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루브릭은 학생들의 수행 과정이나 결과물의 수준을 평가하기 위해 학생들이 이해하기 쉬운 언어로 평가 준거와 수행 수준을 제시한 평가 척도이다[5].

루브릭은 1990년대 미주 지역에서 기존의 지필 평가를 대체하기 위해 수행 평가가 등장하면서 개발되었고, 다양한 수행을 목록화하고, 그 수준을 분류하여 학생들의 과제 수행 과정과 그 수행의 결과를 분석 할 수 있도록 안내해 주고 과제의 질을 판단 할 수 있도록 학생들이 이해하기 쉬운 언어로 준거와 수행 수준을 제시한 준거 척도이다. 루브릭은 구체적이고 객관적인 수행 준거와 수준을 설명하는 목록으로 구성되므로 교수자와 학생 모두 학습 목표를 쉽게 이해하고 더 나은 수행을 위해 무엇을 해야 할지 알 수 있다[6].

김재경은 대학교 정규 수업의 산출물에 루브릭을 적용한 결과 컴퓨팅 사고의 추상적 개념에 대한 학습과 구체적 프로그래밍 구현 역량을 평가 할 수 있었다[7].

노양재는 루브릭이 학생들의 과제 수행 과정과 결과를 분석할 수 있도록 안내해 주고, 작품의 질을 판단하기 위해 학생들이 이해하기 쉬운 언어로 준거와 수행 기준을 제시한 준거 척도라고 하였다[8].

루브릭은 학습자의 학습 결과물이나 성취 행동의 수준을 평가하는데 사용되는 평가 준거의 모둠이 되었고 학습자가 달성하기를 바라는 구체적인 성취 행동에 대해 교수자가 바라는 기대 사항들을 수준별로 모아 평가하기 쉽도록 구분해 놓은 채점 도구를 의미한다. 루브릭은 하나의 과제에 대한 학습자들의 수행 정도를 평가하기 위해 교사들이 사전에 공유하는 평가 기준이 되었고 학습자들의 과제 수행 역량이 수행 수준(최우수, 우수, 보통, 미흡, 매우 미흡)과 평가 영역별로 세분화되어 제시되어 있다. 루브릭은 학습자가 수행하는 학습 활동이나 프로젝트에 대하여 실제적인 평가와 채점이 가능하도록 학습 결과물이나 학습자의 성취 행동에 대해 그 수준을 결정할 수 있는 평가의 가이드라인과 평정 척도를 포함해야 한다[9].

김은경, 한윤영은 역량 중심 교육 과정에서 학습 성과 루브릭의 설정은 어떤 교육 과정을 설계하고 어떠한 학습 경험을 선정해야 하는가에 대한 명확한 방향을 제시함과 동시에 핵심 역량의 어떤 요소들을 어느 정도의 수준까지 성취하는 것을 목표로 하는지를 설정하는 데 지침이 된다고 하였고 루브릭은 실제 학생들의 역량 수준을 고려하여 수업 내용과 방법이 조정되도록 하는데 기여할 수 있으며 학생들의 창의 역량, 융합 역량을 평가하기 위한 준거로서 참조될 수 있다고 하였다[10].

Stevens와 Levi(2013)가 제안한 루브릭 개발 모형은 1단계 성찰하기 2단계 학습 목표에 달성할 목록을 만들고 3단계 2단계 목록을 분류 및 명명하고 4단계에는 평가 차원을 적용하여 설명을 그림1과 같이 기술한다. 이 모형은 교과목의 학습 목표에 합당한 학습 활동과 과제를 개발하고 그에 대해 교사가 바라는 기대 사항에 비추어 루브릭을 개발하는 모형이다 [9][11].

Fig. 1. 
Rubric development model by Stevens and Levi

Arter와 Mctighe의 모형은 학생들의 수행 결과물로부터 샘플을 수집하여 평가 차원을 설정하고 그에 따라 평정 수준을 정해 실제 평가에 적용하고 개선해 나가는 모형이고, Arter와 Mctighe(2001)가 제안한 7단계 루브릭 개발 모형은 교수자 중심의 루브릭 개발 방법으로 그림 2와 같다. 1단계는 학생들의 수행 결과물로부터 샘플을 수집하고 2단계에서는 몇 개의 수준으로 분류하고 분류 근거를 적는다. 3단계에서는 작성된 근거 이유에 기초하여 수행의 중요한 평가 차원들을 설정하고 4단계에서는 각 차원의 수정 내용을 정의 한 후 5단계에서 각 평가 차원을 몇 개의 수준으로 나눌 평정 척도를 정한다. 6단계에서는 루브릭을 활용하여 학습들의 결과물을 평가하고 7단계에서는 루브릭을 지속적으로 개선한다[5][9].

