De kwestie van veiligheid
Hoewel technologische vooruitgang steeds vaker wordt geconfronteerd met nieuwe en opkomende cheattactieken, is dit slechts een van de vele beveiligingsbedreigingen die testorganisaties vaak teisteren. Deze bedreigingen vormen meer dan alleen een gevaar voor uw testitems; ze vormen ook een ernstige bedreiging voor de reputatie van de referenties van uw organisatie. De financiële implicaties van beveiligingsinbreuken zijn ook aanzienlijk; alleen al dit jaar stegen de gemiddelde kosten van een beveiligingsinbreuk met 2,6% van $ 4,24 miljoen in 2021 tot $ 4,35 miljoen in 2022 . Wanneer kunstmatige intelligentie (AI) wordt gebruikt, kunnen de gemiddelde kosten van een datalek echter met maximaal $ 3,05 miljoen worden verlaagd. Met evoluerende cheat-tactieken zoals het verzamelen van items, proxy-testen en meer geavanceerde technologiegedreven maatregelen, zoals draadloze Bluetooth-oordopjes die worden gebruikt om tijdens het examen met een derde partij te communiceren, wordt de lijst met bedreigingen waarmee uw organisatie te maken kan krijgen steeds groter. . Om de reputatie van uw organisatie te beschermen en om het succes van uw beoordelingen te garanderen, is het essentieel om over de juiste technologie te beschikken om deze opkomende bedreigingen te bestrijden in elke fase van de ontwikkelings- en leveringscyclus van examens, te beginnen met de ontwikkeling van examens. Tegenwoordig worden AI-tools en -technieken, zoals Linear On the Fly Testing (LOFT) of Automated Item Generation (AIG), al lang gebruikt bij de ontwikkeling van examens om een extra beveiligingslaag voor examenitems te bieden, maar naarmate het testlandschap evolueert, worden deze tools beginnen tekort te schieten in het bieden van de verdedigingslaag die ze ooit boden, naast het bieden van hun eigen uitdagingen.
Hoeveel items hebben we nodig in onze itembank om de blootstelling te verminderen en de examenintegriteit te behouden? Wat zijn de examendomeinen die moeten worden behandeld om een nauwkeurig begrip van kennis te garanderen? Hoeveel Subject Matter Experts (MKB's) moeten we rekruteren om deze domeinen goed te dekken? Hoewel dit enkele van de meest voorkomende vragen zijn die veel testorganisaties vroeg in het examenontwikkelingsproces beginnen te stellen, is het ook belangrijk om rekening te houden met de extra uitdagingen die deze vragen met zich meebrengen, zoals MKB-burn-out, personeelsverloop, menselijke vooringenomenheid, nieuwe inhoud, gebrek aan flexibiliteit bij het veranderen van examenonderwerpen, enz. Het is geen wonder dat de ontwikkeling van examens uw tijd, geld en arbeidsmiddelen snel kan opslokken... Dat wil zeggen, tot nu toe. Wat als u de productiviteit, creativiteit en de snelheid van het schrijven van artikelen zou kunnen verhogen, terwijl u de tijd van het MKB om inhoud te beoordelen kunt stroomlijnen, en de extra tijd en kosten van het genereren van vragen vanaf nul kunt elimineren? Hoewel dit misschien ideaal klinkt, en te mooi om waar te zijn, is de enige openstaande vraag die overblijft: hoe werkt dit?
