본 연구는 개념도 채점 방법의 타당도, 신뢰도 그리고 평가 도구로서 개념도의 현실 적용가능성을 알아보는데 목적이 있다. Burry-Stock의 채점 방법, Novak과 Gowin의 채점 방법, McClure와 Bell의 채점 방법을 모두 사용했고, 각 채점 방법에 대해 2명의 채점자를 배정하였다. 채점자는 지방 국립 사범대 과학교육학부 4학년 학생들이었다. Burry-Stock의 채점 방법을 제외하고는 과제의 제시 유형에 상관없이 두 채점자간의 정수 차이가 크지 않았고, 점수 차이가 통계학적으로도 유의하지 않았다. Novak과 Gowin과 McClure와 Bell의 채점 기준을 따를 때 개념도는 타당도가 높은 평가 도구인 것으로 나타났다. Burry-Stock의 채점 방법은 개념을 주고 개념도를 만들도록 한 과제를 위해 개발된 것인 만큼 그 유형의 과제를 가지고 개념도를 만들도록 했을 때는 타당도가 있었다. 각각 3가지 채점 방법에 따른 Pearson의 단순 적률상관 계수를 이용하여 채점자간 신뢰도롤 분석한 결과 신뢰도는 $.449{\sim}.975$의 범위였다. Novak과 Gowin의 채점 방법을 사용할 때는 .94 이상의 높은 일치도를 보여주었다. McClure와 Bell의 채점 방법 또한 환경 오염에서 .816의 비교적 높은 상관 관계를 보여 주었다. 채점자들이 개념도률 채점하는데 걸린 시간은 최소 1.13분에서 최대 3.70분까지 소요되었다. 본 연구 결과 개념도가 생물 개념 평가 도구로서 타당도 신뢰도 그리고 현실적용 가능성이 충분히 있다고 사료된다. 작성하는데 필요한 시간은 평균 29분이었다(n=40. S.D=5.10). 채점자들이 40개의 개념도를 채점하는데 필요한 시간을 기록하였다. Table 5는 각 평가 방법에 따른 개념도 채점에 평균 소요 시간을 나타낸 것이다. 전체적으로 1.13분에서 3.70분까지 소요되었다. 채점자에 따라 채점 시간에서 차이를 보였다.
최근 수십 년 동안 개념도는 의미 있는 교수 및 학습 도구로써 사용되어지고 있다. 많은 기존의 연구는 개념도가 학습자의 학습에 긍정적인 영향을 준다는 사실을 입증하였다. 그러나 기존 방법의 단점은 개념도를 평가하거나 학습자에게 피드백을 제공하는 과정이 평가자에 의해 수작업으로 이루어지도록 설계되어 있어 매우 시간 소모적인 작업이 된다는 것이다. 따라서 온라인 학습 활동을 통하여 개념도를 자동으로 처리하여 시간 복잡성을 줄이는 방법을 개발하는 것이 필요하다. 이미 기존 연구의 결과로써 오프라인 환경에서 개념도 평가를 위한 많은 점수 부여 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 온라인 환경에 적합하도록 시멘틱 웹 기술을 적용하여 기존의 방법들을 효과적으로 구현한 자동화된 평가 시스템을 제시하였다. 본 논문을 통하여 시멘틱 웹 기술이 개념도의 효율적인 관리 및 자동화된 점수 부여를 위하여 이용될 수 있음을 확인하였다.
이 연구는 기계 번역을 활용하여 영어기반서술형 평가의 자동채점모델을 한국어 응답에 적용하는 방법의 효용감을 조사하기 위하여 이루어졌다. 이 연구를 위하여 예비생물교사 128명이 4문항으로 구성된 자연선택개념평가도구에 응답한 512개의 서술형응답을 활용하였다. 서술형응답은 한글맞춤법을 교정한 것과 교정하지 않은 학생들이 작성한 그대로의 응답 두 가지를 구글번역으로 번역하였다. 8가지 과학적 개념과 비과학적 개념을 채점하는 자동채점모델을 통해 생성한 4096개의 예측자료의 정확도를 독립적으로 수행한 전문가 채점자료와 비교하는 방법으로 확인하였다. 그 결과 컴퓨터로 채점한 점수와 전문가 채점점수의 평균값의 문항별 분포는 유의미한 차이가 없었다. 평균값을 활용하여 생성한 통계치들은 전문가 채점자료를 통하여 생성한 자료들과 유의미한 차이가 없었다. 학생별 점수의 Pearson 상관관계 계수를 확인한 결과 과학적 개념 점수는 0.848, 비과학적 개념 점수는 0.776이었다. 언어적으로 단순한 개념의 경우 채점자간 일치도 (kappa)가 0.8이상이었다. 이 결과는 기계 번역과 영어기반 서술형 평가의 자동채점모델이 우리나라 학생들의 자연선택개념문항을 채점하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 보여준다.
본 논문은 기계학습을 기반으로 하는 중등수준의 단문형 영어작문 자동채점시스템에 대해 제안한다. 본 논문에서는 기계학습을 이용한 영어 자동채점의 전반적인 수행 방법과 시스템의 구성 및 동작방식, 채점자질의 고려사항에 대해 논한다. 학생 답안의 내용 완성도를 평가하기 위하여 문서의 내용을 요약한 "개념답안"을 제안하여 사용하였다. 본 연구에서는 여러 개의 기계학습 알고리즘을 사용하여 자동평가를 수행한다. 자동평가의 성능을 향상시키기 위해 여러 개의 기계학습 알고리즘의 결과를 최적으로 결합하여 하나의 최종 결과를 도출할 수 있는 "최적조합" 결정과정을 제안한다. 실제 학생들의 작문 데이터를 이용하여 시스템을 구축하고 자동채점 시스템의 성능 평가를 수행하였다.
