کیوں ہائرنگ کے معیار اسیسمنٹ کے بغیر صرف اندازے ہیں | Mark Smith, Ph.D.

Mark Smith نے پچیس سال تک تنظیموں کو اسیسمنٹس بنانے اور ان کی ویلیڈیشن میں مدد دی، اس وقت جب زیادہ تر کمپنیاں اس بارے میں سنجیدگی سے سوچ بھی نہیں رہی تھیں۔ ان کی پی ایچ ڈی انڈسٹریل-آرگنائزیشنل سائیکالوجی میں ہے اور ان کا کیریئر ایچ آر کنسلٹنگ، SHRM اور حال ہی میں امریکی ایوان نمائندگان میں اسکلز بیسڈ ہائرنگ پر براہ راست گواہی دینے تک پھیلا ہوا ہے۔

Xobin Talks کے ایپیسوڈ #20 میں میزبان Manjeet Kaur ہائرنگ اسیسمنٹس کے عملی پہلوؤں پر روشنی ڈالتی ہیں۔ اس گفتگو میں یہ دیکھا گیا کہ یہ ٹیسٹ اصل میں کیا ناپتے ہیں، درست ویلیڈیشن کیوں ضروری ہے، اور اسکلز بیسڈ ہائرنگ اب بھی کہاں کمزور ہے۔ وہ یہ بھی بیان کرتے ہیں کہ کس طرح AI کمپنیوں کے امیدواروں کی اسیسمنٹ اور ہائرنگ کے فیصلوں کو بدل رہا ہے۔

پچیس سالہ اسیسمنٹ تجربہ ہائرنگ کے بارے میں کیا ظاہر کرتا ہے جو زیادہ تر مینیجرز نہیں جانتے؟

Mark اس مشاہدے سے آغاز کرتے ہیں جو اس پورے شعبے کی بنیاد ہے: جب انہوں نے کام شروع کیا تو زیادہ تر اسیسمنٹس کا مرکز کوگنیٹو ایبیلٹی تھا۔ یہ خیال کہ آپ شخصیت، سیفٹی اورینٹیشن یا دیگر غیر علمی خصوصیات کو ہائرنگ کے تناظر میں پرکھ سکتے ہیں، اس وقت متنازعہ تھا۔

Mark: "جب میں نے آغاز کیا، زیادہ تر اسیسمنٹس اس بات پر مرکوز تھیں کہ کوئی کتنا اچھا سوچ سکتا ہے، کیا جانتا ہے اور اپنی مہارتوں کو کیسے لاگو کرتا ہے۔ جیسے جیسے میں نے اس میں مہارت حاصل کی، اسیسمنٹس نے دوسری سمت بھی ترقی کی: شخصیت، وہ نرم صلاحیتیں جو علمی نہیں مگر بہت اہم ہیں۔ سیفٹی اورینٹیشن اور ٹیم ورک کی صلاحیتیں بھی اتنی ہی اہم ہیں جتنی علمی خصوصیات۔"

Mark کے پچیس سالہ تجربے نے بار بار یہ ثابت کیا ہے کہ تحقیق مسلسل یہی بتاتی ہے: علمی اور غیر علمی اسیسمنٹس کو ملا کر استعمال کرنا کسی ایک پر انحصار کرنے سے بہتر نتائج دیتا ہے۔ اسی لیے ان کا کام ہمیشہ دونوں پہلوؤں کا احاطہ کرتا ہے۔ سب سے اہم نتائج میں سے ایک یہ ہے کہ اسٹرکچرڈ انٹرویوز جاب پرفارمنس کے سب سے مضبوط پیش گو ہیں، اور علمی و غیر علمی اسیسمنٹس کا امتزاج ہمیشہ بہتر کارکردگی دکھاتا ہے۔

ریزیومے امیدوار کے ماضی کی ایک جھلک دیتا ہے، لیکن یہ اس کی اصل مہارتوں کو نہیں پرکھتا۔ امیدوار اپنی تجربات خود بیان کرتے ہیں، اس لیے ریزیومے یہ بتاتا ہے کہ انہوں نے کیا کیا ہے، نہ کہ وہ کیا کر سکتے ہیں یا کام پر کیسے پرفارم کریں گے۔ زیادہ تر ہائرنگ مینیجرز یہ جانتے ہیں، مگر پھر بھی اس علم کو بہتر ہائرنگ فیصلوں میں بدلنے میں مشکل محسوس کرتے ہیں۔

