• 과학교육연구지
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• 제37권3호
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• pp.513-524
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• 2013

이 연구의 목적은 의문 상황 제시 방법에 따라 생성된 의문을 유형, 수준, 객관도, 조작의 기준에 따라 비교하여, 다양한 의문을 생성하기 위한 적절한 의문 상황 제시 방법을 제시하고자 하였다. 연구를 위하여 초등학교 4학년 96명을 대상으로 하였으며, 평형설계로 반복제시의 효과가 연구 결과에 미치는 영향을 최소화하였다. 의문 상황 제시방법은 실물 동영상 사진자료로 선정하여, 각 의문 상황 제시 방법 별 3가지 의문 과제를 제시하였다. 그리고 제시된 의문 상황에 따라 학생 개개인이 20분간 개별적으로 의문을 생성하여 의문기록지에 작성하도록 하였다. 생성된 의문은 의문의 유형, 수준, 객관성, 조작에 따른 분석틀에 의해 분석하였다. 연구 결과로 추측적 의문, 예측적 의문, 방법적 의문, 탐색적 의문, 확인적 의문, 정성적 의문, 정량적 의문, 비조작적 의문, 조작 전 의문을 생성하는데 사진과 동영상으로 의문 상황을 제시한 경우, 실물로 제시한 것에 비해 빈도수가 유의미하게 높은 것으로 나왔다. 하지만 조작 후 의문을 생성하는데 실물로 의문 상황을 제시한 경우 사진과 동영상 제시 방법으로 제시하는 것에 비해 빈도수가 유의미하게 높은 것으로 나왔다. 인과적 의문, 적용적 의문, 주관적 의문은 의문 상황 제시 방법에 상관없이 의문이 생성되었다. 이를 통해 의문 상황 제시 방법이 학생들의 의문 특성에 영향을 주고 있음을 알 수 있다. 이것은 교사가 의문생성 교수 학습을 계획할 때 향상시키고자 하는 의문에 따라 의문 상황의 제시 형태를 고려해야 한다는 것을 말한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권2호
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• pp.101-123
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• 2021

본 연구는 협력형 디지털 참고서비스인 '사서에게 물어보세요'의 지식정보DB에 수록된 질문과 답변을 분석하여 이용자 요구현황을 파악해 이를 바탕으로 서비스 초창기의 정보 이용행태를 도출하였다. 지식정보DB 3,506건 중 1,124건의 DB 항목 데이터를 ① 질문의 개수와 참고 질문 여부, ② 질문의 주제와 키워드, ③ 질문의 목적, ④ 질문의 유형, ⑤ 이용자의 정보 요구, ⑥ 사서가 제공한 정보원과 참고 서비스, ⑦ 답변의 소요 일수와 상관관계, ⑧ 참여 도서관 수준, ⑨ 주제별 질문 유형, 총 9가지 기준으로 분석하였다. 그 결과, 첫째, 이용자는 유사한 주제의 질문을 한 번에 하나씩 요청하는 것이 아닌, 필요에 따라 다양한 주제의 참고 질문을 요청하였지만, 절반 이상의 전체 순수 참고질문은 문헌정보학 분야의 질문이었다. 둘째, 약 71.35%의 이용자는 '사서에게 물어보세요' 서비스를 특정 주제나 연구 문제와 관련된 정보 자원의 목록을 추천받기 위해 이용하고 있었으며 독서상황에 대한 참고 상담을 요구하는 질문도 존재하였다. 셋째, 이용자가 가장 선호하는 정보원은 서지 및 서지사항으로 나타났으며, 온라인 정보원의 경우 이용자는 상대적으로 선호하지 않았다. 넷째, 답변의 소요 일수는 질문의 유형과 참여 도서관의 수준에 따라 유의미한 차이가 남을 확인할 수 있었다. 다섯째, 총류 분야 질문의 목적을 분석한 결과 약 31.33%이 이용자 스스로가 해결 당위성을 가진 자발적 질문으로 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권2호
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• pp.277-286
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• 2004

