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영어

In this study, we designed and developed a tool to help teachers select and develop
effective performance assessment criteria considering characteristics of individual learners.
Using this tool, we can analyze preferences of teachers and characteristics of students for
each rubric by exploring the classification and association rules through data mining. Those
findings can give us guidelines and insights for the development and the selection of
performance assessment criteria. The classification rules found are used for the
learner-centered evaluation reflecting learners' interests, capabilities, and circumstances.
Association rules found are utilized for analyzing teachers' preference, which enable to
reduce time and efforts for the development and selection of rubric. Also, this tool supports
creation, change, and selection of teachers' rubric linked with the performance assessment of
NEIS(National Education Information System).

한국어

본 연구는 학습자 특성을 고려한 교사의 수행평가기준 선택 및 개발을 돕기 위한 툴의 설계 및 개
발을 목적으로 한다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 분류 및 연관규칙 탐사 기법을 적용하여 교사의
선택 경향과 학생의 특성에 따른 수행평가 유형을 분석하였으며, 이를 통하여 기존 루브릭의 활용 및
신규개발에 대한 적용 방안을 제공하였다. 학습자의 환경, 관심 및 능력을 고려한 수행평가기준의 개
발 및 활용은 데이터마이닝의 “분류”를 통한 학습자 중심의 루브릭 적용으로 가능하다. 또한 교사의
학습영역별로 축적된 루브릭 선택 성향을 연관규칙을 통해 추출하여 교수자의 루브릭 선택을 지원함
으로써 수행평가에 소요되는 노력과 시간을 경감시키는 효과가 있다. 수행평가나 루브릭 간의 연관성
과 학생의 특성 및 성취도에 따라 수행평가를 분류하는 본 프로그램은 교육행정 정보시스템(National
Education Information System; NEIS)의 수행평가 요소와 연계하여 교수자의 루브릭 선택, 변경 및
생성을 지원한다.