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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재봉 (한국교육과정평가원)
저널정보
한국물리학회 새물리 새물리 제73권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
138 - 149 (12page)

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본 연구에서는 대규모 평가에서 그림으로 그리는 답안에 대한 자동 채점 방법을 제안하고자 한다. 연구에서는 그래픽 답안을 자동 채점하는 방법으로 합성곱 신경망의 하나인 사전 학습된 Inception V3, 그리고 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하기 위해 오렌지 데이터 마이닝을 이용하였다. 연구 결과, 공백답안, 옳은 답안, 틀린 답안이 다소 다른 일치도를 보였으나 전체적으로 1에 가까운 매우 높은 일치도를 보였으며, 옳은 답안의 경우에도 재현율이 0.853이었다. 합성곱 신경망을 이용한 자동 채점 방법이 매우 정확한 일치도를 보여 실제 시험에서 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 연구에서는 훈련을 위해 대략 전체 답안의 10%가 필요함을 알 수 있었으며, 실제 적용에서는 복수의 채점에서 인간 채점자 한 명을 대체하거나 두 가지 서로 다른 합성곱 신경망 모형을 적용한 후에 불일치되는 것만 채점하는 방안을 제안하였다.

목차

I. 서론
II. 연구 방법
III. 연구 결과
IV. 결론 및 시사점
REFERENCES

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