ETS^® AI 연구소™를 위한 중요한 통찰

ETS^® AI 연구™ 소의 작업은 사용자 요구에 의해 주도됩니다. 그리고 교육과 학습의 미래는 거의 예측이 불가능하지만, 연구실은 다음과 같은 중요한 통찰을 중심으로 우리의 비전을 설계합니다.

효율성

학습자는 교육 및 인력 준비 프로그램과 해당 프로그램의 필수 교육 평가에 접근, 참여, 완료하는 효율성을 통해 지원받을 수 있습니다. 교육자는 학습자의 참여, 진도, 성과에 대한 진단적이고 전체적인 평가를 위한 효율적인 방법으로 지원받을 수 있습니다.

유연성

대면 환경이 교사, 부모/보호자, 자기 촉진의 조합으로 안내되는 덜 표준화된 대면 대면, 원격 및 혼합 경험으로 전환됨에 따라 학습 방식은 다양합니다. 사용자 요구를 충족하기 위해서는 선택, 개인화, 적응, 자기 페이스 조절 및 통합 기능을 제공하는 솔루션이 필요합니다.

통찰

교육자, 학부모, 학습자는 디지털 솔루션에서 수집된 풍부한 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 때 자동화된 도구를 통해 지원받을 수 있습니다. 데이터 해석을 지원하는 라이브 서비스 모델은 실시간 피드백과 권고, 대담한 사용자 인터페이스와 직관적인 사용자 경험을 갖춘 인터랙티브 보고 플랫폼으로 대체되어 학습을 안내할 것입니다.

효능

사용자와 의사결정자들은 어떤 솔루션이 누구에게, 왜 효과적인지에 대한 정보를 계속 찾으려 할 것입니다. 그러나 총괄적 평가 점수와 같은 고위험 결과 간의 관계에 대한 의존도는 줄어들고, 대신 해결책이 참여, 지속, 학습 진행을 지원한다는 의미 있는 증거에 기반해 결정이 이루어질 것입니다.

형평성

정책 입안자와 관리자들은 디지털 격차, 비균일한 데이터 기준, 학생 하위 집단 간 효율성 차이 등 EdTech의 형평성 문제에 계속 대응할 것입니다. 학습 및 평가 업체들이 이러한 문제를 어떻게 해결하고 있는지에 대한 정보는 기대됩니다.

윤리

데이터의 책임 있는 사용, 특히 데이터 수집, 처리, 저장 및 기술 강화 솔루션에 적용되는 방식에 대한 기대와 규제가 증가할 것입니다. 데이터 정책의 투명한 소통은 필수 요소가 될 것입니다.