대학도서관에서 제공하고 있는 디지털참고봉사의 현황을 이해하기 위하여 전국적인 조사를 수행하여 분석하였다. 2003년 7월 8일부터 7월 22일까지 직접 접속을 통한 관찰과 질문응답 기록을 통하여 데이터를 수집하였다. 우리나라 4년제, 대학 중 171개 도서관이 디지털참고봉사를 제공하는 것으로 나타났으며, 접근수준, 명칭, 서비스방식, 웹폼. 서비스정책, 등 디지털참고봉사 제공 관련 특성과 이용량, 응답비율, 질문유형 등 이용관련 특성을 분석하였다. 현황과 문제점이 식별되고, 도서관 서비스로 확립되기 위한 제언이 이루어졌다.
정보 사서들이 도서관 메일링 리스트라는 전자 커뮤니케이션 매체를 어떻게 활용하고 있으며, 이러한 매체의 변화가 정보 서비스 영역에 미치는 영향은 무엇인지를 살펴보았다. 정보 서비스의 도구로서 도서관 메일링 리스트가 지니고 있는 유용성을 파악하기 위해 동의대학교 도서관 메일링 리스트의 메시지 항목 중 정보 질문의 빈도와 답변의 정도, 그리고 정보 질문의 유형을 분석하였으며 메일링 리스트를 이용한 정보 질문 처리의 문제점들을 논의하였다.
인터넷포털 사이트에서 제공되고 있는 지식검색 질문응답서비스의 성능을 평가하기 위하여, 이용량이 많은 상위 네 가지 사이트를 대상으로 질문응답 데이터를 체계적으로 표집하였다. 디지털 참고봉사의 평가 틀을 적용하여 질문의 수와 유형, 응답률, 적시성, 정확성, 만족도를 측정하여 분석함으로써 서비스 현황을 진단하고 개선방안을 제시하였다.
학생의 사전질문은 교사에게 학생의 관심사와 수준을 제공해줄 뿐만 아니라, 교육의 수요자인 학생의 관점을 반영하여 교수-학습을 진행할 수 있는 단서를 제공해주는 유용한 수단이다. 이 연구의 목적은 학생의 사전질문을 효과적으로 분석하기 위한 분석틀을 개발하고, 이 분석틀을 적용하여 2009 개정 교육과정의 초등과학 학습 단원과 관련된 학생의 사전질문을 분석하는 것이다. 개발된 분석틀은 지식형, 확장형, 호기심형 질문의 3개의 대범주로 구성되며, 각각의 범주에서 다시 몇 개의 하부 영역으로 세분된다. 개발된 분석틀을 이용하여 2009 개정 교육과정 초등과학 5, 6학년 학습 단원에서 제시한 학생사전질문 914개를 분석한 결과, 학년 및 학습 단원, 차시별로 분포하는 질문 유형이 다른 것으로 나타났으며, 유형별 질문의 비율에도 차이가 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 사전질문 분석틀을 통해 학습에 대한 학생의 요구를 파악하고 이를 반영한 학생 중심의 교수-학습의 방향을 제시하였으며, 추후 연구에서도 분석틀이 유의미한 기여를 할 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 초임중등과학교사의 수업에서 교사와 학생 사이에 일어나는 상호작용을 상호작용 요소와 유형으로 나누어 그 특징을 알아보고 이들이 멘토링을 통해 어떻게 변화해 가는지 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 교직경력이 3년 이하인 초임중등과학교사 3명을 멘티교사로 선정하고, 교과교육분야에서 전문성이 있는 대학원에서 석사 박사과정에 있는 12년 이상의 경력교사를 멘토교사로 선정하였다. 초임중등과학교사의 교수기술의 전문성 발달을 위해 수업계획안 작성, 수업실행 전후 저널 작성, 수업 실행, 멘티 멘토의 1대1 멘토링 협의회, 멘토교사의 수업관찰 등으로 구성된 협력적 멘토링 프로그램을 개발하여 초임교사들에게 5회 적용하였다. 초임중등과학교사의 수업에서 교사와 학생 사이의 상호작용은 수업 녹화 동영상과 녹화 동영상 전사본을 상호작용 시작의 주체, 교사 질문의 형태, 학생 응답의 형태, 교사 피드백의 형태로 범주화된 수업 분석틀에 따라 상호작용 요소와 상호작용 유형으로 나누어 멘토링 실시전인 1차시와 멘토링을 4회 실시한 후인 5차시를 분석을 통해 알아보았다.이 연구 결과 초임중등과학교사의 수업에서 교사와 학생 사이의 상호작용은 교사에 의해 주도되며 교사 질문의 형태는 단순확인 질문이, 학생 응답의 형태는 단답응답이, 교사 피드백의 형태는 즉각피드백이 주를 이루어 학생들의 사고유발이 촉진되지 못하는 것으로 나타났다. 또한 상호작용 유형 역시 교사의 질문(Initiation)에 대한 학생의 응답(Response)에 교사가 즉각피드백(feedback)을 사용하는 단순 IRF형이 주를 이루어 학생들의 사고작용이 활성화되지 못하는 것으로 나타났다. 4회 협력적 멘토링이 실시된 후에 초임중등교사들의 수업에서 학생과의 상호작용에 나타나는 상호작용 요소는 학생에 의해 상호작용이 시작되는 경우가 증가하였으며, 교사 질문의 형태는 사고질문이 증가하였다. 학생 응답의 형태는 설명이나 질문 응답 비율이 증가하였으며, 학생의 응답에 대한 교사의 피드백은 지연피드백의 사용 비중이 높아져 학생들이 상호작용에 적극적으로 참여하며, 상호작용 과정에서 학생들의 사고가 활성화되는 것으로 분석되었다. 또한 상호 작용 유형은 교사의 질문(I)에 대한 학생의 응답(R)과 교사 피드백(F)의 반복 횟수가 다양한 복합적인 I(RF)n형으로 변화하였다. 4회 협력적 멘토링 과정을 거치면서 초임중등과학 교사들의 교수기술이 상호작용 요소와 유형에서 학생들의 사고작용을 촉진 활성화시킬 수 있도록 발달하는 것으로 분석되었다.
