이 연구의 목적은 지각 변동을 학습하는 과정에서 나타나는 중학생들의 중간 언어의 유형을 도출하는 것이다. 서울의 한 중학교 2학년 2학급에서 18명의 학생들을 선정하였다. 각 학생들은 총 네 차례에 걸쳐 개별 면담을 실시하였으며, 수집된 자료는 의미 관계와 주제 구조를 중심으로 분석되었다. 연구 결과, 일상 언어를 자원으로 하는 경우, 과학 어휘와 일상 어휘를 병용하는 경우, 그리고 과학 언어를 활용하지만 불충분한 경우와 의미 관계가 부적절한 경우를 합하여 총 8개의 중간 언어 유형이 도출되고 서술되었으며, 이를 바탕으로 조사된 중간언어의 함의를 토의하였다.
본 연구는 지금까지 제안된 거대언어모델 가운데 LLaMA 및 LLaMA 기반 모델과 같이 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 모델의 데이터 품질에 중점을 두어 현재의 평가 기준을 분석하고 연구데이터의 관점에서 품질 평가 기준을 제안하였다. 이를 위해 데이터 품질 평가 요인 중 유효성, 기능성, 신뢰성을 중심으로 품질 평가를 논의하였으며, 거대언어모델의 특성 및 한계점을 이해하기 위해 LLaMA, Alpaca, Vicuna, ChatGPT 모델을 비교하였다. 현재 광범위하게 활용되는 거대언어모델의 평가 기준을 분석하기 위해 Holistic Evaluation for Language Models를 중심으로 평가 기준을 살펴본 후 한계점을 논의하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 거대언어모델을 대상으로 한 품질 평가 기준을 제시하고 추후 개발 방향을 논의하였으며, 이는 거대언어모델의 발전 방향을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
제 7차 컴퓨터교과 교육과정은 소프트웨어 활용 부분에 치중되어 컴퓨터과학에 관한 원리교육이 이루어지지 못하고 있다. 한편, ACM K-12 컴퓨터과학 교육과정 모델에 관한 보고서에서는 현재의 컴퓨터교육이 그릇된 방향이며 컴퓨터과학 중심의 컴퓨터교육을 위해서 프로그래밍언어 교육을 통한 원리교육의 중요성을 강조하고 있다. 본 논문에서는 프로그래밍 체험학습을 위한 객체지향 기반의 새로운 교육용프로그래밍언어인 두리틀(Dolittle)을 소개한다. 두리틀은 간결한 구문과 한국어와의 대응성, 인크리멘탈 방식의 프로그래밍, 수치, 문자열, 배열과 같은 알고리즘과 구조화, 텍스트 위주의 프로그래밍 등의 설계방침을 적용한 언어이다. 중학생을 대상으로 실제 수업에 적용해 보고 학습효과를 분석한 결과, 객체지향기반이지만 클래스나 상속 등의 개념을 모르고도 활용 가능한 교육용프로그래밍언어라는 것을 확인할 수 있었다. 또한 객체와 메소드 활용을 통하여 프로그래밍 결과를 쉽게 확인할 수 있고 오류 수정이 용이하므로, 학생들의 높은 흥미도를 유지하면서 학업성취도를 향상시키고 차후 학습으로의 연계가 수월하였다.
자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.
최근 자연어 이해 분야에서 대규모 언어모델 기반으로 프롬프트를 활용하여 모델과 상호작용하는 방법이 널리 연구되고 있으며, 특히 상담 분야에서 언어모델을 활용한다면 내담자와의 자연스러운 대화를 주도할 수 있는 대화생성 모델로 확장이 가능하다. 내담자의 상황에 따라 개인화된 상담대화를 진행하는 모델을 학습시키려면 동일한 내담자에 대한 과거 및 차기 상담대화가 필요하지만, 기존의 데이터셋은 대체로 단일 대화세션으로 구축되어 있다. 본 논문에서는 언어모델을 활용하여 단일 대화세션으로 구축된 기존 상담대화 데이터셋을 확장하여 연속된 대화세션 구성의 학습데이터를 확보할 수 있는 프롬프트 기반 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 대화내용을 반영한 요약질문 생성단계와 대화맥락을 유지한 차기 상담대화 생성 단계로 구성되며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 상담 분야의 데이터셋을 확장하고 사용자 평가를 통해 제안 기법의 데이터 증강이 품질에 미치는 영향을 확인한다.
한글 프로그래밍 언어는 새로운 개념에 의해 설계되어야 하는데 그에 따른 많은 문제점이 발생하게 된다. 따라서 한글 프로그래밍 언어를 설계할 때 문제가 되는 한글의 구조적 특징, 동사가 문장의 마지막 뒤에 나오는 Postfix 적 특징, 한글의 특이한 데이타 구조 및 조사라는 첨가어가 붙으므로 인한 렉시칼 문제점등을 구조적으로 분석하고 여기에 맞는 한글 프로그래밍 언어를 개발하여야 한다. 그러나 이러한 모든 조건에 맞는 한글 프로그래밍 언어를 개발하는 것은 쉬운 일이 아니며 상당한 시간을 요하는 일이므로 본 논문에서는 과학기술용에 가장 많이 사용되는 FORTRAN 언어를 택하여 일차적으로 그 명령어를 한글화하였다.
Voice and speech therapy can be performed in various ways depending on the situation, although it is generally performed in a face-to-face manner. Telepractice refers to the provision of specialized voice and speech therapy by speech-language pathologists for assessment, therapy, and counseling by applying telecommunication technology from a remote location. Recently, due to the pandemic situation and the active use of non-face-to-face platforms, interest in telepractice of voice and speech therapy has increased. Moreover, a growing body of literature has been advocating its clinical usefulness and non-inferiority to traditional face-to-face intervention. In this review, the existing discussions, guidelines, and preliminary studies on non-face-toface voice and speech therapy were summarized, and recommendations on the tools for telepractice were provided.
이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 '기억하다', '이해하다', '창안하다'의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다.
이 연구의 목적은 지구과학 교사들이 변성암을 분류하기 위해 사용하는 개념 구조와 변성암을 분류하는 기준에 대해 알아보는 것이다. 이를 위해 연구자들은 전라북도 소재의 중학교와 고등학교의 지구과학교사 21명을 대상으로 사고 구술을 활용하여 변성암을 분류하는 과정에서 진술한 언어 자료를 수집하였다. 그리고 이렇게 수집된 언어 자료를 언어네트워크분석법을 활용하여 분석하였고, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 지구과학 교사들은 변성암을 분류하는 과정에서 암석에서 일반적으로 관찰할 수 있는 색, 구성 광물, 입자의 크기 등의 특징과 변성암에서 나타나는 엽리를 중심으로 분류하였다. 둘째, 지구과학 교사들은 변성암의 분류 기준에 관해 접촉 변성작용과 광역 변성작용 등 변성작용을 중심으로 인식하고 있었다. 그러나 관찰한 내용을 잘못 판단하여 다른 암석으로 오인하는 사례들이 나타났다. 그러므로 지구과학 교사들이 변성암이 형성되는 과학적 과정과 변성암에서 관찰되는 현상을 서로 연결하여 인식할 수 있도록 그들에게 변성암에 대한 관찰 정보와 경험을 충분히 제공할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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