KR101251119B1 - 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치 및 방법 - Google Patents

문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101251119B1
KR101251119B1 KR1020110061914A KR20110061914A KR101251119B1 KR 101251119 B1 KR101251119 B1 KR 101251119B1 KR 1020110061914 A KR1020110061914 A KR 1020110061914A KR 20110061914 A KR20110061914 A KR 20110061914A KR 101251119 B1 KR101251119 B1 KR 101251119B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
learning
unit
paper
learner
Prior art date
Application number
KR1020110061914A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20130006889A (ko
Inventor
한민수
김영재
Original Assignee
한국과학기술원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국과학기술원 filed Critical 한국과학기술원
Priority to KR1020110061914A priority Critical patent/KR101251119B1/ko
Publication of KR20130006889A publication Critical patent/KR20130006889A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101251119B1 publication Critical patent/KR101251119B1/ko

Links

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
    • G09B7/04—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 characterised by modifying the teaching programme in response to a wrong answer, e.g. repeating the question, supplying a further explanation
    • 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—Systems or methods specially adapted for 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
    • G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • G09B19/02—Counting; Calculating
    • 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
    • G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
    • G09B5/02—Electrically-operated educational appliances with visual presentation of the material to be studied, e.g. using film strip

Abstract

문제의 개념 구조에 따라 문제를 선별하고 평가하여 학습 효과를 높이는 기술을 제공한다. 본 발명의 실시 예에 따른 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치는, 인증된 학습자의 학습 내역을 학습자데이터베이스로부터 수신하여, 학습 내역에 따라 문제지에 포함될 단위 개념들을 설정하는 학습 정보 분석부; 하나 이상의 단위 개념들 간의 연관 관계로 모델링 된 문제들 중, 문제지에 포함될 단위 개념들이 연관 관계에 포함된 문제들을 선택하는 문제 선택부; 선택된 문제들을 배열하여 문제지를 완성하는 문제 조합부; 및 문제 조합부로부터 수신한 문제지를 학습자 단말에 출력하고, 학습자 단말로부터 문제지에 대한 풀이 정보를 수신하는 문제 풀이 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR LEARNING BY MODELING STRUCTURE OF CONCEPT OF QUESTION}
본 발명은 문제풀이를 통한 학습 또는 성취도 평가에 관한 기술로서, 더욱 자세하게는 개념간의 관계를 통해 문제를 각 개념으로부터 선택하여 문제지를 형성하게 하고, 이에 대한 평가 및 재학습을 통해 학습자의 학습 능률을 높이는 기술에 관한 것이다.
문제풀이를 통한 학습(PBL, Problem Based Learning)과 문제풀이를 통한 성취도 평가(Assessment)는 학습자가 새로운 지식을 습득하고, 습득한 지식을 진단하기 위해 가장 널리 쓰이는 학습방법으로서, 문제지에 대한 학습자의 풀이를 통해 학습 과정의 성취도를 보고하거나, 재교육에 활용하거나, 현재 학습 과정의 효율성을 점검하기 위한 것이다.
평가를 위한 문제지 작성에 있어서 많이 활용되는 것이 문제 은행을 구축하는 방법이다. 즉, 다수개의 문제가 저장된 문제 은행에서, 학습 범위, 난이도, 및 학습 과정의 단원별로 문제를 선별하고, 이를 하나의 문제지로 구성하는 방법이다.
그러나 이러한 문제 은행 기반의 학습 평가 방법은, 문제의 메타 데이터가 단지 문제가 속한 단원과 문제의 형태 정보의 수준의 정보이기 때문에, 학습 평가 결과 역시 그 문제가 포괄하는 단원으로 평가가 이루어질 수 밖에 없다.
한편, 하나의 시험 문제가 속한 단원에는 여러 개념이 포괄되어 있을 수 있다. 이때 학습자는 한 단원 내에서도 각 개념별로 이해도 및 성취도의 차이점을 갖고 있어, 개념별 맞춤 학습에 대한 필요성이 증가하고 있다. 따라서, 단원별 평가 및 기존의 문제풀이를 통한 문제당 배점과 채점 결과의 가산만으로는 학습자에게 개념별 맞춤 학습을 제공할 수 없는 문제점이 지적되어 왔다.
이에 본 발명은, 학습자에게 학습 개념 및 개념 간의 흐름에 따라서 학습 정도의 평가를 받을 수 있도록 문제지를 구성하는 데 그 목적이 있다. 또한, 학습자에게 각 개념별 학습 성취도 평가 결과를 객관적으로 제시할 수 있고, 이에 대해 재학습 등을 추가 학습 과정을 제공하여, 학습자가 효율적으로 개념별 맞춤 학습을 이용할 수 있도록 하는 데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시 예에 따른 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치는, 인증된 학습자의 학습 내역을 학습자데이터베이스로부터 수신하여, 상기 학습 내역에 따라 문제지에 포함될 단위 개념들을 설정하는 학습 정보 분석부; 하나 이상의 단위 개념들 간의 연관 관계로 모델링 된 문제들 중, 상기 문제지에 포함될 단위 개념들이 상기 연관 관계에 포함된 문제들을 선택하는 문제 선택부; 선택된 상기 문제들을 배열하여 문제지를 완성하는 문제 조합부; 및 상기 문제 조합부로부터 수신한 상기 문제지를 학습자 단말에 출력하고, 상기 학습자 단말로부터 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 수신하는 문제 풀이 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
학습 장치는, 상기 문제들 각각에 대한 상기 연관 관계 정보, 상기 연관 관계 정보에 포함되는 상기 단위 개념들의 흐름 정보, 상기 단위 개념들 각각의 내용에 관한 정보, 상기 문제가 속한 단원, 상기 문제의 내용, 상기 문제의 종류, 배점 및 난이도 정보를 상기 문제들의 메타 데이터로 구성하여 관리하는 문제 데이터베이스를 더 포함할 수 있다.
