너무 오랫동안 평가는 교육적 부검의 역할을 해왔습니다. 환자가 사망한 후 수행되는 검사와 마찬가지로 기존 테스트는 학습자에게 도움을 주기에는 너무 늦게 도착하는 정확한 사후 “판결”을 제공합니다. 이는 개발된 능력의 스냅샷인 정적인 시점 그림을 제공하지만, 학생들이 실제로 배우고 성숙하는 역동적인 과정에 대해서는 너무 자주 침묵합니다.
1950년대에 나(Edmund W. Gordon)는 Else Haeussermann과 함께 일했습니다. 다른 사람들이 신경 장애가 있는 어린이를 ‘교육 불가능’하다고 일축했을 때 Haeussermann은 잠재력이 열려지기를 기다리고 있다고 보았습니다. 그녀는 이 아이들을 분류하기 위해 테스트를 사용하지 않았습니다. 그녀는 각 어린이가 과제를 성공적으로 수행할 수 있는 특정 조건을 찾기 위해 진단과 관찰을 사용했습니다. 내가 받은 교훈: 평가는 현재의 것을 식별하는 것뿐만 아니라 무엇이 될지 상상하고 육성하는 데에도 사용되어야 합니다.
오늘날 우리는 AI 시대의 절벽에 서 있는 지금, 기술이 이제 막 Haeussermann의 비전을 따라잡기 시작했을 수도 있습니다. 우리는 점점 더 “부검” 모델을 넘어 인간 잠재력의 엔진을 구축할 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.
스냅샷에서 동적 상호작용까지
2013년에는 교육 평가의 미래에 관한 Gordon 위원회가 발표했습니다. 도전하다 ‘테스트’와 ‘가르침’을 분리하는 인위적인 벽입니다. 기존의 표준화된 테스트는 직접적인 결과를 거의 제공하지 않습니다. 공익사업 학생들의 필요를 이해하기보다는 학생들의 순위를 매기도록 설계되었기 때문입니다. 우리는 깜박이는 “엔진 점검” 표시등(종종 몇 달 늦게)에서 탐색을 돕기 위해 설계된 GPS 대시보드로 전환해야 합니다.
내가 제안한대로 테스트 및 학습 혁명(2016)묘목을 재배하기 위해 식물을 측정하여 판단하지 않습니다. 물, 햇빛 또는 더 풍부한 토양이 필요한지 이해하기 위해 측정합니다. 학습자를 위한 유사한 접근 방식은 다음과 같습니다. 역동적인 교육학— 이는 평가, 커리큘럼 및 교육이 서로를 강화하는 통합된 노력을 수반합니다.
존재 증명은 이것이 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 우리는 그것을 본다 게임 기반 “테스트”가 보이지 않는 시스템 도전에 본질적인안에 학습 플랫폼 (와 같은 칸미고) 실시간 피드백을 제공하고 포트폴리오, 배지그리고 동적 학습 지도. 우리는 또한 그것을 본다 교실 그리고 개인화된 평가 접근법 및 실용적인 측정 개선을 위해. 궁극적으로 평가는 학생이 다르게 생각하고 생산적으로 노력하도록 자극해야 합니다.
인간 변이의 힘
전통적인 테스트는 인간의 다양성을 오해합니다. 비교 가능성을 추구하면서 현재의 접근 방식은 풍부함을 평가하고 활용하기보다는 언어적, 문화적 배경, 동기, 주의력, 기억력 및 처리와 같은 요소의 변화를 최소화해야 하는 통계적 노이즈로 처리하는 경우가 너무 많습니다. 기능적 특성(인지 과정 포함)을 이해하면 “이 학습자는 얼마나 똑똑한가?”라는 질문에서 벗어나게 됩니다. “이 학습자는 어떻게 똑똑합니까?”
교육학적 트로이카
최근 출시된 작품에서는 학습 서비스 평가 핸드북 시리즈(2025)에서는 트로이카라는 은유를 통해 이러한 비전을 확고히 합니다. 다리가 세 개인 의자 평가, 교육, 학습으로 구성됩니다. 평가(피드백 및 통찰력 구간)를 제거하면 전체 구조에 문제가 발생합니다.
AI 시대에 교육받은 사람이 된다는 것은 무엇을 의미하는가? 베레이터와 스카르다말리아 학습자가 평생 학습에 참여할 수 있도록 준비시켜 그들이 가속화되는 변화 속도에 적응하면서 새로운 역량을 얻을 수 있도록 권장합니다. 그들은 지식 창출을 평가하고, 추상화, 복잡한 시스템 사고, 인지적 지속성 및 협력적 책임을 다루는 방법을 개발할 것을 권장합니다. 평가 설계에서는 추론이 시스템뿐만 아니라 학습자에게도 도움이 되도록 하여 분류보다는 육성하는 학습 환경을 조성해야 합니다.
왜 지금인가?
한때 비용 문제로 인해 모든 학습자를 위한 맞춤형 처방(학습 계획 포함)이 불가능했지만, AI 기반 솔루션은 제가 ‘교육적 분석’이라고 부르는 것을 대규모로 활성화하여 교사가 인간 관계와 멘토링에 집중할 수 있도록 하는 잠재력을 가지고 있습니다. 우리는 AI를 사용하여 학습자에게 단계별 지침을 제공하는 시스템인 학습용 GPS 구성 요소를 구동할 수 있습니다. 우리가 대담하다면 학생들은 확정적인 판결이 아닌 유용한 지도를 받게 될 것입니다. 점점 더 가까이 다가가는 기술은 실질적인 필요성을 더욱 분명하게 만들어줍니다.
추천 도서:
- Armour-Thomas, E., McCallister, C., Boykin, AW, & Gordon, EW (Eds.). (2019). 학습을 위한 인간의 변이와 평가. 제3세계 출판사.
- Armour-Thomas, E., & Gordon, EW(2025). 역동적인 교육학의 원리: 예비 교사와 현직 교사를 위한 커리큘럼 교육 및 평가의 통합 모델. 루트리지.
- 고든, EW (2020). 학습 서비스 평가를 지향합니다. 교육적 측정: 문제와 실제, 39(3), 72-78.
- 고든, EW (2025). 시리즈 소개: 학습 서비스 평가를 지향합니다. EM Tucker, E. Armour-Thomas, & EW Gordon (Eds.), 학습 서비스 평가 핸드북, 제1권: 학습 서비스 평가의 기초. 매사추세츠대학교 애머스트 도서관.
- Gordon, EW, & Rajagopalan, K. (2016). 테스트 및 학습 혁명: 교육 평가의 미래. 미국 팔그레이브 맥밀란. https://doi.org/10.1057/9781137519962
- 교육 평가의 미래에 관한 고든 위원회(Gordon Commission). (2013). 평가하고, 가르치고, 배우기: 평가의 미래에 대한 비전[Technical Report]. https://www.ets.org/Media/Research/pdf/gordon_commission_technical_report.pdf
AI 발전, 측정 및 평가 시스템 혁신에 관한 이 블로그 시리즈는 비영리 단체인 The Study Group에서 기획했습니다. 스터디 그룹 인공 지능, 평가, 데이터 실행, 기술 및 정책을 최대한 발전시키고 교육 및 인력 시스템에 대한 미래의 설계 요구와 기회를 밝히기 위해 존재합니다.
