기계 학습을 활용하여 요약문을 생성했을 경우, 해당 요약문의 정확도를 측정할 수 있는 도구는 필수적이다. 원문에 대한 요약문의 사실관계 일관성의 파악을 위해 개체명 유사도, 기계 독해를 이용한 질문-답변 생성을 활용한 방법이 시도되었으나, 충분한 데이터 확보가 필요하거나 정확도가 부족하였다. 본 논문은 딥러닝 모델을 기반한 개체명 인식기와 질문-답변쌍 정확도 측정기를 활용하여 생성, 필터링한 질문-답변 쌍에 대해 일치도를 점수화하는 방법을 제안하였다. 이러한 기계적 사실관계 확인 점수와 사람의 평가 점수의 분포를 비교하여 방법의 타당성을 입증하였다.
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.
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 초등학교 과학교과서에 나오는 지구과학 지식에 대한 질문을 분석하는 것이다. 교육대학교 교과목 수업에서 과학교과서에 나오는 지구과학 지식에 대한 교사로서의 질문을 조별 활동을 통해 추출하였다. 질문의 종류와 빈도, 그리고 질문의 인지적 배경 출처를 조사 분석한 결과를 토대로 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 지구과학 부문별 질문의 종류와 집중 정도, 그리고 질문의 인지적 배경 출처에 차이가 있었다. 특히 천문관련 부문에서는 다른 부문과는 달리 개별 차시별로 질문 빈도와 집중이 다른 경향을 보이므로 이를 고려한 교수 설계를 할 필요가 있다. 둘째, 인지적 배경 출처로서 '학교' 비율이 가장 높으며, '친구'도 매우 중요한 출처이므로 동료 간 상호작용을 유도하는 협력이 학습에 중요한 요소임을 보여주고 있다. 또한, '인터넷'과 'TV' 같은 대중매체가 '학교'와 비슷한 높은 수준으로 인지적 배경 지식의 출처임을 보여 주고 있어서 이들을 이용한 과학 수업에 대한 고려가 필요하다. 셋째, 차시에 따라 질문의 집중과 종류, 빈도가 다르므로 교사 교육에서 단원별 학습주제에 대한 교육적 접근에서 이를 활용하는 교수방략이 요청된다.
본 연구에서는 자생적 온라인 교사 공동체 인디스쿨에 축적되어 온 과학 교수 관련 질문 게시글을 분석함으로써, 초등교사가 겪는 과학 교수 관련 어려움을 파악했다. 이를 위해, 3~6학년 물리 영역 및 과학 전반에 해당하는 질문 게시글 409개를 초등교사의 탐구 기반 과학 교수 역량을 다룬 Alake-Tuenter et al.(2013)의 틀을 수정 보완한 질문 분석틀로 분석하였고, 과학-SMK와 과학-PCK의 구성요소별 어려움을 탐색하였다. 분석 결과, 과학-SMK 질문이 과학-PCK 질문 보다 더 많이 나타났으며, 연도별로는 교육과정이 변화하는 시기였던 2014년과 2015년도에, 단원별로는 렌즈 단원에 대한 질문이 가장 많았다. 과학-SMK 측면에서 4년 이상 지속적으로 나타난 어려움은 렌즈와 전기 단원에 대한 것이다. 렌즈 단원에서는 투명한 물컵 모양의 물체가 렌즈로 작동하는 원리와 볼록렌즈에서 상의 생성 과정 등 과학적 사실과 개념의 적용 등이, 전기 단원에서는 '전류의 흐름 변화에 따른 나침반의 움직임 변화'와 '전구의 직렬연결'에서 예상치 못한 탐구 결과 오류 등이 초등교사가 오랜 기간 겪어온 과학-SMK 측면의 어려움으로 나타났다. 과학-PCK 측면에서 4년 이상 지속적으로 나타난 어려움은 과학수업 운영 전반에 대한 것으로, 수업자료 및 학기말 활동구성 아이디어의 요청과 교육과정 운영 지침의 이해 등이 있다. 자생적으로 생성 및 운영되고 있는 인디스쿨의 과학 교수 관련 질문 게시글에서 오랫동안 해결되지 못한 채 반복되고 있는 초등교사들의 실제적인 어려움을 파악해 이를 해결하고 도움을 줄 수 있는 과학 교수 지원 체제를 구축하는 것이 필요할 것이다.
