우리나라 미래 초·중등학교 교육평가 방향 탐색¹⁾

우리나라에서 ‘미래형 교육’에 대한 논의는 1995년 발표된 ‘5·31 교육개혁안’으로 불리는 「세계화·정보화 시대를 주도하는 신교육체제수립을 위한 교육개혁 방안」으로부터 시작되었다고 볼 수 있다. ‘5·31 교육개혁안’은 학생의 소질, 적성 및 특기의 존중, 학교 교육의 다양화와 특성화, 지식정보화 사회를 대비한 평생학습사회의 건설과 질 높은 학교 교육에 대한 내용이 핵심 논지이다(김신영, 2010). 이는 현재까지 우리나라 학교 교육 정책의 기조로 이어지고 있으며 초·중등학교의 평가도 이에 따른 변화를 도모하여 왔다. 이처럼 우리나라 교육평가는 주요 교육정책과 함께 흐르고 있어 국내 교육평가 방향에 대해서는 정책적 변화를 중심으로 살펴보았다.

1996년 학교생활기록부의 도입은 학생의 다양한 능력과 학습경험의 평가를 강조하였으며(김신영, 2010) 1999년 ‘수행평가 도입’은 과제 수행과정이나 결과에 대해 직접 관찰하는 평가를 실시하여 창의적이고 종합적인 사고 능력을 평가하고자 하였다. 박현정, 김인숙(2009)은 교육평가의 미래 지향적 변화 방향으로 ‘학습을 위한 평가(assessment for learning)’, ‘성취기준 중심의 절대평가’, ‘질적·종합적 사정 중심의 대입제도 개선’, ‘교사의 평가전문성 제고를 위한 지원’을 제안하였다. 이와 맥을 같이 하여 지은림(2011)은 학생의 발달 지원, 서술형 및 수행평가, 절대평가, 과정지향적 형성평가, 정성평가 강화 등을 주장하며 절대평가 실현 방안으로 성취중심 평가로의 전환을 제안하였다. 이는 「중등학교 학사관리 선진화 방안」(교육과학기술부, 2011)에서 중·고교 내신 성적 평가제도인 ‘성취평가제 도입’으로 실현되었다. 2012년부터 단계적으로 적용되어 2016년 중·고등학교에 전면 적용된 성취평가제는 교육과정-교수학습-교육평가의 유기적 연계 체제를 구축하는 제도이나 대입전형에서 성취평가 결과의 반영이 유보되어 고등학교 성취평가제 적용에 따른 교수학습-교육평가 연계와 절대평가를 실천하여 평가 체제의 실질적 변화를 이끌어내는데 어려움이 되고 있다.

미래사회를 대비하기 위한 교육 내용으로 핵심역량에 대한 연구들이 진행되어 왔으며, 우리나라에서는 2015 개정 교육과정에서 핵심역량이 구체화되었다. 2015 개정 교육과정은 자기관리, 지식정보 처리, 창의적 사고, 심미적 감성, 의사소통, 공동체 역량을 핵심역량으로 설정하고 있다. 2015 개정 교육과정의 도입은 핵심역량에 대한 평가가 더욱 강조되었는데, 이인화 외(2017)는 2015 개정 교육과정 총론의 의사소통 역량 및 공동체 역량을 교실 수준에서 평가하기 위한 방안을 탐색하였다. 또한 이명애 외(2017)의 연구에서는 국가수준 학업성취도 평가에서 2015 개정 교육과정의 역량을 반영하는 방안을 구안하였다. 특히 2015 개정 교육과정에서는 ‘학교 교육과정 편성·운영’ 부문에 평가 항목을 신설하고 “학습의 결과뿐만 아니라 학습의 과정을 평가하여 모든 학생이 교육 목표에 도달할 수 있도록 한다.”라고 서술하고 있으며 이에 ‘과정 중심 평가’라는 용어를 부각시켰다. 과정중심평가는 학습 결과에 대한 평가를 넘어 교수학습 개선 측면에서 학습을 위한 평가(assessment for learning), 학습으로서의 평가(assessment as learning)로 평가 패러다임을 확장한 것이라 할 수 있다(교육부, 한국교육과정평가원, 2017).