소집단 실험활동에서 학생간 질문의 유형과 빈도를 파악하기 위하여, 서울소재 여자중학교 1학년 학생 5명의 실험수업을 관찰하고 관찰학생을 면담하였다. 소집단 실험활동에서 학생간 질문을 분석한 결과, 사고형 질문보다 정보형 질문의 빈도가 높았다. 정보형 질문의 대부분은 실험과정이나 결과를 묻는 절차질문이었다. 사고형 질문의 대부분은 결과를 해석하면서 잘 이해되지 않은 부분에 대하여 설명을 요구하는 이해질문이었다. 드물게 변칙발견질문이 제기되었으나 학습을 위한 토론으로 이어지지 않았다. 그리고 2인1조로 활동을 한 경우에 5인1조의 경우보다 응답률이 높았고, 도움을 받는 질문의 비율도 높았다. 2인1조 활동에서는 성취도가 상대적으로 낮은 학생이 질문하고 성취도가 높은 학생이 응답하는 경향이 두드러졌다. 또 구성원의 성취도 차이가 큰 조에서는 질문의 빈도가 낮게 나타났으며, 구성원의 성취도 차이가 적은 조에서는 성취도에 따라 질문 유형의 차이가 나타났다. 결론적으로 소집단 실험활동에서 제기되는 학생간 질문은 사고형 질문보다 정보형 질문의 빈도가 높으며, 구성원의 수가 적을 때 응답을 통해 도움 받는 질문의 비율이 높았다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.55-65
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• 2019

플립러닝 방식의 프로그래밍 언어 학습 시스템에서 사이버 강의에 대한 평가는 일반적으로 온라인에서 객관식 문제로 진행된다. 이때 출제되는 문제는 문제은행에서 랜덤하게 추출하여 학습자 개개인에게 주어진다. 이러한 평가 결과가 성적에 반영되기 위해서는 시험 문제의 형평성이 무엇보다 중요하다. 특히 프로그래밍 언어 과목에서는 문제의 유형에 따라 학습자가 생각하는 난이도가 서로 다를 수 있다. 본 논문에서는 객관식 문제의 유형을 2가지로 분류하여, 각 유형별로 난이도를 관리한다. 그리고 문제의 난이도와 유형을 함께 고려한 문제 출제 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 프로그래밍 언어 과목의 특성을 고려할 때 기존의 출제 방식에 비해 보다 공정하고 효율적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.375-383
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• 2010

질의응답시스템을 구축하는데 있어서 사용자 질의로 입력된 자연어 문장을 문법적 또는 의미적으로 완벽하게 분석하는 작업과 그 질의에 대한 정확한 답변을 찾아내는 작업은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 질의응답시스템 구축의 난제를 극복하기 위해, 문서 말뭉치에 기반하여 질의문을 자동 생성, 저장하여 이를 키워드로 검색하는 새로운 방식의 시스템을 제안한다. 질의문 생성을 위한 기본 아이디어는 수집 문서의 주요 문장에 대해 고유명사인식 기술을 활용하여 사람, 사물, 장소, 시간 등의 고유명사를 인식한 후, 각 고유명사에 해당하는 자연어 질의문을 생성하는 것이다. 질의문은 두가지 유형인 단순형 및 문장구조유지형 질의문으로 구분한다. 시스템은 이렇게 준비된 질의문 데이터베이스를 가지고 입력된 검색 키워드에 대하여 관련 질의문과 답변을 쉽게 얻을 수 있다. 본 연구의 관건은 생성된 질의문이 명확한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 생성하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 질의문의 원천이 되는 평서문장을 선별하는 원칙과 선별된 평서문으로부터 의미있는 질의문을 생성하는 방법론을 제시한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제30권4호
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• pp.468-481
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• 2011

