KR20150116662A - 문항반응이론에 의한 인공지능 개인별 처방학습시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 사이버 공간에서 제공되는 학습을 학습자의 진단, 분석을 통하여 학습자의 취약유형과 수준을 분석하여 학습자가 학습목표를 요구하는 것에 따라서 학습자와 같은 수준의 진단, 분석으로 시작하여 성공한 기호화된 유의미 학습자 Group을 역추적하여 학습자의 교육내용, 교육시간, 교육기간 등을 제공하는 유의미학습자 역추적 데이터베이스와 학습자에게 제공되는 진단테스트와 교육내용을 문항반응이론에 의하여 구축된 난이도, 변별도, 신뢰도로 기호화된 과정별 학습자료 및 평가 데이터베이스을 학습자의 학습목표에 따른 데이터를 분석하여 정보를 제공하는 중앙정보처리수단을 가진 정책결정 데이터베이스 서버, 학습자가 원하는 목표에 도달하게 만들어 주는 구성주의 이론에 따른 인공지능 데이터베이스 서버CRE엔진), 학습자의 교육내용의 분석에 따라서 학습자 개개인에 분석에 따라 1:1 맞춤형 콘텐츠가 각각의 기호화된 상기 사이버 콘텐츠서버 학습자의 교육정보 분석에 따라 자동으로 생성되는 학습을 통하여 언제, 어디서, 누구나 원하는 맞춤형 지식 교육서비스를 자유롭게 이용할 수 있는 첨단 지능형 사이버학습이 컴퓨터와 무선인터넷이 가능한 스마트폰 그리고 자신에게 가장 적합한 1:1 맞춤형이 가능하도록 하는 것이다.

Description

문항반응이론에 의한 인공지능 개인별 처방학습시스템 {Toeic-Navigation}

오프라인상에서 불가능한 구성주의 이론을 네트워크를 활용하여 인공지능형 개인별 처방학습 방법에 관한 것

교수자 중심에서 학습자중심으로 교육과정은 지식기반의 사회로 성장되는 시대에 살고 있는 21세기 학습 패러다임으로 전환될 수밖에 없는 중요성을 가지고 있다. 현재 기존학습(온라인, 오프라인)은 교수자 중심의 교육으로 학습자에게 일방적으로 정보를 전달하는 주입식 방식으로, 학습자 개개인의 학습니즈(needs)를 분석하지 않는 일 방향적인 교육은 학습자의 신뢰를 받지 못하고 학습자가 중도 포기하는 결과로 나타나고 있다. 이는 현재하고 있는 일방적인 주입식학습의 결과에 대한 불신감과 불안감이 가장 크다고 할 수 있다.

개인별 처방학습은 학습자 개개인의 니즈(needs)를 분석하여 학습자에게 최적의 교육환경을 제공해주는 시스템으로 개발된다.

하나의 객체화된 콘텐츠 아이템과 능력치가(문항반응이론) 분석된 취약유형의 데이터베이스를 통하여 유형분류, 점수대분류, 점수대별 취약유형분류, 점수대별 난이도분류, 점수대별 등 객체아이템의 난이도 분류를 통하여 오프라인 상에서는 불가능한 불륨의 완전학습 이론과 구성주의 이론을 e-러닝에 접목시켜, 교수자의 주관적인 추측에 의존하지 않고 학습자의 능력을 객관적이며 구체적으로 분석된 데이터를 제시하여(신뢰) 학습 동기유발을 향상시키며 현재 학습자에 가장 정확한 학습전략, 학습목표를 성공하기 위한 현재의 취약유형 보완방향을 학습자가 인지하고, 학습자가 자기 주도적 학습이 가능할 수 있는 조언자 역할의 프로그램으로 개발.

이러한 조언자 개발프로그램을 만들기 위해서는 학습자의 진단분석, 교육시간, 학습시간, 학습자 레벨, 학습자의 다양한 정보를 분석하여 학습자가 받아야 할 콘텐츠의 유형, 난이도, 학습순서, 학습시간 등 학습자가 최대한 학습효과를 얻을 수 있는 학습 환경을 제공한다.

이러한 과정을 통하여 학습자 개개인의 니즈를 분석하여 제공되는 정책결정 엔진은 주3회 공부하는 것이 좋다. 또는 주5회가 좋다 등의 환경뿐만 아니라 학습시간 또한 20분, 30분 또는 40분 등 학습자의 니즈분석을 통하여 학습을 제시함으로써, 학습자가 교육에 대한 신뢰와 믿음을 갖고 지속적으로 교육을 받을 수 있도록 여러 분석을 통하여 고객에게 제시하는 학습자 중심의 프로그램 개발에 목적을 두고 있다.

본 발명에서는 유의미 학습자의 역 추적 학습자 패턴 분석하여 콘텐츠의 분류체계, 각각의 콘텐츠에 객체 아이템과 능력치, 학습자의 학습전략, 학습목표, 학습동기를 정확하게 제공하므로써 프로그램 구축도 교수자 중심보다는 학습자 중심으로 프로그램이 개발되어 학습자 개개인의 취약유형을 분석하여 제공하는 분류시스템(문항DB) 프로그램은 실전문항과, 취약유형문항으로 개발되어 학습자에게 제공된다.

본 발명의 핵심은 학습자의 모든 정보를 분석하여 학습자의 개인별 처방학습에 필요한 모든 결정하는 인공지능형 정책결정 데이터베이스 개발을 이룬다.

