KR100366203B1 - An Intelligent Tutoring System Supporting Personalized Learning by E-mail - Google Patents
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Abstract
본 발명은 전자 메일을 이용하여 개인화된 학습 내용을 제공하기 위한 지능형 교육 시스템으로, 더욱 상세하게는 수준별로 정리된 학습 문항들을 데이터베이스로 구축하고 전자상거래의 one-to-one 웹 마케팅 기술을 이용하여 학습자에게 개인화된 학습을 제공하는 시스템에 관한 것이다.The present invention is an intelligent education system for providing personalized learning contents by using e-mail, and more specifically, it builds a database of learning items organized by level and uses one-to-one web marketing technology of e-commerce. A system for providing personalized learning to learners.
이를 위하여 본 발명은, 학습할 문항들을 데이터베이스에 구축하는 단계와 학습자를 교육하는 단계로 나누어지며, 교육하는 단계는 학습자의 답안을 분석하여 학습자의 프로파일을 구축하는 과정, 학습자의 수준을 파악하기 위하여 프로파일을 분석하는 과정, 학습자의 수준에 따른 문항을 생성하여 발송하는 과정으로 이루어진 것에 특징이 있다.To this end, the present invention is divided into a step of building the items to be studied in the database and the step of educating the learner, the step of training to analyze the learner's answer to build the learner's profile, to grasp the learner's level It is characterized by the process of analyzing the profile and the process of generating and sending items according to the level of the learner.
Description
본 발명은 전자 메일을 통하여 학습자의 수준별로 개인화된 학습 내용을 제공하기 위한 지능형 교육 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 수준별로 정리된 학습 문항들을 데이터베이스로 구축하고 전자상거래의 one-to-one 웹 마케팅 기술을 이용하여 학습자에게 개인화된 학습을 제공하는 지능형 교육 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an intelligent education system for providing personalized learning contents by learner's level through e-mail. More specifically, it provides a database of learning items organized by level and a one-to-one web of e-commerce. An intelligent education system that provides personalized learning to learners using marketing technology.
현재 인터넷을 이용한 학습 방법은 학습자가 해당 학습 사이트를 방문하여 원하는 내용을 스스로 찾아서 학습하는 방법과 해당 학습 사이트로부터 주기적으로전자 메일을 통하여 학습 내용을 제공받아 학습하는 방법이 있다. 먼저 학습 사이트를 방문하여 학습하는 경우, 학습자가 매번 인터넷에 접속해야 함으로 속도가 느리고 사용하기 불편하며 또한 동일한 학습 내용이 모든 학습자에게 제공되고 있다. 한편 전자 메일을 통한 학습 방법은 해당 교육 사이트를 방문하는 교육 방법에 비해서는 사용자에게 편리함을 제공하고 있으나, 개인의 학습 능력이나 학습 진도에 따른 적절한 개인화된 학습 내용을 전혀 제공하지 못하고 있다. 예를 들어 최근 영어 학습을 위하여 사용되고 있는 CustomCast는 날자별로 동일한 토플 문항을 등록된 학습자 전원에게 매일 전자 메일로 전송하고 있다.Currently, the learning method using the Internet includes a method in which a learner visits a corresponding learning site and finds and learns a desired content by himself, and a learning method is provided by periodically receiving e-mail contents from the corresponding learning site. In the case of learning by visiting the learning site first, since the learner has to access the Internet every time, it is slow and inconvenient to use, and the same learning contents are provided to all learners. On the other hand, the learning method through e-mail provides convenience to the user compared to the education method for visiting the education site, but does not provide any appropriate personalized learning contents according to the learning ability or learning progress of the individual. For example, CustomCast, which is recently used for learning English, sends the same TOEFL questions to all registered learners by e-mail every day.
국내공개특허공보 공개번호 제99-4399호에는 소정의 교육내용이 포함된 학습지나 사용자에게 배포하는 학습지나 문제지 배포단계와 선생님이 터치패드와 터치펜을 이용하여 부가적인 설명하며 이를 비디오카메라등을 이용하여 영상신호와 음성신호로 변환시켜 교육내용 수기정보, 영상정보 및 음성정보를 데이터 서버에 저장하는 데이터 저장단계와, 사용자의 정보요구가 있을 경우 해당 정보들을 통신망을 통해 PC로 전송하는 단계로 구성된 양방향교육시스템과 그 제어방법이 기재되어 있으며,Korean Laid-Open Patent Publication No. 99-4399 discloses a learning paper or problem paper distributing stage and a teacher's touch pad and touch pen for explaining additionally by using a touch pad and a touch pen. The data storage step of converting the video content and the audio signal by using the video content and video information and audio information stored in the data server, and if the user's information request to transfer the corresponding information to the PC through the communication network The configured interactive education system and its control method are described.
