CN112258087A - 一种工程师能力测评的系统及方法 - Google Patents

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CN112258087A CN202011270001.XA CN202011270001A CN112258087A CN 112258087 A CN112258087 A CN 112258087A CN 202011270001 A CN202011270001 A CN 202011270001A CN 112258087 A CN112258087 A CN 112258087A
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崔冰
付军利
张宇松
崔涛
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Abstract

本发明公开了一种工程师能力测评的系统及方法，一种工程师能力测评的系统包括在线设计模块、数据存储模块和数据评判模块，在线设计模块包括任务库模块，工程师利用在线设计模块完成任务库中的设计任务，将任务包上传至数据存储模块；设计任务包括机械设计、电子电气、CAE分析、造型设计；数据存储模块接收到工程师的任务包后，传输至数据评判模块，工程师利用在线设计模块完成任务，设计过程、成果、设计行为数据均保存在数据存储模块；一种工程师能力测评的方法，工程师基于在线设计平台完成任务，多级评判模型中，同行评判和专家评判的不限制评判人数，可以对工程师的能力等级实现实时评判，评判人数越多，评判结果越客观准确。

Description

一种工程师能力测评的系统及方法
技术领域
本发明涉及工程师能力测评领域，具体是一种工程师能力测评的系统及方法。
背景技术
现有的工程师测评，一般存在于企业内部或者职称鉴定机构。需要工程师提供教育背景、工作背景等说明材料，需要主管领导对工程师每隔固定时间(如一年)的实际工作情况进行考核，侧重于过往资历的评判，因此，在某一时间段内评判结果相对是静态的，这种测评方式面对的测评对象是相对固定的，是对有固定签约关系的、有时间上累积认知的工程师进行评判；是评判者基于工程师提供的材料进行的整体评判，难免受到评判者知识结构限制、感情色彩干扰，评价不够客观，并且由于测评一般只是考核工作岗位所需的技能，因此对工程师的考核相对也是片面的；更侧重于工程师资历的评估。所以人们需要一种工程师能力测评的系统及方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种工程师能力测评的系统及方法，以解决现有技术中的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种工程师能力测评的系统，包括在线设计模块、数据存储模块和数据评判模块，所述在线设计模块包括任务库模块，工程师利用在线设计模块内的在线设计工具，在线完成任务库中的设计任务，将在线完成设计任务的任务包上传至数据存储模块，所述任务包包括设计过程、成果、设计行为；
所述任务库模块中，设计任务的任务类型包括机械设计、电子电气、CAE(ComputerAided Engineering)计算机辅助工程分析、造型设计，所述设计任务的任务类型为动态的，任务类型依据任务发布方需求设定；
所述数据评判模块包括任务分类模块、多级评判模块、模糊综合评判模块和能力等级计算模块，所述多级评判模块依据任务分类模块的具体任务建立；
所述模糊综合评判模块依据多级评判模块中的因素进行；
所述能力等级计算模块依据多级评判模块中的结果计算；
在线设计模块中，任务库模块内有不同类型的任务，工程师会根据自己的能力情况，完成不同类型的任务，同时在线设计模块绕开了具体工作岗位评判者的限制，评判结果相对客观。
进一步的，所述多级评判模块包括专家评判模块和同行评判模块，所述数据存储模块将任务包传递至数据评判模块后，数据评判模块中，专家评判模块和同行评判模块对工程师完成的任务进行评分，专家评判模块和同行评判模块中，对评判人数没有限制，工程师的评判分传输至数据存储模块中，工程师的评判分越多，越有利于大数据分析，使分析结果更加客观，同时只有在线设计模块内认证的工程师才能对设计工程师进行评价，进一步保证工程师设计评判的准确性。
进一步的，所述多级评判模块还包括平均分计算模块和备择集模块，所述平均分计算模块依据专家评判模块和同行评判模块的评分计算建立，所述备择集模块依据平均分计算模块数据建立，同行评判模块和专家评判模块在对工程师的任务成果打分后，分数会上传存储至数据评判模块，再次对工程师能力等级进行评价时，系统会调取参照过往工程师能力等级评价分，对工程师能力进行评价，综合结果更加客观。
