• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제24권3호
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• pp.249-258
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• 2005

이 연구의 목적은 초등예비교사들의 관찰활동에서 나타난 인과적 의문의 사고 유형과 생성 과정을 알아보는데 있다. 연구를 수행하기 위하여 기 개발된 (이혜정 등, 2004) 관찰활동 수행에 적합한 4가지의 과제 즉, 사이다에 담긴 건포도 관찰, 촛불 관찰, 잉크에 염색된 샐러리 관찰, 암석 관찰 과제를 토대로 교원 양성 대학교 4학년 학생 7명을 대상으로 질적연구 방법을 통하여 분석하였다. 연구 결과, 인과적 의문에서 나타난 사고 유형은 설명자 탐색의문이 8가지로 유형을 분류할 수 있었으며, 설명자 확인 의문은 설명자 탐색 의문에서 나타난 8가지 사고 유형 외에 설명자 차용이 추가로 발견되어 9가지로 사고 유형을 분류 할 수 있었다. 또한 설명자 탐색 의문의 생성 과정은 6가지 유형으로, 설명자 확인 인과적 의문의 생성 과정은 5가지 유형으로 생성되었다. 이러한 연구 결과는 학생들에게 과학적 탐구의 방향과 방법을 안내할 수 있는 교수 전략과 학생들의 과학적 의문 생성을 돕는 교수-학습 프로그램 개발을 위한 교수 전략으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.217-241
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• 2021

본 연구에서는 삼각함수의 모델링을 통한 그래픽 과정의 효과를 알아보기 위한 실험연구로 실험과정의 분석을 질적연구 방법으로 처리했다. 이를 위해 수학적 모델링의 절차를 세분하여 기존의 모델에 두 단계, 즉, 질문의 생성과 아이디어 교환을 강조하는 놀이실험단계와 컴퓨터 그래픽 과정의 단계를 추가했다. 실험은 고등학교 2학년을 대상으로 실험반(TMG) 26명이 참여했고, 데이터의 질적분석을 위해 활동지, 면담 및 실험과정의 관찰자료를 분석하였다. 국내외 대부분의 연구가 통계적 방법을 이용한 양적 분석 방법이기 때문에 교사들에게는 모델링 수업에 큰 도움을 주지 못한다. 연구결과로 (1) 기존의 수학적 모델링의 절차에 두 개의 단계를 추가하여 보다 세분화한 모델링의 과정은 질문생성, 아이디어교환, 동료들과 소통 등에서 긍정적인 결과를 볼 수 있었다. (2) 실험학교의 수학과 수업에 컴퓨터 그래픽을 포함한 테크놀로지의 도입은 양과 수(Quantity) 교육에 매우 적절함을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.105-116
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• 2021

하브루타 교육은 짝을 지어 대화하고 토론하고 논쟁하는 방식의 질문 중심 교육이며, 특히 명화 하브루타는 명화에 대한 질문과 답변을 통해 그림의 감상 능력을 증진하고 표현력을 풍부하게 하기 위한 목적으로 시행되고 있다. 본 연구에서는 동양화를 대상으로 한 명화 하브루타를 지원하기 위해, 최신 딥러닝 기술을 활용하여 동양화 등장인물의 성별 관점에서 질문을 자동으로 생성하는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 사전학습모델인 VGG16을 바탕으로 동양화 인물 중심의 미세조정을 수행하여 동양화의 인물 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 또한 질문의 유형을 명화 하브루타에서 사용되는 사실 질문, 상상 질문, 그리고 적용 질문의 3가지 유형으로 분류하고, 각 질문을 등장인물에 따라 세분화하여 총 9가지의 질문 패턴을 도출하였다. 제안 방법론의 활용 가능성을 확인하기 위해 실제 동양화의 등장인물 300건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론에 따른 성별 분류 모델이 기존 모델에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.465-472
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• 2019

지역에서 생산되는 문화행사 및 문화 콘텐츠가 다양하고 많지만 관련한 경제소비의 확대를 위한 지역정보의 유통과 확산이 부족하다. 본 연구는 지역 문화정보의 확산과 사용을 목적으로 위치기반 서비스 관점에서 지역광고주의 지역광고를 질문과 답변 형식의 지식검색 방법과 결합하고 서비스화 하였다. 접근 방법으로는 지역에 기반한 지식검색에 대한 국내외 사례와 위치기반 광고 연구를 살펴보고, 위치문답형 정보서비스의 커뮤니티 모델 그리고 지역광고의 수익 모델을 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 지역 문화행사와 문화콘텐츠의 정보유통을 위한 문답기반 커뮤니티와 지역광고의 운영구조 모델을 설계하고 정보 서비스 시스템을 프로토타이핑 형태로 개발하였다. 사용자간의 문답 데이터의 유통을 위치정보에 확장함으로써 지역의 문화콘텐츠 정보와 사용자 접근의 수요를 지역광고의 수익모델과 결합하여 제공하는 비즈니스 서비스 모델을 제시하였다는 의의를 갖는다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.55-65
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• 2019