핵심역량과 함께 미래사회를 대비하기 위한 학교 교육의 방향을 설정하기 위한 연구들도 진행되었다. 주형미 외(2016)는 우리나라의 사회 변화 추세를 ‘인구 구조의 변화’, ‘지식 기반 사회의 심화’, ‘과학·정보 기술의 발달’, ‘경제 및 사회 구조의 변화’, ‘환경 및 자원 문제 해결을 위한 지속 가능한 발전 추구’, 그리고 ‘생활 방식, 가치관 등의 다양화’의 여섯 가지 측면에서 예측하였다. 이러한 사회 변화에 기반하여 우리나라 미래 교육 비전을 ‘DEEP(Diversity, Excellence, Equity and Potential building)’으로 설정하였는데, 이는 다양성, 수월성, 공정성을 기반으로 개별 학생의 잠재력이 발휘될 수 있도록 하는 것을 의미한다. 이를 바탕으로 미래 초·중등학교의 교육 방향을 언어, 인문 사회, 수학·과학, 체육 예술 영역으로 구분하여 제시하였다(주형미 외, 2016). 이어 박선화 외(2017)는 주형미 외(2016)에서 설정한 미래 교육 비전과 학교 교육 방향에 더하여 미래 유·초·중등학교의 교수학습 방향을 탐색하고 학교급별로 가상의 예시 자료를 개발하였다. 또한 미래 교수학습 내용으로 ‘창의·융합적 사고력과 협력적 문제해결력 함양’, ‘글로벌 시민의식 함양’, ‘인문학적 소양 및 감성 교육 강화’를 제안하였다. 이를 위해 개인 맞춤형의 학습자 배움 중심의 자기주도적 학습을 강조하는 교수학습 방법이 실현되어야 하며, 이는 테크놀로지를 기반으로 학습 상황을 특정하지 않는 교수학습 환경이 뒷받침 되어야 한다고 주장하였다(박선화 외, 2017).

국외에서도 미래사회가 요구하는 인재의 역량은 무엇이며, 그것을 어떻게 기르고 평가해야 하는지, 그리고 기존의 학교 교육평가는 어떤 방향으로 변화해야 하는지에 대한 논의가 진행되고 있다. 2011년부터 진행된 미국 고든 위원회, 국제기구인 OECD의 PISA(Programme for International Students Assessment, 이하 PISA) 연구를 비롯하여 ATC21S(Assessment and Teaching of 21st Century Skills, 이하 ATC21S), P21S(Partnership For 21st Century Skills)는 모두 미래 역량을 규명하고 이를 효과적으로 가르치고 평가할 수 있는 방안을 모색하려는 연구들이다. 평가의 방법 측면에서는 미국의 SBA(Smarter Balanced Assessment, 이하 SBA)와 PARCC(Partnership of Assessment for Readiness of College and Career, 이하 PARCC)가 디지털 지능정보사회에서 요구되는 역량을 컴퓨터 기반으로 평가하려는 차세대 평가 개선 연구를 진행하고 있다. 이 연구에서는 관련 선행 연구들을 교육평가의 방향, 내용, 방법으로 구분하여 분석하였다.

최신의 과학기술은 알고리즘의 변형·확장 및 딥러닝과 같은 다양한 유형의 데이터 학습을 통해 적용 분야가 지속적으로 확대되고 있으며(미래창조과학부, 2017), 교육 분야에 있어서도 다양한 변화를 주도하고 있다. 첨단 과학기술의 특징은 지능화, 가상화, 초연결이라는 메가트렌드를 보이며, 특히 지능화 기술은 머신러닝, 스마트 머신 등을 통해 임계점을 넘어섰다.

이와 함께 기존 디지털 교육 자료의 공유와 이러닝에 초점이 맞춰져 있던 교육에서의 과학기술 활용은 인공지능(Artificial Intelligence), 가상현실과 증강현실, 사물인터넷(Internet of Things) 등 첨단 기술을 복합적으로 활용하는 융합 기술을 기반으로 빠른 속도로 전환되고 있다. 이는 평가에 대한 기술적 진보를 가져왔으며, 게임, 지능형 튜터 시스템, 시뮬레이션 등 다양한 학습 환경을 통해 학생 맞춤형의 개별화 환경이 마련되었다. 데이터 마이닝 소프트웨어 및 온라인 학습 환경의 발전으로 다양한 교육현장에서 즉각적이고 광범위한 데이터에 접근하여 활용하는 학습분석 및 시각화 기법이 도입되고 있다. 이러한 시스템을 통해 교사는 학습 정보에 따라 수업 내용 및 계획을 선택·변경하며, 교육기관은 합리적 의사결정에 필요한 동향 정보를 객관적으로 파악하고 학생은 맞춤화된 학습을 지원받는 혜택을 얻고 있다. 더불어 기존의 인지적 능력에 대한 측정을 넘어서 창의성, 협업능력 등을 측정하기 위한 혁신적인 방법을 찾는 데에도 점차 관심이 높아지고 있다(Freeman et al., 2017).

