• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.568-571
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• 2022

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.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권2호
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• pp.173-183
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• 2005

본 연구에서는 중등학교 과학 수행평가가 어떤 평가 유형과 채점 방식을 사용하고 있는지 분석하였으며, 이를 토대로 일반화가능도 이론을 이용하여 과학 수행평가 점수가 얼마나 신뢰로운지 분석하였다. 연구 결과, 과학 수행평가의 유형은 크게 지필형과 과제형으로 나눌 수 있었다. 지필형으로는 중등학교 모두 응답제한형 서술형검사만을 실시하고 있었다. 과제형은 과정 평가와 결과물 평가로 나눌 수 있었다. 채점 방식은 1명의 교사가 모든 서술형문항과 수행과제를 채점하거나, 2명의 교사가 수행과제를 나누어 채점하고 있었다. 그러나 2명 이상의 교사가 서술형문항을 나누거나 교차하여 채점하는 경우는 없었다. 표집된 7개 중등학교 과학 수행평가의 신뢰도 분석 결과는 다음과 갇다: (1) 서술형 문항의 특성이 수행과제의 특성보다 학생들의 수행평가 점수에 미치는 영향이 더 큰것으로 나타났다. (2) 수행과제 채점에서 채점자가 피험자를 다르게 채점하는 정도는 학교에 따라 상당한 차이가 있었다. (3) 7개 중등학교 과학 수행평가의 일반화가능도(신뢰도)는 대부분 적정 수준인 0.80에 미치지 못하는 것으로 나타났으며, 적정 수준의 일반화가능도를 얻기 위해서는 지금보다 더 많은 수의 서술형 문항과 수행과제 그리고 채점자가 필요한 것으로 분석되었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권6호
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• pp.593-599
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• 2014

이 연구에서는 서술형 문항에 대한 교사평가와 동료평가가 고등학생들의 학업성취도와 정의적 영역에 미치는 효과를 알아보고, 평가에 대한 학생들의 만족도와 신뢰도를 분석하여 시사점을 얻고자 하였다. 이를 위하여 중소도시에 있는 고등학교 2학년 2개반을 선정하여 학업성취도, 정의적 영역의 검사를 사전과 사후에 실시하였다. 서술형 문항의 평가는 10차시 수업 동안 진행되었으며, 교사평가를 실시한 반에서는 학생들이 서술형 문항을 푼 후에 교사가 이에 대한 피드백을 수업 중에 실시하였다. 동료평가를 실시한 반에서는 학생들이 서술형 문항을 푼 후에 소집단 별로 동료평가를 실시하고 피드백을 제공하도록 하였다. 연구 결과, 학업성취도 상위 집단 학생들은 상대적으로 교사평가에 긍정적인 만족도를 나타내었고, 하위 집단 학생들은 동료평가에 긍정적인 만족도를 나타내었다. 한편, 학업성취도 상위 집단 학생들은 교사평가와 학생평가에서 동일한 채점 기준을 제공하였음에도 불구하고 교사평가에 대한 신뢰도가 상대적으로 높은 반면, 하위 집단 학생들은 교사평가에 대한 신뢰도가 상대적으로 낮았다. 학업성취도가 하위인 학생들만 비교한 결과 교사평가를 실시한 학급보다 동료평가를 실시한 학급에서 성취도의 향상이 통계적으로 유의미하게 나타났다. 정의적 영역의 평가 결과에서도 하위 집단 학생들은 동료 평가가 정의적 영역에서 긍정적인 영향을 미쳤으며, 특별히 과학에 대한 인식 영역에서 변화가 통계적으로 유의미하게 나타났다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.165-186
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• 2024

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.109-110
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• 2023

본 논문에서는 교육현장에서 서술평평가를 자동화하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장문의 응답에서 단어를 추출하여 단어 간 네트워크를 생성하고 정답 네트워크와 비교를 통해 평가를 실시한다. 기존의 키워드 방식은 네트워크 관점에서 노드를 기준으로 채점하는 것이라면, 제안 시스템은 엣지를 기준으로 채점하게 되어 학습자의 답변에서 지식의 관계성을 채점할 수 있어 학습자에게 유용한 피드백을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권2호
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• pp.192-205
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• 2010

