People Analytics – Telegram
People Analytics
2.03K subscribers
333 photos
5 videos
10 files
418 links
People analytics is a data-driven approach to managing people at work || Канал про HR-аналитику: оценка персонала, психометрика, использование R для анализа и визуализации HR-данных. Связь с автором канала:
Юрий (@psych2016) Рекламу НЕ размещаю.
Download Telegram
#пятничное
"Задавайте вопросы только в том случае, если вы уже попробовали использовать ChatGPT"
😁21
💬#спроситедашу  

Тесты на взаимодействие с искусственным интеллектом — какими они могут быть?

🗣️ В последние месяцы мне довелось дважды проходить тесты, основанные на взаимодействии с искусственным интеллектом. Цели прохождения были сугубо исследовательскими — важно было увидеть, как это работает в крупных компаниях, уже сделавших подобные тесты одним из обязательных этапов отбора, и сформировать выводы о потенциале их применения в более широком контексте.

В первом случае речь шла об оценке уровня владения иностранным языком с помощью ИИ. Суть состояла в том, чтобы повторять по памяти фразы нарастающей сложности за носителем языка, а специальный алгоритм на базе ИИ анализировал корректность повтора и правильность произношения. Этот подход существенно проще традиционного, когда от кандидата для подтверждения уровня владения языком требуется сертификат, выданный специализированным центром (например, IELTS в случае с английским, DELE в случае с испанским и т.д.), а для выдачи сертификата, в свою очередь, нужно продемонстрировать целый комплекс языковых навыков — чтение, письмо, аудирование, устная речь. Получается, что здесь оценка с помощью ИИ становится прагматичной и простой заменой более дорогих академических первоисточников.

Другой случай — это оценка навыков взаимодействия с большими языковыми моделями типа ChatGPT. Здесь происходит проверка того, насколько продвинутыми являются навыки составления промтов (запросов искусственному интеллекту) и может ли кандидат с помощью их серии решить поставленную задачу — например, перевести текст об участниках деловой встречи в другой формат, решить головоломку или трансформировать логическую схему в таблицу с данными. В каждом задании из 3 есть 20 попыток для составления «идеального» промта, который решит поставленную задачу и включит в себя все нюансы. Самое любопытное, что результат решения таких задач оценивается вовсе даже не искусственным, а естественным интеллектом — то есть финальную оценку выставляет эксперт. При этом в целом навыки промт-инжениринга, конечно, являются довольно специфичными, поэтому проверка их наличия осуществляется только для узкого набора должностей.

Эти два кейса побудили меня ещё раз пообщаться с искусственным интеллектом и подробно расспросить его на тему того, как может выглядеть качественный тест, оценивающий все ключевые аспекты работы с ИИ. С его, ИИ, собственной точки зрения.

Вот какая структура теста в итоге получилась:

1️⃣Теоретические основы (знание основных принципов работы больших языковых моделей, использование различных инструментов для взаимодействия с ИИ)

2️⃣ Практические кейсы (сценарии использования ИИ для решения конкретных задач — например, написания отчётов, программирования, анализа данных, создания маркетинговых текстов, а также оценка качества и релевантности полученных ответов)

3️⃣ Аналитика (проверка критического мышления и анализ представленных данных на наличие ошибок, оценка способности различать правдоподобные и ложные ответы)

4️⃣ Этика (ситуационные задачи, связанные с этическими аспектами использования ИИ — например, конфиденциальность данных или ответственность за решения, принятые на основе ответов ИИ, знание законодательства и корпоративных стандартов работы с ИИ)

5️⃣ Креативность (задания на разработку новых идей и решений, а также на оптимизацию существующих процессов)

Сам искусственный интеллект считает, что подобный тест станет отличным инструментом для оценки готовности сотрудников работать с ним и использовать его потенциал на полную мощность!

А вы как считаете, нужен ли вообще такой тест? Если да, то что ещё можно в него добавить? Делитесь мнениями в комментариях ⬇️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7😁3🤔3
Профориентационный тест для выбора IT-профессий

Яндекс Практикум совместно с Центром тестирования и развития «Гуманитарные технологии» разработали бесплатный профориентационный тест, позволяющий узнать, какая IT-профессия вам подходит. На скринах мой результат. В сравнении с другими онлайн-платформами, предлагающими "якобы профориентационный тест", данный тест стоит того, чтобы потрать 30 минут и пройти его. Рекомендую!

#профориентация #тесты
👍8🤔1
🙋🏻‍♂️ Предикторы добровольной текучести

В недавнем посте Luděk Stehlík поделился интересным фактом: люди могут сигнализировать о своем намерении покинуть компанию не только своими действиями, но и бездействием. Например, низкий уровень участия сотрудников в опросах может быть сильным предиктором текучести. Этот показатель зачастую связан с намерением сотрудника уйти, так же как и такие формы бездействия, как опоздания и прогулы.

