KR102163704B1 - 학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법 - Google Patents
학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102163704B1 KR102163704B1 KR1020190083773A KR20190083773A KR102163704B1 KR 102163704 B1 KR102163704 B1 KR 102163704B1 KR 1020190083773 A KR1020190083773 A KR 1020190083773A KR 20190083773 A KR20190083773 A KR 20190083773A KR 102163704 B1 KR102163704 B1 KR 102163704B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- knowledge
- learner
- attribute
- knowledge attribute
- group
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 230000003930 cognitive ability Effects 0.000 claims description 57
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 56
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 44
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 claims description 24
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 17
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 230000008450 motivation Effects 0.000 abstract description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B7/00—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
Abstract
학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법이 개시된다.
본 발명은 학습자의 지식상태를 정확하게 분석하여 해당 학습자에게 적합한 학습 경로를 제시하는바, 학습자의 학습 효율 및 학습 의욕 고취를 가져올 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 학습자의 지식상태를 정확하게 분석하여 해당 학습자에게 적합한 학습 경로를 제시하는바, 학습자의 학습 효율 및 학습 의욕 고취를 가져올 수 있는 효과가 있다.
Description
본 발명은 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법으로서, 보다 상세하게는 학습자의 지식상태를 분석하여 해당 학습자의 지식상태에 적합한 최적의 학습 경로를 제시할 수 있는 학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
학습 분석은 교육분야에 있어 광범위하게 영향을 줄 수 있는 기술이며, 교육의 다양한 문제를 해결할 수 있는 하나의 큰 솔루션이라고 볼 수 있다.
이러한 학습 분석의 궁극적인 목표는 개별 학습자의 성향 및 수준에 맞춘 학습 환경을 만들어주는 것이다. 학습자의 학습 성향 및 수준에 맞춘 맞춤형 학습 환경 및 방법은 전통적 강의에 비해 충분히 효과가 있다는 것이 검증된 상황이다.
하지만, 이러한 학습 분석을 개별 학습자에게 적용하기 위해서는 상당한 자원이 소요될 수 있으며, 이로 인해 실제 교육 환경에서 적용되기 어렵다는 문제가 있다.
이러한 문제를 극복하기 위하여 대한민국 등록특허공보 제10-0603418호(2006.07.13 등록)에서는 학습프로그램 제공 시스템 및 이를 이용한 학습프로그램 제공방법을 개시하고 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-0603418호(2006.07.13 등록)에서 개시한 학습프로그램 제공 시스템 및 이를 이용한 학습프로그램 제공방법은 학습자를 테스트하여, 학습자의 답안 정오 결과에 따라 학습자의 현재 수준을 판단하고, 학습자의 현재 수준에서 마할래노비스 거리 계산 및 최소오류 확률함수를 적용하여 학습자의 지식상태를 결정하여, 이를 통해 학습자에게 최적의 학습경로화된 학습 프로그램을 제공하고 있다.
즉, 해당 기술은 학습자의 문제 풀이 결과만을 고려하여, 학습자의 현재 지식상태를 결정하고, 결정된 지식상태에 따라 학습자에게 학습 프로그램을 제공하는 기술인 것이다.
하지만, 해당 기술은 학습자의 문제 풀이 결과만을 고려함에 따라, 학습자가 실제 알고 있는 지식 속성이 해당 학습자의 약점으로 판단되는 경우 또는 학습자가 실제 알고 있지 않은 지식 속성이 해당 학습자의 강점으로 판단되는 경우와 같은 오류가 발생할 수 있다.
이러한 오류는 해당 기술이 학습자의 문제 풀이 결과만을 고려하기 때문에 발생하는 것이다.
즉, 학습자의 문제 풀이 결과만을 고려할 경우, 해당 문제를 학습자가 풀이하는 과정에서 학습자가 실수로 문제를 틀렸는지 아니면, 학습자가 추측으로 문제를 맞췄는지를 확인할 수 없기 때문에 학습자가 해당 문제와 관련된 지식 속성을 실제 알고 있지만 모른다고 판단할 수 있으며, 학습자가 해당 문제와 관련된 지식 속성을 실제로는 모르지만 알고 있다고 판단할 수 있다.
이러한 결과는 실제 학습자에게 학습 프로그램을 제공하는 과정에서 실제 학습자는 알고 있는 지식 속성에 대해서 계속적으로 학습 프로그램이 제공되거나, 실제 학습자가 알고 있지 않는 지식 속성에 대해서는 학습 프로그램 제공이 이뤄지지 않는 문제를 가져올 수 있다.
