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김덕기 (군산대학교) 한상우 (군산대학교) 박승혁 (군산대학교) 김용연 (군산대학교) 박상현 (군산대학교) 조준영 (군산대학교) 최서인 (군산대학교) 이유빈 (군산대학교) 유대곤 (애니파이브) 온병원 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제10호(JKIIT, Vol.21, No.10)
발행연도
2023.10
수록면
69 - 82 (14page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.10.69

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학생들은 에세이를 작성해보면서, 제4차 산업혁명에 꼭 필요한 창의성을 키울 수 있다. 그러나 현재 수작업에 의존하는 창의성 평가방식은 주관적이며, 많은 예산과 시간이 소요된다. 따라서 대량의 에세이에서 창의성을 정량적으로 평가할 수 있도록 인공지능 모델을 개발하는 것이 중요하다. 본 논문에서 에세이 창의성 점수 예측모델에 필요한 학습데이터를 구축하는 방안을 제안하고, 대용량 학습데이터를 효과적으로 구축할 수 있도록 웹기반 레이블링 시스템을 개발한다. 제안 시스템을 통해, 약 3,766개의 에세이에 대한 학습데이터를 구축하였고 심도 있는 분석을 통해, 3명의 평가자 간 Kendall 점수는 평균 82.7%로 평가자 간 강한 상관관계를 보였고, 가설검정을 통해 제안 시스템을 사용하는 것이 기존 수작업 방식보다 통계적으로 유의미한 것을 보였다.
#automated essay creativity scoring #creativity assessment #computational creativity #training set creation method #ASAP

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 학습데이터 구축 방안
Ⅳ. 학습데이터 통계
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론 및 향후 연구
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