Training Set Creation Method for Essay Creativity Score Prediction Models

Abstract

학생들은 에세이를 작성해보면서, 제4차 산업혁명에 꼭 필요한 창의성을 키울 수 있다. 그러나 현재 수작업에 의존하는 창의성 평가방식은 주관적이며, 많은 예산과 시간이 소요된다. 따라서 대량의 에세이에서 창의성을 정량적으로 평가할 수 있도록 인공지능 모델을 개발하는 것이 중요하다. 본 논문에서 에세이 창의성 점수 예측모델에 필요한 학습데이터를 구축하는 방안을 제안하고, 대용량 학습데이터를 효과적으로 구축할 수 있도록 웹기반 레이블링 시스템을 개발한다. 제안 시스템을 통해, 약 3,766개의 에세이에 대한 학습데이터를 구축하였고 심도 있는 분석을 통해, 3명의 평가자 간 Kendall 점수는 평균 82.7%로 평가자 간 강한 상관관계를 보였고, 가설검정을 통해 제안 시스템을 사용하는 것이 기존 수작업 방식보다 통계적으로 유의미한 것을 보였다.