KR101030577B1 - 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법 - Google Patents
학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101030577B1 KR101030577B1 KR1020100077541A KR20100077541A KR101030577B1 KR 101030577 B1 KR101030577 B1 KR 101030577B1 KR 1020100077541 A KR1020100077541 A KR 1020100077541A KR 20100077541 A KR20100077541 A KR 20100077541A KR 101030577 B1 KR101030577 B1 KR 101030577B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- learner
- learning
- comprehension
- difficulty
- textbook
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 227
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 title claims description 60
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 119
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 96
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 68
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 37
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 claims description 23
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 180
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 34
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000004044 response Effects 0.000 description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 2
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 2
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000004424 eye movement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000007786 learning performance Effects 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- G09B7/02—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student
-
- 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
-
- 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
- G09B7/06—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the multiple-choice answer-type, i.e. where a given question is provided with a series of answers and a choice has to be made from the answers
- G09B7/07—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the multiple-choice answer-type, i.e. where a given question is provided with a series of answers and a choice has to be made from the answers providing for individual presentation of questions to a plurality of student stations
-
- 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
- G09B7/06—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the multiple-choice answer-type, i.e. where a given question is provided with a series of answers and a choice has to be made from the answers
- G09B7/08—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the multiple-choice answer-type, i.e. where a given question is provided with a series of answers and a choice has to be made from the answers characterised by modifying the teaching programme in response to a wrong answer, e.g. repeating the question, supplying further information
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
Abstract
본 발명은 학습자가 학습 목표를 설정하면, 학습자의 이해도를 평가하여, 학습자가 설정한 학습 목표와 학습자의 수준에 적합한 학습 컨텐츠를 학습자에게 제공하고, 학습 과정을 전반적으로 제어할 수 있는 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 시스템은 이러닝을 수행하기 위하여 디스플레이부를 구비한 복수의 학습자 정보기기와 네트워크 통신을 통해 접속되어 학습자에게 이러닝 서비스를 제공하기 위한 학습자 적응형 이러닝 시스템에 있어서, 테스트 문제를 이용하여 상기 학습자의 이해도를 측정하는 학습 이해도 관리부; 측정된 상기 학습자의 이해도가 저장되는 학습 이해도 관리 데이터베이스; 상기 테스트 문제를 포함하는 연습 문제가 저장되는 문제은행 데이터베이스; 및 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 상기 연습 문제의 난이도를 문제 난이도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 연습 문제 중 상기 학습자 이해도에 적합한 난이도의 연습 문제를 상기 학습자 정보기기에 제공하는 문제 난이도 관리부를 포함하고, 상기 학습 이해도 관리부는 측정된 상기 학습자의 이해도를 상기 학습 이해도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 학습 이해도 관리부는 상기 학습자가 학습 단계를 종료할 때마다 상기 학습자의 이해도를 재측정한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 시스템은 이러닝을 수행하기 위하여 디스플레이부를 구비한 복수의 학습자 정보기기와 네트워크 통신을 통해 접속되어 학습자에게 이러닝 서비스를 제공하기 위한 학습자 적응형 이러닝 시스템에 있어서, 테스트 문제를 이용하여 상기 학습자의 이해도를 측정하는 학습 이해도 관리부; 측정된 상기 학습자의 이해도가 저장되는 학습 이해도 관리 데이터베이스; 상기 테스트 문제를 포함하는 연습 문제가 저장되는 문제은행 데이터베이스; 및 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 상기 연습 문제의 난이도를 문제 난이도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 연습 문제 중 상기 학습자 이해도에 적합한 난이도의 연습 문제를 상기 학습자 정보기기에 제공하는 문제 난이도 관리부를 포함하고, 상기 학습 이해도 관리부는 측정된 상기 학습자의 이해도를 상기 학습 이해도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 학습 이해도 관리부는 상기 학습자가 학습 단계를 종료할 때마다 상기 학습자의 이해도를 재측정한다.
Description
본 발명은 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 학습자의 이해도에 기반하여, 학습자 수준에 적합한 학습 진행이 가능한 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근, 학습자가 교사와 실제로 대면함으로써, 교사의 지도를 통해 학습을 수행하는 종래의 학습 방식에서 탈피하여, 시공간에 관계없이 학습자의 상황에 맞게 학습을 진행할 수 있는 다양한 학습 방식이 대두되고 있다.
특히, 이러닝(e-Learning) 학습 방식은 교실 중심의 학습 환경에서 벗어나, 인터넷 등을 이용한 유비쿼터스 정보 통신 환경에서 학습자 자신이 스스로 학습 수행을 주도할 수 있는 능동적인 형태의 학습 방식으로서, 이러한 이러닝 학습 방식은 교육 전반에 있어서 그 비중이 점차 확대되고 있는 추세에 있으며, 이러한 추세에 따라 하기와 같이 다양한 형태의 이러닝 학습 기술들이 제시된 바 있다.
한국특허 공개번호 2001-0108970호(인터넷을 이용한 단계별 교육 방법 및 그 시스템) 기술은, 특정 분야의 교육을 받고자 하는 학생과, 특정 분야의 교육을 수행하고자 하는 강사와, 서비스 제공자 서버가 인터넷 망에 의해 연결된 시스템에서 인터넷을 이용한 단계별 교육 방법에 있어서: 상기 학생이 로그인하여 소정의 회원정보를 입력하면, 상기 서비스 제공자 서버는 상기 학생이 회원인지 판정하는 단계; 상기 로그인 한 학생이 회원이면, 상기 서비스 제공자 서버는 상기 학생의 등급을 검출하는 단계; 상기 서비스 제공자 서버는 검출된 상기 학생의 등급에 대응하는 적어도 하나 이상의 상기 강사의 정보를 검출하여 표시하는 단계; 상기 학생이 상기 강사의 정보 중에서 어느 하나를 선택하면, 상기 서비스 제공자 서버는 상기 학생이 선택한 소정의 강사에 대응하는 교재정보를 검출하는 단계; 검출된 상기 교재정보를 상기 학생에게 전송하여 상기 학생과 상기 선택된 강사간의 개별 교육을 수행하는 단계를 포함하는 인터넷을 이용한 단계별 교육 방법에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 2002-0041200호(인터넷을 이용한 맞춤학습계획서와 맞춤시험 제공방법) 기술은, 데이터베이스를 구비하고 네트워크를 통해 이용자 클라이언트에게 맞춤학습계획서와 맞춤시험 제공 서비스를 제공하는 서버 시스템에서의 맞춤학습계획서와 맞춤시험 제공방법에 있어서, 상기 이용자 클라이언트가 접속하여 회원 가입 또는 로그인을 요청하면, 이에 응답하여 상기 이용자 클라이언트에게 회원 가입 또는 로그인 환경을 제공하여 서비스 이용자격을 부여하며, 상기 서비스 이용자격을 부여 받은 학습자에게 해당 월의 학습계획서를 제공하는 제 1 단계와; 상기 학습자가 상기 학습계획서의 과목별 학습일 및/또는 학습량 등의 학습일정을 변경 요청하면, 이에 응답하여 상기 학습계획서를 변경하여 상기 학습자의 맞춤학습계획서를 생성하는 제 2 단계; 상기 학습자가 상기 학습계획서 또는 맞춤학습계획서의 학습일정에 따라 학습을 희망하면, 이에 응답하여 해당 과목의 학습내용을 상기 학습자에게 제공하고 학습결과를 평가하기 위한 문제를 상기 학습자에게 제시하는 제 3 단계; 상기 학습자가 상기 평가문제에 대한 답을 입력하면, 상기 학습자의 답을 채점하여 그 점수에 따라 상기 학습자의 등급을 평가하는 제 4 단계; 및 상기 학습일정에 따라 상기 제 3 단계와 제 4 단계를 반복한 후, 해당 과목의 학습량이 설정된 등급 이상이 되면 상기 학습자의 등급에 따른 난이도의 문제를 상기 학습자에게 제시하여 맞춤시험을 실시하는 제 5 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 인터넷을 이용한 맞춤학습계획서와 맞춤시험 제공방법에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 2002-0048679호(인터넷을 통한 맞춤형 교육 시스템, 이를 이용한 맞춤형 교육 방법 및 이를 구현할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체) 기술은, 사업자는 학습자가 수강할 교과과정을 세부 단원 별로 난이도가 다르게 다수의 학습과정으로 작성하여 데이터베이스화하고, 인터넷을 통해 사업자의 회원으로 가입한 학습자에게 세부 단원 별로 난이도에 맞는 학습과정을 제공하는 맞춤형 교육방법에 있어서, (a)사업자의 시스템에 접속한 자에 대한 회원인증절차단계; (b)사업자가 상기의 회원인증절차를 거친 회원에게 수강과정을 선택하는 인터페이스를 제공하는 단계; (c)상기 선택된 수강과정의 세부 단원 별 사전 테스트를 실시하는 단계; (d)상기 사전 테스트에 의한 단원 별 학습자 수준 결정하는 단계; (e)상기 학습자 수준에 맞는 난이도의 세부 단원 별 과정을 조합하여 맞춤형 학습과정을 설정하는 단계; 및 (f)설정된 맞춤형 학습과정을 수강하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷을 통한 맞춤형 교육방법에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 2003-0071201호(학습용 맞춤교재 생성시스템 및 그 방법) 기술은 인터넷을 통하여 원격학습을 수행한 학습대상자에게 제공하기 위한 학습용 맞춤교재 생성시스템에 있어서; 상기 학습대상자가 인터넷을 통하여 난이도별로 수행한 학습결과에 대하여 원형문제별, 원리별로 분석한 자료를 저장하는 학습상황 데이터베이스와; 상기 학습자가 학습한 문제데이터와 학습하지 않은 문제데이터를 저장하고 있는 문제데이타베이스와; 상기 문제데이타에 해당하는 것들 중에서 상기 학습대상자가 이해한 원리데이타와 이해하지 못한 원리데이타를 저장하고 있는 원리데이타베이스와; 상기 학습상황 데이터베이스로부터 어느 하나의 학습대상자에 해당하는 원형문제별, 원리별로 이해도 판별알고리즘을 수행하고, 판별알고리즘의 결과에 따라 상기 문제데이타베이스로부터 복수의 맞춤문제와 상기 원리데이타베이스로부터 복수의 맞춤원리를 인출하는 학습내용추출알고리즘을 수행하는 E-BOOK제네레이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습용 맞춤교재 생성시스템에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 10-2005-0116955호(모바일 컨텐츠를 이용한 교재 학습자료 제공방법) 기술은 무선인터넷 기능을 구비한 이동통신단말기와, 학습 교재와 관련된 모바일 컨텐츠를 저장하는 데이터베이스와, 상기 데이터베이스와 연동되어 폰페이지를 운영하는 운영서버를 통해, 학습자료를 모바일 컨텐츠로 제공하여 교재의 내용을 학습할 수 있도록 하는 모바일 컨텐츠를 이용한 교재 학습자료 제공방법에 있어서, 상기 운영서버는 사용자가 이동통신단말기를 통해 폰페이지에 접속하여 서비스 받고자 하는 학습 교재를 선택할 수 있도록 처리하는 단계; 상기 운영서버는 사용자가 학습 교재를 선택한 후 학습단계를 선택할 수 있도록 처리하는 단계; 상기 운영서버는 사용자가 학습단계를 선택한 후 다운로드 방식을 선택할 수 있도록 처리하는 단계; 상기 운영서버는 사용자가 다운로드 방식을 선택한 경우 이동통신단말기로 전송하도록 처리하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 컨텐츠를 이용한 교재 학습자료 제공방법에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 10-0675438호(강의 조합에 의한 온라인 맞춤형 학습 방법) 기술은 온라인 서버에 구비된 제어수단이 소정의 방법으로 학습자의 학습수준을 파악하는 학습수준파악단계; 상기 제어수단이 상기 파악된 학습수준에 해당하는 강의, 문제, 해설동영상을 조합DB에서 실시간으로 추출 및 조합하여 학습자별수준강좌를 제작하고 상기 학습자에게 상기 수준별 강좌를 제공하는 학습자별수준강좌제공단계; 상기 제어수단이 상기 학습자별수준강좌제공단계에서 제공된 학습자별수준강좌에 대한 상기 학습자의 이해도 또는 성취도를 테스트하는 성취도테스트단계; 상기 제어수단이 상기 성취도테스트의 결과를 기초로 상기 학습자의 취약학습분야를 분석하는 취약학습분야분석단계; 상기 제어수단이 상기 분석된 취약학습분야에 맞는 강의, 문제, 해설동영상을 조합DB에서 실시간으로 추출 및 조합하여 맞춤형강좌를 제작하고 상기 학습자에게 상기 맞춤형강좌를 제공하여 상기 학습자의 취약학습분야를 학습시키는 맞춤형학습단계; 상기 제어수단이 상기 맞춤형학습단계에서 제공된 맞춤형강좌에 포함된 문제의 풀이 결과를 분석하여 상기 분석된 결과가 소정의 성취기준에 해당하지 않은 경우, 상기 맞춤형강좌에 포함된 문제의 풀이 결과를 기초로 상기 학습자의 취약학습분야를 분석하고 상기 분석된 취약학습분야를 이용하여 상기 맞춤형학습단계를 수행하도록 제어하는 반복학습단계; 및 상기 제어수단이 상기 맞춤형학습단계에서 제공된 맞춤형강좌에 포함된 문제의 풀이 결과를 분석하여 상기 분석된 결과가 소정의 성취기준에 해당하는 경우, 상기 학습자의 선택에 따라, 상기 학습자에게 제공된 맞춤형강좌에 대비하여 보다 내용이 심화 된 강의, 문제, 해설동영상을 상기 조합DB에서 실시간으로 추출 및 조합하여 심화학습강좌를 제작하고 상기 학습자에게 상기 심화학습강좌를 제공하는 심화학습단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 강의 조합에 의한 온라인 맞춤형 학습 방법에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 10-2006-0100348호(인터넷을 통한 언어능력 평가방법) 기술은 (a)인터넷을 통하여 메인 서버에 접속한 회화학습자가 회원인증 후에 로그인하면, 메인 서버가 해당 회화학습자의 그룹에 속하는 서버 및 해당 언어를 선택할 수 있도록 제공하는 단계; (b)상기 메인 서버가 회원정보DB로 부터 메인 서버에 접속한 복수의 회화학습자의 개인정보 리스트를 각 회화학습자에게 학습창을 통하여 제공하는 단계; (c)상기 메인 서버에서 제공된 학습창을 통해 각 회화학습자가 선정한 평가하고자 하는 언어로 상호 대화가 이루어지도록 하는 단계; (d)상기 상호 대화가 종료되면, 언어회화 능력의 평가를 위한 평가창을 제공하고, 회화학습자가 회화학습자별 언어회화 능력을 상호 평가하여 입력하면, 입력된 평가정보를 메인 서버로 전송하는 단계; (e)상기 메인 서버로 입력된 평가정보는 각 회화학습자의 평가객관성을 가중치로 반영하여 전체 평가의 평균치를 계산한 후에 이를 최종 상호평가 결과로 산정하는 단계, 및 (f)상기 메인 서버에서 평가대상자의 평가내용에 대한 평균치를 계산하여 평가자가 평균치에 근접한 정도를 지수화하여 평가자의 평가객관성을 지수화하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 인터넷을 통한 언어능력 평가방법에 대한 기술이다.