본 연구에서는 전라남도 교육청이 설치하여 운영하는 영재교육원 5곳에서 과학 영재 교육을 받고 있는 161명의 중학생을 대상으로 교육 프로그램의 내용, 학습 환경, 참여 태도, 영재교육 프로그램의 영향의 네가지 요소와 개선점에 관하여 학생들이 어떻게 인식하고 있는지를 리커트 척도형 설문과 서술형 설문을 이용하여 조사하였다. 네 가지 요소에 대한 리커트 척도형 설문 응답을 분석 한 결과 전체 평균은 3.70이었다. 이 중 과학 영재 교육 프로그램의 영향을 받은 것에 대하여 가장 만족하였으며, 프로그램의 내용, 참여 태도, 학습 환경 요소의 순으로 나타났다. 서술형 설문을 분석한 결과 학교 학습에 도움이 되는 이유로 학생들은 예습과 복습이 이루어진다는 점, 심화된 지식을 학습하여 학교 학습 이해의 폭을 넓힌다는 점, 문제 해결과정과 원리를 학습하고 이를 학교 학습에 적용한다는 점 등을 언급하였으며 학교 학습과 관련 없는 내용을 한다는 점, 높은 수준의 학습이 오히려 학교 학습을 방해한다는 점, 학교 학습 시간을 방해한다는 점 등을 학교 학습에 도움이 되지 않는 이유로 서술하였다. 대부분의 학생들이 학생의 활동을 실험이나 만들기 등의 직접적인 탐구활동과 같은 학생 주도활동 유형으로 서술 하였으며, 수업 중 교사의 활동을 보충 설명이나 수업 전반에 대한 안내등과 같이 학생의 활동을 돕는 보조 활동 유형으로 서술하여 교육 프로그램이 학생 주도적으로 운영되고 있음을 알 수 있었다. 또한 즐겁게 참여한 이유로 학교에서 해보지 못한 다양한 활동, 협동하여 문제를 해결하는 과정이나 자유로운 수업분위기, 새롭고 흥미로운 주제를 언급하였다. 마지막으로 학생들이 인식하는 과학 영재교육의 개선점은 실험기구나 책상 등의 시설물 교체, 컴퓨터 교체와 같이 환경과 관련된 것이 가장 많은 부분을 차지하였으며, 그 다음으로는 수업시수, 교육 프로그램, 편의 제공과 관련된 내용 순으로 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권3호
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• pp.389-397
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• 2016

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.936-937
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• 2023

본 논문에서는 LLM(Large Language Model) 모델의 fine-tuning 을 통한, 기초 수리 서술형 문항 풀이용 모델 및 Dall-E2 등 이미지 생성형 모델을 활용한 따른 영어 퀴즈풀이용 이미지 생성형 모델을 생성하여, 한국어 기반 LLM 자체 모델 학습 및 교육용 이미지 생성에 대한 방법을 고찰하였다.

• 과학교육연구지
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• 제34권1호
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• pp.155-163
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• 2010

이 연구의 목적은 본 연구는 영재선발도구로서 지필 검사 문항의 적합성에 대한 검토를 위해 초등과학영재교육원의 학생 선발에 지난 3년간 사용된 지필 검사 문항들을 대상으로 문항 분석을 하여, 영재교육 대상자 선발 방법에 대한 새로운 전형방식에 주는 교훈을 얻기 위하여 실시하였다. 문항 분석 결과, 평균 문항 난이도와 변별도는 대체로 양호한 편이었으며, 교과 및 내용별로도 큰 차이가 없는 것으로 분석되었다. 서술형 문항이 객관형 문항에 비해 어렵게 출제되었으며, 변별력이 높았던 것으로 분석되었다. 특정 문항들과 총점과의 상관관계에서 객관형 문항의 경우는 물질 문항과, 자료변환 및 자료해석 문항에서 가장 높은 상관이 나타났으며, 서술형 문항의 창의성 문항이 총점과의 상관이 가장 높은 것으로 분석되었다. 선발 시험에 응시한 학생들의 성별의 따른 차이를 t 검증으로 분석한 결과, 자료변환 및 자료해석과 창의성에서 남학생의 평균이 유의미하게 높은 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.824-826
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• 2003

지능형 개념기반 검색시스템(Intelligent Concept Based Retrieval System)은 구문적 서술(Syntactic Description)과 의미적 서술(Semantic Description)과 의한 상호 융합으로 이뤄질 수 있는데 컬러 히스토그램, Curvanature 히스토그램등과 같은 구운적 서술(Syntactic Description) 내용의 추출은 현재의 기술들로 잘 이를 수 있다. 또한 특정 응용 분야에서뿐만 아니라 미디어 타입에 따라서도 쉽게 사용될 수 있다. 이미 MPEG-7에서 표준화된 Description Scheme을 제공하고 있다. 그러나 기술 구조 레벨과 개요 레벨등과 같은 다양한 기술 레벨들에 의해 구문적 서술(Syntactic Description) 이질성은 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Polygonal mesh 기반 미디어 객체 표현방법을 제시하고 이를 통해 간접적 서술 변환을 할 수 있는 방안을 제시하여 구문적 서술(Syntactic Description)에서의 이질성 문제를 해결하였다.