勤益科大機構典藏:Item 987654321/5188
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    题名: 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
    贡献者: 資訊與電能科技研究所
    关键词: 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
    上传时间: 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。
    显示于类别:[研發與科技管理研究所] 【研發與科技管理研究所】博碩士論文

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