Mitmachen! Forschungsprojekt (Uni Innsbruck): Case-Study auswerten mit Hilfe von künstlicher Intelligenz

Liebe Recrutainment-LeserInnen, zuallererst wünsche ich Euch erst einmal ein frohes neues Jahr!

Und uns allen wünsche ich, dass 2021 insgesamt weniger – sagen wir mal – “speziell” wird als 2020. Das “Große C” wird uns zwar sicherlich noch ein wenig begleiten, aber ich bin doch optimistisch, dass wir uns sukzessive auch wieder anderen Themen zuwenden können. Themen mit hoffentlich positiveren Vibes…

Eines dieser Themen wird dabei wahrscheinlich der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Personalgewinnung sein. Dieses Hypethema der letzten Jahre ist zwar wie so vieles andere auch in den letzten Monaten etwas durch die omnipräsente Pandemie in der Hintergrund gedrängt worden, aber ich bin mir sicher, es wird nach Corona umso prominenter zurückkehren.

Zum einen ist mein Eindruck, dass inzwischen eine sehr differenzierte Debatte über Chancen und Risiken der Technologie stattfindet, zum anderen sehe ich an vielen Stellen interessante Ansätze und Forschung zu diesem Thema.

Wir selber begleiten unter anderem an der Uni Innsbruck ein sehr spannendes Projekt, bei dem es um die Frage geht, ob künstliche Intelligenz in der Lage ist, Fallstudien bzw. konkreter: “die Lösungen von Fallstudien” automatisiert auszuwerten.

Fallstudien bzw. mentale Arbeitsproben sind ein weitverbreitetes Instrument der “beobachtungsbasierten Diagnostik”. D.h. in Interviews oder Assessment Centern werden KandidatInnen mit einem Case konfrontiert, den sie erstens verstehen und zweitens – in aller Regel – verbalisiert lösen sollen. Die Beobachter (“Assessoren”) bewerten die Qualität der Lösung dann – zumindest wenn man es richtig macht – anhand “verhaltensankerbasierter Skalen” (sog. “BARS” – behaviorally anchored rating scales).

Und nun steht die Frage im Raum, ob diese Auswertung nicht auch eine Maschine vornehmen kann. Geht das überhaupt? Was kann sie besser, was nicht? Macht sie die gleichen Fehler wie Menschen oder andere? Oder vielleicht keine…? Welche Technologien eignen sich hierfür?

All das gilt es zu erforschen. Und eines der beteiligten Entwicklerteams der Uni Innsbruck braucht nun eure Hilfe!

Bitte nehmt doch einmal über diesen Link an der Studie teil.

Konkret werdet Ihr hier mit einem kurzen Case konfrontiert und gebeten, in drei kurzen Statements (jeweils max. 130 Wörter) zu konkreten Fragen Stellung zu beziehen. Schaut euch den Case ruhig einmal an, ich kann mir gut vorstellen, dass die geschilderte Situation insbesondere meinen “HR-affinen” LeserInnen in der einen oder anderen Form schon einmal begegnet sein könnte…

Die Teilnahme ist natürlich anonym möglich und die Daten werden verwendet, um den lernenden Algorithmus zu trainieren. Ich danke auf jeden Fall schonmal jedem, der teilnimmt. Die Wissenschaft dankt gleich mit! ;-)

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