Univerza v MariboruFakulteta za organizacijske vede

Praktično delo

(za predmet: Praktikum-prenova/izgradnja kadrovskega oz. izobraževalnega sistema)

Mentor: dr.Eva JerebPriimek in ime: priimek in ime študentaNačin študija: redni/izredniVrsta študija: Visokošolski strokovniDatum: kraj, mesec in leto

Naslov praktikuma oz. vaše seminarske naloge

Izjavljam, da sem delo opravil samostojno ob pomoči mentorja. (lastnoročni podpis študenta)

Ocena naloge: uspešno neuspešno

Podpis mentorja:

Datum:

2

3

POVZETEK (V povzetku kratko povzamete oziroma opišete kaj boste prikazali v poročilu oziroma seminarski nalog ali diplomi.) Primer:

Celotno nalogo lahko razdelimo na dva dela. V prvem delu smo najprej opredelili management človeških virov. Predstavili smo teoretične osnove vedenja ljudi in dejavnike, ki vplivajo na ravnanje z ljudmi pri delu ter eno ključnih nalog kadrovske funkcije in managerjev, to je izbiro in selekcijo kadrov. Pri tem smo obdelali izbiro delavcev z dveh vidikov, in sicer individualnega dela in skupinskega dela. Podali smo teoretične osnove določanja potrebnih človeških zmožnosti, pridobivanja delavcev, izbirnih postopkov in preizkusov ter uvajanja delavcev. Podrobno smo opredelili sistematizacijo dela in vedenjsko sistematizacijo. Izhodišča sistematizacije dela smo opredelili z vidika organizacijske zgradbe, z vidika vodenja kadrovskih procesov in z vidika analize dela. Posebej smo podali in opisali dejavnike delovne uspešnosti ter osnove ocenjevanja in spremljanja delovne uspešnosti. Za tem smo predstavili kadrovski informacijski sistem, pri čemer smo opisali način modeliranja podatkov, podali zasnovo in strukturo podatkovne baze kadrovskega informacijskega sistema in predstavili povezavo kadrovskega informacijskega sistema s kadrovskimi procesi in ekspertnimi sistemi.

V izhodišče naloge sodijo osnove večparameterskega odločanja, in sicer: merjenje koristnosti in logika odločanja, opisljivost variant večparameterskega odločanja, funkcije koristnosti več parametrov, strukturiranje parametrov in faze odločitvenega postopka. V okviru umetne inteligence smo podrobneje opisali ekspertne sisteme, njihovo strukturo, način izgradnje ter primernost uporabe. Podrobno smo predstavili lupino ekspertnega sistema DEX, kjer smo opisali predstavitev znanja v DEX-u, postopek odločanja z uporabo lupine, prednosti in pomanjkljivosti DEX-a in nekatera področja njegove uporabe.

Osrednji del disertacije predstavlja model izbire kadrov. Bistvo modela je, da vključuje uporabo sodobnih informacijskih metod, s posebnim poudarkom na metodah umetne inteligence v postopkih odločanja, ki omogočajo transparentnost in razlago. V okviru rešitve smo opisali podatkovno bazo modela in podporo modela z ekspertnim sistemom, ki smo ga izdelali s pomočjo lupine ekspertnega sistema DEX. Opredelili smo temeljne elemente modela kot so delovno mesto, delavec, izbira, dejavniki uspešnosti in drugi, ter opisali kriterije za oceno primernosti delavcev oziroma kandidatov.

Računalniško podprt večparameterski hierarhični model procesa izbire kadrov podpira izbiro kadrov na osnovi tako imenovanih objektivnih oziroma trdih podatkov, ki so sestavni del kadrovskih evidenc in jih najdemo v kadrovskih informacijskih sistemih in tako imenovanih subjektivnih oziroma mehkih podatkov, ki jih dobimo s pomočjo različnih objektiviziranih kadrovskih dokumentov in z razgovori z zaposlenimi oziroma izpolnjenimi vprašalniki.

Na koncu pa smo podali primer uporabe modela v realnem okolju in preverili postavljene hipoteze.

4

Ključne besede: (tu navedete besede, po katerih se hitro lahko prepozna o čem naloga govori, cca. 5 besed) Primer: management človeških virov, izbira/selekcija kadrov, individualno delo, skupinsko delo, sistematizacija dela, vedenjska sistematizacija, delovna uspešnost, kadrovski informacijski sistem, večparametersko odločanje, ekspertni sistemi, lupina ekspertnega sistema DEX, modeliranje podatkov

Na naslednji strani podate kazalo vsebine, slik, grafov in tabel!

