• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.218-223
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• 2009

이 논문은 개별화된 오답노트 모형 개발에 관한 문제를 고찰한다. 여기에서 사용된 방법은 집단지성을 이용하여 오답노트해설을 추가하고, 오답분석을 통하여 유사한 패턴의 오답자 해설노트를 참조한다. 이 논문의 주된 결과는 정답에 대한 해설이 아닌 오답에 이르는 틀린 과정을 찾고 오답을 정리하는 것이다. 제안된 방법으로 기존 오답노트 시스템의 개선된 해결책을 찾을 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.857-864
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• 2011

오늘날의 교육은 강의를 통한 수동적 학습에서 벗어나 학습자 본인 스스로 자기 주도적 학습이 이루어 질 수 있도록 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 초등학생을 대상으로 하는 수학과목에 SCORM 기반의 수준별 오답분석시스템을 구현하였다. 학습자의 문제영역별, 문제능력별 취약점을 분석할 수 있고, 오답분석을 통한 개인의 수준에 맞는 보충학습으로 레벨이 낮은 그룹에 더 높은 학습 성취도 향상을 가져왔다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.457-463
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• 2015

본 논문은 적시학습을 위한 집단지성 기반 오답노트 시스템의 필요성과 개념을 제시하고 활용도 및 만족도를 보인다. 기존 오답노트 시스템은 평가문항에 대한 정답 여부를 체크하여 응답 결과가 오답인 문항에 대하여 일괄적인 정답 해설을 제공하는 특징을 갖고 있다. 이러한 특징은 학습자가 평가문항을 잘 이해하지 못하고 운 좋게 맞은 문항과 개별 학습자들의 오답 선택 과정에 대한 오류를 적절하게 피드백 받지 못하기 때문에 오답분석과 피드백 측면에서 많은 개선을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 '점수의 오류'를 개선하여 학습자의 취약점을 보완하는 새로운 방법인 SERO(Stability Emergency Risk Opportunity) 오답노트를 제안한다. SERO 오답노트는 자신이 풀어낸 평가문항들을 4가지 유형(S유형, E유형, R유형, O유형)으로 분류하고, 정답 해설 뿐만 아니라 집단지성을 이용한 다양한 오답노트 해설들을 제시하여 학습의 만족도를 높인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1226-1229
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• 2013

우리의 교육은 다양한 매체의 등장과 기술의 발달로 인해 이러닝, 모바일 러닝, 소셜 러닝, 스마트 러닝에 이르기까지 다양한 방식으로 발전 하고 있다. 빠르게 변화하는 교육환경 속에서 우리가 지금 해야 하는 것은 기술의 발전이 가져다준 미래지향적인 교육 패러다임의 방향을 알고, 교육 현장에 적용하는 것이다. 스마트 시대에 적합한 학습환경을 마련하기 위해서는 이러닝의 주요 학습 환경 구성요소인 학습관리시스템(LMS: Learning Management Systems)의 변화가 매우 중요한 역할을 담당한다. 국내 외 이러닝 분야의 표준은 빠르게 신규 버전이 개발되고 새로운 영역의 표준들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 및 출판의 융합모델에 대한 표준으로 급부상중인 IMS의 Common Cartridge를 기반으로 하는 수준별 오답분석 시스템을 설계하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.358-360
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• 2005

본 논문은 학습자의 학업 성취도를 높이기 위해 학습자의 수준에 맞는 평가 문항을 제공하기 위한 방안으로 문제의 정${\cdot}$오답율을 측정하고, 코스 구성시 측정된 정${\cdot}$오답율을 근거로 문제를 구성하는 방안을 제안한다. 기존 연구는 학습자의 수준에 맞는 콘텐츠 제작에만 중점을 두었으나 본 연구에서는 수준에 맞는 평가를 제공함으로써 학습자의 학업 성취도를 높일 수 있다. 학습자의 수준은 기존 학습의 결과로 파악이 되며, LMS에 저장된다. 학습자가 문제를 풀면 정${\cdot}$오답 결과를 저장하여 해당 문제를 푼 여러 학습자들의 정${\cdot}$오답율을 메타데이터에 포함한다. 교수자는 학습 코스 설계 시 해당 학습자의 수준에 맞는 평가 문항 검색, 새로운 코스에 포함 할 수 있다. 이를 통해 학습 코스 설계자는 학습자의 수준에 맞는 평가 문항을 학습코스에 적용할 수 있고, 학습자는 자신의 수준에 맞는 평가를 함으로써 학업성취도가 높아지게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.801-802
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• 2024