한국특허 10-07328800호(통신망을 기반으로 한 외국어 학습 시스템 및 그 방법) 기술은 통신망을 기반으로 한 학생단말, 교사단말 및 대형인지도표시단말이 구비되어 수강 학생의 학습수준별로 편성되며, 수업 데이터와 수업인지도에 대한 테스트데이터 및 테스트분석결과데이터를 각각의 단말로 제공받는 레벨클래스 및 시스템 운영과 관련한 각종 정보를 관리하는 시스템관리서버, 학생단말, 교사단말 및 대형인지도표시단말에 통신망을 통해 학습시스템서버 이용에 필요한 기초데이터와 프로그램데이터를 제공하는 웹 서버, 학생단말, 교사단말 및 대형인지도표시단말에 제공되는 수업데이터와 수업인지도에 대한 테스트데이터 및 테스트분석결과데이터를 등록, 갱신, 제공 및 관리하는 자료제공서버, 학생단말, 교사단말 및 대형인지도표시단말에 제공되는 수업데이터와 수업인지도에 대한 테스트데이터 및 테스트분석결과데이터의 제공 중 상기 단말들로부터 입력된 입력데이터를 실시간으로 분석하여 데이터베이스에 반영하고, 상기 단말들에게 제공하며, 학생의 학습수준 조정과 맞춤형단어장 제공 및 수업인지도대한 결과 보고에 적용할 수 있도록 하는 자료분석서버, 상기 자료분석서버에서 분석된 자료를 토대로 학생과 학부모 및 교사의 휴대단말 또는 웹 메일로 학생의 수업인지도에 대한 결과가 보고될 수 있도록 하는 결과보고서버, 각 지점의 정보, 학생들의 수강신청정보 및 레벨클래스의 편성정보를 토대로 각 지점별 현황을 분석하여 학습시스템이용에 부족한 사항을 파악하여 다수의 연계기관을 통해 지원되도록 하는 연계관리서버, 학습시스템을 이용하는 학생, 교사, 학부모 및 운영자의 지역, 관심사, 연령 및 학습수준 별로 커뮤니케이션의 장을 제공하여 학습시스템의 발전적 아이디어와 학습과 관련한 자료공유 및 의견교환이 될 수 있도록 하는 커뮤니티서버 및 학습시스템에서 사용하는 시스템정보, 지점정보, 사용자별 정보, 교육정보, 평가정보, 인지도표시정보, 분석정보 및 연계서버정보를 제공하고 관리하는 데이터베이스(DB) 서버로 구성된 학습시스템서버를 포함하는 통신망을 기반으로 한 외국어 학습 시스템에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 10-2009-0003534호(사용자 응답 속도를 이용한 맞춤형 온라인 교육 서비스를 제공하는 방법, 시스템 및 서버) 기술은 유무선 통신망을 이용하여 온라인 교육 서비스를 제공하는 시스템에 있어서, 교육 컨텐츠를 수신하여 출력하는 사용자 단말기; 및 상기 교육 컨텐츠에 대한 테스트 데이터를 상기 사용자 단말기에 전송하고, 상기 테스트 데이터에 대한 답안 데이터를 수신하고, 상기 답안 데이터의 응답 속도 시간을 산출하며, 상기 응답 속도 시간이 기준치를 초과하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과 상기 응답 속도 시간이 기준치를 초과하는 경우 상기 테스트 데이터에 대한 난이도를 초급 레벨로 설정한 후 초급 테스트 데이터를 생성하여 상기 사용자 단말기로 전송하고, 상기 초급 테스트 데이터에 대한 초급 답안 데이터를 수신한 후 채점을 수행하여 초급 채점 결과 데이터를 생성하는 맞춤형 학습 컨텐츠 제공 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 응답 속도를 이용한 맞춤형 온라인 교육 서비스를 제공하는 시스템에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 10-2009-0001324호(학습 행태 추적을 통한 맞춤형 이러닝 시스템 및 운영 방법) 기술은 학습 행태 추적을 통한 맞춤형 이러닝 시스템으로서, 학습 콘텐츠 메타 정보로부터 생성된 학습 정보 데이터 및 학습자의 시선 움직임 정보로부터 생성된 관찰 데이터를 클라이언트로부터 수신하고 모델링(Modeling)하여 모델링 데이터를 생성하는 학습자 모델링부; 상기 모델링 데이터에 따라 맞춤형 콘텐츠를 생성하는 맞춤형 콘텐츠 생성부; 및 상기 맞춤형 콘텐츠를 상기 클라이언트에 제공하는 학습관리모듈를 포함하는 서버를 포함하는 학습 행태 추적을 통한 맞춤형 이러닝 시스템에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 10-2007-0077804호(온라인 교육 시스템 및 방법) 기술은 네트워크를 통하여 연결된 사용자 단말기로 문제를 제공하는 문제은행서버에 있어서, 상기 사용자 단말기로 제공될 문제가 저장되는 저장부; 상기 사용자 단말기로부터 확신레벨을 포함하는 답안정보를 수신하면, 상기 확신레벨을 분석하는 제어부; 및 상기 확신레벨이 분석된 결과에 따라 오답노트를 생성하는 오답노트 생성부를 포함하되, 상기 확신레벨은 사용자의 상기 사용자 단말기 조작에 의하여 입력된 것을 특징으로 하는 문제은행서버에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 10-2009-0004367호(개인 맞춤형 강의 추천 장치 및 그 방법과 그의 접속단말기) 기술은 강의 추천 장치에 있어서, 회원의 학습지역을 지정하기 위한 회원 관리수단; 상기 회원의 학습성향 또는 학습수준을 검사하기 위한 학습유형 검사수단; 상기 회원의 학습성향과 학습수준과 학습지역 중 적어도 하나에 따라 강사 DB로부터 추출된 강의 추천 리스트에서 상기 회원에 의해 수강신청된 강의를 제공하기 위한 강의 제공수단; 및 상기 회원에 의해 제출된 '상기 강의에 관련된 연습문제 답안'으로부터 상기 회원의 취약분야 및 강점분야에 따른 강의 및 연습문제를 다시 제공하기 위한 연습문제 제공수단을 포함하는 개인 맞춤형 강의 추천 장치에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 10-2009-0059264(컴퓨터 시스템을 이용한 학습 방법, 단어 학습 시스템 및 맞춤형 단어집)은 단어 학습에 있어서, 단어 학습자인 컴퓨터 사용자가 학습하고자 하는 문서 파일 또는 웹페이지를 컴퓨터 디스플레이에 출력하여 기 저장된 단어집 중 학습 대상 단어집을 선택하는 단계; 사용자 컴퓨터 데이터베이스 및 가상 데이터베이스에 저장된 단어집 중 학습자가 학습 대상 단어집으로 선택한 상기 단어집에 포함된 표제어를 상기 문서 파일 또는 웹페이지 본문의 동일한 단어에 표시하는 단계; 문서 파일 또는 웹페이지를 정독 또는 독해하면서 표시된 표제어 및 해당 콘텍스트를 주의 깊게 학습하고, 학습자의 수준에 맞거나 관심 있는 문장을 예문으로 채택하여 맞춤형 단어집에 기입하는 단계; 및 학습자가 맞춤형 단어집에 기입한 상기 예문을 각종 정보통신 매체 또는 인터넷을 통해 레코딩 서비스 제공자에 레코딩 서비스를 요청하여 청취하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 이용한 단어 학습 방법에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 10-2009-0088989호(온라인 학습 프로그램을 통해서 배운 한자를 데이터베이스화해서 사용자의 수준에 맞는 교재를 출력해주는 방법) 기술은 온라인 학습 프로그램을 통해 학습한 한자를 데이터베이스화 하는 단계; 온라인 학습 프로그램을 통해 학습한 한자를 데이터베이스화해서 사용자의 해당 한자의 학습 횟수, 최종 학습 날짜를 갱신하고 학습한 한자를 학습일, 한자 급수, 학습 횟수별로 데이터베이스화 하는 단계를 포함하는 기술이다.
한국특허 공개번호 10-2009-0116959호(학습 서비스 제공 시스템 및 그 서비스 제공 방법) 기술은 학습 서비스 제공 시스템에 있어서, 다수의 학습자가 소유하며, 상기 각 학습자가 네트워크를 통해 상기 학습 서비스를 제공받을 수 있도록 하는 적어도 하나 이상의 학습 단말과, 상기 각 학습 단말을 통해 접속하는 상기 각 학습자별 암기 대상 항목을 암기 학습 화면을 통해 노출시켜 상기 학습자가 암기 학습을 수행하도록 하고, 암기 학습 및 테스트 결과에 따라 상기 암기 대상 항목별 기억 지수를 관리하며, 상기 기억 지수에 따라 상기 암기 대상 항목의 반복 암기 학습을 처리하는 학습 시스템을 포함하는 학습 서비스 제공 시스템에 대한 기술이다.
한국특허 공개번호 10-2009-0063314호(인터넷 프로토콜 방송 단말기를 이용한 양방향 문제풀이 자동 생성 프로그램 구성 및 이를 이용한 맞춤형 교육콘텐츠 서비스 학습방법) 기술은 인터넷 프로토콜 방송이 가능한 단말기를 이용하여 개인별 맞춤형 교육콘텐츠의 양방향 서비스가 가능하도록 하기 위한 교육 콘텐츠 자동 생성 프로그램 및 서비스 학습 방법에 있어서, 교육기관 서버에서 강좌 이해력 여부를 묻는 테스트 콘텐츠 정보를 추출하여 콘텐츠 목록 정보를 전송하는 단계; 전송된 테스트 콘텐츠 목록정보가 TV화면을 통해 디스플레이되며 콘텐츠가 표시되는 단계; 학습자(시청자)가 강좌 관련 학습 이해 정도를 묻는 테스트에 응답을 하고 이 테스트 결과를 교육기관 서버로 전송하는 단계; 교육기관 서버는 테스트 콘텐츠 결과 정보를 분석하여 학습자(시청자)의 테스트 결과가 오답인 경우 오답과 관련된 오답 해설 강좌 콘텐츠를 자동 전송하는 단계; 학습자(시청자)의 학습 난이도에 맞는 콘텐츠 정보를 재전송하며 테스트하는 단계; 모든 테스트 결과물들은 학습자(시청자) 각 개인 학습 능력에 맞는 학습 콘텐츠 제공을 위한 데이터로 저장 되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 교육 콘텐츠 자동 생성 프로그램 및 서비스 학습 시스템에 대한 기술이다.
하지만, 이러한 종래의 기술들은 단순히 학습자에게 일방적으로 학습 사항을 전달하는 것에만 초점이 맞추어져 있을 뿐, 학습에 의해 변화되는 학습자의 이해도 및 학습자에 의해 능동적으로 선택되는 학습 목표에 따라 어떠한 순서로 학습을 진행할 것인지, 어떠한 학습 컨텐츠를 선택할 것인지, 어떠한 난이도의 문제를 학습자에게 제공할 것인지 등에 대한 기술은 제시된 바 없다.
즉, 이러닝 학습 환경에서 학습자 개개인에 최적화된 학습을 제공함으로써, 실제로 학습자가 교사에 의해 진행되는 1:1 수업을 통해 학습을 수행하는 효과를 얻을 수 있는 이러닝 학습 방식이 필요한 시점이다.
따라서, 본 발명은 학습자의 이해도에 기반하여, 학습자 수준에 적합한 학습 진행이 가능하도록 하는 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법을 제공하는 것에 목적이 있다.
구체적으로, 본 발명의 목적은 학습자가 학습 목표를 설정하면, 학습자의 이해도를 평가하여, 학습자가 설정한 학습 목표와 학습자의 수준에 적합한 학습 컨텐츠를 학습자에게 제공할 수 있는 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 학습을 통해 변화되는 학습자의 동적 이해도를 지속적으로 평가하고, 학습자의 이해도에 따라 학습이 진행될 수 있도록 하는 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 목적은 학습자에 따라 문제의 난이도를 동적으로 재설정하여, 학습자의 이해도에 적합한 난이도의 문제가 제공될 수 있도록 하며, 학습 이력 관리를 통해 학습 과정을 전반적으로 제어할 수 있는 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 목적은 학습 교재의 평판도를 측정하는 방법을 제공하고, 상기 교재 평판도를 데이터베이스로 관리할 수 있는 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 시스템은 이러닝을 수행하기 위하여 디스플레이부를 구비한 복수의 학습자 정보기기와 네트워크 통신을 통해 접속되어 학습자에게 이러닝 서비스를 제공하기 위한 학습자 적응형 이러닝 시스템에 있어서, 테스트 문제를 이용하여 상기 학습자의 이해도를 측정하는 학습 이해도 관리부; 측정된 상기 학습자의 이해도가 저장되는 학습 이해도 관리 데이터베이스; 상기 테스트 문제를 포함하는 연습 문제가 저장되는 문제은행 데이터베이스; 및 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 상기 연습 문제의 난이도를 문제 난이도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 연습 문제 중 상기 학습자 이해도에 적합한 난이도의 연습 문제를 상기 학습자 정보기기에 제공하는 문제 난이도 관리부를 포함하고, 상기 학습 이해도 관리부는 측정된 상기 학습자의 이해도를 상기 학습 이해도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 학습 이해도 관리부는 상기 학습자가 학습 단계를 종료할 때마다 상기 학습자의 이해도를 재측정한다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 시스템은 디스플레이부를 가지는 학습자의 정보기기 내에 구성되어 상기 학습자에게 이러닝 서비스를 제공하기 위한 학습자 적응형 이러닝 시스템에 있어서, 테스트 문제를 이용하여 상기 학습자의 이해도를 측정하는 학습 이해도 관리부; 측정된 상기 학습자의 이해도가 저장되는 학습 이해도 관리 데이터베이스; 상기 테스트 문제를 포함하는 연습 문제가 저장되는 문제은행 데이터베이스; 및 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 상기 연습 문제의 난이도를 문제 난이도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 연습 문제 중 상기 학습자 이해도에 적합한 난이도의 연습 문제가 상기 디스플레이부에 표시될 수 있도록 하는 문제 난이도 관리부를 포함하고, 상기 학습 이해도 관리부는 측정된 상기 학습자의 이해도를 상기 학습 이해도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 학습 이해도 관리부는 상기 학습자가 학습 단계를 종료할 때마다 상기 학습자의 이해도를 재측정한다.
상기 학습자 적응형 이러닝 시스템은 학습 과정 관리 데이터베이스에 저장된 복수의 학습 목표 및 과정을 상기 디스플레이부에 제시하고, 제시된 상기 복수의 학습 목표 및 과정 중 상기 학습자에 의해 선택된 학습 목표 및 과정을 상기 학습자의 학습 목표 및 과정으로 설정하여 상기 학습 과정 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하는 학습 과정 관리부; 및 교재 평판도 관리 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 상기 학습자의 학습 목표 및 과정에 적합한 교재들 중 측정된 상기 학습자의 이해도에 적합한 교재를 설정하고, 설정된 상기 교재가 상기 디스플레이부에 표시될 수 있도록 하며, 상기 교재 평판도 관리 데이터베이스에 저장된 교재 평판도를 관리하는 교재 평판도 관리부를 더 포함한다.
상기 학습자 적응형 이러닝 시스템은 상기 교재들을 교재 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하는 교재 관리부; 상기 학습자의 학습 이력을 학습 이력 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하는 학습 이력 관리부; 및 상기 학습자의 성적 평가를 수행하며, 평가된 상기 학습자의 성적을 학습 평가 성적 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하는 학습 평가 성적 관리부를 더 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 시스템은 학습자에게 이러닝 서비스를 제공하기 위한 학습자 적응형 이러닝 시스템에 있어서, 테스트 문제를 이용하여 상기 학습자의 이해도를 측정하는 학습 이해도 관리부, 상기 학습자에 대한 연습 문제의 난이도를 측정하는 문제 난이도 관리부, 및 디스플레이부를 가지는 정보기기; 및 측정된 상기 학습자의 이해도가 저장되는 학습 이해도 관리 데이터베이스, 상기 테스트 문제를 포함하는 연습 문제가 저장되는 문제은행 데이터베이스, 및 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 상기 연습 문제의 난이도 정보가 저장되는 문제 난이도 관리 데이터베이스를 가지는 이러닝 서버를 포함하고, 상기 학습 이해도 관리부는 측정된 학습자의 이해도를 상기 학습 이해도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 학습자가 학습 단계를 종료할 때마다 상기 학습자의 이해도를 재측정하고, 상기 문제 난이도 관리부는 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 연습 문제 중 상기 학습자의 이해도에 적합한 난이도의 연습 문제가 상기 디스플레이부에 표시될 수 있도록 한다.
상기 이러닝 서버는 복수의 학습 목표 및 과정이 저장된 학습 과정 관리 데이터베이스; 및 교재 평판도 정보가 저장된 교재 평판도 관리 데이터베이스를 더 포함한다.
상기 정보기기는 상기 학습 과정 관리 데이터베이스에 저장된 복수의 학습 목표 및 과정을 상기 디스플레이부에 제시하고, 제시된 상기 복수의 학습 목표 및 과정 중 상기 학습자에 의해 선택된 학습 목표 및 과정을 상기 학습자의 학습 목표 및 과정으로 설정하여, 상기 학습 과정 관리 데이터베이스에 저장하는 학습 과정 관리부; 및 상기 교재 평판도 관리 데이터베이스에 저장된 교재 평판도 정보를 이용하여 상기 학습자의 학습 목표 및 과정에 적합한 교재들 중 측정된 상기 학습자의 이해도에 적합한 교재를 설정하고, 설정된 상기 교재가 상기 디스플레이부에 표시될 수 있도록 하는 교재 평판도 관리부를 더 포함한다.
상기 이러닝 서버는 상기 교재들이 저장되는 교재 관리 데이터베이스, 상기 교재들을 상기 교재 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하는 교재 관리부, 상기 학습자의 학습 이력이 저장되는 학습 이력 관리 데이터베이스, 및 상기 학습자의 성적이 저장되는 학습 평가 성적 관리 데이터베이스를 더 포함하고, 상기 정보기기는 상기 학습자의 학습 이력이 상기 학습 이력 관리 데이터베이스에 저장되도록 하는 학습 이력 관리부, 및 상기 학습자의 성적 평가를 수행하여, 평가된 상기 학습자의 성적이 상기 학습 평가 성적 관리 데이터베이스에 저장되도록 하는 학습 평가 성적 관리부를 더 포함한다.
상기 교재는 학습 요소로 구성된 학습 단위, 및 상기 학습 단위들의 집합을 포함하여 구성된다.
상기 교재는 텍스트, 이미지, 음성, 동영상을 포함하는 멀티미디어 컨텐츠로 구성된다.
상기 교재는 Flex, HTML, XML, XHTML, PHP, JAVA 및 Flash 언어 중 적어도 어느 하나를 이용하여 구현된다.
상기 교재 평판도는 상기 교재 평판도 관리부에 의해 동적으로 조정되고, 상기 문제 난이도는 상기 문제 난이도 관리부에 의해 동적으로 조정된다.
상기 학습자의 이해도는 상기 테스트 문제의 난이도에 따라 동적으로 조정된다.
상기 문제 난이도는 상기 문제를 푸는 학습자별 이해도에 따라 각각 동적으로 조정된다.
본 발명의 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 방법은 학습자의 정보기기에 이러닝 서비스를 제공하는 학습자 적응형 이러닝 방법에 있어서, 상기 학습자 정보기기에 복수의 학습 목표 및 과정을 제시하고, 제시된 상기 복수의 학습 목표 및 과정 중 상기 학습자에 의해 선택된 학습 목표 및 과정을 상기 학습자의 학습 목표 및 과정으로 설정하는 제1 단계; 상기 학습자의 이해도를 측정하는 제2 단계; 상기 학습자의 학습 목표 및 과정에 적합한 교재들 중에서 측정된 상기 학습자의 이해도에 따라 교재를 설정하고, 설정된 상기 교재를 상기 학습자의 정보기기에 제공하는 제3 단계; 및 설정된 상기 교재를 이용하여 학습을 순차적으로 진행하는 제4 단계를 포함하고, 상기 학습자의 학습 목표는 상기 학습자의 목표 이해도를 포함한다.
상기 학습자 적응형 이러닝 방법은 상기 제4 단계 이후, 상기 학습자의 이해도를 재측정하는 제5 단계; 및 재측정된 상기 학습자의 이해도가 상기 목표 이해도에 도달하면, 복수의 학습 목표 및 과정을 상기 학습자 정보기기에 다시 제시하고, 다시 제시된 상기 복수의 학습 목표 및 과정 중 상기 학습자에 의해 선택된 학습 목표 및 과정을 상기 학습자의 학습 목표 및 과정으로 재설정하는 제6 단계를 더 포함하고, 상기 제6 단계 이후, 상기 학습자가 학습을 종료할 때까지 상기 제2 단계 내지 제6 단계가 반복된다.
