본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.
수학 학습 과정에서 학생들은 기호를 표현하고 해석하는 활동을 경험한다. 본 연구에서는 이러한 활동을 수학기호의 기호화와 해석화라 하고, Peirce의 삼원적 기호 모델을 토대로, 학생들이 "키가 크면 발도 크다"라는 대상체에서 상관관계에 대한 해석을 할 수 있도록 표현체를 구성하는 과정을 분석하였다. 영재교육원에 재학 중인 중학생들은 통계 자료를 정리하고 자신만의 기호를 만든 후 전체 학급토론을 통해 규약적 기호가 무엇인지 학습하였다. 그 과정에서 학생들은 교사의 의도에 포함되지 않았던 세부적인 기호화와 해석화를 이행하고, 기존 기호형판에 의존했으며, 자발적으로 반성의 해석화를 하였다. 수학 학습에서 기호화와 해석화가 지속적으로 일어나는 것을 볼 때, 수학 학습 지도에서는 수학기호의 표현과 의미가 함께 구성될 수 있도록 하는 기호의 사용과 해석에 대한 교사의 안내 그리고 해석체와 표현체의 협상과 규약화가 이루어질 수 있도록 하는 학생들의 노력이 필요할 것이다.
본 연구는 학습(learning)을 통해 습득된 추상적 형태의 암묵적인 지식(implicit knowledge)을 전달하거나 명시적인 형태로 재구성(reconstruction)할 때 지식을 어떤 방법으로 표현하거나 재구성해야 하는지, 그리고 어떤 표현 방법이 자신의 생각과 지식을 효과적으로 전달하는데 중요한 요소로 작용하는지에 대한 연구를 다룬다. 현재 대학과 같은 상위수준의 교육기관에서의 교육에서는 교수자가 전달하는 내용을 수업을 통하여 듣게 되고 학습을 통해 그 내용을 자신의 지식구조에 맞도록 습득해 가는 과정을 거친다. 이 과정에서 학습자는 자신이 학습을 통해 습득한 지식을 자신의 인지구조 (cognitive model)에 맞게 재구성하게 된다. 이러한 지식을 다시 전달할 때 어떤 방법을 쓰면 효과적으로 전달할 수 있을지 고민하게 되고 그 결과, 적절한 방법을 찾아 표현하게 된다. 본 연구는 이러한 과정을 실제적으로 실험해보고 자신이 재구성한 지식을 전달하는데 어떤 방법이 효과적이었는지, 또한 상대방의 지식이 어떻게 표현될 때 받아들여 이해하기 쉬운지를 자료에 대한 상호평가 분석을 통해 그 요소를 분석하였다. 본 연구는 효과적인 지식 전달 방법과 지식습득 평가에 활용할 수 있는 기초연구가 될 것이다.
본 논의는 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 형식으로 감정형용사가 연결되는 양상을 살펴보았다. 이로써 한국어에서 감정을 표현할 때 두 개 이상의 감정형용사를 접속하여 표현하는 사례가 적지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 해당 구성으로 어울려 사용하는 감정형용사를 파악함으로써 한국어 학습자가 감정형용사의 개별 어휘 의미를 보다 분명하게 이해하고 표현하는 데 도움을 줄 수 있다. 한국어 학습자가 한국어로 감정을 표현할 때 복합적인 감정을 표현하거나, 풍부한 감정 표현을 만드는 데 도움을 줄 수 있다고 보았다. 본 논의에서 보인 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 용례 및 빈도가 한국어 감정 어휘 교수-학습에 작게나마 도움이 되기를 기대해 본다.
