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표제지 1

목차 9

연구요약 6

Ⅰ. 서론 14

1. 연구의 필요성 및 목적 15

가. 연구의 필요성 15

나. 연구 목적 19

2. 연구 내용 19

가. 교과별 서ㆍ논술형 평가도구 자동채점 인공지능 모델 훈련을 위한 채점자질 탐색 20

나. 교과별 서ㆍ논술형 평가도구 개발을 통한 학생 응답 및 채점 데이터 수집 21

다. 자동채점 인공지능 모델 개발을 돕는 보조 프로그램 개발 및 성능 검증 22

라. 자동채점 인공지능 모델의 작동 방식 분석을 통한 인공지능 모델 개선 방안탐색 23

3. 연구 방법 24

가. 문헌연구 25

나. 평가도구 개발 25

다. 응답 데이터 수집 25

라. 채점 라벨링 26

마. 전문가 협의회 26

바. 워킹그룹 운영 26

사. 프로그램 개발 26

아. 세미나 개최 27

Ⅱ. 서ㆍ논술형 평가 자동채점의 방법과 연구 동향 28

1. 자동채점 관련 연구 29

가. 자동채점 알고리듬의 특징 29

나. 기계학습 기반의 자동채점과 채점자질 31

다. 설명 가능한 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, XAI) 33

라. 시사점 34

2. 교과별 자동채점 인공지능 모델 관련 연구 35

가. 국어 36

나. 사회 39

다. 수학 40

라. 과학 42

마. 시사점 45

3. 인공지능 학습용 데이터 구축 관련 연구 46

가. 인공지능 학습용 데이터 구축 과정 및 절차 46

나. 시사점 55

Ⅲ. 인공지능 학습용 데이터 구축 57

1. 인공지능 학습용 데이터 구축 절차 58

가. 평가도구 개발 59

나. 응답 데이터 수집 60

다. 채점 라벨링 61

2. 교과별 인공지능 학습용 데이터 구축 61

가. 국어 62

나. 사회 85

다. 수학 91

라. 과학 99

마. 시사점 114

Ⅳ 서ㆍ논술형 평가 자동채점 인공지능 모델 개발 116

1. 인공지능 모델 개발 절차 117

가. 인공지능 모델 개발 과정 117

나. 기계학습 및 XAI 알고리듬 118

2. 인공지능 모델 구축 보조 프로그램 개발 121

가. 채점자질 자동 추출 프로그램 122

나. 기계학습 자동 시행 프로그램 124

3. 교과별 인공지능 모델 적용 결과 분석 126

가. 국어 126

나. 사회 131

다. 수학 139

라. 과학 154

마. 시사점 159

4. 설명 가능한 인공지능 모델 적용 예시 160

Ⅴ. 연구 요약 및 제언 165

1. 연구 요약 166

가. 서ㆍ논술형 평가 자동채점의 방법과 연구 동향 166

나. 인공지능 학습용 데이터 구축 168

다. 서ㆍ논술형 평가 자동채점 인공지능 모델 개발 171

2. 제언 175

참고문헌 199

ABSTRACT 207

판권기 3

표목차 10

〈표 Ⅰ-2-1〉 3개년 연도별 연구 내용 비교 24

〈표 Ⅱ-1-1〉 영어권 글쓰기 자동채점 프로그램에 사용된 채점자질 사례 32

〈표 Ⅱ-3-1〉 박종임 외(2023: 94-95)의 데이터 구축 단계 및 그 이후 모니터링 내용 예시 54

〈표 Ⅲ-2-1〉 교과별 인공지능 학습용 데이터 구축 개요: 평가도구 개발 62

〈표 Ⅲ-2-2〉 국어과 논술형 평가도구 인공지능 학습용 데이터 구축 개요 64

〈표 Ⅲ-2-3〉 국어과 평가도구 개요 64

〈표 Ⅲ-2-4〉 국어과 평가도구: 평가기준(촉법소년 연령 하향) 67

〈표 Ⅲ-2-5〉 국어과 평가도구: 평가기준(조력사법 도입) 70

〈표 Ⅲ-2-6〉 국어과 평가도구: 평가기준(채식의 장단점) 73

〈표 Ⅲ-2-7〉 국어과 평가도구: 평가기준(내가 좋아하는 음식) 75

〈표 Ⅲ-2-8〉 국어과 응답 데이터 수집 현황 76

〈표 Ⅲ-2-9〉 국어과 채점 라벨링 절차 77

〈표 Ⅲ-2-10〉 국어과 1차 사전채점에 사용한 채점기준 초안 77

〈표 Ⅲ-2-11〉 국어과 채점 기준 관련 협의 내용 일부 79

〈표 Ⅲ-2-12〉 국어과 편차 확인 내용 일부 80