5

Kazalo vsebine

1. Uvod 12. Poglavje 2 2.1. Podpoglavje 3 2.2. Podpoglavje 5 2.2.1 Podpoglavje 63. Poglavje 8. . . 5. Zaključek (v zaključku zaokrožite, kaj ste v nalogi naredili, na kratko podate ugotovitve in možnosti za nadaljnji razvoj oz. delo)

15

6. Literatura (navajanje bibliografskih podatkov si oglejte v reviji Organizacija, na zadnji strani: Navodila avtorjem prispevkov; prav tako tudi sprotno citiranje literature v prispevku http://www.fov.uni-mb.si/mzalozba/revija.htm) Priloge

16

Kazalo slik, grafov in tabel

Slika 1: Naslov slike 1 1Slika 2: Naslov slike 2 2 …Graf 1: Naslov grafa 1 5…Tabela 1: Naslov tabele 1 8

6

Primer navajanja literature in drugih virov v tekstu naloge ter sklicevanje na slike, grafe, tabele ipd.:

Odvisno od področja in zahtevnosti dela oziroma posameznega delovnega mesta se uporabljajo za ocenjevanje delovne uspešnosti naslednji temeljni kriteriji (Wilkinson in Oliver, 1997, str. 59-60):

delovni rezultati (količina, kvaliteta, gospodarnost, doseganje ciljev) strokovnost (strokovna znanja, strokovna praksa, posebna znanja) odnos do dela (sodelovanje, samostojnost, iniciativnost, kreativnost ipd.) sposobnost vodenja.

Zaradi preglednosti pa je smiselno ločeno obravnavati po posameznih področjih dela predvsem naslednje kriterije:

količina dela kvaliteta dela in/ali strokovnost gospodarnost odnos do dela sodelovanje vodenje

3.1.1 Koncepti in načini ocenjevanja

Za ugotovitev kar se da objektivnega in konstruktivnega ocenjevanja delovne uspešnosti zaposlenih je smotrno uporabiti večstopenjski koncept ocenjevanja. Za koliko stopenj se odločimo, je odvisno od namena in pomembnosti, ki jo ocenam pripisujemo. V principu lahko večstopenjski koncept zajema dve, tri ali vse navedene stopnje (Stone, 1998, str. 272-274):

1. stopnja: samoocena delavca (delavec se oceni sam)2. stopnja: ocena vodje (delavca oceni njegov vodja)3. stopnja: ocene podrejenih (podrejeni ocenjujejo svojega vodjo)4. ocene sodelavcev (delavec oceni svoje sodelavce)

Seveda je samo po sebi razumljivo, da morajo biti glede na izbrani koncept vsi ocenjevalci seznanjeni z namenom, metodologijo in instrumentarijem ocenjevanja. Organizacije se največkrat odločijo za prvi dve stopnji ocenjevanja. Za tretjo in četrto stopnjo pa se ponavadi odločajo selektivno, na primer le pri ocenjevanju vodstvenih delavcev.

Naloga ocenjevanja delovne uspešnosti v vseh organizacijah je predvsem naloga vodij, zato bomo na kratko spregovorili o načinih oziroma možnostih, ki jih imajo vodje na voljo za ocenjevanje delovne uspešnosti svojih sodelavcev.

Ponavadi ima vodja več podrejenih. Ko jih ocenjuje, je smotrno, da med seboj primerja sodelavce, ki delajo na podobnih delovnih mestih in/ali opravljajo približno

7

. . . kateri naslednji najboljši in tako naprej do najslabšega delavca po določenem kriteriju. Tudi med samimi uspešnimi delavci je vedno nekdo med njimi najboljši (Beardwell in Holden, 1997, str. 581).

Posamično ocenjevanje

Skupinsko ocenjevanje oziroma metoda primerjanja (rangiranja) je uporabna le v primerih, če vodja lahko med seboj primerja vsaj pet delavcev, ki opravljajo podobna ali enako zahtevna dela. Seveda pa se v vsaki organizaciji pojavijo številni primeri, ko primerjava ni mogoča. V takih primerih mora zato vodja, ko ocenjuje posamezne sodelavce, sam pri sebi izoblikovati predstavo o tem, kaj pričakuje od povprečnega sodelavca. Dobro je, če si pri tem pomaga z opisom delovnega mesta, tako da lahko svoja pričakovanja uskladi s formalnimi zahtevami.

3.2 Sistem nagrajevanja

Sistem nagrajevanja najpogosteje pomeni usklajeno politiko, procese in prakso neke organizacije, da bi nagradila svoje zaposlene glede na njihov prispevek, zmožnosti in pristojnosti in tudi glede na njihovo tržno ceno (Armstrong in Murlis, 1994, str. 4). Organizacije oblikujejo sistem nagrajevanja v okviru filozofije nagrad, strategije in politike. Sistem nagrajevanja torej vsebuje dogovore o procesih, praksi, strukturi in postopkih, ki določajo tipe in ravni plač, ugodnosti pri delu in druge oblike nagrad.

