• 정보교육학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.161-169
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• 2017

작성된 문서의 문법적 오류 교정을 할 때 맞춤법 검사기를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 초등학생들이 작성한 글 중에는 문법적으로는 옳더라도 자연스럽지 않은 문장이 있을 수 있다. 본 논문에서는 동일한 의미를 가진 2개의 문장이 주어졌을 때, 어떤 것이 더 자연스러운 문장인지 자동 판별할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 순환 신경망(recurrent neural network)을 이용하여 장기 의존성(long-term dependencies) 문제를 해결하고, 보조 단어(subword)를 사용하여 희소 단어(rare word) 문제를 해결한다. 약 200만 문장의 단일어 코퍼스를 통해 순환 신경망 기반 언어 모델을 학습하였다. 그 결과, 초등학생들이 주로 틀리는 표현들과 그에 대응하는 올바른 표현을 입력으로 주었을 때, 모든 경우에 대해 자연스러운 표현을 자동으로 선별할 수 있었다. 본 소프트웨어가 스마트 기기에 사용될 수 있는 형태로 구현된다면 실제 초등학교 현장에서 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.171-181
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• 2017

각 시 도교육청은 "이러닝 세계화 사업"의 일환으로 교류협력국의 교원을 초청하여 교육정보화 연수를 진행하고 있다. 이 초청 연수의 목적은 이러닝 국가경쟁력 유지와 영향력 강화에 따른 국가 브랜드 제고, 우리의 선진교육정보화 사례를 공유하여 국가 간 지식정보 격차 해소, 교육정보화 분야 교류협력을 통한 동반자적 관계 구축, 교류협력국 선도 교원들이 자국의 교육정보화를 발전 및 확산할 수 있는 역량 강화 등이다. 2005년에 시작된 교류협력국의 교원 초청 교육정보화 연수가 10주년이 되는 시점을 맞이하여, 그간 진행된 연수 프로그램의 성과를 반추하고 지속적인 발전 방안을 모색할 필요가 있다. 이를 위해 상황, 투입, 과정, 산출에 따른 현황을 분석하기 위해 질적 연구를 수행하였다. 각 시 도교육청의 초청 연수 담당 장학사, 주무관, 그리고 해외 교원 등을 대상으로 심층면담을 실시하였고, 그 면담 결과를 주제별로 구분하여 분석하였다.