KR100978935B1 - Essay valuation system and correct answers update method - Google Patents

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KR100978935B1 KR1020080015619A KR20080015619A KR100978935B1 KR 100978935 B1 KR100978935 B1 KR 100978935B1 KR 1020080015619 A KR1020080015619 A KR 1020080015619A KR 20080015619 A KR20080015619 A KR 20080015619A KR 100978935 B1 KR100978935 B1 KR 100978935B1
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Abstract

본 발명은, 논술 평가 시스템 및 정답 데이터 갱신 방법에 관한 것으로, 예를 들어, 온라인 논술 평가 시스템에서, 학습자의 논술 데이터를, 다수의 평가 항목들로 분류한 후, 데이터베이스에 저장 관리되는 정답 데이터의 각 평가 항목들과 비교하여, 논술 평가 점수를 채점하되, 각 평가 항목들 간의 일치 정도가, 사전에 설정된 기준 범위 이내이면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를, 감점 군으로 구분 저장하고, 기준 범위 이상이면, 가점 군으로 구분 저장하여 누적 관리하며, 이후 시스템 운영자의 요청에 따라, 또는 감점 군과 가점 군으로 누적 관리되는 논술 데이터가 일정 량 이상이 되면, 상기 감점 군으로 누적 관리되는 평가 항목과, 상기 가점 군으로 누적 관리되는 평가 항목에 대한 통계 값을 산출 및 비교하여, 상기 정답 데이터의 각 평가 항목들 중 어느 하나 이상을 선택한 후, 해당 평가 항목의 정답 데이터를, 다수의 많은 학습자들이 작성한 논술 데이터로 갱신함으로써, 예를 들어 시대적 흐름에 따라 부분적으로 정정이 필요한 정답 데이터를 자동으로 갱신할 수 있게 되어, 학습자에게 제공되는 논술 평가 점수의 신뢰성을 높일 수 있게 된다. The present invention relates to an essay evaluation system and a method for updating correct answer data. For example, in an online essay evaluation system, a student's essay data is classified into a plurality of evaluation items and then stored in a database. The essay evaluation score is scored in comparison with each evaluation item, and if the degree of agreement between the evaluation items is within a preset reference range, the essay data of the evaluation item is classified and stored as a deduction group, and the score is greater than or equal to the reference range. If it is divided into stores, the cumulative management and cumulative management, and after the request of the system operator, or if the cumulative management data accumulated in the deduction group and the depreciation group more than a certain amount, the evaluation items accumulated and managed in the deduction group, Computing and comparing statistical values for evaluation items accumulated and managed by the point group, and for each evaluation item of the correct answer data. After selecting any one or more of them, the correct answer data of the evaluation item is updated with essay data written by a large number of learners, so that, for example, the correct answer data that needs to be partially corrected according to the passage of time can be automatically updated. This will increase the credibility of the essay scores provided to learners.

평가 항목, 바이그램, 감점 군, 가점 군, 통계, 정답 데이터 갱신 Evaluation item, bigogram, deduction group, score group, statistics, correct answer data update

Description

논술 평가 시스템 및 정답 데이터 갱신방법 {Essay valuation system and correct answers update method} Essay valuation system and correct answers update method

본 발명은, 논술 평가 시스템 및 정답 데이터 갱신방법에 관한 것으로, 예를 들어 인터넷(Internet) 또는 이동 통신망(예: CDMA) 등과 같은 다양한 유형의 네트워크를 통해, 학습자의 논술(Essay) 데이터를 수신한 후, 데이터베이스로 저장 관리되는 정답(Correct Answers) 데이터와 비교하여, 논술 평가 점수를 채점 및 제공하는 논술 평가 시스템과, 그 논술 평가 시스템에서의 정답 데이터 갱신방법에 관한 것이다. The present invention relates to a essay evaluation system and a method for updating correct answer data. For example, the essay data of a learner is received through various types of networks such as the Internet or a mobile communication network (for example, CDMA). The present invention relates to an essay evaluation system that scores and provides essay evaluation scores and compares correct answer data in the essay evaluation system.

최근에는, 인터넷 또는 이동 통신망과 같은 네트워크를 통해 연결 접속된 학습자의 개인용 컴퓨터, 노트북 컴퓨터 또는 피디에이(PDA) 등과 같은 단말기로, 다양한 논술 문제를 제공하는 온라인 논술 평가 시스템이 상용화되고 있다.Recently, an online essay evaluation system has been commercially available that provides various essay problems as a terminal such as a learner's personal computer, a notebook computer, or a PDA, connected through a network such as the Internet or a mobile communication network.

한편, 상기 논술 평가 시스템에서는, 상기 네트워크를 통해 학습자가 작성한 논술 데이터를 수신하게 되면, 데이터베이스 내에 저장 관리되는 해당 논술 문제의 정답 데이터를 검색 독출한 후, 상기 논술 데이터와 비교하게 된다. On the other hand, in the essay evaluation system, upon receiving the essay data prepared by the learner through the network, the answer data of the essay problem stored and managed in the database is searched and read, and then compared with the essay data.

또한, 상기 논술 데이터와 정답 데이터의 일치 정도에 따라, 논술 평가 점수를 채점하게 되는 데, 예를 들어, 상기 논술 데이터에 포함된 단어와, 상기 정답 데이터에 포함된 단어를 비교하여, 서로 일치하는 단어의 개수가 많으면, 논술 평가 점수를 높게 채점하고, 적으면 낮게 채점하게 된다. In addition, the essay evaluation score is scored according to the degree of correspondence between the essay data and the correct answer data. For example, a word included in the essay data and a word included in the correct answer data are compared to match each other. If the number of words is large, the essay evaluation score is scored high, while the score is low.

