Korean Automated Scoring System for Supply-Type Items using Semi-Supervised Learning

준지도학습 방법을 이용한 한국어 서답형 문항 자동채점 시스템

서답형 문항은 학생들의 종합적인 사고능력을 판단하는데 매우 유용하지만 채점할 때, 시간과 비용이 매우 많이 소요되고 채점자의 공정성을 확보해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 서답형 문항에 대한 자동채점 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 언어 처리 단계와 채점 단계로 나뉜다. 첫 번째로 언어 처리 단계에서는 형태소 분석과 같은 한국어 정보처리 시스템을 이용하여 학생들의 답안을 분석한다. 두 번째로 채점 단계를 진행하는데 이 단계는 아래와 같은 순서로 진행된다. 1) 첫 번째 단계에서 분석 결과가 완전히 일치하는 답안들을 하나의 유형으로 간주하여 각 유형에 속한 답안의 빈도수가 높은 순서대로 정렬하여 인간 채점자가 고빈도 학생 답안을 수동으로 채점한다. 2) 현재까지 채점된 결과와 모범답안을 학습말뭉치로 간주하여 자질 추출 및 자질 가중치 학습을 수행한다. 3) 2)의 학습 결과를 토대로 미채점 답안들을 군집화하여 분류한다. 4) 분류된 결과 중에서 신뢰성이 높은 채점 답안에 대해서 인간 채점자가 확인하고 학습말뭉치에 추가한다. 5) 이와 같은 방법으로 미채점 답안이 존재하지 않을 때까지 반복한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해서 2013년 학업성취도 평가의 사회(중3) 및 국어(고2) 과목의 서답형 문항을 사용하였다. 각 과목에서 1000개의 학생 답안을 추출하여 채점시간과 정확률을 평가하였다. 채점시간을 전체적으로 약 80% 이상 줄일 수 있었고 채점 정확률은 사회 및 국어 과목에 대해 각각 98.7%와 97.2%로 나타났다. 앞으로 자동 채점 시스템의 성능을 개선하고 인간 채점자의 집중도를 높일 수 있도록 인터페이스를 개선한다면 국가수준의 대단위 평가에 충분히 활용할 수 있을 것으로 생각한다.