본 연구는 교육청 산하 영재학급의 영재선발에 적용되는 관찰과 추천에 의한 영재판별모형의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해서 영재 판별의 정의와 가능성, 현재의 영재선발, 영재판별의 방법에 대해 조사하였다. 관찰 추천 영재판별모형은 모두 4단계로 구성되었다. 1단계는 다양한 정보들의 수집이고, 2단계는 포트폴리오 구성과 그 내용을 루브릭으로 평정하는 것이고, 3단계는 2단계에서 선발된 학생들을 대상으로 수업과 면접을 실시하여 학생들의 문제해결능력과 정의적 특성을 알아본 다음, 4단계인 영재선정심사위원회에서 최종적으로 영재선발을 결정한다. 본 영재판별모형은 영재프로그램에 배치되고 나서도 영재에 대한 지속적인 관찰을 통하여 영재의 재배치나 상위 영재기관에의 추천 근거자료로 사용하도록 되어 있다. 본 모형은 현재 영재성을 발휘하거나 앞으로 발휘할 가능성이 높은 잠재적인 영재의 선발에 도움을 주며, 특히 소외계층의 영재선발에 일익을 담당할 것으로 보인다.
추천 시스템 연구들 중 사용자의 추천 만족도와 플랫폼의 이윤 측면을 함께 고려한 여러 연구들이 제안되어 왔다. 그런데 그동안 플랫폼의 이윤을 고려한 추천 시스템의 경우 방법들 간 분석 및 성능 비교가 되어오지 않았다. 본 논문에서는 먼저 기존 이윤 고려 추천 시스템들의 방법을 분석하고, 실 세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해 추천 정확도 및 플랫폼 이윤 측면에서 이들간의 성능을 비교하였다. 그 결과, 추천 정확도와 플랫폼 이윤 간의 상충 관계가 있음을 확인할 수 있었고, 이윤 고려 추천 시스템 방법들이 이윤을 고려하지 않은 일반적인 추천 방법 대비 7~35%의 플랫폼 이윤 향상 효과가 있음을 관찰할 수 있었다.
본 연구는 현재 전국의 모든 영재교육 기관에서 영재 학생을 선발할 때 적용하고 있는 관찰 추천 방법에 활용 가능한 영재 행동 특성 체크리스트를 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 기존 영재 행동 특성 체크리스트들은 제시한 문항들이 학교생활을 통해 관찰이 불가능하거나 애매한 항목들을 다수 포함하고 있거나, 영재 행동 특성으로서 그 중요도가 떨어지거나, 유사한 특성들이 반복되거나 혹은 다수의 문항으로 인해 실제 관찰 추천에서 활용도가 떨어지는 등의 문제점들이 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 본 척도는 기존 연구에서 제시하고 있는 영재 행동 특성 요인들을 바탕으로 학교 현장에서 학생들을 직접 지도하고 있는 영재 교사들에 의해 '실제로' 관찰 가능성이 높은 영재 행동 특성과 각 특성들의 '중요도'를 반영했다는 데 의의가 있다. 본 척도는 현장의 영재 지도교사들을 대상으로 영재 행동 특성 요인과 구체적인 행동 양상에 대한 개방형 설문을 받고, 이를 전문가 그룹의 검토와 예비 검사, 본 검사, 확인적 요인 분석의 과정을 통해 개발하였다. 관찰 가능성과 중요도란 기준 적용으로 개발된 체크리스트는 일부 요인들을 제거하여 최종적으로 10개의 하위요인(논리적 사고, 높은 성취도, 독창성, 완벽주의, 창의적문제해결력, 호기심, 과제집착력, 의사소통 능력, 창의성, 활동성(열정))으로 구성되었으며, 각 요인별로 2~4개 문항이 제시되어 총 32개의 행동 특성 문항으로 개발되었다. 최종 32문항에 대한 내적합치도(${\alpha}$)와 문항-총점 상관을 분석한 결과 모두 양호한 값을 보여 영재 행동 특성 척도의 각 문항이 해당 구인을 일관성 있게 측정하는 것으로 분석되었다. 또한 영재 행동 특성 체크리스트에 대한 확인적 요인 분석 결과 모든 문항들이 각 하위 요인에 높게 부하되어 영재 행동 특성을 측정하는 체크리스트로 적합하며, 현장에서 초등학교 영재 학생들을 관찰 추천할 때 활용할 수 있음을 시사하고 있다.
