본 연구의 목적은 대학수학능력시험 한국지리 평가 문항들에서 지역적인 편중이 발생하는가를 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 2005~2015학년도의 수능 한국지리 평가 문항에서 지도와 설명 및 그래프를 통하여 특정 지역이 한국지리 세부 영역별로 어느 정도의 빈도로 출제되었는가를 분석하였다. 분석 결과 수능 한국지리 220문항 중 약 42%에서 지도가 활용되고 있었고, 약 33%에서 구체적인 지역 정보가 제시되고 있었다. 한국지리의 세부 영역별로 볼 때 기후, 산업, 지역(지방) 영역에서 구체적인 지역 정보 제시가 많았다. 지난 11년 동안 수능 한국지리 출제 문항에 언급된 시 군은 모두 76곳이며, 이들 중 3번 이상 언급된 곳은 25곳이다. 가장 높은 출제 빈도를 보인 지역은 서울이며, 인천과 대구, 부산, 강릉, 제주 등이 출제 빈도가 높은 지역이었다. 수능 한국지리 평가 문항 분석 결과 세부 영역에 따라 차이가 있기는 하지만 지역적인 편중이 존재함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 수능의 수학영역의 출제 유형이나 난이도 등이 고등학교 문과계열 수학 교수 학습과정에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 최근 5년간(2012~2016학년도) 수능 수학 A형(나형)의 출제유형과 난이도를 살펴보고, 출제유형과 난이도가 고등학교 문과계열 수학 내신 상위권 학생들의 수학 학습 내용에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 연구하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 고등학교 수학 내신이 상위권인 학생들의 수능등급을 결정하는 오답률 90% 이상인 문항은 지수함수와 로그함수 단원에 편중되어 출제되었다. 둘째, 수능 상위권 학생들은 수능 등급 향상을 위하여 지수함수와 로그함수 단원을 중점적으로 학습해야 할 단원으로 인식하고 있었다.
이 연구의 목적은 일본 대학입시센터시험 정보관계기초를 분석함으로써 수능직업탐구영역의 출제에 시사점을 얻는데 있다. 이를 위해 우선 센터시험의 구성과 출제 체제를 분석하고 교육과정 내용영역, 행동영역 분류, 예상 정답률, 특이사항 등을 분석하였고 정보관계기초와 유사한 수능의 정보기술기초와 프로그래밍 문항과도 비교 분석 하였다. 이 결과로부터 얻은 결론은 첫째, 일본 대학입시센터시험 정보관계기초는 직업교육을 주로하는 전문계고의 농업, 공업, 상업 등의 계열에서 정보에 관한 과목의 공통 내용을 출제 범위로 하는 과목으로서 수능에서도 각 계열의 컴퓨터관련 과목의 공통 내용을 하나의 과목으로 출제하는 방안을 고려할 필요가 있다. 둘째, 정보관계기초는 대문항의 문제 상황과 다른 새로운 문제 상황을 하위 문항에 다양하게 제시하고 있어, 수능에서도 세트형 문항에서 문제 상황을 다양하게 제시할 필요가 있다. 셋째, 해답군에서 정답을 복수로 선택할 수 있고 해답군 없이 직접 숫자를 기입하는 서답형 문항, 선택지의 개수도 다양하게 제시되고 있어, 이를 수능 형식에 적용하여 문항 형식을 다양화할 필요가 있는 것으로 나타났다.
수능이 1994학년도에 처음 시행된 이후 17년 동안 시행되어 오면서 기출을 피하면서 사고력을 측정하는 참신한 문항을 출제하는 것이 점점 어려워지고 있다. 그러므로 수학능력 측정을 위한 양호한 문항의 개발을 위한 지속적인 연구가 필요하다. 이러한 맥락에서 수능 문항 개발에 필요한 시사점을 도출하기 위해 수능과 같은 국가 수준의 선다형 대입 관련 시험 분석의 일환으로 일본 센터시험을 분석하였다. 이 연구에서는 센터시험의 체제와 이과 출제 과목 및 응시과목의 수나 응시자 현황을 파악하고, 2009년 1월에 시행한 '이과' 시험의 검사지 구성, 문항 유형, 특이 사항 등을 분석하였다. 또한 센터시험 문항을 수능과 관련하여 내용 요소 및 행동영역에 따라 분석하였고, 아울러 우리나라 수험생의 관점에서 예상 정답률을 추정하였다. 분석 결과, 센터시험 문항은 고급 사고력보다는 지식 측정 또는 낮은 사고력을 주로 측정하고 있다. 또한 문항 당 배당되는 시간이 수능보다 길며 문항 수가 고정되지 않았고, 배점과 답지 수도 다양하다. 그리고 실생활 소재를 많이 사용하면서 문장 표현을 엄격하게 하지 않는 경향이 있다. 센터시험에서 원점수를 사용하는 것으로 보아 선택 과목 간 유 불리 문제가 크지 않은 것으로 보인다. 또한 문과나 이과의 계열 구분 없이 대부분의 학과에서 선택 과목으로 과학과목 성적을 요구하고 있다.
현행 대학수학능력시험에서는 영역별로 선택과목제가 본격적으로 도입되어 시행되고 있으며, 과목별 난이도의 차이를 사후적으로 보정하기 위하여 표준점수제를 도입하여 운영하고 있다. 그러나 표준점수제를 실제 운영해본 결과 적지 않은 문제점들이 드러난바 있다. 이 연구에서는 이러한 표준점수제의 문제점을 집중 분석해 보고, 이에 대한 대안으로 가산점수제를 제안하여 지난 2005 수능 결과에 적용해 보았다. 그 결과 제안된 가산점수제는 기존의 표준점수제가 갖고 있던 여러 가지 문제점들을 크게 완화하거나 해소하는 것으로 나타났다.
