© 2025 SURF
Artikel student Hoger Hotel Onderwijs. Beoordeling: 8.
MULTIFILE
Artikel student Hoger Hotel Onderwijs. Beoordeling: 8.
MULTIFILE
Op verzoek van het Stichting GO Fonds is onderzoek gedaan naar de vraag welke nationale en internationale innovatieve projecten de afgelopen vijf jaren in het Nederlandse en Vlaamse veld van bibliotheken, archieven en informatiedienstverlening hebben plaats gevonden. Het fonds vindt namelijk dat er weinig geschikte verzoeken binnenkomen voor ondersteuning van vernieuwingsprojecten in de branche. Met het antwoord op deze vraag kan het fonds zich beter richten op de sectoren en organisaties die voor ondersteuning in aanmerking komen.
Op verzoek van het Stichting GO Fonds is onderzoek gedaan naar de vraag welke nationale en internationale innovatieve projecten de afgelopen vijf jaren in het Nederlandse en Vlaamse veld van bibliotheken, archieven en informatiedienstverlening hebben plaats gevonden. Het fonds vindt namelijk dat er weinig geschikte verzoeken binnenkomen voor ondersteuning van vernieuwingsprojecten in de branche. Met het antwoord op deze vraag kan het fonds zich beter richten op de sectoren en organisaties die voor ondersteuning in aanmerking komen.
In het werving- en selectieproces proberen organisaties in eerste instantie zoveel mogelijk geschikte kandidaten te laten solliciteren (een marketing/ branding probleem) om daaruit dan de meest geschikte kandidaat te kiezen (een selectieprobleem).Het is wettelijk verboden om bij het selecteren van kandidaten te discrimineren op kenmerken die niet relevant zijn voor de selectie (zoals huidskleur, geloof of leeftijd). Maar een eerlijk en rechtvaardig proces moet verder gaan dan de wet. Een ethische aanpak zorgt ervoor dat gelijk gesitueerde mensen gelijk behandeld worden, dat vooroordelen geen kans hebben, dat kandidaten met menswaardigheid en respect behandeld worden, dat de procedures en uitkomsten voor iedereen helder zijn, dat de kandidaat zinnige feedback krijg na het proces, en dat de voorspellingen over het toekomstige werksucces van een kandidaat daadwerkelijk kloppen.Voor elk van de fasen van werving- en selectie zijn er kunstmatige intelligentiesystemen op de markt die organisaties kunnen helpen bij het proces. Die technologieën hebben gevolgen voor wie er wel of niet worden geselecteerd en kunnen dus een impact hebben op de diversiteit van een organisatie.De diversiteit binnen een organisatie kan op drie manieren worden vergroot. Je kunt de bestaande bias uit het proces proberen te halen, je kunt barrières die ervoor zorgen dat alleen specifieke groepen kunnen of willen solliciteren wegnemen, en je kunt actief op zoek gaan naar kandidaten met een divers profiel.Technologie zou op drie manieren kunnen helpen bij het verminderen van bias binnen het proces. Irrelevante persoonskenmerken kunnen automatisch buiten beschouwing worden gelaten en je kunt een stuk makkelijker dan bij een menselijke recruiter meten op wat voor manier het systeem biased is. Ook zou technologie kunnen helpen bij het vindenvan nieuwe groepen kandidaten die eerder nog niet in beeld waren.De voordelen van het gebruik van kunstmatige intelligentie hebben daarnaast vooral te maken met efficiëntie. Delen van het proces kunnen worden geautomatiseerd, en de werkwijze kan meer uniform gemaakt. Het zijn daarom vooral organisaties die grote aantal kandidaten werven die op dit moment gebruik maken van kunstmatige intelligentie.Er kleven ook grote risico’s aan het gebruik van kunstmatige intelligentie binnen werving- en selectieprocessen. Omdat veel van de technologie uitgaat van de huidige (succesvolle) werknemers is er de kans dat je de (weinige diverse) status quo juist handhaaft. Het is nooit uit te sluiten dat er hele specifieke vormen van bias met betrekking tot bepaalde groepen in het systeem blijven zitten, en dit soort systemen kunnen sowieso slecht omgaan met individuen die op een of andere manier afwijken van de norm. Die bias die – ook na een zorgvuldige implementatie – overblijft is dan wel meteen systematisch en schaalt mee met de inzet van de technologie. Verder blijft het moeilijk om te valideren of de kunstmatige intelligentie die je inzet wel goed werkt. Tot slot hebben dit soort systemen veel data nodig. Dit kan op het gebied van privacy en de vereiste dataminimalisatie problemen opleveren.Je hoort vaak dat we ons geen zorgen hoeven te maken over de inzet van kunstmatige intelligentie binnen werving- en selectie. Het is immers voorlopig nog steeds de mens die de uiteindelijke beslissing neemt. Dit klopt (vooralsnog) misschien nog wel voor het aannemen van de kandidaat, maar is allang niet meer het geval voor de kandidaten die worden afgewezen. Daar is het vaak al de machine die kiest, zonder enige menselijke tussenkomst.Als je er toch voor kiest om kunstmatige intelligentiesystemen binnen werving- en selectieprocessen te implementeren, dan moet je dat op een heel intentionele manier doen. En met een scherpe blik op de achterliggende waarden. Dit onderzoek heeft gereedschap opgeleverd dat daarbij kan helpen. Met de AI in Recruitment (AIR) Discussietool kun je aan de hand van de volgende vijf vragen (en de bijbehorende deelvragen) komen tot een zo verantwoord mogelijke implementatie:1. Wat is voor jouw organisatie eerlijke en rechtvaardige werving en selectie?2. Hoe zit het met de benodigde data?3. Blijft de mens de baas over het proces?4. Is jouw organisatie en is de technologie onbevooroordeeld?5. Weet je zeker dat de technologie werkt en dat het blijft werken?
