• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.714-716
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• 2000

본 논문에서는 웹상에서 학습자의 학습능력을 진단하기 위하여 각 단계별로 질문을 제시하고 질문의 응답여부에 따라 자신의 학습 능력을 평가받고 향후 자신의 능력을 좀 더 향상시킬 수 있는 지침을 제공하는 학습능력 진단시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 소프트웨어 프로세스를 향상시키기 위해 사용되고 있는 능력성숙 모델(CMM)을 기반으로 질문 리스트를 구성하였으며 다양한 학습자의 학습능력을 전단할 수 있도록 학습자의 직업에 따라 별도의 질문 리스트를 준비하였고 질문 리스트와 메시지 및 가산점을 조정한다면 다양한 분야에서도 활용될 수 있을 것이다.

• 과학교육연구지
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• 제36권2호
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• pp.167-185
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• 2012

본 연구는 생물 예비교사의 과학수업모형을 적용한 수업시연에 나타난 질문 유형을 분석하여 수업 전문성 향상을 위한 개선점을 찾는데 목적이 있다. 질문 유형을 분석하기 위한 질문 분석틀은 크게 범주1(인지적 영역질문, 탐구기능질문, 정의적 영역 질문), 범주2(반복질문, 범위를 좁히는 질문, 연습 질문), 범주3(학생활동 진행 질문, 기억 질문, 사고 질문) 질문 유형으로 구분되었다. 5가지 과학수업 모형을 적용한 생물 예비교사의 질문 유형을 분석한 결과, 인지적 영역질문과 기억질문이 가장 높은 빈도를 나타냈다. 순환학습모형에서는 인지적 영역 질문이 가장 많이 나타났고, 특히, 학생활동 진행형 질문은 순환학습모형의 '1차 개념도입단계'와 실험을 수행한 '2차 탐색단계'에서 많이 사용되어 단계의 특징을 나타내고자 하였다. 발견학습모형은 관찰과 측정, 분류, 일반화 과정이 통합되어 있으나 수업시연에서는 기억질문이 많았고, 탐구기능 질문의 비중이 낮게 나타났다. 탐구학습모형에서도 기억질문이 많았고, 다른 수업모형에 비해 탐구기능 질문이 탐구학습모형의 '실험설계단계'와 '실험단계'에서 많이 나타났다. STS수업모형에서는 정의적 영역질문과 사고질문이 다른 수업모형에 비해 많이 나타났다. 개념변화학습모형에서는 기억질문을 많이 사용하여 개념변화학습모형의 모든 단계에서 학생들의 오개념을 자극하고 과학적 개념의 수정에 많은 도움을 주었다.

• 인지과학
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• 제23권2호
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• pp.185-204
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• 2012

촉진질문을 제공해서 무엇을 설명해야 하는지 알려주거나 자기설명을 하게 지시하면 기억과 이해가 향상되는지, 그리고 자기설명 지시와 촉진질문 제공의 효과가 학습자의 인지욕구와 상호작용하는지 알아보기 위해 3요인 실험을 실시하였다. 촉진질문과 자기설명 지시의 효과는 과제와 학습자의 인지욕구 수준에 따라 다르게 나타났다. 기억검사에서는 인지욕구가 낮은 학습자에게서 자기설명 지시와 질문 제공이 기억 수행을 향상시켰다. 인지욕구가 높은 학습자에게는 촉진질문이나 자기 설명지시는 기억에 별 도움이 되지 않았다. 오히려 촉진질문에서 언급하지 않았던 항목에 대한 기억은 저하시키는 경향을 보여주었다. 그러나 이해검사에서는 인지욕구가 높은 학습자의 이해 수행이 좋았다. 특히 인지욕구가 높은 학습자에게 촉진질문을 제공하고 자기설명을 하게 지시한 경우에는 이해 수행이 좋았으나, 인지욕구가 높은 학습자에게 촉진질문을 제공하지 않고 자기설명을 하게 한 경우에는 이해 수행이 나빴다. 이 연구의 결과는 자기설명 지시와 촉진문의 효과는 학습자의 인지욕구 수준에 따라 다를 수 있고, 인지욕구 수준이 낮은 경우 자기설명 지시와 촉진질문의 효과는 가산적일 수 있으며, 설명이 필요한 부분을 정확하게 찾아내는 것이 자기설명의 효과를 결정하는 중요한 요인일 수 있다는 것을 시사하는 것으로 해석되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.213-218
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• 2019

기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제16권2호
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• pp.302-318
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• 2023

