질의응답 시스템이 정보검색 시스템과 다른 중요한 점은 질의 처리 과정이며, 자연어 질의 문장에서 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 것이다. 본 논문에서는 질의 주-형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의 문장에서 의문사에 해당하는 어휘들을 추출하고 주변에 나타나는 명사들의 의미 정보를 이용하여 세부적인 정답 유형을 결정할 수 있는 질의 유형 분류 방법을 제안한다. 의문사가 생략된 경우의 처리 방법과 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 Han(2017)의 연구에서 수정된 오정보 효과 검증을 위한 실험재료를 번역한 후 이 실험재료를 사용하여 한국인들에게서도 오정보 효과를 관찰할 수 있는지 확인하였다(연구 1). 또한 한국인들의 자료와 Han(2017)의 연구에서 사용된 미국인들의 자료를 통합하여 오정보 제시여부, 정보의 유형 및 서로 다른 인지양식을 반영할 것으로 기대되는 참가자 국적에 따른 시간적 구조 및 대상정보에 대한 기억을 비교하였다(연구 2). 연구 결과, 연구 1에서 번역한 Han(2017)의 실험재료를 사용하여 한국인들에게서 오정보 효과를 관찰할 수 있었으며, 오정보 효과는 시간정보와 대상정보 모두에서 관찰되었다. 연구 2에서 오정보 제시여부, 정보유형, 참가자 국적에 따라 재인검사의 정답률을 비교한 결과, 세 독립변인의 주효과, 오정보 제시여부와 정보유형의 이원 상호작용효과 및 세 독립변인의 삼원 상호작용효과가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 요약하면, 오정보를 제시 받지 않은 정보와 대상정보에 대한 정답률이 높았고, 미국자료의 정답률이 한국자료의 정답률보다 높았다. 오정보 효과는 시간정보보다 대상정보에서 더 크게 나타났으나, 오정보 제시여부와 정보유형의 이원 상호작용효과는 한국자료에서만 관찰되었다. 논의에서는 본 연구의 학문적 가치와 제한점에 대해 논의하였다.
기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.
본 연구는 이현숙(2011)에 의해 한국어로 번안된, 수와 연산에 관한 '수학을 가르치는데 필요한 지식'(MKT)을 측정하는 문항들을 사용하여 2012년에 76명의 J 대학교 교육대학 초등 예비교사들을 대상으로 수와 연산에 관한 MKT를 측정하여 분석하였다. 분석된 결과는 다음과 같다. 첫째, MKT 문항에 대한 선호도는 매우 긍정적이었으나, '수와 연산 영역에 대한 MKT'의 정답률은 높지 않았다. 둘째, 초등교사가 되었다고 가정했을 경우에 숙련된 교사에 의한 초임교사들의 수업 컨설팅에 대한 선호도는 높았다. 셋째, 각 영역별 정답률은 KCS 70.13%, SCK 55.71%, CCK 43.87%, KCT 29.27% 순이었다. 넷째, 각 유형별 정답률은 유형5, 6, 7이 60% 이상이었으나 유형1, 2, 3, 4, 8은 60% 미만으로 분석되었다. 따라서 초등 예비교사들의 MKT를 향상시키기 위해 J 대학교 교육대학 초등수학과교육에서 유형1, 2, 3, 4 및 8에 대한 교육을 강화시킬 필요가 있다.
이 연구는 정보통신 기술의 발달과 함께 디지털 원주민을 대상으로 다양한 매체별 읽기 성과를 파악하는데 있다. 이를 위해 초등학교 6학년을 대상으로 매체 유형에 따른 읽기 자료의 완독 시간과 내용 이해도를 묻는 수업을 실시하였다. 이 연구는 동일한 기사 내용을 3개 모둠으로 나누어 각각 매체 유형을 달리해 읽는 시간을 측정하고 평가 문항을 통해 매체에 따른 내용 이해도를 확인하였다. 측정 결과, 웹 페이지의 평균 완독 시간은 3분 28초이며, 평균 평가 문항 정답 개수는 3.99문제였으며, pdf 파일의 평균 완독 시간은 5분 23초이며, 평균 평가 문항 정답 개수는 4.35문제였다. 또한 인쇄자료의 평균 완독시간은 7분 14초이며 평균 평가 문항 정답 개수는 6.26문제로 나타났다. 실험에 참여한 학생 수는 144명으로 연구자의 실험 결과만으로 매체 유형에 따른 읽기 방식을 일반화하기에는 한계가 있다.
본 논문에서는 질의 응답 시스템의 성능 향상을 위한 질의문 심층 분석을 제안한다. 일반적인 질의응답 시스템들은 사용자의 자연언어 질의의 의미를 분석하지 않기 때문에 정확한 정답을 제공하는 것이 어렵다. 질의문 심층 분석은 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성을 이용하여 사용자의 질의를 의미적으로 분석하고, 의미자질들을 추출한다. 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성은 사용자 질의의 의미와 구문 구조를 반영하기 위해 의미자질과 형식형태소로 표현된다. 웹에서 추출한 세부 정답 유형이 '인물'인 100개의 질의에 대한 실험을 통해, 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대해 질의문 심층 분석을 수행함으로써 사용자의 질의 의도를 분석하고, 의미자질들을 추출할 수 있음을 보였다.
