KR102538342B1 - Artificial intelligence tutoring system using inference of proficiency by curriculum based on diagnostic evaluation data for new learners - Google Patents

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KR102538342B1
KR102538342B1 KR1020220135195A KR20220135195A KR102538342B1 KR 102538342 B1 KR102538342 B1 KR 102538342B1 KR 1020220135195 A KR1020220135195 A KR 1020220135195A KR 20220135195 A KR20220135195 A KR 20220135195A KR 102538342 B1 KR102538342 B1 KR 102538342B1
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KR
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curriculum
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data
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KR1020220135195A
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전승욱
박경수
정영훈
최원태
박성래
이원성
박준건
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주식회사 아이스크림에듀
주식회사 업스테이지
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Abstract

본 발명은 신규 학습자의 제1 단말과 교사의 제2 단말을 원격 연결하여 비대면 환경에서의 상기 신규 학습자의 학습과 상기 교사의 교수를 지원하기 위한 인공지능 튜터링 시스템에 있어서,
상기 제1,2 단말 및 웹, 외부 서버와 네트워크를 구축하여 통신하면서 상기 제1 단말로부터 신규 학습자가 진행한 진단평가에 대한 기록 데이터를 획득하고, 상기 획득된 기록 데이터를 기반으로 각 커리큘럼별 이해도 값을 추정하며, 상기 추정된 이해도 값을 미리 지정된 학습관리용 데이터와 매칭시켜 상기 신규 학습자의 향후 학습과 상기 교사의 향후 교수를 가이드하기 위한 커스터마이징 정보를 생성하며, 상기 커스터마이징정보에 따라 미리 설정된 알림신호를 출력하는 제어부; 및 상기 제1,2 단말에 구비되어, 상기 제어부로부터 출력된 알림신호에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 알림부를 포함하는 것을 특징으로 하여,
신규 학습자를 대상으로 한 커스터마이징 정보 제공에 대해 보다 향상된 신뢰성을 달성할 수 있고, 이에 따라, 신규 학습자 및 교사에게 향후 각각의 맞춤형 학습과 교수를 가이드하기 위한 관리환경을 보다 효율적으로 달성할 수 있는 효과가 있다.
The present invention is an artificial intelligence tutoring system for remotely connecting a first terminal of a new learner and a second terminal of a teacher to support the new learner's learning and the teacher's teaching in a non-face-to-face environment,
While communicating by establishing a network with the first and second terminals, the web, and an external server, record data about the diagnostic evaluation performed by the new learner is obtained from the first terminal, and understanding of each curriculum is based on the obtained record data. A degree value is estimated, and customized information for guiding future learning of the new learner and future teaching of the teacher is generated by matching the estimated understanding value with pre-specified data for learning management, and according to the customizing information, a control unit outputting a set notification signal; and a notification unit provided in the first and second terminals and visually displaying the notification signal on an arbitrary screen according to the notification signal output from the control unit.
Improved reliability can be achieved for the provision of customized information for new learners, and accordingly, the effect of more efficiently achieving a management environment for guiding new learners and teachers to each customized learning and teaching in the future there is

Description

신규 학습자용 진단평가 데이터 기반의 커리큐럼별 이해도 추론을 활용한 인공지능 튜터링 시스템{ARTIFICIAL INTELLIGENCE TUTORING SYSTEM USING INFERENCE OF PROFICIENCY BY CURRICULUM BASED ON DIAGNOSTIC EVALUATION DATA FOR NEW LEARNERS}Artificial intelligence tutoring system using inference of understanding by curriculum based on diagnostic evaluation data for new learners

본 발명은 신규 학습자의 진단평가 기록을 기반으로 각 커리큘럼별 이해도 값을 추론하고, 상기 추론된 커리큘럼별 이해도 값에 따라 향후 학습 및 교수를 가이드하기 위한 맞춤형 추천정보가 제공되도록 한 구성을 통해 신규 학습자를 대상으로 한 추천정보 제공에 대해 보다 향상된 신뢰성을 달성할 수 있고, 이에 따라, 신규 학습자 및 교사에게 향후 각각의 맞춤형 학습과 교수를 가이드하기 위한 관리환경을 보다 효율적으로 달성할 수 있는 신규 학습자용 진단평가 데이터 기반의 커리큐럼별 이해도 추론을 활용한 인공지능 튜터링 시스템에 관한 것이다.The present invention infers the understanding value for each curriculum based on the diagnostic evaluation record of the new learner, and provides customized recommendation information to guide future learning and teaching according to the inferred understanding value for each curriculum. It is possible to achieve more reliability in providing recommendation information for new learners, and accordingly, a management environment for guiding new learners and teachers to each customized learning and teaching in the future can be achieved more efficiently. It is about an artificial intelligence tutoring system using inference of understanding level for each curriculum based on diagnostic evaluation data for learners.

일반적으로, 인공지능(AI) 비서는 사용자가 발화하는 명령어의 의도를 파악해서 수행하고, 주변기기를 제어하는 음성 인터페이스의 편리성이 주요 특징인 반면, 인공지능 튜터링 시스템은 학습자에게 교사 및 강사의 개입이 필요한 상황을 스스로 파악하여 상황에 맞는 진단과 처방을 제공하는 맥락 중심의 능동적인 반응이 주요 특징이다.In general, artificial intelligence (AI) assistants understand and execute the intentions of commands uttered by users, and the convenience of voice interfaces that control peripheral devices is the main feature, whereas AI tutoring systems provide learners with the intervention of teachers and instructors. The main feature is the context-oriented active response that identifies the necessary situation and provides diagnosis and prescription appropriate to the situation.

현재, 이러한 인공지능 튜터링에 대한 기술이 포함된 국내 에듀테크(Education Technology)시장은 확대되고 있으나 그 성장세는 세계시장 대비 낮고, 영세사업자 비중이 높다.Currently, the domestic education technology market, which includes technology for artificial intelligence tutoring, is expanding, but its growth rate is low compared to the global market, and the proportion of small businesses is high.

예컨대, 소수의 대형사업자들에게 매출이 집중되는 한편, 전체 사업자 수의 절반을 차지하는 영세사업자의 매출은 1.6%에 불과해 산업 내 양극화가 존재하고, 이를 해결하기 위해 대형 에듀테크 기업은 기존 에듀테크 스타트업을 인수하여 인공지능 기술, 로봇기술을 활용한 서비스를 출시하며, 유망 에듀테크 스타트업을 직접 발굴 및 지원하며 새로운 기회를 모색하고 있다.For example, sales are concentrated in a small number of large operators, while sales of small operators, which account for half of the total number of operators, account for only 1.6%, resulting in polarization within the industry. It takes over a business, launches services using artificial intelligence technology and robot technology, and seeks new opportunities by directly discovering and supporting promising edutech startups.

이에 따라, 에듀테크 스타트업은 기술력을 바탕으로 맞춤형 학습 서비스, 게임기반 학습, 외국어 교육, 코딩 교육 등 다양한 분야에서 성장하고 있으며, 학습자의 성취도, 학습이력 등 빅데이터를 분석해 학습능력을 진단하고 맞춤형 학습을 제공하는 AI(인공지능) 활용이 가장 두드러지게 나타나고 있다.Accordingly, edutech startups are growing in various fields such as customized learning services, game-based learning, foreign language education, and coding education based on their technological prowess. The use of artificial intelligence (AI) to provide

이러한 가운데, 종래 상용화되었던 맞춤형 학습 기술들은 학습 컨텐츠 간의 연계에 의존하거나, 틀린 문제의 개수를 단순하게 세어서 취약한 개념을 진단하는 정도에 그쳐, 학습자의 학습능력 진단이 정교하지 않은 문제점이 존재하였다.Among these, conventionally commercialized customized learning technologies rely on linkage between learning contents or simply count the number of wrong problems to diagnose weak concepts, so there is a problem in that the diagnosis of learner's learning ability is not sophisticated.