본 연구에서는 지문인식 도어락제품의 특징에 대해 살펴보고, 디자인 컨셉을 결정짓는 체계적인 방법론에 대해 알아본다. 디자인 개발 프로세스는 제품의 종류와 그 특성에 따라 많은 단계를 거치게 된다. 특히 개발 초기의 컨셉을 선택하는 단계는 시장에서의 성패를 좌우하는 매우 중요한 시기이다. 본 연구에서는 다소 주관적이고, 비논리적 일 수 있는 컨셉 선택과정을 보다 객관적이고, 체계적 인 프로세스로 정립할 수 있는 방법론을 모색한다. 컨셉 선택 프로세스는 크게 두 가지 단계로 나누어진다. 우선, 컨셉을 결정짓는 요소들을 매트릭스로 구조화하여 많은 대안이 제시되었을 때보다 신속하고 합리적으로 대안을 선별해 나가는 과정이 있다. 다음으로는 선택에 영향을 주는 요소들에 가중치를 적용하여 평가함으로써 보다 이상적인 컨셉을 선택해가는 과정이 있다. 선택된 컨셉을 구체화하여 양산을 위한 디자인 확정안에 대한 렌더링을 결과로써 제시한다.
직접측정이 불가능한 단일 상위목표개념을 직접측정이 가능한 관련 하위개념들을 이용하여 간접적으로 측정한 경우, 많은 연구자들이 비록 모호하나마 연구초기에 이해했던 목표개념과 관련개념들간의 관계를 자료분석의 단계에서 구체화하지 못하고, 목표개념의 점수화를 편의성에 의존한다거나 통계분석자에게 일임해 버리는 경향이 있다. 그러나 사용된 점수화 방법에 대한 객관성이 결여되면 그릇된 정보가 도출되거나 연구결과가 독자들로부터 수용되어지지 못할 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 상황에서 측정이론에 충실하면서 목표개념의 조작적 정의를 어느정도 객관화할 수 있는 한 방법을 제안하고, 이에 바탕을 둔 대표성분점수화법의 타당성 및 활용성에 관해 연구하였다.
본 연구는 간호대학생의 감성지능, 비판적 사고성향, 전문직 자아개념 및 문제해결능력 간의 관계를 파악하기 위해 시도되었다. 간호대학 3,4학년에 재학 중인 212명을 대상으로 설문지를 이용하여 2017년 2월 20일부터 2017년 3월 30일까지 자료를 수집하였다. SPSS WIN18을 이용하여 빈도, t-test, ANOVA, 피어슨 상관계수, 다중회귀분석으로 분석하였다. 연구결과 간호대학생의 감성지능은 5점 만점에 3.59점, 비판적 사고성향은 3.47점, 전문직 자아개념은 3.45점, 문제해결 능력은 3.45점으로 나타났다. 문제해결능력은 감성지능(r=.68, p<.001), 비판적사고 성향(r=.77, p<.001), 전문직 자아개념(r=.66, p<.001)과 강한 정의 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 문제해결능력에 대한 설명력은 65.1%로 나타났다. 따라서 간호대학생의 문제해결능력을 증진시키기 위해서는 감성지능, 비판적 사고성향 및 전문직 자아개념을 향상시킬 수 있는 프로그램의 개발 및 적용이 필요하다.
This study suggests on optimal process when decision maker is confronted with expert's biased information under the situation that the bias is caused mainly by the difference of their interest. In order to make honest transmission of expert's probabilistic information, the concept of expert use and scoring rule to provide expert with an incentive is used in this paper. And expected regret concept is introduced to evaluate the value of expert's information. A simple example is also shown.
본 연구에서는 미리 구축해 놓은 학습데이터 없이도 입력된 작문이 주어진 작문 주제에 적합한 내용인지 아닌지를 자동으로 판단할 수 있는 방법을 제안한다. ConceptNet은 다양한 종류의 문서에서 추출한 자연언어 문장들로부터 구축된 그래프 형태의 지식베이스이다. 본 연구에서는 작문 주제에 해당하는 작문 프롬프트(essay prompt)와 ConceptNet만을 이용하여 문서의 주제-이탈 여부를 판별하는 방법을 제안한다. ConceptNet에서 두 개념간의 최단 경로를 찾고 이에 대한 의미 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 내용을 ConceptNet의 개념들로 매핑하고 이 개념들 사이의 의미 유사도를 계산하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 사이의 주제 부합 여부를 판단한다. 8개의 작문 시험을 수행하여 얻은 수험생 작문 데이터에 대하여 평가를 수행한 결과 기존의 연구에 비해 좋은 성능을 얻을 수 있었다. ConceptNet을 활용하면 유의미한 단순 추론이 가능하기 때문에 본 연구에서 제안한 방법은 추론을 요하는 작문 문제에도 적용 가능함을 보였다.
The learning, which is an extended concept from the concept of continuos improvement and replace it, has become a very important core concept in Malcom Baldridge National Quality Award these days. The most potent core value among 11 core values is 'organizational and personal learning' Embedded learning in the organization is also a critical part to get a high score in approach scoring criteria for 6 categories except results category. But the concept of learning is often overlooked for the people who have interests in MB award or TQM. This paper review and analyze the concept of learning which has appeared In MB criteria since it's first appearance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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