#психометрика #обучение #полезное Сегодня, 21-го июня 2021-го года, в 10.00 утра по МСК, официально открылась Летняя Дистанционная Психометрическая Школа -2021! :) Еще не поздно успеть стать участником школы по ссылке.

Форум ЭСПП в очередной раз выступает в качестве информационного партнера данного проекта (в этой ветке форума будут публиковаться актуальные новости Летней Школы. Ниже программа (примерная тематика занятий) школы по дням:

Примерная тематика занятий по дням:

1. Психометрические свойства тестов: надежность, валидность, репрезентативность
(21.06 - 23.06.)
2. Четырёхклеточные таблицы сопряженности (ЧТС)
(24.06 - 27.06)
3. Проверка надежности и валидности тестов с помощью ЧТС
(28.06 - 30.06)
4. Тестовые шкалы и принятие решений
(01.07 - 03.07)
5. Место тестов в системе отбора
(04.07 - 06.07)
6. Экспресс-оценка компетенций методом парных сравнений
(07.07 - 09.07)
7. Экспертные оценки в системе оценочных процедур
(10.07 - 11.07)
8. Как лучше изучать и пользоваться "Российским стандартом тестирования персонала"
(12.07 - 13.07)
9.Тезал - инструмент для создания идеальных профилей и построения отчетов (факультативная лекция)
(14.07 -15.07)

​​#МОНЭКС В проекте МОНЭКС (http://monex-online.ru) у нас не только методики получают какой-то свой интегральный рейтинг-балл по 20 критериям. Есть еще рейтинг экспертов. 15 лучших экспертов из 70 (по результатам всех экспертиз): Средний ранг -- усредненное значение результативности (места) эксперта по всем экспертизам; Средняя согласованность -- усредненное значение согласованности эксперта по всем экспертизам; Рейтинг-балл -- итоговый балл эксперта с учетом активности в экспертизах; Ранг -- место эксперта в рейтинге в зависимости от рейтинг-балла.

​​#визуализация #данные_опросов Стив Векслер (Steve Wexler) – один из ведущих мировых экспертов по визуализации и Tableau Zen Master расскажет 8 июля онлайн о том, что нового в визуализации данных опроса (What's New in Visualizing Survey Data). Помните испуганного котика? Так вот, это из его книг The Big Picture: How to Use Data Visualization to Make Better Decisions—Faster и The Big Book of Dashboards: Visualizing Your Data Using Real-World Business Scenarios. Регистрируйтесь (это бесплатно).

​​#минутка_юмора Вот вам таблетка, половину принять в случае проблем с текучестью, вторую -- для повышения вовлечённости. Смотрите, не перепутайте. Эффект будет противоположным: текучесть станет ещё большей проблемой, а вовлечённость уйдет в минус.

Современная #аналитика образования

Увлекательнейший выпуск «Современной аналитики образования» — «Карьерное консультирование в современном мире: Теории и практики в России и за рубежом». Если ваша работа связана с профориентацией или карьерным консультированием (включая центры развития карьеры, hr-департаменты и корпоративные университеты), рекомендую прочитать доклад целиком и внимательно. А пока основные тезисы:

▪️В индустриальную эпоху термин «карьера» интерпретировался в бюрократическом ключе и предполагал однонаправленную прогрессию по иерархической лестнице внутри организации или поля профессиональной деятельности. «Выбирая» профессию, человек автоматически выбирал определенную жизненно-карьерную траекторию, которая далее разворачивалась по заранее определенному сценарию. Профессия и работа обычно совпадали с карьерой.

▪️В настоящее время карьера определяется как «процесс длиною в жизнь, в рамках которого индивид регулирует свои обучение и профессиональную деятельность для создания качественной жизни». В рамках этого процесса индивид может неоднократно менять направление деятельности, комбинировать профессиональные треки или работать одновременно в нескольких профессиональных сферах. Одновременно утрачивает актуальность традиционное деление образовательных специализаций на гуманитарные, естественно-научные и технические дисциплины.

