본 연구에서는 국내 교육학 연구에서 거의 사용되지 않던 머신 러닝 기술을 과학 교육 연구에 접목하여, 학생들의 과학 논변 활동에서 나타나는 논변의 구성 요소를 분석하는 과정을 자동화할 수 있는 가능성을 탐색해보았다. 학습 데이터로는 Toulmin이 제안하였던 틀에 따라 학생들의 과학 논변 구성 요소를 코딩한 국내 선행 문헌 18건을 수합하고 정리하여 990개의 문장을 추출하였으며, 테스트 데이터로는 실제 교실 환경에서 발화된 과학 논변 전사 데이터를 사용하여 483개의 문장을 추출하고 연구자들이 사전 코딩을 수행하였다. Python의 'KoNLPy' 패키지와 '꼬꼬마(Kkma)' 모듈을 사용한 한국어 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 개별 논변을 구성하는 단어와 형태소를 분석하였으며, 연구자 2인과 국어교육 석사학위 소지자 1인의 검토 과정을 거쳤다. 총 1,473개의 문장에 대한 논변-형태소:품사 행렬을 만든 후에 다섯 가지 방법으로 머신 러닝을 수행하고 생성된 예측 모델과 연구자의 사전 코딩을 비교한 결과, 개별 문장의 형태소만을 고려하였을 때에는 k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 54%의 일치도(${\kappa}=0.22$)를 보임으로써 가장 우수하였다. 직전 문장이 어떻게 코딩되어 있는지에 관한 정보가 주어졌을 때, k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 55%의 일치도(${\kappa}=0.24$)를 보였으며 다른 머신 러닝 기법에서도 전반적으로 일치도가 상승하였다. 더 나아가, 본 연구의 결과는 과학 논변 활동의 분석에서 개별문장을 고려하는 단순한 방법이 어느 정도 유용함과 동시에, 담화의 맥락을 고려하는 것 또한 필요함을 데이터에 기반하여 보여주었다. 또한 머신 러닝을 통해 교실에서 한국어로 이루어진 과학 논변 활동을 분석하여 연구자와 교사들에게 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.
HMM 기반 음성합성시스템은 성능향상을 위해 일반적으로 대용량 음성 DB로부터 생성된 문맥의존 tri-phone을 이용한다. 그리고 대용량 DB의 경량화를 위해서 문맥의존정보를 이용하여 결정트리 방식으로 발화특성이 유사한 문맥의존음소들을 군집화한다. 군집화에 사용하는 문맥의존정보는 음소열 뿐만 아니라 운율정보도 포함하는데 이는 합성음의 자연성이 끊어 읽기, 억양패턴, 음의 장단과 같은 운율에 의해 크게 좌우되기 때문이다. 그러나 복잡한 운율정보를 사용할 경우 훈련과정에 포함되지 않은 문맥의존음소는 하나의 대표값으로 평활화되며 이로 인해 합성음의 자연성이 크게 저하된다. 본 논문에서는 합성음의 자연성을 향상시키기 위해 복잡한 운율정보 대신 억양 변화를 상승, 평탄, 하강으로 구분함으로써 운율정보표현을 간소화시킨 운율경계정보를 포함하는 문맥의존정보에 대한 문맥질의, 그리고 해당 질의의 패턴을 정의하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 세 가지 운율경계정보를 포함한 문맥의존정보를 이용하여 합성음을 생성하고 MOS평가를 수행한 결과 운율경계정보를 이용한 HMM기반 한국어 TTS 합성음의 자연성이 향상됨을 확인하였다.
학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.
이 연구는 초등학생의 과학 수업 대화 및 글쓰기에 구현된 언어 표현의 국어 문법적 특성에 근거하여 그들의 과학적 의사소통 능력의 양상을 조사하였다. Brown et al. (2010)의 증거에 기반한 추론 프레임웍을 순환학습모형에 접목하여 작성한 수업안을 초등학교 5학년을 대상으로 "날씨와 우리 생활" 단원에 적용하였다. 수업 대화에 활발히 참여한 학생 8명의 대화 전사본과 그 학생들의 과학 글쓰기 문장을 연구 자료로 활용하였으며, 텍스트의 내용 및 논리 관계 분석 방법을 적용하여 문법적 특성을 조사하였다. 연구에 참여한 초등학생들은 데이터 분석, 증거 해석, 규칙 적용, 설명 구성 등의 맥락에서 사용되는 과학 언어의 문법적 구조와 일치하지 않는 언어 사용의 양상을 보였다. 그러나 부분적으로 명사화 방식의 문법적 은유를 사용하거나, 적절한 인과 관계의 문법 구조를 사용한 글쓰기 사례도 제시되었다. 교사의 교수법적 안내 발화나 교과서 텍스트의 문법 구조를 통해 학생들이 과학의 문화에서 사용되는 언어 활동의 양태를 경험하면 초등학생도 유사한 과학적 말하기와 글쓰기를 나타낼 수 있었다. 학생들이 증거에 기반한 추론에 근거한 과학지식 구성의 맥락에 적절한 언어 사용 이해와 이에 대한 문식 기능을 습득할 수 있게 하려면, 과학 학습에 관한 언어 사용 모델을 접할 기회를 충분히 제공해 주는 것이 필요함을 논의하였다.
