AI 기반 KFL 작문 자동 채점 모델 설계 방향
The Design Direction for an Automated AI-based KFL Essay Scoring Model
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초록
이 논문의 목적은 교육적 관점에서 AI 기반 KFL 작문 자동 채점 모델 설계 방향을 제시하는 데 있다. 이를 위해 현재까지 이루어진 KFL 작문 자동채점 모델 설계 연구를 분석하여 현재 자동 채점 모델의 한계를 기술적, 교육적, 윤리적 측면에서 검토하였다. 검토 결과 자연 언어 처리 기술의 한계로 의미적 측면이 채점될 수 없어 평가 타당도가 떨어지는 점, 은닉층 활용으로 채점 자질을 알 수 없고 이로 인해 채점 결과를 교육에 환류할 수 없다는 점, 자동 채점 시 채점 오류에 대한 책임 문제 등이 한계로 나타났다. 본고에서는 이러한 한계가 인간 채점을 자동 채점으로 완전 대체하고자 하는 데에서 비롯된 것으로 진단하였다. 따라서 인간 채점의 보조 수단으로 사용하는 것을 목적으로 자동 채점 모델을 설계해야 함을 밝혔다. 그리고 그 구체적 예로 분석적 채점에서 활용할 수 있는 채점 영역별 자동 채점 모델 설계 예시를 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to set the design direction for an automated AI-based KFL essay scoring model from an educational perspective. To this end, this study analyzed previous studies on the design of automated KFL essay scoring models to examine the technical, educational, and ethical limitations of automatic scoring models. These limitations may have been caused by the attempt to fully replace human scoring with automated scoring. Therefore, this study revealed that automated scoring must be designed as an aid to human scoring, and proposed an automated scoring model for each area of scoring that can be used in analytical scoring as a specific example.
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