인도 평가 서비스 시장 세분화, 평가 유형별(입학 평가 서비스, 채용 및 승진 평가 서비스, 인증 평가 서비스), 모드별(온라인, 오프라인), 지역별, 경쟁, 예측 및 기회, 2020-2030F

시장 개요

인도 평가 서비스 시장은 2024년에 8억 668만 달러로 평가되었으며, 예측 기간 동안 7.04%의 CAGR로 2030년까지 1,209.05만 달러 성장할 것으로 예상됩니다. 인도 평가 서비스 시장은 다양한 부문에서 평가에 대한 강력한 수요에 힘입어 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 이 시장에는 교육, 기업 교육, 채용 및 기술 개발을 위한 테스트, 평가 및 평가 솔루션을 제공하는 서비스가 포함됩니다. 교육 기관은 학습 성과를 향상시키고 커리큘럼을 산업 표준에 맞추기 위해 이러한 서비스에 점점 더 의존하고 있습니다. 디지털 학습의 부상으로 온라인 평가 도구가 두각을 나타내며 확장성과 편의성을 제공하고 있습니다.

기업 세계에서 평가 서비스는 채용, 교육 및 성과 평가에 핵심적입니다. 기업은 정교한 도구를 활용하여 최고의 인재를 파악하고 직원 역량을 파악하며 개인화된 개발 계획을 수립하고 있습니다. 이러한 추세는 특히 정확한 기술 평가가 중요한 IT 및 BPO 부문에서 두드러집니다.

Digital India 및 Skill India와 같은 정부 이니셔티브는 디지털 리터러시와 직업 훈련을 촉진하여 시장을 더욱 강화합니다. 또한 AI 및 머신 러닝의 발전으로 예측 분석 및 맞춤형 평가 솔루션을 제공하여 이 부문에 혁명을 일으켰습니다.

주요 시장 동인

기술 개발 및 직업 훈련에 대한 수요 증가

젊은 인구가 특징인 인도의 인구 통계적 프로필은 기술 개발의 중요성을 강조합니다. 인구의 50% 이상이 25세 미만인 만큼 젊은이들에게 시장과 관련된 기술을 제공해야 할 절실한 필요성이 있습니다. 정부의 Skill India 이니셔티브는 직업 교육과 기술 향상을 강조하여 2022년까지 4억 명 이상을 교육하는 것을 목표로 합니다. 평가 서비스는 기술 수준을 평가하고, 역량을 인증하고, 지식 격차를 파악하여 이 생태계에서 중요한 역할을 합니다.

교육 기관과 훈련 센터는 학생들이 산업 표준을 충족하는지 확인하기 위해 커리큘럼에 평가를 점점 더 많이 통합하고 있습니다. 게다가 직업 훈련 프로그램의 증가로 인해 훈련생이 습득한 실무 기술과 지식을 검증하는 강력한 평가 메커니즘이 필요합니다. 이러한 평가는 학업 학습과 산업 요구 사항 간의 격차를 메우는 데 도움이 되어 취업 가능성을 높입니다.

교육 및 기업 부문의 디지털 혁신

디지털 혁명은 인도의 평가 환경을 크게 변화시키고 있습니다. 기존의 종이 기반 평가는 확장성, 효율성 및 비용 효율성에 대한 필요성에 따라 온라인 및 컴퓨터 기반 테스트로 대체되고 있습니다. 디지털 평가는 실시간 피드백, 자동 채점, 지리적 제약 없이 더 광범위한 대상에게 다가갈 수 있는 기능을 포함한 여러 가지 이점을 제공합니다.

교육 분야에서 e러닝 플랫폼과 가상 교실이 주류가 되고 있으며, 특히 원격 학습이 필요했던 COVID-19 팬데믹의 여파로 더욱 그렇습니다. 따라서 온라인 평가는 학습 과정에 필수적이 되었으며, 교육자는 원격으로 학생의 성과를 평가할 수 있습니다.

기업도 채용, 교육 및 성과 관리를 위해 디지털 평가를 도입하고 있습니다. 온라인 적성 검사, 심리 평가 및 기술 평가를 통해 기업은 채용 프로세스를 간소화하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 도구는 수동 평가가 비실용적인 대규모 채용 드라이브에 특히 가치가 있습니다.

