在职硕士论文开题报告范文「人力资源管理论文」

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    论文字数:3856 论文编号:sb2021073114152536617 日期:2021-08-03 来源:硕博论文网
    在职硕士论文开题报告范文有?本文将以人力资源管理论文为例,为大家分享一篇开题报告的范文样本,标题是“基于本体的企业知识型员工人岗匹配”,具体详情如下。
    一、论文开题报告基本框架
    论文开题报告一般由以下八个部分组成(每个院校都有固定的开题报告模板,可能有所差异,大家可以参照各自学院的要求进行写作)。具体内容如下:
    1.选题的背景及意义
    2.研究目标及内容
    3.研究方法
    4.论文大纲
    5.技术难点和可能的解决方案
    6.预期成果及可能的创新点
    7.论文工作计划
    8.参考文献
    二、选题的背景及意义
    1.1.1 研究背景
    (1)现代企业管理要求通过精准预测与匹配使人与岗位时刻保持最佳的配置状态
    新时代背景下,人才越来越成为推动经济社会发展的战略性资源,人才正在逐渐超越资本成为当前社会最稀缺的资源,其在企业发展过程中随着价值的不断增加也越来越拥有核心的地位。随着现代管理学研究的不断深入,企业人力资源管理已经成为现代企业管理中最重要的??橹?,科学完整的人力资源管理体系是企业可持续发展的关键前提。人岗匹配的有效性对人力资源管理工作以及现代企业的可持续健康发展具有十分重要的意义。人岗匹配的核心在于通过合适的选拔、培训、考核、激励等方法,将合适的人放到合适的岗位中去,使整个企业的人与岗位高度匹配、高效运转,实现员工价值最大化的同时实现岗位生产效率的最大化,并且这种高度的匹配状态需要通过精准的预测去不断调整、持续保持,才能使人与岗位时刻保持最佳的配置状态,同时,也能使企业最大程度地调动员工工作的积极性,提高整个企业的运营效率。
    对组织知识型员工具备的胜任能力素质与岗位胜任能力要求进行精准的预测与匹配是一个双向的、动态的过程,企业在这一动态变化的过程中采用何种方法来提高预测与匹配的精准性,是需要考虑的重点难题。当前,越来越多的企业通过各种形式的网络招聘和测评手段来解决这一问题,但是,在网络招聘的过程中,求职者简历、在线测评、求职者咨询等数据呈指数级增长,传统的关键词搜寻方法无法精准获取和识别潜在候选人。与此同时,在实际的人岗匹配工作中,工作环境、岗位职责、任职资格、绩效薪酬、工作权限等反映岗位胜任能力的数据也在大量产生,传统的岗位胜任能力分析方法如参差分析法、因子分析法等存在一定的主观性,阻碍了人岗匹配中岗位胜任能力特征获取和识别的准确性。因此,如何高效地分析人岗匹配中岗位胜任能力需求获取过程中产生的海量数据,并与人员胜任能力素质特征进行精准预测与匹配,使人与岗位时刻保持最佳的配置状态,是现代企业管理中进行人岗匹配面临的一个挑战。
    (2)知识经济时代的到来使知识型员工面对职业成功方面的挑战正在不断增加
    随着知识经济时代的到来和全球经济一体化进程的加快,知识型员工作为内生经济增长与企业核心竞争力提升的主要动力,在矛盾多变的职业环境中,面临着职业相关的各种挑战,取得职业成功的难度正在不断增加,例如,由于全球老龄化现象严重导致的劳动力市场竞争加剧、知识型员工具有的专业能力过时有可能会使其在短时期内被社会淘汰、没有能力去选择其他更合适的工作场所等,面对劳动力就业市场的这些挑战,如何使自己时刻保持具有被就业市场雇佣的能力是当今社会知识型员工的一大担忧。
    面对这些挑战与担忧的同时,知识型员工的自我管理和自我学习意识正在逐步增强,他们更加注重对自身能力不断提升的追求和自我价值的实现。知识型员工需要通过各种渠道及时掌握劳动力就业市场中的岗位胜任能力所需以及变化趋势,并通过积极行为的改变来不断地提高自己的胜任能力,使自己时刻保持能够被劳动力市场雇佣的能力以及向更好的职业生活迈进的能力。因此,为知识型员工掌握劳动力就业市场中的岗位胜任能力所需以及变化趋势提供渠道和工具,就成为我们必须面对的现实问题。