اسکل اسیسمنٹ اور کوگنیٹو ایبیلٹی اسیسمنٹ میں کیا فرق ہے؟

یہ وہ فرق ہے جس پر Mark پوری گفتگو میں بار بار زور دیتے ہیں کیونکہ یہی طے کرتا ہے کہ آپ کو کیا پرکھنا چاہیے، کب پرکھنا چاہیے اور نتائج سے کیا اخذ کیا جا سکتا ہے۔

Mark: "کوگنیٹو ایبیلٹی کچھ اور ہے کیونکہ اسے ترقی دینا مشکل ہے۔ اگر کمپنی اس پر فوکس کرتی ہے تو آپ کو واقعی اپنے امیدواروں میں اس کا جائزہ لینا چاہیے اور صحیح لوگوں کو لانا چاہیے۔ اگر بات اسکلز اور نالج کی ہو تو یہ وہ چیزیں ہیں جنہیں آپ تربیت اور تجربے سے بڑھا سکتے ہیں۔"

دو الگ سوالات

اس فرق کے براہ راست اثرات ہیں کہ تنظیمیں ہر قسم کی اسیسمنٹ کو کیسے استعمال کریں۔ کوگنیٹو ایبیلٹی کیریئر کے دوران نسبتاً مستحکم رہتی ہے۔ اس کا جائزہ لینے سے آپ کو کسی فرد کی طویل مدتی صلاحیت، پیچیدگی کی حد اور سیکھنے کی رفتار کا اندازہ ہوتا ہے۔ اسے ہائرنگ میں پرکھنا ضروری ہے کیونکہ یہ بعد میں بدلنا مشکل ہے۔

اسکلز اس لحاظ سے مختلف ہیں کہ یہ تربیت سے بڑھ سکتی ہیں، بہتر ہو سکتی ہیں اور سیاق و سباق کے مطابق ہوتی ہیں۔ ان کا جائزہ لینے سے آپ کو معلوم ہوتا ہے کہ کوئی ابھی کیا کر سکتا ہے۔ موجودہ ملازمین کی اسیسمنٹ سے آپ کو پتہ چلتا ہے کہ کہاں تربیت سب سے زیادہ فائدہ دے سکتی ہے۔

Mark: "اپنی ٹیم کی کسی خاص مہارت میں مضبوطی جاننا چاہتے ہیں؟ انہیں ایک مختصر اسیسمنٹ دیں۔ نتائج آپ کو بتائیں گے کہ ٹیم کو کہاں بہتری کی ضرورت ہے اور کن ملازمین کو اضافی تربیت سے فائدہ ہو سکتا ہے۔"

اس کا مطلب یہ ہے کہ کوگنیٹو ایبیلٹی اور اسکل اسیسمنٹ مختلف سوالات کے جواب دیتے ہیں اور انہیں ٹیلنٹ لائف سائیکل کے مختلف مراحل میں استعمال کرنا چاہیے۔ انہیں ایک جیسا سمجھنا یا صرف ایک پر انحصار کرنا معلومات کو ضائع کرنا ہے۔

اچھا ریزیومے ہمیشہ اچھی ہائرنگ کی ضمانت کیوں نہیں؟

یہ سوال Manjeet نے امیدواروں کی اسکریننگ کے تناظر میں اٹھایا، اور Mark کا جواب ہائرنگ کے اصل مقصد کو نئے انداز میں بیان کرتا ہے۔

Mark: "جب مینیجرز کسی غلط ہائرنگ کا جائزہ لیتے ہیں تو اکثر انہیں احساس ہوتا ہے کہ اصل مسئلہ مہارت نہیں تھا۔ ملازم کام جانتا تھا مگر پھر بھی کارکردگی میں ناکام رہا۔ وہ ساتھیوں کے ساتھ کام کرنے میں مشکل محسوس کرتا تھا، سیفٹی کے اصولوں کو نظر انداز کرتا یا کام کی توقعات پوری نہیں کرتا تھا۔ صرف کام جاننا کافی نہیں، آپ کو ایسے لوگ بھی چاہئیں جو دوسروں کے ساتھ کام کر سکیں، اصولوں کا احترام کریں اور ٹیم میں مثبت کردار ادا کریں۔"

