평가는 교수와 함께 교육 목표를 이루는데 있어 핵심적인 역할을 한다. 그렇지만 평가는 교수법의 발전 속도에 비교하면 상당히 느릴 뿐만 아니라, 교사는 물론 학생들에게 부정적으로 비추어지고 있다. 본 논문에서는 시험이 학생들을 동기화시킬 뿐만 아니라 그 자체로 중요한 학습 경험임을 강조하면서, 학습을 위한 평가를 활성화시키기 위해 테크놀러지를 이용한 평가 방식들을 소개하였다. 개발을 물론 어느 정도 연구가 이루어진 테크놀러지를 활용한 평가 기법을, 수행평가와 선다형의 개선안으로 대별하였다. 수행평가를 위한 기법에서는 논술채점, 지식 지도 제작법, 그리고 학습자 모형을 이용한 평가기법이, 선다형의 개선안으로 적응형 컴퓨터화 검사, 다중평가 및 변형선다형 방식이 각각 상술되었다. 결론에서는 평가를 통한 교육 효과를 극대화하기 위해서는, 교사는 물론 학생들의 평가에 대한 태도 변화 교육과 실제 교육 현장에서 쉽게 활용될 수 있는 컴퓨터를 이용한 평가기법의 개발과 보급의 중요성이 강조되었다.
본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.
컴퓨터 기반 교육의 잠재적인 이점은 개별화 교습이다. 결국 수준별 교육과정의 운영과 열린 교육의 실천을 위하여 어떻게 학습자 개개인에 대해서 신속하고 정확하게 평가할 수 있는가에 대한 문제가 제기된다. 본 연구에서는 평가를 위한 문항 수가 두드러지게 감소하면서 반면에 합격과 불합격 판정이 비교적 정확한 기존의 SPRT(Sequential Probability Ratio Testing) 판정 방법에 대한 문제점을 보완하여 보다 최적의 판정을 내릴 수 있는 방안을 시뮬레이션 연구를 통하여 제안한다. 이를 위하여 실제 측정에 의해서 얻어진 피험자 자료를 활용하여 SPRT판정의 정확도 검증을 위한 시뮬레이션과 최적의 SPRT판정을 위한 초기 설정치와 다단계 (Multilevel) SPRT 모형 및 판정 기준을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 타당성을 알아본다.
본 논문에서는 컴퓨터 대수 시스템을 기반으로 하는 웹 저작 환경과 베이지언 추론망을 적용한 학습자 진단 환경이 포함된 이공계 수학용 적응적 이러닝 시스템 개발에 대하여 소개하였다. 본 시스템을 활용하면 교수자는 컴퓨터 대수 시스템을 수식처리 엔진으로 하며 웹을 인터페이스로 하는 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있다. 구체적으로 선형대수, 미분방정식 및 이산수학의 영역에서 콘텐츠 개발의 예를 소개하였다. 또한 학습자의 지식 영역별 수준을 조건부 확률을 이용한 통계적 추론에 의해 진단하여 그 결과에 따라 피드백을 생성하는 적응적 이러닝 웹 콘텐츠를 만들 수 있다. 본 시스템을 사용하여 개발한 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 평가하기 위하여 그 결과물을 대학 강의에 적용하였고, 설문지 조사를 통하여 콘텐츠 사용에 대한 학습자의 반응을 평가하였다.
도메인 적응 사전 훈련(Domain-Adaptive Pre-training, DAPT)을 활용한 한국어 문서 요약 연구에서는 특정 도메인의 문서에 대한 이해도와 요약 성능을 향상시키기 위해 DAPT 기법을 적용했다. 이 연구는 사전 훈련된 언어 모델이 일반적인 언어 이해 능력을 넘어 특정 도메인에 최적화된 성능을 발휘할 수 있도록 도메인 특화 데이터셋을 사용하여 추가적인 사전 훈련을 진행한다. 구체적으로, 의료, 법률, 기술 등 다양한 도메인에서 수집한 한국어 텍스트 데이터를 이용하여 모델을 미세 조정하며, 이를 통해 얻은 모델은 도메인에 특화된 용어와 문맥을 효과적으로 처리할 수 있음을 보여준다. 성능 평가에서는 기존 사전 훈련 모델과 DAPT를 적용한 모델을 비교하여 DAPT의 효과를 검증했다. 연구 결과, DAPT를 적용한 모델은 도메인 특화 문서 요약 작업에서 성능 향상을 보였으며, 이는 실제 도메인별 활용에서도 유용할 것으로 기대된다.
공교육 현장에서 일어나고 있는 각종 정량적 평가의 문제점을 고려하고, 학생들의 교과목 점수 외의 개별 특성을 반영하여 평가에 적용 할 수 있는 정성적 평가 기법을 제안하기 위해 지능형 퍼지논리 추론의 적응성과 가능성을 이용하는 방법론적 고찰을 연구하였다. 각 급 학교의 평가에서 정량적 점수에 추가하여 평어평가를 활용하여 개인의 정성적 특징을 반영하는 기법을 제안하고, 한편으로, 교육정책 관련 사안으로서의 실제적인 실혐 환경구축 및 구현의 어려움으로 인해 가상적인 환경에서의 실험결과를 제시하였다.
