By analysing the examination papers from third grade high school students, we classified the errors occurred in the problem solving process of high school 'Geometry and Vectors' into several types. There are five main types - (A)Insufficient Content Knowledge, (B)Wrong Method, (C)Logical Invalidity, (D)Unskilled Expression and (E)Interference.. Type A and B lead to an incorrect answer, and type C and D cannot be distinguished by multiple-choice or closed answer questions. Some of these types are classified into subtypes - (B1)Incompletion, (B2)Omitted Condition, (B3)Incorrect Calculation, (C1)Non-reasoning, (C2)Insufficient Reasoning, (C3)Illogical Process, (D1)Arbitrary Symbol, (D2)Using a Character Without Explanation, (D3) Visual Dependence, (D4)Symbol Incorrectly Used, (D5)Ambiguous Expression. Based on the these types of errors, answers of each problem was analysed in detail, and proper ways to correct or prevent these errors were suggested case by case. When problems that were used in the periodical test were given again in descriptive forms, 67% of the students tried to answer, and 14% described flawlessly, despite that the percentage of correct answers were higher than 40% when given in multiple-choice form. 34% of the students who tried to answer have failed to have logical validity. 37% of the students who tried to answer didn't have enough skill to express. In lessons on curves of secondary degree, teachers should be aware of several issues. Students are easily confused between 'focus' and 'vertex', and between 'components of a vector' and 'coordinates of a point'. Students often use an undefined expression when mentioning a parallel translation. When using a character, students have to make sure to define it precisely, to prevent the students from making errors and to make them express in correct ways.
국가수준 학업성취도 평가의 결과 분석은 학교 현장에 교수 학습 측면에서 다양한 시사점을 제공해 줄 수 있다. 본 연구에서는 2009 개정 수학과 교육과정이 중학교 국가수준 학업성취도 평가에 적용된 2015년부터 2017년까지 3개년 동안의 국가수준 학업성취도 평가의 답지 반응 분포와 성취수준별(우수학력, 보통학력, 기초학력) 정답률 편차를 분석하였다. 우수학력 수준과 보통학력 수준, 보통학력 수준과 기초학력 수준 사이의 정답률 편차를 계산하고 편차의 누적백분율 제3사분위수 이상의 문항을 선별한 후, 내용 영역과 행동 영역은 무엇이며 이러한 문항들의 성취기준 및 특성들을 탐색하였다. 분석 결과를 토대로 성취수준별 교수 학습 방법에 대한 시사점을 도출하고자 하였다.
Recently, interest in AI tutors is rising as a way to bridge the educational gap in school settings. However, research confirming the effectiveness of AI tutors is lacking. The purpose of this study is to explore how effective learner characteristics and recommended item learning activities are in predicting learner's academic performance in an adaptive online learning environment. This study proposed the hypothesis that learner characteristics (prior knowledge, midterm evaluation) and recommended item learning activities (learning time, correct answer check, incorrect answer correction, satisfaction, correct answer rate) predict academic achievement. In order to verify the hypothesis, the data of 362 learners were analyzed by collecting data from the learning management system (LMS) from the perspective of learning analytics. For data analysis, regression analysis was performed using the regsubset function provided by the leaps package of the R program. The results of analyses showed that prior knowledge, midterm evaluation, correct answer confirmation, incorrect answer correction, and satisfaction had a positive effect on academic performance, but learning time had a negative effect on academic performance. On the other hand, the percentage of correct answers did not have a significant effect on academic performance. The results of this study suggest that recommended item learning activities, which mean behavioral indicators of interaction with AI tutors, are important in the learning process stage to increase academic performance in an adaptive online learning environment.
