AI가 매긴 점수, 어디까지 믿을 수 있나

생성형 AI, 채점과 피드백을 돕다 학생이 무엇을 이해하고 어떻게 문제를 해결하는지 파악하는 데에는 자신의 생각을 직접 표현하는 서·논술형이나 구술형 평가가 유용하다. 학생의 응답을 통해 정답 여부를 넘어 사고 과정과 개념 이해 수준을 살펴볼 수 있기 때문이다. 그러나 채점 기준을 여러 답안에 일관되게 적용하고 학생별 피드백을 제공하는 일에는 상당한 시간과 전문적 판단이 필요하다. 생성형 AI를 활용한 자동채점은 이러한 교사의 평가 업무를 돕고, 학생에게 자신의 이해를 점검하고 보완할 기회를 더 자주 제공하는 방안으로 주목받고 있다. 대규모 언어모델(LLM)에 기반한 생성형 AI는 학습목표와 내용, 문항과 채점 기준표(루브릭), 그리고 다양한 수준의 예시 답안 등을 제공받아 학생의 응답을 평가하고, 점수와 채점 근거, 피드백을 생성할 수 있다. 해외에서는 국가 학습 플랫폼과 학교 수업, 정부 지원 시범사업을 통해 이러한 활용이 활발히 이루어지고 있다. 특히 영어 작문에서는 학생이 AI의 피드백을 받아 글을 수정하고, 교사가 그 과정을 살펴보며 지도하는 방식으로 활용되고 있다. 즉 생성형 AI는 점수를 산출하는 것에 그치지 않고, 학생이 답안을 검토하고 수정