<학기 단위 성취 수준>이 필요하다는 요청이 있으셔서 작성 방법 안내드립니다.

2025 고등학교 학업성적관리 시행 지침에 따른 1학년 학기단위 성취수준 신설 (안내 자료 참고)

단위 학교 교사가 직접 개발

- 과목별로 성취기준별 성취수준과 영역별 성취수준 진술이 마련된 경우에는 학기단위 성취수준을 진술하는 데 이를 그대로 활용할 수 있으며, 재구성할 수도 있음.

- ‘6. 단원/영역별 성취수준’을 활용하여 작성하면 수월함

<작성 예시>

1) 성취 기준별 성취 수준을 A~E별로 모아서 붙입니다. (재편집)

또는

2) 영역별 성취 수준을 A~E별로 모아서 붙입니다. (재편집)

3) 참고 자료: 고등학교 성취평가 이렇게 실천해요 p.26~31

<학교 상황에 맞춰 변형하여 사용하시면 됩니다.>

나. 학기 단위 성취 수준(작성 예시)

A	인공지능의 개념과 특성, 인공지능에서 탐색의 중요성과 다양한 탐색 알고리즘의 차이, 탐색 알고리즘의 적용 방법, 규칙과 사실, 자료와 정보 그리고 지식을 구분하여 정확하게 설명할 수 있다. 기계학습의 개념과 원리, 결측치, 이상치, 독립변수, 종속변수를 정확하게 설명하고, 기계학습의 유형과 알고리즘, 훈련 데이터, 테스트 데이터의 적용 방법 설명하며, 인공신경망, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어처리의 원리를 올바르게 설명할 수 있다. 인공지능의 발전으로 인한 사회 변화를 정확하게 설명하고, 인공지능과 관련 있는 진로 분야를 자세하게 설명하며, 인공지능 윤리적 딜레마의 개념과 사례를 구체적으로 설명할 수 있다. 지속가능발전목표의 개념과 인공지능을 적용한 사례, 인공지능 문제 해결 과정을 올바르게 설명할 수 있다.
B	인공지능의 개념과 특성, 인공지능에서 탐색의 중요성과 다양한 탐색 알고리즘의 차이, 탐색 알고리즘의 적용 방법, 규칙과 사실, 자료와 정보 그리고 지식을 구분하여 설명할 수 있다. 기계학습의 개념과 원리, 결측치, 이상치, 독립변수, 종속변수를 설명하고, 기계학습의 유형과 알고리즘, 훈련 데이터, 테스트 데이터의 적용 방법 설명하며, 인공신경망, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어처리의 원리를 설명할 수 있다. 인공지능의 발전으로 인한 사회 변화를 정확하게 설명하고, 인공지능 관련 진로 분야를 설명하며, 인공지능 윤리적 딜레마의 개념과 사례를 설명할 수 있다. 지속가능발전목표의 개념과 인공지능을 적용한 사례, 인공지능 문제 해결 과정을 설명할 수 있다.
C	인공지능의 개념과 특성, 인공지능에서 탐색의 중요성과 다양한 탐색 알고리즘의 차이, 탐색 알고리즘의 원리, 규칙과 사실, 자료와 정보 그리고 지식을 설명할 수 있다. 기계학습의 개념과 원리, 결측치, 이상치, 독립변수, 종속변수를 설명하고, 기계학습의 유형과 알고리즘, 훈련 데이터, 테스트 데이터의 개념을 설명하며, 인공신경망, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어처리의 활용 방법을 설명할 수 있다. 인공지능의 발전으로 인한 사회 변화, 인공지능 관련 진로 분야, 인공지능 윤리적 딜레마의 개념과 사례를 설명할 수 있다. 지속가능발전목표의 개념과 인공지능 문제 해결 과정을 설명할 수 있다.
D	인공지능의 개념과 특성, 인공지능에서 탐색의 중요성과 다양한 탐색 알고리즘의 차이, 탐색 알고리즘의 원리, 규칙과 사실, 자료와 정보 그리고 지식을 부분적으로 설명할 수 있다. 기계학습의 개념과 원리, 결측치, 이상치, 독립변수, 종속변수를 설명하고, 기계학습의 유형과 알고리즘, 훈련 데이터, 테스트 데이터의 개념을 설명하며, 인공신경망, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어처리의 개념을 인지할 수 있다. 인공지능의 발전으로 인한 사회 변화, 인공지능 관련 진로 분야를 설명하고, 인공지능 윤리적 딜레마의 개념을 인지할 수 있다. 지속가능발전목표의 개념과 인공지능 문제 해결 과정을 부분적으로 설명할 수 있다.
E	인공지능의 개념과 특성, 인공지능에서 탐색의 중요성과 다양한 탐색 알고리즘의 차이, 탐색 알고리즘의 원리, 규칙과 사실, 자료와 정보 그리고 지식을 인지할 수 있다. 기계학습, 결측치, 이상치, 독립변수, 종속변수, 기계학습의 유형과 알고리즘, 훈련 데이터, 테스트 데이터, 인공신경망, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어처리의 개념을 인지할 수 있다. 인공지능의 발전으로 인한 사회 변화, 인공지능 관련 진로 분야, 인공지능 윤리적 딜레마의 개념을 인지할 수 있다. 지속가능발전목표의 개념과 인공지능 문제 해결 과정을 인지할 수 있다.