进一步的，所述模糊综合评判模块包括隶属度计算模块、权重集模块和等级权重合成运算模块，所述隶属度计算模块用于计算工程师平均分对于工程师等级的隶属度，所述权重集模块用于确定多级评判模块因素的占比；所述等级权重合成运算模块用于计算出模糊综合评判的结果。
一种工程师能力测评的方法，为一种工程师在线能力测评的机器学习实现方法，包括以下步骤：
S1：建立工程师在线设计平台：所述工程师在线设计平台为一个任务众包平台，工程师根据平台动态分配参与任务，工程师在线完成任务后，工程师的任务数据均存储在工程师在线设计平台上；
S2：设立任务库：在所述工程师在线设计平台上建立多种动态任务的任务库，将任务从任务类型1划分至任务类型n；
S3：建立多级评判模型：根据各任务类型，确定工程师能力的评判因素集U＝{1,2,3,…,i}；
S4：应用模糊综合评判算法进行评判：工程师每完成一个任务后，根据评判模型均对工程师的任务包进行综合评判，评判结果均保存在工程师在线设计平台上，构成一个大数据的评判数据库；
S5：多级能力等级计算：利用加权平均法，计算出工程师完成每个任务的最终评判结果，生成与工程师完成每个任务所对应的最终评判数据；
S6：生成工程师能力图谱：根据S5中的工程师综合评判数据，绘制工程师能力图谱。
进一步的，所述任务包括机械设计、电子电气、CAE分析、造型设计，设计行为、设计过程和设计成果，均保存在工程师在线设计平台。
进一步的，步骤S3中，所述工程师能力的评判因素集U＝{u1,u2}，其中u1＝专家评判；u2＝同行评判，所述评判因素集为动态因素集，工程师一旦参与新的任务，有评审结果后，就会重新计算该工程师在该任务下的平均得分；
工程师能力评判因素集的正确建立，是整个综合评判的基础，关系到评判结果的真实性、可靠性。选择的因素应能全面反映工程师能力评判，且互不重复，在线设计平台在对工程师任务完成情况进行评判时，采用专家评判、同行评判相结合的方式进行，尽可能地减少个人因素的影响。
进一步的，步骤S3中，还包括以下步骤：
A1：计算平均分：计算工程师单类任务平均分vai：
工程师单类任务评判分
Figure BDA0002777380120000031
由于每个任务的难易程度不同，不同难度任务的得分体现的工程师能力是不同的，因此，对于每类任务的评分需要考虑任务的难度系数：
任务评判分＝s d；
其中，n为工程师完成某个任务类型的n个任务，s为任务评判打分，d为难度系数；
A2：建立备择集：将系统中参与单类任务所有工程师的评判分范围划分为j份，即将工程师能力分为j个等级,得到备择集V＝{1,2,3,…,j}。
所述备择集是基于在线设计平台中众多工程师的任务分确定，通过工程师单类任务平均分的计算结果建立；
统计在线设计模块内的每类任务专家评判分的范围为l11～l15；同行评判分的范围为l21～l25。将每个范围均分为五份，即将工程师能力分为五个等级，得备择集V＝{Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ}；
A3：建立分级标准：工程师能力的评判因素值为i的评判分为lij时，能力等级为j级。
工程师能力分级标准
Figure BDA0002777380120000032
进一步的，步骤S4中，所述综合评判包括以下步骤：
B1：建立隶属度计算模型：对于第i个评判因素，其值为vai时，工程师能力对等级j的隶属度记为rij，采用F分布法计算隶属度，
Figure BDA0002777380120000041
则评判矩阵为：
Figure BDA0002777380120000042
B2：确定因素权重集：利用层次分析法将因素i1与i2相比，得到判断矩阵W，计算判断矩阵WN×N的最大特征值λmax及对应的特征向量W＝(w1,w2,w3,...,wn)；
评判因素的相对重要性，称为评判因素的权重。权重集由评判因素的权重组成。权重集W的确定，在整个评价过程中同样是很重要的。因为权重集W确定得是否恰当，同样影响着评判结果；
权重的确定方法有很多，常用的方法有统计法、继承法、层次分析法(AnalyticHierarchy Process,简称AHP法)。层级分析法有严格的逻辑性和相应的校正模型，可尽量去除主观成份，并且可以对比确定多个因素的权重。本发明采用层次分析法确定权重集；
层次分析法是用因素间按重要性两两比较的方式来确定重要程度的方法。如果认为因素ui与因素uj相比
Figure BDA0002777380120000043
则权重
Figure BDA0002777380120000044
显然
Figure BDA0002777380120000045
若居于它们之间可用2、4、6、8及1/2、1/4、1/6、1/8来标度。计算判断矩阵WN×N的最大特征值λmax及对应的特征向量W＝(w1,w2,w3,...,wn)，该特征向量就是因素集中各元素的权重；
