표 6 평가자 유형, 평가목적, AI 신뢰에 따른 공정성 인식의 차이 분석: 2수준 LMM 분석결과

고정효과	추정치(β)	SE	t	p	95% 신뢰구간(CI)
절편(0=교수자, 총괄, AI 신뢰)	3.59	.06	6.71	.00	[3.47. 3.70]
평가자 유형(1=AI)	.20	.07	3.08	.00	[.07, .33]
평가목적(1=진단)	-.03	.07	-.49	.62	[-.16, .10]
평가목적(1=형성)	.02	.07	.23	.82	[-.11, .15]
평가자 유형(1=AI)×평가목적(1=진단)	-.03	.09	-.35	.73	[-.22, .15]
평가자 유형(1=AI)×평가목적(1=형성)	-.02	.09	-.19	.85	[-.20, .17]
AI 신뢰	-.03	.09	-.33	.74	[-.21, .15]
평가자 유형(1=AI)×AI 신뢰	.47	.10	4.58	.00	[.27, .67]
평가목적(1=진단)×AI 신뢰	.08	.10	.74	.46	[-.12, .28]
평가목적(1=형성)×AI 신뢰	-.02	.10	-.17	.87	[-.22, .18]
평가자 유형(1=AI)×평가목적(1=진단)× AI 신뢰	-.08	.14	-.54	.59	[-.36, .21]
평가자 유형(1=AI)×평가목적(1=형성)× AI 신뢰	.01	.14	.04	.97	[-.28, .29]

무선효과	분산	SE	95% 신뢰구간(CI)
개인 무선절편 분산(τ00)	.17	.03	[.12, .23]
잔차 분산(σ2)	.29	.02	[.26, .32]
ICC	.37

주: 참조범주(=0)는 교수자, 총괄; AI 신뢰는 평균중심화함; ICC = τ₀₀ / (τ₀₀+ σ²)