eCampusNews(2024.07.17.)

• 최근 몇 년간 미국에서는‘시험 선택제(test-optional)’와 ‘시험 미반영(test-blind)’입학 제도가 도입 되면서, 기존의 평가 방식에 의존하지 않고 입학 과정을 재구성하려는 움직임이 있었음
• 그러나 일부 대학은 학생들의 합격률 예측하기 위해 다시 표준화된 평가 방식에 의존하고 있으며, 이는 기존의 불평등을 더욱 고착화할 수 있다는 우려를 낳고 있음
• 과거부터 기술은 학교에서 평가 방식을 형성하는 데 중요한 역할을 함. 2000년대 초반에는 DreamBox, i-Ready, IXL 같은 AI 기반 학습 도구가 급속히 도입되었으며, 이는 학생들이 학습하는 과정을 실시간으로 추적하고 교사가 이에 맞춰 수업을 조정할 수 있도록 지원함
• 이러한 도구들은 교육의 경계를 없애며 K-12 학습 방식을 변화시킴. 인공지능은 표준화된 시험 대신, 개인 맞춤형 평가를 통해 보다 공평한 교육 환경을 제공할 수 있음 
  
• 인공지능을 활용하여 측정하기 어려운 부분을 평가하는 것이 필요하고, 평가를 표준화하지 않고 개인화하는 방식으로 학생들이 교실 안팎에서 성공할 수 있도록 지원하는 방안을 마련하는 것이 중요함
• 이 문제를 해결하기 위해서는 적어도 학습자 중심평가, 통합된 평가, 데이터 분산화의 세 가지 주요 영역에서 노력이 필요함
  

학습자 중심 평가

• 인간에게만 있는 고유한 능력을 강화하는 학습자 중심의 평가 시스템이 필요함. 로봇이 대체가능한 일이 아닌, 인간만이 할 수 있는 일을 가르치는 데 집중해야 함
• 예를 들어, Quill.org은 저소득층 학생들에게 AI 기반 문해력 튜터를 제공하여 읽기, 쓰기에서 디지털 리터러시에 대한 피드백을 실시간으로 제공함
• AI 기반 리터러시 도구는 학생들의 역사적 사고력과 시민성을 강화할 수 있는 기술임

통합된 평가

• 학생들이 눈치채지 못하게 학습 과정에서 자연스럽게 이루어지는 평가는 학생들의 학습 참여도를 높이고 시험 불안감을 줄일 수 있음. COVID-19 팬데믹 동안, 특히 학교가 문을 닫았던 첫해에는 ‘스텔스 평가(stealth assessments)’가 대부분의 가정에서 중요한 역할을 함
• 예를 들어, 게임 기반 평가는 인간의 두뇌에 고유한 능력을 길러주며 학생들의 참여도를 높이는 매력적인 평가 방법임
• 최근 Gallup과 Walton Family 재단에서 실시한 조사에 따르면, 중·고등학생인 Z세대 중 학교에 가고 싶은 동기를 느끼는 학생은 절반 미만이라고 함. 이러한 참여 저하의 주요 원인은 지식과 실력을 평가하는 어렵고 중요한 시험과 제한적인 교육 내용에 있다고 분석됨
• 학생의 참여도를 위해 Labster 프로그램은 원격 학습자들이 가상 과학 실험실에 참여해 실시간 피드백을 받을 수 있는 활동을 진행함. 종이와 펜으로 하는 평가에서 시뮬레이션 형태로의 변화는 학생들의 참여도를 높일 뿐만 아니라 STEM(과학, 기술, 공학, 수학)에 대한 학생들의 관심을 증대시킴

데이터 분산화

• 표준화된 시험은 일부 학생들에게 불리할 수 있음. AI를 활용한 분석 기술을 통해 데이터를 분산화하면, 모든 학생들을 개별적으로 평가하고 그들의 강점을 파악할 수 있어 교육의 형평성을 높이는 데 기여함
• AI를 효과적으로 활용하려면 측정도구를 변경해야 하는데, 증거 기반 평가를 통해 의미 있는 통찰을 하는 것이 하나의 방법임. 이 평가는 학생의 특성, 능력을 설명하는 학생 모델과 학생이 이러한 특성을 증명하기 위해 수행해야 하는 과제 모델, 그리고 이 활동을 통해 얻은 결과를 분석하는 증거 모델을 포함함
• 표준화된 시험이 갖는 제한적인 관점으로 인해 어려움을 겪는 학생, 특히 교실 밖에서의 성공을 예측하는 데 어려움을 겪는 학생인 경우 AI 기반 평가가 도움을 줄 수 있음
• 새로운 AI 평가 방식은 기존의 검증된 평가 방식보다 신뢰도가 낮아 보일 수 있지만, 새로운 접근방식으로서 큰 전환점을 가짐 
• AI 기반 평가가 인간 관계를 약화시키거나, 불평등을 야기하지 않도록 하기 위해서는 연구개발 자금이 투입되어서 평가 과정을 공정하고 투명하게 확립하고 기존의 교육과 연결되어야 함
• 교육기관에서 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 로드맵과 정책을 개발함에 따라 교사, 정책 입안자, 기술 전문가들이 협력하여 AI의 이점을 최대한 활용하여 개인화된 평가를 구상하는 중요한 기회가 될 것임