데이터 마이닝 기법을 이용한 다답안 자동채점 시스템 설계 및 구현

Abstract

주관식 문항은 학생들의 종합적인 사고능력을 판단하는데 유용하지만 채점 시에 시간과 비용이 많이 필요하다. 많은 양을 한번에 일관된 채점을 하는데 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해서 본 논문에서 다답안 순서제시형에 대한 점수배정알고리즘과 미 채점 답안에 대한 데이터 마이닝을 이용한 다답안 자동채점 시스템 설계 및 구현하였다. 다답안 문항이 다양한 점수를 배정하기 위해서 답안의 영역과 순서에 대해 행렬 값을 설정하여 점수를 배정하였다. 미 채점 답안은 데이터 마이닝으로 분류하기 해서는 K-최근접 이웃 알고리즘과 로지스틱 회기분석 조합 방식에 사용 하였다. 답안의 길이가 긴 단어에 대해서는 검색속도 개선과 정확률을 높이기 위해 N-gram 방법을 선 처리 하였다. 미 채점 답안의 정답과 오답으로 분류하기 위해 지도학습과 비지도학습을 혼합한 준지도학습을 이용하여 자동 채점을 하였다. 기존 방식 점수배정방식과 제안한 점수배정방식을 비교 분석하였다. 제안 방식이 부분점수, 영역 채점, 같은 단어가 중복 문제를 해결 하였다. 미 채점 답안에 대해서는 검사속도 및 채점의 정확률을 높이기 위해 기존의 K-최근접 이웃 알고리즘과 로지스틱 회기분석 조합 분류방식에 N-gram을 선 처리 하였다. N-gram을 선 처리 한 후에 결과로 검사속도는 개선되었고, 채점의 정확률은 상승하였다. A사의 시험 응시자 1215명의 문제 5문항의 평균 속도는 6.62초 개선되었고, 정확률은 4.01% 개선 되었음을 볼 수 있다. 이러한 설계 및 구현으로 다문항 순서제시형 문항에 대해서 자동 채점이 가능해져서 시간절약, 비용절약, 채점의 일관성 및 정확성을 증대 시키는데 도움이 될 것이다.