본 연구는 우리나라 초등학생들의 함수적 사고 능력의 실태를 알아보고자, 다섯 가지 유형의 함수적 관계로 구성된 검사지를 이용하여 2, 4, 6학년 학생 총 2087명의 반응을 분석하였다. 분석 결과, 함수적 관계에 대한 학생들의 이해는 지역규모나 성별에 따라 큰 차이가 나타나지 않았으며, 통계적으로도 유의미한 차이를 보이지는 않는 것으로 드러났다. 반면, 과제 유형이나 문제 상황별로는 학생들의 이해 정도에 다소 큰 차이가 나타났으며, 이러한 차이에 주의를 기울일 필요가 있음이 드러났다. 특히, x의 값이 임의의 수(${\Box}$)로 주어졌을 때 y값을 구하는 문항에서의 정답률은, x의 값이 큰수로 주어졌을때 y값을 구하는 문항에서의 정답률에 비하여 다소 높게 나타나는 경향이 발견되었다. 본 논문은 이러한 결과들을 토대로 초등학교에서의 함수적 사고 지도 방안에 대한 시사점을 제공하였다.
본 논문에서는 질의유형을 통한 검색기반 질의응답 시스템을 구현하기 위한 설계방법을 제안한다. 이를 위해 위키피디아 문서의 링크 데이터를 이용하여 색인 대상문서와 데이터베이스를 구축하는 색인 모델과 2-포아송 모델을 이용하여 얻은 문서들을 색인 데이터베이스를 통해 필터링하여 정답 후보문장을 추출하는 검색모델, 키워드 패턴 매칭 기반 질의유형 분류 모델을 설계하였다.
일반적으로 질의응답 시스템은 입력된 질문에 대한 정답을 찾기 위해 질문과 관련된 문서 또는 단락 단위의 검색을 수행한다. 그렇지만 단어 기반의 검색만으로는 정답을 포함하는 단락을 찾기 어려운 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 각 문장이 가지고 있는 주제를 통해 해결할 수 있다고 판단하고 이를 위한 질의-응답문의 주제 분류 시스템에 대해 연구하였다. 이러한 시스템을 위해 필요한 인물과 관련한 주제 유형을 소개하고, 주제를 찾기 위한 단서표현을 정의하였다. 또한 단서표현기반으로 문장의 주제를 파악하는 시스템의 구성에 대해 소개하고, 이 시스템의 구성요소들에 대한 성능 평가를 수행하였다.
교수 학습 과정에서 형성평가와 함께 피드백의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 교정적 피드백의 유형에 따른 학생들의 학업성취도에 미치는 효과를 알아보고 가장 적절한 방법을 찾기 위하여 세 가지 유형의 교정적 피드백을 제공하는 형성평가 시스템을 설계하고 구축하였다. 첫번째 유형은 틀린 문항에 대하여 설명이나 정답 관련 정보를 단계적이고 직접적으로 제공하기 위한 '단계적 정보 제공 피드백'이다. 두번째 유형은 틀린 문항 각각에 대하여 틀린 이유에 대한 정보를 제공함으로써 오류를 교정할 수 있는 '오류 교정 피드백'이다. 세번째 유형은 총점과 틀린 문항을 제공해줌으로써 학생스스로 틀린 문항에 대하여 학습할 수 있도록 결과를 제시해주는 '결과 제시 교정 피드백'이다. 구현된 세 가지 유형의 교정적 피드백을 학습자에게 적용시켜 학업성취도에 미치는 효과가 있는지를 분석하고 이 중에서 학생들의 학업성취도를 높이는 데 가장 효과적인 교정적 피드백의 유형을 검증하였다.
커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.
