일반 인지 능력
[요약] Handbook of Workplace Assessment_3장
조직의 성과는 그 조직의 인재들이 얼마나 효율적으로 업무를 수행하느냐에 달려 있습니다. 관리자는 이러한 인재들을 식별하고 개발하는 것이 중요한 역할입니다. 인재를 선별할 때 일반 인지 능력(General Cognitive Ability)을 평가하는 방법이 널리 사용됩니다.
일반 인지 능력은 개인이 다양한 인지 과제에서 일관되게 보이는 능력의 차이를 설명합니다. 이는 IQ와 같은 전통적인 지능 개념과 동일시되며, 특히 Spearman의 g 요인(g factor)이 그 대표적인 모델입니다. g 요인은 다양한 인지 과제에서 공통적으로 작용하는 지적 능력입니다.
이 장에서는 주로 일반 인지 능력을 다루며, 감정 지능이나 실용적 지능과 같은 다른 형태의 지능은 논의에서 제외됩니다. 이는 직무 성과 예측에 있어 일반 인지 능력이 가장 중요한 역할을 하기 때문입니다.
1. Dominant Models of General Cognitive Ability (일반 인지 능력의 주요 모델들)
일반 인지 능력을 설명하는 여러 가지 모델이 존재합니다. 이 장에서는 Spearman의 g 요인 모델, Cattell의 결정화된 지능과 유동적 지능 모델, 그리고 Carroll의 세 단계 인지 능력 이론을 중점적으로 다룹니다. 이 세 가지 모델은 일반 인지 능력을 설명하는데 핵심적인 역할을 하며, 다양한 연구 결과로 그 타당성을 입증받았습니다.
1-1. General Intelligence Factor Model (일반 지능 요인 모델)
Charles Spearman(1904)은 g 요인(General Intelligence Factor)이라는 개념을 도입했습니다. 그는 다양한 인지 과제에서 나타나는 성과 차이를 분석한 결과, 모든 과제에서 공통적으로 나타나는 지능의 요소가 있음을 발견했습니다. 이를 g 요인이라 불렀습니다.
Spearman의 모델에 따르면, g 요인은 모든 인지 과제에서 발현되는 공통적인 능력을 의미합니다. 예를 들어, 수학 문제를 푸는 능력이나 언어적 문제를 해결하는 능력 모두에서 g 요인이 중요한 역할을 합니다. Spearman은 또한, 특정 과제에 대한 s 요인(specific factor)이 있다는 점도 강조했습니다. 이는 특정 도메인에 특화된 능력입니다.
Spearman은 요인 분석(factor analysis)이라는 통계적 기법을 통해 g 요인을 확인했습니다. 이 분석 방법을 통해 다양한 인지 테스트 간의 상관관계를 분석하여 공통된 요소를 추출할 수 있었습니다. g 요인은 모든 인지 능력 테스트에서 중요한 예측 변수로 확인되었으며, 이는 현대 지능 연구의 기초를 마련했습니다.
1-2. Cattell’s Crystallized and Fluid Intelligences (Cattell의 결정화된 지능과 유동적 지능)
Raymond Cattell은 Spearman의 g 요인을 더 세분화하여 결정화된 지능(crystallized intelligence)과 유동적 지능(fluid intelligence)으로 나누었습니다. 이 두 가지 지능은 모두 g 요인의 하위 구성 요소로, 서로 다른 방식으로 발현됩니다.
결정화된 지능: 개인이 경험과 학습을 통해 축적한 지식과 기술을 사용하여 문제를 해결하는 능력입니다. 이는 주로 언어 능력, 상식, 학습한 정보 등을 활용하는 데 관련됩니다. 나이가 들수록 더 발달하는 경향이 있습니다.
유동적 지능: 새로운 상황에서 기존의 지식을 사용하지 않고, 논리적으로 문제를 해결하는 능력입니다. 이는 추론 능력, 문제 해결 능력 등과 연관되어 있으며, 보통 성인 초기에 절정을 이루고, 이후 점차 감소하는 경향이 있습니다.
Cattell의 모델은 결정화된 지능과 유동적 지능이 서로 상호보완적이라는 점을 강조합니다. 유동적 지능이 높은 사람은 새로운 상황에 빠르게 적응하고 문제를 해결하는 능력이 뛰어난 반면, 결정화된 지능이 높은 사람은 기존의 지식과 경험을 바탕으로 효율적으로 문제를 해결합니다.