스프레드시트를 활용한 인공신경망 교육을 통해, 비전공자 학부생들은 인공신경망의 동작 원리을 이해하며 자신만의 인공신경망 SW를 개발할 수 있다. 여기서, 인공신경망의 동작 원리 교육은 훈련데이터의 생성과 정답 라벨의 할당부터 시작한다. 이후, 인공 뉴런의 발화 및 활성화 함수, 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들로부터 계산되는 출력값을 학습한다. 마지막으로, 최초 정의된 각 훈련데이터의 정답 라벨과 인공신경망이 계산한 출력값 간 오차를 계산하는 과정을 학습하고 오차제곱의 총합을 최소화하는 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들이 계산되는 과정을 학습한다. 스프레드시트를 활용한 인공신경망 동작 원리 교육을 비전공자 학부생 대상으로 실시하였다. 그리고 이미지 훈련데이터와 기초 인공신경망 개발 결과를 수집하였다. 본 논문에서는 12화소 크기의 소용량 이미지로 두 가지 훈련데이터와 해당 인공신경망 SW를 수집한 결과를 분석하고, 수집한 훈련데이터를 Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구에 활용하는 방법과 실행 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 초등학교 과학 모델링 수업에서 구성원들의 협력적 참여를 위해 노력했던 리더의 행위주체적 모습과 그 발현 맥락을 탐색하고, 집단적 행위주체성으로의 발전이 좌절된 맥락에 대해 분석하였다. 연구 참여자는 초등학교 5학년 1개 학급 학생 22명과 교사 1명이었으며, 학생들의 행위주체성은 수업과 인터뷰에서 나타난 발화 및 행동을 통해 분석되었다. 연구 결과, 수업 초반 리더는 권위자로서 많은 권력을 가지고 활동을 주도하였고, 이에 따라 비협력적 참여 형태가 나타났다. 그러나 수업 중반부터는 문제에 대한 해결책 파악과 개인적 경험 성찰, 연구자와의 인터뷰를 통해 소집단을 돕는 선생님으로서의 정체성을 갖고 행위주체성을 발현하게 되었다. 리더의 행위주체적인 행동은 다음과 같이 3가지 측면으로 분류할 수 있다. 첫째, 인지적 측면에서 자신의 지식을 공유하여 구성원들과의 지식 격차를 줄임으로써 구성원들이 모델링에 참여할 수 있도록 도왔다. 둘째, 규범적 측면에서 모든 학생들에게 평등한 발언권을 주기 위해 소집단의 규칙을 만들어 그들이 모두 모델링에 참여하게 했다. 셋째, 감정적 측면에서 구성원들의 기여를 인정하고 그들의 자신감을 높여 줌으로써 참여를 촉진했다. 이와 같이 리더의 행위주체성은 다양한 모습으로 나타나, 일시적으로 소집단의 권력 위계를 완화시키고 협력적인 참여 형태를 만드는 데 영향을 미쳤다. 그러나, 리더의 행위주체성이 집단적 행위주체성으로 발전되기에는 한계가 있었는데, 리더의 권력이 제한적으로 재분배되었고, 구성원들이 자신을 리더와 동등한 권위를 가진 사람으로 위치 짓지 못했기 때문이었다. 또한, 리더는 협력적 참여를 위한 구조적 지원이 부족함을 인지하고 행위주체성이 좌절되었으며, 이전의 비협력적 참여 형태로 돌아가게 되었다. 연구 결과는 리더의 행위주체성 발현을 지속시키기 위해서는 교실의 구조적 개선이 필요함을 시사하며, 리더 개인뿐만 아니라 소집단의 모든 구성원들 및 교사와의 협력을 통해 집단적 행위주체성으로 발전되어야 함을 제안한다. 이 연구는 학생들의 행위주체성 발현을 지원하는 방법에 대한 이해를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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