학생의 능력을 정확하게 파악하기 위하여 다양한 문항들이 평가도구로 사용되었다. 그 중에 선다형 문항은 채점에 있어서 객관성과 신뢰성이 높다는 이점이 있지만 추측의 요인을 제거할 수 없다. 본 논문은 선다형 문항을 질문지와 선택지 사이의 관계에 따라 2개의 유형으로 분류하였다. 하나는 선택지 k개에 대해 추측의 확률이 1/k인 기존의 고전검사이론에서 사용하는 유형이며 다른 하나는 부분적 지식이라는 개념을 도입한 유형이다, 제안한 유형에서 부분적 지식의 개수가 i일 때 추측의 확률을 (i+1)/k인 유형이다. 기존 이론에서의 문항 추측도를 기초하여 제안된 유형에 대한 문항 추측도를 유도하였다. 이를 기존의 유형과 제안된 유형에서 추측이 정답에 미치는 영향을 상호 분석하였다. 이는 제안된 유형이 기존의 유형보다 문항 추측도가 더 크다는 것을 보여주고 있다.
이 연구에서는 우리나라 중학생들의 TIMSS 2003환경 영역 성취도의 국제 수준을 파악하고, 환경 영역의 주제가 의도한 교육과정과 실행된 교육과정에 포함된 정도를 국제 비교하며, 성취도 결과를 주제별, 문항 유형별, 인지 영역별로 분석하고, 우리나라 학생들의 정답률과 국제 평균 정답률의 차이가 큰 문항과 남 여학생의 정답률 차이가 큰 문항을 분석하였다. TIMSS 2003에서 우리나라 중학생들은 환경 영역에서 544점으로 4위를 기록하였다. 교육과정 비교 결과에서 TIMSS 2003에 참여한 대부분의 국가에서 8학년까지 과학과 교육과정에 환경 영역 주제가 일부 또는 3 가지 모두 포함되어 있는 반면에, 우리나라의 경우 환경 영역의 세 주제 모두 의도한 교육과정에 포함되어 있지 않았다. 환경 영역에서 우리나라 학생의 평균 정답률은 51.7%로 국제 평균 정답률 38.7%보다 유의하게 높게 나타났다. 주제, 문항 유형, 인지 영역별 정답률을 비교하면, '천연 자원의 이용과 보존' 주제에서, 선택형 문항에서, '사실적 지식'에 해당되는 문항에서 정답률이 더 높게 나타났고, 남학생의 성취도가 여학생의 성취도보다 유의하게 더 높았다. 문항을 분석한 결과, 우리나라 학생들은 자유반응형 문항, 과학 수업에서 학습하지 않은 내용이거나 과학과 기술의 이용 방법과 영향을 서술하는 문항 등에 대해서 어려움을 겪는 것으로 나타났고, 산성비, 지구온난화, 오존층 파괴 등의 환경 문제에 대한 이해가 명확하지 않았다. 그리고 여학생틀의 경우 환경 관련 개념과 자료 해석 능력이 상대적으로 부족한 것으로 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 우리나라 과학과 교육과정에 환경 관련 주제를 적극적으로 도입하되 그 시기를 앞당기고, 학생틀이 환경 문제의 원인, 현상, 대책 등을 명확하게 이해하고 과학과 기술의 긍정적 부정적 측면을 인식하도록 안내할 필요가 있음을 제안하였다.
디지털 TV 방송의 시작과 함께 온갖 종류의 정보를 쌍방향으로 전달할 수 있는 데이터 방송이 가능해졌다. 그 중 연동형 데이터 방송은 방송 프로그램을 전송하면서 그 프로그램과 관련된 데이터를 같이 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 TV 방송을 보면서 퀴즈 자막을 내보내고, 리모콘을 통해 즉각적인 정답확인이 가능한 데이터 방송 애플리케이션 Xlet을 개발하였다. 더불어 자막으로 내보내지는 퀴즈의 내용 및 유형 등을 제어하는 퀴즈 자막 편집기를 구현하였다. 프로그램 PD는 퀴즈 자막 편집기를 통해 퀴즈의 유형과 내용, 글자의 크기와 색상, 자막이 나가는 시간등을 선택하고. 제어된 내용을 파일에 저장할 수 있다. 실제 TV상의 에뮬레이터나 PC상의 에뮬레이터에서 데이터 방송 마스터 프로그램을 실행시키면 방송이 시작된다. 이 때 편집기를 통해 만들어진 파일의 내용을 읽어와 PD가 지정한 내용과 시간에 퀴즈를 내보내게 된다. 이것을 보는 시청자는 리모콘으로 답을 입력하고 그 에 대한 정답 여부를 확인할 수 있도록 한다.
이 연구에서는 최근 수행된 국제 비교 연구인 TIMSS-R과 PISA 2000에 나타난 우리 나라 학생들의 지구 과학영역에 대한 전체적인 성취도 및 성 차이 경향을 파악하였다. 이를 위해 1999년에 실시된 TIMSS-R에 포함된 33개의 지구 과학 관련 문항과 2000년에 실시된 PISA에 포함된 13개의 지구 환경 과학 문항에 대한 국제 및 국내 평균 정답율을 비교하였다. 분석 결과, 우리 나라 학생들은 문항 유형별로는 선택형 문항에서, 수행 영역별로는 단순 정보 이해문항에서 국제 평균 정답율에 비해 큰 차이를 보이며 높게 나타났다. 또한, 우리 나라 학생들은 그래프 해석, 표 해석등 자료 해석과 관련된 문항에서 국제 평균보다 특히 높은 정답율을 나타냈는데, 이러한 경향은 남학생들에게 더 두드러졌다. 한편, 우리 나라 학생들은 천문학 문항에서 상대적으로 가장 낮은 점수를 나타냈으며, 이는 특히 여학생에게 더 심하게 나타났다. 우리 나라 여학생들은 문항의 내용, 유형, 수행 영역 등 모든 부분에서 남학생들보다 낮은 정답율을 보여 심각한 성 차이를 드러냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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