Kar û nûjeniya dîjîtal: Zehmetiyên orîjînal çêdibin, modelek analîza ewr ji bo nirxandina zanistî ya kesayetî û jêhatîbûnên nerm

(15-09-2022)Jixwe di sala 1918 de lêkolînek Charles Riborg Mann nîşan da ku çawa 85% ji serkeftina kar ji ber jêhatîbûna kesane û tenê 15% ji ber jêhatîbûna teknîkî ye. Îro ji kategoriya yekem a jêhatiyan re tê gotin Zehmetiyên Nermal û ya duyemîn jî Zehmetiyên Zehmet, lê têgeha bingehîn nayê guheztin: jêhatîbûna nerm, an helwestên kesane, ji bo dagirtina rolek û adaptasyona li gorî çarçoweya pargîdaniyê pêdivî ye. Pargîdanî û beşên çavkaniyên mirovî vê yekê baş dizanin, lewra yek ji çalakiyên bingehîn hevpeyivîn in, tam ji bo binirxînin ka gelo jêhatîbûna berendaman li gorî yên ku ji hêla pargîdaniyên ku cîhên kar pêşkêş dikin ve tê xwestin.

Bi saya hevkariya di warê zanîngehê de di navbera Navenda Zanîngeha Navneteweyî ûZanîngeha Padova, fakulteya psîkolojiyê, jixwe di berbanga hezarsala nû de dihat fêmkirin ku dê hemî çalakiyên Çavkaniyên Mirovî werin dîjîtalîzekirin û birin ser torê. Joseph Sartori, akademîsyenek naskirî di lêkolîna neuroscience de, e Demetrius Macheda, akademîsyenê Navenda Zanîngehê ya Navneteweyî, mamosteyê neurozanistiya sepandî û pisporê platformên fêrbûna elektronîkî, bi karanîna ezmûnên xwe yên berê yên ku ji sala 1999-an vir ve hatine pêşve xistin bi modelek analîzê ya ku li ser bingeha torên neuralî (PDP) ve hatî çêkirin, bikar tîne. modela analîzê (bi navê Skill View, sal 2004) ku dikare bi hêsanî ji hêla pargîdaniyan ve ji bo nirxandina zanistî ya kesayetî û jêhatîbûna nerm were bikar anîn. Ev modela ku ji hêla bi deh hezaran ceribandinên ku li qadê hatine kirin ve hatî pejirandin, pargîdan û pargîdaniyên şêwirmendiyê nirxandinên objektîf garantî dike da ku piştgiriyê bide pêvajoyên biryargirtinê yên ku di hemî pêvajoyên Çavkaniya Mirovan de hene: ji balkişandinê heya guheztinê, ji tevlêbûnê heya parastinê.

Modela analîzê bi saya hevkariya bi kargeha nermalavê re dîjîtal bû û hate serhêl Rêjeya Webê û bi vî awayî pergala ewr çêbû Skills Original: Nermalava wekî karûbarek ji bo hilbijartin û nirxandina karmendan, bi analîz û raporên ku dikarin li gorî hewcedariyên rol û çarçoweya karsaziyê bêne xweş kirin.

Pargîdaniyên ku li karmendan digerin an dinirxînin dikarin definire hundirê dashboard jêhatîbûnên Orjînal ên ku Zehmetiyên Nerm in û yên rewşa nixtan ji bo her jêhatîbûna ku ji bo dagirtina rolek hewce ye. Orjînal Skills bixweber li ser bingeha pirsnameyekê diafirîne defipêk hatiye, ku berendam dikarin serhêl û serbixwe temam bikin. Ew ceribandinek e 120 pirs li ser bingeha teoriya lêkolîna kesayetiya Neo-PI-R, ku li gorî teoriyên zanistî yên heyî û hesibandina psîkometriyê, li gorî standardên Komeleya Psîkolojîk a Amerîkî (APA) hatî çêkirin û hem bi encamên lêkolîna psîkolojîk û hem jî bi wan re hatî nûve kirin. ji hêla neuroscience cognitive ve hatî peyda kirin. Testê pêbaweriyek heye 92%, ji ber ku ew ji bo bêtir hate pejirandin 67000 testên zeviyê.

