Reconstructing Performance Assessment in AI-Based Learning Environments: Design and Evaluation of a Process-Evidence?Centered Mathematics Performance Assessment Based on Diagnostic and Formative Asses...
인문사회기초연구 · 신진연구자지원사업(인문사회)
2026년
2340060901
교육부
한국연구재단
인천대학교
정진민
1명
2026.06.01 ~ 2027.02.28
2026.06.01 ~ 2029.05.31
1,964만원
1,964만원
기초연구
대학
인천광역시
... 의존할 증거 체계를 설계·검증하는 것이 핵심이다.최근 학교 현장에서 수행평가의 AI 활용 통제가 어려워지면서, 결과물이 학습자의 실제 이해 수준을 반영하는지 판단하기 힘들어졌다. 외부 도움이나 디지털 활용 역량 차이가 평가의 타당성과 공정성 문제를 야기하지만, 이는 AI 활용 규제만으로는 해결되기 어렵다. 이에 본 연구는 이 문제를 'AI 허용 여부'가 아닌 '결과 해석의 증거 설계' 문제로 ...
압축 버전은 3,519 byte로 4,000 byte 이내에 안정적으로 들어옵니다.본 연구의 목적은 생성형 인공지능과 대규모 언어모형(LLM) 활용이 불가피해진 학교 평가 환경에서, 생성형 AI 기반 진단?형성평가를 다단계로 운영하는 과정에서 학습자의 반응 경로와 피드백 반응이 구조화된 증거로 생성되는 조건을 활용하여, 중학교 수학 수행평가가 학습자의 실제...
... AI 환경에서 수행평가 결과 왜곡 우려에 대한 현실적 보완 전략을 제시한다. 외부 도움이나 디지털 역량 차이를 완전히 제거하기보다, 과정증거를 통해 결과에 영향을 미친 요인을 설명할 근거를 ... 이는 점수의 절대적 공정성보다 해석의 타당성과 설명 가능성을 높이는 방향으로 공정성 논의를 전환하는 데 기여한다.넷째, 교육적 측면에서 본 연구는 중학교 수학 교실에서 수행평가가 학습 지원으로 ...