수능을 준비하는 대부분의 재학생들은 3학년 1년 동안 두 유형의 모의평가를 통하여 수능을 준비하게 된다. 시 도교육청 주관으로 제작 시행되는 4회의 전국연합학력평가와 한국교육과정평가원에서 주관하는 수능 6월 9월 모의평가를 치르게 된다. 그러나 이 두 유형의 시험은 많은 유사성을 내포하는 동시에 상당히 이질적인 평가이다. 본 연구에서는 서울 인천 경기 교육청에서 발표한 2016학년도 전국연합학력평가 성적 분석 및 통계 자료와 한국교육과정평가원에서 발표한 2017학년도 수능 6월 9월 모의평가 채점 결과 보도자료를 바탕으로 두 유형 간의 이질성을 난이도 중심으로 분석하였다. 이를 바탕으로 서울 소재 2개 고등학교 5학급 161명 학생들이 치른 4회의 2016학년도 전국연합학력평가와 6월 9월 모의평가 수학 영역 성적을 분석하여 응시집단 변화에 따른 재학생들의 수학 영역 성적 변화를 살펴보았다. 이를 통하여 전국연합학력평가의 개선점과 이와 동반되어야 할 교육정책 관련 시사점을 도출하고자 하였다.
본 연구는 2014학년도부터 2016학년도 고등학교 한국지리 대학수학능력시험 평가 문항의 교육과정 성취기준에 대한 내용타당도를 분석하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 먼저, '지식 차원'에서 성취기준과 수능 평가 문항은 모두 '사실적 지식'의 비율이 가장 높게 나타났다. 둘째, '인지과정 차원'에서 성취기준은 '이해하다'의 비율이 가장 높게 나타났으나, 수능 평가 문항에서는 '분석하다'와 '분석하다'가 '이해하다'와 복합된 유형의 비율이 가장 높게 나타났다. 셋째, 비율차 검증을 통한 한국지리 수능 문항의 내용타당도 분석 결과, 분석대상 학년도 모두 내용타당도가 '조금 낮다'로 나타났다. 마지막으로 교육과정 내용 영역별 내용타당도 분석 결과, '지형 환경과 생태계', '생산과 소비의 공간' 영역은 '인지과정 차원'에서 성취기준과 수능 평가 문항의 주요 유형의 차이가 크게 나타나 다른 영역에 비해 내용타당도가 상대적으로 낮게 나타났다. 이상의 연구 결과는 한국지리 대학수학능력시험 문항 출제 시 교육과정 성취기준을 충실히 반영한 평가가 이루어져야 하며, 학습자의 자료 분석 능력 평가에 치중되어서는 안 된다는 점을 시사한다.
최근 새로운 교육개혁안이 확정 발표되면서부터 새삼 대입전형의 준거로 대학수학능력시험의 비중이 증대되고 있다. 우리의 수능시험과 유사한 SAT나 ACT는 미국의 각 대학에서 신입생 선발을 할 때, 중요한 전형자료의 하나로 사용하는 검사이다. 이 두 검사는 대등한 정도로 널리 이용되고 있으나 그 교육철학적인 배경은 상이하며, 또 후자는 우리에게 별로 알려져 있지 못한 실정이다. 따라서 여기에서는 ACT의 평가내용, 검사개발과정, 결과활용 등을 소개하고 우리의 대학수학능력시험과 관련하여 그 시사점을 논의하였다.
중국 대학입학시험의 정식 명칭은 '보통고등학교초생전국통일고시식(普通高等學校初生全國統一考試)이며, 일반적으로 줄여서 '고시(高考)'라고 부른다. 고시(高考)는 고등학교 교육과정 내의 지식과 능력을 측정하는 시험으로 고등학교 졸업(예정자) 및 동등학력을 갖춘 학생이 치르는 선발고사라는 점에서 우리나라의 수능과 매우 유사하다. 이런 점에서 고시(高考)의 수학과 평가 내용 및 구성 고찰을 통해 수능 수리영역에 주는 발전적인 시사점을 도출하고자 한다.
ChatGPT는 2022년 하반기 상업적 서비스 시작 이후에 미국 변호사 자격시험과 의사 자격시험을 포함한 전문직 시험에서 성공적인 결과를 보였고, 전문직 영역에서 주관식 시험의 통과 능력을 입증하였으나, 교육 분야의 영역에서는 ChatGPT의 논리적 추론과 문제 풀이 등 학업 능력의 평가에 대해서도 새로운 실험과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 한국 대학수학능력 시험 문제의 국어, 영어, 수학 세 주요 교과목을 활용하여 ChatGPT의 학업 능력을 평가하였다. 실험 결과에서는 ChatGPT는 영어 영역에서는 상대적으로 높은 69%의 정답률을 보이지만, 국어와 수학 영역에서는 각각 34%와 19%의 비교적 낮은 정답률을 기록하였다. 문장의 이해와 논리적 추론 능력에 관련된 수능 국어와 한국어 능력 시험 (TOPIK II) 및 수능 영어 시험의 결과 분석을 통하여, ChatGPT의 학업능력과 취약점의 원인을 분석하였다. ChatGPT는 대화형 언어 모델로 개발되었기 때문에 일반적인 국어, 영어, 수학 문제를 이해하고 응답하는 능력은 있지만, 난도가 높은 논리적 추론 능력과 수학 문제 풀이 능력에서는 매우 취약한 것으로 판단되었다. 본 연구는 생성형 인공지능의 성능 평가를 위한 간편하면서도 정확도가 높으며 효과적인 평가 기준을 마련하는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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