이 연구의 목적은 정형화된 연결어구와 관련하여 논증적 글쓰기 과제의 자동 채점을 위한 채점 자질을 구안하고 이를 통한 자동 채점의 가능성을 검토하는 것이다. 이에 본 연구는 세종 문어 코퍼스를 확보하여 상위 빈도N-gram을 추출하고 표현의 적절성, 표현의 다양성, 표현의 복잡성과 관련된 자질을 설계하였으며 이후 수집된 학생 글 359편을 토대로 자동 채점의 가능성을 탐색하였다. 먼저 설계된 자질과 글 점수 간의 Pearson 상관분석을 실시한 결과, ‘3-gram 빈도’, ‘3-gram 유형’, ‘3~5-gram 유형’과 총점 간 상관이 .6 이상으로 나타났으며, 이후 자질과 총점 간 회귀분석을 실시한 결과 ‘3-gram 빈도’와 ‘3-gram 비율’이 총점에 대해 54.8%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 논증적 글쓰기의 표층과 관련한 채점 자질이 학생의 논증 구성 능력을 포함하여 전체적인 글쓰기 능력을 상당한 수준에서 예측 또는 측정할 수 있다는 선행연구와 일치한다.

The purpose of this study is to develop the scoring feature for the automatic scoring of demonstrative writing tasks and to examine the possibility of automatic scoring by using them. In this paper, we propose a method for extracting high-frequency N-grams from Sejong Corpus, designing features related to Appropriateness of expressions, diversity of expression, complexity of expressions, respectively. As a result of Pearson correlation analysis between the features and the total writing scores, the Pearson correlation coefficient between total scores and ‘3-gram frequency’, ‘3-gram type’ and ‘3~5-gram type’ were over 0.6. As a result of regression analysis, R2 of ‘3-gram frequency’ and ‘3-gram ratio’ were 54.8% of total score. These results are consistent with previous research that scoring features related to the surface of argumentative writing can predict or measure the overall writing ability at a significant level.