지식iN과 같은 사용자 참여 질의응답 커뮤니티에서 원하는 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 검색 결과로 제공되는 다양한 문서를 일일이 확인하여 판단하는 과정이 필요하다. 만일 사용자가 원하는 답변을 자동으로 정제하여 제시할 수 있다면, 질의응답의 사용성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질의응답 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 문서 내 통계적 특성을 활용하여 각 분류별 답변을 자동으로 제시하기 위한 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 질의어에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 군집 내 빈도와 질의어에 대한 근접도, 답변 신뢰도 등으로 계산된 답변 내 어휘의 적합도를 활용하여 요약한 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로 제시한다.
본 연구에서는 과학영재 학생들을 대상으로 생물 영역의 동물 발생 실험수업을 통해 나타나는 언어적 상호작용을 분석하여 과학영재성을 보여주는 특성들을 알아보고자 하였다. 연구 대상은 서울대학교 과학영재센터의 중학교 1학년 학생 20명이었으며, Creative Problem Solving (CPS) 모형을 기반으로 개발된 동물 발생 실험 프로그램으로 소집단 토의 중심의 실험 수업을 총 4회 진행하면서 학생들의 언어적 상호작용을 녹음 및 녹화, 관찰하였다. 전사된 내용으로부터 질문-응답 유형과 과학영재의 특성을 추출하여 분석하였다. 질문-응답의 유형 분석에서는 보다 높은 사고력을 요하는 사고형 질문이 기본정보형 질문보다 3~6배나 높게 나타났다. 특히, 탐구실험 I은 다른 세 탐구실험보다 기본정보형 및 사고형 질문이 40% 이상 높게 나타났다. 언어적 상호작용의 분석 결과 창의적 지필검사에서 보기 어려웠던 창의성의 세부 요인을 확인할 수 있었으며, 문제발견력 및 문제해결력, 고도의 언어능력 등을 확인하였고, 정의적 특성인 과제 집착력과 리더십도 드러나는 것을 볼 수 있었다. 본 연구 결과는 지필고사를 대신하는 영재의 판별 및 선발에서 활용할 수 있는 프로그램 개발에 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구의 목적은 Thinking Science의 모둠 활동에서 나타나는 교사들의 도움 특성과 교사들의 도움 특성에 따른 학생들의 반응 특성을 알아보는 것이었다. 연구를 위해 초등학교 5학년 24명과 중학교 1학년 24명을 선정하여 TS 활동을 처치하였으며, 그 중 학생들의 논의가 비교적 활발했던 활동 4와 6에 대해 초 중학교 각각 2모둠의 언어적 상호작용을 분석하였다. 활동 처치 전에 과학적 사고력 검사를 통해 학생들의 인지수준을 확인하였으며, 이에 따라 이질집단으로 모둠을 구성 하였다. 각 모둠마다 도움 교사를 두었으며 TS 활동의 적용과정에서는 모둠 내 상호작용을 강조하였다. 교사들의 도움은 단순 확인 질문의 활용이 높았으며 메타질문의 활용은 부족하였다. 또한 교사의 개인적인 성향이나 교직 경험, 활동에 대한 숙지 정도에 따라 교사들의 도움 특성이 다르게 나타났다. 단순 확인 질문이 많고 교사의 개입이 많으면 학생들의 논의는 자발적이지 못하고, 메타질문의 활용과 피드백이 고르게 활용된 교사의 경우 학생들의 논의과정 요소의 활용 또한 다양하게 나타났다. 그러므로 과학적 사고력을 향상시키기 위한 TS 활동을 처치할 때 처치의 효과를 높이기 위해서는 TS 프로그램의 내용과 TS에서 요구되는 전략뿐만 아니라, 교사들이 학생들과 상호작용하는데 있어서 열린 교수-학습 분위기 속에서 학생들의 사고를 자극시켜 그들 자신의 아이디어를 제안하게 하고 또한 그들의 의견을 정당화 할 수 있는 기회를 제공할 수 있는 교수 기술을 배울 수 있는 교사 연수를 실시할 필요성이 있음을 시사한다.
