Экспертно-тестовый механизм комплексной оценки кандидатов при подборе персонала

В условиях высокой конкуренции и интенсивного развития цифровой экономики в управлении современными компаниями особое внимание уделяется качеству трудовых ресурсов. Профессионализм сотрудников, грамотность, высокая производительность являются фундаментом успешного развития любого предприятия и основой его способности быстро адаптироваться к меняющимся условиям рынка. В этой связи актуальной становится задача формирования эффективных механизмов оценки кандидатов при подборе персонала, способных оказать реальную поддержку руководству компаний в принятии обоснованных кадровых решений [1–5].

Как правило, к кандидатам на вакантную должность предъявляются определенные требования, а степень соответствия ей кандидата определяется или на основе результатов тестирования, или же на основе экспертных суждений по результатам собеседования. Считается, что использование обоснованных, проверенных на практике тестов значительно повышает объективность оценки и является экономически целесообразным [6, 7].

Среди тестов, используемых при подборе персонала, выделяются тесты достижений, предназначенные для оценки уровней обладания профессиональными знаниями, навыками и умениями, и психологические тесты (интеллектуальные, тесты способностей, социально-психологические, личностные). Тесты достижений, как показывает практика, в основном разрабатываются внутри организаций и уникальны. Психологические тесты, наоборот, подбирают из уже известных и апробированных, составленных опытными психологами. Среди них наиболее популярными являются [7]:

• –    тест на мышление и креативность по методу Дж. Брунера;

• –    методика способности к самоуправлению Н.М. Пейсахова;

• –    тест «Корректурная проба» и т. п.

На сегодняшний день разработано достаточно большое количество психологических тестов, многие из которых оценивают кандидатов по пересекающемуся набору качеств или компетенций [7]. Выбор такого набора тестов, с помощью которого возможно с минимальными временными и экономическими затратами получить объективную оценку соответствия качеств кандидатов требуемой должности, является актуальной, но вместе с этим сложной задачей. Ее эффективное решение требует привлечения математических методов, а внедрение в практику управления компанией – разработки программных продуктов. Разработке экспертно-тестового механизма, позволяющего сформировать комплексную оценку кандидата на должность на основе формирования оптимального пакета тестов и последующей математической обработки результатов тестирования, и посвящена настоящая статья.

• 1.    Описание подхода

Перейдем к формализованному описанию задачи. Будем предполагать, что для некоторой открытой вакансии в компании сформирован перечень n качеств, которыми должен обладать сотрудник, где i = 1,. . , n - порядковый номер качества. Множество качеств обозначим через K = { к 1 , к 2 , . , к_п } . Среди качеств множества K могут значиться такие, как абстрактное мышление, интеллект, устойчивость и т. п.

Пусть на должность претендуют S кандидатов, где 5 = 1, . , S - порядковый номер кандидата. Заметим, что среди кандидатов могут быть как уже работающие, так и новые сотрудники. Множество кандидатов обозначим через Н = { h 1 , h 2 , . , h_S } .

Известен перечень m тестов, каждый из которых может быть использован для оценки соответствия качеств кандидата вакантной должности, j = 1,.., m - порядковый номер теста. Множество тестов обозначим через T = { t 1 ,t 2 , . , t_m } .

Каждый тест t_j может оценивать или не оценивать требуемое качество k_i . При этом полагаем, что на основе мнения специалистов организации (экспертов) может быть сформирована матрица степеней соответствия тестов качествам должности D = ( d ij ) , где i = 1, . , n , j = 1, ... , m . Элемент матрицы 0 <  d j <  1 показывает, в какой степени тест t j позволяет оценить качество к, . Так, если тест t j не предназначен для оценки качества k i , то d ij = 0, а если предназначен, то d ij представляет собой количественную оценку степени доверия экспертов результатам теста.

Требуется сформировать механизм комплексной оценки кандидатов на вакантную должность, основанный на обработке результатов тестирования по пакету тестов.

Данная задача обладает целым рядом особенностей, среди которых выделим следующие:

– число тестов, позволяющих оценить качества кандидатов, достаточно велико, и разные тесты могут оценивать пересекающиеся множества качеств. При этом каждый тест содержит внушительное число вопросов, ответы на которые требуют временных затрат и усилий кандидатов;

– результатом тестирования являются лингвистические оценки кандидатов, что усложняет формирование количественной интегральной оценки, на основе значений которой осуществляется последующий прием на вакантную должность.

Управление в социально-экономических системах

Представленные особенности мы предлагаем учесть в предлагаемом экспертно-тестовом механизме комплексной оценки кандидатов, включающем следующие укрупненные этапы.

