Spelling suggestions: "subject:"verwendungshäufigkeit"" "subject:"anwendungshäufigkeit""
1 |
Personalauswahl an Universitäten / Verwendungshäufigkeit, Kriteriumsvalidität und Akzeptanz bei der Auswahl von Studierenden, Promovierenden und Postdocs und Professor:innenKnaut, Max 05 October 2022 (has links)
Die Personalausauswahl an Universitäten ist von hoher Relevanz. Die vorliegende Disseratation beschäftigt sich mit den Auswahlprozessen von Studierenden, Promovierenden und Postdocs und den Berufungsverfahren von Professor:innen. Der Fokus liegt auf drei elementaren Punkten der Prozesse: Verwendungshäufigkeit, Kriteriumsvalidität und Akzeptanz. Die Arbeit beantwortet die Fragen, welche Verfahren bei der Personalauswahl an Universitäten genutzt werden, wie gut sich mit verschiedenen Verfahren und Konstrukten der Erfolg von Studierenden, Promovierenden und Postdocs, und Professor:innen vorhersagen lässt und wie akzeptiert verschiedene Verfahren bei Personalauswahlverfahren an Universitäten sind.
In zwei eigenen Studien werden Forschungslücken geschlossen und neue Erkenntnisse der Literatur ergänzt. Für Studie 1 wurde bei N = 164 Promovierenden erhoben, wie diese tatsächlich ausgewählt wurden. Promotionsstellen wurden am häufigsten durch frei geführte Auswahlgespräche und persönliche Kontakte besetzt. Bei N = 170 potenziellen Bewerbenden für eine Promotionsstelle wurden die Akzeptanzurteile für Auswahlverfahren erfragt. Frei geführte Auswahlgespräche, berufliche Erfahrungen, Arbeitsproben und strukturierte Auswahlgespräche erhielten die höchsten Akzeptanzwerte. Studie 2 beleuchtet die Kriteriumsvalidität und identifizierte Prädiktoren, die in einem Längsschnittdesign sowohl den objektiven als auch den subjektiven Laufbahnerfolg zwei Jahre nach Abschluss der Promotion bei N = 2 104 erfolgreich Promovierten vorhersagen konnten. Die Big Five Persönlichkeitseigenschaften Offenheit für neue Erfahrungen und Neurotizismus waren Prädiktoren für objektiven Laufbahnerfolg. Verträglichkeit und Neurotizismus konnten unterschiedliche Aspekte von subjektivem Laufbahnerfolg vorhersagen. Darüber hinaus konnte mittels Response Surface Analysen ein Persönlichkeits-Anforderungs-Fit in Offenheit für neue Erfahrungen und Extraversion objektiven Laufbahnerfolg vorhersagen. / The selection of personnel at universities is of great relevance. This dissertation deals with the selection processes of students, doctoral candidates, and postdocs and professors. The focus is on three elementary points of the processes: frequency of use, criterion validity, and acceptance. The work answers the questions of which procedures are used in the selection of personnel at universities, how well the success of students, doctoral candidates and postdocs, and professors can be predicted with different selection methods and how different selection methods in personnel selection procedures are accepted at universities.
In two of our own studies, existing research gaps are closed, and the state of the literature is supplemented with new findings. For Study 1 N = 164 doctoral candidates were asked how they were selected. Doctoral positions were most often filled through unstructured selection interviews and personal contacts. N = 170 potential applicants for a doctoral position were asked about the acceptance ratings for selection procedures. Unstructured interviews, professional experience, work samples, and structured interviews had the highest ratings in acceptance. Study 2 focuses on the criterion validity and identified predictors that, in a longitudinal design, were able to predict both the objective and the subjective career success two years after completing the doctorate in N = 2 104 successful doctoral graduates. Two of the Big Five personality traits, openness to new experiences and neuroticism, were predictors for objective career success. Agreeableness and neuroticism could predict different aspects of subjective career success. In addition, a personality-requirement fit in openness to new experiences and extraversion was able to predict objective career success using response surface analysis.
|
Page generated in 0.0603 seconds