상기 학습 장치는, 상기 문제지에 포함된 각 문제에 대응하는 연관 관계에 포함된 상기 단위 개념들의 흐름에 따라 단계화된 해답 풀이 정보와 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 비교하는 첨삭 및 재학습 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 첨삭 및 재학습 모듈은, 상기 해답 풀이 정보에 포함된 정답과 상기 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 정답이 일치하고, 상기 해답 풀이 과정에 포함된 풀이 과정과 상기 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 풀이 과정이 일치하지 않는 경우, 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 상기 해답 풀이 정보에 추가하는 것을 특징으로 한다.
상기 첨삭 및 재학습 모듈은, 상기 해답 풀이 정보에 포함된 정답과 상기 학습자의 풀이 정보에 포함된 정답이 다른 경우, 상기 해답 풀이 과정에 포함된 풀이 과정 중 상기 학습자의 풀이 정보와 다른 풀이 과정에 대한 정보를 상기 학습자 단말에 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 문제 풀이 모듈은, 상기 문제지에 포함된 상기 문제들 각각의 상기 연관 관계를 그래프화하여, 상기 학습자 단말에 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 문제 조합부는, 선택된 상기 문제들 사이의 연관 관계의 유사도를 판별하여, 상기 유사도 순서대로 상기 문제들을 배열하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 방법은, 학습 정보 분석부가 인증된 학습자의 학습 내역에 따라 문제지에 포함될 단위 개념들을 설정하는 단계; 문제 선택부가 하나 이상의 단위 개념들 간의 연관 관계로 모델링 된 문제들 중 상기 문제지에 포함된 단위 개념들이 상기 연관 관계에 포함된 문제들을 선택하는 단계; 문제 조합부가 선택된 상기 문제들을 배열하여 문제지를 완성하는 단계; 문제 풀이 모듈이 상기 문제 조합부로부터 수신한 문제지를 학습자 단말에 출력하는 단계; 및 상기 문제 풀이 모듈이 상기 학습자 단말로부터 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 학습 방법은, 첨삭 및 재학습 모듈이 상기 문제지에 포함된 각 문제에 대응하는 연관 관계에 포함된 상기 단위 개념들의 흐름에 따라 단계화된 해답 풀이 정보와, 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 비교하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 비교하는 단계는, 상기 해답 풀이 정보에 포함된 정답과 상기 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 정답이 일치하고, 상기 해답 풀이 과정에 포함된 풀이 과정과 상기 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 풀이 과정이 일치하지 않는 경우, 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 상기 해답 풀이 정보에 추가하는 단계를 포함한다.
상기 비교하는 단계는, 상기 해답 풀이 정보에 포함된 정답과 상기 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 정답이 다른 경우, 상기 해답 풀이 과정에 포함된 풀이 과정 중 상기 문제지에 대한 풀이 정보와 다른 풀이 과정에 대한 정보를 상기 학습자 단말에 출력하는 단계를 포함한다.
상기 출력하는 단계는, 상기 문제지에 포함된 상기 문제들 각각의 상기 연관 관계를 그래프화하여, 상기 학습자 단말에 출력하는 단계를 포함한다.
상기 완성하는 단계는, 선택된 상기 문제들 사이의 연관 관계의 유사도를 판별하여, 상기 유사도 순서대로 상기 문제들을 배열하는 단계이다.
본 발명에 의하면, 문제를 단위 개념의 연관 관계에 따라서 선별함으로써, 학습자의 성취도를 진단하고 교육하는 데 있어서, 문제의 개념 구조를 파악하여 개념 중심의 학습이 가능하도록 하여, 학습자의 학습 효율을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치의 블록도이다.
도 2는 문제의 연관 관계에 포함된 단위 개념에 따른 문제 배열의 예를 도시한 것이다.
도 3은 문제 데이터베이스에 저장되는 문제에 대한 정보의 구조 예이다.
도 4는 문제가 학습자 단말에 표시되는 예를 도시한 것이다.
도 5는 해답 풀이 정보의 흐름의 예를 도시한 것이다.
도 6은 문제지 조합 과정의 예를 도시한 것이다.
도 7은 학습자의 문제지에 대한 풀이 과정과 해답 풀이 과정을 비교하여 새로운 해답 풀이 과정이 추가되는 과정에 대한 예를 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 방법의 플로우차트이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치 및 방법 대하여 설명하기로 한다. 이하의 설명에서, 각 실시 예는 특허청구범위를 한정하는 것이 아니며, 이와 균등한 실시 예에 대한 발명 역시 본 발명의 권리 범위에 속할 것이다.
또한, 이하의 설명에서 발명의 특징을 불명하게 할 수 있는 기재를 피하기 위해, 종래에 알려진 공지 기술에 대한 설명은 생략하기로 한다. 그리고 이하의 설명에서 동일한 참조부호는 동일한 구성을 지시한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치(100)의 블록도이다. 이하의 설명에서, 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치(100)는 학습 장치(100)로 줄여서 지칭하기로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 학습 장치(100)는, 인증부(110), 학습 정보 분석부(120), 문제 선택부(130), 문제 조합부(140), 문제 풀이 모듈(150) 및 첨삭 및 재학습 모듈(160)을 포함하고 있으며, 추가적으로 문제 데이터베이스(400) 및 학습자 데이터베이스(300)를 포함할 수 있다. 학습 장치(100)는 학습자 단말(200)과 네트워크를 통해 연결되어, 문제지에 대한 학습자의 풀이 과정에 대한 정보를 입력 받고, 학습자가 풀어야 할 문제지를 화면을 통해 출력하게 된다. 학습 장치(100), 학습자 데이터베이스(300) 및 문제 데이터베이스(400)는 하나의 서버에 구현되어 있거나, 각기 다른 서버 및 프로세서에 의해 구동되고 있을 수 있다.
