최근 자연어 처리 분야에서 기계학습 독해 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 그 중에서 한국어 기계독해 학습을 통해 문제풀이에 적용한 사례를 찾아보기 힘들었다. 기존 연구에서도 수능 영어와 수능 수학 문제를 인공지능(AI) 모델을 활용하여 문제풀이에 적용했던 사례는 있었지만, 수능 국어에 이를 적용하였던 사례는 존재하지 않았다. 또한, 수능 영어와 수능 수학 문제를 AI 문제풀이를 통해 도출한 결괏값이 각각 12점, 16점으로 객관식이라는 수능의 특수성을 고려했을 때 기대에 못 미치는 결과를 나타냈다. 이에 본 논문은 한국어 기계독해 데이터셋을 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 학습하여 수능 국어 문제 풀이에 적용하였다. 이를 위해 객관식으로 이루어진 수능 문항의 각각의 선택지들을 질문 형태로 변형하여 모델이 답을 도출해낼 수 있도록 데이터셋을 변형하였다. 또한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)가 가진 입력값 개수의 한계를 극복하기 위해 더 큰 입력값을 처리할 수 있는 트랜스포머 기반 모델 중에서 한국어 기계독해 학습에 적합한 KoBigBird를 사전학습모델로 설정하여 성능을 높였다.
본 논문은 웹 상에서 자기 주도적 문제풀이 학습을 통하여 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수학교과의 학습목표 및 내용, 관련된 학습자료를 탐색하고, 교수자나 다근 학습자와 서로 상호작용을 하여 문제를 해결하기 위한 원격강의 프로그램을 개발하고자 일반적인 멀티미디어 체계적 교수설계 모형을 기초로 웹 기반 코스웨어 설계모형을 제시하고 학습자 중심의 실시간 수학문제 풀이 원격학습 시스템을 구현하였다. 이는 웹 기반의 수학 코스웨어 및 텍스트 모드로 제작 설계되었으며 자기 주도적인 수학 문제 풀이 단계학습을 목적으로 한다.
본 논문은 웹 상에서 학습자 중심의 문제풀이 단계학습을 통하여 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수학 교과의 학습목표 및 내용, 관련된 학습자료를 탐색하고, 교수자나 다른 학습자와 서로 상호작용을 하여 문제를 해결하기 위한 원격강의 프로그램을 개발하고자 일반적인 멀티미디어 체계적 교수설계 모형을 기초로 웹 기반 코스웨어 설계모형을 제시하고 학습자 중심의 실시간 수학 문제풀이 원격학습 시스템을 구현하였다. 이는 웹 기반의 수학 코스웨어 및 텍스트 모드로 제작 설계되었으며 웹 기반 학습자 중심의 수학 문제풀이 단계학습을 목적으로 한다.
대학수학 학습지도에서 문제풀이가 잘못된 경우를 9개 영역으로 분류하고 각 영역마다 잘못이 일어나는 과정에 대한 세부 문항과 내용을 제시하고 오류를 지적해보도록 유도하며 올바른 문제풀이에 이르는 길을 확인하는 기회를 갖도록 한다. 이들 학습자료가 주는 중요한 의미를 여덟 가지로 요약하여 대학수학의 이해에 도움을 주고 대학수학 학습의 동기부여와 흥미를 느끼도록 안내하며 잘못된 풀이나 실수의 확인이 중요함을 일깨우고 분석하게 하여 깊이 있고 여유로운 수학학습을 생각할 기회를 제공한다.
본 논문에서는 Java/SWING을 이용한 인터넷 기반의 원격 시험 시스템의 설계와 구현을 제시한다. 본 시스템은 문제를 출제하는 문제 출제부와 문제를 풀이하는 문제 풀이부와 문제 풀이한 결과를 참조할 수 있는 문제 평가부로 구성된다 문제 풀이부는 2-tier 구조를 갖는 자바 애플리케이션으로 문제 풀이부와 평가부는 3-tier 구조를 갖는 자바 애플릿으로 구현한다. 데이터베이스의 처리는 Java의JDBC API를 이용하여 프로그래밍함으로써 특정 데이터베이스 시스템에 의존하지 않고 범용의 데이터베이스 처리가 되도록 한다. 본 논문에서의 원격 시험 시스템은 각종 성적 평가를 위하여 이용할 수 있으며, 기존의 필기 시험의 대치 또는 인터넷에 기반한 설문조사를 시행하는 시스템으로의 전환도 가능하여 다양한 분야에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
설명 기반 학습은 시스템 성능향상에 필요한 탐색 제어 지식을 학습하는 방법으로 많이 이용되고 있다. EBL은 과거의 문제풀이 과정을 일반화하여 학습한 다음 이와 유사한 상황이 발생할 경우, 문제풀이를 거치지 않고 학습된 해답을 신속하게 제시하여 성능을 향상시킨다. 그러나 새로운 문제 해결이 과거 문제 풀이 해답에 의존할 경우, 그에 대한 해답을 신속히 구할 수는 있지만 해답의 질은 학습 결과에 의존하지 않을 때보다 오히려 못할 수 있다. 이러한 현상을masking효과라고 한다. 본 논문에서는 의존성 구조를 학습, 이용하여 이러한 masking 효과를 축소하고자 한다. 의존성 구조는 현 상태에서 선택된 연산자가 이후의 문제 풀이에 끼치는 영향을 포함하는 구조로서, 이후 유사한 상황에 대해 선택될 연산자의 적합성 및 효율성을 평가하는 기준으로 사용될 수 있다는 점에서 masking 효과를 축소할 수 있다.
