Verfügbarkeit: Personalauswahl 4.0

Personalauswahl 4.0: KI, Machine Learning, Gamification und andere Innovationen in der Praxis

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Weitere Verfasser:	Stulle, Klaus. P. 1967- (HerausgeberIn), Justenhoven, Richard T. (HerausgeberIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Wiesbaden Springer Gabler [2023] Wiesbaden Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2023
Ausgabe:	1. Auflage 2023
Schlagworte:	Künstliche Intelligenz Digitalisierung Gamification Personalauswahl Eignungsdiagnostik Digitale Testverfahren Online Tests KI und Personalarbeit Machine Learning und HR Psychometrie Online Assessment Gamification in der Personalarbeit Psychografisches HR-Targeting Big Data in der Personalauswahl und -entwicklung Validität von Testverfahren für die Eignungsdiagnostik
Online-Zugang:	Inhaltstext Auszug Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	XVII, 292 Seiten. - Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.8 cm
ISBN:	9783658421410 365842141X

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Datensatz im Suchindex

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adam_text	1 EINLEITUNG . 1 KLAUS STULLE 1.1 YYPERSONALAUSWAHL 4.0": WAS KOMMT? . 2 1.1.1 VERHALTENS-BASIERTE VERFAHREN (FREMDBEURTEILUNG) . 2 1.1.2 FRAGEBOGEN-BASIERTE VERFAHREN (SELBSTAUSKUNFT) . 5 1.1.3 INTERVIEW-BASIERTE VERFAHREN (MISCHUNG AUS SELBSTAUSKUNFT UND FREMDBEURTEILUNG) . 11 1.2 YYPERSONALAUSWAHL 4.0": WAS BLEIBT? . 14 2 PERSONALAUSWAHL 4.0 AUS DER PERSPEKTIVE DER KANDIDATINNEN . 21 TIM WARSZTA 2.1 EINLEITUNG - VON DER AUSWAHL ZUR GEWINNUNG . 21 2.2 BEWERBENDENREAKTIONEN UND TECHNOLOGIEAKZEPTANZ . 22 2.2.1 THEORIEN UND MODELLE ZU BEWERBENDENREAKTIONEN . 22 2.2.2 USABILITY UND TECHNOLOGIEAKZEPTANZ . 23 2.2.3 FOLGEN UNFAIRER BEHANDLUNG IN DER PERSONALAUSWAHL . 25 2.3 AKZEPTANZ NEUER DIAGNOSTISCHER METHODEN - VERFAHRENSSPEZIFISCHE UEBERLEGUNGEN UND BEFUNDE . 26 2.3.1 ALLGEMEINE EMPIRISCHE BEFUNDE ZUR INTERNETBASIERTEN PERSONALAUSWAHL . 26 2.3.2 EINSATZ UND AKZEPTANZ VON VIDEOINTERVIEWS . 27 2.3.3 EINSATZ UND AKZEPTANZ VON CYBERVETTING . 28 2.3.4 EINSATZ UND AKZEPTANZ VON GAMIFICATION IM ASSESSMENT . 29 2.3.5 EINSATZ UND AKZEPTANZ VON KUENSTLICHER INTELLIGENZ UND ALGORITHMEN 31 2.4 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN FUER DEN EINSATZ VON VERFAHREN DER PERSONALAUSWAHL 4.0 . 33 LITERATUR . 34 XII INHALTSVERZEICHNIS 3 FACHKRAEFTEMANGEL UND ALGORITHMENBASIERTES MATCHING . 39 OLAF RINGELBAND 3.1 FACHKRAEFTEMANGEL IN DEUTSCHLAND - DEMOGRAFISCHE ENTWICKLUNG . 39 3.2 FACHKRAEFTEMANGEL IN DEUTSCHLAND - ZUNEHMENDE AKADEMISIERUNG DER GESELLSCHAFT . 39 3.3 MATCHING STATT STELLENANZEIGE . 43 3.3.1 DER ARBEITSMARKT FUER LKW-FAHRERINNEN . 43 3.3.2 DIE BEDUERFNISSE DER JOBSUCHENDEN VERSTEHEN . 44 3.3.3 PERSON-JOB-FIT UND PERSON-ORGANISATION-FIT . 45 3.3.4 ENTWICKLUNG DES MATCHING-ALGORITHMUS . 45 3.4 ERGEBNISSE . 