상술한 문제는 학습자의 학습 의욕 및 학습 효율 저하를 가져올 수 있으며, 결국에는 학습자가 학습을 포기하는 상황을 만들 수도 있기 때문에 학습 프로그램을 제공하는 시스템으로서 굉장히 큰 문제점이라고 판단된다.
따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 첫 번째 목적은 학습자와 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정하고, 학습자의 문항에 대한 정오답 정보를 반영하여 학습자의 지식속성에 대한 반응패턴을 도출하고, 도출된 반응패턴 및 동등인지능력집단의 표준 반응패턴과 비교하여, 학습자의 지식상태를 분석함으로써, 학습자의 지식상태를 동등인지능력집단과 비교하여, 약점, 절대약점, 절대강점, 강점, 비교강점 및 비교약점으로 구분하여 판단하며, 판단 결과 학습자에게 최적의 학습 경로를 제시하고, 학습자의 추측 및 실수에 따라 발생할 수 있는 학습자 지식상태 분석오류를 방지할 수 있는 학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템을 제공하는 것이다.
또한, 두 번째 목적은 학습자와 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정하고, 학습자의 문항에 대한 정오답 정보를 반영하여 학습자의 지식속성에 대한 반응패턴을 도출하고, 도출된 반응패턴 및 동등인지능력집단의 표준 반응패턴과 비교하여, 학습자의 지식상태를 분석함으로써, 학습자의 지식상태를 동등인지능력집단과 비교하여, 약점, 절대약점, 절대강점, 강점, 비교강점 및 비교약점으로 구분하여 판단하며, 판단 결과 학습자에게 최적의 학습 경로를 제시하고, 학습자의 추측 및 실수에 따라 발생할 수 있는 학습자 지식상태 분석오류를 방지할 수 있는 학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 방법을 제공하는 것이다.
상기 첫 번째 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 학습 경로 제시 시스템에 있어서, 사용자 단말로 하나 이상의 문항을 송신하고, 상기 사용자 단말로부터 학습자의 상기 하나 이상의 문항에 대한 답안을 수신하는 통신부, 상기 답안을 채점하여 상기 답안의 정오 정보가 포함된 채점 결과 및 상기 답안에 대한 진점수를 산출하는 산출부, 상기 진점수를 이용하여, 상기 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정하는 그룹핑부, 상기 채점 결과 및 상기 진점수를 저장하는 저장부 및 상기 동등인지능력집단의 표준 반응패턴를 이용하여, 상기 학습자의 지식상태를 분석하는 지식상태 분석부를 포함하는 학습 경로 제시 시스템을 제공한다.
상기 산출부는 상기 하나 이상의 문항에 대하여 문항모수, 상기 학습자의 능력값 및 이질성계수를 이용하여 진점수를 산출하며, 상기 문항모수는 문항 난이도, 문항 변별도 및 문항 추측도를 포함할 수 있다.
상기 그룹핑부는
[수학식 1]
상기 수학식 1의 진점수는 상기 산출부가 산출한 상기 학습자의 진점수를 의미하며, 상기 수학식 1을 이용하여, 상기 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정할 수 있다.
상기 지식상태 분석부는 상기 하나 이상의 문항에 대하여, 상기 답안의 정오 정보 및 정답률을 고려하여, 상기 학습자의 상기 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴을 도출하고, 상기 반응패턴 및 상기 동등인지능력집단의 표준 반응패턴을 비교하여 상기 학습자의 지식상태를 분석할 수 있다.
상기 통신부는 상기 지식상태 분석부의 상기 학습자의 지식상태 분석 결과를 상기 사용자 단말로 송신할 수 있다.
상기 두 번째 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 학습 경로 제시 방법에 있어서, 통신부가 사용자 단말로 하나 이상의 문항을 송신하는 단계, 상기 통신부가 상기 사용자 단말로부터 학습자의 상기 하나 이상의 문항에 대한 답안을 수신하는 단계, 산출부가 상기 답안을 채점하여 상기 답안의 정오 정보가 포함된 채점 결과를 산출하는 단계, 상기 산출부가 상기 답안에 대한 진점수를 산출하는 단계, 그룹핑부가 상기 진점수를 이용하여, 상기 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정하는 단계, 저장부가 상기 채점 결과 및 상기 진점수를 저장하는 단계 및 지식상태 분석부가 상기 동등인지능력집단의 표준 반응패턴을 이용하여, 상기 학습자의 지식상태를 분석하는 단계를 포함하는 학습 경로 제시 방법을 제공한다.
