'바른 우리글 쓰기' 학습시스템은 우리말 작문 학습에 필요한 지식을 익히도록 하고자 만들었다. 이 논문의 궁극적인 목표는 한국어 철자/문법 검사기와 국어 학습시스템을 연계하여 학습자가 적극적으로 학습에 참여하도록 동기를 부여하는 능동적인 언어 학습 시스템의 구현이다. 흔히 웹에 기반한 학습시스템에서 학습자는 일방적으로 정보를 제공받거나 독립적인 위치에서 자율적인 학습을 해나가야 하므로 끊임없는 흥미와 관심이 없이는 효율적인 성과를 거두기 어렵다. 이와 같은 약점을 보완하려는 맥락에서 이 학습시스템은 학습자가 스스로 학습한 후 그 결과를 평가 문제나 한국어 철자/문법 검사기를 통해 즉각적으로 확인해 보고 부족한 내용을 공부할 수 있도록 한다.
인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 급격히 증가하는 생의학 분야 비정형 텍스트에서 핵심적 내용을 추출할 수 있는 기계학습 기반 정보 추출시스템을 구축하기 위한 언어자원 수집 및 통합적 구조화 방안을 제안한다. 제안된 방법은 정보 추출 시스템을 크게 개체명 인식과 개체명 간 관계 추출 시스템으로 구분하고, 각각의 시스템에 적합한 학습데이터를 구성하기 위해 생의학 분야 개체명 사전과 학습 집합을 수집한다. 그리고 수집된 해당 자원들의 특성을 분석하여 개체 구별을 위해 필수적으로 포함시켜야 할 항목들을 도출하고 이를 통해 시스템 학습과정에서 사용될 학습 데이터를 구성하기 위한 항목을 선정한다. 이와 같이 선정된 학습데이터의 구성 내용에 따라 수집된 자원들을 가공하여 학습 데이터를 구축한다. 본 연구에서는 생의학 분야의 하위 분야인 유전자, 단백질, 질병, 약물 4개 분야에 대한 개체명 사전과 학습 집합을 수집하여 각각을 학습 데이터로 구축하였으며, 개체명 사전을 통해 구축된 개체명 인식용 학습 데이터를 대상으로 개체명 수용 범위를 측정하기 위한 검증 과정을 수행하였다.
웹 문서는 일반 문서들과 달리 자유로운 형식으로 기술되어 있고, 원문에 태그나 코드 등 불필요한 내용들을 많이 포함하고 있어 언어 처리에 바로 사용하기에 적합하지 못하다. 본 논문은 인덱싱 대상 문서로 사용되는 웹 문서를 자동으로 수집하여, 문장 단위로 정렬된 문서로 제작, 관리하는 통합 전처리 시스템인 Web Tagger의 구조와 전처리 방법을 소개한다. Web Tagger는 문서 정제, 문장 분할, 띄어쓰기의 과정을 거쳐 웹 문서에서 표준화된 정보를 추출하고, 형태소 분석기를 포함한 응용 시스템의 목적에 맞게 XML 형식의 원문 코퍼스를 자동으로 생성하고 관리한다. '정규문법(Regexp)', '휴리스틱', '품사 인덱스 참조', 'C4.5를 사용한 학습 규칙' 등의 다양한 전처리 기법은 형태소 분석 정확도 향상과 시스템 안정성 보장에 기여한다.
본 논문에서는 자바 언어를 학습하는데 있어 효율성을 증가시키기 위해 인터넷 기반 자율학습시스템이 제안되었다. 제안된 자율학습시스템은 JWP(Java Web Player)라고 불리며 Java Web Start 기술을 활용하여 웹상에서 실행이 가능한 자바 애플리케이션 프로그램이다. 또한 본 논문에서는 컴퓨터 언어를 학습하는데 있어 3가지 중요한 일련의 과정인 개념학습과정, 프로그래밍 실습과정, 그리고 학습 성취도 평가과정을 Java Web Start 기술을 이용하여 JWP에 통합하였다. 제안된 시스템은 학습과정을 교육공학적인 측면에서 멀티미디어 요소를 강화하였기 때문에 학습자가 흥미를 가지고 자발적으로 학습을 할 수 있도록 설계되었다. 더욱이 JWP 에는 효율적인 자바 언어 학습을 위해 학습내용에 대한 설명이 음성으로 출력되며, 이때 이와 관련된 이미지와 텍스트들이 동기화되어 동시에 화면에 표시된다. 더욱이 소스파일의 코딩, 에디팅, 실행 그리고 디버깅 등을 쉽게 할 수 있는 컴파일러가 삽입되어 있어 편리한 자바 언어 실습환경을 제공한다. 마지막으로 각 단원별 돌발퀴즈와 마무리 테스트를 통하여 학습자가 자신의 학습상황을 체크하여 반복학습을 할 수 있도록 유도하였다.
