Если видео выше не работает, то запись вебинара также можно посмотреть на RUTUBE по ссылке https://clck.ru/3MvUDC
Презентация вебинара доступна по ссылке https://clck.ru/3MvMap
Подкаст вебинара доступен по ссылке https://clck.ru/3MvVGM
Тезисы на основе вебинара
Оценка сотрудников — важный процесс для любой компании, однако он может быть подвержен ошибкам, которые могут существенно снизить его эффективность. В этом вебинаре, проведенном Екатериной Головенко и Светланой Федотовой из Яндекс-Практикума, были рассмотрены три ключевых ошибки, которые часто встречаются при оценке сотрудников, а также способы их предотвращения.
Ошибка №1: Отсутствие карты компетенций
Одной из главных проблем в оценке сотрудников является отсутствие четко сформулированной карты компетенций. Без этого документа сложно точно определить, что именно мы оцениваем. Оценка без карты компетенций превращается в абстракцию, что делает её субъективной и ненадежной.
Как избежать: Создание карты компетенций — процесс трудоемкий, но необходимый для объективной оценки. Существует миф, что это требует много времени и денег. На самом деле, можно адаптировать уже существующие карты или использовать решения, предложенные экспертами. Так, Яндекс-Практикум использует адаптируемую карту компетенций, которая позволяет оперативно настраивать требования под конкретные роли.
Как избежать: Создание карты компетенций — процесс трудоемкий, но необходимый для объективной оценки. Существует миф, что это требует много времени и денег. На самом деле, можно адаптировать уже существующие карты или использовать решения, предложенные экспертами. Так, Яндекс-Практикум использует адаптируемую карту компетенций, которая позволяет оперативно настраивать требования под конкретные роли.
Ошибка №2: Использование ограниченных инструментов для оценки хард- и софт-скиллов
Еще одной ошибкой является использование слишком узких методов оценки, таких как симуляторы, тренажеры или собеседования, которые требуют значительных затрат времени и ресурсов. Эти методы хороши для оценки специфических навыков, но не могут эффективно охватить всю компанию.
Как избежать: Вместо этого стоит использовать тестирование — недорогой и масштабируемый инструмент, который позволяет эффективно оценивать как хард-, так и софт-скиллы. При этом важно, чтобы тесты были психометрически корректными и хорошо спланированными.
Как избежать: Вместо этого стоит использовать тестирование — недорогой и масштабируемый инструмент, который позволяет эффективно оценивать как хард-, так и софт-скиллы. При этом важно, чтобы тесты были психометрически корректными и хорошо спланированными.
Ошибка №3: Неправильное измерение дельты после обучения
Третья ошибка — это неправильно измеренная дельта между начальной и итоговой оценками, когда прирост знаний после обучения не оценивается корректно. Это может привести к неправильной интерпретации результатов, особенно если тесты не были равнозначными.
Как избежать: Для правильной оценки дельты важно учитывать границы успешных и неуспешных групп. Рекомендуется разрабатывать два теста — входной и итоговый — и сравнивать результаты на основе этих тестов. Применение этого метода позволит объективно оценить, насколько обучение привело к реальному улучшению знаний.
Как избежать: Для правильной оценки дельты важно учитывать границы успешных и неуспешных групп. Рекомендуется разрабатывать два теста — входной и итоговый — и сравнивать результаты на основе этих тестов. Применение этого метода позволит объективно оценить, насколько обучение привело к реальному улучшению знаний.
Заключение
Ошибки при оценке сотрудников могут быть устранены с помощью четкой карты компетенций, использования разнообразных инструментов оценки и правильного измерения дельты. Применение этих методов поможет повысить точность оценки и обеспечить объективность процесса.
Спикеры
- Екатерина Головенко, продакт-менеджер команды ассесментов Яндекс Практикума, 11 лет в образовании, 5 лет в продукте
- Светлана Федотова, психометрик Яндекс Практикума, 10+ лет преподавания в научно-исследовательской деятельности в МГУ, и РГГУ, 8+ лет в сфере практических бизнес-исследований
Тезисы написаны автоматически с использованием ИИ
