최근 많은 전문가들이 수학 시험과 점수 분포에 대해 상반된 의견을 제시했습니다. 영국 베트남 대학교(BUV) 컴퓨터 과학 및 기술학부 인공지능(AI) 연구자이자 강사인 당 꽝 빈 박사 또한 탄 니엔 신문과의 인터뷰에서 AI 관점에서 흥미로운 제안을 하며, 교육훈련부가 가까운 시일 내에 수학 시험을 개정하기를 기대했습니다.
2025년 수학 성적 분포는 정규분포에 가까워진다
하지만 빈 박사는 올해 수학 시험 점수 분포에 대해서도 긍정적인 평가를 내렸습니다. 고등학교 졸업고사 수학 점수 분포는 최근 몇 년간의 수학 점수 분포와 비교했을 때 정규 분포에 가장 가깝습니다. 이는 올해 수학 시험의 차별화가 심하다는 것을 보여줍니다.
점수 분포가 작년보다 낮아 보이지만, 올해 점수 분포는 통계학에서 말하는 정규분포에 더 가깝습니다. 이론적으로 이는 표준화 시험, 특히 고등학교 시험 응시자 수와 같은 대규모 데이터 집합에 적용할 때 예상되는 결과입니다. 이러한 경우 이상적인 점수 분포는 정규분포에 가까워야 합니다. 따라서 올해 점수 분포는 타당하다고 판단할 수 있습니다.
낮은 점수 분포는 실제로 교육 에 긍정적인 신호입니다. 시험이 너무 쉬워서 많은 수험생이 만점을 받으면, 시험은 실제 능력을 분류하고 평가하는 기능을 상실하게 됩니다.
빈 박사는 이렇게 말했습니다. "점수는 상대적인 능력만을 반영한다는 것은 누구나 알고 있지만, 8점과 3점처럼 명확한 차이는 준비와 학습 태도의 차이를 반영합니다. 또한, 너무 많은 학생들이 만점을 받는다는 것은 시험이 학생들의 능력을 최대한 발휘하기에 충분히 어렵지 않다는 것을 보여주는 것이며, 채점 기준이 허용한다면 11~12점 또는 15점 정도의 더 높은 수준에 도달할 수 있는 학생들이 있다는 것을 보여줍니다."
따라서 고득점에 집중되지 않고 균등하게 분포된 점수 스펙트럼은 지원자를 더 잘 분류하고 최대한의 능력을 발휘할 수 있는 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다. 이것이 올해 수학 시험과 점수 스펙트럼의 장점입니다.
후보자가 답변만 선택하도록 질문하지 마세요.
하지만 빈 박사에 따르면, AI 관점에서 볼 때 현재 고등학교 졸업 시험과 같은 완전히 객관식 수학 문제는 수학 교육의 목표에 적합하지 않습니다.
최근 몇 년 동안 많은 사람들은 AI가 매우 빠르게 답을 도출하지만, 왜 그렇게 생각하는지 설명하지 못한다는 우려를 표해 왔습니다. 이는 엄격한 추론이 필요한 분야에서 AI의 신뢰성을 떨어뜨립니다. 따라서 현재 개발 방향은 AI에 추론 기능을 통합하여 정확한 결과를 제공할 뿐만 아니라 결론에 도달하는 과정까지 설명할 수 있도록 하는 것입니다.
그리고 그것이 추론을 그토록 독특한 인간적 장점으로 만드는 이유이며, AI가 그 장점을 달성하기 위해 노력하고 있는 것입니다.
"그러니 우리가 그 이점을 포기할 이유가 없습니다. 오히려 교육은 추론 능력, 특히 논술 시험을 통해 추론 능력을 장려하고 증진해야 합니다."라고 빈 박사는 말했습니다.
빈 박사에 따르면, 수학의 역사를 살펴보면 추론 과정이 최종 결과보다 더 큰 가치를 가져오는 경우가 많습니다. 답에만 신경 쓰고 추론을 무시하는 것은 수학적 사고의 정신에 어긋납니다.
현재의 발전 속도로 볼 때, AI는 특히 순수 계산 문제나 과거 데이터 검색 분야에서 결과를 산출하는 능력 면에서 인간을 확실히 능가할 것입니다. 하지만 AI는 적어도 현재로서는 논리적 사고 과정을 해석하고 제시하는 데 있어서 인간을 대체할 수 없습니다.
빈 박사는 이렇게 말했습니다. "저는 학생들의 추론 능력과 명확한 사고력을 평가하기 위해 논술 기반 시험 방식을 전적으로 지지합니다. 이는 BUV에서도 적용하는 접근 방식입니다.
많은 학교 시험, 심지어 컴퓨터공학과처럼 딱딱한 계산에만 치중하는 분야에서도 학생들은 답을 제시할 뿐만 아니라, 글로 쓰거나 수업 발표를 통해 그 답을 설명해야 합니다. 1 더하기 1이 얼마냐고 묻고 그냥 2라고 쓰는 사람은 아무도 없습니다.
출처: https://thanhnien.vn/thay-doi-de-thi-toan-the-nao-trong-thoi-dai-ai-185250719210628563.htm
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