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채점 및 평가에서의 AI에 대한 교수진의 관점

AI 지원 채점 및 평가 도구에 관한 교수진의 태도, 우려 사항, 준비도를 탐구하는 학술 연구 설문조사입니다. 현재의 관행, 도입에 대한 개방성, 편향/정확성/개인정보 보호에 대한 우려, 교육 필요성, 통제된 실험 참여 의향 등을 다룹니다.

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샘플 질문

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질문 29개 · 약 12분

Q01

메시지

채점 및 평가에 관한 교수진의 경험을 다루는 이번 연구에 관심을 가져 주셔서 감사합니다. 이 설문조사는 학술 연구 목적으로 진행됩니다. 귀하의 참여는 전적으로 자발적이며, 어떠한 불이익 없이 언제든지 중단하실 수 있습니다. 정답이나 오답은 없으며, 저희는 귀하의 솔직한 의견과 경험에 관심이 있습니다. 귀하의 응답은 기밀로 유지되고 안전하게 보관되며, 집계된 형태로만 보고됩니다. 어떠한 식별 정보도 귀하의 개별 응답과 연결되지 않습니다. 결과는 학술 연구 목적으로만 사용됩니다. 예상 소요 시간: 12–15분. 계속 진행하심으로써, 귀하는 이 정보를 읽고 참여에 동의함을 나타내는 것입니다.

Q02

객관식

현재 귀하의 주요 역할을 가장 잘 설명하는 것은 다음 중 무엇입니까?

전임 교원 (정년 보장 또는 정년 트랙)
전임 교원 (비정년 트랙 또는 계약직)
시간제 또는 겸임 교원
대학원 조교
강의 업무를 겸하는 학사 행정직
연구 전담직 (강의 없음)
기타

Q03

객관식

현재 귀하의 강의에서 사용하고 있는 학생 평가 유형은 다음 중 무엇입니까? (해당되는 항목을 모두 선택해 주십시오)

에세이 또는 서면 과제
객관식 또는 단답형 시험
연구 논문 또는 학기 프로젝트
실험 보고서 또는 기술 과제
발표 또는 구술 시험
동료 평가
포트폴리오
토론 또는 참여 기반 평가
기타 (구체적으로 기입해 주십시오)

Q04

메시지

다음 섹션에서는 AI 지원 채점 및 평가에 대한 귀하의 견해를 여쭙겠습니다. "AI 지원 채점"이란 학생의 과제물을 평가하는 데 도움을 줄 수 있는 인공지능 도구의 사용을 의미합니다. 예를 들어 서면 과제의 자동 채점, AI 생성 피드백 제안, 또는 AI가 표시하는 채점상의 불일치 등이 있습니다. 이러한 도구는 교수진의 판단을 대체하는 것이 아니라 보조하기 위해 설계되었습니다. 다음 질문에 답하실 때 이 설명을 염두에 두어 주십시오.

Q05

의견 척도

채점 및 평가 과정의 일부로 AI 지원 도구를 사용하는 것에 대해 얼마나 개방적이십니까?

척도: 1 – 7

최소:전혀 개방적이지 않음최대:매우 개방적임

Q06

의견 척도

AI 지원 채점 도구가 학생 평가에 편향을 유발하거나 지속시킬 수 있다는 점에 대해 얼마나 우려하십니까?

척도: 1 – 5

최소:전혀 우려하지 않음최대:매우 우려함

Q07

의견 척도

학생의 과제물이 AI 지원 채점 시스템에 의해 처리될 때의 학생 데이터 개인정보 보호에 대해 얼마나 우려하십니까?

척도: 1 – 5

최소:전혀 우려하지 않음최대:매우 우려함

Q08

의견 척도

현재 AI 지원 채점 도구를 효과적으로 사용할 준비가 얼마나 되어 있다고 느끼십니까?

척도: 1 – 5

최소:전혀 준비되지 않음최대:완전히 준비됨

Q09

메시지

연구자들은 AI 지원 채점 도구를 평가하기 위한 통제된 실험을 수행할 가능성을 탐색하고 있습니다. 이러한 실험은 교수진 자원자들이 일련의 학생 과제를 AI 지원이 있는 경우와 없는 경우 모두 채점한 후, 채점 일관성, 소요 시간, 학생 만족도와 같은 결과를 비교하는 방식으로 진행됩니다. 참여에는 일반적으로 한 학기에 걸쳐 3–5시간이 필요하며, 보상이 제공됩니다. 모든 데이터는 익명화됩니다.

