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학술저널
저자정보
나상수 (서울대학교 국어교육과) 강지영 (경상국립대학교) 이상재 (서울대학교 국어교육과) 오지은 (서울대학교)
저널정보
청람어문교육학회 청람어문교육 청람어문교육 제90호
발행연도
2022.11
수록면
51 - 96 (46page)

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본 연구에서는 Transformer 언어 모델, 그중에서도 한국어 BERT 및 BART 모델을 활용하여 초중등 학습자 작문의 연령대를 예측할 수 있는 연령 예측 모델을 구현하였다. 대규모의 코퍼스에 대하여 사전 학습한 KoBERT, KcBERT, KoBART 모델에 기반하여 국립국어원 ‘모두의 말뭉치’ 중 ‘국립국어원 비출판물 말뭉치(버전 1.1)’를 대상으로 미세 조정(fine-tuning)을 진행함으로써 학습자 작문 연령 예측 모델을 구현하였다. 결과적으로 예측 모델은 약 61.1%에서 68.1%의 정확도를 가지는 것으로 나타났으며, 그중에서도 KoBART에 기반을 둔 예측 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 특히, 작문의 장르를 고려하여 미세 조정을 진행한 경우 최대 70% 이상의 정확도를 보여 초중등 학습자 작문에 대한 연령 예측 모델 정교화의 가능성을 확인할 수 있었다. 본고는 학습자 작문 연령 예측 모델을 활용하여 연령대별로 전형적이라고 판단되는 학습자 작문들을 추출하였다. 이를 통해 학습자 작문의 발달 양상을 분석하는 것이 가능하며, 더 나아가서는 전형성과 대표성을 가지는 학습자 작문을 바탕으로 학습자 작문 평가 또는 작문 교수·학습 내용의 단서를 탐색할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
#딥러닝 #Transformer 언어 모델 #BERT #BART #학습자 작문 #작문 발달 #Deep-learning #Transformer Language Model #BERT #BART #Learners' Writings #Writing Development

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