MHR2.0｜AI赋能人才测评与选拔 ——首届国际认知心理测评与提升大会系列述评第三期

AI赋能人才测评与选拔

人才测评与选拔是指运用心理学、管理学和统计学等学科的原理和方法，对个体的能力结构、个性特点、职业倾向及行为风格等特质进行综合的测量和评价。心理测验作为人才测评的关键工具，经常在招聘和员工评估中发挥着重要作用，帮助企业洞察候选人或员工的深层素质，实现更精确的人才选拔和人岗匹配，促进团队稳定性和组织发展，从而提高组织的效能和市场竞争力。

在人才测评和选拔中，传统心理测验面临诸多挑战。首先，传统心理测验以自我报告为主，在人才选拔这种高利害的情境下，通常无法避免候选人为获得更好的评价而作假。此外，测验结果的有效性还会受到文化差异、测验焦虑、试题透明度的影响。其次，传统测验过程往往枯燥耗时，这不仅影响候选人的体验感，还降低了测验的准确性和完整性。为了解决这些问题，开发心理测验工具时必须确保其具有高准确性和强抗作假能力，并能满足组织和企业在人力资源管理中的复杂需求。同时，将人工智能技术融入心理测评，不仅能提升候选人的参与度，增加趣味性，还能提高测验效率，从而综合提升测验效果。

7月7日，“首届国际认知心理测评与提升大会”分论坛三以“人才测评与选拔”为主题，汇聚了来自不同领域的专家学者，他们就人才测评的创新方法、人工智能如何助力人才选拔，以及人才测评的未来发展趋势进行了深入地探讨和交流，旨在克服传统方法的局限，提高人才测评的科学性和有效性。

北京师范大学的卞冉副教授为我们介绍了条件推理测验在企业人才测评中的应用。条件推理测验（Conditional Reasoning Test, CRT）被称为内隐人格测量中最有前途的方法之一。它被成功地应用于成就动机、攻击性动机和创造性人格的测量当中。卞冉老师课题组将条件推理测验应用于更广泛的构念，例如边缘型人格、自恋型人格等，并将这些构念根据组织的需求整合为能够解决实际问题的模型，开发相应的条件推理测验，解决了企业中反生产特质无法有效识别的难题。

条件推理测验巧妙地将测验题目设计为逻辑推理题，从而“隐密”地测量个体的人格特征。该测验的基本假设是由于人格的差异，个体具有不同的内隐认知，他们之间的推理过程也不同。通过他们对归纳推理问题的逻辑选择，可以反映出其内隐人格中是否存在某些认知偏好。条件推理测验不仅具有较高的信效度，而且能有效防止候选人因不愿展示消极面而作假。卞冉老师课题组开发的自恋CRT的重测信度达到0.81，该测验得分与社会称许性量表无显著相关。即使向被试者部分披露了测验的性质，并且要求他们作假，也不会导致他们的作答结果与真实作答结果存在显著差异。

卞冉老师以某企业希望在招聘中注重考察员工的“负能量”为例，介绍了条件推理测验的实践应用。卞老师团队针对组织环境特点，通过大规模专家访谈，发现“负能量”的员工一般具有风险人格倾向，并总结了风险性人格的组成成分，包括边缘性人格、反社会人格、偏执、自恋和攻击性人格，根据所有特质的构念开发了风险人格倾向条件推理测验，该测验的重测信度达到0.61-0.76，并且与工作绩效呈显著负相关，与组织公民行为呈显著负相关。这表明该测验可以有效地在招聘中识别出具有“负能量”的员工，解决企业中的实际问题。

卞冉老师的研究提供了识别员工反生产特质的新方法。除此之外，对于组织问题的转换也是该研究的突破点。组织问题往往复杂多面，不能用单一的心理特征来衡量。卞老师团队成功地将这些实际问题转换为相应的心理学构念，并为这些构念定制了合适的评估工具。通过理论与实践的结合，真正解决了现实人力资源管理中的诸多问题。

在组织中，评估并提升员工特别是管理者的领导力至关重要，因为它常被视为影响团队绩效的一个决定性因素。领导力是个人影响、激励和指导他人或团队实现共同目标的能力。然而，领导力的评估并不是一件简单的事情，它涉及到对个体多维度能力的深入分析和理解。元领导力是一种新兴的领导力概念，与传统领导力相比，它强调从内心深处激发和培养个人的领导潜能，更注重个体的内在成长和自我实现。

北京师范大学的孟康蕾老师为我们介绍了“五力”的元领导力模型，包括敬畏、动力、韧性、开放和心境，基于该模型的测验可以综合评估员工的领导潜能，并能有效预测其工作绩效。

孟康蕾老师通过一次难忘的戈壁之旅，向我们展示了深度体验式领导力的测评与发展。这项研究基于元领导力模型，通过在戈壁这样具有挑战性的真实场景下，对个体进行训练和评估，将室内测评转移到户外，实现了训练与测评一体的评估方法。这种评估方式为参与者提供了深刻的体验，其评估结果也更加贴近真实情况。