디자인은 현재 진행형이다. 디자인이라는 어구 자체가 결과물을 언급하는 것이 아니라 과정(process)을 지칭하는 것이고 그것이 결과는 매우 다양한 응용범위를 갖기 때문에, 이를 효과적으로 풀어가기 위해서는 디자인 문제해결의 과정을 조직화 할 필요성이 대두된다. 디자인 과정의 조직화란 디자인의 외적 혹은 내적인 문제들을 파악하여 창조적이고 합리적인 프로세스를 만들어, 디자이너들의 문제 해결 자로서의 능력을 갖게 하는 것이다. 컴퓨터의 일반화와 도구화로 인한 디자인 상황의 변화는, 시간 절약 및 표현의 다양화, 디자인 영역의 확대라는 측면을 낳았으나, 디자인 문제해결 과정보다는 디자인의 평가가 결과물에 치우친, 때문에 시각적인 표현 방법의 측면이 상대적으로 강조되었다. 따라서 진행과정으로서의 프로세스 측면이 그 중요성에 비해 간과되었던 것이 사실이다. 본 논문에서는 대학 디자인 교육과정에 있어서 학습자로 하여금 ’발견된 것’이 아닌’발견하는 과정’의 중요성을 일깨우고 그 기본 개념인 창조적인 사고능력 및 상상능력의 계발이라는 측면에서 교수자가 취할 수 있는 text모형을 제시하고자 한다. 이러한 text 모형에 따른 학습은, 학습자에게는 ’손에 의한 표현’이전에 다루어져야 할 ’머리로 표현하는 방법’을 훈련을 통해 습득하게 하며, 교수 자는 교수 자와 학습자간의 전달경로를 보다 확실히 함으로서, 너무 주관적이어서, 혹은 너무 객관적이어서 오는 오류들을 최소화하고 전달의 강도를 높일 수 있는, 하나의 훈련과정을 모색할 수 있다.
일차방정식의 해결 과정에서 어떤 문항은 등호('=')관계를 올바르게 표현하고, 다른 문항은 등호('=')관계를 올바르게 표현하지 못한 것으로 나타났다. 학생들이 등호('=') 관계를 올바르게 표현할 수 있는지, 표현할 수 없는지는 문항에 따라 그 반응이 다르게 나타나므로 여러 문항에 대한 테스트를 한 후에 비교 분석하여 학습지도 방향을 설정하고, 교수 학습지도가 이루어져야 할 것이다. 일차방정식의 풀이 방법이 제시되지 않은 문항에서 방정식의 해를 구한 대부분의 학생들은 이항을 사용하여 해결 하였다. 등식의 성질을 사용하여 해결하라는 문항에서도 등식의 성질을 사용하여 해결하기 보다는 이항을 사용하여 해결한 학생들이 대부분 이었다. 등식의 성질과 이항을 모두 사용하여 방정식을 해결할 수 있도록 교수 학습이 이루어져야 할 것이다.
만화가 아동에게 미치는 접근성과 영향은 크다. 만화는 글과 그림으로 정보를 전달하는 매체이기에 어느 매체보다도 쉽게 아동에게 다가가는 특성이 있다. 특히 이야기를 들려주거나 읽어주는 방식에서 나아가 보여주는 방식이라는 점에서 아동들에게의 접근성은 어느 매체보다 뛰어날 수밖에 없는 것이다. <만화로 보는 그리스 로마 신화>는 주 독자층이 아동이다. 글로 읽는 신화가 아닌 만화로 보는 신화이기 때문에 아동에게 쉽게 수용되는 특징이 있다. 하지만 신들이 보여 주는 형태는 비윤리적인 표현들로 가득하다. 모자의 근친혼, 남매의 근친혼, 조카와의 근친혼 및 혼외정사의 성적 표현은 비윤리적인 경향이 강하여 아동에게 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 제우스는 바람피우는 행위를 자주하며, 혼외정사에 의하여 생긴 제우스 자녀에 관한 이야기들이 자주 등장한다. 독자가 성인이라면 이성적 판단에 의한 가치 기준이 서 있지만, 아동은 옳고 그름의 이성적 판단이 부족하기 때문에 의문이 있더라도 그대로 수용하기 쉽다. 아동의 무비판적인 관찰학습에 대한 대안으로서, 작가의 개입을 통해 아동이 올바른 가치관 형성을 할 수 있게 연출할 필요가 있다. 아동을 독자로 하는 교양만화나 학습만화에서 비윤리적이거나 성적 표현을 사용할 수밖에 없는 경우에는 몇 가지를 기준으로 삼아 만화의 스토리와 연출을 할 수 있을 것이다. (1) 이야기를 들려주는 등장인물을 통해 비윤리적인 내용이나 성적 표현의 경우, 현재에는 수용할 수 없는 것이라는 분명한 표현을 보이는 것이 중요하다. 아동의 관찰학습에 있어서 벌은 즉각 주어지는 것이 효과적이므로 교양 학습만화에서 학습효과를 높이기 위하여 아동에게 잘못된 학습이 될 수 있는 표현에는 작가가 적극적으로 개입할 필요가 있다. (2) 이야기를 들려주는 등장인물과 질문하는 아동의 대화를 통해 올바른 가치관 형성을 할 수 있게 연출하여야 한다. 본 연구는 현 시점에서 아동에게 부정적 영향을 미칠 수 있는 신들의 비윤리적인 표현을 분석하였으며, <만화로 보는 그리스 로마 신화>에서 아동의 사회학습에 미칠 수 있는 제우스와 신들의 성적 표현을 분석하는 것이 목적이다.