    (3)人工智能技术的日渐成熟使人岗匹配知识共享变得更加智能化与个性化
    目前,数据挖掘、机器学习、知识本体、案例推理、个性化推荐等人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术以及云计算、大数据等技术正在逐渐被引入人文社科领域的研究中,并得到了广泛的应用与发展,已经有许多人工智能产品被应用于人力资源管理特别是招聘领域中,例如,聊天机器人、IBM 的候选人助理 AI 解决方案等能够提高人岗匹配的精准度;Ideal 能够智能筛选和挖掘候选人;基于 AI的 HRMIS 系统能够很好地实现员工档案的科学管理;利用数据挖掘,能够精准定位企业所需的目标人才;基于语音识别、情绪识别和文本机器人等 AI 技术能够帮助提高面试的专业性;基于人工智能开发的招聘系统——TIC 和中华人才图谱,能够实时追踪目标候选人的动态,快速掌握目标人才的分布,并且能够绘制全面技能图谱,构建人才关系图[1]等。随着人工智能技术的日渐成熟,电子化人力资源管理、智能招聘系统、社交网络的应用、电子就业服务平台等在人岗匹配中的应用程度正在不断加深,人岗匹配知识管理与服务将更加智能化和个性化。在这一背景下,如何构建模型使海量的人与岗位的多重语义资源能够进行共享与重用并精准测算其相似度,是人岗匹配智能化的关键,而基于本体的案例推理技术可以为人岗语义匹配提供技术手段支持。
    本体(Ontolog)是近年来计算机及其他领域比较热门的一个研究内容,也越来越多地被应用于社会科学的研究领域中,如教育评价、电子商务、法律信息系统等领域,很多研究团队认为本体是代表知识的最合适的模型结构。20 世纪 90 年代以来,研究学者从各自的专业领域出发对本体的理论和应用进行了深入探讨,取得了一些成果,本体的理论和应用研究逐渐成熟。本体在知识组织中能够使逻辑表达语言自然化,促进隐性知识的显性化;构建领域知识本体模型,是目前各专业领域解决多源异构、实现知识共享和重用的一种主要方法;领域本体能够描述特定领域的基本概念、组织结构、实体活动原理以及主要活动之间的关系,本体服务中的语义模型是为用户提供智能化、个性化服务的基础。
    同以往传统的投递简历、筛选简历等在线招聘等技术相比,基于本体的案例推理技术可以使人岗信息快速智能化关联和匹配,便于管理者智能在线检索与推荐,简化和加快人与岗位的匹配过程,并且能够提供关于人员与岗位的更多信息,从而为管理者提供更广泛和精准的人员信息,在实现智能推理的过程中,为管理者提供个性化的、持续的、动态的、精准的员工智能推荐服务。将本体技术融入案例推理中,通过基于本体的案例推理实现组织人岗匹配的智能化和个性化。
    1.1.2 研究意义
    智能化、数据化研究技术在人岗匹配中的应用,是信息化时代人工智能与大数据发展在人力资源管理中应用的必然趋势,也是人岗匹配的迫切需求。近年来,学术界对人工智能与大数据背景下人力资源管理的影响与发展给与了极大的关注,刘善仕等(2018)学者基于数据类型和研究问题层次构建了人力资源大数据的研究框架,并对未来可以基于人力资源大数据进行研究的方向进行了展望[2],运用人工智能和大数据技术进行人力资源管理研究已经成为学术界重要的研究方向。伴随着现代管理学研究的不断深入,本体与案例推理技术的研究也会持续升温,本体作为重要的智能化知识管理与知识服务系统的方法,为人力资源管理研究打开了一个新的研究方向,将会在人岗匹配与预测方面发挥重要的作用,同时也为人力资源管理领域提供了重要的研究课题。
    三、研究内容
