【平權事業】公平的大學招生遊戲程式
坎塔爾(Rebecca Kantar),一位從哈佛大學輟學的27歲的創業者,想出了一個解決辦法。她說,美國人對上大學的執迷使最富裕和成績最好的學生受益,卻讓絕大多數人不能勝任未來的工作。她說,這個問題在很大程度上是學生從幼稚園到高中所接受的標準化考試帶來的雪崩效應,課堂上教授的大部份內容都是受一個產值高達100億美元的行業驅動。金字塔的頂端是SAT(美國高考學術能力評估測試)和ACT(美國大學入學考試),這些延續了好幾代人的選擇題考試仍然是決定哪些人可以進入頂尖院校的標準之一。
在坎塔爾看來,這些考試幾乎不能揭示某位學生在大學畢業後能否取得成功。正如FBI的調查所披露的那樣,SAT和ACT可以被人為操控:這項陰謀的策劃者讓父母為他們的孩子提出申請,在基本上不受監督的環境中參加考試,然後代表他們提交假分數。坎塔爾稱:「這個體制所融合的東西最多對約30%的孩子起作用。對剩下的孩子都不起作用。」
坎塔爾是Imbellus的創辦人,這個洛杉磯初創公司旨在重新發明考試方法,並且在這個過程中挑戰人們普遍認可的學生應該學習的東西。Imbellus開發出來的數碼評估辦法類似電子遊戲。它們讓用戶置身於一個模擬的環境中,給考生佈置一系列任務,在這個過程中把考生完成任務時的決策過程捕捉下來。另外,由於每一次模擬提供的都是獨一無二的用戶體驗,按照設計它們應該可以防止作弊。
在2018年,超過200萬名學生參加SAT考試,190萬人則參加ACT考試。坎塔爾認為,這些標準化的考試從兩個方面加劇不平等情況。最明顯的一點是,它們給比較富裕的學生提供優勢,這些學生可以花錢參加輔導和考前準備課程,或者就像「校園藍調行動」所調查的案件一樣,花錢買假分數。另一種影響更加有害。至少早在高中時期,課堂教學就是為了提高孩子們在大學入學考試中的表現而設計的。但是,這些考試衡量的是孩子們已經知道的東西,而不是僱主和經濟學家所說的他們未來需要發展的品質:解決問題、批判性推理、合作及創造力等。坎塔爾說:「我很想推出一些新的考試,相比現在的考試,我希望這些考試所施加的標準能夠以一種更好的方式來影響學校課程。這樣的考試不太關心誰能上哈佛誰不能上哈佛。沒錯,這很重要。這是一個社會話題。但是,它沒有另外一個問題重要,那就是改變從教育到就業這整個體系的默認設置,從而讓它對所有孩子都能更好地發揮作用。」
坎塔爾提倡基於項目的學習而不是熟練掌握內容,而且還要鼓勵學生將他們的知識應用到課堂以外的地方。她並不是一定支持德國式的體制,在這個國家,學生在進入高中之前就決定了今後是要上大學還是直接就業。相反,她主張設立一些標準,迫使學校優先教導學生如何為自己思考。她說:「即使是最精英的職位所需要的人類智慧也和30年前大不相同。仔細看看各個領域的任何一項工作,無論是藍領還是白領工作,其中所涉及到的思考技能都變得越來越難了,而不是越來越容易。」「我的觀點不是將教育和就業重新連接起來,以便直接將孩子們從大學輸送到工廠去工作。我所主張的是,學校應該少關注一點既定的資訊,多關注孩子成為成年人後必須擁有的思考能力。」
坎塔爾意識到,要想找到能夠接受她這些考試的觀眾還需要挑戰僱主們對學歷的執迷。對於一位想要從事高級電工或程式人員這類職業的學生來說,進入一所四年制大學然後累積背負數十萬美元債務是沒有什麼經濟意義的行為。麻煩在於,公司在作出僱用決定時,過分看重學士學位,即使是對於那些不需要學士學位的職位來說。造成這種現象的部份原因是他們沒有時間和資源用其他方式來評估應徵者的技能。如果Imbellus可以證明它的考試方法能夠幫助這些公司識別他們本來會錯過的人才,就會比較容易說服教育機構開始讓學生參加這樣的考試。坎塔爾只需要一個願意將其招聘流程當作她產品實驗室的合作夥伴。她找到了一個:麥肯錫。
在過去18個月中,來自20個國家的大約5000名麥肯錫求職者參加Imbellus的這個評估,同時還參加該公司傳統的選擇題考試。對於大約一半新員工來說,他們在Imbellus評估中的表現是決定他們是否接到面試通知的一個因素。22歲的卡拉斯托亞諾娃(Presiyana Karastoyanova)是保加利亞人,在倫敦帝國學院(Imperial College London)攻讀金融學碩士,她在去年11月申請麥肯錫的工作後參加了這兩種考核。她為筆試做了大量的準備工作,但不知道當她面對一台安裝了Imbellus類比程式的手提電腦時會發生什麼。「我以為只是即興發揮。」
麥肯錫打算在今年底前將參加Imbellus評估的應徵者數量增加一倍,甚至開始允許一些人在家中的電腦上完成這項評估。該公司人力分析和測評主管麥克納爾蒂(Keith McNulty)稱,隨著時間推移,這個數字還將「大幅增長」。早期的數據顯示,和麥肯錫傳統考試的得分相比,某位應徵者在Imbellus解決問題類比程式中的表現是一個略強的指標,更能顯示出她是否將被僱用——儘管坎塔爾表示,這些結果並非「驚天動地」。而且,要證明這些人在工作中將比其他人更加成功還有很長一段路要走。「我們需要那些在現階段對這種評估有興趣的公司採取長遠的眼光看問題。也就是說,如果他們不進行這方面的投資,以促使學校進行調整,教會學生這些深度思考的技能,他們最終將無法從後備人才庫中找到符合職位所需要的認知本質人才。」