그리고, 상기 논술 데이터의 어순 및 띄어쓰기와, 상기 정답 데이터의 어순 및 띄어쓰기를 서로 비교하여, 일치되는 부분이 많으면, 논술 평가 점수를 높게 채점하고, 적으면 낮게 채점하는 일련의 논술 평가 점수 채점 동작을 수행한 후, 상기 채점 결과를 전송하여, 학습자의 단말기에 표시하게 된다. Then, the word order and spacing of the essay data and the word order and spacing of the correct answer data are compared with each other, and if there is a large number of matching parts, the essay evaluation score scoring operation is scored high, and the score is low. After the execution, the scoring result is transmitted and displayed on the learner's terminal.

그러나, 일반적인 논술 평가 시스템에서는, 전술한 바와 같이, 데이터베이스 내에 저장 관리되는 정답 데이터를 검색 독출하여, 학습자의 논술 데이터와 비교하기 때문에, 예를 들어 상기 데이터베이스 내에 부분적으로 잘못된 정답 데이터가 저장 관리되거나, 또는 시대적 흐름에 따라 정답 데이터를 부분적으로 정정해야 필요가 있는 경우, 상기 논술 평가 시스템을 관리하는 시스템 운영자가, 데이터베이스 내에 저장 관리되는 정답 데이터를 일일이 검색 확인하여, 잘못된 부분을 직접 정정해야만 하는 문제점이 있다. However, in the general essay evaluation system, as described above, since the correct answer data stored and managed in the database is searched out and compared with the learner's essay data, for example, partially incorrect correct data is stored and managed in the database, Alternatively, when correct answer data needs to be partially corrected according to the passage of time, the system operator managing the essay evaluation system must search and confirm correct answer data stored and managed in a database, and correct the wrong part directly. have.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창작된 것으로, 예를 들어, 네트워크를 통해 논술 문제와 논술 평가 점수를 제공하는 온라인 논술 평가 시스템에서, 학습자가 작성한 논술 데이터와 데이터베이스 내에 저장 관리되는 정답 데이터를 비교하여 논술 평가 점수를 채점하되, 상기 채점 과정에서, 다수의 많은 학습자들이 작성한 논술 데이터를, 효율적으로 구분 저장하여, 상기 데이터베이스 내에 저장 관리되는 정답 데이터의 잘못된 부분을 자동으로 갱신할 수 있도록 하기 위한 논술 평가 시스템과, 그 논술 평가 시스템에서의 정답 데이터 갱신방법을 제공하는 데, 그 목적이 있는 것이다. Therefore, the present invention was created to solve the above problems, for example, in an online essay evaluation system that provides essay problems and essay evaluation scores through a network, the essay data created by a learner is stored and managed in a database. Comparing the correct answer data to score the essay evaluation score, in the scoring process, by effectively storing the essay data written by a large number of learners, the wrong portion of the correct answer data stored in the database can be automatically updated The purpose of the present invention is to provide a essay evaluation system and a method of updating correct answer data in the essay evaluation system.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 논술 평가 시스템에서의 정답 데이터 갱신방법은, 네트워크를 통해 수신되는 학습자의 논술 데이터를 분석하여, 다수의 평가 항목들로 분류하는 1단계; 상기 분류된 다수의 평가 항목들을, 데이터베이스에 저장 관리되는 정답 데이터의 각 평가 항목들과 비교하는 2단계; 상기 각 평가 항목들의 일치 정도에 따라, 논술 평가 점수를 채점하되, 일치 정도가 기준 범위 이내이면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를, 감점 군으로 구분 저장하고, 일치 정도가 기준 범위 이상이면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를, 가점 군으로 구분 저장하여 누적 관리하는 3단계; 상기 감점 군으로 누적 관리되는 평가 항목과, 상기 가점 군으로 누적 관리되는 평가 항목에 대한 통계 값을 산출하여 비교하는 4단계; 및 상기 비교 결과에 따라, 상기 정답 데이터의 각 평가 항목들 중 어느 하나 이상을 선택한 후, 해당 평가 항목의 정답 데이터를 갱신하는 5단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하며,In order to achieve the above object, in the essay evaluation system according to the present invention, the correct data update method may include a step of analyzing a learner's essay data received through a network and classifying it into a plurality of evaluation items; Comparing the classified plurality of evaluation items with respective evaluation items of correct answer data stored and managed in a database; According to the degree of agreement of each of the evaluation items, the essay evaluation score is scored, and if the degree of agreement is within the standard range, the essay data of the evaluation item is classified and stored as a deduction group, and if the degree of agreement is above the reference range, the corresponding evaluation A three-stage step of accumulating and managing the essay data of the item into a point group; Calculating and comparing statistical values of the evaluation items accumulated in the deduction group and the evaluation items accumulated in the demerit group; And selecting five or more of each evaluation item of the correct answer data according to the comparison result, and then updating the correct answer data of the corresponding evaluation item.

또한, 상기 1단계는, 네트워크를 통해 수신되는 학습자의 논술 데이터를, 연속되는 두 문자 이상의 단위로 비교 분석하는 바이그램(Bigram) 방식을 이용하여, 단어, 어순, 띄어쓰기 중 어느 하나 이상의 평가 항목들로 분류하는 것을 특징으로 하며,In addition, the first step, using a Bigram method that compares and analyzes the learner's essay data received through the network in units of two or more consecutive letters, the word, word order, and spacing to one or more evaluation items. Characterized in that,

또한, 상기 3단계는, 상기 일치 정도가 기준 범위 이하이면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를 별도로 구분 저장하지 않는 것으로, 상기 기준 범위는, 상기 일치 정도가, 50~80%인 값으로 사전에 설정되되, 시스템 운영자에 의해 임의의 값으로 가변 조정되는 것을 특징으로 하며,In the third step, if the degree of agreement is less than or equal to the reference range, the essay data of the evaluation item is not separately stored, and the reference range is set to a value of 50 to 80% in advance. It is characterized in that the variable is adjusted by the system operator to an arbitrary value,

