Online İngilizce Sınavlarının İşe Alım Süreçlerinde Etkisi

Son zamanlarda iş başvurusu yapan adayların çoğu CV’lerinde İngilizce dil bilgisini ileri seviye olarak belirtiyor. Bunu da sertifikalarla, puanlarla hatta yurt dışı deneyimleriyle destekliyor. Fakat realitede görüyoruz ki yabancı bir yöneticiyle yapılan on beş dakikalık tanışma görüşmesini bile sürdürdmekte güçlük çekiyor. Bu durumda İK ekipleri adayı ciddiye almaya ancak yapılan kısa bir ingilizce mülakat görüşmesinden sonra başlayabiliyor.

Bildiğimiz üzere yıllardır işe alım sürecinin bir parçası olarak yürütülen dil sınavları adayların yalnızca okuma, dilbilgisi ve kelime bilgilerini ölçmekle sınırlı kalıyor. Realitede iş; telefonda, toplantıda ve müşteri karşısında konuşularak yapılıyor. Dolayısıyla online konuşma sınavları, bu boşluğu kapatmak için ideal bir araç olarak karşımıza çıkıyor. Doğru yürütüldükleri taktirde hem eleme sürecini hızlandırıp hem de adayın dil bilgisi üzerindeki şüpheleri gidermeye yardımcı olarak bu tartışmayı öznel bir kanaatten çıkarıp ölçülebilir bir eşiğe oturtuyor.

Bu noktada konuşma sınavının tanımına bakmamız gerekir. Konuşma sınavları bireyin hedef dilde sözlü üretim becerisini standart görevler üzerinden ölçer. İşe alım bağlamında ise, adayın rolün gerektirdiği sözlü iletişim düzeyini karşılayıp karşılamadığını nesnel ölçütlerle ortaya koyan bir ölçüm biçimidir. Dolayısıyla tüm adaylar için de karşılaştırılabilir bir veri sunar.

Konuşma Sınavı Nedir? Mülakattan Nasıl Ayrılır?

Konuşma sınavı ve ingilizce mülakatlar sık sık birbiriyle karıştırılır fakat aslında birbirlerinden oldukça farklıdırlar.

İngilizce mülakatların içeriği görüşülen kişiye göre değişiklik gösterir dolayısıyla soru sırası, zorluk düzeyi ve süre adaya göre öznel olarak bir şekilde belirlenir. Konuşma sınavında ise böyle bir durum söz konusu değildir. Her aday aynı görevleri, aynı sırayla, aynı süre limitiyle uygular ve herkese aynı önceden tanımlanmış bir puanlama rubriği uygulanır.

Sınav ile mülakat arasındaki bu fark ilk bakışta basit görünebilir fakat sınavdaki yapılanma, ölçümün adaydan adaya değişmesini engeller. Bu durum ile beraber seçim biliminin de mesele edinmiş olduğu büyük bir problem ortadan kalkar. Dolayısıyla sonuç olarak diyebiliriz ki; mülakat dil dışında adayın özgüveni, görüşmeciyle kurduğu kimyayı, konuya hakimiyeti gibi bir çok farklı parametreyi ölçebilirken konuşma sınavı da bunları bilinçli olarak dışarıda bırakar yalnızca adayın hedef dildeki sözlü üretimiyle ilgilenir.

Burada bir yanlış anlaşılmaya da dikkat çekmek gerekiyor. Sanılanın aksine konuşma sınavı kelime dağarcığı testi olmaktan ibaret değildir. Hatta bu iş için yazılı testler hem çok daha maliyetsiz olması hem de kısa süre içerisinde pek çok kişiye aynı anda uygulanabilmesi bakımından çok daha uygundur diyebiliriz. Konuşma sınavı ise yazılı sınava kıyasla çok daha maliyetlidir çünkü sınav ücreti her aday için ayrı ödenir. Fakat konuşma sınavı bize adayın gerçek durumlarda, baskı altında, düşünme payı olmadan reaksiyon verebilme yetisini ölçer. Bu noktada aradaki fark çoğu adayda düşünüldüğünden çok daha büyüktür.