인증부(110)는 학습자가 학습자 단말(200)을 통해 학습 장치(100)에 학습을 위해 접근 시, 유효한 학습자인지를 인지하는 기능을 수행한다. 동시에, 인증부(110)는 학습자의 로그인 정보를 통해 학습자별 학습 내역 정보를 추출하는 기능을 수행할 수 있다.
학습 내역 정보는, 학습 장치(100)의 문제 풀이 등을 통해 학습자가 학습을 수행하게 되면 갱신되는 정보로서, 과목에 따른 전체 학습 과정 중 학습자가 미리 완료한 단원 및 세부 단위 개념에 대한 정보가 포함될 수 있으며, 각 세부 단위 개념 및 단원 별 성취도 정보 역시 포함될 수 있다.
단위 개념이란 학습자에게 제공되어 풀이 대상이 되는 문제를 구성하는 최소 단위의 학습 과정으로서, 하나의 단원(예를 들어 도형의 넓이 단원)에는 복수의 단위 개념들(예를 들어 삼각형의 넓이, 사각형의 넓이 등)이 포함되어 있을 수 있다.
학습 내역 정보를 학습자별로 관리되도록 학습자 데이터베이스(300)에 저장되어 있을 수 있고, 학습자 데이터베이스(300)는 학습 결과에 따라서 학습자의 학습 내역 정보를 갱신하여 관리할 것이다.
학습 정보 분석부(120)는 인증된 학습자의 학습 내역에 대한 정보를 학습자 데이터베이스로부터 수신하여 학습 내역에 따라서 문제지에 포함될 단위 개념들을 설정하는 기능을 수행한다.
인증부(110)를 통해 학습 내역 정보가 추출되면, 학습 정보 분석부(120)는 학습자가 이번에 학습해야 할 단위 개념들을 설정하는 기능을 수행하게 되는 것이다. 또는 학습 정보 분석부(120)가 학습자 데이터베이스(300)로부터 학습 내역 정보를 수신할 수 있다.
학습자 데이터베이스(300)에는 학습 과정에 있어서 학습자의 학습 내역 정보뿐 아니라 학습 과정에 대한 정보를 저장할 수 있다. 이에 따라서, 학습 정보 분석부(120)는 이번에 학습자가 학습해야 할 단위 개념들을 설정할 수 있게 될 것이다.
문제 선택부(130)는 하나 이상의 단위 개념들 간의 연관 관계로 모델링 된 문제들 중 문제지에 포함된 단위 개념들이 연관 관계에 포함된 문제들을 선택하는 기능을 수행한다.
본 발명에서 문제 데이터베이스(400)에 저장되는 문제들은, 하나 또는 그 이상의 단위 개념이 연결된 연관 관계를 갖는 것으로 모델링 될 수 있다. 하나의 문제에서 해답에 이르기까지는 여러 과정을 통할 수 있으므로, 해답 풀이 과정에 대한 테이블은 별도로 구성되어 있을 수 있다.
연관 관계에 포함된 하나 이상의 단위 개념은 시멘틱 그래프 구조를 형성하는데 이에 대해 다중 연결 리스트 자료 구조로 구현되어 다대다의 관계를 갖는 모델링이 가능하다.
참고로, 단위 개념들간 연관 관계는 다수개 존재할 수 있으며, 문제 선택을 위한 연관 관계 우선 순위는 문제 제출 의도에 따라 다양하게 변화될 수 있을 것이다. 즉, 문제 제출 의도에 따라 문제의 출제 빈도, 정답율, 연관 개념의 복잡도 또는 별도 기재된 메타 정보 등을 통해 연관 관계 우선 순위가 다양하게 변화될 수 있을 것이다. 다만, 문제 선택을 위한 연관 관계 우선 순위는 문제 제출 이전에 미리 등록 또는 변경되는 것이 바람직할 것이다.
하나의 문제에 포함된 단위 개념들 중 유입 개념 및 유출 개념이 존재할 수 있다. 유입 개념은 문제의 풀이 과정에 있어서 시작에 해당하는 개념이고, 유출 개념은 해답을 얻는데 있어서 마지막으로 활용하는 개념이 될 수 있다. 하나의 단위 개념으로 이루어지는 문제는 그 하나의 단위 개념이 유입 개념이자 유출 개념이 될 것이다.
참고로, 통상의 성취도 평가를 위한 문제는 문제의 존재를 시작으로 하며, 문제의 정답을 종료로 가정한다. 답을 구하는 종료 지점까지의 풀이별 단계는 각 지식개념에 의해 진행함을 의미하는 데, 이러한 사항은 수학 또는 물리 과목과 같은 논리형 문제에 대한 통상적인 지식이다. 다시 말해, 시작-과정-종료의 진행에서 학습자는 해당 개념을 모르거나 추론력이 부족하면 풀이에서 다음 과정으로 진행할 수 없는 데, 이는 전형적인 그래프 모델 중 하나로 모사할 수 있으며, 상기된 문제의 그래프 모델 기법 또한 통상의 지식이다. 본 발명은 이에 착안하여 하나의 개념 A에서 다음 개념 B로 진행할 때, A는 B에 대한 유출로, B는 A에 대한 유입으로 표현한 후, 이들 개념을 기존의 그래프 모델 기법에 적용함으로써, 그래프 모델이 보다 상세해지도록 한다. 그러면, 본 발명에서는 그래프 모델의 중간지점을 기준으로 검색이 가능해지는 등 보다 정확한 데이터처리를 가능할 수 있게 된다.
