교사의 질문은 학생들이 구체적인 반응과 함께 수학적 담론에 참여하도록 한다는 점에서 수학 교수-학습에서 중요한 역할을 한다. 교사의 질문에 관한 기존 연구들은 주로 맥락에 대한 고려 없이 질문을 인지적 수준에 따라 범주화하여 분석하였기에, 효과적인 수학적 담론을 구축하기 위해 교사가 어떻게 질문해야 하는지에 대해서는 크게 주목하지 못하였다. 이에 본 연구는 수학 교실에서 효과적인 수학적 담론을 구축하는 교사의 질문활동이 어떤 특성을 가지고 있어야 하는지를 탐색하고자 하였다. 수학적 담론 및 교사의 질문활동에 관한 선행연구 검토와 이론적 분석을 통해, 교사 질문활동의 특성으로서 개방성, 공유성, 생산성을 도출하였다. 중학교 수학교사 한 명의 수업 사례를 통해 효과적인 수학적 담론 구축을 위해 교사 질문활동의 세 가지 특성이 필요함을 확인하였다. 이론적 분석과 수업 사례 분석을 통해 확인한 결과를 바탕으로 개방성, 공유성, 생산성이 교사의 질문활동을 분석하기 위한 틀로써 유용할 수 있음을 논의하였다.
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 연구에서는 민감한 이항특성에 대한 신뢰구간 추정에 직접질문법과 간접질문법을 사용한다. 간접질문법으로 응답자들의 응답부담을 줄여주기 위해서 확률장치를 사용하는 Warner (1965)의 확률화응답기법(RRT)을 고려한다. 두 방법에 의한 신뢰구간을 비교하기 위해서 평가기준으로 평균포함확률(MCP), 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 그리고 평균기대폭(MEW)을 사용한다. 수치적 비교 결과 RRT의 MCP가 명목수준()을 크게 초과하여 보수적이고 MEW도 매우 크다. 따라서 이들을 보완해 주어야 실제적으로 간접질문법의 유용성을 높일 수 있다.
이 연구에서는 과학자들의 연구 수행에서 나타나는 인식론적 특성을 반영한 개방적 참탐구 활동을 수행하도록 하고,이 과정에서 학생들이 실제로 과학의 인지과정을 경험하면서 참탐구 인식론을 반영한 추론 특성을 보이는지를 알아보고자 하였다. 서울시 소재 과학고등학교 1학년 학생 86명을 연구 대상으로 하였으며,4주 동안 비교집단 2개 학급의 학생들은 전통적인 학교 탐구 활동을 수행하게 하고 실험집단 2개 학급의 학생들은 개방적 참탐구 활동을 수행하게 한 후 학생들이 제기한 질문을 비교하였다. 그 결과 두 집단의 학생들이 제기한 질문의 빈도는 크게 차이가 없었으나,질문의 유형에는 차이가 있었다. 실험집단에서 사고 질문의 빈도가 높게 나타났고,질문의 세부 유형에서도 비교집단 학생들의 질문과 유의미한 차이를 보였다(p <.01) 특히 사고를 확장시키는 질문과 변칙 데이터에 대한 질문의 빈도에서 큰 차이가 있었다. 또한 실험 집단에서 제기된 질문 가운데에는 과학적 방법,변칙 데이터,추론의 불확실성과 같은 참과학의 인식론을 반영하는 질문들이 발견되어 개방적 참탐구 수행에서 학생들이 과학적 인식론을 이해하게 될 가능성을 확인할 수 있었다. 그리고 탐구주제에 따른 질문 비교에서 개방도가 높아질수록 변칙탐지 질문과 전략질문의 빈도가 높아지는 경향이 있었고,귀납적 질문과 유추적 질문의 경우에는 개방도보다는 탐구 주제와 관련이 있는 것으로 나타났다.
기계 독해는 입력 받은 질문과 문단의 관계를 파악하여 알맞은 정답을 예측하는 자연어처리 태스크로 양질의 많은 데이터 셋을 필요로 한다. 기계 독해 학습 데이터 구축은 어려운 작업으로, 문서에서 등장하는 정답과 정답을 도출할 수 있는 질문을 수작업으로 만들어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 정답이 속한 문서로부터 질문을 자동으로 생성해주는 BERT 기반의 Sequence-to-sequence 모델을 이용한 한국어 질문 생성 모델을 제안한다. 또한 정답이 속한 문서와 질문의 언어가 같고 정답이 속한 문장의 주변 단어가 질문에 등장할 확률이 크다는 특성에 따라 BERT 기반의 Sequence-to-sequence 모델에 복사 메카니즘을 추가한다. 실험 결과, BERT + Transformer 디코더 모델의 성능이 기존 모델과 BERT + GRU 디코더 모델보다 좋았다.
