서답형 문항이 포함된 대규모 평가에서 학생들의 답안이 어떻게 채점자들에게 분배되고 어떠한 체계적인 채점 과정을 거쳐야 하는 지에 대한 채점의 효율성은 전반적인 평가의 성공에 중요한 사안이다. 서답형 문항 채점에서 채점자 신뢰도를 확보하기 위해 채점자의 채점 결과가 얼마나 일관성이 있으며, 또한 채점자 간의 채점 결과 또한 서로 일관성을 유지해야하는 것이 중요하다. 이 연구의 목적은 지필 평가로 시행된 서답형 문항 채점을 위한 온라인 채점 시스템을 설계하고 개발한 후, 이를 시행한 결과를 기반으로 온라인 채점 시스템에 대한 신뢰도를 확인하고자 하였다. 이러한 서답형 문항 온라인 채점은 채점자들의 채점 과정에 대한 정보로, 기존의 전통적인 채점 방식과의 비교와 함께 채점자 내 및 채점자 간의 신뢰도를 제공하고 있다. 그 결과로 온라인 채점 시스템이 신뢰롭고 타당한 서답형 문항 채점 결과를 얻는데 효과적이었다는 것을 알 수 있었다.
대규모 집단을 대상으로 시행하는 서답형 문항을 수기 채점 방식으로 채점하는 경우 채점 과정에서 발생하는 채점 오차를 줄이기 위해서는 많은 노력과 시간을 필요로 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 세계 각국에서는 서답형 문항 채점 시스템을 개발하여 운용하고 있지만, 국내에서는 채점 시스템의 기초적인 연구도 미흡한 실정이다. 본 연구의 목적은 '서답형 문항의 인터넷 기반 채점 시스템' 설계의 기반을 마련하는데 있다. 시스템 설계의 기반 마련을 위한 시스템의 개요와 기본 설계도, 채점자 배정 방법, 채점자 신뢰도 추정에 의한 채점자 오류 검색 알고리즘을 제안하였다. 본 시스템은 실시간으로 채점 신뢰도를 추정하여 채점 오차를 보정할 수 있는 장점이 있다.
게임회사는 온라인 게임을 서비스하는 과정에서 공격자의 공격을 자주 받는다. 본 논문에서는 온라인 게임에서 해킹 모듈을 탐지하는 방식 중 하나인 Signature 탐지 방식의 한계점을 분석하고, 이러한 문제점을 보완하기 위한 Scoring Signature 탐지 방식을 제안하고자 한다. Scoring Signature 탐지 방식은 알려지지 않은 해킹 공격에 대한 수집 및 탐지를 가능토록하여 기존의 Signature 탐지 방식보다 20배 이상의 탐지 성과로 나타났다. 이 방식을 기존에 탐지하고 있는 방식과 병행하여 적용하면 해킹 모듈 수집에 대한 번거로움을 최소화하고 미탐지로 인한 게임내의 해킹 모듈 사용도 크게 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
최근 프로그래밍, 인공지능에 관한 관심이 높아지면서 초등학교부터 소프트웨어 교육을 의무적으로 실시하고 있다. 이러한 프로그래밍 교육의 목표를 달성하기 위해 기본적으로 학생과 교사에게 맞는 실습실 환경을 구축해야 한다. 하지만 학교의 실습실 환경은 노후 컴퓨터로 인한 성능 문제가 있으며, 학생들이 동시에 접속해 문제해결 능력을 평가하고자 하는 알고리즘 경진대회 프로그램을 시행하면서 기존의 온라인에 출시된 플랫폼을 구매해 사용해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 React, Spring boot를 사용한 웹 기반의 온라인 실습 환경과 알고리즘 경진대회 채점 시스템을 제안한다. 이를 통해 사양이 낮은 컴퓨터에서도 웹 브라우져만을 사용하여 프로그래밍을 공부할 수 있을 것으로 사료된다.
Purpose: During the pandemic, a large number of orders forced online retailers of fresh produce to quickly change their emergency logistics capabilities to meet the needs of ordinary consumers during the pandemic. Our research aims to help online retailers establish an emergency physical distribution framework for fresh produce during disasters to meet consumer needs. Research design and methodology: 160 effective responses were collected from the online response team in Wuhan, China, and exploratory factor analysis was used to determine the emergency logistics capability framework. Twelve experts were invited online to collect their scoring opinions and use the entropy method to determine the importance of emergency logistics capabilities. Results: Our results have identified a total of 17 emergency logistics factors for online retailers, and we found that Transportation route planning and reconstruction capabilities, Emergency plan planning ability, and Supply chain real-time information sharing capability are the most important in the overall framework. Conclusions: This research completely established the physical distribution framework of fresh agricultural products online retailer in emergency situations. It enriches academic resources in the field of emergency distribution and provides a scientific basis for corporate managers to improve their physical distribution capabilities in emergency situations.