상기 제6 단계에서, 재측정된 상기 학습자의 이해도가 상기 목표 이해도에 도달하지 않으면, 상기 학습자가 학습을 종료할 때까지 상기 제3 내지 제6 단계가 반복된다.
상기 교재는 지식 해설 부분 및 복수의 연습 문제를 포함하는 연습 문제 부분을 포함하고, 상기 교재의 지식 해설 부분은 초기 평판도 또는 동적 평판도를 가지며, 상기 연습 문제 부분의 각 연습 문제는 초기 난이도 또는 동적 난이도를 가진다.
상기 초기 이해도, 상기 초기 평판도, 상기 초기 난이도는 초기에 임의로 부여된 값이다.
상기 동적 난이도는 상기 학습자 정보기기에 상기 연습 문제를 제시하는 단계; 상기 학습자의 이해도 및 상기 연습 문제의 초기 난이도를 취득하는 단계; 취득한 상기 학습자의 이해도에서 상기 연습 문제의 초기 난이도를 뺀 값 S를 구하는 단계; 제시된 상기 연습 문제에 대한 상기 학습자의 정오답을 채점하는 단계; 채점 결과, 상기 학습자의 이해도가 상기 연습 문제의 초기 난이도보다 높고 오답인 경우 및 상기 학습자의 이해도가 상기 연습 문제의 초기 난이도보다 낮고 정답인 경우, 가중치 '1'을 부여하고, 상기 학습자의 이해도가 상기 연습 문제의 초기 난이도보다 높고 정답인 경우, 상기 학습자의 이해도가 상기 연습 문제의 초기 난이도보다 낮고 오답인 경우, 및 상기 학습자의 이해도와 상기 연습 문제의 초기 난이도가 동일한 경우, 가중치 '0'을 부여하는 단계; 상기 S값에 부여된 상기 가중치를 곱하여 T값을 계산하는 단계; 및 상기 T값에 상기 연습 문제의 초기 난이도를 더하여 상기 동적 난이도를 추출하는 단계를 통해 생성되고, 상기 동적 난이도가 생성되면 상기 연습 문제의 초기 난이도를 상기 동적 난이도로 조정한다.
상기 초기 난이도는 적어도 하나의 상기 학습자 정보기기에 테스트 문제를 제시하고, 제시된 상기 테스트 문제에 대한 상기 학습자의 정오답을 채점하여, 상기 테스트 문제를 푼 상기 학습자 중 정답자의 수를 상기 테스트 문제를 푼 상기 학습자 전체 수로 나눈 값을 산출하고, 1에서 산출된 상기 값을 뺀 값이다.
상기 학습자 적응형 이러닝 방법은 상기 연습 문제에 대한 복수 학습자의 평균 동적 난이도를 구하는 단계를 더 포함하고, 상기 평균 동적 난이도를 구하는 단계는 복수의 상기 학습자 정보기기에 상기 연습 문제를 제시하는 단계; 상기 연습 문제에 대한 복수의 상기 학습자 각각의 상기 가중치를 파악하는 단계; 파악된 상기 가중치가 '1'인 학습자들 각각의 상기 S값을 구하여 합산하는 단계; 및 상기 연습 문제의 초기 난이도에, 합산된 상기 S값들을 상기 가중치가 '1'인 학습자수로 나눈 값을 더하여 상기 평균 동적 난이도를 산출하는 단계를 포함한다.
상기 제5 단계를 통해 재측정된 상기 학습자의 이해도는 동적 이해도이고, 상기 제5 단계는 상기 학습자 정보기기에 테스트 문제를 제시하는 단계; 상기 학습자의 초기 이해도 및 상기 테스트 문제의 난이도를 취득하는 단계; 상기 테스트 문제의 난이도에서 상기 학습자의 초기 이해도를 뺀 값 D를 구하는 단계; 제시된 상기 테스트 문제에 대한 상기 학습자의 정오답을 채점하는 단계; 채점 결과, 상기 학습자의 초기 이해도가 상기 테스트 문제의 난이도보다 높고 오답인 경우 및 상기 학습자의 초기 이해도가 상기 테스트 문제의 난이도보다 낮고 정답인 경우, 가중치 '1'을 부여하고, 상기 학습자의 초기 이해도가 상기 테스트 문제의 난이도보다 높고 정답인 경우, 상기 학습자의 초기 이해도가 상기 테스트 문제의 난이도보다 낮고 오답인 경우, 및 상기 학습자의 초기 이해도와 상기 테스트 문제의 난이도가 동일한 경우, 가중치 '0'을 부여하는 단계; 상기 D값에 부여된 상기 가중치를 곱하여 X값을 계산하는 단계; 및 상기 학습자의 초기 이해도에 상기 X값을 더하여 상기 동적 이해도를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 동적 이해도가 산출되면 상기 학습자의 초기 이해도를 상기 동적 이해도로 조정한다.
상기 학습자 적응형 이러닝 방법은 복수의 연습 문제를 포함하는 학습 영역에 대한 학습자의 평균 동적 이해도를 구하는 단계를 더 포함하고, 상기 평균 동적 이해도를 구하는 단계는 상기 학습자 정보기기에 상기 복수의 연습 문제를 제시하는 단계; 상기 연습 문제 각각에 대한 상기 학습자의 상기 가중치를 파악하는 단계; 파악된 상기 가중치가 '1'인 연습 문제들 각각의 상기 D값을 구하여 합산하는 단계; 및 상기 학습자의 초기 이해도에, 합산된 상기 D값들을 상기 가중치가 '1'인 연습 문제수로 나눈 값을 더하여 상기 평균 동적 이해도를 산출하는 단계를 포함한다.
또한, 본원의 다른 발명에 따른 학습자 적응형 이러닝 방법은, 교재 관리 DB로부터 특정 학습 영역별, 교재별 학습자 수를 추출하는 단계; 학습 이해도 관리 DB로부터 학습자의 상기 교재에 대한 학습 이해도를 수집하는 단계; 특정 교재를 학습한 전체 학습자의 이해도의 합을 상기 전체 학습자의 수로 제산하여 교재별 학습자의 이해도 평균값을 계산하는 단계; 및 상기 교재별 학습자의 이해도 평균값을 대소별로 분류하여 순위를 결정하고, 상기 순위를 교재의 동적 평판도로 결정하는 단계를 포함한다.
또한, 본원의 다른 발명에 따른 학습자 적응형 이러닝 방법은, 특정 학습자와 특정 학습 영역을 지정하는 단계; 학습 이력 관리 DB로부터 상기 특정 학습 영역에 사용된 교재를 확인하여, 교재 관리 DB로부터 상기 특정 학습 영역에 제공된 교재 데이터를 취합하는 단계; 학습자 관리 DB로부터 교재별 학습자 데이터를 취합하는 단계; 학습자 이해도 관리 DB로부터 학습 영역별로 제공된 교재별 학습자의 이해도를 추출하는 단계; 상기 학습자별 이해도 평균값을 계산하는 단계; 상기 특정 학습자와 비교 학습자 사이의 학습 유사도를 계산하는 단계; 및 상기 특정 학습 영역에서 상기 특정 학습자의 특정 학습 교재에 대한 동적 평판도를 계산하는 단계를 포함한다.
바람직하게는 상기 학습 유사도를 계산하는 단계는 각 교재별 학습자 이해도에서 각 학습자의 이해도 평균값을 감산하여 이해도 특이값을 계산하는 단계; 상기 특정 학습자의 학습 교재수를 구하는 단계; 상기 특정 학습자의 학습 교재에 대하여 교재별 상기 특정 학습자와 상기 비교 학습자의 이해도 특이값의 곱을 합산(N)하는 단계; 및 상기 특정 학습자의 학습 교재에 대하여 교재별 상기 특정 학습자와 상기 비교 학습자의 이해도 특이값의 곱을 합산한 값(N)을 상기 특정 학습자와 상기 비교 학습자의 표준편차의 곱으로 제산하여, 상기 특정 학습자와 상기 비교 학습자 간의 학습 유사도를 계산하는 단계를 포함한다.
바람직하게는 상기 학습자 적응형 이러닝 방법은 상기 특정 학습자의 이해도 평균값(E)을 계산하는 단계; 상기 특정 학습자와 상기 비교 학습자들간의 상기 학습 유사도 각각을 가산하여, 제1 가산값(F)을 산출하는 단계; 상기 비교 학습자의 이해도 특이값 - 상기 이해도 특이값은 각 교재별 상기 비교 학습자의 이해도에서 상기 비교 학습자의 이해도 평균값을 감산한 값임 - 과 상기 비교 학습자에 대한 상기 학습자 유사도를 곱하는 계산을 전체 비교 학습자에 걸쳐 각각 행하고, 그것을 가산하여 제2 가산값(G)을 산출하는 단계; 상기 제2 가산값(G)을 상기 제1 가산값(F)으로 제산한 평판 편차값(H)을 구하는 단계; 및 상기 특정 학습자의 이해도 평균값(E)과 상기 평판 편차값(H)을 가산하여 상기 특정 학습자의 상기 특정 학습 교재에 대한 동적 평판도(I)를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 다음과 같은 효과가 있다.
1. 학습자별 학습 목표에 따라, 학습자의 이해도와 학습 목표에 적합한 학습 컨텐츠를 교재로 제공할 수 있는 학습자 맞춤형 이러닝이 가능하다.
2. 학습자의 이해도에 따라 문제의 난이도를 조절하여, 학습자별로 학습 환경이 동적으로 적용되는 학습자 적응형 이러닝이 가능하다.
3. 단순히 문제 풀이를 통해 정오답을 체크하고 정오답율에 따라 학습 단계를 진행하는 종래의 방식에서 탈피하여, 학습을 통해 변화되는 학습자의 이해도를 동적으로 파악하고, 변화되는 학습자의 이해도에 따라 새로운 단계의 학습이 진행될 수 있다.
4. 비디오 중심의 교재가 주축이 되는 종래의 이러닝 방식에서 벗어나, 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등의 다양한 멀티미디어 기반의 교재를 제공함으로써 학습자에게 흥미를 부여하는 이러닝이 가능하다.
5. 이러닝 환경을 이용하면서도, 학습자의 개별 수준에 따라 학습이 진행되는 오프라인 학습 효과를 얻을 수 있다.
6. 학습자의 이해도에 적합한 교재를 교재의 평판도 계산에 따라 학습자에게 추천할 수 있어 학습자는 학습자별 학습 목표에 따라 학습자의 이해도와 학습목표에 적합한 최적의 교재를 제공받을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 시스템을 이용한 이러닝 학습 제공 흐름을 간략하게 나타내는 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 시스템을 나타내는 블럭도,
도 3은 교재 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 4는 학습자 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 5는 학습 이력 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 6은 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 7은 학습 이해도 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 8은 학습 평가 성적 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 9는 문제은행 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 10은 학습 과정 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 11은 도 2의 이러닝 시스템을 이용한 이러닝 방법을 나타내는 흐름도,
도 12는 학습 목표 및 과정 설정 단계를 나타내는 흐름도,
도 13은 학습 목표에 따른 러닝맵 및 교재 작성 과정을 나타내는 도면,
도 14a 및 도 14b는 학습 영역과 학습 단위의 집합에 대한 실시 예를 나타내는 도면,
도 15는 G=(U,E)로 표현되는 수학적 러닝맵을 그림으로 나타낸 도면,
도 16a 및 도 16b는 멀티미디어 교재의 예를 나타내는 도면,
도 17은 학습자의 초기 이해도를 평가하는 방법을 나타내는 도면,
도 18은 학습 목표에 따른 교재 제공 과정을 설명하기 위한 도면,
도 19는 교재 평판도 및 문제 난이도 관리부를 통해 학습 교재에 부여하는 평판도 및 난이도를 설명하기 위한 도면,
도 20은 교재의 초기 평판도를 부여하는 방법을 나타내는 도면,
도 21은 문제 제공 과정과 문제 이용 과정을 통한 문제은행 DB 구축을 도식화한 도면,
도 22는 난이도 계산 방법을 설명하기 위한 도면,
도 23은 문제에 동적 난이도를 부여하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면,
도 24는 동적 난이도 추출 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 25는 학습자의 이해도를 동적으로 조정하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면,
도 26은 동적 이해도 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 27은 학습자에게 교재를 추천하기 위한 과정을 나타내는 흐름도,
도 28은 교재 통계 데이터의 예를 나타내는 도면,
도 29는 학습자의 이해도에 따라 난이도가 조절된 문제를 제공하는 과정을 나타내는 흐름도,
도 30은 학습 이력 관리부에 의한 학습자의 학습 이력 관리 과정의 일 예를 나타내는 흐름도,
도 31은 학습자의 학습 태도를 분석하고 관리하는 과정을 나타내는 흐름도,
도 32는 본 발명의 일 실시 예에 따른 교재 평판도 관리 DB의 속성을 예시한 데이터 모델,
도 33은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 학습자의 학습 이력을 고려하지 않은 학습 교재의 동적 평판도 측정 흐름도,
도 34는 도 33에 도시된 동적 평판도 측정 흐름도에 따라 계산된 동적 평판도 예시 테이블,
도 35는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 학습자의 학습 이력을 고려한 학습 교재의 동적 평판도 측정 흐름도,
도 36은 교재별 학습자 데이터를 행(X축), 열(Y축)로 하는 테이블 예시도,
도 37은 본 발명의 일 실시 예에 따른 특정 학습자와 비교 학습자 사이의 학습 유사도 계산을 위한 흐름도,
도 38은 이해도 특이값 테이블 예시도,
도 39는 소정 학습 영역의 학습 이력 관리 DB와 학습 이해도 관리 DB에서 학습자와 학습 교재 관계를 나타내는 이해도 관련 테이블 예시도,
도 40은 도 39의 테이블을 이용하여 도 38의 이해도 특이값 테이블을 채운 예시도, 및
도 41은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 특정 학습자의 특정 교재에 대한 동적 평판도를 계산하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 시스템을 나타내는 블럭도,
도 3은 교재 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 4는 학습자 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 5는 학습 이력 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 6은 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 7은 학습 이해도 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 8은 학습 평가 성적 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 9는 문제은행 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 10은 학습 과정 관리 DB의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면,
도 11은 도 2의 이러닝 시스템을 이용한 이러닝 방법을 나타내는 흐름도,
도 12는 학습 목표 및 과정 설정 단계를 나타내는 흐름도,
도 13은 학습 목표에 따른 러닝맵 및 교재 작성 과정을 나타내는 도면,
도 14a 및 도 14b는 학습 영역과 학습 단위의 집합에 대한 실시 예를 나타내는 도면,
도 15는 G=(U,E)로 표현되는 수학적 러닝맵을 그림으로 나타낸 도면,
도 16a 및 도 16b는 멀티미디어 교재의 예를 나타내는 도면,
도 17은 학습자의 초기 이해도를 평가하는 방법을 나타내는 도면,
도 18은 학습 목표에 따른 교재 제공 과정을 설명하기 위한 도면,
도 19는 교재 평판도 및 문제 난이도 관리부를 통해 학습 교재에 부여하는 평판도 및 난이도를 설명하기 위한 도면,
도 20은 교재의 초기 평판도를 부여하는 방법을 나타내는 도면,
도 21은 문제 제공 과정과 문제 이용 과정을 통한 문제은행 DB 구축을 도식화한 도면,
도 22는 난이도 계산 방법을 설명하기 위한 도면,
도 23은 문제에 동적 난이도를 부여하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면,
도 24는 동적 난이도 추출 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 25는 학습자의 이해도를 동적으로 조정하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면,
도 26은 동적 이해도 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 27은 학습자에게 교재를 추천하기 위한 과정을 나타내는 흐름도,
도 28은 교재 통계 데이터의 예를 나타내는 도면,
도 29는 학습자의 이해도에 따라 난이도가 조절된 문제를 제공하는 과정을 나타내는 흐름도,
도 30은 학습 이력 관리부에 의한 학습자의 학습 이력 관리 과정의 일 예를 나타내는 흐름도,
도 31은 학습자의 학습 태도를 분석하고 관리하는 과정을 나타내는 흐름도,
도 32는 본 발명의 일 실시 예에 따른 교재 평판도 관리 DB의 속성을 예시한 데이터 모델,
도 33은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 학습자의 학습 이력을 고려하지 않은 학습 교재의 동적 평판도 측정 흐름도,
도 34는 도 33에 도시된 동적 평판도 측정 흐름도에 따라 계산된 동적 평판도 예시 테이블,
도 35는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 학습자의 학습 이력을 고려한 학습 교재의 동적 평판도 측정 흐름도,
도 36은 교재별 학습자 데이터를 행(X축), 열(Y축)로 하는 테이블 예시도,
도 37은 본 발명의 일 실시 예에 따른 특정 학습자와 비교 학습자 사이의 학습 유사도 계산을 위한 흐름도,
도 38은 이해도 특이값 테이블 예시도,
도 39는 소정 학습 영역의 학습 이력 관리 DB와 학습 이해도 관리 DB에서 학습자와 학습 교재 관계를 나타내는 이해도 관련 테이블 예시도,
도 40은 도 39의 테이블을 이용하여 도 38의 이해도 특이값 테이블을 채운 예시도, 및
도 41은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 특정 학습자의 특정 교재에 대한 동적 평판도를 계산하기 위한 흐름도이다.
상기 목적 외에 본 발명의 다른 목적 및 이점들은 첨부 도면을 참조한 본 발명의 바람직한 실시 예에 대한 설명을 통하여 명백하게 드러나게 될 것이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도 1 내지 도 31을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.