Этап 1. Формирование пакета тестов, обеспечивающего покрытие качеств вакантной должности. При этом число тестов в пакете должно быть минимальным, а сумма степеней соответствия пакета тестов качествам должности – максимальной.

Этап 2 . Проведение тестирования по каждому из отобранных в пакет тестов, получение результатов в различных лингвистических шкалах.

Этап 3. Формирование обобщенной лингвистической шкалы, переход к нечетким оценкам качеств кандидатов.

Этап 4. Расчет комплексной оценки соответствия кандидата вакантной должности, интерпретация результатов.

Практическую реализацию первого этапа алгоритма предлагается осуществлять на основе решения двухкритериальной задачи формирования пакета тестов.

Для формального описания задачи введем дискретные переменные

• 1,    если тест j включается в пакет, x

^{j =} 0, иначе.

Тогда двухкритериальную задачу формирования пакета тестов можно записать следующим образом:

m

∑ x_j → min, j = 1

mn

∑ ∑ d_ij ⋅ x_j → max, j = 1 i = 1

m ay x y > 1, i = 1, ..., n ,                                                                            (3)

j = 1

x j ∈ { 0,1 } .                                                                                                          (4)

Ограничение задачи (1)–(4) означает, что каждое качество должно быть покрыто (оценено)

хотя бы одним тестом. При этом параметр a_ij = 1, если тест t _j оценивает качество k_i , и a_ij = 0

иначе.

Решение двухкритериальной задачи (1)–(4) предлагаем искать методом взвешенных сумм [8, 9]. Для этого введем в рассмотрение параметр α – коэффициент важности первого критерия задачи (1), где 0 ≤ α ≤ 1. Соответственно важность второго критерия составляет β = 1 - α .

Тогда решение задачи (1)–(4) сводится к решению следующей однокритериальной задачи:

m α⋅∑ x_j j = 1

- (1 - α ) ⋅ ∑ ^m ∑ ⁿ d_ij ⋅ x_j → min, j = 1 i = 1

ma» • X j >  1, i = 1, „., n.                                                                                       (6)

j = 1

Задача (5), (6) является взвешенной задачей о минимальном покрытии [10], и для ее решения предлагается алгоритм, представляющий модификацию метода ветвей и границ. Особенности реализации алгоритма заключаются в следующем.

• 1.    Среди столбцов, не имеющих индекса, находится столбец, обладающий максимальной мощностью p_j . Мощность столбца в данном случае принимает значение

• 2.    Находится оценка текущего решения:

• 3.    Проверяется, если оценка L 1 >  L ₀, где L ₀ - оценка предыдущего решения, то переходят к пункту 4, иначе, если не все строки покрыты, возвращаются к пункту 1. Первоначально L о = 0 . Если же L 1 <  L o и все строки покрыты, то формирование очередного допустимого решения закончено. В этом случае запоминают номера помеченных столбцов и оценку L ₁ и переходят к проверке решения на оптимальность.

• 4.    Проверяется, имеет ли метку столбец, включенный в решение последним. Если да, то метка с него снимается, соответствующие строки считаются непокрытыми, и переходят к пункту 2. Если столбец, включенный в решение последним, не имеет метки, то с него снимается индекс.

• 5.    Проверяется наличие столбцов с индексами. Если таких нет, то исследуемое решение оптимально, иначе – переход к пункту 4.

n pj = ∑dij .

i = 1

Значение индекса увеличивается на единицу, а также столбцу присваивается метка. Покрываемые им строки заносятся в множество покрытых строк.

L₁ =α⋅∑ x_j - (1 -α ) ⋅∑∑ ⁿ d_ij ⋅ x_j, j                       j i = 1

где j – номера столбцов, имеющих метку, и столбцов, необходимых для покрытия непокрытых строк. Последние выбираются по правилу: минимальное число столбцов, не имеющих индекса, в которых количество элементов d ij >  0 больше или равно числу непокрытых строк.

Результатом решения задачи (5), (6) (соответственно, этапа 1 экспертно-тестового механизма) является оптимальный пакет тестов T ' = { t i, t ₂, — , t o } G T , где G - число тестов, отобранных на этапе 1, G <  m .

Каждый претендент на вакантную должность проходит тестирование по тестам множества T '. По каждому тесту кандидат набирает определенное количество баллов, которым дается интерпретация в лингвистической шкале. Причем число градаций шкал в различных тестах, как правило, отличается. Например, в тесте Дж. Брунера уровень креативности и базового мышления разбивается на три интервала: низкий уровень (от 0 до 5 баллов); средний уровень (от 6 до 9 баллов); высокий уровень (от 10 до 15 баллов). В методике способности к самоуправлению Н.М. Пейсахова результаты делятся по пяти градациям: низкий, ниже среднего, средний, выше среднего, высокий. Естественно, что для возможности построения количественной интегральной оценки качеств кандидата результаты тестирования в различных шкалах должны быть приведены к единой шкале измерения [11, 12].

