SW중심사회의 창의적 인재를 위한 핵심 역량 중 코딩능력에 대한 중요도가 높아지고 있다. 이러한 능력을 배양하기 위해서 학습자의 지식 형성을 웹 상에서 능동적으로 학습할 수 있는 온라인 코딩교육 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 코딩능력에 대한 효과적인 학습과 효율적인 실습을 위해 자동화된 평가가 가능한 온라인 평가(online judge) 모듈 기반의 온라인 코딩 교육 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 대학교의 C 프로그래밍 언어 수업에 적용되었으며, 시스템 상에서 166명이 학생이 46,288번의 코드 작성으로 61개의 실습과제를 수행하였다. 전체 학습자의 59.46%가 제안 시스템을 활용한 코딩 학습으로 학습 능력이 향상되었음을 응답하였다.
정신지체 아동은 타인과의 제한되고 미분화된 의사소통으로 인해 실패감을 느끼고 상대방에게도 좌절감을 갖게한다. 의사표현이 부족한 정신지체 아동은 언어습득과 의사소통 활동의 측면에서 자발적인 의사소통이 이루어지도록 많은 경험을 우선적으로 해야 한다. 음악은 비언어적 의사소통 수단으로 비위협적이면서 흥미로운 자극을 제공한다. 그래서 정신지체아의 음악적 경험은 말하기와 언어 발달에 긍정적 영향을 미치고 다감각적 경험을 촉진한다. 이에 의사소통 중재로써 여러가지 접근방법 중에서 노래를 중심으로한 음악치료활동은 정신지체 아동에게 더 자연스럽고 즐겁게 언어를 표현함으로 의사소통 기술을 습득하게 한다. 본 연구는 노래를 중심으로 하는 음악치료활동이 정신지체 아동의 의사소통 기술(반응하기, 시도하기)에 미치는 영향에 대해 알아 보았다. 대상은 초등부 저학년 네 명의 정신지체아동으로, 이들은 구어능력을 가졌으나 적절한 표현어휘의 부족으로 자발적인 의사소통 시도와 반응에 어려움을 지녔다. 음악치료활동은 학령기 아동들이기에 실생활에 활용되고 기초적 학습개념의 가사를 지닌 노래를 중심으로 진행하였다. 음악치료활동은 개별아동마다 한 세션에 20분씩 주 2회, 총10주 동안 진행하였다. 전체 활동은 매 세션마다 시작노래, 의사소통 중심의 프로그램으로 이루어진 본 활동, 헤어지는 노래의 형식으로 구성하였다. 본 활동은 5회기 동안 연속적으로 반복하는 형식으로 세션을 실시하였다. 비디오 관찰을 통하여 대상아동의 반응하기와 시도하기에 대한 의사소통 기술에 대해 파악하였다. 또한 각 대상 아동에 대한 사전, 사후의 언어능력을 알아보기 위해 치료활동 전,후에 검사도구인 취학전 아동의 수용언어 및 표현언어 발달 척도(PRES, Preschool Receptive-Expressive Language Scale)를 사용하여 수용언어 및 표현언어를 측정하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 노래를 중심으로한 음악치료 활동이 정신지체아동의 의사소통 반응하기와 시도하기 기술을 중심으로 의사소통 행동 발생률을 증가시킴으로 네 아동의 의사소통 기술을 향상시켰다. 둘째, PRES 검사도구를 이용한 사전, 사후 검사 비교를 통하여 노래를 중심으로한 음악치료 활동이 네 아동의 수용 및 표현언어 능력을 향상시켰다.
