본 논문은 팬데믹 이후 공정하고 신뢰할 수 있는 평가 방법에 대한 요구 증가에 따라 교육 평가의 투명성 확보가 중요해짐에 따라, 기존 평가 방식의 대안으로 제시되는 비교 판정(CJ)의 불투명성 문제를 해결하기 위해 베이지안 비교 판정(BCJ)을 제시한다. BCJ는 사전 정보를 판정 과정에 통합하여 구조적이고 데이터 중심적인 접근 방식을 제공함으로써 해석력과 책임성을 향상시킨다. 판정 결과에 대한 확률을 할당하여 불확실성을 정량화하고 의사결정의 신뢰도에 대한 심층적인 통찰력을 제공하며, 사전 데이터와 연속적인 판정이 최종 순위에 어떻게 영향을 미치는지 체계적으로 추적하여 평가 과정을 명확히 하고 평가자 간의 의견 불일치를 파악하는 데 도움을 준다. 다기준 BCJ는 여러 학습 결과(LO)를 독립적으로 평가하여 CJ의 풍부함을 유지하면서 특정 평가 목표에 맞는 투명하고 세분화된 순위를 생성한다. 또한 개별 LO에서 도출된 전체적인 순위를 가능하게 하여 상세한 피드백을 저해하지 않고 포괄적인 평가를 보장한다. 영국 고등 교육 데이터셋과 전문 평가자를 사용하여 BCJ의 정량적 엄격성과 순위 근거를 명확히 하는 능력을 보여주고, 질적 분석과 경험 많은 CJ 실무자와의 논의를 통해 고위험 국가 평가와 같이 투명성이 중요한 상황에서의 효과성을 탐구하며, 다양한 교육 환경에서의 실제 적용에 대한 통찰력을 제공한다.
