정보만들기활동에서 가장 기본적인 능력은 정보를 검색하는 능력이다. 그러나 정보검색방법에 대한 지도에도 불구하고 학생들의 정보만들기 능력은 일정 수준이상을 뛰어넘기 어렵다. 정보만들기 능력 향상을 위해서는 국어 및 사회교과와의 연계교육이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 정보만들기 능력을 신장시키기 위해 국내 외 컴퓨터 교육과정과 연계교과의 내용을 분석하여 정보만들기능력 신장을 위한 학습 요소를 추출하여 정보만들기능력 향상 프로그램을 개발하고 적용하였다.
고도화된 정보 시대의 학습은 학습자가 컴퓨터와 인터넷을 통해 정보자원에 접근하여 정보를 자기주도적으로 습득하고 평가하는 활동이라 할 수 있다. 4차 산업혁명 기술에 기반한 온라인 학습 플랫폼의 등장은 구성주의 학습이론에 기반하여 초중등 학습자가 자기주도적으로 정보를 검색하여 학습하는 환경으로 발전하고 있다. 온라인 학습환경에서 초중등 학습자의 정보검색 능력과 자기주도학습 능력에 대한 기존 연구를 살펴보면, 변인간의 긍정적 관련성이 높은 것으로 분석되었다. 하지만, 이는 특정 교과 수업과 콘텐츠에 국한된 횡단적인 연구로 보다 확장된 형태의 종단적인 연구를 통해 정보검색 능력과 자기주도학습 능력 간의 관련성을 분석해볼 필요가 있다. 본 연구에서는 8년 동안 수집된 서울교육종단연구의 패널데이터를 활용하여 정보검색 능력과 정보검색 빈도의 종단적인 패턴에 따른 자기주도학습 능력의 차이를 밝히고자 한다.
본 연구는 대학도서관 이용자교육이 이용자의 학술정보 이용능력을 향상시키는데 기여할 수 있는지를 연구하고자 하였다. 덕성여자대학교에서 인터넷정보활용 과목을 수강하는 39명의 학생을 대상으로 이용자교육을 제공한 전후의 학술정보 이용능력을 평가하였다. 피험자들은 학술정보검색 문제를 성공적으로 해결하는지를 조사하였으며 소요시간, 피험자자신에 대한 정보능력 평가점수를 측정하였다. 이용자교육 후 약8주후에 동일한 실험을 반복하여 교육의 효과가 지속하는지의 여부를 또한 조사하였다. 이용자교육은 피험자의 학술정보검색 능력을 현저하게 향상시켰으며, 소요시간을 단축시켰으며 스스로에 대한 정보능력을 긍정적으로 평가하는데 크게 기여한 것으로 나타났다. 이용자교육은 원문검색이나 색인검색과 같은 고급학술정보이용능력 향상에 특히 효과적인 것으로 조사되었다. 한번 학습한 이용자교육의 효과는 일정한 시간이 지난후에는 다소 정보능력이 떨어지는 경향을 보이기는 했으나 여전히 지속하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 웹 환경에서의 학습 방법이 학생들의 정보검색 및 정보종합 능력에 어떠한 영향을 미치는가를 규명하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 과제 중심형 학습 집단이 기법 중심형 학습 집단보다 정보검색 능력 중 정보성취도 검사점수가 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (t=3.59, p〈.05). 둘째, 네이버 국내 웹 1차 검색 (재현율 t=1.81, 정확율 t=.61)에서 과제 중심형 학습 집단과 기법 중심형 학습 집단간에 재현율과 정확율 모두 유의미한 차이가 없었다 (p〉.05). 그러나 2차 검색 (재현율 t=2.93, 정확율 t=2.45)과 3차 검색 (재현율 t=3.48, 정확율 t=2.50)에서는 과제중심형 학습 집단이 기법 중심형 학습 집단보다 재현율과 정확율이 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (p〈.05). 셋째, 과제 중심형 학습 집단과 기법 중심형 학습 집단은 정보종합 능력의 검사 점수 차이가 통계적으로 유의미하지 않았다 (t=1.95, p〉.05). 위 실험 결과를 종합해 보면, 인터넷에서 정보를 검색하는 경우에 과제에 대한 분석과 그에 알맞는 정보검색 기법을 적용하는 것이 중요하다. 기법에 의존하기보다는 과제를 분석하고 그에 알맞는 검색을 수행해야 한다. 또 정보 이용 교육이 정보검색 수준에서 머무르는 것이 아니라, 정보검색과 정보종합에 관한 교육이 정보 문제 해결의 맥락에서 이루어져야 할 것이다.