과학 개념 연구로서 전류 개념에 대한 아동들의 개념 유형이 다양하다는 것이 많은 연구에 의해서 밝혀지고 있으며 과학적인 전류 개념으로 변화시키려는 수업 지도 방안에 대한 연구도 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 초등학교 학생을 대상으로 하여 전기 회로와 전류에 대한 개념을 조사하고, 이들 개념간에 어떤 관계가 있는지를 알아보고자 한다. 초등학생에게 실시할 수 있는 전기 회로 개념 검사 문항과 전류 개념 검사 문항을 선택 후 설명식으로 개발하여 초등학교 4-5학년 학생 중 총 163명에게 실시하여 선택결과와 선택 이유를 계통도로 분석하였다. 계통도에 따라 각 개념별 응답 유형의 비율을 구하였고 $\chi$$^2$검증으로 두 개념간의 관계를 찾아보았다. 불이 켜지는 회로 그리기에서는 과학적 모형보다는 전구의 꼭지에만 연결하는 아동의 수가 훨씬 많았다. 회로의 필수적인 요소로 대부분의 아동들이 건전지라 전구, 전선을 선택하였는데, 선택 이유로는 많은 아동이 전구에 불을 켜는 것에 초점을 두었다. 전선의 연결방법과 전구의 연결방법에 대해서는 정답률이 89%로 높게 나타났으며, 전구의 연결방법에 대한 정답률은 77%로 나타났다. 전류의 흐름 유무에 대해서는 대체로 옳은 선택을 하였으나, 회로의 상황에 따라 응답에 차이를 보이며, 주로 건전지는 전류를 공급하고, 전구는 불을 켜는 일, 전선은 전류를 흐르게 하는 길로 생각하고 있었다. 전지와 전구의 연결 방법에 따른 전구의 밝기에 대한 생각은 정답률이 각각 68%, 45%로 높은 편이 아니었다. 전체적으로 볼 때, 전기회로에 대해서 과학적인 생각을 가진 아동들은 그렇지 못한 아동들보다 전류 개념에 대해서도 과학적인 생각을 가지는 경향이 높은 것으로 나타났다. 따라서 전기회로 개념과 전류 개념 사이에는 서로 의미있는 관계가 있다고 결론지을 수 있으며, 전기 회로개념을 과학적으로. 형성한다는 것이 전류 개념을 과학적으로 형성하는데 중요한 요인이 됨을 알 수 있다.
본 논문은 비교마이닝(comparison mining)의 일환인 비교 문장 유형 자동 분류에 관하여 연구한다. 비교마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계를 분석하며, 크게 세 단계의 과정을 거치게 되는데 첫 번째 단계는 대용량의 문서에서 비교 문장만을 식별 후 추출해 내는 과정이고, 두 번째 단계는 추출된 비교 문장들을 비교 유형별로 분류하는 과정이며, 앞의 두 선행 과정이 끝나면 유형별로 비교 속성을 추출 및 비교 관계를 분석하는 세 번째 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(transformation-based learning) 기법을 이용하여 비교 문장들을 일곱 가지의 유형으로 자동 분류하는 두 번째 과제를 수행한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾아가는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 유형 분류를 수행한 결과 정확도 80.01%의 성능으로 일곱 가지 유형을 분류할 수 있었다.
본 논문에서는 대한민국 전자정부 포털사이트와 링크된 웹사이트를 유용성이란 관점에서 평가한다. 18개의 대표적인 정부 웹사이트를 선정하고, 이용자가 웹사이트에서 정답을 찾을 수 있는 과제를 수행하게 한 후, 이용자 만족도를 측정한다. 유용성 평가를 위하여 두 가지 유형의 설문지를 사용하는데 유형 1은 16개의 평가 문항으로 구성되며, 유형 2는 페이지 디자인, 콘텐츠 디자인, 사이트 디자인의 세 항목에 대한 세부 문항으로 구성된다.