▪️Карьеру больше не выбирают, но конструируют через серию выборов в течение жизни. Уверенность в будущем и социальная защищенность лежат не в факте трудоустройства (employment), а в способности к трудоустройству (employability). Последнее подразумевает профессиональную гибкость, адаптируемость и способность осваивать новые навыки.

▪️Личный успех не сводится к карьерному и включает такие элементы, как субъективные ощущения счастья и удовлетворения своих познавательных, эстетических и физических потребностей, желание приносить пользу и реализация личностных ценностей.

▪️Национальное лонгитюдное исследование образования в США показало, что неопределенность выбора в 16 лет имеет отрицательное влияние на зарплату в 26 лет. В то же время молодежь с высокими карьерными притязаниями имеет более высокие образовательные достижения, выбирает более престижные специальности и получает более высокую зарплату.

▪️Образовательно-карьерный выбор и адекватная навигация в современном мере определяются социально-экономическим статусом (СЭС) семьи. Молодежь низших классов отличает тенденция пассивно принимать свое будущее в отношении как выбора карьеры, так и общих жизненных планов и приоритетов. Недостаточность или ограниченность притязаний в отношении будущего становится основным препятствием для учеников с низким СЭС к получению высшего образования.

▪️Образование в течение всей жизни включает различные формальные, неформальные и информальные формы учения и обучения в разных жизненных и институциональных контекстах. Связность и согласованность действий, а также преемственность целей в этой схеме задает сам индивид. Одновременно будущее страны зависит от качества решений и переходов, принимаемых ее гражданами в течение жизненного пути.

▪️Исследование ОЭСР показывает, что уровень участия в обучении в течение всей жизни у мигрантов ниже, чем у местных жителей. Вместе с тем мигранты чаще указывают, что не могут принять участие в желаемом количестве мероприятий. По-видимому, спрос со стороны мигрантов выше, чем со стороны местных, но не может быть удовлетворен из-за различного рода препятствий: финансовых, информационных, культурных и др.

▪️В странах Европейского союза концепция lifelong learning остается одним из важнейших принципов внутренней политики.

#опрос #зарплата Друзья, приглашаю пройти мини-опрос. Заполнение анкеты займет не более 5 минут, тем самым вы поможете собрать данные для одного учебного проекта. Заранее спасибо участникам! Автор опроса поделится анализом и инсайтами. https://forms.gle/8Ncum18qaFRg7NLn7

​​#учебная_аналитика Приглашаю участников моего канала подписаться на новый канал "Учебная аналитика" от ведущего эксперта по проектированию обучения и учебной аналитике – Максима Скрябина.
Учебная аналитика все сильнее развивается в России и за рубежом и привлекает больше внимания исследователей, преподавателей, методистов корпоративного обучения. Она используется для проверки качества учебных материалов, выявления лучших педагогических практик, лучшего понимания процесса обучения, создания адаптивных обучающих систем и т.п.

#визуализация_данных #вебинар Опубликована запись вебинара "Что нового в визуализации данных опроса" (What's New in Visualizing Survey Data), анонс которого я размещал ранее. Если не смогли принять участие, то смотрите запись и загружайте полезные материалы.

​​#С&B #дашборд #статьи #power_bi Людмила Рогова (руководитель консалтинговой практики TalentCode) написала вторую статью (на первую я уже ссылался) -- Дашборд для C&B в Power BI. Читаем, вдохновляемся.

​​#10_заповедей_аналитика Заповедь 3. Numbers matter, but remember that there are people behind the numbers

​​#визуализация_данных #анализ_сетей #графы В 2014 году, когда с помощью API Фейсбука это можно было сделать, я выгрузил данные по своим друзьям и общим друзьям. Получился вот такой социальный граф. Не знаете ничего о графах? Тогда смотрите доклад Ивана Ямщикова "Как дружба с графами может помочь вашему бизнесу".
Фейсбук предоставляет возможность скачать данные, которые он собрал о пользователе (о вас и вашем поведении) за всё время, но такую визуализацию по ним уже не построить: в выгрузке данных есть только список друзей, подписчиков, запросов в друзья, отклоненные запросы в друзья и т.п., но общих друзей нет в выгрузке. Кстати, все данные в удобном машиночитаемом виде -- в формате JSON.
Кому интересно, как можно скачать и анализировать данные о вашем профиле Facebook, а также узнать, куда они (данные) утекают см. запись дата-стрима "Изучаем данные Facebook" с Любой Поповец.

