최근 도서관에서 실시하는 이용자 만족도 조사, LibQUAL+ 평가 등을 통해 계량적 데이터뿐만 아니라 이용자의 직접적 견해를 담은 이용자 코멘트 데이터가 점점 더 많이 수집되고 있다. 이러한 질적 데이터는 이용자의 입장을 이해하고, 도서관 서비스의 환경 개선이 필요한 영역을 확인하며, 이용자 니즈의 우선순위를 파악하는 등 도서관 서비스 개선을 위한 전략 수립에 유용한 자료로써 활용될 수 있는 것이다. 따라서 이용자 코멘트 데이터는 그 내용이 분석되고, 분석 결과를 서비스 및 정책에 반영할 필요가 있다. 본 연구는 이용자 코멘트 데이터의 활용성을 높일 수 있는 기반을 제공하고자, LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 분석을 중심으로 하여 실제 외국 도서관의 LibQUAL+ 설문 이용자 코멘트 분석 방법을 알아보고, 분석을 위해 사용된 질적 데이터 분석 소프트웨어 및 분류표 등 분석도구에 대해 살펴보았다. 또한, 대표적 질적 데이터 분석 소프트웨어와 외국에서 LibQUAL+ 이용자 코멘트 분석을 위해 개발된 분류표를 최근 국내 대학도서관에서 시행된 LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 일부에 적용하여 분석해봄으로써 그 유용성을 확인하였다.
본 연구는 개별적으로 환상그림책을 읽어주는 동안 그림책에 대한 반응의 주체자인 유아가 그림책의 등장인물에 대해 어떻게 반응하고 있는지를 유아들의 질문과 코멘트에 대한 분석을 통해 알아보고자 하는데 목적이 있다. 연구 대상은 만 5세 유아 54명이며, 연구 도구로는 환상그림책 9권이 사용되었다. 분석 내용은 환상그림책의 등장인물에 대한 유아들의 질문과 코멘트의 빈도 및 각각의 반응유형, 등장인물에 대한 선호 근거를 분석한 것이다. 분석 결과, 첫째, 환상그림책의 등장인물에 대해 유아들은 질문하기 보다는 코멘트 하는 빈도가 3배 이상 높은 것으로 나타났다. 둘째, 환상그림책의 등장인물에 대해 유아들은 '평가적 질문'을 가장 많이 하였고, 다음이 '상상적 질문'을 많이 한 것으로 나타났다. 이 두 가지 질문 유형에 비해 '몰입적 질문'과 '개인적 질문' 빈도는 매우 낮았다. 셋째, 환상그림책의 등장인물에 대해 유아들은 '평가적 코멘트'를 가장 많이 하였고, 다음이 '상상적 코멘트', '몰입적 코멘트', '개인적 코멘트' 순으로 나타났다. 넷째, 환상그림책의 등장인물 선호 근거로 '등장인물의 외형'을 제시한 경우가 가장 많았고, 다음이 '등장인물에 대한 주관적 느낌', '등장인물의 역할', '등장인물의 특성'의 순으로 나타났으며, '등장인물의 성'을 제시한 경우는 한 명 밖에 없었다. 이와 같은 연구 결과는 향후 유아교육현장 교사들의 그림책 읽어주기 전략의 계획 실행과 그림책에 대한 유아들의 반응 증진을 위한 전략 연구에 도움을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 대학생들이 물리학 실험 보고서를 작성하고 동료들과 보고서에 대한 코멘트를 주고받은 후 보고서를 어떻게 수정하였는지, 특히 동료와 코멘트를 주고받는 과정이 글 수정활동에 어떤 영향을 주었는지 살펴보았다. 보고서 초안과 수정본 간의 차이를 비교한 결과, 학생들은 글의 좁은 의미 단위를 주로 수정하였고, 글의 전체 의미 구조, 구성, 조망 같은 글의 포괄적인 의미에 대한 수정은 드물었다. 동료와 글에 대한 코멘트를 주고받는 활동이 수정행동에 어떠한 영향을 주었는지를 살펴본 결과, 글의 작은 의미 단위를 지적하는 코멘트를 받은 경우 좁은 의미 단위의 수정이 촉진되었다. 그러나 글의 포괄적인 의미 측면을 지적하는 코멘트의 경우, 학생들이 이러한 코멘트를 많이 제공하고 받았음에도 불구하고, 넓은 의미 단위의 수정으로 잘 연결되지 않았다. 즉, 학생들이 상호리뷰에서 코멘트를 제공하고 받는 경험이 이후 수정행동에 영향을 주었으나, 그 영향은 주로 좁은 의미 단위의 수정에 국한되어 있었고 포괄적인 의미 단위 차원의 문제점에 대해서는 동료의 지적을 받은 다음에도 수정이 잘 일어나지 않았을 뿐만 아니라 수정이 이루어진 경우도 효과적이지 않았다. 이러한 결과는 좋은 글의 표면적인 특징뿐만 아니라 의미 차원의 특징, 특히 글의 전체를 아우르는 넓은 의미 차원의 문제를 이해하고 해결할 수 있는 방략을 습득하는 것이 글쓰기에 중요함을 시사한다.
본 논문은 자연언어생성 기술을 이용하여 질병에 대한 기술문을 생성해 내는 시스템에서 사용되는 표층 생성기에 대해서 다루고 있다. 표층 생성기는 문장의 추상적인 표현으로부터 통사적으로, 형태론적으로 올바른 텍스트로 생성하여 내는 것을 목표로 한다. 질병에 관한 기술문에 있는 문장들은 두가지 특징을 가지고 있다. 첫번째로, 질병 기술문의 문장들은 토픽-코멘트 구조로 나타내어질 수 있다. 두번째로, 같은 의미 범주에 속하는 문장들은 같은 토픽을 가진다. 따라서, 토픽은 의미범주로부터 유추될 수 있으므로 표층 생성기의 입력인 구 명세 (phrase specification)에 표현될 필요가 없다. 본 논문에서는 이런 특징을 이용하여 효율적인 표층 생성기를 만들기 위하여 표층 생성의 단계를 내부 표현 생성과 외부 문장 생성의 두 단계로 나누었다. 내부 표현 생성 단계에서는 코멘트에 해당하는 부분을 생성하고 외부 문장 생성 단계에서 의미범주 태그에 따라 토픽을 첨가하여 최종 문장으로 생성하였다. 이런 방법으로 실험한 결과, 본 표층 생성기는 문법에 맞으면서 자연스러운 텍스트를 생성해 낸다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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