49 3.5 VERAENDERTER MINDSET BEI ARBEITGEBERN . 52 3.6 ZUKUNFT DES RECRUITINGS: MATCHING STATT AUSWAHL . 52 LITERATUR . 53 4 CYBERVETTING: VALIDE PERSONALAUSWAHL MIT SOZIALEN NETZWERKEN? . .55 FRANZ W. MOENKE, HANNA LUEDEMANN UND PHILIPP SCHAEPERS 4.1 EIN LIKE AUS DER PERSONALABTEILUNG . 55 4.1.1 CYBERVETTING: SOZIALE NETZWERKE STATT BEWERBUNG? . 56 4.1.2 WAS VERSPRECHEN SICH PERSONALVERANTWORTLICHE VON CYBERVETTING? . 57 4.2 SOZIALE NETZWERKE ALS INDIKATOR FUER VERHALTEN UND EIGENSCHAFTEN . 58 4.2.1 CYBERVETTING IM VERGLEICH ZUM SELBSTBERICHT: KONVERGENTE VALIDITAET . 59 4.2.2 CYBERVETTING ZUR VORHERSAGE VON LEISTUNG: KRITERIUMSVALIDITAET . 59 4.3 ERKLAERUNGSANSAETZE IM CYBERVETTING-DISKURS . 60 4.3.1 RAUSCHEN IM CYBERSPACE: RELIABILITAET VON CYBERVETTING . 60 4.3.2 VALIDITAET KANN SICH VON EIGENSCHAFT ZU EIGENSCHAFT UNTERSCHEIDEN . 61 4.3.3 PLATTFORMUNTERSCHIEDE UND INFORMATIONSUEBERFLUTUNG: WENN PRIVATES BERUFLICH WIRD . 62 4.3.4 KLARERE ANTWORTEN DURCH ROBUSTERE FORSCHUNGSDESIGNS . 63 4.4 WIE CYBERVETTING BESSER WERDEN KANN . 64 4.5 FAZIT . 66 LITERATUR .66 5 GAMIFICATION IN ONLINE-ASSESSMENTS - WIE RECRUTAINMENT DIE PERSONALAUSWAHL VERBESSERN KANN . 73 KRISTOF KUPKA, JOACHIM DIERCKS UND LARS JANSEN 5.1 EINLEITUNG . 73 INHALTSVERZEICHNIS XIII 5.2 WAS IST RECRUTAINMENT BZW. WAS IST GAMIFICATION IN DER PERSONALGEWINNUNG? . 74 5.3 WAS IST DIE ZIELSETZUNG VON GAMIFICATION IN ONLINE-ASSESSMENTS? . 75 5.4 ZUM BESSEREN VERSTAENDNIS: ZWEI BEREICHE UND VIER GRUNDLEGENDE KLASSEN VON GAMIFICATION IN ONLINE-ASSESSMENTS . 77 5.5 WAS SIND SERIOUS-GAMIFIED-ASSESSMENTS UND WIE SEHEN SIE AUS? . 79 5.5.1 ANWENDUNGSBEISPIEL: JOBCHECK DER DPDHL . 80 5.5.2 ANWENDUNGSBEISPIEL: ONLINE ALLIANZ CAMPUS . 80 5.6 WAS SIND SURREAL-GAMIFIED-ASSESSMENTS UND WIE SEHEN SIE AUS? . 82 5.6.1 ANWENDUNGSBEISPIEL: PLAYASSESS . 83 5.7 WAS SIND PSYCHOMETRIC-GAMES UND WIE SEHEN SIE AUS? . 84 5.7.1 ANWENDUNGSBEISPIEL:SOLVEBEI MCKINSEY . 84 5.7.2 ANWENDUNGSBEISPIEL: COGNIFY . 84 5.8 WAS SIND VIDEO-GAMES UND WIE SEHEN SIE AUS? . 86 5.8.1 ANWENDUNGSBEISPIEL: PROJECT M UND RICHIE ' S PLANK EXPERIENCE ALS VIRTUAL-REALITY SPIEL . 86 5.9 WIE IST DER FORSCHUNGSSTAND HINSICHTLICH GAMIFICATION IN ONLINE-ASSESSMENTS? . 86 5.10 FAZIT . 91 LITERATUR . 92 6 VIRTUAL REALITY IN PERSONALAUSWAHL UND PERSONALENTWICKLUNG . 97 INA VOLLENDORF UND MAXIMILIAN JANSEN 6.1 WAS IST VR UND WELCHE TECHNOLOGIEN GIBT ES? . 97 6.1.1 WIE KOENNEN DIE AKTUELLEN TECHNOLOGIEN GENUTZT WERDEN? . 98 6.2 ANWENDUNGSBEREICHE IN DER PERSONALAUSWAHL UND -ENTWICKLUNG . 101 6.3 WELCHE POTENZIALE GIBT ES IN BEZUG AUF ZUKUENFTIGE VR/ AR-NUTZUNG? . 104 6.3.1 VR UND AR-BASIERTE EINSTELLUNGSTESTS . 105 6.3.2 REMOTE EINSTELLUNGEN . 105 6.3.3 DATEN-UND ANALYSEGESTUETZTE ENTSCHEIDUNGEN . 106 6.3.4 PERSONALISIERTE KARRIEREPFADE . 106 6.4 FALLBEISPIEL: EXPLORATION EINES VR-UNTERSTUETZTEN ASSESSMENT CENTERS . 106 6.5 FAZIT . 109 LITERATUR . 111 7 PERSONALDIAGNOSTIK NEU GEDACHT - INTEGRATIVE DIGITALE ANSAETZE BEI DER AUSWAHL VON FUEHRUNGSKRAEFTEN . 