보안 문제
기술 발전이 새로운 속임수 전술과 점점 더 많이 맞닥뜨리고 있지만, 이는 시험 조직이 자주 겪는 많은 보안 위협 중 하나일 뿐입니다. 이러한 위협은 시험 항목에 대한 위험뿐만 아니라 귀 조직의 자격에 대한 명성에도 심각한 위협을 가합니다. 보안 위반의 재정적 영향도 상당합니다. 올해만 해도 보안 위반의 평균 비용이 2021년 424만 달러에서 2022년 435만 달러로 2.6% 증가했습니다. 하지만 인공지능(AI)을 활용하면 데이터 유출의 평균 비용을 305만 달러까지 줄일 수 있습니다. 아이템 수확, 프록시 테스트, 시험 중 제3자와 통신하기 위해 무선 블루투스 이어폰을 사용하는 것과 같은 진화하는 속임수 전술로 인해 귀 조직이 직면할 수 있는 위협 목록은 계속 증가하고 있습니다. 귀 조직의 명성을 보호하고 평가의 성공을 보장하기 위해서는 시험 개발 및 전달 생애 주기의 모든 단계에서 이러한 새로운 위협에 맞서기 위해 적절한 기술을 갖추는 것이 중요합니다. 오늘날 AI 도구 및 기술, 예를 들어 선형 즉석 테스트(LOFT) 또는 자동 아이템 생성(AIG)은 시험 항목에 대한 추가 보안 계층을 제공하기 위해 오랫동안 시험 개발에 활용되어 왔지만, 시험 환경이 진화함에 따라 이러한 도구는 과거에 제공했던 방어 계층을 제공하는 데 부족함을 느끼기 시작하고, 자체적인 도전 과제를 제공하게 됩니다.
우리의 아이템 은행에 얼마나 많은 항목이 필요하며 노출을 줄이고 시험의 무결성을 유지하기 위해 어떤 시험 도메인이 보장되어야 할까요? 이러한 도메인을 적절히 커버하기 위해 얼마나 많은 주제 전문가(SME)를 모집해야 할까요? 이러한 질문들은 많은 시험 조직이 시험 개발 과정 초기에 자주 묻는 질문이지만, SME 번아웃, 이직, 인간 편향, 콘텐츠의 새로움, 시험 주제 변경의 기민함 부족 등과 같은 추가적인 도전 과제를 고려하는 것도 중요합니다. 시험 개발이 귀하의 시간, 돈 및 인력 자원을 빠르게 소모할 수 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다… 그런데 지금까지는 그렇지 않았습니다. 생산성, 창의성 및 항목 저작 속도를 높일 수 있다면 어떻게 될까요? SME가 콘텐츠를 검토할 시간을 효율적으로 줄이고, 처음부터 질문을 생성하는 데 드는 추가 시간과 비용을 없애는 동안 말이죠. 이것이 이상적으로 들릴 수 있지만, 남아 있는 한 가지 질문은 이것이 어떻게 작동하느냐입니다.
AI의 출현
차세대 시험 개발은 AI 지원 항목 생성을 활용하여 품질 높은 항목을 구축하고 은행에 저장하는 데 필요한 시간을 줄이고, SME와 협력하여 귀 프로그램의 요구를 더 잘 이해하고, 시험 콘텐츠에 대한 학습을 통해 더 높은 품질의 항목을 생성하는 방법을 배웁니다. 이러한 혁신적인 AI를 구현함으로써 귀 조직은 항목 개발 프로세스를 간소화하고 최대 10배의 속도로 품질 높은 시험 항목을 더 많이 생성할 수 있습니다. 이는 SME가 AI 생성 항목을 검토하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 하며, AI 모델을 개선하여 더 나은 결과를 제공합니다. 이제 SME는 시험 도메인을 소화하고 처음부터 항목을 생성하는 데 대부분의 시간을 소비할 필요가 없습니다. 이것이 훌륭하게 들릴 수 있지만, 여전히 위에서 언급한 질문이 남아 있습니다: 어떻게 작동하나요? Finetune의 AI 도구 모음은 귀 프로그램이 템플릿, 복제본 또는 변형에 의존하지 않고 독특한 항목을 생성할 수 있도록 도와줍니다. 이제까지 여러 SME가 매우 상세한 자료를 검토하여 획득할 수 있었던 복잡한 분야에서도 진정한 시나리오와 상황을 신속하게 생성할 수 있습니다. Finetune의 AI 모델은 품질을 희생하지 않고 안전하고 효율적인 항목 개발을 제공하는 데 집중하고 있습니다.
보안: 위반 가능성을 줄이면서 동시에 SME에게 빠른 속도로 생성된 품질 시험 항목을 제공합니다. 평가를 위해 더 많은 AI 생성 항목을 구축하면서 노출을 줄여 추가적인 보안 계층을 구축하고 귀 시험 양식의 수명을 보장하며 자격의 위신을 유지합니다.
효율성: 기존 항목 작성 접근 방식보다 최대 10배 더 빠르게 항목을 생성합니다. 또한 AI 모델 구축에 필요한 시간도 적으며, 저작권 허가 비용을 없애 귀 조직의 시간과 투자 비용을 크게 줄입니다. 이러한 비용은 자주 작가 워크숍을 운영하는 데 발생하는 비용을 포함합니다.
품질: AI 모델은 템플릿을 사용하지 않고도 항목의 창의성과 다양성을 증가시켜 복제본과 변형을 제거합니다. SME 간의 광범위한 협업을 통해서만 달성할 수 있었던 새로운 시나리오를 활용하면서도 품질에 대한 엄격한 초점을 유지합니다. Finetune의 모델은 귀 프로그램이 필요로 하는 유연성을 제공하도록 설계되어 있으며, SME로부터 학습하고 그들의 역량, 분류법 및 인지 복잡성을 통합하여 사용합니다.
조직이 자격에 투자하는 상당한 비용은 재정적으로뿐만 아니라 시간, 노력, 인식 및 명성에서도 측정됩니다. 항목 생성 비용은 성공적인 라이센스 또는 자격 프로그램을 운영하고 유지하는 데 상당한 비율을 차지하지만, 보안 위반으로 인해 발생하는 각 영역의 추가 비용을 고려해보면 그 가격은 2022년 평균 435만 달러를 훨씬 초과합니다. Finetune의 AI 지원 항목 생성을 활용하여 귀 조직은 시험 자산을 보호하는 것 이상으로, 자격의 지속적인 생명력과 관련성을 보장하는 것입니다.
그렇다면 Finetune의 AI 항목 생성이 귀 프로그램에 도움이 되는지 어떻게 판단할 수 있을까요? 이 혁신적인 AI 접근 방식이 이해하기 어려운 것처럼 보일 수 있지만, 도구의 구현 및 사용은 결코 위협적이지 않습니다. Finetune의 AI 모델은 물리적 접점이 적어 시험의 안전성을 강화할 수 있을 뿐만 아니라, 창의적인 항목 생성 및 광범위한 항목 풀을 통해 시험 개발을 향상시키고, 항목 노출을 줄여 시험 수명을 연장할 수 있습니다. Finetune의 AI 지원 항목 생성을 활용하여 시험 자산 이상을 보호하고, 자격의 지속적인 생명력, 관련성 및 보안을 보장하세요.
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