첨단기술을 활용한 문화예술 교육은 기술에 대한 문해력 향상과 자기표현, 그리고 융합적 역량 개발의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 혁신적인 멀티모달 AI의 생성과정과 결과평가는 확대된 시청각 경험을 제공하고 창의적 영감을 향상할 수 있다. 특히, AI와 함께 음악을 만드는 과정은 멜로디와 악상을 떠올리는 것부터 가사 개선, 편집과 변주, 악기 연주 등 모든 영역에 걸쳐 혁신적 경험을 제공한다. 이에 본 연구에서는 음악 생성 AI 플랫폼을 활용하여 과제를 수행하고 동료 학습자와 토론하는 과정을 실증적으로 분석하고자 하였다. 그 결과 자발적 참여를 통해 12개의 서비스와 10개의 평가기준 유형을 수집하여 사용패턴과 목적으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로 학습자 관점의 AI 기반 교양교육을 위한 학술적, 기술적, 정책적 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 컴퓨터 대수 시스템과 베이지언 추론망 기반 학습자 모델을 이용하여 개발한 이공계 수학용 이러닝 시스템을 소개하였다. 이 시스템은 컴퓨터 대수 시스템 기반 수학용 콘텐츠 저작모델의 최근 모델인 동적 클라이언트 비의존형 모델을 따른다는 점과 개별 진단평가를 위한 추론 엔진으로 베이지언 추론망을 활용한 학습자 모델을 구성한다는 점에서 기존의 이러닝 시스템과 차별화된다. 이 시스템의 컴퓨터 대수 시스템 기반 저작모듈은 웹 수식표현에 관한 선지식이 없는 교수자에게 일체의 소프트웨어 지원 없이 수치계산, 기호연산, 그래픽처리가 가능한 수학 콘텐츠를 손쉽게 저작할 수 있는 환경을 제공해 주며, 베이지언 추론망을 웹과 연동되도록 구성한 평가모듈은 각 학습자의 학습영역별 학업성취도를 확률로 제시하는 것이 가능하도록 해주어, 학습자의 수준을 이원분류표와 같은 기존의 평가 방법보다 타당하고 과학적으로 진단해 준다. 이는 궁극적으로 학습자에게 보다 정확한 보충학습 내용을 제시하고, 사용자 개개인에게 가장 적합한 심화학습 내용을 적응적으로 제공해 주는 것이 가능하게 해 준다.
본 논문의 목적은 교과기반 학습성취평가 시스템 구현을 위한 교과 데이터 모델 및 학습 성취도 산출 알고리즘 개발이다. 현재 대학 교육의 방향인 역량기반 교육을 위해서는 교과기반 학습성취 평가가 필수적이지만 기존 연구들은 교육학적 관점으로서 컴퓨터 시스템 관점의 해결책이 매우 부족하다. 본 논문에서는 코스맵 데이터 구조 분석을 통해 계층 구조의 학습성과 모델, 학습모듈 및 학습활동 모델, 학습성과와 학습활동 연계 매트릭스 모델 및 자동화된 성취도 산출 및 성취수준 평가를 위한 성취도 계산 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 교과기반 학습성취 평가 시스템을 개발할 수 있으며 시스템 활용을 통해 학습자의 역량 성취를 효과적으로 평가할 수 있다. 제안된 모델과 알고리즘의 평가를 위해 실제 운영중인 자바프로그래밍 교과목에 적용하였으며 이를 통해 교과기반 학습성과 성취평가 시스템 구현의 핵심요소로 활용할 수 있음을 확인하였다. 향후 연구는 학습성과 성취도 산출을 기반으로 적응형 학습 피드백과 개인화된 학습 추천 알고리즘 개발 및 시스템 구현이다.
본 연구의 목적은 컴퓨터대수시스템(CAS)를 활용하여 개인 적응용 이산수학 학습을 가능케하는 웹기반 가상 학습용 콘텐츠를 개발하는 것이다. 중등과정과 대학과정의 이산수학에서 공통적으로 등장하는 집합, 관계, 행렬, 그래프 등의 내용 요목을 중심으로 콘텐츠를 구성하였다. 이산수학의 특성상 컴퓨터를 사용한 이산구조를 즉각적으로 처리하여 그 결과를 시각적으로 제시하는 가상 학습용 콘텐츠 제작 환경을 제시하였다. 각 단원마다 동영상 기반의 강의 콘텐츠를 제공하였으며 강의 기반의 개념을 구체화할 수 있는 Mathematica 기반의 실습하기 기능을 추가하였다. 특히 행렬 단원 학습에서 학습구조도식을 이용한 콘텐츠 설계와 이에 따른 내용 요소별 베이지언 추론망 기반의 진단학습 모듈을 추가함으로써 구체적인 피드백을 통한 개인 적응형 학습이 가능하도록 설계하였다. 개발된 행렬 학습용 콘텐츠 중심으로 10명의 이공계 대학생이 실제 사용해 본 반응을 형성평가의 일환으로 분석하여 향후 수정 방향을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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