첨단 기술 도입 증가

인공지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅데이터 분석과 같은 첨단 기술은 인도의 평가 서비스 시장에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 기반 평가 도구는 개인화된 평가를 제공하고, 실시간으로 시험 응시자의 성과에 따라 질문을 조정할 수 있습니다. 이러한 적응형 평가는 개인의 능력과 잠재력을 보다 정확하게 측정합니다.

머신 러닝 알고리즘은 방대한 양의 평가 데이터를 분석하여 패턴과 통찰력을 발견하여 조직이 교육 프로그램에서 개선할 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 성과를 예측하여 사전 개입과 타깃팅된 기술 개발을 가능하게 합니다.

또한 평가에 블록체인 기술을 통합하면 인증 프로세스의 무결성과 보안이 보장되어 사기와 무단 변경이 방지됩니다. 이러한 기술적 발전은 특히 고위험 시험과 전문 자격증에 매우 중요합니다.

정부 이니셔티브 및 규제 지원

정부 정책과 이니셔티브는 인도의 평가 서비스 시장을 이끄는 주요 원동력입니다. Digital India 및 National Education Policy(NEP) 2020과 같은 프로그램은 디지털 리터러시와 혁신적인 평가 방법론의 중요성을 강조합니다. 예를 들어 NEP 2020은 교육 시스템에 형성 평가와 역량 기반 평가를 통합하여 암기 학습과 표준화된 시험에서 벗어나는 것을 옹호합니다.

정부가 보다 숙련된 인력을 확보하기 위해 노력함에 따라 표준화된 평가와 인증을 의무화하는 여러 부문별 기술 위원회가 설립되었습니다. 이러한 이니셔티브는 평가 서비스에 대한 수요를 증가시킬 뿐만 아니라 교육 및 훈련의 질이 글로벌 표준에 부합하도록 보장합니다.

규제 당국은 교육 및 훈련에서 표준과 책임을 유지하는 데 있어 평가 서비스의 중요한 역할을 점점 더 인정하고 있습니다. 이러한 지원 규제 환경은 평가 서비스 시장 확장에 유리한 환경을 조성합니다. 국가 시험 기관(NTA)이 실시한 JEE-Main 2024에서는 두 세션에 걸쳐 총 14,15,110명의 학생이 참여했습니다. 이는 전년도에 11,12,000명의 응시자가 시험에 응시한 것에 비해 약 3lakh명의 학생이 증가한 것입니다. 이러한 참여 증가는 엔지니어링 프로그램 입학에 대한 수요가 높아졌음을 강조하며, 교육 경쟁력과 학생의 야망에 대한 광범위한 추세를 반영합니다.

주요 시장 과제

디지털 격차와 접근성 문제

인도 평가 서비스 시장에서 가장 시급한 과제 중 하나는 디지털 격차입니다. 디지털 인프라의 발전에도 불구하고, 특히 농촌과 외딴 지역의 상당수 인구는 안정적인 인터넷 접속과 디지털 리터러시가 부족합니다. 이러한 불균형은 온라인 평가 서비스의 도달 범위를 제한하여 교육 및 전문적 기회의 불평등을 심화시킵니다.

온라인 평가가 효과적이고 공평하려면 모든 계층의 인구가 접근할 수 있어야 합니다. 그러나 디지털 기기에 대한 제한된 접근성과 안정적인 인터넷 연결은 여전히 상당한 장벽으로 남아 있습니다. 서비스가 부족한 지역의 학생과 전문가는 종종 불리한 입장에 처해 디지털 평가에 참여하거나 좋은 성과를 거두지 못합니다.

게다가 다양한 수준의 디지털 리터러시를 가진 개인이 사용하기 쉽고 접근할 수 있는 플랫폼과 서비스가 필요합니다. 모바일 친화적이고 대역폭이 낮은 솔루션을 개발하면 이러한 과제 중 일부를 완화할 수 있지만 서비스 제공업체의 상당한 투자와 혁신이 필요합니다.

평가 도구의 품질과 신뢰성

평가 도구의 품질과 신뢰성은 수용과 효과에 매우 중요합니다. 그러나 시장은 수많은 평가 제공업체로 넘쳐나고 있으며, 모든 평가 제공업체가 높은 타당성, 신뢰성 및 공정성 기준을 충족하는 도구를 제공하는 것은 아닙니다. 설계가 잘못된 평가는 부정확한 평가, 기술에 대한 오해, 궁극적으로 사용자 간의 신뢰 저하로 이어질 수 있습니다.

