[서울=뉴스핌] 황혜영 기자 = 한국교육과정평가원은 학생 맞춤형 평가와 인공지능(AI) 기반 평가 모델 고도화를 위해 학생 답안 2만9520건과 전문가 피드백 데이터 8844건을 구축했다고 16일 밝혔다.

평가원은 이날 'KICE 성과 홍보' 시리즈 여섯 번째 콘텐츠를 통해 '학생 맞춤형 평가를 위한 인공지능 모델 학습용 데이터 구축 방안 연구(Ⅱ)'의 주요 성과를 공개했다.

이번 연구는 서·논술형 평가가 확대되는 교육환경에 맞춰 학생 답안을 공정하고 일관되게 평가할 수 있는 AI 평가 모델 개발을 지원하기 위해 추진됐다. 교사의 채점 부담을 낮추는 동시에 학생별 특성에 맞는 평가와 피드백 체계를 마련하는 데 목적이 있다.

평가원은 교과별 교육과정을 토대로 평가 문항을 제작하고 학생 답안을 수집한 뒤 전문가의 채점과 피드백을 반영해 AI 학습용 데이터를 구축했다.

국어 교과에서는 학생 답안 5040건을 채점하고 이 중 1500건의 피드백 데이터를 마련했다. 수학·사회·과학 교과에서는 각각 학생 답안 8160건을 채점했으며 교과별로 2448건의 피드백 데이터를 구축했다.

이에 따라 국어·수학·사회·과학 4개 교과에서 확보한 학생 답안 및 채점 데이터는 총 2만9520건, 피드백 데이터는 총 8844건이다.

평가원은 단순히 학생 답안을 수집하는 데 그치지 않고 워크숍과 체계적 훈련 프로그램을 거친 전문가가 채점과 피드백에 참여하도록 해 데이터의 품질을 높였다고 설명했다.

구축 데이터는 AI 평가 모델 학습과 성능 개선에 활용되고 향후 AI 기반 채점·피드백 체계 구축의 토대가 될 것으로 평가원은 기대했다.

평가원은 구축한 학생 답안과 전문가 채점·피드백 데이터를 AI 평가 모델에 시범 적용해 채점 성능도 확인했다. 교과별 특성과 실제 평가 상황을 고려해 AI 모델의 적용 가능성을 검토하고 AI와 전문가 채점을 결합하는 혼합형 평가 모델의 활용 방안도 살폈다.

정수진 평가원 부연구위원은 "이번 연구는 AI 기반 자동채점 모델 개발을 위해 학생 답안뿐 아니라 전문가의 채점과 피드백을 함께 구축해 고품질 학습용 데이터를 확보했다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 학습용 데이터를 지속 구축하고 품질을 고도화해 신뢰할 수 있는 AI 기반 평가 환경과 학생 맞춤형 평가 체계 구축을 지원하겠다"고 말했다.

평가원은 연구 결과를 바탕으로 AI 학습용 데이터를 지속 보완하고 자동채점과 맞춤형 피드백 등 AI 기반 평가 모델의 신뢰도와 활용 가능성을 높여 나갈 방침이다.

hyeng0@newspim.com