상호참조해결은 문서에서 명사, 대명사, 명사구 등의 멘션 후보를 식별하고 동일한 개체를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 태스크이다. 딥러닝 기반의 한국어 상호참조해결 연구들에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 수행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었으며, 최근에는 스팬 표현을 사용하지 않고 시작과 끝 표현식을 통해 상호참조해결을 빠르게 수행하는 Start-to-End 방식의 한국어 상호참조해결 모델이 연구되었다. 최근에 한국어 상호참조해결을 위해 구축된 ETRI 데이터셋은 WIKI, QA, CONVERSATION 등 다양한 도메인으로 이루어져 있으며, 신규 도메인의 데이터가 추가될 경우 신규 데이터가 추가된 전체 학습데이터로 모델을 다시 학습해야 하며, 이때 많은 시간이 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 상호참조해결 모델의 도메인 적응에 Continual learning을 적용해 각기 다른 도메인의 데이터로 모델을 학습 시킬 때 이전에 학습했던 정보를 망각하는 Catastrophic forgetting 현상을 억제할 수 있음을 보인다. 또한, Continual learning의 성능 향상을 위해 2가지 Transfer Techniques을 함께 적용한 실험을 진행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 베이스라인 모델보다 개발 셋에서 3.6%p, 테스트 셋에서 2.1%p의 성능 향상을 보였다.
질의응답 시스템에서 정답을 제약하기 위한 위키피디아 영역의 정답제약 9개를 정의하고 질문 문장에서 제약표현을 추출하는 방법을 제안한다. 다어절의 정답제약 표현을 추출하기 위해서 언어분석 결과를 활용하여 정답제약 후보를 생성하며 후보단위로 정답제약 표현을 학습하기 위한 자질을 제시한다. 기계학습 방법을 이용하여 정답제약 후보 별로 정답제약 태그를 분류하여 정답제약 표현을 추출한다. 성능 실험은 각 정답제약 태그 별로 F1-Score 평가를 수행하였다.
지식 정보화 사회, 인터넷 매체의 시대로 접어들면서 컴퓨터와 관련 기술의 발달은 학습의 범위를 이라 불리는 가상공간까지 확대하였고, 교육에 있어서도 사이버 학교 시대가 도래하여 국어 교육도 변화를 필요로 하고 있다. 이에 본 연구에서는 학생들의 흥미를 유발할 수 있으며 즐겁게 학습할 수 있는 웹 콘텐츠를 제작하여 활용함으로써 교과서 속 원작동화를 찾아 읽어보고, 다양한 독후 표현 활동을 통해 학생들의 문학 감상 능력과 표현능력의 신장을 꾀 할 수 있도록 국어과 읽기 교과서에 있는 54편의 동화내용 중 각 학년 6편씩 36편의 동화내용의 원작 작품을 찾아 설계하고 구현하였다. 본 콘텐츠를 활용하면 학생들의 문학 감상 능력 및 표현 능력의 신장에 효과적일 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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