علم اور صلاحیت ٹاسک پرفارمنس کی پیش گوئی کرتے ہیں، جبکہ شخصیت اور غیر علمی خصوصیات یہ طے کرتی ہیں کہ کوئی شخص واقعی اس کردار میں کامیاب ہوگا یا نہیں۔ جس شخص کو نوکری سے نکالا جاتا ہے، اس کے پاس عموماً کافی علم ہوتا ہے۔ وہ کسی ایسی چیز میں ناکام ہوا جو ریزیومے سے ظاہر نہیں ہو سکتی تھی، اور جسے سائیکومیٹرک اسیسمنٹ آفر سے پہلے سامنے لا سکتی تھی۔

سیفٹی اسیسمنٹ کی کہانی

Mark: "ایک کمپنی کے کلائنٹس خطرناک کام کرتے تھے جہاں سیفٹی بہت اہم تھی۔ کلائنٹ نے سیفٹی اورینٹیشن کی پیمائش چاہی: ایسے لوگ بھرتی کرنا جو اصولوں کی خلاف ورزی نہ کریں اور سیفٹی رولز کی پابندی کریں۔ ہم نے یہ ثابت کیا کہ جن لوگوں کو سیفٹی اسیسمنٹ کی بنیاد پر بھرتی کیا گیا، ان میں بعد میں سیفٹی کے واقعات کم ہوئے۔"

ہائرنگ مینیجرز نے اس فلٹر کو پسند نہیں کیا اور HR پر دباؤ ڈالا کہ اسے ہٹا دیا جائے، کمپنی نے ایسا ہی کیا۔ اسیسمنٹ ہٹانے پر سیفٹی واقعات دوبارہ بڑھ گئے اور دوبارہ نافذ کرنے پر کم ہو گئے۔ یہ ایک قدرتی تجربہ تھا جو واضح طور پر ثابت کرتا ہے کہ اسیسمنٹ واقعی کچھ اہم ناپ رہی تھی۔

ویلیڈیشن کیا ہے اور ہائرنگ مینیجر کو اس کی پرواہ کیوں کرنی چاہیے؟

زیادہ تر HR پروفیشنلز نے ویلیڈیشن کا لفظ کئی مختلف معنوں میں سنا ہے۔ Mark اسے انڈسٹریل-آرگنائزیشنل سائیکالوجی کے نقطہ نظر سے واضح کرتے ہیں۔

Mark: "ویلیڈیشن یہ ثابت کرتی ہے کہ اسیسمنٹ وہ مہارتیں ناپتی ہے جو اس جاب کے لیے اہم ہیں۔ کرائیٹیریئن-ریلیٹڈ ویلیڈیشن: یہ بظاہر سیدھی ہے مگر پیچیدہ عمل ہے۔ آپ جاب پر موجود افراد سے اسیسمنٹ کرواتے ہیں، انہی افراد کی جاب پرفارمنس کا ڈیٹا لیتے ہیں اور پھر شماریاتی طور پر دیکھتے ہیں: کیا اس ٹیسٹ پر اچھی کارکردگی جاب پرفارمنس کی پیش گوئی کرتی ہے؟"

کرائیٹیریئن-ریلیٹڈ ویلیڈیشن اسیسمنٹ اسکورز کو حقیقی نتائج سے جوڑتی ہے: رائے نہیں بلکہ ڈیٹا کہ زیادہ اسکور کرنے والوں نے واقعی بہتر کارکردگی دکھائی۔

عملی طور پر اس کا مطلب ہے جوابدہی: بغیر ویلیڈیشن کے اسیسمنٹ محض اندازہ ہے۔ اگر آپ کے پاس یہ ڈیٹا نہیں کہ اسیسمنٹ آپ کے مخصوص سیاق میں کارکردگی کی پیش گوئی کرتی ہے، تو اس کا استعمال نہ صرف غیر معقول ہے بلکہ بعض جگہوں پر قانونی خطرہ بھی ہے۔