Fig. 2. 
Models by Arter and Mctighe(2001)

Stix(1996)의 모형은 루브릭 개발 과정에 학습자를 참여 시키고 지속적으로 정교화 해가는 방법 모형으로 1단계 수행 과제를 결정하고 2단계 학생들과 함께 루브릭의 수행 준거와 기대 수준에 대하여 협력적으로 아이디어를 끌어내고 3단계에서는 논의 결과에 기초하여 4~5개의 중요한 수행 준거를 찾고 우선 순위를 정한 후 4단계 각 항목의 의미를 확인하고 5단계 루브릭 도표를 완성한 후 6단계에서 지속적으로 루브릭을 정교화 한다[9][12].

1단계 성찰하기 단계에서는 과제뿐 아니라 수업의 전반적인 목표에 대해 생각해야 한다. 1단계에서는 실생활 문제를 지식과 경험을 통해 파이썬으로 산출물을 구현 할 수 있는지를 알아보기 위해 서울시 대중교통 요금 계산기 프로그램, 피자 가게 주문 프로그램 과제를 출제하였다. 과제를 통해 개발된 창의적 산출물이 교육 목표와 역량 성취에 영향을 주고 있는지 알아보기 위해 학생들의 학습 내용 이해와 창의 융합 역량 향상에 대한 인식을 분석하였다. 학생들의 산출물 평가 결과 변수, 자료형, 연산자, 조건문과 반복문은 파이썬 언어 개발 방법에 따라 잘 사용 하였으나 함수 사용을 어려워하여 함수 부분에서 오류가 많이 발생 하였고 함수 사용보다 단순 나열하는 식의 명령문만을 이용하여 산출물을 만드는 학생들이 있었다. 학생들의 교과목에 대한 단원별 학습 내용에 대한 이해 여부를 파악하기 위해 설문을 분석한 결과는 표 6과 같다.

변수, 자료형, 연산자, if 조건문, for 반복문, while 반복문, 함수 등 부정적 인식(아니다, 약간 아니다)과 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다)으로만 비교하면 변수 이해는 76.1%, 자료형 이해는 76.2%, 연산자 이해는 81.8%, if문 이해는 81.8%, for반복문 이해는 76.1%, while 반복문 이해는 77.7%, 함수 이해는 64.3%로 응답하였다. 다른 단원보다 함수를 어려워하는 것으로 나타났고 산출물 역시 함수를 사용하여 코딩하는 부분의 점수가 낮았다.

과제를 통해 창의 역량이 향상되었는지 알아보기 위해 창의력 향상에 대한 인식 차이를 표 7과 같이 기술하였다. 전공별로 과제 산출물을 통한 창의력 인식을 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다)과 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)으로만 비교하여 긍정적 인식을 살펴보면 창의력 향상에 대한 IT공과 대학 89.71%, 상상력인재학부 71.59%, 미래융합 사회과학대학 60.98%, 크리에이티브 인문학부 73.91%, 예술학부 69.54%, 디자인대학 60.00%로 IT공과대학이 89.71%로 가장 높게 나타났고, 디자인 대학이 60.00%로 가장 낮다는 것을 알 수 있다. 카이제곱 검정 결과표를 살펴보면 카이제곱값이 46.208이고, p = 0.001(p<0.5)로 코딩 교과목의 산출물 과제는 전공과 창의력 향상에 대한 인식에 상호 연관성이 있으며 전공과 관련이 있으면 코딩 산출물을 통한 창의력 향상에 대한 인식이 높음을 알 수 있다.

