METRIC ASSESSOR | MASTERCLASS

🎯 Eğitim Özeti

METRIC ASSESSOR | MASTERCLASS, HR Metrics’in çok katmanlı test altyapısına dayalı davranışsal değerlendirme metodolojisini ileri düzeyde uygulamak üzere geliştirilmiş bir eğitimdir.

Bu program, bilişsel davranışçı kuram temelinde geliştirilen test yapılarını, duygu–düşünce–davranış ekseninde değerlendirmeyi ve yetkinlik okumasını derinleştirmeyi hedefler.

Ayrıca, HR Metrics’in yapay zekâ destekli analiz teknolojisi olan LBM (Large Behavior Model) sistemine veri hazırlığı için gerekli olan teknik bilgi, prompt geliştirme becerisi ve yorumlama standartlarını kazandırır.

Program, teknik ve metodolojik derinliği olan İK profesyonelleri ve üst düzey değerlendirme yapılarında görev alan uzmanlar için tasarlanmıştır.

🎯 Eğitim Amaçları

HR Metrics'in test ekosistemini entegre şekilde analiz edebilme
DISCOVERY çıktılarının, yetkinlik, değer ve duygu verileriyle birlikte yorumlanması
Bilişsel davranışçı kuram temelinde değerlendirme yapabilme becerisi kazanmak
Yetkinlik modeli üzerinden çok boyutlu değerlendirme matrisleri oluşturmak
LBM altyapısı için uygun, anlamlı ve sistematik AI prompt’ları oluşturmak
İK uzmanlarının, gelişim, işe alım, terfi gibi süreçlerde ölçme ve yorumlama kaslarını derinleştirmek

👥 Hedef Kitle

İK profesyonelleri (özellikle işe alım, gelişim, yetenek yönetimi alanlarında çalışanlar)
Değerlendirme merkezi yöneticileri
Assessment / development center uygulayıcıları
Kurumsal eğitim departmanı uzmanları
HR Analytics ve dijital İK projelerinde görev alan analist ve yöneticiler
Üst düzey yöneticiler ve karar vericiler, özellikle stratejik İK planlaması yapanlar

🧠 Eğitim İçeriği

1. HR Metrics Değerlendirme Sistematiği

DISCOVERY, Duygusal Esneklik, İş Ahlakı, Değer Uyumu, Kişilik Profili, Kognitif Yetenek vb.
Her testin yorumlama kriterleri ve yetkinlik modeliyle entegrasyonu

2. Bilişsel Davranışçı Kuram Çerçevesi

Duygu – Düşünce – Davranış üçlüsü
Profil analizinde bu eksene göre okuma yapma tekniği

3. Yetkinlik Analizi Derinleştirme

HR Metrics Yetkinlik Modeli üzerinden çok katmanlı davranış eşleştirmeleri
Sinyal–Yorum–Örüntü üçlemesi ile veri analizi

4. LBM (Large Behavior Model)

LBM yapısı ve çalışma mantığı
Yapay zekâ ile çalışan davranışsal analiz sistemlerine anlamlı veri sağlama teknikleri
Doğru prompt hazırlama, veri kalitesi ve analiz çıktısına etki

5. Uygulama ve Atölye Çalışmaları

Vaka çözümlemeleri: Gerçekleşmiş kurum profilleri üzerinde yapılandırılmış analizler
Entegre test okuma egzersizleri
Prompt geliştirme ve LBM ile örnek analiz senaryoları

✅ Kazanımlar

HR Metrics test altyapısını bütüncül şekilde analiz edebilme
DISCOVERY sonuçlarını yetkinlik temelli stratejik kararlarla bağlayabilme
LBM altyapısına uygun veri sunma ve yorum üretme yeterliliği
Değerlendirme süreçlerini yalnızca sonuç odaklı değil, süreç odaklı ve bağlamsal ele alma kapasitesi
Gelişim planı, işe alım değerlendirmesi veya terfi analizi gibi kritik süreçlerde yüksek doğrulukla davranışsal karar desteği sağlayabilme