Этот пост носит как самостоятельный характер (и будет интересен специалистам по оценке персонала), так и как завершение трилогии с постами
Данный пост носит общий характер – основные этапы разработки модели компетенций по технологии BigData HR. Просто показ на примере кейса, как можно (и нужно) разрабатывать модель компетенций. Я опускаю математические расчеты, полагая, что дал часть в предыдущем посте, а также думаю, что вы можете понять это сами, изучив метода математической статистики самостоятельно или на семинаре по аналитике.
В вводной также надо отметить, что термин «модель компетенций» - это очень условное название, я его применил лишь для того, чтобы была понятна смысловая нагрузка этого термина по аналогии с тем, что сейчас называется моделью компетенций. На самом деле можно говорить о модели предикторов, модели предсказания успешности поведения сотрудников.
Основная задача такой модели – предсказывать успешность / не успешность деятельности сотрудников.
Модель обладает такими свойствами:
- Она показывает уровень соответствия модели реальности
- Модель должна содержать показатели успешности. К ним могут относиться уровень продаж, количество ошибок, выполнение KPI, а также оценки экспертов – «лучших», «худших» исполнителей и т.п.
- Модель должна содержать предикторы – атрибуты деятельности специалистов / самих специалистов, которые влияют на успешность выполнения деятельности.
- К предикторам могут относиться как компетенции (в понимании компететнтностного подхода), так и социально – демографические характеристики специалиста (пол, возраст, образование и т.п.), результаты тестирования, и вообще все, что так или иначе взаимосвязано с успешностью выполнения деятельности.
- Предикторы могут иметь разный вес влияния на показатели успешности. Вместе предикторы образую уравнение, по которому можно предсказывать успешность выполнения деятельности.