단위 개념들은 문제의 풀이 과정에 따라서 방향성을 갖고 연관 관계를 형성할 수 있다. 방향성이 없더라도, 단위 개념들의 집합을 묻는 문제가 될 수 있을 것이다. 이때는 유입 및 유출 개념의 단위 개념이 존재하지 않을 수도 있을 것이다.
문제 선택부(130)는 문제 데이터베이스(400)에 저장된 문제들 중, 각 문제에 대응하는 연관 관계에 포함된 단위 개념들 중 문제지에 포함될 것으로 설정된 단위 개념들이 포함된 문제들을 선택하게 된다.
이때 하나의 문제지에는 기설정된 수의 문제가 포함될 수 있다. 문제 선택부(130)는 상기의 기준(단위 개념을 포함하는 지 여부에 관한 기준)에 따라서 랜덤하게 기설정된 수의 문제를 선택할 수도 있으며, 다른 실시 예에서는 기설정된 수의 일정 배수(예를 들어 3배수)의 문제를 샘플로 선택하고, 문제를 출제하는 출제자 단말(미도시)의 선택 입력에 따라서 기설정된 수의 문제가 최종적으로 선택될 수 있을 것이다.
문제 조합부(140)는 선택된 문제들을 배열하여 문제지를 완성하게 된다. 선택된 문제들은 랜덤하게 배열되거나 일정한 기준에 따라 순서대로 배열될 수 있다.
랜덤하게 설정되거나 출제자 단말을 선택 입력에 따라서 기설정된 수의 문제가 선택되면, 예를 들어 문제에 대응하는 연관 관계의 유사도 순서대로 문제가 배열되거나, 유입 및 유출 개념이 서로 이어지도록 문제가 배열될 수 있다. 참고로, 연관 관계의 유사도 계산 방법 또한 문제 제출 의도에 따라 다양하게 변화될 수 있을 것이다. 즉, 문제 제출 의도에 따라 유사도 계산을 위해 사용되는 메타 정보의 항목의 종류와 비중을 조정할 수 있을 것이다. 다만, 이 또한 문제 제출 이전에 미리 등록 또는 변경되는 것이 바람직할 것이다.
즉, 연관 관계는 단위 개념들의 집합 및 연결에 관한 그래프로 표현이 가능하게 때문에, 예를 들어 문제지에 포함될 단위 개념이 유입 개념인 문제부터 배열될 수 있다. 또는, 첫 문제를 랜덤하게 선택하고, 첫 문제가 유입 및 유출 개념이 유사한 순서대로 문제를 배열할 수 있을 것이다. 또는, 첫 문제의 유출 개념이 유입 개념인 문제를 첫 문제의 다음 문제로 배열하는 식의 방법 역시 사용될 수 있을 것이다. 본 발명의 다른 실시 예에서는, 선택된 문제들을 출제자 단말의 입력에 따라서 배열할 수도 있을 것이다.
문제 풀이 모듈(150)은, 문제 조합부(140)로부터 완성된 문제지를 수신하게 된다. 이후, 문제지를 학습자 단말(200)에 출력하게 된다. 문제지를 학습자 단말(200)에 출력하는 것은, 학습 프로그램에 문제지를 출력하여 학습자가 학습자 단말(200)의 출력부를 통해 문제지를 확인하고, 온라인 학습과 같이 학습자 단말(200)의 입력부를 통해 문제지에 포함된 각 문제에 대한 풀이를 입력할 수 있는 인터페이스를 학습자 단말(200)에 제공하는 것을 의미한다.
즉, 문제 풀이 모듈(150)은 문제지를 학습자 단말(200)에 출력하는 동시에, 학습자 단말(200)로부터 문제지에 대한 풀이 정보를 수신하게 된다. 문제지에 대한 풀이 정보에는, 각 문제별로 학습자가 문제를 풀어내는 과정을 학습자 단말(200)의 입력 장치를 통해 입력 받은 데이터, 학습자가 문제를 풀어낸 시간 등이 포함될 수 있다.
문제 풀이 모듈(150)은 문제지를 학습자 단말(200)에 제공 시 다양한 인터페이스를 함께 제공할 수 있다. 예를 들어, 학습자 단말(200)이 문제지를 수신하는 것을 완료하면, 시험 시작 버튼을 출력하여 학습자가 온라인 시험을 시작할 수 있도록 할 수 있고, 내부적으로 타이머를 작동하게 한다. 이후, 종료 메시지 또는 풀이 종료 요청 버튼을 출력하여 시간 내에 학습자가 문제의 풀이를 완성할 수 있도록 한다.
시험이 시작되고부터 종료될 때까지 학습자 단말(200)의 입력수단을 통해 입력된 모든 데이터를 문제지에 대한 풀이 정보로서 저장하여, 첨삭 및 재학습 모듈(160)에 전달할 수 있다.
첨삭 및 재학습 모듈(160)은, 문제지에 포함된 각 문제에 대응하는 연관 관계에 포함된 단위 개념들의 흐름에 따라 단계화된 해답 풀이 정보와 문제지에 대한 풀이 정보를 비교하는 기능을 수행한다.
상기 언급한 바와 같이 각 문제에는 그에 대응하는 연관 관계가 설정되어 있으며, 연관 관계에는 하나 이상의 단위 개념이 포함되어 있을 수 있다. 따라서, 문제를 풀 때에도, 단위 개념들의 흐름에 따라서 문제를 풀게 될 것이며, 해답 풀이 정보에는 이에 따른 단위 개념들의 흐름에 따라서 단계적으로 문제를 푸는 모범 과정이 포함될 수 있는 것이다.
