이 연구는 프로그래밍 과목의 중간고사 채점 과정에서 발생하는 오류와 일관성 문제를 다룹니다.
먼저 역사적 채점 데이터 분석을 통해 채점 오류가 상당히 큰 것을 확인했습니다. 이는 채점자 간 채점 기준 적용의 일관성이 부족하기 때문입니다.
이에 저자들은 코드 유사성 측정을 통해 채점 정확도를 높일 수 있다고 제안합니다. 과거 채점 데이터 분석 결과, 채점자가 이전에 유사한 답안을 채점했을 때 현재 답안을 더 정확하게 채점할 수 있음을 확인했습니다.
이를 바탕으로 저자들은 세 가지 알고리즘을 제안했습니다:
시뮬레이션 결과, 이 알고리즘들은 기존 무작위 배정 방식보다 채점 오류를 크게 줄일 수 있었습니다. 특히 Cluster-path 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보였습니다.
이 연구는 코드 유사성 측정을 활용해 프로그래밍 과목 평가의 정확성과 공정성을 높일 수 있는 방법을 제시했다는 점에서 의의가 있습니다.
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