• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2016.10a
• /
• pp.181-185
• /
• 2016

최근 교육과정에서 학생들의 능력 평가는 단순 암기보다 학생들의 종합적인 사고력을 판단할 수 있는 서답형 문항을 늘리는 방향으로 변하고 있다. 그러나 서답형 문항의 경우 채점하는 데 시간과 비용이 많이 들고, 채점자의 주관에 따라 채점 결과의 일관성과 신뢰성을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 이런 점을 해결하기 위해 해외의 사례를 참고하여 국내에서도 서답형 문항에 자동채점 시스템을 적용하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 2014년도에 개발된 '한국어 문장 수준 서답형 문항 자동채점 시스템'의 성능분석을 바탕으로 언어 처리 기능과 자동채점 성능을 개선한 2015년도 자동채점 시스템을 간략하게 소개하고, 각 자동채점 시스템의 성능을 비교 분석한다. 성능 분석 대상으로는 2014년도 국가수준 학업성취도평가의 서답형 문항을 사용했다. 실험 결과, 개선한 시스템의 평균 완전 일치도와 평균 정확률이 기존의 시스템보다 각각 9.4%p, 8.9%p 증가했다. 자동채점 시스템의 목적은 가능한 채점 시간을 단축하면서 채점 기준의 일관성과 신뢰성을 확보하는 데 있으므로, 보완한 2015년 자동채점 시스템의 성능이 향상되었다고 판단할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2016.10a
• /
• pp.181-185
• /
• 2016

최근 교육과정에서 학생들의 능력 평가는 단순 암기보다 학생들의 종합적인 사고력을 판단할 수 있는 서답형 문항을 늘리는 방향으로 변하고 있다. 그러나 서답형 문항의 경우 채점하는 데 시간과 비용이 많이 들고, 채점자의 주관에 따라 채점 결과의 일관성과 신뢰성을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 이런 점을 해결하기 위해 해외의 사례를 참고하여 국내에서도 서답형 문항에 자동채점 시스템을 적용하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 2014년도에 개발된 '한국어 문장 수준 서답형 문항 자동채점 시스템'의 성능분석을 바탕으로 언어 처리 기능과 자동채점 성능을 개선한 2015년도 자동채점 시스템을 간략하게 소개하고, 각 자동채점 시스템의 성능을 비교 분석한다. 성능 분석 대상으로는 2014년도 국가수준 학업성취도평가의 서답형 문항을 사용했다. 실험 결과, 개선한 시스템의 평균 완전 일치도와 평균 정확률이 기존의 시스템보다 각각 9.4%p, 8.9%p 증가했다. 자동채점 시스템의 목적은 가능한 채점 시간을 단축하면서 채점 기준의 일관성과 신뢰성을 확보하는 데 있으므로, 보완한 2015년 자동채점 시스템의 성능이 향상되었다고 판단할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.5 no.11
• /
• pp.527-534
• /
• 2016

The emergent information society requires the talent for creative thinking based on problem-solving skills and comprehensive thinking rather than simple memorization. Therefore, the Korean curriculum has also changed into the direction of the creative thinking through increasing short-answer questions that can determine the overall thinking of the students. However, their scoring results are a little bit inconsistency because scoring short-answer questions depends on the subjective scoring of human raters. In order to alleviate this point, an automated scoring system using a machine learning has been used as a scoring tool in overseas. Linguistically, Korean and English is totally different in the structure of the sentences. Thus, the automated scoring system used in English cannot be applied to Korean. In this paper, we introduce an automated scoring system for Korean short-answer questions using predictability and unanimity. We also verify the practicality of the automatic scoring system through the correlation coefficient between the results of the automated scoring system and those of human raters. In the experiment of this paper, the proposed system is evaluated for constructed-response items of Korean language, social studies, and science in the National Assessment of Educational Achievement. The analysis was used Pearson correlation coefficients and Kappa coefficient. Results of the experiment had showed a strong positive correlation with all the correlation coefficients at 0.7 or higher. Thus, the scoring results of the proposed scoring system are similar to those of human raters. Therefore, the automated scoring system should be found to be useful as a scoring tool.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2014.10a
• /
• pp.112-116
• /
• 2014

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.