Konuşma Sınavında Konular ve Görev Tipleri Nelerdir?

Konuşma sınavlarının konuları mülakatlardaki gibi serbest sohbet başlıklarından oluşmaz. Konular, ölçülen beceriye göre seçilmiş görev tiplerinden oluşur. Burada her görev farklı bir alt beceriyi hedefleyerek bize bir tablo oluşturur fakat hiçbir görev tek başına tam resmi ifade etmez.

Çoğu kurum hem ucuz hem hızlı hem de otomatik puanlaması kolay olması bakımından ilk üç görevle yetinir. Fakat bu görevlerin hiçbiri adayın gerçek hayat senaryosunda müşteriye nasıl bir reaksiyon vereceğine dair bir bilgi vermez.

Burada asıl ayrım mesleki senaryolarda karşımıza çıkıyor. Aktif Gökçe bu konuya dair İŞGÜÇ dergisinde yayınladığı mesleki ihtiyaç değerlendirmesinde turizm sektörü üzerinden genel dil eğitimiyle sektörün beklediği sözlü yetkinlik arasındaki açığı ortaya koyuyor. Adaylar genel dil derslerinden geçerken mesleğin gerektirdiği durumsal konuşma repertuvarı konusunda eksik kalıyorlar. Aynı durumun işe alımlarda da aynı şekilde olduğunu görüyoruz.

Görev setini kurarken en işe yarayan yöntem en az bir üretim görevi verirken en az bir de etkileşim görevi vermek. Bu şekilde yapıldığında sadece üretim konulduğunda karşımıza çıkan konuşkan ama dinlemeyen adaylar da elenerek dengeli bir sonuç elde edilmiş olunuyor.

CEFR Seviyeleri Rollere Göre Gerekli Dil Düzeyini Belirlemede Nasıl Kullanılır?

Puanları yorumlamanın nesnel olması ve uluslararası geçerliliğinin olabilmesi için ortak bir standart ihtiyacı doğuyor. Diller İçin Avrupa Ortak Başvuru Metni (CEFR) bu probleme bir çözüm olarak karşımıza çıkıyor. CEFR dil yeterliliğini A1’den C2’ye kadar altı seviye olacak şekilde tanımlayarak bu seviyeleri de “yapabilir” ifadeleriyle davranışsal olarak betimler. 2020 yılında yapılan Companion Volume güncellemesiyle birlikte çevrimiçi etkileşim ve aracılık gibi modern iletişim biçimlerini de kapsamaya başladı.

CEFR’nin işe alım süreçlerindeki asıl değeri belirlemiş olduğu seviyelerle karşımıza çıkmaz. Örneğin; “iyi İngilizce” ifadesi hiçbir anlam ifade etmez bu noktada CEFR’in asıl katkısı yapmış olduğu davranışsal betimlemelerde diyebiliriz. Yani “iyi İngilizce” ifadesi bir anlam ifade etmezken karşılığı olan “hazırlıksız bir toplantıda kendi uzmanlık alanındaki teknik tartışmayı takip edebilir ve katkı verebilir” ifadesi ölçülebilir bir eşiktir.

Bu noktada şirketlerin yaptığı en büyük hata, tüm pozisyonlara tek bir seviye atamaktır diyebiliriz. Örneğin çağrı merkezi ekibindeki bir eleman için B1 düzeyinde bir konuşma yeteneği yeterli iken, uluslararası bir tedarikçiyle fiyat müzakeresi yürüten bir satın alım uzmanında C1’in altındaki her seviye doğrudan masada kaybedilen para anlamına gelebilir. Yazılım geliştiriciler için ise durum biraz daha farklıdır. Onlar için sözlü akılcılıktan ziyade asenkron yazılı iletişim netliği önemlidir. Örneğin böyle bir durumda konuşma sınavında ısrarcı olmak gereksizdir keza kod incelerken kusursuz bir İngilizce kullabilen fakat hazırlıksız bir toplantıda duraksayan mühendislerin gereksiz yere elenmesi anlamına gelir. Bu gibi teknik alanlarda önemli olan dilden ziyade yetenek havuzunun kendisidir.