Sistem nagrajevanja vključuje finančne nagrade, ki jih delimo na neposredne oziroma denarne nagrade in posredne nagrade oziroma ugodnosti. Poleg tega vključuje tudi nefinančne nagrade, ki jih delimo glede na delo in okolje (glej sliko 15).

Slika 15: Vrste nagrad (Stone, 1998, str. 431)

8

6. Literatura (primer navajanja literature in virov)

Armstrong, M., & Baron, A. (1999). Performance Management – The New Realities, London: IPD House.

Anderson, G. (1997) Performance Appraisal, v: The Handbook of Human Resource Management, uredil B. Towers, Blackwell Publishers, 196-222. Beardwell, I., & Holden, L. (1997). Human Resource Management, London: Pitman

Publishing.Bohanec, M. (2001). What is Decision Support? In M. Skrjanec & D. Mladenić

(Eds.), Information Society IS-2001: Data Mining and Decision Support in Action (pp. 86-89). Ljubljana: Institut Jozef Stefan.

Bohanec, M. (2003). Decision Support, In D. Mladenić, N.Lavrac, M.Bohanec, & S.Moyle (Eds.), Data Mining and Decision Support (pp. 23-35). London: Kluwer Academic Publishers.

Bohanec, M., & Rajkovic, V. (1990). DEX: An Expert System Shell for Decision Support. Sistemica, 1, 145-158.

Bohanec, M., & Rajkovic, V. (1995). Vecparametrski odlocitveni modeli. [Multi Attribute Decision Models]. Organizacija, 7, 427-438.

Bohanec, M., Zupan, B., & Rajkovic, V. (2000). Applications of Qualitative Multi-attribute Decision Models in Health Care. International Journal of Medical Informatics, 58-59, 191-205.

Cascio, W. (1991). Applied Psychology in Personnel Management, Engelwood Cliffs: Prentice-Hall.

Clemen, R.T. (1996). Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, Boston: Duxbury Press.

DAS (Decision Analysis Society) (2001). Decision Analysis Software. Retrieved March 12, 2004, from http://faculty.fuqua.duke.edu/daweb/dasw.htm

Drucker, P. (1955). The Practice of Mangement, London: Heinemann.Florjančič, J., Jereb, J. (1998) Načrtovanje kadrov in njihovega razvoja, v:

Management kadrovskih virov, uredil S. Možina, FDV, Ljubljana, 29-73.Greco, S., Matarazzo, B., & Slowinski, R. (2002). Rough Sets Methodology for

Sorting Problems in Presence of Multiple Attributes and Criteria. European Journal of Operational Research, 138 (2) 247-259.

Jereb, E. (2003). Ekspertni sistemi za izbiro kadrov [Expert Systems in Personnel Selection]. In J. Florjancic & K. Pütz (Eds.), Informatika in management (pp.71-82). Kranj: Moderna organizacija.

Jereb, E., Bohanec, M., & Rajkovic, V. (2003). DEXi - Racunalniski program za vecparametrsko odlocanje [DEXi: Computer Program for Multi-attribute Decision Making], Kranj: Moderna organizacija.

Jereb, E., & Jereb, J. (1997). Personnel Selection for Telework by an Expert System. In Zbornik radova, 8th International symposium of Information Systems IS '97 (pp.315-326). Varazdin: Fakultet organizacije i informatike.

Jereb, E., & Rajkovic, V. (2001). Use of an Expert System in Personnel Selection. Information Management, 14, 12-25.

Klein, M., & Methlie, B.L. (1995). Expert Systems: A Decision Support Approach with Application in Management and Finance, Old Tappan, NJ: Addison-Wesley.

Mallach, E.G. (2000). Decision Support and Data Warehouse Systems, New York: McGraw-Hill.

9

Milkovich, G.T., & Boudreau J.W. (1997). Human Resource Management, Irwin: McGraw-Hill.

Milner, E.M. (2000). Managing Information and Knowledge in Public Sector, London: Routledge-Taylor and Francis Group.

O'Keefe, R.M. (1989). The Evaluation of Decision-aiding Systems: Guidelines and Methods. Information & Management, 17, 217-226.

Rajkovic, V., Bohanec, M., & Batagelj, V. (1988). Knowledge Engineering Techniques for Utility Identification. Acta psychologica, 1/3, 271-286.

Saaty, T.L. (1993). Multicriteria Decision Making: The Analytic Hierarchy Process, Pittsburgh: RWS Publications.

Stone, R.J. (1998) Human Resource Management, New York: John Wiley & Sons.Todorovski, L., & Dzeroski, S. (2003) Combining Classifiers with Meta Decision

Trees. Machine learning, 50 (3), 223-250.Younes, H.L.S. (2001). Current Tools for Assisting Intelligent Agents in Real-time

Decision Making. Retrieved April 1, 2004, from http://www-2.cs.cmu.edu/~lorens/papers/mscthesis.html

10