과제를 통해 융합 역량이 향상되었는지 알아보기 위해 융합 역량 향상에 대한 인식 차이를 표 8과 같이 기술하였다. 전공별 코딩 산출물을 통한 융합 역량 향상에 대한 인식 차이를 기술 하면 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다)과 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)으로만 비교하여 긍정적 인식을 살펴보면 융합 역량 향상에 대한 IT공과 대학 88.30%, 상상력인재학부 74.70%, 미래융합 사회과학대학 75.60%, 크리에이티브 인문학부 73.90%, 예술학부 61.60%, 디자인대학 48.90%로 IT공과대학이 88.30%로 가장 높게 나타났고, 디자인 대학이 48.90%로 가장 낮다는 것을 알 수 있다. 카이제곱 검정 결과표를 살펴보면 카이제곱값이 45.206이고, p = 0.001(p<0.5)로 전공별 코딩 산출물 과제는 전공과 융합 능력 향상에 대한 인식에 상호 연관성이 있으며 전공과 관련이 있으면 코딩 산출물을 통한 융합 능력 향상에 대한 인식이 높음을 알 수 있다.

2단계 목록 만들기 단계에서는 세부 사항을 하나씩 포착하고 해당 과제를 완수함으로써 달성 할 수 있는 구체적인 수업 목표를 만드는 과정으로 교육 목표를 나열하고 최고 수준의 성취 기대를 나열하였다. 1학년 학생을 대상으로 하는 코딩 교과목의 교육 목표 목록은 표 9와 같다.

교육 목표에 따라 교육 목표에 대한 가장 높은 수준의 성취수준에 대한 설명을 추가하였다. 이것은 루브릭의 평가 차원을 설명하는 데 사용된다. 최고 수준의 성취 기대는 표 10과 같다.

3단계 분류 및 명명하기 단계에서는 비슷한 성취 내용이나 기대 사항들을 한데 묶고 각 묶음에 대한 명칭 부여하는 단계로 2단계에서 완성한 목표 목록 가장 높은 수준의 성취기대 목록에서 성취목표에 대한 설명을 비슷한 종류의 역량별로 분류하고 그룹화 하여 그룹에 속한 요소들 사이의 유사점을 찾아 명명하기 작업을 하였다. 기획 목록에 속하는 성취목표들은 ‘기획’이라는 명칭 아래 하나의 그룹이 되고 변수, 자료형, 조건문 등과 같은 파이썬 프로그램과 관련 있는 항목들은 ‘설계 및 구현’이라는 범주 아래에 포함되었다. 실행과 관련된 항목들은 기대효과라는 범주 아래에 포함하였다. 3단계서 각각의 학습 목표와 관련된 모든 성취 수준들은 새로운 범주에 속하게 되었다. 각 학습 목표 분류 및 명명하기 단계를 통해 표11과 같이 작성하였다.

4단계에서는 작성한 목록들과 분류된 범주들을 격자 모형의 루브릭에 옮기는 작업을 하였다. 범주로 분류된 성취 기대에 붙은 명칭들은 루브릭의 평가 차원이 되고 표의 왼쪽 열에 위치한다. 학습 목표 및 과제 목록의 목록들은 각 평가 차원의 가장 높은 성취 수준을 설명하는 데 사용한다.

1학년 대상의 교양필수 과목으로 코딩에 경험이 없는 비전공학생들이 있기 때문에 최고의 성취 수준뿐 아니라 그에 부합하지 못하는 성취 수준에 대해서도 명확한 설명이 필요함에 따라 완벽하지 못한 성취 수준에 대해 자세히 기술하면 학생들이 어떤 실수를 피해야 하는지에 대해 자세히 알 수 있게 해주고 교수자는 실제 평가에서 지나치게 긴 평가 내용을 적어야 하는 수고로움을 피할 수 있다. 4수준의 루브릭을 개발하였고 각 성취 수준의 명칭으로 4단계 모범적인(10-9), 능숙한(8-6), 발전 중(5-1), 노력 없음(0)으로 하였다. 3단계인 “분류 및 명명하기” 단계에서 개발된 목록들과 그룹들은 표의 평가 차원 란에 배치하였다. 각 평가 차원에 속하는 가장 높은 수준의 성취 기대에 대한 설명을 “모범적인”에 해당하는 행에 모두 배치하고 기술했다. 다음으로 평정 수준이 가장 낮은 수준인 “발전 중”에 매우 낮은 성취도를 정의하고 중간 수준의 “능숙한”의 내용을 채우는 일은 양쪽 부분의 중간 지점을 정하는 방식으로 하였다.