革新性评估和衡量

与学习体验一样，评估不应该是一刀切的。我们正在重新构想如何将学习者的社会、文化和教育背景融入他们独特的学习旅程。个人是我们研究的核心。 我们正在引领从标准化到自适应个性化评估的关键转变，创建测试设计和测量方法，使个人和组织能够在未来的世界中成长和成功。通过改变个性化评估为学生提供支持的方式，我们正在优化个人在评估方面的参与度和表现，并促进更大的公平性和公平性。

“我们的团队正在推动个性化评估的创新，使个人有机会在最适合他们的条件下体验评估，以展示他们的知识，技能和能力，并在整个评估过程中保持参与。

Jesse Sparks，ETS 研究所

学习技术使我们能够持续捕捉和评估学习。此类评估应保持我们对 ETS 评估基石的坚定承诺：公平性、有效性、可靠性和质量。我们正在重新构想下一代数字学习和评估，这是在自然环境中提供的基于性能的交互式评估，有意整合技术和人工智能，以更准确地了解学习者的知识、技能和行为。通过“无测试”的交互式学习环境，我们正在优化 AI 和大过程数据，以更好地理解、评估和支持未来复杂技能的发展，并提高所有学习者的 STEM 和识字能力。

“学习的数字痕迹无处不在。我们应该理解这些，以便在上下文中更好地支持学习者。

Ido Roll，ETS 研究所

人工智能正在迅速改变人们的思维、学习和工作方式。我们专注于确保其在评估和教育中的使用如此负责任、透明和公平。人工智能为以重要方式推进测量和评估科学创造了机会，同时为此类数据和方法的道德、有效和公平使用带来了挑战。利用我们在这些领域的动态专业知识，我们正在制定道路，并在评估和教育中设定人工智能的标准道德使用，以便所有背景的学习者都有机会展示他们知道和可以做什么。

“毫无疑问，人工智能在教育测试中的使用将继续增加。然而，我们的研究目标不仅仅是采用尖端的人工智能技术。它是关于开发和利用人工智能方法来提高教育评估的质量，同时坚持完善的教育测量标准，并在需要时定义新的标准。

Matt Johnson，ETS 研究所

变革和过渡的历史融合正在影响美国的教育体系：COVID-19 疫情的持续影响、生成性人工智能 （AI） 的兴起、平权行动的结束以及教师短缺的加剧。我们如何应对这些挑战，并为所有人建立一个更加公平、可访问的系统？

我们正在创造新的统计方法，以支撑和扩大大规模评估的范围，利用这一强大的数据来产生关键的政策见解，推动全球人类进步，并促进全球教育公平。

我们正在通过多样化教学渠道和通往教室的途径，并通过人工智能支持的反馈和发展机会，为那些已经从事该行业的人提供支持，从而提升我们最重要的资源之一 - 教师 - 以加强教学实践。

我们正在推动高等教育入学后的政策，这将使机构目标的成功追求，同时使学生与最适合他们长期生产力和福祉的选择相匹配。

“在这个快速变化的时代及其对教育的深远影响，我们的团队正在让利益相关者和政策制定者了解他们需要什么来帮助学生和成人学习者跟上。然后，我们将利用所有不同的技能为他们提供所需的数据和方法。“这是真正有影响力的研究！”

Dan McCaffrey，ETS 研究所