💡 데이터에 기반한 교육 평가 방법
흔히 '교육의 평가 = 시험 성적'으로 생각한다. 이처럼 성적은 분명히 교육 평가의 매우 중요한 요소이다. 하지만 근본적으로 '시험 성적'이 무엇인지, 이에 대한 교육 데이터 분석이 할 수 있는 역할은 무엇인지 조금 더 따져볼 부분이 있다. 시험에 출제되는 한 개 문항만 가지고도 말이다.
01. 문항에 존재하는 메타인지 영역
가령 중학교에서 처음 배우는 일차함수 y=ax+b에 관한 문제를 생각해 보자. 일단 여기에는 '일차함수', '미지수 x', '상수 b', '방정식' 등 다소 낯선 용어를 배우고 외워야 하는 프로세스가 존재한다. 여기에 사용되는 메타인지는 '어휘력', '암기력' 등일 것이다.
한편 방정식에 사용되는 메타인지로는 등식이 성립하는 까닭을 알아야 하니 '이해력'이 필요하고, 덧셈뺄셈과 같은 기본적인 '산수력'도 요한다. 마지막으로, 미지수 x를 추론할 수 있는 '추론력'도 빼놓을 수 없을 것이다.
정리하면, y=ax + b에 관한 문항에는 다음과 같은 메타인지를 필요로 한다.
• 어휘력, 암기력
• 산수력, 이해력
• 추론력
02. 메타인지 영역에 대한 가중치 부여
다음으로는 각 메타인지 영역에 대한 가중치 부여를 해야 한다. a+b를 배우는 과정과 y=ax+b를 배우는 과정은 비슷한 메타인지 영역이 존재하지만, 교육 목표는 판이하게 다르기 때문이다. 메타인지 영역에 가중치를 부여하면 다음과 같이 할 수 있다.
• 어휘력, 암기력, 산수력은 함수에서 그다지 중요한 부분이 아니니 합쳐서 20을 부여한다.
• 일차함수에 대한 기초 개념 이해는 매우 중요하니 50을 부여한다.
• 결국 미지수 x를 구해야 하는 과정이니 추론력 역시 30의 가중치를 부여한다.
03. 가중치가 다양한 문항을 다수 제작
어떤 문제는 어휘력, 암기력, 산수력이 더 중요할 수도 있고(함수 용어에 대한 문제), 어떤 문제는 추론력이 더 중요할 수도 있다(고급 심화 문제). 각 메타인지 영역의 가중치가 다른 문제를 다수 제작한 뒤, 최대한 다양한 문제를 학습자에게 제공한다.
04. 가중치에 따라 학습자 데이터 분석
이렇게 메타인지에 기반하여 문항을 제작하면 가중치 데이터에 따라 학습자의 취약 부분을 분석할 수 있다. 어휘력, 암기력, 산수력의 비중이 높은 문제를 많이 틀렸다면 어휘에 대한 선수학습이 필요하다. 이해력 문제는 다수 맞췄는데 추론력이 필요한 문제를 많이 틀린다면, 아직 심화 문제를 풀 만한 추론 능력이 부족하다는 뜻이다.
05. 이러한 분석의 단점
그러나 메타인지에 기반한 교육 데이터 분석에도 나름의 단점이 있다. 체계적이고 합리적으로 학습자의 취약 부분을 파악할 수 있지만, 학습자가 취약한 부분이 '왜' 취약한지에 대해서는 쉽사리 파악하기 힘들다는 것이다.
가령 산수력이 부족한 학습자의 경우, 단순히 산수 능력이 떨어지는 것인지, 아니면 단순히 실수가 많은 타입인 건지, 혹은 기초 산수 공부가 부족한 학습자인 건지 등을 파악하기 힘들다. 물론 데이터가 충분히 쌓이면 이 또한 분석할 수 있겠지만, 보통 1명의 학습자로부터 그만큼 방대한 양의 데이터를 제공받기란 매우 어렵다.
결국 교육 데이터 분석에는 '정량적' 분석과 함께, 교육자의 '정성적' 분석도 필요하다.
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