A CHC modell felhasználhatósága a HR területén

Általános vs. specifikus képességek

Az emberi készségek és képességek rendkívül szerteágazók. Emiatt ahhoz, hogy érdemben foglalkozni tudjunk a közöttük lévő jelentőségteljes különbségekkel, és figyelmen kívül hagyjuk a nem jelentős eltéréseket, szükséges egy olyan csoportosítás, ami ezt lehetővé teszi. Természetesen az emberi jellemzők esetében nem valószínű, hogy lesz valaha is egy olyan csoportosítás, mint például a periódusos rendszer, de léteznek olyan megközelítések, amelyek számos empirikus megfigyelés, vizsgálat és kísérlet eredményei. Ezek közül talán a legátfogóbb ilyen taxonómia a Cattel-Horn-Carroll nevéhez köthető felfogás. A PractiWorknél ezt a rendszert tekintjük alapnak, amelyre kutatásokat, fejlesztéseket és a méréseket építjük. Ebben a bejegyzésben röviden ismertetjük, hogy milyen tudományos vita kapcsolódik az emberi képességek vizsgálatához a humán erőforrás menedzsmentben, illetve röviden leírjuk, mire lehet jó a CHC modell. Ehhez Schneider és Newman (2015) tanulmányát vesszük alapul.

Az emberi erőforrás menedzsmenttel foglalkozó kutatók általában egydimenziós konstruktumként tekintenek a kognitív képességre. Ennek oka, hogy sokan úgy vélik, az általános kognitív képességeknek van relevanciája a kiválasztás szempontjából (Schmidt & Hunter, 1998, 2004), és a szűkebb tartományú, specifikus kognitív képességek mérése nem éri meg a ráfordítandó időt (pl. Hunter, 1986). Az egydimenziós megközelítés alkalmazása az emberi erőforrások területén gyakorlati szempontból kényelmes, mivel egyszerű és takarékos megoldást kínál, mely – noha szegényes, de – nem túl rossz becslést tesz lehetővé.
A kognitív tesztek adatainak faktoranalízissel történő elemzése ugyanakkor azt támasztja alá, hogy a kognitív képességek egydimenziós modelljei lényegesen rosszabb illeszkedést mutatnak, mint a multidimenziós vagy hierarchikus modellek. Gyakori érv azonban, hogy számos kutatás szerint a specifikus kognitív képességek hozzájárulása a munkahelyi teljesítmény bejóslásához az általános g faktoron túl igen kis mértékű. Habár a specifikus képességek inkrementális validitása a munkahelyi és betanulási teljesítmény bejóslása szempontjából nem nagy, azonban nullánál nagyobb, valamint nagyobb mértékű abban az esetben, ha a különböző specifikus képességek a specifikus munkaköröknek megfelelően súlyozottak. Mindemellett az empirikus adatok alapján a specifikus képességek a munkahelyi teljesítmény előrejelzésekor a teljesítmény varianciájának legalább 2%-áért lehetnek felelősek, ez a minimum két százalékos növekedés pedig jelentős anyagi előnyöket jelenthet.

Schneider és Newmann (2015) kognitív képességek és munkahelyi teljesítmény kapcsolatára vonatkozó kompatibilitási alapelve szerint az általános kognitív képességek bejósolják az általános munkahelyi teljesítményt, míg a specifikus kognitív képességek a specifikus munkahelyi teljesítményt jósolják be. Az elv alapját egyrészt Ajzen és Fishbein (1977, 1980) attitűd-viselkedés kompatibilitásról szóló elméleti munkái, másrészt a specifikus kognitív képességek prediktív validitásával foglalkozó empirikus kutatások (pl. Reeve, 2004; Hunter, 1986; Joseph & Newman, 2010) képezik. Mindemellett a specifikus képességek inkrementális validitásának hiányát okozhatják a kritériumok mérésének problémái (pl. Viswesvaran & Ones, 2002), továbbá a kutatási eredmények alapján a specifikus képességek kritérium validitása foglalkozásonként/munkakörönként változó (pl. Steel & Kammeyer-Mueller, 2009).

Míg a kompatibilitási alapelv első fele (az általános kognitív képességek bejósolják az általános munkahelyi teljesítményt) alaposan kutatott és empirikusan alátámasztott, az alapelv második felének pontos vizsgálatához további kutatások szükségeltetnek. Ahhoz, hogy meghatározható legyen, hogy pontosan milyen típusú specifikus munkakörök és milyen specifikus feladatokban nyújtott teljesítmény milyen specifikus képességekkel áll kapcsolatban, további elméletek szükségesek. Ahhoz hasonlóan, ahogy Hogan és Holland (2003) bizonyos személyiségvonások szükségessége alapján kategorizálták a munkakritériumokat, érdemes lenne ugyanezt specifikus képességek alapján is elvégezni. A specifikus képességek mérésének a kiválasztás és az emberi erőforrások területén egyrészt a jobb felvételi döntések meghozatalában és a precízebb, megkülönböztető humán tőke stratégiák kidolgozásában van szerepe, emellett a felvételi eredmények etnikai diverzitását is segíthet növelni (Wee, Newman & Joseph, 2014).

