The Application of Machine Learning in Faculty Assessment: A Case Study of Narxoz University

Journal Title: Zarządzanie Zasobami Ludzkimi - Year 2018, Vol 122, Issue 3

Abstract

This paper shows that machine learning models can be used to achieve a more transparent, fair, and unbiased faculty incentive system that is closely linked to the implementation of university strategy. Narxoz University in Almaty, Kazakhstan, has implemented the KPI system, with strategic goals cascaded into organizational units and from there to individual faculty and staff members. Wage increase and promotion decisions are linked to a semi–annual faculty and staff performance review. This, in its turn is based on the KPI assessment, quality of teaching, research output, and additional achievements. Data analyzed by Narxoz’s HR Committee as well as decisions taken by the Committee to estimate logit and CART models that recommend wage raise decisions were used. We have demonstrated that these simple machine learning models can replicate HR Committee decisions with good accuracy. Moreover, we have also shown that faculty members selected for wage raises by machine learning algorithms achieve better results than faculty promoted by the HR Committee. This paper also presents the benefits of using data science techniques in HR processes at business schools. Firstly, the technique leads to the discovery of the actual decision processes that take place. Secondly, it allows verification of whether decisions are taken in line with internal procedures or without regard for such procedures, and allows the verification of their time consistency. Thirdly, such analysis provides good grounds for a transparent discussion about improvements in HR processes. Finally, a modeling of HR decisions allows the creation of evidence–based policies and helps forge a learning organizational culture.

Authors and Affiliations

Krzysztof Rybinski, Viktoriya Tsay

Keywords

Related Articles

Sterowanie fluktuacją pracowników 50+ w przedsiębiorstwie produkcyjnym [Managing the Turnover of Employees over 50 in Manufacturing]

W ostatnich latach wystąpiła luka w strukturze personalnej przedsiębiorstw (odejścia pracowników powyżej 50. roku życia). Pracownicy dojrzali to osoby posiadające duży staż pracy (co najmniej 20-letni). Osoby powyżej 50....

Globalne zarządzanie talentami w kontekście ekspatriacji

Niniejsze opracowanie traktuje o problematyce globalnego zarządzania talentami. W treści przedstawiono wyzwania stawiane międzynarodowym korporacjom w związku z niedoborem talentów, a także rosnącym zainteresowaniem...

Kształtowanie kariery utalentowanych pracowników. Teoretyczne sugestie i empiryczne rozwiązania

Pracownicy utalentowani stanowią kapitał organizacji; jest to podstawa zarówno dyskursu akademickiego, jak i realny problem działalności organizacji . To zaś co stanowi istotny problem to utrzymanie w organizacji zaso...

Perspektywa historyczna w badaniu praktyki i koncepcji zarządzania ludźmi / The Historical Perspective in the Study of the Theory and Practice of Workforce Management

Rozwój zarządzania ludźmi, zarówno w postaci refleksji teoretycznej, jak i praktyki, jest przedmiotem wielu publikacji naukowych. Ich autorzy próbują go wyjaśnić, wskazując jednocześnie na czynniki wewnętrzne i zewnętrzn...

Stan badań nad metodami naukowymi w zarządzaniu zasobami ludzkimi – systematyczny przegląd literatury / The State of Research Methods in the Field of Human Resource Management: A Systematic Review of Literature

Zarządzanie zasobami ludzkimi – subdyscyplina nauk o zarządzaniu – jest nauką użyteczną, co oznacza, że jej istotą jest nie tylko tworzenie teorii, ale także wskazywanie wzorców dla praktyki. Łączy różne podejścia zaczer...

Download PDF file
  • EP ID EP367619
  • DOI -
  • Views 95
  • Downloads 0

How To Cite

Krzysztof Rybinski, Viktoriya Tsay (2018). The Application of Machine Learning in Faculty Assessment: A Case Study of Narxoz University. Zarządzanie Zasobami Ludzkimi, 122(3), 145-170. https://europub.co.uk/articles/-A-367619