「我只是想讓人們知道我們不會停下腳步。在某個時候,它會發揮作用,不管是耗時5年、20年還是50年時間,也不管這是否意味著我要單獨行動還是和其他人合作。我真的非常確定我最初的使命和研究是正確的——現在的這種考試必須作出改變。」坎塔爾說。撰文/ ROMESH RATNESAR
#公平 #大學 #招生 #遊戲程式 #美國 #入學
本文節選自《彭博商業周刊∕中文版》第168期,如欲查閱全文,歡迎訂閱
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看了Salary版這麼久,來回饋一下之前新鮮人的面試的經驗
背景: 八年級,純文組,留美碩
(以下面試都是一年多前的,供參考)
1. 統一超商儲備主管
一開始會有基本的線上能力測驗
通過後第二階段則會直接去統一超商的總部面試
面試內容著重於你的個人經歷
以及對於服務業的經歷(很重要)
因為有很長一段時間是要到店鋪當萬能工具人
薪水: 約43K (夜班有加給)
2. APR 英商訊達 分析師
總之這是一間規模不太大的市調顧問公司
主要為質化的醫藥/處方研究,案子多在東亞與東南亞地區
面試只有一關,但這一關很多人
要跟主管、HR、總經理聊聊自己的學經歷
總經理感覺有點年紀,講話有點小聲所以聽得有點吃力
錄取之後還會寄offer letter到你家感覺很窩心
薪水: 開45K 給45K
3. TNS 分析師
跨國的市調公司,大概跟尼爾森有87%像
但TNS有跨國輪調的機會,感覺還蠻特別的
面試我只有進到一關,而那一關是團體面試
一開始會給大家寫類似GMAT的考題
還有一些申論題等等
寫完之後則是有用人主管跟HR進來聽大家的自我介紹
這邊比較值得一提的是
他們在開分析師職位時,好像就有比較鎖定/想要的背景人選
例如說在104上沒有特別寫要有零售相關知識
但用人主管在面試時會直接說他想要找有零售相關經驗的人等等
因為在第一關就GG了所以....
薪水: 不知
4. Kantar Worldpanel 分析師
在TNS GG之後,對方的HR幫我轉到他們的子公司(其實也就是在樓上)
面試應該會有個3~4關,但因為個人因素所以Kantar幫我縮到三關(佛心主管~)
第一關是團體面試,大約5-10個人吧
也是一個一個人問履歷上的東西,然後會問對於他們公司的理解(官網上都有)
第二關Kantar會給你資料,要你做一份約10-20分鐘的簡報
簡報時他們整個Team的人會在底下幫你打分數跟問問題
讓我印象比較深刻的是,他們會有人特別刁你的報告
我那個時候是回說「是我分析的邏輯哪裡有誤....等等」
但事後他說,他們常遇到客戶也會刁他們報告,但是不是你邏輯或分析有誤
而是客戶就不想要得到這樣的結果,也就是報告還是要導向客戶想要的樣子
之後因為個人因素,所以可能跳過一些關卡,直接跟總經理面談
總經理人不錯,當時問她也關於在市調職涯方面的問題,
他也很認真幫你回答
薪水: 約42K
5. 太古可口可樂 儲備幹部
這個因為當時面試時HR有特別交代不要透漏太多
因此只能大略的講
第一關是一整天的團體面試,大約有個20-30個人吧
然後會做各式各樣的活動,然後會有一堆人在旁邊觀察你,幫你打分數
所以這一關的考驗應該在於你在團體中能夠多突出
第二關是對主管的面談,也就是一般學經歷跟履歷上的問答
因為當時面是我的是行銷的主管,所以有特別問最近可口可樂有哪些行銷活動,
那令你印象深刻的行銷活動有哪些等等
因為沒進到最後一關所以...
薪水: 不知
(之後HR還有幫我轉去面試其他職位,感覺是個很用心的HR)
6. Garena LOL產品專員
身為一個專業的宅宅,一定要來佛心G社看看(以下省略三千字)
總而言之這個職位就是翻譯
第一關會請你找中文錯別字跟一小段英雄背景故事的中翻英
接下來HR跟用人主管會來找你聊聊對LOL的理解、是否是個玩家等等
感覺公司福利不錯,工時也好像蠻正常的
薪水: 42K
(後記)
之後HR又幫我轉去面試其他職位 (我也不知道是甚麼職位)
總而言之有兩份新的考題(一為數理邏輯、二為創意)
然後又跟了2位來自新加坡的大陸主管面試
最後也沒錄取(而且我還是不知道我面試甚麼職位)
7. 白蘭氏 資料分析師
面試大概分為兩個部分
第一部分是Excel的筆試(拉拉資料,跑跑圖)
第二部分是HR跟用人主管的面談
面試當然就一樣是學經歷跟履歷的問題
但讓我有點納悶的是
一開始在電話上跟HR對談感覺資料分析是簡單的資料處理
結果跟用人主管談的時候說要會寫R Code等等等
有一點資訊落差
用人主管跟HR都說他們很操,但說大概一般都7點多放人
且必要時會加班到9點多之類
因為資訊落差所以....
薪水: 不知
希望以上能對大家有幫助
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※ 編輯: alex1231 (111.240.188.223), 11/26/2016 14:51:19
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