Önem taşıyan noktalardan biri de CEFR’nin bize neyi gösterdiğine bakarken onun bize yalnızca kişin ne yapabildiğini tanımladığını unutmamamız gerektiğidir, bu kişinin ne bildiğini de gösterdiği anlamına gelmez. Bu noktada terminoloji çok büyük bir rol oynuyor. Bir kişi C1 seviyesinde çok akıcı İngilizce konuşuyor olabilir fakat örnein finans terminolojisini hiç bilmiyorsa bir finans toplantısında en başta rahatlıkla B1 olduğunu düşündürtecektir. Buradaki önemli ayrımın farkına varmak gerek; bu kişi dili değil, alanı bilmez. Bu problemin çözümü ise oldukça basit, böyle bir durumda seviyenin role özgü görevlerle ölçülmesi gerekir.

Adayların beyan ettikleri seviye ile ölçülen seviyeleri arasındaki fark işe alım ekiplerini şaşırtırken aynı zamanda CEFR puanının tek başına yanlış bir güven duygusu ürettiğini de bize gösterir. Peki doğru eşiği nasıl bulacağız? Elbette ki rolün en kötü gününe bakarak.

Rol Bazlı Dil Eşiği Belirleme

1. Sözlü iletişim ihtiyacını belirleyin: Rolün haftalık İngilizce konuşma temasını çıkarın. Kimlerle, ne sıklıkta, ve hangi risk düzeyinde konulduğunu belirleyin.
2. Kritik durumu belirleyin: İngilizcenin yetersiz kalması durumunda en büyük zararın ortaya çıkacağı senaryoyu belirleyin.
3. Dil seviyesini bu duruma göre belirleyin: Gereken seviyeyi kritik durumun gerektirdiği iletişim becerisine göre belirleyin
4. Başarılı çalışanlarla karşılaştırın: Rolünde başarılı olan birkaç çalışanı aynı değerlendirmeye alın. Belirlediğiniz eşik, bu çalışanların puanlarının üzerinde çıkıyorsa, rolün gerçek dil ihtiyacını depil de ideal aday beklentinizi ölçüyor olabilirsiniz.

Yapay Zeka Konuşmay Sınavını Nasıl Puanlıyor?

Elbette konuşma sınavlarının otomatik olarak puanlanması yeni bir fikir değil. Örneğin ETS’nin SpeechRater motoru TOEFL sınavlarında 2006’dan beri kullanılıyor ve bu alan neredeyse yirmi yılı aşkın bir birikime sahip. Peki otomatik puanlama nasıl çalışıyor? Otomatik puanlama sistemi üç katmandan oluşuyor; konuşmayı metne çeviren tanıma motoru, akıcılık-telaffuz-sözcük çeşitliliği gibi özellikleri hesaplayan öznitelik katmanı ve bu öznitelikleri insan puanlarıyla ilişkilendiren istatistiksel model.

Peki manuel olmadığını ve dolayısıyla bir insan tarafından yapılmadığını bildiğimiz bir puanlama sistemine gerçekten güvenebilir miyiz? Bu noktada kesin bir cevap vermek neredeyse imkansız. Dolayısıyla ancak “kısmen” olduğunu söyleyebiliriz fakat burada can alıcı nokta bu “kısmen”in sınırının nerede çizildiği.

Xi, Higgins, Zechner ve Williamson’ın Language Testing dergisinde yayımladığı bir karşılaştırmaya göre görev tipine göre otomatik puanlama modelleri ile insan puanlayıcılar arasında belirgin farklar var. Kısıtlı görevlerde (sesli okuma, cümle tekrarı vs.) makine ile insan arasındaki fark oldukça az iken açık uçlu görevlerde (kendiliğinden konuşma gibi) aradaki fark oldukça belirgin hale geliyor. Bunun sebebi ise oldukça bariz bu tip modeller akıcılık, hız, duraklama gibi örüntüleri iyi ölçerken argümanın tutarlılığıyla ilgilenmezler.

