Методологические принципы адаптивного психодиагностического тестирования управленческих компетенций в интеллектуальной цифровой среде

Abstract

в условиях цифровой трансформации экономики возрастает потребность в объективной, валидной и оперативной оценке управленческих компетенций при профессиональном отборе и аттестации кадров. Традиционные методы психодиагностики, основанные на фиксированных тестовых батареях, демонстрируют ограничения в адаптивности к индивидуальным особенностям испытуемого и динамике принятия решений в условиях неопределенности. Цель исследования — теоретически обосновать и систематизировать методологические принципы адаптивного психодиагностического тестирования управленческих компетенций в интеллектуальных цифровых средах с применением алгоритмов машинного обучения. Задачи исследования включают анализ теоретических оснований мультимодального подхода к оценке управленческих компетенций, разработку концепции когнитивно-эргономического проектирования диагностического интерфейса, обоснование принципов адаптивной селекции заданий и динамической калибровки сложности, а также сравнительный анализ временных, количественных и точностных характеристик линейного и адаптивного тестирования. Методы исследования: теоретический анализ, обобщение эмпирических данных, сравнительный анализ, методы теории ответа на задание. Результаты показывают, что адаптивный подход обеспечивает сокращение времени диагностики на 60–70 % и уменьшение объема заданий в 2,5–3 раза при сохранении надежности измерения (α > 0,85) и достижении стандартной ошибки не более 0,25 логита. Практическое применение результатов направлено на повышение валидности и экономичности процедур оценки управленческих кадров, минимизацию когнитивной нагрузки испытуемых, сокращение временных и ресурсных издержек, а также обогащение диагностической информации за счет анализа неявных поведенческих маркеров в реальном времени. in the context of digital transformation of the economy, the need for objective, valid and rapid assessment of managerial competencies in professional selection and personnel certification is increasing. Traditional psychodiagnostic methods based on fixed test batteries demonstrate limitations in adaptability to individual characteristics of the subject and the dynamics of decision-making under uncertainty. The aim of the study is to theoretically substantiate and systematize the methodological principles of adaptive psychodiagnostic testing of managerial competencies in intelligent digital environments using machine learning algorithms. The research tasks include analyzing the theoretical foundations of a multimodal approach to assessing managerial competencies, developing a concept of cognitive-ergonomic design of a diagnostic interface, substantiating the principles of adaptive item selection and dynamic calibration of difficulty, as well as a comparative analysis of temporal, quantitative and accuracy characteristics of linear and adaptive testing. Research methods: theoretical analysis, generalization of empirical data, comparative analysis, item response theory methods. The results show that the adaptive approach reduces diagnostic time by 60-70 % and the number of items by 2.5-3 times while maintaining measurement reliability (α > 0.85) and achieving a standard error of no more than 0.25 logit. The practical application of the results is aimed at improving the validity and cost-effectiveness of managerial personnel assessment procedures, minimizing the cognitive load of subjects, reducing time and resource costs, and enriching diagnostic information through real-time analysis of implicit behavioral markers.