본 연구에서는 바람직한 질문의 일반적인 예를 제시하고 질문 만들기를 연습시킴으로써 학생 질문의 양과 질의 향상을 기대한 종전의 연구와 달리 적절한 물리 연습 문제 풀이를 통해서 학생의 질문이 향상될 것을 가정하였다. 이 연습에서는 전문가가 물리 문제를 풀 때 사용하는 방략을 단계적인 문제 풀이 안내의 형태로 구성하였는데 각 단계에서 조작적인 지시 사항을 사용하여 학생에게 기대되는 행동을 명시적으로 제시했다는 뜻에서 가시화 연습이라고 하였다. 이러한 문제 풀이 과정은 이해가 부족한 부분을 구체적으로 인식하도록 돕고 따라서 학생이 스스로의 질문을 정확하게 인식하고 표현하는데 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대되었다. 연구의 대상은 이공계 물리학 강좌를 수강하는 서울지역 대학 일학년 학생이었다. 수업의 대부분은 동일하고, 다만 연습문제 풀이를 할 때 실험집단은 전문가의 문제 풀이 방략을 가시화하는 연습 활동을 했고, 통제집단 학생들은 교과서에 있는 연습 문제를 전통적인 방법으로 풀었다. 학생들의 질문을 조사하기 위해 과제물을 부여할 때 또는 시험을 실시할 때 자신이 어려웠던 부분에 대해서 서술할 것을 요철하였다. 즉 본 연구에서 질문은 학생들이 자신의 경험한 어려움에 대해서 글로 서술한 것을 의미하며 의문문의 형태가 아닐 수도 있다. 수집된 질문을 질문의 양과 질, 두 가지 측면에서 분석하였다. 실험집단의 학생들은 통제 집단의 학생들보다 자발적으로 질문을 표현하는 경향이 있었다. 학생 질문의 내용에서 많이 관찰된 첫째 특성은 자신의 어려움에 대한 구체적인 표현의 중가이다. 두 번째 특성은 과정적 지식의 지식의 필요를 인식했다는 점이다. 구체적인 표현과 과정적 지식에 관한 인식은 모두 실험집단에서 다 많이 관찰되었다.
자기보고식 설문 조사는 상황적 요인 및 개인적 특성에 따라 응답 결과가 달라질 수 있다. 본 연구는 산업 및 조직심리학 분야에서 널리 연구되고 있는 직무만족 변인을 중심으로 설문 조사 시 질문 순서 및 질문 의도가 미치는 영향을 조사하였다. 설문지는 전반적 질문과 세부적 질문의 배치 순서에 따른 질문 순서 차이 그리고 직무만족 또는 직무불만족 측정에 따른 질문 의도 차이에 따라 총 4종류를 사용하였다. 94명의 직장인을 대상으로 한 설문 조사 결과 기존 연구와 달리 전반적 질문이 먼저 제시된 경우에서 전반적 질문과 세부적 질문에 대한 응답 간 상관이 더 높은 것으로 나타났다. 통계적으로 유의한 수준은 아니었으나 직무만족 질문이 직무불만족의 질문에 비해 대부분의 영역에서 만족도가 높은 것으로 나타났다. 끝으로 연구의 의의와 한계점 및 향후 연구방향을 살펴보았다.
국립국어원의 온라인 가나다 서비스는 한국어에 대한 다양한 질문과 정확한 답변을 제공한다. 만일 새롭게 등록되는 질문에 대해 유사한 질문을 자동으로 찾을 수 있다면, 질문자는 빠른 시간에 답변을 얻을 수 있고 서비스 관리자는 수동 답변 작성의 부담을 덜 수 있다. 본 논문에서는 국립국어원 질의응답게시판의 특성을 분석하여 질문의 주제를 6가지로 분류하고, 주제 분류 정보와 벡터 유사도, 수열 유사도를 결합하여 유사한 질문을 검색하는 시스템을 제안한다. 평가에서는 본 논문에서 제시한 주제 분류 정보를 활용한 결과 1위 정답 검색 정확률이 향상되는 결과를 얻었다. 최종 실험에서는 MRR이 0.62, 정답이 1위, 5위내에 검색될 확률은 각각 54.2%, 78.2%를 보였다.
수자원 분야의 데이터 베이스를 대상으로 한 실험연구에서 검색효율의 차이는 질문특성의 차이에서 기인한다는 것이 밝혀졌기 때문에 특정성, 복잡성, 최신성의 세 요소를 가지고 질문에 대한 질적 분석이 행해졌다. 그 결과, 특정적인 질문보다 일반적인 질문을 위해서 보다 많은 적합문헌이 주제탐색을 통하여 검색되었으며, 박사학위논문의 연구질문은 특정성을 지닌 질문이었기 때문에 주제탐색보다 인용탐색을 통해 적합문헌이 더욱 많이 검색되었다. 또한 자연과학분야, 공학분야 및 사회과학 분야의 질문에 대한 개별적인 분석이 이루어졌다.
시각적 질의응답(Visual Question Answering, VQA)은 주어진 이미지에 연관된 다양한 질문에 대한 올바른 답변을 예측하는 기술이다. 해당 기술은 컴퓨터 비전-자연어 처리 연구분야에서 활발히 연구가 진행되고 있으며, 질문의 의도를 정확히 파악하고, 주어진 이미지에서 관련 단서 정보를 찾는 것이 중요하다. 또한, 서로 이질적인 특성을 지닌 정보(이미지 객체, 객체 위치, 질문)를 통합하는 과정도 중요하다. 본 논문은 질문의 의도에 알맞은 정보를 효율적으로 사용하기 위해 멀티 모달 입력 이미지 객체, 객체 위치, 질문)에 대한 Multi-modal Message Aggregation (MMA) 제안하며 이를 통해 한국어 시각적 질의응답 KVQA에서 다른 모델보다 더 좋은 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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