국내공개특허공보 공개번호 제00-0670호에는 인터넷 접속단계와 전문지식 지도 분야별로 구분정리하여, 각각의 지도강사나 전문가들이 이메일주소와 기본적인 인적사항을 데이터베이스를 구축한 후에, 학습지도를 원하는 학생이 수강신청을 받고, 중앙전자학습서버에서 수강자들이 원하는 학습분야 또는 전문분야 주소를 받아 이를 분석하여 그 분야의 지도강사나 전문가를 교육자 그룹데이터베이스에서 선택하여 각 피교육자에게 배정 연결하는 데이터베이스를 구축하며, 교육자는 이메일에 자신의 교육내용과 멀티미디어 교육자료를 첨부하여 학습자에게 이메일로 보내어 학습자는 이를 학습한 다음 이메일을 통해 교육자와 의사교환하며, 학습하는 방법 및 시스템이 공개되어 있고,Korean Patent Application Publication No. 00-0670 classifies Internet access level and expertise in the field of expert guidance. Students who want to learn and learn after each instructor or expert have established a database of email addresses and basic personal information. After receiving the course registration, the central e-learning server receives the address of the desired study field or specialty, analyzes it, and selects the instructor or expert in the field from the educator group database and establishes a database connecting the assigned to each trainee. Educators attach their educational contents and multimedia educational materials to e-mails by e-mails to learners, learners learn and then communicate with e-mails through e-mails.
국내공개특허공보 공개번호 제98-28669호에는 인터넷에 접속하는 접속부, 상기 접속부와 운영시스템으로 입력되는 데이터를 출력하는 인터페이스부, 상기 인터페이스부로부터 입력된 데이터를 처리하도록 각 장치를 동작하게 운영하는 시스템과, 인터넷상에서 원격학습을 실행하며 그 학습데이터를 관리하는 인터넷상에서의 원격교육방법 및 그 장치가 기재되어 있으나,Korean Laid-Open Patent Publication No. 98-28669 includes a connection unit for connecting to the Internet, an interface unit for outputting data input to the connection unit and an operating system, and operating each device to process data input from the interface unit. Although the system, the distance learning method and the device on the Internet for performing distance learning on the Internet and managing the learning data are described,
상기 종래의 기술들은 학습자가 답을 작성한 다음 실시간 채점과 문항에 대한 해설은 제공하고 있으나, 학습자의 문항에 대한 답안을 분석하여 학습자별로 개인화된 학습을 지원하지 않고 있다.The conventional techniques provide a commentary on the real-time scoring and questions after the learner writes the answer, but does not support personalized learning for each learner by analyzing the answer to the learner's question.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하기 위하여 전자 상거래의 one-to-one 마케팅 기술과, 다수의 학습자들을 동일한 내용으로 교육하기 보다는 학습자의 능력에 따라 차별화된 학습 내용을 제공하는 교육 방법이 학습자에게 더 효과적이라는 사실에 착안하여 수준별로 분류된 학습 내용을 데이터베이스로 구축하고, 이를 이용하여 가정 교사와 같이 학습자의 수준에 가장 적절한 학습 내용을 제공하여 교육 효과를 최대한 높일 수 있는 전자 메일을 이용하여 개인화 학습을 지원하는 지능형 교육 시스템을 제공하는 것이 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제인 것이다.In order to solve the above problems, one-to-one marketing technology of e-commerce and education methods that provide differentiated learning contents according to learners' ability are provided to learners, rather than educating many learners with the same contents. Focusing on the fact that it is more effective, it builds a database of learning classified by level and uses it to provide the most appropriate learning contents for the learner's level like a tutor and personalize it by using e-mail that can maximize the effectiveness of the education. It is a technical task of the present invention to provide an intelligent education system that supports learning.