1-3. Carroll’s Three-Stratum Theory (Carroll의 세 단계 인지 능력 이론)
John Carroll(1993)은 광범위한 요인 분석 연구를 통해 세 단계 인지 능력 이론(Three-Stratum Theory)을 제시했습니다. Carroll은 인지 능력을 세 가지 층(Stratum)으로 나누어 설명합니다.
Handbook of Workplace Assessment (J-B SIOP Professional Practice Series)
상위 단계(Stratum III): 가장 상위 수준의 일반 인지 능력으로, Spearman의 g 요인에 해당합니다. 이는 모든 인지 과제에서 공통적으로 작용하는 능력을 설명합니다.
중간 단계(Stratum II): 결정화된 지능, 유동적 지능을 포함하여 8가지 광범위한 인지 요인으로 구성됩니다. 이 단계에서는 각 인지 능력의 큰 범주들이 설명됩니다.
하위 단계(Stratum I): 69개의 세부적인 좁은 인지 능력들로 구성됩니다. 예를 들어, 기억력, 시각적 지각, 언어 능력 등과 같은 구체적인 인지 능력들이 이 하위 단계에 속합니다.
Carroll의 모델은 인지 능력의 복잡한 구조를 설명하는 데 매우 유용합니다. 특히, 각 단계에서 나타나는 인지 능력들이 어떻게 상호작용하고, 직무 성과나 학습에서 어떤 역할을 하는지 파악하는 데 중요한 틀을 제공합니다. 이 이론은 직무 분석 및 인재 평가에서도 광범위하게 활용됩니다.
2. Cognitive Ability and the World of Work (인지 능력과 직업 세계)
일반 인지 능력은 직무 성과와 교육 성과 예측에 있어 중요한 역할을 합니다. 다양한 연구를 통해 일반 인지 능력이 직무와 교육 성과를 예측하는 데 있어 매우 유효한 도구임이 입증되었습니다. 이 항목에서는 타당도 일반화(Validity Generalization), 교육 성과 예측, 직무 성과 예측, 그리고 예측 선형성에 대한 논의를 다룹니다.
2-1. Validity Generalization (타당도 일반화)
1920년대부터 인지 능력 테스트는 직무 성과 예측에서 중요한 역할을 해왔습니다. 초기에는 특정 직무에서의 타당도가 상황에 따라 달라진다는 상황 특이성 가설(Situational Specificity Hypothesis)이 널리 퍼졌습니다. 이 가설에 따르면, 인지 능력 테스트가 특정 직무에서는 유효하지만, 다른 직무에서는 그렇지 않을 수 있다는 것입니다.
그러나 Schmidt와 Hunter(1970년대)는 이 가설을 비판하며, 무작위 표집 오류와 측정 오류가 타당도 차이의 주요 원인이라고 주장했습니다. 그들은 다양한 직무에서 발생하는 타당도 차이는 실제로는 무작위 오차(random error)와 측정 오류(measurement error)로 인한 것이며, 이를 보정하면 대부분의 직무에서 인지 능력 테스트의 타당도는 매우 일관되게 높다는 결론을 내렸습니다. 이를 타당도 일반화라고 합니다.
즉, 일반 인지 능력 테스트는 다양한 직무에서 일관된 성과 예측 타당도를 제공하며, 이는 여러 연구에서 확고하게 입증되었습니다.
2-2. Prediction of Training Performance (교육 성과 예측)
직무에 성공적으로 적응하기 위해서는 특정 지식과 기술이 필수적입니다. 많은 조직에서는 신규 직원을 교육하여 직무에 적합한 인재로 성장시키는 과정을 거칩니다. 일반 인지 능력은 이러한 교육 성과를 예측하는 데 중요한 역할을 합니다.
일반 인지 능력이 높은 개인일수록 새로운 정보를 더 빨리 습득하고, 이를 효과적으로 적용할 수 있습니다. 이는 다양한 직무에서 입증되었으며, 특히 군대, 경찰, 소방관 등의 직무에서는 교육 성과와 일반 인지 능력 간의 높은 상관관계가 발견되었습니다.
예를 들어, Barrett et al.(1999)은 소방관의 교육 성과를 예측하는 데 일반 인지 능력 테스트가 .77의 높은 타당도를 보였다고 보고했습니다. Earles와 Ree(1992)의 연구에서도 미 공군 신병들을 대상으로 한 대규모 연구에서 일반 인지 능력이 군사 교육 성과를 예측하는 중요한 요인임을 밝혔습니다. 이러한 결과들은 조직 내에서 교육 성과를 예측하고, 효과적인 교육 프로그램을 설계하는 데 있어서 일반 인지 능력 테스트가 매우 유용한 도구임을 보여줍니다.