Bir de aksan meselesi var ki o da oldukça önem taşıyor. Konuşma tanıma sistemleri, eğitim verilerinde yeterince yer almayan aksanları anlamakta sıkıntı yaşayabiliyor dolayısıyla hata oranı artıyor. Önrein Türkçe ana dili olan birinin İngilizce konuşurkenki aksan sistemin verilerinde yeterince temsil edilmiyorsa aday İngilizceyi iyi biliyor olsa bile sistem onu yanlış değerlendirebiliyor ve hatta bu problem daha düşük puan vermesine bile yol açabiliyor. Bu durumda problem adayın dil bilgisinden çıkıyor ve sistemin ne kadar iyi eğitilip eğitilmediğine ilişkin bir problem haline geliyor. Hilke Schellmann, The Algorithm isimli kitabında işe alım araçları üzerinde yaptığı inceleme ile önemli bir konuya parmak basıyor; bu tür sistemlerde ortaya çıkabilecek sistematik hatalar ve yanlılıklar araçları satan şirketler tarafından çoğu zaman yeterince ölçülmüyor. Bu durum da sistemin ne kadar güvenilir olduğu konusunda kafalarda başlı başına bir soru işareti oluşturmaya yetiyor.

Bir dili bilmek yalnızca dil bilgisi, kelime dağarcığı ve hatta sözlü iletişim becerilerinden ibaret değildir. Konuşma bilgisinin bir diğer ölçütü de dile sosyal hakimiyettir. Burada kast edilen şey örneğin “This is unacceptable” ile “I’m afraid that doesn’t quite work for us” arasındaki sosyal farkı bilmek, dili yerine göre kullanabilmektir. Aynı zamanda bu katman modelin sık sık yanıldığı katmanlardan da biridir. Bu nokta özellikle C1 gibi yüksek seviye dil bilgisinin arandığı rollerde önem kazanır. Dolayısıyla diyebiliriz ki otomatik puanlamanın en çok zorlandığı alanla rolün en çok ihtiyaç duyduğu becerinin aynı yerde olması tesadüf değildir çünkü sistemler genellikle kolay ölçebildikleri şeyleri iyi değerlendirir fakat çoğu zaman kolay ölçülen özellikler adayları birbirinden gerçekten ayıran özellikler değillerdir.

Tüm bu bilgilere de dayanarak diyebiliriz ki kurumsal alanda yapay zeka destekli puanlama sistemi ön elemede hem hız hem tutarlılık bakımından insan puanlayıcıların önüne geçmekle beraber son aşamada karar verici olarak tek başına yeterli değildir.

Bu noktada HRPeak’in AI English Speaking değerlendirmesi gibi çözümler karşımıza çıkıyor. Fakat bu çözümlerde de mantık benzerdir: Sistem, geniş bir aday havuzundaki herkesi aynı kriterlere göre değerlendirip sıralıyor. Puanı belirlenen eşiğe yakın olan adaylarda ise son değerlendirme için insan incelemesi devreye giriyor.

Online Dil Testi İşe Alım Sürecinde Nerede Durmalı?

Dil testinin kendisi kadar hangi aşamada yapıldığı da kritik önem taşır.

Açıkçası bu sorunun cevabı rolden role değişkenlik gösterir. Örneğin eğer dil beceresi o rol için kritik bir nitelikse, konuşma sınavı doğal olarak başvuru sonrası ilk aşamalardan biri olmak zorundadır bu sayede yüzlerce adayı önce teknik sınavdan geçirip sonrasında dil yüzünden eleyerek zaman kaybedilmemiş olunur. Peki dil ikincil bir nitelikse ne yapılmalı? Öyle bir surumda ise sınavı sonraya bırakmak en mantıklı yol olur bu sayede erken eleme yapılmamış ve dil alanında güçlü olmayan fakat teknik olarak güçlü olan adaylar boş yere elenmemiş olur.

Asenkron format bu noktada çoğu formattan daha pratik bir seçenek olarak karşımıza çıkıyor. Fakat bu durum gerçek zamanlı müzakere becerisinin önem taşıdığı üst düzey roller için aynı değil. Bu tür rollerde canlı görüşmenin yerini önceden kaydedilmiş bir videonun tutması beklenemez. Asenkron değerlendirmede aday kendisine uygun zamanda ve kendi cihazından testi tamamlar dolayısıyla işe alım ekibinin adaylarla teker teker takvim ayarlamasına gerek olmaz. Bu sistem akıllı video mülakatlar ve online assessment center oturumlarına da entegre edilebilir. Bu sayede aday tek bir davet ile birden fazla değerlendirmeyi tamlamış olur.