A specifikus képességmérés előnyeit hangsúlyozza Agnello, Ryan és Yusko (2015), Becker, Volk és Ward (2015), valamint Coyle és Greiff (2021) is. A munka világa egyre inkább átalakul, mely egyrészt a szellemi foglalkozások hangsúlyosabbá válását jelenti a fizikai foglalkozásokkal szemben, másrészt nő a munka komplexitása és az ehhez szükséges kognitív igények. Az intelligencia komplexebb konceptualizációja és az erre épülő precízebb mérések lehetővé teszik, hogy a munkateljesítmény bejóslása is precízebb és pontosabb legyen, figyelembe véve a munkakörök által megkívánt specifikus képességeket és a teljesítményt meghatározó specifikus komponenseket (Agnello és mts., 2015). Mindemellett a specifikus mérések hozzájárulnak a munkahelyek etnikai sokszínűségének növeléséhez. A hagyományos intelligenciamérésekben ugyanis – a mérés típusától függően – jelentős eltérések mutatkoznak a többségi és az etnikai kisebbségi csoportok teljesítménye között, ami a kisebbséghez tartozók munkahelyi alulreprezentáltságát eredményezi (pl. Hough, Oswald & Ployhart, 2001 idézi Agnello és mts., 2015). A specifikus képességmérés ugyanakkor minimalizálhatja az etnikai csoportok közötti különbségeket.

Hasonló a helyzet a globalizáció és a kultúraközi diverzitás kapcsán: az egyre inkább globalizálódó üzleti világ megköveteli a kiválasztási gyakorlatok ehhez való igazítását és az egységes, globálisan alkalmazható mérési módszerek kidolgozását (Ryan & Tippins, 2009 idézi Agnello és mts., 2015). Azonban az általános intelligenciára fókuszáló képességmérések figyelmen kívül hagyhatják a kultúraközi különbségeket. A specifikus képességmérés ugyanakkor segíthet ezt kiküszöbölni: például a nem anyanyelvi dolgozók nyelvi képességek okozta hátránya eltűnhet más, nem verbális képességekre fókuszáló mérések esetén. A kultúraközi kiválasztási gyakorlatok esetén mindemellett fontosak lennének az olyan kutatások és fejlesztések, melyek figyelembe veszik a nyelvi különbségeken túl a kognitív folyamatok kulturális különbségeit is (pl. Ji, Zhang & Nisbett, 2004 idézi Agnello és mts, 2015).

Becker és munkatársai (2015) az idegtudományi alapokon nyugvó specifikus képességmérés előnyeit hangsúlyozzák. Ez nagyrészt egybevág Schneider és Newmann (2015) megközelítésével, ugyanis a CHC modell által leírt, egyértelműen megkülönböztethető képességek meglétét neurobiológiai kutatások igazolták (pl. Nisbett és mts., 2012 idézi Becker és mts., 2015). A specifikus képességek idegtudományi alapú mérésének előnyei megegyeznek a nem idegtudományi alapúakéval, ugyanakkor Becker és munkatársai (2015) a kontextuális tényezők (pl. munkahelyi stressz, érzelemszabályozó mechanizmusok) szerepét is hangsúlyozták a kognitív képességek teljesítményben való realizálódása során.

Coyle és Greiff (2021) szintén kiemelik egyfelől a CHC modellen nyugvó specifikus képességek személyiségvonásokkal, érdeklődéssel és munkahelyi követelményekkel összekapcsolt átfogó kidolgozását a pontos mérés érdekében. Másfelől ugyancsak hangsúlyozzák a specifikus képességmérés etnikai különbségeket minimalizáló hatását. Mindemellett – akárcsak Schneider és Newman (2015) – amellett foglalnak állást, hogy az általános intelligencia prediktív értékkel bír az általános teljesítményre nézve, ugyanakkor a specifikus képességek és azok mintázatainak azonosítása elősegítik a képességek és a környezet optimálisabb illesztését, mely jobb kimeneteleket eredményez.

