没有测评，招聘标准只是猜测 | Mark Smith, Ph.D.

Mark Smith 在大多数企业尚未重视测评时，已经在帮助组织构建和验证测评体系长达 25 年。他拥有工业与组织心理学博士学位，职业生涯涵盖了 HR 咨询、SHRM，以及最近受邀在美国众议院就基于技能的招聘作证。

在 Xobin Talks 第 20 期中，主持人 Manjeet Kaur 深入探讨了招聘测评的实际应用。对话聚焦于这些测评真正衡量了什么、为何科学验证至关重要，以及基于技能的招聘目前仍存在哪些不足。他们还讨论了 AI 如何重塑企业评估候选人和做出招聘决策的方式。

25 年测评经验揭示了哪些招聘盲区？

Mark 指出，最初的测评工作几乎都集中在认知能力上。那时，是否能在招聘中评估个性、安全意识或其他非认知特质，还是一个有争议的话题。

Mark: “我刚入行时，大多数测评关注的是思维能力、知识水平，以及技能应用能力。随着深入，测评也开始关注另一面：个性、那些非认知但极其重要的‘软’能力，比如安全意识、团队协作能力，这些和认知能力同样关键。”

Mark 的 25 年实践反复证明，研究结果高度一致：认知与非认知测评结合，效果优于单一方式。因此，他的工作始终涵盖两者。最重要的发现之一是：结构化面试是预测工作表现最强的单项工具，而认知与非认知测评结合，始终优于单独使用。

简历只能反映候选人的过往经历，却无法真正评估其能力。简历是自述，展示的是“做过什么”，而非“能做什么”或“在实际工作中会如何表现”。大多数招聘经理都明白这一点，但很多人仍难以将这种认知转化为更科学的招聘流程。

技能测评与认知能力测评有何不同？

这是 Mark 在访谈中反复强调的核心区分，因为它决定了测评内容、时机及结果应用方式。

Mark: “认知能力不同，因为它很难后天培养。如果企业关注认知能力，就必须在招聘阶段评估，把合适的人选招进来。技能和知识则不同，可以通过培训和经验提升。”

两个不同的问题

这种区别直接影响企业如何使用不同类型的测评。认知能力在职业生涯中相对稳定，评估它可以预测一个人的长期潜力、可胜任的复杂度，以及学习新事物的速度，因此应在招聘环节评估。

技能则不同，它们可训练、可提升、与具体情境相关，测评技能可以了解员工当前的实际能力。对在职员工进行技能测评，有助于发现培训的重点方向。

Mark: “想知道团队在某项技能上的实力？做个快速测评，结果能帮你发现团队短板和需要额外培训的员工。”

对企业而言，认知能力和技能测评回答的是不同的问题，应在人才管理的不同阶段使用。如果混为一谈，或只用其中一种，都会错失重要信息。

为什么优秀简历未必带来优秀员工？

这是 Manjeet 从候选人筛选角度提出的问题，Mark 的回答则重新定义了招聘的真正目标。

Mark: “回顾一次失败的招聘，经理们常发现问题并不在于技能。员工可能很懂业务，但依然表现不佳。也许是团队协作有问题，忽视安全规范，或无法适应企业文化。仅仅会做事只是基础，还需要能与他人合作、遵守规则、为团队创造价值的人。”

知识和能力决定任务完成度，而个性和非认知特质则决定一个人能否真正胜任岗位。被解雇的人往往知识充足，但在简历无法体现、而心理测评可以揭示的方面出现了问题。

安全测评的故事

Mark: “有家公司客户的岗位涉及高危作业，非常重视安全。客户希望测量候选人的安全意识，招到那些不冒险、不违规、能遵守安全规范的人。我们通过安全意识测评，发现被选中的员工后续安全事故明显减少。”

