{"id":3499,"date":"2021-06-15T20:00:00","date_gmt":"2021-06-15T18:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/applysia.de\/?p=3499"},"modified":"2025-08-11T15:40:16","modified_gmt":"2025-08-11T13:40:16","slug":"applysia-insights","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/applysia.de\/en\/release-highlights\/applysia-insights\/","title":{"rendered":"Applysia Insights"},"content":{"rendered":"

Mit den Applysia Insights<\/strong> erm\u00f6glichen wir Ihnen Einblicke in Ihre Assessment-Prozesse<\/strong> ohne langwieriges Sammeln und Auswerten von Daten. Dabei fokussieren wir uns beim ersten Release der Insights vor allem auf die Evaluation des Prozesses und der Kompetenzmodelle.
Denn genauso wichtig wie die sorgf\u00e4ltige Konzeption eines Assessment Centers ist die regelm\u00e4\u00dfige Evaluation<\/strong>. Laut DIN 33430 sollte etwa alle acht Jahre eine Evaluation der Prozesse in der Personalauswahl stattfinden. Gleichzeitig ist die Evaluation der Prozesse allerdings oftmals sehr aufwendig und wird deshalb selten durchgef\u00fchrt. Daher haben wir mit den Applysia Insights eine nutzerfreundliche<\/strong>, intuitiveund smarte L\u00f6sung<\/strong> entwickelt, um einfach und effizient Prozessverbesserungen<\/strong> zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

Benchmarks<\/h2>\n\n\n\n
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Die Grundlage bilden automatische Benchmarks. F\u00fcr jedes Kompetenzmodell kann angezeigt werden, wie die einzelnen Kompetenzen im Mittel bewertet wurden. Oder in anderen Worten: Das Kompetenzprofil der\/des Durchschnitts-Kandidat*in. Gleichzeitig wird auch die Standardabweichung der Bewertungen angezeigt, um die Streuung der Werte zu visualisieren. Dies gibt also an, ob der Mittelwert dadurch zu Stande kommt, dass alle Kandidat*innen immer die gleiche Bewertung erhalten, oder ob die Bewertungen sehr unterschiedlich sind.<\/p>\n\n\n\n

Schon diese Werte erm\u00f6glichen spannende Einsichten. So k\u00f6nnen bei der Beurteilung zuk\u00fcnftiger Kandidat*innen die Benchmarks herangezogen werden, um einsch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen, wie diese im Vergleich zu anderen Kandidat*innen abgeschnitten haben. Diese Beurteilung ist wichtig, da es ja durchaus sein k\u00f6nnte, dass alle Kandidat*innen in einer Kompetenz auf eine Skala von eins bis f\u00fcnf im Schnitt mit einer 1,5 bewertet wurden. Haben Sie nun eine*n Kandidat*in mit der Bewertung von 2,5 vor sich, so liegt diese Bewertung zwar genau in der Mitte der Skala. Sie ist aber ist im Vergleich zu der mittleren Bewertung der vorherigen Kandidat*innen schon ein \u00fcberdurchschnittliche Auspr\u00e4gung dieser Kompetenz.<\/p>\n\n\n\n

Gleichzeitig schlie\u00dft sich auch schon fast automatisch die Reflexion des Kompetenzmodells an. Vielleicht ist es ja gar nicht beabsichtigt, dass alle Kandidat*innen so \u201cschlecht\u201d abschneiden, und die \u00dcbung k\u00f6nnte angepasst werden. Dabei ist auch die Betrachtung der Standardabweichung interessant. Ist diese sehr gering, spricht das daf\u00fcr, dass alle Kandidat*innen immer dieselbe Bewertung erhalten. Dies ist vor allem in Personalauswahlprozessen nur selten w\u00fcnschenswert. Grund hierf\u00fcr ist, dass es um die Auswahl von Kandidat*innen aus einer gr\u00f6\u00dferen Gruppe geht, wobei es vor allem wichtig ist, die Unterschiede der Kandidat*innen zu ermitteln.<\/p>\n\n\n\n

