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Dr. Kevin Cheung

Head of Marking and Results

O Dr. Kevin Cheung trabalha em Cambridge Assessment desde 2015 e atualmente é Diretor de Marcação e Resultados.

Descreva seu papel e envolvimento no Linguaskill.

Supervisiono a pesquisa sobre escrita em todos os produtos Cambridge English. Meu envolvimento com o Linguaskill começa em novembro de 2017, de modo que atualmente trabalho no componente de Escrita do produto.

A quais necessidades buscava atender com o Linguaskill?

Muitos testes de proficiência não têm um componente escrito, pois há dificuldades logísticas na atribuição de notas. Consequentemente, muitos testes contam unicamente com questões de múltipla escolha que se focam na leitura e gramática. No entanto, a escrita é uma das habilidades mais importantes para empregadores e instituições de ensino. O Linguaskill, portanto, oferece uma opção de incluir a escrita, sem comprometer custos, eficiência e velocidade na entrega de resultados. Isso significa que as habilidades de escrita podem ser incluídas quando de outro modo não seriam.

Em sua opinião, o que torna o Linguaskill diferente dos outros testes?

O fato de que a avaliação automatizada da escrita emprega pesquisa de aprendizado de máquina da Universidade de Cambridge para fornecer resultados instantâneos. Graças à colaboração entre pesquisadores da ALTA, Cambridge English e Cambridge University Press, temos um mecanismo de avaliação automatizada feito sob medida para o contexto de exames de inglês para falantes de outras línguas (ESOL). Dessa forma, permitiu-se que o desenvolvimento do mecanismo de avaliação automatizada usasse o Cambridge Learner Corpus, uma coleção de textos genuínos de exames enviados por candidatos. A pesquisa da ALTA usa técnicas inéditas, o que significa que temos uma tecnologia de ponta.

O que você aprendeu ao desenvolver o Linguaskill?

Que algumas pessoas resistem à ideia de ter um computador corrigindo seu teste de escrita, mesmo quando apresentada evidência de que ele tem um desempenho tão bom (se não melhor) do que examinadores humanos. Portanto, é parte do meu trabalho apresentar evidências de fácil compreensão que demonstrem isso às partes interessadas.

Agora que o Linguaskill está no mercado, com o que está mais satisfeito em termos de produto e adoção pelo mercado?

O entusiasmo demonstrado pelos centros autorizados no sentido de que o teste é rápido, eficiente e fácil de usar. É ótimo ver as partes interessadas respondendo positivamente às melhorias na experiência do usuário (UX) e facilidade de usar, isso faz valer a pena os testes e o desenvolvimento da plataforma.

Como você enxerga o desenvolvimento do Linguaskill nos próximos 2–3 anos?

Ele será ainda mais adaptável, de modo a oferecer uma experiência de teste mais personalizada e direcionada, conectando-se ao nível do aluno avaliado. Além disso, fornecerá maior feedback de desempenho para candidatos e instituições.

Como você enxerga a evolução do teste baseado em computador no futuro, com o crescente uso da IA?

O uso mais disseminado da IA tornará os testes mais rápidos e mais resistentes a tentativas de subversão dos resultados.

Há outras tendências-chave que você vê tendo repercussões no aprendizado e avaliação de línguas nos próximos 5 anos?

Enxergo a viabilização de experiências de aprendizado mais personalizadas por meio de informações de avaliação mais granulares. A capacidade de reunir dados sobre o aluno avaliado irá nos ajudar a personalizar o apoio ao longo da jornada de aprendizado e a gerenciar expectativas em torno da progressão. Saber mais sobre como determinados grupos de candidatos aprimoram sua proficiência linguística nos permitirá aconselhar sobre a melhor forma de progredir em circunstâncias específicas. Por fim, haverá mais avaliações acontecendo fora da sala de provas, facilitadas por dispositivos móveis e vestíveis.

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