도 1은 지능형 교육 시스템의 데이터베이스 스키마1 is a database schema of the intelligent education system
도 2는 데이터베이스에 중학 수학의 '근사값' 단원의 수준별 학습 문항 과 '홍길동'이라는 학습자의 학습 초기의 프로파일 저장 형태를FIG. 2 is a diagram illustrating a learning form for each level of the 'approximate value' section of junior high school mathematics and a profile storage form of a learner's initial learning called 'Hong Gil-dong'
나타내는 도면Drawing
도 3은 학습 능력을 판단하기 위하여 학습자의 프로 파일을 분석하기 위한 규칙 형태의 지식Figure 3 is a rule form of knowledge for analyzing a learner's profile to determine learning ability
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 데이터베이스 스키마 구조, 학습할 문항들을 데이터베이스에 구축하는 단계와 학습자를 교육하는 단계와, 학습자의 답안을 분석하여 학습자의 프로파일을 구축하는 과정, 학습자의 수준을 파악하기 위하여 프로파일을 분석하는 과정, 학습자의 수준에 따른 문항을 생성하여 발송하는 과정을 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 전자상거래의 one-to-one 웹 마케팅 기술을 이용한 전자 메일을 이용하여 개인화 학습을 지원하는 지능형 교육 시스템에 관한 것이다.In order to achieve the above object, the present invention provides a database schema structure, a step of building the items to be learned in the database and the step of educating the learner, the process of building the student's profile by analyzing the student's answer, the level of the learner Personalized learning by using e-mail using one-to-one web marketing technology of e-commerce, which includes a process of analyzing a profile to generate a profile, and generating and sending an item according to a learner's level. Relates to an intelligent education system that supports it.
실시예를 통하여 본 발명을 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the following Examples.
실시예Example
사용자가 로그인하여 컴퓨터 화면에 나타난 서식에 기재하여 회원등록을 한 후, ID 및 비밀번호를 입력하면, 원하는 과목을 선택한 다음, 과목별 수준평가를 선택하면,When the user logs in and registers as a member on the computer screen, enters his / her ID and password, selects the desired subject, and then selects the level evaluation for each subject.
학습할 문항들이 구축된 데이터베이스를 이용하여, 평가문항이 제시되면, 학습자가 답안을 작성한 후에, 전자상거래의 one-to-one 웹 마케팅 기술을 이용하여 학습자의 답안을 분석하여 학습자의 프로파일을 구축하고, 학습자의 수준을 파악하기 위하여 프로파일을 분석한 다음, 학습자의 수준에 따른 문항을 생성하여 전자 메일로 발송하여 사용자의 능력에 따른 학습을 하는 것이다.사용자가 회원등록 시 인터넷상에서 제공하는 문제의 답안을 작성하게되면 지능형 교육시스템이 답안을 분석하여 학습자의 프로파일을 구축하여 학습자의 수준에 따른 문항을 생성하여 전송하게 되며,전송된 문항을 학습자가 답안을 작성하여 전자메일을 통해 지능형 교육시스템으로 구축된 서버측으로 전송하게 되면, 지능형 교육시스템이 전송된 답안을 분석하여 다시 학습자의 프로파일을 구축하게되며, 수준별 문항 릴레어션(GTB)로부터 정답 및 문항에 대한 해설을 학습자에게 전송하게된다. 이러한 시스템의 구성을 통해 학습자의 능력에 따른 학습을 지원할 수 있도록 하였다.Using the database of questions to learn, if the question is presented, the learner writes an answer, and then uses the one-to-one web marketing technology of e-commerce to analyze the learner's answer to build a learner's profile. In order to identify the level of the learner, the profile is analyzed, and then, according to the level of the learner, the questions are generated and sent by e-mail to learn according to the user's ability. If you write the questionnaire, the intelligent education system analyzes the answer, builds the learner's profile, generates and sends the item according to the learner's level, and the learner writes the answer and builds the intelligent education system through the e-mail. When sent to the server side, the intelligent education system analyzes the transmitted answer and The learner's profile will be established, and the explanations for the correct answers and questions will be sent to the learners from the GTB. This system is designed to support learning according to learner's ability.
본 발명을 도면을 참고하여 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 도 1은 지능형 교육 시스템의 데이터베이스 스키마, 도 2는 데이터베이스에 중학 수학의 '근사값' 단원의 수준별 학습 문항과 '홍길동'이라는 학습자의 학습 초기의 프로파일 저장 형태를 나타내는 도면 및 도 3은 학습 능력을 판단하기 위하여 학습자의 프로 파일을 분석하기 위한 규칙 형태의 지식을 도시한 것이다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. 1 is a database schema of an intelligent education system, FIG. 2 is a diagram showing a learning item for each level of the 'approximate value' section of a junior high school mathematics and a profile storage form of a learner's initial learning called 'Hong Gil-dong' and FIG. To illustrate, we show the knowledge in the form of rules for analyzing learner profiles.
