Bazı Standartlaştırılmış İstihdam Testleri Taraflı Olabilir
Indiana Üniversitesi araştırmacıları, bu bulgunun, beyaz ve azınlık nüfusunun ortalama puanları arasındaki iyi belgelenmiş boşluklar karşısında bile, istihdam veya akademik kabul için objektif kararlar vermek için bu tür sınavlara güvenmenin zor olduğuna inanıyor.
Derginin Temmuz sayısında yayınlanan çalışma Uygulamalı Psikoloji Dergisi, kamu hizmeti veya diğer istihdam öncesi sınavları ve üniversiteye giriş sınavları dahil olmak üzere yaygın olarak kullanılan testlerin geniş bir örneğini temsil eden puanların bir karışımını araştırdı.
"Test önyargısı", örneğin aynı test puanına sahip olan farklı etnik kökene veya cinsiyete sahip iki kişinin sonuçta farklı "puanlara" sahip olacağı (örneğin, iş performansı) anlamına gelir; bu nedenle önyargılı bir test bazı gruplara diğerlerine göre fayda sağlayabilir.
On yıllardır yapılan araştırmalar, tutarlı bir şekilde etnik azınlıklara karşı test önyargısına dair hiçbir kanıt bulamadı, ancak mevcut çalışma bu yerleşik inanca meydan okuyor.
Örgütsel davranış ve insan kaynakları profesörü Herman Aguinis, "Nesiller boyunca, istihdam ve eğitimde yaşamı değiştiren fırsatlar hakkında bu testlerin sonuçlarına göre önemli kararlar verildi - ancak artık bunların tarafsız olduğunu kesin olarak söyleyemeyiz" dedi ve Kelley School'un yeni Küresel Örgütsel Etkinlik Enstitüsü müdürü.
Colorado-Denver Üniversitesi'nden Steven A. Culpepper ve Memphis Üniversitesi'nden Charles A. Pierce'ın ortak yazarı olan çalışmayı yönetti.
"Bulgularımız önemlidir, çünkü önyargının mevcut olabileceğini ancak alandaki en iyi uzmanlar tarafından bile tespit edilemeyeceğini kanıtladık, bu da milyonlarca olmasa da yüz binlerce için iş ve akademik performans gibi sonuçların yanlış tahmin edilmesine neden olabilir. Aguinis, "dedi.
Bu sonuçlara ulaşmak için, Aguinis ve ortak yazarlar türünün en büyük simülasyonunu yarattılar - sekiz trilyon çiftten fazla bireysel test / sonuç puanı elde etmek için yaklaşık 16 milyon ayrı örnek kullanarak.
Gerçek dünyadaki sonuçlara benzemek için çoğu numunede önyargı oluşturdular ve on milyarlarca puanı kontrol etmek için yeni mevcut süper hesaplama teknolojisini ve gücünü kullandılar. Bugün kullanılan prosedürleri ezici bir çoğunlukla buldular ve verilere eklenen önyargıyı defalarca gözden kaçırdılar.
İnsan kaynakları yönetimindeki az sayıda konu, işe alım öncesi ve akademik giriş sınavlarında önyargıdan daha fazla halkın ilgisini çekmiştir.
Ulusal olarak tanınan bir uzman olan Aguinis, "Testlerin adilliğine ve bunları kontrol etmek için göstergelerin doğruluğuna olan inanç o kadar derinden etkilendi ki, bunlara meydan okumak güneş sisteminin merkezi olarak güneşi sorgulamaya benzer" dedi. aynı zamanda, istihdam testi ile ilgili dönüm noktası olan Ricci - DeStefano Yüksek Mahkemesi davasında bir amicus brief'in ortak yazarıydı.
"İroni şu ki, 40 yıldır önyargılı bir prosedürle potansiyel test önyargısını değerlendirmeye çalışıyoruz ve şimdi sayısız insana haksız bir şekilde reddedilmiş veya fırsatlar verilmiş olabileceğini görüyoruz" diye ekledi.
“Etik bir bakış açısından, bu şekilde yalnızca bir kişi etkilense bile, bunun çok fazla olduğu iddia edilebilir. Her yıl standart testlere giren milyonlarca olmasa da yüz binlerce kişiyle uğraşırken sorun açıkça büyüyor. "
Bu tür testlere verilen ağırlık ve temelde yatan ırksal / etnik başarı farkının kutuplaştırıcı doğası göz önüne alındığında, yazarlar çalışmanın kamu ile akademik, hukuk ve politika toplulukları arasında önemli tartışmalara yol açmasını bekliyorlar ve bunların tümü uzun süredir devam eden soruları sorgulayacak. testlerin tarafsız olduğuna inanmak.
Ayrıca milyarlarca dolarlık test endüstrisi üzerinde önemli bir etki bekliyorlar, ancak herhangi bir kuruluşun kasıtlı olarak önyargılı testler kullandığını söylemediklerini açıkça belirttiler. Bununla birlikte, daha fazla araştırma yapılırken bir ön adım olarak, birçok kuruluşun mevcut testlerini inceleyip belki yenilerini oluşturması muhtemeldir.
“Akademik topluluk, farklı ırksal veya etnik grupların kültürel referans ve kimlik çerçevelerinin test puanlarını etkilemede rol oynayabileceğini defalarca kanıtlasa da, bu bilgiyi test süreçlerini yeterince ilerletmek için kullanmadık” dedi.
"Bu araştırmanın, iyi yapılmış bir işi öngören puanları meşru bir şekilde atamamıza olanak tanıyan düşünceli ve önemli analizlere kapı açmasını içtenlikle umuyoruz."
Kaynak: Indiana Üniversitesi