在该研究中，通过对个体元领导力的前测、后测和复测，验证了体验式领导力模型的有效性，该模型的5A方法论是从认知、体验、唤醒、提升到应用的过程。这种方法论还可以扩展到其他非传统课堂的户外体验中，如青少年户外体验、党建活动等。

两位老师为我们揭示了创新人才测评方法，他们将心理学理论与企业实际需求相结合，提出了有利于组织发展、切实解决企业和组织问题的测评方法。随着心理测验在企业招聘和员工选拔中的广泛应用，以及互联网的普及，测验内容的曝光率日益增加。未来的人才测评需要不断进行创新和迭代，采用新的理论方法，以提高评估的效率和准确性。

人工智能（AI）的引入为人才选拔带来了突破性进展，它有效地提高了招聘效率并降低了成本。尽管如此，AI在人才选拔中的应用仍处于初级阶段，学术研究也相对缺乏。目前，AI在量化求职者的技术等“硬实力”方面表现出色，但在评估沟通能力、团队合作等“软实力”方面仍面临挑战。另外，企业和求职者对AI工具的可靠性、算法偏见和数据安全也有所顾虑。在本次论坛上，专家们深入讨论了AI在人才选拔中的应用、发展趋势，分析了AI测评工具的工作机制和预测结果的可信度。

北京师范大学黎坚教授为我们系统地讲解了心理测验在人才选拔领域的应用以及未来的发展趋势。人工智能技术的快速发展预示着三个主要的发展方向：

首先，随着AI可以替代越来越多的工作，尤其是重复性工作岗位，对员工能力的要求也在逐渐转变，传统的胜任力模型已不再适应当前时代的需求。因此，未来人才测评的首要任务是明确选拔过程中需要评估哪些能力，并根据时代特点构建新的胜任力模型。

其次，黎坚教授提到未来的测评将更多地采用虚拟仿真技术和多模态机器学习。目前欧莱雅、联合利华等公司都开始使用基于游戏的评估方法来选拔人才，这种评估方法不仅生动有趣、防作假，还能提升应聘者对企业的印象。例如，通过牛顿游戏来测评个体的隐蔽式人格。

最后，黎坚教授提到利用AI助力传统测评，可以提升测评效率，降低测评成本。他特别提到了AI聊天机器人和AI面试，这些技术的应用值得进一步探索和开发。

奥本大学范津砚教授向我们展示了AI聊天机器人在职业兴趣测评中的创新应用。范津砚教授指出，传统的职业兴趣测评工具存在诸多不足，如测验过程冗长乏味、参与者不认真作答或作弊行为，而基于AI和机器学习（AI/ML）技术的新颖测评方法，是一种间接的测评方法，够有效地克服传统方法的局限，具有高效、生动有趣、抗伪装等优势。

在应用AI/ML方法进行心理测评时，首先要构建模型，以文本、声音、面部表情、社交媒体的点赞信息等作为预测特征x，以自我报告和专家评价的心理特质得分作为结果变量y，通过预测特征计算心理特质。然后是模型应用，通过训练后的模型去自动化预测个体的心理特质。

范津砚教授介绍了Juji' s AI聊天机器人的工作系统及其在模型开发和应用方面的进展，他的团队通过实证数据验证了AI聊天机器人在评估职业兴趣时具有较好的信度（分半信度）、内部结构和效度（聚合效度、区分效度和校标效度），提升了我们对机器测评职业兴趣的信心。

研究发现，AI预测的职业兴趣评分与自我报告的评分存在差异。AI预测结果在相反的兴趣类型间呈负相关，而自我报告未显示出这一趋势。这种差异可能是因为AI反映的是个体的外显职业兴趣，而自我报告则基于个体的内省。这表明，机器报告提供了一个独特的视角，帮助我们理解个体在实际工作场景中的职业倾向，而不仅仅是他们对自身职业兴趣的主观看法。

随后，智联测评研究院的田娟娟老师为我们比较了不同AI大模型在命制结构化面试题的表现，以及AI面试的发展近况和功能，并通过大量真实的调查数据，为我们展示了AI在各种企业和岗位中意向应用和实际应用的情况。

专家讲座结束以后，分论坛组织了主题为“测评应用的现状、趋势与人才培养”的圆桌论坛。该圆桌论坛分为三个议题：首先，专家们分享了国内外测评的应用现状，包括智联测评研究院的工作和美国的情况；其次，探讨了测评的创新和未来趋势；最后，讨论了如何培养测评领域的专业人才，介绍了北师大测评专业硕士（MHR）培养的亮点。讨论结束后，主持人总结了会议内容，强调了测评需求的持续存在和专业工作者在提升测评应用价值及培养专业人才方面的责任，宣布圆桌会议圆满结束。

本次分论坛深入讨论了人才测评与选拔的新方法，以及人工智能技术在新型测评工具中的应用和未来发展趋势。人才测评与选拔的有效性和准确性对组织至关重要。随着心理学理论和人工智能技术的不断进步，未来人才测评的工具和方案将变得更加科学、系统、智能和高效。这不仅要提升测验的合理性和准确性，还要降低测评工作的人力和时间成本，从而构建一个科学有效的综合人才测评体系。

北师大MAP

  —心理测量与人力资源管理MHR2.0方向介绍