115 MOMME JUERGENSEN, ANDRE FINDEISEN UND CHRISTIAN DRIES 7.1 EINLEITUNG . 115 7.2 GRUNDLAGEN DER KI.PAT TECHNOLOGIE . 116 XIV INHALTSVERZEICHNIS 7.2.1 ANFORDERUNGSANALYSE . 118 7.2.2 AKTIVIERUNG UND EINSATZ VON ONLINE-TESTS . 121 7.2.3 AUSWAHL VON UEBUNGEN UND INTERVIEWFRAGEN . 123 7.3 DURCHFUEHRUNG DES DEVELOPMENT CENTERS . 127 7.3.1 DURCHFUEHRUNG ANLEGEN . 127 7.3.2 DURCHFUEHRUNG STARTEN . 127 7.3.3 APP FUER BEOBACHTENDE . 128 7.3.4 DURCHFUEHRUNG AKTIV . 131 7.3.5 PERSPEKTIVE TEILNEHMER . 131 7.3.6 PERSPEKTIVE BEOBACHTENDE . 131 7.3.7 PERSPEKTIVE TEILNEHMER . 132 7.3.8 KONFERENZANSICHT . 134 7.3.9 FEEDBACKGESPRAECH . 136 7.3.10 DOKUMENTATION DER DURCHFUEHRUNG . 136 7.4 FAZIT . 136 LITERATUR . 137 8 POTENZIALANALYSEN IM RAHMEN VON ONLINE-ASSESSMENTS . 139 CHRISTIAN JUNG-GEHLING 8.1 EINLEITUNG . 139 8.2 NUTZEN VON POTENZIALANALYSEN . 140 8.3 POTENZIALANALYSEN ALS ONLINE-ASSESSMENTS . 141 8.4 PRAXISBEISPIEL EINER RISIKOFREIEN POTENZIALANALYSE . 142 8.4.1 AUSGANGSLAGE . 143 8.4.2 LOESUNGSANSATZ . 143 8.4.3 ENTWICKLUNG UND IMPLEMENTIERUNG . 144 8.4.4 ERGEBNIS UND FAZIT . 145 8.5 PSYCHOLOGISCHE WIRKMECHANISMEN GELUNGENER POTENZIALANALYSEN . 146 8.5.1 AKZEPTANZ VON EIGNUNGSDIAGNOSTISCHEN VERFAHREN UND FEEDBACK . 146 8.5.2 MOTIVATION DER MITARBEITENDEN . 147 8.6 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN FUER POTENZIALANALYSEN IM RAHMEN VON ONLINE-ASSESSMENTS 148 LITERATUR . 149 9 AUTOMATISIERTE VIDEOINTERVIEWS: KUENSTLICH INTELLIGENT, ABER FAIR? . 151 FRANZISKA LEUTNER UND NATHAN MONDRAGON 9.1 EINLEITUNG . 151 9.2 ALGORITHMIC TRANSPARENCY: WIE BEWERTET KI INTERVIEWS? . 153 9.2.1 AD 1. SPRACHE IN TEXT UMWANDELN . 154 9.2.2 AD 2. KONTEXT UND SAETZE VERSTEHEN . 154 9.2.3 AD3. BEWERTUNG DER INTERVIEWANTWORTEN . 155 INHALTSVERZEICHNIS XV 9.3 WIE WERDEN KL-MODELLE FAIR? . 156 9.3.1 AD 1) BIAS IN TRAININGSDATEN MINIMIEREN . 156 9.3.2 AD 2) BIAS IM KL-MODELL MINIMIEREN . 157 9.4 DER NAECHSTE SCHRITT: KI FUER VERBESSERTE FAIRNESS UND VALIDITAET . 158 LITERATUR . 160 10 KL-UNTERSTUETZUNG BEI DER DIGITALEN PERSONALAUSWAHL - EINE FALLSTUDIE IM UNTERNEHMER-KONTEXT . 163 HANNAH KIESOW-BERGER, MICHAEL FELL, FRED PHILIPPY UND ELIAS STEINER 10.1 EINFUEHRUNG . 163 10.2 METHODEN UND MATERIALIEN . 165 10.2.1 STICHPROBE . 165 10.2.2 ZORTIFY PERSOENLICHKEITSANALYSE . 165 10.2.3 ZORTIFY PERSOENLICHKEITSKONSTRUKTE . 165 10.2.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) . 167 10.2.5 UEBER ZORTIFY UND UNCAP . 167 10.2.6 METHODEN . 168 10.2.7 ANALYSE DER DATEN . 168 10.2.8 IMPLEMENTIERUNG DER WISSENSCHAFTLICHEN BERECHNUNGEN . 169 10.3 ERGEBNISSE . 170 10.3.1 NLP-ANALYSE . 172 10.4 DISKUSSION . 173 10.4.1 LIMITATIONEN . 174 10.5 SCHLUSSFOLGERUNG . 175 LITERATUR . 175 11 NEUE WEGE IM DEVELOPMENT CENTER - PROZESSINNOVATION UND NEUE METHODISCHE ANSAETZE AM BEISPIEL DES FUEHRUNGSRAUMS DER WESTNETZ GMBH . 