AutoMCQ: GenAI로 코드 이해력 평가의 혁신을 이끌다!

AutoMCQ는 GenAI를 활용하여 코드 이해력 질문을 자동 생성하는 시스템으로, 기존 수동 방식의 문제점을 해결하고 학생들의 코드 이해도 향상과 부정행위 방지에 기여할 것으로 기대됩니다.

학생들의 코드 이해력 향상에 대한 새로운 도전: AutoMCQ

오늘날 학생들은 GitHub Copilot과 같은 생성형 인공지능(GenAI) 도구를 쉽게 접할 수 있습니다. 하지만 이러한 도구의 활용이 증가하면서 학생들이 작성한 코드를 정확히 이해하는 능력의 중요성 또한 더욱 커지고 있습니다. 코드를 제대로 이해하지 못하면 나중에 심각한 문제로 이어질 수 있으며, 잘못된 지식을 바로잡는 것 또한 어려워집니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 기존에는 강사가 직접 코드에 대한 이해도를 평가하는 코드 이해력 질문을 활용해왔습니다. 하지만 이 방법은 시간이 많이 걸리고, 비용이 많이 들며 확장성이 부족하다는 단점이 있었습니다.

Martin Goodfellow, Robbie Booth, Andrew Fagan, Alasdair Lambert 등의 연구진은 이러한 문제에 대한 해결책으로 AutoMCQ를 제시했습니다. AutoMCQ는 GenAI를 활용하여 다양한 선택지의 코드 이해력 질문을 자동으로 생성하는 시스템입니다. 이 시스템은 CodeRunner 자동 평가 플랫폼과 통합되어 효율적인 평가를 가능하게 합니다.

이는 단순히 채점 자동화를 넘어, 학생들의 코드 이해도를 향상시키고, 부정행위(표절) 방지에도 효과적일 것으로 기대됩니다. AutoMCQ의 등장은 교육 현장에서 GenAI 기술을 활용한 혁신적인 평가 시스템 구축의 가능성을 보여주는 중요한 사례입니다. 앞으로 AutoMCQ가 교육 현장에 어떻게 적용되고, 학생들의 학습에 어떤 영향을 미칠지 주목할 필요가 있습니다.

핵심 내용 한 줄 요약: GenAI 기반 자동 코드 이해력 질문 생성 시스템 AutoMCQ가 등장하여 코드 이해도 평가의 효율성과 정확성을 높이고 있습니다.