학습목표를 달성한 유의미 학습자를 역 추적하여 학습자의 정보데이터 구축을 DB화하여 구축된 고객들의 피드백과 학습자의 학습전략, 학습목표, 학습동기를 부여하기 위한 튜터케릭터의 스토리보드를 통하여 학습자의 신뢰성을 구축한다.

하루공부할 내용을 토대로 구성(보충학습, 심화학습, 취약유형 학습) 학습자에게 제공하는 학습에 대하여 구성하고 왜 학습자가 이러한 콘텐츠를 받는지 튜터케릭터를 등장시켜 안내함.

S204는 S218의 모든 데이터를 통합하여 학습자의 진단분석을 토대로 학습자가 학습목표를 제시하면 학습전략(진단에 근거해 가장 효율적으로 목표에 도달할 수 있는 방법론 제시, 처방에 따라 부족한 부분을 효과적으로 학습할 수 있도록 교육과정 제공, 현재 학습자가 어떤 수준이든 원하는 점수획득이 가능하도록 역 추적된 데이터 제공(학습자가 획득점수와 기간을 무리하게 설정하였을 경우 “죄송합니다, 자신이 없군요. 혹시 저희의 시스템으로 현재 학습자의 교육과정(학습전략)분석을 제공하여도 되겠습니까.)

S219는 학습자의 진단평가 시간을 제시한다.

평가를 클릭하는 순간 지정된 시간을(끝나는 시간을 향해)보여주며, 저장하는 순간시간도 동시에 저장된다. 이어서 하면 다시 저장된 시간도 보여준다. 평가시간 1분전부터는 다이너마이트의 심지에 불이 붙는다.

평가시간이 종료 되면, 다이너마이트가 터지면서 화면색깔이 바뀐다. (고객이 선택 을 하여 보이지 않게도 가능하게 구현)하지만 평가는 계속 진행하게 설계한다.

학습자의 진단평가정보가 S204에 저장된다. (제시간에 끝나는 경우와 종료 후 진행된 시간)

(S220)학습자의 일일교육 시간도(S219) 이와 같이 설계한다. 각각의 객체 아이템 시간을 분석하여 점수대별, 하루공부 시간을 예측한다. 이때 주어진 정보도(S204)저장된다. 이러한 정보가 취합되어 (S204)는 새로운 정책이 계속 진화할 수 있도록 설계에 유연함을 가지고 개발한다. 학습자가 학습을 하기 위해 학습시도를 하는 기점으로 콘텐츠를 배분한다.

본 발명은 학습자에 진단분석, 학습과정분석, 학습내용분석, 학습시간분석, 출결분석 등을 분석하고 현재 분석된 학습자의 상황을 토대로 학습자가 하고자 하는 학습기간, 학습시간, 학습목표에 가장 적합한 유의미 학습자의 데이터베이스를 역 추적이론에 의하여 기호화된 각각의 콘텐츠를 제공하며 그러한 성공된 유의미 학습자의 학습프로세스를 과학적이고 논리적인 튜터캐릭터의 스토리보드를 통하여 학습목표에 대한 자신감을 제공하는 진단, 분석, 처방을 제공하는 개인별 처방학습시스템 및 방법에 관한 것이다.

현재의 온라인교육이 세계적으로 확산되고 있으나 현재의 온라인 교육은 언제, 어디서, 시간과 상관없이 유명강사와 정보를 제공받을 수 있다는 장점에서 전 세계적인 추세로 확산되고 있으나 점차 학습자가 정보를 찾아 웹서핑하는 시대에서 학습자가 무엇을 어떻게 하여야 학습에 목표에 달성할 수 있는 정보를 제공하는 프로그램이 일차적인 시장에 벗어나 국내뿐만 아니라 세계적인 시장으로 진입하는 단계라 할 수 있다. 이는 시대적 흐름이 전 세계적으로 인터넷이 활성화될 것이며 이러한 시대적 흐름은 단체의 교육에서 나만의 처방식 교육의 흐름이 주된 교육이라고 할 수 있다. 현재의 온라인 교육의 가장 큰 문제점은 지적재산권의 소비자 반응이라고 할 수 있다. 본인이 구매한 온라인교육을 가족 또는 타인에게 ID와 PW를 제공하여도 본인도 학습할 수 있으며, 제공받은 자 또한 학습하여도 별다른 제제가 힘들며 교육과정 또한 면대면 교육보다 집중력, 지속력이 떨어지는 것이 큰 문제라 할 수 있다.

그러나 이와 같은 온라인교육은 오프라인의 학습방법을 그대로 온라인에 옮겨놓은 실정으로 실질적인 학습 효과를 기대하기는 어렵다. 즉, 교실수업에서만 가능 하는 강사와의 스킨쉽, 대화, 교실환경, 학습자간의 친밀감등을 전혀 배제하고 실행되는 유명강사의 강의를 프로그램이나 학습지 등과 같은 자체 프로그램을 그대로 멀티미디어를 이용하여 제공하는 방법은 보다 많은 학습자들에게 있어 접근성은 용이할 수 있으나, 직접 대면이 아닌 일 방향 학습법으로 학습자가 모든 것을 판단하여 학습하다 보면 학습에 대한 불신과 불안으로 인하여 대다수 학습자들은 자신감이 없어지며 이러한 사례는 학습중도 포기가 되는 심각한 상황이라 할 수 있다.

