점수 스펙트럼은 교육의 질을 평가하는 기준으로 사용할 수 없습니다.

PHỔ ĐIỂM - Ảnh 1. — 고등학교 졸업시험을 앞둔 수험생들의 스트레스 - 일러스트 사진: NAM TRAN

* 2025년 고등학교 졸업 시험 점수를 여기에서 빠르게 찾아보세요.

2025년에 고등학교 졸업시험이 중요한 변화를 거쳐 치러집니다. 표준화된 문제은행을 사용하지 않고, 대신 전문가의 방법을 사용하여 시험을 만들게 됩니다.

이는 새로운 교양 교육 프로그램으로의 전환이라는 맥락에서 유연한 해결책입니다. 그러나 문제 출제 방식을 변경하는 것은 중요한 경고를 제기합니다. 이 시험의 점수 분포와 기본 통계 지표는 교육의 질을 평가하거나 교육 정책을 수립하는 데 사용될 수 없습니다.

점수 분포는 시험 품질을 측정하는 기준이 아닙니다.

교육부는 2025년 고등학교 졸업시험에서 처음으로 표준화된 문제은행을 사용하지 않고 전문가가 진행하는 수기 출제 방식으로 전환할 예정입니다. 이러한 변화는 시험 구성 방식뿐만 아니라 문제 질과 교육 효과 분석 및 평가 방식에도 직접적인 영향을 미칩니다.

시험 종료 직후, 점수 분포와 평균 및 중앙값과 같은 기본적인 통계 지표가 계속해서 발표되어 대중의 관심을 끌고 있습니다. 그러나 점수 분포는 단지 설명적인 통계적 도구일 뿐, 시험의 난이도나 질을 직접적으로 측정하는 것은 아니라는 점을 명확히 인지하는 것이 중요합니다.

점수 분포는 시험의 일반적인 특징을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 시험 결과가 좌우로 치우쳐 있는지, 특정 점수 수준에 집중되어 있는지, 특이한 정점이 있는지 등을 파악할 수 있습니다.

그러나 이는 응시자의 학업 수준, 리뷰 수준, 시험 준비 성향, 시험 중의 무작위적 요소 등 시험 외부의 여러 요인에 영향을 받는 간접적인 지표일 뿐입니다.

시험의 난이도, 정확도, 등급을 평가하는 기준은 점수 분포에만 국한될 수 없습니다.

과학적인 결론을 내리려면 시험 구조, 각 문제, 프로그램 요구 사항 충족 수준을 신중하게 분석하고 다음과 같은 전문 지표를 적용해야 합니다.난이도 지수: 각 문제의 난이도를 반영합니다.변별력 지수: 우수한 학생과 취약한 학생을 분류하는 능력을 평가합니다.신뢰도 계수: 전체 시험의 안정성과 일관성을 측정합니다.

2025년 시험이 표준화되지 않은 상황에서, 점수 분포를 활용하여 시험의 질을 반영하거나 시험이 쉬운지 어려운지를 판단하는 것은 과학적 근거가 부족합니다. 오히려 올해 점수 분포는 주로 등록률을 반영하는 통계적 도구로 이해해야 하며, 교육의 질이나 새로운 교양 교육 프로그램의 요건 충족 수준에 대한 피드백을 제공하는 데 사용할 수 없습니다.

점수 분포는 시험이 기준을 충족할 때만 유효합니다.

점수 분포와 평균 점수, 표준 편차, 합격률, 점수 분포와 같은 통계적 매개변수는 시험 결과를 분석하는 데 중요한 도구입니다. 이론적으로 이러한 매개변수는 시험의 난이도, 학생 분류 능력, 그리고 시간 경과에 따른 교육 추세까지 반영할 수 있습니다.

그러나 이러한 지표가 가치를 갖기 위한 전제 조건은 시험이 표준화된 측정 도구여야 한다는 것입니다. 여기에는 명확한 시험 매트릭스와 세부 사항, 난이도와 변별력을 평가하는 문제, 시행착오를 통해 얻은 실험 데이터, 그리고 엄격한 구성-검토-승인 절차가 포함됩니다.