179 ANNA FLIEGEL, MARTINA DOMINIAK UND MICHAEL PASCHEN 11.1 AUSGANGSSITUATION FUER DIE NEUENTWICKLUNG EINER DEVELOPMENT CENTER LOESUNG BEI DER WESTNETZ GMBH . 179 11.2 PRINZIPIEN FUER DIE KONZEPTION DES FUEHRUNGSRAUMS . 181 11.2.1 VERTRAUEN STATT ZWEIFEL . 181 11.2.2 REFLEXION AUF AUGENHOEHE STATT PRUEFUNG . 182 11.2.3 VERANTWORTUNG STATT VERORDNUNG . 182 11.2.4 TEILNEHMENDE ALS KUNDEN UND NICHT ALS YYPROZESSBETROFFENE" 182 11.2.5 DIGITAL STATT PAPIER . 183 11.3 INNOVATIVE LOESUNGEN AUF BASIS UNSERER PRINZIPIEN . 183 11.3.1 FREIWILLIGKEIT DER TEILNAHME . 184 11.3.2 CARETAKER STATT BEOBACHTER . 185 XVI INHALTSVERZEICHNIS 11.3.3 INDIVIDUALISIERUNG AUF BASIS VON SELBSTVERANTWORTUNG . 186 11.3.4 ERGEBNISZUSAMMENFASSUNG DURCH DIE TALENTE UND BUDDY-FEEDBACK . 190 11.3.5 DIGITALE DURCHFUEHRUNGSUNTERSTUETZUNG . 192 11.4 UNSER FAZIT ZUM FUEHRUNGSRAUM . 192 12 BLINDFLUG & GIESSKANNE VS. DATA-DRIVEN & INDIVIDUELL: DIE REVOLUTION VON EMPLOYEE EXPERIENCE . 195 CARMEN ELISABETH LOBBE, KATHARINA LOCHNER UND HENDRIK SCHOSSAU 12.1 EMPLOYEE EXPERIENCE (EX) POSITIV GESTALTEN . 198 12.2 INTERNE EINFLUSSFAKTOREN AUF EX: FAKTOREN DES SUBJEKTIVEN ERLEBENS . 199 12.3 EXTERNE EINFLUSSFAKTOREN AUF EX: DIE KONTEXTFAKTOREN . 201 12.4 DAS WELLIBA MODEL . 205 12.5 WIRKUNGEN EINER POSITIVEN EX . 205 12.5.1 WIE SICH EX MESSEN UND MANAGEN LAESST . 205 12.6 DISKUSSION . 210 12.6.1 LIMITATIONEN UND KRITIK . 212 12.6.2 FAZIT UND AUSBLICK . 212 LITERATUR .214 13 AM PULS DER ZEIT STATT PULSE SURVEY - KONTINUIERLICHE MESSUNG VON EMPLOYEE EXPERIENCE . 217 ACHIM PREUSS, MAXIMILIAN JANSEN UND RICHARD JUSTENHOVEN 13.1 EMPLOYEE EXPERIENCE . 217 13.1.1 LATENT STATE-TRAIT THEORY . 218 13.1.2 JOB DEMANDS RESOURCES . 218 13.2 STARTPUNKT MITARBEITERBEFRAGUNG .219 13.3 WELLIBA EMPLOYEE EXPERIENCE MESSMODELL . 221 13.3.1 CADAMINT . 222 13.3.2 APP-GESTALTUNG UND NUTZERVERHALTEN .224 13.4 EMPLOYEE EXPERIENCE UND ARBEITSLEISTUNG . 226 13.5 EMPLOYEE EXPERIENCE UND BUSINESS KPIS . 230 13.5.1 WIE WIRKT SICH DIE EMPLOYEE EXPERIENCE VON MITARBEITERN AUF ORGANISATIONEN AUS? .230 13.5.2 DAS WELLIBA BUSINESS OUTCOME MODEL . 231 13.6 FAZIT . 233 LITERATUR . 233 14 360 FEEDBACK-VARIANTEN FUER FAIRE POTENZIALKONFERENZEN UND EIN EFFEKTIVES (SELBST-) COACHING .239 STEPHAN HOLTMEIER UND INGA MERTIN 14.1 MESSEN UND REGELMAESSIGE FEEDBACKSCHLEIFEN .239 INHALTSVERZEICHNIS XVII 14.2 HINTERGRUND UND STATUS-QUO . 240 14.2.1 DIE EWIGE STREITFRAGE: WAS PASSIERT MIT DEN ERGEBNISSEN? . 240 14.2.2 DIE HERAUSFORDERER: INSTANT FEEDBACK, ALWAYS-ON FEEDBACK UND ONGOING FEEDBACK . 242 14.2.3 AUCH AUS GRUENDEN DER FAIRNESS: VIELE QUELLEN SIND BESSER ALS NUR EINE . 243 14.3 PRAXISBEISPIEL 1: FAIRE POTENZIALKONFERENZEN . 244 14.3.1 HERAUSFORDERUNG . 245 14.3.2 BESCHREIBUNG VON TOOL UND PROZESS . 246 14.4 PRAXISBEISPIEL 2: ONGOING FEEDBACK FUER EIN EFFEKTIVES (SELBST-) COACHING . 251 14.4.1 HERAUSFORDERUNG . 251 14.4.2 BESCHREIBUNG VON TOOL UND PROZESS . 253 14.5 AUSBLICK AUF DIE ZUKUNFT . 255 14.5.1 GAMIFICATION FUER MEHR FEEDBACK-QUALITAET . 