그러나 온라인교육은 교실 수업에서는 불가능한 학습자 개개인의 취약유형분석, 학습자의 가장 적합한 교육콘텐츠 제공, 학습자의 수준에 맞는 교육시간 제공, 학습자의 현재를 분석하여 자신감을 제공하는 튜터캐릭터의 스토리보드, 문항반응 이론을 통하여 기호화된 콘텐츠의 난이도, 변별도, 신뢰도로 구성된 교실수업에서 불가능한 개인별 처방학습의 인터넷망을 통한 교육과정은 교실수업의 수준별 학습을 각종 데이터를 분석하여 학습에 가장 중요한 학습목표에 자신감을 제공할 수 있다.

하지만 현재의 대다수기업들이 제공하는 온라인영어교육은 산지인 미국의 프로그램을 그대로 도입하여 대다수 기업들이 제공하고 있다. 이러한 교육과정은 학습자의 학습 환경 및 학습자들의 학습 목표, 학습수준을 전혀 고려하지 않고 단지 미국에서 사용되는 교과서, 평가 등 학습자의 성취도를 전혀 고려하지 못하는 문제점이 있다. 단지 영어 학습의 단계를 듣고, 말하고, 읽고, 쓰고 순으로 나누어 학습할 수 있도록 프로그램되어 있으나, 이러한 영어 학습은 단지 듣기, 말하기, 일기, 쓰기에만 국한되어 있기 때문에 학습자의 성취도가 어느 정도인지 그리고 학습을 시작할 때 학습자의 등급이 어느 정도에 해당되는지에 대해서는 파악할 수 없고, 단지 미국초등학교 1학년은 한국초등학교 5~6 학년, 미국의 초등학교 3학년은 한국 중학교 2~3학년 수준이라는 이러한 학습 프로그램은 기존의 영어권 본토에서의 영어 자체가 생활화된 프로그램에 맞추어져 있으므로 EFL 환경의 학습자들에게는 효율성이 상당부분 떨어지고 있는 문제점이 있다.

위에서 말한 바와 같이 영어 교육 콘텐츠의 경우 영어권의 교육 콘텐츠를 그대로 도입하여 학습자에게 그대로 제공한다면 우리 초등학생이 먼저 배우고 이해해야 하는 우리민족 문화보다 앞서서 영어권 사고를 배워야 하는 문제점이 더 크다고 할 수 있다.

위에서 제기한 문제점을 해결하기 위하여 인터넷을 활용하여 학습을 제공하는 방법으로, 교실환경에서는 불가능한 학습을 인터넷을 이용하여 제공하는 새로운 교육패러다임이라 할 수 있다.

글로벌 시대의 가장 중요한 교육은 언어라 할 수 있다. 그 중에서 국제적 의사소통으로 활용되는 영어는 국내뿐만 아니라 EFL 환경의 학습자에게 가장 중요한 커뮤니케이션 도구라 할 수 있다. 현재 EFL 환경의 학습자들을 대상으로 가장 중요한 것은 영어 학습에 대한 자신감을 만들어 주는 것이라고 할 수 있다.

그만큼 EFL 환경의 학습자들에게는 단시간 내에 끝내지 못하는 영어 학습이 중도에 포기 될 것이라는 자기 자신의 불신과 불안감을 어떻게 해소하여 영어가 공부가 아니라 흥미롭고 즐거운 트레이닝이라는 이미지 정립이 가장 중요하다고 할 수 있다. 이러한 대다수 학습자를 효과적으로 학습시키기 위해서는 교수자 중심에서 학습자중심으로, 일 방향에서 쌍 방향의 교육이 반드시 선행되어야 가능할 수 있다. 반드시 필요한 과정은 콘텐츠 분류라 할 수 있다.

학습자중심의 교육을 진행하기 위하여 반드시 필요한 진단분석을 위하여 문항반응이론을 통한 3 모수값 즉 난이도, 신뢰도, 변별도에 진단 테스트 모형을 구축하여야 하고 각각에 콘텐츠마다 기호화된 문항 DB 서버시스템이 자동 분석하여 출제하고 분석된 데이타 값을 이용하여 수험자의 능력을 교수자의 주관적인 추측에 의존하지 않고 학습자의 능력을 객관적이며 구체적으로 분석된 데이터를 통해 학습자에게 제공, 학습자가 분석된 진단데이터를 통하여 학습하여야 할 학습목적, 학습목표, 학습전략, 성취동기부여, 교육시간, 취약유형을 제시함으로써 학습자의 현 상태를 학습자가 스스로 인지하고 자기주도적 학습을 실행하게 만들기 위하여 교수자의 판단에 기준점을 두지 않고 문항반응이론을 토대로 각각의 콘텐츠를 난이도, 변별도, 신뢰도가 형성된 모든 콘텐츠를 유형별, 단계별, 문항별, 지문별, 파트별, 문장단계별 이해, 구조표현 이해 등을 모든 콘텐츠를 기호화하여 영어학습의 기준점을 학습목표에 성공한 Group들의 유의미 학습자의 역 추적한 데이터를 바탕으로 콘텐츠를 추출, 분류화 코드를 부여하였다.