MULTIFILE
In het werving- en selectieproces proberen organisaties in eerste instantie zoveel mogelijk geschikte kandidaten te laten solliciteren (een marketing/ branding probleem) om daaruit dan de meest geschikte kandidaat te kiezen (een selectieprobleem).Het is wettelijk verboden om bij het selecteren van kandidaten te discrimineren op kenmerken die niet relevant zijn voor de selectie (zoals huidskleur, geloof of leeftijd). Maar een eerlijk en rechtvaardig proces moet verder gaan dan de wet. Een ethische aanpak zorgt ervoor dat gelijk gesitueerde mensen gelijk behandeld worden, dat vooroordelen geen kans hebben, dat kandidaten met menswaardigheid en respect behandeld worden, dat de procedures en uitkomsten voor iedereen helder zijn, dat de kandidaat zinnige feedback krijg na het proces, en dat de voorspellingen over het toekomstige werksucces van een kandidaat daadwerkelijk kloppen.Voor elk van de fasen van werving- en selectie zijn er kunstmatige intelligentiesystemen op de markt die organisaties kunnen helpen bij het proces. Die technologieën hebben gevolgen voor wie er wel of niet worden geselecteerd en kunnen dus een impact hebben op de diversiteit van een organisatie.De diversiteit binnen een organisatie kan op drie manieren worden vergroot. Je kunt de bestaande bias uit het proces proberen te halen, je kunt barrières die ervoor zorgen dat alleen specifieke groepen kunnen of willen solliciteren wegnemen, en je kunt actief op zoek gaan naar kandidaten met een divers profiel.Technologie zou op drie manieren kunnen helpen bij het verminderen van bias binnen het proces. Irrelevante persoonskenmerken kunnen automatisch buiten beschouwing worden gelaten en je kunt een stuk makkelijker dan bij een menselijke recruiter meten op wat voor manier het systeem biased is. Ook zou technologie kunnen helpen bij het vindenvan nieuwe groepen kandidaten die eerder nog niet in beeld waren.De voordelen van het gebruik van kunstmatige intelligentie hebben daarnaast vooral te maken met efficiëntie. Delen van het proces kunnen worden geautomatiseerd, en de werkwijze kan meer uniform gemaakt. Het zijn daarom vooral organisaties die grote aantal kandidaten werven die op dit moment gebruik maken van kunstmatige intelligentie.Er kleven ook grote risico’s aan het gebruik van kunstmatige intelligentie binnen werving- en selectieprocessen. Omdat veel van de technologie uitgaat van de huidige (succesvolle) werknemers is er de kans dat je de (weinige diverse) status quo juist handhaaft. Het is nooit uit te sluiten dat er hele specifieke vormen van bias met betrekking tot bepaalde groepen in het systeem blijven zitten, en dit soort systemen kunnen sowieso slecht omgaan met individuen die op een of andere manier afwijken van de norm. Die bias die – ook na een zorgvuldige implementatie – overblijft is dan wel meteen systematisch en schaalt mee met de inzet van de technologie. Verder blijft het moeilijk om te valideren of de kunstmatige intelligentie die je inzet wel goed werkt. Tot slot hebben dit soort systemen veel data nodig. Dit kan op het gebied van privacy en de vereiste dataminimalisatie problemen opleveren.Je hoort vaak dat we ons geen zorgen hoeven te maken over de inzet van kunstmatige intelligentie binnen werving- en selectie. Het is immers voorlopig nog steeds de mens die de uiteindelijke beslissing neemt. Dit klopt (vooralsnog) misschien nog wel voor het aannemen van de kandidaat, maar is allang niet meer het geval voor de kandidaten die worden afgewezen. Daar is het vaak al de machine die kiest, zonder enige menselijke tussenkomst.Als je er toch voor kiest om kunstmatige intelligentiesystemen binnen werving- en selectieprocessen te implementeren, dan moet je dat op een heel intentionele manier doen. En met een scherpe blik op de achterliggende waarden. Dit onderzoek heeft gereedschap opgeleverd dat daarbij kan helpen. Met de AI in Recruitment (AIR) Discussietool kun je aan de hand van de volgende vijf vragen (en de bijbehorende deelvragen) komen tot een zo verantwoord mogelijke implementatie:1. Wat is voor jouw organisatie eerlijke en rechtvaardige werving en selectie?2. Hoe zit het met de benodigde data?3. Blijft de mens de baas over het proces?4. Is jouw organisatie en is de technologie onbevooroordeeld?5. Weet je zeker dat de technologie werkt en dat het blijft werken?