Эти данные подтверждают идею о том, что важно не только то, что сотрудники делают, но и то, чего они не делают. Также он упоминает мета-анализ (Rubenstein et al., 2017), показывающий точность различных предикторов добровольной текучести. Чтобы узнать больше, вы можете ознакомиться с приложением на Shiny, где представлены основные предикторы добровольной текучести сотрудников на интерактивном графике.

#текучесть #предикторы #R #shiny #опросы_сотрудников
🔥8👍4
Forwarded from Reveal the Data
🤖 AI в BI 🤖
Загрузил тестовые HR данные на Табло сервер, спросил почему в одном из офисов сотрудников больше, чем в других. Он не моргая глазом говорит — в этом офисе больше менеджеров с некоторыми именами, есть корреляция между количеством сотрудников и именами менеджеров. Синее — выбранный офис, серое — среднее по остальным офисам.

В общем если верить AI, то менеджеры с именами Андрей и Александр приводят за собой больше людей! Такой AI нам пока кажется, что не страшен 😂
#юмор
😁15👍1
Forwarded from LEFT JOIN
Независимое исследование онлайн-курсов по аналитике
Все новое — хорошо забытое старое. Мы уже проводили исследование в далеком 2021 году и, кажется, пришло время обновить результаты. Поменялось все — мир, сфера и даже мы уже другие… (здесь должна быть меланхоличная музыка)

В общем, снова взываем о помощи и просим вас пройти опрос и оставить свое мнение —хорошее, плохое, главное, не безразличное!

Результатами в виде красивого дашборда мы обязательно поделимся в самое ближайшее время. Дату называть не будем, вдруг сглазим 🤣

Важно!
Мы будем принимать ответы до 19 сентября включительно, поэтому не откладывайте это дело в долгий ящик.

И чтобы смотивировать вас сделать это быстрее, за прохождение мы дарим подборку бесплатных материалов на русском и английском языках про дата-аналитику, SQL и не только.

🔜 Еще раз — ссылка на опрос.

P.S. Репосты среди коллег или друзей из аналитики не возбраняются, а только приветствуются 👀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3
👀 Что лучше всего предсказывает увлечённость работой?

Исследования показывают влияние различных ресурсов, таких как социальные (например, поддержка коллег), рабочие (разнообразие задач), организационные (справедливость в организации), ресурсы развития (обратная связь) и личные (самоэффективность) ресурсы на увлечённость работой.

Мета-анализ 113 независимых исследований (n=119 420 человек), использующих Утрехтскую шкалу увлечённости работой -- Utrecht Work Engagement Scale (UWES), показал [1]:

- Значительный эффект от ресурсов развития (0.45) и личных ресурсов (0.48).
- Эффект от социальных ресурсов (0.36) и рабочих ресурсов (0.37).
- Высокий эффект для удовлетворенности работой (0.60) и приверженности организации (0.63).
- Профессия (например, у государственных служащих, волонтеров и педагогов) и культурные особенности также играют роль модераторов, влияя на уровень увлечённости.

Основная идея: Личные качества (например, устойчивость, оптимизм) и ресурсы, ориентированные на индивидуальное развитие (например, обучение, обратная связь), могут быть ключевыми факторами увлечённости работой. Вопрос заключается в том, что лучше — развивать эти качества у сотрудников или нанимать тех, кто уже обладает ими?

PS: Я использовал на практике UWES [2] и могу сказать, что опросник обладает приемлемыми психометрическими свойствами, и может быть использован для изучения увлеченности работой сотрудников организаций во взаимосвязи с личностными ресурсами, компонентами удовлетворенности трудом и т.д.

1. Mazzetti, G., Robledo, E., Vignoli, M., Topa, G., Guglielmi, D., & Schaufeli, W. B. (2023). Work Engagement: A meta-Analysis Using the Job Demands-Resources Model. Psychological Reports, 126(3), 1069-1107. https://doi.org/10.1177/00332941211051988
2.  Ловаков А.В. Трудоголизм: понятие, методики измерения, предикторы и последствия [Электронный ресурс] // Организационная психология, 2012. Т. 2, № 4, С. 28-42
3. Липатов С.А. «Вовлеченность работника в организацию» или «увлеченность работой»: соотношение понятий [Электронный ресурс] // Организационная психология. 2015. Т. 5. № 1. С. 104-110.

