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面試技巧

面試應屆生時該問些什么問題?

分類: 面試技巧 職場詞典 編輯 : 職場知識 發布 : 06-27

閱讀 :517

  面試沒有工作經驗的應屆生,你會科學地提問嗎?這篇文章給大家介紹了理論+示例,希望對你有所助益!

  近幾年來,校園招聘越來越成為各家企業網羅人才的一個重要渠道,很多企業都提升意識,加大了對校園招聘工作的投入。但是,面對眾多的應屆畢業生,如何在把握好招聘時機時,高效率地挑選具有優秀素質的大學生潛才,卻讓不少人力資源招聘工作者犯難。

  常常會聽到一些企業的招聘經理、主管們的困惑:

  “現在的90后學生,聰明是聰明,可是都還是浮躁了些,眾多的求職者當中怎么辨別出那些真正實在、符合我們組織要求的、有潛力的可培養人才呢?”

  “對企業來說,招聘大學生人才就是儲備具有培養價值的,可塑性強的人才,這么多看似差不多的‘白紙’,究竟如何保證我們拿到的是那些品質優良的‘紙張’呢?”

  究竟如何通過一系列的招聘、測試手段來實現高效的校園招聘,把好人才入口關呢?

  簡歷篩選、規模性的筆試測試之后,面對歷經幾層關卡、基本素質經受考驗的大學生,設計完善、準備充分的深度面試應該是高質量與高效率的關鍵。而面試測試中,一套設計好的面試程序,特別是面試題目應該是最重要的“試金石”,就多數招聘實踐者的感受而言,難題可能就在這里了。

  確實,對于人才測評工作者來說,這個問題也是我們一直在思考與研究的主題之一,也一直在進行不斷的嘗試、改進。基于評價中心視角創建的MAP識別才能地圖(模型),為我們打開了測查大學生基礎素質與潛質的思路,也為我們探索與設計面試題目勘定了框架,開拓了空間。

  在MAP框架中,針對M(Mental capability,腦力),A(Attitude,態度),P(People skill,人際技能)的面試題目設計與編制的思路應該是較為可取的。

  經過一些實踐,依照評價中心的多方法、多工具、多專家的評價原則的驗證,證明我們的設計具有比之前單純的結構化面試、行為面試、情景面試(如無領導小組討論)有更好的效果。基于MAP框架設計的面試題目,能夠更有針對性地了解大學生的多個層面的能力、素質。

  不過,在“MAP”的指引下,來自實踐的反饋效果表明,不同模塊之間的題目類型設計是有講究的。

  M模塊

  對大學生過去學習經歷與取得成績的了解應該是一個必要的內容,這可以設計成背景了解題目或者行為型題目(有關過去親身經歷的事情);還有一項重要的內容則應該是問題解決,這可以設計行為型題目或者假設性的實時問題解決題目。

  行為型題目舉例:

  請你回想在大學以來的學習期間這樣的一次經歷:在解決一個問題時,你的方法比其他人的更有效。當時你如何做的?

  通過行為題,對應聘者講述的事情,我們可以在基于事實證據的基礎上來分析應聘者所具有的某些做事的特點、方式;考慮問題的思維角度、思路等,來了解其所具備的某些態度特質,以及部分思維特質等。

  A模塊

  主要是要了解大學生對待事情與做事的態度,這可以設計為行為型題目以及個人動力系統層面的內容,同時也需要設計為行為型題目或者假設型題目、背景型題目。

  主要測查維度應包括大學生的成就動機、主動性、進取意識、職業規劃等方面。

  P模塊

  主要是要了解大學生與人打交道方面的一些意識與技能。

  測查維度主要包括人際溝通,團隊合作性等,可以設計為行為型題目或者假設型題目。

  這里需要強調的是,針對大學生這一面試對象而言,我們覺得運用假設題型時,采用情景型的面試題目會更為適合,可以達到充分挖掘“潛才”的目的。情景型面試題目,需要以行業為基礎分析目標職位的工作事件來進行設計,提供給候選人的是一種可能在將來的工作中發生的場景或事件,來考察應聘者根據情形尋求解決問題辦法的能力。

  情景型題目舉例:

  假設你新到一個部門工作,大家都忙于自己的工作,一天下來你覺得沒有什么工作可做,你想幫助一位同事整理資料,他趕忙說“你不熟悉,別把資料放亂了,你還是別干了。”這時,你會怎么說,接下來如何做?

  通過假設性的情景型問題,從應聘者當場做出的反應中,我們可以看到應聘者適時解決問題的能力;可以了解到他看問題的角度,對問題持有的看法,以及面對與解決問題的方法意識,信息敏感性等。通過他對這些可能事件、情景的反應來了解他的一些潛在特質。

  通過對應設計的這些不同類型的問題,基本就可以全面地“MAP”大學生的“才能”了,不過在這個地圖當中,背景經歷了解、個人的自我認知了解,以及職業規劃問題(附帶的行業認識)也應該構成識人“MAP地圖”的重要的外圍部分。

  基于MAP圖的面試設計框架

  這樣,全套面試題目會更有系統性,兼具針對性與一般性。從而,能夠更有效幫助我們識別、甄選優秀的、具有優良潛質的大學生,達到校園招聘的高質、高效。

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