工作知识对成功的工作表现至关重要。工作绩效可以被看作是由一个人的陈述性知识(事实、规则和程序的知识——工作要求)、程序性知识和技能(知道如何并能够做工作要求的事情)和动机所决定的。在工作绩效文献中,工作知识是利益的陈述性知识。
职业分析研究经常使用职业知识作为一个重要的职业描述符。典型的职位分析将确定在职人员执行的任务,以及成功执行这些任务所需的知识、技能和能力。在这种情况下,知识可以被定义为一个人掌握了直接涉及工作表现的大量材料(事实和理论)的程度。能力研究通常也会产生一些基于知识的能力。
如何衡量工作知识?
虽然有时工作知识的评估是通过评级(例如,由面试官或主管),它通常是更直接和客观地衡量多项选择测试。这种测试被开发为内容有效(即,根据职业分析确定的知识领域对工作的重要性,按比例覆盖知识领域)。许多战略可以帮助确保此类测试的质量。例如,开发一个测试蓝图(基于职业分析)来指定测试内容。蓝图反映了知识领域的适当权重。项目写作指南可以提高测试项目的可读性和清晰度,并有助于防止“考试明智”的考生在测试中表现得不恰当。开发不只是简单回忆和定义的测试问题,而是需要一些分析或推理来回答问题,这也是一个很好的实践。一些测试开发人员使用Bloom的分类法作为框架来实现这一点。另一个策略是使用视觉辅助(例如,插图,照片,图表)使问题看起来更与工作相关,并限制考试分数对阅读能力的依赖程度。职业专家还应该检查项目的准确性,收集关于每个项目的相关性和重要性的判断,以帮助记录测试的内容有效性。
开发人员越来越多地使用项目格式,而不是传统的多项选择,因为它们可以很容易地管理和得分的电脑。这些格式包括多响应(例如,检查所有应用)、匹配、拖放和排名。其中一些格式比传统的项目格式更有效地涵盖了更多的内容,改变格式可以使考生更有吸引力。然而,重要的是要考虑如何结合不同类型的项目的分数,以便最终的总分数适当地加权它们。例如,如何结合五部分分数匹配项(其中考生可以部分信贷获得一些,但不是全部,部分右)与分数从几个选择题项得分(每一个点)的信度和效度的总分是最大化?答案可能因主要测试目标而异(例如,最大化内容效度或与其他度量的相关性)。
工作知识测试可以利用经典测试理论(CTT)和项目反应理论(IRT)策略进行开发、评分和评估。在这些策略中,CTT策略的优点是特别有助于提供关于项目的诊断信息(例如,选择每个选项的考生百分比和选项总分相关性),这些信息可以通过重写来改进这些选项。因为它们提供了一个共同的基础指标,
如果测试使用多个项目格式或需要多种形式的测试,IRT策略特别有用,但它们需要更大的样本量来产生可靠的信息。如果样本量允许,最好同时使用这两种分析策略。
利用工作知识预测绩效
当从一群有经验或受过相关教育的候选人中招聘或提拔时,雇主应该考虑将工作知识作为选择过程的一个组成部分。这在工作面试中最常见。在选择测试中使用工作知识测试是有先例的,但是为此目的开发和维护测试可能是昂贵的。雇主通常会寻找相关的证书(通过行业或基于协会的测试项目提供),以帮助衡量个人在雇佣或晋升前是否有足够的工作知识。当工作知识被用来预测业绩时,重要的是要考虑什么知识是在入门时需要的,而什么知识是可以在工作中获得的——这可以在工作分析中区分出来。
很少有发表的研究涉及用于员工选择的工作知识测量的有效性。当测试内容和工作要求之间存在很强的对应关系时,人们可以预期一个精心设计的多项选择测试的预测效度会相对较强。然而,与认知能力测试一样,工作知识测试往往表现出黑白人种的表现差异。然而,工作知识测试的种族差异往往在半个标准差的顺序上,而认知能力测试中经常观察到的完全标准差的差异。
用工作知识来衡量绩效
有几个相关的工作知识测试的应用来衡量绩效。主要的应用可以在提供的大量认证(认证和许可)测试计划中看到。在标准相关验证研究中,工作知识测试也被用作工作绩效标准的测量方法。
然而,工作知识测试并不能完全说明考生的工作能力。性能测试是指要求考生在模拟环境中完成部分工作的高保真度评估。管理评估中心是这种测试的一种形式(通常用于选择和开发),已经存在很长时间了。目前,人们对利用基于计算机的考试来制定更现实的成绩衡量标准的兴趣大增。例如,建筑师执照考试不仅包括多项选择题,还要求考生在电脑上起草设计。软件认证测试程序是另一个例子,因为它们也越来越多地使用高保真度的工作活动模拟。然而,重要的是要认识到,这种测试仍然没有衡量成绩的动机方面。在知识或绩效测试中表现良好可能会得到很大一部分答案,但这与衡量工作绩效不一样。
引用:
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