교육 기관과 기업의 경우 올바른 평가 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 이러한 도구는 특정 요구 사항과 측정하려는 역량과 일치해야 합니다. 평가 제공자에 대한 표준화 및 엄격한 인증 프로세스의 부족은 사용자가 고품질과 열악한 서비스를 구별하기 어렵게 만드는 과제를 제기합니다.

또한 평가가 편향되지 않고 문화적으로 민감한지 확인하는 것은 중요한 문제입니다. 많은 표준화된 시험은 인도 인구의 다양한 언어적 및 문화적 배경을 고려하지 않아 평가 프로세스에 잠재적인 편향이 발생합니다. 시험 응시자의 다양한 요구 사항과 배경을 반영하는 포괄적인 평가 도구를 개발하는 것은 공평하고 정확한 평가를 촉진하는 데 필수적입니다.

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제

평가의 디지털화가 증가함에 따라 데이터 보안 및 개인 정보 보호가 가장 중요한 문제가 되었습니다. 평가 서비스는 개인 정보, 성과 기록, 경우에 따라 생체 인식 데이터를 포함하여 방대한 양의 민감한 데이터를 수집하고 저장합니다. 이 데이터의 보안을 보장하고 침해 및 오용으로부터 보호하는 것은 중대한 과제입니다.

데이터 침해 또는 무단 액세스의 경우 신원 도용 및 평가 서비스에 대한 신뢰 상실을 포함하여 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 게다가 인도의 데이터 보호에 대한 규제 환경은 진화하고 있으며 이러한 규정을 준수하는 것은 서비스 제공자에게 매우 중요합니다.

기업과 교육 기관은 복잡한 데이터 보호법을 탐색하고 강력한 보안 조치를 구현하여 사용자의 정보를 보호해야 합니다. 여기에는 암호화, 안전한 데이터 저장 솔루션 사용 및 데이터 관리 모범 사례 준수가 포함됩니다. 서비스 제공자는 또한 데이터 수집 관행에 대해 투명해야 하며 사용자의 명시적 동의를 얻어 신뢰와 책임의 문화를 육성해야 합니다.

통합 및 확장성 과제

평가 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 제공자는 통합 및 확장성과 관련된 과제에 직면합니다. 교육 기관과 기업은 종종 학습 관리, 인적 자원 및 데이터 분석을 위해 다양한 시스템을 사용합니다. 평가 도구를 이러한 기존 시스템에 통합하는 것은 복잡하고 리소스 집약적일 수 있습니다.

평가 데이터가 자유롭게 흐르고 효과적으로 사용될 수 있는 응집력 있고 효율적인 생태계를 만드는 데는 원활한 통합이 필수적입니다. 그러나 호환성 문제 및 맞춤형 개발 필요성과 같은 기술적 장애물이 이 프로세스를 방해할 수 있습니다. 조직은 새로운 평가 도구를 기존 인프라에 통합하는 데 상당한 시간과 투자가 필요할 수 있으며, 이로 인해 도입 속도가 느려질 수 있습니다.

확장성은 또 다른 중요한 과제이며, 특히 많은 수의 사용자를 동시에 수용해야 하는 온라인 평가의 경우 더욱 그렇습니다. 고위험 시험 및 기업 교육 프로그램에는 종종 성능을 저하시키지 않으면서 무거운 부하를 처리할 수 있는 플랫폼이 필요합니다. 평가 플랫폼이 이러한 요구 사항을 충족할 만큼 견고하고 확장 가능하도록 하려면 기술과 인프라에 대한 지속적인 투자가 필요합니다.

주요 시장 동향

인공 지능과 머신 러닝의 통합

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 평가 프로세스의 정확성, 효율성 및 개인화를 향상시켜 평가 환경에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 기반 평가는 시험 응시자의 성과에 따라 난이도를 동적으로 조정하여 보다 맞춤화되고 매력적인 경험을 만들 수 있습니다. 이러한 적응형 테스트 접근 방식은 개인의 역량과 지식을 보다 정확하게 측정할 수 있도록 합니다.

