"기존 선발 방법과는 차별화된 측정 데이터"
P6 기술은 마우스 클릭이나 키보드 사용 등의 행동 데이터를 처리합니다. 게임별로 응답 반응 시간, 의사결정의 종류와 방향, 문제 풀이, 학습 속도 등을 파악할 수 있습니다. 기존의 선발 방법인 서류 평가나 인적성 검사, 면접관 평가 등으로는 파악하기 어려웠던 수행 과정에 대한 누적된 데이터를 활용할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 단편적인 정보에 의한 평가의 오류를 최소화하고 지원자를 심층적으로 이해할 수 있습니다.

<JOBFLEX는 실시간 응답과 누적 행동 데이터 분석으로 지원자를 심층적으로 이해합니다>
"역량 분석 게임은 머신러닝 기술을 통해 매일 매일 진화합니다"
수 많은 데이터의 처리를 위해 머신러닝(machine learning) 기술을 응용하고 있습니다. 게임 수행을 하는 동안의 집중력 변화의 패턴, 의사결정 양식의 분류, 게임 반응에 대한 예측 등에 대한 모델링을 통해 새로운 정보를 제공합니다. 따라서 지원자들은 특정한 정답이나 문제풀이 기술을 학습할 필요가 없습니다. 자신의 사고와 행동을 각색하지 않고 응시하는 것이 더욱 중요해졌습니다.

<역량 분석 게임 데이터 학습 과정>
"각 지원자별 개인화된 문항 생성"
P6 게임은 실시간으로 문항을 생성합니다. 따라서 응시자들은 동일한 유형의 검사를 실시하지만 같은 문제를 풀지는 않습니다. 이를 통해 지원자들 간의 문제 유출의 영향이나 암기를 통한 응답을 할 수 없도록 하고 있습니다.

<지원자의 실시간 반응을 분석해 개인마다 차별화된 문항을 제시합니다>