또한, 현재의 기술로서는, 학습자의 학습결과에 대한 향후 관리를 진행하는데 있어서, 학습자의 학습영역별/단원별 이해수준(이해도)과 성향을 그대로 반영하여 딥러닝 또는 머신러닝 기술 기반의 강화된 인공지능 학습과정 및 정확한 분석과정을 거친 학습/교수 가이드 시스템이 부재한 실정이다.In addition, as the current technology, in the future management of the learner's learning results, the deep learning or machine learning technology-based enhanced artificial There is no learning/teaching guide system that goes through an intelligent learning process and an accurate analysis process.

특히, 기존에 문항을 풀이한 데이터가 없는 신규 학습자의 지식 개념별 학습역량을 추론할 수 있는 모델이 없는 현 상황에서 지식 개념별 특정 개수의 문제를 풀이하고, 이를 바탕으로 신규 학습자의 학습역량에 대해 보다 향상된 신뢰도로 추론결과를 제공하는 기술이 요구되고 있다.In particular, in the current situation where there is no model that can infer the learning competency for each knowledge concept of a new learner who has no previous data on solving questions, it is possible to solve a specific number of problems for each knowledge concept, and based on this, to improve the learning capability of new learners. There is a demand for a technology that provides inference results with more improved reliability.

대한민국 등록특허공보 제10-2056822호(발명의 명칭: 학습 서비스 제공 방법 및 그 장치)Republic of Korea Patent Registration No. 10-2056822 (Title of Invention: Method and Device for Providing Learning Services)

따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 신규 학습자의 진단평가 기록을 기반으로 각 커리큘럼별 이해도 값을 추론하고, 상기 추론된 커리큘럼별 이해도 값에 따라 향후 학습 및 교수를 가이드하기 위한 맞춤형 추천정보가 제공되도록 한 구성을 통해 신규 학습자를 대상으로 한 추천정보 제공에 대해 보다 향상된 신뢰성을 달성할 수 있고, 이에 따라, 신규 학습자 및 교사에게 향후 각각의 맞춤형 학습과 교수를 가이드하기 위한 관리환경을 보다 효율적으로 달성할 수 있는 신규 학습자용 진단평가 데이터 기반의 커리큐럼별 이해도 추론을 활용한 인공지능 튜터링 시스템을 제공하는데 목적이 있다.Therefore, the present invention has been devised to solve the above problems, and based on the diagnostic evaluation records of new learners, the understanding value for each curriculum is inferred, and future learning and teaching are performed according to the inferred understanding value for each curriculum. Through a configuration in which customized recommendation information is provided to guide students, it is possible to achieve higher reliability in providing recommendation information for new learners, and accordingly, to provide new learners and teachers with personalized learning and teaching in the future. The purpose is to provide an artificial intelligence tutoring system that utilizes inference of understanding by curriculum based on diagnostic evaluation data for new learners that can achieve a management environment for guidance more efficiently.

다만, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the technical problem to be achieved in the present invention is not limited to the above-mentioned technical problems, and other technical problems not mentioned will become clear to those skilled in the art from the description below. You will be able to understand.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 기술적 수단인 본 발명은, 신규 학습자의 제1 단말과 교사의 제2 단말을 원격 연결하여 비대면 환경에서의 상기 신규 학습자의 학습과 상기 교사의 교수를 지원하기 위한 인공지능 튜터링 시스템에 있어서, 상기 제1,2 단말 및 웹, 외부 서버와 네트워크를 구축하여 통신하면서 상기 제1 단말로부터 신규 학습자가 진행한 진단평가에 대한 기록 데이터를 획득하고, 상기 획득된 기록 데이터를 기반으로 각 커리큘럼별 이해도 값을 추정하며, 상기 추정된 이해도 값을 미리 지정된 학습관리용 데이터와 매칭시켜 상기 신규 학습자의 향후 학습과 상기 교사의 향후 교수를 가이드하기 위한 커스터마이징 정보를 생성하며, 상기 커스터마이징정보에 따라 미리 설정된 알림신호를 출력하는 제어부; 및 상기 제1,2 단말에 구비되어, 상기 제어부로부터 출력된 알림신호에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 알림부를 포함할 수 있다.The present invention, which is a technical means for achieving the above object, remotely connects the first terminal of the new learner and the second terminal of the teacher to support the new learner's learning and the teacher's teaching in a non-face-to-face environment In the artificial intelligence tutoring system, while communicating by establishing a network with the first and second terminals, the web, and an external server, record data about the diagnostic evaluation performed by a new learner is obtained from the first terminal, and the obtained record data Based on this, the value of understanding for each curriculum is estimated, and the estimated value of understanding is matched with the data for learning management specified in advance to generate customizing information to guide the future learning of the new learner and the future teaching of the teacher. , a control unit for outputting a preset notification signal according to the customization information; and a notification unit provided in the first and second terminals and visually displaying the notification signal on an arbitrary screen according to the notification signal output from the control unit.

또한, 상기 커스터마이징 정보는, 이해도 시각화, 추천 컨텐츠, 추천 평가문항 중 적어도 하나의 학습용/교수용 맞춤형 가이드에 대한 데이터를 포함할 수 있다.In addition, the customizing information may include data for a customized learning/teaching guide for at least one of understanding visualization, recommended contents, and recommended evaluation items.

또한, 상기 제어부는, 상기 제1 단말로부터 상기 신규 학습자가 진행한 진단평가에 대한 기록 데이터를 획득하는 데이터 생성부; 상기 데이터 생성부에 의해 획득된 기록 데이터와, 상기 제2 단말에 의해 미리 지정된 학습관리용 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 베이스부; 상기 데이터 베이스부에 저장된 기록 데이터를 기반으로, 미리 프로그래밍된 알고리즘을 이용하여, 각 커리큘럼별 이해도 값을 추정하는 이해도 추정부; 및 상기 이해도 추정부에 의해 추정된 이해도 값을 상기 데이터 베이스부에 저장된 학습관리용 데이터와 매칭시켜 상기 커스터마이징 정보를 생성하고, 상기 생성된 커스터마이징 정보에 대응하는 알림신호가 출력되도록 제어하는 알림신호 출력부를 포함할 수 있다.In addition, the control unit may include: a data generator that obtains record data about the diagnostic evaluation performed by the new learner from the first terminal; a database unit for storing and managing the record data acquired by the data generator and the learning management data designated in advance by the second terminal; an understanding level estimator for estimating an understanding level value for each curriculum using a pre-programmed algorithm based on the recorded data stored in the database unit; and a notification for generating the customizing information by matching the understanding level value estimated by the understanding level estimating unit with the learning management data stored in the database unit, and controlling the output of a notification signal corresponding to the generated customizing information. It may include a signal output unit.

또한, 상기 데이터 생성부는, 상기 제1 단말로부터 상기 신규 학습자의 학년과 월 정보를 검출하고, 수학과 관련하여 수와 연산, 도형, 측정, 규칙성 및 자료와 가능성으로 미리 설정된 5가지 학습영역에 대한 상기 신규 학습자의 제1 이해수준과, 상기 검출된 학년과 월 정보에 기반한 커리큘럼 리스트를 설정하고, 진단평가 길이만큼 4가지 단계로 구성되는 루프를 수행하여 상기 기록 데이터를 획득할 수 있다.In addition, the data generation unit detects the grade and month information of the new learner from the first terminal, and in relation to mathematics, for five learning areas preset as numbers, operations, figures, measurements, regularities, and data and possibilities. The record data may be obtained by setting a curriculum list based on the first understanding level of the new learner and the detected grade and month information, and performing a loop consisting of four steps as long as the diagnostic evaluation length.

