万级题库！北森CATA做到了！

北森CATA（能力倾向计算机自适应测验），作为一项评估认知能力的测验，对很多企业而言不仅用于面试参考，也会在招聘中作为硬性的选拔标准，筛选出优质候选人。自2017年问世以来，作答量每年超200万并持续增长着，目前已累计达1000万。

面对日益增长的作答量，我们也持续地推进CATA的建设，除了借助CATA本身的自适应抽题机制发挥评估精准性和防作弊的效用外，也在按照每月更新数百题的坚定步伐持续扩充题库。

截至2021年11月26日，CATA题库突破1万题，正式成为一个万级题库的计算机自适应测评产品。

题库的扩充，除了严谨地出题、配套严格地审查校对，更为关键的是，如何为这些新题目附上准确的难度和区分度参数。

题目参数的稳健性直接影响抽题和候选人的能力值估计，这是计算机自适应技术最关键的环节。而要实现这一效果，每题至少要收集1000人次的真实作答数据，用这些数据来估算新题目的难度和区分度，确保这些新题目上线后的选题和能力值估计是准确有效的。

CATA通过每个维度随机抽取1道新题目的方式，来实现新题目的真实数据收集(不参与计分)。只有单题作答超过1000人次以上的新题目，才会被拿来估计参数，并在确保参数正常后才会加入正式计分的题库中。

在出题上，我们追求的是质量第一，兼顾速度。

在学术界，长时间跨度的题库测验，有个难点需要考虑，即新老题目的参数估计需要在同一量尺上进行，以保证新老题目量尺的一致性，否则跨年的测评结果会出现较大变化。

比如说，19年上线题目的参数是基于19年的作答者计算的，而21年上线题目的参数则可能是基于21年作答者计算，而19年与21年的作答者间可能存在差异，导致不同年份之间的测量结果不一致。

从连续三年的数据来看，CATA克服了这一难题。整体看来，2019-2021连续三年的基于院校的分值比较稳定，表明CATA具有跨年度的稳定性，测量性能很好，克服了计算自适应测评的参数漂移问题。在具体做法上，CATA通过“锚人设计”这一技术解决了该难题。

2018年我们基于CATA做了行业人才的认知能力水平评估，会发现金融行业对优秀人才吸引力最强，互联网最弱。但在2021年，我们在做数据分析时，发现互联网整体的人才吸引力在提升。

具体表现为：互联网行业候选人的整体认知能力水平从18年第四名提升至21年的第二名，而金融行业候选人的整体认知能力水平始终都排在第一名，一直是优质人才的优先选择。

CATA评估结果具备跨年度稳定性，保障了我们能够利用多年的数据积累为客户提供准确有效的大数据对标服务。大家在使用北森CATA时，可基于自身所在行业申请大数据对标，了解到自身候选人质量在行业内的水平和对候选人的吸引力情况。

随着工作年限增加，候选人的认知能力呈下降趋势。一方面参加工作以后，工作内容以解决实际问题解决为主，脱离了应试环境，再考察此类题目不太适应；另一方面CATA评估的认知能力属于流体智力，研究表明，流体智力会随着年龄的增大而缓慢衰减，这也与CATA的数据结果相互印证。

我们也会发现，即使工作10年以后，不同学历间的认知能力差异仍然很大，高学历者仍表现出更强的认知能力水平，说明CATA在社招场景同样具有区分性。

为此，我们也可提供社招的百分位对标数据，以供客户根据自身实际情况调整社招分数线。

若想了解更多对标数据，欢迎详询北森客户经理和顾问，我们会在保证数据隐私和安全的情况下，助力客户成功~

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万级题库是CATA马拉松长跑的一个阶段性里程碑，但CATA升级的脚步不会停歇。我们将持续丰富题库，优化题目质量，助力企业实现更精准有效的甄选，发现“聪明”的候选人。

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