현대 지식정보사회에서 정보통신기술은 개인, 사회 및 국가적 차원에서 매우 중요하다. 특히 국가적 차원에서 있어서 정보통신기술관련산업은 매우 중요한 비중을 차지하고 있으며, 다른 산업과는 달리 다양한 기반시설을 필요로 하지 않으며 소수의 인재들에 의하여 단기간에 부흥할 수 있는 장점이 있다. 이러한 관점에서 정보영재 발굴과 교육은 국가의 미래에 있어서 매우 중요한 과제가 되어가고 있다. 과거의 영재교육의 선발은 주로 지필고사를 통해 실시되었으나, 사교육 등 다양한 폐해로 인해 2013년 이후로 관찰추천제 방식이 전면적으로 실시되었다. 본 연구의 목적은 정보영재아동의 관찰추천제 입학제도의 타당성을 분석하는 것이다. 이러한 연구목적을 위해 서울시의 한 대학부설 과학영재교육원에 재학한 정보영재아동들을 대상으로 입학성적과 수료성적의 상관관계 분석을 통해서 관찰추천제의 타당성을 분석하였다. 통계처리결과 정보영재아동은 입학성적과 수료성적의 상관관계를 보였다. 즉 정보영재아동의 경우 입학성적이 좋으면 수료성적이 좋음을 보였다. 본 연구결과는 향후 영재교육에 있어서 관찰추천제의 유용성을 판단하는 데 귀중한 자료가 될 것으로 기대한다.
여러 선행 연구는 관찰평가를 통해 학생의 영재성에 대한 예측력 높은 정보를 수집할 수 있다고 하였다. 그러나 수학 영재 판별에 활용될 만한 관찰 추천 도구를 개발하거나 그 적용 상황의 특징 등을 분석한 연구가 거의 없어, 이를 수학 영재 판별에 현실적으로 활용하는데 어려움이 있다. 이에 이 연구는 수학 영재 관찰 추천 도구 개발을 구체화하는데 목적을 두고, 관찰평가 과제와 관찰평가표를 개발한 다음 그 중 일부를 중학교 1학년 학생 4명을 대상으로 모의 적용하여 관찰대상과 관찰평가 교사들이 보이는 특징을 분석하였다. 그 결과, 이 연구에서 개발한 과제별 평가 항목을 통해 학생의 영재성에 대한 정보를 보다 폭넓고 구체적으로 얻을 수 있었으며, 학생들의 과제 해결 순서, 속도, 태도 등에서 드러나는 수학 영재성을 포착할 수 있었다.
추천 엔진의 지속적인 성능 향상을 위해서는 객관적 성능 평가가 이루어져야 하지만, 콘텐츠 추천 기술은 평가 데이터 구축이 어렵고 평가를 위한 심도 깊은 연구가 이루어지지 못하여 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 콘텐츠 추천 시스템의 객관적인 평가를 시스템 구축에 대한 연구이다. 추천 알고리즘의 효율적이고 객관적인 성능 평가를 위하여 기존 연구들을 분석하여 대표적인 성능평가 양식들을 구현하였다. 통계적인 평가를 위한 사용자 데이터를 수집하였으며 데이터 크기, 평가방식, 추천 알고리즘의 모듈 별 성능 추이를 쉽게 변경하고 관찰할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 이러한 평가 시스템의 도입으로 콘텐츠 추천 알고리즘의 지속적인 성능 보완을 기대 할 수 있을 것이다.
