ホーチミン市で2025年度高校卒業試験を受ける受験生たち。今年は多くの大学で高校卒業試験の点数評価方法における基準点が過去最高を記録した。 - 写真：THANH HIEP
当時、 政治局決議71号は「学習者の能力を正しく評価し、専攻と訓練機関の入学基準の統一的な管理を確保する方向で大学入学を革新するプロジェクトを構築する」ことを要求しており、これは今後の躍進に向けた明確な指針となる枠組みであった。
その枠組みの中で、最近の混乱は、30ポイントのスケール変換、ボーナスポイントの仕組み、およびテクノロジーの運用能力における抜け穴を露呈している。
ガバナンスの観点からは、傾聴能力と協議メカニズムがまだ効果的に機能しておらず、 科学的証拠と経験的データに基づく決定がタイムリーに行われないことがいくつか生じていることは注目に値する。
その結果、測定方法の違いにもかかわらず、すべての方法が 30 段階評価に「強制的に」変換され、「パーセンタイル」は発表されているものの、データは透明性を欠き、「能力評価」は言われているものの、それは「魂のない」ボーナスポイントに基づいており、リスク管理と説明責任はどちらも曖昧になっています。
「もつれ」の 3 つの結び目がはっきりとわかります。
まず、「公平性」についての技術的な理解は、同じ型に異なる基準を押し付けることで、信号を歪め、基準を混乱させます。つまり、同じ能力で、ある学校は合格し、別の学校は不合格になるのです。
第二に、優先順位のパラドックスです。地域の優先順位を厳しくする一方で、証明書のポイントを開放することで、条件付きのグループに意図せず有利な状況が移り、恵まれない学生が小さな「盾」を失うことになります。
3 つ目は、テクノロジー運用の不備です。年に 1 回しか開催されない国家的なイベントには、強力なインフラストラクチャとバックアップ プランが必要です。テクノロジーが人の人生の結末を変える可能性がある場合、それはもはやシステム障害ではなく、管理の失敗です。
国際的な経験は、私たちにシンプルな事実を思い出させます。それは、安定したゲームのルールと、説明責任を伴う自律性です。韓国はCSATを安定させつつも、学校が評価基準を追加することを許可しています。日本は試験運営機関を国の管理から分離し、学校が独自の評価基準を策定することで階層化を図っています。米国は透明性のある標準評価基準を採用しており、学校はそれを使用するかどうかは自由ですが、データを用いて説明責任を負います。共通点は、予測可能なルール、オープンデータ、そして明確な説明責任です。
短期的な教訓：卒業と入学の「二重の目標」を確実に達成するために、質問作成プロセスを専門化する必要があります。構造マトリックスを標準化し、標準スケールに従って質問バンクを構築し、事前テストと事後テストを独自にレビューしてテストします。
その基盤から、以下のステップがシームレスに実行される必要があります。「途中で法律を変える」という状況を終わらせるために、最低 5 年のサイクルで規制を安定させ、多くの方法が維持される場合、実証的研究に基づく国家的な参照フレームワークが存在し、モデル、データ、エラーを公開し、拡大する前にパイロットを義務付け、衝撃のないロードマップに従って更新する必要があります。
学校レベルでは、各方法の割合と有効性、そしてソーシャルモニタリングのためのチャネル別入学データを公表することで透明性を高めます。技術面では、入学プラットフォームを独立した技術基準に基づいて整備し、以下の原則を徹底します。試験シーズン前には必ず負荷テストを実施し、エラーを明らかにし、システムを追跡し、苦情窓口を開設します。問題が発生した場合には、責任者を特定します。同時に、ボーナスポイントによる「レバレッジ」思考を抑制します。
外国語の証明書を入学スコアに不当に追加したり変換したりしないでください。入学後は、入学スコアを変更することなく、有効な証明書を使用して外国語コースの免除、クラスの配置、および/または同等の単位の認定を行うことができます。
長期的には、入学試験は高校の教育と学習の標準的なシグナルにならなければなりません。つまり、歪んだ学習意欲を生み出すのではなく、大学での成功を予測する適切な能力（定量的思考、学術的な読解と文章作成、科学と IT の知識、外国語）を測定する必要があります。
個別的な点から標準化され検証可能な能力の証拠へ、行政上の調整から複数のコースを追跡する予測値研究に基づくエビデンスに基づく設計へ、単一の試験から標準化されたエビデンスセット（最低限の基準を保証する全国試験と、明確な基準を持つ分野固有の準備評価を組み合わせたもので、機械的な追加要素はない）へ、そして恵まれない地域の学生に機会を保証する支援メカニズムへ移行する。そして、すべてのイノベーションはパイロットテストとデータ開示を経て、システムが偏った学習を招かないことが証明された場合にのみ適用されるべきである。
より良い試験シーズンは、より多くの用語やより多くの仮想フィルターから生まれるのではなく、安定したルール、科学的根拠、透明性のあるデータ、明確な責任から生まれます。
政策立案者が耳を傾け、実験し、測定し、間違いを正すことを知り、学校に自主性と説明責任が与えられ、受験生の利益が最優先されるとき、次の試験シーズンにはため息や心配は減り、笑顔が増えるだろう。
出典: https://tuoitre.vn/de-mua-thi-sau-tot-hon-20250829084313848.htm
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