AI는 개인이나 조직이 가지고 있는 강점과 긍정적 경험을 토대로 변화를 이끌어내는 것으로 본 연구는 AI가 가진 이러한 특성을 기반으로 긍정교사 양성을 위한 프로그램을 개발하였다. 먼저 AI의 4D 단계를 진행하기 위한 긍정주제를 선정하였는데, 대주제는 "닮고싶은 선생님"이고, 하위 주제는 이해, 소통, 열정, 실력이다. 각 주제별로 교사들에게 제시할 긍정적 질문을 개발하였고, 질문을 토대로 교사양성 프로그램을 개발하였다. 프로그램 실행 결과 교사들은 자신의 강점을 찾아 그것을 기반으로 자기 개발을 위해 무엇을 할 것인지 계획을 수립하였고 이러한 계획이 교사역량을 개발하는데 매우 유용하다고 평가하였다.
본 연구는 개별적으로 환상그림책을 읽어주는 동안 그림책에 대한 반응의 주체자인 유아가 그림책의 등장인물에 대해 어떻게 반응하고 있는지를 유아들의 질문과 코멘트에 대한 분석을 통해 알아보고자 하는데 목적이 있다. 연구 대상은 만 5세 유아 54명이며, 연구 도구로는 환상그림책 9권이 사용되었다. 분석 내용은 환상그림책의 등장인물에 대한 유아들의 질문과 코멘트의 빈도 및 각각의 반응유형, 등장인물에 대한 선호 근거를 분석한 것이다. 분석 결과, 첫째, 환상그림책의 등장인물에 대해 유아들은 질문하기 보다는 코멘트 하는 빈도가 3배 이상 높은 것으로 나타났다. 둘째, 환상그림책의 등장인물에 대해 유아들은 '평가적 질문'을 가장 많이 하였고, 다음이 '상상적 질문'을 많이 한 것으로 나타났다. 이 두 가지 질문 유형에 비해 '몰입적 질문'과 '개인적 질문' 빈도는 매우 낮았다. 셋째, 환상그림책의 등장인물에 대해 유아들은 '평가적 코멘트'를 가장 많이 하였고, 다음이 '상상적 코멘트', '몰입적 코멘트', '개인적 코멘트' 순으로 나타났다. 넷째, 환상그림책의 등장인물 선호 근거로 '등장인물의 외형'을 제시한 경우가 가장 많았고, 다음이 '등장인물에 대한 주관적 느낌', '등장인물의 역할', '등장인물의 특성'의 순으로 나타났으며, '등장인물의 성'을 제시한 경우는 한 명 밖에 없었다. 이와 같은 연구 결과는 향후 유아교육현장 교사들의 그림책 읽어주기 전략의 계획 실행과 그림책에 대한 유아들의 반응 증진을 위한 전략 연구에 도움을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 한국 중학생들이 과학을 학습하는 과정에서 경험하는 성취정서를 측정하기 위한 질문지를 개발하고 그 타당성을 검증하는 것이다. 본 연구에서 개발한 한국 중학생의 과학영역 성취정서 질문지는 영어판 성취정서 질문지를 바탕으로 중학교 교과 운영 특성 및 과학 학습의 특징을 반영하여 개발되었다. 총 232문항으로 3가지 학업상황에서 9개의 과학 영역 성취정서를 측정하도록 구성되어 있으면 통제-가치 이론에 근거를 두고 있다. 검증 결과, 높은 신뢰도를 보였으며, 성취정서의 4가지 구성요인 체계를 확인하기 위한 확인적 요인분석(CFA) 결과, 질문지의 각 문항이 성취정서의 구성 요인을 대표하는 지표로서 적절히 구성되어 있었으며 구조적으로 타당하였다. 또한 질문지를 통하여 측정되는 성취정서들 사이의 상관관계를 분석한 결과, 같은 상황에서 경험하는 각각의 정서 및 서로 다른 상황에서 경험하는 동일한 정서가 서로 적절히 변별 되었다. 성취정서와 학업상황 사이의 잠재적 관계에 대한 확인적 요인 분석 결과에서도 질문지의 내적 구조와 동일하게 3가지 학업상황 및 9가지 성취정서가 잠재변수로서 작용하고 있음을 확인하였다. 외적 타당도 검증은 통제-가치 평가, 학습 전략, 성취동기, 과학 성적 등을 준거 변인으로 하여 실시하였으며 검증 결과, 충분한 외적 타당도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 정량적으로 분석할 수 있는 질문지의 개발을 통해 중학교 과학 교과에서 학생들이 경험하는 성취정서를 이해하는 기본 발판이 마련되었음을 시사한다.