Q10

AI 인터뷰

AI 지원 채점이 평가 무결성 — 학생의 학습이 평가되는 방식의 공정성, 타당성, 신뢰성 — 에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 귀하의 생각을 이해하고자 합니다. 귀하의 견해로는, AI 도구가 평가 무결성을 유지할 수 있는지를 고려할 때 가장 중요한 고려 사항은 무엇입니까?

Q11

장문형

이 설문조사 전반에 걸친 귀하의 응답을 바탕으로, 저희가 다루지 못한 채점 및 평가에서의 AI 역할에 대한 추가적인 생각이나 느낌이 있으시면 공유해 주십시오.

Q12

드롭다운

귀하의 주요 학문 분야 또는 전공은 무엇입니까?

예술 및 인문학
생물학 및 생명과학
경영 및 관리학
컴퓨터 과학 및 정보기술
교육학
공학
보건과학 및 의학
법학
수학 및 통계학
물리과학
사회과학
기타 (구체적으로 기입해 주십시오)

Q13

메시지

이 설문조사를 완료해 주셔서 감사합니다. 귀하의 관점은 AI 도구가 학술 평가의 미래를 어떻게 형성할 수 있는지 이해하는 데 소중합니다. 귀하의 응답은 기록되었으며 기밀로 유지됩니다. 이 연구에 대해 궁금한 점이 있으시면, 초대장에 안내된 이메일로 연구팀에 문의해 주십시오. 이제 이 창을 닫으셔도 됩니다.

Q14

객관식

다음 활동 중 현재 귀하의 책무에 해당하는 것은 무엇입니까? (해당되는 항목을 모두 선택해 주십시오)

교과 과정 또는 강의 계획서 설계
강의 진행 또는 세미나 주도
학생 과제물 채점 또는 평가
학생 상담 또는 멘토링
연구 수행
행정 또는 위원회 업무
조교 지도

Q15

객관식

일반적인 강의 주간 동안, 학생 과제물을 채점하고 피드백을 제공하는 데 대략 몇 시간을 소요하십니까?

2시간 미만
2–5시간
6–10시간
11–15시간
16–20시간
20시간 초과

Q16

의견 척도

귀하의 기관에서 AI 지원 채점 도구가 제공되고 지원된다고 가정할 때, 향후 2년 이내에 해당 도구를 도입할 가능성은 얼마나 됩니까?

척도: 1 – 7

최소:매우 낮음최대:매우 높음

Q17

의견 척도

AI 지원 도구가 산출하는 성적이나 피드백의 정확성에 대해 얼마나 우려하십니까?

척도: 1 – 5

최소:전혀 우려하지 않음최대:매우 우려함

Q18

순위 매기기

AI 지원 채점 도구가 귀하의 기관에서 사용된다고 가정할 때, 다음 데이터 보호 조치를 귀하에게 중요한 순서대로 순위를 매겨 주십시오. (끌어서 순위를 정하며, 가장 중요한 것을 먼저)

학생 과제물은 교내 서버에서만 처리됨 (클라우드 처리 없음)
AI 도구 제공업체는 모델 학습을 위해 학생 데이터를 보관하거나 사용할 수 없음
학생 과제물이 AI에 의해 처리되기 전에 학생에게 고지하고 동의를 받음
AI 도구의 사용 여부와 사용 방식에 대한 완전한 통제권을 교수진이 유지함
AI 도구의 데이터 처리 관행에 대한 정기적인 제3자 감사
기관의 데이터 거버넌스 정책 준수 (예: FERPA)

드래그하여 순위 지정

Q19

객관식

AI 지원 채점 도구에 관한 교육이 제공된다면, 어떤 형식을 선호하시겠습니까? (해당되는 항목을 모두 선택해 주십시오)

대면 워크숍 (반일 또는 종일)
온라인 자기 주도형 모듈
실시간 웨비나 또는 가상 워크숍
교육 기술 전문가와의 일대일 상담
이미 도구를 사용 중인 동료의 동료 멘토링
서면 문서 또는 사용자 가이드
교육에 관심이 없음
기타 (구체적으로 기입해 주십시오)

Q20

의견 척도

위의 설명을 바탕으로, AI 지원 채점 도구를 평가하는 통제된 실험에 참여할 의향이 얼마나 있으십니까?

