Η παγκόσμια πανδημία μας ανάγκασε να εξελιχθούμε γρήγορα και να προσαρμοστούμε στις νέες τεχνολογίες. Ως αποτέλεσμα, η οικονομία μας αντιμετωπίζει μια απίστευτη ζήτηση τεχνολογίας που επηρεάζει όχι μόνο τον τρόπο λειτουργίας των επιχειρήσεων, αλλά και την αγορά εργασίας και τις απαιτούμενες δεξιότητες που απαιτούνται για τις θέσεις του μέλλοντος. Σύμφωνα με μια έκθεση του Υπουργείου Εργασίας των ΗΠΑ που δημοσιεύθηκε την περασμένη άνοιξη, ένα ρεκόρ 4 εκατομμυρίων εργαζομένων εγκατέλειψαν τη δουλειά τους μόνο τον Απρίλιο, δημιουργώντας ένα ρεκόρ 9,3 εκατομμυρίων θέσεων εργασίας. Με το αυξανόμενο χάσμα δεξιοτήτων που απειλεί την οικονομική σταθερότητα, απλά δεν υπάρχουν αρκετοί ειδικευμένοι εργαζόμενοι για να καλύψουν αυτές τις θέσεις υψηλής εξειδίκευσης σε ορισμένους κλάδους, όπως η εκπαίδευση, η υγειονομική περίθαλψη, τα οικονομικά, η τεχνολογία κ.λπ. Για παράδειγμα, οι επαγγελματίες της τεχνολογίας πρέπει να έχουν προηγμένες γνώσεις σχετικά με το λογισμικό εργαλεία ανάπτυξης όπως C#/.net, κ.λπ. ενώ οι ειδικοί στα χρηματοοικονομικά χρειάζονται σημαντικά οικονομικά προσόντα, όπως διαχείριση χαρτοφυλακίου και περιουσίας, φορολογικός σχεδιασμός κ.λπ.
Καθώς η πανδημία σταμάτησε τις προσωπικές δραστηριότητες, ο κλάδος της εκπαίδευσης και της αξιολόγησης, οι ιδιοκτήτες δοκιμών και οι εξεταζόμενοι αναγκάστηκαν να προσαρμοστούν γρήγορα σε αυτό το νέο κανονικό. Η πανδημία όχι μόνο μεταμόρφωσε τον τρόπο με τον οποίο παρέχουμε αξιολογήσεις, αλλά επίσης επιτάχυνε την ανάγκη για νέες τεχνολογίες που παρείχαν μια ανώτερη εμπειρία εξ αποστάσεως. Σε σύγκριση με άλλους κλάδους όπως οι τράπεζες, η υγειονομική περίθαλψη και η ψυχαγωγία, ο κλάδος της εκπαίδευσης ήταν ιστορικά πιο αργός να υιοθετήσει τέτοιες εξελίξεις στην τεχνολογία. Ωστόσο, τον τελευταίο ενάμιση χρόνο, ο κλάδος της εκπαίδευσης γνώρισε έναν ψηφιακό μετασχηματισμό που, όταν χρησιμοποιηθεί σωστά, μπορεί να αποδειχθεί ουσιαστικός τόσο για τους ιδιοκτήτες όσο και για τους εξεταζόμενους.
