Основные методы определения алгоритма вынесения итогового заключения о профессиональной психологической пригодности

Как было отмечено выше, разработка алгоритма формирования итогового за- ключения о профессиональной пригодности является самостоятельной и весьма сложной задачей. Это действительно так. Более того, по мнению некоторых специалистов, разработка алгоритма итогового заключения о профпригодности в чем-то близка к уровню интуитивного принятия решения. Однако, несмотря на всю сложность решения данной задачи, существуют методы разработки алгоритма итогового заключения, получившие достаточно широкое распространение среди специалистов профотбора.

Термин «алгоритм» в контексте задач ППО может быть истолкован как «ре- шающее правило», поскольку описывает основные этапы и операции, которые не- обходимо выполнить для того, чтобы получить некий интегральный показатель профессиональной психологической пригодности. В данной книге будут проана- лизированы три наиболее распространенных метода разработки алгоритма выне- сения итогового заключения.

Прежде чем приступить к их рассмотрению, следует отметить, что алгоритм итогового заключения в значительной степени отражает методологию, которой пользовались разработчики той или иной системы профотбора. В главе 7 уже от- мечалось, что в настоящее время можно выделить два основных методологиче- ских подхода к решению задач разработки системы ППО — факторный и концеп- туальный. Суть факторного подхода заключается в выявлении психологических свойств (факторов), опосредующих успешность профессиональной деятельно- сти. При этом разработка алгоритма итогового заключения сводится к выбору способа объединения показателей используемых методик в одно целое. Поэтому достаточно часто при использовании факторного подхода в решении задач про- фессионального психологического отбора алгоритм вынесения итогового заклю- чения строится на элементарных математических операциях.

Концептуальный (логический) подход к решению задач профессионального психологического отбора предполагает использование определенной авторской концепции, отражающей представление исследователя о структуре психики че- ловека в преломлении к профессиональной деятельности. В этом случае алго- ритм итогового заключения о профессиональной психологической пригодности является более сложным образованием, поскольку отражает не только количест- венную, но и качественную сторону психических свойств. Поэтому вывести инте- гральный показатель пригодности с использованием обычных арифметических действий при концептуальном подходе к решению задач профотбора, как правило, не удается.

Каждый из двух названных выше подходов имеет свои преимущества и недо- статки, о которых речь шла во второй части данной книги. Поэтому далее мы более тщательно рассмотрим методы разработки алгоритма вынесения итогового за- ключения о профпригодности.

Первый метод определения профессиональной пригодности может быть условно назван методом суммирования стэновых показателей. Суть его заключается в по- лучении интегрального показателя профессиональной пригодности с помощью

простого суммирования стандартизированных показателей (например, станов) всех использованных при проведении мероприятий ППО психологических методик. Чем больше будет полученная в данном случае сумма, тем выше показатель про- фессиональной психологической пригодности кандидата.

Например, в процессе изучения профессионально важных качеств было уста- новлено, что для данной специальности таковыми будут качества, которые услов- но назовем А, В, С, D, Е. В результате пилотажного исследования было обнаруже- но, что уровень развития данных качеств может быть оценен с помощью методик, которые условно обозначим По данным методикам в ходе

осуществления мероприятий ППО будут получены показатели отражающие уровень развития соответствующих профессионально важных ка- честв. Следовательно, исходя из методологии факторного подхода, если все эти показатели объединить в один интегральный показатель, то можно определить степень профессиональной психологической пригодности кандидата. Выполнить это действие можно простым сложением, причем чем больше будет сумма баллов, тем выше показатель профессиональной пригодности.

Для того чтобы сложить все показатели в одно целое, необходимо прежде все- го привести первичные показатели использованных методик к единой стандарти- зированной шкале (как это было показано выше). В результате алгоритм итогово- го заключения будет выглядеть следующем образом:

где — интегральный показатель соответствия профессии, а

— стэновые оценки, полученные по методикам

Данный алгоритм может быть использован в нескольких случаях, но чаще все- го к нему прибегают тогда, когда существует необходимость отобрать из заранее известного количества претендентов на замещение конкретной вакантной долж- ности кандидата, который по своим качествам в наибольшей степени подходит для выполнения профессиональных обязанностей. Если, как было указано в при- мере, приведенном выше, используется пять методик, то максимальный балл может быть равным 50 стэнам (если 6 методик — 60 стэнам, 7 — 70 стэнам и т. д.). Соответственно можно полагать, что чем больше суммарный балл, тем выше про- фессиональная пригодность, а кандидат, набравший максимальный балл, может рассматриваться как человек, наиболее пригодный для выполнения профессио- нальных обязанностей.