또한, 상기 4단계는, 시스템 운영자의 요청이 입력되거나, 또는 상기 감점 군과 가점 군으로 누적 관리되는 논술 데이터가 일정 량 이상이 되면, 상기 통계 값 산출 및 비교 동작을 수행하는 것을 특징으로 하며,In addition, the fourth step, when the request of the system operator is input, or if the essay data cumulatively managed by the deduction group and the score group is more than a predetermined amount, characterized in that the statistical value calculation and comparison operation is performed,

또한, 상기 5단계는, 상기 비교 결과, 상기 감점 군으로 누적 관리되는 평가 항목의 통계 값이, 상기 가점 군으로 누적 관리되는 평가 항목에 대한 통계 값 보다, 일정 기준 값 이상 더 많으면, 상기 감점 군의 평가 항목의 논술 데이터를, 해당 평가 항목의 정답 데이터로 갱신하는 것을 특징으로 하며,Further, in the step 5, if the statistical value of the evaluation items accumulated and managed by the deduction group is greater than a predetermined reference value than the statistical value of the evaluation items accumulated and managed by the demerit group, the deduction group And the essay data of the evaluation item of is updated with the correct answer data of the evaluation item.

또한, 상기 네트워크를 통해 논술 평가 점수를 제공하되, 상기 정답 데이터의 일부분에 해당하는 첨삭 메시지를 생성하여, 상기 논술 평가 점수와 함께 제공하는 단계를 더 포함하여 이루어지되, 상기 첨삭 메시지는, 학습자의 단말기 화면 에 첨삭 이미지로 중첩 표시되는 것을 특징으로 한다. The method may further include providing an essay evaluation score through the network, generating an additive message corresponding to a portion of the correct answer data, and providing the essay evaluation score together with the essay evaluation score. Characterized in that the superimposed image is displayed on the terminal screen.

한편, 본 발명에 따른 논술 평가 시스템은, 네트워크를 통해 수신되는 학습자의 논술 데이터를 분석하여, 다수의 평가 항목들로 분류하는 분류수단; 상기 분류된 다수의 평가 항목들을, 데이터베이스에 저장 관리되는 정답 데이터의 각 평가 항목들과 비교하는 비교수단; 상기 각 평가 항목들의 일치 정도에 따라, 논술 평가 점수를 채점하는 채점수단; 상기 각 평가 항목들의 일치 정도가 기준 범위 이내이면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를, 감점 군으로 구분 저장하고, 일치 정도가 기준 범위 이상이면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를, 가점 군으로 구분 저장하는 저장수단; 상기 감점 군으로 누적 관리되는 평가 항목과, 상기 가점 군으로 누적 관리되는 평가 항목에 대한 통계 값을 산출하는 통계 산출수단; 및 상기 통계 값들을 비교한 후, 그 비교 결과에 따라, 상기 정답 데이터의 각 평가 항목들 중 어느 하나 이상을 선택한 후, 해당 평가 항목의 정답 데이터를 갱신 제어하는 제어수단을 포함하여 구성되는 특징으로 하며,On the other hand, essay evaluation system according to the present invention, the classification means for analyzing the learner's essay data received through the network, and classifies into a plurality of evaluation items; Comparison means for comparing the classified plurality of evaluation items with respective evaluation items of correct answer data stored and managed in a database; Scoring means for scoring the essay evaluation score according to the degree of agreement of the respective evaluation items; If the degree of coincidence of each of the evaluation items is within the reference range, the essay data of the evaluation item is classified and stored as a deduction group, and if the degree of agreement is greater than or equal to the reference range, the essay data of the evaluation item is classified and stored as a point group Storage means; Statistical calculation means for calculating statistical values for the evaluation items accumulated in the deduction group and the evaluation items accumulated in the demerit group; And controlling means for comparing the statistical values, selecting one or more of the evaluation items of the correct answer data, and updating and updating the correct answer data of the corresponding evaluation item according to the comparison result. ,

또한, 상기 분류수단은, 네트워크를 통해 수신되는 학습자의 논술 데이터를, 연속되는 두 문자 이상의 단위로 비교 분석하는 바이그램(Bigram) 방식을 이용하여, 단어, 어순, 띄어쓰기 중 어느 하나 이상의 평가 항목들로 분류하는 것을 특징으로 하며,In addition, the classification means, by using a Bigram method for comparing and analyzing the learner's writing data received through the network in units of two or more consecutive characters, the classification means as one or more evaluation items of words, word order, and spacing. Characterized in that,

또한, 상기 저장수단은, 상기 각 평가 항목들의 일치 정도가 기준 범위 이하이면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를 별도로 구분 저장하지 않는 것으로, 상기 기준 범위는, 상기 일치 정도가, 50~80%인 값으로 사전에 설정되되, 시스템 운영자 에 의해 임의의 값으로 가변 조정되는 것을 특징으로 하며,The storage means does not separately store essay data of the evaluation items when the degree of agreement of each of the evaluation items is less than or equal to the reference range. The reference range is a value in which the degree of agreement is 50 to 80%. It is set in advance to, characterized in that the variable adjusted by the system operator to an arbitrary value,

또한, 상기 통계 산출수단은, 시스템 운영자의 요청이 입력되거나, 또는 상기 감점 군과 가점 군으로 누적 관리되는 논술 데이터가 일정 량 이상이 되면, 상기 통계 값 산출하는 것을 특징으로 하며,The statistical calculation means may be configured to calculate the statistical value when a request from a system operator is input, or when essay data accumulated and managed by the deduction group and the score group becomes more than a predetermined amount.

또한, 상기 제어수단은, 상기 통계 값들을 비교한 후, 그 비교 결과, 상기 감점 군으로 누적 관리되는 평가 항목의 통계 값이, 상기 가점 군으로 누적 관리되는 평가 항목에 대한 통계 값 보다, 일정 기준 값 이상 더 많으면, 상기 감점 군의 평가 항목의 논술 데이터를, 해당 평가 항목의 정답 데이터로 갱신 제어하는 것을 특징으로 하며,In addition, the control means, after comparing the statistical values, as a result of the comparison, the statistical value of the evaluation items cumulatively managed in the deduction group, than a statistical value for the evaluation items cumulatively managed in the score group, a predetermined criterion When the value is more than the value, the essay data of the evaluation item of the deduction group is updated and controlled by the correct answer data of the evaluation item.

