Исследования в оценке персонала (октябрь 2021)

1. Новый подход к отбору экспертов, которые разрабатывают ключи (правильные ответы) для кейс-тестов

Подход интересный, но нам кажется избыточным. Все равно статью можно пробежать глазами. Читать.

2. Преграды на пути внедрения машинного обучения в оценку персонала

Исследователи назвали следующие преграды: (1) сложность в определении внешнего критерия; (2) непрозрачность принятых решений; (3) частая несправедливость алгоритмов; (4) сложности в сборе данных; (5) сложности в оценки эффективности моделей. Хороший обзор. Читать.

3. Оценка шкал, которые оценивают внешние критерии

Тема, в основном актуальная для зарубежной оценки, — а как лучше всего собирать данные о внешних критериях? Там разработали много опросников для оценки того, насколько человек эффективен, следует правилам компании, снижает продуктивность коллектива. И вот вопрос: а насколько эти шкалы по-настоящему работают? Исследование прикольное, про оценку эффективности оценки («кто будет охранять стражников?»). Читать.

4. Можно ли отдавать разработку ключей кейс-тестов на аутсорс?

Второе исследование на тему ключей кейс-тестов. И оно отвечает утвердительно: да, можно отдавать на аусорс, буквально «людям из Интернета»: их представления об эффективности отдельных вариантов ответов очень похожи на представления экспертов в должности. Интересный тезис в пользу обесценивания профессиональной экспертизы, которое происходит последние лет 5 в оценке. Читать.

5. Как много сессий обратной связи нужно сотрудникам?

Это исследование показало, что 3.8 раз в 3 недели. Получается, чуть больше одного раза в неделю. И тогда удивительно, что Real-time feedback в России не взлетает. Быть может, в России столько сессий ОС и не нужно :) Читать.

6. Метаанализ биографических данных в оценке персонала

Еще один большой метаанализ (180 выборок), доказывающий валидность биографических опросников. Интересный вывод, мы скоро применим его на практике. Читать.

7. Игры для оценки — валидны

Окей, еще одно исследование про валидность GBA (game-based assessment). Показывает, что игры должны учитывать психометрику для валидного предсказания, а не просто насаживать ML на аркады. Читать.

8. Обзор направлений исследований в оценке выгорании

Исследователи выделяют 4 направления: (1) роль когнитивной сферы в выгорании (привет, когнитивно-поведенческая терапия); (2) развитие состояния выгорания с течением времени (3) средовые причины выгорания; (4) предотвращение и "лечение" выгорания. Мне непонятно, зачем исследовать третью тему — про контекст появления выгорания есть много исследований. А в остальном интересно. А еще, если вы хотите узнать, насколько ваши сотрудники выгорели — используйте наш опросник FADE. Читать.

9. Насколько участники воспринимают игры как справедливый инструмент оценки?

Исследователи посмотрели на отзывы об играх, которые используется в оценке. В основном они позитивные, но некоторые пользователи воспринимают игры как менее валидный инструмент по сравнению с тестами. Прикольно. Читать.

10. Абсолютная оценка своей эффективности VS Сравнение своей эффективности с оценкой других людей

В тему ипсативных рейтингов эффективности. Исследователи показали, что сравнение своей эффективности приводит к более низким оценкам. И, кажется, что таким образом люди себя более объективно оценивают. Вывод: используйте ипсативные рейтинги в системах оценки эффективности. Читать.

11. Обзор evidence-based практик в оценке персонала

Интересен в первую очередь тем, что выделяет наиболее подтвержденные теории. По типу самодетерминации. В остальном обзор кажется хаотичным, словно его писали люди "не в теме". Читать.