또한 AI 및 ML 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 기존 평가에서 놓칠 수 있는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 이러한 기술은 응답의 정확성뿐만 아니라 답변하는 데 걸리는 시간과 솔루션에 도달하는 데 사용된 경로도 평가할 수 있습니다. 이러한 세부적인 분석은 보다 심층적인 인지 과정과 학습 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다.

AI 기반 도구는 또한 자동화된 채점 및 피드백을 용이하게 하여 수동 평가에 필요한 시간과 노력을 크게 줄입니다. 이는 국가 시험이나 기업 채용 활동과 같은 대규모 테스트 환경에 특히 유용합니다. 또한 AI는 예측 분석을 제공하여 교육자와 고용주가 미래 성과 추세를 예상하고 이에 따라 개입을 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

원격 및 감독 평가의 증가

원격 학습 및 작업으로의 전환은 온라인 및 원격 감독 평가의 채택을 가속화했습니다. 이러한 평가를 통해 응시자는 프로세스의 무결성과 보안을 유지하면서 어느 위치에서나 시험을 완료할 수 있습니다. 원격 감독은 비디오 모니터링, 화면 녹화 및 AI 기반 행동 분석과 같은 기술을 사용하여 부정 행위를 방지하고 공정한 시험 환경을 보장합니다.

이러한 추세는 원격 교육 및 작업으로의 전환을 필요로 한 COVID-19 팬데믹의 맥락에서 특히 중요합니다. 기관과 회사는 품질이나 보안을 손상시키지 않고 시험과 평가를 수행하기 위해 점점 더 원격 감독 솔루션에 의존하고 있습니다.

원격 평가가 제공하는 편의성과 유연성도 인기를 끌고 있습니다. 다양한 지리적 위치와 시간대의 지원자를 수용하여 더 광범위한 도달 범위를 허용합니다. 그 결과, 원격 및 감독 평가가 많은 교육 및 전문 환경에서 표준이 되고 있습니다.

역량 기반 및 형성 평가에 집중

종종 암기와 표준화된 시험을 강조하는 전통적인 평가 모델은 점차 역량 기반 및 형성 평가로 대체되고 있습니다. 역량 기반 평가는 후보자가 실제 상황에서 지식과 기술을 적용하는 능력을 평가하는 데 중점을 둡니다. 이러한 평가는 학업적 성공이나 직무 수행에 필요한 특정 역량과 일치하여 더욱 관련성 있고 실용적인 역량 측정을 제공합니다.

반면에 형성 평가는 학생 학습을 모니터링하고 교수 및 학습 프로세스를 개선하는 데 사용할 수 있는 지속적인 피드백을 제공하는 데 사용됩니다. 과정이나 프로그램이 끝날 때 학습을 평가하는 총괄 평가와 달리 형성 평가는 학습 프로세스에 통합되어 지속적으로 개선할 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.

이러한 평가 모델을 교육 및 기업 교육 시스템에 통합하면 지식에 대한 보다 깊은 이해와 적용을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 이는 학습 및 개발에 대한 보다 전체적인 접근 방식을 장려하여 단순한 사실적 회상보다는 비판적 사고, 문제 해결 및 실용적인 적용에 중점을 둡니다.

평가에서 게임화의 성장

게임화는 평가 서비스 시장, 특히 교육 환경 및 기업 교육 프로그램에서 강력한 트렌드로 부상하고 있습니다. 게임과 같은 요소를 평가에 통합함으로써(포인트, 배지, 리더보드, 대화형 챌린지 등) 조직은 평가 프로세스를 참가자에게 더욱 매력적이고 동기를 부여할 수 있습니다.

게임화된 평가는 시험 불안을 줄이고 참여를 늘리고 보다 즐거운 학습 경험을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 팀워크, 문제 해결, 의사 결정과 같은 소프트 스킬을 측정하는 데 특히 효과적이며, 이는 종종 기존 방식으로는 평가하기 어렵습니다.

게임화를 평가에 통합하면 사용자 행동과 성과에 대한 풍부한 데이터 소스도 제공됩니다. 이 데이터는 학습 스타일, 강점, 개선이 필요한 영역에 대한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있습니다. 그 결과, 게임화된 평가는 교육 기관과 기업 모두에게 점점 더 인기 있는 도구가 되어 교육 및 개발 프로그램을 개선하고자 합니다.