또한, 상기 정답 데이터의 일부분에 해당하는 첨삭 메시지를 생성하는 첨삭 생성수단을 더 포함하여 구성되되, 상기 제어수단은, 상기 네트워크를 통해 논술 평가 점수를 제공함과 아울러, 상기 첨삭 생성수단을 동작 제어하여, 상기 정답 데이터의 일부분에 해당하는 첨삭 메시지를 생성한 후, 상기 논술 평가 점수와 함께 제공하는 것으로, 상기 첨삭 메시지는, 학습자의 단말기 화면에 첨삭 이미지로 중첩 표시되는 것을 특징으로 한다. The apparatus may further include an additive generating means for generating an additive message corresponding to a part of the correct answer data, wherein the control means provides an essay evaluation score through the network, and controls the additive generating means. After generating the correction message corresponding to a part of the correct answer data, and providing with the essay evaluation score, the correction message is characterized in that the overlapping display on the learner's terminal screen as an additive image.

본 발명에 따른 논술 평가 시스템 및 정답 데이터 갱신방법은, 예를 들어 학습자가 작성한 논술 데이터와 데이터베이스 내에 저장 관리되는 정답 데이터를 비교하여 논술 평가 점수를 채점하되, 상기 채점 과정에서, 다수의 많은 학습자들이 작성한 논술 데이터를, 효율적으로 구분 저장하여, 상기 데이터베이스 내에 저장 관리되는 정답 데이터의 잘못된 부분을 자동으로 갱신함으로써, 학습자에게 제공되는 논술 평가 점수의 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있게 되며, 또한 논술 평가 시스템을 보다 편리하게 운영할 수 있게 된다. In the essay evaluation system and the correct data update method according to the present invention, for example, a essay evaluation score is scored by comparing the essay data prepared by the learner with the correct answer data stored and managed in a database. By efficiently storing the written essay data and automatically updating the wrong part of the correct answer data stored and managed in the database, it is possible to further improve the reliability of the essay evaluation score provided to the learner. It will be more convenient to operate.

이하, 본 발명에 따른 논술 평가 시스템 및 정답 데이터 갱신방법에 대한 바람직한 실시예에 대해, 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. Hereinafter, exemplary embodiments of the essay evaluation system and the correct answer data updating method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

우선, 본 발명은 인터넷 또는 이동 통신망과 같은 다양한 유형의 네트워크를 통해, 학습자의 논술 데이터를 수신한 후, 데이터베이스로 저장 관리되는 정답 데이터와 비교하여, 논술 평가 점수를 채점 및 제공하는 논술 평가 시스템 또는 논술 평가 서버에 적용된다.First, the present invention provides a essay evaluation system for scoring and providing a essay evaluation score by receiving a essay data of a learner through various types of networks such as the Internet or a mobile communication network, and comparing the correct answer data stored and managed by a database. Applies to essay evaluation servers.

한편, 상기 논술 평가 서버(100)는, 예를 들어, 도 1에 도시한 바와 같이, 인터넷을 통해 연결 접속된 과금 서버(101) 및 사용자 인증 서버(102)와의 인터페이스를 수행하여, 사용자 인증 및 논술 평가 서비스에 상응하는 요금을 청구하게 된다. Meanwhile, the essay evaluation server 100 performs an interface with the charging server 101 and the user authentication server 102 connected and connected through the Internet, for example, as shown in FIG. You will be charged a fee equivalent to the essay evaluation service.

또한, 상기 논술 평가 서버(100)는, 인터넷을 통해 연결 접속되거나, 또는 이동통신망을 통해 연결 접속된 다수의 학습자 단말기들(2001~200N)과의 인터페이스를 통해, 각 학습자에 적합한 유형 및 등급의 논술 문제를 제시하고, 이후 각 학습 자가 작성한 논술 데이터를 수신하여, 논술 평가 점수를 채점 및 제공하게 된다.In addition, the essay evaluation server 100 is a type suitable for each learner through an interface with a plurality of learner terminals 200 1 to 200 N connected or connected through the Internet or connected through a mobile communication network. Students will present grade essay questions, and then receive essay data written by each learner to score and provide essay scores.

그리고, 상기 논술 평가 서버(100)에는, 예를 들어, 도 2에 도시한 바와 같이, 인터페이스 유니트(Interface Unit)(10), 분류 유니트(Division Unit)(11), 비교 유니트(Comparison Unit)(12), 채점 유니트(Scoring Unit)(13), 첨삭 생성 유니트(Correction Generation Unit)(14), 제어 유니트(Control Unit)(15), 데이터베이스(Database)(16), 저장 유니트(Storage Unit), 그리고 통계 유니트(Statistics Unit) 등이 포함 구성되며, 상기 각 유니트들은, 버스(BUS) 라인을 통해 서로 연결될 수 있다.For example, as shown in FIG. 2, the essay evaluation server 100 includes an interface unit 10, a division unit 11, and a comparison unit ( 12), scoring unit (13), correction generation unit (14), control unit (15), database (16), storage unit, And statistical units (Statistics Unit) and the like, each of the units, can be connected to each other via a bus (BUS) line.

한편, 상기 각 유니트들 중 일부 또는 전부는, 소프트웨어(Software)의 알고리즘으로 구현되거나, 또는 하드웨어(Hardware)의 모듈 형태로 구현될 수 있으며, 상기 인터페이스 유니트(10)는, 인터넷 또는 이동 통신망과 같은 네트워크를 통해 연결 접속된 과금 서버(101)와, 사용자 인증 서버(102), 그리고 다수의 학습자 단말기들(2001~200N)과의 데이터 통신을 수행하게 된다. Some or all of the units may be implemented by an algorithm of software or a module of hardware, and the interface unit 10 may be implemented such as the Internet or a mobile communication network. Data communication with the charging server 101, the user authentication server 102, and the plurality of learner terminals 200 1 to 200 N connected and connected through a network is performed.

