基于风险评价矩阵对隐患排查系统中人员培训课程定制探究

王帷先 张瑞新 王养廷 李靖 王欣艳

摘要：安全是生产活动中的基本需求，也是基础保障。近年来，国家成立应急管理部，重视应急防范工作，安全工作关口前移，及时开展安全生产隐患排查工作;从隐患着手管控风险，并落实安全教育培训，提高劳动者在生产过程中的安全意识。为了实现“隐患一旦出现，立即培训员工整改”，研究提出改进风险评价矩阵模型，对现有隐患排查平台系统中的隐患类型和人员属性进行分析，选择出相应有针对的培训课程方案，实现系统的培训课程定制。结果表明，评价模型能够根据隐患类型，对不同人员确定相应的课程培训方案，从而保证培训工作的针对开展，提高培训效率和效果。

关键词：隐患排查;安全培训;风险评价矩阵;课程定制

1 引言

在实际生产过程中，事故隐患主要从人的不安全行为、物的不安全的状态以及管理上的缺陷三个方面表现。本着“安全第一，预防为主，综合治理”的安全生产方针，采取隐患排查和监督工作是有效的事故预防和治理方法，而要进一步消除隐患，关键在于提高行为人的安全素质和意识。故有针对性的安全教育培训能够及时纠正行为失误或避免管理疏忽，从源头消除隐患，控制风险。

实践表明，在现代安全生产管理体系中主要以“计划、实施、评价、改善”系统结构为支持，逐步建成并完善隐患排查和治、监体系，才能确保企业有组织、有计划的开展风险评价，全方位提升企业生产经营中的安全管理水平[1-2]。以安全管理信息化系统[3-4]为基础，深入开展安全生产隐患排查的关键技术的研究[5-6]，通信信息中心搭建了基于云服务模式的安全生产隐患排查预警平台系统（简称“隐患排查系统”）。系统面向工贸行业一线从业人员建立隐患排查服务平台，并配备数字教育资源库，实现以隐患问题为依据，随时为相关人员提供教育培训的目的。

风险矩阵评价是以危险源识别确定的风险发生概率和风险影响严重程度两个方面乘积，确定风险大小和等级，是一种半定量评价方法。本文根据系统记录隐患排查相关信息，隐患责任人信息，以及数字培训课程信息，建立课程定制模型，基于风险评价矩阵模型的改进，对隐患类型和人员属性进行分析评价，建立对应数字课程属性关系，实现针对不同人员的课程定制，达到隐患发现及时培训学习的目的，提高课程资源的针对性培训效果。

2 课程定制过程

课程定制过程主要分析系统内三类属性：隐患属性、人员属性、课程属性。在三类属性信息基础上，通过四个步骤实现信息配对：（1）从企业内部隐患排查和安监部门检查中发现隐患，并确定隐患的类别;（2）通过隐患确定相关责任人的关键信息，提取人员属性分级;（3）利用隐患分类和人员属性分级，进行耦合性评价分析，建立评价矩阵模型;（4）将数字课程资源的内容进行分类，确定课程属性，用于匹配評价结果，确定推送培训内容。责任人获得相关课程培训学习，及时进行隐患整改，由此达到响应迅速、落实到人等目的。具体实现过程可通过图1表示。

图1 课程定制实现过程

2.1隐患属性

隐患属性是指隐患排查系统中记录的详细事故隐患内容和分类。本文就研究内容选取主要相关的三个属性：行业、类别和隐患等级，根据安监总局16文件对事故隐患的分类[7]，将隐患划分出三个等级，即一般、较大和重大，具体隐患分类分级及相应属性定义[8-10]如表1所示。

表1  隐患属性

2.2人员属性

人员属性是指隐患相关责任人信息指标，包括年龄、文化程度、工龄、婚姻、工种、职称等。由于一线从业人员情况多样、条件各异，主要提取可量化的人员特征指标：年龄、文化水平（通过教育年限进行量化）、工龄等。结合某地区一线岗位的人员属性数据进行统计，如表2所示。

表2 人员属性

因子分析法[11-12]，常用于从多变量样本群中提取共性因子，该类共性因子可直接影响样本趋势水平，具有代表性。通过因子提取，既可降低样本变量数，又可保证对样本有效分析。在该地区不同行业区域人员属性中进行相关性分析，提取代表因子，描述人员的层次特征。因子分析法数学表示为矩阵，即：

（1）

式1中，向量X（x1， x2， …， xp）为可观测向量，即统计用于分析的原始变量，F（f1， f2， …， fk）为向量X的公共因子，之间相互独立不可观测;A（αij）为公共因子F的系数，称为因子载荷矩阵;ε（β1， β2， …， βp）为向量X的特殊因子。对表2人员属性数据进行计算处理[13]，输出表3所示结果。