첨단 과학기술이 교육에 활용되고 있는 사례는 심심치 않게 찾아볼 수 있다. 인공지능을 교육에 활용한 서비스인 PEG(Project Essay Grade)는 에세이 자동 채점 시스템으로, 미국의 주정부 및 교육기관들을 대상으로 맞춤형 평가 서비스를 제공하고 있다. 총괄평가와 형성평가에서 학생 에세이를 채점하는데 활용되며, 2013년에 미국의 컴퓨터 기반 학력평가인 SBA에 도입될 수 있는 인공지능 채점 툴의 하나로 선정되기도 했다. 전 세계의 주요 장소의 탐험을 가능하게 하는 Google Expeditions는 교육용 목적으로 제작된 사진 기반 VR의 대표적인 애플리케이션으로, 로컬 무선 인터넷으로 연결되어 있는 학급 단위 규모의 그룹이 함께 탐사를 진행하는 방식으로 가상의 경험을 제공한다³⁾. 또한 대학생들에게 실제와 같은 실험실 경험을 제공하는 Google VR랩은 현재 총 30개의 생물학 실험실 수업을 마치 실제처럼 가상으로 체험할 수 있도록 지원해준다⁴⁾. IoT는 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술을 의미한다. 일례로 OBSY(Observation Learning System)는 기기의 무선 센서를 통해 조도, 온도와 같은 환경적 데이터들을 수집하고 이를 학생의 태블릿으로 전송해주는 IoT 도구로, 장난감과 유사한 디자인을 갖추고 있으며 학생들은 이 도구를 활용하여 주요 과학 개념들을 학습할 수 있다⁵⁾. 3D 프린팅은 물리적 공간으로서의 메이커 스페이스(Maker Space) 확산 및 메이커 문화 혹은 운동 등의 움직임과 맥을 같이해 학생들이 새로운 도전과 실험정신을 키울 수 있는 기술로 주목받고 있다(계보경, 박태정, 차현진, 2017). 학생들의 문제해결력을 길러주는 STEM 기술로써 로보틱스와 프로그래밍을 장려하는 프로그램들도 속속 생겨나고 있다. 예컨대, 핀란드의 탐페레(Tampere)시에서는 디지털 서비스를 통해 시민들의 생활을 개선하기 위해 추진하는 ‘스마트 탐페레(Smart Tampere)’ 프로그램의 일환으로 로봇 교사를 시범 활용하는 프로젝트를 시작했다. 현재 언어 교육 로봇인 엘리아스(Elias) 1대와 수학 교육 로봇인 오보봇(OVObot) 3대를 지역 초등학교들에 배치하여 1-2학년 학생들을 대상으로 시범 활용 중이다⁶⁾.

이 연구에서는 전문가 델파이 조사 방법을 사용하여 우리나라 초·중등학교의 미래 교육평가 방향에 대한 의견을 수렴하고자 하였다. 델파이 조사 방법은 앞으로의 일을 예측하기 위해 전문가들의 의견을 종합적으로 수집하고 정리하는데 목적이 있다(이종성, 2001, p. 7). 이를 위해 교육학과 미래학을 포함하여 다양한 분야의 전문가 의견과 미래 교육평가에 대한 국내외 선행연구 분석 결과, 그리고 교육평가 전문가들로 구성된 워킹그룹 논의 결과 등을 종합하여 조사 내용의 범주와 유형을 구체화하고 조사 문항을 개발하였다.

1차 조사 결과는 개별 응답의 1～3 순위 내용을 순위별로 가중치(1순위: 3, 2순위: 2, 3순위: 1)를 주어 응답별 전체 비율을 산출하였다. 문항별로 각 응답의 1순위 내용을 살펴 유사한 응답끼리 묶어 분류한 후 이하 순위의 응답을 동일하게 범주화 하였다. 범주화 된 응답 내용의 빈도에 따라 비율을 산출하고 여기에 응답 순위(1～3순위)에 따른 가중치를 차등 적용하여 문항에서 각 범주가 차지하는 전체 비율을 산출하였다.

