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자연어 평가: 교육 증진을 위한 새로운 프레임워크




Google은 최근에 자연어 평가(Natural Language Assessment, NLA)라는 새로운 프레임워크를 발표했습니다. 이 프레임워크는 교육 분야에서 매우 중요한 역할을 하며, 학습자의 답변을 다양한 관점에서 평가하고 이해하는 데 사용됩니다. 이 기술은 Google의 인터뷰 준비 도구인 'Interview Warmup'에 통합되어, 구직자들이 자신의 면접 답변을 평가하고 향상시키는 데 도움을 줍니다.


그림1. Interview Warmup


NLA는 주어진 맥락에서 학습자의 답변을 평가하고 목표에 맞게 안내하는 데 사용됩니다. 일반적인 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU) 작업과는 달리, NLA는 학습자의 답변이 얼마나 좋은지 평가하고, '정답'이없는 질문에 대해 미묘한 피드백을 제공합니다. 이는 주제의 적합성, 관련성, 상세성 등을 평가하여 학습자에게 도움이 되는 인사이트를 제공할 수 있습니다.



그림2. 질문에 대한 NLA처리 프로세스.


NLA를 활용하는 Google의 Interview Warmup은 구직자가 면접 질문에 대한 답변을 연습하고, 그 답변을 평가받을 수 있게 해주는 도구입니다. 이를 통해 구직자는 자신의 답변의 품질을 개선하고, 면접에 대한 자신감을 향상시킬 수 있습니다. NLA는 사용자의 답변을 다양한 기준에 따라 평가하며, 이러한 평가를 통해 사용자는 자신의 답변이 어떻게 개선될 수 있는지에 대한 피드백을 받을 수 있습니다.


또한, Google의 NLA는 토픽성 평가와 같은 고급 기능을 제공합니다. 이는 사용자의 답변에서 다루는 주제를 식별하고 평가하는 데 사용되며, 특히 면접에서 주제에 대한 질문을 받았을 때 유용합니다. 이 기능을 통해 사용자는 자신의 답변이 주제와 어떻게 관련되어 있는지, 그리고 어떻게 개선될 수 있는지에 대한 피드백을 받을 수 있습니다.



그림3. 모델 예측 방법 프로세스


Google의 자연어 평가 기술과 Interview Warmup 도구는 교육과 면접 준비 과정에 혁신을 가져오며, 학습자와 구직자가 더 나은 성과를 거두도록 돕습니다. 이들은 자신의 답변을 개선하고, 더 깊이 있는 피드백을 받아서, 자신의 목표에 도달하는 데 필요한 기술과 지식을 향상시킬 수 있습니다.


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