본 연구는 쇼핑호스트의 스피치스타일을 분류해내고, 분류된 스피치스타일이 쇼핑호스트의 평가와 구매의도에 미치는 영향관계를 파악하고자 하였다. 쇼핑호스트의 스피치스타일이 쇼핑 호스트 평가에 미치는 영향에서 설파형의 고객지향성, 신뢰성, 적격성과 서술형의 적격성을 제외한 다른 스피치스타일은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 특히 가설에서 검증된 스피치스타일과 쇼핑 호스트 평가의 영향관계를 살펴보면 논증형, 표출형, 서술형 순으로 영향력이 나타나고 있다. 쇼핑호스트의 스피치스타일이 구매의도에 미치는 영향에서는 설파형, 서술형을 제외하고 논증형, 표출형에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 즉, 서술적이면서 주도적인 스피치스타일 보다 논리적으로 설득하면서 주어진 내용을 잘 표현하는 스피치스타일을 선호하고 있는 것으로 나타났다.
이 연구는 기계 번역을 활용하여 영어기반서술형 평가의 자동채점모델을 한국어 응답에 적용하는 방법의 효용감을 조사하기 위하여 이루어졌다. 이 연구를 위하여 예비생물교사 128명이 4문항으로 구성된 자연선택개념평가도구에 응답한 512개의 서술형응답을 활용하였다. 서술형응답은 한글맞춤법을 교정한 것과 교정하지 않은 학생들이 작성한 그대로의 응답 두 가지를 구글번역으로 번역하였다. 8가지 과학적 개념과 비과학적 개념을 채점하는 자동채점모델을 통해 생성한 4096개의 예측자료의 정확도를 독립적으로 수행한 전문가 채점자료와 비교하는 방법으로 확인하였다. 그 결과 컴퓨터로 채점한 점수와 전문가 채점점수의 평균값의 문항별 분포는 유의미한 차이가 없었다. 평균값을 활용하여 생성한 통계치들은 전문가 채점자료를 통하여 생성한 자료들과 유의미한 차이가 없었다. 학생별 점수의 Pearson 상관관계 계수를 확인한 결과 과학적 개념 점수는 0.848, 비과학적 개념 점수는 0.776이었다. 언어적으로 단순한 개념의 경우 채점자간 일치도 (kappa)가 0.8이상이었다. 이 결과는 기계 번역과 영어기반 서술형 평가의 자동채점모델이 우리나라 학생들의 자연선택개념문항을 채점하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 보여준다.
In this paper, descriptive assessment method for middle school mathematics was evaluated by developing a framework for designing and grading problems for descriptive assessment and analyzing the effectiveness of the problems. The new descriptive assessment problems were developed by reviewing the current 7th National Mathematics Curriculum of Korea and aligned mathematics textbooks to define a set of problem design principles and evaluation framework for the assessment strategy. The developed problems were first pilot tested and then revised based on the feedback from the test. The final version was field tested by 100 students in 7th grade middle school. After the field test, the problems were graded by two middle school math teachers and one math education researcher to determine the overall correlation between graders and also to analyze effectiveness of the evaluation framework of the test. This result of this study is expected to assist in the further development of descriptive problems and grading framework by providing a reference work for teachers to better understand the process and the limitations of executing the new assessment strategy.
본 연구의 목적은 초등학교 5학년 학생들이 가장 어려워하는 연산 중 하나인 분수 연산관련 서술형 평가 문항에서 나타내는 연산 능력과 오류 유형을 살펴봄으로써 초등학교 현장에서의 분수 연산에 대한 시사점을 제공하고자 한다. 연구 결과, 연구참여자들은 분수의 덧셈과 뺄셈 연산 보다 분수의 곱셈 연산 능력이 낮게 나타났다. 또한 서술형 평가 문항에 다양한 오류 유형이 나타났는데, 연산 능력별 차이에서는 상 집단 학생들은 '풀이 과정의 비약', 중 집단과 하 집단에서는 모두 '문항 이해의 오류'로 나타났다. 분수의 덧셈과 뺄셈에 대한 연산 능력은 분수의 곱셈 연산 능력에 영향을 주는 것으로 나타났는데, '문항에 대한 이해'와 '풀이 과정에 대한 이해'에서 나타난 오류가 곱셈 연산 능력에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구는 수학과 서술형 평가에서 나타난 중학교 2학년 학생들의 오류 유형을 문항별, 학습 수준별로 분석함으로써 효과적인 교수 학습 과정을 촉진하기 위한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 총 99명의 중학교 2학년 학생들의 문항 반응을 분석한 결과, 수학적 사고와 표현, 현실 맥락과 연결된 문항 혹은 수학 내용들이 연결된 문항 등에서 다양한 오류가 나타났으며 단일 오류뿐만 아니라 복합적인 오류 유형도 발견되었다. 학습 수준에 따라서도 상위 수준의 학생들은 복합적 오류 보다는 단일 오류가, 중하위 수준의 학생들은 복합적인 오류가 더 빈번히 나타났으며 오류 유형도 다양하였다. 이러한 결과는 문항의 유형별, 학습 수준별 학생들의 오류 패턴을 보여주는 것으로 향후 학생들의 오류를 수정하고 수학 학습을 촉진할 수 있는 서술형 평가 문항과 교수법 개발에 도움이 될 수 있을 것이다.