Burada sürecin işleyip işlemeyeceğini belirleyen ana faktör ölçüm araçlarının aday takip sistemine bağlı çalışmasıdır.

Ses Kaydı Kullanımı, KVKK ve Çalışanların Adalet Algısı

Konuşma sınavları doğaları gereği ses kaydı üretirler ve ses kayıtlarının da kişisel veri olduğu tartışmasız bir gerçektir.

Bu noktada önemli nokta ise ses kaydının nasıl kullanıldığında yatıyor. Eğer burada kayıt yalnızca adayın dil seviyesini değerlendirmek için kullanılıyorsa genel nitelikli kişisel veri kapsamına girer fakat ses kişiyi özel olarak tanımak veya doğrulamak için kullanılıyorsa, böyle bir durumda biyometrik veri kapsamına girerek özel nitelikli kişisel veriler için geçerli olan daha sıkı kurallara tabi olur. KVKK’nın Biyometrik Verilerin İşlenmesinde Dikkat Edilmesi Gereken Hususlara İlişkin Rehberi de burada zorunluluk ve ölçülülük ilkesine dikkat çekiyor. Yani bir işlemi yapmak için biyometrik veri kullanmak şart değilse ve aynı sonuca daha az müdaheleci başka bir yöntemle ulaşılabiliyorsa biyometyrik verinin kullanılmaması gerekir.

Bu noktada çok uluslu kurumlar için dikkat edilmesi gerekilen bir husus daha var. GDPR’ın 22. Maddesi bir kişinin yalnızca otomatik bir sistem tarafından değerlendirildiği ve bu değerlendirmenin kişi üzerinde önemli bir sonuç doğurduğu durumlarda kişinin karara itiraz etmesine ve değerlendirmeyi bir insanın yeniden incelemesine imkan tanımış oluyor. Bu sebeple Avrupa’da faaliyet gösteren işverenler için otomatik puana bakarak doğrudan eleme yapmak hukuken savunulabilir bir yaklaşım değildir.

Not: Bu makale genel bilgilendirme amaçlıdır ve hukuki tavsiye niteliği taşımaz. Ses kaydı saklama süreleri, aydınlatma metni içeriği ve açık rıza gerekliliği için kurumunuzun veri sorumlusu ve hukuk danışmanıyla birlikte değerlendirme yapmanızı öneririz.

Adalet algısı konusunda da elimizde araştırmalar mevcut. Özellikle Langer, König ve Papathanasiou’nun Papathanasiou’nun International Journal of Selection and Assessment’ta yayımlanan çalışması, büyük oranda otomatikleşmiş mülakatların adaylar tarafından daha az tercih edildiğini ve bu etkinin iş önemiyle doğru oranda güçlendiğini gösteriyor. Fakat burada değerlendirme süreci ve puanlamanın nasıl yapıldığı adaya açıklandığında bu olumsuz etkinin azaldığı açıkça gözlemlenmiş. Dolayısıyla şeffaflık yalnızca adaya karşı daha nazik olmakla ilişkili değil, ölçümün kalitesini de arttıran bir faktör olarak karşımıza çıkıyor. Nihayetinde aday neyin ölçüldüğünü bilmezse neye odaklanması gerektiğini de bilemez.