이러한 패턴화된 콘텐츠 DB는 문제은행 서버와 학습용 데이터 웨어하우스 서버에 장착하였으며 이렇게 구축된 데이터 베이스는 학습자의 진단에 따라 정형화된 수준의 단계별 콘텐츠가 제공되는 것이 아니라 구성주의 이론에 따른 학습자 취약분석을 토대로 개인별 처방학습을 제공하는 것이 이 발명의 핵심이라 할 수 있다.

즉 학습자가 진단 후 학습목표가 정해지면 이전에 학습자 중 진단분석이 가장 적합한 학습자들 중에서 성공한 그룹들을 역추적하여 학습내용, 학습시간, 학습단계, 취약유형 등을 제공하는 논리적이고 과학적인 튜터케릭터의 스토리보드를 통하여 학습에 대한 자신감과 불안감을 상쇄시키고자 노력하였다. 즉 이 교육은 복습은 가능하지만 예습은 불가능한 이유는 학습자의 초기진단과 매일매일 학습하는 과정을 분석하여 다음 교육이 제공되는 개인별 처방학습 교육프로그램으로 개발하고자 하기 때문이다.

또한 본 발명은 학습자의 취약유형 및 수준에 따라 듣고, 말하고, 읽고, 쓰고, 어휘, 문장구조, 구조표현, 등 48가지로 분류된 취약유형의 학습방식과 학습자의 능력치에 따라 제공되는 IBT 방식의 진단분석 프로그램이다.

본 발명에 개인별 처방학습에 가장 중요한 요소는 정확한 진단이라고 할 수 있으나 평가문항이 많으면 학습자가 불성실한 평가를 하는 경우가 많고 평가문항이 적으면 정확한 진단이 용이하지 않기 때문에 본 발명에 진단과정은 문항반응이론에 의하여 분석된 콘텐츠문항의 난이도를 10단계로 분류하여 초기의 3문항을 5 Level로 제시하여 문항의 정답 유무에 따라 4 Level 하여 이러한 분석을 토대로 학습을 제공하기 때문에 학습자가 반드시 성공할 수 있는 타당성 있는 문항을 제시하여 학습자의 불필요한 문항을 제시하지 않으므로 적은 문항으로 정확한 진단을 제공하도록 설계하였으므로 진단프로그램은 학습자 수준과 취약분야를 정확하면서도 빠른 시간에 분석되어 학습자의 능력과 학습목표에 따라 학습을 제공하는 콘텐츠가 자동 추출되어 학습자의 능력에 맞는 개인별 처방학습이 제공된다는 것이다.

즉 학습자의 학습목적이 유창한 말하기를 목적으로 한다면 학습자의 진단에 따른 콘텐츠가 선행학습은 온라인으로 개인별 처방학습을 제공하고, 이러한 내용을 기반으로 본 학습은 진단분석에 따른 콘텐츠가 실시간 화상강의로 제공된다.

즉 현재의 전화강의, 화상강의가 일방적으로 제공되는 일 방향의 강의라면 본 발명은 학습자의 현 수준을 분석하여 제공하는 쌍 방향의 개인별 처방학습이라 할 수 있다. 이러한 모든 교육과정이 듣고, 말하고, 읽고, 쓰기가 학습자 중심의 개인별 처방학습으로 구성되어있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 인터넷 망을 통해 소정의 웹사이트에서 제공하는 콘텐츠를 이용하여 학습자가 학습을 할 수 있도록 하는 인터넷 망을 통한 학습방법에 있어서 회원가입, 상관 네트워크 어플리케이션의 다운로드여부, 실행현황, 학습자(회원) 개인정보 등을 표시하는 웹서버와 최초 학습자의 진단 데이터 분석 및 추출, 콘텐츠분류단계 DB 와 학습데이터 및 학습자(회원)의 학습정보 첨가, 보존의 개념인 데이터 축척, 관리와 운영자와 학습자 간의 유기적 네트워크 관리, 최초 학습 시작에서 등급 상승까지의 평가, 관리, 역추적 유의미 학습자 분석엔진, 학습자에 현황에 적합한 튜터케릭터의 스토리보드엔진 등을 골자로 하는 중앙정책결정지능형서버, 진단문제은행 및 분석엔진 교육과정의 콘텐츠데이터추출 및 콘텐츠분석총괄 관리하는 콘텐츠 DB서버로 이루어져 학습데이터베이스, 회원데이터베이스를 가지며 구성되는 웹서버와 웹서버에서 제공하는 웹사이트에 접속하여 학습자가 학습을 하고자 하는 경우 학습 데이터베이스에 저장된 데이터를 분석하여 학습자의 취약유형을 제공하는 지능형 콘텐츠 분석추출엔진 및 학습자의 학습시간, 학습목표, 학습단계, 등의 결과를 분석하여 취약정도와 개별편차, 레벨 등을 파악하여 학습목표에 도달한 유의미 학습자와의 비교분석을 통하여 주간단위로 튜터케릭터의 스토리보드를 제시하므로써 학습자의 주의를 지속적으로 관심을 유도하며 자신감과 학습을 지속적으로 진행할 수 있도록 관리, 감독한다. 학습이 지속적으로 성장하고 있는 데이터를 월간 그래프로 제공함으로써 학습에 만족감을 제공하여 중도포기를 막는다.

인터넷 망을 통해 학습자가 자신의 영어교육의 능력치에 따라 일정량의 콘텐츠를 개인별 처방학습으로 제공받는 웹사이트에 접속하여 학습을 행할 수 있도록 학습 콘텐츠를 제공하는 방법에 있어서, 역 추적된 데이터베이스 분석을 통하여 페턴을 분류하고 이러한 분석을 통하여 분류된 콘텐츠들은 각각 하나의 객체 아이템으로 분류한다.

