레퍼런스

채용 평가 용어집

AI 생성·품질 게이트 채용 평가의 핵심 개념을 쉽게 정의하고, 각 항목을 심화 설명으로 연결합니다.

정의는 영어로 작성되었습니다.

불리한 영향 (adverse impact): 채용 관행이 특정 보호 대상 집단을 불균형하게 걸러내는 것으로, 5분의 4 규칙으로 측정합니다. 의도가 없어도 발생할 수 있으므로 평가는 이에 대해 감사해야 합니다.
AI Fluency: 후보자가 AI 도구를 효과적이고 책임감 있게 활용하는지를 측정하는 지표로, 언제 결과물을 신뢰하고 언제 검증하며 어떻게 판단력을 가지고 모델을 사용하는지를 봅니다.
AI Sandbox: 후보자가 AI 도구를 사용해 작동하는 산출물을 수정하거나 구축하는 실시간 실습으로, 프롬프트 작성 능력, 검증 본능, 판단력을 측정하는 AI Fluency의 실전 적용 버전입니다.
BARS (행동 기준 평정 척도): 각 수준을 모호한 형용사가 아니라 구체적이고 관찰 가능한 행동으로 정의하는 채점 루브릭으로, 두 명의 평가자가 같은 답변을 같은 방식으로 채점하도록 합니다.
행동 기둥 (Behavioural pillar): 직관이 아니라 행동 기준 루브릭에 따라 업무 스타일과 특성을 채점하여, 모호한 신호를 비교 가능한 신호로 바꾸는 채용 기둥입니다.
인지 기둥 (Cognitive pillar): 추론, 패턴 파악, 학습 속도를 측정하는 채용 기둥으로, 잠재력의 강력한 예측 지표이지만 직무 역량을 판단하는 단독 관문으로는 약합니다.
개념 트리 (Concept tree): 하나의 역량이 포함하는 하위 기술을 구조화한 지도입니다. 노드별로 문항을 생성하여, 무작위 표집이 아니라 체계적으로 기술을 아우릅니다.
직무 기둥 (Domain pillar): 후보자가 실제로 업무, 즉 직무의 진짜 역량을 수행할 수 있는지를 개념 트리에 기반한 직무별 문항으로 검증하는 채용 기둥입니다.
다섯 기둥 (Five pillars): 채용의 다섯 가지 별개로 채점되는 신호, 즉 인지 능력, 상황 판단, 행동 특성, 직무 역량, AI Fluency로, 직무별로 가중치를 부여합니다.
직무별 생성 (Per-job generation): 공유 라이브러리에서 선택하는 대신 직무 기술서로부터 필요할 때마다 평가를 구축하는 것으로, 유출될 수 있는 정적이고 공유된 정답 키가 존재하지 않습니다.
품질 게이트 (Quality gate): 생성된 모든 문항이 후보자에게 노출되기 전에 통과하는 2단계 점검(구조적 규칙과 독립적인 AI 심사)으로, 불합격 문항은 격리됩니다.
채용 품질 (Quality of hire): 평가의 예측을 실제 입사 후 성과와 대조해 검증하는 피드백 루프로, 평가가 실제로 성과를 예측했는지를 학습합니다.
상황 판단 (Situational judgement): 현실적이고 모호한 업무 시나리오를 제시하고 후보자가 어떻게 우선순위를 정하고 보고하며 결정하는지를 채점하는 채용 기둥으로, 암기가 아니라 판단을 측정합니다.
3계층 뱅크 (Three-tier bank): 직무별로 콘텐츠를 신선하게 유지하고 콘텐츠 지문으로 중복을 제거하는 문항 뱅크 아키텍처로, 정답을 암기하거나 유출할 수 없습니다.

5분 뒤, 첫 AI 생성 평가를 확인하세요

신용카드 불필요. 익혀야 할 문제 라이브러리도 없습니다. 채용공고를 붙여넣고 H-Evaluate가 만들어내는 과정을 지켜보세요.

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