四、数学专业研究生胜任特征模型构建

（一）研究目的

本研究拟选取自然科学领域下的数学这一学科的研究生进行研究，进而初步探索数学专业研究生的胜任特征。

（二）研究方法

采用BEI行为事件访谈法，让受访对象回忆5～6项在工作上印象深刻的事件，其中包括2～3项最成功以及2～3项挫折的经验，访谈过程中注意询问事件发生的时间、地点、人物、起因、经过以及受访者个人的内心体验和看法，对整个访谈过程录音，同时主试手写记录一些重要的体验或者事件。全部访谈结束之后，对访谈录音进行转录，运用NVivo7.0软件对访谈内容进行编码，利用SPSS 13.0软件对编码得到的数据进行分析。

（三）研究过程

1.绩效标准

通过与某重点大学数学科学学院院系党委办公室的老师的交谈，一方面，确定选取获得奖学金（社会工作奖或学术优秀奖）的学生作为研究中的优秀的研究生，其中奖学金的评选标准为：（1）各科成绩必须达到80分以上；（2）必须在核心期刊发表过论文才能获得学术优秀奖；（3）必须在班会、团委或者党委担任一些职务才能获得社会工作奖。另外，对于普通的研究生，采用老师推荐的方式进行选取。

2.被试

选取某重点大学数学科学学院研二和研三的硕士研究生共11人，预访谈1人，最后进入正式访谈共10人，男女各5人。

3.实施访谈

提前2～3天电话预约被试，商定访谈时间和地点，并在访谈前一小时发短信确认预约。访谈开始前向被试介绍访谈的目的以及形式，向被试展示访谈提纲，以便被试在访谈前做一些准备。同时，征得被试同意对访谈进行全程录音，待被试签定录音知情同意书后，正式实施访谈。访谈结束，表达感谢并赠送小礼物。

4.编码

将录音转录成Word文档，采用改编了的Spencer的《通用胜任特征编码词典》，运用NVivo7.0软件对文字信息编码。

（1）预编码

由小组两位同学对两份访谈进行编码，比较编码结果，使双方对各胜任特征的理解以及对文本长度的选择初步达成一致。同时，修正《通用胜任特征编码词典》，删除在编码中没有出现的胜任特征，并加入编码中遇到的新的胜任特征。

（2）正式编码

预编码结束后，参照修正后的胜任特征词典，正式对10份访谈内容进行编码。

5.数据处理

正式编码结束后，汇总编码结果，整理每个被试在每个特征上出现的频次、平均等级分、最高等级分。运用SPSS 13.0软件对这些数据进行处理。

（四）研究结果

1.访谈字数和访谈时间分析

优秀组和普通组的平均访谈字数分别为17 690字和14 912字，平均访谈时间分别为3774秒和3787秒。Mann-Whitney秩和检验结果表明，两组访谈字数（U＝6，p=0.35）和访谈时间（U＝9，p=0.732）的差异均不显著。

如表3-19相关分析表明，16项胜任特征中，采用频次计分只有一项特征（分析式思考）的得分与访谈长度显著相关，采用最高等级分计分有两项特征（主动性自我激励或努力成果、自我控制）与访谈长度显著相关，采用平均等级分计分，有三项特征（主动性自我激励或努力成果、资讯收集、自我控制）与访谈字数显著相关。这说明，访谈长度对这三种计分方法的影响并不大。

表3-19 胜任特征频次、平均等级分、最高等级分与访谈长度相关系数表

注：*p＜0.05，**p＜0.01

2.胜任特征的频次分析

如表3-20，Mann-Whitney秩和检验结果表明，优秀组和普通组在关系建立（U＝2.0，p=0.05）、概念式思考（U＝2.5，p=0.05）这两项特征的频次上存在着显著的差异，优秀组的特征频次高于普通组。另外，在对编码的时候加入的三个新的特征（踏实、悟性、兴趣）做频次分析发现，优秀组在悟性（U＝1.5，p=0.016）和兴趣（U＝3.0，p=0.05）这两项特征上的得分均显著高于普通组。

结合频次与访谈字数的相关分析结果，一方面，发现关系建立、概念式思考、悟性、兴趣这四项胜任特征的频次和访谈字数的长度并没有显著相关，说明这四项胜任特征的频次较少受到访谈长度的影响，从而排除了访谈长度这一变量的影响；另一方面，优秀组和普通组在这四项胜任特征的频次上存在显著的差异，说明这四项特征能够将优秀和普通区分开来。所以这四项胜任特征有很大可能是数学专业研究生的鉴别性胜任特征。