시험이 표준화되지 않았다면 점수 분포가 아무리 좋더라도 실제 시험의 본질을 반영할 수 없습니다. 좌측으로 치우친 점수 분포(높은 점수가 많다는 것)가 반드시 시험이 쉽다는 것을 의미하지는 않으며, 낮은 평균 점수가 반드시 학생이 취약하다는 것을 의미하는 것도 아닙니다. 이는 모두 시험의 신뢰도에 달려 있습니다.

전문가 방법을 사용하는 시험: 유연하지만 표준화를 대체할 수는 없음

전문가 기반 문제 만들기는 교육 분야에서 흔히 사용됩니다. 빠른 답변이 필요할 때, 표준 문제 은행을 구축할 시간이 부족할 때, 또는 내부 시험에서 자주 사용됩니다. 그러나 이 방법은 표준화된 문제 시스템에 비해 객관성과 안정성이 부족합니다.

전문가에 따라 문제를 설정하는 경우: 난이도는 작성자의 주관성에 따라 달라집니다. 문제가 실제로 테스트되지 않았습니다. 조정할 비교 데이터가 없습니다. 난이도와 기술의 분포는 데이터가 아닌 경험을 기반으로 설계되었습니다.

결과적으로 점수 분포는 보정되지 않은 측정값의 산물이 됩니다. 이를 이용하여 학생 능력, 교육의 질, 또는 프로그램의 관련성에 대한 결론을 도출하는 것은 심각한 방법론적 오류가 될 것입니다.

신뢰할 수 없는 데이터, 부정확한 결론, 부적절한 정책

교육 개혁의 중추적인 단계에서 시험 데이터를 활용하여 평가, 비교, 그리고 의사결정을 내리는 것은 매우 중요합니다. 그러나 가장 위험한 것은 신뢰할 수 없는 데이터에 의존하여 체계적인 정책을 수립하는 것입니다.

표준화된 시험 문제에 기반하지 않은 2025년 고등학교 시험 점수 분포를 사용하여 지역별 교육의 질을 평가하고, 학생 그룹별 결과를 비교하고, 새로운 교육 프로그램의 적합성을 분석한다면, 이러한 분석은 과학적 근거가 부족하고 현 상황에 대한 오해를 불러일으키고 역효과를 내는 정책을 도입하기 쉽습니다.

입학시험은 체계적인 평가시험과 동일시될 수 없습니다.

명확한 구분을 하는 것이 중요합니다. 시험은 졸업이나 입학 기준으로는 충분히 유용할 수 있지만, 교육 시스템의 질을 측정하는 도구로는 적합하지 않습니다.

2025년 고등학교 졸업시험은 새로운 교양교육과정에 따른 첫 번째 시험으로서 졸업 평가 및 대학 입학 전형의 기능을 충분히 수행할 수 있습니다. 그러나 점수 분포를 통해 전국의 교육의 질, 프로그램 효과, 또는 학생 수준을 평가할 수 있을 것이라고 기대하는 것은 비현실적이며 방법론적으로도 옳지 않습니다.

표준화되지 않은 시험 → 신뢰할 수 없는 데이터 → 교육 분석이나 정책 수립의 벤치마크로 사용할 수 없음.

조직의 감정이 과학적 원칙을 대체해서는 안 됩니다.

데이터를 활용하여 의사 결정을 내리는 모든 분야와 마찬가지로 교육 분야에서도 "신뢰할 수 있는 데이터는 신뢰할 수 있는 측정 도구에서 나온다"는 원칙을 엄격히 준수해야 합니다. 데이터 수집 도구의 표준화를 희생하면서까지 데이터 확보에 대한 기대를 무시해서는 안 됩니다.

전문가가 제작한 문제를 활용하여 2025년 고등학교 졸업시험을 준비하는 것은 운영 측면에서 수용 가능한 방안입니다. 그러나 이 시험 결과는 체계적인 평가나 정책 권고를 위한 도구로 사용되어서는 안 되며, 그렇게 할 수도 없습니다.

측정 과학은 부정확한 측정값을 기준으로 삼는 것을 허용하지 않습니다. 교육은 신뢰할 수 없는 데이터를 바탕으로 정책을 수립할 수 없습니다.

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사이 콩 홍 박사

출처: https://tuoitre.vn/khong-the-lay-pho-diem-lam-can-cu-danh-gia-chat-luong-giao-duc-20250716150343597.htm