    本文在分析知识本体的构建、案例推理的基本理论和方法的基础上,探讨雇主需要的岗位胜任能力特征领域本体、人岗匹配案例推理系统及其候选人隐性知识测算、基于本体的人才社区开发等内容,为研究人与岗位的精准化、智能化、动态化、持续化匹配提供理论和方法支持。本文主要通过八个章节的内容进行研究:
    第一章:绪论。主要阐述了文章的研究背景和研究意义,介绍了文章的研究方法,并分析了论文的研究结构,选择了科学合适的研究技术路线,绘制了本文研究的论文结构图。
    第二章:理论基础与文献综述。对文章的研究对象即知识型员工的概念、内涵、特点进行了介绍,界定相关研究对象的外延边界,并根据研究方法与研究对象的特点,论述了本文选择的理论依据,包括人岗匹配理论、本体理论、基于本体的人岗匹配相关理论、案例推理以及知识型员工相关研究。对国内外相关研究现状进行了梳理和述评,分析了研究存在的不足和本文研究的问题与方向。
    第三章:岗位需求胜任能力特征知识本体构建。对雇主需要的岗位胜任能力知识的特征进行了分析,通过数据挖掘和中英文分词技术从招聘广告中获取雇主需要的岗位需求胜任能力特征知识,在此基础上构建了雇主需要的岗位需求胜任能力特征知识体系,并建立了知识型员工岗位需求胜任能力特征本体模型,包括本体类、概念、属性、公理和实例的构建,为人岗匹配案例推理提供了语义一致性的基础。
    第四章:企业知识型员工人岗匹配案例知识表示。在构建的岗位需求胜任能力特征知识本体的基础上,确定了企业知识型员工人岗匹配案例表示由岗位问题描述、情境描述、解决方案三大要素构成,构建了企业知识型员工人岗匹配案例本体知识模型,包括案例的概念、关系、公理和实例。建立了人岗匹配案例库,确定了案例的形式化表示内容与存储。
    第五章:企业知识型员工人岗匹配案例检索。根据确定的人岗匹配案例统一的形式化表示,研究了目标案例与源案例的相似度计算方法,通过基于概念名称和属性的相似度计算以及相似度阈值设定,提取相似案例集,根据相似案例集的岗位胜任能力特征绘制最佳匹配者用户画像,作为目标案例的解决方案和评价候选人的标准。
    第六章:基于案例推理的知识型员工岗位胜任能力隐性知识的测算与人才社区开发知识共享。通过社交网络、工作日志等途径,以及贝叶斯网络等方法,根据人岗匹配案例推理检索结果绘制的岗位最佳胜任者用户画像,对候选人的相关岗位胜任能力知识,特别是性格偏好、工作业务行为、完成特定任务反映出的隐性知识等进行精准测算与评价,以匹配出最适合的岗位候选人,并且通过人才社区的开发,为人岗匹配知识共享提供一个更好的途径。
    第七章:人岗匹配案例推理系统的设计与实现。在前面研究成果的基础上,通过构建基于本体的人岗匹配案例推理系统模型和案例推理系统推理的工作机制,设计与实现了智能化的人岗匹配案例推理的系统机器运行界面,并进行实验应用。 第八章:总结与展望。总结本文的主要研究工作和结论,给出研究的创新点,并提出本文研究的不足之处,以及对未来研究的建议与展望。
    人力资源管理论文开题报告
    人力资源管理论文开题报告
    四、研究方法
    本文基于工商管理研究的规范研究方法,并涉及计算机科学、社会学、信息科学、心理学、统计学等领域的理论与方法,在梳理和分析国内外现有研究文献的基础上,利用本体、人岗匹配和案例推理等理论,参考借鉴国内外关于本体构建与案例推理最新的研究成果,综合运用各种、数据挖掘、数学建模与分析的方法,对本文研究主题进行深入地探讨。具体研究方法如下:
    第一,文献研究法。本文将充分利用各种科研文献资料,包括国内外期刊论文、会议论文、专著以及网络信息等,对国内外关于本体、人岗匹配、基于本体的人岗匹配、案例推理、知识型员工等理论及其方法的最前沿研究做出系统梳理、分析与归纳,文献研究主要涵盖了本体的内涵,重点关注了本体构建的相关理论;人岗匹配的内涵以及人岗匹配的测量方法;人岗匹配本体技术的内涵、基于本体技术的人岗匹配理论,重点关注了基于人力资源管理领域的人岗本体智能匹配研究、基于组织能力管理的人岗本体智能匹配研究、以及基于招聘与就业的人岗本体智能匹配研究;案例推理的内涵、方法、应用领域,重点关注了案例推理的过程;知识型员工的含义和分类。通过文献研究,提出了论文的研究方向,并为构建理论模型框架和系统研究奠定基础。