Будем полагать, что эксперты могут сопоставить результаты тестирования требованиям, предъявляемым к кандидату на должность, и представить оценку соответствия каждого личного качества k i е K кандидата h s е H в лингвистической шкале Саати с градациями: слишком слабо; слабо; немного слабо; удовлетворительно; не очень хорошо; хорошо; очень хорошо [12].

Дальнейшая обработка результатов тестирования (этап 4 механизма) предполагает преобразование лингвистических переменных в нечеткие трапецевидные числа [13], что представлено на рис. 1.

Рис. 1. Преобразование лингвистических переменных в нечёткие числа Fig. 1. Converting linguistic variables to indistinct numbers

Управление в социально-экономических системах

Таким образом, будем считать, что каждому качеству k_i кандидата h_s по результатам теста t_g ^' поставлена в соответствие оценка, выражаемая трапецевидным нечетким числом

R g = ( ^a- , b g , cig , d g ) .

Поскольку одно и то же качество может быть оценено по различным тестам и эти оценки в самом общем случае могут различаться, то интегральную оценку R_i ^s качества k_i кандидата h_s предлагаем рассчитывать по следующей формуле:

R i = ( a i , b i , c i , d i ) ,

G z du.

l = 1

G GGG

8 = z vig • asg, bi = z vig • bg, ci = z vg • cg, di = z vig • dg, vig g=1                   g=1                  g=1                  g=1

Формирование комплексной оценки кандидатов предлагаем осуществлять методом TOPSIS, модификация которого применительно к проблеме оценки персонала подробно описана в работе [14].

Приведем основные шаги алгоритма нечеткой модификации метода TOPSIS с учетом особенностей решаемой нами задачи.

Шаг 1 . Формирование экспертной комиссией вектора весов важности критериев (качеств):

w = (W1, W2, ..., wn ) , где

n z w=1.

i = 1

Шаг 2. Для каждого значения i=1,…,n рассчитывается взвешенная оценка:

^-                       -”-                -”-

R i = ( a i , b i , c i , d i ) ,

^^

^^

где

где

8 = a i • W i , b i = b is • w , c i = c s • w , d i = d i • w .

Шаг 3. Нормализация взвешенных оценок на основе метода Hsu и Cehn [15, 16]:

Ri =( 8-, b‘, c, d,"), ai = di/ di , bi = bi /di , <:■ = ci / di , di = di /di , di = max {3i}.

Шаг 4. Рассчитываются:

• -    идеальное негативное решение X - = min { H i } , i = 1, .„, n;

• -    идеальное позитивное решение Xi = max { 5i } = 1.

Шаг 5. Расчет расстояний от оценки каждого кандидата до идеального негативного решения:

• - n - \²

^Ds =Jz ( p i ) ,

V i =1^X '

где

где

P5 = ^4 '^(18i — X/' )  +(b’/' — X/' )  +(c^i — X/' )  +(d^i - Xj)

Шаг 5. Расчет расстояний от оценки каждого кандидата до идеального позитивного решения:

n 2

d:=jz(pis)

V i =1^x '

pi=л 11 • R ^«s - xi )2+bss - xi  +(c,s - xi )2+(5,s - xi)

• ¹    5 Д| 4 l\ i i /         \ i i /         \ i i /         \ i i / J

• 2 . Практические расчеты

Шаг 6. Расчет комплексной оценки соответствия каждого кандидата вакантной должности:

ф ( s ) = -^D ---, s = 1, _ , 5 .

Di - d ;

Шаг 7. Ранжирование кандидатов по возрастанию комплексной оценки. Выбор наилучшего кандидата, интегральная оценка которого максимальна.

Для практической реализации предлагаемого экспертно-тестового механизма разработан программный комплекс, позволяющий автоматизировать все этапы механизма. Для реализации программного комплекса использован язык Python и интегрированная среда разработки PyCharm 2.3.

Рассмотрим пример работы программы для отбора кандидата на должность аналитика данных одной из ИТ-компаний г. Воронежа.

Отбор кандидата на должность в компании осуществляется на основании оценки следующих групп качеств:

– интеллектуальные (внимательность k11, структурированное мышление k12, аналитические способности k13, интеллект k14);

– деловые (добросовестность k21, находчивость k22, ответственность k23, требовательность k24, организаторские способности k25, настойчивость k26, креативность k27);

– эмоционально-волевые (вдумчивость k31, раздражительность k32, агрессивность k33, стрессоустойчивость k34, ассертивность k35, рассудительность k36);

– коммуникативные (коммуникабельность k41, умение четко формулировать мысли k42, умение убеждать k43, дипломатичность k44);

– личностные (объективность k51, рациональность k52, систематичность k53).

