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.
프로그래밍 교육에서 실습교육은 소스 코드를 직접 작성해보는 과정을 통해 이론적인 지식을 보완할 수 있는 매우 중요한 과정이다. 따라서 대부분의 프로그래밍 교과과정은 실습교육을 포함하고 있다. 그러나 실습교육을 통해 학습 성취도를 평가하는 일은 시간과 비용이 많이 소모되는 작업이다. 그래서 많은 교육기관에서는 평가를 효율적으로 하기 위해 자동 평가 시스템을 운용하고 있다. 자동 평가 시스템은 학생들의 실습 결과를 정확하고 신속하게 평가하는데 효과적이다. 그러나 실습교육에 필요한 실습문항은 대부분의 경우 교사가 수작업으로 생성하며 이 과정에서 많은 인적 시간적 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 문항 생성을 자동화하려는 연구가 진행되고 있으나 아직까지 초기 단계이며 새로운 문항을 생성하지 못하는 등의 제약 사항이 많아 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 문항으로부터 다양한 문항들을 변형하여 생성할 수 있는 방법을 제안하고 이를 지원하는 프로그래밍 실습용 문항 생성기의 구조를 설계한다.
본 논문은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 시뮬레이션을 위한 피험자들의 문항 응답 데이터를 생성하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적으로 하였다. 본 알고리즘은 시험지를 구성하고 있는 문항들의 모수를 읽고, 각각의 차원에 대해 피험자들의 능력 수준을 나타내는 정규 분포 확률 변수를 생성한다. 본 알고리즘은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 피험자들이 각 문항에 대해 정답으로 응답할 확률을 계산한다. 피험자들의 문항 응답을 결정하는 균일 분포 난수와 비교한다. 만약 확률이 난수보다 크면 피험자는 올바른 답을 한 것으로 보고 그렇지 않을 경우 틀리게 답할 것으로 한다. 본 프로그램은 피험자 수, 문항 수를 조절할 수 있다. 본 알고리즘을 통해 교육 측정 분야에서 다차원 문항반응 이론을 이용하여 학습자들의 문항 응답 데이터를 이용한 시뮬레이션 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 수학 교과에서 자동문항생성을 활용하여 지식의 핵심 구조인 온톨로지모형 기반의 문항모형을 CAFA 시스템을 통해 제작하는 절차를 명세하고, 생성된 문항 사례들을 탐색하는 데 있다. 이를 위한 사례로 수학 3의 대푯값과 산포도 단원의 평가준거 성취기준을 바탕으로 개념과 계산을 포함한 내용적 특성과 적용을 포함한 과정적 특성을 바탕으로 형성평가에 적합한 문항모형을 제작하였다. 하나의 문항모형에서 생성된 문항 유형은 최선답형, 정답형, 합답형, 미완성문장형, 부정형, 진위형, 배합형 등이었으며, 매체로는 Google Chart, HTML, TTS, 그림, 비디오 등을 활용할 수 있는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 자동문항생성 기반의 디지털 평가 활용방안에 대한 시사점을 학생, 예비교사, 일반교사 그리고 특수교육 측면에서 논의하고, 본 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제시하였다.
최근 프로그래밍 교육에서 학생들의 학습 성취도를 빠르고 정확하게 평가하기 위하여 자동 채점 시스템을 사용한다. 강의를 통해 습득한 이론적인 지식을 이해하기 위해 직접 코드를 작성하는 실습이 진행되는 프로그래밍 교육에서 효과적이기 때문이다. 현재 실습에 필요한 실습문항의 대부분은 강사가 직접 생성해야 한다. 특히 강의내용을 바탕으로 예제 소스코드를 이해하여 빈 칸에 알맞은 코드를 작성하는 실습은 강사가 직접 빈 칸에 해당되는 부분을 예제 코드에서 지정해줘야 하는 추가적인 작업이 필요하다. 이러한 빈 칸 채우기 문항은 일반적으로 빈 칸이 고정된 행태이기 예문에 학생들이 답안을 공유하기 쉽다. 이를 막기 위해서 강사는 유사한 내용의 빈 칸 채우기 문항을 추가적으로 생성해야 한다. 하지만 대부분의 자동 채점 시스템은 이를 지원하지 않거나 강사에게 빈 칸을 직접 지정하도록 하는 경우가 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 빈 칸 채우기 문항 자동생성기법을 제안하고 적용 사례를 보인다.
기존 연구에서는 문제은행을 만들고 평가시스템을 구현하여 학습자의 성취도를 평가하고자 했다. 그러나 문항을 만들거나 이미 만들어진 문항을 가져오는 과정에서 문제은행을 구현하는 데, 시간과 노력이 많이 소요되었다. 또 종합평가 위주의 모의고시 형의 문항이 평가문항으로 제시 되다보니 소단원의 학습 주제에 대한 성취도 평가가 실시되기 어려웠다. 소단원이나 수학 원리등을 학습하는 데 있어서, 평가에 대한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문은 문항 형태(Item Form)를 이용한 문제은행을 SCORM2004의 실행환경 RTE에서 데이터 모델 인터액션으로 구현한다. 학습관리 시스템에 의하여 문항 형태의 정의에 따라 자동 생성된, 평가문항에 대한 성취도 검사에 있어서, 보다 객관적인 판단을 위하여 확신 인자 함수(Confidence Factor Function)를 사용한다. 실험을 위한 콘텐츠로 수학의 삼각 함수를 두 개의 실험 대비군에게 현장 적용을 하여 제안된 문항 생성 시스템을 이용한 교육이 유의성이 있음을 보였다.
본 논문은 연관규칙 마이닝을 이용하여 성취도 평가 결과인 문항 응답 데이터를 대상으로 의미있는 문항간 관련성을 찾아낼 수 있는 도구를 개발하는데 연구의 목적이 있다. 제안된 도구는 의미없는 데이터들을 제거하여 보다 더 흥미(interestingness)있는 연관규칙을 생성하도록 하며, 이러한 결과는 교수-학습 방법이나 문제은행의 질을 향상시키는데 필요한 많은 정보를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위하여 임의의 문항 응답 실험 데이터 집합을 생성하고 정보이론(Information Theory) 기반의 surprisal 이라는 도구를 개발하여 의미 없는 데이트를 제거한 후, 연관규칙을 추출하였다. 실험 데이터는 특정 문항간 관계가 의도적으로 빈발 생성되도록 만들어지며, 추출된 연관규칙이 그러한 문항간 관계를 적절히 반영하고 있는지의 여부를 평가하고, 원본 데이터와 지지도(support) 기반으로 추출된 연관규칙과 비교함으로써 surprisal 도구의 타당성을 증명하였다.
본 논문에서는 난이도를 고려하여 선택형 문항을 자동으로 생성하는 방법을 고안하였으며, 학습자 수준에 적합하도록 동적인 형태로 다양한 문항 제시를 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 선택형 문제를 통한 평가에서는 적절한 규모의 문제 은행이 필요하다. 이와 같은 요구를 만족시키기 위해서는 보다 쉽고 빠른 방식으로 다양하고 많은 문제 및 문항을 생성할 수 있는 시스템이 필요한데, 본 논문에서는 문제 및 문항의 생성을 위하여 워드넷이라는 언어 자원을 이용한 자동 생성 방법을 고안하였다. 자동 생성을 위해서는 주어진 문장에서 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하고, 각 키워드마다 워드넷의 계층적 특성에 따라 유사한 의미를 가진 후보 단어를 제시한다. 의미 유사 후보 단어를 제시할 때, 기존의 한국어 워드넷의 스키마를 개념간 의미 유사도 행렬을 구할 수 있는 형태의 스키마로 변경한다. 단어의 의미 유사도는 동의어를 의미하는 수준 0에서 거의 유사도가 없다고 볼 수 있는 수준 9까지 다양하게 제시될 수 있으며, 생성될 문항에 어느 정도의 유사도를 가진 어휘를 포함시키느냐에 따라서 출제자의 의도에 따른 난이도의 조정이 가능하다. 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 포함되어 있는 트리 구조의 크기까지 추가적으로 고려한 것이다. 이러한 방법을 통하여 실제 출제자가 기존에 출제된 문제를 토대로 더 다양한 내용과 난이도를 가진 문제 또는 문항을 더 쉽게 출제할 수 있는 시스템을 개발할 수 있었다.
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.
본 연구의 목적은 예시 자료를 활용하여 자동문항생성을 기반으로 생성된 평가도구의 신뢰도를 산출하는 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 학생들마다 다른 문항에 응답하는 설계와 평가 점수에 다중 오차요인을 반영할 수 있는 다변량일반화가능도이론을 예시 자료에 적용하여 분석하였다. G-연구분석 결과, 대부분의 설계에서 잔차 효과 다음으로 고전검사이론의 진점수에 해당하는 학생 효과가 크게 나타났다. 또한 문항 내용 영역을 고정한 설계에서 학생들의 상대적 순위는 문항 유형이나 문항에 따라 변하지 않았으며, 문항 유형을 고정한 설계에서 내용 영역에 따라 난이도는 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. D-연구 분석 결과, 원자료는 적정수준 이상의 신뢰도를 확보하였으며, 수와 연산, 기하, 확률 및 통계 영역의 문항 수를 줄이거나 문자와 식과 함수 영역의 가중치를 높게 반영함으로써 원자료보다 높은 신뢰도를 산출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 효율적인 측정 조건은 예시 평가 자료에 제한되지만 본 연구에서 활용한 방법은 자동문항생성 기반의 다양한 평가 상황에서 측정학적 특성을 바탕으로 신뢰도를 산출하고, 효율적인 측정 조건을 탐색하는 데 적용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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