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ETS 뉴스 및 인사이트

 

'돌봄' 평가: 개인 맞춤형 학습을 지원하는 접근법

2021년 12월 9일

학생들은 지식, 기술, 학습 기회와 실제 경험에서 매우 다양한 학습 경험을 시작합니다. 좋은 교사들은 이러한 다양성을 인정하고 축하합니다 — 학습 과정이 모두에게 똑같이 적용되지 않는다는 것을 알고 있으며, 학생의 위치에 맞고 앞으로 나아갈 수 있도록 개별화되고 개인화된 수업을 추구합니다. 평가는 종종 학습 과정의 마지막 단계에서 이루어지지만, 일반적인 표준화된 평가는 이러한 광범위한 개인적 차이나 학습이 이루어지는 맥락에 민감하지 않습니다. 학습과 마찬가지로, 이 획일적인 접근 방식은 평가에도 명확한 한계가 있습니다.

만약 이러한 맥락적 차이와 학생 수준의 차이를 고려하고 적절한 도전 과제를 제시하는 보다 개인화된 디지털 평가가 있다면, 학생들에게 더 흥미롭고 제공하는 데이터를 다른 용도(예: 수업 안내, 피드백, 적시 힌트 제공 등)를 지원하는 과제를 제공한다면 어떨까요?

이것이 바로 우리가 생각 하는 '배려 평가 '의 비전입니다 — 현재 표준화된 평가에서 고려되지 않은 학생의 측면을 고려하는 평가입니다. 이 측면에는 지식, 기술 및 기타 관련 인지적, 메타인지적, 사회정서적 특성(때때로 비인지 속성이라고도 함), 그리고 학습 맥락의 측면이 포함되며, 학생들이 자신이 알고 할 수 있는 것을 보여줄 수 있는 적절한 조건을 제공하는 평가 환경을 만듭니다.

 

 

"배려" 평가란 무엇인가요?

"돌봄" 평가는 학생들에게 미리 알려진 정보(예: 이전 지식)에 따라 다양한 과제 구성을 부여하는 맞춤형 평가 경험을 제공합니다. 형성적 맥락 내에서 개인화된 "돌봄" 평가는 학생들이 과제를 이해하고 접근할 수 있도록 돕고, 무관심한 학생들을 다시 참여시키며, 자신이 알고 할 수 있는 것을 가장 잘 보여줄 수 있는 응답 형식을 제공하는 맞춤형 평가 경험을 제공합니다. 이 접근법에서는 평가 맥락의 여러 측면을 신중히 고려하여 평가 자체가 긍정적이고 안전하며 동기 부여가 되는 학습 경험으로 이어지도록 하며, 학생들이 자신이 아는 것을 단순히 보여주는 것뿐만 아니라 관련 분야에서 미래 학습을 준비할 수 있도록 합니다.

이러한 '배려 깊은' 평가에서 나오는 점수 보고서와 피드백은 학생, 교사, 학부모, 보호자에게 학생의 강점과 성장 기회를 세밀하게 파악할 수 있도록 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다. 이 보고서들은 학생의 특성과 평가 결과의 해석 및 활용에 영향을 미칠 평가 형식의 중요한 변화 모두에 맥락화됩니다. 피드백은 평가가 학생에 대해 알고 있는 정보에 맞춰 조정할 수 있으며, 이는 학생, 교사, 학부모 또는 보호자가 피드백을 성장 기회로 해석할 가능성을 높여 그 피드백에 따라 행동할 가능성을 높입니다.

 

"배려" 평가가 어떻게 개인 맞춤형 학습을 지원할 수 있을까요?

"돌봄" 평가는 일반적으로 평가에서 수집되고 보고되는 일반적인 인구통계학적 정보를 넘어서는 다양한 학생 특성에 동적으로 적응할 수 있습니다 — 여기에는 맥락적 지식, 동기, 자기 효능감, 감정 등이 포함됩니다.

이러한 적응을 구현하려면 관련 학생 특성에 대한 강한 이해, 즉 유효하고 신뢰할 수 있는 측정치에 기반한 평가를 '조정'할 수 있어야 하며, 평가 중 실시간으로 학생 행동을 추적하여 과제에 순간적으로 동적인 조정을 할 수 있어야 합니다. 평가 시스템은 관련 증거를 감지하고 이를 바탕으로 의도한 적응을 선택하고 전달할 수 있어야 합니다.

이러한 제안된 적응 중 일부는 평가 구조를 크게 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 학생은 다른 학생에게 제시되지 않은 추가 질문에 답하거나 다소 다른 평가 기준으로 평가될 수 있습니다. 평가 과제가 맥락화되고 개인화될수록 개인별 성과를 표준화하여 비교하기가 더 어려워집니다. 이러한 긴장에도 불구하고, 우리는 제안된 '배려' 접근법에 큰 잠재력이 있다고 믿습니다. 우리는 '배려' 평가에 대한 우리의 비전이 밥 미슬레비(Bob Mislevy)의 '조건부 공정성' 개념과 일치한다고 주목합니다. 즉, 학생들의 배경에 관한 맥락적 정보를 활용해 평가 설계와 점수 규칙을 조정하여 다양한 학생의 학습 환경과 학습 경험에 기여하는 자원에 대한 보다 미묘한 증거를 얻는 '조건부 공정성'을 고려하는 것입니다.

 

'돌봄' 평가를 실행하기 위한 중요한 질문들

이러한 '배려' 평가에 대한 비전은 단순해 보이지만, 이러한 평가를 현실화하기 위해서는 몇 가지 중요한 질문들이 필요합니다.

먼저, 학생 모델 내에서 가장 중요한 학생 특성과 맥락적 변수 집합을 고려해야 합니다. 이 질문에 답하기 위해서는 다양한 집단을 대상으로 연구를 수행하여 다양한 특성이 과제 수행과 몰입에 어떻게 상호작용하는지 조사해야 합니다.

둘째, (저조) 성과나 (참여 부실) 문제가 발견되었을 때, 시스템은 언제 어떻게 개입해야 하는가? 어떤 적응이 학생들에게 자신의 지식과 기술을 가장 잘 보여줄 기회를 제공할까? 이 질문들에 답하기 위해서는 다양한 수정 방식을 테스트하고, 어떤 지원 또는 과제 변형의 조합에서 어떤 학생 하위 그룹이 혜택을 받는지 검토해야 한다; 이 작업은 수정이나 개입이 어떤 학생 하위 그룹에도 해를 끼치지 않도록 하는 데 필수적이다.

마지막으로, 이러한 결과를 적절히 활용할 수 있도록 다양한 평가 이해관계자에게 어떤 유형의 평가 결과를 제공해야 하는지에 대해 말씀드립니다. 배려 있는 평가에서 나온 점수를 제공하는 것의 시사점은 무엇인가요? 좋은 측정 특성을 유지하면서 평가 결과를 적절하게 맥락화하려면 어떻게 해야 할까요? 즉, 신뢰성과 타당성을 희생하지 않으면서 공정성과 유용성을 어떻게 높일 수 있을까요? 

"배려" 평가를 설계하는 우리의 접근법은 학생들이 어디에 있는지, 어디를 가왔는지, 어디로 가고 있는지에 따라 수업과 기술 개발을 지원하는 데 활용될 매우 미묘하고 세밀한 정보를 제공할 수 있습니다.

제시 R. 스파크스는 ETS의 수석 연구 과학자입니다. 블레어 레먼은 ETS의 연구 과학자입니다. 디에고 사파타-리베라는 ETS의 저명한 대통령 임명자이자 연구 수석 이사입니다.