表3-20 不同绩效组胜任特征频次、平均等级分、最高等级分差异比较分析表

注：*p＜0.05

3.胜任特征的最高等级分分析

如表3-20，对各项特征的最高等级分别做Mann-Whitney秩和检验，结果表明优秀组有七项特征的最高等级分显著高于普通组，它们分别是：分析式思考（U＝0，p=0.015）、改变幅度（U＝1.5，p=0.034）、概念式思考（U＝0，p=0.013）、关系建立（U＝2.0，p=0.044）、面对失败（U＝2.0，p=0.037）、资讯收集（U＝1.5，p=0.037）、自信（U＝0.5，p=0.021）。

表3-19相关分析表明这七项特征和访谈字数没有显著的相关，一方面，说明这七项胜任特征很少受到访谈字数的影响，从而排除了访谈长度这一变量的影响；另一方面，优秀组和普通组在这七项胜任特征的最高等级分上存在显著的差异，说明这七项胜任特征能够将优秀和普通区分开来。因而，七项胜任特征有很大可能是数学专业研究生的鉴别性胜任特征。

4.胜任特征的平均等级分分析

如表3-20，Mann-Whitney秩和检验结果表明，优秀组有八项特征的平均等级分显著高于普通组，它们分别是：改变幅度（U＝0，p=0.016）、分析式思考（U＝0，p=0.015）、概念式思考（U＝0.5，p=0.018）、关系建立（U＝0.5，p=0.021）、面对失败（U＝1.0，p=0.027）、自我激励或努力成果（U＝0，p=0.016）、自我控制（U＝0，p=0.015）、自信（U＝0，p=0.016）。

表3-19相关分析结果表明，自我激励或努力成果、自我控制这两项胜任特征的平均等级分和访谈字数显著相关，说明这两项特征的平均等级分很大程度上受到访谈字数的影响。所以，最后剩下改变幅度、分析式思考、概念式思考、关系建立、面对失败、自信这6项胜任特征能够排除访谈字数这一变量的影响，所以同理，这6项胜任特征有很大可能是数学专业研究生的鉴别性胜任特征。

（五）讨论

1.关于计分方式

3种计分方式中，采用频次计分只有一项胜任特征与访谈字数显著相关，也就是说，胜任特征采用频次计分最能够不受访谈字数的影响，这一结果也印证了时勘［1］等人的研究结果。另外，采用频次、最高等级分和平均等级分这三种指标计分最后得到的鉴别性胜任特征分别为四项、七项和八项，这说明这三种计分方式都可以用于区分不同绩效组，同时，采用平均等级分这一指标进行统计分析能够更好地区分优秀组和普通组，这也是符合以往的研究结果的，以往研究表示，采用平均等级分这一指标进行统计分析具有更好的稳定性和区分性，国内时勘等人也证明了这一结论。

2.关于新增的胜任特征

一方面，在正式编码的过程中，发现Spencer的《通用胜任特征编码词典》中列举的很多特征，并未在本研究所得的十个访谈文本中出现，例如，组织知觉力、以客户服务为导向等特征，在编码中没有遇到过能够证明这些特征的内容。原因可能是这些特征在很大程度上是与工作相关的特征，而此次研究的对象为研究生，他们还未经历过这些与工作相关的经验，所以这些特征在他们身上没有得到体现。

另一方面，在编码过程中发现受访者有些行为并不能被Spencer的《通用胜任特征编码词典》所解释，所以在编码的时候引入了3个新的特征：兴趣、悟性、踏实，兴趣是指对本专业和学习的热爱，悟性是指在复杂情境中抓住关键问题的能力，踏实是指勤奋刻苦、耐心完成工作和学习的能力。数据分析表明，优秀研究生和普通研究生在悟性和兴趣两个维度上差异显著。从而在Spencer的《通用胜任特征编码词典》的基础上增加了悟性和兴趣这两个胜任特征。

3.关于数学专业研究生的胜任特征

对于各项特征频次、最高等级分以及平均等级分的分析表明，一方面，优秀组和普通组在关系建立、概念式思考、悟性、兴趣、分析式思考、改变幅度、面对失败、资讯收集、自信这九项胜任特征上差异显著，说明这九项胜任特征能够将优秀组和普通组区分开来，所以这九项胜任特征很有可能是数学专业研究生的鉴别性胜任特征。另一方面，由于优秀组和普通组在踏实、激励成就行动的强度和完整性、创新的程度、行动速度、主动性时间构面、主动性自我激励或努力成果、自我控制这7项胜任特征上各项分析的差异均不显著或者受到了访谈字数变量的影响，所以这7项胜任特征并不能将优秀组和普通组区分开来，可以认为这七项胜任特征为数学专业研究生的共同性胜任特征。

（六）研究结论

（1）胜任特征的频次、平均等级分、最高等级分都能用于区分优秀组和普通组，其中胜任特征平均等级分是最具有区分性的指标。

（2）数学专业研究生的鉴别性胜任特征有：关系建立、概念式思考、悟性、兴趣、分析式思考、改变幅度、面对失败、资讯收集、自信。