2-3. Prediction of Job Performance (직무 성과 예측)
Schmidt와 Hunter(1998)는 85년간의 고용 테스트 연구를 종합하여, 일반 인지 능력이 직무 성과 예측에서 가장 강력한 예측 변수라는 결론을 내렸습니다. 특히, 직무가 복잡할수록 일반 인지 능력의 예측 타당도가 더 높아집니다.
복잡한 직무에서는 높은 수준의 분석적 사고와 문제 해결 능력이 필요하며, 이러한 능력들은 일반 인지 능력에 의해 크게 좌우됩니다. 연구 결과에 따르면, 일반 인지 능력 테스트는 중간 수준의 복잡도를 가진 직무에서 .51의 타당도를 보였으며, 복잡한 직무에서는 .56, 단순한 직무에서는 .23의 타당도를 나타냈습니다. 이는 직무 복잡도가 높을수록 일반 인지 능력이 직무 성과를 예측하는 데 더 중요한 역할을 한다는 것을 의미합니다.
또한, Ree, Earles, Teachout(1994)의 연구에서는 7개의 군사 직무에서 일반 인지 능력이 평균 .42의 타당도를 보였다고 보고했습니다. 이처럼 일반 인지 능력은 매우 복잡한 직무일수록 예측 타당도가 더 높아지며, 이는 고용과 직무 성과 평가에 있어서 매우 중요한 요소로 작용합니다.
2-4. Prediction Linearity (예측 선형성)
많은 사람들이 일반 인지 능력이 일정 수준 이상이면 더 이상 직무 성과에 영향을 미치지 않을 것이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 연구에 따르면, 일반 인지 능력과 직무 성과 간의 관계는 선형적(linear)입니다.
Coward와 Sackett(1990)의 연구는 일반 인지 능력이 높은 사람일수록 더 뛰어난 성과를 보이며, 낮은 인지 능력을 가진 사람에 비해 더 나은 직무 성과를 나타낸다는 것을 확인했습니다. 이 관계는 직무 성과뿐만 아니라 교육 성과에서도 동일하게 나타났습니다.
즉, 일반 인지 능력이 높을수록 직무 성과는 꾸준히 증가하며, 성과 예측에 있어 일반 인지 능력은 중요한 요소로 작용합니다. 따라서 고용 과정에서 일반 인지 능력 테스트를 통해 높은 점수를 받은 지원자를 우선적으로 선발하는 것이 조직의 성과 향상에 도움이 될 수 있습니다.
2-5. General Versus Specific Cognitive Abilities (일반 인지 능력 대 특정 인지 능력)
일반 인지 능력(general cognitive ability)은 직무 성과를 예측하는 데 있어서 매우 강력한 도구로 인정받고 있습니다. 그러나 이와 함께 특정 인지 능력(specific cognitive abilities)도 직무 성과와 관련이 있을 수 있습니다. 여기에서는 일반 인지 능력과 특정 인지 능력이 직무 성과를 예측하는 데 있어 어떤 관계를 가지는지 살펴봅니다.
연구 결과에 따르면, 특정 인지 능력 테스트는 일반 인지 능력과 밀접하게 연결되어 있을 때 타당도가 높아집니다. Ree와 Earles(1992, 1994)는 미군을 대상으로 한 대규모 연구에서 특정 인지 능력이 일반 인지 능력의 하위 요소로 작용한다는 점을 발견했습니다. 즉, 특정 과제에서 높은 성과를 보이기 위해서는 해당 과제에 대한 특정 인지 능력이 필요하지만, 이 능력 역시 일반 인지 능력의 영향을 받는다는 것입니다.
또한, 특정 인지 능력이 직무 성과에 추가적인 기여를 할 수 있는지에 대한 연구에서는, 일반 인지 능력이 훨씬 더 중요한 역할을 한다는 결과가 도출되었습니다. Ree와 Earles(1994)는 특정 인지 능력이 일반 인지 능력 외에 직무 성과에 미치는 영향은 매우 제한적이라는 결론을 내렸습니다. 다시 말해, 일반 인지 능력이 직무 성과를 예측하는 데 있어서 가장 중요한 요인이라는 것입니다.