〈표 Ⅲ-2-13〉 국어과 채점 기준 수정 결과 82

〈표 Ⅲ-2-14〉 국어과 채점 결과 기술통계 83

〈표 Ⅲ-2-15〉 국어과 점수대별 빈도 83

〈표 Ⅲ-2-16〉 사회과 서ㆍ논술형 인공지능 학습용 데이터 구축 개요 86

〈표 Ⅲ-2-17〉 사회과 평가도구 개요 86

〈표 Ⅲ-2-18〉 사회과 평가도구: 채점기준(루브릭) 88

〈표 Ⅲ-2-19〉 사회과 서ㆍ논술형 응답 평가 및 분류 결과 91

〈표 Ⅲ-2-20〉 수학과 서술형 평가도구 인공지능 학습용 데이터 구축 개요 92

〈표 Ⅲ-2-21〉 수학과 평가도구 개요 93

〈표 Ⅲ-2-22〉 수학과 평가도구 1: 평가 기준 94

〈표 Ⅲ-2-23〉 수학과 평가도구 2: 평가 기준 96

〈표 Ⅲ-2-24〉 수학과 서술형 평가도구 1: 응답 데이터 채점 결과 98

〈표 Ⅲ-2-25〉 수학과 서술형 평가도구 2: 응답 데이터 채점 결과 99

〈표 Ⅲ-2-26〉 과학과 서술형 평가도구 인공지능 학습용 데이터 구축 개요 100

〈표 Ⅲ-2-27〉 과학과 평가도구 개요 101

〈표 Ⅲ-2-28〉 과학과 평가도구: 평가 기준(물리) 103

〈표 Ⅲ-2-29〉 과학과 평가도구: 평가 기준(화학) 105

〈표 Ⅲ-2-30〉 과학과 평가도구: 평가 기준(생명과학) 107

〈표 Ⅲ-2-31〉 과학과 평가도구: 평가 기준(지구과학) 110

〈표 Ⅲ-2-32〉 과학과 본 검사 데이터 수집 현황 112

〈표 Ⅲ-2-33〉 과학과 채점 라벨링 과정 112

〈표 Ⅲ-2-34〉 과학과 서술형 평가도구 응답 데이터 채점 결과 114

〈표 Ⅳ-3-1〉 '형태소별 사용 빈도' 채점자질 추출 예시(일부) 127

〈표 Ⅳ-3-2〉 국어과 평가도구: 분류 등급과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 129

〈표 Ⅳ-3-3〉 국어과 인공지능 모델: 교사와 AI의 분류 등급 개수별 예측 결과 비교 130

〈표 Ⅳ-3-4〉 사회과 논술형 평가도구: 채점자질 133

〈표 Ⅳ-3-5〉 사회과 논술형 평가도구 자동채점 인공지능 모델 평가요소별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 134

〈표 Ⅳ-3-6〉 사회과 평가도구 채점요소 ①: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 134

〈표 Ⅳ-3-7〉 사회과 평가도구 채점요소 ②: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 135

〈표 Ⅳ-3-8〉 사회과 평가도구 채점요소 ③: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 136

〈표 Ⅳ-3-9〉 사회과 평가도구 1 자동채점 인공지능 모델: 교사와 인공지능 채점 결과 비교 137

〈표 Ⅳ-3-10〉 수학과 서술형 평가도구: 키워드 기반 채점자질 140

〈표 Ⅳ-3-11〉 수학과 평가도구 1 채점요소 ①: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 141

〈표 Ⅳ-3-12〉 수학과 평가도구 1 채점요소 ②: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 142

〈표 Ⅳ-3-13〉 수학과 평가도구 1 채점요소 ③: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 143

〈표 Ⅳ-3-14〉 수학과 평가도구 1 채점요소 ④ 세부 구분: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 144

〈표 Ⅳ-3-15〉 수학과 평가도구 1 채점요소 ⑤: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 145

〈표 Ⅳ-3-16〉 수학과 평가도구 1 채점요소 ⑥: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 146

