SECOMBOT: seleção por competências utilizando um sistema colaborativo 3D com tarefas robóticas

• Main Author: Dias, Claudinei
• Other Authors: Hounsell, Marcelo da Silva
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade do Estado de Santa Catarina 2016
• Subjects: Seleção por competências.; Sistema colaborativo 3D; Simulação robótica; Selection by competencies; 3D Collaborative system; Simulation robotics; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Online Access: http://tede.udesc.br/handle/handle/2052

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:22:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Claudinei Dias.pdf: 3217728 bytes, checksum: cafad13fc588ddad7bd48bd1d088c26c (MD5) Previous issue date: 2015-08-24 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === With the increasing globalization of the economy and business, organizations need to make use of instruments that help recruit and select functional profiles that have the skills to improve their productivity, quality and competitiveness. This paper presents a collaborative telerobotic system, called SECOMBOT, which assists in the selection of competencies through robotic collaborative tasks in shared 3D space. The system was developed based on a Competence Plan using the Know-Do-Share (KDS) model and employing fundamentals of Knowledge, Skills and Attitudes (KSA) model that identify areas of skills required to develop collaborative tasks. Four Training Tasks were implemented to create opportunities to develop skills within the robotic virtual environment and a Main Task to enhance and evaluate the skills acquired or required. A set of metrics is recorded automatically by the system to serve as an instrument to specialists, with data that can be useful in the selection. The SECOMBOT was rated by Human Resources (HR) specialists in a simulated context of Recruitment and Selection (R&S) in a group dynamic in pairs of candidates for Virtual Robot Operator. The results obtained, two tasks have been successfully completed, and one was modeled to require collaborative skills during its execution. Accordingly, it may be suggested that the use of a collaborative system can serve as a complementary tool in the selection process to help identify competencies required for a candidate for a job opening. === Com a crescente globalização da economia e dos negócios, as organizações precisam fazer uso de instrumentos que ajudem a recrutar e selecionar perfis funcionais que tenham competências para aprimorar sua produtividade, qualidade e competitividade. Este trabalho apresenta um sistema colaborativo telerrobótico, denominado SECOMBOT, que auxilia no processo de Seleção por Competências utilizando tarefas colaborativas robóticas em espaço 3D compartilhado. O sistema foi desenvolvido com base em um plano de competências utilizando o modelo Know-Do-Share (KDS), assim como, foi utilizado os fundamentos do modelo Conhecimentos, Habilidades e Atitudes (CHA) que identificam os domínios de competências necessárias para desenvolver as tarefas colaborativas. Foram implementadas quatro Tarefas Treino para oportunizar o desenvolvimento de competências dentro do ambiente virtual robótico, além de uma Tarefa Principal para potencializar e avaliar as competências adquiridas ou requeridas. Um conjunto de métricas é registrado automaticamente pelo sistema, o qual pode servir de instrumento aos especialistas no processo de seleção. O SECOMBOT foi avaliado por especialistas em Recursos Humanos (RH) em um contexto simulado de Recrutamento e Seleção (R&S) em uma dinâmica de grupo com supostos candidatos à vaga de Operador de Robô Virtual. Dos resultados obtidos, duas tarefas foram concluídas com sucesso, sendo que uma foi modelada para requerer competências colaborativas durante sua execução. Nestes termos, pode-se sugerir que o uso de um sistema colaborativo pode servir como uma ferramenta complementar no processo de seleção para auxiliar a identificar competências requeridas em um candidato a uma vaga de emprego.