또한, 상기 분류 유니트(11)는, 상기 인터페이스 유니트(10)를 통해, 학습자가 작성한 논술 데이터가 수신되면, 상기 논술 데이터를 임시 저장한 후 분석하여, 다수의 평가 항목들로 분류하게 되는 데, 예를 들어, 도 3에 도시한 바와 같이, 상기 논술 데이터를, 연속되는 두 문자 이상의 단위로 비교 분석하는 바이그램(Bigram) 방식을 사용하여, 단어, 어순, 그리고 띄어쓰기 등과 같은 다수의 평가 항목들로 분류하게 된다. In addition, when the writing data written by the learner is received through the interface unit 10, the classification unit 11 temporarily stores the writing data and analyzes the classified writing data into a plurality of evaluation items. For example, as illustrated in FIG. 3, a large number of evaluation items, such as words, word order, and spacing, may be used by using a bigram method for comparing and analyzing the essay data in units of two or more consecutive characters. Will be classified.

그리고, 상기 비교 유니트(12)는, 상기 논술 데이터에 해당하는 논술 문제의 정답 데이터를, 상기 데이터베이스(16) 내에서 검색 독출하여, 상기 분류된 다수의 평가 항목들과 비교하게 되고, 상기 채점 유니트(13)는, 상기 비교 결과에 근거하여, 논술 평가 점수를 채점하게 된다. The comparison unit 12 searches and reads the correct answer data of the essay problem corresponding to the essay data in the database 16 and compares it with the plurality of classified items. (13) scores the essay evaluation score based on the comparison result.

한편, 상기 저장 유니트(17)는, 상기 각 평가 항목의 논술 데이터와 정답 데이터의 일치 정도에 따라, 해당 평가 항목의 논술 데이터를 감점 군(- Group)과 가점 군(+ Group)으로 구분 저장하여 누적 관리하게 된다. Meanwhile, the storage unit 17 divides and stores the essay data of the evaluation item into a deduction group (-Group) and a point group (+ Group) according to the degree of agreement between the essay data of each evaluation item and the correct answer data. Cumulative management.

또한, 상기 통계 유니트(18)는, 시스템 운영자가 정답 데이터의 갱신 동작을 요청하거나, 또는 상기 저장 유니트(17) 내에 누적 관리되는 논술 데이터가 일정 량 이상이 되면, 상기 감점 군으로 누적 관리되는 평가 항목과, 상기 가점 군으로 누적 관리되는 평가 항목에 대한 통계 값을 산출하여 비교하게 된다. In addition, the statistical unit 18, when the system operator requests the update operation of the correct answer data, or when the essay data accumulated in the storage unit 17 is a certain amount or more, the evaluation is cumulatively managed in the deduction group Statistical values for the items and evaluation items accumulated and managed by the point group are calculated and compared.

그리고, 상기 제어 유니트(15)는, 상기 비교 결과에 따라, 데이터베이스(16) 내에 저장 관리되는 정답 데이터의 일부분을, 상기 감점 군으로 저장 관리되는 논술 데이터로 갱신하게 되고, 상기 첨삭 생성 유니트(14)는, 상기 제어 유니트(15)의 동작 제어에 따라, 정답 데이터의 일부분에 해당하는 첨삭 메시지를 생성한 후 상기 학습자의 단말기로 전송하여, 학습자의 단말기 화면에 첨삭 이미지가 중첩 표시되도록 하는 데, 이에 대해 상세히 설명하면 다음과 같다. Then, the control unit 15 updates the portion of the correct answer data stored and managed in the database 16 with the essay data stored and managed in the deduction group according to the comparison result, and the correction generating unit 14 ) Generates an additive message corresponding to a part of the correct answer data according to the operation control of the control unit 15 and transmits the corrected message to the learner's terminal so that the additive image is displayed on the learner's terminal screen. This will be described in detail below.

도 4 및 도 5는, 본 발명에 따른 논술 평가 시스템에서의 정답 데이터 갱신방법에 대한 동작 흐름도를 도시한 것으로, 예를 들어, 상기 인터페이스 유니 트(10)를 통해, 학습자의 논술 데이터가 수신되면, 상기 분류 유니트(11)에서는, 상기 논술 데이터를 임시 저장한 후, 도 3을 참조로 전술한 바와 같이, 연속되는 두 문자 이상의 단위로 비교하는 바이그램(Bigram) 방식을 사용하여, 상기 임시 저장된 논술 데이터를 분석하게 된다(S10). 4 and 5 illustrate an operation flowchart of a method for updating correct answer data in the essay evaluation system according to the present invention. For example, when the essay data of a learner is received through the interface unit 10, FIG. In the classification unit 11, after temporarily storing the essay data, as described above with reference to FIG. 3, the temporarily stored essay is performed using a bigram method for comparing two or more consecutive characters. The data is analyzed (S10).

그리고, 상기 분석 과정을 통해, 학습자가 작성한 논술 데이터를, 단어, 어순, 그리고 띄어쓰기 등과 같은 다수의 평가 항목들로 분류하게 되고(S11), 상기 비교 유니트(12)에서는, 상기 논술 데이터에 해당하는 논술 문제의 정답 데이터를, 상기 데이터베이스(16) 내에서 검색 독출하게 되는 데(S12), 예를 들어, 상기 데이터베이스(16)에는, 다양한 여러 등급 및 유형의 논술 문제들과, 각 논술 문제의 정답 데이터들이 연계 저장된다. In addition, through the analysis process, the essay data prepared by the learner is classified into a plurality of evaluation items such as words, word order, and spacing (S11). In the comparison unit 12, the essay data corresponding to the essay data is included. The correct answer data of the essay question is searched and read in the database 16 (S12). For example, the database 16 includes various various grades and types of essay questions and the correct answer of each essay question. Data is stored in association.