한편, 사용자가 학습자 단말(200)을 통해 문제지에 대한 풀이 정보를 입력하면, 이는 문제 별로 먼저 구분되고, 이후 문제에 포함된 단위 개념별로 구분되어 저장된다. 이후, 첨삭 및 재학습 모듈(160)에서는 각 문제에 따라서, 해답 풀이 과정에 포함된 단계별 풀이 과정과 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 단계별 풀이 과정을 비교하게 되는 것이다. 이를 통해, 개념별로 학습자의 성취도 평가가 가능해질 것이다.
이때 첨삭 및 재학습 모듈(160)에서는, 비교 결과 해답 풀이 정보에 포함된 최종 정답과, 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 해당 문제의 정답이 일치하는 경우, 각 단계별 풀이 과정 역시 비교하게 된다. 모든 단계별 풀이 과정이 해답 풀이 과정과 학습자의 문제지에 대한 풀이 정보와 일치하게 되면, 100%의 성취도를 갖는 것으로 평가하게 된다.
한편, 정답은 일치하나, 단계별 풀이 과정이 상이한 부분이 존재하면, 첨삭 및 재학습 모듈(160)은 정답의 의도가 일치한 것으로 판단하고, 문제지에 대한 풀이 정보 역시 해답 풀이 과정으로 포섭하게 된다. 즉, 문제지에 대한 풀이 정보 역시 옳은 방법으로 판단하게 되어, 해답 풀이 과정에 추가하도록 함으로써, 학습자의 문제 풀이에 따라서 진화되는 학습 장치(100)가 될 수 있는 것이다.
정답이 다른 경우라면, 먼저 해답 풀이 과정에 포함된 단계별 풀이 과정 및 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 해당 문제에 대한 풀이 과정을 비교하여, 해답 풀이 과정에 포함되어 있으나 문제지에 대한 풀이 정보에 포함되지 않은 부분을 재학습 대상 개념으로 분류하여 다시 문제지를 작성하거나, 학습 컨텐츠를 제공하여 개념별로 학습자가 보충 학습을 할 수 있도록 유도할 수 있을 것이다.
도 2는 문제의 연관 관계에 포함된 단위 개념에 따른 문제 배열의 예를 도시한 것이다.
도 2는 상기 언급한 문제 조합부(140)가 문제를 배열하는 기준 중, 유입 및 유출 개념이 문제에 따라 서로 연결되도록 배열하는 방법에 대한 예를 도시한 것이다.
도 2를 참조하면, 문제 1(500)에는 단위 개념 A(510)과 B(520)이 포함되어 있다. 방향성을 참조하면, A(510)가 문제 1(500)의 유입 개념이며, B(520)가 유출 개념으로 설정되어 있다.
한편 문제 2(501)는 단위 개념 B(520), C(530), D(540)이 포함되어 있고, 방향성을 참조하면, B(520)가 유입 개념, D(540)가 유출 개념으로 설정되어 있다. 따라서, 문제 2(501)의 유입 개념 B(520)는 문제 1(500)의 유출 개념과 동일하기 때문에, 문제 1(500) 다음에 문제 2(501)가 배열되는 것이다.
한편 문제 3(502)은 단위 개념 D(540)만을 포함하기 때문에, D(540)가 유입 개념이자 유출 개념으로 설정되어 있고, 이에 따라서 문제 2(501) 다음에 배열된다. 이러한 순서대로, 문제 N(50N)(유입 개념이 X(550)이고 유출 개념이 Y(560))까지 문제가 배열된다.
도 3은 문제 데이터베이스에 저장되는 문제에 대한 정보의 구조 예이다. 이하의 설명에서, 도 1 및 2에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 3을 참조하면, 하나의 문제에 대한 식별 정보(410)가 존재하며, 식별 정보(410)의 하위 정보로서 문제에 대한 메타 데이터들이 포함되어 있다. 문제의 메타 데이터에는, 문제의 내용(420) 정보가 포함될 수 있다. 문제의 내용(420)은 좁게는 문제를 학습자 단말(200)에 표시하기 위한 질의, 보기 및 이미지 정보가 포함될 수 있다. 그러나 넓게는, 질의, 보기 및 이미지 정보 외에, 문제가 속한 단원, 문제의 종류, 배점 및 난이도 정보가 함께 포함되어 있을 수 있다.
개념시멘틱그래프(430)에는, 문제들 각각에 대한 연관 관계 정보가 포함되어 있을 수 있다. 연관 관계 정보는 연관 관계에 포함된 단위 개념들을 연결한 그래프 정보(431)가 포함되어 있을 수 있으며, 연관 관계 정보에 포함된 단위 개념들의 흐름 역시 포함되어 있을 수 있다. 또한 각 단위 개념들의 내용에 대한 정보 역시 포함 또는 링크되어 있을 수 있을 것이다.
문제 풀이 정보(440)에는 상기 언급한 해답 풀이 정보, 즉, 모범 답안에 해당하는 각 단위 개념의 흐름별로 단계에 따른 풀이 정보를 포함하고 있을 수 있다.
도 4는 문제가 학습자 단말에 표시되는 예를 도시한 것이다.
도 4를 참조하면, 문제는 한 화면 전체에 한 문제가 표시될 수 있다. 문제 화면(421)에는 도 4에 도시된 바와 같이 질의에 해당하는 문자 정보와, 질의에 포함된 이미지 정보가 포함되어 있다. 객관식의 경우에는, 제시된 보기 답안 정보가 더 포함될 수 있을 것이다.
한편, 학습자에게 힌트 정보를 제공하기 위해, 연관 개념(432) 정보가 표시될 수 있다. 연관 개념(432)은 상기 언급한 연관 관계에 대응하는 개념으로서, 문제에 대응하는 연관 관계에 포함된 단위 개념들의 시멘틱그래프를 이미지화 한 정보이다.
