通过分析从业者与学术专家在高端酒店行业关键员工能力认知上的差异，探索这些关键能力：一种新颖的混合MADM方法

《Expert Systems with Applications》：Exploring critical workforce competencies of upscale hotel industry by identifying the discrepancies in perceptions between the practitioner and academia experts: A novel hybrid MADM approach

酒店业面临劳动力短缺与效率问题，研究通过混合MADM方法（动态Z数法、模糊德尔菲法、最佳最差法）对比分析从业者和教育者对高星级酒店员工胜任力指标的认知差异，提出优化教育课程的建议，以缓解劳动力不足。

　　酒店行业作为劳动密集型产业，长期以来面临着劳动力短缺和效率低下的问题。同时，行业从业者与学术专家之间在对员工能力需求的优先级上也存在显著差异。随着人工智能（AI）等尖端技术的快速发展，研究者们开始将AI应用能力视为就业竞争力的重要指标之一。本研究旨在深入探讨高端酒店从业者与酒店管理教育者在员工能力需求方面的认知差异，利用酒店行业的实际需求作为基准，识别关键能力标准，为学术界提供更有效的培养潜在员工的建议，从而提升员工效率，缓解劳动力不足的问题。此外，将智能化技术融入高端酒店行业，并将AI能力作为就业竞争力的指标，是一个相对新颖的研究领域。因此，本研究采用了专家系统进行数据收集。

为了克服由专家自然语义表达所带来的信息不确定性、模糊性和偏见问题，识别从业者与教育者之间在酒店员工就业能力方面的认知差异，并对这些能力标准进行优先排序和权重分配，本研究采用了一种创新的混合多属性决策方法（MADM）。该方法结合了动态Z数方法、模糊德尔菲方法（FDM）和最佳-最差方法（BWM）。动态Z数方法用于捕捉决策过程中固有的不确定性和不一致性；FDM则用于聚合专家共识，构建核心指标框架；BWM则用于进行成对比较，以确定指标权重。研究结果对三个利益相关者具有重要意义：首先，使教育机构能够调整课程设置，更好地匹配行业需求；其次，提高学生的未来就业竞争力；最后，为高端酒店管理者提供更高效的员工，从而缓解劳动力不足的问题。

在研究过程中，我们首先对现有文献进行了系统回顾，以明确酒店员工就业能力的核心指标。随后，我们详细阐述了研究方法，并探讨了如何通过结合不同的技术手段来提升数据收集和分析的准确性。在实际操作中，我们采用了一种改进的德尔菲方法，通过迭代问卷和受控反馈，对专家的自然语言表达进行结构化提取和分类。同时，为了更全面地考虑专家意见，我们不仅关注平均值，还纳入了最大值、最小值和平均值的综合分析，从而更有效地识别和量化专家的多元观点。这种混合方法在学术研究中具有一定的创新性，能够更好地应对由专家主观判断带来的不确定性，并提升研究结果的准确性和实用性。

本研究还特别关注了AI在高端酒店行业中的应用。尽管AI在许多行业得到了广泛应用，但在高端酒店领域仍相对有限。因此，我们通过专家系统的方法，对AI在酒店行业中的应用潜力进行了深入探讨。我们发现，AI技术不仅可以提升酒店运营的效率，还能够增强员工的工作能力和就业竞争力。然而，传统方法在处理专家语义表达时存在一定的局限性，如信息收敛性不足、模糊性高、主观性强等。为了解决这些问题，我们引入了Z数的概念，这是一种由模糊数组成的有序对（A, B），分别代表模糊限制及其可靠性。虽然传统Z数方法在处理语义和信心水平方面具有一定的优势，但其依赖于固定的语义量表限制了其理论贡献。为此，本研究采用了一种动态Z数方法，允许每位参与者根据自己的理解使用可变的量表进行评价。

在数据收集过程中，我们对两个专家小组进行了调查，包括酒店管理教育者和高端酒店高管。通过结合德尔菲方法和模糊集合理论，我们能够更有效地识别和处理专家评价中的模糊性和冗余性。此外，我们还对专家的反馈进行了分类和分析，以确保研究结果的准确性和代表性。我们发现，通过采用动态Z数方法，不仅能够更好地捕捉专家在不同情境下的判断，还能够提升研究结果的可信度和实用性。这种综合方法在酒店行业的人才培养研究中具有一定的创新性，能够更全面地反映行业需求和学术界的培养方向。

研究结果表明，高端酒店行业对员工能力的需求具有一定的特殊性，尤其是在AI应用能力方面。我们发现，酒店管理教育者与从业者在能力需求的优先级上存在显著差异，这反映了教育体系与行业实践之间的脱节。因此，为了更好地满足行业需求，教育机构需要对课程设置进行调整，以更贴近实际工作场景。同时，教育者应加强对AI技术的重视，将其纳入课程体系，以提升学生的就业竞争力。此外，酒店行业应积极引入智能化技术，以提升运营效率，缓解劳动力不足的问题。

在研究过程中，我们还对专家的语义表达进行了量化分析。通过采用五点量表，我们对专家的反馈进行了评分，并使用三角模糊数将这些评分转化为0到1之间的数值。我们发现，专家的共识度达到了0.02，这表明研究内容具有代表性，并且信息已经趋于收敛。这种量化方法不仅能够提高数据收集的准确性，还能够增强研究结果的可信度和实用性。此外，我们还对不同能力标准进行了优先排序和权重分配，以确保研究结果能够更好地指导酒店管理教育的发展。

综上所述，本研究通过结合多种方法，深入探讨了高端酒店行业对员工能力的需求，并提出了相应的培养建议。研究结果不仅对教育机构具有指导意义，还能够为酒店行业提供更高效的员工，从而缓解劳动力不足的问题。同时，本研究也为未来相关研究提供了新的思路和方法，尤其是在如何有效结合行业需求和学术培养方面。通过采用专家系统和混合多属性决策方法，我们能够更全面地分析和解决酒店行业面临的人才培养问题，为行业的可持续发展做出贡献。