본 연구의 목적은 대학생의 학습자 생성 질문수준, 질문과정 및 질문저해요인 간 관계를 파악하기 위함이다. 연구 대상자는 2015년 9월 9일부터 10일까지 D시에 소재하는 일개대학의 대학생을 편의추출 하였으며, 174명을 대상으로 하였다. 자료는 SPSS WIN 21.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균 및 표준편차, t-test, ANOVA, Correlation analysis를 분석하였다. 대상자는 개인의 다양한 수준들을 통하여 질문을 생성하게 되면서도 인지적 혼란을 통한 질문생성은 실제질문과 관련함을 알 수 있다. 또한 질문저해요인의 내적요인은 실제질문과 음의 상관관계를 보인다. 즉 대학생의 질문이 잘 표출되기 위해서는 학습자의 질문을 주저하는 외적요인 뿐만 아니라 내적요인을 감소하기 위하여 고민이 필요할 것이다. 또한, 인지적 혼란-질문생성-실제질문의 연계성을 인식하여 교수 개인 차원의 효율적인 교과목 운영이 이루어져야 할 것으로 생각된다.
학습자(Student)는 질문을 통해 본인이 궁금증을 좀 더 명확히 하여 학습 효과를 극대화할 수 있는데도 불구하고, 수업 및 강의 시간에 학습자가 교수자(Lecturer)에게 질문을 하지 못하는 다양한 이유가 있다(예. 학습자의 질문에 대한 부끄러움). 특히, 다수의 학습자가 참여하는 강의의 경우 더 크게 이러한 상황이 발생하게 된다. 최근, 이를 극복하고자 학습자에게 질문 혹은 커멘트를 좀 더 쉽고 편안하게 할 수 있는 교수자-학습자 소통 프로그램(Audience Presentation System, APS)이 활성화 되어 강의 시간에 널리 사용되고 있다. 이러한 APS 프로그램은 실제로 얼마만큼의 효과가 있는지에 대해 아직까지 명확히 드러난 연구 사례를 없는 상황이다. 본 논문에서는 설문 조사를 기반으로 APS 시스템에 대한 효과성 분석을 수행하였다. 본 연구 논문의 결과에 따르면, APS 시스템을 사용한 경우 사용성, 흥미도, 참여도, 필요성, 활용도 등 전반적으로 모든 학습자들이 만족한다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 교육실습 동안 가정과 예비교사의 수업 상황에서 언어 상호작용을 분석하는 데 목적을 두었다. 4명의 가정과 예비교사를 대상으로 수업참여 관찰을 한 이후 녹화된 자료를 AF 분석을 활용하여 분석하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 가정과 예비교사의 언어 상호작용을 항목별로 살펴보면 교사의 '강의', '비언어적 상황', 교사의 '질문' 순으로 높게 나타났다. 학습자의 '긍정적인 학습 분위기 조성', '칭찬이나 격려' 항목에서는 빈도가 낮게 나타났으며 학습자에게 '지시' 혹은 '학생 비판이나 교사의 권위를 정당화'는 거의 이루어지지 않았다. 둘째, 수업 상호작용의 형태는 '교사의 질문-학생의 반응적인 발언' 혹은 '강의-질문'의 형태로 나타났으며 마지막 수업에서는 '교사의 질문-학생의 주도적인 발언', '강의-교사의 질문-칭찬이나 격려, 학생의 아이디어 수용 및 활용' 순으로 나타났다. 셋째, 수업에서 지수 경향은 전체적으로 비지시적인 경향을 띠며, 학습자의 발언에 허용적으로 나타났다. 교사의 질문비가 높고 첫 수업에서 학생의 발언비와 넓은 답변비는 낮게 나타났으나 마지막 수업에서는 높게 나타났다. 넷째, 전문가 분석에서 수업 운영에 대한 질문과 확산형 질문이 증가하였으며 교사는 학생들의 학습활동을 안내하고 학생들은 교사의 질문에 대하여 확산적인 사고를 하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 예비교사들이 교과 지식의 전달을 촉진하고 학생과 적극적인 언어 상호작용이 이루어지도록 자기수업 분석과 함께 현장에서의 적극적인 지원이 요구된다.
본 연구는 사서교육전공 학생들의 석사과정 중 학습경험이 어떤 의미와 본질을 지녔는지 탐색하는데 목적이 있다. 연구 목적 달성을 위해 K대학교 석사과정을 졸업한지 2년 이내인 전공생 12명을 대상으로 도입 질문, 소개 질문, 주요 질문, 마무리 질문의 4가지 종류로 정한 개방형 질문 방식의 포커스 그룹 인터뷰를 진행한 뒤 답변 내용을 분석하여, 석사과정에서의 학습경험에 대해 9개의 주제, 35개의 범주, 104개의 개념을 도출하였다. 각 영역별 주요 분석 결과를 살펴보면, 석사과정 진학 동기는 임용고시 응시를 위한 조건인 사서교사 자격 취득을 위해서가 가장 많았으며, 학습경험에 대한 만족도는 10점 만점 중 평균 7.66점이었다. 또한 석사과정 동안 가장 불만족스러웠던 부분은 학교도서관 운영과 사서교사 임용고시에 도움 되지 않는 교과목과 수업 내용이었기 때문에, 향후 발전을 위해서는 반드시 개선이 필요하다고 응답하였다.
