Bài test cuối khóa & Chứng chỉ

Chọn đáp án đúng nhất cho mỗi câu hỏi.

Điều kiện đạt: đúng tối thiểu 8/10 câu.

1. Câu 1. Bốn cấp độ phân tích nhân sự theo thứ tự là gì?

   AMô tả → Chẩn đoán → Dự báo → Đề xuấtBNhanh → Chậm → Đẹp → XấuCSáng → Trưa → Chiều → Tối

2. Câu 2. AI giúp gì cho people analytics?

   ARa quyết định nhân sự thay con ngườiBHỏi dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, tóm tắt và gợi ý giả thuyếtCKhông giúp được gì

3. Câu 3. 'Tương quan không phải nhân quả' nghĩa là gì?

   AHai thứ đi cùng nhau thì chắc chắn cái này gây ra cái kiaBHai thứ đi cùng nhau chưa chắc cái này tạo ra cái kia — cần kiểm chứngCKhông bao giờ có mối liên hệ nào

4. Câu 4. 'Rác vào, rác ra' nhắc điều gì?

   APhân tích chỉ tốt bằng chất lượng dữ liệu đầu vàoBNên xóa hết dữ liệuCBiểu đồ phải nhiều màu

5. Câu 5. Trước khi đưa dữ liệu nhân sự vào công cụ AI, bước bắt buộc là gì?

   AẨn danh: bỏ tên, mã số, thông tin định danhBThêm càng nhiều thông tin cá nhân càng tốtCKhông cần làm gì

6. Câu 6. Cấu trúc kể chuyện dữ liệu cho lãnh đạo là gì?

   AInsight → So what → Now whatBToàn bộ bảng số không diễn giảiCChỉ nêu lịch sử phòng ban

7. Câu 7. Dự báo nghỉ việc nên được dùng thế nào?

   ADán nhãn và loại người khỏi cơ hộiBLà xác suất để can thiệp sớm và tích cực (trò chuyện, hỗ trợ giữ chân)CLà bản án chắc chắn

8. Câu 8. Điều nào KHÔNG được dùng làm biến dự báo?

   AThâm niên và dữ liệu hiệu suất liên quan công việcBGiới tính, tuổi, dân tộc, tôn giáo, sức khỏeCTỷ lệ hoàn thành mục tiêu

9. Câu 9. Ranh giới đạo đức của people analytics là gì?

   AGiám sát vi mô và ra quyết định tự động về cá nhânBKhông giám sát vi mô, không xâm phạm đời tư, con người quyết địnhCTheo dõi mọi hành vi nhân viên

10. Câu 10. Vai trò cuối cùng của con người trong people analytics là gì?

    AKhông cần con ngườiBDiễn giải kết quả và đưa quyết định, chịu trách nhiệmCChỉ xuất báo cáo