Полный список тестов, позволяющих оценить качества кандидата, приведен на рис. 2.

^ Полный список "есгсв                                                                                   В |*E3*J

Тест «Корректурная проба»

• 2       Тест «Таблица Горбова-Шульте»

• 3       Методика «перепутанные линии»

• 4       Методика «расстановка чисел»

• 5       Методика Мюнстерберга

• 6       Краткий отборочный тест КОТ

• 7       Тест структуры интеллекта (TSI) Р Амтхауэра

• 1 8       Тест на мышление и креативность по методу Дж. Брунера

• 9       Методика способности к самоуправлению (НМ Пейсахов)

• 10    Методика многофакторного исследования личности Р.Кеттела (16PF - опросник)

• 11      Прогрессивные матрицы Равена

• 12      Определение стиля обучения и общения по опроснику Торранса

• 13      Тест интеллектуального потенциала (П. Ржичан)

• 14      Методика определения психологической характеристики темперамента

• 15      Диагностика волевого самоконтроля АГ Зверькова и Е В Эйдмана

• 16      Методика личностная агрессивность и конфликтность (Ильин Е П , Ковалев П.А.)

• 17     Методика личностного дифференциала

• 18      Методика «Выявление коммуникативных и организаторских склонностей»

• 19     Тест «Социальный интеллект» Гилфорда

• 20      Тест "Креативность" (Вишнякова Н )

• 21      Опросник креативности Джонсона, в модификации Е Туник

• 22      Методика импульсивность

• 23    Методика диагностики агрессивности А. Ассингера

• 24    Определение интегральных форм коммуникативной агрессивности (В В. Бойко)

• 25    Методика определения стрессоустойчивости и социальной адаптации Холмса и Раге

• 26      Методика «Диагностика ригидности» (Г Айзенк)

• 27    Методика диагностики оценки самоконтроля в общении М Снайдера

• 28      Тест Векслера

• 29    Методика диагностики личности на мотивацию к успеху Т. Элерса

• 30    Мотивация профессиональной деятельности К.Замфир в модификации А Реана

• 31    Методика диагностики уровня эмоционального выгорания В В Бойко

• 32    Опросник эмоционального выгорания Маслач MBI

ОК

Рис. 2. Полный список тестов Fig. 2. Complete list of tests

Управление в социально-экономических системах

На рис. 3 показаны результаты работы первого этапа механизма и, соответственно, программы. Проведенные расчеты показали, что из 32 тестов для тестирования кандидатов на должность аналитика данных отобрано 6, что существенно меньше исходного количества.

Рис. 3. Результаты выбора пакета тестов Fig. 3. Test Package Selection Results

На рис. 4 и 5 приведены результаты тестирования одного из кандидатов по пакету из 6 тестов в форме лингвистических значений и нечетких трапецевидных чисел.

Рис. 4. Результаты тестирования кандидатов в форме лингвистических значений Fig. 4. Results of testing candidates in the form of linguistic values

На финальном этапе работы программы выводятся результаты обработки нечётких результатов прохождения тестов, включённых в оптимальный набор, выбранным кандидатом (см. рис. 5). На основе полученных результатов можно сделать выводы о предпочтительности кандидата на должность.

Рис. 5. Выводы о предпочтительности кандидата в числовой форме Fig. 5. Conclusions on candidate's preference in numerical form

Таким образом, в результате работы программы получена комплексная оценка кандидата по пакету тестов, значение которой составляет 0,12. Поскольку данное значение является достаточно близким к нулю, то можно сделать выводы о низком соответствии качеств кандидата вакантной должности аналитика данных.

Заключение

В настоящей статье предлагается экспертно-тестовый механизм формирование комплексной количественной оценки кандидатов на вакантную должность компании. Особенностью предполагаемого подхода является использование пакета тестов, что повышает качество и эффективность оценки. Для выбора оптимального пакета тестов оценки кандидатов сформирована двухкритериальная задача, которая сводится к взвешенной задаче о ранце. Дальнейшая обработка результатов тестирования основана на теории нечетких множеств. Комплексная оценка кандидатов формируется модифицированным методом TOPSIS. Для практической реализации механизма разработан программный комплекс, позволяющий автоматизировать шаги алгоритма. Практическое применение программного продукта в деятельности ИТ-компании г. Воронежа позволило сделать выводы о практической значимости предлагаемого подхода и выявило направления его дальнейшего развития.