학습자 중심 교수학습 지원을 위한 텍스트 분석 기반 질문 자동 생성 프레임워크

• 영문명: A Framework for Text Analytics-based Automatic Question Generation for Supporting Learner-centered Learning and Teaching
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 문혜영(Moon, Hye Young) 김남규(Kim, Namgyu)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제20권 15호, 825~847쪽, 전체 23쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.08.01

국문 초록

하브루타 교육은 짝을 지어 대화하고 논쟁하는 방식으로 진행되며, 교육의 첫 단계에서 생성되는 질문의 품질은 해당 교육 전체의 효과를 좌우할 정도로 매우 중요하다. 교수자는 주어진 콘텐츠에 대한 예상 질문을 유형 및 수준별로 사전에 고민해야 하는데, 다량의 콘텐츠에 대해 충분한 수의 질문을 준비하는 것은 매우 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 분석 기술을 활용하여 다량의 콘텐츠에 대한 질문을 자동으로 생성하여 풍부한 질문 풀(Pool)을 생성하는 방안을 제시한다. 구체적으로 다양한 질문에 대해 9가지 주요 패턴을 식별하고, 전체 패턴을 데이터 요소 관점에서 3가지 유형, 즉 Thing, Relationship, 그리고 Group의 유형으로 구분하였다. 또한 3가지 유형 및 9가지 패턴의 질문 생성을 위해 형태소 분석, 빈도 분석, 개체사전, 워드임베딩, 유사도 분석, 군집 분석, 네트워크 분석, 그리고 토픽모델링 등의 다양한 분석 기술을 맞춤형으로 적용하는 체계적인 프레임워크를 제안하였다. 제안 방법론의 현장 적용 가능성을 평가하기 위해 탈무드의 361개 에피소드를 대상으로 실제 분석을 수행하였으며, 이를 통해 자동으로 생성한 질문을 각 패턴별로 요약하여 제시하였다.

영문 초록

Habruta learning is conducted in a paired conversation and debate. The quality of the question in Habruta learning is so important that it influences the effectiveness of the entire process, so the instructor should consider in advance about the expected various questions of the given contents. However, preparing a sufficient number of questions for a large amount of content requires a great deal of time and effort by the instructor. Therefore, this study proposes a method to generate a rich pool of questions by automatically generating questions about a large amount of content using text analytics technology. Specifically, in this study, various questions were classified into nine main patterns, and every pattern was divided into three types: Thing, Relationship, and Group in terms of data elements. In addition, a systematic framework was proposed to apply various text analytics techniques such as morpheme analysis, frequency analysis, entity recognition, word embedding, similarity analysis, cluster analysis, network analysis, and topic modeling to generate questions for each type and pattern. In order to evaluate the feasibility of the proposed methodology, in thispaper, intensive experiments were performed on 361 episodes of the Talmud, and the questions automatically generated through the experiments were summarized and presented for each pattern.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 실험 결과

Ⅴ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

텍스트 분석 워드 임베딩 토픽 모델링 질문 생성 하브루타 Text Analytics Word Embedding Topic Modeling Question Generation Habruta