Kurulumda Yapılan Üç Yaygın Hata

• Sertifikanın sınavın yerine koyulması: Üç yıl önce alınmış bir sınavın adayın güncel bilgisi hakkında bize büyük bir bilgi vermesi beklenemez. Keza sözlü akıcılık hakkında ancak çok sınırlı bir fikir verebilir.
• Tüm rollere aynı eşiğin dayatılması: Kurumlar genellikle B2 seviyesini her role dayatma eğilimdedirler. Bu hem rol daha düşük seviyeye ihityaç duyuyorsa gereksiz elemeye, daha yüksek seviyeye ihtiyaç duyuyorsa da gereksiz bir rahatlamaya sebep olabilir.
• Puanın gerekçesiz paylaşılması: Adayın içine girmiş olduğu süreç ona yalnızca bir sayı olarak geri döndüğünde bu durum işverenin aslında kendi markasına sessizce zarar vermesi anlamına gelir. Bu durumda şeffaflık hiçbir maliyet yaratmadığı gibi aynı zamanda daha profesyonel bir izlenim de yaratır.

Dil Yetkinliğini Ölçerken Dikkat Edilmesi Gerekenler

• Standartlaştırmak şart: Aynı görev, aynı süre ve aynı değerlendirme ölçütünün kullanılması gerekir. Bunlar ortada olmadığı taktirde yapılan şey bir sınavdan ziyade bir sohbete döner.
• Eşiği role göre belirleyin: Önce pozisyon için bir kritik senaryonun tanımlanması gerekir. Daha sonra ise gerekli seviyenin belirlenmesi gerekir ve bunun yüksek performans gösteren çalışanlarla karşılaştırılarak doğrulanması gerekir.
• İki farklı görev kullanın: Bir üretim görevi ve bir etkileşim görevli yeterli olacaktır.
• Aksan sapmasına dikkat edin: Puan dağılımlarını ana dil gruplarına göre düzenli olarak kontrol etmek gerekiyor. Aksi taktirde bazı aksanlara yönelik sistematik hatalar zamanla fark edilmeden büyüyebilir.
• KVKK sürecini baştan kurun: Verinin ne için işlendiğini, ne kadar süre saklanacağını, aydınlatma metnini ve adayın nasıl bilgilendirileceğinin sınav başlamadan önce net olması gerekir.
• Adaya neyin ölçüldüğü konusunda şeffaf olun: Aday değerlindirmede nelerin dikkate alındığını bilmeli. Bu hem işveren imajı açısından hem adayın kendini geliştirebilmesi ve sürece hakimiyeti açısından büyük önem taşıyor.

Sıkça Sorulan Sorular

Bir başvuru sürecinde hem konuşma sınavı hem mülakat yapılabilir mi?

Evet kullanılması gerekir. Çünkü her iki yöntem de farklı amaca hizmet eder. Konuşma sınavı eşiği belirleyip havuzu daraltırken mülakat ise kalan adayların role olan uyumunu ve motivasyonunu değerlendirmeye yarar. Bu sıralamayı terse çevirmek israfa sebep olur çünkü dil eşiğini geçemeyecek adayı teknik mülakata sokarak ekip zamanınını harcamak ekstra maliyet demektir.

Aksan adayın puanını önemli ölçüde etkiler mi?

Burada kesin bir cevap vermek mümkün değildir. Bu sebeple etkileme riskinin göze alınması gerekir. Yazıdada açıklandığı gibi bu modeller eğitim verilerinde az temsil edilen aksanlara (sesletim örüntülerine) karşı daha fazla hata üretme potansiyeli taşır. Buna karşı alınabilecek en pratik önlem ise puan dağılımının ana dil gruplarına göre düzenlenerek incelenmesi ve eşikteki adayların insan bir uygulayıcı tarafından kontrol edilmesini zorunlu tutmaktır. Bu noktada alınabilecek bir diğer önlem ise satıcınızdan aksan verisi istemektir.

Hangi rollerde konuşma sınavını uygulamak gereksizdir?

Sınav, sözlü iletişim gereksiniminin haftalık düzlemde neredeyse hiç yaşanmadığı roller için gereksizdir. Örneğin yerel pazara çalışan saha satış ekipleri, üretim hattı pozisyonları, yalnızca yazılı dokümantasyonla ilerleuyen bazı arka ofis rolleri gibi.

Sınav süresi ne kadar olmalı?

Ön eleme için sekiz ila on beş dakika hemen hemen çoğu senaryoda yeterlidir. Oturum süresi uzadıkça tamamlanma oranı da düşer, daha kısa oturumlarda ise açık uçlu görevleri uygulamak pek mümkün olmaz.

