Случалось ли у вас, что результаты ассессмент-центра говорили об успешности кандидата, а когда вы принимали его на работу, он не оправдывал возложенных на него надежд? Почему так происходит? Вот мои мысли на этот счет:
⠀
Ошибки в модели компетенций
Для составления модели компетенций используются различные методы: анализ рабочих задач, интервью, репертуарные решетки, наблюдение и т.п. Но! Для того чтобы модель работала (т. е. на основании нее можно было с уверенностью делать выбор в пользу того или иного кандидата) нужно проверить, действительно ли успешные сотрудники обладают данными характеристиками, а не успешные ими не обладают.
⠀
Неверно выбрана методика оценки
При оценке персонала используются различные тесты, кейсы, интервью по компетенциям, игровые техники и пр. Но как происходит их выбор? Любой тест должен отвечать требованиям надежности (устойчивость результатов при повторном его применении), валидности (измерять то качество, которое должен), показывать достоверные результаты (быть устойчивым к искажениям). Учитываются ли эти требования к оценочным методикам в Вашей компании?
⠀
Всему виной банальный человеческий фактор
Личность эйчара или консультанта, проводящего ассессмент, его образование, уровень профессионального развития, интеллект, особенности характера – эти, а также ряд других факторов влияют на итоговые результаты и приводят к искажениям.
⠀
Что делать?
- Валидизировать модель компетенций. Компетенции должны не выдумываться экспертами, а создаваться на основе математических моделей (факторного, кластерного анализа).
⠀
- Использовать при оценке сотрудников надежные, валидные и достоверные опросники (тесты, кейсы и т.п.)
⠀
- Минимизировать участие экспертов в процедуре АЦ. Например, проводить тестирование сотрудников с помощью специальных компьютерных программ, использовать тесты способностей.
⠀
- При оценке компетенций экспертами использовать бинарные индикаторы — есть проявление поведения/нет. Это поможет избежать искажений при оценке экспертом. Многоуровневые индикаторы, например, оценки от 1 до 5 дают больше искажения.
⠀
Что вы думаете об этом?