• 한국과학교육학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.17-28
• /
• 2023

디지털 기반 지능 정보 사회로의 진입에 발맞추어 과학 교육과정에서는 과학과의 교과역량 함양을 강조하고 있으며, 역량 평가의 측면에서 컴퓨터 기반 평가가 관심을 받고 있다. 컴퓨터 기반 평가는 높은 실제성을 갖는 형태로 문항을 구현할 수 있고, 평가 결과를 데이터베이스로 축적하여 환류 체계를 구축함에 있어서도 이점이 있다. 다만, 평가 타당도 개선, 측정 효율성 저하, 관리 요소 증가 등의 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 학업성취도 평가가 지필평가에서 컴퓨터 기반 평가로 전환되는 과정에서 새로운 평가의 도입에 따른 학생들의 반응을 살펴보기 위해 2021년도에 시행된 학업성취도 평가의 지필평가와 컴퓨터 기반 평가의 병행시행 결과를 분석하였다. 특히, 동일한 문항을 평가 매체만을 변화시켰을 때 학생들의 성취에 미치는 영향, 컴퓨터 기반 평가의 장점을 살린 새로운 기능을 포함하여 문항을 구성했을 때의 변화가 학생들의 성취에 미치는 영향을 살펴보았다. 중학교 3학년 학생 7,137명이 지필평가와 2종의 컴퓨터 기반 평가 중 하나에 응시한 결과를 분석하였다. 평가 시행 후 집단별로 문항의 정답률과 변별도 평균을 산출하였으며, 학업성취도 출제 경험이 있는 과학교사 8명이 참여한 전문가 협의회를 통해 응답 특성에 대한 전문가 의견을 수렴하였다. 결과에 따르면 지필평가와 단순 모드 전환형 평가에서의 학생들의 성취 결과는 큰 차이는 없어 매체 효과가 거의 나타나지 않았다. 다만, 서답형 문항의 정답률이 컴퓨터 기반 평가에서 다소 높게 나타났음을 확인하였고, 이는 응답의 편이성과 관련되는 것으로 분석하였다. 한편, 컴퓨터 기반 평가 도입에 따라 새로운 기능들이 적용된 문항들에서 유사한 문항의 정답률과 차이가 10%p 이상인 문항들이 존재하였다. 학생들의 답지 반응을 분석한 바에 따르면, 이는 새로운 기능을 통해 마련한 혁신적인 문항들이 학생들의 이해 수준을 보다 세밀하게 파악한 결과로 볼 수 있었다. 결과를 토대로 컴퓨터 기반 평가를 도입하고 개발할 때 유의할 사항을 논의하고 시사점을 제시하였다.

• 정보화정책
• /
• 제30권2호
• /
• pp.22-45
• /
• 2023

AI 기반 음성비서 서비스 이용에 관한 연구에서는 서비스 이용 경험으로 인한 이용자의 신뢰 및 프라이버시 보호와 관련된 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 AI에 대한 개인의 신뢰와 온라인 프라이버시 염려가 AI 기반 음성비서의 지속적인 사용에 미치는 영향, 특히 상호 작용의 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 설문문항을 구성하고 응답자 405명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 인공지능에 대한 사용자의 신뢰와 개인정보보호 관심이 인공지능 기반 음성비서 서비스 도입 및 지속 이용의도에 미치는 영향을 Heckman 선택모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 주요 결과로 첫째, 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태는 기술수용 촉진요인인 지각된 유용성, 지각된 이용편의성, 사회적 영향에 의해 긍정적인 영향을 받았다. 둘째, 인공지능에 대한 신뢰는 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으나 지속 이용의도에는 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 프라이버시 염려 수준은 AI에 대한 신뢰와의 상호작용을 통해 지속적인 이용의도를 억제하는 효과(β=-0.153)가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 디지털 정부를 구현하기 위한 거버넌스로서 기술에 대한 신뢰를 높이고 프라이버시에 대한 사용자의 우려를 완화할 수 있는 이용자 의견수렴과 조치를 통한 이용자 경험을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 수단으로서 인공지능 기반의 정책서비스를 도입할 때, 인공지능 기술의 적용 범위를 공론화 과정을 통해 투명하게 공개하고, 프라이버시 문제가 사후적으로 추적 및 평가될 수 있는 제도의 마련과 프라이버시의 보호를 고려한 알고리즘의 개발이 필요하다.

• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제56권3호
• /
• pp.247-263
• /
• 2023

본 연구의 청소년 영양지수 (NQ-A) 2021은 청소년의 식생활 및 식행동을 종합적, 객관적으로 평가할 수 있는 선별 영양진단 도구로 영양전문가 뿐만 아니라 청소년 스스로도 쉽게 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 제·개정이 수행되었다. 본 연구에서는 2015에 개발된 한국 청소년 영양지수 (NQ-A) 체크리스트 항목을 기반으로 국민건강영양조사 자료, 국가 영양정책 및 지침, 청소년의 영양상태와 식행동에 관한 문헌에 대한 검토와 전문가를 대상으로 한 심층면접을 진행하였고, 이를 통해 25개의 파일럿 조사용 체크리스트를 우선 선정하였다. 파일럿 조사는 청소년 100명을 대상으로 시행되었고, 탐색적 요인분석과 전문가 의견수렴 과정을 거쳐 22개의 전국 단위 조사용 체크리스트 항목을 도출하였다. 전국 단위 조사의 경우 6개 광역시를 기준으로 층화추출된 총 1,000명의 청소년을 대상으로 진행되었고, 탐색적 요인 분석을 통해 청소년 영양지수 평가항목을 균형, 절제, 실천의 3가지 요인으로 분류한 후 확인적 요인분석을 통해 구조방정식 모형에 적합한 최종 20개 문항으로 NQ-A 2021를 최종 확정하였다. 청소년 영양지수의 영역별 가중치는 각각 균형 0.15, 절제 0.30, 실천 0.55로 결정되었다. 최종 확정된 NQ-A 2021의 각 영역별 문항은 다음과 같다. 균형영역에는 채소, 과일, 우유나 유제품, 콩이나 콩제품, 생선이나 조개류, 달걀, 견과류, 전곡·잡곡류의 섭취빈도의 8개 문항이, 절제영역에는 라면, 단음식·단음료, 카페인 음료, 맵고 짠 찌개나 탕류, 기름진 간식·튀김류 섭취, 야식, 편의점 등 길거리 음식 섭취빈도와 스마트폰 등을 보면서 식사하기 및 과식빈도의 9개 문항이, 실천영역에는 아침식사 빈도와 식품표시 확인, 식사 전 손 씻기의 3개 문항이 포함되었다. 대면평가로 이루어진 전국단위 조사대상자의 NQ-A 2021 평균 점수는 51.49점이었고, 각 영역별 평균점수는 균형 41.39점, 절제 55.67점, 실천 52.96점으로 나타났다. 본 연구의 NQ-A 2021은 20개의 체크리스트를 통해 10분 내외의 시간으로도 청소년의 식행동과 식생활을 평가할 수 있고, 균형, 절제, 실천 영역별 구체적 등급을 확인할 수 있다는 점에서 활발하게 이용될 수 있다. 또한 NQ-A 2021은 대면 평가와 웹사이트를 통한 비대면 온라인 평가가 모두 가능하며, 결과의 해석과 활용 자료를 함께 제공함으로써 영양전문가를 통한 영양교육과 연구뿐만 아니라 청소년 스스로 자신의 영양관리에도 다양한 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.109-131
• /
• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.