B3：建立等级权重合成运算模型：
Figure BDA0002777380120000049
其中合成运算的算法为以下模型：
Figure BDA0002777380120000048
该模型能保留评判过程中全部有用信息，可全面考虑各个因素对评判结果影响。
更进一步的，步骤S5中，多级能力等级计算中，工程师最终评判结果计算公式为：
Figure BDA0002777380120000051
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
1、本发明基于工程师完成的设计任务，可以随时、实时计算工程师当前的能力等级；
2、本发明基于工程师参与动态的设计任务，动态的能力评判因素值，动态的能力评判备择集，可以实现对工程师实时动态的能力评判；
3、本发明中工程师的能力图谱基于动态设计任务的任务类型、动态的因素集以及备择集建立，因此每次得到的工程师能力图谱都是不一致的，可以生成动态任务类型的能力图谱，因此可以在任意时段直观的反映出当前工程师的能力等级；
4、本发明在对工程师能力等级评判中，没有对具体工作岗位所需技能的限制，只要参与某类领域的任务，就可以评判出工程师在该类领域的能力，因此对工程师的能力评判相对全面；
5、本发明对工程师能力等级评判中，是基于专家、同行对单个任务的评判分进行的综合评判，是基于大数据进行的分析，避免了传统评判者主观因素的干扰，专家评判和同行评判生成的分值会上传留存，相同任务再次对工程师进行评价时，系统可以调取参考过往评价分数，对当前工程师任务成果进行综合评价，因此是工程师能力等级评判结果是相对客观的；
6、本发明中，工程师评判是系统、平台自动进行的，没有评判人数的限制，工程师人数越多、任务类型越丰富、参与任务越多、平台累计的数据越多、越有利于大数据分析，评判结果越准确，同时本发明可以实现基于机器学习的智能评判，提高评判效率。
附图说明
图1为一种工程师能力测评的系统模块连接图；
图2为一种工程师能力测评的方法的工程师能力评判流程图；
图3为一种工程师能力测评的方法的工程师能力图谱。
具体实施方式
下为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。实施例中未注明具体条件者，按照常规条件或制造商建议的条件进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市售购买获得的常规产品。
实施例1：如图1所示，一种工程师能力测评的系统，包括在线设计模块、数据存储模块和数据评判模块，在线设计模块包括任务库模块，工程师利用在线设计模块在线完成任务库中的设计任务，将在线完成设计任务的任务包上传至数据存储模块；
任务库模块中，设计任务的任务类型包括机械设计、电子电气、CAE分析、造型设计，设计行为、设计过程和设计成果，均保存在工程师在线设计平台，设计任务的任务类型依据任务发布方设定，任务类型是动态的，如果任务发布方发布了一种新类型的任务，那么就会在设计任务中增加该类型任务，例如，任务发布方发布了DMU(Digital Mock-Up)数字化电子样车校核任务，就可以对工程师该类型能力进行评判，例如，任务发布方需要对工程师DMU(Digital Mock-Up)数字化电子样车校核能力等级进行评判，就可以在设计任务中添加DMU校核；
数据评判模块包括任务分类模块、多级评判模块、模糊综合评判模块和能力等级计算模块，多级评判模块依据任务分类模块的具体任务建立；
模糊综合评判模块依据多级评判模块中的因素进行；
能力等级计算模块依据多级评判模块中的结果计算。
多级评判模块包括专家评判模块和同行评判模块，数据存储模块将任务包传递至数据评判模块后，数据评判模块中，专家评判模块和同行评判模块对工程师完成的任务进行评分。
多级评判模块还包括平均分计算模块和备择集模块，平均分计算模块依据专家评判模块和同行评判模块的评分计算建立，备择集模块依据平均分计算模块数据建立。
模糊综合评判模块包括隶属度计算模块、权重集模块和等级权重合成运算模块，隶属度计算模块用于计算工程师平均分对于工程师等级的隶属度，权重集模块用于确定多级评判模块因素的占比；等级权重合成运算模块用于计算出模糊综合评判的结果。
如图2所示，一种工程师能力测评的方法，为一种工程师在线能力测评的机器学习实现方法，包括以下步骤：
S1：建立工程师在线设计平台：工程师在线设计平台为一个任务众包平台，工程师根据平台动态分配参与任务，工程师在线完成任务后，工程师的任务数据均存储在工程师在线设计平台上；
S2：设立任务库：在工程师在线设计平台上建立多种动态任务的任务库，将任务从任务类型1划分至任务类型n；
