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NTIS 바로가기한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회, 2016 Oct. 07, 2016년, pp.181 - 185
천민아 (한국해양대학교, 컴퓨터공학과) , 김창현 (한국전자통신연구원) , 김재훈 (한국해양대학교, 컴퓨터공학과) , 노은희 (한국교육과정평가원) , 성경희 (한국교육과정평가원) , 송미영 (한국교육과정평가원) , 박종임 (한국교육과정평가원) , 김유향 (한국교육과정평가원)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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2014 한국어 문장 수준 서답형 문항 자동채점 시스템에서 Logistic Regression과 k-Nearest Neighborhood 알고리즘을 이용하여 구현한 채점 단계는 어떤 과정을 거쳐 이루어지는가? | 언어 처리 단계가 끝나면 채점을 진행한다. 채점 단계는 Logistic Regression과 k-Nearest Neighborhood 알고리즘[16]을 이용하여 구현하였으며,크게 다섯 단계로 구성되어 있다. 1) 초기 채점 단계로서 언어 처리 결과가 완전히 일치하는 답안들을 하나의 유형으로 간주하여 해당 유형에 속한 답안의 빈도순으로 정렬한다. 그 뒤, 인간채점자가 고빈도 학생 답안을 수동으로 채점한다. 2) 현재까지 채점된 결과와 모범답안을 학습말뭉치로 간주하여 자질을 추출하고, 선택한 자질의 가중치를 학습한다. 3)미채점 답안의 군집화로 학습된 결과를 바탕으로 미채점 답안을 군집화하여 분류한다. 4) 검증을 위한 과정으로서 분류된 결과 중에서 신뢰성이 높은 채점 답안에 대해서 인간 채점자가 확인하고 학습말뭉치에 추가한다. 5) 2)~4)의 과정을 미채점 답안이 존재하지 않을 때까지 반복한다. 2013년 학업성취도 평가의 서답형 문항을 사용하였다. | |
서답형 문항은 채점 부분에서 어떤 단점을 지니고 있는가? | 서답형 문항은 학생이 직접 정답을 구성하는 문항 형태로 선택형 문항보다 문제해결능력이나 비판적 사고력, 창의력 등을 측정하는 데 적합하다[6-7]. 그러나 서답형 문항의 채점은 선택형 문항보다 채점에 걸리는 시간과 비용이 많고, 채점자의 주관적 판단에 의존하므로 채점자마다 채점 기준이 다를 수 있어 채점의 공정성과 채점 결과의 신뢰성을 확보하는데 어렵다는 단점이 있다[7]. | |
기계학습은 무엇인가? | 기계학습(machine learning)은 컴퓨터가 새로운 정보를 학습하고, 습득한 정보를 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 말한다[16]. 기계학습의 학습 방법은 크게 지도 학습(supervised learning)과 비지도 학습(unsupervised) 방법으로 나눌 수 있다[16]. |
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