採点はどう進むか
評価者は、それぞれの回答を共通の評価ルーブリックに照らして採点します。matrix の評価ルーブリックでは、記述が回答に合う水準のカードを選ぶと、その水準のスコアが記録されます。classic の評価ルーブリックでは、数値のスコアを入力します。評価者のメモは証拠としてスコアに付き、同じ回答を複数の評価者が採点できます。基準の中では、それぞれのスコアが平均されます。
2 つの規則がスコアを正直に保ちます。課題に評価ルーブリックのスコアと自動採点のスコアの両方がある場合は、評価ルーブリックが優先されます。そして正解のない設問は自動採点が null になり、手動での確認が必要という意味になります。0 点として数えられることはありません。
AI の支援は支えるものであり、決めるものではありません
AI は長い回答や面接の書き起こしを要約し、書き起こしからのものを含め、基準ごとのスコア案を提案できます。AI の出力はすべてモデルとバージョンの来歴を伴い、記名された人がそれぞれの提案を確定するか上書きします。AI は判断を助けるものであり、判断を下すものではありません。面接の評価では、候補者自身の言葉だけを証拠として扱います。話し方の訛りや流暢さは、設計として対象から外しています。
Decision Board で候補者を比べる
Decision Board は、重み付けされた職務適合度の上に候補者を並べます。職務適合度のパーセントは重み付きの集計から生まれます。評価者のスコアがそれぞれの基準の中で平均され、基準は評価ルーブリックの重みで合わさり、課題のスコアはスキルへ積み上がり、スキルの寄与はスキルの重みとセクションの重みの積で重み付けされます。リスクの目印は人が確認するための文脈として現れます。それが誰かを自動で不合格にすることはありません。
証拠へ掘り下げる
ボードの上のどの数字も、中身の見えない箱ではありません。候補者の Evidence のリンクを開けば、そのスコアの背後にある仕事が見えます。実際の課題の成果物、評価者が添えた評価ルーブリックのメモ、そしてその受験のイベントの不正防止の時系列です。職務適合度の数字に驚いたときに向かう先が、ここです。決める前に、スコアの背後にある仕事を読んでください。
レポートを書き出す
2 つの書き出しが、たいていの必要を満たします。候補者の証拠レポートは職務適合度を職務ブループリントに結び付け、アセスメントに複数のセクションや重みがあるときは課題をセクションごとにまとめ（重みのバッジと重み付け採点の注記を伴います）、評価者のメモと不正防止の時系列を含みます。印刷できる white-label の PDF として出せます。Reports のページから書き出す監査パックは、それ自体で完結する 1 つの決定の記録です。構造と重み、平易な言葉の方法論、記名された評価者とタイムスタンプを伴うすべてのスコア、メモ、不正防止のイベントとその決着、集計、そして決定の記録が入っています。
At a glance
- 評価者は共通の評価ルーブリックに照らして採点します。すべてのスコアには記名された評価者とタイムスタンプが付きます。
- スコアは評価ルーブリックの重みで、次にスキルの重みとセクションの重みの積で集計され、職務適合度のパーセントになります。
- Decision Board は、重み付けされた職務適合度の上に候補者を並べます。
- どのスコアからも証拠へ掘り下げられます。課題の成果物、評価ルーブリックのメモ、そして不正防止の時系列です。
- 候補者の証拠レポートや監査パックの全体は、Reports のページから書き出せます。