Beobachtbarkeit<\/h2>\n\n\n\n
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Die Beobachtbarkeit gibt Aufschluss dar\u00fcber, ob eine Kompetenz oder ein Verhaltensanker in einer \u00dcbung \u00fcberhaupt beobachtet werden kann. Wenn z.B. die H\u00e4lfte aller Beobachter*innen einen Verhaltensanker in einer \u00dcbung nicht bewertet, k\u00f6nnte das daf\u00fcr sprechen, dass dieser Verhaltensanker in dieser \u00dcbung oft einfach nicht (eindeutig) beobachtet werden kann. Dies ist dann ein guter Ansatzpunkt, um die Gestaltung der \u00dcbungen gezielt zu evaluieren. Bei Bedarf kann diese \u00fcberarbeitet werden, um so dann die gew\u00fcnschten Kompetenzen (eindeutig) zu beurteilen.<\/p>\n\n\n\n

Beobachter*innen-\u00dcbereinstimmung<\/h2>\n\n\n\n

In den Applysia-Insights wird au\u00dferdem automatisch die Beobachter*innen-\u00dcbereinstimmung (f\u00fcr alle Statistiker*innen: die Intraklassen-Korrelation) berechnet. Dies gilt sowohl f\u00fcr die Bewertungen aller Kompetenzen als auch der Verhaltensanker.<\/p>\n\n\n\n

Die \u00dcbereinstimmung ist somit ein Ma\u00df daf\u00fcr, inwieweit sich die Bewertungen verschiedener Beobachter*innen, z.B. bei einem Verhaltensanker, decken. Dabei werden die Unterschiede \u00fcber Kandidat*innen hinweg gemittelt um sicherzustellen, dass nur allgemeine Tendenzen und nicht individuelle Profile die Daten beeinflussen. Hat ein Anker also z.B. eine sehr geringe \u00dcbereinstimmung, k\u00f6nnte das ein Hinweis darauf sein, dass dieser nicht eindeutig genug formuliert ist. Das widerrum kann bei den Beobachter*innen zu Missverst\u00e4ndnissen f\u00fchren, was genau bewertet werden soll. So kann es dann passieren, dass Beobachter*innen sehr verschiedene Bewertungen abgeben, obwohl sie die\/den Kandidat*in gleichzeitig beobachtet haben.<\/p>\n\n\n\n

Interne Konsistenz<\/h2>\n\n\n\n

Die interne Konsistenz (f\u00fcr alle Statistiker*innen: hier Cronbach\u2019s Alpha) hilft dabei zu beurteilen, inwieweit die Verhaltensanker dazu geeignet sind, eine zusammenh\u00e4ngende Kompetenz einzusch\u00e4tzen. Eine hoher Wert bedeutet, dass die Anker stark miteinander zusammenh\u00e4ngen und somit wahrscheinlich zur Einsch\u00e4tzung derselben Kompetenz geeignet sind. Ist der Wert niedrig, passt vermutlich mindestens einer der Anker nicht zu den anderen. Dies kann insbesondere bei recht breiten Kompetenz-Klassen und \u201ckombinierten\u201d Kompetenzen wie z.B. \u201cStrategie- und Handlungskompetenz\u201d der Fall sein. Grunds\u00e4tzlich hei\u00dfen hier niedrigere Werte nicht, dass die Verhaltensanker \u201cschlecht\u201d sind. Vielmehr sollte man hier dann genauer hinsehen, denn es k\u00f6nnte ja z.B. auch durchaus Sinn ergeben, die Kompetenz aufzuteilen.<\/p>\n\n\n\n

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Weitere Neuerungen<\/h2>\n\n\n\n

Neben den Applysia Insights gibt es nat\u00fcrlich noch weitere neue Features und Verbesserungen:<\/p>\n\n\n\n

App<\/h3>\n\n\n\n