또한, 상기 데이터 생성부의 상기 루프는, 상기 설정된 커리큘럼 리스트에서 커리큘럼을 샘플링하는 제1 단계; 상기 제1 단계를 통해 샘플링된 커리큘럼에 해당하는 문항을 샘플링하는 제2 단계; 상기 제2 단계를 통해 샘플링된 문항의 난이도와 상기 신규 학습자의 해당 학습영역의 제2 이해수준을 비교하여 정오답 여부를 샘플링하는 제3 단계; 및 상기 제3 단계를 통해 샘플링된 정오답 여부를 진단평가 로그에 추가하는 제4 단계로 구성될 수 있다.In addition, the loop of the data generator may include a first step of sampling a curriculum from the set curriculum list; a second step of sampling items corresponding to the curriculum sampled through the first step; a third step of sampling correct answers by comparing the level of difficulty of the questions sampled through the second step with the second understanding level of the new learner; and a fourth step of adding the correct or incorrect answers sampled through the third step to the diagnostic evaluation log.

또한, 상기 제2 이해수준은, 상기 제1 이해수준에 기반할 수 있고, 상기 데이터 생성부는, 상기 루프의 제3 단계와 관련하여, 상기 문항의 난이도와 상기 제2 이해수준을 하기의 계산식In addition, the second level of understanding may be based on the first level of understanding, and the data generating unit calculates the difficulty of the item and the second level of understanding in relation to the third step of the loop using the following calculation formula.

PROB = sigmoid((제2 이해수준 - 난이도) * slope * 10) * (1 - guessing - slip) + guessingPROB = sigmoid((2nd comprehension level - difficulty) * slope * 10) * (1 - guessing - slip) + guessing

에 대입하면서 상기 신규 학습자가 문항을 맞출 확률을 계산 후 샘플링하여 상기 정오답 여부를 결정할 수 있으며, 상기 계산식에 포함된 상수인 slope, guessing, slip 과 관련하여, 상기 slope는, 정답률의 기울기로서, 기울기가 클수록 상기 제2 이해수준에 따라 정답률이 급격하게 변함을 의미하고, 상기 guessing은 상기 신규 학습자가 임의로 답을 선택하여 맞출 확률(찍어 맞추기 확률)을 의미하며, 상기 slip은 상기 신규 학습자가 정답을 알지만 틀릴 확률(실수할 확률)을 의미할 수 있다., it is possible to determine the correct answer by sampling after calculating the probability of the new learner correcting the question, and in relation to the constants slope, guessing, and slip included in the calculation formula, the slope is the slope of the correct answer rate, The larger the slope, the more rapidly the rate of correct answers changes according to the second level of understanding. The guessing means the probability that the new learner randomly selects an answer and guesses correctly, and the slip means that the new learner has the correct answer. , but it can mean the probability of being wrong (the probability of making a mistake).

또한, 상기 이해도 추정부는, 상기 알고리즘의 isALL 옵션이 True일 경우, 모든 커리큘럼의 이해도 값을 학습하기 위해 커리큘럼 맵에 기반하여 미리 설정된 룰에 따라 이해도 값이 전파되도록 하면서 전체 커리큘럼의 이해도 값을 추정할 수 있다.In addition, when the isALL option of the algorithm is True, the understanding level estimation unit propagates the level of understanding value according to a rule set in advance based on the curriculum map in order to learn the level of understanding value of all curriculums while allowing the level of understanding of the entire curriculum value can be estimated.

또한, 상기 룰은, 이해도 값이 정해진 두 커리큘럼 사이에 위치한 커리큘럼들의 이해도 값을 추정하도록 구성되어, 상기 두 커리큘럼의 정해진 이해도 값을 기반으로 추후 배우는 커리큘럼의 이해도 값이 점차 증가하도록 이해도 값을 추정하는 제1 룰; 이해도 값이 정해진 커리큘럼 이전에 배우는 커리큘럼의 이해도 값을 추정하도록 구성되어, 후행하는 노드들 중에서 가장 이해도 값이 높은 커리큘럼의 이해도 값보다 높게 추정하는 제2 룰; 이해도 값이 정해진 커리큘럼 이후에 배우는 커리큘럼의 이해도 값을 추정하도록 구성되어, 선행하는 노드들 중에서 가장 이해도 값이 낮은 커리큘럼의 이해도 값보다 낮게 추정하는 제3 룰; 및 상기 제1,2,3 룰에 따르고도 이해도 값이 추정된 커리큘럼과 연결되지 않은 커리큘럼들의 이해도 값을 채우도록 구성되어, 이에 해당되는 커리큘럼들은 이해도 값이 추정된 커리큘럼과 연결되어 있지 않아 별도로 추정할 방법이 없으므로, 위치에 따라 0 또는 1로 이해도 값을 추정하는 제4 룰을 포함할 수 있다.In addition, the rule is configured to estimate the understanding value of the curricula located between the two curricula for which the understanding value is set, so that the understanding value of the curriculum to be learned later increases gradually based on the set understanding value of the two curricula a first rule for estimating a degree value; a second rule configured to estimate an understanding value of a curriculum learned prior to a curriculum with a set understanding value, and estimating a higher understanding value than that of a curriculum having the highest understanding value among succeeding nodes; a third rule configured to estimate an understanding value of a curriculum to be learned after the curriculum for which the understanding value is determined, and estimating a value lower than that of a curriculum having the lowest understanding value among preceding nodes; And even if the first, second, and third rules are followed, the understanding value is configured to fill the understanding value of the curriculum that is not connected to the estimated curriculum, and the corresponding curriculum is not connected to the curriculum whose understanding value is estimated Since there is no separate estimation method, a fourth rule for estimating an understanding value of 0 or 1 according to the location may be included.

본 발명에 따른 신규 학습자용 진단평가 데이터 기반의 커리큐럼별 이해도 추론을 활용한 인공지능 튜터링 시스템은, 신규 학습자의 진단평가 기록을 기반으로 각 커리큘럼별 이해도 값을 추정하고, 상기 추정된 커리큘럼별 이해도 값에 따라 향후 학습 및 교수를 가이드하기 위한 커스터마이징 정보가 제공되도록 한 구성을 통해 신규 학습자를 대상으로 한 커스터마이징 정보 제공에 대해 보다 향상된 신뢰성을 달성할 수 있고, 이에 따라, 신규 학습자 및 교사에게 향후 각각의 맞춤형 학습과 교수를 가이드하기 위한 관리환경을 보다 효율적으로 달성할 수 있는 효과가 있다.The artificial intelligence tutoring system using the inference of understanding by curriculum based on diagnostic evaluation data for new learners according to the present invention estimates the understanding value for each curriculum based on the diagnostic evaluation record of new learners, and Through a configuration in which customized information to guide future learning and teaching is provided according to the value of understanding, it is possible to achieve more reliable reliability in providing customized information to new learners, and accordingly, to new learners and teachers. It has the effect of achieving a management environment for guiding each customized learning and teaching more efficiently in the future.

