Wanneer bent u betrokken geraakt bij Linguaskill?
De oorsprong van Linguaskill gaat terug tot midden jaren negentig toen we begonnen te werken aan het idee van online, geautomatiseerde, modulaire tests. Het doel was om het testen te democratiseren zodat het sneller en efficiënter zou verlopen. Sindsdien heeft Linguaskill zich ontwikkeld om een generieke, multilevel test te bieden die tegemoet komt aan de behoeften van alle doelgroepen, van onderwijs tot het bedrijfsleven.
Wat maakt Linguaskill anders dan andere tests?
Linguaskill wordt gebruikt om te meten wat er is geleerd, in tegenstelling tot score-gedreven alternatieven, die kunnen meten hoe goed je hebt geoefend voor de test. Dit betekent dat het veel consistenter en doelgerichter is over de vier vaardigheden van luisteren, lezen, schrijven en spreken.
Wat heeft u geleerd bij de ontwikkeling van Linguaskill?
Het gebruiksgemak is de sleutel. Veel van de functies die erin zitten, zoals computerondersteund testen, geautomatiseerd schrijven en geautomatiseerd spreken zijn niet per se nieuw voor ons bij Cambridge English, maar we hebben geleerd hoe we ze kunnen inzetten op een manier die eenvoudig te administreren is, en die kan schalen naar honderdduizenden mensen, op een betrouwbare en feilloze manier.
Hoe ziet u de ontwikkeling van Linguaskill in de komende 2-3 jaar?
Het is duidelijk een primeur voor het product - we hebben het met succes op de markt gebracht en we hebben een stabiel en betrouwbaar platform gecreëerd. De heilige graal van de taaltest is het kunnen personaliseren van tests voor elke klantengroep, zodat ze meten wat voor hen van belang is. Door de flexibiliteit van Linguaskill zijn we in staat om naar deze personalisatie toe te werken, zodat we nu met onze partners en klanten moeten samenwerken om het te ontwikkelen en aan te passen aan de individuele behoeften.
Hoe ziet u het testen met behulp van computers in de toekomst veranderen, met name door het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI)?
AI zal helpen de kloof te dichten tussen de feitelijke situaties waarin we taal gebruiken en de context van het afnemen van een test. De testcondities zijn niet echt, dus het ideaal voor taaltesten is het kunnen observeren van mensen die het echte werk doen, het creëren van veel specifiekere testen, die op hen zijn afgestemd. AI kan hierbij helpen, met name in combinatie met de mobiele apparatuur die we allemaal bij ons hebben. De testtechnologie van de eerste generatie is gewoon gemigreerd van pen en papier - met AI kunnen we veel verder gaan en meer adaptieve, gepersonaliseerde en efficiënte tests leveren.
Zijn er nog andere belangrijke trends die volgens u de komende vijf jaar van invloed zijn op het leren en testen van talen?
Ik zie twee belangrijke trends. Ten eerste, het samenvoegen van taaltesten in leren, zodat je kunt zien hoe mensen presteren in een real-world context zal een grotere verrijking geven, geleverd in een meer effectieve manier.
Ten tweede, het gebruik van AI betekent dat we een virtueuze combinatie van leraren en machines gaan zien. We zullen altijd leraren nodig hebben om menselijke begeleiding en ondersteuning te bieden, maar we kunnen de robotachtige kracht van machines gebruiken om hen te helpen effectiever te leren. Als je bijvoorbeeld een klas van 40 mensen hebt, kan een leraar duidelijk niet elke dag 40 schrijfopdrachten markeren. Een computer kan dat wel. De leraar kan dan naar de analyses kijken en de inhoud en ondersteuning voor de hele klas of op individueel niveau verbeteren, waardoor de leerresultaten worden verbeterd.