장애복지 선진국의 통계에 의하면 감음성 난청아의 약 80%가 중도(severe, 71-90dB, WHO 분류)와 최중도(profound, 91dB이상, WHO 분류) 난청이라고 한다. 출생 이전 및 출생시(선천성)에, 또는 2세 이전의 전언어기부터 청력을 않은 감음성 난청아 중에서, 청력 손상 정도가 심한 중도 이상인 경우에는 음성언어능력의 발달을 기대할 수 없는 것으로 간주되어, 즘은 의미에서의 구화에 의한 의사소통 내지 일반교육장에서의 교육도 불가능한 것으로 여겨져 왔다. (중략)
본 연구는 발달장애 청소년의 여가 및 레크레이션에 관한 어휘 및 문제해결 특성을 살펴보고 분석하여 발달장애 청소년의 여가 활동 교육 및 지원에 있어 기초자료로 활용하는 데 목적이 있다. 연구 대상은 발달장애 청소년으로 수용 언어 연령에 따른 두 집단(10세 미만, 10세 이상)으로 구성하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 수용 언어 연령에 따른 두 집단 간 여가 어휘력에는 유의한 차이가 있었다. 둘째, 수용 언어 연령에 따른 두 집단 간 문제해결 능력에 유의한 차이가 있었다. 셋째, 집단별 여가 및 레크리에이션 어휘 및 문제해결 능력 간 상관관계를 분석한 결과, 10세 미만 집단은 초급 수준의 어휘와 초급 수준의 문제해결 능력에서 가장 높은 상관관계를 보였으며, 10세 이상 집단은 중급 수준의 문제해결 능력과 고급 수준의 문제해결 능력에서 가장 높은 상관관계가 나타났다. 넷째, 여가 및 레크리에이션 어휘에 대한 오반응을 분석한 결과, 정답인 어휘와 유사한 주제의 어휘를 오답으로 고르는 비율이 높았다. 또한 문제해결 능력에 대한 오반응을 분석한 결과, 맥락을 파악해야 하는 문항에서 오답률이 높아지는 경향을 보였다. 본 연구는 발달장애 청소년의 원활한 여가 생활을 위한 의사소통 관련 교육 방향에 대해서 논의할 수 있는 시사점을 제공하였으며 이에 따라 발달장애 청소년의 성공적인 여가 활동을 위한 교육 및 지원 프로그램의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.
심리언어학적 접근에 기반한 말처리 모델은 다양한 경로를 통해 말소리장애아동의 구체적인 말처리 결함을 한눈에 파악할 수 있는 모델이다. 말소리장애아동이 보이는 말산출 결함은 원인을 알 수 없는 경우가 대부분이기 때문에 개별화된 중재를 위해서는 기저의 강약점을 파악하는 것이 중요하다. 또한 말소리장애 아동의 모국어 결함은 외국어 산출에도 영향을 미칠 수 있기 때문에 모국어와 외국어라는 두 언어 간 말처리 능력을 함께 살펴볼 필요가 있다. 본 연구는 한국어-영어 말처리 평가시스템 개발을 위한 예비연구로, 말소리장애아동(SSD) 10명과 일반아동(NSA) 20명을 대상으로 말산출 과제와 말처리 과제(변별, 음운표상판단, 비단어따라말하기)를 한국어와 영어로 각각 실시하여 언어종류에 따른 집단 간 비교를 시도하였다. 연구 결과, SSD 집단은 두 언어에서 모두 NSA 집단에 비해 유의하게 낮은 산출능력을 보였다. 말처리 과제 결과, 변별과제에서는 유의한 차이를 보이지 않은 반면, 음운표상판단과제의 경우 언어 종류 간, 비단어따라말하기과제의 경우 언어종류와 집단 간에서도 그 차이가 유의하였다. 본 연구의 결과를 통해 아동의 모국어와 외국어 처리능력은 상이할 수 있으며, 추후 말처리 평가 프로그램 개발을 위해 하위과제를 보다 세분화하고 난이도를 조절할 필요가 있음을 확인하였다.
현대 지식정보사회에 있어서 한 국가의 핵심 산업은 정보산업에 달려있으며, 국가경쟁력의 향상을 위해 무엇보다도 정보 분야의 육성이 중요하다. 따라서 정보사회를 선도할 수 있는 정보영재의 발굴 및 육성은 매우 중요하다. 또한 정보영재 교육에 있어서 프로그래밍은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구의 목적은 교육용 프로그래밍 언어(Educational Programming Language: EPL)가 정보영재아동의 프로그래밍 능력을 나타낼 수 있는 가를 밝혀내는 것이다. 이를 위해 가장 널리 사용되는 EPL 중의 하나인 스크래치(Scratch) 언어를 선택하여 기존의 고급 프로그래밍 언어인 비주얼 베이직 언어와의 상관관계 분석을 실시하였다. 통계분석을 통한 결과, EPL은 정보영재아동의 프로그래밍 능력을 측정하기에는 한계가 있다는 결론을 얻었다. 본 연구결과는 향후 정보영재의 판별 및 정보영재교육과정에 많은 도움이 되리라 기대한다.