척도: 1 – 7

최소:전혀 의향 없음최대:매우 의향 있음

Q21

객관식

대학에서의 강의 경력은 몇 년입니까?

3년 미만
3–7년
8–15년
16–25년
25년 초과

Q22

의견 척도

학생 과제물을 채점할 때 표준화된 루브릭을 얼마나 자주 사용하십니까?

척도: 1 – 5

최소:전혀 사용하지 않음최대:항상

Q23

객관식

다음 평가 유형 중 AI 지원 채점을 고려할 수 있는 것은 무엇입니까? (해당되는 항목을 모두 선택해 주십시오)

객관식 또는 단답형 시험
에세이 또는 서면 과제
연구 논문 또는 학기 프로젝트
실험 보고서 또는 기술 과제
발표 또는 구술 시험
토론 또는 참여 기반 평가
동료 평가 조정
이 중 어떤 것에도 AI 지원 채점을 고려하지 않겠음
기타 (구체적으로 기입해 주십시오)

Q24

의견 척도

AI 지원 채점이 피드백 과정에서 교수진과 학생 간의 개인적 유대를 약화시킬 수 있다는 점에 대해 얼마나 우려하십니까?

척도: 1 – 5

최소:전혀 우려하지 않음최대:매우 우려함

Q25

객관식

AI 지원 채점 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 배우기 위해 몇 시간의 교육을 투자할 의향이 있으십니까?

없음 — 교육에 시간을 투자하지 않겠음
1–2시간
3–5시간
6–10시간
10시간 초과

Q26

객관식

이러한 실험에 참여하거나 참여하지 않는 주된 이유는 무엇입니까?

AI 도구가 채점에서 어떻게 작동하는지에 대한 호기심
교육에 관한 근거 기반 연구에 기여하고자 하는 열망
본인의 채점 효율성 향상에 대한 관심
요구되는 시간 투자에 대한 우려
평가에서의 AI 역할에 대한 회의감
평가 또는 관찰 대상이 되는 것에 대한 불편함
연구 설계에 대한 개인정보 또는 윤리적 우려
기타 (구체적으로 기입해 주십시오)

Q27

객관식

귀하의 기관을 가장 잘 설명하는 것은 다음 중 무엇입니까?

연구 중심 대학 (R1/R2 또는 이에 상응)
종합대학 또는 석사 학위 수여 대학
리버럴 아츠 칼리지
커뮤니티 칼리지 또는 2년제 대학
전문 또는 특성화 기관
기타 (구체적으로 기입해 주십시오)

Q28

의견 척도

전반적으로, 현재의 채점 및 평가 과정에 대해 얼마나 만족하십니까?

척도: 1 – 7

최소:전혀 만족하지 않음최대:매우 만족함

Q29

객관식

귀하가 가르치는 강의의 일반적인 수강 인원 규모는 어느 정도입니까?

20명 미만
20–50명
51–100명
101–200명
200명 초과

포함된 기능

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Includes a dedicated adaptive AI follow-up interview that probes faculty's own reasoning about how AI-assisted grading might affect their teaching relationships, going beyond fixed-choice questions
Separates concerns into distinct scaled items for bias, accuracy, loss of personal connection, and student data privacy, rather than one generic 'AI concerns' question
Captures actionable readiness signals: preferred training formats, hours willing to invest, and willingness to join a controlled grading experiment, plus a ranking of data protection priorities
Closes with an open-text reflection and discipline/experience/institution-size demographics, enabling segmented reporting on faculty AI grading attitudes

SurveyMonkey

AI Readiness Assessment Template

This is a general-purpose AI readiness template aimed at organizations assessing AI adoption broadly, not one built for academic faculty or grading/assessment contexts specifically. It's a fielding-ready static form on an established survey platform, useful as a generic AI-attitudes starting point but not tailored to higher-ed grading concerns. Researchers would need to heavily customize it to cover rubric use, bias-in-grading, or controlled experiment participation.

잘하는 점

Backed by a widely-used, established survey platform with broad distribution and analytics tools
Provides a ready-made framework for gauging general AI adoption attitudes
Likely offers standard reporting/benchmarking features typical of SurveyMonkey templates

아쉬운 점

Static question set with no adaptive AI follow-up probing into individual faculty reasoning
Generic organizational AI-readiness focus, not tailored to academic grading, rubrics, or bias-in-assessment concerns
No voice AI interview option, per-response quality scoring, or published prompt-level methodology

자주 묻는 질문