The purpose of this study was to analyze question's patterns in elementary school science teacher's guide books of 5, 6th grade under the 2009 revised curriculum. A modified analysis framework based on Blosser's classified system was used to analyze 1,982 questions extracted from elementary science teacher's guide books by grade, by domain, and by teaching and learning stage. The findings of this study were as follows. First, of the 1,982 questions, the most prominent type of question was the propositional question and the following was the reproductive question. And, in comparing the question's patterns between 5, 6th grade, it was found that 6th grade had higher rate of close typed question, while 5th grade had higher rate of open typed question in its curriculum. Secondly, a comparative study about two domains, material and energy science domain and earth and life science domain, showed that the number of questions of each domain was not much different. However, it was found that propositional questions and applicable questions showed a higher rate in material and energy science domain, and anticipated questions and open typed questions including divergent and evaluative question showed higher rate in earth and life science domain. Moreover, although the total number of questions from integration and my fun research domain's contents was small, the rate of open typed questions was higher than any other domains. Finally, as a result of comparing and analyzing question's pattern in teaching and learning stages, the rate of reproductive question and anticipated questions was high at the stage of introduction. At the stage of development, the rate of propositional and reproductive questions was high. At the stage of conclusion, the rate of synthetic and applicable questions was high.
Greenberg et al.(1969)은 무관질문모형에서 무관한 속성이 미지인 경우 두 개의 독립표본을 이용하여 민감한 속성에 대한 모비율을 추정해 내는 이표본 무관질문모형을 제안하였다. 본 논문에서는 Mangat-Singh(1990)의 모형을 개선한 형태의 김종호 외 2인(1992)이 제안한 2단계 무관질문모형과 이기성과 홍기학(1998)이 제안한 개선된 무관질 문모형을 무관한 속성이 미지일 때 두 개의 독립표본을 이용하는 2단계 이표본 무관질 문모형과 개선된 이표본 무관질문모형으로 확장하였다. 그리고, Greenberg et al. 의 모형과 2단계 이표본 무관질문모형, 그리고 개선되 이표본 무관질문모형과의 효율성을 비교 하였다.
자연어 질의를 입력하고 문서로부터 질의에 대한 정답을 추출하여 제공하는 질의응답 시스템에서는 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 질의 유형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의의 의도를 나타내는 어휘들을 추출하고 인접 명사들의 의미 정보를 이용하여 질의 및 정답 유형을 결정할 수 있는 방법을 제안한다. 또 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하고, 의문사가 생략된 경우 어휘 의미 정보를 이용하여 질의 유형 분류기의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
In this paper, we extend the conditional unrelated question model which was suggested by Lee and Hong(2000) to two-sample case when there is no information about the true proportion of the unrelated character Y. Conditions are obtained under which the proposed model is more efficient than Carr et al.\`s conditional modal and Greenberg et al.'s two-sample unrelated question model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권3호
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pp.753-765
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2001
We suggest a quantitative conditional unrelated question model that can be used in obtaining more sensitive information. For whom say "yes" about the less 7han sensitive question .B we ask only about the more sensitive variable X. We extend our model to two sample case when there is no information about the true mean of the unrelated variable Y. Finally we compare the efficiency of our model with that of Greenberg et al.′s.
