报告人简介：

李孟桐，博士，毕业于美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 (UIUC) 心理学系，主修工业组织心理学方向。主要研究方向包括人才选拔及测评、领导力及心理统计测量等，注重于测评工具的设计及优化、领导力理论的拓展，以及基于AI/大数据技术的绩效及个体差异评估等。近年来于Journal of Applied Psychology、Organizational Research Methods、Assessment、Applied Psychological Measurement等期刊上发表论文，开发的autoFC R程序包目前已得到超过12000次下载。

报告简介：

个体的人格特质水平与其工作绩效、工作态度以及领导力效能等指标息息相关，因此企业在招聘及选拔程序中，亦经常采用人格测评工具。但是，人格测评普遍存在作假及作答偏差等问题，这为准确测量人格特质带来了严峻的挑战。为解决这一问题，我们采用迫选(forced-choice)测量的形式，通过实证研究，表明迫选量表既能大大减少作假及作答偏差，同时又能保留良好的信效度；与此同时，开发了易于使用的R程序包，大大降低了迫选量表编制的技术门槛。由此，从实用性和易用性两方面提供佐证，表明迫选量表不失为一种高效的测评工具，并提出可能的优化建议。