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지능형 퍼지 추론 기법을 적용한 공교육의 정성 평가방법
Qualitative Evaluation by using Intelligent Fuzzy Logical Inference for the Public Education 원문보기

컴퓨터교육학회논문지 = The Journal of Korean Association of Computer Education, v.17 no.1, 2014년, pp.97 - 105  

김영택 (경성대학교 컴퓨터 공학부)

초록
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공교육 현장에서 일어나고 있는 각종 정량적 평가의 문제점을 고려하고, 학생들의 교과목 점수 외의 개별 특성을 반영하여 평가에 적용 할 수 있는 정성적 평가 기법을 제안하기 위해 지능형 퍼지논리 추론의 적응성과 가능성을 이용하는 방법론적 고찰을 연구하였다. 각 급 학교의 평가에서 정량적 점수에 추가하여 평어평가를 활용하여 개인의 정성적 특징을 반영하는 기법을 제안하고, 한편으로, 교육정책 관련 사안으로서의 실제적인 실혐 환경구축 및 구현의 어려움으로 인해 가상적인 환경에서의 실험결과를 제시하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

To enhance the practical usage of solely quantitative evaluation method for each students on the current public education fields which might cause some social problems, an intelligent and adaptive fuzzy logical inference methodology for the additional qualitative evaluation technique is proposed to ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 물론, 입학사정관제 자체는 정성평가를 기반으로 하고 있지만, 실제로 적용되었을 때 의도와는 다르게 비효율적인 결과 및 불합리한 상황에 도달되는 문제점이 도출될 가능성이 있기 때문에 본 연구에서는 지능형 근사추론 기법을 이용한 새로운 방법을 제안 한다.
  • 본 연구 목표는 정성평가의 적용이 특수한 집단의 소수 몇 명이 아닌, 일반적인 학생에게 모두 공평하게 적용될 수 있는 방법을 제시 할 것이며, 또한 이를 위해서는 기법의 적용이 국가적으로 제도화 될 수 있는 기계적이고 시스템적인 방안을 제안 하는 것이다.
  • 본 연구에서 주된 관점은, 과연 정성평가의 장점을 살리고 공교육붕괴를 개선하기 위해, 교사의 평어평가가 입시사정자료로 능력을 발휘 할 수 있을까 하는 점이었고 그에 대한 퍼지 시스템의 접근 및 사용가능성을 증명하고 예시를 보여주는 것에 있었다.
  • 본 연구에서는, 이런 불합리성을 고려하여 인공지능형이면서 적응성과 가용성(feasibility) 을 가지는 평가 기법을 제안하고 각 개인의 창의성이나 독창성과 같은 필수적인 특징 요인이 평가의 기준으로 활용되어 질 수 있는 방법에 기여 하고자 한다.
  • 본 연구의 제시된 바와 같이 교실에서의 정성적 평가의 논리적인 발전이 종래의 단순한 물리적 사교육 금지를 통한 공교육 해결책 보다는 훨씬 더 정량적 평가의 문제점들을 개선하는데 첩경이 될 수도 있다는 점을 강조하는 바이다.
  • 본 연구의 주제는 이런 평가방법 문제점을 파악하고 그에 대한 일반적이고 지능적인 대비책을 제안 하는데 있다.
  • 위의 경계점 문제의 개선을 위해 본 연구에서는 지원자의 개인 특성을 정성적으로 비교하여 공평하게 우수자를 선택할 수 있는 평어평가를 위한 퍼지논리 기법을 제안한다.
  • 더불어서, 사회적으로는 입학사정 대비를 위한 특수 사교육 열풍이라는 획기적인 아이디어가 유아원 교육에서부터 초,중,고 교육현장에 까지 만연 할 수 있다 점이다. 이런 공교육의 황폐 및 붕괴 현상이 정성적 평가의 섣부른 시도로 초래될 수 있기에, 본 연구에서는 새로운 기법의 사정 방법을 이론적으로 제안 하고 실험적으로 적용된 자료를 제시 하여 이런 교육 현실에 어느 정도의 변화와 개선에 이바지 하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인공지능형 논리 기법의 특징은 무엇인가? 여기에서 적용 되어지는 인공지능형 논리 기법은 여러 근사추론(approximated inference) 기법들 중에서도 가장 인간의 사고방식과 유사하면서도 경험적 전문가(heuristic expert)시스템의 구현에 가장 적합한 퍼지(fuzzy)논리를 사용하여 제안한다[1][2].
입학사정관제의 효과가 적절한 실행 결과의 자료가 준비 되지 않아 일반화가 불가능한 이유는 무엇인가? 이 문제에 방편으로 제시되는 입학사정관제의 효과는 적절한 실행 결과의 자료가 준비 되지 않은 관계로 일반화가 불가능하다. 그 이유로는, 제도의 적용대상이 극소수의 집단에 국한하고 있고 기법의 과정 및 결과가 획일적이지 못하다는 사실이다.
정성평가기법의 문제점은 무엇인가? 하지만, 그 평가의 두 가지 문제점이란, 먼저, 평가자 개인의 사적인 주관성 때문에 객관성의 결여 가능성을 들 수 있을 것이고 또 한 가지, 평가 결과의 사용자 측면에서의 제도적인 적용 및 사용이 어렵다는 점이다.
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