This study investigates perceptual confusions of English fricatives among 121 Korean elementary school English as a foreign language (EFL) learners with shorter periods of learning English. The objective is to examine how they perceive English fricative consonants and to provide educational guidelines. Two sets of English fricative identification tasks-voiceless fricatives and voiced fricatives-were administered to participants in a High Variability Phonetic Training (HVPT) setting. Their phonemic awareness of the fricatives was visualized in perceptual confusion maps via multidimensional scaling analysis. The findings are explored in terms of the impacts of Korean EFL learners' L1 linguistic aspects and a comparison with L1 learners. Learners' phonemic awareness patterns are then compared with their relative importance in speech intelligibility based on a functional load hierarchy. The results indicated that Korean elementary EFL learners recognized English fricatives in a manner largely akin to L1 learners, suggesting their ongoing acquisition progress. Additionally, the findings demonstrated that the young EFL learners possess sufficient phonemic awareness for most high functional load segments but encounter some difficulties with one high and one low functional pair. The findings of this study offer suggestions for diagnosing language learners' phonemic awareness abilities, thereby aiding in the development of practical guidelines for language instructional design and helping educators make informed decisions regarding teaching priority in L2 classes.
최근 인공지능 언어 모델의 다양한 활용에 대한 관심이 높아지면서 수학교육에서의 교수학적 활용 방안 모색에 대한 필요성이 강조되고 있다. 인공지능 언어 모델은 자연어 처리가 가능하다는 특징으로 인하여 수학 문장제 해결과 관련된 활용이 기대된다. 인공지능 언어 모델 중 하나인 ChatGPT의 성능을 확인하기 위하여 초등학교 교과서에 제시된 문장제를 해결하도록 지시하였으며 풀이 과정 및 오류를 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 언어 모델은 81.08%의 정답률을 나타내었으며 문제 이해 오류, 식 수립 오류, 계산 오류 등이 발생하였다. 이러한 문장제 해결 과정 및 오류 유형의 분석을 바탕으로 인공지능 언어 모델의 교수학적 활용 방안과 관련된 시사점을 제안하였다.
본 연구는 Freudenthal의 언어 수준을 토대로 중학생들의 수학적 언어의 이해 수준과 사용수준을 조사하였다. 본 연구에서 개발한 기하 개념에 대한 언어 이해 검사는 신뢰도와 타당도를 가진 것이었으며, 이 검사를 통해 학생들이 수학적 언어를 이해하는 것에 수준의 위계가 있음이 밝혀졌다. 학생들이 수학 개념을 설명하면서 사용하는 언어의 수준은 수학적 언어를 이해하는 수준과 상관이 없었으며. 과제에 따라 정답에 기여하는 언어 사용 수준이 달랐다. 마지막으로 중학생들이 이해하기에 쉬운 언어는 수학적 대상에 이름을 붙인 지표를 일상언어의 관계로 설명되는 3 수준이었으며 이것은 언어 이해 수준, 언어 사용 수준과 상관이 없었다. 본 구의 결과를 토대로 교사는 학생들의 이해 수준과 사용 수준이 다르다는 점을 염두에 두고 그에 맞게 수학 학습 지도를 해야 할 것이며, 수학적 언어를 자신 있게 사용 할 수 있는 의사소통의 과제를 제시해야 할 것이다.
본 논문에서는 유기발광다이오드 구동 IC의 기능을 검증하기 위하여 PLI(Programing Language Interface)를 이용한 검증방법을 제안한다. 기능 검증을 하기 위하여 HDL(Hardware Description Language) 시뮬레이터와 PLI, GUI(Graphic User Interface) 환경의 이미지 뷰어를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 유기발광다이오드 구동 IC의 기능 검증 방법을 이용 할 경우 종래의 기능 검증 방법을 이용 할 때 보다 40배의 실행 시간 이득을 얻을 수 있다. 제안한 방법을 이용할 경우 디스플레이 구동 IC의 설계 단계에서 기능 검증을 효율적으로 할 수 있을 것이다.
This paper examines the role of extensive reading in foreign language learning classrooms. The effects of extensive reading are shown both positive and negative as in Krashen (1999) and Spada (1997), particularly researches done in classroom setting. Extensive reading is hard to implement in foreign language classrooms due to the stringent school curricula despite its benefits in cognitive and affective domain of learners. This study searched 21 papers from research database on extensive reading researches in a classroom setting and synthesized 55 cognitive effects and 11 affective effects from these papers under investigation in a manner of quantifying their means and standard deviations to derive generalizations. Research synthesis in this manner has secured its own status of scientific investigation by providing secondary researchers with replicable methods that produce verifiable findings. The syntheses of researches show that extensive reading is effective in both literacy skills and other language skills such as listening and writing. It also shows positive effects across different age groups, but the effect sizes are different in that elementary and adults gained more positive effects than middle and high school students.