상기 산출부가 상기 답안에 대한 진점수를 산출하는 단계는 상기 산출부가 상기 하나 이상의 문항에 대하여 문항모수, 상기 학습자의 능력값 및 이질성계수를 이용하여 진점수를 산출하는 단계를 포함하며, 상기 문항모수는 문항 난이도, 문항 변별도 및 문항 추측도를 포함할 수 있다.
상기 그룹핑부가 상기 진점수를 이용하여, 상기 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정하는 단계는
[수학식 1]
상기 수학식 1의 진점수는 상기 산출부가 산출한 상기 학습자의 진점수를 의미하며, 상기 그룹핑부가 상기 수학식 1을 이용하여, 상기 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 지식상태 분석부가 상기 동등인지능력집단의 표준 반응패턴을 이용하여, 상기 학습자의 지식상태를 분석하는 단계는 상기 지식상태 분석부가 상기 하나 이상의 문항에 대하여, 상기 답안의 정오 정보 및 정답률을 고려하여, 상기 학습자의 상기 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴을 도출하는 단계 및 상기 지식상태 분석부가 상기 반응패턴 및 상기 동등인지능력집단의 표준 반응패턴을 비교하여 상기 학습자의 지식상태를 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 학습 경로 제시 방법은 상기 통신부가 상기 지식상태 분석부의 상기 학습자의 지식상태 분석 결과를 상기 사용자 단말로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기에서 설명한 본 발명의 학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법에 의하면, 학습자와 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정하고, 학습자의 문항에 대한 정오답 정보를 반영하여 학습자의 지식속성에 대한 반응패턴을 도출하고, 도출된 반응패턴 및 동등인지능력집단의 표준 반응패턴과 비교하여, 학습자의 지식상태를 분석함으로써, 학습자의 지식상태를 동등인지능력집단과 비교하여, 약점, 절대약점, 절대강점, 강점, 비교강점 및 비교약점으로 구분하여 판단하며, 판단 결과 학습자에게 최적의 학습 경로를 제시하고, 학습자의 추측 및 실수에 따라 발생할 수 있는 학습자 지식상태 분석오류를 방지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 학습자의 지식상태를 정확하게 분석하여 해당 학습자에게 적합한 학습 경로를 제시하는바, 학습자의 학습 효율 및 학습 의욕 고취를 가져올 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예인 학습 경로 제시 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예인 학습 경로 제시 방법의 개략적인 흐름을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예인 학습 경로 제시 방법의 개략적인 흐름을 나타낸 도면이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정 해석되지 아니하며, 발명자는 그 사용자의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “…부”, “…기”, “…단”, “모듈”, “장치” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시 예에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 실시 예들에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 실시 예들의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 실시 예들에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 실시 예들의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 발명의 실시 예에서, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에서, ‘모듈’ 혹은 ‘부’는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의‘모듈’ 혹은 복수의‘부’는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 ‘모듈’ 혹은 ‘부’를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예인 학습 경로 제시 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참고하면, 학습 경로 제시 시스템(100)은 통신부(110), 산출부(120), 그룹핑부(130), 저장부(140) 및 지식상태 분석부(150)를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 통신부(110)는 사용자 단말(10)로 하나 이상의 문항을 송신할 수 있고, 사용자 단말(10)로부터 학습자의 하나 이상의 문항에 대한 답안을 수신할 수 있다.
여기서, 사용자 단말(10)은 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 및 데스크탑 PC 등의 다양한 전자 기기로 구현될 수 있다.
그리고 산출부(120)는 통신부(110)가 사용자 단말(10)로부터 수신한 학습자의 하나 이상의 문항에 대한 답안을 채점할 수 있고, 채점하여 답안의 정오 정보가 포함된 채점 결과 및 답안에 대한 진점수를 산출할 수 있다.
보다 구체적으로, 산출부(120)는 하나 이상의 문항에 대하여 문항모수, 학습자의 능력값 및 이질성계수를 이용하여 진점수를 산출할 수 있고, 문항모수는 문항 난이도, 문항 변별도 및 문항 추측도를 포함할 수 있다.
즉 여기서, 진점수는 단순히 학습자가 답안을 통해 정답을 맞춘 경우만을 고려한 것이 아니라, 문항 난이도, 문항 변별도 및 문항 추측도를 고려하여, 실제 학습자의 문제 해결력 및 문항 수준을 고려한 점수를 의미할 수 있다.