질의 응답 시스템은 사용자의 질의에 대해 다른 사용자의 응답을 저장하고 보여 주는 시스템이다. 사용자의 질의를 만족시키는 응답을 정확히 검색하고자 노력하는 많은 연구들이 있었지만 이에는 근본적인 한계가 있었다. 따라서 질의 응답 시스템에서는 보조적인 방법으로 사용자의 질의를 만족시킬 가능성이 높은 다른 질의를 추천하는 방법이 사용되고 있다. 이전 연구에서 내용적으로 포함하는 정도가 큰 질의들을 하위 질의로서 추천하는 내용 기반 추천 방법으로서 퍼지 관계 곱 연산자(fuzzy relational product operator)를 사용하는 방법이 제안되었고, 기본적인 함의 연산자로서 Kleene-Dienes 연산자가 사용되었다. 하지만 Kleene-Dienes 연산자는 설명의 의미적 포함관계를 고려한 방법이 아니기 때문에 질의응답의 의미적 포함 정도를 계산하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 두 질의에 대한 설명의 의미적 포함관계를 고려한 새로운 함의 연산자를 제안한다. 새로운 연산자는 어떤 질의 및 응답 들이 다른 질의와 그 응답들에 의미적으로 포함되는 정도를 계산하도록 설계되었다. 실험을 통하여 새로운 함의 연산자를 적용한 퍼지 관계곱 연산자를 사용하면 사용자가 원하는 지식을 추천할 가능성이 높아짐을 보였다.
지식정보 사회에서 고품질 정보를 취득하는 방식으로서 협력형디지털정보서비스(Collaborative Digital Reference Service: CDRS)가 세계적으로 빠르게 확산되고 있다 국내에서도 KISTI를 중심으로 5개 기관이 글로벌네트워크와 연계된 CDRS 국내 협력 모형인 Question포인트+ (플러스)를 구성하였다. Question포인트+에서는 국내외 정보전문가들이 긴밀히 협조하여 이용자들이 요청한 다양한 수준의 질문에 대한 답변을 웹 인터페이스를 통해 제공한다. Question포인트+ 구현 사례는 최초의 국내 CDRS 협력모형으로 의미가 있으며, 국내 CDRS 운영 및 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
질의 응답 시스템은 사용자의 질의를 분석하여 제한된 길이의 정답을 제시해 주는 시스템이다. 질의 응답 시스템은 정확한 정답을 추출하기 위해 사용자의 질의를 분석하는 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 초점단어(focus-word)를 이용한 질의분석을 제안한다. 초점단어란 정답유형을 결정하는데 단서가 되는 단어로써, 추출된 초점단어에 의해 75개의 하위정답유형 중 하나가 결정된다. 실험에는 학습 데이터의 일부와 일반 Web에서 수집한 테스트 데이터가 사용되었다. 실험결과 상위범주는 97.18%, 하위범주는 95.31%의 정확도를 보였다.
The efficiency and quality of the social reference sites are being challenged because a large quantity of the questions have not been answered or satisfied for quite a long time. Main goal of this study is to investigate important factors that affect the performance of question triage to relevant answerers in the context of social reference. To achieve the goal, expert finding techniques were used to construct an automated question triage approach to resolve this problem. Furthermore, important factors affecting triage decisions in digital reference were first examined, and extended them to the social reference setting by investigating important factors affecting the performance of automated question triage in the social reference setting. The study was conducted using question-answer pairs collected from Ask Metafilter. For the evaluation, logistic regression analyses were conducted to examine which factors would significantly affect the performance of predicting relevant answerers to questions. The results of the current study have important implications for research and practice in automated question triage for social reference. Furthermore, the results will offer insights into designing user-participatory digital reference systems.
자연어 질문에 대해 답변을 찾아 제공하는 질의응답시스템의 오류에 가장 큰 영향을 미치는 요소 중 하나가 질문으로 정답을 포함하고 있을 만한 문서나 단락을 검색하는 단계이다. 검색의 성능 향상을 위해서는 정답 포함 문서 및 단락의 특징을 잘 이해해야 한다. 본 논문은 질문, 정답 포함 문서, 정답 미포함 문서로 구성된 말뭉치를 사용하여 정답 문서에는 질문 단어가 얼마나 많이 출현하는지, 출현 위치는 어떻게 분포하는지, 질문과 정답 문서의 주제는 얼마나 유사한지 등을 실험적으로 분석한다. 이를 통해 질의응답시스템을 위한 기존의 검색 연구 결과들에 대한 원인을 설명하고 효과적인 검색 단계의 필요 요소에 관해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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