有些招聘经理不喜欢测评带来的筛选效果，要求 HR 取消测评，公司照办后，安全事故又上升；恢复测评后，事故再次下降。这种“自然实验”成为测评有效性的有力证据。

什么是验证，招聘经理为何要重视？

HR 领域常听到“验证”这个词，但 Mark 以工业与组织心理学的视角，明确了它的真正含义。

Mark: “验证就是证明测评确实衡量了岗位所需的关键技能。标准关联验证其实很直接，但过程不简单。让一批在岗员工做测评，再收集他们的实际工作表现数据，然后统计分析：测评成绩高的人，是否真的表现更好？”

标准关联验证将测评分数与实际工作结果关联起来，用数据而非主观判断证明测评的有效性。

实际意义在于问责：未经验证的测评只是猜测。没有验证数据证明测评能预测本岗位绩效，就没有合理理由使用它，在部分地区甚至会带来法律风险。

Mark: “工程师们总是认可流程，但我也见过他们自己做验证，往往不了解合理的相关性标准。工程师擅长谈流程，但需要专业人士协助完成验证研究。”

这并非批评工程师，而是实事求是地指出：验证过程需要专业知识，容易出现外行难以察觉的错误，直到问题暴露才会发现。

美国国会为何邀请您谈论基于技能的招聘？

基于技能的招聘已超越 HR 领域，成为立法关注的重点。

Mark: “美国国会由众议院和参议院组成。众议院下设教育与劳动力委员会，其中一项重点就是所谓的基于技能的招聘。他们决定召开听证会，寻找专家发言，不知怎么找到了我，我也很乐意作证。”

核心问题：学历不是能力的衡量标准

Mark: “比如一个人获得了会计学位，大家就默认他具备扎实的会计知识。但有的人勉强毕业，有的人学得很扎实。所以，仅凭毕业并不能证明技能水平。我们可以直接测评这些技能。”

大多数雇主声称采用基于技能的招聘，但哈佛商学院和 Burning Glass Institute 发现，在一些大型企业，即使取消了学历要求，非学历毕业生的录用比例仍低于 1/700。政策变了，招聘团队的做法却没变。企业需要比学历更直接的候选人评估方式。

两条路径

一是企业自有测评：公司设计或采购与岗位直接相关的技能测试。另一种是认证项目，由第三方机构为个人出具能力证明。

Mark: “招聘 IT 岗位时，企业通常看重相关证书。Microsoft、Google 都有不同产品和级别的认证考试。这将评估责任从企业转移到个人。”

两种方式都可行，但都要求直接、经过验证的测量，而不是通过学历间接推断。

AI 如何提升测评？有哪些风险需警惕？

Mark 最后提出了测评行业当前关注的重大议题。

Mark: “未来大家会大量讨论 AI 与测评的结合。这很复杂，不会一帆风顺，而且各地法律差异很大。欧洲对 AI 测评有不同规定。下一阶段的重点，是帮助企业应对这些变化，正确使用 AI。”

实际问题很直接：如果候选人用 AI 完成测评，测评结果就失去了原本的意义。2026 年《国际甄选与测评期刊》的一项研究显示，2024 年只有不到 3% 的应聘者自报在招聘测评中使用了生成式 AI，但如果算上其他算法工具，这一比例升至 19%（Robie 等，2026）。警示声明能减少 AI 使用，但问题不会消失。

测评设计的应对方式是：增加 AI 难以“作弊”的环节，如口头答题、现场演示、情境判断题，以及监考环境等。Mark 强调，AI 并非测评的天敌，关键在于它是否提升了测评的有效性。

关于 Mark Smith, Ph.D.

Mark Smith 拥有工业与组织心理学博士学位，25 年来专注于 HR 研究、测评开发、验证与领导力评估。2018 年加入 SHRM，此前长期从事 HR 咨询，帮助各行业企业验证测评工具、构建基于证据的选拔体系。

2024 年，他受邀在美国众议院教育与劳动力委员会就基于技能的招聘作证，会议聚焦学历要求是否仍是衡量岗位胜任力的公平或有效标准。现任 A Better Choice Hire 首席顾问，并担任 Xobin 工业与组织心理学科学顾问，协助企业实施和验证选拔与发展测评。

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