Μοντέλα πρόβλεψης απόδοσης ανθρώπινου δυναμικού
Authors: Παμπουκτσή Παναγιώτα 
Published: July 2022

Το ζήτημα της απόδοσης του ανθρώπινου δυναμικού έχει απασχολήσει τα τελευταία χρόνια σημαντικά την ελληνική δημόσια διοίκηση. Στην παρούσα ερευνητική πρόταση γίνεται προσπάθεια πρόβλεψης της απόδοσης μέσω πρόβλεψης της καταλληλότητας ενός υπαλλήλου για τη θέση που κατέχει, με βάση μετρήσιμα κριτήρια που σχετίζονται με τα προσόντα του και την ανάλυση της συγκεκριμένης θέσης εργασίας. Το βασικό ερευνητικό ερώτημα είναι εάν η πρόβλεψη της καταλληλότητας ενός υπαλλήλου για μια θέση εργασίας και κατά επέκταση η πρόβλεψη της απόδοσής του, θα μπορούσε να γίνει με πρακτικές τεχνητής νοημοσύνης και μοντέλα μηχανικής μάθησης. Οι καινοτόμοι στόχοι της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι: i) Η αξιολόγηση των υποψηφίων, μέσω ενός εργαλείου που στηρίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη για επιλογή υποψηφίων για πρόσληψη, πιθανή ανακατανομή, τοποθέτηση των κατάλληλων υπαλλήλων στην κατάλληλη θέση εργασίας ή προαγωγή σε θέσεις ευθύνης, ii) Η έκφραση της γνώμης των εργαζομένων του δημόσιου τομέα ως προς τους παράγοντες που επηρεάζουν την αξιολόγησή τους, για επιλογή και προαγωγή, iii) Η δημιουργία ενός ολοκληρωμένου πλαισίου με μοντέλα δομικών εξισώσεων, για τους παράγοντες αξιολόγησης της καταλληλότητας του ανθρώπινου δυναμικού για επιλογή και προαγωγή σε θέσεις ευθύνης και τα κριτήρια αξιολόγησης της απόδοσης, iv) Η δημιουργία ενός μοντέλου αξιολόγησης, που θα συνδέεται με τη δυνατότητα πρόβλεψης της απόδοσης των εργαζομένων, αξιοποιώντας τα προσόντα τους και αντιστοιχίζοντας τον κατάλληλο άνθρωπο με την κατάλληλη θέση. Η διεπιστημονικότητα της διατριβής, με τη συνδρομή των επιστημών της διοίκησης, της πληροφορικής και της στατιστικής είναι αδιαμφισβήτητη και δημιουργεί νέες προοπτικές για το μέλλον ως προς τη διαχείριση του ανθρώπινου παράγοντα.Οι παράμετροι-κριτήρια που επιλέχθηκαν, σχετίζονται με τα κριτήρια του Ανώτατου Συμβουλίου Επιλογής Προσωπικού (ΑΣΕΠ) για πρόσληψη ή προαγωγή σε θέσεις ευθύνης. Χρησιμοποιήθηκαν δύο ερωτηματολόγια για την συλλογή ποσοτικών και ποιοτικών δεδομένων από υφιστάμενους δημόσιους υπαλλήλους. Μέσω ενός γραμμικού μοντέλου διαμορφώθηκε ένα συνολικό σκορ αξιολόγησης με βάση τα προσόντα των υπαλλήλων. Η ποσοτική έρευνα μέσω διερευνητικών και επιβεβαιωτικών παραγοντικών αναλύσεων και μοντέλων δομικών εξισώσεων, ανέδειξε τη σημαντικότητα των τυπικών προσόντων για την αξιολόγηση ενός υποψηφίου για πρόσληψη ή προαγωγή σε θέσεις ευθύνης καθώς και για αξιολόγηση της απόδοσής του. Διαπιστώθηκαν σημαντικές θετικές συσχετίσεις μεταξύ των τυπικών προσόντων και των δεξιοτήτων που αφορούν στην απόδοση, μεταξύ των τυπικών προσόντων και της εμπειρίας-επιμόρφωσης και τέλος μεταξύ των τυπικών προσόντων και της αξιολόγησης. Στo επόμενo στάδιο, από μια μεγάλη ομάδα διαθέσιμων αλγορίθμων ταξινόμησης επιλέχθηκαν κάποιοι από αυτούς, για τα πειράματα εποπτευόμενης μηχανικής μάθησης που πραγματοποιήθηκαν, με βάση τα κριτήρια της πρόβλεψης απόδοσης, της εύκολης επεξήγησης των μοντέλων που διαμορφώνονται και της ακαδημαϊκής αναγνώρισης. Οι δύο προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης της παρούσας διατριβής, στα πλαίσια μιας διαδικασίας δοκιμών δύο φάσεων, για την πρόβλεψη της καταλληλότητας ενός υποψηφίου για μία θέση εργασίας και για την πρόβλεψη της κατάλληλης θέσης για κάθε υποψήφιο, σύμφωνα με τα διαθέσιμα προσόντα και τις περιγραφές των θέσεων εργασίας, ανέδειξαν ως καταλληλότερα τα δενδρικά μοντέλα (REPtree και J48), δεδομένου ότι παρουσίασαν την υψηλότερη ακρίβεια πρόβλεψης, συγκριτικά με τους λοιπούς αλγορίθμους που εφαρμόστηκαν. Το τελικό προτεινόμενο δενδρικό μοντέλο μηχανικής μάθησης βασίζεται στον αλγόριθμο J48, ο οποίος παρέχει ένα αξιόπιστο εργαλείο υποστήριξης του συστήματος αποφάσεων για την πρόβλεψη της απόδοσης του ανθρώπινου δυναμικού, μέσω αξιολόγησης της καταλληλότητας του προσωπικού για επιλογή, τοποθέτηση (οριζόντια) και προαγωγή σε θέσεις ευθύνης (κάθετη τοποθέτηση), έτσι ώστε να τοποθετούνται οι κατάλληλοι άνθρωποι στις κατάλληλες θέσεις. Από τα χαρακτηριστικά που χρησιμοποιήθηκαν στα πειράματα μηχανικής μάθησης, τα πιο σημαντικά αναδείχθηκαν η συνολική βαθμολογία κάθε υποψηφίου, σε συνδυασμό με τις απαιτήσεις της ανάλυσης της θέσης, καθώς και η προϋπηρεσία σε θέσεις ευθύνης. Το προτεινόμενο μοντέλο δύναται να αποτελέσει τη βάση για ανάπτυξη ενός νέου αυτοματοποιημένου συστήματος αξιολόγησης του ανθρώπινου δυναμικού με βάση τη μηχανική μάθηση, υποστηρίζοντας τις σχετικές διαδικασίες στα πλαίσια μιας ολιστικής διαχείρισης του ανθρώπινου παράγοντα.