또한, 그룹핑부(130)는 산출부(120)가 산출한 진점수를 이용하여, 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정할 수 있다.
보다 구체적으로, 그룹핑부(130)는 하기 수학식 1을 이용하여, 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정할 수 있다.
[수학식 1]
상기 수학식 1의 진점수는 산출부(120)가 산출한 학습자의 진점수를 의미할 수 있다.
즉, 그룹핑부(130)는 상기 수학식 1을 이용하여, 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정할 수 있다.
보다 구체적으로, 그룹핑부(130)는 동등인지능력집단의 평균점수를 추정할 수 있고, 이는 규칙장 모델에 의해 진단된 표준 반응패턴에 해당하는 지식상태를 가지고 있으며, 학습자와 동일한 능력을 가지고 있다고 판단되는 회원들의 평균점수를 추정하는 것으로 볼 수 있다.
이러한 표준 반응패턴은 지식속성에 대한 행렬로 형성될 수 있다.
여기서, 지식속성은 해당 교과목에서 해당 문항을 풀기 위해 필요로 하는 필수 내용으로, 인수분해의 뜻, 방정식과 항등식 등과 같은 다양한 교과 지식을 의미할 수 있으며, 이는 명세서 전체에서 동일하게 의미될 수 있다.
즉, 그룹핑부(130)는 이는 규칙장 모델(규칙장 이론)에 의해 진단된 표준 반응패턴에 해당하는 지식상태를 가지고 있으며, 학습자와 동일한 능력을 가지고 있다고 판단되는 회원들을 동등인지능력집단으로 선정하여, 동등인지능력집단의 평균점수를 추정하고, 해당 동등인지능력집단의 평균점수 및 산출부(120)가 산출한 학습자의 진점수를 상기 수학식 1을 이용하여, 동등인지능력집단의 평균점수에 포함되는 평균점수를 보유하고 있는 회원을 동등인지능력집단으로 선정할 수 있는 것이다.
그리고 저장부(140)는 채점 결과 및 진점수를 저장할 수 있다.
또한, 지식상태 분석부(150)는 동등인지능력집단의 표준 반응패턴을 이용하여, 학습자의 지식상태를 분석할 수 있다.
보다 구체적으로, 지식상태 분석부(150)는 하나 이상의 문항에 대하여, 답안의 정오 정보 및 정답률을 고려하여, 학습자의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴을 도출할 수 있다.
이러한 학습자의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴은 표준 반응패턴과 마찬가지로 지식속성에 대한 행렬로 형성될 수 있으며, 학습자의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴은 지식상태 분석부(150)가 실시예 1과 같이 답안의 정오 정보 및 정답률을 이용하여 실시예 2와 같이 구현할 수 있다.
[실시예 1]
보다 구체적으로, 지식상태 분석부(150)는 실시예 1과 같이 답안의 정오 정보 및 정답률을 통해서, 지식속성 1 와 관련된 3, 6 번 문항들의 정답률이 0.5 이므로 지식속성 1은 '2' , 지식속성 2 와 관련된 4, 10 번 문항들의 정답률이 1 이므로 지식속성 2는 '1', 지식속성 3 와 관련된 14, 16 번 문항들의 정답률이 0 이므로 지식속성 3은 '0', 지식속성 4 와 관련된 2, 7, 9번 문항들의 정답률이 0.6667 이므로 지식속성 4는 '2', 지식속성 5 와 관련된 18 번 문항들의 정답률이 0 이므로 지식속성 5는 '0', 지식속성 6 와 관련된 13, 15 번 문항들의 정답률이 1 이므로 지식속성 6은 '1', 지식속성 7 와 관련된 17, 20 번 문항들의 정답률이 1 이므로 지식속성 7은 '1', 지식속성 8 와 관련된 1, 5, 8 번 문항들의 정답률이 0.3334 이므로 지식속성 8은 '2', 지식속성 9 와 관련된 11 번 문항들의 정답률이 0 이므로 지식속성 9는 '0', 지식속성 10 와 관련된 12, 19 번 문항들의 정답률이 0.5 이므로 지식속성 10은 '2'라고 설정할 수 있다.
즉, 지식상태 분석부(150)는 특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 1인 경우, 특정 지식속성에 대해서는 '1'이라고 설정할 수 있고, 특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 0인 경우, 특정 지식속성에 대해서는 '0'이라고 설정할 수 있으며, 특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 0 초과 1 미만인 경우, 특정 지식속성에 대해서 '2'라고 설정할 수 있다.