​​#поведение_пользователей #аналитика #социальные_сети #графы Развитие современных информационных и компьютерных технологий, существующие алгоритмы анализа данных открывают для исследователей и практиков новые возможности работы с разнообразными данными, характеризующими поведенческую активность пользователей сайтов (онлайн-ресурсов, сообществ и социальных сетей).
В 2016 году я анализировал данные по пользователям форума -- зарегистрированным участникам Экспертного сообщества психологов-психодиагностов (ЭСПП). Зачем?
Во-первых, такая информация дает понимание того, в каком направлении необходимо развивать технические сервисы форума, улучшать коммуникацию на профессиональные темы участников.
В-вторых, данные об активности пользователей, их взаимодействии друг с другом позволяет понимать механизмы распространения информации, искать лучшие "каналы" ее распространения.
В-третьих, как и для любого социального сообщества, понимать скрытые механизмы и движущие силы, особенности социальной динамики, прогнозировать те или иные изменения и т.п.
... многое чего полезного
Приведу только пример, как определялся т.н. "социометрический статус" участника ЭСПП (см. картинку к этому посту). На форуме участники могут подписываться на других участников (аналог добавления в друзья в социальных сетях). Информация представлена в виде графа, где размер круга отражает т.н. "социометрический статус": чем больше радиус круга, тем больше пользователей подписались («добавили в друзья») на этого пользователя. Такой анализ можно сделать для любых сообществ, в том числе для сообществ внутри организаций – корпоративных порталов и сетей, в которых сотрудники взаимодействуют друг с другом.
Рекомендую посмотреть запись лекции "Анализируй это: как ученые исследуют поведение людей в интернете", в которой Янина Ледовая рассказывает о том, как за последние 10 лет появилось много новых способов изучать поведение людей, какую роль в этом сыграл интернет, где мы постоянно оставляем следы — поведенческие, языковые, эмоциональные. Как ученые исследуют поведение людей с помощью социальных сетей, онлайн-видеоигр и образовательных платформ? Какие задачи ставят перед собой психологи, лингвисты и программисты?

​​#оценка_персонала #психометрика #тесты_интеллекта #компетенции 26 августа 2021 в 17:00 МСК состоится дискуссия о двух методах в оценке персонала: оценка интеллекта VS оценка компетенций.

Для каких позиций высокий интеллект и его оценка играет решающую роль?
Какие показатели по шкале интеллекта будут нормой, в зависимости от должности. Почему можно и нужно брать сотрудников с интеллектом 4,5 из 10.

Как показать бизнесу ценность тестовой оценки личностных качеств сотрудников?
Почему тесты незаменимы в оценке потенциала Soft Skills и как полученные результаты помогут выстроить работу с коллективом и увеличить эффективность компании в целом.

Преимущества и недостатки каждого из инструментов (оценка интеллекта VS оценка компетенций): какой выбрать?
В чём отличие двух инструментов оценки и какие результаты можно получить от комплексного подхода.

Спикеры:
Михмель Анна, специалист по оценке HT Lab
Воскресенская Елена, директор по развитию бизнеса HT Lab
Банченко Екатерина, директор по персоналу Фри Лайнс Компани
Лаврова Людмила, руководитель центра подбора и развития персонала Капитал Life

Участие бесплатное, необходима предварительная регистрация.