도1과 같이 본 발명에서 사용되는 데이터베이스 스키마 구조는 지능형 교육 시스템으로서, 도 1과 같은 수준별 문항 릴레이션(테이블) 스키마, 학습자 정보 릴레이션 스키마, 학습 수행 정보 릴레이션 스키마로 구성된다. 도 1의 1번 수준별 문항 릴레이션(GTB)은 수준별로 분류된 문항 리스트들을 유지하는 테이블로 문항의 고유 번호, 문항 소속 단원, 난이도, 문항, 정답, 해설을 나타내는 항목으로 구성한다. 도 1의 2번과 3번은 학습자의 프로파일의 스키마 구조를 나타낸다. 도 1의 2번 학습자 정보 릴레이션(UTB)은 학습자의 인적 사항을 유지하는 테이블로 학습자 번호, 학습자 아이디, 학습자 패스워드, 학습자 이름, 학습자 전자메일 주소와 현재 학습자가 학습을 완료한 단원을 나타내는 학습 진도 항목들로 구성된다. 도 1의 3번 학습 수행 정보 릴레이션(HTB)은 학습자의 학습 이력을 유지하는 테이블로 학습자 번호, 학습한 날자, 문항이 소속되어 있는 단원의 이름, 문항의 난이도, 문항의 고유 번호, 학습자가 제시한 답, 채점 결과 항목들로 구성되어 있으며,As shown in FIG. 1, the database schema structure used in the present invention is an intelligent education system, and is composed of an item relation (table) schema, a learner information relation schema, and a learning performance information relation schema as shown in FIG. 1. Item relation by level 1 (GTB) of FIG. 1 is a table that maintains a list of items classified by level, and includes items representing unique number of items, unit to which the items belong, difficulty, questions, correct answers, and explanations. 2 and 3 of FIG. 1 show the schema structure of the learner's profile. Student information relation (UTB) No. 2 in FIG. 1 is a table that holds learner's personal information, and shows the learner's number, learner ID, learner's password, learner's name, learner's e-mail address, and unit where the current learner has completed learning. It consists of items. The learning performance information relation (HTB) 3 of FIG. 1 is a table that maintains the learner's learning history. The learner number, the date of study, the name of the unit to which the question belongs, the difficulty of the question, the unique number of the question, and the learner's presentation Answer, scoring result items,
도2와 같이 수준별 학습 문항 데이터베이스 구축 단계는 해당 교과 전문가로부터 수준별로 분류된 문항들을 사용자 인터페이스를 통하여 입력받아 수준별 학습 문항 데이터베이스에 저장하는 단계를 거친다. 도 2의 수준별 문항 릴레이션(GTB)의 형식에 따라 각 단원별로 여러 등급의 문제를 일정 개수 이상 유지한다. 학습 문항 등급은 난이도(Level)에 따라 A, B, C … 등으로 분류되어 있으며 A가 최고 수준의 문항을 의미한다. 문항번호(Qno)는 코드로 나타내며 앞의 3자리수는 소속된 단원, 그 다음 영문자 1자는 문항의 난이도, 그 다음 2자리 숫자는 동일한 난이도 문제의 일련 번호를 나타낸다. 예를 들면 도2의 GTB의 Qno "100B01"은 중등학교 근사값 단원, B 등급, 문항 1번을 의미하는 것이다.As shown in FIG. 2, the building of the learning item database by level receives the items classified by level from the subject specialist through the user interface and stores them in the learning item database by level. According to the format of the item relation relation (GTB) for each level of FIG. The level of learning items is A, B, C… depending on the level of difficulty. And A is the highest level. The item number (Qno) is a code, the first three digits are the unit to which it belongs, the next one letter is the difficulty of the item, and the next two digits represent the serial number of the same difficulty problem. For example, Qno " 100B01 " of GTB in FIG. 2 means an approximate unit of secondary school, a grade B, and item 1.
학습자를 교육하는 단계는 학습자의 답안을 분석하여 학습자의 프로파일을 구축하는 과정, 학습자의 수준을 파악하기 위하여 프로파일을 분석하는 과정, 학습자의 수준에 따른 문항을 생성하여 발송하는 과정을 반복적으로 거치도록 구성되어 있으며,The steps of educating learners are to repeat the process of constructing the learner's profile by analyzing the answer of the learner, analyzing the profile to grasp the learner's level, and generating and sending items according to the learner's level. Is composed,
프로파일 구축 과정은 전자 메일로 제공된 문항에 대한 학습자의 답안을 분석하여 학습자 개인별 프로파일을 구축하는 과정을 거치며, 학습자가 문항을 풀게 되면 도 2의 수준별 문항 릴레이션(GTB)로부터 정답 및 문항에 대한 해설을 제공하게 된다. 이때 도 2의 학습 수행 정보(HTB)에 Lans, Mark 항목들의 값이 추가적으로 저장된다. HTB에는 가장 최근에 학습 중인 단원에 대해서만 기록을 유지한다. 즉, 현재 중학교 수학의 "근사값"을 학습 중이라면 "근사값"과 관련되어 학습한 문항 정보만 기억된다. 그리고 도 2의 학습자 정보 릴레이션(UTB)은 학습자의 인적 정보와 현재까지 학습한 단원들에 대한 정보(Step)를 저장하게 된다.The profile building process analyzes the learner's answers to the questions provided by e-mail, and builds a profile for each learner. When the learner solves the questions, the answer and questions are explained from the GTB. Will be provided. At this time, the values of Lans and Mark items are additionally stored in the learning performance information (HTB) of FIG. 2. The HTB only keeps records for the most recent lesson. That is, if you are currently learning the "approximation" of the middle school mathematics, only the item information learned in relation to the "approximation" is stored. In addition, the learner information relation (UTB) of FIG. 2 stores the learner's personal information and information (Step) about the units learned so far.
