8.3 Automatisch gegenereerde testen en rapportage
uniek
Ook generatieve AI heeft verschillende voordelen te bieden bij assessments. Bijvoorbeeld door met een AI-systeem in real time nieuwe en unieke vragen te genereren. Zo krijgt elke kandidaat een nooit eerder getoonde set vragen te zien.
Als kandidaten vooraf niet kunnen weten welke vragen zij voorgelegd gaan krijgen, is frauderen bij een capaciteitentest veel lastiger.
Voorkeur
algoritme
Realtime gegenereerde vragen lossen ook het probleem van ‘item exposure’ op. Dit is het fenomeen waarbij bepaalde vragen in een test vaker aan bod komen dan andere. Het speelt vooral een rol bij de huidige adaptieve testen. De algoritmes achter die testen hebben namelijk een ‘voorkeur’ voor de meest informatieve vragen. Dat is op zich handig, maar er hangt ook een gevaar aan. Vrijwel alle kandidaten krijgen die meest informatieve vragen dan voorgelegd.
Die vragen komen dus ‘op straat te liggen’ en dat maakt het relatief eenvoudig voor kandidaten om de vragen met elkaar te delen.
Achtergrond
situatie
Een derde voordeel is dat generatieve AI kan helpen om de instructies of onderdelen van vragen aan te passen aan de situatie van de kandidaat. Bijvoorbeeld op basis van zijn culturele achtergrond of arbeidsverleden. Zo kan AI de eventuele bevooroordeeldheid van een test of vragenlijst verkleinen.
Rapportages
dynamische rapportages
Generatieve AI biedt ook grote voordelen als het gaat om de rapportage van de resultaten van assessments. Met generatieve AI is het mogelijk om dynamische rapportages te genereren. Dit geeft de optie om de inhoud van rapportages aan te passen aan de achtergrond van kandidaten. Op basis van het arbeidsverleden of de culturele achtergrond van de kandidaat kan AI bijvoorbeeld voorbeelden kiezen die voor de kandidaat herkenbaar zijn. Verder is het mogelijk om eventuele tips toe te spitsen op de (gewenste) arbeidssituatie van de kandidaat die het assessment maakt.