Accuracy (정확도)
발음 정확성
낭독한 단어 중 ASR 엔진이 올바르게 인식한 비율. AI는 단어 단위 인식 결과를 분석하여 정확도를 산출합니다. 모든 발음이 완벽한 원어민일 필요는 없으며, L2 학습자 음성 모델로 한국 학생 발음도 안정적으로 인식.
SCORING METHODOLOGY
투명하게 공개하는
AI 채점 방법론
모비리드의 4지표 자동 채점이 어떻게 학생의 영어 읽기 능력을 정확하게 측정하는지, 학술 표준과 알고리즘을 공개합니다.
평가 4지표
WCPM (속도)
Words Correct Per Minute
1분당 정확하게 읽은 단어 수. Hasbrouck-Tindal(2006) 표준을 기준으로 학년별 평균값과 비교됩니다. 단순 빠른 속도가 아닌 '정확한 단어' 기준이라 의미 있는 유창성 지표.
Prosody (운율)
억양·강세·휴지
단어를 정확히 읽는 것을 넘어 자연스러운 억양·강세·문장 구분으로 읽는 능력. 영어를 '말로 표현하는' 토대 지표. 단순 발음 평가를 넘어 '의미 단위 끊어 읽기' 능력 측정.
Comprehension (이해력)
묵독 + 재진술 + 추론
지문 묵독 후 객관식·서술형 응답 + 재진술(Retelling). NLP가 학생이 자기 말로 다시 설명한 내용에서 핵심 내용 포함 여부를 분석. 사실 회상 + 추론 + 비판적 사고를 종합 평가.
채점 알고리즘 6 단계
1
지문 난이도 산출
IRT / Rasch 모델링모든 벤치마크·진행 평가 지문은 실제 학생 데이터와 IRT(문항반응이론)/Rasch 모델링을 통해 경험적으로 산출된 난이도 점수가 부여됩니다. 텍스트 길이가 아닌 어휘 복잡성·문장 구조·개념 난이도 종합.
2
음성 인식 (ASR)
L2 학습자 음성 모델미국 50개 주 K-12 학생 + ESL 학습자 음성 데이터로 학습된 ASR 엔진. 지문별 고유 언어모델로 인식 정확도 최적화.
3
단어 단위 평가
Word-level Accuracy낭독을 시간축에 맞춰 분석. 정확히 인식된 단어, 생략·교체·반복된 단어 등을 분류하여 정확도와 WCPM 산출.
4
운율 측정
Pitch · Pause · Stress음향 신호의 피치·휴지·강세 패턴을 분석. 자연스러운 표현력 점수화.
5
이해도 평가 (NLP)
재진술 의미 분석재진술 음성을 텍스트화 후 NLP가 핵심 내용 포함 여부, 추론 깊이, 비판적 사고를 다단계로 분석.
6
학년 기준 매핑
Hasbrouck-Tindal (2006)산출된 점수를 미국 학년 표준 평균값과 비교. 학생의 능력과 학년 기준 간 차이를 측정.
알고리즘 검증
매우 높음
교사 1:1 평가와 상관관계
ORF 점수가 전통적 1:1 평가와 강한 상관관계 검증
연방 지원
IES SBIR 검증
미국 교육부 IES SBIR Phase II 프로그램 자금 지원
안정적
L2 학습자 인식률
한국 EFL 학생 발음 + 다양한 ESL 학생 음성 검증
50개 주
공교육 채택
미국 50개 주 + DC + 100개국에서 운영
한국 EFL 학생에 적용 시 주의사항
미국 학년 기준은 절대평가가 아닌 성장 지표로 활용해 주세요. 한국 EFL 학생은 시작점이 미국 또래보다 낮을 수 있지만, 지속 학습 시 빠르게 향상되는 패턴이 검증되었습니다. 학년 초기 점수보다 성장 추세에 더 가중치를 두는 것이 적절합니다.
레벨·학년 매핑
Lexile/F&P/CCSS →
학술 라이브러리
IES + 표준 →
Science of Reading
5 Pillars 프레임 →
검토팀·연구원 추가 상담
알고리즘 세부 사양·임상 데이터·신뢰도 보고서가 필요하시면 별도 안내드립니다.
평일 10:00-18:00