对工作情景中人的胜任力研究(一).docVIP

对工作情景中人的胜任力研究(一).doc

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对工作情景中人的胜任力研究(一) 组织中的许多活动诸如制造、运输、教育等都是基于人的胜任力(competence)。今天,发展胜任力已经成了一个日益重要的问题。人们已经认识到,发展工作中人的胜任力是组织得以生存和发展的保证。Porter(1991)等认为随着微电子和通讯等领域技术的迅速变化,服务和以知识为基础的行业的快速增长,促使越来越多的组织认识到发展胜任力是获取竞争成功的一种重要手段。因此,从管理的观点来看,这种对发展胜任力的认识导致了更进一步的需求:如何采取有效的方式去管理组织中胜任力的培训与发展。所以,为了有效地管理培训与发展,管理者需要理解工作情景下的胜任力是由哪些成分构成的。没有这样的理解,胜任力就得不到有效的发展,同时也不能获得或提高组织的效能。早在1911年,泰勒认识到,优秀工人与较差工人在完成他们工作时的差异。他建议管理者用时间和动作分析方法,去界定工人的胜任力是由哪些成分构成的,同时采用系统的培训和发展活动去提高工人的胜任力,进而提高组织效能。对于胜任力的概念只是最近才在管理中系统使用,一些研究者(Morgan,1988;Nordhaug,1993)将这个概念主要集中在人和工作关系上,他们描述和界定了工作情景中人类关键的知识和技能,Morgan(1988)认为,胜任力的概念促使学者思考的不仅仅是知识本身,而更重要的是那些完成工作绩效所需要的知识。因此,Sandberg(2000)在他的研究中所讲的“工作中的人类胜任力并不是指所有的知识和技能,而是指那些在工作时人们所使用的知识和技能。”下面介绍三种从不同的角度研究胜任力构成成分的方法和观点。一、采用理性主义方法分析胜任力Armstrong(1991)、Casoio(1995)以及Ferris(1990)等认为,今天对胜任力的研究已不再依靠时间与动作分析方法,而是依靠工作分析,采用理性主义的科学方法去分析胜任力。Sandberg(1994)和Veres(1990)等采用三种手段去分析:工作者定位、工作定位和多方法定位。在工作者定位法(worker-orientedaPProaches)中,胜任力主要被看作是由工作者所拥有的属性所构成的。Veres(1990)认为,这些属性包括知识、技能、能力和有效工作的个人品质,前三种属性可简称为KSAs(即knowedge、skills和abllties),常用的工作者定位手段是工作元素方法。Boyatzis(1982)将工作胜任力描述为“一个人潜在的特性”,它可能是一种动机、特性、技能、一个人自我印象或社会角色的一些方面,或者是他或她所使用的知识体。他认为,由于工作胜任力是一种潜在的特性,可以说具有通用性,这种通用性可以出现在不同的工作活动中。按照Boyatzis所描述的方法,Spencer和Spencer(1993)探讨了在200多种不同的工作中哪些胜任力是工作优胜者正在使用的,研究发现,工作中的高绩效通常是一组具体的胜任力按照一种特殊方式相组合的产物。当然工人定位方法也受到了一些批评,因为它对胜任力的描述具有太强普遍性和抽象性。Jacobs(1989)就对Boyatzis的胜任力通用模型提出了质疑,他在英国500多个组织中采用BoystZIS的方法进行研究发现;不同的管理工作需要不同的胜任力。从这些研究中,他得出结论认为,Boyatzis的方法对胜任力的描述太具有普遍性和抽象性,进而限制了发展胜任力的价值。在工作定位法中(work-orientedapproaches)胜任力被看成是一种具体的属性。工作者定位手段提倡者,将工作者作为出发点,而工作定位法的提倡者,将工作作为出发点。工作定位手段首先识别活动,这些活动是完成具体工作的中心,然后将这些活动转化成个人属性。这样,工作定位手段的倡导者就能对胜任力的构成做出更具体和更详细的描述,同时,也在很大程度上克服了胜任力描述太普遍这样的问题。当然,工作定位法也受到一些批评,如Raven(1994)认为,一系列的工作活动并不能充分地表明完成这些活动所需的属性。多方法定位法(multimethod-orientedapproaches)的提倡者也认为,胜任力是由一些具体的属性所构成的,这种方法与前两种方法的区别在于,它采用更易于理解的方法去分析胜任力。他们将工作者与工作两种定位方法相结合来回避受到的批评。总的来讲,虽然理性主义的方法采用不同的方式去界定胜任力,但他们都认为人类的胜任力由一些具体属性所构成,而这些属性被工作者用来完成他们的工作。优秀的工作者被认为拥有一些优良属性。进一步讲,属性具有情景独立性,一个具体的属性(如沟通技能)被看成其本身有一种固定的含义,这种情景独立性使其能够适应较广范围内的工作活动。二、采用解释方法分析胜任力解释方法(interPretativeaPP

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