La question de la sécurité
Alors que les avancées technologiques se heurtent de plus en plus à de nouvelles tactiques de triche émergentes, il ne s'agit que de l'une des nombreuses menaces de sécurité qui affligent souvent les organisations de test. Ces menaces présentent plus qu'un simple danger pour vos éléments de test ; ils constituent également une menace sérieuse pour la réputation même des références de votre organisation. Les implications financières des failles de sécurité sont également importantes ; cette année seulement, le coût moyen d'une faille de sécurité a augmenté de 2,6 %, passant de 4,24 millions de dollars en 2021 à 4,35 millions de dollars en 2022 . Cependant, lorsque l'intelligence artificielle (IA) est exploitée, le coût moyen d'une violation de données peut être réduit jusqu'à 3,05 millions de dollars . Avec l'évolution des tactiques de triche telles que la collecte d'objets, les tests par procuration et des mesures technologiques plus avancées, telles que l'utilisation d'écouteurs Bluetooth sans fil pour communiquer avec un tiers pendant l'examen, la liste des menaces auxquelles votre organisation peut être confrontée ne cesse de s'allonger. . Pour protéger la réputation de votre organisation et assurer le succès de vos évaluations, il est essentiel de disposer de la technologie appropriée pour lutter contre ces menaces émergentes à chaque étape du cycle de développement et de livraison des examens, à commencer par le développement des examens. Aujourd'hui, les outils et techniques d'IA, tels que le test linéaire à la volée (LOFT) ou la génération automatisée d'éléments (AIG), sont depuis longtemps utilisés dans le développement des examens pour fournir une couche de sécurité supplémentaire pour les éléments d'examen, mais à mesure que le paysage des tests évolue, ces les outils commencent à ne plus fournir la couche de défense qu'ils offraient autrefois, en plus de fournir leurs propres défis.
De combien d'éléments avons-nous besoin dans notre banque d'éléments pour réduire l'exposition et maintenir l'intégrité de l'examen ? Quels sont les domaines d'examen qui doivent être couverts pour assurer une compréhension précise des connaissances ? Combien d'experts en la matière (PME) devons-nous recruter pour couvrir correctement ces domaines ? Bien que ce soient quelques-unes des questions les plus courantes que de nombreuses organisations de test commencent à poser tôt dans le processus de développement de l'examen, il est également important de prendre en compte les défis supplémentaires que ces questions présentent, tels que l'épuisement professionnel des PME, le roulement, les préjugés humains, la nouveauté du contenu, le manque d'agilité. en changeant de sujets d'examen, etc. Il n'est pas étonnant que le développement d'examens puisse rapidement épuiser votre temps, votre argent et vos ressources en main-d'œuvre… C'est-à-dire jusqu'à maintenant. Et si vous pouviez augmenter la productivité, la créativité et la vitesse de création d'éléments, tout en rationalisant le temps passé par les PME à réviser le contenu, en éliminant le temps et les coûts supplémentaires liés à la génération de questions à partir de zéro ? Bien que cela puisse sembler idéal et trop beau pour être vrai, la seule question en suspens qui reste est de savoir comment cela fonctionne-t-il ?
L'émergence de l'IA
La prochaine génération de développement de tests utilise la génération d'éléments assistée par l'IA pour réduire le temps nécessaire pour créer et stocker une gamme d'éléments de qualité, tout en travaillant avec vos PME pour mieux comprendre les besoins de votre programme, en apprenant à générer des éléments de meilleure qualité plus il prend connaissance du contenu de votre examen. En mettant en œuvre ce type d'IA révolutionnaire, votre organisation peut rationaliser le processus de développement des éléments, créant un volume plus élevé d'éléments d'examen de qualité jusqu'à 10 fois plus rapide. Cela permet à votre PME de passer plus de temps à examiner les éléments générés par l'IA, tout en affinant le modèle d'IA pour obtenir de meilleurs résultats. Les PME n'ont plus besoin de passer la majorité de leur temps à digérer les domaines d'examen et à créer des éléments à partir de zéro. Bien que cela puisse sembler génial, la question qui se pose d'en haut demeure : comment ça marche ? La suite d'outils d'IA de Finetune permet à votre programme de générer un contenu de qualité sans s'appuyer sur des modèles, des clones ou des variantes, afin de fournir des éléments uniques, basés sur les domaines requis pour votre examen. Produire rapidement des scénarios et des situations authentiques, même dans les domaines les plus complexes qui, jusqu'à présent, ne pouvaient être acquis qu'en employant plusieurs PME pour examiner des documents très détaillés dans le domaine requis. Le modèle d'intelligence artificielle de Finetune vise à fournir un développement d'articles sécurisé et efficace, sans sacrifier la qualité.
Sécurité : Réduisez la possibilité de violations tout en fournissant simultanément aux PME des éléments de test de qualité produits à un rythme rapide. Construire un plus grand volume de Éléments générés par l'IA pour vos évaluations tout en créant une couche de sécurité supplémentaire grâce à une exposition réduite des éléments, en garantissant la longévité de vos formulaires d'examen et en préservant le prestige de vos informations d'identification.
Efficacité : Produisez des articles jusqu'à 10 fois plus rapidement qu'avec une approche d'écriture d'articles conventionnelle. De plus, le modèle d'IA prend également moins de temps à établir, tout en éliminant les coûts des autorisations de droits d'auteur, ce qui réduit considérablement le temps et les coûts d'investissement de votre organisation, tels que ceux encourus par la tenue d'ateliers de rédaction fréquents.
Qualité : le modèle d'IA augmente la créativité et la variation des éléments, sans l'utilisation de modèles, en éliminant les clones et les variantes. Tirez parti de nouveaux scénarios qui ne seraient généralement réalisés que grâce à une collaboration étendue avec les PME, tout en maintenant un accent rigoureux sur la qualité. Le modèle de Finetune est conçu pour vous offrir la flexibilité dont votre programme a besoin, en apprenant de vos PME et en intégrant leurs compétences, leur taxonomie et leur complexité cognitive à chaque utilisation.
L'investissement important que font les organisations dans leurs titres de compétences se mesure non seulement financièrement, mais aussi en temps, en efforts, en perception et en réputation. Bien que le coût de la génération d'articles représente une part substantielle de l'exécution et du maintien d'un programme de licence ou d'accréditation réussi, considérez les coûts supplémentaires encourus dans chacun de ces domaines par les failles de sécurité, et ce prix dépasse de loin la moyenne de 4,35 millions de dollars rien qu'en 2022. En tirant parti de la génération d'éléments assistée par l'IA de Finetune, votre organisation protège plus que vos actifs d'examen, elle garantit la vitalité et la pertinence continues de vos diplômes.
Alors, comment déterminez-vous si la génération d'éléments AI de Finetune peut bénéficier à votre programme ? Bien que cette approche innovante de l'IA puisse sembler intimidante à saisir, la mise en œuvre et l'utilisation de l'outil sont tout sauf intimidantes. Le modèle d'IA de Finetune peut non seulement renforcer la sécurité de votre examen avec moins de points de contact physiques, mais également améliorer le développement de l'examen grâce à la génération d'éléments créatifs et à un vaste pool d'éléments, prolongeant la durée de l'examen grâce à une exposition réduite des éléments. En tirant parti de la génération d'éléments assistée par l'IA de Finetune, protégez plus que les ressources d'examen et assurez la vitalité, la pertinence et la sécurité continues de vos informations d'identification.
Prêt à en savoir plus ? Voyez par vous-même comment les solutions d'IA de Finetune peuvent rationaliser votre processus de développement de tests, maintenir la qualité de vos éléments et sécuriser vos évaluations.