Vantage

Vantage 是什麼？

Vantage 是 Google Research 的研究實驗，旨在使用生成式 AI 評估「未來就緒」能力。它使用模擬的多方對話，讓學習者在開放式情境中練習技能，同時 AI 系統收集結構化證據用於評量。

該專案與紐約大學的教學法專家和研究人員合作開發，目標是採用可擴展的方法，符合核心學科評量實務。Google 表示，Vantage 旨在為高中生和大學生提供沙盒環境，並包含產生驗證技能評分和回饋的評量方法。

主要功能

• 與 AI 化身進行模擬多方對話：學習者在開放式任務中（如辯論準備或推銷創意願景）與 AI 化身互動，以產生技能互動的可觀察證據。
• 引導評量的「執行 LLM」：執行 LLM 使用提供的評量規準管理對話流程，並在需要時引入針對性挑戰（如反對想法或引入衝突）。
• 依規準引導的自適應證據收集：執行 LLM 透過監控對話狀態，動態選擇何時提出特定挑戰，確保任務結束時收集到評量所需資訊。
• 基於規準評分的「AI 評量器」：任務結束後，AI 評量器根據相同規準分析對話記錄，以辨識並測量技能應用的證據。
• 附視覺評分與質性回饋的「技能地圖」：學習者獲得詳細技能地圖，將評分和書面回饋連結至對話中展現的技能與子技能。

如何使用 Vantage

1. 在 Google Labs 註冊（Vantage 僅提供英文版本，依頁面所述）。
2. 選擇開放式情境，如準備辯論或推銷創意願景。
3. 參與模擬對話，與 AI 化身互動，系統會依評量規準引入挑戰。
4. 對話結束後檢視輸出：獲得技能地圖（視覺評分加質性回饋），反映記錄中展現的技能。

使用情境

• 在受控環境練習未來就緒技能：學生可在結構化但開放式的模擬情境中排練溝通、協作與創意思考行為，以利評量。
• 透過引發分歧評估衝突解決：若對話需分歧來評量回應，執行 LLM 可引入衝突，讓學習者展現處理方式。
• 評估協作環境中的構想建構：在參與者需發展彼此構想的模擬中，自適應設定可促使持續精煉構想，而非僅止於首個提案。
• 以規準對齊證據支援教育者：因流程依提供的規準引導並產生基於記錄的評分，教育者可將課程與技能地圖代表的技能領域對齊。
• 為展現的子技能提供可行動回饋：技能地圖旨在讓「隱形」進展可見化，透過將質性回饋連結至互動中觀察到的特定技能與子技能。

常見問題

Vantage 是通用聊天機器人嗎？

不是。頁面描述 Vantage 為評量實驗，透過與 AI 化身進行規準引導的模擬對話，收集「未來就緒」技能的證據。

Vantage 適合誰使用？

Google 表示，它專為高中生和大學生設計，提供練習與驗證評量的沙盒環境。

Vantage 執行哪些類型任務？

頁面舉例開放式情境，如準備辯論或推銷創意願景。

Vantage 如何產生評分？

學習者完成對話後，AI 評量器依評量規準分析記錄，學習者獲得附視覺評分與質性回饋的技能地圖。

Vantage 在哪裡可用？

頁面表示，Vantage 在 Google Labs 以英文提供註冊。

替代方案

• 人工輔助的評量規準，用於表現導向任務：教育工作者可舉辦討論、辯論或團體活動，並使用評量規準評分。這可能更耗費資源，且難以大規模標準化。
• 標準化測驗與固定題項評量：這些較易執行，但可能過於僵化，無法捕捉頁面所述的互動模式或思考過程。
• 其他具教師自製評量規準的 AI 輔導或角色扮演系統：有些工具專注對話練習與回饋，而非專屬「適應性評量引擎」，評量則由教師或獨立規準流程處理。
• 專注課程成果的學習分析平台：這些追蹤可量測的學習訊號，但可能無法如 Vantage 中的模擬多方對話般，直接評估人際互動與創造性思考行為。