2차 조사 결과는 SPSS 22.0을 사용하여 각 응답 항목에 대한 동의 정도와 타당성의 평균과 표준편차를 산출하였다. 또 응답 항목에 동의하는 정도에 대한 반응 빈도를 산출하였다.

이 연구에서는 우리나라 미래 초·중등학교의 교육평가 방향을 탐색하기 위하여 국내외 관련 문헌을 분석하고 다양한 분야의 전문가들을 대상으로 델파이 조사를 실시하였다. 미래 교육환경 변화에 대응하기 위한 우리나라 초·중등학교의 교육평가 관련 선행 연구를 살펴본 결과 교육과정, 교수학습과 연계된 학습을 위한 평가, 절대평가 체제로의 전환, 과정지향형 형성평가 강조 등 일관성 있는 변화를 꾀하여 왔음을 알 수 있었다. 그러나 수행평가나 고등학교에서의 성취평가제 적용의 어려움 등의 예에서 볼 수 있듯, 우리나라 교육평가의 변화는 대입전형의 변화와 연계되지 않는 상황에서는 실효를 거두기 어려운 것으로 보인다. 고든위원회를 비롯한 국외의 미래 교육평가 관련 연구들에서 제시된 교육평가 방향은 학생의 자질과 상황을 고려하는 맥락(상황)기반 평가, 인지·비인지 요인을 포함하는 다양한 자료를 바탕으로 하는 증거기반 추론 평가, 교육과정, 교수학습과 연계된 피드백 제공을 통해 학습을 돕는 평가 등으로 요약되었다. 또한 인공지능, 가상·증강현실, 사물인터넷 등 과학기술의 발달이 미래 교육평가에 큰 영향을 미칠 것이며, 이러한 기술이 교육평가에 도입되어 학업 준비도, 학습 진도, 역량(21세기 기술) 습득과 같은 학생의 성취를 측정할 수 있으며 측정된 자료는 학습 분석 기법을 통해 분석되어 개별 학생을 위한 맞춤형 학습의 설계와 수행을 돕는 평가 도구로서 주목받고 있었다.

전문가 델파이 조사 결과 미래 교육평가의 지향점으로 ‘학습과정에 대한 평가, 학습자의 성장을 돕는 평가’, ‘개인 맞춤형 평가’, 그리고 인지, 정의, 행동 영역 모두를 아우르는 ‘다(多)영역 평가’가 중요한 것으로 나타났다. 미래 교육평가에서는 창의·융합적 사고와 문제해결 역량 등에 대해 학습자의 성장과 발전을 살펴보고, 학습자의 정의적 특성까지를 반영한 평가가 이루어져야 한다는데 의견을 같이 하였다. 전문가들은 미래 교육평가에 ‘인공지능’, 데이터 마이닝과 학습 분석 방법을 활용한 ‘개별화 맞춤 프로그램’이 활용될 것으로 예측하였으며, 이를 활용한 교육평가 결과는 ‘개인 맞춤형 학습 확대’, 평가 결과를 통해 개별 교육과정과 교수학습 방법이 달라지는 등의 ‘평가 결과의 환류 확대’, 가상현실과 증강현실을 활용한 실제적 문제를 활용한 평가 등 현재 교육평가에서 실행하기 어려운 측면에서 긍정적인 효과를 가질 것으로 기대하였다.

국내외 선행 연구 분석과 델파이 조사를 통한 전문가 의견 수렴 결과를 종합하여 이 연구에서는 미래 학교 교육평가 변화 방향의 키워드를 ‘학습 과정과 성장을 돕는 평가’, ‘개인 맞춤형 평가’, 그리고 ‘과학기술 활용 평가’로 정리하였다. 이를 토대로 미래 우리나라 초·중등학교 교육평가가 지향해야 할 비전을 ‘테크놀로지 발달에 따른 평가 체제와 기술의 고도화를 수용하여 학생의 성장을 돕는 학습 과정 중심의 평가, 개인의 특성과 진로, 적성 및 특기 등 학생의 능력과 특성에 관한 정보를 다층적으로 수집-해석-활용하는 평가’로 설정하였다.

