컴퓨터 과학에 대한 연구를 볼 때, 컴퓨터 과학의 순수 이론에 대한 연구가 대부분이며, 컴퓨터 과학을 교육하기 위한 교과 교육에 대한 연구는 다른 학문 분야에 비해 적은 실정이다. 이 논문에서는 교육 평가가 교수-학습, 학습과정, 학생의 학업 성취에 미치는 영향이 깊음을 인지하고, Conputing Curricula 2001에서 분류한 컴퓨터 내용학을 중심으로 각 내용학 영역이 궁극적으로 도달해야 할 평가 목표를 제시하고 컴퓨터 내용학이 지녀야 할 평가의 지향점을 찾아내고자 한다.
“초등학교 수학의 주된 목표는 수 감각 개발이 되어야 한다” 는 Everybody Counts (1989)의 진술에서 알 수 있듯 수 감각은 최근 그 중요성이 강조되고 있으며, 수학교육의 목표와 내용을 대표하는 용어가 되고 있다. 이는 지금까지 교실에서 이루어진 연산 중심수업에 대한 반성이고, 의미 부여 학습을 강조하는 현재 진행중인 교육과정 개혁 움직임에서 쉽게 찾아 볼 수 있다. 그러나 아직 수 감각이라는 용어에 대한 명확한 정의가 내려져 있지 않을뿐더러 그 하위 구성요소를 분류하는데도 문헌마다 서로 일치하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 문헌에 나타난 수 감각의 정의와 그 하위 구성요소들을 고찰해 보고, 아동들에게 수 감각을 길러주기 위한 수학 학습에 대해 알아본다.
본 연구의 목적은 초등학교에서 개발 시행된 서술형 평가 문항의 내용타당도를 분석하는데 있으며, 이 평가 문항들의 개선을 위한 기초자료를 제시하는데 연구의 의의가 있다. 이를 위하여 여러 초등학교의 서술형 평가문항을 수집하고, 이원분류표의 평가목표와 문항의 평가목표가 요구하는 행동소를 비율차 검정하였다. 분석의 결과 교사가 제작한 서술형 평가문항은 '지식', '이해'를 주로 측정하고 있으며, 행동영역의 내용타당도가 낮음을 확인하였다. 내용타당도가 낮은 결과를 설명하기 위해 9명의 초등 교사를 대상으로 면담을 실시하였다. 면담의 결과 초등학교 과학과 서술형 평가문항의 내용타당도 확보를 저해하는 요인으로 교사내적요인과 교사외적요인을 추출하였다. 교사내적요인에는 바르지 않은 이원분류표의 작성법, 초등학생의 발달 단계 고려, 난이도, 채점의 용이성, 경로의존성 등이 포함되었다. 그리고 교사외적으로는 교육과정 및 학부모 그리고 행정적 요소 등이었다. 이상의 결과를 바탕으로 과학교사의 서술형 평가전문성을 위한 요인들을 제언하였다.
본 논문에서는 정지하고 있는 배경에서 움직이는 목표물을 식별하기 위해 PDR(pulse doppler radar)을 이용하여 수집한 복소수 신호를 처리하는 복소수 SVM(support vector machine)을 제안한다. SVM은 패턴인식 분야에서 널리 이용되나 분류에 이용되는 특징이 대부분 실수 데이터이다. 제안된 복소수 SVM은 실수 데이터, 허수 데이터 정보와 실수부와 허수부 사이의 교차 정보를 모두 이용하여 이동하는 목표물의 분류를 수행한다. 복소수 SVM을 설계하기 위해 최적화 조건 적용 시 실수축과 허수축에 대한 슬랙변수를 고려하였고, 복소수 데이터에 대한 KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 조건을 이용하였다. 또한 복소수 거리를 이용한 RBF(radial basis function)를 커널함수로 적용하였다. 제안된 복소수 SVM의 성능을 평가하기 위해 PDR 센서로 수집된 복소 데이터를 기존의 SVM과 복소수 SVM을 이용하여 분류한 결과 기존의 SVM에 비해 복소수 SVM의 식별결과가 개와 사람 각각 8%, 10% 향상되었다.
과학자들은 연구 과정에서 다양한 시각적 표상을 다양한 방식으로 활용한다. 과학 교수 학습 과정에서도 시각적 표상은 과학 개념을 가르치거나 이해하기 위한 수단으로, 또 학생의 과학적 사고를 촉진하고, 탐구 능력을 증진시키기 위한 도구로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 과학 교수 학습 과정에서 효과적인 시각적 표상 활용을 촉진하고, 체계적인 과학교육 연구의 기초를 제공하고자 하는 목적으로 시각적 표상능력의 교육목표 분류체계(visual representation competence taxonomy: VRC-T)를 개발하였다. VRC-T는 시각적 표상 유형과 인지 과정, 2개 차원으로 구성하였고, 선행 연구를 고찰하여 초기 모형을 개발한 뒤 교사 중심의 타당도 검토 결과, 전문가 중심의 타당도 검토 결과를 반영하여 최종 모형을 개발하였다. 최종 모형에서 시각적 표상 유형은 크게 '기술적 표상', '과정적 표상', '설명적 표상'으로 구분하였으며, 시각적 표상의 인지 과정은 크게 '해석하기', '통합하기', '구성하기'로 구분하였다. VRC-T의 타당화 과정과 각 세부 범주의 개요 및 예시를 설명하였고 가능한 활용 방안을 제안하였다.