Pergal hemî feydeyên dîjîtalkirin û pergalên ewr bikar tîne: pirsname dikare di her kêliyê de, tewra ji dûr ve, ji smartphone an tabletek were temam kirin, ew tenê dimîne. 10 hûrdem û 90% ji dema nirxandinê xilas dike, ji karmendên HR re dibe alîkar ku li ser analîzkirina encaman, nirxandina bêtir berendam, an baştirkirina performansê bisekinin. defiberhevkirina jêhatîbûnên pêwîst. 
Wekî din, pargîdaniyên peywirdarkirinê dikarin ji avantajên hilberandina daneya dîjîtal, analîzkirin û otomatîkên raporkirinê jî sûd werbigirin, ku amûrên pêşkeftî yên wekî Job Fit, ku veqetîna di navbera nirxa îdeal a çaverêkirî û ya berendam de nîşan dide, an analîzkirina hewcedariyêango pîvana pêşveçûnê.

Pergal JobFit destûrê dide defijêhatîbûnên ku ji bo her rola ku tê xwestin diyar bikin, wan li ser bingeha jimareya profesyonel cihêreng bikin

Mimkun e ku meriv daneyên rastîn hebe Needs Analysis ji karmendan, ji bo ku karibin perwerdehiya armanckirî li deverên taybetî yên ku hatine destnîşan kirin bimeşînin û bi rengekî objektîf pêşkeftinê bişopînin piştî rahênana ku ji karmendan re tê peyda kirin.

Pergala ewr bi teknolojiya pêşkeftina bilez hate çêkirin Low-Code di Rêjeya Webê  ku, bi saya nêzîkatiyek dîtbarî, gengaz kir ku di destpêkê de di nav çend hefteyan de nermalava-wek-karûbar were afirandin, da ku meriv tavilê dest bi ceribandina rastbûna pirsnameyê li zeviyê bike, û dûv re hemî pêşkeftî zêde bike. fonksiyonên analîz û raporkirinê di nav çend rojan de, ji ber ku hejmara ceribandinên qedandî û hewcedariyên pargîdaniyan zêde bûn.

Demetrio Macheda diyar dike ku Prof "[…] Hevkariya ku bi salan min bi WebRatio ve girêdide, li ser bingeha mebesta hevpar a hêsankirina pêvajoyên bi nûvekirina dîjîtal e. Teknolojiya Low-Code ya ku wan sepandiye û jêhatîbûna tîmê pêşdebiran çêkirin û pêşkeftina domdar a Orjînal Skills hêsan û bilez kiriye, bi nêzîkatiyek dubarekirî ya ku dihêle pergala meya ewr her gav bi nûçeyên herî dawî yên li qadê re di gavê de be. HR, ku bi domdarî pêş dikeve… Ez ê bibêjim şoreş, ji ber ku teknolojiyên dîjîtal di vî warî de, wekî her sektorek din, qaîdeyên lîstikê ji nû ve dinivîsin.

Zehmetiyên Orjînal yek ji wan nûbûnên e ku dikare bi veguherîna dîjîtal qîmetê bide çavkaniyên mirovî, ji ber ku, wekî ku Prof. "Ji civîna zanistên cognitive û kompîturê, pergalên ku bi rastî sermayeya mirovî zêde dikin çêdibin, ji ber ku îro ji her demê bêtir di pargîdaniyan de girîng e kurêveberiya ezmûna karmend da ku hûn jêhatîyên herî baş ji bîr nekin.

 

TÊKILIYA NIVÎSKARÊ

Paul Riviello
communications@webratio.com