플립러닝 방식의 프로그래밍 언어 학습 시스템에서 사이버 강의에 대한 평가는 일반적으로 온라인에서 객관식 문제로 진행된다. 이때 출제되는 문제는 문제은행에서 랜덤하게 추출하여 학습자 개개인에게 주어진다. 이러한 평가 결과가 성적에 반영되기 위해서는 시험 문제의 형평성이 무엇보다 중요하다. 특히 프로그래밍 언어 과목에서는 문제의 유형에 따라 학습자가 생각하는 난이도가 서로 다를 수 있다. 본 논문에서는 객관식 문제의 유형을 2가지로 분류하여, 각 유형별로 난이도를 관리한다. 그리고 문제의 난이도와 유형을 함께 고려한 문제 출제 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 프로그래밍 언어 과목의 특성을 고려할 때 기존의 출제 방식에 비해 보다 공정하고 효율적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제58권2호
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• pp.239-262
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• 2019

본 연구에서는 특정한 학생의 질문에서 시작된 고민을 다루고 있으며, 교과서 분석을 통하여 해당 질문이 충분히 제기 가능한 질문임을 확인하였다. 또한 면담을 거쳐 두 대응관계가 연결된 새로운 대응관계에서 학생들이 합성함수 여부 판정과 역함수 존재 여부 판정에서 정의역에 대한 고민이 학생들에게서 어떻게 의미 있는 수학 지식으로 재구성 되어가는 지에 대한 사례를 관찰하였다. 본 연구에서 제시된 사례들은 제한된 상황에서의 특정한 사례라는 한계가 있기 때문에 곧바로 교수학습 상황에 적용될 수는 없으나 다른 연구자들에게 함수 학습 관련 연구에 대하여 통찰의 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.281-291
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• 2021

The Islamic jurisprudential legal system represents an essential component of the Islamic religion, that governs many aspects of Muslims' daily lives. This creates many questions that require interpretations by qualified specialists, or Muftis according to the main sources of legislation in Islam. The Islamic jurisprudence is usually classified into branches, according to which the questions can be categorized and classified. Such categorization has many applications in automated question-answering systems, and in manual systems in routing the questions to a specialized Mufti to answer specific topics. In this work we tackle the problem of automatic categorisation of Islamic jurisprudential legal questions using deep learning techniques. In this paper, we build a hierarchical deep learning model that first extracts the question text features at two levels: word and sentence representation, followed by a text classifier that acts upon the question representation. To evaluate our model, we build and release the largest publicly available dataset of Islamic questions and answers, along with their topics, for 52 topic categories. We evaluate different state-of-the art deep learning models, both for word and sentence embeddings, comparing recurrent and transformer-based techniques, and performing extensive ablation studies to show the effect of each model choice. Our hierarchical model is based on pre-trained models, taking advantage of the recent advancement of transfer learning techniques, focused on Arabic language.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.199-206
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• 2021

Rhetorical relations between two text fragments are essential information and support natural language processing applications such as Question - Answering (QA) system and automatic text summarization to produce an effective outcome. Question - Answering (QA) system facilitates users to retrieve a meaningful response. There is a demand for rhetorical relation based datasets to develop such a system to interpret and respond to user requests. There are a limited number of datasets for developing an Arabic QA system. Thus, there is a lack of an effective QA system in the Arabic language. Recent research works reveal that unsupervised learning can support the QA system to reply to users queries. In this study, researchers intend to develop a rhetorical relation based dataset for implementing unsupervised learning applications. A web crawler is developed to crawl Arabic content from the web. A discourse-annotated corpus is generated using the rhetorical structural theory. A Naïve Bayes based QA system is developed to evaluate the performance of datasets. The outcome shows that the performance of the QA system is improved with proposed dataset and able to answer user queries with an appropriate response. In addition, the results on fine-grained and coarse-grained relations reveal that the dataset is highly reliable.

• 한국치위생학회지
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• 제22권2호
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• pp.133-142
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• 2022

Objectives: This study was conducted by clinical dentistry hygienists to develop knowledge measurement tools and evaluate knowledge necessary to cope with emergencies related to systemic diseases occurring in dentistry. Methods: Basic questions were developed on the six most frequently occurring diseases in the dental office: diabetes, syncope, respiratory disease, coronary artery disease, cerebrovascular disease, and epilepsy. Fifty-eight preliminary questions were composed in a survey format through expert validation. The survey was then conducted on 290 dental hygienists to verify the composition validity and reliability. Factor and reliability analyses were performed using the SPSS 23.0 program, and the correct answer rate for each question was calculated. Results: 49 items of a total of 13 factors were adopted as the final items for signs, symptoms, prevention and treatment of five diseases. The question with the highest percentage of correct answers for each question was "Slowly set up the unit chair when raising the patient"(97.9%) during the prevention of unconsciousness and question with the lowest correct answer rate was "soft substances such as cloth should be put in the mouth to prevent trauma while the seizure persists" (16.6%). Conclusions: A total of 49 questions have been developed as tools to measure the knowledge of dental hygienists' first aid related to systemic diseases and it is expected that related curriculum can be operated or evaluated by using them.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.3991-4010
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• 2021

The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.