다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the effects obtainable in the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below. You will be able to.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 신규 학습자용 진단평가 데이터 기반의 커리큐럼별 이해도 추론을 활용한 인공지능 튜터링 시스템의 외부구성 및 사용예를 나타낸 도면.
도 2는 상기 인공지능 튜터링 시스템의 전자적인 구성을 개략적으로 나타낸 블록도.
도 3은 도 2에 따른 상기 제어부가 실제로 구현되는 DDKT(Deep Diagnosis Knowledge Tracing) 모델의 서비스 아키텍쳐를 예시적으로 나타낸 도면 및 이미지.
도 4는 도 2에 따른 상기 제어부의 데이터 생성부에서 수행되는 루프의 제3 단계와 관련한 그래프.
도 5는 도 2에 따른 상기 제어부의 이해도 추정부에서 제1 룰과 관련한 이미지.
도 6은 도 2에 따른 상기 제어부의 이해도 추정부에서 제2 룰과 관련한 이미지.
도 7은 도 2에 따른 상기 제어부의 이해도 추정부에서 제3 룰과 관련한 이미지.
도 8은 도 2에 따른 상기 제어부의 이해도 추정부에서 제4 룰과 관련한 이미지.
도 9는 본 발명과 관련하여, 상기 인공지능 튜터링 시스템의 제어부에 의한 커스터마이징 정보 중 이해도 시각화 데이터가 알림부에 디스플레이되는 일례를 나타낸 사용예시도.
1 is a diagram showing an external configuration and example of use of an artificial intelligence tutoring system using inference of understanding level for each curriculum based on diagnostic evaluation data for new learners according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a block diagram schematically showing the electronic configuration of the artificial intelligence tutoring system.
FIG. 3 is a diagram and image showing a service architecture of a DDKT (Deep Diagnosis Knowledge Tracing) model in which the control unit according to FIG. 2 is actually implemented;
4 is a graph related to a third step of a loop performed by the data generation unit of the control unit according to FIG. 2;
5 is an image related to the first rule in the understanding level estimation unit of the control unit according to FIG. 2;
6 is an image related to the second rule in the understanding level estimation unit of the control unit according to FIG. 2;
7 is an image related to a third rule in the understanding level estimation unit of the controller according to FIG. 2;
8 is an image related to a fourth rule in the understanding degree estimation unit of the control unit according to FIG. 2;
9 is an exemplary use diagram illustrating an example in which visualized data of understanding among customized information by a control unit of the artificial intelligence tutoring system is displayed on a notification unit in relation to the present invention.

이하에서는, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present invention will be described in detail so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. However, since the description of the present invention is only an embodiment for structural or functional description, the scope of the present invention should not be construed as being limited by the embodiments described in the text. That is, since the embodiment can be changed in various ways and can have various forms, it should be understood that the scope of the present invention includes equivalents capable of realizing the technical idea. In addition, since the object or effect presented in the present invention does not mean that a specific embodiment should include all of them or only such effects, the scope of the present invention should not be construed as being limited thereto.

본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.The meaning of terms described in the present invention should be understood as follows.

"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.Terms such as "first" and "second" are used to distinguish one component from another, and the scope of rights should not be limited by these terms. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element. It should be understood that when an element is referred to as “connected” to another element, it may be directly connected to the other element, but other elements may exist in the middle. On the other hand, when an element is referred to as being “directly connected” to another element, it should be understood that no intervening elements exist. Meanwhile, other expressions describing the relationship between components, such as “between” and “immediately between” or “adjacent to” and “directly adjacent to” should be interpreted similarly.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions should be understood to include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise, and terms such as “comprise” or “having” refer to a described feature, number, step, operation, component, part, or It should be understood that it is intended to indicate that a combination exists, and does not preclude the possibility of the presence or addition of one or more other features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless defined otherwise. Terms defined in commonly used dictionaries should be interpreted as consistent with meanings in the context of related art, and cannot be interpreted as having ideal or excessively formal meanings unless explicitly defined in the present invention.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 신규 학습자용 진단평가 데이터 기반의 커리큐럼별 이해도 추론을 활용한 인공지능 튜터링 시스템의 외부구성 및 사용예를 나타낸 도면이고, 도 2는 상기 인공지능 튜터링 시스템의 전자적인 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이며, 도 3은 도 2에 따른 상기 제어부가 실제로 구현되는 DDKT(Deep Diagnosis Knowledge Tracing) 모델의 서비스 아키텍쳐를 예시적으로 나타낸 도면 및 이미지이고, 도 4는 도 2에 따른 상기 제어부의 데이터 생성부에서 수행되는 루프의 제3 단계와 관련한 그래프이며, 도 5는 도 2에 따른 상기 제어부의 이해도 추정부에서 제1 룰과 관련한 이미지이고, 도 6은 도 2에 따른 상기 제어부의 이해도 추정부에서 제2 룰과 관련한 이미지이며, 도 7은 도 2에 따른 상기 제어부의 이해도 추정부에서 제3 룰과 관련한 이미지이고, 도 8은 도 2에 따른 상기 제어부의 이해도 추정부에서 제4 룰과 관련한 이미지이며, 도 9는 본 발명과 관련하여, 상기 인공지능 튜터링 시스템의 제어부에 의한 커스터마이징 정보 중 이해도 시각화 데이터가 알림부에 디스플레이되는 일례를 나타낸 사용예시도이다.1 is a diagram showing the external configuration and example of use of an artificial intelligence tutoring system using inference of understanding by curriculum based on diagnostic evaluation data for new learners according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram of the artificial intelligence tutoring system FIG. 3 is a block diagram schematically illustrating an electronic configuration, and FIG. 3 is a diagram and image exemplarily showing a service architecture of a DDKT (Deep Diagnosis Knowledge Tracing) model in which the control unit according to FIG. 2 is actually implemented, and FIG. 4 is FIG. 2 is a graph related to the third step of the loop performed by the data generation unit of the control unit according to, FIG. 5 is an image related to the first rule in the understanding degree estimation unit of the control unit according to FIG. 2, and FIG. 7 is an image related to the third rule in the understanding degree estimation unit of the control unit according to FIG. 2, and FIG. It is an image related to the fourth rule in the understanding level estimation unit, and FIG. 9 is a usage example showing an example in which the understanding level visualization data among the customization information by the control unit of the artificial intelligence tutoring system is displayed on the notification unit in relation to the present invention. am.

도 1 및 도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 신규 학습자용 진단평가 데이터 기반의 커리큐럼별 이해도 추론을 활용한 인공지능 튜터링 시스템(100)은 비대면 환경에서의 신규 학습자(L)의 학습과 상기 교사(T)의 교수를 지원하기 위한 인공지능 튜터링 시스템에 있어서, 제1 단말(110), 제2 단말(120), 웹(130), 외부 서버(140), 제어부(150) 및 알림부(160)를 포함하여 구성할 수 있다.As shown in FIGS. 1 and 2, the artificial intelligence tutoring system 100 using the inference of understanding for each curriculum based on the diagnostic evaluation data for new learners according to the present invention (100) In the artificial intelligence tutoring system for supporting learning and teaching of the teacher (T), a first terminal 110, a second terminal 120, a web 130, an external server 140, a control unit 150 and It can be configured to include a notification unit 160.

단, 도 1 및 도 2에 도시된 구성요소들이 본 발명을 위해 필수적인 최소한의 구성일뿐, 이보다 더 부가적인 구성요소들을 갖는 인공지능 튜터링 시스템이 구현될 수 있다.However, the components shown in FIGS. 1 and 2 are only the minimum configuration essential for the present invention, and an artificial intelligence tutoring system having more additional components may be implemented.

상기 제1 단말(110)은 키보드, 패드, 마우스 등 다양한 공지의 입력기기(미도시)를 포함하여 구성된 것으로, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 신규 학습자(L)에게 위치하여 상기 신규 학습자(L)의 진단평가를 위한 학년과 월 정보가 상기 웹(130), 외부 서버(140) 및 제어부(150)에 입력되도록 하는 입력환경을 제공한다.The first terminal 110 is configured to include various known input devices (not shown) such as a keyboard, a pad, and a mouse. According to a preferred embodiment of the present invention, it is located on the new learner (L) and is An input environment for inputting grade and month information for (L)'s diagnostic evaluation to the web 130, external server 140, and control unit 150 is provided.