CHC modell a munkahelyen

A következőkben a CHC modell alapján tekintjük át a kognitív képességeket, azok kiválasztással kapcsolatos relevanciájuk alapján. A verbális megértés és tudás (Gc), azaz a nyelvi képességek és az általános ismeretek a munkahelyi teljesítmény egyik legerősebb prediktora (Lang, Kresting, Hülsheger & Lang, 2010) annak ellenére is, hogy az általános ismeretekre vonatkozó kérdések közvetlenül nem kapcsolódnak a munkahelyen nyújtott teljesítményhez. Ennek oka, hogy azok, akik nagy mennyiségű ismerettel rendelkeznek bizonyos területeken (pl. Hol van Isztambul?), feltehetően más, a munkakör szempontjából releváns területeken is nagyobb tudással rendelkeznek. Továbbá az, hogy az egyén a múltban képes volt nagy mennyiségű ismeretet elsajátítani, valószínűsíti azt, hogy a jövőben is képes új, különösen a munkához kapcsolódó, ismereteket megtanulni (Schmidt, Hunter & Outerbridge, 1986).

A területspecifikus tudás (Gkn) bizonyos típusai csak bizonyos foglalkozások esetén fontosak. Az általános és a területspecifikus tudás mögött meghúzódó idegi folyamatok (tárolás és előhívás) feltehetően azonosak. Ugyanakkor munkahelyi teljesítmény szempontjából célszerű külön kezelni őket, mivel az általános kognitív képesség (g) munkahelyi teljesítményre gyakorolt hatását a munkaspecifikus, és nem az általános tudás közvetíti. A specifikus tudásnak továbbá szerepe van a komplex következtetések során is: a mélyebb, nagyobb mennyiségű tudás hozzájárul a kritikus gondolkodáshoz és valószínűsíti, hogy a problémamegoldás pozitív eredménnyel jár. Mindemellett Horn és Blankson (2005) szerint bizonyos területek szakértői képesek a szakterületükkel kapcsolatos nagy mennyiségű információt a figyelmük középpontjában tartani, ez az ún. szakértői nagy terjedelmű munkamemória.

Az olvasás és írás (Grw), valamint a mennyiségi tudás (Gq) néhány száz évvel korábban még területspecifikus tudásnak számított volna, napjainkban azonban alapvető készségeknek tekinthetők, melyek a legtöbb foglalkozás esetén minimális követelményeknek számítanak. Habár a teljes írástudatlanság az iparosodott országokban már meglehetősen ritka, a funkcionális analfabetizmus viszonylag gyakori, melynek negatív hatása van a munkahelyi teljesítményre is (Gottfredson, 1997).

A rövid távú memória (Gsm) a multi-taskingra való képesség jó előrejelzője, mediáló szerepet tölt be az intelligencia és a multi-tasking kapcsolatában. Ez alapján az olyan foglalkozások esetén, ahol a multi-tasking a teljesítmény fontos komponense, önmagában az általános kognitív képességek mérése nem lesz hatékony a teljesítmény bejóslásában (Colom, Martínez-Molina, Shih, & Santacreu, 2010). Problémamegoldási folyamatokban kiemelt jelentőségű, ugyanakkor az egyszerű memóriaterjedelem tesztek alacsony korrelációt mutatnak a fontos kimenetelekkel. Ennek oka az lehet, hogy az ilyen típusú tesztek meglehetősen életszerűtlenek; azok a munkamemória-kapacitást mérő tesztek, melyek az információk rövid távú tárolását és manipulálását is megkövetelik, sokkal erősebb korrelációt mutatnak a fontos kimenetelekkel. Bizonyos foglalkozások esetén a munkamemória-kapacitásnak erős bejósló ereje lehet a munkahelyi teljesítményre: például a pincérek esetén fontos, hogy emlékezzenek az étlapra, a különleges ajánlatokra, a vendégekkel folytatott párbeszédekre és leadott rendelésekre még akkor is, ha közben más vendégeket is ellenőrizniük kell (Becker, Volk & Ward, 2015).

A hosszú távú tárolás és felidézés (Glr) nem a tudás tárgyára és mennyiségére, hanem a tanulás folyamatára utal, két részre osztható, a tanulási hatékonyságra és a felidézési fluenciára (Schneider & McGrew, 2012). A tanulási hatékonyság számos akadémikus képességgel erős kapcsolatban áll (McGrew & Wendling, 2010). A kiválasztásban leginkább képezhetőségi tesztekkel mérik, melyek során a munkával kapcsolatos tudás és készségek elsajátítását, felidézését és alkalmazását mérik. A képezhetőségi tesztek eredményei erős kapcsolatban állnak mind a hagyományos pszichometriai kognitív tesztek, mind a hosszú távú munkahelyi teljesítményt mérő vizsgálatok eredményeivel (Roth, Buster & Bobko, 2011). A felidézési fluenciát mérő divergens produkciós tesztek a kreativitás előrejelzőjeként alkalmazhatók (Silvia, Beaty & Nusbaum, 2013).

