Интересно, коррелирует ли успешность в этой игре с успешностью в реальных ситуациях. Интересны критерии оценки игрока. И еще интересно, как маккинзи оценивают эффект от внедрения. Есть еще материалы по этой теме почитать?
Константин, тема новая, пока по данной игре есть всего 3 небольших материала: 2 на сайте McKinsey и 1 на странице FT. Подробное содержание игры, как и вопросы теста McKinsey, который сдают кандидаты, нельзя раскрывать. Из того, что не вошло в материал, отмечу, что 90 % сдавших тест отмечают, что он был engaging, а несколько человек, прошедших тест, отметили позитивный аспект игры по сравнению со стандартным тестом. Вот еще ссылка на недавний материал на сайте FT https://www.ft.com/content/9dfcd4d6-fec6-11e8-ac00-57a2a826423e Еще можете зайти на страницу стартапа Imbellus, который создал игру. Возможно, там найдете полезную информацию.
Класс, спасибо! Если еще кто-то с таким сталкивался - пишите!
Тема оценки людей через игровые сценарии не абсолютно новая, но меня всегда интересовало, какие данные модель берет на вход, и какие ответы она дает на выходе. Зная это можно оценить успешность/уязвимость модели оценки
Я знаком с темой таких симуляторов. Они обычно основаны на имитационном моделировании. В работе с имитационной моделью довольно сложно просчитать оптимальный выбор на каждом шаге - слишком много факторов, часть из которых заведомо скрыта. И мало времени, чтобы всё это дело учесть и просчить. В такой ситуации правильный подход - прикинуть сколько вообще есть ходов, потратить первые 15-25% на тесты управляющих воздействий, увидеть, что даёт хороший результат, что плохой, потом остальные 75% шагов сфокусироваться на том, что работает. При этом мониторить новые вводные и стараться не упустить момент, когда стратегию необходимо отредактировать. Как-то так и побеждаешь, даже если формально по очкам проигрыш. Фишка в том, что консультант должен верить в силу системного подхода и не отчаиваться, если при всех правильных решениях результат всё равно формально негативный. Такое бывает в жизни. Нервное хаотическое метание наоборот может дать положительный результат, но баллов не добавит.
Я в прошлом году решал три пробных problem solving теста с сайта McKinsey. Причем, не на время, а в спокойной обстановке, не спешил, вдумчиво разбирался в вопросах. Правильно отвечал примерно на примерно 5-6 вопросов из 26 в каждом из 3 тестов. После этого решил методом простого тыка быстро проставить ответы напротив вопросов в этих тестах. К удивлению, таким образом результат оказался немного выше :).
Интересно, коррелирует ли успешность в этой игре с успешностью в реальных ситуациях. Интересны критерии оценки игрока. И еще интересно, как маккинзи оценивают эффект от внедрения. Есть еще материалы по этой теме почитать?
Константин, возможно вас за интересует. Я лет десять уже веду в Живом Журнале блог "Блог о том, чему учат в лучших бизнес-школах мира на программах MBA и Executive Education" https://hsw-mba.livejournal.com а недавно запустил по этой же теме сайт The Geeker http://thegeeker.xyz Один из моих материалов - об инновационном тесте Pymetrics по оценке человеческих способностей в виде игр. Если интересно - читайте здесь http://thegeeker.xyz/kak-provesti-otsenku-chelovecheskih-sposobnostej-pri-pomoshhi-pymetrics/
"Блог о том, чему учат в лучших бизнес-школах мира на программах MBA и Executive Education"
Константин, тема новая, пока по данной игре есть всего 3 небольших материала: 2 на сайте McKinsey и 1 на странице FT. Подробное содержание игры, как и вопросы теста McKinsey, который сдают кандидаты, нельзя раскрывать. Из того, что не вошло в материал, отмечу, что 90 % сдавших тест отмечают, что он был engaging, а несколько человек, прошедших тест, отметили позитивный аспект игры по сравнению со стандартным тестом. Вот еще ссылка на недавний материал на сайте FT https://www.ft.com/content/9dfcd4d6-fec6-11e8-ac00-57a2a826423e Еще можете зайти на страницу стартапа Imbellus, который создал игру. Возможно, там найдете полезную информацию.
Класс, спасибо! Если еще кто-то с таким сталкивался - пишите!
Тема оценки людей через игровые сценарии не абсолютно новая, но меня всегда интересовало, какие данные модель берет на вход, и какие ответы она дает на выходе. Зная это можно оценить успешность/уязвимость модели оценки
Я знаком с темой таких симуляторов. Они обычно основаны на имитационном моделировании. В работе с имитационной моделью довольно сложно просчитать оптимальный выбор на каждом шаге - слишком много факторов, часть из которых заведомо скрыта. И мало времени, чтобы всё это дело учесть и просчить. В такой ситуации правильный подход - прикинуть сколько вообще есть ходов, потратить первые 15-25% на тесты управляющих воздействий, увидеть, что даёт хороший результат, что плохой, потом остальные 75% шагов сфокусироваться на том, что работает. При этом мониторить новые вводные и стараться не упустить момент, когда стратегию необходимо отредактировать. Как-то так и побеждаешь, даже если формально по очкам проигрыш. Фишка в том, что консультант должен верить в силу системного подхода и не отчаиваться, если при всех правильных решениях результат всё равно формально негативный. Такое бывает в жизни. Нервное хаотическое метание наоборот может дать положительный результат, но баллов не добавит.
Я в прошлом году решал три пробных problem solving теста с сайта McKinsey. Причем, не на время, а в спокойной обстановке, не спешил, вдумчиво разбирался в вопросах. Правильно отвечал примерно на примерно 5-6 вопросов из 26 в каждом из 3 тестов. После этого решил методом простого тыка быстро проставить ответы напротив вопросов в этих тестах. К удивлению, таким образом результат оказался немного выше :).