이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 시스템을 이용한 이러닝 학습 제공 흐름을 간략하게 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 이러닝 시스템(200)은 정보기기들(100 : 100-1, 100-2, 100-3, … , 100-N)과 네트워크를 통해 상호 연결되어 정보기기들(100)에 이러닝 학습을 제공하게 된다.
학습자 적응형 이러닝이란 학습자의 이해도에 맞추어 난이도가 조절된 학습을 제공하는 컴퓨터 원용 교육 시스템을 의미한다. 보다 구체적으로는 학습자의 속성, 즉 학습자의 이해도(학습 성취도), 학습 교재의 평판도, 문제별 난이도, 학습자의 학습 이력 관리 등을 통해 학습자별로 적합한 학습이 가능하도록 하는 학습 방식이다.
정보기기(100)는 학습자들이 본 발명의 이러닝 시스템(200)으로부터 이러닝 학습을 제공받기 위하여 사용하는 기기로서, 거치형 기기뿐만 아니라, 휴대용 기기도 가능하며, 네트워크를 통해 이러닝 시스템(200)에 접속할 수 있는 기기임과 동시에 디스플레이 화면을 구비한 기기라면 어느 것이든지 사용 가능하다.
예컨대, 정보기기(100)로는 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 넷북 등의 컴퓨터는 물론이고, 휴대폰, PDA, 네비게이션, PMP, MP3 플레이어 등을 비롯하여, IPTV 등 다양한 기기가 사용될 수 있다.
아울러, 본 발명에서는 정보기기(100)와 이러닝 시스템(200)이 데이터를 송수신할 수 있다면, 어떠한 네트워크 연결 방식이라도 사용 가능하며, 그 방식 및 통신 프로토콜에 대한 제한도 없다. 따라서, 정보기기들(100) 및 이러닝 시스템(200)은 네트워크에 유선 또는 무선을 포함하여 다양한 방식으로 연결 가능하다.
한편, 도 1의 일 실시 예에서는 학습자 적응형 이러닝 시스템 자체가 서버의 기능을 수행하면서, 학습자의 정보기기와 네트워크 통신을 통해 데이터를 송수신하지만, 본 발명의 학습자 적응형 이러닝 시스템은 다양한 형태로 적용 가능하다.
다른 실시 예에서, 본 발명의 학습자 적응형 이러닝 시스템은 정보기기와 일체화되어 구성될 수 있다. 즉, 학습자의 정보기기 내에 학습자 적응형 이러닝 시스템을 구성함으로써, 학습자별 이러닝 시스템을 구현할 수 있다.
또 다른 실시 예에서는 학습자 적응형 이러닝 시스템이 학습자의 정보기기와 이러닝 서버로 구성될 수 있다. 이 경우, 학습자 정보기기에는 이러닝을 제어하기 위한 구성 요소들이 설치되며, 이러닝 서버에는 학습자 정보기기에 이러닝 관련 정보 및 컨텐츠들을 제공하기 위한 구성 요소들이 설치될 수 있다.
이하에서는, 도 1에 도시된 본 발명의 학습자 적응형 이러닝 시스템(200)에 대하여, 본격적으로 상세하게 설명하도록 한다.
또한, 도 1에 도시된 형태를 기본으로 설명하되, 상술한 바와 같은 다양한 실시 예들에 대해서도 함께 부가적으로 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 학습자 적응형 이러닝 시스템(200)을 나타내는 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 이러닝 시스템(200)은 관리 수단으로서 교재 관리부(210), 학습자 관리부(220), 학습 이력 관리부(230), 교재 평판도 및 문제 난이도 관리부(240), 학습 이해도 관리부(250), 학습 평가 성적 관리부(260), 문제은행 관리부(270), 및 학습 과정 관리부(280)를 포함하고, 데이터베이스 수단으로서 교재 관리 DB(211), 학습자 관리 DB(221), 학습 이력 관리 DB(231), 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241), 학습 이해도 관리 DB(251), 학습 평가 성적 관리 DB(261), 문제은행 DB(271), 및 학습 과정 관리 DB(281)를 포함하여 구성된다.
먼저, 교재 관리부(210)는 학습에 필요한 교육 컨텐츠를 포함하는 교재를 작성하고, 작성된 교재 데이터를 교재 관리 DB(211)에 저장하여, 유지 및 관리한다.
도 3은 교재 관리 DB(211)의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면으로서, 도 3을 참조하면 교재별 각종 정보, 예컨대 교재 ID, 작성자, 작성일자, 수정일자, 학습 영역, 교재 유형, 평판도 등이 교재 관리 DB(211)에 저장될 수 있다.
학습자 관리부(220)는 학습자의 기본 정보를 학습자 관리 DB(221)에 등록 및 저장하고, 관리한다.
도 4는 학습자 관리 DB(221)의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면으로서, 도 4를 참조하면 학습자별 각종 정보, 예컨대 이름, 소속, 주민등록번호, 학습 등록일, 학습 개시일, 학습 영역 등이 학습자 관리 DB(221)에 저장될 수 있다.
학습 이력 관리부(230)는 학습자의 학습에 관한 전체 이력을 정리하여 학습 이력 관리 DB(231)에 저장하고, 가공 및 관리한다.
도 5는 학습 이력 관리 DB(231)의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면으로서, 도 5를 참조하면 학습자별 학습 이력에 대한 각종 정보, 예컨대 이름, 소속, 학습 개시일, 학습 종료일, 학습 영역, 학습 일시, 초기 이해도, 현재 이해도, 성적 순서 등이 학습 이력 관리 DB(231)에 저장될 수 있다.
즉, 학습 이력 관리부(230)는 학습자가 특정 학습 영역에 대한 학습을 언제 개시하여 종료하였으며, 해당 학습을 수행하기 전의 이해도(초기 이해도)가 어떠하고, 학습을 수행한 이후의 이해도(현재 이해도)가 어떠한지 등에 대한 정보를 학습 이력 관리 DB(231)에 저장한다.
교재 평판도 및 문제 난이도 관리부(240)는 학습자의 교재에 대한 평판도 및 문제의 난이도를 평가하여, 평가 정보를 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241)에 저장하고, 관리한다.
이러한 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241)와 교재 평판도 및 문제 난이도 관리부(240)는 도면에 도시된 바와 같이 일체화되어 구성될 수도 있고, 교재 평판도 관리 DB, 문제 난이도 관리 DB가 분리되고, 교재 평판도 관리부, 문제 난이도 관리부가 분리 형성될 수도 있다.
도 6은 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241)의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면으로서, 도 6을 참조하면 교재 평판과 문제의 난이도에 대한 각종 정보, 예컨대 교재 ID, 문제 ID, 학습 영역, 학습 범위, 교재 기술, 문제 기술, 초기 평판도, 초기 난이도, 현재 평판도, 현재 난이도 등이 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241)에 저장될 수 있다.
여기서, 초기 평판도란 교재 생성시 책정된 교재의 평판도로서, 교재 평가를 통해 평판도가 달라질 수 있으며, 동적으로 달라진 교재의 평판도가 현재 평판도이다. 마찬가지로, 초기 난이도란 문제 작성시 책정한 문제의 난이도로서, 학습자의 오답률 등을 통해 문제 난이도가 달라질 수 있으며, 동적으로 달라진 문제의 난이도가 현재 난이도이다.
학습 이해도 관리부(250)는 학습자의 학업 성취도를 학습 이해도로 평가하여 학습자별 학습 이해도를 학습 이해도 관리 DB(251)에 저장하고, 관리한다.
도 7은 학습 이해도 관리 DB(251)의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면으로서, 도 7을 참조하면 학습자별 학습 이해도에 대한 각종 정보, 예컨대 학습자 이름, 학습 개시일, 학습 영역, 학습 범위, 초기 이해도, 현재 이해도, 이해도를 측정한 테스트 문제 ID 등이 학습 이해도 관리 DB(251)에 저장될 수 있다.
학습 평가 성적 관리부(260)는 학습 평가를 수행한 학습자의 성적을 학습 평가 성적 관리 DB(261)에 저장하고, 관리한다.
도 8은 학습 평가 성적 관리 DB(261)의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면으로서, 도 8을 참조하면 학습 평가 성적에 대한 각종 정보, 예컨대 학습자 이름, 학습 개시일, 학습 영역, 학습 범위, 최종 시험일, 성적 순위, 현재 이해도, 초기 이해도 등이 학습 평가 성적 관리 DB(261)에 저장될 수 있다.
문제은행 관리부(270)는 학습자 이해도를 측정하기 위한 테스트 문제를 비롯하여 학습에 필요한 문제들을 입력하여 문제은행 DB(271)에 저장하고, 관리한다.
도 9는 문제은행 DB(271)의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면으로서, 도 9를 참조하면 문제에 대한 각종 정보, 예컨대 문제 ID, 출제일, 출제자, 저작권 여부, 초기 난이도, 평균 난이도, 최고 점수, 최저 점수 등이 문제은행 DB(271)에 저장될 수 있다.
학습 과정 관리부(280)는 특정 학습에 대한 학습 과정을 러닝맵으로 작성하여 학습 과정 관리 DB(281)에 저장하고, 관리한다.
도 10은 학습 과정 관리 DB(281)의 속성 데이터를 테이블 형식으로 예시한 도면으로서, 도 10을 참조하면, 학습 과정에 대한 각종 정보, 예컨대 학습 영역, 학습 범위, 대상, 교재 ID, 교재 유형, 테스트 문제 ID 등이 학습 과정 관리 DB(281)에 저장될 수 있다.
도 3 내지 도 10에 도시된 바와 같은 속성 데이터는 RDF(Resource Description Framwork) 등의 용어를 사용하는 검색 시스템에서는 메타데이터라고 할 수 있다.
상기 관리 수단들은 C 언어, JAVA 언어 등 다양한 언어 환경을 이용하여 소프트웨어로 구성될 수 있으며, 도 2의 일 실시 예에서는 상기와 같은 관리 수단과 데이터베이스(DB)들이 세부 기능별로 구분되어 있으나, 교재 평판도 및 문제 난이도 관리부(230)와 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(231)에서 예시한 바와 같이, 기능에 따라 구분 또는 통합되어 구성될 수 있고, 상기 DB들을 관계형 DB 등으로 구현하여 웹 DB화하는 경우, 웹 기반 이러닝 시스템으로 제공 가능하다.
한편, 도 2에 도시된 바와 같은 관리 수단 및 데이터베이스 수단들은 학습자 적응형 이러닝 시스템의 구현 형태에 따라 설치 위치가 지정될 수 있다.
본 발명의 학습자 적응형 이러닝 시스템이 서버로서의 기능을 수행하는 도 1과 같은 일 실시 예, 또는 정보기기와 일체화되어 구성되는 다른 실시 예에서는 도 2의 구성 요소들이 모두 같은 위치에 설치될 수 있다. 즉, 도 1의 실시 예에서는 도 2의 구성 요소들이 모두 서버 내에 설치되며, 정보기기가 곧 이러닝 시스템으로 구성되는 실시 예에서는 도 2의 구성 요소들이 모두 학습자의 정보기기 내에 설치될 수 있다.
반면, 본 발명의 학습자 적응형 이러닝 시스템이 학습자 정보기기와 이러닝 서버로 구성되는 또 다른 실시 예의 경우에는 구성 요소의 각 기능에 따라 학습자 정보기기 및 이러닝 서버에 설치되는 구성 요소들이 각각 구분될 수 있다.
예컨대, 학습 영역 관리부(230), 교재 평판도 및 문제 난이도 관리부(240), 학습 이해도 관리부(250), 학습 평가 성적 관리부(260), 및 학습 과정 관리부(280) 등의 구성은 학습자 정보기기에 설치되고, 교재 관리부(210), 교재 관리 DB(211), 학습 이력 관리 DB(231), 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241), 학습 이해도 관리 DB(251), 학습 평가 성적 관리 DB(261), 문제은행 DB(271), 학습 과정 관리 DB(281) 등의 구성은 이러닝 서버에 설치될 수 있다.
도 11은 상술한 이러닝 시스템(200)을 통한 이러닝 방법을 나타내는 흐름도이며, 도 12 내지 도 31은 본 발명의 이러닝 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이러닝 방법에 대해서는 도 2에 도시된 각 구성 요소들의 기능을 기반으로 설명하도록 하며, 따라서 후술하는 이러닝 방법은 도 1과 같은 일 실시 예에서 뿐만 아니라, 상술한 본 발명의 다른 실시 예들에서도 동일하게 적용된다.
먼저, 학습자가 이러닝을 수행하기 위하여, 이러닝 시스템(200)에서 제공하는 웹페이지 또는 프로그램 화면에 접속하여 학습자 등록을 진행한다(S1101).
이때, 이러닝 시스템(200)은 학습자에게 등록 포맷을 제시하게 되고, 학습자가 등록 포맷에 따라 정보를 입력하면, 학습자 관리부(220)를 통해 학습자 정보가 학습자 관리 DB(221)에 등록되어 저장된다.
다음으로, 학습자가 학습하기 원하는 학습 목표 및 과정을 설정한다(S1102).
구체적으로, 도 12를 참조하면 먼저 학습 과정 관리부(280)를 통해 학습자에게 학습 과정 관리 DB(281)에 저장된 학습 목표들을 제시하고, 학습자가 희망하는 학습을 선택하면, 해당 학습에 대한 내용을 러닝맵으로 제시한다(S1201). 러닝맵이란, 학습 영역에 따라 학습 진행 과정과 그 내용을 순차적으로 나타내는 맵으로서, 학습자는 러닝맵을 확인하고, 희망하는 학습이 맞으면 해당 학습의 러닝맵을 선택 확정함으로써 학습 목표 및 과정을 선택한다(S1202). 여기서, 학습 목표에는 학습자가 도달하고자 하는 목표 이해도값이 포함되어, 학습자가 학습을 수행함으로써 수반되는 이해도 상승을 목표치로 설정할 수 있다. 학습자가 설정한 학습 목표 및 과정은 학습 이력 관리부(230)에 의해 학습 이력 관리 DB(231)에 저장된다(S1203).
도 13은 상기와 같은 과정을 위한, 학습 목표에 따른 러닝맵 및 교재 작성 과정을 나타내는 도면이다.
도 13을 참조하면, 먼저 학습 목표 및 내용별로 학습 영역을 학습 단위의 집합으로 추출하고(S1301), 추출된 학습 단위의 집합으로 교재를 작성한 후(S1302), 학습 단위의 집합에 학습 순서를 부여하여 학습 순서를 설정하고(S1303), 이를 러닝맵으로 정의하여 학습 과정 관리 DB(281)와 교재 관리 DB(211)에 저장한다.
도 14a 및 도 14b는 학습 영역과 학습 단위의 집합에 대한 실시 예를 나타내는 도면이다.
도 14a는 학습 목표(G)가 한글 단어 학습인 실시 예로서, 한글 자음 요소(f111) 및 한글 모음 요소(f112)가 학습 단위이며, 각 요소가 모여 한글 자음 집합(f11), 한글 모음 집합(f12)을 이루고, 이들이 합성되어 문자 타입 1(f1)을 이룬다. 마찬가지로 문자 타입 2(f2)는 한글 자음 초성 집합(f13), 한글 모음 집합(f14), 한글 자음 중성 집합(f15) 등으로 구성될 수 있으며, 학습 순서는 f11, f12, f13, f14, f15 순으로 진행된다.
이러한 학습 과정을 통해 학습자는 한글 표기 시스템을 학습할 수 있다.
간략하게 이와 같은 러닝맵은 하기와 같은 수식으로 표현될 수 있다.
여기서, G는 상술한 바와 같이 학습 목표를, U는 학습 단위를, E는 학습 순서를 각각 의미한다. 즉, 학습 목표(G)는 학습 단위(U)와 학습 순서(E)를 이용하여 2차원적으로 표현될 수 있다.
이와 같은 수학적 표현이 가능한 러닝맵을 도입함으로써 본 발명에서는 학습 평가, 교재 관리 및 저장, 학습 이력 관리 등이 간편하고 용이하게 진행될 수 있으며, 학습 이력 정보가 효과적으로 활용될 수 있다.
예를 들어, 한글 자음 집합(f11) 중, 'ㄱ', 'ㄴ', 'ㄷ', 'ㄹ'의 학습을 마치고, 한글 모음 집합(f12) 중, 'ㅏ', 'ㅑ', 'ㅓ', 'ㅕ'의 학습을 완료하여, '가', '갸', '거', '겨', … '라', '랴', '러', '려'까지의 학습을 완료하였다면, 현재 학습 완료된 시점을 상기와 같은 수식으로 표현할 수 있기 때문에, 소프트웨어적으로도 제어가 용이할 뿐만 아니라, 도형적인 표현까지 가능하여, 학습자에게 학습 결과 제시가 용이한 효과가 있다.
또한, 각 학습 요소에서 학습자의 이해도가 낮았던 학습 단위를 패스(Path)로 연결하여 학습 이력 관리 DB(231) 등에 보존하고, 향후에 학습자가 패스 부분을 집중적으로 반복 학습할 수 있도록 학습 이력 정보를 생성할 수 있다.
도 14b는 분수 덧뺄셈에 대한 러닝맵을 나타내는 실시 예로서, 각 숫자는 학습 순서를 의미한다. 이때, 상하위의 개념은 필수 선행 학습을 나타내는 것으로, 배수와 공배수 항목을 학습하기 위해서는 우수와 기수 항목을 필수적으로 선행해야함을 알 수 있다.
도 15는 G=(U,E)로 표현되는 수학적 러닝맵을 그림으로 나타낸 도면으로, 러닝맵을 수학적 표현보다 그림으로 표현함으로써 학습자에게 보다 친근하고 알기 쉽게 학습 과정 및 결과를 전달할 수 있는 효과가 있다.
이때, 교재는 멀티미디어 자료를 이용하여 작성될 수도 있다.
도 16a 및 도 16b는 멀티미디어 교재의 예를 나타내는 도면으로, 도 16a을 참조하면, 교재를 구성하는 컨텐츠가 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등의 멀티미디어 컨텐츠로 구성되어 있다. 여기서, 음성 데이터는 음성 아이콘을 클릭하여 청취할 수 있으며, 동영상은 해당 장면을 클릭하여 시청할 수 있다.