Με αυτήν την εξέλιξη στην τεχνολογία ήρθαν μεγαλύτερες προόδους στην Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και τη Μηχανική Μάθηση (ML). Αξιοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη, οι εξετάσεις μπορούν να αξιολογήσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια τις δεξιότητες που απαιτούνται για τις αυριανές θέσεις εργασίας, παρέχοντας μια πιο εξατομικευμένη και προσιτή μαθησιακή εμπειρία. Η διαδικτυακή μάθηση έχει αποδειχθεί ότι αυξάνει την ποσότητα και την ταχύτητα των πληροφοριών που διατηρούνται μεταξύ 25-60%, επιτρέποντας στους υποψήφιους για εργασία να αναπτύξουν δεξιότητες με εκθετικό ρυθμό. Η ενιαία εκπαιδευτική προσέγγιση εξελίσσεται γρήγορα σε μια πιο εξατομικευμένη μαθησιακή εμπειρία που εξοπλίζει καλύτερα τους υποψηφίους με τις σωστές δεξιότητες που χρειάζονται για το εργατικό δυναμικό. Παρέχοντας στους εξεταζόμενους μια πιο προσαρμοσμένη εμπειρία στις εξετάσεις, οι υποψήφιοι λαμβάνουν μια εξατομικευμένη λύση εκμάθησης που ικανοποιεί τις ατομικές τους ανάγκες, ενώ παράλληλα βελτιώνει τις δεξιότητες και τους βοηθά να διατηρήσουν τις γνώσεις τους μακροπρόθεσμα.
Τεχνολογίες όπως η Al και η ML έχουν επιταχύνει τις εξελίξεις στον χώρο μάθησης και αξιολόγησης και αποτελούν κορυφαία παραδείγματα του τρόπου με τον οποίο η τεχνολογία έχει βοηθήσει τους ιδιοκτήτες δοκιμών να συμβαδίσουν με τη ζήτηση για απομακρυσμένες αξιολογήσεις κατά τη διάρκεια της πανδημίας. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη έχει χρησιμοποιηθεί ως εργαλείο για την παροχή πρόσθετων επιπέδων ασφάλειας για να διασφαλιστεί ότι οι δυνατότητες κάθε υποψηφίου που δοκιμάζεται αξιολογούνται σωστά. Οι μέθοδοι για την ενσωμάτωση λειτουργιών τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν τον έλεγχο της υποψήφιας συμπεριφοράς για ανωμαλίες, όπως ασυνήθιστες κινήσεις, ανίχνευση πληκτρολογίου, χειρονομίες κ.λπ., οι οποίες ενδέχεται να επισημανθούν για πιθανή εξαπάτηση.
Η Prometric, παγκόσμιος ηγέτης στην ανάπτυξη και παράδοση δοκιμών, χρησιμοποιεί μέτρα που υποστηρίζονται από την τεχνολογία ως συμπλήρωμα σε ζωντανούς προπονητές και πράκτορες ασφαλείας. Η τεχνολογία Al-enabled, σε συνδυασμό με έμπειρους ανθρώπινους προπονητές, παρέχει άμεσες ειδοποιήσεις στους επόπτες εάν εντοπιστεί ένα πιθανό πρόβλημα. Οι επόπτες μπορούν στη συνέχεια να επανεξετάσουν το ζήτημα και να επιλέξουν να κλιμακώσουν ανάλογα με την περίπτωση. Επιπλέον, τα μέτρα αναγνώρισης προσώπου αξιοποιούν τις βελτιώσεις της τεχνητής νοημοσύνης για να εξασφαλίσουν ότι ο εξεταζόμενος που έκανε check in για να ολοκληρώσει την εξέταση είναι ο σωστός υποψήφιος και ότι το ίδιο άτομο παραμένει σε όλη τη διάρκεια της εξέτασης. Με βελτιώσεις που βασίζονται στην τεχνολογία, όπως η τεχνητή νοημοσύνη, οι μαθητές μπορούν να αφοσιωθούν περισσότερο μέσω μιας εξατομικευμένης μαθησιακής εμπειρίας που παρέχει μια πιο ακριβή αξιολόγηση των δεξιοτήτων τους. Αυτοί οι τύποι εξελίξεων έχουν γίνει ένα κρίσιμο στοιχείο στην εξέλιξη της βιομηχανίας δοκιμών, όχι μόνο για τη βελτίωση της εμπειρίας των υποψηφίων, αλλά και για την παροχή συνεπών μέτρων ασφαλείας στις εξετάσεις σε όλες τις διαδικασίες δοκιμών στο κέντρο και εξ αποστάσεως.