한편, 상기 비교 유니트(12)에서는, 상기 데이터베이스(16)에서 검색 독출되는 정답 데이터와, 상기 다수의 평가 항목으로 분류된 논술 데이터를 서로 비교하게 되는 데, 예를 들어, 단어, 어순, 그리고 띄어쓰기 등과 같은 각 평가 항목별로, 상기 정답 데이터와 논술 데이터를 비교하여, 일치 정도를 판별하게 된다.On the other hand, the comparison unit 12 compares the correct answer data retrieved and read from the database 16 with the essay data classified into the plurality of evaluation items, for example, words, word order, and spacing. For each evaluation item, such as the above, the correct answer data and the essay data are compared to determine the degree of agreement.

그리고, 상기 채점 유니트(13)에서는, 상기 일치 정도에 따라, 논술 평가 점수를 채점하게 되고(S14), 상기 저장 유니트(17)에서는, 상기 각 평가 항목별 논술 데이터와 정답 데이터의 일치 정도에 따라, 해당 평가 항목의 논술 데이터를 감점 군(- Group)과 가점 군(+ Group)으로 구분 저장하여 누적 관리하게 된다. In the scoring unit 13, the essay evaluation score is scored according to the degree of agreement (S14), and in the storage unit 17, the essay data for each evaluation item is matched with the degree of agreement of the correct answer data. In addition, the essay data of the corresponding evaluation items are stored and stored in a deduction group (-group) and a point group (+ group).

예를 들어, 상기 비교 유니트(12)에서는, 상기 논술 데이터와 정답 데이터를, 단어, 어순, 그리고 띄어쓰기 등과 같은 각 평가 항목별로 비교한 결과, 일치 정도가 사전에 설정된 기준 범위(예: 50~80%) 이내가 되면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를 부분 정답(Partial Answer)으로 판별한 후, 상기 저장 유니트(17) 내에, 감점 군(- Group)으로 구분 저장하게 되는 데(S16), 상기 기준 범위는, 시스템 운영자에 의해 임의의 값으로 가변 조정될 수 있다. For example, in the comparison unit 12, as a result of comparing the essay data and the correct answer data for each evaluation item such as words, word order, and spacing, a reference range (eg, 50 to 80) is set in advance. %), The essay data of the evaluation item is determined as a Partial Answer, and then stored in the storage unit 17 as a deduction group (-Group) (S16). The range can be variably adjusted to any value by the system operator.

한편, 상기 각 평가 항목별 비교 결과, 일치 정도가, 상기 기준 범위 이상이 되면(S17), 해당 평가 항목의 논술 데이터를 정답(Answer)으로 판별한 후, 상기 저장 유니트(17) 내에 가점 군(+ Group)으로 구분 저장하게 되며(S18), 만일, 상기 각 평가 항목별 비교 결과, 일치 정도가, 상기 기준 범위 이하가 되면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를 오답으로 판별한 후 불요 데이터로 처리하여, 상기 저장 유니트(17) 내에 저장되지 않도록 한다(S16).On the other hand, when the comparison result for each evaluation item, the degree of agreement is equal to or more than the reference range (S17), after determining the essay data of the evaluation item as the answer (Answer), a group of points in the storage unit 17 ( (S18), and if the comparison result for each evaluation item, the degree of agreement is less than the reference range, the essay data of the evaluation item is determined as an incorrect answer and then processed as unnecessary data. In order to prevent it from being stored in the storage unit 17 (S16).

그리고, 상기 저장 유니트(17)에서는, 상기와 같은 일련의 과정을 거쳐 구분 저장되는 감점 군의 논술 데이터와 가점 군의 논술 데이터를 누적 관리하게 되는 데, 예를 들어, 시스템 운영자가 정답 데이터의 갱신을 요청하거나(S20), 또는 상기 저장 유니트(17)에 누적 관리되는 논술 데이터의 저장량이, 사전에 설정된 일정 량(예: 1 Mbyte) 이상이 되면(S21), 상기 통계 유니트(18)에서는, 상기 저장 유니트(17) 내에 감점 군과 가점 군으로 누적 관리되는 각 평가 항목별 논술 데이터를 독출하여, 각각에 대한 통계 값을 산출 및 비교하게 된다(S22).The storage unit 17 accumulates and manages the writing data of the deduction group and the writing group of the point group, which are separately stored through the above-described process. For example, the system operator updates the correct answer data. Request (S20), or when the storage amount of essay data accumulated and managed in the storage unit 17 is equal to or greater than a predetermined amount (for example, 1 Mbyte) previously set (S21), the statistical unit 18, The essay data for each evaluation item accumulated and managed by the deduction group and the depreciation group in the storage unit 17 is read, and statistical values for each are calculated and compared (S22).

예를 들어, 감점 군으로 누적 관리되는 단어, 어순, 띄어쓰기의 각 평가 항목별 논술 데이터와, 가점 군으로 누적 관리되는 단어, 어순, 띄어쓰기의 각 평가 항목별 논술 데이터에 대한 통계 값을 각각 산출하여 비교하게 된다.For example, the statistic data for each evaluation item of words, words, and spacing that are cumulatively managed as a deduction group, and the essay data for each evaluation item of words, words, and spacing that are cumulatively managed as a score group are calculated. Will be compared.

한편, 상기 비교 결과, 감점 군으로 누적 관리되는 평가 항목의 논술 데이터가, 가점 군으로 누적 관리되는 평가 항목의 논술 데이터 보다 훨씬 많은 경우, 예를 들어, 감점 군으로 누적 관리되는 '유성룡'이라는 단어가, 가점 군으로 누적 관리되는 '류성룡'이라는 단어 보다 10 배 이상 많으면, 상기 제어 유니트(15)에서는, 상기 데이터베이스(16) 내에 저장된 정답 데이터의 갱신이 필요하다고 판단하게 된다(S23).Meanwhile, as a result of the comparison, when the essay data of the evaluation items cumulatively managed by the deduction group is much larger than the essay data of the evaluation items cumulatively managed by the demerit group, for example, the word 'Yu Sung Ryong' cumulatively managed by the deduction group If more than 10 times more than the word "Ryu Ryong Ryong" cumulatively managed in the point group, the control unit 15 determines that the correct answer data stored in the database 16 is necessary (S23).