본 논문에서는 서술형 수학 문제의 자동 풀이 기술 개발을 위한 데이터 증강 기법인 MOO 를 제안한다. 서술형 수학 문제는 일상에서의 상황을 수학적으로 기술한 자연어 문제로, 인공지능 모델로 이 문제를 풀이하는 기술은 활용 가능성이 높아 국내외에서 다양하게 연구되고 있으나 데이터의 부족으로 인해 성능 향상에서의 한계가 늘 존재해 왔다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 시중의 수학 문제들을 수집하여 템플릿을 구축하고, 템플릿에 적합한 풀이계획을 생성할 수 있는 중간 언어인 MOOLang 을 통해 생성된 문제에 대응하는 Python 코드 형태의 풀이와 정답을 생성할 수 있는 데이터 증강 방법을 고안하였다. 이 기법을 통해 생성된 데이터로 기존의 최고 성능 모델인 KoEPT를 통해 학습을 시도해본 결과, 생성된 데이터셋을 통해 모델이 원활하게 데이터셋의 분포를 학습할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 웹 상에서 자기 주도적 학습 능력을 필요로 하는 수학의 개념적 학습을 멀티미디어 체계적인 웹 기반 코스웨어 설계모형을 제시하였으며 학습자 중심의 교육 방법으로 원격지에서 멀티미디어 요소를 웹 기반으로 하는 실시간 수학문제 풀이 원격교육 시스템을 구현하였다. 이는 웹 기반의 수학 코스웨어(Coureware) 및 텍스트 모드로 제작 설계되었다. 이 수학 문제 풀이 원격교육 시스템은 자기 주도적 수학문제 푼이 단계학습을 목적으로 한다.
최근 네트웤의 발달로 웹기반 강의시스템과 문제풀이 학습법이 많이 도입되고 있다. 이 학습법은 물리적 폐쇄성을 극복하고 학습자의 편이성을 제공하고, 학습자와 교수자간 상호작용성을 높일 수 있으므로 학습효과를 최대로 고양시킬 수 있다. 현재 웹 기반용 학습시스템들은 많이 개발되어 있으나 온라인에서 학습할 수 있는 실습교과목에 대한 교수-학습 모형 개발은 미흡한 편이다. 본 논문에서는 사례로서 실습교과목을 위한 실습문제풀이학습시스템을 위한 교수설계모형을 제안한다.
본 연구에서는 분수의 연산과 크기 비교에서 맥락 문제와 비맥락 문제에 대한 학생들의 성취도와 해결 방법을 비교 분석하였다. 이를 위해 6학년 193명을 연구대상으로 선정하였고, 맥락 비맥락 문제를 각각 7문항씩 검사도구로 이용하였다. 또 이 중 9명을 대상으로 심층 면담을 실시하였다. 연구 결과, 분수에서 맥락 문제와 비맥락 문제 사이에 성취도 차이를 보였다. 그리고 맥락 문제와 비맥락 문제해결 방법에서도 차이를 보였다. 비맥락 문제의 풀이에서는 분수 계산 알고리즘을 이용한 해결 방법이 대부분 나타났고, 맥락 문제의 풀이에서는 다양한 해결 방법이 나타났다. 예를 들면, 분수의 곱셈이나 나눗셈에서는 비례식을 이용한 풀이 및 비의 개념을 이용한 풀이, 분수에 자연수의 곱셈 나눗셈을 이용한 풀이 등 학생들의 사전 경험이나 직관에 의한 해결 방법이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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