본 연구에서는 문항반응이론식 CAT 기법을 이용하여, 학습부진아를 진단하고 평가 결과를 즉시 확인할 수 있는 학습부진아 진단을 위한 웹기반 적응형 평가시스템을 구현하였다. 적응형 평가시스템은 단순히 피험자에게 검사 문항을 제시하는 것이 아니라, 각 문항의 정보를 계산하여 피험자에게 검사 문항을 제시하고 피험자의 응답을 다음 문항 추출의 입력 조건으로 처리하여 피험자 개개인에게 가장 적합한 문항을 다시 추출하여 피험자에게 제시하는 시스템이다. 이 시스템은 문항의 특성에 관련된 각종 정보들을 문항과 함께 체계적으로 저장하고 관리할 수 있는 평가시스템이다. 그리고 피험자의 반응에 따라 수준을 고려한 문항이 추출되어 피험자의 수준 및 상황에 반응하여 평가의 길이, 난이도가 조절되는 평가시스템이다.
This study aimed to investigate and compare the perception of personal protective equipments and instrument sterilization of students who are in attendance at colleges and universities and which have bedside training as a regular subject in their curriculum for third-year students. 'Completely True' is the highest response to the question about the importance of wearing gloves, mask and medical gown from all groups. 'Completely True' is the highest response to the question about the necessity for replacement of gloves from all groups. 'Moderate True' is the highest response to the question about the necessity for replacement of mask from the group without practical training and 'Completely True' is the highest response to the question about the importance of hair cleanliness from all groups regardless of practical training experience. For the question about the perception of instrument disinfection and sterilization, the group with inside and outside practical training showed the highest perception level. Consequently, the right education for prevention of infection by setting inclusive guidelines to enhance the level of perception and practice seems continuously necessary.
근래 수학의 학습에서 수학의 내용뿐만 아니라 수학적 과정을 평가할 수 있는 문항의 중요성에 대한 인식이 확산되고 있다. 본 연구에서는 수학의 내용과 더불어 수학적 과정 즉, 수학적 의사소통, 추론, 문제해결을 명시적인 평가요소로 포함하는 서술형 문항으로서 '수학적 과정 문항'이라는 개념을 제안하고, 수학적 과정 문항의 제작을 위한 예시 평가기준과 문항 및 채점기준 개발을 통해 서술형 문항을 활용한 수학적 과정 평가 방안을 논의한다.
학습과정이나 맞춤형 학습과 같은 애플리케이션에서는 학습자에 맞는 상호작용에 의한 학습자 모델 결과를 신뢰할 수 있어야 한다. 이에 CAT(Computer Adaptive Testing)는 학습정보를 최대화하기 위해 학습항목을 관리할 수 있어서 유용하게 사용된다. 본 연구는 학습자 중심의 문항추천 프로세스를 설계하였다. 이는 CAT에서 활용되어질 수 있으며, 각 프로세스의 전개방법은 정형화 언어인 CSP를 사용하였다. 또한 문항추천 방법은 문항반응이론의 문항난이도를 이용하였으며, 학습자는 다음 학습의 문제 난이도 조정을 위해 난이도 변경단계를 설정할 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 통하여 기존의 방법과 비교함으로서 그 구조적인 차이를 제시하였다.
We propose the VS3-NET model to solve the task of question answering questions with machine-reading comprehension that searches for an appropriate answer in a given context. VS3-NET is a model that trains latent variables for each question using variational inferences based on a model of a simple recurrent unit-based sentences and self-matching networks. The types of questions vary, and the answers depend on the type of question. To perform efficient inference and learning, we introduce neural question-type models to approximate the prior and posterior distributions of the latent variables, and we use these approximated distributions to optimize a reparameterized variational lower bound. The context given in machine-reading comprehension usually comprises several sentences, leading to performance degradation caused by context length. Therefore, we model a hierarchical structure using sentence encoding, in which as the context becomes longer, the performance degrades. Experimental results show that the proposed VS3-NET model has an exact-match score of 76.8% and an F1 score of 84.5% on the SQuAD test set.
본 연구는 웹 기반 학습평가를 위한 학습자 중심의 문제추천 시스템을 제안하였다. 문제추천 과정을 위하여 문항난이도가 이용되었으며, 각 문제들은 문제은행에 저장 및 관리되었다. 문항난이도는 학습과정 중 재 산출되며 다음 학습에서 피드백되었다. 학습자 중심 문제추천을 위해, 학습자는 학습 전 학습단원을 선택할 수 있으며 학습난이도를 설정할 수 있도록 하였다. 제안방법의 적용결과 대부분의 학습자들이 학습난이도 조절로 인하여 성적이 향상됨을 알 수 있었다.
The purpose of this study was to analyze teachers' questions in the actual general Korean classroom for academic purposes and identify types of questions. The results of the question analysis by type identified 713 teacher's questions in total: echoic questions made up 41% while epistemic questions were 19.3% and expended question turned out to make up 39.7%. 'Comprehension check questions' were 29%, which was a major part in the echoic question. 'Referential questions' were a major part in the epistemic question. Also, the research discovered that 'knowledge integration' questions held the largest majority in expended questions. Since the teacher-led lecture was often conducted in the problem-presentation stage, the percentage of Echoic question was high; and moreover, the problem-solving stage promoted to come up with more improved solutions of the problem. In the outcome and presentation stage, it was discovered that the questions aimed to check understanding of content in the subject and expand thoughts. Therefore, it is necessary to develop strategies for teacher's questions by phase and further conduct research on the interaction between learners and teacher's questions in the future.
최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.
The third-person perception phenomenon can consistently be found in opinion poll news, but it remains unknown what determines the degree of the third-person perception (TPP) about specific election poll news. We investigated how respondents' preferred candidate's status in the poll affects the perceived impact of polling news on both themselves (PMI1) and on others (PMI3) as well as TPP (PMI3 - PMI1). We also examined the effect of subjective political knowledge and the perceived level of political knowledge of others on TPP. An online experiment was conducted in the context of a gubernatorial election in South Korea, in which the leading candidate in the poll and the question order (self-question first vs. other-question first) were manipulated. The results indicated that PMI1 and PMI3 were greater when the respondent's preferred candidate was leading in the poll. TPP did not differ depending on subjective knowledge, but it was greater when the others were non-experts (vs. experts). Lastly, question order was found to be a method factor that affected both PMI1 and PMI3. The theoretical and practical implications of these findings are discussed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권1호
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pp.25-34
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2002
In this paper, we proposed multiple trial unrelated question models that more efficient by reducing the variance of the estimate than single trial unrelated question models investigated by Greenberg et al.'s (1969) and Kim et al.'s (1992) an d Lee & Hong's (1998).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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