이 연구 목적은 시스템 사고가 요구되는 계절별 별자리 학습에서 SBF 질문을 제시한 경우, 초등학생의 개념성취 수준과 시선이동에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 본 연구에서는 SBF 질문의 효과를 알아보기 위해 연구집단과 비교집단으로 나누고 질문 유형을 달리한 과학 텍스트를 제시하여 초등학교 6학년 학습자의 개념성취 수준 및 시선이동 차이를 분석하였다. 개념성취 수준을 분석하기 위해 집단 내·집단 간 사전·사후 검사를 실시하였으며, 시선이동 차이를 분석하기 위해 Eye-tracker를 활용하여 학습자의 시선을 추적하였다. 연구 참여자는 연구 참여 동의서를 통해 자발적으로 연구 참여 의사를 밝힌 초등학교 6학년 학생 36명이다(연구집단 18명, 비교집단 18명). 본 연구를 위해 연구 참여자는 2015 개정 교육과정에서 제시한 계절별 별자리와 관련된 학습 내용 전까지만 학습한 상태로 연구에 참여하였다. 자료 분석은 개발한 개념 검사지의 사전·사후 검사 결과와 계절별 별자리와 관련된 과학 텍스트를 학습할 때의 시선이동 자료를 정량적으로 분석하였다. 연구 결과 첫째, 계절별 별자리 학습에서 SBF 질문은 유효한 학습 전략이었다. 학습자에게 구조(Structure)-작용(Behavior)-기능(Function)과 관련된 질문을 순차적이고 구체적으로 제시하였을 때, 일반적인 질문보다 더 높은 학습효과를 나타내었다. 즉 SBF 질문은 집단 간 사전·사후 개념 검사에서 통계적으로 유의한 차이(p<0.05)를 보였으며, 집단 내 사전·사후 개념 검사에서 통계적으로 유의한 차이(p<0.001)를 보였다. 둘째, SBF 질문은 선개념이 높지 않은 학습자에게 개념성취에 도움이 되는 영역을 학습하도록 유도하여 학습자의 학습에 긍정적인 영향을 주었다. 즉, 우주기반 관점의 시각 자료와 함께 SBF 질문을 제시하였을 때, 교과서의 일반적인 질문을 제시한 경우보다 학습자의 총 시선고정 수에서 유의미한 차이(p<0.01)를 보임을 시선이동 분석 결과를 토대로 확인하였으며, SBF 질문으로 학습한 학습자의 개념성취 수준이 향상됨을 정량적으로 확인하였다. 이는 SBF 질문이 시각 자료가 함께 제시된 과학 텍스트 학습 과정에서 능동적인 학습을 촉진한다는 실증적인 증거이다. 반면, 과학적 선개념을 많이 가지고 있는 학습자에게는 SBF 질문의 효과보다 학습자 자신이 가지고 있는 선개념이 견고한 핵으로 작용하여 탐구의 효과가 크지 않았다. 본 연구는 계절별 별자리 학습 과정에서 SBF 질문의 효과를 사전·사후 검사와 시선이동 분석을 통해 정량적인 자료로 제공한다는 점에서 기존 계절별 별자리 학습 연구와 차별성이 있으며, 초등학생의 계절별 별자리 학습과 관련된 지도방안에 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.485-488
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• 2001

본 논문에서는 웹상에서 학습자의 학습능력을 진단하기 위하여 SPICE 모델에서 제시하는 능력수준을 사용하여 각 단계별로 질문을 제시하고 해당 질문의 응답 여부에 따라 자신의 학습 능력을 평가받고 향후 자신의 능력을 좀더 향상시킬 수 있는 지침을 제공하는 학습능력 진단 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 다양한 학습자의 학습능력을 진단할 수 있도록 학습자의 직업에 따라 별도의 질문 리스트를 준비하였으며 질문 리스트와 메세지 및 가산점을 조정한다면 다양한 분야에서도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.407-408
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• 2021

본 연구의 목적은 Havruta 학습법 적용을 통해 학습자들 스스로 수업방식을 채택해보고 가지고 있는 지식의 공유를 통해 현장실무 교과과정에 적용하고 개선 방안을 모색하고자 하였다. 연구내용으로 첫째, 논쟁 중심 유형에서는 기술적 가치의 종류를 이해하고 그 중 어떠한 가치가 현장실무에 가장 부합하다고 생각하는지에 관한 논쟁, 둘째, 짝가르치기 유형으로 '아젠다 구축모형'중 '외부주도모형'에 대해 짝에게 가르칠 내용을 사전학습을 통해 학습의 효과를 높임과 동시에 다른 학습에서도 적용, 셋째, 질문중심 유형으로 현장실무 체계에 대한 질문중심수업을 적용하여 학습의 심화도를 높이고 질문에 익숙할 수 있도록 가이드와 유형별 질문 및 목표 제시, 넷째, 문제만들기 유형으로 활용 가능한 문제 예시자료를 통해 수업의 효과성을 학습자 스스로 체감하면서 다른 수업에서도 자발적으로 적용해 볼 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.246-249
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• 2015

기계학습 방법에 기반한 자연어 분석은 학습 데이터가 필요하다. 학습 데이터가 구축된 소스 도메인이 아닌 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 10% 정도 성능 하락이 발생한다. 본 논문은 기존 도메인 적응 기술을 이용하여 도메인이 다르고, 문장의 형태도 다를 경우에 도메인 적응 알고리즘을 적용하여, 질의응답 시스템에서 필요한 질문 문장 의미역 인식을 위해, 소규모의 질문 문장에 대한 학습 데이터 구축만으로도 한국어 질문 문장에 대해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 한국어 의미역 인식 기술에 prior 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 실험결과 소스 도메인 데이터만 사용한 실험보다 9.42, 소스와 타겟 도메인 데이터를 단순 합하여 학습한 경우보다 2.64의 성능향상을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.116-121
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• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제19권3호
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• pp.249-260
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• 2016

이 연구의 목적은 학생들의 질문 생성을 강화하기 위해 구안된 '질문 카드를 활용한 질문이 있는 수학 수업'의 효과를 검증하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다. 첫째, 질문 카드를 활용한 질문이 있는 수업은 학생들의 교실 문화 인식을 개선하는데 효과가 있는가? 둘째, 질문 카드를 활용한 질문이 있는 수업은 학생들의 수학 학습 태도를 개선하는데 효과가 있는가? 실험 연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 실험집단과 비교집단은 수학 교실 문화 인식과 수학 학습태도에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 따라서 질문 카드를 활용한 질문이 있는 수학 수업은 활발한 상호작용을 유발하고 적극적으로 참여할 수 있는 기회를 제공함으로써 수학 교실 문화에 대한 인식과 수학 학습 태도를 긍정적으로 변화시키는데 효과가 있는 수업 전략이다.