문화체육관광부	보도자료

보도시점	2025. 4. 29.(화) 10:00	배포	2025. 4. 29.(화) 10:00

국립국어원, <논증적 글쓰기 능력 진단 기준안> 발표

- 국민의 글쓰기 교육과 글쓰기 능력 진단에 널리 활용 기대

- <표현 집중형 글쓰기 능력 진단 기준안>도 함께 발표

- 진단 기준안을 적용한 채점 자료를 말뭉치로 구축 중, 향후 인공지능 글쓰기 진단‧교열 시스템 개발에 활용

국립국어원은 4월 29일 논술 평가 등에서 객관적인 지표로 활용할 수 있는 <논증적 글쓰기 능력 진단 기준안>을 발표하였다.

디지털 시대로의 급격한 변화와 함께 글쓰기 능력이 정보 전달의 핵심 역량으로 자리를 잡으면서, 교육 현장뿐만 아니라 직무 수행 및 일상생활에서도 글쓰기 능력의 중요성이 강조되고 있다. 또한 글쓰기 능력을 진단하는 체계적이고 객관적인 기준이 필요하다는 사회적 요구도 높다. 이에 국립국어원은 2022년부터 연구를 진행하여 글쓰기 교육과 글쓰기 능력 진단에 두루 활용할 수 있는 <논증적 글쓰기 능력 진단 기준안>(이하 <진단 기준안>)을 개발하게 되었다.

국립국어원은 2022년 ‘국어능력 진단체계 개발을 위한 기초 연구’를 시작으로, 2023년에는 논증적 글쓰기 능력 진단을 위한 문항 개발과 글쓰기 원자료 9,000건에 대한 채점 결과를 바탕으로 ‘내용, 조직, 표현’ 영역에 기초한 <진단 기준안> 초안을 마련하였다. 2024년에는 이 초안을 ‘의미, 텍스트, 어휘, 문법’ 영역의 관점에서 비판적으로 검증하여 그 완성도를 높이는 한편, 글쓰기 원자료 3,000건에 대한 채점을 추가로 진행하여 <진단 기준안>의 타당성을 확인하는 과정을 거쳤다.

<논증적 글쓰기 능력 진단 기준안>은 논증적 글을 ‘내용, 조직, 표현’ 영역으로 나누어 진단하도록 구성되었다. ‘내용’ 영역에는 ‘1. 문제 상황 제시’, ‘2. 주장 제시’, ‘3. 이유‧근거의 적절성’, ‘4. 이유‧근거의 충분성’, ‘5. 반론 고려 및 대응’ 등 5개의 평가 준거를 배치하였다. ‘조직’ 영역에는 ‘6. 글 전체 조직’, ‘7. 문단 내 조직’ 등 2개의 평가 준거를 배치하고, ‘표현’ 영역에는 ‘8. 문장과 어휘’, ‘9. 어문 규범과 관습’ 등 2개의 평가 준거를 배치하였다. 세 영역 중 ‘내용’의 비중이 가장 큰데, 이는 주장과 논거를 얼마나 적절하고 충분하게 제시했는지가 논증적인 글의 성패를 좌우한다는 점을 고려한 것이다.(※ [붙임 1, 2] 참고)

국립국어원은 글쓰기 전반에 활용이 가능한 <표현 집중형 글쓰기 능력 진단 기준안>도 함께 발표하였다. 문장과 어휘를 정확하게 표현하고, 표기 규범과 글쓰기 관습을 숙지해야 좋은 평가를 받을 수 있는 ‘표현’ 능력은 모든 분야의 글쓰기에서 기초적으로 갖추어야 할 소양이기 때문이다. <표현 집중형 글쓰기 능력 진단 기준안>은 ‘표현’ 영역의 평가 준거를 ‘1. 문체 및 어조’, ‘2. 어문 규범’, ‘3. 문장의 정확성’, ‘4. 어휘 의미’, ‘5. 표현의 간결성’, ‘6. 독자에 대한 고려’ 등 6개로 구분하여 문장과 어휘 사용에서 숙지해야 할 사항을 자세하게 제시한 것이 특징이다.(※ [붙임 3] 참고)

국립국어원은 <진단 기준안>을 활용한 채점 결과가 정확하고 일관되게 유지되도록 하기 위하여 9개 지역 거점 국립대학* 소속 대학원생과 글쓰기 강사 등을 대상으로 2023년과 2024년에 채점 전문 인력 양성 과정(총 193명)을 운영하였다. 국립국어원은 올해도 100명 규모로 양성 과정을 운영할 예정이며, 앞으로도 이들이 글쓰기 교육 및 평가 현장에서 활발하게 활동할 수 있도록 지원할 계획이다.

