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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백재파 (동아대학교)
저널정보
언어과학회 언어과학연구 언어과학연구 제104집
발행연도
2023.3
수록면
133 - 153 (21page)
DOI
10.21296/jls.2023.03.104.133

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This study compares the performance of the formulas used to measure text orality in classification analysis and multiple regression analysis models on the automated grading of compositions of KFL learners. To this end, a multiple-regression-analysis-based formula was constructed to measure text orality, and the performance of the formula was compared with that of the formula in the classification analysis model of Kang and Baek (2021). The results showed that the outcomes of the classification analysis model were 80% matched with the grading outcomes of the expert group, while the multiple regression analysis model was 92% matched, indicating that the performance of the multiple regression analysis model was better. In addition, this study suggests that in order to enhance the accuracy of the formula under the multiple regression analysis model, weights should be assigned according to the level of orality of each grammatical element and vocabulary item.
#자동 채점(automated grading) #작문 평가(writting assessment) #텍스트 구어성(text orality) #한국어 쓰기(Korean writting)

목차

1. 서론
2. 분류분석 모델 텍스트 구어성 측정 공식
3. 다중회귀분석 모델 텍스트 구어성 측정 공식
4. 분류분석 모델과 다중회귀분석 모델의 성능 비교
5. 논의
6. 결론
참고문헌

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