현재 초등학교에서는 이루어지는 영어 교육은 기본적인 의사소통 능력을 기르기 위해 언어의 4기능(듣기, 말하기, 읽기, 쓰기)을 통합적으로 사용할 수 있도록 내용이 구성되어 있다. 그러나 6학년 영어 쓰기 학습 내용의 구성을 보면, 영어 문장 쓰기 학습은 하고 있으나 단순히 문장 따라 쓰기, 단어 넣어 문장 완성하기 등으로 한정되어 있고, 영어 쓰기 학습을 할 시간이 절대적으로 부족하다. 또한, 학생들의 영어 쓰기 학습은 영어 단어 암기 학습으로 생각하여 영어 쓰기 학습에 대해 부정적인 생각을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구자는 웹을 기반으로 한 협동 영어 쓰기 학습 시스템을 개발하여 시간과 장소의 제약 없이 정규 수업 시간 외에 방과 후 시간 또는 가정에서 학습할 수 있도록 하였다. 또한, 학생들은 시스템을 활용해 자신의 생각을 영어로 표현하고, 동료들과의 협동학습을 통해 영어 쓰기 활동에 적극적으로 참여한 결과 영어 쓰기의 정의적 영역과 영어 쓰기 능력에 향상되었다.
본 연구는 대학 교육에 있어서 실시간 온라인 교육의 상호작용 수준을 확인하고 상호작용적 요소가 무엇인지를 탐색하는 목적을 지닌다. 이를 위해 혼합연구 방법을 활용하였다. 연구 결과, 상호작용 수준에 대해 대학의 학습자들은 면대면 교육이 실시간 온라인 교육보다 상호작용이 효과적으로 이루어질 수 있다고 인식하였다. 실시간 온라인 교육은 비실시간 온라인 교육보다 교수자와 학습자, 학습자 간 상호작용이 보다 잘 이루어질 수 있다고 인식하고 있었다. 실시간 온라인 교육에서 상호작용에 영향을 미치는 요소로는 소그룹 활동과 스캐폴딩, 의사소통 통로의 다양화, 학습자 질문을 학습 내용에 통합 반영하는 것으로 나타났다. 실시간 온라인 교육에서 상호작용을 저해하는 요소에는 교수자와 학습자 간 느껴지는 거리감, 학습자 간 낮은 친밀감, 내용이나 지식 전달 중심의 교육, 비언어적 의사소통 정보의 제한, 안정적이지 못한 시스템이나 마이크의 잘못된 사용 등으로 나타났다. 상호작용 촉진을 위한 필요 요소로는 상호작용적 수업 활동 등이 제시되었다. 이상의 결과를 기반으로 상호작용이 보다 효과적으로 이루어지기 위해 어떠한 노력이 필요한지를 교수학습 방법과 활동, 도구 및 시스템, 환경 측면에서 제안하고자 하였다.
웹 문서는 일반 문서들과 달리 자유로운 형식으로 기술되어 있고, 원문에 태그나 코드 등 불필요한 내용들을 많이 포함하고 있어 언어 처리에 바로 사용하기에 적합하지 못하다. 본 논문은 인덱싱 대상 문서로 사용되는 웹 문서를 자동으로 수집하여, 문장 단위로 정렬된 문서로 제작, 관리하는 통합 전처리 시스템인 Web Tagger의 구조와 전처리 방법을 소개한다. Web Tagger는 문서 정제, 문장 분할, 띄어쓰기의 과정을 거쳐 웹 문서에서 표준화된 정보를 추출하고, 형태소 분석기를 포함한 응용 시스템의 목적에 맞게 XML형식의 원문 코퍼스를 자동으로 생성하고 관리한다. '정규문법(Regexp)', '휴리스틱', '품사 인덱스 참조', 'C4.5를 사용한 학습 규칙' 등의 다양한 전처리 기법은 형태소 분석 정확도 향상과 시스템 안정성 보장에 기여한다.