* 글쓰기 자료 수집 및 전문 인력 양성 참여 대학: 강원대학교, 경상국립대학교, 부산대학교, 서울대학교, 인천대학교, 전북대학교, 제주대학교, 충남대학교, 충북대학교(가나다순)

이번에 발표된 <진단 기준안>과 채점 사례는 국립국어원 누리집(www.korean.go.kr)에서 내려받을 수 있다. 아울러, 2023년과 2024년에 수집한 12,000쌍의 글쓰기 원자료와 채점 자료는 모두 기계 학습이 가능하도록 말뭉치로 정제하였으며, 이를 <국립국어원 모두의 말뭉치>(https://kli.korean.go.kr)에 등록‧공개함으로써 향후 인공지능에 의한 자동 진단 및 교열 시스템 개발의 밑 자료로 활용할 수 있도록 하였다.

국립국어원 담당자는 “2025년에도 4,000쌍의 글쓰기 원자료와 채점 자료를 추가로 수집하여 인공지능 글쓰기 진단‧교열 시스템 개발에 쓰일 수 있는 말뭉치로 정제할 예정”이라며, “앞으로 많은 국민들이 참여하는 ‘글쓰기 교실’, ‘글쓰기 대회’ 등을 개최하여 <진단 기준안>의 활용도를 높여 가겠다”라고 말했다.

[붙임 1]  국립국어원 <논증적 글쓰기 진단 기준안>

[붙임 2]  <논증적 글쓰기 진단 기준안> 적용 사례

[붙임 3]  국립국어원 <표현 집중형 글쓰기 진단 기준안>

담당 부서	국립국어원	책임자	과장	이은영	(02-2669-9731)
	교육연수과	담당자	학예연구관	이대성	(02-2669-9740)

붙임 1		국립국어원 <논증적 글쓰기 능력 진단 기준안>

영역	준거	하위 준거(기준)	배점	비고
내용	1. 문제 상황 제시	1-1. 문제 상황에 대한 제시가 논제와 밀접하게 관련되는가?	5	* 글의 분량, 주어진 논제나 문항의 특성 등을 고려하여 평가하지 않을 수 있음
		1-2. 문제 상황을 설명하는 데 필요한 만큼의 정보를 제공하는가?
	2. 주장 제시	2-1. 주장이 논제에 부합하는가?	5
		2-2. 주장이 글 전체에 일관되고 뚜렷한가?
	3. 이유‧근거의 적절성	3-1. 주장 또는 하위 주장을 뒷받침하는 이유나 근거가 적절한가?	5
	4. 이유‧근거의 충분성	4-1. 주장이나 하위 주장을 뒷받침하는 적절한 이유나 근거가 충분한가?	5
		4-2. 이유나 근거의 아이디어를 깊이 있게 전개하는가?
	5. 반론 고려 및 대응	5-1. 반론에 대한 접근이 이루어졌는가?	5
		5-2. 반론에 해당하는 아이디어를 깊이 있게 전개하는가?
	소계		25	* <1>을 평가하지 않을 경우 20점
조직	6. 글 전체 조직	6-1. 서-본-결의 구조를 갖추고 있는가?(형식 문단과 내용 문단 모두 포함)	5
		6-2. 문단 배열이 유기적이고 자연스러운가?
	7. 문단 내 조직	7-1. 뒷받침 문장을 사용하여 문단의 중심 문장을 뒷받침하였는가?	5
		7-2. 문단별로 하나의 중심 생각이 전개되는가?
		7-3. 문단을 이루는 여러 문장들이 서로 긴밀한 관계로 연결되는가?
	소계		10
표현	8. 문장과 어휘	8-1. 문장 길이가 적절하고 그 표현이 자연스러운가?	5
		8-2. 문장의 의미가 명료하고 그 표현이 효과적인가?
		8-3. 어휘 사용이 문맥에 맞는가?
	9. 어문규범과 관습	9-1. 맞춤법, 띄어쓰기 등을 준수하였는가?	5
		9-2. 장르 관습에 맞는 문어적 표현을 사용하는가?
	소계		10
총점			45	* <1>을 평가하지 않을 경우 40점

