EconPapers    
Economics at your fingertips  
 

Künstliche Intelligenz in eignungsdiagnostischen Interviews

Markus Langer () and Veronika Lazar ()
Additional contact information
Markus Langer: Universität des Saarlandes
Veronika Lazar: Universität des Saarlandes

Chapter 14 in Eignungsdiagnostische Interviews, 2023, pp 311-334 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Dieses Kapitel gibt einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz (KI) in eignungsdiagnostischen Interviews. Zunächst bieten wir eine kurze Einführung und Entmystifizierung von KI sowie eine Übersicht über verschiedene Arten KI-basierter Systemen (z. B. händisch programmiert, basierend auf maschinellem Lernen). Im nächsten Schritt geht das Kapitel auf die Entwicklung und den Einsatz KI-basierter Systeme in eignungsdiagnostischen Interviews ein. Hierbei verweisen wir auch auf bisherige Forschung zur Validität, Fairness und Akzeptanz von KI-basierten Interviews und weisen auf ethische und rechtliche Herausforderungen hin. Des Weiteren betont dieses Kapitel bestehende Wissenslücken zu KI-basierten Interviews, wie beispielsweise die unzureichende Forschung zu ihrer psychometrischen Güte. Abschließend präsentieren wir eine Checkliste, die dabei helfen kann, die richtigen Fragen zum Thema KI-basierte Interviews zu stellen.

Date: 2023
References: Add references at CitEc
Citations:

There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-658-38720-4_14

Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783658387204

DOI: 10.1007/978-3-658-38720-4_14

Access Statistics for this chapter

More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().

 
Page updated 2025-04-02
Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-38720-4_14