예상치 못한 질문을 통해 효과적인 거짓말 탐지가 가능하다고 알려져 있으나 최근 거짓말 판별에 사용되고 있는 확인 가능한 사실(verifiable details)에 있어 예상치 못한 질문의 효과를 검증한 연구는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 예상치 못한 질문이 진실 진술자와 거짓 진술자가 언급하는 세부정보의 양과 확인 가능한 사실의 수에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 진실 조건의 참가자(40명)는 교내의 카페에 다녀왔고, 거짓 조건의 참가자(40명)는 정해진 장소에서 준비된 과제를 수행한 뒤 카페에 다녀왔다고 거짓말을 하였다. 모든 참가자는 면담에서 2개의 예상한 질문('자세히 말하기', '장소 묘사')과 2개의 예상치 못한 질문('거꾸로 말하기', '증명 요구')에 답하였다. 종속변인은 세부정보의 양과 확인 가능한 사실의 개수였다. 그 결과, 질문 유형과는 관계없이 진실 진술자가 거짓 진술자보다 유의미하게 더 많은 세부정보를 말하였다. 확인 가능한 사실의 개수에 있어서는 진실 진술자와 거짓 진술자 간의 유의미한 차이는 없었다. 그리고 세부정보의 양(71.3%)이 확인 가능한 사실의 수(53.8%)보다 더 정확하게 진실 진술자와 거짓 진술자를 판별하였다. 또한, 거짓 진술자들은 '자세히 말하기' 질문에 비해 '증명 요구' 질문을 받았을 때 더 많은 단어를 말하였으나 세부정보는 더 많이 언급하지 못하였다. 마지막으로 본 연구의 의의와 한계에 대해 논의하였으며 향후 연구 방향에 대해 제언하였다.
이 연구의 목적은 기후변화의 원인과 결과에 대한 고등학생들의 선 개념을 확인하는 것이다. 이를 위하여, 질문지를 이용하여 서울과 경기도 소재의 고등학생 196명을 대상으로 시행하였다. 질문지는 개방형 질문 1개 문항과 선택형 질문 6개 문항으로 구성되어 있다. 개방형 질문지는 기후변화의 원인과 정의, 기후변화에 의한 영향을 자유롭게 기술하도록 하였다. 선택형 질문은 온실효과의 주요 원인 기체, 인간 활동에서 기후 변화에 영향을 주는 요소, 기후 변화에 영향을 줄 수 있는 산업 활동, 기후 변화가 초래하는 영향, 기후변화에 대한 정보를 얻게 된 경로들로 구성되어 있다. 질문지의 선 개념을 확인한 후, 무작위로 10명의 학생들과 반구조화된 면담 수행하여 선 개념을 심층적으로 알아보았다. 연구 결과 학생들은 오존 파괴, 지구 온난화, 온실효과의 인과 관계에 대해 정확히 알지 못하였다. 그리고 이러한 선 개념은 학생들의 오 개념 형성에 많은 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.
지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문들에 대한 깊은 이해뿐만 아니라, 대규모 지식 그래프 상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프 상의 각 개체 노드와 이웃 노드 간의 양방향 특징 전파를 허용할뿐만 아니라, 두 이웃 노드 쌍 간의 맥락 정보까지 활용할 수 있는, 표현력이 뛰어난 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스인 Freebase, 자연어 질문 응답을 위한 벤치마크 데이터 집합들인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.
인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 4차 산업혁명에 따른 지능 정보기술의 발전과 함께 교육 분야도 이러닝(e-Learning)을 중심으로 빠르게 재편되며 '에듀테크' 개념이 확산되고 있다. 현재 선행업체들이 온라인 교육 서비스를 실시하고 있으나 실시간으로 이루어지는 양방향 커뮤니케이션이 어렵다. 또한, 오프라인 수업의 경우 학생의 수가 많고, 시간이 한정되어 있을 뿐 만 아니라 질문할 기회를 갖지 못하는 경우가 많다. 본 논문은 이러한 문제들을 해결하기 위해 오프라인이 가지는 즉문즉답의 효율성과 온라인에서의 개방성이라는 장점을 접목하여 온라인과 오프라인상에서의 질문을 자유롭게 할 수 있는 실시간 양방향 학습 질문 및 답변 운영 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 실시간 개인별 맞춤형 교육 시스템으로서 답변자가 질문자의 상황을 실시간으로 확인하고 질문자의 요청에 맞는 맞춤형 답변을 제공함으로써 한 번의 연결로 질문을 해결할 수 있다. 또한 시스템의 이용 시간을 초단위로 측정하여 관리함으로써 질문자와 답변자가 효율적으로 시스템을 활용하게 할 수 있다.
본 연구는 거짓말 탐지 시 정서적 각성 및 인지적 부하가 동공 크기 변화에 미치는 영향을 확인했다. 총 60명 모집 후, 참가자가 자발적으로 집단을 선택했다. 유죄 집단(n = 30)은 모의 범죄(현금 훔치기)를 수행하고, 무죄 집단(n = 30)은 연구 조교 사무실에서 임무(메시지 보내기)를 수행했다. 그 후, 거짓말 탐지 면담 질문 중에 웨어러블 아이트래커를 사용하여 동공 크기를 측정했다. 면담 질문은 인지적 부하 질문 3개, 정서적 각성 질문 3개, 중립 질문 3개로 구성되었다. 실험 결과, 집단이나 시간의 주효과는 유의미하게 나타나지 않았으나, 집단과 시간의 상호작용은 유의미하게 나타났다. 즉, 동공 크기에 기반한 거짓말 탐지 시 인지적 부하 질문에 응답 할 때 유죄 집단이 무죄 집단 보다 동공 크기가 더 크게 증가했다. 이는 동공 크기를 기반한 거짓말 탐지 시 인지 부하를 유도하는 것이 정서적 각성을 유발하는 것보다 효과적임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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