아이포트폴리오 리딩앤이 학생이 별도의 영어 시험을 치르지 않아도 평소 학습 데이터를 통해 현재 영어 수준과 성장 과정을 확인할 수 있는 ‘LISA™ 성장 리포트’(LAURA Interactive Stealth Assessment)를 개발하고, 리딩앤아카데미에 첫 적용했다고 8일 밝혔다.

시험에 대한 압박과 긴장은 스트레스 호르몬 분비를 높여 학습을 방해하고, 영어를 포기하게 하는 원인이 되기도 한다. LISA™ 성장 리포트는 시험이 아닌 학습 과정 자체에서 학생의 영어 역량 변화를 측정한다. 학생이 평가에 대한 부담 없이 영어책을 즐겁게 읽고, 책의 내용에 대해 말하고 쓰는 자연스러운 학습 과정 그 자체에서 실력의 변화를 확인할 수 있어야 한다는 문제의식에서 출발했다.

리딩앤은 이러한 교육철학을 담아 ‘스텔스 평가(Stealth Assessment)’ 기반의 LISA™(LAURA Interactive Stealth Assessment)를 개발했다. 스텔스 평가는 학습 과정에서 자연스럽게 발생하는 학습자의 다양한 인풋과 아웃풋 데이터를 지속적으로 축적·분석해 학습자의 역량 변화를 파악한다. 리딩앤은 AI 학습 친구 로라(LAURA)와 학생이 자연스럽게 상호작용하는 과정에서 생성되는 데이터를 AI로 분석해, 학생이 독서를 통해 접한 영어가 실제 언어 활용으로 얼마나 이어지는지를 측정한다.

평가를 위해 학습을 멈추는 것이 아니라 학습하는 과정에서 자연스럽게 평가가 이루어지고, 그 결과가 다시 다음 학습을 위한 정보로 활용되는 구조다. 한 번의 시험 점수가 특정 시점의 상태를 보여준다면, LISA™는 세션·주간·월간으로 축적된 데이터를 바탕으로 학생의 현재 영어 상태와 변화 흐름을 입체적으로 보여준다.

LISA™ 성장 리포트는 현재 ▲단어 ▲문장구조 ▲발음의 전이를 핵심 지표로 활용한다. 영어책에서 접한 단어와 문장, 발음이 말하기와 쓰기에서 실제로 사용되는 정도를 분석하는 방식이다. 다양한 영어책에 등장하는 문장 표현을 분석하기 위해, 2022 개정 영어과 교육과정에 제시된 의사소통 기능과 언어 형식을 바탕으로 414종의 문장 패턴 사전을 구축했다.

또한 특정 교재의 학습 목표만 평가하는 것이 아니라, 학생이 실제로 읽은 다양한 영어책 속 언어 표현과 말하기·쓰기 데이터를 연결해 읽은 영어가 실제 언어 사용으로 이어지는 과정을 분석할 수 있도록 설계했다.

LISA™는 AI 분석을 통해 학생 1명당 약 5쪽 분량의 성장 데이터를 제공한다. 단순한 점수나 등급을 제시하는 데 그치지 않고, 학습 과정에서 축적된 데이터를 바탕으로 학생의 강점과 보완점을 구체적으로 보여주는 것이 특징이다. 교사는 이를 통해 ▲학생의 현재 상태를 파악하고 ▲수업 방향을 설계하거나 ▲학생 피드백 및 학부모 상담에 활용할 수 있다.

리딩앤은 향후 LISA™ 성장 리포트를 기반으로 ‘측정→분석→추천’으로 이어지는 개인 맞춤형 독서 시스템을 구축할 계획이다. 학생의 리포트에서 추가적인 연습이 필요한 단어와 문장 패턴을 분석하고, 이를 보완할 수 있는 도서와 학습 방식을 AI가 추천하는 방식으로 서비스를 확대한다. 이를 위해 기존 및 신규 도서의 핵심 어휘, 문장 패턴, 영어 능력 수준(CEFR) 등 주요 메타데이터를 자동으로 축적·관리하는 메타데이터 라이브러리도 구축할 예정이다.

김성윤 아이포트폴리오 대표는 “리딩앤이 추구해온 ‘Read, Think, Express’는 책을 많이 읽는 것에서 끝나는 것이 아니라, 즐겁게 독서하고, 읽은 내용을 아이가 자신의 언어로 내재화한 후, 실제 사용으로 이어지는 것을 목표로 한다”며 “이를 바탕으로 AI를 활용해 학습과 평가를 자연스럽게 연결하고, 학생의 현재 성장을 발견하는 데서 나아가 다음 학습까지 제안할 수 있는 교육 기술을 계속 개발해 나갈 것”이라고 말했다.