웹 기반의 학습평가 시스템 중에는 미리 입력하여 놓은 평가문제를 정해진 순서대로 학습자에게 제시하므로 인하여 학습자의 수준이 전혀 고려되지 않은 문제점이 있었다. 학습자의 수준에 맞는 평가문제를 제공하는 많은 시스템에서도 단순히 문제의 난이도를 지정해 놓고 이를 선택적으로 추출하여 제공해주는 정도의 수준에 머무르고 있다. 결국 학습자의 학업성취도가 고려되지 않은 학습평가가 이루어지게 되는 것이다. 따라서 본 연구에서는 지능형 에이전트를 이용함으로써 좀 더 타당성 있는 평가문제를 학습자에게 제시하여, 평가문제마다 보다 효율적인 학습평가가 이루어 질 수 있도록 지능형 에이전트를 이용한 학습평가시스템을 설계 제안하였다.
지식을 관리하는 것에 주력했던 기존의 인공지능 연구 방향은 동적으로 움직이는 외부 환경에서 적응할 수 있는 시스템 구축으로 변화하고 있다. 이러한 시스템의 기본 능력을 이루는 많은 학습방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 일반적인 사례에 적용하기 쉽고 동적인 환경에서 뛰어난 적응 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 작업을 처리할 경우에 기본의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning의 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 확장시켜 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 순서를 찾아내 전체 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.
서답형 문항은 학생들의 종합적인 사고능력을 판단하는데 매우 유용하지만 채점할 때, 시간과 비용이 매우 많이 소요되고 채점자의 공정성을 확보해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 서답형 문항에 대한 자동채점 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 언어 처리 단계와 채점 단계로 나뉜다. 첫 번째로 언어 처리 단계에서는 형태소 분석과 같은 한국어 정보처리 시스템을 이용하여 학생들의 답안을 분석한다. 두 번째로 채점 단계를 진행하는데 이 단계는 아래와 같은 순서로 진행된다. 1) 첫 번째 단계에서 분석 결과가 완전히 일치하는 답안들을 하나의 유형으로 간주하여 각 유형에 속한 답안의 빈도수가 높은 순서대로 정렬하여 인간 채점자가 고빈도 학생 답안을 수동으로 채점한다. 2) 현재까지 채점된 결과와 모범답안을 학습말뭉치로 간주하여 자질 추출 및 자질 가중치 학습을 수행한다. 3) 2)의 학습 결과를 토대로 미채점 답안들을 군집화하여 분류한다. 4) 분류된 결과 중에서 신뢰성이 높은 채점 답안에 대해서 인간 채점자가 확인하고 학습말뭉치에 추가한다. 5) 이와 같은 방법으로 미채점 답안이 존재하지 않을 때까지 반복한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해서 2013년 학업성취도 평가의 사회(중3) 및 국어(고2) 과목의 서답형 문항을 사용하였다. 각 과목에서 1000개의 학생 답안을 추출하여 채점시간과 정확률을 평가하였다. 채점시간을 전체적으로 약 80% 이상 줄일 수 있었고 채점 정확률은 사회 및 국어 과목에 대해 각각 98.7%와 97.2%로 나타났다. 앞으로 자동 채점 시스템의 성능을 개선하고 인간 채점자의 집중도를 높일 수 있도록 인터페이스를 개선한다면 국가수준의 대단위 평가에 충분히 활용할 수 있을 것으로 생각한다.
지능형 학습 시스템(ITS, Intelligent Tutoring System)은 학습자의 학습 스타일을 인지하여 학습자에 맞는 학습전략을 세우고 적절한 학습 서비스를 제공하는 시스템이다. 기존의 학습시스템은 학습자의 학습 스타일 보다는 학습 컨텐츠에 중심을 두어 학습자에게 맞는 학습 전략을 적절히 세우는 과정이 부족했다. 이에 본 논문에서는 학습자의 학습과정에서 발생한 데이터를 기반으로 학습자의 학습 스타일을 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해 서양 건축양식 학습을 위한 교육 컨텐츠를 이용하였으며, 수집된 데이터를 분석하여 Folder & Silverman 이 제시한 학습 스타일에 근거한 학습자의 학습 스타일을 추출하였다. 실험에서는 70명의 데이터를 수집하였고, 학습자가 교육 컨텐츠를 학습한 순서에 대한 시계열 데이터를 기반으로 학습자 성향을 알아보기 위하여 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용하였다. 은닉 마코프 모델을 적용하여 얻은 분석 결과를 가지고 각 학습자에게 맞는 학습 스타일을 진단하였다. 은닉 마코프 모델에서 얻은 학습 스타일 진단 모델은 향후에 학습자 학습 스타일을 파악하는데 사용할 수 있으며, ITS에 있어 학습자 성향 분석 모듈로 고려해볼 수 있다.
오늘날 선형대수학은 이론의 기초적 성격과 응용의 풍부성으로 인해 대학수학에 있어서 필수적인 분야로서 자리하고 있다. 벡터이론과 행렬이론은 선형대수학의 주된 분야이다. 본 논문에서는 선형대수학의 학습에서 벡터이론과 행렬이론 중 어느 것을 먼저 도입하는 것이 바람직할 것인가에 대한 질문을 제시할 때 본 연구의 주된 결과, 역사적 순서와는 달리 벡터이론이 행렬이론보다 선행되어야 함을 주장한다.