256 14.5.2 WANN ERSETZT KUENSTLICHE INTELLIGENZ DEN COACH? . 257 LITERATUR . 259 15 FUER LERNENDE ORGANISATIONEN BRAUCHT ES LERNENDE PERSONALENTWICKLER . 263 ALINA SIEMSEN 15.1 UNSER ZIEL: EINE LERNENDE ORGANISATION .264 15.2 UNSERE AUFGABEN: DAS BUSINESS DER L&D . 266 15.2.1 UNSERE DAMALIGEN AUFGABEN . 266 15.2.2 DIE HEUTE BENOETIGTE TRANSFORMATION DER L&D . 267 15.3 UNSER TO DO: EINE LERNENDE L&D AUFBAUEN . 275 15.4 UNSERE PRAXIS: LERNENDE L&D IN DER OTTO GROUP . 276 15.5 FAZIT .280 LITERATUR . 281 16 NACHWORT . 285 RICHARD JUSTENHOVEN UND KLAUS STULLE
adam_txt	1 EINLEITUNG . 1 KLAUS STULLE 1.1 YYPERSONALAUSWAHL 4.0": WAS KOMMT? . 2 1.1.1 VERHALTENS-BASIERTE VERFAHREN (FREMDBEURTEILUNG) . 2 1.1.2 FRAGEBOGEN-BASIERTE VERFAHREN (SELBSTAUSKUNFT) . 5 1.1.3 INTERVIEW-BASIERTE VERFAHREN (MISCHUNG AUS SELBSTAUSKUNFT UND FREMDBEURTEILUNG) . 11 1.2 YYPERSONALAUSWAHL 4.0": WAS BLEIBT? . 14 2 PERSONALAUSWAHL 4.0 AUS DER PERSPEKTIVE DER KANDIDATINNEN . 21 TIM WARSZTA 2.1 EINLEITUNG - VON DER AUSWAHL ZUR GEWINNUNG . 21 2.2 BEWERBENDENREAKTIONEN UND TECHNOLOGIEAKZEPTANZ . 22 2.2.1 THEORIEN UND MODELLE ZU BEWERBENDENREAKTIONEN . 22 2.2.2 USABILITY UND TECHNOLOGIEAKZEPTANZ . 23 2.2.3 FOLGEN UNFAIRER BEHANDLUNG IN DER PERSONALAUSWAHL . 25 2.3 AKZEPTANZ NEUER DIAGNOSTISCHER METHODEN - VERFAHRENSSPEZIFISCHE UEBERLEGUNGEN UND BEFUNDE . 26 2.3.1 ALLGEMEINE EMPIRISCHE BEFUNDE ZUR INTERNETBASIERTEN PERSONALAUSWAHL . 26 2.3.2 EINSATZ UND AKZEPTANZ VON VIDEOINTERVIEWS . 27 2.3.3 EINSATZ UND AKZEPTANZ VON CYBERVETTING . 28 2.3.4 EINSATZ UND AKZEPTANZ VON GAMIFICATION IM ASSESSMENT . 29 2.3.5 EINSATZ UND AKZEPTANZ VON KUENSTLICHER INTELLIGENZ UND ALGORITHMEN 31 2.4 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN FUER DEN EINSATZ VON VERFAHREN DER PERSONALAUSWAHL 4.0 . 33 LITERATUR . 34 XII INHALTSVERZEICHNIS 3 FACHKRAEFTEMANGEL UND ALGORITHMENBASIERTES MATCHING . 39 OLAF RINGELBAND 3.1 FACHKRAEFTEMANGEL IN DEUTSCHLAND - DEMOGRAFISCHE ENTWICKLUNG . 39 3.2 FACHKRAEFTEMANGEL IN DEUTSCHLAND - ZUNEHMENDE AKADEMISIERUNG DER GESELLSCHAFT . 39 3.3 MATCHING STATT STELLENANZEIGE . 43 3.3.1 DER ARBEITSMARKT FUER LKW-FAHRERINNEN . 43 3.3.2 DIE BEDUERFNISSE DER JOBSUCHENDEN VERSTEHEN . 44 3.3.3 PERSON-JOB-FIT UND PERSON-ORGANISATION-FIT . 45 3.3.4 ENTWICKLUNG DES MATCHING-ALGORITHMUS . 45 3.4 ERGEBNISSE . 49 3.5 VERAENDERTER MINDSET BEI ARBEITGEBERN . 52 3.6 ZUKUNFT DES RECRUITINGS: MATCHING STATT AUSWAHL . 52 LITERATUR . 53 4 CYBERVETTING: VALIDE PERSONALAUSWAHL MIT SOZIALEN NETZWERKEN? . .55 FRANZ W. MOENKE, HANNA LUEDEMANN UND PHILIPP SCHAEPERS 4.1 EIN LIKE AUS DER PERSONALABTEILUNG . 55 4.1.1 CYBERVETTING: SOZIALE NETZWERKE STATT BEWERBUNG? . 56 4.1.2 WAS VERSPRECHEN SICH PERSONALVERANTWORTLICHE VON CYBERVETTING? . 57 4.2 SOZIALE NETZWERKE ALS INDIKATOR FUER VERHALTEN UND EIGENSCHAFTEN . 58 4.2.1 CYBERVETTING IM VERGLEICH ZUM SELBSTBERICHT: KONVERGENTE VALIDITAET . 59 4.2.2 CYBERVETTING ZUR VORHERSAGE VON LEISTUNG: KRITERIUMSVALIDITAET . 