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Da chi è utilizzato Linguaskill?

Di seguito un breve elenco, non esaustivo, delle principali organizzazioni che utilizzano e accettano Linguaskill:

  • N26
  • KPMG
  • Mondo Convenienza

Scopri di più

Dr Kevin Cheung

Head of Marking and Results

Il Dr Kevin Cheung lavora per Cambridge Assessment dal 2015 e ricopre oggi la carica di Head of Marking and Results. Prima di entrare a far parte di Cambridge English, è stato docente di Social Psychology and Research Methods presso la Loughborough University, la Birmingham City University e la University of Derby, oltre ad aver lavorato presso il Probation Service. Possiede il titolo di Chartered Psychologist con specializzazioni di ricerca in scrittura accademica, sviluppo e valutazione di scala. Ha conseguito il PhD in Psicologia ed è Associate Fellow della British Psychological Society.

Può descrivere il suo ruolo e il suo coinvolgimento nel progetto Linguaskill?

Sovraintendo studi di ricerca sul writing per tutti i prodotti Cambridge English. Sono entrato a far parte del team Linguaskill nel mese di novembre del 2017 e attualmente sono impegnato nello sviluppo del componente di Writing del prodotto.

Quali erano le necessità che desideravate soddisfare con Linguaskill?

Molti test di competenza linguistica non presentano un componente dedicato al writing, dunque alla produzione scritta, poiché la correzione di questo tipo di prova presenta difficoltà logistiche. Per questo motivo, dunque, molti test si basano soltanto su domande a scelta multipla che si concentrano su reading e grammatica. In realtà, la produzione scritta è una delle abilità più importanti a cui datori di lavoro e istituzioni sono interessati. Linguaskill offre dunque la possibilità di includere il modulo writing, senza compromessi in termini di costo, efficienza e velocità nella comunicazione dei risultati. Questo permette di includere la verifica delle abilità di writing, cosa che prima non era possibile.

Secondo lei, cosa rende Linguaskill diverso dagli altri test?

Il fatto che lo strumento automarker per il modulo di writing utilizzi le ricerche in ambito di machine learning condotte dall’Università di Cambridge per produrre risultati immediati. Grazie alla collaborazione tra i ricercatori di ALTA, Cambridge English e Cambridge University Press, siamo in grado di presentare uno strumento di correzione automatica dei testi sviluppato su misura per il contesto degli esami di lingua inglese per parlanti di altre lingue. In questo modo è stato possibile sviluppare l’automarker per il modulo di Writing sfruttando il Cambridge Learner Corpus, una raccolta di elaborati d’esame reali di candidati che hanno sostenuto il test. Gli studi di ricerca di ALTA si basano su tecniche innovative e questo significa che le tecnologie che sviluppiamo sono davvero all’avanguardia.

Cosa ha imparato durante lo sviluppo di Linguaskill?

Che alcune persone mostrano una sorta di resistenza mentale all’idea che un computer possa valutare un loro testo scritto, anche se messe di fronte a prove che stabiliscono come in realtà la macchina possa svolgere un lavoro uguale (se non migliore) a quello di un esaminatore umano. Tra i miei compiti, dunque, c’è anche quello di presentare le prove a dimostrazione di questo fatto alle parti interessate, in un modo semplice da comprendere.

Ora che Linguaskill è presente sul mercato, quali sono gli aspetti di cui si ritiene maggiormente soddisfatto in termini di prodotto e diffusione?

L’entusiasmo che abbiamo ricevuto dai centri riguardo a un test che viene percepito come veloce, facile ed efficace. È fantastico vedere come gli addetti ai lavori rispondano positivamente ai miglioramenti apportati all’esperienza utente e all’utilizzo del prodotto. Tutto questo ci fa capire come lo sviluppo e il testing continuo della piattaforma abbiano davvero un valore.

Come vede il futuro di Linguaskill nei prossimi 2-3 anni?

Sarà un prodotto più adattivo e in grado di offrire un’esperienza di valutazione maggiormente mirata e personalizzata, adattata al livello del candidato. Inoltre, il test permetterà di fornire un feedback più dettagliato sulla prova, sia per il candidato che per le istituzioni.

Come vede il futuro degli esami online, in particolare in relazione all’introduzione dell’Intelligenza Artificiale (AI)?

L’utilizzo diffuso dell’intelligenza artificiale renderà i nostri test più veloci e più resistenti ai tentativi di sovversione dei risultati.

Esistono attualmente altre tendenze che secondo lei potrebbero influenzare l’apprendimento e la valutazione linguistica nei prossimi cinque anni?

Credo che in futuro potremo accedere a esperienze di apprendimento più personalizzate, uno scenario reso possibile grazie a informazioni maggiormente granulari sulla valutazione. La possibilità di collegare i dati del test e del candidato ci permetterà di fornire maggiore supporto al percorso di apprendimento, consentendo di gestire aspettative e progressi. Inoltre, l’accesso a una quantità maggiore di informazioni riguardo a come determinati gruppi di candidati migliorano le proprie competenze linguistiche consentirà di consigliare il modo migliore per procedere in determinate circostanze. Infine, la valutazione linguistica avverrà in misura sempre maggiore anche al di fuori della sede d’esame, grazie a dispositivi mobili e indossabili.

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