본 논문에서는 기계학습의 하나인 Learning Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 컨트롤러 순서를 정하는 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 모든 컨트롤러 정보를 수집하여 Learning Vector Quantization의 LVQ1와 LVQ2 기법을 이용하여 컨트롤러의 순서를 정한다. 이를 통해, 효율적인 컨트롤러 동기화가 이뤄질 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Particle Swarm Optimization(PSO) 기법을 이용한 이족보행로봇의 보행 계획방법을 제안한다. 이족보행로봇의 보행 프리미티브를 기반으로 PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 장애물이 있는 작업공간에서 보행 계획을 수행하였다. 먼저 PSO의 탐색알고리즘을 사용하여 장애물을 회피하는 실행 가능한 보행 프리미티브들의 순서를 찾아내고 탐색된 순서를 바탕으로 경로 최적화 알고리즘을 수행하는 보행 계획방법을 제안하였다. 제안된 PSO 기반 이족보행로봇의 보행 계획방법은 모의실험을 통하여 발걸음 탐색 시간이 줄고 최적화된 보행 경로를 생성하는 것을 검증하였다.
복소수의 취급이 처음으로 시작되는 제 10-단계 교과서들을 살펴본 결과 그 도입 방법은 모두 이차방정식 $x^2+1=0$을 만족하는 해를 생각하는 과정에서 새로운 수 i를 도입하여 사용하고 있다. 이 방법은 우선 새로운 수 i의 도입이 인위적이기 때문에 학생들이 도입과정에서 혼란스러워하며, 이차방정식을 잘 이해하지 못하는 학생들이 이해하도록 하게 하는 것이 어렵다. 이에 비하여 복소수 도입을 좌표평면 위의 점인 순서쌍과 화살표를 사용하여 도입하면 이차방정식을 이해하지 못한 학생들까지도 흥미를 갖고 학습에 임하게 할 수 있고, 또 수체계를 체계적인 확장으로 다룰 수 있어 학습 효과도 높일 수 있다. 그러나 고등학교 과정에 적합한 지도 내용의 개발이 없어서인지 고등학교에서 순서쌍을 사용한 복소수 도입은 시도되고 있지 않다. 여기서는 수체계의 확장 과정을 초등학교 과정부터 중학교과정을 거쳐 복소수 도입까지 연계되는 체계적이고 가시적인 표현을 통하여 학습할 수 있도록 지도 내용을 개발하였다. 그리고 이 내용으로 지도를 하여본 결과 개발된 학습내용으로 학습지도가 가능함을 알았고, 이 학습이 바람직한 학습임도 알 수 있었다.
많은 학습 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 맞춤학습을 위해서 학습자의 정확한 능력을 측정하는 평가 방법이 필요하다. 기존의 지필고사는 이를 위해서 학습자의 능력과 관련된 많은 수의 문항을 똑같은 시간과 순서대로 풀게 되므로 평가의 효율성 면에서 문제를 가지고 있다. 따라서 이러한 지필고사방식의 문제점을 해결하기 위해 문항정보이론과 컴퓨터의 처리성능을 결합시킨 컴퓨터화된 적응적 검사(CAT)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. CAT는 지필고사의 문제점을 상당부분 해결했으나 문항간 연관성에 대해서는 독립을 가정하여 그렇지 않은 경우에는 비효율성을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 문항반응이론 방식의 CAT가 가진 문제점을 해결하면서 성능이 개선된 베이지안 네트워크를 도입한 CAT를 제안한다. 이는 베이지안 네트워크에 평가문항을 세부분야별로 대입하여 한 문항에 대한 응답으로 그와 연관된 분야의 학습자 능력을 추론한다. 또한 실험을 통해 기존의 기법을 사용했을 때에 비해 학습자의 실제 능력치에 수렴하는 속도가 증가함을 보인다.
학습자가 수학적 지식이 정말로 가치 있고 유용한 것이라는 실감을 갖게 하기 위해서는 학습자가 학습의 주체로써 능동적인 참여 기회와 환경의 제공해야 할 것이다. 그러나 지금까지의 수학 학습은 주로 교과서에 제시된 내용과 순서에만 의존하여 교사가 자신의 관점에 근거하여 학생들을 가르치기 위해 수업을 설계하고 실행하고 평가함으로 해서 이미 만들어진 수학을 전수 받아 이를 암기하고 반복 연습하는 경우가 많았다. 특히 수학학습에서 가장 기본 ${\cdot}$ 기초가 되는 알고리즘 학습의 경우 학생들이 가지고 있는 기존의 경험이나 지식에 근거하여 그들 스스로 알고리즘을 구안 ${\cdot}$ 적용해 볼 수 있는 기회를 통해 문제를 해결하는 경험이 중요하다고 보겠다. 이런 맥락에서 본고에서는 인간의 창조적 활동의 산물인 표준화된 알고리즘을 직접적으로 도입 ${\cdot}$ 적용하기에 앞서서 학습자의 수준에서 창의적으로 알고리즘을 고안 ${\cdot}$ 활용해 볼 수 있도록 하기 위해 초등학교 수학에서 알고리즘을 지도하는 방안에 대해 알아보고자 한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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