The purpose of the present study is to develop a prototype automated scoring system for English writing. The system was developed for scoring writings of Korean middle school students. In order to develop the automated scoring system, following procedures have been applied. First, review and analysis of established automated essay scoring systems in other countries have been accomplished. By doing so, we could get the guidance for development of a new sentence-level automated scoring system for Korean EFL students. Second, knowledge base such as lexicon, grammar and WordNet for natural language processing and error corpus of English writing of Korean middle school students were established. Error corpus was established through the paper and pencil test with 589 third year middle school students. This study provided suggestions for the successful introduction of an automated scoring system in Korea. The automated scoring system developed in this study should be continuously upgraded to improve the accuracy of the scoring system. Also, it is suggested to develop an automated scoring system being able to carry out evaluation of English essay, not only sentence-level evaluation. The system needs to be upgraded for the improved precision, but, it was a successful introduction of an sentence-level automated scoring system for English writing in Korea.
최근 정보화 사회에서는 단순 암기보다는 문제 해결 능력과 종합적인 사고력을 바탕으로 창의적인 생각을 할 수 있는 인재를 요구한다. 이에 따라 교육과정도 학생들의 종합적인 사고력을 판단할 수 있는 서답형 문항을 늘리는 방향으로 변하고 있다. 그러나 서답형 문항의 경우 채점자의 주관에 의존하여 채점이 진행되기 때문에, 채점 결과의 일관성을 확보하기 어렵다는 단점이 있다. 이런 점을 해결하기 위해 해외에서는 기계학습을 이용한 자동채점 시스템을 채점 도구로 사용하고 있다. 한국어는 영어와 언어학적으로 다른 분류에 속하므로 영어권에서 사용하는 자동채점 시스템을 한국어에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 한국어 체계에 맞는 자동채점 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기계학습 분류기의 예측확률과 만장일치 방법을 사용한 한국어 서답형 문항 자동채점 시스템을 소개하고, 자동채점 시스템을 이용한 채점 결과와 교과 전문가의 채점 결과를 비교하여 자동채점 시스템의 실용성을 검증한다. 본 논문의 실험을 위해 2014년 국가수준 학업성취도 평가의 국어, 사회, 과학 교과의 서답형 문항을 사용했다. 평가 척도로 피어슨 상관계수와 카파계수를 사용했다. 채점자가 개입했을 때와 개입하지 않았을 때의 상관계수 모두 0.7 이상으로 강한 양의 상관관계를 보였다. 이는 자동채점 시스템이 교과 전문가가 채점한 결과와 유사한 방향으로 답안에 점수를 부여한 것이므로 자동채점 시스템을 채점 보조도구로서 충분히 사용할 수 있을 것이다.
The present study was performed to validate an automated image analysis system (Loats Automated Micronucleus Scoring System) for the mouse bone marrow micronucleus assay, comparing with conventional microscopic scoring. Two studies were conducted to provide slides for a comparison of micro-nucleated polychromatic erythrocytes (MNPCEs) values collected manually to those collected by the auto-mated system. Test article A was used as an example of a compound negative for the induction of micronuclei and test article B was wed as a micronucleus-inducing agent to elicit a positive response. Cyclophosphamide was included to provide an positive control in two studies. Bone marrow samples were collected 24 h after administration of test article A and B in male ICR mice. The cells were fixed with absolute methanol and stained with May-Grunwald and Giemsa. The number of MNPCEs was determined by the analysis of 1000 total PCEs per bone marrow sample. In addition to micronucleus scoring, an index of bone marrow toxicity based on PCE ratio (% of PCEs to total erythrocytes) was determined for each sample. The automated and manual scoring was similar when the MNPCEs incidence induced by each test article was less than 10. However manual scoring was able to effectively enumerate micronucleated PCEs in mouse bone marrow when MNPCEs incidence was more than 10, such as cyclophosphamide treatment. Conversely, PCE ratio was superior in computer-assisted image analysis. Taken together, it is suggested that improvement of the automated image analysis may be necessary to render the automatic scoring as sensitive as manual scoring for routine counting of micronuclei, especially because it is superior in objectivity and high throughput scoring.
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.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권7호
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pp.760-770
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2013
Detecting grammatical errors from a text is a long-history application. In this paper, we compare the performance of two grammatical error detection techniques, which are implemented as a sub-module of an automated English scoring system. One is to use a full syntactic parser, which has not only grammatical rules but also extra-grammatical rules in order to detect syntactic errors while paring. The other one is to use a finite state machine which can identify an error covering a small range of an input. In order to compare the two approaches, grammatical errors are divided into three parts; the first one is grammatical error that can be handled by both approaches, and the second one is errors that can be handled by only a full parser, and the last one is errors that can be done only in a finite state machine. By doing this, we can figure out the strength and the weakness of each approach. The evaluation results show that a full parsing approach can detect more errors than a finite state machine can, while the accuracy of the former is lower than that of the latter. We can conclude that a full parser is suitable for detecting grammatical errors with a long distance dependency, whereas a finite state machine works well on sentences with multiple grammatical errors.