다만, 여기서, 특정 지식속성에 대해서 '1', '0', 및 '2'의 경우, 단순히 숫자를 의미하는 것이 아니라, 특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 1이냐, 0이냐, 아니면 0 초과 1 미만이냐를 의미하는 것인바, '1', '0', 및 '2'로 한정될 필요는 없으며, 특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 1이냐, 0이냐, 아니면 0 초과 1 미만이냐를 특정할 수 있는 경우라면 어느 숫자 또는 문자라도 상관이 없다.
따라서, 실시예 1과 같은 경우, 지식상태 분석부(150)는 학습자의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴을 '2102011202'로 설정함으로서, 실시예 2와 같이 구현할 수 있다.
[실시예 2]
또한, 지식상태 분석부(150)는 학습자의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴 및 동등인지능력집단의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 표준 반응패턴을 비교하여 학습자의 지식상태를 분석할 수 있다.
보다 구체적으로, 지식상태 분석부(150)는 학습자의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴 및 동등인지능력집단의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 표준 반응패턴을 비교하여, 실시예 3과 같이 학습자의 지식상태를 분석할 수 있다.
[실시예 3]
실시예 3을 통해 확인할 수 있듯이, 지식상태 분석부(150)는 그룹핑부(130)가 선정한 동등인지능력집단의 규칙장 이론에 의해 진단된 지식속성에 대한 표준 반응패턴과 학습자의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴을 이용하여, 약점, 절대약점, 절대강점, 강점, 비교강점 및 비교약점 중 적어도 하나로 특정 지식속성에 대한 지식상태 분석 결과를 도출할 수 있다.
여기서, 동등인지능력집단의 규칙장 이론에 의해 진단된 지식속성에 대한 표준 반응패턴의 경우, 특정 지식속성에 대하여 동등인지능력집단이 습득하고 있다고 판단된 경우 '1'로 설정되었으며, 특정 지식속성에 대하여 동등인지능력집단이 습득하고 있지 않다고 판단된 경우 '0'으로 설정될 수 있다.
다만, '1' 또는 '0'으로 한정되어 설정되지는 않으며, 해당 의미와 동일한 의미라면 어떤 문자 및 숫자로도 설정될 수 있을 것이다.
여기서, 약점(do not know)은 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단(동등인지능력집단)이 습득하고 있지 않은 지식속성에 대하여 학습자도 습득하고 있지 않은 지식속성을 의미하며, 절대약점(mistake)은 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단(동등인지능력집단)이 습득하고 있는 지식속성에 대하여 학습자는 습득하고 있지 않은 지식속성을 의미하고, 절대강점(know)은 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단(동등인지능력집단)이 습득하고 있지 않은 지식속성에 대하여 학습자는 습득하고 있는 지식속성을 의미하며, 강점(know)은 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단(동등인지능력집단)이 습득하고 있는 지식속성에 대하여 학습자도 습득하고 있는 지식속성을 의미하고, 비교강점(misconception)은 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단(동등인지능력집단)이 습득하고 있지 않은 지식속성에 대하여 학습자는 그 중, 일부만 습득하고 있는 지식속성을 의미하며, 비교약점(guessing)은 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단(동등인지능력집단)이 습득하고 있는 지식속성에 대하여 학습자는 그 중, 일부만 습득하고 있는 지식속성을 의미할 수 있다.
다만, 여기서 약점, 절대약점, 절대강점, 강점, 비교강점 및 비교약점의 용어는 해당 용어와 반드시 동일하게 한정될 필요는 없으며, 각각의 의미가 동일하기만 하면 약점, 절대약점, 절대강점, 강점, 비교강점 및 비교약점이라는 용어에 한정되지 않아도 문제가 없다.
즉, 지식상태 분석부(150)는 학습자의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴 및 동등인지능력집단의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 표준 반응패턴을 비교하여, 실시예 3과 같이 학습자의 지식상태를 분석함으로써, 학습자의 추측 및 실수에 따라 발생할 수 있는 학습자 지식상태 분석오류를 방지할 수 있는 효과가 있다.
그리고 통신부(110)는 지식상태 분석부(150)의 학습자의 지식상태 분석 결과를 사용자 단말(10)로 송신할 수 있다.