59 4.3 ERKLAERUNGSANSAETZE IM CYBERVETTING-DISKURS . 60 4.3.1 RAUSCHEN IM CYBERSPACE: RELIABILITAET VON CYBERVETTING . 60 4.3.2 VALIDITAET KANN SICH VON EIGENSCHAFT ZU EIGENSCHAFT UNTERSCHEIDEN . 61 4.3.3 PLATTFORMUNTERSCHIEDE UND INFORMATIONSUEBERFLUTUNG: WENN PRIVATES BERUFLICH WIRD . 62 4.3.4 KLARERE ANTWORTEN DURCH ROBUSTERE FORSCHUNGSDESIGNS . 63 4.4 WIE CYBERVETTING BESSER WERDEN KANN . 64 4.5 FAZIT . 66 LITERATUR .66 5 GAMIFICATION IN ONLINE-ASSESSMENTS - WIE RECRUTAINMENT DIE PERSONALAUSWAHL VERBESSERN KANN . 73 KRISTOF KUPKA, JOACHIM DIERCKS UND LARS JANSEN 5.1 EINLEITUNG . 73 INHALTSVERZEICHNIS XIII 5.2 WAS IST RECRUTAINMENT BZW. WAS IST GAMIFICATION IN DER PERSONALGEWINNUNG? . 74 5.3 WAS IST DIE ZIELSETZUNG VON GAMIFICATION IN ONLINE-ASSESSMENTS? . 75 5.4 ZUM BESSEREN VERSTAENDNIS: ZWEI BEREICHE UND VIER GRUNDLEGENDE KLASSEN VON GAMIFICATION IN ONLINE-ASSESSMENTS . 77 5.5 WAS SIND SERIOUS-GAMIFIED-ASSESSMENTS UND WIE SEHEN SIE AUS? . 79 5.5.1 ANWENDUNGSBEISPIEL: JOBCHECK DER DPDHL . 80 5.5.2 ANWENDUNGSBEISPIEL: ONLINE ALLIANZ CAMPUS . 80 5.6 WAS SIND SURREAL-GAMIFIED-ASSESSMENTS UND WIE SEHEN SIE AUS? . 82 5.6.1 ANWENDUNGSBEISPIEL: PLAYASSESS . 83 5.7 WAS SIND PSYCHOMETRIC-GAMES UND WIE SEHEN SIE AUS? . 84 5.7.1 ANWENDUNGSBEISPIEL:SOLVEBEI MCKINSEY . 84 5.7.2 ANWENDUNGSBEISPIEL: COGNIFY . 84 5.8 WAS SIND VIDEO-GAMES UND WIE SEHEN SIE AUS? . 86 5.8.1 ANWENDUNGSBEISPIEL: PROJECT M UND RICHIE ' S PLANK EXPERIENCE ALS VIRTUAL-REALITY SPIEL . 86 5.9 WIE IST DER FORSCHUNGSSTAND HINSICHTLICH GAMIFICATION IN ONLINE-ASSESSMENTS? . 86 5.10 FAZIT . 91 LITERATUR . 92 6 VIRTUAL REALITY IN PERSONALAUSWAHL UND PERSONALENTWICKLUNG . 97 INA VOLLENDORF UND MAXIMILIAN JANSEN 6.1 WAS IST VR UND WELCHE TECHNOLOGIEN GIBT ES? . 97 6.1.1 WIE KOENNEN DIE AKTUELLEN TECHNOLOGIEN GENUTZT WERDEN? . 98 6.2 ANWENDUNGSBEREICHE IN DER PERSONALAUSWAHL UND -ENTWICKLUNG . 101 6.3 WELCHE POTENZIALE GIBT ES IN BEZUG AUF ZUKUENFTIGE VR/ AR-NUTZUNG? . 104 6.3.1 VR UND AR-BASIERTE EINSTELLUNGSTESTS . 105 6.3.2 REMOTE EINSTELLUNGEN . 105 6.3.3 DATEN-UND ANALYSEGESTUETZTE ENTSCHEIDUNGEN . 106 6.3.4 PERSONALISIERTE KARRIEREPFADE . 106 6.4 FALLBEISPIEL: EXPLORATION EINES VR-UNTERSTUETZTEN ASSESSMENT CENTERS . 106 6.5 FAZIT . 109 LITERATUR . 111 7 PERSONALDIAGNOSTIK NEU GEDACHT - INTEGRATIVE DIGITALE ANSAETZE BEI DER AUSWAHL VON FUEHRUNGSKRAEFTEN . 115 MOMME JUERGENSEN, ANDRE FINDEISEN UND CHRISTIAN DRIES 7.1 EINLEITUNG . 115 7.2 GRUNDLAGEN DER KI.PAT TECHNOLOGIE . 116 XIV INHALTSVERZEICHNIS 7.2.1 ANFORDERUNGSANALYSE . 118 7.2.2 AKTIVIERUNG UND EINSATZ VON ONLINE-TESTS . 121 7.2.3 AUSWAHL VON UEBUNGEN UND INTERVIEWFRAGEN . 123 7.3 DURCHFUEHRUNG DES DEVELOPMENT CENTERS . 127 7.3.1 DURCHFUEHRUNG ANLEGEN . 127 7.3.2 DURCHFUEHRUNG STARTEN . 127 7.3.3 APP FUER BEOBACHTENDE . 128 7.3.4 DURCHFUEHRUNG AKTIV . 131 7.3.5 PERSPEKTIVE TEILNEHMER . 131 7.3.6 PERSPEKTIVE BEOBACHTENDE . 131 7.3.7 PERSPEKTIVE TEILNEHMER . 