A feldolgozási sebesség (Gs) az egyszerű feladatok végrehajtásának sebessége szempontjából fontos. Ackerman (1988) készségelsajátítási elmélete alapján az általános kognitív képesség (g) a készségek elsajátításának fázisában bír bejósló erővel, azonban a gyakorlás során ez a prediktív érték eltűnik, különösen egyszerű készségek esetén. Azonban a feldolgozási sebesség a tanulási fázis után hosszú idővel is bejósolja a teljesítmény egyéni különbségeit, mivel azt tükrözi, hogy az egyének milyen mértékben képesek automatizálni a cselekvéseket. A fluid gondolkodás (Gf) elméleti szinten gyakran szinte teljesen egybevág az általános intelligenciafaktorral (Horn & Blankson, 2005). Meghatározza a matematikai képességeket, különösen az algebrai következtetéseket (Floyd, Evans & McGrew, 2003).

A szenzoros modalitásokkal összefüggő képességek közül a vizuális-térbeli feldolgozás (Gv) és az auditív feldolgozás (Ga) különösen fontos. A vizuális-térbeli feldolgozáson belül a legfontosabb szűk tartományú képesség a vizualizáció, mely (a többi ide tartozó szűk tartományú képességgel ellentétben) erős prediktora a karrierválasztási döntéseknek (Lubinski, 2010), valamint különösen erős előrejelzője a légiforgalmi irányítók képzési teljesítményének (Ackerman & Kanfer, 1993). Az auditív feldolgozás egyik legfontosabb komponense a fonématudatosság, melynek gyengesége kockázati tényező a diszlexia szempontjából, valamint rosszabb helyesírási és nyelvtanulási képességekkel jár együtt (Caravolas, Hulme, & Snowling, 2001; Comeau, Cormier, Grandmaison, & Lacroix, 1999).

Az egyéb szenzoros modalitásokhoz kapcsolódó képességeknek elsősorban meghatározott foglalkozások esetén van komolyabb jelentősége. A sportolóknak, színészeknek, táncosoknak és pantomimszínészeknek a kinesztetikus képességek (Gk) magas szintjére van szükségük, míg a szaglószervi (Go) vagy ízérzékelési (Gg) képességek például a parfümőrök, séfek és borszakértők számára kiemelten fontosak (Gardner, 1983). A reakcióidő és döntési sebesség (Gt) kiválasztási szempontból a pilóták reakcióidejének mérése és az irodai alkalmazottak kiválasztása szempontjából lényeges.

Felhasznált irodalom:

Ackerman, P.L. (1988). Determinants of individual differences during skill acquisition: Cognitive abilities and information processing. Journal of Experimental Psychology: General, 117(3), 288–318.
Ackerman, P., & Kanfer, R. (1993). Integrating laboratory and field study for improving selection: Development of a battery for predicting Air Traffic Controller success. Journal of Applied Psychology, 78, 413–432.
Agnello, P., Ryan, R., & Yusko, K. P. (2015). Implications of modern intelligence research for assessing intelligence in the workplace. Human Resource Management Review, 25(1), 47–55.
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1977). Attitude–behavior relations: A theoretical analysis and review of empirical literature. Psychological Bulletin, 84, 888–918.
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Becker, W. J., Volk, S., & Ward, M. K. (2015). Leveraging neuroscience for smarter approaches to workplace intelligence. Human Resource Management Review, 25(1), 56–67.
Caravolas, M., Hulme, C., & Snowling, M. J. (2001). The foundations of spelling ability: Evidence from a 3-year longitudinal study. Journal of Memory and Language, 45(4), 751–774.
Colom, R., Martínez-Molina, A., Shih, P. C., & Santacreu, J. (2010). Intelligence, working memory, and multitasking performance. Intelligence, 38(6), 543–551.
Comeau, L., Cormier, P., Grandmaison, E., & Lacroix, D. (1999). A longitudinal study of phonological processing skills in children learning to read in a second language. Journal of Educational Psychology, 91(1), 29–43.
Coyle, T. R. & Greiff, S. (2021). The future of intelligence: The role of specific abilities. Intelligence, 88.
Floyd, R. G., Evans, J. J., & McGrew, K. S. (2003). Relations between measures of Cattell–Horn–Carroll (CHC) cognitive abilities and mathematics achievement across the school-age years. Psychology in the Schools, 40, 155–171.
Gardner, H. (1983). Frames of mind: The theory of multiple intelligences. New York: Basic Books.
Gottfredson, L. (1997). Why g matters: The complexity of everyday life. Intelligence, 24, 79–132.
Hogan, J., & Holland, B. (2003). Using theory to evaluate personality and job–performance relations: A socioanalytic perspective. Journal of Applied Psychology, 88, 100–112.
Horn, J.L., & Blankson, N. (2005). Foundations for better understanding of cognitive abilities. In D. Flanagan, & P. Harrison (Eds.), Contemporary intellectual assessment: Theories, tests, and issues (pp. 41–68) (2nd ed.). New York, NY: Guilford Press.
Hough, L., Oswald, F., & Ployhart, R. (2001). Determinants, detection and amelioration of adverse impact in personnel selection procedures: Issues, evidence and lessons learned. International Journal of Selection and Assessment, 9, 152–194
Hunter, J. E. (1986). Cognitive ability, cognitive aptitude, job knowledge, and job performance. Journal of Vocational Behavior, 29(3), 340–362.
Ji, L. J., Zhang, Z., & Nisbett, R. E. (2004). Is it culture or is it language? Examination of language effects in cross-cultural research on categorization. Journal of Personality and Social Psychology, 87(1), 57–65.
Joseph, D. L., & Newman, D. A. (2010). Emotional intelligence: An integrative meta-analysis and cascading model. Journal of Applied Psychology, 95, 54–78.
Lang, J. W., Kersting, M., Hülsheger, U. R., & Lang, J. (2010). General mental ability, narrower cognitive abilities, and job performance: The perspective of the nested-factors model of cognitive abilities. Personnel Psychology, 63(3), 595–640.
Lubinski, D. (2010). Spatial ability and STEM: A sleeping giant for talent identification and development. Personality and Individual Differences, 49, 344–351.
McGrew, K. S., & Wendling, B. J. (2010). Cattell–Horn–Carroll cognitive-achievement relations: What we have learned from the past 20 years of research. Psychology in the Schools, 47(7), 651–675.
Nisbett, R. E., Aronson, J., Blair, C., Dickens, W., Flynn, J., Halpern, D. F., & Turkheimer, E. (2012). Intelligence: New findings and theoretical developments. American Psychologist, 67(2), 130–159.
Reeve, C. L. (2004). Differential ability antecedents of general and specific dimensions of declarative knowledge: More than g. Intelligence, 32(6), 621–652.
Roth, P. L., Buster, M. A., & Bobko, P. (2011). Updating the trainability tests literature on Black–White subgroup differences and reconsidering criterion-related validity. Journal of Applied Psychology, 96(1), 34–45.
Ryan, A. M., & Tippins, N. (2009). Designing and implementing global selection systems. Malden, MA: Wiley-Blackwell.
Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1998). The validity and utility of selection methods in personnel psychology: Practical and theoretical implications of 85 years of research findings. Psychological Bulletin, 124,2 6 2 –274.
Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (2004). General mental ability in the world of work: Occupational attainment and job performance. Journal of Personality and Social Psychology, 86(1), 162–173.
Schmidt, F. L., Hunter, J. E., & Outerbridge, A. N. (1986). Impact of job experience and ability on job knowledge, work sample performance, and supervisory ratings of job performance. Journal of Applied Psychology, 71, 432–439.
Schneider, W. J., & McGrew, K. S. (2012). The Cattell–Horn–Carroll model of intelligence. In D. Flanagan, & P. Harrison (Eds.), Contemporary intellectual assessment: Theories, tests, and issues (pp. 99–144) (3rd ed.). New York: Guilford.
Schneider, W. J., & Newman, D. A. (2015). Intelligence is multidimensional: Theoretical review and implications of specific cognitive abilities. Human Resource Management Review, 25(1), 12–27.
Silvia, P.J., Beaty, R.E., & Nusbaum, E.C. (2013). Verbal fluency and creativity: General and specific contributions of broad retrieval ability (Gr) factors to divergent thinking. Intelligence, 41(5), 328–340.
Steel, P., & Kammeyer-Mueller, J. (2009). Using a meta-analytic perspective to enhance job component validation. Personnel Psychology, 62(3), 533–552.
Viswesvaran, C., & Ones, D. S. (2002). Examining the construct of organizational justice: A meta-analytic evaluation of relations with work attitudes and behaviors. Journal of Business Ethics, 38(3), 193–203.
Wee, S., Newman, D. A., & Joseph, D. L. (2014). More than g: Selection quality and adverse impact implications of considering second-stratum cognitive abilities. Journal of Applied Psychology, 99, 547–563.