CEFR yerine kurumun kendi seviye ölçeği kullanılabilir mi?

Evet kullanilabilir fakat bu kullanılmasının önerildiği anlamına gelmez. Kendi ölçeğinizi kullandığınızda uluslararası geçerliliğiniz olmaz. Bu yüzden temele CEFR’yi alıp daha sonrasında üstüne kurum içi rol belirleyicilerinizi tanımlamak daha sürdürülebilir olacaktır.

Ses kayıtlarını kurum ne kadar süre bünyesinde tutmalı?

Burada kurumun kayıtları niçin tuttuğuna bakmak lazım, dolayısıyla kurumun ihtiyaç duyduğu işleme süresi dolana kadar bünyesinde bulundurması kabyl edilebilir. Fakat işe alım süreci tamamlandıktan sonra ses kayıtlarını tutmak için genellikle bir sebep kalmaz. Burada izlenebilecek en makul yaklaşım itiraz süreçlerini de göz önünde bulundurarak kısa bir saklama süresi belirleyerek ardından otomatik silme işlemiyle silmek ve bunu aydınlatma metninde açıkça belirtmektir.

Aday sınavı kendisi değil başkasına yaptırırsa ne olur?

Bu durum maalesef gerçekte yaşanılan ve ortadan tamamen kaldırılması mümkün olmayan bir risktir. Bu riski düşürmek için adılan adımlar arasında; kimlik doğrulama, ekran ve kamera kaydı, soru havuzundan rastgele atama ve ilerleyen aşamada kısa bir canlı doğrulama görüşmesidir. Bu adımlar bu riski ciddi oranda düşürür. Değerlendirme projelerinde gördüümüz kadarıyla ön elemede yüksek puan alan bazı adaylar canlı değerlendirmede belirgin şekilde daha düşük performans gösterebiliyor. Bu grup aday havuzunun küçük bir bölümünü oluştursa da düzenli olarak karşımıza çıkıyor. Dolayısıyla bu noktada canlı doğrulama adımı büyük önem taşıyor.

Kaynaklar

• Xi, X., Higgins, D., Zechner, K., & Williamson, D. (2012). “A comparison of two scoring methods for an automated speech scoring system.” Language Testing, 29(3), 371-394. Otomatik konuşma puanlama modellerinin insan puanlayıcılarla uyumunu görev tipine göre karşılaştıran çalışma. DOI
• Hickman, L., Bosch, N., Ng, V., Saef, R., Tay, L., & Woo, S. E. (2022). “Automated video interview personality assessments: Reliability, validity, and generalizability investigations.” Journal of Applied Psychology, 107(8), 1323-1351. Otomatik video mülakat puanlamasının güvenilirlik ve genellenebilirlik sınırlarını üç farklı örneklemde inceleyen araştırma. DOI
• Langer, M., König, C. J., & Papathanasiou, M. (2019). “Highly automated job interviews: Acceptance under the influence of stakes.” International Journal of Selection and Assessment, 27(3), 217-234. Otomatikleştirilmiş mülakatlara aday kabulünün karar bahsine ve şeffaflığa göre nasıl değiştiğini gösteren deneysel çalışma. DOI
• Gökçe, A. (2015). “Turizm Ön Lisans Programlarında Meslek Amaçlı İngilizce (EOP) Öğretiminin Öğrenci Görüşlerine Dayalı İhtiyaç Değerlendirmesi.” ISGUC The Journal of Industrial Relations and Human Resources, 17(2), 174-209. Genel dil eğitimi ile sektörel sözlü yetkinlik beklentisi arasındaki açığı Türkiye bağlamında inceleyen ihtiyaç analizi. DergiPark
• Avrupa Konseyi. “CEFR Seviye Tanımları (A1-C2).”
• Kişisel Verileri Koruma Kurumu (2021).“Biyometrik Verilerin İşlenmesinde Dikkat Edilmesi Gereken Hususlara İlişkin Rehber.”
• İşe alım süreçlerinde dil testleri ve seviye ölçümü
• Yeni nesil video mülakat yöntemi: one-way uygulamaları