국가수준 학업성취도 평가 서답형 문항에 대한 자동채점의 실용성 분석
Contrasting Automated and Human Scoring for Short-Answer NAEA Questions
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초록
서답형 문항은 선택형 문항에 비하여 고차원적인 사고를 측정하기 용이하다는 교육적인 장점이 있음에도 불구하고, 채점에 소요되는 시간과 비용으로 인해 대규모 지필평가에서는 선택형 문항의 비중이 오히려 높은 편이다. 대규모 교육평가의 제한된 예산 범위 내에서 서답형 문항의 다양성과 비중을 확대하기 위해서는 컴퓨터 기반 평가와 자동채점을 적극적으로 도입할 필요가 있다. 이 연구의 목적은 단어ㆍ구 수준의 한국어 서답형 답안을 처리할 수 있는 자동채점 프로그램을 활용하여 지필평가의 서답형 문항을 채점하는 방법의 실용성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 2014년 국가수준 학업성취도 평가의 사회 교과에 응시한 중학교 3학년 표집학생 7,442명의 서답형 답안을 합숙채점과 자동채점의 두 가지 방법으로 채점하였다. 서답형 문항에 대한 자동채점의 실용성 평가는 채점 비용의 효율성과 채점 결과의 정확성 측면에서 기존의 합숙채점과 비교하는 방법으로 이루어졌다. 자동채점은 합숙채점에 비하여 채점 비용의 60% 이상을 절감할 수 있고, 자동채점에 최적화된 채점 방식을 사용할 경우 채점 비용의 80% 이상을 절감할 수 있는 것으로 분석되었다. 또한, 합숙채점 최종점수와 자동채점 점수 간의 상관계수는 0.97~1, 완전일치도는 97.76%~99.99%, 근사일치도는 98.15%~100%, 카파계수는 0.94~1, 일차가중카파계수와 이차가중카파계수는 0.96~1인 것으로 나타났다. 이와 같은 상관계수와 일치도 수준은 자동채점과 채점 전문가의 점수가 매우 유사하다는 것을 의미한다. 결론적으로, 이 연구는 채점 비용의 효율성과 채점 결과의 정확성 측면에서 지필평가의 서답형 답안에 대한 자동채점의 실용성을 확인하였다. 또한, 단어ㆍ구 수준 한국어 자동채점 프로그램이 인간 채점자의 일부 또는 전부를 대체하거나 인간 채점자의 채점 오류를 관리할 수 있는 수준까지 도달했다는 것을 확인하였다.
Abstract
This study aims to evaluate the costs and accuracy of automated scoring for short-answer questions of National Assessment of Educational Achievement (NAEA). To contrast automated and human scoring, both scoring methods were used to grade 14 short-answer questions of the NAEA Social Studies subtest that was taken by 7,442 ninth-grade students in 2014. We analyzed the effects of automated scoring on the costs and accuracy of scoring short-answer questions. We found that more than 60% of the human scoring costs can be saved by only using the automated scoring program. In addition, more than 80% of the human scoring costs can be saved if the current scoring method of NAEA becomes optimized for automated scoring. Correlation coefficients between human and machine scores for 14 questions ranged from 0.97 to 1, exact agreement ranged from 97.76% to 99.9%, and kappa coefficients ranged from 0.94 to 1. Exact and adjacent agreement for 5 questions ranged from 98.15% to 100%, and linear kappa coefficients and quadratic kappa coefficients ranged from 0.96 to 1. Moreover, results showed that correlations and agreement rates between human and machine scores are as high as the ones between human scores. We concluded that automated scoring can reduce the costs of scoring short-answer NAEA questions without sacrificing the accuracy of scoring. It is suggested that the automated scoring system can be used to replace one or two human raters when scoring the short answer NAEA questions, to monitor human scoring, or to train human raters
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