기존의 대부분 웹기반 문항평가시스템의 경우 CGI나 자바 스트립트를 이용한 너무나 순차적이며 제한된 평가문항들만 제시함으로써 학습에 흥미도가 떨어지고 학습자 주도의 창의적인 학습을 저해하는 요인이 되었다. 본 논문에서는 저작도구 PASS2000의 웹연동 방법을 통하여 학습자가 보다 흥미를 느끼고 학습자 수준에 적합한 동적인 다양한 형태의 평가문항 제시와 학습자가 제시된 문항에 대한 학습후에는 자동채점이 가능하며 즉각적인 결과확인이 가능하도록 하였다. 아울러 학습한 평가문항들을 문항평가지 형태로 출력하여 지속적이고 반복적인 개별화 학습을 할 수 있도록 하였다. 이는 장차 보편화될 원격교육시스템에서 학생들의 학습이해능력을 평가할 수 있는 원격 웹기반 문항평가시스템을 구현하여, 언제 어디서나 시간과 공간의 제한을 받지 않고 학습할 수 있는 체제가 되도록 하는데 있다.
원격교육 시스템의 평가 시스템에서 평가의 공정성을 위하여 매 평가 시 평가지의 난이도를 일정하게 유지할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 평가지 생성 알고리즘을 제안한다. 평가지의 각 문항에 대한 난이도가 제출자에 의해서 지정되는 기존의 방법과는 달리 제안한 알고리즘에서는 각 문항의 난이도가 학생들의 평가 결과에 따라 적응적으로 조절되고, 평가지의 평균 난이도를 일정한 수준으로 유지할 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 평가지에 동일한 문항이 중복으로 포함되는 것을 배제하고, 이전 평가의 결과를 반영하여 적응적으로 난이도가 조절될 수 있는 새로운 형태의 유전 연산자를 설계하고 구현한다. 그리고 모의실험을 통해 기존의 임의선택 방법과 모의 담금질 방법에 비해 균일한 난이도를 갖는 평가지가 생성될 수 있음을 보인다.
본 연구는 수검자가 검사 문항을 어떻게 이해했는지를 조사하기 위해 검사문항의 의미표상을 탐구하였다. 잠재의미분석을 활용하여 성격검사문항과 성격요인의 의미표상 간 유사도를 나타내는 의미유사도 행렬을 제안하였고, 이를 기존의 탐색적 요인분석 결과와 비교하였다. 이를 위해 예비 연구에서 대학생 154명을 대상으로 제한된 맥락에서 성격의 5요인을 각각 묘사하는 지문을 수집하였고, 이를 바탕으로 5차원의 축소하여 의미공간을 구성하였다. 연구 1에서는 간편형 한국어 BFI의 요인부하량 행렬과, 예비 연구에서 구성한 의미공간에서 생성한 의미유사도 행렬을 비교하여, 두 행렬이 높은 정적 상관이 있음을 보여주었다. 연구 2에서는 의미유사도를 기반으로 성격검사문항을 생성하고, 수검자의 반응을 수집하여 탐색적 요인분석을 통해 요인구조를 도출하여 두 행렬이 유사함을 보였다. 결론적으로 본 연구는 성격검사에 대한 수검자의 반응 없이 검사문항의 의미표상을 분석하여 구성타당도를 추론할 수 있는 방법을 제안하였고, 성격검사의 요인구조를 검사문항과 성격요인의 의미표상 간 유사도로 해석할 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 성격검사 개발에 실용적인 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 웹과 XML을 이용하여 학습자가 원하는 문항만을 검색하고 평가할 수 있는 문제은행 시스템을 구현하였다. 문항의 구성은 4지선다형, 5지선다형, 단답형으로 구성하였고 난이도 및 출제빈도를 고려하여 변별력을 가지도록 문제은행화 하였다. 문항검색은 데이터베이스에 저장된 정보를 단순히 검색하는 것이 아니라 저장된 정보를 XML문서로 변환한 후 XML 데이터에 대하여 Xpath를 이용하여 검색하였다 검색된 결과는 XSL을 이용하여 브라우저상에 나타나도록 하였다. 문항평가는 학습자가 원하는 과목. 단원에 대해서 난이도 및 출제빈도 그리고 문항유형별로 문항수를 입력하여 평가 문항을 생성하였다. 또한 실시간으로 학습자에게 학습결과를 제공하였고 학습자가 오답으로 응답한 문항에 대해서는 반복학습을 할 수 있도록 하였다.
본 논문은 기존의 온라인강의에서 약점으로 제시되어있는 학습자와의 쌍방향성 요구를 충족시키기 위해 문항정보를 이용해 학습자의 학습가이드라인을 제시할 수 있는 방법을 적용한 시스템을 제안한다. 문항에 관련된 속성 값을 정의하는 방법과 정의된 속성 값을 어플리케이션 환경에 적용하여 학습자의 능력에 맞는 강의와 문항을 선정하는 기준을 제시하여 온라인 강의를 보다 효율적으로 수강 할 수 있게 한다.
본 논문에서는 LLM(Large Language Model) 모델의 fine-tuning 을 통한, 기초 수리 서술형 문항 풀이용 모델 및 Dall-E2 등 이미지 생성형 모델을 활용한 따른 영어 퀴즈풀이용 이미지 생성형 모델을 생성하여, 한국어 기반 LLM 자체 모델 학습 및 교육용 이미지 생성에 대한 방법을 고찰하였다.
본 연구는 컨조인트 분석에서 고려하고자 하는 속성의 수가 많은 경우 속성들의 병합을 통해 문항 당 묻는 속성의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 속성 병합에 의한 문항 설계의 경우에 각 문항에 대한 응답자의 더욱 일관된 응답을 기대할 수 있어서 응답의 정확도를 높일 수 있다는 점에서 제안된 방법의 의의를 찾을 수 있다. 사례분석으로 2수준과 3수준 속성이 각각 4개인 $2^4{\times}3^4$ 문항 설계를 위하여 제안된 속성 병합 설계를 이용하여 블록의 크기가 36인 블록화 $6^4$ 설계를 생성하고, 각각의 문항에 대한 응답자들의 선호도 점수를 시뮬레이션 모형에 의해 생성하기 위해 주효과 A, C, V, W와 이인자 교호작용효과 AV, AW를 이용한 효용함수를 가정한다. 축차적인 변수 선택법과 모형 선택 기준에 따라서 1000회 반복된 시뮬레이션 모형에 의해 생성된 문항 자료를 분석하여 각 방법의 power를 비교한 결과, 보수적으로 변수를 선택하는 방법인 BIC를 기준으로 한 변수선택법과 유의수준을 0.01로 하는 본페로니 보정된 유의 수준값을 사용한 전진적 선택법이 적절한 모형 선택 방법으로 추천된다. 속성 병합 설계를 사용하는 경우에는 병합된 속성들 간의 교호작용효과를 추정할 수 없게 된다는 단점이 있다. 특정한 속성들 간의 교호작용효과가 존재할 가능성이 높다고 알려진 경우에는 실무 담당자들이 속성 병합 설계시에 병합되는 속성들의 배치를 조절해 잠재적인 속성들의 이인자 교호작용효과들은 추정가능하게 함으로써 이 문제는 해결 할 수 있다.
문제 은행 방식을 사용하는 웹 기반 학습 시스템의 문제점으로 지적되었던 문제 유출에 따른 평가의 공정성 문제를 해결하고자 임의 추출 분할 방식을 이용한 동적 문제 출제 시스템이 제안되었다. 하지만 이 시스템 또한 문제 은행 방식을 사용하여 위의 문제를 해결하려고 하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 단어간의 관계를 계층적으로 표현한 어휘 데이터베이스인 한국어 워드넷을 활용한 방법을 적용하였다 먼저 임의 추출 분할 방식으로 출제된 문제의 예제 문항을 형태소 분석기를 이용하여 명사들을 추출한다. 이 명사들을 이용하여 한국어 워드넷에서 해당 면사의 상위 개념 또는 동일 개념의 Synset을 추출한다. 이렇게 추출된 Synset으로 다른 예시 문항이지만 의미적으로 유사한 다양한 예제 문항을 생성하려는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 사용으로 평가의 공정성 문제를 해결하고자 한다.
끊임없이 재생산되는 혐오 표현의 정확한 탐지를 위해서는 혐오란 무엇인가에 대한 본질적인 이해가 필요하다. 본 연구에서는 화용론에서 사용되는 적정성 조건이라는 분석 틀을 활용하여 모델이 '혐오하기' 화행을 어떻게 인식하고 있는지 평가하고자 했다. 혐오 화행의 적정성 조건을 명제 내용 조건, 예비 조건, 성실성 조건, 본질 조건으로 나누어 분석하였으며, 이를 진위형, 연결형, 단답형, 논술형 문항으로 구성했다. 그 결과 모든 문항 유형에서 50점이 넘는 점수를 받았으나 비교적 고차원인 사고 능력을 측정하는 단답형과 논술형 문항 유형의 점수가 가장 낮게 나타났다.
국내에서 거주하는 외국인들을 대상으로 한 여러 정책들이 만들어지고 있다, 그에 따른 한국어 교육의 수요는 증가하고 있지만 그에 적합한 한국어 교육시스템의 자동화 및 발전은 미약하다. 본 논문에서는 사전예문과 획득이 용이한 말뭉치를 가공하여 적절한 수준의 문제를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 자동문제생성에서는 말뭉치와 사전 예문에서 문제와 보기문항을 생성하고, 보기 리스트를 생성한다. 웹문서 검색빈도를 이용하여 생성된 보기리스트의 적합성을 분석하여 정제된 보기 리스트를 획득한다. 얻어진 보기들을 임의로 선택하여 출력함으로써 사용자들이 다양한 문제를 접할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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