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딥 러닝 모델과 다국어 데이터를 활용해 국제 대규모 평가를 수행하기 위한 인공지능(AI) 채점 (AI scoring for international large-scale assessments using a deep learning model and multilingual data)

저자
Tomoya Okubo, Wayne Houlden, Paul Montuoro, Nate Reinertsen, Chi Sum Tse
수록잡지
OECD Education Working Papers, No. 287
발행처
Organization for Economic Cooperation and Development(OECD)
발행연도
2023
분류(BRM)
교육-교육일반, 일반공공행정-국가통계
소개
교육 평가는 주로 성취도 조사나 응시자 선별을 목적으로 수행한다. 구성된 응답 항목과 관련된 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 채점은 국제적인 대규모 평가 데이터를 활용한다. 이 보고서에서는 학습된 AI 모델을 활용하여 채점하고 그 결과를 사람이 채점한 데이터와 비교한다고 설명한다. AI 채점 데이터와 사람 채점 데이터를 기반으로 추정된 점수 분포가 서로 매우 비슷하다는 사실을 발견했다. 항목 대부분의 항목 수준 심리 측정 속성에서도 일치율이 매우 높았다는 증거를 제시하며, 다국어 데이터 접근 방식을 활용하기 위한 실제 절차를 보여준다. 이같은 새로운 AI 채점 방법론이 국제 대규모 평가에서도 실용적인 수준으로 활용할 수 있는 풀질에 도달했다는 결과를 강조한다.
출처 URL
https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/9918e1fb-en.pdf?expires=1689655207&id=id&accn...
국가명
국제기구