그리고, 상기 제어 유니트(15)에서는, 다수의 많은 학습자들이 대부분 사용하고 있는 '유성룡'이라는 단어를 정답 데이터로 자동 갱신하기 위하여, 상기 '유성룡'에 대응되는 '류성룡'이라는 단어가 포함된 정답 데이터를 검색한 후, 상기 정답 데이터 내의 '류성룡'이라는 단어를 선택하여'유성룡'으로 갱신하게 된다.In addition, in the control unit 15, in order to automatically update the word 'Yu-Sung-Ryong', which is used by many learners with correct answer data, the correct answer data including the word 'Ryu-Sung-Ryong' corresponding to the 'Yu-Sung-Ryong' After searching for, select the word 'Ryu Sung Ryong' in the correct answer data and update it to 'Yoo Sung Ryong'.

즉, 상기 제어 유니트(15)에서는, 상기 데이터베이스(26) 내에 저장되어 있는 정답 데이터들 중, 갱신이 필요한 일부 평가 항목(예: 단어-류성룡)이 포함된 정답 데이터를 선택한 후(S24), 해당 평가 항목의 정답 데이터를, 상기 감점 군의 해당 평가 항목으로 누적 관리되는 논술 데이터(예: 단어-유성룡)로 갱신하게 된다(S25).That is, in the control unit 15, after selecting correct answer data including some evaluation items (eg, words-Ryu Ryong Ryong) that need to be updated among the correct answer data stored in the database 26 (S24), The correct answer data of the evaluation item is updated with essay data accumulated in the corresponding evaluation item of the deduction group (for example, word-meteor) (S25).

한편, 상기 제어 유니트(15)에서는, 학습자의 요청에 따라, 상기 첨삭 생성 유니트(14)를 동작 제어하여, 정답 데이터의 일부분에 해당하는 첨삭 메시지를 생성한 후 상기 학습자의 단말기로 전송하게 된다.On the other hand, the control unit 15, in response to the learner's request, the control operation of the additive generating unit 14, generates an additive message corresponding to a part of the correct answer data, and transmits to the terminal of the learner.

예를 들어, 도 6에 도시한 바와 같이, 학습자의 논술 데이터를 분석하여, 띄어쓰기(예: '필요한 것은') 에러와, 오자(예: '원한다면'), 그리고 어색한 문장 (예: '교육을 많이 받으면....') 등을 수정하는 첨삭 메시지를 학습자의 단말기로 전송하여, 단말기 화면에 첨삭 이미지가 중첩 표시되도록 하는 데, 상기 첨삭 생성 유니트(14)에서는, 한 문장의 논술 데이터와, 그에 대응되는 한 문장의 정답 데이터를 비교하게 된다. For example, as shown in FIG. 6, the learner's essay data is analyzed to include spacing (e.g. 'need') errors, misspellings (e.g. 'if desired'), and awkward sentences (e.g. If you receive a lot ... ...)) to send a correction message to the learner's terminal to correct, etc. to the superimposed image is displayed on the terminal screen, the correction generating unit 14, the sentence data of one sentence, The correct answer data of one sentence is compared.

그리고, 상기 비교 결과, 일치 정도가, 사전에 설정된 기준 범위(예: 50~80%) 이내이면, 상기 한 문장의 논술 데이터가, 부분 정답이라고 판단하여, 그에 대응되는 한 문장의 정답 데이터를 검색 독출한 후, 첨삭 메시지를 생성하여, 학습자의 단말기로 전송하게 된다. When the comparison result indicates that the degree of agreement is within a preset reference range (for example, 50 to 80%), the sentence data of one sentence is determined to be a partial correct answer, and the correct answer data of one sentence corresponding thereto is retrieved. After reading, a correction message is generated and transmitted to the learner's terminal.

이상, 전술한 본 발명의 바람직한 실시예는, 예시의 목적을 위해 개시된 것으로, 당업자라면, 이하 첨부된 특허청구범위에 개시된 본 발명의 기술적 사상과 그 기술적 범위 내에서, 또다른 다양한 실시예들을 개량, 변경, 대체 또는 부가 등이 가능할 것이다. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention as defined in the appended claims. , Alteration, substitution, addition, or the like.

도 1은 본 발명에 따른 논술 평가 서버가 네트워크를 통해 다수의 학습자 단말기들과 연결 접속된 실시예를 도시한 것이고,1 illustrates an embodiment in which an essay evaluation server according to the present invention is connected to a plurality of learner terminals through a network.

도 2는 본 발명에 따른 논술 평가 서버에 대한 구성을 도시한 것이고,Figure 2 illustrates the configuration of the essay evaluation server according to the present invention,

도 3은 본 발명에 따른 분류 유니트에 의해 학습자의 논술 데이터가 분석 및 분류되는 실시예를 도시한 것이고,3 illustrates an embodiment in which a student's essay data is analyzed and classified by a classification unit according to the present invention.

도 4 및 도 5는 본 발명에 따른 논술 평가 시스템에서의 정답 데이터 갱신방법에 대한 동작 흐름도를 도시한 것이고,4 and 5 are flowcharts showing the operation of the correct answer data updating method in the essay evaluation system according to the present invention;

도 6은 본 발명에 따라 생성되는 첨삭 메시지가 학습자의 논술 답안에 중첩 표시되는 실시예를 도시한 것이다. 6 illustrates an embodiment in which an additive message generated according to the present invention is superimposed and displayed in a student's essay answer.