따라서, 특정 인지 능력 테스트는 직무와 관련된 특정 능력을 평가할 때 유용할 수 있지만, 일반 인지 능력이 여전히 직무 성과 예측에서 더 중요한 역할을 한다는 점이 명확합니다.
2-6. Differences on Cognitive Ability Among Ethnic/Race Demographic Groups
(인종/민족 그룹 간 인지 능력 차이)
일반 인지 능력 테스트에서 가장 논란이 되는 이슈 중 하나는 인종 및 민족 간에 나타나는 인지 능력 차이입니다. 특히 흑인과 백인 간에는 평균적으로 한 표준편차 정도의 인지 능력 점수 차이가 존재하는 것으로 보고되었습니다. 이러한 차이는 수십 년간 다양한 연구에서 일관되게 발견되었습니다.
Jensen(1998)의 연구는 흑인과 백인 간의 인지 능력 차이가 상당히 크다는 점을 밝혔으며, 히스패닉과 백인 간의 차이는 이보다 작습니다. 아시아계와 백인 간의 인지 능력 차이는 거의 없거나, 일부 연구에서는 아시아계가 백인보다 약간 더 높은 성과를 보이기도 했습니다.
이러한 차이는 고용 과정에서 문제가 될 수 있습니다. 특히, 일반 인지 능력 테스트에서 높은 점수를 받는 백인 지원자가 흑인이나 히스패닉 지원자보다 더 높은 비율로 고용될 가능성이 큽니다. 이는 소수 인종 그룹의 고용 비율을 낮추는 결과를 초래할 수 있으며, 조직 내 다양성을 저해할 수 있습니다.
그러나 중요한 점은, 이 인지 능력 차이가 테스트의 편향 때문이 아니라, 실제 인지 능력의 차이에서 기인한 것이라는 것입니다. 일반 인지 능력 테스트는 특정 인종에 불리하게 작용하지 않으며, 연구 결과에 따르면 이러한 차이는 실제 인지 능력 차이를 반영합니다.
2-6-1. Single-Group Validity, Differential Validity, and Differential Prediction
(단일 그룹 타당성, 차별적 타당성 및 차별적 예측)
인지 능력 테스트에서 나타나는 인종 간 차이가 단일 그룹 타당성(single-group validity) 또는 차별적 타당성(differential validity) 때문일 수 있다는 주장이 제기된 바 있습니다. 단일 그룹 타당성은 특정 인종 그룹에서는 테스트가 타당하지만, 다른 인종 그룹에서는 타당하지 않다는 주장입니다. 차별적 타당성은 테스트의 타당성이 인종 그룹 간에 다를 수 있다는 것입니다.
그러나 국립 과학 아카데미(National Academy of Sciences)의 연구에 따르면, 인지 능력 테스트에서 단일 그룹 타당성이나 차별적 타당성은 거의 발견되지 않았습니다. 대신, 테스트가 인종 간에 동일한 타당성을 가졌으나, 차별적 예측(differential prediction)에서 차이가 발생할 수 있음을 발견했습니다. 이는 두 인종 그룹에 대해 같은 회귀선이 적용되지 않을 수 있다는 것을 의미합니다.
연구에 따르면, 회귀 기울기의 차이는 거의 없었지만, 회귀 절편(intercept)의 차이는 존재했습니다. 이러한 차이는 흑인과 히스패닉 지원자의 직무 성과가 실제보다 과대 예측되는 경향을 나타냈습니다.
2-6-2. Altering Item Types to Reduce Mean Ethnic Differences
(항목 유형 변경을 통한 인종 간 평균 차이 감소)
인지 능력 테스트에서 인종 간 점수 차이를 줄이기 위해 테스트 항목을 변경하려는 시도가 있었습니다. 일부 연구자들은 특정 인종 그룹의 경험에 더 부합하는 항목을 사용함으로써 차이를 줄일 수 있을 것이라 기대했습니다. 이를 위해 언어적 또는 문화적 요소를 배제하거나, 시각적 자료와 같은 비언어적 항목을 사용하는 방식이 제안되었습니다.
그러나 이러한 시도에도 불구하고, 인종 간 점수 차이는 줄어들지 않았습니다. Jensen(1990)은 문화적 요소를 최소화한 테스트를 통해 인종 간 차이를 줄이려 했으나, 이러한 시도는 큰 효과를 보이지 못했습니다. 비언어적 테스트나 문화적으로 중립적인 테스트도 마찬가지로 점수 차이를 크게 줄이지 못했습니다.