도 16b는 Flex를 사용하여 도 16a 화면을 구현할 수 있도록 프로그래밍된 예시를 나타내고 있다.
이러한 교재는 일반적으로 지식 해설과 연습 문제의 결합으로 구성되며, HTML, XML 등의 웹 서비스 기술을 기반으로 하되 동영상 등의 다양한 형태로 구현되어 학습자의 정보기기(100)에 제공될 수 있다.
아울러, 교재는 XHTML, PHP, JAVA, Flash 언어 등 다양한 언어로 작성 가능하다.
이와 같이 학습 목표 및 과정을 설정한(S1102) 다음, 이러닝 시스템(200)은 학습자에게 해당 학습 과정과 관련된 테스트 문제를 제시하고, 테스트를 실시한다(S1103). 이때, 테스트 문제는 문제은행 관리부(270)에 의해 문제은행 DB(271)에서 추출되어 제시된다.
학습자가 제시된 테스트 문제를 모두 풀면, 채점 과정을 거쳐 학습자의 이해도를 측정한다(S1104). 이때 측정되는 이해도는 학습자의 초기 이해도로서, 학습을 수행하기 전 상태의 학습자 이해도이다.
도 17은 학습자의 초기 이해도를 평가하는 방법을 나타내는 도면으로서, 도 17을 참조하면 먼저 학습자의 성적을 관리하기 위한 학습 평가 성적 관리 DB(261)가 학습 평가 성적 관리부(260)에 의해 구축된다(S1701).
이후, 문제은행 DB(271)로부터 출제된 문제가 학습자에게 제시되어, 테스트가 실시되며(S1702), 채점 과정(S1703)을 거친다. 이어서, 학습자의 초기 이해도 추출 과정이 진행된다(S1704). 구체적으로, 학습자가 정답을 맞춘 문제의 난이도 합계가 계산되며(S1704-1), 계산된 난이도 합계를 전체 문제수로 나누어 난이도 평균(A)을 계산하고(S1704-2), 난이도 평균(A)을 학습자의 초기 이해도로 정의하여(S1704-3) 학습 이해도 관리부(250)를 통해 학습 이해도 관리 DB(251)에 저장한다(S1705).
이러한 과정을 통해 학습자의 초기 이해도가 측정되면(S1104), 학습자의 초기 이해도에 따라 적절한 교재가 학습자에게 자동 제공된다(S1105).
도 18은 학습 목표에 따른 교재 제공 과정을 설명하기 위한 도면으로서, 도 18을 참조하면 모든 교재의 내용은 가지(Branch)를 가진 트리(Tree) 구조, 즉 계층적으로 정의되며, 러닝맵과 동일한 구조로 프로그래밍되어 저장 및 관리된다. 이러한 트리 구조를 가진 교재는 컴퓨터상에서 XML 또는 유사 프로그램 언어로 기술되고, 관련 DB와 학습자의 정보기기(100) 간에 교환 및 공유되어 학습자의 정보기기(100)에 표현된다.
또한, 도 18에서 뿌리(Root)에 해당되는 상위 노드 S로부터 잎(Leaf)에 해당하는 하위 노드에 이르는 특정 패스가 학습 교재 구성을 나타낼 뿐만 아니라, 학습 단위 간의 일정한 의미를 가진다. 즉 상위 및 하위 노드의 연결이 학습 과정의 순서와도 일치된다.
도 18에서 굵은 선이 표시된 패스(Path)는 1 단계에서 학습 영역 f1의 지식 해설 부분을 학습하고 2 단계에서 학습 단위 f12의 지식 해설 부분을 학습한 후, 3 단계에서 연습 문제 e121를 실행하는 일련의 학습 순서를 나타내고 있다. 따라서, 상위 노드에서 하위 노드에 이르는 패스의 선택 여부는 학습이 종료되거나 학습자가 중도에 학습을 중단하는 경우에도 학습 이력 정보로서 학습 이력 관리 DB(231)에 보존되어 유지될 수 있으며, 교재의 구조와 학습 순서, 학습 이력 정보 등을 효과적으로 취득할 수 있도록 하여 효과적 학습이 가능하도록 한다.
예컨대, 도 18을 통해 학습 과정을 표현하는 경우, 학습 과정 패스 중에는 학습자가 가장 빠르게 이해할 수 있는 패스가 존재하기도 할 것이고, 가장 이해가 느린 패스가 존재하기도 할 것이므로, 각각 학습자의 상황에 따라서, 효과적인 학습 과정을 유도하거나 추천할 수 있다.
또한, 본 발명에서는 학습 목표, 내용, 학습 단위가 동일하다 할지라도 다수개의 교재가 제공될 수 있다. 즉, 컨텐츠를 제공하고 교재를 제작하는 저자 또는 업체 등을 다양화함으로써 학습자의 교재 선택 폭을 넓힐 수 있고, 지속적으로 교재들을 평가함으로써, 학습자에게 양질의 교재를 제공할 수 있도록 한다.
도 19는 교재 평판도 및 문제 난이도 관리부(240)를 통해 학습 교재에 부여하는 평판도 및 난이도를 설명하기 위한 도면이다.
학습 교재는 상술한 바와 같이 지식 해설과 연습 문제로 이루어지므로, 교재의 지식 해설 부분에 대해서는 평판도를, 연습 문제 부분에 대해서는 난이도를 부여하며, 교재의 평판도 및 난이도는 각각 초기 평판도, 동적 평판도, 초기 난이도, 동적 난이도로 구분하여 값이 설정된다.
교재의 초기 평판도는 학습자에 의한 평가 이전에 책정되는 값이므로, 가상으로 설정될 수 있고, 연습 문제의 초기 난이도는 교재 작성 시 작성자가 주관 또는 경험에 따라 임의대로 부여하거나, 하기의 도 20과 같은 방법으로 부여할 수 있다.
도 20을 참조하면, 출제 문제를 작성하여(S2001), 문제은행 DB(271)를 구축(S2002)하는 과정에서 출제 문제의 난이도 속성을 정의하는 단계(S2003)가 진행된다.
난이도 속성 정의를 설명하기에 앞서, 문제은행 DB(271)를 구축하는 과정에 대해 도 21을 참조하여 설명하도록 한다.
도 21은 문제 제공 과정과 문제 이용 과정을 통한 문제은행 DB(271) 구축을 도식화한 도면이다.
도 21을 참조하면, 문제 제공자(10)는 문제 편집기(20)를 이용하여 문제를 작성하며, 작성된 문제는 문제은행 플랫폼(30)을 거쳐 문제은행 DB(271)에 저장된다. 한편, 문제 이용자(50)가 문제 검색기(40)의 검색 포맷에 따라 문제를 검색하면, 문제은행 DB(271)에 저장된 문제 중 최적의 문제가 검색되어 문제은행 플랫폼(30)을 거쳐 문제 이용자(50)에게 제공된다.
문제은행 플랫폼(30)의 구조와 이용 환경은 다음과 같다.
문제 제공자(10)는 문제를 입력, 편집하기 위한 문제 편집 프로세서, 예컨대 워드 프로세서 등과 같이, 출제 문제에 관련되는 속성 데이터, 즉 학습 영역, 범위 등을 분류하여 입력 및 저장할 수 있는 인터페이스를 갖춘 문제 편집기(20) 소프트웨어를 이용하여 문제를 출제할 수 있다. 한편, 문제 이용자(50)는 문제 제공자(10)가 출제하여 문제은행 DB(271)에 저장된 문제 중에서 필요로 하는 문제를 검색 및 추출하기 위하여 문제 검색기(40) 소프트웨어를 이용한다. 문제 검색기(40)에는 필요로 하는 문제의 학습 영역, 범위 등 속성 데이터를 입력할 수 있는 인터페이스가 갖추어져 있어, 문제 이용자(50)가 필요로 하는 문제 속성을 간략히 입력하면 문제 검색기(40)는 문제 이용자(50)가 요구하는 최적의 문제를 찾아 제공해주게 된다.
따라서, 본 발명에서의 문제은행 플랫폼(30)은 문제 제공자(10)와 문제 이용자(50)에게 이용의 편의성을 제공하는 유저 인터페이스를 갖춘 소프트웨어로 구성되게 된다. 예를 들어, 문제 제공자(10)가 문제 제공 시 필요로 하는 제공 문제의 속성 데이터를 메타데이터화하고, 문제 이용자(50)가 필요로 하는 이용 문제의 속성 데이터를 메타데이터화하여, 테이블 형식, 또는 선택 형식의 상호 공통 데이터 포맷을 이용하면 간단한 유저 인터페이스 형식으로 편리한 문제은행 플랫폼(30)을 제공할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에서와 같은 문제은행식 이러닝 방법은 학습 영역의 문제를 다양한 문제 제공자(10)로부터 수집할 수 있는 장점 뿐만 아니라, 집단 지성에 의한 문제 공개, 공유, 정보 유통 개념을 가진 차세대 이러닝 시스템의 기반 기술로 사용될 수 있는 장점이 있는 것이다.
다시 도 20에서, 출제 문제에 난이도 속성을 부여하기 위하여, 문제 테스트가 실시된다(S2004). 이어서, 문제 테스트에 대한 채점을 진행하고(S2005), 채점 결과를 통해 난이도를 계산하여(S2006), 문제은행 DB(271)에 저장된 문제의 난이도 속성에 저장·관리한다(S2007).
도 22를 이용하여 난이도 계산 방법을 구체적으로 설명하면, 먼저 문제 테스트를 수행하여 문제별로 정답자수의 합계를 구하고(S2201), 구해진 합계를 전체 수험자수로 나누어 평균값을 계산한(S2202) 후, 1에서 계산된 평균값을 빼면, 초기 난이도가 계산된다(S2203).
예를 들어, 10명의 수험자가 10개의 문제를 푼 경우, 각 문제별로 정답자가 (7명, 6명, 5명, 4명, 7명, 8명, 3명, 2명, 8명, 9명)이라 할 때, 각 문제는 (0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.7, 0.8, 0.3, 0.2, 0.8, 0.9)의 평균값을 가지며, 각각 1에서 평균값을 뺀 수치인 (0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.3, 0.2, 0.7, 0.8, 0.2, 0.1)의 초기 난이도를 가진다. 즉, 본 발명에서는 오답자의 비율을 이용하여 문제의 난이도를 계산하게 되는 것이며, 값이 클수록 오답자가 많아 난이도가 높은 문제임을 알 수 있다.
도 23은 문제에 동적 난이도를 부여하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면이다. 여기서, 동적 난이도란 최초에 부여된 초기 난이도에서 학습자의 수준에 맞게 변경된 현재 시점의 난이도, 즉 현재 난이도를 의미하는 것으로, 동일한 문제라 할지라도 학습자별로 이해도에 따라 난이도가 다를 수 있으며, 동일한 학습자라 할지라도 동일한 문제에 대한 학습 전과 학습 후의 난이도가 다를 수 있다.
도 23을 참조하면, 먼저 학습자가 관련 지식 해설 학습을 수행하도록 한(S2301) 후, 초기 난이도가 부여되어 있는 문제를 테스트로 제시하고(S2302), 채점(S2303)을 진행하여, 동적 난이도를 추출하게 된다(S2304).
도 24는 동적 난이도 추출 방법을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
난이도란 하나의 문제에 부여되는 수치이므로, 동적 난이도 또한 하나의 문제를 통해 추출된다. 즉, 문제은행 DB(271)에서 추출된 문제가 제시되어 문제풀이 테스트가 실시되며(S2401), 테스트 결과를 채점하게 된다(S2405). 채점에 앞서, 해당 문제를 푸는 학습자의 이해도 정보와 해당 문제의 이전 난이도 정보를 취득한다(S2402, S2403). 이전 난이도는 현재의 테스트를 수행하기 전의 문제 난이도로서 초기 난이도일 수도 있다. 이어서, 취득한 학습자의 이해도값에서 해당 문제의 이전 난이도값을 뺀 값(S)을 계산한다(S2404).
이후, 테스트 결과가 채점되면(S2405), 학습자의 이해도와 문제의 이전 난이도를 비교하여 정오답을 체크한다. 이때, 학습자의 이해도가 문제의 이전 난이도보다 높은 경우(S2406), 학습자의 이해도가 문제의 이전 난이도보다 낮은 경우(S2407), 학습자의 이해도와 문제의 이전 난이도가 동일한 경우(S2408)가 발생한다.
이해도란 학습자가 정답을 맞춘 문제의 난이도 평균을 나타내는 수치이므로, 학습자의 이해도 수치는 학습자가 어떠한 난이도의 문제를 풀 수 있는지를 가늠할 수 있는 수치이다. 따라서, 학습자의 이해도와 문제의 난이도를 비교하면, 학습자의 이해도에 비해 난이도가 높은 문제인지 낮은 문제인지를 파악할 수 있게 된다. 즉, 이해도 수치가 난이도 수치보다 높은 경우는 학습자의 이해도가 문제의 난이도보다 높은 것이고, 이해도 수치가 난이도 수치보다 낮은 경우는 학습자의 이해도가 문제의 난이도보다 낮은 것을 의미한다.
먼저, 채점 결과(S2405) 학습자가 자신의 이해도보다 낮은 난이도 문제의 정답을 맞춘 경우(S2406-N), 가중치(W1)로서 '0'이 부여된다(S2410). 즉, 학습자가 당연히 맞춰야할 문제를 맞춘 것이므로 별도의 가중치가 부여되지 않는 것이다. 한편, 학습자가 자신의 이해도보다 낮은 난이도의 문제임에도 불구하고 정답을 틀린 경우(S2406-Y), 가중치(W1)로서 '1'이 부여된다(S2409). 즉, 학습자가 당연히 맞춰야할 문제를 맞추지 못한 것이므로, 해당 문제의 난이도에 가중치를 부여하는 것이다.
반대로, 채점 결과(S2405) 학습자가 자신의 이해도보다 높은 난이도 문제의 정답을 맞춘 경우(S2407-Y), 가중치(W1)로서 '1'이 부여되며(S2409), 학습자가 자신의 이해도보다 높은 난이도 문제의 정답을 틀린 경우(S2407-N), 가중치(W1)로서 '0'이 부여된다(S2410).
그리고, 학습자의 이해도와 문제의 이전 난이도가 동일한 경우(S2408)에는 난이도에 가중치(W1) '0'이 부여되어(S2410), 난이도에 변화를 주지 않는다.
이후, S2404 단계에서 계산된 S값에 부여된 가중치(W1)를 곱하여, T값을 생성한(S2411) 후, T값에 출제 문제의 이전 난이도를 더하여 동적인 난이도, 즉 현재 난이도(V)를 최종적으로 산출하며(S2412), 산출된 현재 난이도(V)는 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241)에 저장된다(S2413).
즉, 가중치(W1)로 '0'이 부여된 경우에는, T값이 '0'이 되므로, 이전 난이도가 그대로 유지되는 것이다.
예를 들어, 학습자 A의 이해도를 '1'이라 하고, 출제 문제의 이전 난이도를 '0.3'이라 할 때, 학습자 A가 출제 문제를 풀었으나 오답을 낸 경우, 학습자 A는 자신의 이해도보다 낮은 난이도의 문제를 틀렸으므로, 가중치(W1)로서 '1'이 부여되고, T값으로 (1-0.3)×1=0.7이 계산되고, 이 0.7을 이전 난이도인 '0.3'에 더한 V값 '1'이 산출됨으로써, 현재 난이도가 '0.3'에서 '1'로 상향 조정된 동적 난이도로 변경된다.
이와 같이, 본 발명에서는 문제의 난이도가 학습자의 이해도에 따라 동적으로 조정되기 때문에, 문제의 난이도가 학습자의 수준과 관계없이 일괄적으로 산정되는 것이 아니라 학습자, 더 나아가 학습자 집단의 이해도에 따라 다양한 난이도의 문제를 제시할 수 있어 학습 효과가 향상된다.
한편 도 15와 같은 단계를 이용하여, 특정 문제에 대한 복수 학습자의 평균 동적 난이도를 구할 수 있다. 보다 상세히 하면, 특정 문제를 푼 학습자들 중 가중치(W1)가 '1'인 학습자들의 S값 합계를 구하고, 이 S값 합계를 가중치(W1)가 '1'인 학습자수로 나누어, 나눈 값을 출제 문제의 이전 난이도에 더하면 특정 문제에 대한 복수 학습자의 평균 동적 난이도를 산출할 수 있게 된다.
예를 들어, 학습자 그룹 B에 속한 학습자 5명 각각의 학습 이해도가 (0.5, 0.7, 0.8, 0.4, 0.6)이고, 이 학습자 그룹 B에 난이도 '0.5'의 문제를 제시하여, 채점 결과 (정답, 오답, 정답, 정답, 오답)인 경우, 가중치(W1)는 각각 (0, 1, 0, 1, 1)이 된다.
그리고, 출제 문제에 대한 각 학습자의 동적 난이도는 (0.5, 0.7, 0.5, 0.6, 0.4, 0.6)으로 조정된다.
이때, 가중치(W1)가 '1'인 학습자수는 모두 3명이고, 이들의 S값 합계는 0.2-0.1+0.1=0.2이므로, 0.2/3을 계산하여 0.07값을 구할 수 있고, 다시 이 값을 이전 난이도인 '0.5'에 더하여, 출제 문제에 대한 학습자 그룹 B의 평균 동적 난이도인 '0.57'을 구할 수 있다. 즉, 출제 문제는 학습자 그룹 B에서 상향 조정된 동적 난이도값을 가지게 된다.
한편, 특정 문제에 대한 학습자의 이해도가 분명하지 않은 경우에는 학습자의 이해도를 '1'로 설정하여 계산하여도 동일한 효과의 동적 난이도를 구할 수 있다.