表3 解释的总方差

表3中前两个公共因子合计值超过1，对变量X影响明显。并且方差远远高于后两项，公共因子最高方差贡献率达到61.631%，累积方差贡献率最高达90.157%，表明了转换之后的因子结构保留了较多的原有信息。于是提取前两个因子利用回归法计算得分系数，根据评分系数矩阵，列出因子得分函数F1，F2。

（2）

式2中，函数F1主要描述员工个人时间关系函数，F2描述个人知识关系函数。通过关系函数描述，确定培训课程匹配中需要考虑的指标为年龄和文化水平。

2.3课程属性

隐患排查系统中搭建了安全生产教育资源库，以数字资源课堂形式收录不同培训形式的课程，由课程内容形式确定课程属性。相关数字资源课程内容主要可分为：（1）具体操作流程、注意事项的课程，以规范行为为目的，解决如何做的问题;（2）相关事故案例分析的课程，以树立安全意识为目的，解决为什么要安全作业的问题;（3）安全相关原理、法律法规培训的课程，从安全思想角度进行普及，解决安全管理是什么的问题。课程属性主要有：等级、行业、方式和形式，如表4所示。

表4 课程属性

3 课程定制模型

构建课程定制模型，首先需要对一线人员主要指标进行评价，以个人情况对培训课程的接受效果、程度为指导，利用分析得出的年龄和文化程度两个属性，建立人员分析矩阵进行定性评价，确定人员属性的培训层次分级，如图2所示，使其适用于课程评价矩阵。

根据常规年龄划分，结合企业退休年龄规定，将一线员工年龄层分成三个阶段：中青年、中年、中老年。同时，依据可持续发展理念，侧重对年轻一代员工进行安全意识培训和安全思维能力养成，中青年培训层次要求相对提高。评价等级分成高、中、易三个级别，并分别利用红、黄、蓝三色提高区分度，突出分层展示效果。

图2 人员培训层次分级定性评价矩阵

在确定人员培训层次后，加入事故隐患等级，以HSE风险分析矩阵[14]理论为指导，建立课程培训等级矩阵。对人员培训层次和隐患等级分别进行1～3的程度赋值，利用矩阵评价计算课程培训目标度，赋值和计算如图3所示。通过目标度计算值划分培训效果等级：A级（P×S=6～9），隐患可能导致的事故伤害大，需要从认知、意识层面进行安全培训;B级（P×S=3～5），隐患可能导致的事故伤害中等，主要从相关隐患危害和对策进行安全培训;C级（P×S=1～2），隐患危害小，通过技术指导即可消除。

图3 课程培训效果矩阵

根据培训效果分级，从课程属性的类别、方式、形式上确定课程内容，丰富培训效果，以便于达到及时培训，有效整改的目标。课程定制标准如表5所示。

表5 课程定制标准

4 结语

在风险评价矩阵基础上改进建立的培训课程定制模型，可解决隐患排查系统中课程数字资源高效利用问题，通过云平台实现针对具体不同类型人员的个性化课程定制和培训。

（1）人员安全培训应针对不同人群甚至个人，采取不同程度的教育内容、措施。不同地区、不同行业中，一线员工个人条件、情况差异性大，知识结构、层次水平复杂，需要对人员属性进行分析，确定影响指标。利用评价矩阵对关键指标分析，评价不同类型人的能力层次分级。

（2）安全培训应与隐患相关联，从隐患危险程度提高培训强度。根据隐患等级和人员层次分级，综合确定培训的课程内容，实现因人而异的课程培训，弥补了传统培训中盲目性、集中性的局限，有效提升基层人员素质水平，实现岗位或专业上达标等需求。

该评价方法对隐患排查系统中记录的隐患和人员数据的完整性要求较高，随着系统在企业中普及，信息数据得到补充，可对模型中评价内容深入细化，使评价结果更加准确。此外，在评价内容上还可增加培训效果因素评价，通过效果反馈来调整培训内容，强化人员安全培训，并在实际应用中逐步完善评价矩阵模型。

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作者简介：

王帷先（1993-），男，福建漳州人，硕士研究生，从事安全生产信息化研究。

基金项目：

国家重点研发计划（2018YFC0808306）;河北省物联网监控工程技术研究中心项目（3142018055）;国家科技支撑计划项目（SQ2015BA1100133）;国家安监总局安全生产重大事故防治关键技术科技项目（zhishu-024-2013AQ）;中央高校基本科研业务费资助项目（3142019007）