결론적으로, 테스트 항목을 변경하는 것으로는 인지 능력 테스트에서 인종 간 평균 차이를 줄이는 데 효과가 없다는 점이 여러 연구에서 입증되었습니다.
3. Guiding Practice (실무 가이드라인)
이 항목에서는 일반 인지 능력 테스트를 실무에서 적용할 때 직면하는 주요 이슈들을 다룹니다. 특히, 다양성-타당성 딜레마(Diversity-Validity Dilemma), 선택 측정에서의 내용 타당도(Content Validity Considerations), 그리고 타당도 일반화(Validity Generalization)가 실무에서 어떤 영향을 미치는지 설명합니다.
3-1. The Diversity-Validity Dilemma (다양성-타당성 딜레마)
일반 인지 능력 테스트는 직무 성과를 예측하는 가장 강력한 도구 중 하나로 인정받고 있지만, 인종 간 평균 점수 차이로 인해 다양성-타당성 딜레마라는 문제가 발생할 수 있습니다. 즉, 일반 인지 능력 테스트는 직무 성과를 예측하는 높은 타당도를 가지고 있지만, 이 테스트에서 나타나는 인종 간 평균 차이로 인해 소수 민족 지원자가 고용되는 비율이 줄어들 가능성이 있습니다.
Pyburn et al.(2008)에 따르면, 고용주들은 이 딜레마에 대해 다양한 대응 방식을 사용하고 있습니다. 일부 고용주는 일반 인지 능력 테스트 대신 타당도가 낮더라도 인종 간 차이가 적은 다른 예측 변수를 사용하여 다양성을 높이려 합니다. 예를 들어, 성격 테스트와 같은 방법이 사용될 수 있습니다. 그러나 이는 직무 성과를 예측하는 능력이 떨어질 수 있는 문제가 있습니다.
다른 고용주들은 일반 인지 능력 테스트를 유지하면서 결과적으로 소수 민족의 고용 비율이 낮아지는 상황을 수용하기도 합니다. 이는 법적인 문제로 이어질 수 있으며, 기업은 이러한 상황에서 다양한 법적 및 윤리적 딜레마에 직면하게 됩니다.
Ployhart와 Holtz(2008)는 민족 하위 그룹 간 차이를 줄이기 위한 여러 가지 접근법을 검토했습니다. 그중 두 가지 주요 접근법은 인지 능력 외의 예측 변수 사용과 테스트 점수 조정입니다. 첫 번째 접근법은 성격 테스트나 상황 판단 테스트(situational judgment tests)와 같은 다른 예측 변수를 사용하는 것이지만, 이 경우 타당도가 일반 인지 능력 테스트보다 낮아질 수 있습니다.
결론적으로, 다양성-타당성 딜레마는 여전히 해결이 어려운 문제로 남아 있습니다. 일반적으로 일반 인지 능력 테스트는 높은 타당도를 제공하지만, 이로 인해 인종 간 고용 비율의 불균형이 발생할 가능성이 높습니다. 이를 해결하기 위한 다양한 방법이 시도되고 있지만, 완벽한 해결책은 아직 존재하지 않습니다.
3-2. Content-Validity Considerations in the Selection of Measure
(측정 도구 선택 시 내용 타당도 고려)
내용 타당도(Content Validity)는 테스트 항목이 실제 직무에서 요구되는 능력과 얼마나 밀접하게 관련이 있는지를 평가하는 개념입니다. 일반 인지 능력은 다양한 방식으로 측정될 수 있으며, 지원자가 테스트 항목을 직무와 관련이 있다고 인식하는 것이 중요합니다.
실무에서 내용 타당도를 높이기 위한 방법 중 하나는 논리적 측정 접근법(logic-based measurement approaches)입니다. 예를 들어, 직무에서 실제로 사용되는 자료를 기반으로 한 읽기 이해 테스트를 구성하면, 지원자가 이 테스트가 직무와 밀접하게 관련이 있다고 느낄 수 있습니다. 이를 통해 지원자의 테스트 수용도를 높일 수 있으며, 지원자가 자신의 능력을 더 잘 발휘할 수 있는 환경을 제공할 수 있습니다.
결론적으로, 실무에서 인지 능력을 측정할 때 내용 타당도를 높이는 것은 매우 중요한 요소입니다. 이를 위해 특정 능력 테스트를 직무와 직접적으로 관련된 방식으로 설계하는 것이 필요하며, 이는 지원자가 테스트를 더 잘 수용하도록 하는 데 도움을 줍니다.
