• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권6호
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• pp.105-110
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• 2024

수업에서 퀴즈는 학생들의 학습 내용 이해도를 점검함으로써 학습 성취도를 높일 수 있지만, 교수자는 퀴즈를 만들고, 채점하고, 평가 내용을 분석하는 등의 추가적인 업무를 필요로 하기 때문에 이를 적극적으로 활용하는 것을 꺼린다. 그러나 최근 Large Language Model(LLM) 기술의 발전과 구글 설문과 같은 온라인 설문 플랫폼이 일반화되면서 수업 중 퀴즈를 효과적으로 활용할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 본 논문은 대표적인 LLM인 ChatGPT를 활용하여 퀴즈 문제를 자동으로 생성하고, 구글 설문을 활용하여 퀴즈 시험 진행, 채점, 피드백을 제공하는 시스템을 제안하고 이를 구현한 프로토타입 시스템을 소개한다. 구체적으로는 시스템의 요구사항, 설계를 제안하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템을 소개한다. 프로토타입 시스템은 파이썬 언어 환경에서 퀴즈 문제 생성을 위해서는 ChatGPT API를 활용하였으며, 시험 및 채점은 구글 설문 API를 활용하였다. 또한 ChatGPT가 생성한 문제는 교수자가 문제의 오류를 확인하고, 선택할 수 있도록 하였고, 문제 및 학생들의 답안은 데이터베이스에 저장하여 학생 전체 및 개별 학생의 학습성과 분석이 가능하도록 하였다. 퀴즈 자동 생성 시스템은 수업 내용에 대한 퀴즈 문제 생성, 시험, 평가, 분석을 자동으로 진행할 수 있다는 장점이 있어서, 교수자의 어려움을 상당 부분 절감시켜 주고, 학생들의 학습 성취도를 향상시켜줄 것으로 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1187-1194
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• 2020

본 논문은 온라인 퀴즈 시스템에서 핵심인 문제은행 구축 자동화를 위한 Deep Quiz Cropping 기법을 제시했다. 이것은 문제지를 스캔한 그림 파일에서 개별문제에 대한 질의영역과 선다영역을 딥러닝 기반 검출기를 통해 검출하는 것과, 문제생성을 위해 질의영역과 선다영역을 짝지우고 영역오류를 수정하는 Box Coupling으로 이루어졌다. 문제지 및 시험지를 스캔한 영상파일에 Deep Quiz Coupling 기법을 적용한 다수의 실험에서 질의영역과 선다영역을 검출하는데 있어서 성공적인 결과를 도출했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.547-553
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• 2009

Moodle은 Web 기반의 Open source LMS이다. Moodle은 사용자가 쉽게 다양한 유형의 퀴즈를 출제할 수 있게 도와준다. 그러나 Cloze형만은 사용자에게 문항을 편리하게 작성하기 위한 아무런 인터페이스를 제공하지 않는다. 본 논문에서는 사용자가 Cloze 유형의 문제를 손쉽게 작성할 수 있도록 하는 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 사용이 불편했던 Cloze형 문항 컨텐츠에 보다 사용하기 편리한 인터페이스를 제공함으로써 Cloze형 문항을 제작하는데 소요되는 시간 비용의 절약과 작성의 편리성을 달성하였다. 따라서 Moodle 상에서 Cloze형 문항을 이용하여 다양한 퀴즈를 출제 하고자하는 사용자들에게 많은 도움이 될 것이다.