Образовательное тестирование переживает фундаментальный сдвиг. Впервые искусственный интеллект предлагает возможность отойти от стандартизированных, универсальных оценок в сторону динамических, персонализированных методов. Однако простое применение ИИ к существующим несовершенным системам рискует усилить предвзятость и увековечить неравенство — по сути, «замостить старые колеи» новыми технологиями.
Для создания действительно эффективного и справедливого будущего оценивания необходимо интегрировать два ключевых подхода: Проектирование, основанное на доказательствах (Evidence-Centered Design, ECD) и Универсальный дизайн обучения (Universal Design for Learning, UDL). Это означает, что приоритетом должна быть доступность, не как дополнительное условие, а как основополагающий принцип.
Логика оценивания: доказательства и валидность
В основе тестирования лежит сбор доказательств. ECD рассматривает оценивание как юридический аргумент, требуя четкого утверждения (например, «Этот ученик понимает алгебру»), подтверждающих данных (результаты тестов) и достоверного обоснования (логической связи между данными и утверждением).
Критический недостаток многих современных систем заключается в нерелевантных барьерах — препятствиях, которые мешают ученикам продемонстрировать свои истинные знания. Ученик, испытывающий трудности с размером шрифта или скоростью обработки информации, не проваливает тест; он проваливает дизайн теста. Игнорирование этих барьеров приводит к бессмысленным результатам, поскольку производительность становится показателем соответствия требованиям, а не компетентности.
Условный вывод: справедливость за пределами стандартизации
Традиционная модель тестирования основана на ложном предположении, что равные условия гарантируют справедливость. Истинная справедливость требует условного вывода : стандартизировать валидность оценивания, активно изменяя способ подачи материала в соответствии с индивидуальными потребностями.
Представьте себе нерегулируемый микроскоп: размытое изображение — не вина объекта исследования, а недостаток прибора. Аналогично, требование от всех учеников соответствия одним и тем же жестким критериям игнорирует разнообразные способы, которыми они учатся и обрабатывают информацию.
Проектирование для исключений: преимущества для всех
Инвестиции в технологии, разработанные для учащихся с ограниченными возможностями, — это не просто акт инклюзии; это катализатор для улучшения оценивания для всех учащихся. Устраняя барьеры для тех, кто находится на периферии, мы создаем системы, которые более точны, надежны и справедливы во всех отношениях.
Несколько компаний, поддерживаемых такими инициативами, как программа SBIR Министерства образования США, уже доказывают эту концепцию:
- Alchemie (Kasi) : использует компьютерное зрение и тактильные инструменты, чтобы сделать химию доступной для слабовидящих учеников.
- IDRT : предоставляет тесты на американском языке жестов для глухих учеников, устраняя зависимость от письменного английского языка.
- Nimble Tools : интегрирует адаптивные наложения, преобразование текста в речь и увеличение масштаба для персонализации процесса тестирования.
- IQ Sonics : использует музыку для оценки навыков экспрессивной речи у детей с задержками речевого развития.
Системные барьеры и решения на основе ИИ
Проблема выходит за рамки индивидуальных адаптаций. Для обеспечения справедливого доступа необходима системная инфраструктура:
- Presence : обеспечивает безопасный удаленный доступ к терапевтическим услугам.
- Education Modified : переводит индивидуальные образовательные программы (IEP) в практические рабочие процессы для классной комнаты.
Мультимодальный ИИ может динамически адаптировать функции оценивания в режиме реального времени, но это требует осторожной реализации. Как субтитры — когда-то дополнение, а теперь стандарт — доступность должна быть заложена в процесс проектирования с самого начала.
Заключение
ИИ не меняет фундаментальные принципы валидной оценки; он усиливает нашу способность их достигать. Закрепляя инвестиции в ECD и UDL, мы можем обеспечить, чтобы у каждого ученика был четкий путь для демонстрации своих способностей, открывая будущее, где тестирование действительно измеряет знания, а не барьеры.
