論文の概要: Competence Assessment as an Expert System for Human Resource Management:
A Mathematical Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09797v1
- Date: Thu, 16 Jan 2020 21:37:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-10 23:55:06.931648
- Title: Competence Assessment as an Expert System for Human Resource Management:
A Mathematical Approach
- Title(参考訳): 人材管理エキスパートシステムとしての能力評価 : 数学的アプローチ
- Authors: Mahdi Bohlouli, Nikolaos Mittas, George Kakarontzas, Theodosios
Theodosiou, Lefteris Angelis, Madjid Fathi
- Abstract要約: 本稿では,人的資源情報システムにおける能力評価と解析のためのソフトウェア技術と数学的・統計的手法の併用について述べる。
このシステムは、欧州プロジェクトComProFITSのフレーム内の実際の人的資源データセットでテストされている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.753758386996188
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficient human resource management needs accurate assessment and
representation of available competences as well as effective mapping of
required competences for specific jobs and positions. In this regard,
appropriate definition and identification of competence gaps express
differences between acquired and required competences. Using a detailed
quantification scheme together with a mathematical approach is a way to support
accurate competence analytics, which can be applied in a wide variety of
sectors and fields. This article describes the combined use of software
technologies and mathematical and statistical methods for assessing and
analyzing competences in human resource information systems. Based on a
standard competence model, which is called a Professional, Innovative and
Social competence tree, the proposed framework offers flexible tools to experts
in real enterprise environments, either for evaluation of employees towards an
optimal job assignment and vocational training or for recruitment processes.
The system has been tested with real human resource data sets in the frame of
the European project called ComProFITS.
- Abstract(参考訳): 効率的な人材管理には、利用可能な能力の正確な評価と表現と、特定の仕事や地位に必要な能力の効果的なマッピングが必要である。
この点において、能力ギャップの適切な定義と識別は、獲得した能力と要求された能力の差を表す。
数学的アプローチとともに詳細な定量化スキームを使用することは、様々な分野や分野に適用可能な、正確な能力分析をサポートする方法である。
本稿では,人間資源情報システムの能力評価・分析におけるソフトウェア技術と数学的・統計的手法の組み合わせについて述べる。
提案するフレームワークは,プロフェッショナル,イノベーティブ,社会的能力木(Professional, Innovative, Social competence tree)と呼ばれる標準的な能力モデルに基づいて,企業環境の専門家に柔軟なツールを提供する。
このシステムは、ComProFITSと呼ばれる欧州プロジェクトのフレーム内の実際の人的資源データセットでテストされている。
関連論文リスト
- Latent-Predictive Empowerment: Measuring Empowerment without a Simulator [56.53777237504011]
我々は、より実用的な方法でエンパワーメントを計算するアルゴリズムであるLatent-Predictive Empowerment(LPE)を提案する。
LPEは、スキルと国家間の相互情報の原則的な置き換えである目的を最大化することで、大きなスキルセットを学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-15T00:41:18Z) - Evaluating Human-AI Collaboration: A Review and Methodological Framework [4.41358655687435]
人間-AIコラボレーション(Human-AI Collaboration、HAIC)として知られる個人との作業環境における人工知能(AI)の利用が不可欠である。
HAICの有効性を評価することは、関連するコンポーネントの複雑な相互作用のため、依然として困難である。
本稿では,既存のHAIC評価手法を詳細に分析し,これらのシステムをより効果的に評価するための新しいパラダイムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T12:52:22Z) - Decoding excellence: Mapping the demand for psychological traits of operations and supply chain professionals through text mining [0.0]
本研究では、オペレーティング・マネジメント(OM)とサプライ・チェーン・マネジメント(SCM)の専門家の心理的特徴をプロファイリングするための革新的な方法論を提案する。
テキストマイニングとソーシャル・ネットワーク・アナリティクスの革新的な手法とツールを用いて,ジョブ記述の集合から関連スキルの需要をマッピングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T09:51:43Z) - Acquiring Diverse Skills using Curriculum Reinforcement Learning with Mixture of Experts [58.220879689376744]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 優れた政策獲得のための強力なアプローチである。
多様なスキルを学習するための textbfDiverse textbfSkill textbfLearning (Di-SkilL) を提案する。
本稿では,Di-SkilLが多種多様なパフォーマンススキルを学習できるロボットシミュレーションタスクについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T17:49:18Z) - Evaluating General-Purpose AI with Psychometrics [43.85432514910491]
本稿では,大規模言語モデルなどの汎用AIシステムの包括的かつ正確な評価の必要性について論じる。
現在の評価手法は、主に特定のタスクのベンチマークに基づいており、これらの汎用AIシステムを適切に評価するには不十分である。
これらの課題に対処するため,タスク指向評価から構成指向評価への移行を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T05:38:38Z) - Balancing Specialized and General Skills in LLMs: The Impact of Modern
Tuning and Data Strategy [27.365319494865165]
論文では、提案するフレームワークの設計、データ収集、分析技術、および結果について詳述する。
LLMを専門的な文脈に効果的に適応するための実践的な洞察を企業や研究者に提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T23:29:00Z) - A Comprehensive Survey of Artificial Intelligence Techniques for Talent Analytics [46.025337523478825]
タレント分析は人的資源管理に応用されたデータ科学において有望な分野として現れてきた。
ビッグデータと人工知能技術の最近の発展は、人的資源管理に革命をもたらした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T07:53:20Z) - Modelling Assessment Rubrics through Bayesian Networks: a Pragmatic Approach [40.06500618820166]
本稿では,学習者モデルを直接評価ルーリックから導出する手法を提案する。
本稿では,コンピュータ思考のスキルをテストするために開発された活動の人的評価を自動化するために,この手法を適用する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-07T10:09:12Z) - A Field Guide to Federated Optimization [161.3779046812383]
フェデレートされた学習と分析は、分散化されたデータからモデル(あるいは統計)を協調的に学習するための分散アプローチである。
本稿では、フェデレート最適化アルゴリズムの定式化、設計、評価、分析に関する勧告とガイドラインを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-14T18:09:08Z) - Decision Rule Elicitation for Domain Adaptation [93.02675868486932]
ヒトインザループ機械学習は、専門家からラベルを引き出すために人工知能(AI)で広く使用されています。
この作業では、専門家が意思決定を説明する決定ルールを作成できるようにします。
決定規則の適用はアルゴリズムのドメイン適応を改善し、専門家の知識をAIモデルに広めるのに役立つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T08:07:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。