GPT-4를 활용한 과학탐구역량 자동채점의 특성 분석
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 함은혜 | - |
dc.contributor.author | 박소영 | - |
dc.contributor.author | 이병윤 | - |
dc.contributor.author | 이성혜 | - |
dc.contributor.author | 이유경 | - |
dc.contributor.author | 홍유정 | - |
dc.date.accessioned | 2024-07-23T08:01:12Z | - |
dc.date.available | 2024-07-23T08:01:12Z | - |
dc.date.issued | 2024-06 | - |
dc.identifier.issn | 1229-7291 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/160289 | - |
dc.description.abstract | 이 연구는 GPT-4기반 자동채점시스템을 활용한 과학탐구역량 채점자료가 인간전문가의 채점자료와어떻게 다른지를 비교․분석한 것이다. 이를 위해 연구진이 개발한 GPT-4기반 자동채점시스템을 활용하여 초등학생 과학탐구활동보고서 322개를 평가하였으며, 산출된 채점자료의 내적 구조가 인간 채점자료의 내적 구조와 유사한지, 과학탐구역량에 대한 이론적 가정을 지지하는지를 검토하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, GPT-4를 활용한 채점은 인간 채점과 비교하여 관대하였으며, 특히 난이도가 높은 채점항목에 대해서 더 관대한 경향을 보였다. 둘째, 채점의 일관성과 채점항목 간 내적일치도는 인간 채점보다 높은 경향을 보였다. 셋째, 다국면 채점자 모형 분석 결과, GPT-4 채점 자료를 인간 채점 자료와 통합하는 경우, 채점항목의 난이도에서 변동이 크게 나타났으며, 인간채점자의 내적적합도와 외적적합도를 상당히 손상시키는 것으로 나타나, GPT-4 채점 결과와 인간채점 결과의 비교가능성이 지지되지 않았다. 연구 결과를 바탕으로, GPT-4를 활용한 자동채점의 한계, 가능성과 과제를논의하였다. | - |
dc.format.extent | 30 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국교육정보미디어학회 | - |
dc.title | GPT-4를 활용한 과학탐구역량 자동채점의 특성 분석 | - |
dc.title.alternative | Characteristics of GPT-4 automated scoring of scientific inquiry competency | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 교육정보미디어연구, v.30, no.3, pp 713 - 742 | - |
dc.citation.title | 교육정보미디어연구 | - |
dc.citation.volume | 30 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.citation.startPage | 713 | - |
dc.citation.endPage | 742 | - |
dc.identifier.kciid | ART003093928 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | GPT-4 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자동채점 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 신뢰도 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 다국면채점자모형 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 과학탐구역량 | - |
dc.subject.keywordAuthor | GPT-4 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Automated Scoring | - |
dc.subject.keywordAuthor | Reliability | - |
dc.subject.keywordAuthor | Many-faceted Rasch Model | - |
dc.subject.keywordAuthor | Scientific Inquiry Competency | - |
dc.identifier.url | https://kiss.kstudy.com/Detail/Ar?key=4098333 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Sookmyung Women's University. Cheongpa-ro 47-gil 100 (Cheongpa-dong 2ga), Yongsan-gu, Seoul, 04310, Korea02-710-9127
Copyright©Sookmyung Women's University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.