여기서, 통신부(110)가 사용자 단말(10)로 송신하는 지식상태 분석부(150)의 학습자의 지식상태 분석 결과는 상술한 약점, 절대약점, 절대강점, 강점, 비교강점 및 비교약점 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 약점, 절대약점, 절대강점, 강점, 비교강점 및 비교약점 중 적어도 하나에 대응하는 학습 방법을 포함할 수 있다.
또한, 여기서, 학습 방법은 학습을 해야할 내용 및 학습을 하는 순서 등을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예인 학습 경로 제시 방법의 개략적인 흐름을 나타낸 도면이다.
도 2를 참고하면, 통신부(110)는 사용자 단말(10)로 하나 이상의 문항을 송신할 수 있다.(S230)
그리고 통신부(110)는 사용자 단말(10)로부터 학습자의 하나 이상의 문항에 대한 답안을 수신할 수 있다.(S231)
또한, 산출부(120)는 답안을 채점하여 답안의 정오 정보가 포함된 채점 결과를 산출할 수 있다.(S232)
그리고 산출부(120)는 답안에 대한 진점수를 산출할 수 있다.(S233)
보다 구체적으로, 산출부(120)는 하나 이상의 문항에 대하여 문항모수, 학습자의 능력값 및 이질성계수를 이용하여 진점수를 산출할 수 있다.
여기서, 문항모수는 문항 난이도, 문항 변별도 및 문항 추측도를 포함할 수 있다.
또한, 그룹핑부(130)는 진점수를 이용하여, 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정할 수 있다.(S234)
[수학식 1]
상기 수학식 1의 진점수는 산출부(120)가 산출한 학습자의 진점수를 의미할 수 있다.
보다 구체적으로, 그룹핑부(130)가 상기 수학식 1을 이용하여, 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정할 수 있다.
그리고 저장부(140)는 채점 결과 및 진점수를 저장할 수 있다.(S235)
또한, 지식상태 분석부(150)는 동등인지능력집단의 표준 반응패턴을 이용하여, 학습자의 지식상태를 분석할 수 있다.(S236)
보다 구체적으로, 지식상태 분석부(150)가 하나 이상의 문항에 대하여, 답안의 정오 정보 및 정답률을 고려하여, 학습자의 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴을 도출할 수 있다.
그리고 지식상태 분석부(150)는 반응패턴 및 동등인지능력집단의 표준 반응패턴을 비교하여 학습자의 지식상태를 분석할 수 있다.
또한, 통신부(110)는 지식상태 분석부(150)의 학습자의 지식상태 분석결과를 사용자 단말(10)로 송신할 수 있다.
상기와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법의 구성 및 동작이 이루어질 수 있으며, 한편 상기 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나 여러 가지 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 실시될 수 있다.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
본 실시 예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 사용자 단말 100: 학습 경로 제시 시스템
110: 통신부 120: 산출부
130: 그룹핑부 140: 저장부
150: 지식상태 분석부
110: 통신부 120: 산출부
130: 그룹핑부 140: 저장부
150: 지식상태 분석부
Claims (10)
- 학습 경로 제시 시스템에 있어서,
사용자 단말로 하나 이상의 문항을 송신하고, 상기 사용자 단말로부터 학습자의 상기 하나 이상의 문항에 대한 답안을 수신하는 통신부;
상기 답안을 채점하여 상기 답안의 정오 정보가 포함된 채점 결과 및 상기 답안에 대한 진점수를 산출하는 산출부;
상기 진점수를 이용하여, 상기 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정하는 그룹핑부;
상기 채점 결과 및 상기 진점수를 저장하는 저장부;및
상기 하나 이상의 문항에 대하여, 상기 답안의 정오 정보 및 정답률을 이용하여, 상기 학습자의 상기 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴을 도출하고, 상기 반응패턴 및 미리 저장된 상기 동등인지능력집단의 표준 반응패턴을 비교하여 상기 학습자의 지식상태를 분석하는 지식상태 분석부;
를 포함하고,
상기 지식속성은 특정 교과목에서 특정 문항을 풀기 위해 요구되는 교과 지식을 포함하며,
상기 지식상태 분석부는
특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 1인 경우, 특정 지식속성에 대한 반응패턴을 1로 설정하고,
특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 0인 경우, 특정 지식속성에 대한 반응패턴을 0으로 설정하며,
특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 0 보다 크고 1 보다 작은 경우, 특정 지식속성에 대한 반응패턴을 2로 설정하며,
상기 특정 지식속성에 대한 반응패턴과 상기 표준 반응패턴을 각각 비교하여 약점, 절대약점, 절대강점, 강점, 비교강점 및 비교약점 중 적어도 하나로 특정하는 지식속성에 대한 지식상태 분석 결과를 도출하며,