이 연구는 오늘날 대부분의 도서관 홈페이지 상에 설정된 분류 관련 탐색장치들이 자료분류의 목적(분류의 본질적인 역할은 자료를 주제적으로 밀접하게 연관시키는 탁월한 브라우징 효과이고 또한 목록상에서 검색요소(색인어)의 역할도 하게 되는 것이다)을 제대로 하지 못하는 것을 발견하고 그 개선책을 제시하고자 하는데 의의를 두고 있다. 구체적으로는 DDC를 사용하는 상당수의 국내외 도서관 홈페이지를 방문하여 먼저 세부 항목을 마련하여 분류기호 탐색장치의 문제점들을 분석하고 평가한 다음, 그 내용을 토대로 바람직한 개선방안을 제시하고자 하는데, 특히 분류브라우징(주제의 계층적 접근이 가능하도록 만든 장치) 관련 장치를 유용하게 하기 위한 수단으로 DDC(1000구분 : 요목표)를 한국 실정에 맞게 조정 변개하였다. 분류의 탐색요소로서의 기능과 브라우징 역할은 홈페이지 검색장치에서 상호 유기적으로 작용하도록 설계되어야 시너지 효과를 기대할 수 있다고 판단되기 때문이다.
본 논문에서는 감정 분류 성능 향상을 위한 초거대 언어모델로부터의 추론 데이터셋 활용 방안을 제안한다. 이 방안은 Google Research의 'Chain of Thought'에서 영감을 받아 이를 적용하였으며, 추론 데이터는 ChatGPT와 같은 초거대 언어 모델로 생성하였다. 본 논문의 목표는 머신러닝 모델이 추론 데이터를 이해하고 적용하는 능력을 활용하여, 감정 분류 작업의 성능을 향상시키는 것이다. 초거대 언어 모델(ChatGPT)로부터 추출한 추론 데이터셋을 활용하여 감정 분류 모델을 훈련하였으며, 이 모델은 감정 분류 작업에서 향상된 성능을 보였다. 이를 통해 추론 데이터셋이 감정 분류에 있어서 큰 가치를 가질 수 있음을 증명하였다. 또한, 이 연구는 기존에 감정 분류 작업에 사용되던 데이터셋만을 활용한 모델과 비교하였을 때, 추론 데이터를 활용한 모델이 더 높은 성능을 보였음을 증명한다. 이 연구를 통해, 적은 비용으로 초거대 언어모델로부터 생성된 추론 데이터셋의 활용 가능성을 보여주고, 감정 분류 작업 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 제시한 방안은 감정 분류뿐만 아니라 다른 자연어처리 분야에서도 활용될 수 있으며, 더욱 정교한 자연어 이해와 처리가 가능함을 시사한다.
커널(Kernel)을 이용한 분류 방법은 넓은 마진(large margin) 분류기로서 SVM(Support Vector Machine)을 주로 사용하게 된다 하지만, 이 방법은 라그랑제 파라미터(Lagrange Parameter)의 최적화 과정을 포함함으로써 학습 과정을 쉽지 않게 만든다. 이 최적화 과정은 특히 DNA computing과 같은 단순한 과정의 설계를 통해 결과를 얻어야 하는 새로운 계산 모델에 커널을 적용하고자 했을 경우 큰 장벽이 된다. 본 논문에서는 넓은 마진을 목표로 하는 최적화 과정이 아닌 다른 라벨(label)의 데이터간의 경계 파악을 위한 간단한 커널 갱신 방법의 도입을 통해 분류기를 설계한다. 이 방법을 가우시안 커널에 적용시켜 본 결과, 반복을 통해 데이터의 구조를 찾아갈 수 있는 특성을 보여주며, 결국 넓은 마진의 최적화된 파라미터를 찾게 됨을 보여준다. 본 논문에서는 이 최적화 방법을 DNA 분자를 이용한 커널 생성 모델인 DNA 커널에 적용시켰을 때 잘 알려진 AML/ALL 데이터를 잘 분류해 냄을 보여준다.
최대 엔트로피(Maximum Entropy)는 실증적 데이터에서 관찰된 잠재적인 여러 유용한 특징들을 기반으로 최대 엔트로피를 갖는 추정된 분포를 구축하기 위한 접근법이다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 시 혼잡한 흐름을 효율적으로 분류하기 위해 최대 엔트로피 알고리즘을 기반으로 한 새로운 네트워크 흐름 분류 모델을 제안한다. 제안한 알고리즘이 기존의 방법들 보다 높은 분류 정확도를 나타내는 것을 목표로 네트워크 서비스 시 효율성을 높이고자 한다.
대화 상태 추적(Dialogue State Tracking)은 특정 목적을 달성하기 위한 대화 시스템인 목적 지향 대화 시스템의 핵심 부분으로, 대화에서 표현된 사용자의 목적을 추출한다. 조기 위험 검출 시스템은 연속적으로 들어오는 정보를 바탕으로 분류 대상인지 아닌지를 판별하며, 정확도 저하를 피하면서 최대한 빠르게 분류하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 대화 상태 추적 시스템에서 나온 은닉층을 입력으로 하여 실시간으로 공황 장애 여부를 점진적으로 조기 분류하는 시스템과 조기 분류를 위한 새로운 손실 함수를 제안한다. 조기 위험 검출 시스템에 대화 상태인 belief state의 정보를 함께 사용했을 때, 큰 성능 향상을 보였으며 대화 상태가 조기 위험 검출에 필요한 정보를 담고 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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