De opkomst van AI
De volgende generatie testontwikkeling maakt gebruik van AI-ondersteunde itemgeneratie om de tijd te verminderen die nodig is om een reeks kwaliteitsitems te bouwen en te bewaren, terwijl u samen met uw MKB werkt om de behoeften van uw programma beter te begrijpen, en leert items van hogere kwaliteit te genereren, hoe meer het leert over uw exameninhoud. Door dit type baanbrekende AI te implementeren, kan uw organisatie het productontwikkelingsproces stroomlijnen en een groter volume aan kwaliteitsexamenitems creëren met een snelheid die wel 10x zo snel is. Dit geeft uw mkb'ers op zijn beurt meer tijd om door AI gegenereerde items te beoordelen, terwijl het AI-model wordt verfijnd om betere resultaten te leveren. Kmo's hoeven niet langer het grootste deel van hun tijd te besteden aan het verwerken van examendomeinen en het maken van items vanaf het begin. Hoewel dit misschien geweldig klinkt, blijft de dreigende vraag van bovenaf: hoe werkt het? Met de reeks AI-tools van Finetune kan uw programma hoogwaardige inhoud genereren zonder afhankelijk te zijn van sjablonen, klonen of varianten, om unieke items te bieden op basis van de domeinen die nodig zijn voor uw examen. Produceer snel authentieke scenario's en situaties, zelfs op de meest complexe gebieden die tot nu toe alleen konden worden verkregen door meerdere MKB-bedrijven in dienst te nemen om zeer gedetailleerd materiaal in het vereiste vakgebied te beoordelen. Het AI-model van Finetune is gericht op het bieden van veilige en efficiënte artikelontwikkeling, zonder in te boeten aan kwaliteit.
Beveiliging: verklein de kans op inbreuken en geef het MKB tegelijkertijd hoogwaardige testitems die in een snel tempo worden geproduceerd. Bouw een groter volume op van AI-gegenereerde items voor uw beoordelingen, terwijl een extra beveiligingslaag wordt opgebouwd door verminderde blootstelling aan items, waardoor de levensduur van uw examenformulieren wordt gegarandeerd en het prestige van uw inloggegevens behouden blijft.
Efficiëntie: Produceer items tot 10 keer sneller dan een conventionele benadering voor het schrijven van items. Bovendien kost het AI-model ook minder tijd om tot stand te brengen, terwijl de kosten van auteursrechtrechten worden geëlimineerd, waardoor de tijd en investeringskosten van uw organisatie aanzienlijk worden verlaagd, zoals die van het regelmatig houden van schrijversworkshops.
Kwaliteit: het AI-model verhoogt de creativiteit en variatie in items, zonder het gebruik van sjablonen, waardoor klonen en varianten worden geëlimineerd. Maak gebruik van nieuwe scenario's die normaal gesproken alleen worden bereikt door uitgebreide samenwerking met het MKB, en dit alles met behoud van een strikte focus op kwaliteit. Het model van Finetune is gebouwd om u de flexibiliteit te bieden die uw programma nodig heeft, te leren van uw MKB-bedrijven en hun competentie, taxonomie en cognitieve complexiteit bij elk gebruik te integreren.
De significante investeringen die organisaties in hun geloofsbrieven doen, worden niet alleen financieel gemeten, maar ook in tijd, moeite, perceptie en reputatie. Hoewel de kosten van het genereren van items een aanzienlijk deel uitmaken van het uitvoeren en onderhouden van een succesvol licentie- of legitimatieprogramma, moet u rekening houden met de extra kosten die op elk van deze gebieden worden gemaakt door beveiligingsinbreuken, en die prijs ligt ver boven het gemiddelde van $ 4,35 miljoen in 2022 alleen. Door gebruik te maken van Finetune's AI-ondersteunde itemgeneratie, beschermt uw organisatie meer dan alleen uw examenmiddelen, het zorgt voor de voortdurende vitaliteit en relevantie van uw referenties.
Dus, hoe bepaal je of Finetune's AI-itemgeneratie jouw programma ten goede kan komen? Hoewel deze innovatieve AI-aanpak intimiderend lijkt om te begrijpen, is de implementatie en het gebruik van de tool allesbehalve intimiderend. Het AI-model van Finetune kan niet alleen de veiligheid van uw examen versterken met minder fysieke contactpunten, maar ook de examenontwikkeling verbeteren met creatieve itemgeneratie en een uitgebreide itempool, waardoor de levensduur van het examen wordt verlengd door verminderde blootstelling aan items. Door gebruik te maken van Finetune's AI-ondersteunde itemgeneratie, beschermt u meer dan alleen examenmiddelen en zorgt u voor de voortdurende vitaliteit, relevantie en veiligheid van uw inloggegevens.
Klaar om meer te leren? Ontdek zelf hoe de AI-oplossingen van Finetune uw testontwikkelingsproces kunnen stroomlijnen, de kwaliteit van uw items kunnen handhaven en uw beoordelingen kunnen beveiligen.