International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.132-138
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2022
Due to the impacts of the current pandemic COVID-19 and the continuation of studying online. There is an urgent need for an effective and efficient education platform to help with the continuity of studying online. Therefore, the question bank system (QB) is introduced. The QB system is designed as a website to create a single platform used by faculty members in universities to generate questions and store them in a bank of questions. In addition to allowing them to add two types of questions, to help the lecturer create exams and present the results of the students to them. For the implementation, two languages were combined which are PHP and Python to generate questions by using Artificial Intelligence (AI). These questions are stored in a single database, and then these questions could be viewed and included in exams smoothly and without complexity. This paper aims to help the faculty members to reduce time and efforts by using the Question Bank System by using AI and Natural Language Processing (NLP) to extract and generate questions from given text. In addition to the tools used to create this function such as NLTK and TextBlob.
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.
컴퓨터를 교육적으로 활용하기 위한 다양한 노력들이 시도되고 있으며 이러한 노력의 결과로 각종 학습 프로그램들이 제작되고 있다. 이제까지의 테스트 프로그램들은 학습자에게 일방적으로 문제를 내고 풀도록 하는데 그쳤다. 또한, 출제자 역시 학습문제를 일일이 입력해야 했다. 따라서 본 논문은 첫째, 학습자 스스로가 문제를 입력할 수 있도록 한다. 둘째, 이렇게 만들어진 문제를 기초 데이터로 하여 새로운 문제를 만들어내는 시스템을 개발한다. 문제자동출제 알고리즘을 적용시킨 시스템의 구현환경을 소개하고, 각종 내부 모듈과 문제은행, 문제자동출제의 유형별 예제를 들어 설명한다. 데이터를 활용하여 문제를 타동으로 출제해주는 시스템을 개발한다. 이것을 교육용 프로그램에 적용시키는 방안에 대하여 알아보고, 이렇게 설계 구현한 시스템을 한자과목에 도입하여 이의 효용성을 타진해보고, 이를 다른 과옥에 적용시킬 수 있는가에 대하여 알아본다.
WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고, 다양한 형태의 학습자료를 제공하며, 공간적 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다 본 논문은 웹에 기반한 교육적 활용의 한 모델로서 웹기반 교육평가시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 웹기반 교육평가시스템은 기존 시스템들의 문제점이 되고 있는 문제출제 기능의 미비점을 해결하여 웹 상에서 문제를 출제할 수 있는 온라인 출제방식과 오프라인에서 작성한 문제를 업로드하여 재사용하는 업로드 출제방식을 모두 갖추어야한다. 또한 문항분석 기능을 갖추어 학생이 풀이한 결과에 대한 각종 분석 지표를 제공하여 교사는 난이도 조정이나 문항의 수정을 통하여 문항에 피드백을 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 모두 반영하는 시스템을 설계하고 PHP 스크립트 언어와 호환성이 좋은 MySQL데이터베이스를 이용하여 구현하였다.
Extracting temporal information from documents is becoming more important, because it can be used to various applications such as Question-Answering (QA) systems, Recommendation systems, or Information Retrieval (IR) systems. Most previous studies only focus on English documents, and they are not applicable to the other languages due to the inherent characteristics of languages. In this paper, we propose a new system, named ExoTime, designed to extract temporal information from Korean documents. The ExoTime adopts an external Knowledge Base (KB) in order to achieve better prediction performance, and it also applies a bagging method to the temporal relation prediction. We show that the effectiveness of the proposed approaches by empirical results using Korean TimeBank. The ExoTime system works as a part of ExoBrain that is an artificial intelligent QA system.
