无领导小组讨论的特点及基本介绍.doc

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1、14省公务员考试已经落下大幕,而于今年上半年较早完成笔试考试的广东、北京、吉林和上海四个考区,将率先迎来今年各省市公务员面试的第一个高峰。为此,中公教育专家将系统地为广大考生解读公务员面试的相关工作,帮助大家全面认识面试、了解面试,为下一阶段的备考打下坚实的基础。从2000年开始,在国家各部委招考公务员面试过程中,部分单位开始采取尝试采取无领导小组讨论的面试形式。这种面试形式相比于结构化面试更为科学、客观,并且效率极高,很有可能成为将来公务员面试的主流。值得注意的是,今年吉林省在招考公告中明确,报考市州及其以上机关(含长春市所辖区、垂

2、直管理部门)的考生采用无领导小组讨论面试法进行面试;报考县(市、区)及其以下机关(含垂直管理部门)和报考公安机关带编招录职位的考生及报考市州以下机关选调生采用结构化面谈法进行。先行确定面试方式,也让考生在准备过程中更具有针对性。无领导小组讨论(LeaderlessGroupDiscussion,简称LGD)主要是通过给一组考生(一般是5-7个人)一个与工作相关的问题,让考生们进行一定时间(一般是1小时左右)的讨论,来检测考生的组织协调能力、口头表达能力、辩论能力、说服能力、情绪稳定性、处理人际关系的技巧、非言语沟通能力(如面部表情、身

3、体姿势、语调、语速和手势等)等各个方面的能力是否达到拟任职岗位的综合要求,由此对考生作出综合评价。在无领导小组讨论中,评价者不给考生制定特别的角色,也不制定谁是领导,也不指定每个人应该坐在哪个位置,而是让所有考生自行排位、自行组织,评价者只是通过安排考生的活动,观察每个考生表现,来对考生进行评价,这也就是无领导小组讨论名称的由来。一、无领导小组讨论的试题特点面试过程实质是对应试者的刺激反应过程。一套有效的选拔性试题具备以下特点:1.容易为应试者接受。无领导小组讨论的试题取材应是应试者日常学习生活中可以接触到的。材料的表述形式也应该是应

4、试者能理解的。背景资料提供多少要看应试者对取材的熟悉程度。2.能够引起应试者在测评目标方向上的足够数量反映。无领导小组讨论的试题所引起的反应必须是与测评目标相关.从统计上来说,行为样本的数量越大,考官对应试者内在特质的推断越准确。(1)能够引起每个应试者的反应,并创造反应均等的机会。在目前我国的公务员考试过程中,考官必须对每名应试者评分,因此,每名应试者都有机会作出独立反应。另外,由于应试者的理解能力、个性、言语表达、认知风格等个性因素对其外显行为产生影响,而这些因素又不是测量目标,所以在讨论过程中应尽量减少个性因素对应试者表达真实能

5、力和素质的影响。(2)反应必须是外显的或可以被外化的。只有外显的反应才能被考官知觉,并作为评价的依据。(3)必须能够引发被试者间的充分互动。在讨论中,应尽量为应试者创设相互作用的机会,以反映应试者的能力特质。二、无领导小组讨论基本特点(一)基本特点1、人际互动性无领导小组讨论最突出特点就是具有生动的人际互动性,应试者需要在与他人的沟通和互动中表现自己,无领导小组讨论考查的维度也与人际交往有关,例如言语表达能力、人际影响力等。2、对考生的实际行为进行评价,更加客观和准确在结构化面试中,评分者主要依据考生的口头回答进行评价,但说得好并不一

6、定做得好。而在无领导小组讨论中,评分者是依据应试者实际表现的行为特征来对其进行评价的,因而评价更加客观和准确。3、考生较难掩饰在无领导小组讨论过程中,考生往往会处于压力情境下,难以掩饰,往往会在无意间表现出自己各方面的优点和缺点。4、效率较高评分者能够同时考查多名应试者,节省时间,提高面试工作效率。5、直接竞争性无领导小组讨论是将竞争同一职位的人放到同一时间、空间及场景下,相比较与结构化面试,考生压力更大,更具压迫感。三、无领导小组讨论的优点及缺点1、LGD的优点第一,LGD能提供给被评价者一个平等的相互作用的机会。在相互作用的过程中

7、,被评价者的特点会得到更加淋漓尽致的表现,同时也给评价者提供了在与其他被评价者进行对照比较的背景下对某个被评价者进行评价的机会,从而给予更加全面、合理的评价,即考生在相对无意之中能充分地暴露自己各方面的特点。第二,LGD具有生动的人际互动效应,通过被评价者的交叉讨论、频繁互动,能看到许多纸笔测验乃至面试所不能检测的能力或者素质,如被评价者在LGD中会无意中显示自己的能力、素质、个性特点等,有利于捕捉被评价者的人际技能和领导风格,提高被评价者在真实团队中行为表现的预测效度。第三,LGD具有赛马场效应,即LGD提供了一个“赛马场”,在赛马

8、场中选马(被评价者),有利于识别最具有潜能的千里马。第四,LGD具有真实诱发效应,即讨论中的快速反应和随机反应,有利于诱发被评价者真实的行为模式,大大减少了行为的伪饰性。2、LGD的缺点第一,LGD的一个突出缺点就是基于

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