프로파일 분석 과정은 학습자의 학습 상태를 파악하여 다음 학습하는 내용을결정하는 과정을 거친다. 도 2의 학습 수행 정보 릴레이션(HTB)을 분석하여 현재 학습자의 학습 능력을 판단한다. 이 과정에서는 HTB를 분석할 때 도 3과 같은 규칙 형태의 지식을 이용하며, 이러한 규칙들은 IF부의 조건들을 만족하게 되면 THEN부의 행동들을 실행하게 된다. 도3은 근사값 단원의 B급 수준의 문제를 20문항 이상 풀어서 70점이 넘는다면 같은 단원(근사값)의 A급 수준의 문제를 제공한다는 규칙의 예를 나타낸다.The profile analysis process is to determine the learner's learning status and decide what to learn next. The learning ability of the current learner is determined by analyzing the learning performance information relation (HTB) of FIG. 2. In this process, when analyzing the HTB, the rule type knowledge as shown in FIG. 3 is used, and these rules execute the actions of the THEN part when the conditions of the IF part are satisfied. Fig. 3 shows an example of the rule that if more than 20 questions are solved at the level B problem of the approximate unit, the question is to provide a class A level problem of the same unit (approximate value).
개인화된 학습 문항 생성 및 발송은 상기 프로파일 분석 과정에서 파악된 학습자의 수준에 따라 다음 번 학습해야 할 문항을 생성하여 전자메일로 발송하는 과정을 거치게 된다. 도 3의 규칙에서 IF부의 조건들이 일치하는 규칙의 THEN부의 소속단원과 문항의 난이도를 이용하여 도2의 수준별 문항 릴레이션(GTB)에서 문항을 생성하고 생성된 문제들에 대하여 도 2의 학습 수행 정보 릴레이션(HTB)에 Uno, Date, Chap, Level, Qno 항목들을 저장한 후 학습자에게 전자 메일로 발송하게 된다. 만약 학습 초기에 도 2의 HTB가 전혀 구축되어 있지 않은 경우에는 최초 학습 단원에 대해 중급 수준의 문항들을 도 2의 GTB으로부터 랜덤하게 일정 개수 이상 추출한 후 도 2의 HTB에 Uno, Date, Chap, Level, Qno 항목들을 저장한 후 학습자에게 제공하는 것이다.The generation and sending of personalized learning items go through the process of generating the items to be learned next and sending them by e-mail according to the level of learners identified in the profile analysis process. In the rule of FIG. 3, the items are generated in the item relation relation (GTB) of FIG. 2 using the membership of the THEN part and the difficulty level of the item in which the conditions of the IF part match. Uno, Date, Chap, Level, and Qno items are stored in the relation (HTB) and sent to the learner by e-mail. If the HTB of FIG. 2 is not established at the beginning of the study, at least a predetermined number of intermediate level items are randomly extracted from the GTB of FIG. 2 for the first learning unit, and then Uno, Date, Chap, and Level are included in the HTB of FIG. In this case, the Qno items are stored and provided to the learner.
상기와 같은 본 발명은, 수준별로 분류된 학습 문항을 저장하고 전자상거래의 one-to-one 마케팅 기술을 이용하여 학습자의 학습 수행 정보가 기록되는 프로파일을 분석하여 개인별로 가정교사처럼 가장 적절한 학습을 지도하는 방법으로, 향후 인터넷의 급속적인 보급, 가상 교육의 활성화에 힘입어 많은 교육 분야에서 널리 이용되는 효과가 있을 것이다.As described above, the present invention stores learning items classified by levels and analyzes profiles in which learner's learning performance information is recorded by using one-to-one marketing technology of e-commerce to guide the most appropriate learning by individual tutors. In the future, the rapid spread of the Internet and the activation of virtual education will be widely used in many educational fields.
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Also Published As
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