This research is to observe and analyze the student interactions when inquiry problems were generated along with the students by using asynchronous discussion methods with the class bulletin board. For this research, 10 students from a single class of 6th grade were selected. The subject students were divided into 2 groups by cognitive levels. After the students were submitted the 4 problem situations for 1 week each, the discussion process was analyzed. The research results are as follows. First, the analysis of the step by step interactive discussion showed that several students answered for the question from a single student while discussing first for the question and answer in a form of a question with many multiple answers without any connections with the previously asked questions. At the end of the discussion, one to two students answered to a question by taking turns and the type of discussion changed to one question - one answer type by answering to the person who spoke prior to the next. Second, the discussion took place with the students in the transitional stage speaking in time in order, to provide comments to the bottom of the linear form and students in the formal operational stage students speaking in temporal order, regardless of the number of comments in the direction of the radiation(mind map) forms. The individual comment speaking rates were similar in the two groups so the students were able to speak indiscriminately.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권6호
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• pp.529-536
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• 2004

본 논문에서는 질의응답시스템의 성능을 개선하기 위해 문장의 위치정보와 질의형태분류기를 사용하여 질의에 대한 대답순위를 조정하는 새로운 질의-문서 유사도 계산을 제안한다. 이를 위해 첫째로 문서내용을 표현하고 문서의 위치정보를 반영하기 위해 개념그래프를 사용한다. 이 방법은 문서비교에 대표적으로 사용되는 Dice-Coefficient에 기반하고 문장에서 단어의 위치정보론 반영한 유사도 계산이다. 두번째로 질의응답시스템의 대답순위를 개선하기 위하여 질의형태를 고려한 기계학습을 통한 질문에 대한 분류를 하였으며 이를 위해서 뉴스그룹의 FAQ 문서 30,000개를 가지고 기계학습 방법인 나이브 베이지안을 사용한 분류기를 구현하였다. 이에 대한 평가를 위해 세계적인 정보검색대회인 TREC-9의 질의응답시스템분야에 제출된 데이타를 가지고 실험하였으며 기존의 방법에 비해 자동학습기법을 사용하였음에도 평균상호순위가 0.29, 상위 5위에 정답을 포함시킨 경우가 55.1%의 성능을 보였다. 이 방법은 다른 시스템과 달리 질의형태분류를 기계학습 방법을 사용하여 자동으로 학습하는 것에 의의를 갖는다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.283-290
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• 2015

본 논문에서는 WiseQA 시스템에서 정답유형을 인식하기 위한 하이브리드 방법을 제안한다. 정답유형은 어휘정답유형과 의미정답유형으로 구분된다. 본 논문은 어휘정답유형 인식을 위해서 질문초점에 기반한 규칙모델과 순차적 레이블링에 기반한 기계학습모델을 제안한다. 의미정답유형 인식을 위해 다중클래스 분류에 기반한 기계학습모델과 어휘정답유형을 이용한 필터링 규칙을 소개한다. 어휘정답유형 인식성능은 F1-score 82.47%이고, 의미정답유형 인식성능은 정확률 77.13%이다. 어휘정답유형 인식성능은 IBM 왓슨과 비교하여, 정확률은 1.0% 저조하고, 재현율은 7.4% 높다.

• 한국어교육
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• 제29권3호
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• pp.1-24
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• 2018

The purpose of this study was to analyze teachers' questions in the actual general Korean classroom for academic purposes and identify types of questions. The results of the question analysis by type identified 713 teacher's questions in total: echoic questions made up 41% while epistemic questions were 19.3% and expended question turned out to make up 39.7%. 'Comprehension check questions' were 29%, which was a major part in the echoic question. 'Referential questions' were a major part in the epistemic question. Also, the research discovered that 'knowledge integration' questions held the largest majority in expended questions. Since the teacher-led lecture was often conducted in the problem-presentation stage, the percentage of Echoic question was high; and moreover, the problem-solving stage promoted to come up with more improved solutions of the problem. In the outcome and presentation stage, it was discovered that the questions aimed to check understanding of content in the subject and expand thoughts. Therefore, it is necessary to develop strategies for teacher's questions by phase and further conduct research on the interaction between learners and teacher's questions in the future.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.319-330
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• 2021

최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.