최근 영재 및 영재교육에 관련된 연구가 다방면에서 진행되고 있으며, 초기에 수학 및 과학 분야 위주로 이루어졌던 영재교육은 정보, 발명, 인문, 예술 등의 기타 분야로 점차 확대되어 가고 있다. 사회적으로는 고도화된 정보화 사회로의 진행과 더불어 정보과학에서도 영재교육데 대한 관심과 중요성이 커지고 있다. 그러나 정보과학의 학문적 역사가 짧고 그 범위의 설정이 어려운 만큼 정보과학 분야의 영재교육에 있어서도 대상자의 선발과 교육이 어려운 것이 사실이다. 특히 영재교육 대상자의 선정과 교육에 필수적인 평가 방식에 대한 학문적 연구가 부족하여 교육 방식의 보완과 창의적인 대상자 선발에 있어 개선에 대한 목소리가 높다. 이에 본 연구에서는 여러 형태의 평가 방식 중 관찰평가가 평가도구로서 어떻게 작용하는지 다면 평가의 측면에서 지필평가와 보완적 작용을 하는지에 대해 연구하였다. 이를 위해 2년간의 학습자들의 지필평가 성적과 관찰평가 중 리커트 척도 방식의 체크리스트와 서술형 관찰 기록지 사이의 상관관계를 통계적으로 분석 하였다. 또한 항목간의 상관관계를 알아보기 위해 체크리스트와 서술형 관찰기록지의 하위 항목간의 상관관계를 분석하였다. 연구 결과 체크리스트의 하위항목 분석을 통해서는 태도와 문제해결 능력 간의 상관관계, 수학적인지영역과 문제해결 능력 간의 유의미한 상관 관계를 알 수 있었으며, 서술형 관찰 기록지 분석을 통해서는 투입 프로그램 적응 능력이라 할 수 있는 과정적 영역은 정의적 영역과 인지적 영역의 상관 관계가 중요함을 알 수 있었다. 또한 평가 방식간의 상관 관계는 지필 평가와 관찰 평가의 유의미한 연관성이 없다는 것이 밝혀졌다. 즉, 정보과학 분야 영재교육 학습자의 잠재 능력이나 사회성, 창의성, 문제해결력 등을 평가하기 위해서는 지필평가와 더불어 관찰평가가 반드시 필요하며 다면평가의 측면에서 상호 보완적인 역할을 한다는 것이다.
학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.
서술형 문항은 수준 높은 사고능력 평가에 적합하나 채점이 쉽지 않다. 동일한 채점기준을 적용하더라도 채점자마다 서로 다른 채점을 할 수 있으므로 객관적인 채점 시스템이 필요하다. 그렇지만 채점 시스템을 구축하기 위해서는 표현 언어인 한국어 분석이 전제되어야 한다. 특히 서술형 문항의 답변은 단문형태가 아닌 복문이 내포된 복합 문장으로 표현되기 때문에 복합문의 한국어 분석이 이루어져야 한다. 본 연구는 이와 같은 서술형 문항의 자동 채점을 위해 한국어의 복합문을 구문의미 분석하는 시스템을 개발하고 시스템의 성능을 분석하였다. 이 시스템은 의미속성 사전을 활용하여 대상 구문의 의미적 제한조건을 검사하고 적합한 피수식 대상을 선별하여 구문의미분석을 실행한다. 실험 데이터에 대해 93%의 정확률을 얻어 제안한 시스템이 효과있음을 알 수 있었다. 본 연구의 시스템은 서술형 문항 채점에 활용할 수 있고 한국어 처리의 응용영역에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to design and develop the processes of tasks and assessment rubrics of open-ended tasks, and those for the 5th graders of elementary school mathematics. 7 tasks were finally developed, and 'problem understanding', 'problem solving process', 'communication' were selected as the criteria for assessment rubrics. The result was that the ability of mathematical power covering problem understanding ability, problem solving ability and mathematical communication ability was low. Specifically, problem understanding ability was the highest, problem solving ability was middle, and mathematical communication ability was the lowest.
본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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