S3：建立多级评判模型：根据各任务类型，确定工程师能力的评判因素集U＝{1,2,3,…,i}；
S4：应用模糊综合评判算法进行评判：工程师每完成一个任务后，根据评判模型均对工程师的任务包进行综合评判，评判结果均保存在工程师在线设计平台上，构成一个大数据的评判数据库；
S5：多级能力等级计算：利用加权平均法，计算出工程师完成每个任务的最终评判结果，生成与工程师完成每个任务所对应的最终评判数据；
S6：生成工程师能力图谱：根据S5中的工程师综合评判数据，绘制工程师能力图谱。
步骤S3中，工程师能力的评判因素集U＝{u1,u2}，其中u1＝专家评判；u2＝同行评判，评判因素集为动态因素集，工程师一旦参与新的任务，有评审结果后，就会重新计算该工程师在该类型任务下的平均得分。
步骤S3中，还包括以下步骤：
A1：计算平均分计算：计算工程师单类任务平均分vai：
工程师单类任务评判分
Figure BDA0002777380120000071
其中，n为工程师完成某个任务类型的n个任务，s为任务评判打分，d为难度系数；
工程师参与过3个机械设计的任务：
任务编号 难度系数 专家评判分 同行评判分
1 1 60 68
2 0.8 75 80
3 0.6 80 85
工程师在机械设计领域累计的
专家评判平均分为：
Figure BDA0002777380120000072
同行评判平均分为：
Figure BDA0002777380120000073
A2：建立备择集：将系统中参与单类任务所有工程师的评判分范围划分为j份，即将工程师能力分为j个等级,得到备择集V＝{1,2,3,…,j}；
备择集是基于在线设计平台中众多工程师的任务分确定，通过工程师单类任务平均分的计算结果建立，在线设计平台中，因为任务类型和因素集的动态性，所以工程师的评判分也是动态性的，因此备择集也是动态性的，备择集具体根据评判结果获取方的需求划分；
A3：建立分级标准：工程师能力的评判因素值为i的评判分为lij时，能力等级为j级；
统计在线设计模块内的每类任务专家评判分的范围为l11～l15；同行评判分的范围为l21～l25。将每个范围均分为五份，即将工程师能力分为五个等级，得备择集V＝{Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ}；
统计在线设计平台上机械设计类所有任务的专家评判分最小值为60*0.5＝30，最大值为90*1＝90；同行评判分最小值为68*0.5＝34，最大值为96*1＝96。对评判分进行5等分，得到工程师能力分级标准
Figure BDA0002777380120000081
步骤S4中，综合评判包括以下步骤：
B1：建立隶属度计算模型：对于第i个评判因素，其值为vai时，工程师能力对等级j的隶属度记为rij，采用F分布法计算隶属度，
Figure BDA0002777380120000082
则评判矩阵为：
Figure BDA0002777380120000083
Figure BDA0002777380120000084
B2：确定因素权重集：利用层次分析法将因素i1与i2相比，得到判断矩阵W，计算判断矩阵WN×N的最大特征值λmax及对应的特征向量W＝(w1,w2,w3,...,wn)；
用层次分析法确定因素的权重集，判断矩阵为：
Figure BDA0002777380120000085
判断矩阵最大特征值对应的特征向量(因素的权重集)为：W＝(0.83，0.17)；
B3：建立等级权重合成运算模型：
Figure BDA00027773801200000810
其中合成运算的算法为以下模型：
Figure BDA0002777380120000086
Figure BDA0002777380120000089
步骤S5中，多级能力等级计算中，工程师最终评判结果计算公式为：
Figure BDA0002777380120000087
工程师在机械设计领域的能力等级为：
Figure BDA0002777380120000088
重复步骤S1～S5，计算工程师在CAE领域的能力等级为：2.18，
重复步骤S1～S5，计算工程师在电子电气领域的能力等级为：1.06。
如图3所示，依据具体设计任务绘制工程师能力图谱，因为任务库中设计任务的任务类型是动态的，同时动态的评判因素集和动态的备择集判定划取，致使工程师的能力图谱在每一时段都不同，能够更加直观的反映出工程师在不同时段的能力等级。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神和基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种工程师能力测评的系统，其特征在于，包括在线设计模块、数据存储模块和数据评判模块，所述在线设计模块包括任务库模块，工程师利用在线设计模块在线完成任务库中的设计任务，将在线完成设计任务的任务包上传至数据存储模块；