연관 개념(432)는 출제자의 선택에 따라서, 문제의 시작부터 보이게 하거나, 힌트 버튼(미도시)을 클릭 시 보이게 하거나, 일정 시간이 흐른 후 보이게 하거나, 전혀 보이지 않게 하는 등 표시여부를 설정할 수 있으며, 학습자 또한 표시여부를 설정할 수 있다.
학습자는 연관 개념(432)을 파악하여 문제풀이의 힌트를 얻을 수도 있으며, 포함된 단위 개념 간의 순서와 관계에 집중하여 문제풀이 능력을 높일 수도 있다.
도 5는 해답 풀이 정보의 흐름의 예를 도시한 것이다.
해답 풀이 과정(441)에는 풀이 시작부터 해답에 이르기까지 하나 이상의 풀이 과정이 포함되어 있을 수 있다. 도 5를 참조하면, 한 문제에 각기 다른 개념을 이용하여 두 가지의 풀이 과정을 통해 해답에 이르고 있는 것을 볼 수 있다.
즉, 풀이 1로부터 시작된 해답 풀이 과정(441)에는, 개념 1, 풀이 2, 개념 3, 풀이 3, 개념 5, 풀이 6, 개념 7을 통해 답에 이르는 과정이 도시되어 있다. 각 개념 사이를 풀이 과정을 통해 연결하는 흐름을 통해, 답에 이르게 된다. 이와 다른 방법으로는, 풀이 1, 개념 2, 풀이 4, 개념 4, 풀이 5, 개념 6, 풀이 6, 개념 7을 통해 답에 이르는 과정이 도시되어 있다.
도 6은 문제지 조합 과정의 예를 도시한 것이다.
도 6을 참조하면, 출제자는 개념 탐색기 화면(141)을 볼 수 있다. 상기 언급한 바와 같이, 문제 선택부(130)는 학습자의 정보에 포함된 학습 내역을 통해 자동으로 문제를 선택할 수 있다. 그러나, 여러명의 학생들을 동시에 평가하기 위해서는, 학습자별 학습 내역을 개별적으로 판단하여 문제를 선택하는 것이 불가능할 것이다.
따라서, 도 6에서는 본 발명의 다른 실시 예에서 문제 선택부(130)의 기능을 도시하고 있으며, 이때는 출제자는 개념 탐색기 화면(141)에서, 제출하고자 하는 개념(142)을 시멘틱그래프로부터 선택할 수 있다. 출제자가 선택한 개념은 선택 개념 화면(143)에 표시될 것이다.
출제자가 개념 선택을 완료하면, 선택된 단위 개념을 연관 관계에 포함하는 복수의 문제들에 대한 화면(411)이 표시될 것이다. 출제자는 문제들에 대한 화면(411) 중 문제를 선택할 수 있으며, 선택된 문제는 자동 또는 수동으로 배열되어 문제지에 포함될 수 있다. 문제지에 포함되기 전, 문제를 문제지에 포함할지 여부를 다시 선택할 수 있게 하기 위해, 문제지에 포함될 문제들에 대한 리스트(144) 역시 표시될 수 있다.
도 7은 학습자의 문제지에 대한 풀이 과정와 해답 풀이 과정을 비교하여 새로운 해답 풀이 과정이 추가되는 과정에 대한 예를 도시한 것이다. 이하의 설명에서, 도 1 내지 6에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 7을 참조하면, 문제 풀이 모듈(150)은 학습자의 문제지에 대한 풀이 정보를 분석하여, 각 문제별로 학습자의 풀이 과정(151)을 추출하게 된다. 한편, 도 5에 도시된 해답 풀이 과정(441)에 대한 정보 역시 존재할 수 있다. 상기 언급한 바와 같이 문제에 대한 해답 풀이 과정(441)와 학습자의 풀이 과정(151)은 첨삭 및 재학습 모듈(160)에서 비교되지만, 본 발명의 다른 실시 예에서는, 문제 풀이 모듈(150)에서 비교 결과를 첨삭 및 재학습 모듈(160)에 통지하고, 첨삭 및 재학습 모듈(160)에서는 도 1에서 설명한 비교 기능 이외의 다른 기능을 수행할 수 있을 것이다.
도 7을 참조하면, 학습자의 풀이 과정(151)과 해답 풀이 과정(441)의 결과인 답이 일치하는 것을 볼 수 있다. 그러나, 풀이 과정을 보면, 학습자의 풀이 과정(151)에서는 풀이 6에서부터, 개념 7, 풀이 7, 개념 9을 통해 답에 이르고 있으며, 해답 풀이 과정에서는 풀이 6에서부터 개념 7을 통해 답에 이르는 것을 볼 수 있다.
첨삭 및 재학습 모듈(160)은 다른 풀이 과정 및 이에 포함된 개념을 발견하거나, 이에 대한 정보를 문제 풀이 모듈(150)로부터 수신하게 된다. 답은 서로 일치하기 때문에, 올바른 풀이 과정으로 판단하게 되며, 이후, 학습자의 풀이 과정(151)에 존재하는 풀이 6, 개념, 풀이 7, 개념 9를 통해 답에 이르는 과정을 새로운 해답 풀이 과정으로 추가하게 되는 것이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 방법의 플로우차트이다. 이하의 설명에서, 도 1 내지 7에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 8을 참조하면, 먼저 학습 정보 분석부(120)는 학습자의 학습 정보를 분석하는 단계(S1)를 수행한다. S1 단계에서 학습 정보 분석부(120)가 분석하는 학습자의 학습 정보에는, 학습자의 학습 내역뿐 아니라 학습 내역에 따라서 문제지에 포함될 단위 개념들에 대한 설정 정보 역시 포함될 것이다.
