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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이만형 (주성고등학교) 유선아 (한국교원대학교)
저널정보
한국과학교육학회 한국과학교육학회지 한국과학교육학회지 제41권 제3호
발행연도
2021.1
수록면
203 - 220 (18page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

기계 학습을 활용한 논증 수준의 자동 채점 및 논증 패턴 탐색
이만형 과학교육학과 2021.01 학위논문
기계 학습을 활용한 논증 수준 자동 채점 및 논증 패턴 분석
이만형 ,  유선아 한국과학교육학회지 2021.01 학술저널

초록· 키워드

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이 연구는 과학적 논증 담화에 대한 자동 채점의 성능 개선 방향을탐색하였으며, 자동 채점 모델을 활용하여 논증 담화의 양상과 패턴을 분석하였다. 이를 위해 과학적 논증 수업에서 발생한 학생 발화를대상으로 논증 수준을 평가하는 자동 채점을 수행하였다. 이 자동채점의 데이터셋은 4가지 단위의 논증 피처와 논증 수준 평가틀로구성되었다. 특히, 자동 채점에 논증 패턴을 반영하기 위하여 논증클러스터와 n-gram을 활용하였다. 자동 채점 모델은 3가지의 지도학습 기법으로 구성되었으며, 그 결과 총 33개의 자동 채점 모델이구성되었다. 자동 채점의 결과, 최대 85.37%, 평균 77.59%의 채점정확도를 얻었다. 이 과정에서 논증 담화의 패턴이 자동 채점의 성능을 개선하는 주요한 피처임을 확인하였다. 또한, 의사결정 나무와 랜덤 포레스트의 모델을 통하여 과학적 논증 수준에 따른 논증의 양상과 패턴을 분석하였다. 이를 통하여 주장, 자료와 함께 정당화가 체계적으로 구성된 과학적 논증과 자료에 대한 활발한 상호작용이 이루어진 과학적 논증이 논증 수준의 발달을 이끈다는 점 등을 확인하였다. 이와 같은 자동 채점 모델의 해석은 논증 패턴을 분석하는 새로운연구 방법을 제언하는 것이다.
#자동 채점 #기계 학습 #과학적 논증 #논증 패턴 #패턴 분석

목차

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Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine learning 45(1):5~32 google schola 최준 / 2010 / 한국어의 정형화된 표현 연구 / 담화와 인지 17(2):163~190 dbpia Clark, D. B. / 2008 / Assessing dialogic argumentation in online environments to relate structure, grounds, and conceptual quality / Journal of Research in Science Teaching 45(3):293~321 google schola Driver, R. / 2000 / Establishing the norms of scientific argumentation in classrooms / Science education 84(3):287~312 google schola Duschl, R. / 2008 / Science education in three-part harmony : Balancing conceptual, epistemic, and social learning goals / Review of research in education 32(1):268~291 google schola

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