2023년 기준 대기업 신입사원들의 TOEIC 또는 OPIC 점수는 거의 최상위급니다. 영어면접에서도 잘 짜여진 대본처럼 유창한 영어를 구사하지만 조금만 달리 영어대화를 이끌어가다보면 이들의 실력이 결국은 암기식이며 부모님 세대보다 못한 영어라는 것을 알게 됩니다. 하지만 native speaker 가 아니거나 현지경험이 10년도 되지 않는 일반적인 영어강사들이 이를 간파할 수 있을까요? 각기 기준이 다른 면접관들이 내린 평가에 대한 신뢰도는 어떻게 될까요?
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1. G-3 Grading System
영어면접에 있어 고객사에 가장 중요한 부분은 평가결과의 객관성입니다. 사람이 진행하는 부분이라 오류가 있을 수 있기에, 이를 가장 잘 보완하는 방법은 같은 사람이 오랜 기간동안 진행하고 경험한 결과데이터를 바탕으로 하여 그 오류를 가장 최소화하는 방법입니다. 만약 면접관이 2인이 투입되어 영어면접을 진행하는데 이 두 사람의 기준이 조금이라도 다르다면 pass and fail 의 결과가 부정확하게 나올 수 있습니다.
따라서 이러한 경우를 사전에 차단하고자 G3는 고정된 인원을 면접에 투입합니다. 지난 15년 이상 이렇게 총 8명 (최대) 이 운영해온 저희 data 는 신뢰성이 매우 높습니다. TOEIC 및 OPIC 과의 correlation 도 높습니다. 이렇게 해서 지난 15년 이상 10,000명+ 면접지원자들의 영어실력을 바탕으로 하여 준비된 데이터가 “G3 – Guidelines on Grading System”입니다. 영어면접이 진행된 후 결과물을 이 data 에 비교하여 error margin 을 최소화한 결과를 산출하여 고객사에 결과를 제공하는 방식을 도입하고 있습니다.
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2. Reading Ease Level Analysis
영어인터뷰는 보통 speaking test 로만 진행되는데, 지원자들의 제대로된 영어실력을 파악하고자 하는 고객사들의 경우 written test 도 적용합니다. 이유는 예를 들어 지원자의 TOEIC 점수가 950점이고 OPIC 도 AL 에 속하는데, 만약 면접 speaking test 에서 10점 만점 중 5.6점을 받았다면 지원자의 실제 TOEIC 및 OPIC 영어실력이 ‘진짜가 아닐’가능성이 높습니다. 이를 재확인하기 위해 written test 를 도입하면 이를 완벽하게 잘 파악하는 데 아주 좋습니다.
Speaking test 는 면접관의 경력과 저희가 보유한 data 에 상대비교, 그리고 평균수치 대비 error margin 을 적용하여 결과가 산출되며, Written test 는 아래와 같은 “G3 Reading Ease Levels” 라는 분석을 통해 진행됩니다. ETS 와 같은 교육기관에서 TOEIC writing 또는 TOEFL writing 시험결과를 평가할 때 filter 목적으로 사용하는 프로그램과 같은 알고리즘으로, 서식평가에는 매우 효과적입니다. Steve Jobs 와 Bill Gates 의 연설을 서식화하여 이 프로그램에 대비하면 아주 흥미로운 결과가 나오기도 합니다 (Jobs 8 vs. Gates 13: 하지만 아무도 Bill Gates 의 연설을 잘한다고 하지는 않지요? 발음, 억양과 문장구성, 그리고 비언어적인 조합이 중요합니다).
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