과학교육과정에서 과학의 본성은 교육의 중심에 있었으며, 특히 과학영재교육에서의 중요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 과학영재들의 과학의 본성에 대한 개념구조가 어떻게 형성되어있는지의 연구는 많지 않다. 이 연구에서는 언어 네트워크 분석법을 통해 중학교 과학영재의 사실, 가설, 이론, 법칙 그리고 과학적인 것의 의미에 대한 이들의 인식을 탐색하는 것을 목표로 하였다. 연구 목적 달성을 위해 개방형 검사지에서 얻은 응답들을 언어 네트워크 분석법을 통해 분석하였다. 연구 참여자들의 총 110명의 대학부설 과학영재교육원 소속 중학교 과학영재들이 연구에 참여하였으며 이들의 응답에 의해 5가지의 언어 네트워크를 얻었다. 네트워크 분석결과 이들이 인식하고 있는 사실은 증명여부와 실제성 문제, 가설은 잠정성과 불확실성, 이론은 실험에 의해 증명된 가설이라는 통념, 법칙은 절대성과 권위를 상징하는 언어들, 과학적인 것은 사실근거, 증명 가능여부, 정확하고 논리적인 이론체계 동반을 가장 중요한 인식의 핵으로 하고 있었다. 통합네트워크 분석결과, 연구에 참여한 중학교 과학영재들은 절대주의적이고 논리-실증주의적인 과학관을 형성하고 있는 것을 알 수 있었다. 이 연구에 활용된 언어 네트워크 분석법은 학습자의 보이지 않는 특정 내용을 어떤 방식으로 인식하여 개념구조를 형성하고 있는지 시각화하고, 학습자 개개인 및 지식별 통합적 정신모형을 구축하는데 유용할 것으로 기대된다.
정신지체학습들의 과학학습 참여도를 높이기 위한 방안을 모색하기 위하여 중학교 1학년 통합학급에서 정신지체학생의 과학학습을 분석하였다. 힘과 파동 관련 내용에 대한 12차시 수업을 녹화하여 분석하였다. 통합학급의 일상적인 과학학습 활동의 공유 수준을 '소외', '지연', '동조'로 구분하였을 때 공유 수준에 따라 정신지체 학생이 학습 참여도의 변화를 보인 사례들이 많이 나타났다. 과학학습 활동의 공유수준이 '소외'나 '지연'인 상황에서는 정신지체 학생의 학습참여도가 초반에는 적극적 참여를 보였으나 후반에는 소극적이거나 형식적 혹은 비참여로 변화하는 사례가 나타났다. 과학학습 활동의 공유 수준이 '동조'인 상황에서는 정신지체학생이 과학학습 참여도가 증가하는 사례가 나타났다. 교사중심활동과 학생중심활동에서 과학학습 활동의 공유 수준의 전개 양상이 다르게 나타난 사례가 있었다. 교사중심활동에서는 활동의 흐름이 단일하게 나타나 정신지체학생의 과학학습 활동 공유수준이 '지연'일 때 보충할 수 있는 기회가 없어 '소외'되는 결과가 보였다. 학생중심활동에서는 구성원마다 과학학습 활동의 흐름이 다르게 나타나 정신지체학생이 '지연'되더라도 '동조'될 수 있는 기회가 있었다. 또한 교사중심활동에서는 교사의 반복된 언어와 구체적 그림이 제시될 때, 학생중심활동에서는 동료들과 긍정적인 관계가 형성되고 적절한 중재가 있을 때 정신지체학생이 '동조'되었다. 정신지체학생의 과학 학습의 질적인 참여와 성취를 높이기 위해서 활동의 공유 수준을 높이기 위한 방법적 고려를 할 필요가 있다는 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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