최근 자동 에세이 채점 (AES, Automated Essay Scoring) 연구들은 사전 학습된 트랜스포머 (Transformer) 모델을 점점 더 많이 사용하고 있지만, 이러한 모델들은 대개 일반 도메인의 영어로 사전 학습되어 제2언어 학습자의 글쓰기를 충분히 반영하지 못할 수 있습니다. 본 연구는 EFCAMDAT 학습자 코퍼스 (Learner Corpus)에 대한 도메인 적응형 지속적 사전 학습 (DAPT, Domain-Adaptive Continued Pretraining)이 영어 숙달도 시험을 위한 트랜스포머 기반 AES를 개선하는지 조사합니다. 우리는 세 가지 트랜스포머 인코더 (Transformer Encoders)에 DAPT를 적용하고, 도메인 내 채점 (In-domain scoring) 및 퓨샷 교차 데이터셋 전이 (Few-shot cross-dataset transfer) 모두에서 FCE와 IELTS를 대상으로 평가합니다. 전체 코퍼스 DAPT는 모델, 데이터셋 및 지표에 따라 엇갈린 결과를 나타냅니다. 추가 분석 결과, 이러한 혼재된 효과는 부분적으로 EFCAMDAT와 다운스트림 (Downstream) 데이터셋 간의 숙달도, 장르 및 의사소통 목적의 불일치로 설명될 수 있음을 시사합니다. 숙달도 기반의 절제 연구 (Ablation study)에 따르면, CEFR과 정렬된 서브셋 (Subsets)을 사용한 표적 DAPT가 전체 코퍼스 DAPT보다 다운스트림 채점 성능을 더 안정적으로 개선하며, 특히 B1--B2 데이터를 포함한 FCE에서 그러한 경향을 보였습니다. 그러나 이러한 이점이 교차 데이터셋 전이 성능을 일관되게 향상시키지는 않았습니다. 종합적으로, 본 연구 결과는 사전 학습 데이터가 다운스트림 평가 설정과 충분히 일치할 경우, 학습자 글쓰기 코퍼스에 대한 지속적 사전 학습이 영어 평가를 위한 도메인 내 AES에 도움이 될 수 있음을 시사합니다. 하지만 이것이 서로 다른 영어 숙달도 시험 데이터셋 간의 전이 가능성을 자동으로 개선하는 것은 아닙니다.