본 연구에서는 학습자의 수준에 적합한 문제를 제공하는 문제은행 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 CAT 기법에 응용되는 문항반응 이론을 사용하여 현재까지의 학습결과를 바탕으로 학습자의 수준을 동적으로 계산하고, 이를 바탕으로 학습자의 수준에 가장 적절한 문제를 다음 문제로 제시하는 과정을 반복하면서 수준별 개별 학습을 지원한다. 이 시스템은 테스트 단계, 본 학습 단계와 복습 단계로 이루어진다. 테스트 단계에서는 학습자의 초기 수준을 가능한 한 정확하게 계산하여 본 학습의 수준을 정한다. 본 학습에서는 문항반응 이론에 의한 수준별 개별 학습이 이루어진다. 학습이 끝난 후, 틀린 문제를 복습하여 학습이 견고해지도록 하기 위해, 마지막으로 복습단계가 포함되어 있다. 학습결과로 제시되는 내용은 흔히 사용되는 접수가 아니라, 문항반응 이론에 의해 계산된 학습자의 능력을 절대 수치값으로 나타낸 것으로, 이를 통해 학습 능력의 향상 정도를 객관적으로 파악할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 교원양성 대학에서 정보과학적 문제 해결력의 기본이 되는 자료구조 강의를 수강하는 학생들에게 학습 동기를 부여하고 몰입도를 증가시킬 수 있는 방안의 하나로서, 문제해결 프로그래밍 자동평가 시스템을 적용하기 위해 자료구조의 주요 토픽별 문제 은행을 개발하였다. 자료구조의 주요 토픽에 적합한 프로그래밍 평가 문제은행 70여 문항을 개발하여, 이를 온라인 자동평가 시스템에 탑재하고, 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후 결과에 따른 학습동기와 몰입도 등을 분석함으로써, 교원양성 대학에서 문제해결 프로그래밍, 자료구조 수업에서 활용할 수 있는 '학습 동기를 부여하며, 몰입하여 해결하는' 교수-학습 콘텐츠와 활용방법을 제시하였다.
웹 기반 학습 시스템에서 평가를 위한 문제출제 방식에 대해 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 원격 교육에서 출제되는 문제들은 고정 출제나 무작위 출제 방식 또는 난이도에 따른 자동 출제 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 산업 기사 시험을 대비하는 학생들을 위한 웹 기반 학습 시스템을 설계함에 있어 기사 시험에 맞는 새로운 문제 출제 알고리즘을 제시한다. 일반적으로 기사 시험은 평균 점수에 맞는 난이도별 문제 출제와 함께 전체 학습 범위에서 골고루 시험 문제가 출제되어야 하는 특징이 있다. 따라서 제시된 알고리즘에서는 자동 문제 출제를 함에 있어 난이도뿐만이 아니라 전체 학습 범위에 대한 분포도 고려하여 문제를 골고루 출제한다. 이는 난이도에 의한 자동 출제 방식에 비해 기사 시험을 준비하는 학습자에게 보다 효과적인 학습 진단 방법을 제공할 수 있다.
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.
본 연구는 은행집중도 확대 등 독점적 은행구조의 비교우위 가능성을 검토하였다. 즉, 신용평가기관(Credit Bureau)의 정착, 신용정보의 거래활성화 등 금융제도가 선진화되면서 나타나는 정보의 외부효과 증대에 따라, 또한 경제발전단계에 따라 최적 은행구조가 어떻게 달라질 수 있는지를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 경제개발 초기단계인 저개발국가와 자본시장이 발달하고 금융제도가 선진화되면서 정보의 외부성이 높아진 선진국의 경우는 독점적 은행구조가 장기균형자본축적에 효과가 있었다. 이러한 결과는, 은행과 차입자 간의 비대칭적인 정보구조가 상존하는 가운데 경제 내의 신용리스크가 큰 경우 또는 정보의 외부효과가 높아 무임승차(free riding) 위협이 큰 경우에는 독점적인 은행구조가 바람직함을 시사한다. 본 연구는 최근 금융산업에서 발생하는 인수합병의 경제적 효과를 설명하는 새로운 분석방법을 제시하고 있으며, 우리나라 및 세계 각국의 인수합병 관련 규제완화의 이론적 근거를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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