Mark: "انجینئرز ہمیشہ اس عمل کی منظوری دیتے تھے۔ لیکن میں نے انجینئرز کو خود یہ عمل چلاتے بھی دیکھا ہے اور انہیں یہ اندازہ نہیں ہوتا کہ کس قسم کے نتائج کی توقع کرنی چاہیے۔ انجینئرز عمل پر بات کرنا پسند کرتے ہیں مگر انہیں ویلیڈیشن اسٹڈی چلانے میں مدد کی ضرورت ہوتی ہے۔"

یہ انجینئرز پر تنقید نہیں بلکہ ایک حقیقت ہے: یہ عمل مخصوص علم کا متقاضی ہے اور اس میں غلطی کرنا آسان ہے، جو اس وقت تک نظر نہیں آتی جب تک اس کی اہمیت نہ ہو جائے۔

امریکی کانگریس نے آپ کو اسکلز بیسڈ ہائرنگ پر بات کرنے کے لیے کیوں بلایا؟

اسکلز بیسڈ ہائرنگ اب HR کانفرنسوں سے آگے بڑھ کر قانون سازی کی ترجیح بن چکی ہے۔

Mark: "امریکی کانگریس دو ایوانوں پر مشتمل ہے: ہاؤس اور سینیٹ۔ ہاؤس کی ایک کمیٹی ہے ایجوکیشن اینڈ دی ورک فورس۔ ان کی ترجیح اسکلز بیسڈ ہائرنگ ہے۔ انہوں نے اس پر سماعت رکھی اور ماہرین کو بلایا۔ مجھے نہیں معلوم میرا نام کیسے آیا، مگر آیا اور میں نے کہا میں ضرور گواہی دوں گا۔"

اصل مسئلہ: ڈگری پیمائش نہیں ہے

Mark: "کوئی شخص یونیورسٹی سے اکاؤنٹنگ کی ڈگری لیتا ہے۔ فرض کیا جاتا ہے کہ اس کے پاس بنیادی اکاؤنٹنگ کا اچھا علم ہے۔ لیکن کچھ لوگ بمشکل پاس ہوتے ہیں، کچھ بہت اچھے نمبر لیتے ہیں۔ اس لیے صرف گریجویشن کا مطلب یہ نہیں کہ اس کے پاس مطلوبہ مہارتیں ہیں۔ ہم ان مہارتوں کو براہ راست پرکھ سکتے ہیں۔"

زیادہ تر آجر کہتے ہیں کہ وہ اسکلز بیسڈ ہائرنگ کرتے ہیں، مگر Harvard Business School اور Burning Glass Institute نے پایا کہ کچھ بڑی کمپنیوں میں ڈگری کی شرط ہٹانے کے باوجود ہر 700 میں سے صرف ایک ہائرنگ نان-ڈگری گریجویٹ تھی۔ پالیسی بدلی مگر ہائرنگ ٹیموں کا طریقہ وہی رہا۔ اب انہیں امیدواروں کی اسیسمنٹ کے لیے ڈگری پر انحصار کے بجائے بہتر طریقہ چاہیے۔

آگے کے دو راستے

ایک ہے آجر کی طرف سے اسیسمنٹس: کمپنیاں مخصوص کرداروں کے لیے براہ راست متعلقہ مہارتیں ناپنے والے ٹیسٹ بناتی یا لائسنس کرتی ہیں۔ دوسرا ہے سرٹیفیکیشن پروگرام، جہاں افراد یونیورسٹی کے علاوہ کسی ادارے سے اپنی مہارت کا تصدیق شدہ ثبوت حاصل کرتے ہیں۔

Mark: "آئی ٹی رولز کے لیے ہائرنگ کرتے وقت کمپنیاں متعلقہ سرٹیفیکیشنز دیکھتی ہیں۔ Microsoft کے پاس مختلف پروڈکٹس پر مختلف سطحوں کے لیے سرٹیفیکیشن ٹیسٹ ہیں۔ Google بھی یہی کرتا ہے۔ اس سے ہائرنگ آرگنائزیشن کی ذمہ داری فرد پر منتقل ہو جاتی ہے۔"

دونوں راستے درست ہیں اور دونوں کے لیے ایک ہی چیز ضروری ہے: براہ راست، ویلیڈیٹڈ پیمائش، نہ کہ ڈگری سے اندازہ لگانا۔

