紙ベースの試験からデジタル形式の試験への移行は、世界中で学生の学習成果の測定方法に変革をもたらしています。コンピュータによる試験は効率性を向上させますが、研究によると、既存の試験プラットフォームの多くは、インターフェースが不必要に複雑であり、それが認知的負荷を増大させ、評価結果の妥当性を損なう恐れがあることが示されています。

Goodnotes 、スタンフォード大学の「教育記号論・デザイン研究所（Educational Semiotics and Design Lab）」と提携し、手書きを第一に考えたiPadベースのインターフェースが、デジタル評価の将来的な設計にどのような示唆を与えるかを調査する研究プログラムをGoodnotes 。本研究では、NAEP、PISA、SBACなどの主要なテストプログラムから660のコンピュータ実施型テスト問題を分析し、認知科学、記号論、評価設計の視点を用いて、インターフェースの機能がテスト中の生徒の行動にどのような影響を与えるかを検証しました。

本研究では、Goodnotes直感的な筆記・描画機能が、従来のキーボードやマウスによる試験インターフェースに伴う障壁をどのように軽減し得るかを検証した。その結果、デジタル試験では、学生が不統一な視覚的シグナルを解釈したり、評価対象の知識とは無関係な不必要な操作を行わされたりすることが頻繁にあることが明らかになった。Goodnotes 試験手法は、紙の試験と同様の自然な手書きや注釈の操作を通じて回答できるようにすることで、こうした余分な認知的負荷を最小限に抑える可能性を秘めている。

この共同プロジェクトを通じて、大規模なテスト環境から教室での評価ツールに至るまで、Goodnotes 体験Goodnotes 支援するための概念的枠組み、設計原則、および開発指針が策定されました。本プロジェクトの成果は、2025年に開催された全米教育測定評議会（National Council on Measurement in Education）の年次総会で発表されました。