상기와 같은 과정을 거쳐 학습자 이해도에 적합한 교재가 제공된 이후(S1105), 학습 과정이 진행된다(S1106). 여기서, 학습자의 이해도에 적합한 교재는 이러닝 시스템(200)의 설정에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, 교재에서 지식 해설에 대한 부분은 평판도가 높은 교재를, 연습 문제 부분은 학습자의 이해도와 동일한 난이도 또는 1단계 높은 난이도의 교재가 제공되도록 설정할 수 있다.
학습 과정은 상술한 바와 같이 지식 해설 학습을 진행하고, 연습 문제를 제시하여 풀 수 있도록 하는 방식으로 진행된다. 이후, 학습과 관련하여 테스트를 실시하고(S1107), 문제풀이 채점을 통해 학습자의 동적 이해도를 측정하게 된다(S1108). 테스트는 학습 과정에 포함되는 연습 문제를 이용하여 진행될 수도 있고, 별도의 이해도 테스트 문제를 제시하여 진행될 수도 있다.
도 25는 학습자의 이해도를 동적으로 조정하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면이다. 여기서, 동적 이해도란 상술한 바와 같이 학습을 통해 변화된 학습자의 현재 이해도이다.
도 25를 참조하면, 먼저 도 17을 통해 설명한 바와 같이 학습자의 초기 이해도를 측정한다(S2501). 여기서, 초기 이해도는 최초에 설정된 초기 이해도일 수도 있고, 이전에 설정된 동적 이해도일 수 있다.
이후, 학습자의 이해도에 적합한 교재를 제공하여 학습을 수행하도록 하고(S2502), 학습 결과에 따라 학습자의 동적 이해도를 측정하게 된다(S2503).
도 26은 동적 이해도 측정 방법을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
이해도란 어느 정도 난이도의 문제를 풀 수 있는지에 대한 능력 수치이므로, 동적 이해도 또한 문제풀이를 통해 측정된다. 즉, 문제은행 DB(271)에서 추출된 문제가 제시되어 문제풀이 테스트가 실시되며(S2601), 테스트 결과를 채점하게 된다(S2605). 채점에 앞서, 이해도를 측정하고자 하는 학습자의 이전 이해도 정보와 문제풀이에 사용되는 문제의 난이도 정보를 취득한다(S2602, S2603). 이어서, 현재 제시된 문제의 난이도에서 학습자의 이전 이해도값을 뺀 값(D)을 계산한다(S2604). 여기서, 학습자의 이전 이해도는 현재의 테스트를 수행하기 전 학습자의 이해도로서, 상술한 바와 같이 초기 이해도 또는 이전 설정된 동적 이해도일 수 있다.
이후, 테스트 결과가 채점되면(S2605), 학습자의 이전 이해도와 문제의 난이도를 비교하여 정오답을 체크한다. 이때, 학습자의 이전 이해도가 문제의 난이도보다 높은 경우(S2606), 학습자의 이전 이해도가 문제의 난이도보다 낮은 경우(S2607), 학습자의 이전 이해도와 문제의 난이도가 동일한 경우(S2608)가 발생한다.
먼저, 채점 결과(S2605) 학습자가 자신의 이전 이해도보다 낮은 난이도 문제의 정답을 맞춘 경우(S2606-N), 가중치(W2)로서 '0'이 부여된다(S2610). 즉, 학습자가 당연히 맞춰야할 문제를 맞춘 것이므로 별도의 가중치가 부여되지 않는 것이다. 한편, 학습자가 자신의 이전 이해도보다 낮은 난이도의 문제임에도 불구하고 정답을 틀린 경우(S2606-Y), 가중치(W2)로서 '1'이 부여된다(S2609). 즉, 학습자가 당연히 맞춰야할 문제를 맞추지 못한 것이므로, 학습자의 이해도에 변수가 발생하는 것이다.
반대로, 채점 결과(S2605) 학습자가 자신의 이전 이해도보다 높은 난이도 문제의 정답을 맞춘 경우(S2607-Y), 가중치(W2)로서 '1'이 부여되며(S2609), 학습자가 자신의 이전 이해도보다 높은 난이도 문제의 정답을 틀린 경우(S2607-N), 가중치(W2)로서 '0'이 부여된다(S2610).
그리고, 학습자의 이전 이해도와 문제의 난이도가 동일한 경우(S2608)에는 난이도에 가중치(W2) '0'이 부여되어(S2610), 난이도에 변화를 주지 않는다.
이후, S2604 단계에서 계산된 D값에 가중치(W2)를 곱하여, X값을 생성한(S2611) 후, 학습자의 이전 이해도값에 X값을 더하여 동적인 이해도, 즉 현재 이해도(Z)를 최종적으로 산출하며(S2612), 산출된 현재 이해도(Z)는 이해도 관리 DB(251)에 저장된다(S2613).
즉, 가중치(W2)로 '0'이 부여된 경우에는, X값이 '0'이 되므로, 이전 이해도가 그대로 유지되는 것이다.
예를 들어, 학습자 C의 이전 이해도가 '0.4'이고, 출제 문제의 난이도를 '0.6'이라 할 때, 학습자 C가 출제 문제를 풀어 정답을 맞춘 경우, 학습자 C가 자신의 이해도보다 높은 난이도의 문제를 맞추었으므로, 가중치(W2)로서 '1'이 부여되고, X값으로 (0.6-0.4)×1=0.2가 계산되고, 이 0.2를 이전 이해도인 '0.4'에 더한 Z값 '0.6'이 산출됨으로써, 현재 이해도가 '0.4'에서 '0.6'으로 상향된 동적 이해도로 조정된다.
이와 같이, 본 발명에서는 학습자의 이해도가 문제의 난이도에 따라 동적으로 조정되기 때문에, 학습자의 이해도가 단순히 정오답율에 의존하는 것이 아니라 학습 수행 결과에 따라 계속해서 조정되기 때문에, 학습자의 이해도에 적합한 교재를 제공할 수 있어 학습 효과가 향상된다.
한편 도 26과 같은 단계를 이용하여, 다수의 출제 문제를 포함하는 학습 영역 전체에 대한 학습자의 평균 동적 이해도를 구할 수 있다. 보다 상세히 하면, 학습자가 푼 복수 문제들 중 가중치(W2)가 '1'인 문제들의 D값 합계를 구하고, 이 D값 합계를 가중치(W2)가 '1'인 문제수로 나누어, 나눈 값을 학습자의 이전 이해도에 더하면 복수 문제에 대한 학습자의 평균 동적 이해도를 산출할 수 있게 된다. 본 발명의 이러닝에서는 학습자의 전반적인 이해도를 기반으로 학습이 진행되는 것이 효과적이기 때문에, 이와 같은 평균 이해도를 산출하는 것이 필수적이다.
예를 들어, '0.5'의 이해도를 가진 학습자 E가 각각 (0.5, 0.7, 0.8, 0.4, 0.6)의 난이도를 가진 5 문제를 풀어, 채점 결과 (정답, 오답, 정답, 정답, 오답)인 경우, 가중치(W2)는 각각 (0, 0, 1, 0, 0)이 된다.
그리고, 각 출제 문제에 대한 학습자 E의 동적 이해도는 (0.5, 0.5, 0.8, 0.5, 0.5)으로 조정된다.
이때, 가중치(W2)가 '1'인 문제수는 모두 1개이고, 이 D값은 0.3이므로, 0.3/1을 계산하여 0.3값을 구할 수 있고, 다시 이 값을 이전 이해도인 '0.5'에 더하여, 학습자 E의 평균 동적 이해도인 '0.8'을 구할 수 있다. 즉, 학습자 E는 난이도가 높은 문제의 정답을 맞춤으로써 상향 조정된 동적 이해도값을 가지게 된다.
한편, 상술한 학습 이해도와 난이도는 각각 0 내지 1 사이의 값으로 정의되나, 값의 분포에 따라 수치를 그룹화하여 언어적 표현으로 재설정함으로써 학습자가 보기 쉬운 형태로 제공할 수 있다. 예컨대, 0 내지 1 사이의 값을 5 단계로 구분하여, '아주 낮음', '낮음', '보통', '높음', '아주 높음' 또는 '아주 어려움', '어려움', '보통', '쉬움', '아주 쉬움' 등으로 표현할 수 있다.
아울러, 학습 이해도와 문제 난이도를 계산함에 있어서는 20명, 20문제의 표본을 통해 산출하는 것이 바람직하며, 측정을 반복하여 실행할수록 변별력이 높아지는 효과가 있다.
다시 도 11에서, 학습자의 동적 이해도 측정(S1108) 결과, 학습 이해도가 최초에 학습자가 설정한 학습 목표에 도달했는지를 체크하고(S1109), 학습자의 이해도가 목표에 도달한 경우(S1109-Y), 해당 학습 목표가 달성된 것이므로, 학습자의 학습 계속 선택 여부에 따라(S1111) 다음 학습 목표 및 과정을 설정하거나(S1102), 학습을 종료한다.
한편, 학습자의 이해도가 목표에 도달하지 못한 경우(S1109-N), 해당 학습 목표를 달성하지 못한 것이므로, 학습자의 학습 계속 선택 여부에 따라(S1110) 학습자의 이해도에 맞는 교재 제공을 통해 학습을 진행하거나(S1105), 학습을 종료한다.
이와 같은 과정을 거친 학습자의 학습 이력은 학습 이력 관리 DB(231)에 모두 저장되어, 학습자가 학습을 종료한 이후에도 저장된 학습 이력 정보를 통해 연계성있는 학습이 가능하도록 한다.
도 27은 학습자에게 교재를 추천하는 과정에 대한 일 실시 예를 구체적으로 나타내는 흐름도이다.
도 27을 참조하면, 먼저 복수 학습자의 이해도 통계 데이터를 학습 이해도 DB(251)로부터 수집하여(S2701), 학습 이해도가 상위 그룹인 학습자들을 추출한다(S2702). 이때, 상위 그룹의 추출은 설정된 기준에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, 상위 그룹 10%의 학습자들을 추출하거나, 30%의 학습자들을 추출할 수 있다. 이어서, 추출된 상위 그룹 학습자들이 어떠한 교재 및 학습 과정(목표, 내용)으로 학습을 진행하였는지를 교재 관리 DB(211)로부터 추출하여, 교재 통계 데이터를 작성한다(S2703). 이러한 통계 데이터는 교재에 대한 평판도로서 이용될 수 있으며, 이러닝 시스템(200)은 평판도가 높은 교재들을 학습자에게 추천하게 된다(S2704).
예를 들어, 도 28과 같은 통계 데이터가 작성된 경우, 성적 순위가 1, 2위인 김○○, 이○○ 학습자가 토익 900점, 토익 단어 습득을 목표로 ○○○ 교재를 선택하였으므로, 학습자가 토익 단어에 가장 평판도가 높은 교재의 추천을 의뢰하는 경우, 이러닝 시스템(200)은 ○○○ 교재를 추천하게 된다.
도 29는 학습자의 이해도에 따라 난이도가 조절된 문제를 제공하는 과정에 대한 일 실시 예를 구체적으로 나타내는 흐름도이다.
도 29를 참조하면, 먼저 특정 학습자가 지정된 후(S2901), 학습 이해도 DB(251)로부터 제공된 학습자 이해도를 참조하고(S2902), 지정된 학습자의 이해도에 대응되는 문제를 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241)로부터 참조한다(S2903). 이러한 참조 내용을 통해 학습자의 이해도 대비 난이도를 비교한 후(S2904), 학습자에게 알맞는 난이도의 문제를 문제은행 DB(271)로부터 추출하여, 학습자에게 제공한다(S2905).
도 30은 학습 이력 관리부(220)에 의한 학습자의 학습 이력 관리 과정의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 30을 참조하면, 학습 이력 관리부(220)는 먼저 이러닝 시스템(200)에 접속한 학습자의 상황을 실시간으로 수집하여 통계를 수집하고, 수집된 통계를 학습 이력 관리 DB(231)에 저장한다(S3001). 아울러, 학습 이력 관리부(220)는 학습 교재별로 어떠한 학습자가 어떠한 학습을 진행하고 있는에 대한 정보를 수집(S3002)한 통계와 학습자별 학습 상황, 예컨대 학습 시간대, 교재 집중도, 학습 이력 등의 데이터를 수집(S3003)한 통계를 학습 이력 관리 DB(231)에 저장하고, 관리함으로써 시시각각 변화하는 학습자의 학습 상황에 대응할 수 있는 이러닝 시스템(200)을 구현하게 된다.
도 31은 추가적으로 학습자의 학습 태도를 분석하고 관리하는 과정에 대한 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 31을 참조하면, 먼저 각 학습자의 시간대별 학습량, 예컨대 1일, 1주, 1개월 단위의 학습량과 학습 시간 통계를 수집하고(S3101), 학습자의 이해도 변화 추이 통계를 수집한다(S3102). 그리고, 수집된 정보를 통해 학습량, 학습 시간 대비 이해도의 변화 추이를 비교하고(S3103), 비교 데이터를 시각화하여(S3104), 학습자 학습 정보로 제공한다(S3105). 예를 들어, 학습자가 학습한 시간대, 요일 등과 이해도를 결합하여, 학습자에게 어느 학습 방법이 가장 효과적인지를 학습자에게 시각적으로 제공함으로써 학습자의 학습 의욕 및 효과를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
한편, 상기 본 발명의 일 실시 예에서는 학습자의 이해도와 학습자별 문제의 난이도가 이러닝 시스템(200) 내에서 계산되는 것으로 설명하였으나, 상술한 또 다른 실시 예에와 같이 이러닝 시스템이 학습자 정보기기와 이러닝 서버로 구성되는 경우에는, 학습자 정보기기에서 이해도 및 난이도 계산이 이루어지도록 구성 요소를 설치할 수 있다. 이때, 학습자 정보기기에서 계산된 이해도 및 난이도 정보는 이러닝 서버로 전송되어 데이터베이스에 저장된다.
도 32는 본 발명의 일 실시 예에 따른 교재 평판도 관리 DB의 속성을 예시한 데이터 모델로서, 교재 ID, 저자, 제공일자, 학습 영역, 초기 평판도, 동적 평판도, 학습자 수, 평균 이해도, 순위 등의 속성과 값을 포함할 수 있다.
도 33은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 학습자의 학습 이력을 고려하지 않은 학습 교재의 동적 평판도 측정 흐름도이다.
도 33을 참조하면, 먼저 특정 학습 영역별, 교재별 학습자 수를 교재 관리 DB(211)로부터 추출하고(S3301), 학습자가 상기 교재로 성취한 이해도를 학습 이해도 관리 DB(251)로부터 수집하여 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241)의 이해도 값으로 저장한다(S3302). 이어서 특정 교재를 학습한 전체 학습자의 이해도의 합을 상기 전체 학습자 수로 나눔으로써 교재별 학습자의 이해도 평균값을 계산하고(S3303), 상기 교재별 학습자 평균값을 대소별로 분류한 뒤 순위를 결정하여(S3304), 상기 순위를 교재의 동적 평판도로 결정한다(S3305). 마지막으로, 결정된 동적 평판도를 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241)에 해당 교재에 대한 동적 평판도 속성 값으로 저장한다(S3306).
도 33에 도시된 교재의 동적 평판도 측정은 교재 평판도 및 문제 난이도 관리부(240)에 의해 실행된다.
도 34는 도 33에 도시된 동적 평판도 측정 흐름도에 따라 계산된 동적 평판도 예시 테이블이다.
예컨대, '영어의 to 부정사' 학습 영역에 대하여, 복수의 저자 또는 학습 컨텐츠 제공자에 의해 4종류의 학습 교재가 주어졌다 가정하고, 10명의 학습자가 각각 일정 기간 학습한 후, 학습 평가 결과 도 34와 같은 이해도의 결과값을 얻었다고 가정한다.
도 34에서 소수점으로 표현된 수는 개별 교재에 대한 학습자의 이해도이며, X표는 교재를 선택하지 않아서 성취한 이해도가 없음을 의미한다.
따라서, 예시된 이해도 값에 따라 교재별 이해도 평균값을 구하면 각각 0.75, 0.63, 0.86, 및 0.61이 되고, 이를 순위로 나타내면 '교재3 > 교재1 > 교재2 > 교재4' 순서이므로 교재 3의 순위가 가장 높다.
이 순위 값을 교재의 동적 평판도로 재정의하여, 예컨대 '영어의 to 부정사' 학습 영역 교재들에 대한 동적 평판도로 이용할 수 있다.
즉, 특정 학습자로부터 '영어 to 부정사' 학습 영역 교재에 대한 추천요구가 있을 경우,상기 과정으로 구해진 교재의 동적 평판도의 교재를 학습자에게 제공할 수 있다.
이와 같은 방식에 따라 측정한 교재의 동적 평판도는 특정 학습자 즉, 가장 적합한 교재 추천을 요구하는 학습자가 학습 이력이 없는 경우에 활용하는 것이 유용한 바, 특정 학습자가 학습 이력이 없어 특정 영역에 대한 학습 이해도 데이터가 없더라도, 다른 기존 학습자의 이해도 순위만을 이용할 수 있기 때문이다.
도 35는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 학습자의 학습 이력을 고려한 학습 교재의 동적 평판도 측정 흐름도이다.
교재의 동적 평판도를 계산하기 위하여, 먼저 특정 학습자와 특정 학습 영역을 지정하면(S3501), 학습 이력 관리 DB(231)로부터 특정 학습 영역에 사용된 교재를 확인하여, 교재 관리 DB(211)로부터 특정 학습 영역에 제공된 교재 데이터를 취합하며(S3502), 학습자 관리 DB(221)로부터 교재별 학습자 데이터를 취합한다(S3503). 그리고 도 36에 도시된 바와 같이, 교재별 학습자별 데이터를 행(X축), 열(Y축)로 하는 테이블을 작성한다(S3504).