국가 수준의 표준화된 학업 성취도 평가 결과를 분석하여 학생들의 성취 수준을 파악하고 이를 교육정책 수립이나 교수활동 개선에 반영하는 과정은 교육의 책무성으로 중요한 부분이다. 본 연구에서는 과학과 국가 수준 학업 성취도 평가 결과를 분석하고, 답지 반응률 분포 곡선을 활용하여 평가 문항의 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2013년까지 시행된 과학과 성취도 평가 결과를 성취 수준에 따라 분석하였으며, 성취도 점수에 따른 특정 문항의 정오답 반응률을 토대로 최적 곡선을 추정한 그래프인 답지 반응률 분포 곡선을 활용하여 선다형 평가 문항 112개의 정답지와 오답지 반응률 곡선의 유형을 분류하고, 유형별 문항 특성을 분석하였다. 분석 결과, 정답지는 5가지 유형(S자형, J자형, 직선형, F자형, 계단형)으로 분류하였고, 오답지는 4가지 유형(보통형, 평지형, 산지형, 상승형)으로 분류하였다. S자형의 정답지 반응 곡선과 보통형의 오답지 반응 곡선이 조합인 문항이 가장 많았으며, 성취 수준에 따라 학생들을 변별하는데 적절한 문항인 것으로 분석되었다. 또한, 정답 반응률 분포와 오답 반응률 분포가 서로 연관되는 것으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 교수 학습, 교실 평가 등에서 함의를 논의하였다.
본 연구는 1999 ${\sim}$ 2001학년도의 대학수학능력시험에서 지구과학 II 선택 경향 및 선택과목간의 점수를 비교하고, 지구과학 관련 문항의 탐구과정 및 내용 요소별 분포와 각 문항에 대한 학생의 반응을 분석하여 정답률이 낮은 문항에 대한 오답 유형을 추출하였다. 대학수학능력시험의 자연계 응시자는 1995학년도에 43.14%이었으나 최근 2년 동안에 급격히 줄어들어, 2001학년도에는 29.51%이었고, 2002학년도에는 26.92%로 감소하고 있다. 자연계 응시자의 지구과학 II 선택 비율은 약 22%로 생물 II(약 38%), 화학 II(약 28%)에 이어 3번째이다. 탐구과정별로는 공통과학 및 지구과학 II 모두 자료 해석에 대해서 가장 많이 출제되고 다음으로 결론 도출 및 평가에 대해서 많이 출제되었다. 내용별로는 공통과학에서는 ‘지각의 물질과 지각변동’(20.83%)에서 가장 많이 출제되었고, ‘온실효과’와 ‘우주과학’에 대해서는 출제되지 않았으며, 다른 영역에서는 대체로 고루 출제되었다. 지구과학 II에서는 ‘지각의 물질과 변화’ (22.92%)영역에서 가장 많이 출제되었고, 전반적으로 고르게 출제되었으나 ‘환경과 자원’에서 출제되지 않았고, ‘태양계’에 대해서는 비교적 적게 출제되었다. 문항 난이도 분포를 보면 1999학년도는 예상정답률 40 ${\sim}$ 59%와 60 ${\sim}$ 79%의 문제를 각각 6, 10개 출제하였고, 2000학년도에는 40 ${\sim}$ 59% 1문항, 60 ${\sim}$ 79% 14문항, 80% 이상 1문항 출제하였으나 2001학년도는 16문항 모두를 60 ${\sim}$ 79%에 해당하는 것을 출제하였다. 정답률이 높은 문항은 문제 해결에 지구과학 개념이 요구되지 않고 탐구 과정만 요구되는 문항, 매년 출제되어 학생에게 익숙한 분야, 탐구 능력 없이도 특정 지식만 있으면 해결되는 문항이다. 반면에 정답률이 낮은 문항은 지구와 행성의 운동, 해파에 관한 문항이며, 특히 복합개념이 요구되는 문항의 정답률이 낮다. 학생의 오답 반응 분석 결과 기본 개념에 대한 이해가 미흡한 주요 내용은 공통과학에서는 변환단층 및 부정합에서 지질학적 현상, 혼합층과 수온 약층의 의미, 온대저기압 통과 전후의 날씨 변화이며, 지구과학 II 에서는 달의 위상과 위치변화, 화성암의 구성광물 ${\cdot}$ 화학조성 ${\cdot}$ 조직 변화와 마그마 분화 및 풍화와의 관계, 지진파 주시곡선, 대기순환의 종류와 규모, 해파, 혼합층과 수온 약층, 서안강화 현상, 행성의 위치와 운동, H-R도상에서의 별의 특성과 진화 등이다. 탐구 과정에 대한 학생의 성취도는 비교적 높으므로 이해도가 상대적으로 낮은 영역에 대해 학생의 오답 유형을 참고하여 기본 개념 지도에 보다 관심을 기울일 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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