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Enhancing peer assessment with artificial intelligence
Keith James Topping, Edward F. Gehringer, Hassan Khosravi 외 · International Journal of Educational Technology in Higher Education · 2025년 · 조회 13
왜 이 논문인가 — 선정 기준
HOT PAPER · 최근 가장 주목받는 논문 — 피인용·FWCI·동년 인용 백분위
2025-01 발표 · 피인용 68회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1%
HOT PAPER 슬롯에 선정된 이유는 2025년 발표 이후 인용 68회를 기록하며 분야 평균 대비 인용 영향력이 매우 높고, 동일 연도 논문 중 상위 1%에 들어가기 때문이다.
논문 요약
본 논문은 인공지능을 활용한 동료 평가 향상에 관한 연구와 실천을 조사한다. 이론적 프레임워크를 여섯 영역(평가자 지정, 개별 리뷰 강화, 점수·피드백 도출, 학생 피드백 분석, 교원 감독 지원, 시스템 구축)으로 구성하고, 79편의 선행 연구를 대상으로 한 범위 검토 결과 대다수가 인공지능이 동료 평가를 개선한다는 것을 확인했다. 대부분의 연구는 점수·피드백 다양성, 퍼지 로직, 피드백 품질 균등화에 초점을 맞추었으며, 자동화에 관한 연구는 상대적으로 적었다.
후속 연구설계에 활용하기
제시된 여섯 영역을 변수·척도로 활용해 동료 평가 시스템을 설계하고, 각 영역의 효과를 실험적 연구에서 검증할 수 있다.
핵심어
인공지능동료평가피드백 품질교육기술
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다.
SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.