각각의 객체 아이템은 1~10까지의 능력치를 부여받게 되고 콘텐츠DB에 저장되게 된다. 예를 들어 교육과정이 토익이라 할 경우 점수대별로 상관관계 데이터분류는 300점 미만의 저 득점자 데이터 중에 고루 분포되어 있는 잘하는 유형에 특히 유의하여 분류하고, 모두 다 취약유형이겠지만 특이점이 있는지 분류한다.

305~400대, 405~500대, 505~600대, 605~700대 , 705~800대, 805~900대, 905~990대 학습자의 각점수대별 취약유형분석, 점수대별 잘하는 유형분석, 점수대별 상관 유형분석을 한다. 점수대별로 잘하는 유형을 (예를 들어 400점은 동사관련 유형을 특이하게 잘한다, 500점은 관계대명사 관련 유형을 또는 형용사 관련 유형을 잘한다 등) 분석하고 분류된 데이터는 문항DB(S203)에 저장한다.

이러한 분석을 통하여 객체화된 아이템은 데이터마이닝을 통하여 어떤 학습자가 계속적인 취약유형이 제시될 경우 데이터분석에 의하여 점수대별 상관관계로 구축된 객체화되고 능력치가 부여된 콘텐츠가 정책결정 정보분석 DB에 의하여 제공됨으로써 데이터마이닝 기법을 통하여 제공된 콘텐츠는 혹시 모를 정상적인 학습자 보호 뿐만 아니라 불성실한 학습자에 제공되는 콘텐츠까지도 완벽을 기할 수 있다. 이로 인하여 불성실한 또는 성실한 집단의 학습자를 위한 취약유형의 콘텐츠를 지속적으로 개발하지 않고, 양질의 콘텐츠만 가지고도 개인별 처방학습이 데이터마이닝 기법을 통하여 가능하다. (문항반응에 분류된 양질콘텐츠만 사용, 문항반응이론 분석기를 통하여 콘텐츠 능력치가 부정확한 콘텐츠제거, 예 - 모든 점수대에서 능력치를 높게 받거나 낮게 받는 콘텐츠일 경우)

또한 정책결정엔진은 학습자에 모든 정보분석에(정책결정) 학습자 지원시스템을 구현하기 위해서 현재 문항반응 3모수값에 의해(추측도, 난이도, 변별도) 분석된 100만 명의 진단된 데이터 값의 콘텐츠들을 점수대별 상관관계, 유형별 상관관계, 점수대별 유형별 상관관계, 객체 아이템에 난이도등에 발견된 정제된 방대한 양의 데이터들을 전부 코드화하여 데이터웨어하우스에 구축하며 그 데이터를 역 추적이론 기법에 의해 이용함으로써 점수대별 유형별 상관관계에 의하여 취약 유형 학습뿐만 아니라 취약유형 점수대별 보충심화학습, 유형별 심화보강학습 등 학습자의 성실도 및 능력치의 분석에 의하여 튜터케릭터는 학습량을 더 제공할 수 있는 인공지능형 데이터베이스구축에 시발점이라 할 수 있다.

이러한 코드화된 아이템들을 문항반응 3모수 값, 데이터웨어하우스, 역 추적이론 기법에 의하여 구축된 정책결정엔진은 학습자 진단분석을 통하여 학습전략. 학습목표, 학습성취, 동기유발, 학습시간, 학습기간등 학습자에 최적의 교육환경에 필요한 데이터를 활용하여 정책결정을 보여줄 수 있으므로 학습자의 교육과정에 대한 신뢰도와 믿음을 제공한다. 이제까지 교수자의 주관적인 판단에 의하여 취약유형을 제공하는 방식을 탈피 100만 명의 학습자에 대한 객관적 데이터를 기반으로 제공하게 된다.

문항반응이론을 통한 IBT방식의 진단 프로그램 제시

온라인 진단 테스트 분석시스템(S206)및 방법에 관한 것으로, 특히 문항반응이론을 이용하여 정확하고 변하지 않는 기준에 문항모수를 산출하고 문항의 영역(카테고리)과 형식에 따라 체계적으로 데이터베이스화된 컴퓨터 개별평가검사를 통하여 수험자 개개인에 맞는 문항을 제공, 진단하는 시스템에 관한 것이다. 진단유형이 분류되어진 18,000개(문항반응이론에 의하면 500명이상이 평가된 아이템이면 불변의 원칙을 가질 수 있다고 말한다. 그러나 본사에 객체아이템은 10,000명이상 평가가 이루어져있기 때문에 완벽에 가깝다고 할 수 있다)의 객체아이템과 능력치가 부여된 콘텐츠 중에 전부 또는 일부를 가지고 타업체와 차별화된 진단프로그램을 제공한다. 현재 대다수 타업체에서는 맞은 문항 수에 따라(고전문항방식이론) 점수를 계산하는 방식을 사용하고 있었으나, 본 진단프로그램은 서로 다른 문항으로 시험이 진행된다. 각자의 시험문항은 시험이 진행됨에 따라 점차 해당수험자의 능력값(G308)에 수렴하는 문항이 제출되고, 종국에는 추정오차가 허용범위 안에 들게 되면 그 학습자의 능력치가 자동 분석되고(S207), 그 분석된 데이터를 통하여 학습자에 정확한 진단과 분석을 학습자에게 제공함으로써 학습자의 학습전략, 학습목표를 제시하게 된다.

