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Transforming Student Evaluation with Adaptive Intelligence and Performance Analytics

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저자

Pushpalatha K S, Abhishek Mangalur, Ketan Hegde, Chetan Badachi, Mohammad Aamir

개요

본 논문은 인공지능(AI), 특히 Gemini API를 활용하여 학생 평가 방법을 혁신적으로 개선하는 시스템을 제안한다. 다양한 형식(객관식, 단답형, 서술형)의 문제 생성, 채점, 성적 보고서 생성 기능을 제공하며, 풀스크린 모드 및 시간 제한 등 부정행위 방지 기능도 포함한다. 실시간 피드백 및 성적 분석을 통해 학생과 교사 모두 자신의 강점과 약점을 파악하고 학습 과정을 개선할 수 있도록 지원하며, 정확한 채점과 데이터 기반 학습을 강화한다.

시사점, 한계점

시사점:
AI 기반 자동 채점 시스템을 통해 교사의 업무 부담 경감 및 평가 효율 증대 가능성 제시.
실시간 피드백 및 분석을 통한 학생 개별 맞춤형 학습 지원 가능성 제시.
부정행위 방지 기능을 통한 공정한 평가 환경 조성 가능성 제시.
데이터 기반 학습 분석을 통한 교육 효과 향상 가능성 제시.
한계점:
Gemini API 의존성으로 인한 시스템 확장성 및 유지보수 문제 발생 가능성.
서술형 문제 채점의 정확성 및 AI의 편향성 문제.
시스템의 안정성 및 보안에 대한 검증 필요성.
다양한 학습 환경 및 교육 과정에 대한 적용 가능성에 대한 추가 연구 필요성.
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