• KIISE Transactions on Computing Practices
• /
• v.22 no.5
• /
• pp.218-224
• /
• 2016

This paper proposes a computer-based practical automatic scoring system for Korean short answers through student answer analysis and natural language processing techniques. The proposed system reduces the overall scoring time and budget, while improving the ease-of-use to write answer templates from student answers as well as the accuracy and reliability of automatic scoring system. To evaluate the application of the automatic scoring system and compare to the human scoring process, we performed an experiment using the student answers of social science subject in 2014 National Assessment of Educational Achievement.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.909-912
• /
• 2014

최근 자연어 처리 분야에서는 한국어로 작성된 서답형 문항을 자동으로 채점하기 위한 시스템을 개발하기 위한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 2013년도에는 답안 정규화, 채점 기준 작성 및 편집, 자동 채점 및 채점 후처리 작업 등 자동 채점 프로세스를 수행할 수 있는 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 논문은 2013년도에 개발된 자동 채점 시스템의 문제점을 분석하고 채점자가 보다 편리하게 채점을 수행할 수 있도록 추가 및 개선한 기능과 이를 구현하기 위해 이용한 자연어 처리 기술을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2012.10a
• /
• pp.69-72
• /
• 2012

본 논문은 한국어 서답형(단어, 구 수준) 문항 유형을 분석하고 실제 채점자가 채점 기준표를 보고 채점하는 방법을 컴퓨터가 인식할 수 있도록 정답 템플릿을 설계 및 개념 정의를 하여 한국어 서답형에 특화된 자동채점 시스템 방법을 제시한다. 본 시스템을 사용하여 1000개의 학생 답안지에 대한 유형 가지수 500개 이하의 2011년도 학업성취도 평가 과학 6개 문항에 대하여 채점 기준표 내용을 정답 템플릿으로 작성한 뒤 250개 학생 답안을 학습데이터로, 정답 템플릿을 업데이트로 사용, 750개 학생 답안에 대하여 자동채점한 결과, 평균 카파계수 0.84라는 수치로서 실제 사람 채점 결과와 거의 완벽히 일치라는 결과를 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2013.10a
• /
• pp.110-112
• /
• 2013

대학수학능력시험이나 학업성취도평가와 같은 중요한 시험은 다단계의 복잡한 과정을 거쳐 채점되며, 대규모의 인적 물적 자원이 투입된다. 컴퓨터 시스템을 활용하여 채점 과정에 소모되는 자원을 절감하고 정확성을 향상시키는 등 채점 효율의 향상을 목표로 하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만 채점하려는 문항에 대한 정보 없이 시스템이 자동으로 정 오답을 판단하는 것은 불가능하며, 채점자가 문항에 대한 정보를 일정한 형식으로 가공하여 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문은 채점하려는 학생 답안을 정보로 이용하여 시스템이 인지할 수 있는 정답 템플릿 형식으로 구축하는 방법을 소개한다. 또한 소개한 방법으로 작성된 정답 템플릿을 이용하여 자동 채점을 수행하였을 때의 채점 결과 및 통계 자료를 수록하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.16 no.5
• /
• pp.109-120
• /
• 2017

It is important to estimate objectively in the driving test. Especially, the driving test is examined by totally driving ability, rule observation and situational judgement. For this, a grading automation system for driving test was presented by using GPS, sensor data and equipment operation informations. This system is composed of vehicle mounted module, automatic grading terminal, data controller, data storage and processing server. The vehicle mounted module gathters sensor data in the car. The terminal performs automatic grading using the received sensor data according the driving test criterion. To overcome the misposition of vehicle in the map due to GPS error, we proposed the automatic grading system by map matching method, path deviation and return algorithm. In the experimental results, it was possible to grade automatically, display the right position of the car, and return to the right path under 10 seconds when the vehicle was out of the shadow region of the GPS. This system can be also applied to the driving education.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.14B no.3 s.113
• /
• pp.223-230
• /
• 2007

The purpose of developing an automated scoring system for English composition is to score the tests for writing English sentences and to give feedback on them without human's efforts. This paper presents an automated system to score English composition, whose input is a single sentence, not an essay. Dealing with a single sentence as an input has some advantages on comparing the input with the given answers by human teachers and giving detailed feedback to the test takers. The system has been developed and tested with the real test data collected through English tests given to the third grade students in junior high school. Two steps of the process are required to score a single sentence. The first process is analyzing the input sentence in order to detect possible errors, such as spelling errors, syntactic errors and so on. The second process is comparing the input sentence with the given answer to identify the differences as errors. The results produced by the system were then compared with those provided by human raters.