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  • Telefones e wearables se combinam para avaliar o desempenho do trabalhador

    Smartphones, pulseiras de fitness e um aplicativo personalizado formam um sistema de detecção móvel que avalia o desempenho do funcionário. Crédito:Shayan Mirjafari

    Usando smartphones, pulseiras de fitness e um aplicativo personalizado, pesquisadores criaram um sistema de detecção móvel que avalia o desempenho dos funcionários.

    O sistema funciona monitorando o físico, bem-estar emocional e comportamental dos trabalhadores para classificar os de alto e baixo desempenho.

    O novo sistema de sensoriamento móvel abre caminho para que a tecnologia do consumidor ajude os funcionários a otimizar seu desempenho e, ao mesmo tempo, permita que as empresas avaliem como os indivíduos estão se saindo em seus trabalhos. A abordagem pode ser um complemento e uma alternativa às ferramentas tradicionais de desempenho, como entrevistas e autoavaliações.

    "Esta é uma abordagem radicalmente nova para avaliar o desempenho do local de trabalho usando dados de detecção passiva de telefones e wearables, "disse Andrew Campbell, professor de ciência da computação em Dartmouth. "O sensoriamento móvel e o aprendizado de máquina podem ser a chave para liberar o melhor de cada funcionário."

    No novo sistema, um smartphone monitora a atividade física, localização, uso do telefone e luz ambiente. Um rastreador de fitness vestível monitora as funções cardíacas, dormir, estresse, e medidas corporais como peso e consumo de calorias. Os sinalizadores de localização colocados na casa e no escritório fornecem informações sobre o horário de trabalho e os intervalos da mesa.

    A tecnologia se baseia no trabalho anterior de Campbell, que desenvolveu o StudentLife, um aplicativo que monitora o comportamento dos alunos e prevê o desempenho acadêmico. O sistema de detecção integra os dispositivos de tecnologia prontos para uso usando um aplicativo de telefone recém-projetado, conhecido como PhoneAgent, que é baseado no StudentLife.

    As informações são processadas por algoritmos de aprendizado de máquina baseados em nuvem, treinados para classificar os trabalhadores por nível de desempenho.

    "Esta é a etapa inicial para impulsionar o desempenho por meio do sensoriamento passivo e do aprendizado de máquina. A abordagem abre caminho para novas formas de feedback para os trabalhadores, fornecendo orientação semana a semana ou trimestre a trimestre sobre como estão abordando seu trabalho, "disse Campbell.

    Para testar o sistema, a equipe avaliou o desempenho de supervisores e não supervisores em diferentes setores - incluindo alta tecnologia e consultoria de gestão - com base em uma série de comportamentos relatados pelos próprios trabalhadores do grupo de estudo. O desempenho foi então classificado por fatores como a quantidade de tempo gasto no local de trabalho, qualidade do sono, atividade física e atividade ao telefone.

    O estudo mostra que pessoas com melhor desempenho tendem a ter taxas mais baixas de uso do telefone, experimentam períodos de sono profundo mais longos e são mais ativos fisicamente e móveis. Ao considerar as funções, supervisores de alto desempenho são móveis, mas visite um número menor de lugares distintos durante o horário de trabalho. Os não supervisores de alto desempenho passam mais tempo no trabalho durante os fins de semana.

    Com a capacidade de fornecer feedback ao funcionário e ao empregador, o sistema de detecção móvel destina-se a desbloquear os comportamentos que impulsionam o desempenho. A técnica de monitoramento passivo também oferece benefícios sobre as técnicas de revisão tradicionais que requerem esforço manual e são vistas como onerosas, potencialmente tendencioso e não confiável.

    "Sensores passivos, que são o coração do sistema de detecção móvel usado nesta pesquisa, promessa de substituir as pesquisas que têm sido a fonte primária de dados para identificar os principais correlatos de alto e baixo desempenho, "disse Pino Audia, professor de administração e organizações da Tuck School of Business em Dartmouth.

    De acordo com a equipe de pesquisa, esta é a primeira vez que a detecção móvel foi usada para classificar alto e baixo desempenho em funcionários de diferentes setores. No total, a tecnologia foi testada em 750 trabalhadores nos EUA por um período geral de um ano.

    O sistema foi encontrado para distinguir entre os de alto desempenho e os de baixo desempenho com uma precisão de 80 por cento.

    "O sistema de monitoramento passivo tem o objetivo de capacitar. Essa abordagem certamente pode beneficiar as empresas, mas também pode ser útil para funcionários individuais que procuram melhorar seu desempenho, "disse Campbell.

    A nova tecnologia pode produzir "uma medida de desempenho mais objetiva, oferecendo uma melhor compreensão do ambiente de trabalho e da força de trabalho, tanto dentro como fora do trabalho, "de acordo com um artigo que descreve o estudo a ser publicado no Proceedings of the ACM on Interactive, Tecnologia móvel vestível e ubíqua .

    No estudo, o monitoramento contínuo usando a tecnologia do consumidor foi combinado com questionários tradicionais para categorizar o desempenho. A tecnologia ainda não está disponível nas lojas de aplicativos, mas pode vir para cubículos próximos nos próximos anos.

    A pesquisa, apoiado pela Atividade de Projetos de Pesquisa Avançada de Inteligência (IARPA) dentro do Escritório do Diretor de Inteligência Nacional dos EUA, será apresentado na Conferência UbiComp em Londres em setembro, 2019.

    Pesquisadores nas seguintes instituições contribuíram para este estudo:Dartmouth College; Universidade de Notre Dame; Instituto de Tecnologia da Geórgia; Universidade de Washington; Universidade do Colorado em Boulder; Universidade da Califórnia, Irvine; Universidade Estadual de Ohio; Universidade do Texas em Austin; Universidade Carnegie Mellon.


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