정보화 시대에 방대한 양의 정보에서 필요한 정보를 효율적으로 찾아내는 것은 그 무엇보다도 중요하다. 이를 위해 많은 검색 엔진이 효율적인 검색 결과 제공을 위해 노력하고 있지만 그 인터페이스의 문제로 인하여 사용자가 검색결과를 효율적으로 받아들이기 어려우며 또한 원하는 정보를 검색하기 위해서는 일정 수준 이상의 검색 능력을 필요로 한다. 이 논문에서는 기존의 검색 엔진의 인터페이스 변경을 통하여 시각적인 연관성 정보를 제공하며 이를 통해 사용자가 검색 능력에 구애받지 않고 정확한 답을 얻을 수 있도록 유도한다. 또한 이 과정에서 기존의 키워드 추출 알고리즘의 문제점을 발견하여 이를 단어간의 수식 관계를 이용하여 해결하였다. 또한 단어간의 수식 관계를 이용하여 효율적으로 문서간의 연관성을 생성할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
정보의 중요성이 날로 부각되고 인터넷 사용인구가 급격히 증가함에 따라 국내에서도 정보검색에 대한 관심이 크게 높아지고 있다. 여기에 PC의 보급이 일반화되어 사무실이나 가정에서 쉽게 온라인에 접속하여 정보검색을 할 수 있게 됨에 따라 정보검색이 일부 전문가들의 영역을 벗어나 일반인들 사이로 확산되고 있다. 이제는 정보검색을 전문적인 기능으로 국가에서 관리하는 방안을 검토할 때이다. 전문 검색인의 발굴 및 평가 체제를 일본의 사례를 통해 알아보자.
인터넷에 많은 정보가 있지만, 검색자가 자신이 필요한 정확한 정보를 찾기는 쉽지 않다. 따라서 정보 효율적으로 수집, 분석, 활용하는 능력을 길러주는 교육이 요구된다. 일반적으로 검색자들은 저마다의 방법을 통해 정보 검색 과정을 수행하므로, 이때 검색된 결과물은 개인에 따라 상이하게 나타난다. 본 연구는 초등학생의 정보 검색 활동을 관찰하여 검색자의 개인별 특성, 특히 인지 양식에 따른 정보 검색 전략과 검색 결과의 차이를 분석한다. 또한 이를 통해 정보 검색 능력 신장 및 정보 검색 시스템의 효율성 제고를 위한 교육 방안을 제안한다.
검색 증강형 언어 모델은 입력과 연관된 문서들을 검색하고 텍스트 생성 과정에 통합하여 언어 모델의 생성 능력을 강화한다. 본 논문에서는 사전 학습된 대규모 언어 모델의 추가적인 학습 없이 In-Context 검색 증강으로 한국어 언어 모델의 생성 능력을 강화하고 기존 언어 모델 대비 성능이 증가함을 보인다. 특히 다양한 크기의 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 검색 증강 결과를 보여 모든 규모의 사전 학습 모델에서 Perplexity가 크게 개선된 결과를 확인하였다. 또한 오픈 도메인 질의응답(Open-Domain Question Answering) 과업에서도 EM-19, F1-27.8 향상된 결과를 보여 In-Context 검색 증강형 언어 모델의 성능을 입증한다.
본 논문에서는 대규모 언어모델의 검색 기반 답변 생성능력을 평가하는 새로운 한국어 벤치마크, KFREB(Korean Fictional Retrieval Evaluation Benchmark)를 제안한다. KFREB는 모델이 사전학습 되지 않은 허구의 정보를 바탕으로 검색 기반 답변 생성 능력을 평가함으로써, 기존의 대규모 언어모델이 사전학습에서 보았던 사실을 반영하여 생성하는 답변이 실제 검색 기반 답변 시스템에서의 능력을 제대로 평가할 수 없다는 문제를 해결하고자 한다. 제안된 KFREB는 검색기반 대규모 언어모델의 실제 서비스 케이스를 고려하여 장문 문서, 두 개의 정답을 포함한 골드 문서, 한 개의 골드 문서와 유사 방해 문서 키워드 유무, 그리고 문서 간 상호 참조를 요구하는 상호참조 멀티홉 리즈닝 경우 등에 대한 평가 케이스를 제공하며, 이를 통해 대규모 언어모델의 적절한 선택과 실제 서비스 활용에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것이다.
생명정보 인프라 구축을 통해 바이오인포매틱스 핵심기술을 축적함으로써 생명정보 전반의 기반기술을 구축할 것이다. 유수 생명정보 데이터베이스에 대한 향상된 검색기능을 제공하고 새로운 개념의 통합검색 관리시스템을 구축함으로써 관련 연구자들의 연구능력을 고취함과 동시에 독창적인 검색시스템으로 보다 풍부한 연구기회를 부여하여 국내 생명정보 연구에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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