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Diagnostic Tree Model을 활용한 수학 서술형 문항 인지진단 평가 적용 연구
최병홍,김래영,유연주 대한수학교육학회 2023 수학교육학연구 Vol.33 No.1
This study aimed to analyze mathematics assessments with constructed-response items using diagnostic tree model (DTM), which accommodates polytomous responses with multiple strategies and obtain diagnostic information about examinees’ attribute mastery. A cognitive diagnostic assessment evaluating the “absolute inequality” domain with constructed-response items was designed based on the DTM and administered to students attending a science high school for gifted children. The findings from cognitive diagnosis of examinees indicate that students face more challenges in mastering the Cauchy-Schwarz inequality compared with the arithmetic-geometric mean inequality, with the greatest difficulty being in the application of the substitution method. The analysis revealed that for certain test items, the estimated guess and slip parameters vary depending on the nodes of the path selected by the chosen strategy, thus indicating that the difficulty to solve the problem may depend on the strategy that the students choose. Additionally, this study suggests several methods to visualize the item response of each examinee using a tree structure and estimated parameters for the DTM and to utilize it for individualized diagnostic feedback. 본 연구는 풀이 단계와 전략, 관련 인지요소의 다양성을 그 특성으로 하는 서술형 문항으로 이루어진 검사를 통해 피험자의 인지요소 숙달 여부를 분석하는 인지진단모형인 Diagnostic Tree Model(DTM)을 서술형 문항으로 구성된 수학 평가에 적용하고 인지진단 결과를 분석한다. DTM 모형을 기반으로 절대부등식의 증명에 대한 서술형 문항 인지진단평가를 설계하고, 과학영재고등학교 학생을 대상으로 평가를 실시하였다. 학생들의 인지 패턴 추정 결과, 검사에 참여한 학생들은 산술-기하 평균 부등식보다 코시-슈바르츠 부등식을 상대적으로 어려워함을 알 수 있었고, 부등식의 치환을 가장 숙달하지 못하였다. 문항 분석 결과, 일부 문항에서 학생들이 채택하는 전략에 따라 문제해결의 난이도가 다르게 나타나는 양상을 풀이 경로별 노드의 문항 모수 추정값을 통해 파악할 수 있었다. DTM 모형 분석의 결과를 이용해 문항 반응의 경로를 나타내는 수형도에 개별 학생의 상세한 진행 경로와 다음 단계로의 진행 확률 등을 시각화하여 나타내어 맞춤형 학습 추천과 피드백에 활용할 것을 제안하였다.
Feature Unification Language의 설계 및 구현에 관한 연구
손덕진(D.J.Son),최병홍(B.H.Choe),최기선(K.S.Choe),김길창(G.C.Kim) 한국정보과학회 1988 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.15 No.2
속성구조란, 속성과 그 속성의 값의 쌍을 요소로 하는 집합으로서, 인공지능 분야의 Frame 등과 유사하며, 최근의 자연언어처리 이론에서 많이 쓰고 있는 자료구조이다. Feature Unification Language (FUL)는 이 속성구조간의 Unification을 주요 골자로 하는 very high level language로서, 자연어처리에서의 Grammar Formalism의 구현, Parser의 설계 뿐만 아니라, 인공지능및 자연어처리에 있어서의 지식표현 및 추론 Mechanism의 구현을 위한 tool로서 광범위하게 사용될 수 있다. 이 논문은 FUL의 Specification을 정의하고, FUL을 이용한 programming 예 및 FUL Interpreter의 구현에 관하여 기술하였다.
김차성(C S Kim),김정수(J S Kim),김연배(Y 8 Kim),송춘환(C H Song),최병홍(B.H Choi),최기선(K S Choi),김길창(G C Kim) 한국정보과학회 1989 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1
본 논문에서는 효과적인 자연언어의 이해를 위해 문법, 의미, 상황 등의 모든 지식을 속성구조로 표현하고, 발화상황이나 발화대상영역, 그리고 해당 문장까지 파싱하는 동안 얻어낸 발화내용의 정보를 상황의미론적으로 표현한다. 그리고 이러한 지식을 이용하여, 파싱과정에서 발생하는 애매성(ambiguity)을 줄일 수 있고 불완전한 발화표현의 처리가능성을 높일 수 있다. 이렇게 함으로써 파싱 시간을 단축시킬 수 있을 뿐만 아니라 단축문이나 생략문을 해석하거나 조응(anaphora)을 해결하는데도 많은 단서를 얻을 수 있다.