單看能力,並不是全貌。
VS1 把當前能力、成長動能和核心活力分開來讀。稻盛公式啟發了這個區分;公式中的相乘並不是 VS1 的計算。
已確立的方法 · 新的應用
VS1 並不宣稱發明了直接觀察、有錨點的判斷或重複覆核;它只是把這些方法結合起來,用於一個特定的管理問題。
應用是新的,但背後的直接觀察、結構化判斷和重複覆核這些方法並不新。
VS1 把當前能力、成長動能和核心活力分開來讀。稻盛公式啟發了這個區分;公式中的相乘並不是 VS1 的計算。
mini-CEX 把直接觀察、書面錨點、反饋和重複的臨床接觸帶到眼前。VS1 把這些運作方法,調適後用於職場發展。
共同的問題、證據規則和錨點,讓判斷的基礎看得見。結構讓人能找出分歧所在,但不會令每個評分都完全一樣。
這些是設計上的先例。它們的研究結果並不驗證 VS1;VS1 必須建立自己的證據。
方法的來源與界線
設計參考了三個不同的來源。研究背景的詳細說明載於下方。
應用:單憑看得見的能力,並不能解釋工作成果。VS1 把當前能力、成長動能和核心活力分開來讀。
界線:原公式中的數值範圍和相乘,並不是 VS1 的驗證證據或評分規則。
來源:Kazuo Inamori, Kyocera Philosophy, “The Result of Our Life or Work = Attitude × Effort × Ability.”
應用:觀察真實工作、負責任的觀察者、書面錨點、對話和重複取樣。
在一項 2003 年涵蓋 21 個內科培訓計劃的研究中,316 名評估者記錄了涉及 421 名住院醫生的 1,228 次臨床接觸。評分在第一年內有所提升;單憑這一點,並不能確立是 mini-CEX 令評分提升。
來源:Norcini, Blank, Arnold & Kimball (1995); Norcini, Blank, Duffy & Fortna (2003), Annals of Internal Medicine。這些是方法先例,並非 VS1 的驗證證據。
應用:重要的判斷需要明確定義的結構。問題、證據規則和錨點,讓判斷的基礎可被檢視。
經修訂的整合分析(meta-analytic)估算,將結構化面試的實務效度定在約 .42,非結構化面試則約 .19。這些數字關乎人員甄選,並不適用於 VS1 的職場觀察。
來源:Sackett, Zhang, Berry & Lievens (2022), “Revisiting Meta-Analytic Estimates of Validity in Personnel Selection,” Journal of Applied Psychology。
已確立的方法可以引導設計,但 VS1 仍須建立自己的證據。
結構不會消除分歧,但能讓人找出分歧所在,並加以衡量。