AI اسیسمنٹس کو کیسے بہتر بنا سکتا ہے اور کن خطرات کا خیال رکھنا چاہیے؟

Mark آخر میں اس سوال کو اٹھاتے ہیں جو اسیسمنٹ انڈسٹری کے لیے اب مرکزی حیثیت اختیار کر چکا ہے۔

Mark: "مستقبل میں AI اور اسیسمنٹس کے تعلق پر بہت بات ہوگی۔ یہ سیدھا نہیں اور مختلف ریاستوں اور ممالک میں اس پر مختلف قوانین ہوں گے۔ یورپ میں AI کے استعمال پر الگ ضوابط ہوں گے۔ اگلا مرحلہ کمپنیوں کو ان تبدیلیوں سے نمٹنے اور AI کو درست طریقے سے استعمال کرنے میں مدد دینا ہے۔"

عملی مسئلہ یہ ہے: اگر امیدوار AI کے ذریعے اسیسمنٹس مکمل کریں تو وہ اسیسمنٹس اب وہ نہیں ناپتیں جس کے لیے بنائی گئی تھیں۔ 2026 میں International Journal of Selection and Assessment کی ایک تحقیق کے مطابق 2024 میں صرف 3% امیدواروں نے خود رپورٹ کیا کہ انہوں نے پری ہائر اسیسمنٹس میں جنریٹیو AI استعمال کیا۔ جب AI اور دیگر الگورتھمک ٹولز کو شامل کیا گیا تو یہ شرح 19% ہو گئی (Robie et al., 2026)۔ وارننگ اسٹیٹمنٹس نے اس کے استعمال کو کم کیا، مگر مسئلہ ختم نہیں ہوا۔

ڈیزائن کا جواب یہ ہے کہ ایسے اسیسمنٹس بنائے جائیں جنہیں AI سے دھوکہ دینا مشکل ہو: زبانی اجزاء، براہ راست مظاہرے، سیچویشنل ججمنٹ آئٹمز جو سیاق و سباق میں استدلال کا تقاضا کرتے ہیں، اور پروکٹرڈ ماحول جہاں AI کی مدد لینا عملی طور پر ممکن نہ ہو۔ Mark کا وسیع تر نکتہ یہ ہے: اسیسمنٹس میں AI بذات خود برا نہیں، مگر اسے بھی وہی معیار پورا کرنا چاہیے: کیا یہ آپ کی پیمائش کی ویلیڈیٹی کو بہتر بناتا ہے یا نقصان پہنچاتا ہے؟

Mark Smith, Ph.D. کے بارے میں

Mark Smith کے پاس انڈسٹریل-آرگنائزیشنل سائیکالوجی میں پی ایچ ڈی ہے اور وہ 25 سال سے زائد عرصہ ایچ آر تحقیق، ٹیسٹ ڈیولپمنٹ، ویلیڈیشن اور لیڈرشپ اسیسمنٹ میں گزار چکے ہیں۔ انہوں نے 2018 میں SHRM جوائن کیا، اس سے قبل زیادہ تر کیریئر ایچ آر کنسلٹنگ میں گزارا، جہاں انہوں نے مختلف صنعتوں میں تنظیموں کو اسیسمنٹس کی ویلیڈیشن اور شواہد پر مبنی سلیکشن سسٹمز بنانے میں مدد دی۔

2024 میں انہیں امریکی ایوان نمائندگان کی کمیٹی برائے تعلیم و ورک فورس میں اسکلز بیسڈ ہائرنگ پر گواہی دینے کے لیے مدعو کیا گیا، جہاں کانگریس کے اراکین نے یہ جانچنے کے لیے سماعت کی کہ کیا ڈگری کی شرط اب بھی جاب ریڈی نیس کے لیے منصفانہ یا مؤثر ہے۔ وہ اب A Better Choice Hire کے پرنسپل کنسلٹنٹ اور Xobin کے سائنٹیفک ایڈوائزر برائے I-O Psychology ہیں، جہاں وہ کمپنیوں کو سلیکشن اور ڈیولپمنٹ کے لیے اسیسمنٹس نافذ اور ویلیڈیٹ کرنے میں مدد دیتے ہیں۔

Mark سے LinkedIn پر رابطہ کریں