본 연구에서는 MNIST 데이터셋을 활용하여 널리 사용되는 이미지 분류 알고리즘인ANN(Artificial Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), DNN(Deep Neural Network)의 성능을 분석한다. 주로 모델의 정확도에 초점을 맞추는 기존 연구와 달리, 본 연구에서는 각 모델이 잘못 분류한 오답을 중심으로 모델의 특징을 비교한다. 이를 통해 각 모델의 장단점을 파악하고 성능을 개선할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.191-200
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• 2024

컴퓨터 기술과 인공지능의 비약적인 발전이 국내 소프트웨어 교육에서도 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 2022 개정 교육과정에서도 맞춤형 교육을 요구하게 되었지만, 학교에서 맞춤형 교육을 실현하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 맞춤형 교육 실현을 위해 초보 학습자가 제출한 오답 코드와 오답 정보들을 활용하여 적절한 피드백 생성을 위한 프롬프트를 구성하였다. 그리고 생성형 인공지능 모델과 프롬프트 조합에 따른 정상 피드백 생성 빈도의 차이를 실제 데이터를 활용하여 분석하였다. 그 결과, 생성형 인공지능 모델 자체의 우수성보다 오답 정보를 포함한 프롬프트가 더 우수한 피드백 생성 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 국내 프로그래밍 교육에서 맞춤형 교육의 실현을 위한 토대가 되기를 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제49권2호
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• pp.267-279
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• 2010

Mathematics is the subject which is distinctive in logical hierarchy, so the dificiency of prior learning or lack of understanding can result in learning disabilities of follow-up study. To minimize the learning disabilities, we should percieve student's problems and correct them through "Error Analysis" so that they can make up meaningful learning. Especially, in the case of division, its meaning is various, and the interpretation of the quotient and the remainder is the difference according to the caculation results, so students are likely to make errors often. Therefore, in this study, I presented the measures of how to instruct them under the circumstances in which division is applied by analyzing examples of incorrect answers.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제15권
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• pp.303-308
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• 2003

이 연구는 우리나라에서 시행되는 수학경시대회의 문항분석 현황을 다루고 이를 바탕으로 문제은행 구축에 필요한 문항분석을 위하여 기본 및 선결과제를 제시한다. 또한, 몇가지 오답유형에 대한 문항을 분석하여 경시대회 문제의 질적 수준 확보에 필요한 기초자료를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.256-258
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• 2004

정보통신 기술의 발전은 교육시스템의 많은 변화를 가져오고 있으며 정보통신 기술을 이용한 학습자의 학습효과를 높이기 위한 많은 연구와 기술들이 적용되고 있다. 그러나 이러한 기술을 이용한 효율적인 교육평가시스템은 부족한 편이다. 현재의 교육평가의 경우 교수자가 기계적으로 학습자의 응답에 대해 정, 오답을 체크하고 단순히 점수화 된 결과만 출력한다. 학습자 오답 응답에 대한 교수자의 적절한 피드백이 잘 이루어지지 않고 있으며, 학습자의 학습곤란 및 학습결손에 대한 정보 취득이 어려운 현실이다. 또한 교수자 자신의 교수방법과 교수 내용 혹은 출제된 문제의 적절성 등에 대한 정보 취득은 어려울뿐더러 많은 시간과 노력이 필요하여 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 이러한 비효율적이며 단순 평가의 문제점을 해결하고 교수-학습방법을 개선할 수 있는 평가 시스템을 구현하였다. 난이도와 이원분류를 문제 출제 시 적용하고 그에 따른 결과를 자동으로 분석하는 시스템을 설계하였으며 이러한 평가시스템을 통하여 학습자의 인지도 및 학습장애 등을 정확히 평가할 수 있으며 교수자는 출제된 문제의 적절성과 교수방법 또는 교수 내용 등을 스스로 평가할 수 있다.