〈표 Ⅳ-3-17〉 수학과 평가도구 1 자동채점 인공지능 모델: 교사와 인공지능 채점 결과 비교 147

〈표 Ⅳ-3-18〉 수학과 평가도구 2 채점요소 ①: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 148

〈표 Ⅳ-3-19〉 수학과 평가도구 2 채점요소 ②: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 149

〈표 Ⅳ-3-20〉 수학과 서술형 평가도구: 채점자질 150

〈표 Ⅳ-3-21〉 키워드 추가 전후 성능 지표 비교 151

〈표 Ⅳ-3-22〉 수학과 평가도구 2 채점요소 ③: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 151

〈표 Ⅳ-3-23〉 수학과 평가도구 2 채점요소 ④: 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 152

〈표 Ⅳ-3-24〉 수학과 평가도구 2 자동채점 인공지능 모델: 교사와 인공지능 채점 결과 비교 153

〈표 Ⅳ-3-25〉 과학과 서술형 평가도구: 채점자질 154

〈표 Ⅳ-3-26〉 과학과 평가도구 소문항 1): 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 155

〈표 Ⅳ-3-27〉 과학과 평가도구 소문항 2): 채점자질과 알고리듬별 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 156

〈표 Ⅳ-3-28〉 과학과 자동채점 인공지능 모델: 교사와 인공지능 채점 결과 비교 157

〈표 Ⅳ-4-1〉 응답 데이터와 인공지능 모델에 대한 LIME 분석 결과: 등급별 예측값 162

〈표 Ⅴ-2-1〉 국어과 논술형 응답 자동채점을 위한 채점자질 선정 예시 178

그림목차 13

[그림 Ⅰ-2-1] 자동채점 인공지능 모델 개발 과정 19

[그림 Ⅱ-3-1] 성정원, 신병철(2023: 419)의 ChatGPT 활용 서ㆍ논술형 평가 채점 가능성 탐색 절차 47

[그림 Ⅱ-3-2] 민병곤 외(2022)의 인공지능 학습용 쓰기 평가 데이터 세트 시범 구축 절차 49

[그림 Ⅱ-3-3] 민병곤 외(2023: 102)의 글쓰기 자료 수집 플랫폼 기능 구조도 50

[그림 Ⅱ-3-4] 민병곤 외(2023: 190)의 채점 실행 플랫폼 기능 구조도 51

[그림 Ⅱ-3-5] 민병곤 외(2022: 296)의 대규모 데이터 획득을 위한 과업 실행 구조도 51

[그림 Ⅱ-3-6] 민병곤 외(2023: 247)의 인공지능 학습용 글쓰기 평가 데이터 세트 구축 과정 52

[그림 Ⅱ-3-7] 박종임 외(2023: 88)의 자동채점 데이터베이스 구축 설계 과정 53

[그림 Ⅱ-3-8] 박종임 외(2023: 134)의 채점자질 설계 과정 56

[그림 Ⅳ-2-1] 자동채점 인공지능 모델 개발 과정 121

[그림 Ⅳ-2-2] 기계학습 자동 시행 프로그램 화면 및 기능 123

[그림 Ⅳ-2-3] 기계학습 자동 시행 프로그램 화면 및 기능 125

[그림 Ⅳ-4-1] 인공지능 모델에 대한 SHAP 분석 결과: 사회과 0점, 4점 분류별 채점자질 중요도 161

[그림 Ⅳ-4-2] 인공지능 모델에 대한 LIME 분석 결과: 국어과 5개 등급별 채점자질 중요도 163

[그림 Ⅳ-4-3] 인공지능 모델에 대한 LIME 분석 결과: 3점 분류 164

[그림 Ⅴ-2-1] 본 연구 결과에 따른 향후 연계 방향 및 제언 175

[그림 Ⅴ-2-2] Coh-Metrix 텍스트 분석 결과 예시 181

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교과 서·논술형 평가 자동채점을 위한 인공지능 모델 적용 방안 연구. 1 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
등록번호 청구기호 권별정보 자료실 이용여부
0003194085 371.26 -25-28 v.1 서울관 사회과학자료실(208호) 이용가능
0003194086 371.26 -25-28 v.1 서울관 사회과학자료실(208호) 이용가능
B000132361 371.26 -25-28 v.1 부산관 주제자료실(2층) 이용가능

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