132 7.3.8 KONFERENZANSICHT . 134 7.3.9 FEEDBACKGESPRAECH . 136 7.3.10 DOKUMENTATION DER DURCHFUEHRUNG . 136 7.4 FAZIT . 136 LITERATUR . 137 8 POTENZIALANALYSEN IM RAHMEN VON ONLINE-ASSESSMENTS . 139 CHRISTIAN JUNG-GEHLING 8.1 EINLEITUNG . 139 8.2 NUTZEN VON POTENZIALANALYSEN . 140 8.3 POTENZIALANALYSEN ALS ONLINE-ASSESSMENTS . 141 8.4 PRAXISBEISPIEL EINER RISIKOFREIEN POTENZIALANALYSE . 142 8.4.1 AUSGANGSLAGE . 143 8.4.2 LOESUNGSANSATZ . 143 8.4.3 ENTWICKLUNG UND IMPLEMENTIERUNG . 144 8.4.4 ERGEBNIS UND FAZIT . 145 8.5 PSYCHOLOGISCHE WIRKMECHANISMEN GELUNGENER POTENZIALANALYSEN . 146 8.5.1 AKZEPTANZ VON EIGNUNGSDIAGNOSTISCHEN VERFAHREN UND FEEDBACK . 146 8.5.2 MOTIVATION DER MITARBEITENDEN . 147 8.6 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN FUER POTENZIALANALYSEN IM RAHMEN VON ONLINE-ASSESSMENTS 148 LITERATUR . 149 9 AUTOMATISIERTE VIDEOINTERVIEWS: KUENSTLICH INTELLIGENT, ABER FAIR? . 151 FRANZISKA LEUTNER UND NATHAN MONDRAGON 9.1 EINLEITUNG . 151 9.2 ALGORITHMIC TRANSPARENCY: WIE BEWERTET KI INTERVIEWS? . 153 9.2.1 AD 1. SPRACHE IN TEXT UMWANDELN . 154 9.2.2 AD 2. KONTEXT UND SAETZE VERSTEHEN . 154 9.2.3 AD3. BEWERTUNG DER INTERVIEWANTWORTEN . 155 INHALTSVERZEICHNIS XV 9.3 WIE WERDEN KL-MODELLE FAIR? . 156 9.3.1 AD 1) BIAS IN TRAININGSDATEN MINIMIEREN . 156 9.3.2 AD 2) BIAS IM KL-MODELL MINIMIEREN . 157 9.4 DER NAECHSTE SCHRITT: KI FUER VERBESSERTE FAIRNESS UND VALIDITAET . 158 LITERATUR . 160 10 KL-UNTERSTUETZUNG BEI DER DIGITALEN PERSONALAUSWAHL - EINE FALLSTUDIE IM UNTERNEHMER-KONTEXT . 163 HANNAH KIESOW-BERGER, MICHAEL FELL, FRED PHILIPPY UND ELIAS STEINER 10.1 EINFUEHRUNG . 163 10.2 METHODEN UND MATERIALIEN . 165 10.2.1 STICHPROBE . 165 10.2.2 ZORTIFY PERSOENLICHKEITSANALYSE . 165 10.2.3 ZORTIFY PERSOENLICHKEITSKONSTRUKTE . 165 10.2.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) . 167 10.2.5 UEBER ZORTIFY UND UNCAP . 167 10.2.6 METHODEN . 168 10.2.7 ANALYSE DER DATEN . 168 10.2.8 IMPLEMENTIERUNG DER WISSENSCHAFTLICHEN BERECHNUNGEN . 169 10.3 ERGEBNISSE . 170 10.3.1 NLP-ANALYSE . 172 10.4 DISKUSSION . 173 10.4.1 LIMITATIONEN . 174 10.5 SCHLUSSFOLGERUNG . 175 LITERATUR . 175 11 NEUE WEGE IM DEVELOPMENT CENTER - PROZESSINNOVATION UND NEUE METHODISCHE ANSAETZE AM BEISPIEL DES FUEHRUNGSRAUMS DER WESTNETZ GMBH . 179 ANNA FLIEGEL, MARTINA DOMINIAK UND MICHAEL PASCHEN 11.1 AUSGANGSSITUATION FUER DIE NEUENTWICKLUNG EINER DEVELOPMENT CENTER LOESUNG BEI DER WESTNETZ GMBH . 179 11.2 PRINZIPIEN FUER DIE KONZEPTION DES FUEHRUNGSRAUMS . 181 11.2.1 VERTRAUEN STATT ZWEIFEL . 181 11.2.2 REFLEXION AUF AUGENHOEHE STATT PRUEFUNG . 182 11.2.3 VERANTWORTUNG STATT VERORDNUNG . 182 11.2.4 TEILNEHMENDE ALS KUNDEN UND NICHT ALS YYPROZESSBETROFFENE" 182 11.2.5 DIGITAL STATT PAPIER . 183 11.3 INNOVATIVE LOESUNGEN AUF BASIS UNSERER PRINZIPIEN . 183 11.3.1 FREIWILLIGKEIT DER TEILNAHME . 184 11.3.2 CARETAKER STATT BEOBACHTER . 185 XVI INHALTSVERZEICHNIS 11.3.3 INDIVIDUALISIERUNG AUF BASIS VON SELBSTVERANTWORTUNG . 