이는 학습자에게 학습동기를 일으키며, 학습자는 진단과 분석을 통하여 개인별 처방 학습이 진행된다. 본 진단 시스템은 학습자가 회원등록(S208)을 하고 진단 테스트 신청을 하면 영역(C502,카테고리) 및 모수가 지정되고 등록된 시험문항은 문항데이터베이스(S209)에서 제공된다. 또한, 본 진단프로그램은 서로 다른 난이도와 유형 문항이 시스템적으로 할당되므로, 서로 다른 문항의 구성은 물론 문항순서도 서로 다르게 된다. 따라서, 같은 시험 일자에 여러번 시험을 시행하더라도 문항의 유출에 따른 문제를 해결할 수 있다. 한편, 서로 다른 문항이 랜덤하게 할당되더라도 난이도 수준은 모든 수험자에게 동일하게 할당되도록 시스템이 이를 확인하여 실시하므로 형평성 문제가 나타나지 않는다.

본 발명에서 하고자 하는 문항반응을 이용한 평가테스트 시험문항(각각의 콘텐츠가 객체화되고 능력치가 구축)마다 3모수(난이도, 추측도, 변별도)가 되어있고, 이 특성은 수험자 집단에 의해 불변한다는 것이다. 종래의 평가테스트 방식에는 능력이 우수한 집단과 열등한 집단이 동일한 시험을 볼 때 동일한 시험이라도 우수한 집단은 쉽게, 열등한 집단에서는 어렵게 평가된다. 이렇듯 변화되는 기준으로 평가가 관리되면 수험자의 객관적인 능력평가가 불가능하다. 따라서 문항반응 이론에 따른 난이도, 변별도, 추측도가 객체화된 아이템으로 구축된 문항데이터베이스를 컴퓨터 시스템에 의해 자동 분석하여, 평가를 출제하고, 분석된 문항모수 값(진단)을 이용하여 각 학습자에게 개인별 처방 학습을 제공하게 된다.

이러한 방법으로 평가테스트가 구축될 경우 학습자 객관성 확보는 물론 문항반응 이론에 의한 모수불변성으로 가능하게 된다. 먼저 문항모수 불변성 개념은 문항 자체는 불변하므로 문항특성에 모수들은 능력판단에 기준으로 적용하면 평가된 집단에 대한 독립적인 능력 평가치를 구할 수 있다는 것이 가능하다는 것이다. 또한 능력모수 불변성 개념은 평가자의 능력은 평가의 내용에 의해 변하지 않는다는 것이다. 그러나 종래에 지필식 시험에서는 정답수에만 의존하는 방식으로 시험문항에 난이도에 의해 평가의 정답 적중율이 달라지므로 결국 수험자의 능력이 달라지는 결과를 초래하였다. 본 평가 분석프로그램은 종래 집필식 평가방식의 문제점을 해소하기 위하여 문항반응이론에 따라 모수가 지정된 평가문제를 학습자 각자의 선택된 장소에서 응시할 수 있으며 승진, 학점인증 평가시험 등에 사용할 경우 정확성을 높이고 시험의 표준화를 통해 평가상의 신뢰도를 제고한다. 또한 시험실시 (S210) 시간 및 점수결과 통보까지 모든 시간을 단축시키고, 시험관리의 효율성을 극대화시킬 수 있는 온라인 평가시험서비스 시스템으로 활용이 가능할 수 있다. 이러한 평가방법은 수험자 개개인의 능력에 맞는 문항을 제공하여 평가에 정밀성, 효율성, 정확성을 높일 수 있는 표준화된 인증시험 서비스 시스템과 개인별 처방학습을 위한 평가분석 프로그램으로 구축한다.

(문항반응이론을 통한 학습자 평가도면방식)
도 1은 본 발명을 수행하기 위한 개인별 처방학습 개략 블록도
도 2는 본 발명에 따른 사이버교육방법의 구성을 보여주는 플로우차트
도 3은 도 1의 실시에 의한 시스템 메뉴화면
도 4는 도 1의 실시예에 의한 시스템의 접속자가 얻고자 하는 정보 을 종류별로 선택할 수 있는 항목을 포함하는 메뉴부
도 5는 문항반응이론을 통한 학습자 평가도면방식
도 6은 평가 평가테스트 의 문항데이터베이스구축도
도 7은 개인별 처방학습을 위한 평가분석프로그램도면
도 8은 문항반응이론을 통한 지정 문항난이도 할당단계를 측정 하는 시스템설계도
도 9는 개인별 처방학습로드맵 도면
도 10은 개인별 처방학습 세부도면
도 11은 진단, 분석 평가도면
508 콘텐츠데이터베이스
208 서버
212 문항분석데이터베이스
211 분석데이터베이스
210 회원데이터베이스
209 학습데이터베이스
108 계산방식. 데이터통계

본 발명에서 하고자 하는 문항반응을 이용한 평가테스트 시험문항(각각의 콘텐츠가 객체화되고 능력치가 구축)마다 3모수(난이도, 추측도, 변별도)가 되어있고, 이 특성은 수험자 집단에 의해 불변한다는 것이다. 종래의 평가테스트 방식에는 능력이 우수한 집단과 열등한 집단이 동일한 시험을 볼 때 동일한 시험이라도 우수한 집단은 쉽게, 열등한 집단에서는 어렵게 평가된다. 이렇듯 변화되는 기준으로 평가가 관리되면 수험자의 객관적인 능력평가가 불가능하다. 따라서 문항반응 이론에 따른 난이도, 변별도, 추측도가 객체화된 아이템으로 구축된 문항데이터베이스를 컴퓨터 시스템에 의해 자동 분석하여, 평가를 출제하고, 분석된 문항모수 값(진단)을 이용하여 각 학습자에게 개인별 처방 학습을 제공하게 된다.