所述任务库模块中，设计任务的任务类型包括机械设计、电子电气、CAE分析、造型设计；
所述数据评判模块包括任务分类模块、多级评判模块、模糊综合评判模块和能力等级计算模块，所述多级评判模块依据任务分类模块的具体任务建立；
所述模糊综合评判模块依据多级评判模块中的因素进行；
所述能力等级计算模块依据多级评判模块中的结果计算。
2.根据权利要求1所述的一种工程师能力测评的系统，其特征在于，所述多级评判模块包括专家评判模块和同行评判模块，所述数据存储模块将任务包传递至数据评判模块后，数据评判模块中，专家评判模块和同行评判模块对工程师完成的任务进行评分。
3.根据权利要求1所述的一种工程师能力测评的系统，其特征在于，所述多级评判模块还包括平均分计算模块和备择集模块，所述平均分计算模块依据专家评判模块和同行评判模块的评分计算建立，所述备择集模块依据平均分计算模块数据建立。
4.根据权利要求1所述的一种工程师能力测评的系统，其特征在于，所述模糊综合评判模块包括隶属度计算模块、权重集模块和等级权重合成运算模块，所述隶属度计算模块用于计算工程师平均分对于工程师等级的隶属度，所述权重集模块用于确定多级评判模块因素的占比；所述等级权重合成运算模块用于计算出模糊综合评判的结果。
5.一种工程师能力测评的方法，其特征在于，为一种工程师在线能力测评的机器学习实现方法，包括以下步骤：
S1：建立工程师在线设计平台：所述工程师在线设计平台为一个任务众包平台，工程师根据平台动态分配参与任务，工程师在线完成任务后，工程师的任务数据均存储在工程师在线设计平台上；
S2：设立任务库：在所述工程师在线设计平台上建立多种动态任务的任务库，将任务从任务类型1划分至任务类型n；
S3：建立多级评判模型：根据各任务类型，确定工程师能力的评判因素集U＝{1,2,3,…,i}；
S4：应用模糊综合评判算法进行评判：工程师每完成一个任务后，根据评判模型均对工程师的任务包进行综合评判，评判结果均保存在工程师在线设计平台上，构成一个大数据的评判数据库；
S5：多点能力等级计算：利用加权平均法，计算出工程师完成每个任务的最终评判结果，生成与工程师完成每个任务所对应的最终评判数据；
S6：生成工程师能力图谱：根据S5中的工程师综合评判数据，绘制工程师能力图谱。
6.根据权利要求5所述的一种工程师能力测评的方法，其特征在于，所述任务包括机械设计、电子电气、CAE分析、造型设计，设计行为、设计过程和设计成果，均保存在工程师在线设计平台。
7.根据权利要求5所述的一种工程师能力测评的方法，其特征在于，步骤S3中，所述工程师能力的评判因素集U＝{u1,u2}，其中u1＝专家评判；u2＝同行评判，所述评判因素集为动态因素集，工程师一旦参与新的任务，有评审结果后，就会重新计算该工程师在该任务下的平均得分。
8.根据权利要求5所述的一种工程师能力测评的方法，其特征在于，步骤S3中，还包括以下步骤：
A1：计算平均分：计算工程师单类任务平均分vai：
工程师单类任务评判分
Figure FDA0002777380110000021
其中，n为工程师完成某个任务类型的n个任务，s为任务评判打分，d为难度系数；
A2：建立备择集：将系统中参与单类任务所有工程师的评判分范围划分为j份，即将工程师能力分为j个等级,得到备择集V＝{1,2,3,…,j}；
A3：建立分级标准：工程师能力的评判因素值为i的评判分为lij时，能力等级为j级。
9.根据权利要求5所述的一种工程师能力测评的方法，其特征在于，步骤S4中，所述综合评判包括以下步骤：
B1：建立隶属度计算模型：对于第i个评判因素，其值为vai时，工程师能力对等级j的隶属度记为rij，采用F分布法计算隶属度，
Figure FDA0002777380110000022
则评判矩阵为：
Figure FDA0002777380110000023
B2：确定因素权重集：利用层次分析法将因素i1与i2相比，得到判断矩阵W，计算判断矩阵WN×N的最大特征值λmax及对应的特征向量W＝(w1,w2,w3,...,wn)；
B3：建立等级权重合成运算模型：
Figure FDA0002777380110000024
其中合成运算的算法为以下模型：
Figure FDA0002777380110000031
10.根据权利要求2所述的一种工程师能力测评的方法，其特征在于，步骤S5中，多级能力等级计算中，工程师最终评判结果计算公式为：
Figure FDA0002777380110000032
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