초등학교 교사가 중요하다고 인식하는 영재판별의 기준은 무엇일까? 그리고 실제로 영재교육 대상자를 관찰/추천할 때 고려하는 학생의 행동특성은 무엇일까? 이러한 판별 및 추천기준은 교사의 영재교육관련 경험이나 인식수준에 따라 달라질까? 이 연구는 이러한 질문에 대한 해답을 구하고자 시도되었다. 연구를 위해 서울시 11개 교육지원청 소속 초등학교에서 3~6학년을 담당하는 511명의 교사들이 설문에 참여하였다. 분석 결과, 연구에 참여한 전체 초등학교 교사들은 영재판별 기준으로 과제집착력, 창의성, 호기심, 특수영역의 재능 순으로 중요하다고 인식한 반면, 수상실적, 전체학업성적, 리더십, 일반지능의 순으로 중요하지 않다고 인식하는 것으로 나타났다. 영재교육관련 경험이 있거나 인식수준이 높은 교사들은 그렇지 않은 교사들보다 호기심, 과제집착력 등의 동기적 특성과 창의성을 영재판별의 기준으로 더 중요하게 간주하는 것으로 나타났다. 판별기준의 중요도 인식과 실제 학생추천 시 고려도 간의 차이검증 결과, 호기심, 과제집착력 등의 동기적 특성과 특수재능, 창의성 등의 인지적 특성은 영재판별 기준으로 중요하게 인식하는 반면, 실제 추천 시 고려한 정도는 상대적으로 낮았다. 반면, 리더십, 학습능력, 학업성취도, 수상실적은 중요도보다 고려도가 더 높게 나타났다. 판별기준의 중요도-고려도 간 괴리는 영재교육관련 경험자와 무경험자 모두 유사한 패턴을 보여주었지만, 전문성이 부족한 무경험자에게서 더 크게 나타났다. 연구결과는 교사들로 하여금 영재들이 가질 수 있는 다양한 행동특성 프로파일에 대한 인식을 강화하고 상대적으로 관찰이 용이한 특성(학업성취 등)에 대한 과잉 선호를 경계하도록 할 필요성을 제기한다.
기하급수적으로 증가하는 인터넷의 정보량에서 최적의 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 개별적 사용자에게 필요한 정보만을 제공하는 것이 필요하다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신 문서를 수집하는 웹 문서 추천 에이전트의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 웹 문서 추천에이전트에서 사용되는 프로파일을 효과적으로 생성하고 학습하기 위한 문서 표현 방법, 특징 선택법을 제안한다. 제안된 문서 표현 방법은 슬라이딩 윈도우 방법을 통해 인접한 단어쌍의 문맥 정보를 이용하고, 의존 구조를 이용하며 사용자의 관심 변화에 빨리 적응 할 수 있도록 시간에 대한 가중치를 반영한다. 제안된 방법으로 프로파일을 구성한 웹 문서 추천 에이전트는 사용자의 관심 분야를 효과적으로 반영하고 관심 변화에 빨리 적응하여 사용자에게 알맞은 문서를 추천한다.
협업필터링은 지금까지 많은 추천시스템 연구에서 비교대상이 되거나 더 좋은 추천시스템 방법론을 개발하기 위해서 응용되고 있다. 일반적으로 협업필터링 기법은 명시적으로 관찰된 사용자들의 행동을 기반하는 방법이다. 본 연구에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)을 이용해 사용자와 추천 대상이 되는 아이템의 숨겨진 특성을 추출하고, 이를 협업필터링기법에 응용했다. 영화 추천시스템 구축을 위한 실험에서, 사용자의 선호도는 다양한 영화 장르를 선호하는 비율로 나타난다는 가정(사용자기반)과 영화 또한 장르의 비율로 표현이 된다는 가정(아이템기반)을 했다. 이러한 가정을 토대로 사용자 사이와 영화 사이 간의 유사도를 정의하고, 협업필터링에 적용했을 때, 전통적인 협업필터링 기법보다 뛰어난 결과를 얻을 수 있었다.
급속하게 확산된 비즈니스 웹 사이트로 인해 웹상에 상품의 정보가 기하급수적으로 증가하여 정보 과부하 문제가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 내용 기반 추천 시스템, 협업 필터링 추천 시스템 등의 개인화 추천 시스템이 발전했으나 사용자의 성향과 아이템의 성향을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 웹상에서 사용자의 행동을 관찰하여 상품의 구매경로와 판매의 상관관계에 따라 각 사용자의 성향과 그룹의 성향, 아이템의 성향을 측정한 뒤 벡터의 내적을 이용하여 사용자의 성향에 가장 적합한 상품의 유사도를 계산하고 추천하는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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