thời, đánh giá chính xác kỹ năng bay của phi công. Tuy nhiên, mục đích của chúng tôi là không tranh luận cho các tình huống tiêu chí mô phỏng mặc dù chúng có vẻ khá lý tưởng cho nhiều loại đánh giá hiệu suất.

Vài ví dụ:

Các biện pháp được liệt kê trong Bảng 7.1 rơi vào một số loại. Ví dụ, một số trong số chúng là các biện pháp sản xuất, một số khác là các biện pháp dữ liệu cá nhân (ví dụ: nhiệm kỳ và vắng mặt), trong khi một số khác là bản chất (giám sát và xếp hạng ngang hàng và tự xếp hạng).

Dử liệu sản xuất:

Trong số các loại chính này, người ta có thể mong đợi một cách hợp lý dữ liệu sản xuất là dữ liệu tiêu chí được sử dụng thường xuyên nhất trong các thiết lập công nghiệp. Thật thú vị, điều này dường như không phải là trường hợp. Schultz và Siegel (1961a) chỉ ra rằng hồ sơ sản xuất đã được sử dụng ít hơn nhiều so với mong đợi và họ kết luận rằng các tiêu chí như vậy có lẽ hữu ích nhất cho các công việc thủ công, thông thường.

Một số dữ liệu tốt nhất về tiêu chí sản xuất đã được cung cấp bởi Rothe và đồng nghiệp của ông trong một loạt các nghiên cứu về tỷ lệ đầu ra giữa các ngành nghề đa dạng như bọc bơ (1946a, 1946b), người vận hành máy (1947, 1959, 1961), sô cô la gáo (1951), và cuộn dây (1958).

Dữ liệu của họ cung cấp nhiều bằng chứng cho thấy hiệu suất công việc được đo bằng dữ liệu sản xuất có thể thay đổi đáng kể theo thời gian. Mối tương quan về độ tin cậy của dữ liệu sản xuất nằm trong khoảng từ 0, 05 đến 0, 85, với cường độ bị ảnh hưởng 'bởi độ dài của khoảng thời gian giữa các lần đo. Thông tin đáng tin cậy khác về dữ liệu sản xuất đã được Ghiselli và Haire (1960) cung cấp; họ đã tìm thấy mối tương quan giữa các khoảng thời gian hàng tuần cao hơn đáng kể cho các tuần liền kề so với các tuần được phân tách rộng rãi.

Dữ liệu cá nhân:

Thông thường sẽ dễ dàng có được thông tin về hành vi công việc của một người không liên quan đến con số sản xuất. Dữ liệu liên quan đến số lần một người vắng mặt trong công việc của anh ta, số lần anh ta đến trễ, số lần anh ta đã nộp đơn và số vụ tai nạn và / hoặc dừng công việc là tất cả các biện pháp đã được sử dụng để xác định sự khác biệt giữa nhân viên tốt và người nghèo.

Khi sử dụng các biện pháp như vậy thường có giả định ngầm định rằng chúng có liên quan đến hiệu suất sản xuất theo một cách nào đó, đó là, những công nhân chậm trễ cũng là những người sẽ sản xuất ít hơn. Trên thực tế, đây là một giả định cực kỳ rủi ro. Trên thực tế, như chúng ta sẽ chỉ ra trong phần sau, mối quan hệ của các biện pháp dữ liệu cá nhân với các biện pháp sản xuất thường rất thấp. Do đó, nếu các biện pháp này được sử dụng để xác định thành công trong công việc, điều quan trọng là chúng phải được coi là tiêu chí phù hợp theo cách riêng của chúng, thay vì chỉ đơn giản là sự thay thế cho một thước đo trực tiếp hơn về năng suất công việc.

Ví dụ về việc sử dụng dữ liệu cá nhân làm tiêu chí trong ngành là khá nhiều, lo minh họa, Baumgartle và Sobol (1959) đã chứng minh mối quan hệ giữa sự vắng mặt công việc và lịch sử cá nhân và đặc điểm tổ chức. Tương tự, Argyle, Gardner và Cioffi (1958) đã sử dụng cả biện pháp vắng mặt và doanh thu bên cạnh năng suất làm tiêu chí cho hiệu quả của các phương pháp giám sát khác nhau.

Dữ liệu phán đoán:

Mặc dù không có thông tin được công bố, nhưng có lẽ người ta sẽ khá an toàn khi quyết định rằng các tiêu chí liên quan đến phán đoán là loại tiêu chí được sử dụng thường xuyên nhất. Vì tò mò, chúng tôi đã chọn một mẫu ngẫu nhiên gồm 50 bài báo từ Tạp chí Tâm lý học ứng dụng cho giai đoạn I960 - I965 và kiểm tra chúng để xem catena được sử dụng. Bảng 7.2 là một bản tóm tắt của khảo sát này.

Các kết quả cho thấy xu hướng tiêu chí đánh giá sẽ được sử dụng thường xuyên hơn so với dữ liệu nhân sự hoặc sản xuất. (Các số cho tần suất của từng loại thêm vào hơn 50 do một số nghiên cứu đã sử dụng nhiều tiêu chí.) Mười hai trong số năm mươi bài báo được lấy mẫu không sử dụng bất kỳ tiêu chí nào theo nghĩa thông thường hoặc được chấp nhận của thuật ngữ.