※ 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명[Description of Drawings]

100 : 논술 평가 서버 101 : 과금 서버100: essay evaluation server 101: billing server

102 : 사용자 인증 서버 2001~200N : 학습자 단말기102: user authentication server 200 1 ~ 200 N : learner terminal

10 : 인터페이스 유니트 11 : 분류 유니트10: interface unit 11: classification unit

12 : 비교 유니트 13 : 채점 유니트12: comparison unit 13: scoring unit

14 : 첨삭 생성 유니트 15 : 제어 유니트14: additive generating unit 15: control unit

16 : 데이터베이스 17 : 저장 유니트16: database 17: storage unit

18 : 통계 유니트 18: statistics unit

Claims (16)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 네트워크를 통해 수신되는 학습자의 논술 데이터를, 단어, 어순, 띄어쓰기 중 어느 하나 이상의 평가 항목들로 분류하는 분류수단; Classification means for classifying the learner's essay data received through the network into one or more evaluation items among words, word order, and spacing; 상기 분류된 평가 항목들의 논술 데이터를, 데이터베이스에 저장 관리되는 각 평가 항목들의 정답 데이터와 비교하는 비교수단; Comparison means for comparing the essay data of the classified evaluation items with the correct data of each evaluation item stored and managed in a database; 상기 비교 결과, 상기 논술 데이터와 정답 데이터 간의 일치 정도에 따라, 논술 평가 점수를 채점하는 채점수단; Scoring means for scoring an essay evaluation score according to a degree of agreement between the essay data and the correct answer data as a result of the comparison; 상기 논술 데이터와 정답 데이터 간의 일치 정도가, 사전에 설정된 기준 범위 50~80% 이내이면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를, 감점 군으로 구분하여 누적 저장하고, 일치 정도가 기준 범위 이상이면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를, 가점 군으로 구분하여 누적 저장하는 저장수단; If the degree of agreement between the essay data and the correct answer data is within a predetermined reference range of 50% to 80%, the essay data of the corresponding evaluation item is classified and stored as a deduction group, and if the degree of agreement is greater than or equal to the reference range, the corresponding evaluation Storage means for dividing and storing the essay data of the item into a point group; 상기 감점 군과 가점 군으로 누적 저장된 논술 데이터가, 사전에 설정된 기준 량 1Mbyte 이상이거나, 또는 시스템 운영자의 요청에 따라, 상기 감점 군으로 누적 저장되는 평가 항목의 논술 데이터와, 상기 가점 군으로 누적 저장된 평가 항목의 논술 데이터의 통계 값을 산출하는 통계 산출수단; 및 The essay data accumulated in the deduction group and the depreciation group is 1 Mbyte or more in advance, or upon request of a system operator, the essay data of the evaluation item accumulated and stored in the deduction group and the depreciation group according to the request of a system operator. Statistical calculation means for calculating a statistical value of the essay data of the evaluation item; And 상기 통계 값들을 비교하여, 상기 감점 군으로 누적 저장된 평가 항목의 논술 데이터의 통계 값이, 상기 가점 군으로 누적 저장된 평가 항목의 논술 데이터의 통계 값 보다, 사전에 설정된 기준 값 이상 더 많으면, 상기 감점 군으로 누적 저장된 평가 항목의 논술 데이터를, 정답 데이터로 갱신하는 제어수단을 포함하여 구성되되, Comparing the statistical values, and if the statistical value of the essay data of the evaluation items accumulated and stored in the deduction group is greater than a statistical value of the essay data of the evaluation items accumulated and stored in the score group, the deduction point And control means for updating cumulatively stored evaluation items in the group with correct answer data. 상기 기준 범위는, 시스템 운영자에 의해 임의의 값으로 가변 조정되는 것을 특징으로 하는 논술 평가 시스템.And said reference range is variably adjusted to an arbitrary value by a system operator. 제 9항에 있어서,The method of claim 9, 상기 분류수단은, 네트워크를 통해 수신되는 학습자의 논술 데이터를, 연속되는 두 문자 이상의 단위로 비교 분석하는 바이그램(Bigram) 방식을 이용하여, 단어, 어순, 띄어쓰기 중 어느 하나 이상의 평가 항목들로 분류하는 것을 특징으로 하는 논술 평가 시스템. The classification means may classify any one or more evaluation items among words, word order, and spacing using a bigram method of comparing and analyzing learner's writing data received through a network in units of two or more consecutive characters. Essay evaluation system, characterized in that. 제 9항에 있어서, The method of claim 9, 상기 저장수단은, 상기 논술 데이터와 정답 데이터 간의 일치 정도가, 사전에 설정된 기준 범위 이하이면, 해당 평가 항목의 논술 데이터를 별도로 구분 저장하지 않는 것을 특징으로 하는 논술 평가 시스템. And the storage means does not separately classify and store essay data of the evaluation item when the degree of agreement between the essay data and the correct answer data is equal to or less than a preset reference range. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 9항에 있어서,The method of claim 9, 상기 정답 데이터의 일부분에 해당하는 첨삭 메시지를 생성하는 첨삭 생성수 단을 더 포함하여 구성되되,It further comprises a correction generating means for generating a correction message corresponding to a portion of the correct answer data, 상기 제어수단은, 상기 네트워크를 통해 논술 평가 점수를 제공함과 아울러, 상기 첨삭 생성수단을 동작 제어하여, 상기 정답 데이터의 일부분에 해당하는 첨삭 메시지를 생성한 후, 상기 논술 평가 점수와 함께 제공하는 것을 특징으로 하는 논술 평가 시스템. The control means provides the essay evaluation score through the network, and controls the correction generating means to generate an correction message corresponding to a part of the correct answer data and then provide the essay evaluation score with the essay evaluation score. A essay evaluation system featuring. 제 15항에 있어서,The method of claim 15, 상기 첨삭 메시지는, 학습자의 단말기 화면에 첨삭 이미지로 중첩 표시되는 것을 특징으로 하는 논술 평가 시스템. The correction message, essay evaluation system, characterized in that overlapping display on the learner's terminal screen.
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