ここ数年で技術力は飛躍的に向上し、すべての学生のニーズに応える教育製品やサービスをカスタマイズする新たな可能性が生まれました。評価も例外ではなく、教育評価の設計と実施における従来の慣行を革新する可能性のある革新が間近に迫っています。パーソナライズされた評価は、私たちが重視するスキルをより正確に測定し、すべての学習者にとって公平性を高める大きな可能性を秘めています。しかし、評価設計にパーソナライズを取り入れることには特有の課題があり、ETSでの取り組みのいくつかはその取り組みの中心となっています。
体系的な研究計画に従い、私たちは
- 言語、興味、事前知識、文化的背景など、評価を個別化するために用いられる個人レベルの要素を調査すること。
- パーソナライズされた評価が学習と個人の成長をどのように支援できるかを探ってみましょう。
- 個別化された評価の結果を比較するための先駆的な測定手法、
- テスト担当者がパーソナライズが適切かどうか、どのように実装するかを判断するための理論構築、そして
- パーソナライズが学生の成果に与える影響の証拠収集。
私たちの目標は、パーソナライズされた評価が 本当にすべての学習者に良い影響を与えられるのかという問いに答えることです。
研究と技術革新を通じて、すべての受験者にとって評価をより公平で効果的にすることを目指しています。
- パーソナライズをどの程度、どのように評価に実装できるかには無限の組み合わせがあります。私たちの研究は、学習者、教師、教育政策立案者にとって、さまざまな状況下でパーソナライズの恩恵を最大化するための重要な指針を提供しています。
- 受験者が 評価に持ち込む個人的な資質(背景知識、興味、過去の経験など)に関するより広範な証拠に基づいてパーソナライズを行うことで、試験不安を減らし、モチベーションを高め、受験者が本当に何ができるのかをより正確に把握する方法を見つけています。
- 私たちは、テクノロジーが学習者に評価時に受けるサポートをパーソナライズすることを可能にすることを実証しています。適切な足場を提供することで、教師が教科により深く関わり、教師が指導に役立つより良い情報を提供できます。例えば、英語学習者自身で英語評価を完了できない学習者 に語学支援を提供することです。
- 個別評価は、スコアやレポートをできるだけ有用で理解しやすくするために新しいアプローチを必要とします。 私たちは、異なる評価体験でのパフォーマンスを比較する革新的な手法の先駆的な導入 や、結果の提示方法を最適化して指導に役立て、学習を促進する研究を通じて先導しています。
- 私たちは教師や生徒と直接協力し、教育システムで最も重要な人々である生徒とその教師のニーズに応えるために、パーソナライズされた評価がどのように機能すべきかを理解し共有するために、革新的なテストデザインに取り組んでいます。
- 厳密かつ体系的な研究プログラムを通じて、個別評価におけるベストプラクティスのエビデンスをより深く理解し共有し、教育システム全体に恩恵をもたらすよう努めていきます。
私たちのチームの最先端研究であるパーソナライズされた評価について詳しく知りたい方は、2025年のアメリカ教育研究協会(AERA)および全米教育測定評議会(NCME)の会議に参加するか、この場や研究者 のLinkedIn プロフィールでフォローしてください。
AERAおよびNCMEプレゼンテーションセッション
4月23日(水)
AI時代におけるベイズネットワークの応用。トレーニングセッション。(午前8時、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、デンバー・ボールルーム4)
インタラクティブダッシュボードレポートの設計と評価のためのツールと戦略。トレーニングセッション。(午後1時、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、コロラド・ボールルームCD)
4月24日、木曜日
生成AIによる数学の単語問題の即時コンテキストパーソナライズ(Context-AI)。セッション 中のイノベーションデモンストレーションセッション1。(午前9時45分、ヒルトン・デンバー・シティセンター、コロラド・ボールルームGH)
標準化された入学試験は公平ですか?もしそうでなければ、どうすればより公平にできるでしょうか? 組織的なディスカッション。(午前9時45分、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、マティ・シルクス・ルーム)
形成的評価と教育的測定。教室 評価の性質と厳密さに関するセッションにて。(午前11時30分、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、デンバー・ボールルーム1-2)
多項目テストのサブスコア付加価値。セッション中の スコア報告。(午後3時15分、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、デンバー・ボールルーム3)
学習進行を伴ったAIと数学の会話を強化する。セッションでは 「生成AIの数学教育への応用:機会と課題」(午後3時15分、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、ペンローズ・ボールルーム2)
学生解法経路とLLMを用いた数学的学習強化の探求。セッションでは 「生成AIの数学教育への応用:機会と課題」(午後3時15分、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、ペンローズ・ボールルーム2)
4月25日、金曜日
文化的に反応した評価(オリジナルおよび適応されたNAEP項目からなる結果)。セッション内容 、アイテム、テスト開発。(午前9時45分、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、デンバー・ボールルーム、5-6時)
NAEP数学における努力、動機、パフォーマンスの関係。 大規模な調査ベースの評価における学生行動の検証。(午後3時15分、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、デンバー・ボールルーム 5-6)
学年を超えた関与を、低リスクで大規模な数学評価で行う。セッション中 テスト受験(脱)関与の理解:低リスク評価における予測因子、テスト設計、眼球運動。(午後4時30分、ヒルトン・デンバー・シティセンター、デンバー・ボールルーム 5-6時)
4月26日(土)
『学生エンゲージメントのマイクロモデル:学習者モデリングにおけるボトムアップアプローチ』。セッション「 デジタルツールがリテラシー、学習参加、学生の成長に与える影響 」(午前8時、コロラド・コンベンションセンター、ブルーバード・ボールルームルーム3D)
自動化された項目開発ワークフローのための数学問題難易度予測。セッション中 大規模大規模評価のための大規模言語モデルの活用:機会と課題。(午前9時45分、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、デンバー・ボールルーム1-2)
社会文化的に応答性の高い評価と測定:理論、測定、システムレベルの政策への示唆。(午前11時30分、ヒルトン・デンバー・シティ・センター、コロラド・ボールルームCD)
成功予測:教員免許評価における再受験行動の共同モデリング。セッション中の ライセンスと認定。(午後3時15分、ヒルトン・デンバー・シティセンター、コロラド・ボールルーム・アルバータ)
記憶された成功体験が子どもたちの数学領域におけるコスト認識に与える影響。セッションでは、知 覚コストの概念を用いて、学生学習の認知理論と動機付け理論を橋渡しします。(午後3時20分、コロラド・コンベンションセンター、ブルーバード・ボールルーム3C室)
『持続性と学術的レジリエンスの測定:システマティックレビューと運用的定義』。セッション「 STEM学習と教育心理学の進歩 」(午後5時10分、コロラド・コンベンションセンター、展示ホールF)
4月27日(日)
多言語学習者のニーズに応えるためのパーソナライズされた評価の活用:教師の洞察。教師の 視点を取り入れてAI駆動のパーソナライズ教育ツールを設計 するセッション(午前8時、コロラド・コンベンションセンター、ルーム103)
数学評価における生成AIを用いた即時コンテキストパーソナライズ:教師との共同設計。教師の 視点を取り入れてAI駆動のパーソナライズ教育ツールを設計 するセッション(午前8時、コロラド・コンベンションセンター、ルーム103)
デジタルパーソナライズ評価における教師の役割。教師の 視点を取り入れてAI駆動のパーソナライズ教育ツールを設計 するセッション(午前8時、コロラド・コンベンションセンター、 ルーム103)
教師と共にAI強化されたインタラクティブレポートの設計と評価。教師の 視点を取り入れてAI駆動のパーソナライズ教育ツールを設計 するセッション(午前8時、コロラド・コンベンションセンター、ルーム103)
多言語学習者のための英語言語芸術評価の向上:共同設計アプローチ。セッション中 多 言語学習者の教育的公平性の推進:コミュニティプログラムから形成的ライティング評価まで (午後1時30分、コロラド・コンベンションセンター、フォーシーズンズ・ボールルーム1)