또한, 상기 제2 단말(120)은 상술한 제1 단말(110)과 원격 통신할 수 있도록 구성된 것으로, 그 구성요소는 상기 제1 단말(110)과 동일하게 가질 수 있으며, 본 발명에 따르면, 교사(T)에게 위치하여 상기 교사(T)가 후술될 학습관리용 데이터를 상기 웹(130), 외부 서버(140) 및 제어부(150)에 입력시킬 수 있는 입력환경을 제공한다.In addition, the second terminal 120 is configured to remotely communicate with the above-described first terminal 110, and may have the same components as the first terminal 110, and according to the present invention, It is located in the teacher T to provide an input environment in which the teacher T can input learning management data to be described later to the web 130, the external server 140, and the control unit 150.

여기서, 상기 제1,2 단말(110, 120)은 복수개로 구성될 수도 있으며, 바람직하게는, 태블릿이 적용될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, PC, 스마트폰 등이 적용될 수 있다.Here, the first and second terminals 110 and 120 may be configured in plurality, and preferably, a tablet may be applied, but it is not limited thereto, and a PC, a smart phone, and the like may be applied.

이러한 상기 제1,2 단말(110, 120)의 구성은 일반적으로 게재된 통상의 단말장치에 해당하므로, 세부 구성은 도면에 미도시 하였음은 물론, 그에 대한 더 구체적인 설명은 생략하기로 한다.Since the configurations of the first and second terminals 110 and 120 correspond to general terminal devices, detailed configurations are not shown in the drawings, and detailed descriptions thereof will be omitted.

상기 웹(130)은 텍스트, 그래픽, 이미지, 음향, 비디오 등 다양한 멀티미디어를 지원할 수 있도록 구성된 인터넷 서비스로서, 본 발명에 따르면, 상기 제1,2 단말(110, 120)과 연결되어 상기 제1,2 단말(110, 120)을 각각 이용하는 신규 학습자(L) 및 교사(T)에게 다양한 공지의 교육용 컨텐츠가 제공되도록 구성할 수 있다.The web 130 is an Internet service configured to support various multimedia such as text, graphics, images, sound, and video. According to the present invention, the web 130 is connected to the first and second terminals 110 and 120, It can be configured so that various known educational contents are provided to new learners (L) and teachers (T) who respectively use the 2 terminals (110, 120).

상기 외부 서버(140)는 상술한 웹(130)에 대응되도록 구성되어 상기 제1,2 단말(110, 120), 웹(130) 및 제어부(150)와 네트워크를 형성하는 것이 바람직하고, 상기 웹(130)과 연동하여 제어부(150)에 미리 설정된 프로그램을 서비스하는 기능을 수행한다.Preferably, the external server 140 is configured to correspond to the aforementioned web 130 and forms a network with the first and second terminals 110 and 120, the web 130, and the control unit 150. In conjunction with (130), it performs a function of servicing a preset program to the control unit 150.

여기서, 상기 프로그램은 교육과 관련된 각종 데이터로 이루어진 교육용 프로그램일 수 있으며, 이는 공지의 기술로서, 해당관련분야의 통상지식을 가진 당업자에 의해 자유롭게 변경설계될 수 있음은 물론이다.Here, the program may be an educational program composed of various data related to education, which is a well-known technology and can be freely modified and designed by a person skilled in the art having general knowledge in the related field.

상기 제어부(150)는 도 3을 참조하여, 상기 제1,2 단말(110, 120) 및 웹(130), 외부 서버(140)와 네트워크를 구축하여 통신하면서 상기 제1 단말(110)로부터 신규 학습자(L)가 진행한 진단평가에 대한 기록 데이터를 획득하고, 상기 획득된 기록 데이터를 기반으로 각 커리큘럼별 이해도 값을 추정하며, 상기 추정된 이해도 값을 미리 지정된 학습관리용 데이터와 매칭시켜 상기 신규 학습자(L)의 향후 학습과 상기 교사(T)의 향후 교수를 가이드하기 위한 커스터마이징 정보를 생성하며, 상기 커스터마이징정보에 따라 미리 설정된 알림신호를 출력하는 기능을 수행한다.Referring to FIG. 3 , the control unit 150 builds a network with the first and second terminals 110 and 120, the web 130, and the external server 140 to communicate, and receives new information from the first terminal 110. Acquire record data about the diagnostic evaluation conducted by the learner (L), estimate the value of understanding for each curriculum based on the acquired record data, and match the estimated value of understanding with the data for learning management specified in advance to generate customizing information for guiding future learning of the new learner (L) and future teaching of the teacher (T), and performs a function of outputting a preset notification signal according to the customizing information.

이러한 상기 제어부(150)는 좀 더 구체적으로, 상기 제1 단말(110)로부터 신규 학습자(L)가 진행한 진단평가에 대한 기록 데이터를 획득하는 데이터 생성부(151); 상기 데이터 생성부(151)에 의해 획득된 기록 데이터와, 상기 제2 단말(120)에 의해 미리 지정된 학습관리용 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 베이스부(152); 상기 데이터 베이스부(152)에 저장된 기록 데이터를 기반으로, 미리 프로그래밍된 알고리즘을 이용하여, 각 커리큘럼별 이해도 값을 추정하는 이해도 추정부(153); 및 상기 이해도 추정부(153)에 의해 추정된 이해도 값을 상기 데이터 베이스부(152)에 저장된 학습관리용 데이터와 매칭시켜 상기 커스터마이징 정보를 생성하고, 상기 생성된 커스터마이징 정보에 대응하는 알림신호가 출력되도록 제어하는 알림신호 출력부(154)를 포함하여 구성될 수 있다.More specifically, the control unit 150 includes a data generation unit 151 that obtains record data about the diagnostic evaluation performed by the new learner L from the first terminal 110; a database unit 152 that stores and manages the record data obtained by the data generator 151 and data for learning management designated in advance by the second terminal 120; an understanding level estimator 153 for estimating an understanding level value for each curriculum using a pre-programmed algorithm based on the recorded data stored in the database unit 152; and matching the understanding value estimated by the understanding level estimation unit 153 with learning management data stored in the database unit 152 to generate the customized information, and a notification signal corresponding to the generated customized information. It may be configured to include a notification signal output unit 154 for controlling to be output.

여기서, 상기 학습관리용 데이터는 실시간 단위적으로 변화하는 상기 신규 학습자(L)의 진단평가 기록 데이터에 대응되도록 구성하여, 상기 교사(T)가 신규 학습자(L)의 학습관리를 위한 지표가 되는 데이터로서, 상기 교사(T)가 사용하는 제2 단말(120)의 입력기기(미도시)를 통해 입력되면서 미리 지정될 수 있으며, 상기 웹(130) 및 외부 서버(140)에도 입력되어 미리 지정될 수 있다.Here, the learning management data is configured to correspond to the diagnostic evaluation record data of the new learner (L) that changes in real time, so that the teacher (T) becomes an index for learning management of the new learner (L). As data, it may be pre-specified while being input through an input device (not shown) of the second terminal 120 used by the teacher T, and may be pre-specified by being input to the web 130 and the external server 140. It can be.

이때, 상기 학습관리용 데이터는 학습과정에서 발생하는 학습행동과 패턴, 교과 이해수준, 학습량의 기간별 총량과 패턴, 성적의 통계적 분포 및 추이와 원인 그리고 그에 대한 처방 등을 정량화한 데이터, 학습 3종(학습전략, 학습동기, 학습 부적응), 진로/적성 1종(흥미, 적성), 성격/인성 4종(대인 환경, 학업 스트레스, 자존감, 정서행동) 총 8종의 정서에 대한 진단검사 유형을 기록한 데이터 등을 포함하는 것이 바람직하다.At this time, the learning management data is data that quantifies learning behavior and patterns occurring in the learning process, subject understanding level, total amount and pattern of learning amount by period, statistical distribution and trend of grades, causes and prescriptions for them, and three types of learning (learning strategy, learning motivation, learning maladjustment), 1 career/aptitude (interest, aptitude), 4 personality/personality (interpersonal environment, academic stress, self-esteem, emotional behavior) It is desirable to include recorded data and the like.

이러한 상기 학습관리용 데이터는 본 발명에 따르면, 국제표준(IMS Caliper) 기반으로 정량화될 수 있고, 상기 웹(130) 또는 외부 서버(140)에서 현재 상용화되고 있는 AI 분석 서비스 프로그램 "홈런 AI 생활기록부" 의 공유를 통해 추출될 수도 있으며, 본 발명의 기술적 범위 내에서 해당관련분야의 당업자에 의해 다양하게 변경설계가 가능함은 물론이다.According to the present invention, the learning management data can be quantified based on the international standard (IMS Caliper), and the AI analysis service program currently commercialized on the web 130 or external server 140, "Home run AI life record book" It may be extracted through the sharing of ", and it is of course possible to design various modifications by those skilled in the art within the technical scope of the present invention.

상기 홈런 AI 생활기록부는 (주)아이스크림에듀에서 제공하는 학습 분석 서비스로서, IMS Global Learning Consortium에서 IMS Caliper Analytics 1.1 표준 인증을 받았으며, 이용 학습자의 학습현황, 학습패턴, 공부습관 등을 분석하여 월별로 요약하여 e포트폴리오 형태의 시각적 자료로 이용 학습자 및 교사(T)에게 제공하는 기술이다.The home run AI life record is a learning analysis service provided by Ice Cream Edu Co., Ltd., and has been certified for the IMS Caliper Analytics 1.1 standard by the IMS Global Learning Consortium. In summary, it is a technology provided to learners and teachers (T) as visual data in the form of an ePortfolio.

나아가, 상기 커스터마이징 정보는 이해도 시각화, 추천 컨텐츠, 추천 평가문항 중 적어도 하나의 학습용/교수용 맞춤형 가이드에 대한 데이터를 포함할 수 있고, 상기 커스터마이징 정보 중 상기 이해도 시각화 데이터는 도 9에 나타낸 바와 같이 상기 알림부(160)의 화면 상에 디스플레이될 수 있다.Furthermore, the customizing information may include data for a customized learning/teaching guide for at least one of understanding visualization, recommended content, and recommended evaluation items, and among the customizing information, the understanding visualization data is as shown in FIG. Likewise, it can be displayed on the screen of the notification unit 160.

한편, 상기 데이터 생성부(151)는 본 발명에 의하면, 상기 제1 단말(110)로부터 신규 학습자(L)의 학년과 월 정보를 검출하고, 수학과 관련하여 수와 연산, 도형, 측정, 규칙성 및 자료와 가능성으로 미리 설정된 5가지 학습영역(도 9 참조)에 대한 상기 신규 학습자(L)의 제1 이해수준과, 상기 검출된 학년과 월 정보에 기반한 커리큘럼 리스트를 설정하고, 진단평가 길이만큼 4가지 단계로 구성되는 루프를 수행하여 상기 기록 데이터를 획득할 수 있다.On the other hand, according to the present invention, the data generator 151 detects the grade and month information of the new learner L from the first terminal 110, and in relation to mathematics, numbers, operations, figures, measurements, and regularities and a curriculum list based on the first level of understanding of the new learner (L) for the five learning areas (see FIG. 9) set in advance with materials and possibilities and the detected grade and month information, and set the length of the diagnosis evaluation. The record data may be obtained by performing a loop consisting of four steps.

또한, 상기 데이터 생성부(151)의 루프는 상기 설정된 커리큘럼 리스트에서 커리큘럼을 샘플링하는 제1 단계; 상기 제1 단계를 통해 샘플링된 커리큘럼에 해당하는 문항을 샘플링하는 제2 단계; 상기 제2 단계를 통해 샘플링된 문항의 난이도와 상기 신규 학습자(L)의 해당 학습영역의 제2 이해수준을 비교하여 정오답 여부를 샘플링하는 제3 단계; 및 상기 제3 단계를 통해 샘플링된 정오답 여부를 진단평가 로그에 추가하는 제4 단계로 구성되는 것이 바람직하다.In addition, the loop of the data generator 151 includes a first step of sampling a curriculum from the set curriculum list; a second step of sampling items corresponding to the curriculum sampled through the first step; a third step of sampling correct or incorrect answers by comparing the level of difficulty of the questions sampled through the second step with the second understanding level of the new learner (L); and a fourth step of adding the correct or incorrect answers sampled through the third step to the diagnostic evaluation log.

여기서, 상기 제2 이해수준은 상술한 제1 이해수준에 기반할 수 있고, 상기 데이터 생성부(151)는 상기 루프의 제3 단계와 관련하여, 도 4에 나타낸 바와 같이, 상기 문항의 난이도와 제2 이해수준을 하기의 계산식Here, the second level of understanding may be based on the above-described first level of understanding, and the data generating unit 151 determines the level of difficulty and difficulty of the item as shown in FIG. 4 in relation to the third step of the loop. The second level of understanding is calculated by the following formula

PROB = sigmoid((제2 이해수준 - 난이도) * slope * 10) * (1 - guessing - slip) + guessingPROB = sigmoid((2nd comprehension level - difficulty) * slope * 10) * (1 - guessing - slip) + guessing

에 대입하면서 상기 신규 학습자(L)가 문항을 맞출 확률을 계산 후 샘플링하여 상기 정오답 여부를 결정할 수 있으며, 상기 계산식에 포함된 상수인 slope, guessing, slip 과 관련하여, 상기 slope는 정답률의 기울기로서, 기울기가 클수록 상기 제2 이해수준에 따라 정답률이 급격하게 변함을 의미하고, 상기 guessing은 신규 학습자(L)가 임의로 답을 선택하여 맞출 확률(찍어 맞추기 확률)을 의미하며, 상기 slip은 신규 학습자(L)가 정답을 알지만 틀릴 확률(실수할 확률)을 의미할 수 있다., it is possible to determine the correct answer by sampling after calculating the probability of the new learner (L) correcting the question, and in relation to the constants slope, guessing, and slip included in the calculation formula, the slope is the slope of the correct answer rate As the slope increases, the percentage of correct answers rapidly changes according to the second level of understanding, and the guessing means the probability that the new learner L randomly selects an answer and guesses correctly, and the slip means that the new learner L randomly selects an answer It may mean the probability that the learner (L) knows the correct answer but is wrong (probability of making a mistake).

더불어, 상기 이해도 추정부(153)는 본 발명에 따르면, 상기 알고리즘의 isALL 옵션이 True일 경우, 모든 커리큘럼의 이해도 값을 학습하기 위해 커리큘럼 맵에 기반하여 미리 설정된 룰에 따라 이해도 값이 전파되도록 하면서 전체 커리큘럼의 이해도 값을 추정하는 것이 바람직하다.In addition, according to the present invention, the understanding level estimator 153, if the isALL option of the algorithm is True, the level of understanding value according to a rule set in advance based on the curriculum map in order to learn the level of understanding value of all curriculums It is desirable to estimate the understandability value of the entire curriculum while allowing it to be disseminated.

이때, 상기 룰은 이해도 값이 정해진 두 커리큘럼 사이에 위치한 커리큘럼들의 이해도 값을 추정하도록 구성되어, 상기 두 커리큘럼의 정해진 이해도 값을 기반으로 추후 배우는 커리큘럼의 이해도 값이 점차 증가하도록 이해도 값을 추정하는 제1 룰; 이해도 값이 정해진 커리큘럼 이전에 배우는 커리큘럼의 이해도 값을 추정하도록 구성되어, 후행하는 노드들 중에서 가장 이해도 값이 높은 커리큘럼의 이해도 값보다 높게 추정하는 제2 룰; 이해도 값이 정해진 커리큘럼 이후에 배우는 커리큘럼의 이해도 값을 추정하도록 구성되어, 선행하는 노드들 중에서 가장 이해도 값이 낮은 커리큘럼의 이해도 값보다 낮게 추정하는 제3 룰; 및 상기 제1,2,3 룰에 따르고도 이해도 값이 추정된 커리큘럼과 연결되지 않은 커리큘럼들의 이해도 값을 채우도록 구성되어, 이에 해당되는 커리큘럼들은 이해도 값이 추정된 커리큘럼과 연결되어 있지 않아 별도로 추정할 방법이 없으므로, 위치에 따라 0 또는 1로 이해도 값을 추정하는 제4 룰을 포함하여 구성될 수 있다.At this time, the rule is configured to estimate the understanding value of the curriculum located between the two curricula for which the understanding value is set, so that the understanding value of the curriculum to be learned later increases gradually based on the set understanding value of the two curricula. a first rule for estimating a value; a second rule configured to estimate an understanding value of a curriculum learned prior to a curriculum with a set understanding value, and estimating a higher understanding value than that of a curriculum having the highest understanding value among succeeding nodes; a third rule configured to estimate an understanding value of a curriculum to be learned after the curriculum for which the understanding value is determined, and estimating a value lower than that of a curriculum having the lowest understanding value among preceding nodes; And even if the first, second, and third rules are followed, the understanding value is configured to fill the understanding value of the curriculum that is not connected to the estimated curriculum, and the corresponding curriculum is not connected to the curriculum whose understanding value is estimated Since there is no separate estimation method, it may be configured to include a fourth rule for estimating the understanding value to 0 or 1 according to the location.

상기 알림부(160)는 제어부(150)의 알림신호 출력부(154)로부터 출력되는 알림신호에 따라 미리 설정된 텍스트와 이미지를 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 것으로, 바람직하게는, 상기 신규 학습자(L)의 제1 단말(110), 상기 교사(T)의 제2 단말(120)에 각각 구비되도록 구성하는 것이 바람직하다.The notification unit 160 visually displays preset text and images on an arbitrary screen according to a notification signal output from the notification signal output unit 154 of the control unit 150. Preferably, the new learner It is preferable to be configured to be provided in the first terminal 110 of (L) and the second terminal 120 of the teacher (T), respectively.

이러한 상기 알림부(160)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.The notification unit 160 may include a liquid crystal display (LCD), a thin film transistor-liquid crystal display (TFT LCD), an organic light-emitting diode (OLED), and a flexible display. It may be configured to include at least one of (flexible display) and 3D display.

상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 당업자는 상술한 실시예들에 기재된 각 구성을 서로 조합하는 방식으로 이용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.Detailed descriptions of the preferred embodiments of the present invention disclosed as described above are provided to enable those skilled in the art to implement and practice the present invention. Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art will understand that the present invention can be variously modified and changed without departing from the scope of the present invention. For example, those skilled in the art can use each configuration described in the above-described embodiments in a manner of combining with each other. Thus, the present invention is not intended to be limited to the embodiments shown herein but is to be accorded the widest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein.

본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다. 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.The present invention may be embodied in other specific forms without departing from the spirit and essential characteristics of the present invention. Accordingly, the above detailed description should not be construed as limiting in all respects and should be considered as illustrative. The scope of the present invention should be determined by reasonable interpretation of the appended claims, and all changes within the equivalent scope of the present invention are included in the scope of the present invention. The invention is not intended to be limited to the embodiments shown herein but is to be accorded the widest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein. In addition, claims that do not have an explicit citation relationship in the claims may be combined to form an embodiment or may be included as new claims by amendment after filing.

100 : 인공지능 튜터링 시스템
110 : 제1 단말
120 : 제2 단말
130 : 웹
140 : 외부 서버
150 : 제어부
151 : 데이터 생성부
152 : 데이터 베이스부
153 : 이해도 추정부
154 : 알림신호 출력부
160 : 알림부
L : 신규 학습자
T : 교사
100: AI tutoring system
110: first terminal
120: second terminal
130: web
140: external server
150: control unit
151: data generation unit
152: database unit
153: understanding level estimation unit
154: notification signal output unit
160: notification unit
L: new learner
T: teacher

Claims (8)

신규 학습자의 제1 단말과 교사의 제2 단말을 원격 연결하여 비대면 환경에서의 상기 신규 학습자의 학습과 상기 교사의 교수를 지원하기 위한 인공지능 튜터링 시스템에 있어서,
상기 제1,2 단말 및 웹, 외부 서버와 네트워크를 구축하여 통신하면서 상기 제1 단말로부터 신규 학습자가 진행한 진단평가에 대한 기록 데이터를 획득하고, 상기 획득된 기록 데이터를 기반으로 각 커리큘럼별 이해도 값을 추정하며, 상기 추정된 이해도 값을 미리 지정된 학습관리용 데이터와 매칭시켜 상기 신규 학습자의 향후 학습과 상기 교사의 향후 교수를 가이드하기 위한 커스터마이징 정보를 생성하며, 상기 커스터마이징정보에 따라 미리 설정된 알림신호를 출력하는 제어부; 및
상기 제1,2 단말에 구비되어, 상기 제어부로부터 출력된 알림신호에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 알림부를 포함하고,
상기 커스터마이징 정보는,
이해도 시각화, 추천 컨텐츠, 추천 평가문항 중 적어도 하나의 학습용/교수용 맞춤형 가이드에 대한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하며,
상기 제어부는,
상기 제1 단말로부터 상기 신규 학습자가 진행한 진단평가에 대한 기록 데이터를 획득하는 데이터 생성부;
상기 데이터 생성부에 의해 획득된 기록 데이터와, 상기 제2 단말에 의해 미리 지정된 학습관리용 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 베이스부;
상기 데이터 베이스부에 저장된 기록 데이터를 기반으로, 미리 프로그래밍된 알고리즘을 이용하여, 각 커리큘럼별 이해도 값을 추정하는 이해도 추정부; 및
상기 이해도 추정부에 의해 추정된 이해도 값을 상기 데이터 베이스부에 저장된 학습관리용 데이터와 매칭시켜 상기 커스터마이징 정보를 생성하고, 상기 생성된 커스터마이징 정보에 대응하는 알림신호가 출력되도록 제어하는 알림신호 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하고,
상기 데이터 생성부는,
상기 제1 단말로부터 상기 신규 학습자의 학년과 월 정보를 검출하고, 수학과 관련하여 수와 연산, 도형, 측정, 규칙성 및 자료와 가능성으로 미리 설정된 5가지 학습영역에 대한 상기 신규 학습자의 제1 이해수준과, 상기 검출된 학년과 월 정보에 기반한 커리큘럼 리스트를 설정하고, 진단평가 길이만큼 4가지 단계로 구성되는 루프를 수행하여 상기 기록 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하며,
상기 데이터 생성부의 상기 루프는,
상기 설정된 커리큘럼 리스트에서 커리큘럼을 샘플링하는 제1 단계;
상기 제1 단계를 통해 샘플링된 커리큘럼에 해당하는 문항을 샘플링하는 제2 단계;
상기 제2 단계를 통해 샘플링된 문항의 난이도와 상기 신규 학습자의 해당 학습영역의 제2 이해수준을 비교하여 정오답 여부를 샘플링하는 제3 단계; 및
상기 제3 단계를 통해 샘플링된 정오답 여부를 진단평가 로그에 추가하는 제4 단계로 구성되는 것을 특징으로 하고,
상기 제2 이해수준은,
상기 제1 이해수준에 기반하는 것을 특징으로 하며,
상기 데이터 생성부는,
상기 루프의 제3 단계와 관련하여, 상기 문항의 난이도와 상기 제2 이해수준을 하기의 계산식
PROB = sigmoid((제2 이해수준 - 난이도) * slope * 10) * (1 - guessing - slip) + guessing
에 대입하면서 상기 신규 학습자가 문항을 맞출 확률을 계산 후 샘플링하여 상기 정오답 여부를 결정하는 것을 특징으로 하고,
상기 계산식에 포함된 상수인 slope, guessing, slip 과 관련하여,
상기 slope는 정답률의 기울기로서, 기울기가 클수록 상기 제2 이해수준에 따라 정답률이 급격하게 변함을 의미하며,
상기 guessing은 상기 신규 학습자가 임의로 답을 선택하여 맞출 확률(찍어 맞추기 확률)을 의미하고,
상기 slip은 상기 신규 학습자가 정답을 알지만 틀릴 확률(실수할 확률)을 의미하는 것을 특징으로 하며,
상기 이해도 추정부는,
상기 알고리즘의 isALL 옵션이 True일 경우, 모든 커리큘럼의 이해도 값을 학습하기 위해 커리큘럼 맵에 기반하여 미리 설정된 룰에 따라 이해도 값이 전파되도록 하면서 전체 커리큘럼의 이해도 값을 추정하는 것을 특징으로 하고,
상기 룰은,
이해도 값이 정해진 두 커리큘럼 사이에 위치한 커리큘럼들의 이해도 값을 추정하도록 구성되어, 상기 두 커리큘럼의 정해진 이해도 값을 기반으로 추후 배우는 커리큘럼의 이해도 값이 점차 증가하도록 이해도 값을 추정하는 제1 룰;
이해도 값이 정해진 커리큘럼 이전에 배우는 커리큘럼의 이해도 값을 추정하도록 구성되어, 후행하는 노드들 중에서 가장 이해도 값이 높은 커리큘럼의 이해도 값보다 높게 추정하는 제2 룰;
이해도 값이 정해진 커리큘럼 이후에 배우는 커리큘럼의 이해도 값을 추정하도록 구성되어, 선행하는 노드들 중에서 가장 이해도 값이 낮은 커리큘럼의 이해도 값보다 낮게 추정하는 제3 룰; 및
상기 제1,2,3 룰에 따르고도 이해도 값이 추정된 커리큘럼과 연결되지 않은 커리큘럼들의 이해도 값을 채우도록 구성되어, 이에 해당되는 커리큘럼들은 이해도 값이 추정된 커리큘럼과 연결되어 있지 않아 별도로 추정할 방법이 없으므로, 위치에 따라 0 또는 1로 이해도 값을 추정하는 제4 룰을 포함하는 것을 특징으로 하는 신규 학습자용 진단평가 데이터 기반의 커리큐럼별 이해도 추론을 활용한 인공지능 튜터링 시스템.
In an artificial intelligence tutoring system for remotely connecting a new learner's first terminal and a teacher's second terminal to support the new learner's learning and the teacher's teaching in a non-face-to-face environment,
While communicating by establishing a network with the first and second terminals, the web, and an external server, record data about the diagnostic evaluation performed by the new learner is obtained from the first terminal, and understanding of each curriculum is based on the obtained record data. A degree value is estimated, and customized information for guiding future learning of the new learner and future teaching of the teacher is generated by matching the estimated understanding value with pre-designated data for learning management, and according to the customizing information, in advance a control unit outputting a set notification signal; and
A notification unit provided in the first and second terminals to visually display on an arbitrary screen according to a notification signal output from the control unit;
The customization information,
Characterized in that it includes data for a customized guide for learning/teaching at least one of understanding visualization, recommended content, and recommended evaluation questions,
The control unit,
a data generating unit acquiring record data about the diagnostic evaluation performed by the new learner from the first terminal;
a database unit for storing and managing the record data acquired by the data generator and the learning management data designated in advance by the second terminal;
an understanding level estimator for estimating an understanding level value for each curriculum using a pre-programmed algorithm based on the recorded data stored in the database unit; and
A notification signal for generating the customizing information by matching the understanding value estimated by the understanding level estimator with the learning management data stored in the database unit, and controlling the output of a notification signal corresponding to the generated customizing information. Characterized in that it includes an output unit,
The data generator,
The first terminal detects the grade and month information of the new learner from the first terminal, and the new learner's first understanding of the five learning areas preset as numbers, operations, figures, measurements, regularities, and data and possibilities in relation to mathematics. It is characterized by setting a curriculum list based on the level and the detected grade and month information, and obtaining the record data by performing a loop consisting of four steps as long as the length of the diagnosis evaluation,
The loop of the data generating unit,
A first step of sampling a curriculum from the set curriculum list;
a second step of sampling items corresponding to the curriculum sampled through the first step;
a third step of sampling correct answers by comparing the level of difficulty of the questions sampled through the second step with the second understanding level of the new learner; and
It is characterized in that it consists of a fourth step of adding the correct or incorrect answers sampled through the third step to the diagnostic evaluation log,
The second level of understanding is,
Characterized in that it is based on the first level of understanding,
The data generator,
In relation to the third step of the loop, the difficulty of the item and the second understanding level are calculated by the following formula
PROB = sigmoid((2nd comprehension level - difficulty) * slope * 10) * (1 - guessing - slip) + guessing
It is characterized in that the probability of the new learner correcting the item is calculated and then sampling is performed to determine whether the correct answer is correct or not,
Regarding the constants slope, guessing, and slip included in the above calculation formula,
The slope is the slope of the correct answer rate, and the larger the slope, the more rapidly the correct answer rate changes according to the second level of understanding,
The guessing means the probability that the new learner randomly selects an answer and guesses it (probability of guessing),
The slip is characterized in that the new learner knows the correct answer but means the probability of being wrong (probability of making a mistake),
The understanding level estimation unit,
When the isALL option of the algorithm is True, the understanding value of the entire curriculum is estimated while the understanding value is propagated according to a rule set in advance based on the curriculum map in order to learn the understanding value of all the curriculum ,
The rule is
It is configured to estimate the understanding value of the curricula located between the two curricula for which the understanding value is determined, and based on the determined understanding value of the two curricula, the understanding value of the curriculum to be learned later gradually increases. 1 rule;
a second rule configured to estimate an understanding value of a curriculum learned prior to a curriculum with a set understanding value, and estimating a higher understanding value than that of a curriculum having the highest understanding value among succeeding nodes;
a third rule configured to estimate an understanding value of a curriculum to be learned after the curriculum for which the understanding value is determined, and estimating a value lower than that of a curriculum having the lowest understanding value among preceding nodes; and
Even if the first, second, and third rules are followed, the understanding value is configured to fill the understanding value of the curriculum that is not connected to the estimated curriculum, and the corresponding curriculum is not connected to the curriculum with the estimated understanding value Since there is no separate estimation method, an artificial intelligence tutoring system using inference of understanding by curriculum based on diagnostic evaluation data for new learners, characterized by including a fourth rule for estimating the value of understanding as 0 or 1 depending on the location .
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20190025873A (en) * 2019-02-28 2019-03-12 (주)뤼이드 Method, apparatus and computer program for providing educational contents
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