본 연구는 한국인 학습자의 어휘복잡성 및 구문복잡성에 대해서 알아보았다. 이를 통해 이들의 한국어 실제 능력을 알아보며, 이를 토대로 이들에 대한 한국어 지도 방향을 설정하기 위해 실시하였다. 연구 결과 첫째, 국적에 따른 어휘복잡성 및 구문복잡성에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 둘째, 한국어 학습기간에 따른 어휘복잡성과 구문복잡성을 살펴본 결과 어휘복잡성의 하위 변인 중 다른 낱말 수에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났으나, 구문복잡성의 하위 변인에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 셋째, 한국거주기간, 한국어학습기간 및 언어 관련 변인들과의 상관을 살펴본 결과 한국어 학습기간과 TTR을 제외한 다른 변인들은 유의한 상관을 보였다. 연구결과에 따른 융합적 관점에서 한국어 학습자들을 위한 교육적 방향에 대하여 논의하였다.
ChatGPT는 2022년 11월에 서비스를 시작한 후 급격하게 사용자 수가 늘어나며 인공지능의 역사에서 큰 전환점을 가져올 정도로 사회 곳곳에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 ChatGPT와 같은 거대언어모델의 추론 능력은 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 빠른 속도로 그 성능이 발전하고 있다. 인공지능을 워크플로우에 도입하려고 하는 기업이나 활용하려고 하는 개인에게 이와 같은 추론 능력은 중요한 요소로 고려될 수 있다. 본 논문에서는 거대언어모델에서 추론을 가능하게 한 문맥내 학습에 대한 이해를 시작으로 하여 프롬프트 엔지니어링의 개념과 추론 유형 및 벤치마크 데이터에 대해 설명하고, 이를 기반으로 하여 최근 거대언어모델의 추론 성능을 급격히 향상시킨 프롬프트 엔지니어링 기법들에 대해 조사하고 발전과정과 기법들 간의 연관성에 대해 상세히 알아보고자 한다.
컴퓨터 보급률의 증가로 소프트웨어에 관한 관심이 높아지게 되었고, 이는 초중등학생에게 프로그래밍을 가르치는 계기가 되었다. 하지만 대부분의 프로그래밍 언어는 영어로 구성되어 있어 영어 능력이 부족한 초중등학생이 사용하기에 부담되는 것이 사실이다. 그래서 비영어권 국가에서는 모국어로 된 프로그래밍 언어를 개발해왔다. 한국에서는 몇몇 한글 프로그래밍 언어가 개발되었지만, 현재까지 사용되고 있는 언어가 거의 없다. 또한, 객체 지향을 지원하는 한글 프로그래밍 언어가 거의 없다. 우리는 프로그래밍을 처음 배우는 초보자들이 영어를 모르더라도 객체 지향 개념을 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 한글 프로그래밍 언어 새싹을 개발하였다. 새싹을 통해 객체 지향 개념을 쉽게 습득함으로써 나중에 영어로 된 프로그래밍 언어를 배워야 할 때에서 더 쉽게 배울 수 있을 것이다.
최근에는 질의응답(Question Answering, QA) 분야에서 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 파라미터에 내재된 지식을 활용하는 방식이 활발히 연구되고 있다. Open Domain QA(ODQA) 분야에서는 기존에 정보 검색기(retriever)-독해기(reader) 파이프라인이 주로 사용되었으나, 최근에는 거대 언어 모델이 독해 뿐만 아니라 정보 검색기의 역할까지 대신하고 있다. 본 논문에서는 거대 언어 모델의 내재된 지식을 사용해서 질의 응답에 활용하는 방법을 제안한다. 질문에 대해 답변을 하기 전에 질문과 관련된 구절을 생성하고, 이를 바탕으로 질문에 대한 답변을 생성하는 방식이다. 이 방법은 Closed-Book QA 분야에서 기존 프롬프팅 방법 대비 우수한 성능을 보여주며, 이를 통해 대형 언어 모델에 내재된 지식을 활용하여 질의 응답 능력을 향상시킬 수 있음을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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