세그먼트별 통찰력

평가 유형 통찰력

입학 평가 서비스는 인도 평가 서비스 시장에서 가장 빠르게 성장하는 세그먼트로 부상하고 있으며, 이는 인도가 교육과 경력 경로에 점점 더 집중하고 있음을 보여줍니다. 이러한 성장은 경쟁적인 학업 프로그램과 전문 과정에서 자리를 배정하는 데 도움이 되는 고품질의 표준화된 평가에 대한 수요가 증가함에 따라 촉진되었습니다.

인도의 교육 시스템은 경쟁이 치열하며, 수백만 명의 학생들이 명문 기관의 제한된 자리를 놓고 경쟁합니다. 그 결과, JEE(Joint Entrance Examination), NEET(National Eligibility cum Entrance Test), CAT(Common Admission Test)와 같은 입학 시험이 중요한 게이트키퍼가 되었습니다. 이러한 시험은 최고의 엔지니어링, 의대 및 경영 대학원 입학을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 결과적으로 신뢰할 수 있고 확장 가능한 입학 평가 서비스에 대한 필요성이 급증했습니다.

기술의 발전으로 이러한 평가가 혁신되어 확장성과 효율성을 제공하는 온라인 및 컴퓨터 기반 테스트가 가능해졌습니다. 이러한 디지털 플랫폼은 시험 과정의 무결성과 공정성을 보장하면서 동시에 많은 수의 지원자를 처리할 수 있는 강력한 솔루션을 제공합니다. 또한 결과를 빠르게 처리하여 지원자의 대기 시간과 스트레스를 줄여줍니다.

지역 통찰력

인도 북부 지역은 최고 수준의 교육 기관과 번화한 기업 허브가 집중되어 있어 인도 평가 서비스 시장에서 지배적인 역할을 하고 있습니다. 델리, 우타르프라데시, 하리아나, 펀잡과 같은 주에는 상당수의 명문 대학, 단과대학, 학교가 있으며, 이들은 학업적 우수성과 경쟁적 수준을 유지하기 위해 지속적으로 고급 평가 서비스를 요구합니다.

주요 교육 및 기업 센터인 델리 NCR은 포괄적인 평가 솔루션이 필요한 수많은 기관과 기업 본사로 선두를 달리고 있습니다. 이러한 수요는 입학 시험, 학업 평가, 기업 교육 평가에 걸쳐 있습니다. 이 지역의 강력한 인프라, 높은 인터넷 보급률, 기술 접근성은 온라인 및 원격 감독 시험을 포함한 정교한 평가 도구를 배포하기에 이상적인 환경을 제공합니다.

또한 북부 지역에는 수많은 기술 스타트업과 기존 기업이 있어 평가 기술 혁신 문화가 조성되었습니다. 이 생태계는 평가의 효율성과 정확성을 향상시키는 최첨단 AI, 머신 러닝 및 데이터 분석 도구의 개발 및 구현을 지원합니다.

또한 북부 지역은 교육 및 직업 우수성에 초점을 맞춘 강력한 정부 및 민간 부문 이니셔티브의 혜택을 받아 고급 평가 서비스 도입을 더욱 촉진합니다. 그 결과, 인도의 다른 지역에 대한 벤치마크를 설정하여 시장을 계속 지배하고 있습니다.

최근 개발

• 2024년 2월, 안드라프라데시 주의 학교교육부는 프린스턴 대학(미국)의 교육 시험 서비스(ETS)와 협력하여 주 내 모든 공립학교의 3학년에서 9학년 학생을 대상으로 개인화된 영어 평가를 도입했습니다.

• 2024년 5월, 델리 인도 공과대학(IITD)은 비즈니스 애플리케이션을 위한 데이터 분석에 초점을 맞춘 7개월 인증 프로그램을 도입했습니다. 이 과정은 IITD 교수진이 진행하는 실시간 온라인 세션, 실습 학습 기회, 업계의 요구에 맞춘 실질적인 통찰력을 제공합니다.

주요 시장 참여자

• MeritTrac Services Private Limited
• Induslynk Training Services PrivateLimited (Mettl)
• Sify Technologies Ltd.
• Tata Consultancy Services Limited
• Metis Eduventures Pvt Ltd (Career Power)
• Think Exam (India) Private Limited
• EdCIL India Limited
• Pearson India Education Services PrivateLimited
• Splashgain Technology Solutions Pvt.Ltd.(Eklavvya)
• Conduct Exam Technologies LLP