상기 약점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있지 않은 지식속성에 대하여 학습자도 습득하고 있지 않은 지식속성이고, 상기 절대약점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있는 지식속성에 대하여 학습자는 습득하고 있지 않은 지식속성이며, 상기 절대강점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있지 않은 지식속성에 대하여 학습자는 습득하고 있는 지식속성이며, 상기 강점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있는 지식속성에 대하여 학습자도 습득하고 있는 지식속성이며, 상기 비교강점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있지 않은 지식속성에 대하여 학습자는 일부만 습득하고 있는 지식속성이며, 상기 비교약점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있는 지식속성에 대하여 학습자는 일부만 습득하고 있는 지식속성인 학습 경로 제시 시스템. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 통신부는
상기 지식상태 분석부의 상기 학습자의 지식상태 분석 결과를 상기 사용자 단말로 송신하는 것을 특징으로 하는 학습 경로 제시 시스템. - 학습 경로 제시 방법에 있어서,
통신부가 사용자 단말로 하나 이상의 문항을 송신하는 단계;
상기 통신부가 상기 사용자 단말로부터 학습자의 상기 하나 이상의 문항에 대한 답안을 수신하는 단계;
산출부가 상기 답안을 채점하여 상기 답안의 정오 정보가 포함된 채점 결과를 산출하는 단계;
상기 산출부가 상기 답안에 대한 진점수를 산출하는 단계:
그룹핑부가 상기 진점수를 이용하여, 상기 학습자의 능력과 동일한 능력의 집단인 동등인지능력집단을 선정하는 단계;
저장부가 상기 채점 결과 및 상기 진점수를 저장하는 단계;및
지식상태 분석부가 상기 하나 이상의 문항에 대하여, 상기 답안의 정오 정보 및 정답률을 이용하여, 상기 학습자의 상기 하나 이상의 문항을 해결하기 위한 지식속성에 대한 반응패턴을 도출하고, 상기 반응패턴 및 미리 저장된 상기 동등인지능력집단의 표준 반응패턴을 비교하여 상기 학습자의 지식상태를 분석하는 단계;
를 포함하고,
상기 지식속성은 특정 교과목에서 특정 문항을 풀기 위해 요구되는 교과 지식을 포함하며,
상기 학습자의 지식상태를 분석하는 단계는
특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 1인 경우, 특정 지식속성에 대한 반응패턴을 1로 설정하고,
특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 0인 경우, 특정 지식속성에 대한 반응패턴을 0으로 설정하며,
특정 지식속성에 해당하는 문항의 정답률이 0 보다 크고 1 보다 작은 경우, 특정 지식속성에 대한 반응패턴을 2로 설정하며,
상기 특정 지식속성에 대한 반응패턴과 상기 표준 반응패턴을 각각 비교하여 약점, 절대약점, 절대강점, 강점, 비교강점 및 비교약점 중 적어도 하나로 특정하는 지식속성에 대한 지식상태 분석 결과를 도출하며,
상기 약점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있지 않은 지식속성에 대하여 학습자도 습득하고 있지 않은 지식속성이고, 상기 절대약점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있는 지식속성에 대하여 학습자는 습득하고 있지 않은 지식속성이며, 상기 절대강점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있지 않은 지식속성에 대하여 학습자는 습득하고 있는 지식속성이며, 상기 강점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있는 지식속성에 대하여 학습자도 습득하고 있는 지식속성이며, 상기 비교강점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있지 않은 지식속성에 대하여 학습자는 일부만 습득하고 있는 지식속성이며, 상기 비교약점은 상기 동등인지능력집단이 습득하고 있는 지식속성에 대하여 학습자는 일부만 습득하고 있는 지식속성인 학습 경로 제시 방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제6항에 있어서,
상기 통신부가 상기 지식상태 분석부의 상기 학습자의 지식상태 분석 결과를 상기 사용자 단말로 송신하는 단계;
를 포함하는 학습 경로 제시 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190083773A KR102163704B1 (ko) | 2019-07-11 | 2019-07-11 | 학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190083773A KR102163704B1 (ko) | 2019-07-11 | 2019-07-11 | 학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102163704B1 true KR102163704B1 (ko) | 2020-10-08 |
Family
ID=72897439
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020190083773A KR102163704B1 (ko) | 2019-07-11 | 2019-07-11 | 학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102163704B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102362124B1 (ko) * | 2021-04-05 | 2022-02-15 | (주)오앤이교육 | 인공지능 학습 경로 제공 시스템 및 방법 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100603418B1 (ko) | 2002-08-05 | 2006-07-24 | 주식회사 케이세스 | 학습프로그램 제공 시스템 및 이를 이용한 학습프로그램 제공방법 |
| JP4447411B2 (ja) * | 2004-09-03 | 2010-04-07 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 学習者習得特性分析システム及びその方法並びにプログラム |
