(7) Sharing Context-Based Assessment Criteriaの実装手段検討

解決策の検討

解決策の検討

案A. 標準的なチェックリストを用いる

• 概要: アセッサーが過去に使用してきた標準的なチェックリストやインタビュースクリプトを共有し、アセスメントに活用する。
• メリット:
  • 既存のツールやリソースを活用できるため、準備の時間とコストを削減できる。
  • 標準化されたアプローチにより、一貫性のある評価が可能。
• デメリット:
  • 柔軟性に欠け、プロジェクトごとの特有の状況に対応しにくい。
  • 特定のコンテキストに適応するためには追加の調整が必要。

案B. クライテリアごとのチェックリストパターンを増やす

• 概要: さまざまなクライテリアごとに複数のチェックリストパターンを作成し、アセスメントの際に使用する。
• メリット:
  • 多様なプロジェクトコンテキストに対応可能で、柔軟性が高い。
  • 適切なパターンを選択することで、評価の精度が向上する。
• デメリット:
  • パターンの数が増えることで、組み合わせが多くなり、メンテナンスが複雑化する。
  • 作成と維持管理に多大な労力がかかる可能性がある。

案C. プロジェクトのコンテキストに沿ったクライテリアをAIで生成する

• 概要: AIを利用して、プロジェクトごとのコンテキストに合わせたクライテリアを生成し、それに基づいてアセスメントを行う。
• メリット:
  • AIによる自動生成により、効率的にプロジェクトに適したクライテリアを作成できる。
  • 高い品質と柔軟性を兼ね備えており、プロジェクトの具体的なニーズに応じたアセスメントが可能。
  • インプットとしてプロジェクト計画時点で使用できるため、早期に適応が可能。
• デメリット:
  • AIモデルの初期設定やトレーニングが必要で、導入コストが発生する可能性がある。
  • AIによるクライテリア生成の精度や信頼性が重要となるため、モデルの精度向上が求められる。

結論

案Cが最も効率的であり、品質も高いと考えられます。プロジェクト計画時点でAIが生成したクライテリアをインプットとして使用し、そのクライテリアに基づいてアセスメントを実施することで、柔軟かつ適切な評価が可能になります。案Aと案Bもそれぞれのメリットがありますが、プロジェクトの多様性に対応するためには、案Cが最も効果的な解決策であると考えられます。

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