Als het om aanwerving gaat, kan het voor een werkgever moeilijk zijn om de perfecte persoon voor de baan te vinden. Daarom gebruiken organisaties vaak persoonlijkheid schalen om te bepalen of een kandidaat een goede kandidaat is.
Kunstmatige intelligentie – artistiek concept. Afbeelding tegoed: geralt via PixabayGratis vergunning
Hoewel er verschillende veelgebruikte persoonlijkheidstests op de markt zijn, kunnen organisaties op zoek zijn naar eigenschappen of vaardigheden die niet worden gemeten door reeds bestaande schalen. Het creëren van een nieuwe schaal – waarvoor het werk van experts nodig is, zoals persoonlijkheids-, organisatie-, sociale of klinische psychologen – kan tijdrovend en duur zijn.
Met dat in gedachten, Ivan Hernandez, assistent-professor bij Virginia Tech Afdeling Psychologiewilde een manier vinden om het maken van persoonlijkheidsschalen gemakkelijker en toegankelijker te maken.
« Als psychologen zouden we geïnteresseerd zijn in het meten van zoveel verschillende aspecten van persoonlijkheid », zei Hernandez. “Maar het moeilijkste is: hoe doe je dat? Hoe vind je de juiste vragen om erachter te komen of iemand een goede vriend is, om erachter te komen of iemand een harde werker zou zijn, om erachter te komen of iemand emotioneel intelligent is? »
Terwijl vakexperts deze vragen meestal bedenken, stelde Hernandez een alternatieve bron voor: kunstmatige intelligentie.
In samenwerking met onderzoeksadviseur Weiwen Nie van Hogan Rating Systems Inc.Hernandez creëerde een raamwerk voor het gebruik van verschillende modellen van natuurlijke taalverwerking om onderzoekers te helpen valide psychologische schalen te ontwikkelen.
Bij de traditionele methode om persoonlijkheidsschalen te maken, wordt vakexperts gevraagd een reeks items te maken die kunnen overeenkomen met een bepaald persoonlijkheidskenmerk, bijvoorbeeld ‘Ik ga graag naar feestjes’ als maatstaf voor ‘extraversie’. Deze pool vormt de basis voor het bouwen van de schaal, die wordt beheerd en getest voordat deze wordt ingezet.
In het raamwerk van Hernandez genereert een op transformatoren gebaseerd taalmodel de door kunstmatige intelligentie aangestuurde elementenpool (AI-IP), bestaande uit een miljoen nieuwe elementen – veel meer dan welke pool van elementen dan ook die experts zouden kunnen creëren. Aanvullende taalverwerkingsmodellen beperken de pool tot die items die het meest relevant zijn voor het gewenste construct, zoals extraversie.
Bron: VirginiaTech
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En mati\u00e8re d’embauche, il peut \u00eatre difficile pour un employeur de trouver la personne id\u00e9ale pour le poste. Par cons\u00e9quent, les organisations utilisent souvent personnalit\u00e9<\/a> \u00e9chelles pour d\u00e9terminer si un candidat est un bon candidat.<\/strong><\/p><\/span>\n
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Bien qu’il existe plusieurs tests de personnalit\u00e9 largement utilis\u00e9s sur le march\u00e9, les organisations peuvent rechercher des traits ou des comp\u00e9tences qui ne sont pas mesur\u00e9s par des \u00e9chelles d\u00e9j\u00e0 existantes. La cr\u00e9ation d’une nouvelle \u00e9chelle – qui n\u00e9cessite le travail d’experts tels que des psychologues de la personnalit\u00e9, organisationnels, sociaux ou cliniques – peut prendre du temps et co\u00fbter cher.<\/p><\/span>\n
Dans cet esprit, Ivan Hernandez, professeur adjoint au Virginia Tech D\u00e9partement de psychologie<\/a>souhaitaient trouver un moyen de rendre la cr\u00e9ation d’\u00e9chelles de personnalit\u00e9 plus facile et plus accessible.<\/p>\n
\ »En tant que psychologues, nous serions int\u00e9ress\u00e9s \u00e0 mesurer autant d’aspects diff\u00e9rents de la personnalit\u00e9\ », a d\u00e9clar\u00e9 Hernandez. \u00abMais le plus dur, c’est comment tu fais? Comment trouver les bonnes questions pour savoir si une personne est un bon ami, pour savoir si une personne serait un travailleur assidu, pour savoir si une personne est \u00e9motionnellement intelligente\u00a0?\u00a0\u00bb<\/p>\n
Alors que les experts en la mati\u00e8re con\u00e7oivent g\u00e9n\u00e9ralement ces questions, Hernandez a sugg\u00e9r\u00e9 une source alternative – l’intelligence artificielle.<\/p>
En collaboration avec le consultant en recherche Weiwen Nie de Syst\u00e8mes d’\u00e9valuation Hogan Inc.<\/a>Hernandez a cr\u00e9\u00e9 un cadre d’utilisation de divers mod\u00e8les de traitement du langage naturel pour aider les chercheurs \u00e0 d\u00e9velopper des \u00e9chelles psychologiques valides.<\/p>\n
Dans la m\u00e9thode traditionnelle de cr\u00e9ation d’\u00e9chelles de personnalit\u00e9, les experts en la mati\u00e8re sont appel\u00e9s \u00e0 cr\u00e9er un ensemble d’\u00e9l\u00e9ments pouvant correspondre \u00e0 un trait de personnalit\u00e9 particulier – par exemple, \ »J’aime aller \u00e0 des f\u00eates\ » comme mesure d’extraversion. Ce pool constitue la base de la cr\u00e9ation de l’\u00e9chelle, qui est administr\u00e9e et test\u00e9e avant d’\u00eatre d\u00e9ploy\u00e9e.<\/p>\n
Dans le cadre de Hernandez, un mod\u00e8le de langage bas\u00e9 sur un transformateur g\u00e9n\u00e8re le pool d’\u00e9l\u00e9ments bas\u00e9 sur l’intelligence artificielle (AI-IP), compos\u00e9 d’un million de nouveaux \u00e9l\u00e9ments – bien plus que n’importe quel groupe d’experts pourrait cr\u00e9er. Des mod\u00e8les de traitement du langage suppl\u00e9mentaires r\u00e9duisent le pool aux \u00e9l\u00e9ments les plus pertinents pour la construction souhait\u00e9e, comme l’extraversion.<\/p>\n
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p class=\ »western\ »>Source: VirginieTech<\/a><\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<!–\n\t\t\t\t\t\t
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