従来の学習環境では、講師が無意識のうちに偏見を持ち、それが特定のグループの学生の学習成果に悪影響を及ぼすことがあります。講師は、性別、人種、社会経済的地位、能力、およびその他の様々な識別特性に基づいて、学生に偏見を示すことがあります。
遠隔地での学習が盛んになるにつれ、対面でのやりとりがない分、学生に対する偏見が減るのではないかと考えたくなります。しかし、研究によると、オンライン学習環境では、講師やクラスメートは、相変わらず偏見を持っていることがわかっています。例えば、スタンフォード大学の研究によると、「教官は、他の人種と性別の組み合わせよりも、コーカサス系男性のディスカッションフォーラムの投稿に反応する確率が94％高い」という結果が出ています。
オンライン評価は、特定のグループの学生に対する偏見が学習結果に悪影響を及ぼす可能性があるリモート学習のもう一つの重要な側面です。生徒が支援ツールにアクセスできなかったり、テストの質問や問題の文化的背景を理解できなかったりすると、成績に影響が出てしまいます。
そのため、講師はリモートテストシステムの偏りをなくすために意図的な努力をしなければなりません。このブログでは、オンライン評価における偏りを回避し、学習機会の均等化を促進するためのヒントをご紹介します。
アクセスしやすいコンテンツの作成
オンライン学習では、障害者がより簡単にコースに参加できるような柔軟性や支援機能によって、障害者にもより公平な環境を提供している点が多くあります。
オンラインテストは、障害のある人にとって有益なものですが、支援技術が不適切に導入されたり、あるいは完全に除外されたりすると、実際には障害になる可能性があります。学生は、教室内で教師に支援を求めたり、評価を延期または調整する必要性を説明したりすることができます。遠隔地のコースでは、実際には評価やその他のコースツールが最初から利用可能であるべきなのに、学生がテストの障害に対処することはより困難になる可能性があります。
アクセシブルなオンライン評価を学生に提供するためには、システムがアクセシビリティ規制に従っていること、スクリーンリーダーや音声入力ソフトウェアなどの支援技術を受験者に提供していることを確認してください。また、テストシステムが、学生がテスト中に使用する必要のある個人用ツールと互換性があることを確認する必要があります。システムのロックダウン機能を評価し、どのようなセキュリティ対策でも、生徒がテストを受けるために必要な支援ツールの使用を妨げないようにします。
モニタリングツールの導入
1人の講師が教室で30人以上の受験者を同時に監視することは困難です。遠距離学習では、テストの公平性と安全性が最優先されるため、教師は新しい監視ツールとプロセスに慣れる必要があります。
インストラクターは、各オンライン評価で学生が正直であることを確認するモニタリングプログラムが必要です。
- パソコンで別のタブを開いていないか？
- 画面外でメモを確認しているのでしょうか？
- テスト中にクラスメートや親とおしゃべりしていないか？
自動試験監督・監視ツールは、教室外での公平な非公開評価を学生に提供し、試験監督や採点時のヒューマンエラーを削減します。また、すべての受験者を同じ方法でモニターすることで、各生徒に成功する機会を均等に与えることができます。
人間の試験監督は、学生がノートを覗き込んだり、クラスメートとひそひそ話をしたりしても気づかないことがありますが、コンピュータはテスト中のすべての行動を注意深く監視します。テストが終了すると、自動採点ツールが、教師の赤ペンで誤って「×」をつけてしまったり、自由回答問題の評価に偏りがあったりして、生徒が得点を逃すことがないようにします。
これらのツールは、クラス全体のスコアを追跡・測定し、時間のかかる手書きの採点を不要にするとともに、生徒レベルでの個々の学習成果の把握にも役立ちます。また、教師は生徒のデータを簡単に分析し、クラス全体の成績を把握したり、1回の試験で特定の科目に対する取り組みや理解度のパターンを特定したりすることができます。
効率性と正確性は、評価の成功を測る上での最重要課題です。AIは、生徒が問題を定義し、解決策を見出すことを可能にします。そして、教育者は、指導中および将来のテストの両方において、どのように進めるべきか明確なデータを得ることができます。
教材のカスタマイズ
教育の世界では、一長一短があることを教官は学んできました。従来のカリキュラムや暗記中心のテスト方法では、生徒の教材や教科の理解度を正確に測ることはできません。
学生に価値ある正確な学習体験を提供するために、遠隔地の講師は適応型テストツールを導入しています。アダプティブテストは、学生の過去の回答、学習への取り組み度合い、学習スタイルに基づいて問題を提示します。
パーソナライゼーション技術は、単に事実を暗記したり、授業で習った単語を覚えたりする能力ではなく、生徒が興味を持ち、科目に対する真の理解度を評価するテストを提供します。このようなテストは、すべての生徒に成功する機会を平等に与え、攻撃的な問題、時代遅れの問題、文化的に特異な問題を評価から排除します。
AR（拡張現実）技術やVAR（仮想現実）技術は、YES/NO（はい/いいえ）や多肢選択式の回答を超えて、学生が知識を証明できるような実世界のシナリオを提供することができるもう一つの方法です。これらのAIツールは、従来の試験よりも多くの情報、経験、技術的アプローチを学生に提示します。
ユーザーテストの重要性
オンライン評価において、アクセシビリティを真に保証する唯一の方法は、ユーザー調査とテストを行うシステムを探すことです。テストシステムでは、さまざまな能力を持つ人、さまざまなアクセスニーズを持つ人がテストシステムを使用し、開発者にフィードバックを行います。 さまざまな能力を持つユーザーを幅広く採用し、WCAG 2.1 AおよびAA基準を組み込んだアプリケーションは、プラットフォームが最初からアクセシビリティのために設計されていることを保証するのに役立ちます。
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最終的には、オンラインアセスメントシステムは、アクセス可能な機能、公平なモニタリングプロセス、および学生の経験と学習スタイルに基づいた適応性のある質問によって、すべての学生に公平なテストを提供する必要があります。
当社のオンラインテストソリューションが、貴校の学習機会均等をどのように促進するかについては、当社までお問い合わせください。