붙임 2		<논증적 글쓰기 능력 진단 기준안> 적용 사례

□ 평가 준거 <5. 글 전체 조직>의 채점 사례

ㅇ 5점: 형식 문단과 내용 문단 모두에서 서-본-결의 구조가 매우 적절하게 구분되고, 문단 배열이 매우 유기적임

답안 사례	지난 3월, 70대 운전자가 가속 페달을 제동 장치로 오인해 사고를 냈다. 1월에는 60대 운전자, 지난해 8월에는 80대 운전자가 사고를 냈다. 세 사고의 공통점은 무엇일까? 바로 운전자가 모두 60세 이상의 고령인이라는 것이다. 통계청의 가해자 연령층별 교통사고 통계를 보면 2021년에 전년 대비 다른 연령층은 교통사고가 감소했지만 60세 이상은 모두 증가했다. 이처럼 고령 운전자의 사고가 점점 증가하면서 ‘고령 운전자 면허 반납’에 대해 관심이 높아졌다. 나는 이 제도에 반대한다. 반대하는 이유는 2가지이다. 첫째, 누구나 돌발 상황 대처에 미숙할 수 있다. 고령 운전자 면허 반납의 가장 주된 이유는 나이가 들면 사고 대처 능력이 저하되기 때문이라고 한다. 그러나 대처 능력이 떨어지는 것은 초보 운전자 또한 그렇다. 초보 운전자는 ‘익숙해지면 괜찮아질 것’이라고 단순히 넘기면서 고령 운전자에게는 면허를 반납하라는 이유는 무엇인가? 둘째, 고령인에게 경제적 부담을 줄 수 있다. 현재 서울시에서는 면허 반납 시 10만 원이 충전되어 있는 교통카드를 지원한다. 그러나 평생 운전을 할 수 없다는 것을 고려하면 10만 원은 부족한 금액이다. 물가 상승으로 교통비가 오르고 있는 시점에서 면허 반납은 고령인에게 경제적 부담을 줄 수 있다. 그렇다면 다른 대안은 무엇이 있을까? 첫째, 사고 대처 교육 의무화가 있다. 현재 고령 운전자의 대처 능력이 떨어진다며 면허 반납을 시행하고 있다. 그렇다면 다양한 사고 상황을 두고 일정 연령 이상의 운전자에게 의무 교육을 시행하면 된다. 단순히 강의식이 아닌 실제로 체험하는 시뮬레이션 시스템으로 연습해 볼 수 있도록 하는 것이다. 의무적으로 교육을 시행하면 면허를 반납하지 않아도 사고율을 줄일 수 있다. 둘째, 면허 반납을 지속하면서 지원을 확대하는 방법이 있다. 서울시의 경우처럼 10만 원만을 지원하는 것은 부족한 금액이다. 따라서 지원금을 높이거나 달마다 교통비를 지원하는 방법을 고려해야 한다. 면허 반납 찬성 측은 고령 운전자의 판단 능력이 저하되기에 면허 반납이 필요하다고 옹호하고 있다. 그러나 판단 능력이 떨어지는 것은 초보 운전자도 마찬가지이며, 면허를 반납한다면 고령인에게 경제적인 부담을 주는 것일 수 있다. 따라서 일정 연령 이상의 운전자에게 사고 대처 교육을 의무화하거나 면허를 반납한다면 교통비의 충분한 지원이 필요하다.
해설	윗글은 형식 문단과 내용 문단이 일치하며, 그 흐름 또한 서-본-결의 구조가 정확히 구분되고, 문단 배열도 매우 유기적이어서 ‘조직 1’의 5점에 해당하는 글로 판정할 수 있다. 서론에서는 ‘고령 운전자 교통사고의 증가 실태’를 통해 문제 상황을 제시하고 ‘고령 운전자 면허 반납 제도’에 대한 반대 입장을 명확하게 제시하였다. 본론에서는 두 문단에 걸쳐 자신의 주장의 이유와 근거 두 가지와 제도 보완을 위한 대안 두 가지를 제시하였다. 마지막으로 결론에서는 반론을 고려하면서 자신의 주장을 재차 강조하는 흐름으로 기술하였다. 그리고 이런 내용상의 흐름과 형식 문단의 구분이 정확하게 일치하는 것으로 평가된다.