| KR20170004330A (ko) * | 2015-07-02 | 2017-01-11 | (주)지유에듀테인먼트 | 응시자들의 그룹핑을 통한 개인맞춤형 모의고사 채점 및 문제 분석 시스템 및 그 방법 |
| JP2019045615A (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-22 | 株式会社イー・コミュニケーションズ | 学習支援システム |
-
2019
- 2019-07-11 KR KR1020190083773A patent/KR102163704B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100603418B1 (ko) | 2002-08-05 | 2006-07-24 | 주식회사 케이세스 | 학습프로그램 제공 시스템 및 이를 이용한 학습프로그램 제공방법 |
| JP4447411B2 (ja) * | 2004-09-03 | 2010-04-07 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 学習者習得特性分析システム及びその方法並びにプログラム |
| KR20170004330A (ko) * | 2015-07-02 | 2017-01-11 | (주)지유에듀테인먼트 | 응시자들의 그룹핑을 통한 개인맞춤형 모의고사 채점 및 문제 분석 시스템 및 그 방법 |
| JP2019045615A (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-22 | 株式会社イー・コミュニケーションズ | 学習支援システム |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102362124B1 (ko) * | 2021-04-05 | 2022-02-15 | (주)오앤이교육 | 인공지능 학습 경로 제공 시스템 및 방법 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110399541B (zh) | 基于深度学习的题目推荐方法、装置及存储介质 | |
| Hussain et al. | Student Engagement Predictions in an e‐Learning System and Their Impact on Student Course Assessment Scores | |
| KR102104660B1 (ko) | 사용자 맞춤형 학습 컨텐츠 제공 시스템 및 방법 | |
| US10373279B2 (en) | Dynamic knowledge level adaptation of e-learning datagraph structures | |
| US9886869B2 (en) | Fractal-based decision engine for intervention | |
| US11756445B2 (en) | Assessment-based assignment of remediation and enhancement activities | |
| US20180151083A1 (en) | Learning diagnosis apparatus and method and adaptive learning system using the same | |
| US20190130511A1 (en) | Systems and methods for interactive dynamic learning diagnostics and feedback | |
| US20160005323A1 (en) | Adaptive e-learning system and method | |
| Alcarria et al. | Enhanced peer assessment in MOOC evaluation through assignment and review analysis | |
| KR20200135892A (ko) | 사용자 맞춤형 학습 커리큘럼 추천 및 교육 컨텐츠 제공 시스템 및 방법 | |
| Herman et al. | A psychometric evaluation of the digital logic concept inventory | |
| KR20210026234A (ko) | 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 수학 교육 서비스를 제공하는 장치 및 방법 | |
| KR102465634B1 (ko) | 사용자들의 문제 풀이 실력 향상을 위한 맞춤형 문제를 제공하는 기법 | |
| Goodson et al. | Teacher Preparation Experiences and Early Teaching Effectiveness. Appendices. NCEE 2019-4007. | |
| KR102163704B1 (ko) | 학습자의 지식상태 분석을 통한 최적의 학습 경로 제시 시스템 및 그 방법 | |
| KR20180097477A (ko) | 온라인 네트워크를 통해 주관식 수학 문제를 채점하는 장치 및 방법 | |
| Gowda et al. | Towards automatically detecting whether student learning is shallow | |
| KR20170065412A (ko) | 원아 관찰일지 작성 서비스를 제공하기 위한 서버, 단말기, 방법 그리고 컴퓨터프로그램 | |
| US11482127B2 (en) | System and method for behavioral analysis and recommendations | |
| US20180233058A1 (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
| KR102116434B1 (ko) | 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법 | |
| KR100603418B1 (ko) | 학습프로그램 제공 시스템 및 이를 이용한 학습프로그램 제공방법 | |
| KR102473991B1 (ko) | 온라인 기반 시험 및 평가 시스템 | |
| KR102362124B1 (ko) | 인공지능 학습 경로 제공 시스템 및 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |