應用決策樹探討臺灣訓練品質系統關鍵指標之研究

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題名:	應用決策樹探討臺灣訓練品質系統關鍵指標之研究
作者:	謝亞霖林文燦范振銘
貢獻者:	資訊與電能科技研究所
關鍵詞:	K-Means 臺灣訓練品質系統關鍵評核指標倒傳遞類神經網路決策樹分析
日期:	2013
上傳時間:	2013-08-07 13:18:14 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	人才培育是企業提升競爭力最具經濟效益的投資之一。員工的培訓是一項長期性的工作，透過職能分析針對企業之目標、員工學經歷、專業技能、潛能與管理層級，給予不同層級的教育與訓練。有鑑於此，臺灣訓練品質系統（Taiwan TrainQuali System, TTQS）從2005年規劃、擬定且推行至今，對於國內企業之人力資本提升具有正面且立即助益，建構教育訓練體系之制度，進而帶動國家整體人力資源教育訓練之重視。本研究以100年度及101年度臺灣中部地區TTQS企業機構版之評核資料庫做為研究基礎，探討兩年度新、舊評核指標項目於企業推行TTQS之影響，從中獲得關鍵評核指標項目。本研究透過倒傳遞類神經網路依現有資料進行推理、歸納及學習，評估TTQS資料庫之分類準確率及績效；再以決策樹演算法，依據演算法之模型預測能力，進行TTQS關鍵評核指標項目之分析；最後，利用K-Means演算法，依TTQS已分類之評核等級進行集群分析，並比較決策樹演算法所找出之重要性評核指標項目是否為關鍵，以確保研究結果之正確性。研究結果顯示，以倒傳遞類神經網路進行分類預測，在100年度及101年度準確率分別為93.33%及95.58%，在資料樣本分割部分，兩年度皆以分割比例「90%作為訓練樣本及10%作為測試樣本」為較佳，透過模型效益分析，可得知100年度在訓練樣本與測試樣本，僅需使用原資料約2%與10%可達到相同效益，而101年度則僅需使用原資料約6%與7%可達到相同效益；在決策樹分析，C5.0演算法無論在「模型預測準確率」、「模型樹狀圖分析」與「模型效益評估」皆能保有較佳之水準，並透過決策樹狀分析獲得十項重要性評核指標，其評核指標構面分別為「計畫」、「設計」與「查核」構面，顯示此三個構面之重要性；以K-Means演算法進行驗證比較決策樹分析之結果，並歸納出十項關鍵性評核指標項目，分別為「組織願景/使命/策略的揭露與目標及需求的訂定」、「明確的訓練政策與目標，以及高階主管對訓練的承諾與參與」、「訓練品質管理的系統化文件資料」、「訓練規劃與經營目標的連接性」、「訓練需求相關的職能分析與應用」、「利益關係人的參與過程」、「訓練產品或服務的採購程序及甄選標準」、「訓練與目標需求的結合」、「評估報告與定期性綜合分析」及「監控與異常矯正處理」等評核指標項目。藉由本研究所獲得之關鍵性評核指標項目，可協助已推行或欲導入TTQS之企業參考。
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