본 연구는 중학교 과학 교과서 17종을 대상으로 화학 단원 본문 내용 중에 제시된 질문에 대한 방략을 빈도, 양식, 위치 등에 따라 비교 분석한 연구이다. 조사 도구는 캘리포니아 대학에서 1975년 협동적 교사 준비 프로젝트의 일환으로 개발된 교과서 질문 방략 평가도구(Text Questioning Strategies Assesment Ins-trument: TQSAI)를 사용하였다. 연구 결과 전체 문장 중에서 질문이 함유된 문장의 수(Q/S)는 6.8%에서 19.7%로 평균 13.6%로 나타났다. 다양한 질문이 후반부보다 제목과 본문 내용의 전 중반부 단계에 주로 설정되어 있었다. 탐구 과정 유형에 있어서는 이해하기에 해당하는 질문이 가장 많았고, 질문의 형태에 있어서는 초점적 질문이 가장 많았다. 질문을 경험의 유무를 기준으로 분류할 때 경험적 질문과 비경험적 질문이 각각 54.2%와 45.8%로 경험적 질문이 다소 많았다.
본 연구의 목적은 화석 전시에 관한 깊이 있는 이해와 추론적인 사고를 유도하는 질문으로 구성된 도구를 개발하고 이를 활용한 관람과 그렇지 않은 자유관람 사이의 소통의 특징을 행위 단위 및 대화 유형으로 비교하는 것이다. 몇 단계의 개발과정을 거쳐, 최종적으로 포괄적이면서 추론적 흐름을 가진 아홉 개의 질문으로 구성된 질문카드세트를 개발하였다. 질문카드의 활용에 따른 소통의 특징을 알아보기 위해, 국립과천과학관 자연사전시관에서 자료를 수집하였다. 연구참여자는 또래 관람객 총 열 여덟(18) 그룹(초등학교 5학년에서 중학교 3학년까지)이며, 이들의 관람을 비디오로 녹화하고 전사하여 분석하였다. 전반적인 관람 행태로서 관람 소요 시간(holding time)과 관람 행위(action)를 측정하였는데, 이 중 관람 행위는 크게 '보기(look)', '말하기(speech)', '행동하기 (motion)'로 나누고, 각각 세부적인 요소들로 더 자세히 구분하여 발생빈도를 분석하였다. 또한 말하기 관련 세부 요소들을 바탕으로 하여 대화 유형(type of conversation)을 구분하여 분석하는데, 크게 '열거 (enumerative),' '합의(consensual),' '응답 (responsive),' '논의(argumentative)'로 나누고, 각각의 빈도를 분석하였다. 분석 결과. 질문카드를 활용하는 관람에서는 자유관람보다, 전시물 별 관람 소요 시간 및 대부분의 관람 행위들이 유의미하게 증가하였다. 또한 전반적인 대화의 빈도도 증가하였는데, 특히 '응답'을 제외한 나머지 대화의 유형은 모두 유의미하게 증가하였다. 결론적으로, 질문카드는 전시 물-관람객 간 또는 관람객-관람객 간 소통을 활발히하고, 관람객의 추론적 사고 활동을 촉진하며, 관람객에게 무엇을 어떻게 보아야 하는지에 대해 안내함으로써 보다 집중력 있고 의미 있는 관람이 가능하도록하였다.
최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 폭넓은 다중 문서들을 토대로 다중 홉 추론과 동시에 서로 다른 수준의 여러 문제들을 한꺼번에 해결해야 하는 다중 작업 질문 응답에 관한 관심이 높다. 본 논문에서는 이러한 다중 홉 추론과 다중 작업을 요구하는 복잡 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 다중 문서들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 뒷받침 문장들, 답변 영역, 응답 유형 등을 동시에 구해야 하는 다중 작업 문제에 관한 답들을 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 긍정적 효과를 입증한다.
본 논문에서는 WiseQA 시스템에서 정답유형을 인식하기 위한 하이브리드 방법을 제안한다. 정답유형은 어휘정답유형과 의미정답유형으로 구분된다. 본 논문은 어휘정답유형 인식을 위해서 질문초점에 기반한 규칙모델과 순차적 레이블링에 기반한 기계학습모델을 제안한다. 의미정답유형 인식을 위해 다중클래스 분류에 기반한 기계학습모델과 어휘정답유형을 이용한 필터링 규칙을 소개한다. 어휘정답유형 인식성능은 F1-score 82.47%이고, 의미정답유형 인식성능은 정확률 77.13%이다. 어휘정답유형 인식성능은 IBM 왓슨과 비교하여, 정확률은 1.0% 저조하고, 재현율은 7.4% 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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