학생들은 에세이를 작성해보면서, 제4차 산업혁명에 꼭 필요한 창의성을 키울 수 있다. 그러나 현재 수작업에 의존하는 창의성 평가방식은 주관적이며, 많은 예산과 시간이 소요된다. 따라서 대량의 에세이에서 창의성을 정량적으로 평가할 수 있도록 인공지능 모델을 개발하는 것이 중요하다. 본 논문에서 에세이 창의성 점수 예측모델에 필요한 학습데이터를 구축하는 방안을 제안하고, 대용량 학습데이터를 효과적으로 구축할 수 있도록 웹기반 레이블링 시스템을 개발한다. 제안 시스템을 통해, 약 3,766개의 에세이에 대한 학습데이터를 구축하였고 심도 있는 분석을 통해, 3명의 평가자 간 Kendall 점수는 평균 82.7%로 평가자 간 강한 상관관계를 보였고, 가설검정을 통해 제안 시스템을 사용하는 것이 기존 수작업 방식보다 통계적으로 유의미한 것을 보였다.
By writing essays, students can develop creativity, which is essential for the 4th Industrial Revolution. However, the current creativity evaluation method that relies on manual work is subjective and requires a lot of budget and time. Therefore, it is important to develop an artificial intelligence model to quantitatively evaluate creativity in large-scale essays. In this paper, we propose a method to build the training set needed for the essay creativity score prediction model and develop a web-based labeling system to effectively build large amounts of training set. Through the proposed system, training set for approximately 3,766 essays was constructed and through in-depth analysis, the Kendall score between the three evaluators showed a strong correlation between evaluators with an average of 82.7%, and through hypothesis testing the proposed system was statistically more significant than the existing manual method.