이러한 방법으로 평가테스트가 구축될 경우 학습자 객관성 확보는 물론 문항반응 이론에 의한 모수 불변성으로 가능하게 된다. 먼저 문항 모수 불변성 개념은 문항 자체는 불변하므로 문항 특성에 모수들은 능력판단의 기준으로 적용하면 평가된 집단에 대한 독립적인 능력 평가치를 구할 수 있다는 것이 가능하다는 것이다. 또한 능력 모수 불변성 개념은 평가자의 능력은 평가의 내용에 의해 변하지 않는다는 것이다. 그러나 종래에 지필식 시험에서는 정답수에만 의존하는 방식으로 시험문항에 난이도에 의해 평가의 정답 적중 율이 달라지므로 결국 수험자의 능력이 달라지는 결과를 초래하였다. 본 평가 분석프로그램은 종래 집필 식 평가방식의 문제점을 해소하기 위하여 문항반응 이론에 따라 모수가 지정된 평가문제를 학습자 각자의 선택된 장소에서 응시할 수 있으며 승진, 학점인증 평가시험 등에 사용할 경우 정확성을 높이고 시험의 표준화를 통해 평가상의 신뢰도를 제고한다. 또한 시험실시(S210) 시간 및 점수결과 통보까지 모든 시간을 단축시키고, 시험관리의 효율성을 극대화시킬 수 있는 온라인 평가시험서비스 시스템으로 활용이 가능할 수 있다. 이러한 평가방법은 수험자 개개인의 능력에 맞는 문항을 제공하여 평가에 정밀성, 효율성, 정확성을 높일 수 있는 표준화된 인증시험서비스 시스템과 개인별 처방학습을 위한 평가분석 프로그램으로 구축한다.

* 형성평가(formative evaluation) (3 개월 단위)

- 정의

교수학습이 진행되고 있는 도중에 학생에게 송환효과(feedback)를 주고 교육과정 및 수업방법을 개선시키기 위한 평가. Scriven이 형성평가란 말을 최초로 사용하였으며, 교육과정의 개선을 통하여 수업을 발전시키기 위한 평가라 하였다.

- 목적, 역할

형성평가의 목적은 학습이 유동적으로 이루어지는 과정에서 교수학습을 개선하는 데 있다. 그러므로 형성평가의 역할은 다음과 같다.

① 학습의 개별화를 추구한다. 형성평가를 실시하면 학생의 개개인의 결과가 다르게 나타나므로 개인별 학습능력에 맞추어 개인 학습을 진행하도록 도와줄 수 있다.

② 송환효과의 역할을 하여야 한다. 형성평가 결과를 학생에게 알려주어 자신의 장점과 문제점이 무엇인지를 알게 하여야 한다.

③ 학습곤란을 진단하여야 한다. 학습을 하는데 어느 부분이 쉽고 어려운지를 파악하여야 하며 특정 학습단위에서 실패율이 높다면 그 실패의 원인이 어디에 있는가를 알 수 있어야 한다.

④ 학습동기를 유발하여야 한다. 형성평가의 결과로 칭찬을 하면 그것이 하나의 강화제 역할을 하여 학습동기를 유발할 수 있다.

- 특징

형성평가의 목적과 역할에 비추어 볼 때 형성평가는 준거참조평가, 쉽게 말하여 절대평가를 지향하며 평가의 주체 혹은 검사도구의 제작은 교사중심으로 이루어진다. 형성평가는 학습의 곤란정도를 파악하여야 하므로 평가도구를 제작할 때 매우 어려운 문제나 쉬운 문제보다는 교육내용에 적절한 난이도의 문제를 출제하여 최저성취기준에 의하여 학습의 곤란정도를 파악하는 것이 바람직하다. 즉 평가자가 고려하는 최저 성취기준과 유사한 난이도의 문항들로 형성평가를 위한 검사를 제작한다.

- 절차

일반적인 절차는 다음과 같다.

① 학습단위를 세분화하여 분석한다.

② 학습단위별로 교육목표를 진술하고 목표진술은 최저 성취수준을 설정하여 제시한다.

③ 학습 단위의 교육을 세분화하고 행위동사로 표현한다.

④ 평가도구를 제작한다.

평가도구를 제작할 때, 학습단위 중의 중요한 모든 요소와 이원분류표에 의한 행동소의 각 단계를 모두 포함시킨다. 또한 다양한 문항형식으로 다양한 정신능력을 평가하고 학생의 교육목표 성취여부를 파악하기 위해 최저 준거에 준하는 난이도의 문항을 제작하여야 한다. 학생들의 상대적 서열에 대한 정보가 중요시될 때는 규준참조평가를 선택하여야 하며 학생들을 변별하기 위하여 매우 쉬운 문항부터 매우 어려운 문항까지 골고루 출제하여야 한다. 그러나 형성평가는 일반적으로 준거참조평가를 강조한다.

