印象ではなく、証拠を採点する。

クラシック型の評価ルーブリックは、基準ごとに数値のスコアを受け付けます。マトリクス型の評価ルーブリックは、基準と水準の組み合わせごとに文章の記述を持つ、採点される水準を定義します。どちらも基準の重みと評価者のメモに対応しています。

複数の評価者のスコアは、基準ごとに平均されます。その基準ごとの平均が評価ルーブリックの重みで合成され、そのあと課題が対応づけられたスキルとセクションの重みを通って集約されます。

その設問は未採点のまま残り、確認が必要になります。黙ってゼロ点として扱われることはありません。職務適合度の集計では、両方が得られる場合、その課題の自動的な適合度に代えて、人が付けた評価ルーブリックのスコアが使われます。

いいえ。AI は基準ごとの提案や要約を下書きできますが、評価者のスコアや候補者についての決定を単独で書くことはありません。証拠を確認して判断を記録するのは、記名された人です。

課題によりますが、確認のワークスペースには、記述の回答、アップロードされたファイル、音声や動画の回答、面接とシミュレーションの書き起こし、評価者のメモ、評価ルーブリックのスコア、そしてそれらの制御が有効だった場合は不正防止イベントの別の時系列を含められます。印刷できるレポートは、あらゆる媒体を埋め込むのではなく、決定の記録をまとめます。