MULTIFILE
Verkenning naar de wenselijkheid en mogelijkheid van selectie op geschiktheid voor het beroep van leraar en van verzwaring van vakinhoudelijke eisen voor de tweedegraads lerarenopleidingen. Het rapport 'wenselijkheid en mogelijkheid van selectie op geschiktheid voor het beroep van leraar', is door het ministerie van OCW gebruikt als input voor de voortgangsrapportage voor de Lerarenagenda 2013-2020. Dit rapport is het resultaat van een verkennend onderzoek dat is uitgevoerd door het kenniscentrum Onderwijs en Opvoeding van de HvA in samenwerking met het ICLON, en dat onder leiding stond van Marco Snoek en Jan van Driel. Op basis van de focusgesprekken constateren de onderzoekers dat veel opleidingen meer mogelijkheden wensen ten aanzien van selectie voor de poort. Niet in alle gevallen ligt daarbij echter de focus op selectie t.a.v. geschiktheid. Bovendien hebben met name de HBO-opleidingen nu reeds diverse maatregelen genomen binnen de huidige regelgeving (zoals de studiekeuzecheck en propedeuse-eisen). Het lijkt verstandig om de effecten van deze en andere maatregelen nader te evalueren alvorens tot een brede instroomselectie over te gaan. Terughoudendheid ten aanzien van grootschalige maatregelen lijkt op zijn plaats. Pilots op kleine schaal kunnen meer zicht geven op mogelijke instrumenten die ingezet kunnen worden en hun effecten op de instroom. De lerarenopleidingen lijken bereid om met dergelijke pilots te experimenteren. In opdracht van NRO is nu een vervolgonderzoek gestart in de vorm van een literatuur review rond de mogelijkheden en voorspelbaarheid van selectie van leraren ten aanzien van hun geschiktheid voor het beroep.
Verkenning naar de wenselijkheid en mogelijkheid van selectie op geschiktheid voor het beroep van leraar en van verzwaring van vakinhoudelijke eisen voor de tweedegraads lerarenopleidingen. Het rapport 'wenselijkheid en mogelijkheid van selectie op geschiktheid voor het beroep van leraar', is door het ministerie van OCW gebruikt als input voor de voortgangsrapportage voor de Lerarenagenda 2013-2020. Dit rapport is het resultaat van een verkennend onderzoek dat is uitgevoerd door het kenniscentrum Onderwijs en Opvoeding van de HvA in samenwerking met het ICLON, en dat onder leiding stond van Marco Snoek en Jan van Driel. Op basis van de focusgesprekken constateren de onderzoekers dat veel opleidingen meer mogelijkheden wensen ten aanzien van selectie voor de poort. Niet in alle gevallen ligt daarbij echter de focus op selectie t.a.v. geschiktheid. Bovendien hebben met name de HBO-opleidingen nu reeds diverse maatregelen genomen binnen de huidige regelgeving (zoals de studiekeuzecheck en propedeuse-eisen). Het lijkt verstandig om de effecten van deze en andere maatregelen nader te evalueren alvorens tot een brede instroomselectie over te gaan. Terughoudendheid ten aanzien van grootschalige maatregelen lijkt op zijn plaats. Pilots op kleine schaal kunnen meer zicht geven op mogelijke instrumenten die ingezet kunnen worden en hun effecten op de instroom. De lerarenopleidingen lijken bereid om met dergelijke pilots te experimenteren. In opdracht van NRO is nu een vervolgonderzoek gestart in de vorm van een literatuur review rond de mogelijkheden en voorspelbaarheid van selectie van leraren ten aanzien van hun geschiktheid voor het beroep.
Hoeveel archieven en bibliotheken zich steeds vernieuwen, ontbreekt een totaalbeeld van alle ontwikkelingen. Op verzoek van GO Fonds hebben Jos van Helvoort en Peter Becker onderzoek gedaan naar innovaties die hier de afgelopen vijf jaar hebben plaatsgevonden. Een verslag plus vier reacties. LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/josvanhelvoort/ https://www.linkedin.com/in/peter-becker-9915a65/