    第二,数据挖掘与本体案例推理法。利用网络爬虫工具挖掘与分析在线招聘广告和在线简历数据是人力资源管理领域大数据研究的热点,例如,刘善仕等(2017)[4]根据爬取的领英(中国)职业社交网站的人才简历数据,构建了一个新颖的由人员流动而形成的企业人力资本社会网络。本文利用基于 Python 等编程语言的网络爬虫数据挖掘方法和自然语言处理的 Jieba 中英文分词工具,来获取海量的招聘广告数据信息,并实现对算法的可行性验证,运用 Protégé 软件构建本文研究的领域本体与模型,通过对人岗匹配案例的统一规范化表示和相似度计算,实现基于本体的人岗匹配案例推理。
    第三,数学建模方法。本文利用本体建模方法构建岗位胜任能力本体模型,建立人岗匹配案例知识模型体系,利用基于概念名称和属性的相似度计算方法对人岗匹配的目标案例与源案例进行相似度计算与检索,以获取人岗匹配的相似案例集,运用 TF-IDF 算法提取用户特征来构建用户画像。
    第四,实证研究法。在提出构建人才社区知识共享平台的基础上,为了调查人才社区平台是否适合当今社会的文化、价值观、人才发展和学习需要,以及验证平台理念的可行性和实用性,本文采用问卷调查的实证研究方法,对高校毕业生、高校教师、企业员工和招聘人员进行了问卷调查。借助SPSS统计分析软件对调查结果进行了探索性因子分析,以探讨人才社区平台理念的可行性、实用性和可发展性。实证分析对平台开发的检验,确保了研究过程和结论在逻辑上的完整可靠。
    五、研究结论
    本文立足于企业知识型员工的人岗匹配现实问题,围绕为人岗匹配智能决策提供知识服务为目标,在总结与论述已有理论研究的成果与不足的基础上,将本体与案例推理有机的结合起来,通过 Python 网络爬虫的数据获取方法获得了海量的相关数据信息,在对数据进行分析后,重点研究了企业知识型员工人岗匹配中岗位胜任能力特征本体的构建、基于本体的企业知识型员工人岗匹配案例表示、基于本体的企业知识型员工人岗匹配案例检索、以及基于案例推理的岗位候选人隐性知识测算与人才社区开发知识共享等问题,最终设计与实现了基于本体的企业知识型员工人岗匹配智能化案例推理系统,使企业知识型员工与其岗位实现精准化、智能化、持续化、动态化的匹配,帮助企业员工与岗位时刻保持最佳的配置状态。本文的主要工作概况与结论总结如下:
    (1)企业知识型员工的岗位需求胜任特征本体的构建是人岗匹配案例推理研究的重要问题。针对人岗匹配领域知识的多源、异构、不确定性、语义不一致等问题,以及领域概念来源量大、隐性知识多、具有动态性、专业性和持续性等特点,本文以互联网 IT 类职位为例,利用Python 网络爬虫及 Jieba 分词技术收集了 279752条企业招聘信息,通过海量的数据分析,确定了企业雇主需要的岗位需求胜任能力特征知识体系,通过识别领域关键概念、属性、关系、实例,以及领域知识体系的构建等,初步建立了岗位需求胜任能力特征知识本体模型,实现了雇主需要的岗位需求胜任能力特征知识的结构化表述,形成了一个统一的标准来对岗位需求胜任能力特征进行描述和总结,解决了岗位需求胜任能力特征知识的存储、组织和重用问题,为后续进一步实现基于本体的人岗匹配案例表示、案例检索和案例推理等知识共享提供了语义基础。
    (2)基于构建的领域本体,将人岗匹配案例进行知识的规范化表示是人岗匹配案例推理研究的基础问题。案例表示是融合基于语义的本体技术和案例推理机制的关键步骤,首先,明确了企业知识型员工人岗匹配案例是由问题描述、情境描述、解决方案三方面要素构成的;其次,根据搭建好的岗位胜任能力特征本体库,定义了人岗匹配案例本体知识模型;最后,建立了基于本体的人岗匹配案例知识建模体系——案例库,从而对人岗匹配案例实现了结构化的规范表示。统一的结构化人岗匹配案例表示方法为案例相似度计算和精准匹配,以及案例库的有效应用与维护提供了基础,有利于后续人岗匹配案例推理系统的持续更新和知识服务。