우리 생활 전반은 인터넷 서비스의 확대 보급으로 많은 변화를 보이고 있으며 학교 현장 역시 인터넷과 학교 전산망이 설치되어 교육에 필요한 다양한 정보의 수집과 탐색이 용이해짐으로써 인터넷을 활용한 웹 기반 가상 수업 실시, 실시간 평가, 학습 진도 관리 등 새로운 형태의 교육 활동이 이루어지고 있다. 본 논문은 문제의 정답이 한가지로 이루어진 단답형 문제가 아니라 간단한 문장으로 이루어진 문제를 처리할 수 있는 웹 기반 온라인 주관식 문항 평가 시스템을 학습자의 성취 수준을 보다 빠르게 정확하게 알 수 있도록 하였다. 정확히 규정된 정답과 정확한 채점 기준이 있는 주관식 문제는 교사가 직접 채점하는 경우와 유사한 정확성을 가지고 있으며 채점 시간의 신속성이 매우 높아서 평가 결과의 실시간 피드백이 가능하여 주관식 문제를 평가하는데 그 효율성이 기대된다.
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.
본 논문은 파이썬 프로그래밍 교육에서 단원별 연습문제의 타당성을 분석하였다. 단원별로 제시되는 연습문제는 온라인 학습 시스템을 통해 제시되고 학생 각자가 답안 코드를 업로드하여 자동으로 채점된다. 한학기 동안 진행되는 파이썬 교육을 통해, 학생들의 중간시험점수, 기말시험 점수 그리고 각 단원별 연습문제 점수 등 데이터가 수집된다. 수집된 데이터들을 통해, 자동채점 연습문제들의 타당도를 분석하여 단원별 연습문제들을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 자동 채점 연습문제들의 타당도를 분석하기 위해, Orange 머신러닝 도구를 사용하였다. 파이썬 과목에서 수집된 데이터를 전체, 상위권 그리고 하위권 그룹별로 4가지 분석을 실시하고 종합적으로 비교한다. 파이썬 단원별 연습문제 점수들로부터 학생의 최종 성적을 예측하는 머신러닝 모델의 예측 정확도로부터 단원별 자동채점 연습문제의 출제 타당도를 분석하였다.
최근 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만 수업시수 문제로 학교 수업시간만으로는 성과를 거두기는 어렵다. 온라인 채점 시스템은 학생의 코드를 평가하고 피드백을 제공해주기 때문에 자기주도적인 프로그래밍 학습에 도움을 줄 것으로 생각된다. 본 연구에서는 온라인 채점 시스템을 사용해서 C 프로그래밍 기초 학습을 한 학생들을 대상으로 학생들의 제출코드와 피드백을 분석하려고 하며, 학생들의 프로그래밍 학습경험과 학습참여도 등을 조사하여 대상학생을 선정하고, 데이터를 수집하였다. 그리고 대상 학생들의 소스코드 및 피드백을 분석하여 자기주도학습 과정을 분석하고, 문제개선의 기초자료로 활용할 수 있음을 제언한다.
최근 프로그래밍과 인공지능에 대한 관심이 지속적으로 높아지고 있으며 초등학교부터 필수 교육으로 소프트웨어 교육을 실시하고 있다. 효율적인 프로그래밍 교육을 위해서 기본적으로 학생과 교사에게 적합한 실습실 환경을 구축해야 하지만 노후 컴퓨터와 네트워크 장비 구축 미비 등으로 인한 성능 문제가 있으며 이러한 컴퓨터들의 교체를 통해 성능을 높이는 일은 단기간에 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍 실습 환경에 대한 문제 해결을 위해 React와 Spring boot를 사용하여 웹 페이지 기반의 온라인 실습환경 및 알고리즘 경진대회 채점 시스템을 제안한다. 이를 통해 사양이 낮은 컴퓨터에서도 웹 브라우저만을 사용하여 프로그래밍 학습을 진행할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 학습하고자 하는 언어와 관계없이 여러 가지 프로그래밍 언어를 학습할 수 있으므로 실습 환경 구축을 위해 시간적 비용을 줄일 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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