행동활성화체계(BAS)/ 행동억제체계(BIS)는 서로 독립적이고 구분되는 신경 기저와 작용 방식을 가졌기 때문에 사람들은 이 두 체계에서 각기 독립적인 민감성을 보이리라고 가정할 수 있으며, 개인의 기질이나 성격 특성 및 광범위한 전반적 정서 경험 경향성과도 밀접하게 관련된다고 가정된다. 본 연구에서는 뇌자도(MEG)에서 취득한 신호를 가지고 EEG에서 얻은 신호 및 자기 보고식 질문지를 통한 비교 분석 연구를 수행하였다. 총 9명 (male=6, female=3)을 대상으로 EEG/MEG를 수행한 후 BIS/BAS 질문지를 수행하여 비교 분석하였다. 자기 보고식 질문지와 EEG/MEG와의 상관관계 및 통계분석을 통하여 EEG와 MEG에서 일치성 및 상관성을 살펴보고 향후 성격 및 감성성향 판단 및 분류에 있어서 MEG의 효용성 측면을 살펴보고자 함이 본 연구의 목적이다.
본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.
본 연구의 목적은 이용자의 인지적 특성 중 하나인 성격 유형과 OPAC 탐색 과정에서 나타나는 이용자의 정보 탐색 성향 및 만족도의 관계를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 실험대상자들을 대상으로 KEPTI 에니어그램 검사를 통해 성격 유형을 파악하였고, 데이터는 실험-전 질문지, 태스크A 질문지, 태스크B 질문지, 그리고 실험-후 질문지로 수집되었다. 분석결과, 에니어그램의 힘의 중심에 의한 집단 간에는 탐색의 용이성, 탐색시간, 탐색시간의 충분성, 탐색결과의 유용성, 탐색과정의 쉬움에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났고 호니비언 집단 간에는 질의에 대한 친숙성과 흥미에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다.
GuessWhat?!은 질문자와 답변자로 구성된 두 플레이어가 이미지를 보고 질문자에게 비밀로 감추어진 정답 물체에 대해 예/아니오/잘 모르겠음 셋 중 하나로 묻고 답하며, 정답 물체를 추려 나가는 문제이다. GuessWhat?!은 최근 컴퓨터 비전과 인공지능 대화 시스템의 테스트베드로서 컴퓨터 비전과 인공지능 학계의 많은 관심을 받았다. 본 논문에서, 우리는 GuessWhat?! 게임 프레임워크가 가지는 특성에 대해 논의한다. 더 나아가, 우리는 제안된 틀을 기반으로 GuessWhat?!의 간단한 solution을 제안한다. 사람이 평균 4~5개 정도의 질문을 통하여 맞추는 이 문제에 대하여, 우리가 제안한 방법은 2개의 질문만으로 기존 딥러닝 기반 기술의 성능을 상회하는 성능을 보이며, 5개의 질문이 허용되면 인간 수준의 성능을 능가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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