3-3. Validity Generalization and the Uniform Guidelines, Principles, and Standards
(타당도 일반화와 통일된 가이드라인, 원칙 및 표준)
타당도 일반화(Validity Generalization)는 다양한 직무에서 일반 인지 능력 테스트가 일정 수준의 타당도를 보인다는 것을 의미합니다. 이 개념은 여러 연구에서 확인되었으며, 많은 직무에서 일관된 성과 예측 타당도를 제공합니다. 그러나 통일된 고용 절차 지침(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, 1978)에는 타당도 일반화에 대한 언급이 없습니다. 이 지침이 발표된 이후에 대부분의 타당도 일반화 연구가 이루어졌기 때문입니다.
Uniform Guidelines에서는 직무와 관련된 테스트가 전문적인 기준을 준수해야 한다고 명시하고 있지만, 타당도 일반화를 반영한 내용이 포함되지 않았습니다. 그러나, 미국 교육 연구 협회(American Educational Research Association, 1999)와 산업 및 조직 심리학회(SIOP, 2003)의 지침에서는 타당도 일반화의 중요성을 강조하며, 이를 고용 테스트의 타당성을 평가하는 핵심 도구로 보고 있습니다.
Copus(2006)는 미 연방 계약 준수 프로그램(OFCCP)이 고용 차별을 규제하는 과정에서 타당도 일반화를 무시하고, 고용주에게 개별적인 타당도 연구를 요구하는 방식에 대해 비판했습니다. 그는 타당도 일반화가 이미 과학적으로 입증된 방법이므로, 개별적인 타당도 연구 없이도 그 결과를 신뢰할 수 있다고 주장했습니다.
결론적으로, Uniform Guidelines와 같은 기존의 지침은 타당도 일반화와 상충되는 부분이 있습니다. 따라서 새로운 과학적 연구 결과를 반영한 보다 현대적인 지침이 필요하다는 주장이 제기되고 있습니다.
4. Conclusion (결론)
이 장에서는 일반 인지 능력(General Cognitive Ability)이 직무 성과 예측에서 어떻게 중요한 역할을 하는지를 살펴보았습니다. 연구 결과, 일반 인지 능력 테스트는 다양한 직무에서 일관되게 높은 예측 타당도를 보였으며, 이는 직무 복잡도가 높을수록 더욱 두드러졌습니다. 직무 성과뿐만 아니라 교육 성과 예측에서도 일반 인지 능력은 매우 유효한 도구임이 입증되었습니다.
일반 인지 능력 테스트는 인재 선발에서 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 이는 다양한 직무에서 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 기업과 조직이 효율적으로 인재를 선별하는 데 필수적인 요소로 평가됩니다.
그러나 일반 인지 능력 테스트는 인종 간 평균 차이로 인해 고용 비율에 영향을 미칠 수 있다는 문제가 있습니다. 특히 흑인과 히스패닉 지원자는 백인이나 아시아계 지원자에 비해 평균적으로 낮은 점수를 받는 경향이 있으며, 이는 고용에서 불균형을 초래할 수 있습니다. 이러한 다양성-타당성 딜레마는 해결하기 어려운 문제로 남아 있습니다.
결론적으로, 일반 인지 능력 테스트는 여전히 직무 성과를 예측하는 가장 효과적인 도구 중 하나로 인정받고 있습니다. 하지만, 인종 간 점수 차이에 따른 고용의 불균형 문제는 여전히 조직들이 해결해야 할 중요한 과제로 남아 있습니다. 일반 인지 능력 테스트의 강력한 예측력을 활용하는 동시에, 다양한 인종 및 민족 그룹에 공정한 기회를 제공할 수 있는 방법을 모색하는 것이 중요합니다.
최근 HR에서 중요시되는 키워드 중 하나가 I&D인데, 본 장에서는 인종 간에는 실제 인지 능력 차이가 있음을 말하고 있다. 또한 일반 인지능력이 직무성과와 교육성과 예측에 선형적인 관계가 있다는 것도 말하고 있는데, 성과 극대화가 더 중요 시 되는 기업의 입장에서 다양성을 어떤 관점에서 바라보고 대해야 할까? 칼같이 인지능력 검사를 해서 단순히 인지능력이 뛰어난 흑인을 채용하면 되려나...
