基于VR的大数据人才评价方法创新研究

对人才的评价一直是人才发展研究的热点难点问题。传统人才测评技术受工具、内容、形式、效度的局限,难以满足组织科学选拔人才的需要。文章基于VR(Virtual Reality)对人的认知和行为最新研究成果,采用虚拟现实、大数据、人工智能等技术,利用VR场景高沉浸感和全方位、多类型数据追踪记录能力,通过认知、语言、行为、生理、科技等多维组合,全面评估和记录被试者处在“数字世界”环境下的“真值”表现。有效解决了传统人才评价中重认知轻行为、依赖主观判断、易受“假面”影响等问题。经过数千案例追踪,已经取得具有创新性的研究成果,开辟了全新视域下人才评价新模式。

基于深度强化学习的VR大数据智能测评方法

为实现对VR(虚拟现实)大数据的精准测评,保证测评结果更贴合实际,提出深度强化学习VR大数据的智能测评方法。首先,集中筛查VR大数据智能测评指标,使用Bartlett球形工具,检验指标的可靠度;然后,引进深度强化学习,对测评中的特征性因子进行智能拟合,保证测评结果的一致性;最后,通过回归模型设定一个测评标准值与回归系数,按照回归计算中的一致性计算公式,对测评结果进行评估,实现VR大数据智能测评结果校正。实验结果表明,所提的测评方法在实际应用中,能够实现对不同VR大数据测评的高度一致性,并且得出的测评结果与实际更相符。