그리고, 학습자 이해도 관리 DB(251)로부터 학습 영역별로 제공된 교재별 학습자의 이해도를 추출하여(S3505), 추출된 이해도를 도 36에서의 테이블에 기입한다(S3506). 여기서, 기입되는 이해도란 제공된 교재로 학습한 학습자가 달성한 이해도로서, 결과적으로는 해당 교재에 대한 학습자의 성적을 의미한다.
한편, 도 36에서의 X표는 학습자에 의해 채택된 적이 없는 교재를 나타내고, 행은 특정 학습 영역에 제공된 교재 수(n종류)를 나타내며, 열은 해당 교재를 채용하여 학습한 학습자 수(m명)를 의미한다.
이후, 학습자별 이해도 평균값을 계산하는 바(S3507), 학습자의 이해도 평균값은 학습자의 이해도의 총합을 학습한 전체 교재 수로 나누면 구할 수 있다.
다음으로, 특정 학습자와 기존 학습자, 즉 특정 학습자와 비교 학습자 사이의 학습 유사도를 계산하고(S3508), 특정 학습 영역에서 특정 학습자의 특정 학습 교재에 대한 동적 평판도를 계산하여 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB(241)에 저장한다(S3509).
도 37은 본 발명의 일 실시 예에 따른 특정 학습자와 비교 학습자 사이의 학습 유사도 계산을 위한 흐름도이다.
도 36에 도시된 교재별 학습자 이해도 테이블 상에서 학습자 이해도 평균을 구하여, 도 38에 도시된 바와 같은 이해도 특이값 테이블을 작성한다(S3701). 여기서, 이해도 특이값은 각 교재별 학습자 이해도에서 각 학습자의 이해도 평균값을 뺀 값이다. 즉, 특정 교재에 대한 학습자 a의 이해도에서, 학습자 a가 학습한 전체 교재에 대한 이해도 평균값을 뺀 값이다. 한편, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 도 36의 교재별 학습자 이해도 테이블에서, 교재가 선택된 적이 없어 교재의 이해도가 X인 경우에는, 이해도 특이값을 '0'으로 처리한다.
이해도 특이값 테이블을 기준으로 학습 유사도를 비교하기 위하여 특정 학습자와 비교 대상인 학습자가 선정되면(S3702), 특정 학습자와 비교 학습자의 교재 수(n)를 구하고(S3703), 교재별 학습자 간 이해도 특이값의 곱의 총합(N)을 구한다(S3704). 여기서, 교재별 학습자 간 이해도 특이값의 곱의 총합(N)은 다음의 수학식으로 나타낼 수 있다.
마지막으로, 특정 학습자(R1)와 비교 학습자(R2) 간의 학습 유사도(M)를 계산한다(S3705). 여기서, 학습 유사도(M)는 다음의 수학식으로 나타낼 수 있다.
이때, 표준편차는 다음의 수학식으로 나타낼 수 있다.
여기서, Q는 특정 학습자(R1)가 학습한 교재 각각에 대한 해당 학습자의 이해도 특이값을 2승한 결과값의 전체 합을 의미하는 것으로서, 수학식으로 표현하면 다음과 같다.
예를 들어 설명하면 다음과 같다.
도 39에 도시된 바와 같이, 소정 학습 영역의 학습 이력 관리 DB(231)와 학습 이해도 관리 DB(251)에서 학습자와 학습 교재 관계를 나타내는 이해도 관련 테이블이 생성되었다고 하면, 학습자는 5명(학습자 a, b, c, d, e)이고, 적어도 1명의 학습자가 사용한 교재가 5종류(교재 1, 2, 3, 4, 5)임을 나타내며, 각 셀의 값은 이해도를 나타내고, N 표시는 사용하지 않았거나 앞으로 사용할 교재임을 나타낸다.
한편, 도 39에 따르면, 특정 학습자를 학습자 a로 선정하고, 학습자 a가 학습한 교재 1, 2와 비교 학습자 b, c, d, e의 과거 학습 이력 데이터를 통해 학습 유사도를 비교하여 교재 3, 4, 5 중 어느 교재가 학습자 a에게 가장 바람직한 것인지의 정보를 제공할 수 있다. 즉, 학습자 a에게 3개의 교재 중 어느 교재를 채택하게 하면 좋을 것인가를 추천하는데 필요한 정보를 제공할 수 있다.
도 40은 도 39에 도시된 테이블의 이해도값을 이용하여, 상술한 바와 같은 이해도 특이값을 계산함으로써, 도 38의 이해도 특이값 테이블을 채운 것이다.
도 41은 본 발명의 일 실시 예에 따른, 특정 학습자의 특정 교재에 대한 동적 평판도를 계산하기 위한 흐름도이다.
우선, 특정 학습자의 학습한 교재들에 대한 이해도 평균값(E)을 계산하고(S4101), 특정 학습자 a와 비교 학습자 b, c, d, e와의 학습 유사도의 합(F)을 계산한다(S4102).
다음으로, 비교 학습자의 이해도 특이값과 비교 학습자의 학습 유사도를 곱하는 계산을 전체 비교 학습자에 걸쳐 각각 행하고, 그것을 모두 합한 값(G)을 구한다(S4103).
이를 통해 계산된 값(G)을 특정 학습자의 이해도 평균값(E)과 평판 편차값(H)을 가산하여 특정 학습자의 특정 학습 교재에 대한 동적 평판도(I)를 결정한다(S4105).
도 39의 데이터를 예로 하여 특정 학습자 a의 교재 동적 평판도(I)를 설명하기로 한다.
여기서, 특정 학습자에게 제시될 교재를 교재 3, 4, 5라 하고 각각의 교재 동적 평판도를 Ia ,3, Ia ,4, Ia ,5라 하고 그 값을 구한다.
도 41의 수행 단계에 따라 특정 학습자 a의 이해도 평균값(E)을 구하면 90이다.
상기 S4102 단계에서, 특정 학습자 a와 비교 학습자 b의 학습 유사도(Ma ,b), 특정 학습자 a와 비교 학습자 c의 학습 유사도(Ma ,c), 특정 학습자 a와 비교 학습자 d의 학습 유사도(Ma ,d), 및 특정 학습자 a와 비교 학습자 e의 학습 유사도(Ma ,e)는 다음과 같다.
계산된 학습자 간의 학습 유사도를 검토해 보면, 학습자 a와 학습자 c와의 학습 유사도가 0.82로 가장 높고, 다음으로 학습자 a와 학습자 e와의 학습 유사도가 0.46으로서 두번째로 높다.
여기서, 도 39의 이해도 특이값 테이블을 참조하더라도, 특정 학습자 a와 비교 학습자 c는 각각 이해도 평균이 90과 84.75로 서로 가깝고, 학습자 e는 이해도 평균이 79.4로 학습자 a와의 이해도가 다음으로 가까운 것을 알 수 있다.
상기와 같이 계산된 학습 유사도 전체의 합계는 Ma,b + Ma,c + Ma,d + Ma,e = 0.57이다.
다음으로, G = Σ((특정 선택 교재에 대한 비교 학습자들의 이해도 특이값) × (비교 학습자와의 학습 유사도))를 구하면,
교재 3(G3)의 경우,
G3 = (-15.66) × (-0.71) + (0) × (0.82) + (-25.5) × (0) + (-25.4) × (0.46) = -0.56
교재 4(G4)의 경우,
G4 = (0) × (-0.71) + (1.25) × (0.82) + (25.2) × (0) + (-7.4) × (0.46) = -2.37
교재 5(G5)의 경우,
G5 = (18.54) × (-0.71) + (13.25) × (0.82) + (0) × (0) + (9.6) × (0.46) = 2.13 이 각각 구해진다.
또한, 교재 3, 4, 5에 대한 평판 편차값(H) H3, H4, 및 H5을 구하면,
H3 = -0.56 / 0.57 = -0.98
H4 = -2.37 / 0.57 = -4.16
H5 = 2.13 / 0.57 = 3.74 가 된다.
마지막으로, 특정 학습자 a의 교재 3, 4, 5 각각에 대한 동적 평판도(I)를 구하면,
Ia ,3 = E + H3 = 90 + (-0.98) = 89.02
Ia ,4 = E + H4 = 90 + (-4.16) = 85.84
Ia ,5 = E + H5 = 90 + 3.74 = 93.74 가 구해진다.
결국, 교재 5가 학습자 a에게 가장 적합한 교재임을 의미한다.
이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허 청구의 범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.
100 : 정보기기 200 : 이러닝 시스템
210 : 교재 관리부 211 : 교재 관리 DB
220 : 학습자 관리부 221 : 학습자 관리 DB
230 : 학습 이력 관리부 231 : 학습 이력 관리 DB
240 : 교재 평판도 및 문제 난이도 관리부
241 : 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB
250 : 학습 이해도 관리부 251 : 학습 이해도 관리 DB
260 : 학습 평가 성적 관리부
261 : 학습 평가 성적 관리 DB 270 : 문제은행 관리부
271 : 문제은행 DB 280 : 학습 과정 관리부
281 : 학습 과정 관리 DB
210 : 교재 관리부 211 : 교재 관리 DB
220 : 학습자 관리부 221 : 학습자 관리 DB
230 : 학습 이력 관리부 231 : 학습 이력 관리 DB
240 : 교재 평판도 및 문제 난이도 관리부
241 : 교재 평판도 및 문제 난이도 관리 DB
250 : 학습 이해도 관리부 251 : 학습 이해도 관리 DB
260 : 학습 평가 성적 관리부
261 : 학습 평가 성적 관리 DB 270 : 문제은행 관리부
271 : 문제은행 DB 280 : 학습 과정 관리부
281 : 학습 과정 관리 DB
Claims (29)
- 이러닝을 수행하기 위하여 디스플레이부를 구비한 복수의 학습자 정보기기와 네트워크 통신을 통해 접속되어 학습자에게 이러닝 서비스를 제공하기 위한 학습자 적응형 이러닝 시스템에 있어서,
테스트 문제를 이용하여 상기 학습자의 이해도를 측정하는 학습 이해도 관리부;
측정된 상기 학습자의 이해도가 저장되는 학습 이해도 관리 데이터베이스;
상기 테스트 문제를 포함하는 연습 문제가 저장되는 문제은행 데이터베이스; 및
상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 상기 연습 문제의 난이도를 문제 난이도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 연습 문제 중 상기 학습자 이해도에 적합한 난이도의 연습 문제를 상기 학습자 정보기기에 제공하는 문제 난이도 관리부
를 포함하고,
상기 학습 이해도 관리부는 측정된 상기 학습자의 이해도를 상기 학습 이해도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며,
상기 학습 이해도 관리부는 상기 학습자가 학습 단계를 종료할 때마다 상기 학습자의 이해도를 재측정하는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 시스템.
- 디스플레이부를 가지는 학습자의 정보기기 내에 구성되어 상기 학습자에게 이러닝 서비스를 제공하기 위한 학습자 적응형 이러닝 시스템에 있어서,
테스트 문제를 이용하여 상기 학습자의 이해도를 측정하는 학습 이해도 관리부;
측정된 상기 학습자의 이해도가 저장되는 학습 이해도 관리 데이터베이스;
상기 테스트 문제를 포함하는 연습 문제가 저장되는 문제은행 데이터베이스; 및
상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 상기 연습 문제의 난이도를 문제 난이도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 연습 문제 중 상기 학습자 이해도에 적합한 난이도의 연습 문제가 상기 디스플레이부에 표시될 수 있도록 하는 문제 난이도 관리부
를 포함하고,
상기 학습 이해도 관리부는 측정된 상기 학습자의 이해도를 상기 학습 이해도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며,
상기 학습 이해도 관리부는 상기 학습자가 학습 단계를 종료할 때마다 상기 학습자의 이해도를 재측정하는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 시스템.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,
학습 과정 관리 데이터베이스에 저장된 복수의 학습 목표 및 과정을 상기 디스플레이부에 제시하고, 제시된 상기 복수의 학습 목표 및 과정 중 상기 학습자에 의해 선택된 학습 목표 및 과정을 상기 학습자의 학습 목표 및 과정으로 설정하여 상기 학습 과정 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하는 학습 과정 관리부; 및
교재 평판도 관리 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 상기 학습자의 학습 목표 및 과정에 적합한 교재들 중 측정된 상기 학습자의 이해도에 적합한 교재를 설정하고, 설정된 상기 교재가 상기 디스플레이부에 표시될 수 있도록 하며, 상기 교재 평판도 관리 데이터베이스에 저장된 교재 평판도를 관리하는 교재 평판도 관리부
를 더 포함하는 학습자 적응형 이러닝 시스템.
- 제3항에 있어서,
상기 교재들을 교재 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하는 교재 관리부;
상기 학습자의 학습 이력을 학습 이력 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하는 학습 이력 관리부; 및
상기 학습자의 성적 평가를 수행하며, 평가된 상기 학습자의 성적을 학습 평가 성적 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하는 학습 평가 성적 관리부
를 더 포함하는 학습자 적응형 이러닝 시스템.
- 학습자에게 이러닝 서비스를 제공하기 위한 학습자 적응형 이러닝 시스템에 있어서,
테스트 문제를 이용하여 상기 학습자의 이해도를 측정하는 학습 이해도 관리부, 상기 학습자에 대한 연습 문제의 난이도를 측정하는 문제 난이도 관리부, 및 디스플레이부를 가지는 정보기기; 및
측정된 상기 학습자의 이해도가 저장되는 학습 이해도 관리 데이터베이스, 상기 테스트 문제를 포함하는 연습 문제가 저장되는 문제은행 데이터베이스, 및 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 상기 연습 문제의 난이도 정보가 저장되는 문제 난이도 관리 데이터베이스를 가지는 이러닝 서버
를 포함하고,
상기 학습 이해도 관리부는 측정된 학습자의 이해도를 상기 학습 이해도 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 상기 학습자가 학습 단계를 종료할 때마다 상기 학습자의 이해도를 재측정하고,
상기 문제 난이도 관리부는 상기 문제은행 데이터베이스에 저장된 연습 문제 중 상기 학습자의 이해도에 적합한 난이도의 연습 문제가 상기 디스플레이부에 표시될 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 시스템.
- 제5항에 있어서,
상기 이러닝 서버는,
복수의 학습 목표 및 과정이 저장된 학습 과정 관리 데이터베이스; 및
교재 평판도 정보가 저장된 교재 평판도 관리 데이터베이스
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 시스템.
- 제6항에 있어서,
상기 정보기기는,
상기 학습 과정 관리 데이터베이스에 저장된 복수의 학습 목표 및 과정을 상기 디스플레이부에 제시하고, 제시된 상기 복수의 학습 목표 및 과정 중 상기 학습자에 의해 선택된 학습 목표 및 과정을 상기 학습자의 학습 목표 및 과정으로 설정하여, 상기 학습 과정 관리 데이터베이스에 저장하는 학습 과정 관리부; 및
상기 교재 평판도 관리 데이터베이스에 저장된 교재 평판도 정보를 이용하여 상기 학습자의 학습 목표 및 과정에 적합한 교재들 중 측정된 상기 학습자의 이해도에 적합한 교재를 설정하고, 설정된 상기 교재가 상기 디스플레이부에 표시될 수 있도록 하는 교재 평판도 관리부
를 더 포함하는 학습자 적응형 이러닝 시스템.
- 제7항에 있어서,
상기 이러닝 서버는 상기 교재들이 저장되는 교재 관리 데이터베이스, 상기 교재들을 상기 교재 관리 데이터베이스에 저장하고 관리하는 교재 관리부, 상기 학습자의 학습 이력이 저장되는 학습 이력 관리 데이터베이스, 및 상기 학습자의 성적이 저장되는 학습 평가 성적 관리 데이터베이스를 더 포함하고,
상기 정보기기는 상기 학습자의 학습 이력이 상기 학습 이력 관리 데이터베이스에 저장되도록 하는 학습 이력 관리부, 및 상기 학습자의 성적 평가를 수행하여, 평가된 상기 학습자의 성적이 상기 학습 평가 성적 관리 데이터베이스에 저장되도록 하는 학습 평가 성적 관리부를 더 포함하는 학습자 적응형 이러닝 시스템.
- 제3항 또는 제7항에 있어서,
상기 학습 목표 및 과정은 학습 영역에 따라 학습 진행 과정과 내용을 순차적으로 나타내는 러닝맵을 포함하는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 시스템.
- 제3항 또는 제7항에 있어서,
상기 교재는 학습 요소로 구성된 학습 단위, 및 상기 학습 단위들의 집합을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 학습자 이러닝 시스템.
- 제3항 또는 제7항에 있어서,
상기 교재는 텍스트, 이미지, 음성, 동영상을 포함하는 멀티미디어 컨텐츠로 구성되는 것을 특징으로 하는 학습자 이러닝 시스템.
- 제3항 또는 제7항에 있어서,
상기 교재는 Flex, HTML, XML, XHTML, PHP, JAVA 및 Flash 언어 중 적어도 어느 하나를 이용하여 구현되는 것을 특징으로 하는 학습자 이러닝 시스템.
- 제3항 또는 제7항에 있어서,
상기 교재 평판도는 상기 교재 평판도 관리부에 의해 동적으로 조정되고,
상기 문제 난이도는 상기 문제 난이도 관리부에 의해 동적으로 조정되는 것을 특징으로 하는 학습자 이러닝 시스템.
- 제1항, 제2항 및 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 학습자의 이해도는 상기 테스트 문제의 난이도에 따라 동적으로 조정되는 것을 특징으로 하는 학습자 이러닝 시스템.