    (3)根据案例知识的表示进行的企业知识型员工人岗匹配案例相似度计算与检索,是人岗匹配案例推理研究的核心问题。其核心工作就是通过案例相似度计算,比较新的问题岗位形成的目标案例与构建的案例库中的源案例的相似性,从案例库中匹配出与目标案例最相似的一个或多个源案例,并获得相似性最高的源案例集的解决方案。首先,基于本体的案例知识表示,根据目标岗位特定问题与情境属性,对人岗匹配目标案例与源案例进行基于概念名称的语义相似度计算,初步形成符合目标案例基本条件的可用源案例集;其次,进行基于属性的人岗匹配案例相似度计算,对初步形成的可用源案例集进行筛选,进一步形成可用的相似源案例集;再次,根据案例相似度阈值,在可用的相似源案例集中形成最终的相似案例集;最终,根据检索到的相似案例集的岗位胜任能力要求,绘制特定问题与情境下的岗位最佳匹配者用户画像作为目标案例的解决方案,并将此作为企业评价候选人的标准,即为每一个特定工作情境的岗位生成一套岗位胜任能力参考标准。这部分研究内容是人岗匹配案例推理中最重要的一部分,决定了候选人隐性知识测算与案例推理系统实现的精准性和智能性。
    (4)基于案例推理结果对岗位候选人的隐性知识进行测算与评价,并开发了人才社区知识共享平台,是人岗匹配案例推理的扩展问题。以基于本体的人岗匹配案例推理检索结果绘制的岗位最佳胜任者用户画像为评价标准,对候选人的岗位胜任能力知识尤其是隐性知识进行测算与评价,首先,可以通过社交网络对候选人的性格偏好反映出的岗位胜任能力隐性知识进行测算;其次,可以通过工作日志对候选人的工作业务流程行为反映出的岗位胜任能力隐性知识进行测算;最后,可以通过贝叶斯网络,对完成特定任务反映出的岗位胜任能力隐性知识进行测算。除此之外,开发的人才社区知识共享平台使需要一个长期的过程才能实现判断员工是否具备快速适应该岗位的能力这一问题得以有效解决,通过人才社区知识共享平台,促使知识型员工通过终身学习的方式来更好地帮助其持续保持能够被劳动力市场雇佣的能力。
    (5)集成上述四个方面的研究成果,设计与实现了基于本体的企业知识型员工人岗匹配智能化案例推理系统。着重探讨构建了基于本体的人岗匹配案例推理系统模型,并进一步实现智能化人岗匹配案例推理的原型系统和案例推理系统的人机交互,为人岗匹配知识预测、特征识别、匹配方案的制定以及匹配后效果评估提供决策支持服务。首先,构建了基于本体的人岗匹配案例推理系统框架,给出了案例推理系统推理的工作机制;其次,设计并实现了智能化人岗匹配案例推理的原型系统机器运行界面;最后,在系统中对具体的岗位进行了案例实验应用。
    在职硕士论文开题报告
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    六、论文进度安排
    20XX年11月01日-11月07日 论文选题  
    20XX年11月08日-11月20日 初步收集毕业论文相关材料,填写《任务书》  
    20XX年11月26日-11月30日 进一步熟悉毕业论文资料,撰写开题报告  
    20XX年12月10日-12月19日 确定并上交开题报告  
    20XX年01月04日-02月15日 完成毕业论文初稿,上交指导老师  
    20XX年02月16日-02月20日 完成论文修改工作  
    20XX年02月21日-03月20日 定稿、打印、装订  
    20XX年03月21日-04月10日 论文答辩
    以上是在职硕士论文开题报告范文的相关内容,如果想了解更多论文写作资料,可以随时在本网站查阅,如果想寻找论文写作帮助,可以在线咨询。

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