Однако возможна ситуация, когда никто из кандидатов не наберет максимальных баллов, а большинство показателей будет располагаться возле средних значений. В этой ситуации встает вопрос о степени пригодности каждого конкретного канди- дата, определить которую можно через соотнесение его показателей с показателями групп профессиональной пригодности. Поэтому целесообразно ориентироваться на максимально возможный балл, определив при этом интервалы интегрального пока- зателя для каждой группы профессиональной психологической пригодности, и соот- нести показатели кандидатов с показателями этих групп. Данная операция, как пра- вило, осуществляется по той же двухэтапной схеме, что и для каждой методики в отдельности.

На первом этапе разрабатывается стандартизированная шкала для суммарно- го показателя. Суть ее заключается в переводе суммарного стандартизированного Показателя во вторичный стандартный балл (иногда эту шкалу называют вторичной

стандартизированной шкалой). Разрабатывается данная шкала аналогично переводу «сырых» баллов в стэны. Следует отметить, существуют разные точки зрения в отношении создания и использования вторичной стандартизированной шкалы. С одной стороны, применение вторичного стандартного показателя повышает риск накопления стандартной ошибки в результате двукратною перевода показате- лей к стандартизованному виду. С другой стороны, вторичная шкала упорядочи- вает информацию и облегчает выполнение задачи по дифференцированию всех кандидатов в отношении степени их профессиональной пригодности.

Если исследователь прибегает к данному алгоритму вынесения итогового за- ключения, то всегда следует обращать внимания на два аспекта. Во-первых, как уже было отмечено выше, важным условием успешного использования этого ал- горитма является заранее известное количество кандидатов, которых необходимо отобрать на замещение каждой конкретной должности (например, предприятию необходимы три менеджера, два программиста, один бухгалтер), и количество желающих занять эти вакантные места. Причем желающих должно быть больше, чем вакантных мест. В противном случае (например, когда желающих столько же, сколько вакантных мест или меньше) данный алгоритм может оказаться недоста- точно надежным. Поэтому его целесообразно использовать лишь тогда, когда су- ществует конкурс на замещение вакантной должности, например при отборе аби- туриентов вуза.

Во-вторых, применяя данный алгоритм, всегда следует помнить о его недо- статках, которые заключаются не только в высокой вероятности накопления стан- дартной ошибки вследствие многократного перевода шкал использованных мето- дик, но и в самой методологии данного алгоритма. Так, интегральный показатель получается методом суммирования показателей шкал всех используемых в меро- приятиях ППО методик. При этом не учитывается степень значимости отдель- ных методик для успешности профессиональной деятельности. Например, среди пяти методик — А, В, C,D,E — методика С показывает максимальную корреляци- онную связь, а методики А и Ε — минимальную. Однако при суммировании пока- зателей данный факт не учитывается. В результате может возникнуть ситуация, когда два кандидата набрали одинаковое количество баллов, только у одного вы- сокие показатели по методике С и низкие по А и Е, а у другого, наоборот, низкие по методике С и относительно высокие по методикам А и Е. Показав одинаковый интегральный балл, с формальной точки зрения они должны быть признаны при- годными к выполнению профессиональной деятельности в одинаковой степени, но насколько правильно такое утверждение? На практике весьма высока вероят- ность того, что человек, показавший существенно более высокие результаты по методике С, будет обладать более высокими показателями в профессиональной деятельности. Соответственно сделанный на основании результатов психологиче- ского обследования прогноз будет не совсем адекватным, а точнее, недостаточно прогностичным. Именно поэтому данный алгоритм вынесения итогового заклю- чения следует использовать только при наличии конкурса, причем чем больше кандидатов, тем выше прогностичность данного алгоритма.

Недостатки данного алгоритма частично восполняются другим алгоритмом, который используется в мероприятиях ППО, построенного на методологии фак- торного подхода. Данный метод условно может быть назван методом использова- ния решающего правила.

Этот метод более сложный, однако он позволяет учитывать значения отдель- ных качеств для успешности деятельности и поэтому оценивается некоторыми специалистами как более эффективный в сравнении с методом простого сумми- рования стандартизированных показателей. Для разработки алгоритма такого ти- па обычно используется регрессионный анализ, в результате проведения которо- го можно получить так называемое регрессионное уравнение.

Если корреляционный анализ позволяет установить наличие взаимосвязи между двумя показателями, то метод множественной регрессии устанавливает наличие взаимосвязи одновременно между зависимой переменной и несколькими незави- симыми переменными, т. е. позволяет определить вклад каждой из независимых переменных в зависимую переменную.