Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.244-246
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2006
웹 기반 교육 시스템에서 문제 집합 구성은 주로 고정 출제 방식, 무작위 출제 방식, 난이도에 따른 출제 방식으로 이루어진다. 문제 집합의 구성 시 문제 은행에서 문제 난이도에 대한 객관성을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 난이도를 재조정하는데 학습자들의 문제 풀이 결과를 반영하는 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 학습자 피드백 기반 문제 수준 조절 방법은 개인 시험 결과, 그룹 시험 결과 그리고 개인의 특정 섹션 시험 결과를 함께 고려하여 난이도를 조절한다. 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과 문제 난이도의 변화율 측면에서 보다 현실적인 문제 난이도 변화를 확인할 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.113-118
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2023
딥러닝을 이용한 언어 모델은 다양한 분야에서 사용되고 있는데, 그 중 교육 분야에선 꾸준히 시험 문항을 자동으로 생성하려는 요구가 존재해 왔다. 그러나 빈칸 추론 문항, 그 중에서도 어구 단위 빈칸 추론 문항은 학습 및 평가 목적으로 널리 쓰이고 있지만, 이를 자동 생성하려는 연구는 상대적으로 드물다. 이에 본 연구에선 masked language modeling (MLM)을 이용한 난이도 조절이 가능한 어구 단위 빈칸 추론 문항 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 정답 생성 모델의 attention 정보에 따라 지문 내 중요한 어구를 삭제해 오답을 생성하고, 동시에 어구의 삭제 비율을 조절함으로써 더 쉽거나 더 어려운 오답을 만들어낼 수 있다. 평가 결과, 제안한 시스템은 기존 접근법보다 정답과의 유사도가 최고 28.3% 낮았고, 또한 난이도 설정에 따라 쉬운 오답이 어려운 오답에 비해 유사도가 15.1% 낮아, 더 정답과 먼 뜻의 오답을 생성해내었다.
본 논문에서는 G-러닝 콘텐츠를 사용자 수준에 맞는 난이도 조절을 위해 학습자의 수준을 평가하여 반영하고자 한다. 이때, 학습자의 수준은 게임의 적응도까지 고려하여 설계함으로써 사용자의 적응 훈련도까지 고려한 난이도 조절을 설계한다. 그럼으로써 학습자의 난이도에 맞는 G-러닝이 진행될 수 있도록 한다.
Evaluation of distance teaming systems needs a method that maintains a consistent level of difficulty for each test. In this paper, we propose a new algorithm for test sheet generation based on genetic algorithm. Unlike the existing methods that difficulty of each test item is assigned by tutors, in the proposed method, that can be adjusted by the result of the previous tests and the average difficulty of test sheet can be consistently reserved. We propose the new genetic operators to prevent duplications of test items in a test sheet and apply the adjusted difficulty of each test item. The result of simulation shows that difficulty of the test sheet generated by proposed method can be more regular than the random method and the simulated annealing method.
There is a lack of empirical research on the level of students' state anxiety according to their perceived task difficulty when confronting science questions. This study seeks to investigate whether perceived task difficulty moderates the process of arousing students' state anxiety in science learning. In pursuit of this objective, we engaged 410 fifth- and sixth-grade elementary school students (186 fifth graders; 194 females) in solving two science questions. We then verified the moderating effect of perceived task difficulty on the relationship between science anxiety and state anxiety arousal when confronting science questions using the PROCESS Macro Model 1. Results confirmed that science anxiety and perceived task difficulty significantly and positively predicted state anxiety. Notably, perceived task difficulty had a significant moderating effect on the process of arousing state anxiety, where lower perceived task difficulty led to a greater increase in state anxiety after confronting the science questions. We discuss the implications of the findings for science education and propose potential directions for future research.
This study explored the moderating effects of task difficulty for flow, learning motivation, and interesting in distant PBL classes of pre-service teachers. For this, the research model was constructed by analyzing previous studies. The research model verification was conducted by 105 students of taking courses in the curriculum. The distant PBL used a real-time video conference system. Cooperative activities were carried out in real time. After the end of the distant PBL activity, the level of learning motivation, interesting, flow, and task difficulty perception were measured. The collected data were analyzed using a test of the structural model invariance across the groups using a structural equation model. This analysis verifies the difference in path coefficients between measurement models. The control effect of task difficulty was verified through the difference in path coefficient. As a result, it was verified that interesting mediates the influence of learning motivation on flow. And the moderating effect of the perceived task difficulty appeared on the path from learning motivation to interesting.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.1404-1407
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2007
본 논문에서는 객관식 문항을 난이도에 따라 자동으로 생성하는 방법을 고안하여, 학습자 수준에 적합하도록 다양하고 동적인 형태로 문항 제시를 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이를 위해서는 주어진 문장에서 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하고, 각 키워드에 대하여 워드넷의 계층적 특성에 따라 의미가 유사한 후보 단어를 제시한다. 의미 유사 후보 단어를 제시할 때, 워드넷에서의 어휘간 유사도 측정 방법을 사용함으로써 생성된 문항의 난이도를 사용자가 원하는 수준으로 조정할 수 있도록 하였다. 단어의 의미 유사도는 동의어를 의미하는 수준 0에서 거의 유사도를 찾을 수 없는 수준 9 까지 다양하게 제시할 수 있으며, 이를 조절함으로써 문항의 전체 난이도를 조절할 수 있다. 후보 어휘들의 의미 유사도 측정을 위해서, 본 논문에서는 두 가지 방법을 사용하여 구현하였다. 첫째는 단순히 두 어휘의 워드넷 상에서의 거리만을 고려한 것이고 둘째는 두 어휘가 워드넷에서 차지하는 비중까지 추가적으로 고려한 것이다. 이러한 방법을 통하여 실제 출제자가 기존에 출제된 문제를 토대로 보다 다양한 내용과 난이도를 가진 문제 또는 문항을 보다 쉽게 출제하게 함으로써 출제에 소요되는 비용을 줄일 수 있었다.
This study examined the negative influence of ambiguity on the attitude toward ads by using mediating variable, perceived interpretation difficulty. It also tested the moderating effect of thinking style between ambiguity and perceived interpretation difficulty. In results, we found as follows. 1) Perceived interpretation difficulty is higher in case of higher ambiguity than lower one. 2) The influence of ambiguity on perceived interpretation difficulty is moderated by thinking style. 3) Attitude toward ads is more unfavorable in higher perceived interpretation difficulty than lower one. The results of this study may provide the implications that ambiguity ads using digital convergence media has to be connected to positive attitude for being successful and marketing staffs must consider thinking style as a key success factor to establish global advertising strategy.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.701-704
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2020
이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 이를 활용하며 눈에 띄는 성능향상을 이루었다. 딥러닝을 기반으로 한 대부분의 이미지 초해상도 연구는 딥러닝 네트워크 모델의 구조에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 최근 들어 딥러닝 기반의 이미지 초해상도가 합성된 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지 못한다는 사실이 주목받고 있다. 이에 따라 모델 구조를 바꿔 성능을 향상 시키는 것에는 한계가 있어 데이터의 활용이나 학습 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 이미지 초해상도를 위한 난이도 조절 기반 전이학습법(transfer learning)을 제안한다. 제안된 방법에서는 이미지 초해상도를 배율을 난이도가 쉬운 낮은 배율부터 순차적으로 전이학습을 진행한다. 이는 이미지 초해상도의 배율이 높아질수록 학습이 어렵기 때문이다. 결과적으로 본 논문에서는 높은 배율의 이미지 초해상도를 진행하기 위해 낮은 배율의 이미지 초해상도, 즉 난이도가 쉬운 학습부터 점진적으로 학습을 진행하였을 때 더욱 빠르고 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 제안된 전이학습 방법을 통해 적은 횟수의 업데이트로 학습을 진행하였을 때 일반적인 학습방법 대비 약 0.18 dB 의 PSNR 상승을 얻어, RealSR [9] 데이터셋에서 28.56 dB의 성능으로 파라미터 수 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.149-156
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2019
This study investigated the effects of academic self-efficacy and resilience on perception of professionalism. The survey questionnaire was completed by 313 pre-service early childhood teachers. SPSS Win program was used to perform MANOVA and Multiple Regression Analysis. (1)The self-regulatory efficacy was significantly different according to grade and experience of child care practice. (2)The control and sociality, positivity were significantly different according to grade and experience of child care practice. (3)The perception of professionalism was significantly different according to grade and experience of child care practice. (4)The self-regulatory efficacy and the difficulty preference affected perception of professionalism. (5)The positivity and control affected perception of professionalism. This study indicated that it is necessary to make efforts for increasing perception of professionalism in pre-service early childhood teachers.
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