- 제13항에 있어서,
상기 문제 난이도는 상기 문제를 푸는 학습자별 이해도에 따라 각각 동적으로 조정되는 것을 특징으로 하는 학습자 이러닝 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 학습자의 정보기기에 이러닝 서비스를 제공하는 학습자 적응형 이러닝 방법에 있어서,
상기 학습자 정보기기에 복수의 학습 목표 및 과정을 제시하고, 제시된 상기 복수의 학습 목표 및 과정 중 상기 학습자에 의해 선택된 학습 목표 및 과정을 상기 학습자의 학습 목표 - 상기 학습자의 학습 목표는 상기 학습자의 목표 이해도를 포함함 - 및 과정으로 설정하는 제1 단계;
상기 학습자의 이해도를 측정하는 제2 단계;
상기 학습자의 학습 목표 및 과정에 적합한 교재들 중에서 측정된 상기 학습자의 이해도에 따라 교재를 설정하고, 설정된 상기 교재를 상기 학습자의 정보기기에 제공하는 제3 단계;
설정된 상기 교재를 이용하여 학습을 순차적으로 진행하는 제4 단계;
상기 학습자의 이해도를 재측정하는 제5 단계; 및
재측정된 상기 학습자의 이해도가 상기 목표 이해도에 도달하면, 복수의 학습 목표 및 과정을 상기 학습자 정보기기에 다시 제시하고, 다시 제시된 상기 학습 목표 및 과정 중 상기 학습자에 의해 선택된 학습 목표 및 과정을 상기 학습자의 학습 목표 및 과정으로 재설정하는 제6 단계
를 포함하고,
상기 제6 단계 이후, 상기 학습자가 학습을 종료할 때까지 상기 제2 단계 내지 제6 단계가 반복되며,
상기 제6 단계에서, 재측정된 상기 학습자의 이해도가 상기 목표 이해도에 도달하지 않으면, 상기 학습자가 학습을 종료할 때까지 상기 제3 내지 제6 단계가 반복되고,
상기 교재는 지식 해설 부분 및 복수의 연습 문제를 포함하는 연습 문제 부분을 포함하며,
상기 교재의 지식 해설 부분은 초기 평판도 또는 동적 평판도를 가지며, 상기 연습 문제 부분의 각 연습 문제는 초기 난이도 또는 동적 난이도를 가지는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
- 제19항에 있어서,
상기 초기 이해도, 상기 초기 평판도, 상기 초기 난이도는 초기에 임의로 부여된 값인 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
- 제19항에 있어서,
상기 동적 난이도는,
상기 학습자 정보기기에 상기 연습 문제를 제시하는 단계;
상기 학습자의 이해도 및 상기 연습 문제의 초기 난이도를 취득하는 단계;
취득한 상기 학습자의 이해도에서 상기 연습 문제의 초기 난이도를 뺀 값 S를 구하는 단계;
제시된 상기 연습 문제에 대한 상기 학습자의 정오답을 채점하는 단계;
채점 결과, 상기 학습자의 이해도가 상기 연습 문제의 초기 난이도보다 높고 오답인 경우 및 상기 학습자의 이해도가 상기 연습 문제의 초기 난이도보다 낮고 정답인 경우, 가중치 '1'을 부여하고, 상기 학습자의 이해도가 상기 연습 문제의 초기 난이도보다 높고 정답인 경우, 상기 학습자의 이해도가 상기 연습 문제의 초기 난이도보다 낮고 오답인 경우, 및 상기 학습자의 이해도와 상기 연습 문제의 초기 난이도가 동일한 경우, 가중치 '0'을 부여하는 단계;
상기 S값에 부여된 상기 가중치를 곱하여 T값을 계산하는 단계; 및
상기 T값에 상기 연습 문제의 초기 난이도를 더하여 상기 동적 난이도를 추출하는 단계를 통해 생성되고,
상기 동적 난이도가 생성되면 상기 연습 문제의 초기 난이도를 상기 동적 난이도로 조정하는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
- 제21항에 있어서,
상기 초기 난이도는,
적어도 하나의 상기 학습자 정보기기에 테스트 문제를 제시하고,
제시된 상기 테스트 문제에 대한 상기 학습자의 정오답을 채점하여,
상기 테스트 문제를 푼 상기 학습자 중 정답자의 수를 상기 테스트 문제를 푼 상기 학습자 전체 수로 나눈 값을 산출하고, 1에서 산출된 상기 값을 뺀 값인 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
- 제21항에 있어서,
상기 연습 문제에 대한 복수 학습자의 평균 동적 난이도를 구하는 단계를 더 포함하고,
상기 평균 동적 난이도를 구하는 단계는,
복수의 상기 학습자 정보기기에 상기 연습 문제를 제시하는 단계;
상기 연습 문제에 대한 복수의 상기 학습자 각각의 상기 가중치를 파악하는 단계;
파악된 상기 가중치가 '1'인 학습자들 각각의 상기 S값을 구하여 합산하는 단계; 및
상기 연습 문제의 초기 난이도에, 합산된 상기 S값들을 상기 가중치가 '1'인 학습자수로 나눈 값을 더하여 상기 평균 동적 난이도를 산출하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
- 제19항에 있어서,
상기 제5 단계를 통해 재측정된 상기 학습자의 이해도는 동적 이해도이고,
상기 제5 단계는,
상기 학습자 정보기기에 테스트 문제를 제시하는 단계;
상기 학습자의 초기 이해도 및 상기 테스트 문제의 난이도를 취득하는 단계;
상기 테스트 문제의 난이도에서 상기 학습자의 초기 이해도를 뺀 값 D를 구하는 단계;
제시된 상기 테스트 문제에 대한 상기 학습자의 정오답을 채점하는 단계;
채점 결과, 상기 학습자의 초기 이해도가 상기 테스트 문제의 난이도보다 높고 오답인 경우 및 상기 학습자의 초기 이해도가 상기 테스트 문제의 난이도보다 낮고 정답인 경우, 가중치 '1'을 부여하고, 상기 학습자의 초기 이해도가 상기 테스트 문제의 난이도보다 높고 정답인 경우, 상기 학습자의 초기 이해도가 상기 테스트 문제의 난이도보다 낮고 오답인 경우, 및 상기 학습자의 초기 이해도와 상기 테스트 문제의 난이도가 동일한 경우, 가중치 '0'을 부여하는 단계;
상기 D값에 부여된 상기 가중치를 곱하여 X값을 계산하는 단계; 및
상기 학습자의 초기 이해도에 상기 X값을 더하여 상기 동적 이해도를 산출하는 단계
를 포함하고,
상기 동적 이해도가 산출되면 상기 학습자의 초기 이해도를 상기 동적 이해도로 조정하는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
- 제24항에 있어서,
복수의 연습 문제를 포함하는 학습 영역에 대한 학습자의 평균 동적 이해도를 구하는 단계를 더 포함하고,
상기 평균 동적 이해도를 구하는 단계는,
상기 학습자 정보기기에 상기 복수의 연습 문제를 제시하는 단계;
상기 연습 문제 각각에 대한 상기 학습자의 상기 가중치를 파악하는 단계;
파악된 상기 가중치가 '1'인 연습 문제들 각각의 상기 D값을 구하여 합산하는 단계; 및
상기 학습자의 초기 이해도에, 합산된 상기 D값들을 상기 가중치가 '1'인 연습 문제수로 나눈 값을 더하여 상기 평균 동적 이해도를 산출하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
- 제19항에 있어서,
상기 동적 평판도는,
교재 관리 DB로부터 특정 학습 영역별, 교재별 학습자 수를 추출하는 단계;
학습 이해도 관리 DB로부터 학습자의 상기 교재에 대한 학습 이해도를 수집하는 단계;
특정 교재를 학습한 전체 학습자의 이해도의 합을 상기 전체 학습자의 수로 제산하여 교재별 학습자의 이해도 평균값을 계산하는 단계; 및
상기 교재별 학습자의 이해도 평균값을 대소별로 분류하여 순위를 결정하고, 상기 순위를 교재의 동적 평판도로 결정하는 단계
를 통해 결정되는 것을 특징으로 하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
- 특정 학습자와 특정 학습 영역을 지정하는 단계;
학습 이력 관리 DB로부터 상기 특정 학습 영역에 사용된 교재를 확인하여, 교재 관리 DB로부터 상기 특정 학습 영역에 제공된 교재 데이터를 취합하는 단계;
학습자 관리 DB로부터 교재별 학습자 데이터를 취합하는 단계;
학습자 이해도 관리 DB로부터 학습 영역별로 제공된 교재별 학습자의 이해도를 추출하는 단계;
상기 학습자별 이해도 평균값을 계산하는 단계;
상기 특정 학습자와 비교 학습자 사이의 학습 유사도를 계산하는 단계; 및
상기 특정 학습 영역에서 상기 특정 학습자의 특정 학습 교재에 대한 동적 평판도를 계산하는 단계
를 포함하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
- 제27항에 있어서,
상기 학습 유사도를 계산하는 단계는,
각 교재별 학습자 이해도에서 각 학습자의 이해도 평균값을 감산하여 이해도 특이값을 계산하는 단계;
상기 특정 학습자의 학습 교재수를 구하는 단계;
상기 특정 학습자의 학습 교재에 대하여 교재별 상기 특정 학습자와 상기 비교 학습자의 이해도 특이값의 곱을 합산(N)하는 단계; 및
상기 특정 학습자의 학습 교재에 대하여 교재별 상기 특정 학습자와 상기 비교 학습자의 이해도 특이값의 곱을 합산한 값(N)을 상기 특정 학습자와 상기 비교 학습자의 표준편차의 곱으로 제산하여, 상기 특정 학습자와 상기 비교 학습자 간의 학습 유사도를 계산하는 단계
를 포함하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
- 제27항에 있어서,
상기 특정 학습자의 이해도 평균값(E)을 계산하는 단계;
상기 특정 학습자와 상기 비교 학습자들간의 상기 학습 유사도 각각을 가산하여, 제1 가산값(F)을 산출하는 단계;
상기 비교 학습자의 이해도 특이값 - 상기 이해도 특이값은 각 교재별 상기 비교 학습자의 이해도에서 상기 비교 학습자의 이해도 평균값을 감산한 값임 - 과 상기 비교 학습자에 대한 상기 학습자 유사도를 곱하는 계산을 전체 비교 학습자에 걸쳐 각각 행하고, 그것을 가산하여 제2 가산값(G)을 산출하는 단계;
상기 제2 가산값(G)을 상기 제1 가산값(F)으로 제산한 평판 편차값(H)을 구하는 단계; 및
상기 특정 학습자의 이해도 평균값(E)과 상기 평판 편차값(H)을 가산하여 상기 특정 학습자의 상기 특정 학습 교재에 대한 동적 평판도(I)를 결정하는 단계
를 포함하는 학습자 적응형 이러닝 방법.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020100010028 | 2010-02-03 | ||
| KR20100010028 | 2010-02-03 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR101030577B1 true KR101030577B1 (ko) | 2011-04-21 |
Family
ID=44050442
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020100077541A KR101030577B1 (ko) | 2010-02-03 | 2010-08-11 | 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101030577B1 (ko) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101312163B1 (ko) | 2012-01-06 | 2013-09-26 | 박상관 | 연산 학습 프로그램을 구동하는 통신 디바이스 |
| KR20160113836A (ko) * | 2015-03-23 | 2016-10-04 | 김이현 | 오답 노트의 생성이 가능한 전자 학습 단말 장치 및 그 동작 방법 |
| WO2016178468A1 (ko) * | 2015-05-04 | 2016-11-10 | 주식회사 태큐브 | 학습 정보를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
| KR101837576B1 (ko) * | 2017-01-13 | 2018-03-13 | 경북대학교 산학협력단 | 외국어 학습 제공 장치 및 그 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 |
| KR20190063849A (ko) | 2017-11-30 | 2019-06-10 | 주식회사 미티영 | 학습 제어 장치 및 방법 |
| KR20190125056A (ko) * | 2018-04-27 | 2019-11-06 | (주)웅진씽크빅 | 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법 |
| KR20200091537A (ko) * | 2019-01-22 | 2020-07-31 | (주)캠버스 | 난이도 기반 온라인 모의시험 제공 시스템 |
| US11069250B2 (en) * | 2016-11-23 | 2021-07-20 | Sharelook Pte. Ltd. | Maze training platform |
| KR20230017597A (ko) | 2021-07-28 | 2023-02-06 | 동양대학교 산학협력단 | 자격증 취득을 위한 학습지원시스템 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030053415A (ko) * | 2001-12-22 | 2003-06-28 | 이윤철 | 인터넷을 이용한 개인별 선택 학습 시스템과 이를 이용한학습방법 |
| KR20030071201A (ko) * | 2002-02-28 | 2003-09-03 | 주식회사네오에듀 | 학습용 맞춤교재 생성시스템 |
| KR20050088570A (ko) * | 2004-03-02 | 2005-09-07 | 박대진 | 인터넷을 통한 학습 관리 방법 |
| KR20060104249A (ko) * | 2005-03-29 | 2006-10-09 | 김문수 | 학습자의 수준별 문제와 강의 제공 시스템 및 방법 |
-
2010
- 2010-08-11 KR KR1020100077541A patent/KR101030577B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030053415A (ko) * | 2001-12-22 | 2003-06-28 | 이윤철 | 인터넷을 이용한 개인별 선택 학습 시스템과 이를 이용한학습방법 |
| KR20030071201A (ko) * | 2002-02-28 | 2003-09-03 | 주식회사네오에듀 | 학습용 맞춤교재 생성시스템 |
| KR20050088570A (ko) * | 2004-03-02 | 2005-09-07 | 박대진 | 인터넷을 통한 학습 관리 방법 |
| KR20060104249A (ko) * | 2005-03-29 | 2006-10-09 | 김문수 | 학습자의 수준별 문제와 강의 제공 시스템 및 방법 |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101312163B1 (ko) | 2012-01-06 | 2013-09-26 | 박상관 | 연산 학습 프로그램을 구동하는 통신 디바이스 |
| KR20160113836A (ko) * | 2015-03-23 | 2016-10-04 | 김이현 | 오답 노트의 생성이 가능한 전자 학습 단말 장치 및 그 동작 방법 |
| KR101671834B1 (ko) * | 2015-03-23 | 2016-11-08 | 김이현 | 오답 노트의 생성이 가능한 전자 학습 단말 장치 및 그 동작 방법 |
| US10943499B2 (en) | 2015-05-04 | 2021-03-09 | Classcube Co., Ltd. | Method, system, and non-transitory computer readable recording medium for providing learning information |
| WO2016178468A1 (ko) * | 2015-05-04 | 2016-11-10 | 주식회사 태큐브 | 학습 정보를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
| US11069250B2 (en) * | 2016-11-23 | 2021-07-20 | Sharelook Pte. Ltd. | Maze training platform |
| KR101837576B1 (ko) * | 2017-01-13 | 2018-03-13 | 경북대학교 산학협력단 | 외국어 학습 제공 장치 및 그 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 |
| KR20190063849A (ko) | 2017-11-30 | 2019-06-10 | 주식회사 미티영 | 학습 제어 장치 및 방법 |
| KR20190125056A (ko) * | 2018-04-27 | 2019-11-06 | (주)웅진씽크빅 | 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법 |
| KR102116434B1 (ko) * | 2018-04-27 | 2020-05-28 | (주)웅진씽크빅 | 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법 |
| KR20200091537A (ko) * | 2019-01-22 | 2020-07-31 | (주)캠버스 | 난이도 기반 온라인 모의시험 제공 시스템 |
| KR102239667B1 (ko) * | 2019-01-22 | 2021-04-14 | (주)캠버스 | 난이도 기반 온라인 모의시험 제공 시스템 |
| KR20230017597A (ko) | 2021-07-28 | 2023-02-06 | 동양대학교 산학협력단 | 자격증 취득을 위한 학습지원시스템 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101030577B1 (ko) | 학습자 적응형 이러닝 시스템 및 방법 | |
| CN107230174B (zh) | 一种基于网络的在线互动学习系统和方法 | |
| US20190138614A1 (en) | Method for recommending a teacher in a network teaching system | |
| TWI529673B (zh) | 用於可適性知識評鑑及學習之系統及方法 | |
| Yao | Constructing a user-friendly and smart ubiquitous personalized learning environment by using a context-aware mechanism | |
| Debevc et al. | Development and evaluation of an e-learning course for deaf and hard of hearing based on the advanced Adapted Pedagogical Index method | |
| Pardamean et al. | AI-based learning style prediction in online learning for primary education | |
| Habibi et al. | Beliefs and knowledge for pre-service teachers’ technology integration during teaching practice: An extended theory of planned behavior | |
| Bussaman et al. | Prediction models of learning strategies and learning achievement for lifelong learning | |
| Rafiee et al. | Prioritization of critical individual factors influencing willingness to communicate: AHP method | |
| Yang et al. | Using an ANN-based computational model to simulate and evaluate Chinese students’ individualized cognitive abilities important in their English acquisition | |
| Park et al. | Adaptive or adapted to: Sequence and reflexive thematic analysis to understand learners' self‐regulated learning in an adaptive learning analytics dashboard | |
| Haron et al. | The platform of MOOC (Massive Open Online Course) on open learning: Issues and challenges | |
| Banihashem et al. | Learning analytics for online game-based learning: A systematic literature review | |
| Tong et al. | An evaluation model based on procedural behaviors for predicting MOOC learning performance: students’ online learning behavior analytics and algorithms construction | |
| Tang | Optimization of english learning platform based on a collaborative filtering algorithm | |
| KR20220053982A (ko) | 인공지능 기반 학원 추천 방법 | |
| Lwande et al. | Learner behavior prediction in a learning management system | |
| Morgado et al. | Recommendation tool for use of immersive learning environments | |
| Alharbi et al. | Data-Driven analysis of engagement in gamified learning environments: A methodology for real-time measurement of MOOCs | |
| Zaidi et al. | Curriculum q-learning for visual vocabulary acquisition | |
| Christakoudis et al. | Prepare items for large scale computer based assessment: Case study for teachers’ certification on basic computer skills | |
| Hadeed et al. | Real-time based big data and e-learning: a survey and open research issues | |
| Baggia et al. | Factors influencing the information literacy of students: Preliminary analysis | |
| Kapoor | Information influx (infoflux) and critical thinking: Evaluating education technology efficacies for teaching and assessing critical thinking in the digital age |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| A302 | Request for accelerated examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20140414 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20150312 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160303 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170327 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180202 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20190128 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20200205 Year of fee payment: 10 |