ㅇ 4점: 형식 문단과 내용 문단 모두에서 서-본-결의 구조가 대체로 적절하게 구분되고, 문단 배열이 대체로 유기적임

답안 사례	4차 산업혁명이 시작된 지금, 우리 생활에선 많은 것들이 기계화되었다. 특히 로봇이 노동으로 생산하는 경제적 가치에 대해 세금을 부과하자는 이야기가 나오고 있다. 로봇세를 지지하는 의견이 등장한 만큼 반대하는 사람들도 나타났다. 산업 발전의 저해를 우려하며 로봇세에 대해 회의적인 반응이다. 하지만, 로봇세를 도입하지 않는다면 산업 발전 저해보다 더 큰 문제들이 생길 것이다. 로봇세는 도입되어야 한다. 최근 가장 큰 사회 문제는 청년들의 취업과 실업, 즉 일자리 문제이다. 이런 사회 문제에 더하여 점차 AI가 일자리를 대신하고 있다. 로봇세 도입은 이 문제들을 완화해 줄 것이다. 로봇세는 세금으로 새로운 일자리 창출에 도움을 줄 수 있다. 기존 취업 문제에 더해 AI에 빼앗기는 직업들을 대체할 수도 있을 것이다. 그리고 복지에도 도움을 줘 경제에 좋은 선순환이 될 것이다. 일자리를 대체하는 로봇이 등장한다고 하더라도 생길 문제들을 대처하는 열쇠인 것이다. 로봇세에 반대하는 측의 입장 중 하나는 산업 발전의 저해이다. 이는 로봇세를 부과한다면 AI와 같은 기술, 산업 발전들이 주춤하며 저해된다는 것이다. 결국 다른 국가들과의 경쟁에도 뒤처져 국가 경제 상황에까지 악영향을 끼칠 수 있다고 본다. 하지만, 이는 단순히 과학발전 측면에서만 고려한 주장이다. 로봇세를 도입하지 않고 AI들이 노동자의 일자리를 대체하면, 실업, 빈부격차 등 다양한 문제가 먼저 일어날 것이다. 그렇다면 사회, 경제 상황의 악화에 힘을 들여야 할 것이다. 오직 산업 발전을 위한다면 미래 성장을 위해 시작한 투자가 독이 되어 돌아올 것이다. 그리고 로봇으로 인력을 대체해 원래 내야 할 세금을 내지 않아 로봇을 가진 자본가는 부를 쌓는 상황이 온다. 반대로 소유하지 못한 자본가, 로봇으로 인한 실업자는 가난해진다. 이런 불합리한 구조인 경제는 옳지 않다. 로봇세는 새로운 일자리 창출, 국가의 빈곤층, 소외계층에 도움을 줄 수 있다. 이런 세금의 용도로 쓰인다면 빈부격차도 약화할 수 있을 것이다. AI가 등장하며 피할 수 없는 로봇세에 대한 논쟁이 시작되었다. 찬성 측은 AI의 문제들이 로봇세로 완화할 수 있으므로 부과해야 한다고 주장한다. 그에 반대하는 입장은 이런 로봇세로 산업이 주춤대며 경제에 영향을 줄 수 있을 거라 말한다. 하지만 발전만을 생각하기보다 소외된 사람들과 함께 공생할 방법을 생각해야 한다.
해설	윗글은 형식 문단과 내용 문단 모두에서 서-본-결의 구조가 대체로 적절하게 구분되고, 문단 배열이 대체로 유기적이어서 ‘조직 1’의 4점에 해당하는 글로 판정할 수 있다. 서론에서는 ‘로봇세 부과’에 관한 문제 상황을 적절하게 제시하고 ‘로봇세 도입’에 대한 찬성 입장을 명확하게 제시하였다. 본론에서는 두 문단에 걸쳐 자신의 주장의 이유와 근거, 그리고 다른 입장에 대한 자신의 입장을 상세히 기술하였다. 결론에서는 ‘로봇세 도입’에 관해 상반된 의견이 있음을 재차 언급하면서 앞으로의 기대를 제시하였는데, 본론의 내용을 정리하거나 자신의 주장을 재차 강조하는 내용으로 끝을 맺었다면 더 좋았을 것으로 보인다.

붙임 3		국립국어원 <표현 집중형 글쓰기 능력 진단 기준안>

영역	준거	하위 준거(기준)	배점	설명 및 비고
표현	1. 문체 및 어조	1-1. 글쓰기 및 장르에 어울리는 표현	3	글쓰기와 해당 장르(논설문, 설명문 등)에 어울리는 적합한 표현을 사용하였는가?
	2. 어문 규범	2-1. 어문 규범의 준수	3	‘한글 맞춤법’이나 ‘표준어 규정’과 같은 어문 규범에 따라 정확하게 표기하였는가?
	3. 문장의 정확성	3-1. 문장 성분 호응의 정확성	3	필수적인 문장 성분이 누락되지 않고, 문장 성분들이 적절하게 호응하였는가?
		3-2. 문장 구조의 정확성	3	언어 단위의 접속이나 수식-피수식 관계에 오류가 없고, 중의성이 없는 문장으로 이루어졌는가?
		3-3. 문법적 표현의 정확성	3	조사와 어미를 문법적으로 바르게 사용하였는가?
	4. 어휘 의미	4-1. 의미가 정확하고 적절한 어휘	5	어휘의 의미를 정확히 알고 의미와 형식이 가장 적절한 어휘를 사용하였는가?
		4-2. 함께 사용된 어휘와의 의미 관계가 적절한 어휘	3	함께 사용된 어휘와의 의미 관계가 관습적, 논리적으로 적절한가?
	5. 표현의 간결성	5-1. 간결한 표현	3	같은 의미를 나타내는 어휘나 문구를 불필요하게 반복하지 않고 간결하게 표현하였는가?
	6. 독자에 대한 고려	6-1. 독자를 고려한 어휘	2	예상 독자를 고려하여 불필요한 외래어, 전문 용어, 약어 등을 이해하기 쉬운 표현으로 대체하거나 보충 설명을 제공하였는가?
총점			28