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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한재상 (한국교원대학교) 김현주 (한국교원대학교)
저널정보
한국과학교육학회 한국과학교육학회지 한국과학교육학회지 제43권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
237 - 251 (15page)

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본 연구는 합성곱 신경망을 활용한 자동 채점 모델을 설계하고학생의 운동학 그래프 답안에 적용함으로써, 과학 그래프 답안에 대한 자동 채점의 가능성을 탐색하였다. 연구자가 작성한 2,200개의답안을 2,000개의 훈련 데이터와 200개의 검증 데이터로 데이터셋을구성하고, 202개의 학생 답안을 100개의 훈련 데이터와 102개의 시험데이터로 데이터셋을 구성하여 연구를 진행하였다. 먼저, 자동 채점모델을 설계하고 성능을 검증하는 과정에서는 연구자가 작성한 답안데이터셋을 활용하여 그래프 이미지 분류에 최적화되도록 자동 채점모델을 완성하였다. 다음으로 자동 채점 모델에 훈련 데이터셋을 여러 유형으로 학습시키면서 학생의 시험 데이터셋에 대한 채점을 수행하여 훈련 데이터의 양이 많고 다양할수록 자동 채점 모델의 성능이향상된다는 것을 확인하였고, 최종적으로 인간 채점과의 일치율은97.06%, 카파 계수는 0.957, 가중 카파 계수는 0.968을 얻었다. 한편, 훈련 데이터로 학습되지 않은 유형의 답안의 경우 인간 채점자들 간에는 채점이 거의 일치하였으나, 자동 채점 모델은 일치하지 않게채점하는 것을 확인하였다.
#합성곱 신경망 #운동학 그래프 #과학 그래프 #자동 채점 #심층학습 #AI 융합 교육 #convolutional neural network #kinematics graph #scientific graph #automated scoring #deep learning #AI convergence education

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