Mettre à profit <span>les compétences et l’intelligence des talents</span> pour une croissance exponentielle

{"theme":"ets-gray","descriptionContent":"\u003ch2\u003e\u003cspan class\u003d\"heading2\"\u003eLeaders en gestion des talents \u003cspan class\u003d\"highlight\"\u003e\u003cspan class\u003d\"text-color-mint-green\"\u003esoutenus par la science\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/h2\u003e\r\n\u003cp\u003eLes évaluations FutureNav reposent sur des décennies de recherche. Cette recherche valide les produits Futurenav.\u003c/p\u003e\r\n\u003cp\u003eDes recherches clés fondées sur le modèle à cinq facteurs de la personnalité montrent que Futurenav Edge est :\u003c/p\u003e\r\n\u003cul\u003e\r\n\u003cli\u003eRésistante à la triche\u003c/li\u003e\r\n\u003cli\u003eUtilise des méthodes avancées pour offrir une évaluation plus globale des compétences en communication orale\u003c/li\u003e\r\n\u003cli\u003ePrédit avec précision la confiance des intervenants tout en réduisant les biais démographiques\u003c/li\u003e\r\n\u003cli\u003ePrédit la moyenne générale en école doctorale\u003c/li\u003e\r\n\u003c/ul\u003e","enableAnimation":false,"allAccordionsOpen":false,"accordions":[{"title":"Preuves de validité issues de sciences de la santé de troisième cycle, de facultés de droit accréditées par l’ABA et de programmes MBA","accordionContent":"\u003cp\u003eDans trois études distinctes utilisant une version précoce de Futurenav Edge1, les résultats ont montré que les scores contribuaient considérablement à la prédiction de la moyenne cumulative (GPA) au-delà de la prédiction de la moyenne générale de premier cycle et des scores aux tests standardisés. Les résultats ont également montré une expérience utilisateur favorable.\u003c/p\u003e\r\n\u003cul\u003e\r\n\u003cli\u003e\u003ca title\u003d\"Health Sciences PDF\" href\u003d\"/content/dam/ets-org/pdfs/futurenav/health-sciences.pdf\" target\u003d\"_blank\" rel\u003d\"noopener noreferrer\"\u003eLire le rapport des sciences de la santé\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\r\n\u003cli\u003e\u003ca title\u003d\"Law School Validity\" href\u003d\"/content/dam/ets-org/pdfs/futurenav/law-school-validity.pdf\" target\u003d\"_blank\" rel\u003d\"noopener noreferrer\"\u003eLire le rapport des facultés de droit\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\r\n\u003cli\u003e\u003ca title\u003d\"MBA Programs Report PDF\" href\u003d\"/content/dam/ets-org/pdfs/futurenav/business.pdf\" target\u003d\"_blank\" rel\u003d\"noopener noreferrer\"\u003eLire le rapport des programmes MBA\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\r\n\u003c/ul\u003e\r\n\u003cp\u003e\u003csub\u003e\u003csup\u003e1\u003c/sup\u003e L’évaluation des compétences et qualités personnelles (PSQ) de l’ETS est une version précoce de Futurenav Edge fondée sur le même modèle de personnalité à cinq facteurs avec un format de réponse et un modèle de notation similaires.\u003c/sub\u003e\u003c/p\u003e"},{"title":"Prédiction des scores de compétence pour la communication orale à l’aide d’entrées multimodales","accordionContent":"Cet article fournit une documentation technique pour soutenir l’utilisation d’un modèle d’apprentissage multitâche afin de générer des prédictions précises des scores de compétence en communication orale dans des domaines tels que l’utilisation du langage, la présentation et le développement des sujets.","ctas":[{"ctaLabel":"LIRE LE RAPPORT","ctaLabelAccessible":"LIRE LE RAPPORT","ctaLink":"/content/dam/ets-org/pdfs/futurenav/ASRU2023-subscoring.pdf","ctaTarget":true,"ctaType":"secondary-cta","enableGatedContent":false,"ctaArrow":false}]},{"title":"Prédiction de la confiance des intervenants dans les enregistrements vidéo à l’aide de fonctionnalités visuelles et vocales","accordionContent":"Cet article introduit un cadre fondamental pour prédire la confiance à partir d’enregistrements vidéo en tirant parti de données multimodales, incluant des caractéristiques visuelles et vocales, qui améliore significativement la précision de la prédiction de confiance par rapport aux méthodes de référence.","ctas":[{"ctaLabel":"LIRE LE RAPPORT","ctaLabelAccessible":"LIRE LE RAPPORT","ctaLink":"/content/dam/ets-org/pdfs/futurenav/mmai-icmi-2022.pdf","ctaTarget":true,"ctaType":"secondary-cta","enableGatedContent":false,"ctaArrow":false}]},{"title":"Techniques de mitigation des biais pour prédire la confiance des intervenants lors des présentations vidéo","accordionContent":"En utilisant une approche multimodale pour prédire la confiance des intervenants lors des présentations vidéo, cette étude introduit des techniques de mitigation des biais pour améliorer la précision de la prédiction des modèles de prédiction de confiance selon divers groupes démographiques tels que la race, le genre, l’accent et l’âge.","ctas":[{"ctaLabel":"LIRE LE RAPPORT","ctaLabelAccessible":"LIRE LE RAPPORT","ctaLink":"/content/dam/ets-org/pdfs/futurenav/mmai-edm-2024.pdf","ctaTarget":true,"ctaType":"secondary-cta","enableGatedContent":false,"ctaArrow":false}]}],"line":false,"enableViewMore":false,"modal":{},"dataLayer":{"brand":"futurenav","pageCategory":"futurenav","contentType":"futurenav","navigationName":"leading_science_backed_talent_management"}}