한교평, 학생 맞춤형 평가 위한 AI 학습용 데이터 구축

[교육연합신문=황오규 기자]

한국교육과정평가원(원장 김문희)은 9월 16일 ‘KICE 성과 홍보’ 시리즈 여섯 번째 콘텐츠로 「학생 맞춤형 평가를 위한 인공지능 모델 학습용 데이터 구축 방안 연구(Ⅱ)」의 주요 성과를 공개했다.

이번 연구는 서·논술형 평가가 확대되는 교육환경에서 학생 답안을 보다 공정하고 일관되게 평가하고, 교사의 채점 부담을 줄이면서 학생에게 맞춤형 피드백을 제공할 수 있는 AI 기반 평가 모델 개발을 지원하기 위해 추진됐다.

평가원은 교과별 교육과정을 토대로 평가 문항을 개발하고 학생 답안을 수집한 뒤, 전문가의 채점과 피드백을 결합한 고품질 AI 학습용 데이터를 구축했다.

국어 교과에서는 학생 답안 5,040건을 채점하고 이 가운데 1,500건에 대한 피드백 데이터를 마련했다. 수학·사회·과학에서는 각각 8,160건의 학생 답안을 채점하고 교과별 2,448건의 피드백 데이터를 구축했다. 이에 따라 이번 연구를 통해 확보한 데이터는 총 학생 답안 및 채점 데이터 2만9,520건, 피드백 데이터 8,844건에 달한다.

특히, 단순히 학생 답안을 수집하는 데 그치지 않고, 워크숍과 체계적인 훈련을 거친 전문가들이 직접 채점과 피드백에 참여해 데이터의 품질과 신뢰도를 높였다.

이렇게 구축된 데이터는 향후 AI 평가 모델이 교사의 채점 기준과 피드백 방식을 학습하는 기초자료로 활용될 수 있으며, AI 기반 자동채점과 학생 맞춤형 피드백 체계를 고도화하는 데 활용될 전망이다.

평가원은 구축한 학생 답안과 전문가 채점·피드백 데이터를 실제 AI 평가 모델에 적용해 채점 성능도 확인했다. 교과별 특성과 평가 상황을 고려한 AI 모델 적용 가능성을 검토하는 한편, AI의 채점 결과와 전문가 채점을 결합한 ‘혼합형 평가 모델’의 활용 가능성도 함께 탐색했다.

이번 연구는 AI 기반 자동채점 모델 개발에 필요한 데이터를 체계적으로 구축하고, 데이터 구축 ▶AI 모델 학습 ▶평가 현장 활용으로 이어지는 연구 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다.

특히, 서·논술형 평가가 확대될 경우 교사가 개별 학생의 답안을 직접 채점하고 세부 피드백까지 제공하는 데 상당한 시간과 노력이 필요한 만큼, 향후 AI 평가 기술이 안정적으로 정착하면 교사의 평가 업무를 지원하면서 학생별 취약점과 학습 수준에 맞는 피드백을 제공하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

연구책임자인 정수진 부연구위원은 “이번 연구는 AI 기반 자동채점 모델 개발을 위해 학생 답안뿐만 아니라 전문가의 채점과 피드백을 함께 구축해 고품질 학습용 데이터를 확보했다는 점에서 의미가 있다”며, “앞으로도 학습용 데이터를 지속적으로 구축하고 품질을 고도화해 더욱 신뢰할 수 있는 AI 기반 평가 환경과 학생 맞춤형 평가 체계 구축을 지원하겠다”고 밝혔다.

한국교육과정평가원은 앞으로도 AI 학습용 데이터의 지속적인 구축과 품질 고도화를 통해 AI 평가 모델의 정확도와 신뢰도를 높이고, 교사의 평가 업무를 지원하는 동시에 학생 개개인에게 적합한 평가와 피드백을 제공할 수 있는 기반을 확대해 나갈 계획이다. 이번 연구 결과를 알기 쉽게 소개한 모션그래픽은 한국교육과정평가원 누리집 ‘KICE 성과 홍보’ 메뉴에서 확인할 수 있다.

황오규 기자 hog@eduyonhap.com 이 기자의 다른 기사 보기