본 연구는 중등 음악 수행평가에서 나타나는 인간 평가의 특성을 검토하고, 학교 현장에서의 평가 경향이 AI 알고리즘 모델 개발에 어떤 함의를 제공하는지 탐색한다. 선행연구에서는 연주에 대한 직관적, 총괄적 인상이 음악연주 평가에서 나타난다고 보고해 왔으나, 이러한 발견이 비전공 중학생을 평가하는 실제 학교 맥락과 연결되어 논의된 사례는 드물다. 본 연구에서는 AI 연주 평가 플랫폼 개발 과정에서 실제 중학교 가창 및 기악 수행평가 녹음 자료를 음악전공 평가자들이 평가하도록 하였으며, 이후 평가자와 AI 개발자를 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였다. 분석 결과, 평가자들은 학생의 성실성⋅노력⋅참여도를 특히 중요하게 고려하였으며, 표현적 요소와 음고 정확성은 엄격하고 정밀한 기준보다는 맥락에 따라 유연하게 해석될 필요가 있음을 확인하였다. 이러한 인간 평가의 경향은 학교 현장의 평가 특성을 AI가 학습할 수 있는 형태로 구현하는 데 어려움이 있음을 시사하였다. 본 연구는 인간 평가 경향을 학교 환경의 맥락과 교육적 목표 속에서 재해석함으로써, 비전공 중학생의 실제 수행 특성과 학교 음악 교육에 적합한 AI 시스템 설계에 새로운 통찰을 제공하며, 음악교육에서 인간 기반⋅맥락 친화적 AI 모델의 필요성을 강조한다.
This study examines the characteristics of human evaluation in secondary school music performance assessments and explores how these school-based tendencies can inform the development of AI algorithmic models. Although prior research has noted the influence of intuitive and holistic impressions in music performance evaluation, such insights have rarely been connected to the realities of assessing non-major middle school students in authentic school settings. In this study, music-major evaluators assessed actual middle-school vocal and instrumental performance recordings collected during the development of an AI assessment platform, and subsequently participated in in-depth interviews with AI developers. The analysis showed that evaluators placed particular importance on students’ sincerity, effort, and engagement, and that expressive elements and pitch accuracy required flexible, context-dependent interpretation rather than strict precision. These tendencies highlighted the difficulty of converting school-based evaluative practices into forms that AI can learn reliably. By situating human evaluation patterns within the contextual and pedagogical aims of school environments, this study offers insight into how AI systems can be designed to align with the performance characteristics of non-major learners and emphasizes the need for human-informed, context-sensitive AI models in music education.
Ⅰ. Introduction Ⅱ. Literature Review Ⅲ. Method IV. Results Ⅴ. Discussion & Conclusion References