이 연구에서는 경북 지역의 사범대학에 개설된 화학교육론 강좌에 클리커로 알려진 교실 응답 시스템을 적용한 뒤 이에 대한 예비 화학교사들의 인식을 조사하였다. 강의 첫 시간에 클리커의 교육적 활용 방법과 사용법에 대해 소개한 뒤, 수업 중 평균 4-5개의 질문을 제시하였다. 이 질문에 대한 답을 예비교사들에게 클리커로 입력하게 한 뒤, 응답 분포를 확인하고 이에 대한 피드백을 제공하였다. 예비교사들에게 제시된 질문은 학습 내용을 회상하는 질문, 관련 내용에 대한 이해정도를 점검하는 질문, 어떤 사안에 대한 견해를 확인하는 질문, 이해가 어려운 내용에 대한 질문이 다양하게 포함되었다. 학기 말에 클리커 활용에 대한 예비교사들의 인식을 리커트 형식과 에세이 형식으로 조사한 결과, 예비 화학교사들은 클리커 활용의 인지적 효과, 정의적 효과, 그리고 매체 특성 측면 모두에서 긍정적으로 인식하였다. 8가지 클리커 질문 유형 중 예비교사들이 선호하는 유형은 개념 이해 질문과 학습 점검 질문이었다. 클리커를 활용한 구체적인 사례와 연구 결과에 대한 교육학적 함의도 포함되었다.
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 오픈도메인 자연어 질의문 유형을 '질문 초점(Question Focus)'에 따라 분류하고, 기계학습 기반 질의문 유형 분류기의 성능 향상을 위한 주석 말뭉치 구축을 목표로 한다. 오픈도메인 질의문 분석을 통해 의문사 등의 키워드 기반 질의문 유형 분류의 한계를 설명하고, 질의문 내의 비명시적인 의미자질을 고려한 질문 초점 기반 질의문 유형 분류 기준을 정의하였다. 이 기준에 따라 구축된 112,856 문장의 주석 말뭉치를 기계학습(CNN) 기반 문장 분류 시스템의 학습 데이터로 사용하여 실험한 결과 F1-Score 97.72%성능을 보였다. 또한 이를 카카오 오픈도메인 질의응답시스템에 적용하여 질의문 확장을 위한 의미 자질로 사용하였고 그 결과 전체 시스템 성능을 1.6%p 향상시켰다.
최근 WBI가 발달하면서 학습자는 교수자와 의사소통을 위하여 웹이 제공하는 다양한 형태를 이용하여 상호작용을 한다. WBI에서 상호작용 수단으로 가장 보편적으로 사용되고 있는 예로 Q&A 게시판을 들 수가 있는데, 기존의 일반적인 게시판의 경우 중복 질문 등에 대한 효율적 관리 및 이용이 되지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 반복되는 중복 질문에 자동응답처리가 가능한 게시판을 구현하였고, 또한 빈도수가 높은 중복 질문을 FAQ에 적응적으로 갱신함으로서 학습자와 교수자간에 상호작용의 효율성을 높일 수 있도록 하였다.
최근 온라인 학습의 비중이 증가함에 따라 온라인 학습 서비스의 일부인 온라인 상담 부분도 비례하여 증가하고 있으며, 많은 상담량으로 인해 상담 서비스의 품질이 저하되고 답변의 속도, 효율성도 감소하는 문제가 발생한다. 국내 교육기관에서는 서비스 개선과 사용자 맞춤형서비스를 제공하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있으며 민원을 처리하는 챗봇 등 자동 답변 서비스 도입을 추진하고 있다. 챗봇 및 자동 답변 서비스는 서비스 제공자 입장에서 저예산으로 단순한 질문에 대하여 신속하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며 서비스 이용자는 즉각적인 답변과 유사한 답변 예시를 확인함으로 질문을 빠르게 해결할 수 있는 장점이 있다. 국가 공공기관에서 제공하는 학습 서비스는 단순하고 반복적인 문의가 많고 정형적인 질의응답이 주로 등록이 되고 있다. 자동 답변 서비스는 이런 문제점을 해결할 수 있는 대안이 된다. 서비스 이용자가 등록한 문의를 기반으로 학습한 답변 서비스는 담당자의 반복된 업무처리 경감과 사용자의 답변감소, 일관된 답변처리로 서비스 품질개선에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 질문에 효율적인 답변 및 민원 처리 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하며, 관리자의 업무능력 향상과 효율성을 위해 기간별 키워드 빈도수를 계산하여 Word cloud를 생성하여 제공함으로써 사용자들에게 일정 기간 내 빈도수가 높은 키워드 관련 공지 및 안내를 할 수 있도록 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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