이후, 문제 선택부(130)가 하나 이상의 단위 개념들 간의 연관 관계로 모델링 된 문제들 중 문제지에 포함된 단위 개념들이 연관 관계에 포함된 문제들을 선택하는 단계(S2)가 수행된다. 상기 언급한 바와 같이 S2 단계는 출제자가 문제를 출제할 개념 및 개념이 포함된 문제를 선택하는 단계(미도시)로 대체될 수 있음은 당연할 것이다.
S2 단계를 통해 문제가 선택되면, 각 문제의 유입 및 유출 개념을 잇는 순서로 문제를 다시 선별하거나 이미 선택된 문제를 배열하여 문제지를 완성하는 단계(S3)가 수행된다. S3 단계 역시, 문제의 연관 관계가 유사한 순서대로 문제를 선별 및 배열하는 단계(미도시)로 대체될 수 있을 것이다. S3 단계는 문제 조합부(140)에 의해 수행된다.
S3 단계가 수행되면, 문제 풀이 모듈(150)이 학습자 단말(200)에 완성된 문제를 출력하고, 학습자가 학습자 단말(200)을 통해 문제를 풀면서, 문제 풀이 모듈(150)이 문제별 풀이 시간 및 과정을 저장하는 단계(S4)가 수행된다.
이후, 해답 풀이 과정과 문제지에 대한 학습자의 풀이 과정을 비교하여 성취도를 문제별 및 단위 개념별로 평가하는 단계(S5)가 실시된다. 도 1에 대한 설명에서는 S5 단계에 대한 설명을 따로 하지 않았으나, 성취도를 평가하는 단계인 S5 단계가 문제지에 대한 풀이 이후 수행될 것은 당업자에게 당연하게 인식될 것이다.
도 7에 대한 설명과는 달리, 해답 풀이 과정과 문제지에 대한 학습자의 풀이 과정의 비교 결과 해답 역시 다른 것으로 판단되면, 첨삭 및 재학습 모듈(160)은 학습자 단말(200)에 재학습 컨텐츠를 제공하여 학습자에게 재학습을 실시하는 단계(S6)를 수행하게 된다. S6 단계에서는 해답 풀이 과정과 문제지에 대한 학습자의 풀이 과정 비교 결과 해답 풀이 과정에는 포함되어 있으나 문제지에 대한 학습자의 풀이 과정에는 포함되어 있지 않은 단위 개념에 대한 학습이 수행될 것이다.

Claims (13)

  1. 인증된 학습자의 학습 내역을 학습자데이터베이스로부터 수신하여, 상기 학습 내역에 따라 문제지에 포함될 단위 개념들을 설정하는 학습 정보 분석부;
    하나 이상의 단위 개념들 간의 연관 관계로 모델링 된 문제들 중, 상기 문제지에 포함될 단위 개념들이 상기 연관 관계에 포함된 문제들을 선택하는 문제 선택부;
    선택된 상기 문제들을 배열하여 문제지를 완성하는 문제 조합부; 및
    상기 문제 조합부로부터 수신한 상기 문제지를 학습자 단말에 출력하고, 상기 학습자 단말로부터 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 수신하는 문제 풀이 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 문제들 각각에 대한 상기 연관 관계 정보, 상기 연관 관계 정보에 포함되는 상기 단위 개념들의 흐름 정보, 상기 단위 개념들 각각의 내용에 관한 정보, 상기 문제가 속한 단원, 상기 문제의 내용, 상기 문제의 종류, 배점 및 난이도 정보를 상기 문제들의 메타 데이터로 구성하여 관리하는 문제 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 문제지에 포함된 각 문제에 대응하는 연관 관계에 포함된 상기 단위 개념들의 흐름에 따라 단계화된 해답 풀이 정보와 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 비교하는 첨삭 및 재학습 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 첨삭 및 재학습 모듈은,
    상기 해답 풀이 정보에 포함된 정답과 상기 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 정답이 일치하고, 상기 해답 풀이 과정에 포함된 풀이 과정과 상기 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 풀이 과정이 일치하지 않는 경우, 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 상기 해답 풀이 정보에 추가하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 첨삭 및 재학습 모듈은,
    상기 해답 풀이 정보에 포함된 정답과 상기 학습자의 풀이 정보에 포함된 정답이 다른 경우, 상기 해답 풀이 과정에 포함된 풀이 과정 중 상기 학습자의 풀이 정보와 다른 풀이 과정에 대한 정보를 상기 학습자 단말에 출력하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 문제 풀이 모듈은,
    상기 문제지에 포함된 상기 문제들 각각의 상기 연관 관계를 그래프화하여, 상기 학습자 단말에 출력하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 문제 조합부는,
    선택된 상기 문제들 사이의 연관 관계의 유사도를 판별하여, 상기 유사도 순서대로 상기 문제들을 배열하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치.
  8. 학습 정보 분석부가 인증된 학습자의 학습 내역에 따라 문제지에 포함될 단위 개념들을 설정하는 단계;
    문제 선택부가 하나 이상의 단위 개념들 간의 연관 관계로 모델링 된 문제들 중 상기 문제지에 포함된 단위 개념들이 상기 연관 관계에 포함된 문제들을 선택하는 단계;
    문제 조합부가 선택된 상기 문제들을 배열하여 문제지를 완성하는 단계;
    문제 풀이 모듈이 상기 문제 조합부로부터 수신한 문제지를 학습자 단말에 출력하는 단계; 및
    상기 문제 풀이 모듈이 상기 학습자 단말로부터 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    첨삭 및 재학습 모듈이 상기 문제지에 포함된 각 문제에 대응하는 연관 관계에 포함된 상기 단위 개념들의 흐름에 따라 단계화된 해답 풀이 정보와, 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 비교하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 비교하는 단계는,
    상기 해답 풀이 정보에 포함된 정답과 상기 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 정답이 일치하고, 상기 해답 풀이 과정에 포함된 풀이 과정과 상기 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 풀이 과정이 일치하지 않는 경우, 상기 문제지에 대한 풀이 정보를 상기 해답 풀이 정보에 추가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 방법.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 비교하는 단계는,
    상기 해답 풀이 정보에 포함된 정답과 상기 문제지에 대한 풀이 정보에 포함된 정답이 다른 경우, 상기 해답 풀이 과정에 포함된 풀이 과정 중 상기 문제지에 대한 풀이 정보와 다른 풀이 과정에 대한 정보를 상기 학습자 단말에 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 방법.
