• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.472-482
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• 2017

본 연구에서는 최근 7개년(2011~2017학년도)의 수학교과내용학 기출문항 가운데 이산수학 문항을 분석대상 문항으로 분류하고, 수학과 임용시험 문항 분석틀을 기반으로 분류된 문항을 분석하였다. 그 결과 첫째, 한국교육과정평가원이 제시한 이산수학 평가 영역 및 평가 내용 요소가 고르게 출제될 필요가 있다. 둘째, 인지적 방법의 활용에 대한 전략적 지식인 메타인지적 지식(Metacognitive Knowledge)을 측정하는 문항도 출제되어야 한다. 셋째, 이산수학의 출제 비중은 문항 수로는 비율이 3.8%~6.8%이고, 배점에 따른 비율은 이 보다 낮은 2.2%~6.3% 사이로 출제되었다. 넷째, 모든 문항이 평가 목표에 적합하고 교육과정을 성실하게 이행한 예비 수학교사라면 해결 할 수 있도록 적정한 난도가 유지된 것으로 분석된다. 다섯째, 임용시험 문항과 각 사범대학 수학교육과에 개설된 이산수학 교육과정의 세는 방법, 점화관계와 생성함수, 그래프 등의 내용요소가 일치하고 있어 예비 교사의 학습 동기 부여에 기여하고 있다는 결론과 시사점을 얻었다.

• 과학교육연구지
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• 제42권3호
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• pp.308-321
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• 2018

이 연구는 과학탐구 상황에서 반회의주의적 태도를 조사하는 문항을 개발하는 것이 목적이다. 문헌 연구, 전문가 검토, 통계적 타당도 검증을 거쳐 문항을 개발하고, 성별, 계열별로 점수 차이를 확인하였다. 이 연구를 위하여 363명의 고등학생들이 참여하였다. 문항 타당도 확인을 위하여 라쉬 분석, 내적 일관성 신뢰도 확인 등을 수행하였고, 성별과 계열별 반회의주의적 태도의 점수 비교를 위하여 이원분산분석을 확인하였다. 연구 결과 과학탐구상황에서 반회의주의 태도를 측정할 수 있는 23개 리커트 형태의 자기보고형 검사도구를 개발하였다. 반회의주의적 태도 측정을 위하여 과학탐구 상황을 크게 '문제 인식과 가설 생성', '실험 설계', '관찰', '설명과 해석'으로 구분하여 각 구인별로 측정할 수 있는 다수의 문항을 개발하였다. 둘째, 과학탐구상황에서 반회의주의 태도 측정 문항의 타당도와 신뢰도를 엄격한 방법을 통해 확인하였다. 라쉬 분석을 통해 다차원 부분점수모델의 분석의 적합성을 확인하였으며, 라쉬 분석을 통해 문항 적합도를 확인한 결과 23개 문항 모두 적합으로 나타났다. 다양한 신뢰도 지수도 적합한 것으로 나타났다. 남학생과 여학생, 문과계열과 이과계열별로 구분하여 반회의주의적 태도를 비교한 결과 유의미한 차이를 나타낸 비교는 실험설계에서 계열별 차이를 제외하고 없는 것으로 확인되었다. 개발된 문항들을 활용하여 과학탐구 과정에서 반회의주의적 태도를 점검하고, 과학탐구 수업의 효과를 비교하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.187-207
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• 2024

본 연구에서는 GPT-4 기반의 ChatGPT를 활용한 서술형 평가 문항의 자동 채점 가능성을 탐색하기 위해 교사와 GPT-4 기반의 ChatGPT의 채점 결과를 비교, 분석하였다. 이를 위해 학생평가지원포털에 있는 고등학교 1학년 순열과 조합 단원에서 3개의 서술형 문항을 선정하였다. 문항 1, 2는 문제 해결 전략이 1가지인 문항이고, 문항 3은 문제 해결 전략이 2가지 이상인 문항이었다. 8년 이상의 교육 경력이 있는 교사 2명이 학생 204명의 답안을 채점하고, GPT-4 기반의 ChatGPT의 채점 결과와 비교하였다. 문항별로 Few-Shot-CoT, SC, 구조화, 반복 프롬프트 기법 등을 활용하여 채점을 위한 프롬프트를 구성하였고, 이를 GPT-4 기반의 ChatGPT에 입력하여 채점하였다. 채점 결과, 문항 1, 2는 교사의 채점 결과와 GPT-4의 채점 결과 사이에 강한 상관관계를 충족하였다. 문제 해결 전략이 2가지인 문항 3은 먼저 채점 전 학생 답안을 문제 해결전략별로 분류하는 프롬프트를 GPT-4 기반의 ChatGPT에 입력하여 답안을 분류하였다. 이후 유형별로 채점 프롬프트를 적용하여 GPT-4 기반의 ChatGPT에 입력하여 채점하였고, 채점 결과 역시 교사의 채점 결과와 강한 상관관계가 나타났다. 이를 통해 프롬프트 엔지니어링을 활용한 GPT-4 모델이 교사의 채점을 보조할 수 있는 가능성을 확인하였으며 본 연구의 한계점 및 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권1호
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• pp.119-130
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• 2024

본 연구는 과학 교과의 학생 평가에서 생성형 인공지능인 ChatGPT의 활용 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 평가 문항을 개발하여 학생들로부터 문항에 대한 응답 자료를 수집하였고, 응답 결과를 ChatGPT에 입력하여 평가의 과정을 수행하도록 하였다. 또한 교사들에게 ChatGPT로부터 얻은 평가 결과를 공유하고, 교사들의 평가 과정과 비교하여 학생 평가에서의 ChatGPT의 활용 가능성을 탐색해 보았다. 연구 결과, 채점 기준의 설정 측면에서 ChatGPT가 생성해 내는 채점 기준이 전반적으로 타당성을 갖추고 있는 것으로 볼 수 있었다. 그러나 ChatGPT가 수행한 채점 결과는 교사들 채점한 결과와 비교하였을 때 일관성이 다소 낮았고, 특히 문항에 포함된 평가 요소가 많고, 평가 요소별 배점 기준이 복잡할수록 채점 결과의 일치도가 더 낮게 나타났다. 학생 응답에 대한 피드백 측면에서는 학생 응답의 과학적 타당성을 평가하는 과정에서 일부 잘못된 내용을 제공하거나 교육과정을 넘어서는 수준의 피드백이 생성되는 경우도 있었으나, 문항에 대한 올바른 답안을 알려주고, 추가적인 사례들을 제공하는 등의 긍정적인 부분도 확인할 수 있었다. 이러한 결과들을 바탕으로 교사들로부터 ChatGPT의 활용 가능성에 대한 인식을 살펴 보았을 때, 학생 평가에서 중요하게 인식되는 '신뢰성' 측면에서 부족한 면이 있기는 하지만, 교사들의 평가를 지원하는 측면에서 활용 가능성을 발견할 수도 있었다. 마지막으로, 이러한 연구 결과를 종합하여 학생 평가에서의 ChatGPT의 활용에 대한 시사점을 제언하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.547-553
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• 2009

Moodle은 Web 기반의 Open source LMS이다. Moodle은 사용자가 쉽게 다양한 유형의 퀴즈를 출제할 수 있게 도와준다. 그러나 Cloze형만은 사용자에게 문항을 편리하게 작성하기 위한 아무런 인터페이스를 제공하지 않는다. 본 논문에서는 사용자가 Cloze 유형의 문제를 손쉽게 작성할 수 있도록 하는 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 사용이 불편했던 Cloze형 문항 컨텐츠에 보다 사용하기 편리한 인터페이스를 제공함으로써 Cloze형 문항을 제작하는데 소요되는 시간 비용의 절약과 작성의 편리성을 달성하였다. 따라서 Moodle 상에서 Cloze형 문항을 이용하여 다양한 퀴즈를 출제 하고자하는 사용자들에게 많은 도움이 될 것이다.

• 과학교육연구지
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• 제41권2호
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• pp.179-194
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• 2017

이 연구의 목적은 CARS(Changes in Attitude of Relevance to Science)문항에 대한 신뢰도 및 타당도를 확인하여 우리나라 학생들에게의 적용여부를 판단하고, 성별 및 학교급별 차이를 비교한 후 라쉬 모델을 활용하여 두 개의 동형의 과학적 관련성 인식 검사도구를 구성하는 것이다. 이 연구를 위하여 59문항의 CARS 과학적 관련성 인식 검사문항을 번역하여 787명의 중 고등 (중학생 300명, 고등학생 431명의 답변이 분석됨) 학생들에게 투입하였다. CARS 문항의 우리나라 학생들에게의 적합도를 판단하고 많은 문항수의 제한점을 극복하기 위하여 라쉬 모델의 문항연결 방법을 활용하였다. 연구 결과를 분석하여 25문항으로 구성된 CARS-A와 CARS-B형의 두 과학적 관련성 인식 검사도구를 구성하였다. 두 동형검사도구의 라쉬 점수 상관관계는 0.78이며, 라쉬 모델 분석수치는 거의 일치하였다. 이 연구를 통해 생성된 두 형의 과학 관련성 인식 검사도구는 학생들의 과학의 일상관련 태도를 확인하거나, 특정 수업과정 후 또는 학년별 변화를 확인하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 이 연구를 통해 과학교육에서 학생들이 과학의 연관성 인식이 가지는 의미를 확인하고 도구개발 및 활용에 대하여 논의하고자 한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.9-14
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• 2006

본고는 한국어 교육방식의 하나라고 할 수 있는 한국어 어휘를 대상으로 한문제 출제 방식에서 문제 은행식 출제 방식이 갖고 있는 여러 가지 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서 한국어 어휘 학습 시스템을 위한 자동문제 생성 기술을 제시한다. 먼저 기존 한국어 어휘 문제의 문항 분석 결과를 바탕으로 8가지 어휘력 평가 유형 및 각 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하고, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 국어사전을 기반으로 한 자동 한국어 어휘 문제 생성 기술을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.153-158
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• 2009

SCORM(Sharable Content Object Reference Model)은 세계 e-Learning 표준화 분야에서 가장 주목을 받고 있는 ADL(Advanced Distributed Learning)의 표준화 모델이다. SCORM2004 RTE(Run-Time Environment) 에서 상호작용 데이터 모델(Interaction Data Model)의 기능을 활용하면 LMS(Learning Management System)가 문항을 자동 생성하여 문제은행을 보다 쉽게 구현할 수 있다. 내용학습 후에 형성평가를 실시하기 위한 문항을 학습자가 원하는 만큼 공급할 수 있다. 본 연구는 일반계 고등학교 수학교과의 삼각함수 성질을 학습하는 데 있어 RTE의 상호작용 데이터 모델로 구현한 문제은행을 갖춘 반복학습 콘텐츠를 개발하여 학습효과를 높이고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.599-601
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• 2009

현재 이러닝 표준으로 채택하고 있는 SCORM은 런타임 시 학습자의 수준 변화에 따른 맞춤형 콘텐츠 제공이 어렵고, 선택적 학습을 제어하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 SCORM의 단점을 보완하기 위하여, 수준 평가 모듈, 콘텐츠 재구성 모듈, 문항 출제 모듈로 구성된 맞춤형 콘텐츠 구성 엔진(CCOE : Customized Contents Organization Engine)을 설계 및 구현하였다. 수준 평가 모듈은 문항반응이론을 기반으로 학습자의 수준을 평가하고, 문항 출제 모듈은 각 수준별로 랜덤하게 또는 학습자의 수준에 적합한 문항들을 추출하여 학습 이전 평가, 단원 평가 및 퀴즈로 제공하며, 퀴즈로 제공하기 위해 추출된 문항들을 콘텐츠 재구성 모듈로 전달한다. 콘텐츠 재구성 모듈은 콘텐츠에 태깅된 난이도를 검색하여 학습자의 수준에 적합한 콘텐츠를 추출하고, 문항 출제 모듈로부터 전달받은 퀴즈와 추출된 콘텐츠에 대한 시퀀스를 생성한다. 본 논문에서 제안한 CCOE를 활용하면, 각 단원별로 변화된 학습자의 수준을 재평가하여 변화된 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 제공함으로써 학습 효과를 더 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권3호
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• pp.389-397
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• 2016

이 연구는 기계 번역을 활용하여 영어기반서술형 평가의 자동채점모델을 한국어 응답에 적용하는 방법의 효용감을 조사하기 위하여 이루어졌다. 이 연구를 위하여 예비생물교사 128명이 4문항으로 구성된 자연선택개념평가도구에 응답한 512개의 서술형응답을 활용하였다. 서술형응답은 한글맞춤법을 교정한 것과 교정하지 않은 학생들이 작성한 그대로의 응답 두 가지를 구글번역으로 번역하였다. 8가지 과학적 개념과 비과학적 개념을 채점하는 자동채점모델을 통해 생성한 4096개의 예측자료의 정확도를 독립적으로 수행한 전문가 채점자료와 비교하는 방법으로 확인하였다. 그 결과 컴퓨터로 채점한 점수와 전문가 채점점수의 평균값의 문항별 분포는 유의미한 차이가 없었다. 평균값을 활용하여 생성한 통계치들은 전문가 채점자료를 통하여 생성한 자료들과 유의미한 차이가 없었다. 학생별 점수의 Pearson 상관관계 계수를 확인한 결과 과학적 개념 점수는 0.848, 비과학적 개념 점수는 0.776이었다. 언어적으로 단순한 개념의 경우 채점자간 일치도 (kappa)가 0.8이상이었다. 이 결과는 기계 번역과 영어기반 서술형 평가의 자동채점모델이 우리나라 학생들의 자연선택개념문항을 채점하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 보여준다.