Sposób, w jaki oceniamy umiejętności i wiedzę, pozostaje w dużej mierze niezmieniony od dziesięcioleci: egzaminy pisemne, testy praktyczne w środowiskach symulowanych lub oceny obserwacyjne. Chociaż metody te mają swoje miejsce, często nie oddają niuansów rzeczywistej wydajności, zwłaszcza w przypadku ról wymagających pracy manualnej lub wysoce interaktywnych. W tym obszarze urządzenia ubieralne rozszerzonej rzeczywistości, takie jak Google Glasses, stają się fascynującą granicą dla oceny.
Wyobraź sobie przyszłość, w której:
Szkolenia zawodowe: Uczeń hydraulika, noszący inteligentne okulary, wykonuje naprawę. Okulary mogłyby nakładać instrukcje, podkreślać potencjalne błędy, a nawet automatycznie rejestrować pomyślne wykonanie kroków, zapewniając natychmiastową informację zwrotną i obiektywną ocenę ich umiejętności praktycznych.
Procedury medyczne: Studenci medycyny mogliby być oceniani pod kątem techniki chirurgicznej, a okulary śledziłyby ich ruchy, precyzję i przestrzeganie protokołów, bez konieczności ciągłego spoglądania przez ramię instruktora.
Symulacje obsługi klienta: Pracownicy mogliby ćwiczyć trudne interakcje z klientami w wirtualnej nakładce na ich rzeczywiste środowisko. Okulary mogłyby śledzić kontakt wzrokowy, ton głosu i czas reakcji, dostarczając danych opartych na spostrzeżeniach dotyczących ich umiejętności miękkich.
Zgodność z przepisami i bezpieczeństwo w pracy: W środowiskach niebezpiecznych pracownicy mogliby być oceniani pod kątem przestrzegania protokołów bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym. Okulary mogłyby identyfikować nieprawidłowe procedury lub pominięte kroki, ostrzegając zarówno pracownika, jak i przełożonego.
Jak to mogłoby działać?
Urządzenia ubieralne AR, z wbudowanymi kamerami, czujnikami i możliwościami wyświetlania, mogą:
- Nakładać informacje: Dostarczać instrukcje krok po kroku lub wskazówki wizualne bezpośrednio w polu widzenia użytkownika podczas wykonywania zadania.
- Śledzić wydajność: Monitorować ruchy oczu, gesty rąk, czas ukończenia zadania, a nawet dane biometryczne w celu oceny zaangażowania i biegłości.
- Rejestrować i odtwarzać: Nagrywać wideo z perspektywy pierwszej osoby z wykonywanego zadania do późniejszej recenzji, analizy i szczegółowych informacji zwrotnych.
- Automatyczne punktowanie: Wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do analizy zarejestrowanych danych pod kątem predefiniowanych kryteriów, zapewniając obiektywne i spójne punktowanie.
- Kontekstualna informacja zwrotna: Oferować w czasie rzeczywistym korekcyjne informacje zwrotne lub wskazówki bezpośrednio w ramach przepływu pracy, pomagając uczącym się samodzielnie poprawiać błędy.
Przejście na ocenę za pomocą urządzeń takich jak Google Glasses otwiera ekscytujące możliwości w zakresie wydajności, obiektywności i realizmu. Rodzi to jednak również ważne pytania dotyczące prywatności danych, bezpieczeństwa i etycznych implikacji ciągłego monitorowania.
Chociaż wyzwania pozostają, potencjał rozszerzonej rzeczywistości do zrewolucjonizowania sposobu, w jaki mierzymy kompetencje i ułatwiamy naukę w pracy, jest niezaprzeczalny. W miarę postępu technologii ubieralnych, dni statycznych, izolowanych ocen mogą wkrótce należeć do przeszłości, zastąpione przez dynamiczne, zintegrowane oceny, które prawdziwie odzwierciedlają rzeczywiste możliwości. Przyszłość oceny może po prostu patrzeć na nas, przez inteligentne soczewki.