  12. 청구항 8에 있어서,
    상기 출력하는 단계는,
    상기 문제지에 포함된 상기 문제들 각각의 상기 연관 관계를 그래프화하여, 상기 학습자 단말에 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 방법.
  13. 청구항 8에 있어서,
    상기 완성하는 단계는,
    선택된 상기 문제들 사이의 연관 관계의 유사도를 판별하여, 상기 유사도 순서대로 상기 문제들을 배열하는 단계인 것을 특징으로 하는 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 방법.
KR1020110061914A 2011-06-24 2011-06-24 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치 및 방법 KR101251119B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110061914A KR101251119B1 (ko) 2011-06-24 2011-06-24 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110061914A KR101251119B1 (ko) 2011-06-24 2011-06-24 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130006889A KR20130006889A (ko) 2013-01-18
KR101251119B1 true KR101251119B1 (ko) 2013-04-09

Family

ID=47837585

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110061914A KR101251119B1 (ko) 2011-06-24 2011-06-24 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101251119B1 (ko)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160099203A (ko) * 2015-02-12 2016-08-22 오태형 문제의 특성 및 문제 세트의 특성을 나타내는 방법
KR20170135075A (ko) * 2016-05-30 2017-12-08 김용록 수학 개념 그물망을 이용한 자기주도 학습이 가능한 수학 교육 장치
WO2019074136A1 (ko) * 2017-10-12 2019-04-18 한진승 인공지능 기반 온라인 자가학습 장치 및 방법
KR101986721B1 (ko) * 2019-03-27 2019-06-10 월드버텍 주식회사 신경망 기반 기계번역 및 셈뭉치를 이용한 수학문제 개념유형 예측 서비스 제공 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010044067A (ko) * 2000-07-19 2001-06-05 김창균 컴퓨터 네트워크 상에서의 학습 문제 제공 방법 및 그시스템
KR20010079233A (ko) * 2001-06-26 2001-08-22 이동열 실시간 학습문제 출제시스템
KR20050087720A (ko) * 2004-02-26 2005-08-31 이경윤 컴퓨터와 인터넷을 이용한 언어 학습 방법
KR20110061847A (ko) * 2009-12-02 2011-06-10 박현진 문제출제 인터페이스와 답안 리더기를 이용한 채점결과 제공 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010044067A (ko) * 2000-07-19 2001-06-05 김창균 컴퓨터 네트워크 상에서의 학습 문제 제공 방법 및 그시스템
KR20010079233A (ko) * 2001-06-26 2001-08-22 이동열 실시간 학습문제 출제시스템
KR20050087720A (ko) * 2004-02-26 2005-08-31 이경윤 컴퓨터와 인터넷을 이용한 언어 학습 방법
KR20110061847A (ko) * 2009-12-02 2011-06-10 박현진 문제출제 인터페이스와 답안 리더기를 이용한 채점결과 제공 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20130006889A (ko) 2013-01-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Tikva et al. Mapping computational thinking through programming in K-12 education: A conceptual model based on a systematic literature Review
CN110399541B (zh) 基于深度学习的题目推荐方法、装置及存储介质
CN109903617B (zh) 个性化练习方法和系统
KR101816665B1 (ko) 객관식 문항 학습 데이터를 분석하는 방법
US6971881B2 (en) Interactive method and system for teaching decision making
US20150348433A1 (en) Systems, Methods, and Software for Enabling Automated, Interactive Assessment
KR101805163B1 (ko) 학습자에게 개인화된 학습 커리큘럼을 제공하는 방법 및 그 장치
US20110165550A1 (en) Management system for online test assessment and method thereof
Hunziker et al. Teaching multiple concepts to a forgetful learner
KR101251119B1 (ko) 문제의 개념 구조 모델링을 통한 학습 장치 및 방법
Riofrıo-Luzcando et al. Predicting student actions in a procedural training environment
CN110472880A (zh) 评价合作问题解决能力的方法、装置及存储介质
JP2018205354A (ja) 学習支援装置、学習支援システム及びプログラム
KR101488178B1 (ko) 어플리케이션을 이용한 모의고사 및 학습 제공 시스템
Gogri et al. Evaluation of students performance based on formative assessment using data mining
CN112052327A (zh) 一种知识点掌握情况分析系统的方法
CN112784154B (zh) 一种带有数据增强的线上教学推荐系统
KR101113908B1 (ko) 외국어 학습자용 인지능력 진단 시스템 및 방법
CN113610682A (zh) 一种基于大数据的在线远程教育方法及系统
KR20130103067A (ko) 온라인 단계별 학업성취도 테스트와 취약 학습 집중 지도 시스템 및 이를 이용한 학습 방법
US11922827B2 (en) Learning management systems and methods therefor
CN106846960A (zh) 一种基于网络的在线学习评估系统
AU2020239766A1 (en) Education Improvement System and Method
JP2005331650A (ja) 学習システム、情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
KR102023809B1 (ko) 전문성 강화를 통한 취업과 창업 연계 마이스터칼리지 교육서비스 제공 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160225

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee