セキュリティの問題
技術の進歩に伴い、新たな不正行為の手口がますます増えていますが、これはテスト組織を悩ませる多くのセキュリティ上の脅威の 1 つにすぎません。これらの脅威は、テスト項目に危険をもたらすだけではありません。また、組織の資格情報の評判そのものに深刻な脅威をもたらします。セキュリティ侵害の経済的影響も重大です。今年だけでも、セキュリティ侵害の平均コストは、 2021 年の 424 万ドルから 2022 年の 435 万ドルに 2.6%増加しました。ただし、人工知能 (AI) を活用すると、データ侵害の平均コストを最大 305 万ドル削減できます。アイテムの収集、代理テスト、および試験中にワイヤレス Bluetooth イヤフォンを使用して第三者と通信するなどのより高度なテクノロジー主導の手段などの進化する不正行為の戦術により、組織が直面する可能性のある脅威のリストは増え続けています。 .組織の評判を守り、評価を確実に成功させるには、試験の開発から始まり、試験の開発と配信ライフサイクルのすべての段階で、これらの新たな脅威に対抗するための適切なテクノロジを導入することが不可欠です。今日、リニア オン ザ フライ テスト (LOFT) や自動項目生成 (AIG) などの AI ツールと技術は、試験項目のセキュリティ層を追加するために、試験開発で長い間活用されてきました。ツールは、独自の課題を提供するだけでなく、かつて提供していた防御層を提供することが不十分になり始めています。
露出を減らし、試験の完全性を維持するには、アイテム バンクにいくつのアイテムが必要ですか?知識を正確に理解するためにカバーすべき試験領域は何ですか?これらの領域を適切にカバーするには、何人の主題専門家 (SME) を採用する必要がありますか?これらは、多くのテスト組織が試験開発プロセスの早い段階で尋ね始める最も一般的な質問の一部ですが、中小企業の燃え尽き症候群、離職率、人間の偏見、コンテンツの新規性、敏捷性の欠如など、これらの質問が提示する追加の課題を考慮することも重要です。試験のトピックの変更など。 SME がコンテンツをレビューする時間を効率化しながら、生産性、創造性、およびアイテム作成の速度を向上させ、最初から質問を作成するための追加の時間とコストを削減できるとしたら?これは理想的でうますぎるように聞こえるかもしれませんが、残っている未解決の問題は、これがどのように機能するかということです。
AIの出現
次世代のテスト開発では、AI 支援アイテム生成を利用して、さまざまな高品質アイテムの構築と保管に必要な時間を短縮し、SME と協力してプログラムのニーズをよりよく理解し、より高品質のアイテムを生成する方法を学習します。試験内容について学習します。このタイプの画期的な AI を実装することで、組織は問題開発プロセスを合理化し、最大 10 倍の速度で高品質の試験問題を大量に作成できます。これにより、SME は AI によって生成されたアイテムのレビューにより多くの時間を費やすことができ、AI モデルを改良してより良い結果をもたらすことができます。 SME は、試験ドメインの理解と項目の作成に多くの時間を費やす必要がなくなりました。これは素晴らしいことのように聞こえるかもしれませんが、上記の迫り来る疑問は依然として残っています。それはどのように機能するのでしょうか? Finetune の一連の AI ツールを使用すると、試験に必要なドメインに基づいて独自のアイテムを提供するために、テンプレート、クローン、またはバリアントに依存することなく、プログラムで高品質のコンテンツを生成できます。これまで、複数の SME を雇って必要な主題分野の非常に詳細な資料を確認することによってのみ取得できた最も複雑な分野であっても、本物のシナリオと状況を迅速に作成します。 Finetune の AI モデルは、品質を犠牲にすることなく、安全で効率的なアイテム開発を提供することに重点を置いています。
セキュリティ:侵害の可能性を減らしながら、同時に、SME に迅速に作成された高品質のテスト項目を提供します。より多くのボリュームを構築する アイテムの露出を減らしてセキュリティの追加レイヤーを構築し、試験フォームの寿命を確保し、資格情報の威信を維持しながら、評価用に AI によって生成されたアイテム。
効率:従来のアイテム作成アプローチよりも最大 10 倍速くアイテムを作成します。さらに、AI モデルは確立にかかる時間も短縮され、著作権許可のコストが削減され、組織の時間と投資コスト (ライター ワークショップを頻繁に実施することで発生するコストなど) が大幅に削減されます。
品質: AI モデルは、テンプレートを使用せずにアイテムの創造性とバリエーションを増やし、クローンやバリアントを排除します。品質に重点を置きながら、通常は大規模な SME コラボレーションによってのみ達成される新しいシナリオを活用します。 Finetune のモデルは、プログラムに必要な柔軟性を提供し、中小企業から学び、中小企業の能力、分類法、および認知の複雑さを使用ごとに統合するように構築されています。
組織がクレデンシャルに行う重要な投資は、金銭的なものだけでなく、時間、労力、認識、評判によっても測定されます。アイテムを生成するためのコストは、ライセンス プログラムまたは資格認定プログラムを成功裏に実行および維持するための重要な部分ですが、セキュリティ侵害によってこれらの各領域で発生する追加コストを考慮すると、その価格は 2022 年だけでも平均の 435 万ドルをはるかに超えています。 Finetune の AI 支援による問題生成を活用することで、組織は試験資産だけでなく、資格の継続的な活力と関連性を確保することができます。
では、Finetune の AI アイテム生成がプログラムに役立つかどうかをどのように判断しますか?この革新的な AI アプローチは理解するのが難しいように思えるかもしれませんが、ツールの実装と使用はまったく難しいものではありません。 Finetune の AI モデルは、物理的なタッチポイントを減らして試験の安全性を強化するだけでなく、クリエイティブな項目の生成と広範な項目プールにより試験の開発を強化し、項目の露出を減らすことで試験の寿命を延ばします。 Finetune の AI 支援アイテム生成を活用することで、試験資産だけでなく、資格情報の継続的な活力、関連性、セキュリティを確保できます。
詳細を確認する準備はできましたか? Finetune の AI ソリューションがテスト開発プロセスを合理化し、アイテムの品質を維持し、評価を保護する方法をご自身の目でお確かめください。