Begåvning och motivation: Evidens för tolkning i urvalssituationer

Anders SjöbergUrvalsbeslutSkriv en kommentar

Den psykologiska forskningen skiljer på adderande och modererande faktorer för att predicera prestation. Adderande faktorer fungerar som det låter, varje faktor adderar varandra för att förklara variationen i ett utfallsmått (tex prestation). I en modererande modell (också kallad interaktionsmodell) är det samvariation tillsammans mellan två eller fler variabler som tillsammans bidrar till att förklara variationen i den beroende variabeln.

Väldigt många teorier som används för att förklara hur olika psykologisk faktorer samvarierar har modererande inslag, alltifrån forskning om ohälsa på arbetet till arbetsmotivation.

Rent statistiskt för att undersöka detta så använder vi + (plus) för de adderande modellerna och * (gånger) för interaktionsmodellerna. En klassisk teori som anammar denna modererande modell är Vrooms (1964) teori om motivation och begåvning, formellt kan den uttryckas som;

Prestation =f(Begåvning*Motivation).

Teorin utgår från ett antagande att om personen INTE är motiverad spelar det ingen roll hur begåvad personen är. Alltså noll motivation och hög begåvning ger låg prestation, men om motivationen höjs kommer kommer begåvningen att betyda att prestationen höjs betydligt.

I praktiken är det vanligt att rekryteraren (förmodligen utan att veta om Vrooms teori) kan uttrycka sig så här.

Kandidaten har höga poäng på BasIQ (ett begåvningtest) vilket betyder sannolikt en god problemlösningsförmåga, men vi ser i MAP (ett personlighetstestet) och i intervjun att kandidaten inte visar på tillräcklig motivation för att ta sig an arbetsuppgiften (lågt på ambition och ordentlighet). Däremot har vi en kandidat med medelpoäng på BasIQ och väldig tydlig motivation för arbetsuppgiften, därför rekommenderar vi hen.

Med andra ord så ”straffas” personen för sin låga motivation, och den höga poängen på begåvning ”spelar ingen roll”.

Men stämmer detta, är det verkligen så? Ett annat alternativ är att både motivation och begåvning har lika starkt samband med prestation, det är bra att vara både begåvad och motiverad och sämst för prestationen är om kandidaten är varken begåvad eller motiverad. Men, avsaknad av antingen begåvning eller motivation har lika stor negativ effekt, med andra ord, de båda faktorerna kompenserar varandra, den lågt begåvad kan kompensera med en enorm motivation, och den omotiverade kan kompensera med sin höga begåvning.

Alltså + istället för *.

Ett annat sätt att illustrera en adderande modell är att motivation och begåvning är oberoende faktorer som inte påverkar varandra i förhållande till prestation, de förklarar olika delar av prestationen.

Men om nu många teoretiker och praktiker anammar den modererande modellen (*) vad säger forskningen, stämmer det verkligen?.

Nu har detta undersökts, och det är förvånande resultat, den adderande modellen vinner överlägset, många av vår gamla hederliga teorier inom psykologin bör ses över och modifieras, OMGÅENDE.

Det är ett forskarteam bestående av Van Iddekinge, Aguinius, Mackey, och DeOrtines (2017) som har gjort ett fantastiskt arbete genom att inte bara läsa igenom 3000 publicerade artiklar, bokkapitel och avhandlingar utan också kontaktat forskare och sammanlagt kunna få ta del av 55 databaser för att testa forskningsfrågan om + eller *. I en vanlig meta analys räcker det att läsa artiklar för att finna data som kan ingå i en analys, men för att testa interaktioner behövs oftast original data, dvs individuella resultat från de som ingått i studien. Efter att kontaktat 57 författare som hade data på tre variabler i en och samma studie, prestation begåvning och motivation kunde analysen börja. Sammanlagt var det 11 283 individuella resultat som ingick i analysen. En mängd olika intelligenstest ingick som mått på begåvning och olika typer att motivationsmått ingick i analysen. Intelligenstest utgick från att det var ett mått på generell begåvning. Motivation definieras som ” an unobservable force that directs, energizes, and sustains behavior”. Motivationsmåtten delades upp i ”state” och trait” mått. State mått på motivation mäter om individen är motiverade av en viss typ av prestation, medan trait mäter en generell motivationsfaktor hos individen. Dessutom delades data upp om det var experiment eller fältstudier, och om måttet på prestation var subjektivt eller objektivt, och om prestation mättes som lärande eller arbetsprestation.

Resultatet visade att state var viktigare än trait för att predicera prestation, motivation och begåvning var lika viktiga för att förutsäga prestation. Den multiplikativa effekten var INTE starkare i experimentella studier i jämförelse med fältstudier. Begåvning var viktigare för lärande (training performance) i jämförelse med arbetsprestation. Och begåvning var viktigare i jämförelse med motivation när prestation mäts objektivt (inte skattningar av prestation).

Även om detta är intressanta resultat så de viktigaste fyndet i denna studie är att den multiplikativa modellen inte får stöd, istället är det så att den additativa modellen får stöd. Vid en jämförelse så står den multiplikativa modellen endast för ytterligare 2% förklaringsgrad i prestation, en försumbart samband när det sätts i jämförelse med den kompensatoriska modellen där begåvning och motivation (52%) tillsammans samvarierar betydligt starkare med prestation. Således kan många teorier som säger att ”om personen INTE är motiverad spelar det ingen roll hur begåvad hen är”. Det är alltså fel. Istället ger forskning idag stöd för att både motivation och begåvning är viktiga för prestation, men att dessa båda variabler kan kompensera varandra, tex kan en person som inte är så motiverad prestera bra på jobbet om samma person är begåvad. Och tvärtom, en person som inte är så begåvad prestera bra på jobbet om samma person är motiverad.

Detta får naturligtvis inte bara en teoretisk betydelse utan en högst praktisk betydelse vid bedömning i urvalssituationer. Du ska välja de som är både begåvade och motiverade, men du ska inte per automatik välja bort begåvade som inte bedöms vara motiverade, och inte heller välja bort de som är motiverade men inte begåvade.

Ett exempel på den additativa modellen är Evidensbaserat Urval (EBU) där målmedvetenhet och begåvning tillsammans ses som två kompenserande faktorer. Målmedvetenhet, som det mäts i MAP, har ett inslag av motivation som mycket väl kan användas i urvalssituationer. Algoritmen för att predicera arbetsprestation struntar i interaktionseffekten och går 100% på den additativa modellen, nu med ytterligare stöd från denna meta analys.

Referenser

Van Iddekinge , C.H., Aguinis, H., Mackey, J.D., & DeOrtentiis, P.S. (2017). A meta-analysis of the interactive, additive, and relative Effects of cognitive ability and motivation on performance. Journal of Management. DOI: 10.1177/0149206317702220

Vroom, V. H. 1964. Work and motivation. New York: Wiley.

 

 

Dela detta inlägg

Kommentera

E-postadressen publiceras inte. Obligatoriska fält är märkta *

Denna webbplats använder Akismet för att minska skräppost. Lär dig hur din kommentardata bearbetas.