186 11.3.4 ERGEBNISZUSAMMENFASSUNG DURCH DIE TALENTE UND BUDDY-FEEDBACK . 190 11.3.5 DIGITALE DURCHFUEHRUNGSUNTERSTUETZUNG . 192 11.4 UNSER FAZIT ZUM FUEHRUNGSRAUM . 192 12 BLINDFLUG & GIESSKANNE VS. DATA-DRIVEN & INDIVIDUELL: DIE REVOLUTION VON EMPLOYEE EXPERIENCE . 195 CARMEN ELISABETH LOBBE, KATHARINA LOCHNER UND HENDRIK SCHOSSAU 12.1 EMPLOYEE EXPERIENCE (EX) POSITIV GESTALTEN . 198 12.2 INTERNE EINFLUSSFAKTOREN AUF EX: FAKTOREN DES SUBJEKTIVEN ERLEBENS . 199 12.3 EXTERNE EINFLUSSFAKTOREN AUF EX: DIE KONTEXTFAKTOREN . 201 12.4 DAS WELLIBA MODEL . 205 12.5 WIRKUNGEN EINER POSITIVEN EX . 205 12.5.1 WIE SICH EX MESSEN UND MANAGEN LAESST . 205 12.6 DISKUSSION . 210 12.6.1 LIMITATIONEN UND KRITIK . 212 12.6.2 FAZIT UND AUSBLICK . 212 LITERATUR .214 13 AM PULS DER ZEIT STATT PULSE SURVEY - KONTINUIERLICHE MESSUNG VON EMPLOYEE EXPERIENCE . 217 ACHIM PREUSS, MAXIMILIAN JANSEN UND RICHARD JUSTENHOVEN 13.1 EMPLOYEE EXPERIENCE . 217 13.1.1 LATENT STATE-TRAIT THEORY . 218 13.1.2 JOB DEMANDS RESOURCES . 218 13.2 STARTPUNKT MITARBEITERBEFRAGUNG .219 13.3 WELLIBA EMPLOYEE EXPERIENCE MESSMODELL . 221 13.3.1 CADAMINT . 222 13.3.2 APP-GESTALTUNG UND NUTZERVERHALTEN .224 13.4 EMPLOYEE EXPERIENCE UND ARBEITSLEISTUNG . 226 13.5 EMPLOYEE EXPERIENCE UND BUSINESS KPIS . 230 13.5.1 WIE WIRKT SICH DIE EMPLOYEE EXPERIENCE VON MITARBEITERN AUF ORGANISATIONEN AUS? .230 13.5.2 DAS WELLIBA BUSINESS OUTCOME MODEL . 231 13.6 FAZIT . 233 LITERATUR . 233 14 360 FEEDBACK-VARIANTEN FUER FAIRE POTENZIALKONFERENZEN UND EIN EFFEKTIVES (SELBST-) COACHING .239 STEPHAN HOLTMEIER UND INGA MERTIN 14.1 MESSEN UND REGELMAESSIGE FEEDBACKSCHLEIFEN .239 INHALTSVERZEICHNIS XVII 14.2 HINTERGRUND UND STATUS-QUO . 240 14.2.1 DIE EWIGE STREITFRAGE: WAS PASSIERT MIT DEN ERGEBNISSEN? . 240 14.2.2 DIE HERAUSFORDERER: INSTANT FEEDBACK, ALWAYS-ON FEEDBACK UND ONGOING FEEDBACK . 242 14.2.3 AUCH AUS GRUENDEN DER FAIRNESS: VIELE QUELLEN SIND BESSER ALS NUR EINE . 243 14.3 PRAXISBEISPIEL 1: FAIRE POTENZIALKONFERENZEN . 244 14.3.1 HERAUSFORDERUNG . 245 14.3.2 BESCHREIBUNG VON TOOL UND PROZESS . 246 14.4 PRAXISBEISPIEL 2: ONGOING FEEDBACK FUER EIN EFFEKTIVES (SELBST-) COACHING . 251 14.4.1 HERAUSFORDERUNG . 251 14.4.2 BESCHREIBUNG VON TOOL UND PROZESS . 253 14.5 AUSBLICK AUF DIE ZUKUNFT . 255 14.5.1 GAMIFICATION FUER MEHR FEEDBACK-QUALITAET . 256 14.5.2 WANN ERSETZT KUENSTLICHE INTELLIGENZ DEN COACH? . 257 LITERATUR . 259 15 FUER LERNENDE ORGANISATIONEN BRAUCHT ES LERNENDE PERSONALENTWICKLER . 263 ALINA SIEMSEN 15.1 UNSER ZIEL: EINE LERNENDE ORGANISATION .264 15.2 UNSERE AUFGABEN: DAS BUSINESS DER L&D . 266 15.2.1 UNSERE DAMALIGEN AUFGABEN . 266 15.2.2 DIE HEUTE BENOETIGTE TRANSFORMATION DER L&D . 267 15.3 UNSER TO DO: EINE LERNENDE L&D AUFBAUEN . 275 15.4 UNSERE PRAXIS: LERNENDE L&D IN DER OTTO GROUP . 276 15.5 FAZIT .280 LITERATUR . 281 16 NACHWORT . 285 RICHARD JUSTENHOVEN UND KLAUS STULLE
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