#оценка_персонала Опубликована запись вебинара-дискуссии о двух методах в оценке персонала: оценка интеллекта VS оценка компетенций

#психометрика Существует как минимум три операциональных определения процентилей, диктующих нам способ их вычисления.
1) Например, если мы знаем, что некий респондент набрал по тесту 72 балла, и 364 человека из 500 (прошедших тест) имеют балл ниже 72, то мы можем вычислить процентиль просто: 364 / 500 * 100 = 73%. Мы в данном случае говорим, что 72 балла данного человека соответствует 73-му процентилю.
2) Есть и второй способ, когда мы знаем не только то, сколько набрали меньше баллов, но и сколько имеют такой же балл.
3) Ну и третий способ, когда мы знаем только среднее и стандартное отклонение (т.е. не имеем полного доступа к распределению баллов). Если предположить, что баллы распределены нормально, то мы спокойно сможем связать баллы со стандартным нормальным распределением (или т.н. "единичным нормальным распределением"). Примеры реализации в R для 3 способов.

​​#оценка_персонала #тесты О профессиональной пригодности

Исаак Нафтульевич Шпильрейн еще в 1925 году при анализе значения личного фактора пригодности писал, что "во всякой работе бывают хорошие и плохие работники: хороший тот, кто самостоятельно и без лишней затраты труда и времени выполняет нужную работу; плохой тот, кто тратит на работу чересчур много материалов, труда и времени, или же тот, кто ни при каких затратах не может самостоятельно сделать хорошей работы". Непригодность к работе, по его мнению, имеет две причины: 1) недостаток квалифкации (недостаточная подготовленность), которая решается путем обучения, подтягивания квалификации до требуемого уровня 2) непригодность работника (когда при одном же уровне подготовки, одинаковой систематичности обучения -- один работник будет опережать другого по уровню успешности).
Изначальная пригодность людей к той или иной работе НЕ одинакова. Именно поэтому необходим профессиональный отбор. Технологии отбора, как и методы измерения индивидуальных особенностей работника, связанных с успешностью, хорошо изучены. Вопрос не в том, что мы не умеем оценивать успешность работника, а в том, что бизнес не всегда знает, какие работники ему необходимы для достжения целей существования бизнеса. Цель любого бизнеса -- получение прибыли, а организация -- это не приют для неудачников.

В ситуации  массового отбора в больших организациях для огромного числа кандидатов (например, тысячи кандидатов/сотрудников, работающих  в разных городах у федеральных компаний!) традиционный метод "подбор по рекомендациям" или анализ резюме уже просто никак не даёт эйчарам приемлимых результатов глазами "бизнес заказчика", так приводит к ошибкам в подборе, увеличению сроков закрытия вакансий, неудовлетворенностью процедурой отбора со стороны кандидатов/сотрудников и т.п. При этом именно с помощью достаточно дешевых и массовых стандартизированных процедур можно отсеивать хотя бы "дураков" (тест как инструмент отсева, а не отбора). Конечно, у нас преобладают универсальные и низкоточные инструменты (например, тест-опросник "Большая пятерка" в его разных модификациях), а бизнесу явно не хватает более специализированных и более высокоточных инструментов.  Следует заметить, что универсальные инструменты хоть и являются низкоточными для прогноза на коротких отрезках, обладают важным достоинством -- они дают приближенный, но более дальнодействующий прогноз. Поэтому существующие универсальные инструменты (оценки мотивации, личностных особенностей и способностей) следует дополнять специализированными (управленческий и профессиональный потенциал, лидерство, склонность к риску и т.п).

Логика "есть тесты -- используем" не работает, так как недостаточно взять любой тест (универсальный/специализированный), чтобы максимизировать прибыль организации от "барьерометрии", барьер работает, но не для тех. Что касается "слишком много должностных обязанностей, разные требования": никто не отменял важности предварительного анализа деятельности, предварительной работы по выявлению этих требований. Алгоритмы есть, технологии есть, но у бизнеса нет времени, как правило, на такие практико-ориентированные изыскания.

В телеграме не так много каналов по hr аналитике, но я рекомендую канал Виктории Пискаревой "Красивая аналитика" -- канал про hr-данные, для тех кто любит hr-цифры и цветы🌺

В канале публикуются кейсы, факапы и лайфхаки про:
🌺 визуализацию данных
🌺 hr-метрики
🌺 hr-аналитику
🌺 автоматизацию hr-процессов
🌺 и немного про agile