Gelijke kansen bij assessments: eerlijk en effectief selecteren

Gelijke kansen bij assessments zijn essentieel voor eerlijke en inclusieve selectie. Toch blijkt in de praktijk dat sommige selectiemethoden, met name cognitieve capaciteitentests, zorgen voor forse scoreverschillen tussen kandidaten met verschillende etnisch-culturele achtergronden. In dit blog bespreken we hoe neutraal assessments werkelijk zijn en hoe organisaties meer kansengelijkheid kunnen realiseren zonder in te leveren op voorspellende waarde.

Hoe gelijk zijn de kansen?

Onderzoek laat zien dat kandidaten zonder Nederlandse achtergrond gemiddeld lager scoren op vrijwel alle selectiemethoden dan kandidaten uit families die al twee generaties of langer in Nederland wonen. De scoreverschillen zijn het grootst bij kandidaten met een migratieachtergrond van de eerste generatie en nemen af bij de tweede generatie. Met name intelligentietests en andere instrumenten met een sterk cognitieve component laten aanzienlijke verschillen zien. De kleinste verschillen vinden we terug bij persoonlijkheidstests. Bij interviews geldt: hoe gestructureerder het interview, hoe kleiner de scoreverschillen.

Een voor de hand liggende verklaring is de mate van beheersing van de Nederlandse taal en culturele oriëntatie. Omdat deze factoren doorgaans verbeteren in de tweede generatie, wordt ook het effect op testscores kleiner. Dit impliceert dat taalvaardigheid en culturele aansluiting een rol spelen bij de uitkomsten van cognitieve tests, zonder dat ze per se iets zeggen over iemands werkcapaciteiten.

Waarom gelijke kansen bij assessments belangrijk zijn

Gelijke kansen in selectie zijn niet alleen moreel wenselijk – elke kandidaat verdient het om beoordeeld te worden op relevante competenties en eigenschappen, niet op afkomst – maar ook maatschappelijk en bedrijfseconomisch van belang. De waarde van een selectie-instrument schuilt in de betekenis en voorspellende kracht ervan, ongeacht iemands achtergrond. Daarbij komt dat organisaties met een divers personeelsbestand aantoonbaar beter presteren. Inclusieve selectiemethoden zijn dus niet alleen eerlijk, maar ook strategisch verstandig.

Het spanningsveld: eerlijke kansen en voorspellende kracht

Zoals we eerder schreven in ons blog over het belang van cognitieve capaciteiten, zijn intelligentietests betrouwbare voorspellers van werk- en studieprestaties (zie o.a. Schmidt & Hunter, 1998). Tegelijkertijd veroorzaken juist deze tests de grootste scoreverschillen tussen kandidaten met verschillende achtergronden. Dat plaatst assessmentbureaus voor een dilemma: hoe combineer je maximale voorspellende waarde met minimale kansongelijkheid?

Wat kunnen we doen om gelijke kansen te bevorderen?

Hoewel er geen eenvoudige oplossing is, zijn er wel methoden die aantoonbaar bijdragen aan gelijke kansen bij assessments:

• Gebruik gestructureerde interviews en situationele beoordelingstests: Deze methoden zijn minder gevoelig voor taal- en cultuurverschillen en geven een concreter beeld van gedrag in werkgerelateerde situaties.
• Voeg niet-cognitieve voorspellers toe: Kijk niet alleen naar intelligentie, maar ook naar competenties, werkervaring, motivatie, integriteit en andere persoonskenmerken die relevant zijn voor de functie.
• Minimaliseer de taaleis waar mogelijk: Beperk bij testconstructie en gespreksvoering de taalcomplexiteit tot het minimum dat functioneel is voor de baan. Voorkom dat taalvaardigheid onbedoeld bepalend wordt voor de uitkomst.

• Wees expliciet over het minimale taalniveau: Benoem vooraf welk taalniveau vereist is voor de functie, zodat dit transparant is en geen onbedoelde rol speelt in andere onderdelen van het assessment.

Tot slot

Hoewel cognitieve tests waardevol zijn voor het voorspellen van werkprestatie, leiden ze in sommige gevallen tot ongelijke kansen. Door andere selectiemethoden toe te voegen – zoals gestructureerde interviews en situationele tests – kunnen we recht doen aan zowel validiteit als inclusiviteit. Zo werken we stap voor stap toe naar gelijke kansen bij assessments voor iedere kandidaat.