* 총괄평가(summative evaluation)(6개월단위) (학습목적에 따른 종합평가)

- 정의

교수 학습의 효과와 관련해서 학습이 끝난 다음에 교육목표의 달성 여부를 종합적으로 판정하는 평가. Scriven(1967)은 교육과정이 끝난 다음에 교수 학습에서 괄목할 만한 성장이 이루어졌는가를 규정하고 교육목표를 성취했는가를 판정하는 총괄평가라고도 한다.

- 목적

① 성취수준의 도달 여부를 판정하여 서열 부여

②전체석차 중 개인에 등수 비교

* 평가도구는 학습의 전반적인 내용이 포함되도록 출제하며 문항형태를 다양하게, 난이도를 다양하게 조정한다.

의사결정의 내용은 교수방법의 개선에 대한 것과 책무성에 대한 것으로 그 다음 교육행위에 대한 정보를 제공한다. 그러므로 총합평가의 결과는 다음 교육을 위한 진단평가의 정보로 이용될 수 있다. 총합평가는 교수 학습이 끝난 상태에서 이루어지는 평가이므로 교수 학습을 진행한 교사보다는 교과내용전문가와 교육평가 전문가에 의하여 제작된 표준화검사를 실시하는 경우가 흔하다. 그 예로 전국단위 학업성취도검사 등을 들 수 있다. 총합평가는 목적에 따라 평가의 유형이 결정된다. 서열에 의한 판단을 지닌 평가를 중요시한다면 규준참조평가를 지향하여야 하고, 최저 기준의 통과여부를 중요시한다면 준거참조평가를 지향하여야 한다.

- 평가도구 제작

총합평가 도구를 제작할 때 가장 중요한 것은 상대적 서열을 중요시하는 규준참조평가를 할 것인가, 아니면 교육목표의 달성 여부만을 판단하는 준거참조평가를 실시하여야 할 것인가를 결정하는 일이다. 평가의 목적이 결정되면 평가 내용은 가르치고 배운 내용을 모두 포함하여야 한다. 총합평가 도구를 제작하는 절차는 다음과 같다.

① 교육목표를 재확인, 진술한다.

② 학습내용이 학습의 전반적인 내용을 포함한다.

③ 다양한 문항형태를 유지한다.

④ 규준참조평가 : 다양한 난이도의 문항을 제작한다.

준거참조평가 : 최저 준거에 부합하는 난이도의 문항을 제작한다.

⑤ 규준참조평가 : 규준을 만들고 서열을 부여한다.

준거참조평가 : 통과와 미 통과를 판정한다.

* 평가 평가테스트 의 문항데이터베이스구축도,(S211 도면)
1.신규문항등록(C504) - 2.IBTCELA - 3.문항반응이론에 따른 문항분석(NO일 경우 문항 수정 후 IBTCELA 전단계) - 4.적합문항판정 - 5.문항DB - 6.문제지작성 - 7.학습자 컴퓨터로 전송 - 8, IBTCELA평가테스트실시
* 문항반응이론을 통한 지정 문항난이도 할당단계를 특정 하는 시스템설계도(S212 도면)
1.시작 - 2.수험자의 능력정보가 있는가(M108) - NO일경우(S209)실시 - 3.YES일 경우 수험자의 능력난이도(T1002) 문항선택 - 4.초기문항제시(T1003) - 5.(C504)정답인가 YES일 경우 B+DELTA(난이도기준 선택). NO일 경우 B-DELTA(난이도기준 선택) - 6.(C505)카테고리별 최소 문항수를 충족하는가? - 7.YES일 경우 다른 카테고리 문항선택, NO일 경우 (C506) 해당영역에 기준 문항선택(초기문항제시 전단계로 이전)
* 개인별 처방학습 흐름도(도표1)
1.평가 콘텐츠 개발 시 교수자가 연구에 의해 개별콘텐츠의 난이도 설정
2.Off-Line 평가테스트 후 문항반응 System의 분석에 의해 학습자의 실제 난이도 측정 후 교수자의 난이도와 동일할 경우 문항 D/B로 그렇지 않을 경우 폐기 또는 수정
3.평가테스트의 결과와 학습자 D/B의 자료, 문항 D/B의 자료들은 문항 반응 시스템의 분석에 의해 유효한 데이터의 경우 data warehouse에 저장
4.data warehouse의 유효 데이터는 데이터 마이닝 시스템에 의해 필요한 정보로 변환
5.데이터 마이닝 시스템에서 변환된 정보들은 정책결정 시스템의 명령에 따라 학습자에게 학습으로 제공

Claims (1)

1. 사이버 공간에서 제공되는 개인별 맞춤처방학습에 있어서,
   1. 학습자에 진단분석, 학습과정분석, 학습내용분석, 학습시간분석, 출결분석 등을 분석하는 단계
   2. 분석된 학습자의 상황을 토대로 맞춤형 콘텐츠 제공하는 단계
   3. 과학적이고 논리적인 튜터캐릭터의 스토리보드를 통하여 학습목표에 대한 자신감을 제공하는 단계
   4. 학습목표에 따른 개인별 맞춤평가 시스템 단계
   를 포함하여 컴퓨터와 무선인터넷이 가능한 스마트폰으로 첨단지능형 사이버학습이 가능한 1:1 맞춤형 처방학습시스템

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