델파이 조사 내용 중 미래 교육평가의 변화를 이끌어 내기 위한 방해 요인과 개선할 요인에 대한 응답을 통해 미래 교육평가 비전을 실행하기 위해 필요한 제반 사항들을 도출해 낼 수 있다. 미래 교육평가가 지향하는 바를 실천하기 위해서는 크게 세 가지가 병행되어야 하는데 현재의 교육평가와는 다른 ‘개선된 교육평가 시스템’이 마련되어야 하며, 그에 따른 ‘교사의 평가 전문성 신장’이 필요하다. 전문가들이 지적한 또 한 가지 중요한 점은 이러한 변화에 대한 ‘교육주체(학생, 학부모, 교사)의 인식’이 함께 변화해야 한다는 점이다.

미래 교육평가 비전을 실행하기 위해서는 가장 먼저 학부모, 학생, 교사 등 교육주체들의 이해와 인식 변화가 선행되어야 할 것이다. 미래 사회 변화와 관련한 각계의 전문가 강연과 미래의 사회 변화에 대응하는 교육평가 방향을 논리적이고 설득력 있게 제시하여 교원, 학부모, 학생과 공유하는 장을 마련하는 권역별 순회 콘서트를 운영하는 등 현장에서 스스로 학습할 수 있는 기회를 마련할 수 있을 것이다. 교육 비전과 교육평가 비전에 대한 홍보와 확산을 통한 공감대 형성은 궁극적으로는 교육공동체의 인식 변화를 가져올 것으로 기대하며, 이를 통해 미래사회 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 동력을 형성할 수 있을 것이다. 또한 이 연구를 통해 도출된 미래 교육평가 비전을 차기 교육과정 개정 시 교육평가의 방향과 교과별 평가 방법에 체계적으로 반영하는 것도 학교 현장에 비전을 확산할 수 있는 효과적인 방안이 될 수 있다.

둘째, 학습자의 성장을 지향하는 초-중-고 연계 평가 체제를 구축하고 나아가 대입전형에까지 이를 수 있도록 적극 노력해야 할 것이다. 초·중등학교에서 어떻게 학습자의 성장과 발달을 돕는 평가를 구현할 것인지에 대한 연구를 바탕으로 현재와 같이 학교급별로 분절적인 평가 체제가 아니라 초·중등학교로 연계되면서 그 효과가 증진될 수 있는 평가 체제 구축을 위한 노력이 필요하다. 또한 대입 전형도 이러한 초·중등 교육에 반영된 평가의 방향이 지속적으로 연계될 수 있도록 개선되어야 할 것이다. 이를 위한 수단의 하나로 과학기술의 활용이 절대적으로 필요한데, 현재의 NEIS처럼 학교급이 바뀌면 이전의 성장기록을 볼 수 없는 형태가 아니라 AI, IoT 등을 활용해 학생의 성장과 발달을 긴 시간동안 추적하고 관리할 수 있도록 해야 할 것이다.

셋째, 교육평가의 질적 개선을 위한 교사의 평가 전문성 신장을 위한 다각적 지원이 이루어져야 한다. 2030년에는 첨단 테크놀로지를 활용한 학교 교육 기반이 구축되고 활성활 될 것으로 전망되어 교사의 테크놀로지를 활용한 평가 전문성이 더욱 중요해질 것이다. 따라서 국가 및 시·도교육청 단위에서 테크놀로지를 활용한 교사의 평가 전문성을 단계적, 체계적 신장을 지원하기 위한 수준별 연수 프로그램을 개발하여 보급할 필요가 있다. 또한 개별 학습자의 요구나 필요를 파악하고 적절한 피드백 제공을 통해 학습자 성장과 발달을 지원할 수 있는 수업-평가 실행을 위한 개별 교사의 지속적 학습과 성장을 위한 교사 학습공동체가 학교 안팎으로 연계 운영될 수 있도록 도와야 할 것이다. 교사의 자발성과 자율성에 기초한 학습공동체가 개별 요인에 의해 영향을 받지 않도록 학교 내 학습공동체와 타 학교의 학습공동체가 연계되고 외부 멘토에 의해 조언이나 지원을 받을 수 있는 시스템적 지원이 뒷받침되어야 할 것이다.