This study proposes an automated pegboard utilizing the RFID system with multiple reader antennas for the rehabilitation services and the occupational therapy. The system automates the scoring by detecting the plugging correctness as well as the plugging status. It also aims to increase the patient's interest and the functional intelligence. The system was prototyped and tested for the automatic capability of the scoring the session time and success rate. The proposed system will be served as the typical example for the ubiquitous rehabilitation devices.
본 논문에서는 중학생이 작성한 영작문에서 자동으로 문법오류를 검색하고 채점하는 시스템을 소개한다. 학생의 문장이 입력되면 형태소 및 구문 분석을 하고 오류를 검색한다. 문장 분석이 완료되면 교사들이 제공한 채점기준에 의해 자동으로 채점한다. 문법오류를 탐지하기 위해서 정문을 처리하는 규칙은 물론 오류를 포함하고 있는 문장도 처리하는 규칙을 구현하였다. 본 시스템에서는 영어를 제2외국어로 사용하는 학생들이 한국어의 영향으로 인해 발생시키는 영어 구문오류를 집중적으로 처리하고자 하였다. 이와 같이 영작문에 대한 자동 채점은 학생들에게 오류에 대한 즉각적인 피드백을 제공하여 스스로 자신의 영어실력을 모니터할 수 있게 해 준다. 이러한 시스템을 활용함으로써 학생들은 언제 어디서나 혼자서 영작문 공부를 할 수 있으며, 이는 학생들의 실력 향상에 많은 도움이 될 것이다.
영어 작문 자동 채점 시스템은 수험자가 작성한 영작문을 사람의 개입 없이 시스템이 처리하여 점수나 피드백을 줄 수 있는 시스템이다. 본 연구에서는 영작문 중 여러 문장이나 단락으로 구성된 에세이가 아닌 단문형의 영작문을 채점하는 시스템을 개발하였다. 단일 문장을 채점하기 때문에 정답 문장과 좀 더 자세한 비교를 할 수 있고 수험자들에게 좀 더 상세한 피드백을 제공해 줄 수 있다. 단일 문장을 채점하기 위해서는 크게 두 단계의 처리가 요구된다. 첫 번째 단계는 문장내의 오류를 탐지하는 과정으로, 수험자의 영작문을 분석하여 문장 내에 포함되어 있을 수 있는 철자 및 구문 오류를 검사한다. 둘째 단계는 문장 간 오류를 탐지하는 과정으로 문제 출제자가 제공한 정답문장과 수험자의 영작문을 비교하여 두 문장 사이의 차이를 오류로 인식한다. 실제로 중학교 3학년 학생들을 대상으로 영작문 시험을 수행하였고, 이를 본 연구에서 개발한 영작문 자동 채점 시스템을 이용하여 채점해 보았다 인간 채점자와의 비교를 통해서 영작문 자동 채점 시스템의 효용성을 살펴보았다.
영어 작문 자동 채점 시스템은 수험자가 작성한 영작문을 사람의 개입 없이 시스템이 처리하여 점수나 피드백을 줄 수 있는 시스템이다. 본 논문에서 개발한 영작문 자동 채점 시스템은 단어 단계, 구문 단계, 의미 단계의 세 단계 처리 과정을 통해서 오류를 탐지하고 탐지된 오류 개수를 기반으로 채점 점수를 결정한다. 이와 같이 독립적인 세 단계의 처리 과정에서 오류를 탐지하므로 동일한 오류 현상에 대해 서로 다른 단계에서 서로 다른 이름으로 오류를 탐지하는 경우가 발생할 수 있다. 이는 결과적으로 전체 시스템의 채점 점수의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 동일한 오류 현상에 대해 서로 다른 단계에서 탐지된 오류 쌍을 '중복 보고 오류'라고 정의한다. 본 논문에서는 중복 보고 오류를 찾는 방법을 제안하고 중복 보고 오류 제거를 통해 영작문 자동 채점 시스템의 채점 점수를 향상시킬 수 있음을 보인다.
How can an automated essay scoring (AES) program, which provides feedback for essays, be a formative tool for improving ESL writing? In spite of the increasing demands for English writing proficiency, English writing instruction has not been effective for teaching and learning because of a lack of timely and accurate feedback. In this context, AES as a possible solution has been gaining the attention of educators and scholars in ESL/EFL writing education because it can provide consistent and prompt feedback for student writers. This experimental study examined the impact of different types of feedback for a college ESL writing program using the Criterion AES system. The results reveal the positive impact of AES in a college-level ESL course and differences between the teacher's feedback and the AES feedback. The findings suggest that AES can be effectively integrated into ESL writing instruction as a formative assessment tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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