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

Rola aktywności sportowej w przeciwdziałaniu stresowi w służbie funkcjonariuszy Państwowej Straży Pożarnej

Celem artykułu jest prezentacja wyników badań poświęconych roli aktywności sportowej w przeciwdziałaniu stresowi w miejscu pracy. Badanie miało charakter zwiadu badawczego. Zostało przeprowadzone wśród funkcjonariuszy Pa...

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....

Social Media as an E–Recruitment Tool for Different Generations: Methodological Considerations and Pilot Study

E–recruitment with the use of social media is a widely utilized group of methods of recruitment. It is especially suitable in the case of candidates of the younger generations. At the same time, research on generational...

Wybrane przejawy patologii w miejscu pracy – doniesienie z badania wśród pracujących studentów WNEiZ UMK w Toruniu / Selected Manifestations of Pathology in the Workplace – Report from Research Among Working Students of the Faculty of Economic Sciences and Management of the Nicolaus Copernicus University in Toruń

W artykule omówiono wyniki badania patologicznych zachowań w środowisku pracy. Badanie zrealizowano wśród osób pracujących (studentów). Badanie objęło takie zagadnienia, jak: pracoholizm, wypalenie zawodowe, mobbing, a t...

Warunki pracy młodych samozatrudnionych w Polsce

Ze względu na rosnący poziom bezrobocia wśród osób młodych w wielu krajach Unii Europejskiej podejmowane są liczne inicjatywy, mające na celu udzielenie niezbędnego wsparcia tej grupie pracobiorców. Działania te, w formi...

Download PDF file
  • EP ID EP367619
  • DOI -
  • Views 96
  • 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