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按大规模进行实际评估的适度现在是现实
我们最近的AI驱动评估工具的试点提供了高度可靠的结果和减少工作量。现在，您也可以参加大规模的实践评估后，现在首次在学校周中出现了现实。
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合作的承诺对于许多多学院信托的使命至关重要。在评估艺术，实践，绩效和技术学科的主观技能方面，这种理想通常与物流的现实冲突。
从理论上讲，在多个学校工作的教师的集体专业知识应导致更精益的过程和更好的成果。但是实际上，每所学校都有自己的课程和在自己的背景下运作。
这使许多领导人陷入困境：您如何在数十名不同的学校中标准化评估而不会造成巨大的干扰和额外的工作量？
做传统的适度和标准化程序是信任的重要痛苦点。他们通常需要面对面的会议，通常会跨越整天，从而将不同学校的老师组合在一起，以根据标准引用的专栏来进行毛孔。
这个过程很耗时，在中断，掩护和旅行方面昂贵，并且很少产生信任领导者渴望的判断的一致性。这是一项后勤和文化挑战，通常会阻碍其旨在促进的合作。
在关键阶段和第3阶段特别严重，这是发展整体技能范围的关键时期。尽管声明性知识很重要，但雇主和教育者都越来越认识到诸如创造力，批判性思维和交流之类的属性的价值。以有意义的方式捕捉这些人类技能必须是评估的下一个领域。
但是，如果解决方案不是更多的会议，而是一种根本不同且固有的数字方法论怎么办？
节制时间从几天到几分钟被削减
我们的工作表明，一种新方法不仅可能，而且是非常有效的。关键是将人类专业判断力的力量与AI支持技术的效率相结合。
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