본 논문은, 웹상의 표에서 유용한 정보를 뽑기 위하여 표 머릿부분과 몸체부분을 효과적으로 분리하는 방안을 제안한다. 웹상의 표로부터 정보를 뽑기 위해서는 웹상의 표를 기계가 해석할 수 있는 형태, 즉 속성-값의 쌍으로 변환해야 한다. 이중 속성은 보통 표 머리에 해당하며, 그에 해당하는 값은 표 몸체에 해당하는데, 이는 머리가 해당 몸체 부분을 대표하여 나타내는 단어이기 때문이다. 본 연구의 선행 연구에서는 인터넷상의 표가 표 본래의 정보 전달을 위한 목적 이외에 인터넷 문서의 정렬이나 구조화를 목적으로 쓰이는 경우가 많으므로 이러한 표를 제거하고 표 본래의 의미를 전달하는 표(의미 있는 표)만 추출하는 연구를 하였다 본 연구에서는 이를 바탕으로 의미 있는 표에서 표 머리와 몸체를 분리하기 위한 휴리스틱에 기반을 둔 모델을 제안한다. 이를 위하여, 표의 본래 특성과, 표를 작성하는 저자의 작성 습관을 관찰하여 머리와 몸체를 분리하기 위한 방안을 설정하고, 이 방안들을 결합하는 모델을 구축한다. 본 연구에서는 이 결과로 80.3%의 표 머리 추출 정확도를 얻을 수 있었다.
This paper describes a method for automatic acquisition of wide-coverage treebank-based deep linguistic resources for Japanese, as part of a project on treebank-based induction of multilingual resources in the framework of Lexical-Functional Grammar (LFG). We automatically annotate LFG f-structure functional equations (i.e. labelled dependencies) to the Kyoto Text Corpus version 4.0 (KTC4) (Kurohashi and Nagao 1997) and the output of of Kurohashi-Nagao Parser (KNP) (Kurohashi and Nagao 1998), a dependency parser for Japanese. The original KTC4 and KNP provide unlabelled dependencies. Our method also includes zero pronoun identification. The performance of the f-structure annotation algorithm with zero-pronoun identification for KTC4 is evaluated against a manually-corrected Gold Standard of 500 sentences randomly chosen from KTC4 and results in a pred-only dependency f-score of 94.72%. The parsing experiments on KNP output yield a pred-only dependency f-score of 82.08%.
This paper proposes a novel semantic feature detection (SFD) method for real-time image transmission of sign language and finger spelling. We extract semantic information as an interlingua from input text by natural language processing, and then transmit the semantic feature detection, which actually is a parameterized action representation, to the 3-D articulated humanoid models prepared in each client in remote locations. Once the SFD is received, the virtual human will be animated by the synthesized SFD. The experimental results based on Japanese sign langauge and Chinese sign langauge demonstrate that this algorithm is effective in real-time image delivery of sign language and finger spelling.
딥러닝을 이용한 언어 모델은 다양한 분야에서 사용되고 있는데, 그 중 교육 분야에선 꾸준히 시험 문항을 자동으로 생성하려는 요구가 존재해 왔다. 그러나 빈칸 추론 문항, 그 중에서도 어구 단위 빈칸 추론 문항은 학습 및 평가 목적으로 널리 쓰이고 있지만, 이를 자동 생성하려는 연구는 상대적으로 드물다. 이에 본 연구에선 masked language modeling (MLM)을 이용한 난이도 조절이 가능한 어구 단위 빈칸 추론 문항 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 정답 생성 모델의 attention 정보에 따라 지문 내 중요한 어구를 삭제해 오답을 생성하고, 동시에 어구의 삭제 비율을 조절함으로써 더 쉽거나 더 어려운 오답을 만들어낼 수 있다. 평가 결과, 제안한 시스템은 기존 접근법보다 정답과의 유사도가 최고 28.3% 낮았고, 또한 난이도 설정에 따라 쉬운 오답이 어려운 오답에 비해 유사도가 15.1% 낮아, 더 정답과 먼 뜻의 오답을 생성해내었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.7-15
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2024
Despite a recent surge in multifaceted research on AI-integrated language learning, empirical studies in this area remain limited. This study adopts a Human-Generative AI parallel processing model to examine students' perceptions, asking 182 college students to independently construct knowledge and then compare their efforts with the results generated through in-classroom conversations with ChatGPT 3.5. In questionnaire responses, most students indicated that they found these activities useful and expressed a keen interest in learning various ways to utilize generative AI for language learning with instructor guidance. The findings confirm that ChatGPT's potential as a virtual conversation partner. Identifying specific reasons for the perceived usefulness of conversation activities and drawbacks of ChatGPT, this study emphasizes the importance of teachers staying informed about both the latest advances in technology and their limitations. We recommend that teachers endeavor to creatively design various classroom activities using AI technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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