교육훈련부가 시험 과목의 점수 분포를 발표하자마자 많은 의견이 점수 분포가 "예쁘다"고 평이하게 분포되었고, 평균 점수가 너무 낮지 않고, 10점 만점의 숫자가 너무 많지 않아 시험이 성공적이었다는 것을 의미한다고 했습니다.
사실, 각 과목, 특히 필수 과목인 수학을 자세히 살펴보면, 전체적인 상황은 "예쁘지" 않으며 국가고시에 필요한 공정성을 보장하지 못합니다. 올해 수학 시험 응시자의 약 60%가 평균 이하였습니다. 점수 분포는 명백히 편향되어 있으며, 최고 점수가 3.8~4.2점 사이로 떨어져 평균적인 학생들에게 큰 어려움을 안겨주었고, 우수한 학생들을 제대로 구분하지 못했음을 보여줍니다.
자연 과학 (물리, 화학, 생물학)은 평균 점수가 높고, 6~8점대 점수 편차가 커서 시험 설계의 일관성에 대한 여론이 엇갈리고 있습니다. 시험 과목 간의 불균형은 시험의 표준화를 저해하고 있습니다. 특히 각 과목의 점수 조합을 기준으로 과거 점수 범위를 시험 정책 결정 및 입학 전형의 기준으로 계속 사용한다면, 새로운 역설이 발생할 위험이 불가피합니다.
올해 시험은 2018년 교양 교육 과정에 따라 역량 강화에 중점을 두고 암기력을 낮추는 방향으로 설계되었지만, 현실은 많은 단점을 드러냈습니다. 수학 과목은 긴 문제가 많아 평균적인 학생들에게 부담을 주고, 고급 영역은 진정한 분류 문제가 부족하여 "균형 잡힌" 점수 분포를 초래합니다. 즉, 우수한 학생들은 쉽게 비정상적으로 높은 점수를 받는 반면, 대다수는 평균 이하를 받습니다. 이는 프로그램이 새로 도입되었지만 시험의 기본 개념은 크게 바뀌지 않았음을 보여줍니다. 더욱 우려스러운 것은 올해 점수 분포가 이전 연도와 더 이상 호환되지 않음에도 불구하고, 많은 대학들이 여전히 입학 점수를 환산하기 위해 이전 데이터를 사용해야 한다는 것입니다.
위의 단점들은 대학 입학 전형에 부정적인 영향을 미치고 잠재적인 차질을 초래할 수 있습니다. 적절한 조정이 없다면 2025년 대학 입학 시즌은 많은 차질을 겪게 될 것입니다. 무엇보다도, 각 대학은 점수 척도를 구축할 표준 데이터를 보유하고 있지 않아 각 대학의 순위가 다르게 환산되고 입학 전형이 왜곡되는 상황이 쉽게 발생할 수 있습니다.
과목별 난이도 차이로 인해 "쉬운" 과목에서 높은 점수를 받은 응시자가 실제로는 유능하지만 "까다로운" 문제에 직면한 응시자를 앞지르는 경우가 발생할 수 있으며, 특히 경쟁이 치열한 분야에서는 더욱 그렇습니다. 가상 필터링 시스템이 새로운 점수 분포에 맞춰 업데이트되지 않으면 정원 배정 및 합격 확정에 불일치가 발생할 수 있으며, 이는 2022년에 발생한 일입니다. 장기적으로, 시정 조치 없이 왜곡된 점수 분포가 지속된다면 시험의 공정성과 입학 시스템에 대한 신뢰가 심각하게 훼손될 것입니다.
이러한 결과를 방지하기 위해 교육훈련부는 과목별, 조합별, 지역별 점수 분포에 대한 전체 데이터를 공개 데이터 형태로 조속히 공개하여 학교가 투명하고 과학적으로 점수를 변환할 수 있는 기반을 마련해야 합니다. 동시에, 신중한 분석과 수정 없이 과거 데이터를 변환에 사용하는 것은 중단되어야 합니다.
장기적으로는 새로운 교육과정 기준에 따라 국가 역량 척도를 구축하고, 이를 바탕으로 적절한 시험 문제와 채점 척도, 즉 컴퓨터 기반 시험 애플리케이션을 설계해야 합니다. "아름다운 점수 스펙트럼"을 추구하지만 무의미한 결과를 초래하는 것은 아닙니다. 대학 입학 시스템 또한 불확실성이 너무 많은 시험에만 의존하는 대신, 신뢰, 자율성, 그리고 다양하고 다차원적인 평가 메커니즘으로 점진적으로 전환해야 합니다. 올해 교양 교육 프로그램이 전면적으로 개편됨에 따라, 학생 역량 평가 또한 새로운 시각, 즉 더 공정하고, 정확하고, 더 인간적인 시각으로 접근해야 합니다. 평가 시스템이 불규칙하고, 계절적이며, 데이터 기준이 부족하다는 이유만으로 진정으로 유능한 지원자들이 "불공정하게 낙제"하는 일이 없도록 해야 합니다.
출처: https://www.sggp.org.vn/pho-diem-bat-thuong-va-he-luy-cho-xet-tuyen-dai-hoc-post804788.html
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