국내 인공지능 기반 서·논술형 자동 채점 연구 동향 분석
저자
김상협(Sang-Hyup Kim) ; 윤상진(Sang-Jin Yoon) ; 정종호(Jong-Ho Jung) ; 조진숙(Jin-Suk Cho)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
KDC
37
자료형태
학술저널
수록면
271-274(4쪽)
제공처
본 연구는 구성주의적 학습관과 서·논술형 평가의 중요성을 이야기하면서, 평가 방식의 실질적 구현에 필요한 시간과 인적 자원의 부족을 문제로 제기한다. 이 문제를 해결하는 대안으로, 인공지능 기반의 서·논술형 자동 평가를 제안한다. 이를 실현할 수 있도록 관련분야의 발전을 위한 국내 연구의 특성을 반영하며 연구 동향을 분석하였다.
서론에서는 인공지능 기반 서·논술형 자동 평가의 필요성을 제시하고, 본 연구가 탐구할 내용이 기존 연구의 진척도, 한계점 그리고 앞으로 나아갈 방향임을 밝힌다. 연구 배경 부분에서 서·논술형 평가와 인공지능 기반 서·논술형 자동 평가의 특성을 확인하였다. 본 연구에서는 체계적 문헌고찰 방식을 일부 적용하였고, 선정된 논문에 깊이 있는 정량적 및 정성적 분석을 수행하였다.
정량적 분석에서는 학교급, 교과, 연도, 연구 방법 등 다양한 요소를 고려하여 시각화와 토픽 트렌드 분석을 하였고, 정성적 분석은 기존 모델 결과 분석 연구, 설계 연구, 그 외 문헌 및 양적 연구의 세 가지 연구 방법을 기준으로 진행하였다.
결과적으로, 대학교 대상 연구가 가장 많았고, 교과별 분류에서는 영어 관련 논문이 주를 이루었다. 연도별로는 시기가 지날수록 연구가 활발해지고 있는 것으로 나타났다. 그러나 연구 방법에 따른 분석에서는 데이터 부족과 편향성 문제, 그리고 모델의 성능 문제가 확인되었다. 이러한 문제점을 해결하고, 교육 환경에 더 적합한 서·논술형 자동 평가 모델을 개발하기 위해서는 다양한 학문 분야에서의 연구 참여와, 데이터를 확보하고 이를 이용한 모델의 개발이 필요함을 제언한다. 마지막으로, 인공지능 기반 자동 채점 기능의 정밀도를 향상하기 위한 다양한 방안을 제안한다.
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