#увлеченность_работой #исследования #опросники
🔥82👍1👌1
😮‍💨 Глубокий вдох — и ИИ начинает мыслить лучше: неожиданный трюк для идеальных ответов

В новой статье, показывающей, что ИИ придумывают более эффективные промпты для других ИИ, чем люди, есть интересный пример, который демонстрирует, насколько странные эти GPT... Самым эффективным было начать промпт с фразы: "Сделай глубокий вдох и работай шаг за шагом!" ("Take a deep breath and work step-by-step!"). Я попробовал на промптах своего проекта (это около 3000 знаков), действительно, стал отвечать лучше. Тем временем, Open AI анонсировали новую модель o1, которая умеет "думать" подобно тому, как человек раздумывает перед тем, как ответить на сложный вопрос. Перед ответом модель дольше рассуждает и использует технику chain of thought, то есть цепочку мыслей: строит план ответа, проверяет и редактирует свои рассуждения, и только потом "показывает" пользователю результат. По всей видимости, делает глубокий вдох и решает задачу пользователя по шагам 🤣

#ИИ #chatGPT #AI #хозяйке_на_заметку
🔥8👍2
#пятничное
Пятница, 13 13:13
Всем хороших выходных!
👍15😁11🔥4
🧸 Кто такой мудрый человек?

По мотивам двух постов "Что такое Мудрость?" и "Социально-личностные компетенции мудрого человека". Решил сделать портрет МУДРОГО человека в системе ТЕЗАЛ-2:

- ОПЫТНЫЙ обладает большим жизненным опытом и знаниями
- РАЗУМНЫЙ способный здраво мыслить и принимать решения
- ПРОНИЦАТЕЛЬНЫЙ хорошо понимает людей и ситуации
- ДАЛЬНОВИДНЫЙ видит перспективу и планирует на будущее
- СПРАВЕДЛИВЫЙ действует честно и беспристрастно

Полученный словесный портрет был конвертирован в факторные системы 16PF, Архетипы и Темперамент, а также сделана обратная конверсия факторов 16PF в симиляры-оппозиты. Красота!

Также посмотрел, кто из героев книга Алана Милна "Винни-Пух" ближе всего к мудрому (коэффициент сходства от -100 до +100):
100 Мудрый
92 Сова 16PF
45 Ослик Иа-Иа 16PF
40 Кролик 16PF
22 Кристофер Робин 16PF
16 Пятачок 16PF
-3 Кенга 16PF
-48 Винни-Пух 16PF

Вы спросите, откуда профили героев в формате 16PF? Разве они проходили личностный опросник? Нет, профили также были сконструированы в системе ТЕЗАЛ-2 (См. также пост). Хотели бы видеть больше постов с ТЕЗАЛ и практикой применения в оценке персонала?

#ТЕЗАЛ #16PF #профили
🔥7👍3🤔2
👀 Новый канал про инструменты и методы оценки команд

Я редко рекомендую каналы, не участвую в обмене ссылками, не размещаю платно рекламу, не поддерживаю "обмен папками". Хочу просто порекомендовать отличный канал, который не так давно начал вести Александр Ларионов (руководитель компании BSSL). Помните, я делал к статье Александра интерактивное приложение, и размещал запись его лекции "Современная социометрия и диагностика коллективов. Как методы социально-сетевого анализа и 360 градусов могут улучшить работу в команде? Теперь Александр открыл канал ИНСАЙТ-АНАЛИТИКА "АЗИМУТ" про инструменты и методы для оценки команд, бизнес-социометрию, тестологию, психометрику. А уже 3 октября он проводит вебинар "Про командные роли по Белбину". 🔥 Рекомендую подписаться на канал, будет полезно и очень интересно!

#каналы #рекомендация #оценка_персонала #психометрика
6👍4
🤓 Результаты независимого исследования онлайн-курсов по аналитике

Итак, опубликовали результаты исследования → Приглашаю подписчиков ознакомиться со статьей.
В самой статье лишь часть выводов, но из полной версии исследования можно узнать, как люди покупают курсы, какой процент доходит до конца, среднюю продолжительность обучения и другие интересные данные. Забрать дашборд можно бесплатно в Telegram-боте LEFT JOIN.

#исследования #онлайнкурсы #аналитика_данных #data_science
👍153🔥2
Сколько компетенций должно быть в модели?

До 9 в корпоративной, до 15, если она содержит и проф. компетенции. Кто сказал - см. картинку. Почему модель должна быть компактной?
1. Модель должна фокусировать усилия, а не описывать все возможные требования
2. Модель должны помнить
3. Оценка не должна быть трудоемкой

Поэтому модели никогда не смогут быть единственным и исчерпывающим основанием для принятия кадровых решений и планирования развития. Ровно также, как меню сайте не содержит список всех страниц, которые он содержит. Создает ли это проблемы? Безусловно. Особенно, если мы говорим о моделях профессиональных компетенций. Хочется же учесть все. Есть ли идеальное решение? Похоже, что нет. Есть оптимальное решение с хорошим балансом плюсов и минусов, и любое желание максимизировать один параметр (учесть все) приводит к непропорциональному ухудшению других (легкость восприятия, внедрения, оценки).

И HR должен уметь объяснить это руководителям. Они неизбежно упускают часть факторов и часто хотят учесть все.
Либо же для управления профессиональными навыками вам нужна другая методология. Если ваши ИТ-подразделения уже создали Excel-простыни из 200 и более навыков, то вам нужны не профессиональные компетенции а skill-based подход.
👍9🤔1