본 연구는 검색 기반의 질문 자동 생성 시스템에서 사용자가 이미 답변한 내용을 재질문하지 않도록 사용자의 응답과 유사도가 높은 응답을 질문-데이터베이스에서 찾는 방법을 제안한다. 유사도가 높게 검출된 응답의 질문은 이미 사용자가 아는 내용일 확률이 높기 때문에 질문 후보군에서 제거한다. 유사 응답 검출에는 두 응답간의 동일 단어, 바꿔쓰기 표현, 문장 내용을 모두 사용하였다. 바꿔쓰기 표현은 통계기반의 기계번역에서 사용하는 구절 테이블을 사용하여 구축하였다. 문장 내용은 두 문장을 주의-기반 컨볼루션 신경망으로 압축하여 유사도를 계산하였다. 평가를 위해 구축한 100개의 평가 응답에 질문-응답 데이터베이스로부터 가장 유사한 응답을 추출해서 얻은 결과는 MRR값 71%의 성능을 보였다.
질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
응답자들이 응답을 꺼려하는 민감한 사항에 대한 조사에 거짓응답을 하거나 응답을 회피함으로써 응답편의(response bias)가 발생한다. Warner(1965)는 이러한 응답편의를 줄여주기 위하여 확률장치를 사용하는 확률화응답기법을 제안하였다. 그러나 이 기법은 이론적으로 우수함에도 불구하고 실제 사용하려고 할 때에 여러가지 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 확률화응답기법의 실용화를 위하여 이 기법들이 적용된 사례들을 비교분석하고 특징과 문제점등을 찾아 이를 보완하여 실용화를 위한 단계적 방안을 제시하였다. 또한 이들을 실제조사에 적용하였다.
This study examined the use of intonation in children with single word sentences and investigated the communicative functions of pitch range and pitch direction. Two children aged 13months were observed in interaction with their mothers for 10 months. The vocalizations were coded separately for communicative function and for prosodic feature. Results show that level tones are used most frequently, and pitch range is higher for request than declaration or answer and lower for answer than request or declaration. And trends in prosodic contours were observed in request, declaration, and answer respectively. For one child, rising tones were frequently associated with request whereas rising-falling tone with declaration. For the other child, rising-level tones were more frequently associated with request whereas falling-level appeared more often in conjunction with declaration. These trends appeared more distinct in proportion as they grow in months. This result indicate that the way to express communicative functions transfer gradually from differentiating pitch range to diversify pitch direction.
자연어 질의를 입력하고 문서로부터 질의에 대한 정답을 추출하여 제공하는 질의응답 시스템에서는 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 질의 유형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의의 의도를 나타내는 어휘들을 추출하고 인접 명사들의 의미 정보를 이용하여 질의 및 정답 유형을 결정할 수 있는 방법을 제안한다. 또 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하고, 의문사가 생략된 경우 어휘 의미 정보를 이용하여 질의 유형 분류기의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
This paper discusses jLogic, a mathematical logic education software developed by the author. jLogic is basically a MS-Windows based software that can construct first-order models, formulas and thet their satisfiablity. Logical formulas are easily input by a "keyboard" maintained by jLogic. A special finite model, called the "Toy World" can be visually cinstructed and modified. The user is supposed to answer the following 3 questions about the selected logical expression: 1. Is it a grammatically correct logical formula? 2. Is it a sentence that has a definite truth value? 3. Is th sentence true or false? When the user inputs his answer in the "Inspector window" and then presses the OK button, jLogic instantly tests the validity of the answer and tells the user the result. jLogic is freely downloaded from http://gauss.kyungpook.ac.kr/~jlogic/
In CAI, it is very important to evaluate the grade of understanding which students reach about the scope of problem which students are studying. In this paper, to find out students' learning achievement, we make students reply to test which the system presents and then lead evaluation result using fuzzy number about answer result. Besides, we define the degree of prior knowledge of studentsd as conditioned fuzzy number and use existing fuzzy accuracy production function begore the stage of using fuzzy number, Next, we apply conditioned fuzzy number to accuracy degree of answer produces by this function. Through this, we come to the conclusion that evaluation result as to the same answer result is changed according to the degree of prior knowledge about the scope which students are studying.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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