TRACE Assessment — Traceable, Responsive, Artifact-grounded Capability Evaluation
TRACEはCoHumiaの評価手法の名称です。製品名ではありません。
一つの成果物から、二つの条件で確かめる
能力は、AIを使わない量やAIの利用量ではなく、条件ごとの説明、判断、検証、修正から捉えます。
成果物本人が取り組んだ具体的な仕事を題材にする
自分で考える条件理解、判断、検証、応用を本人の説明から確かめる
AIと協働する条件提案を選び、確かめ、修正し、責任を持つ力を確かめる
根拠をたどれる結果観察された説明や判断と結果の関係を教育者が確認できる
TRACEの7つの能力
略号だけで評価せず、それぞれが実際の行動として何を意味するかを説明します。
- PAIと協働した成果
- AIを適切に使いながら、目的に沿う成果へつなげる力。
- U理解
- 自分の言葉で前提、仕組み、選択を説明できる力。
- J判断
- 複数の選択肢から、目的と条件に照らして選ぶ力。
- V検証
- 結果やAIの提案を確かめ、誤りや限界を見つける力。
- T転移
- 理解したことを、別の状況や新しい課題へ応用する力。
- C協働と委任
- 人とAIへ何を任せ、どこを自分で担うかを設計する力。
- R責任と透明性
- 判断の根拠とAIの関与を説明し、成果に責任を持つ力。
評価を支える原則
AIは最終得点を決めない
AIは根拠の整理を補助できますが、最終的な数値は封印された根拠から決定的な手順で算出されます。
監視ではなく測定を守る
整合性に関する情報は能力評価と分けて扱い、能力の得点を直接変えません。
根拠へ戻れる
結果は、学習者の説明、判断、検証に結び付けて確認できるようにします。