KR20190125056A - Method for providing an information of an experienced difficulty for a learner - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 학습자에게 학습에 대한 정보를 제공하는 방법에 관한 것으로서, 특히 학습자가 학습하는 문항의 학습자마다의 체감난이도에 대한 구체적인 분석 정보를 제공하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of providing information about learning to a learner, and more particularly, to a method of providing detailed analysis information on the difficulty level for each learner of a question that the learner learns.
정보통신 기술이 발달하면서 컴퓨터를 통해 데이터베이스의 관리가 용이하게 됨에 따라 학습 정보를 데이터베이스에 저장하고, 온라인 상으로 인터넷을 이용하여 학습자에게 제공하는 학습 서비스가 다양한 컨텐츠를 가지고 제공되고 있다.As information and communication technology is developed, as a database is easily managed through a computer, a learning service that stores learning information in a database and provides learners using the Internet online is provided with various contents.
학습자는 학습 프로그램을 제공하는 웹사이트나 휴대 단말기를 통해 접속이 가능한 앱(App)을 통해 제공되는 문제를 통해 학습이 가능하므로, 시간과 공간의 제약이 적은 온라인을 통한 장점 등에 따라 이러한 온라인을 이용하여 학습 정보를 제공하고, 학습을 직접 수행하며, 그에 대한 결과를 제공받는 서비스 방법이 많이 개발되고 있다.Learners can learn from the problems provided through websites that provide learning programs or through apps that can be accessed through mobile devices. Therefore, a number of service methods for providing learning information, directly performing learning, and receiving a result thereof have been developed.
본 발명 또한 그러한 온라인을 이용하여 학습 정보를 제공하는 방법과 관련된 것이다.The present invention also relates to a method of providing learning information using such online.
한편, 학습은 무작정 열심히만 한다고 성과가 반드시 따라오는 것은 아니다.On the other hand, learning hardly does not necessarily follow performance.
무작정 열심히가 아니라 어떻게 열심히 하느냐가 중요하다는 것은 익히 알려져 있는 바이다.It is well known that how to work hard, not hard work, is important.
특히 틀린 문항에 대해 분석하여 이를 참조하는 학습은 학습자의 학습 능력 향상에 큰 도움을 줄 수 있다.In particular, learning that analyzes and references incorrect items can greatly help learners improve their learning ability.
즉, 틀린 문항이 학습자가 지식이 부족하여 틀린 것인지, 아니면 학습자의 부주의나 실수로 인해 충분히 맞출 수 있는데 틀린 문항인지를 구분하여 그에 따라 학습 컨텐츠를 활용하여 보충적인 학습을 하거나 실수를 줄이기 위한 학습자의 잘못된 태도를 수정하는 것이 학습 성과를 향상시키는 데 큰 도움을 줄 수 있는 것이다.In other words, the wrong question can be properly corrected due to the learner's lack of knowledge, or due to the carelessness or mistake of the learner. Correcting wrong attitudes can greatly help improve learning outcomes.
그러나, 이러한 학습 문항에 대한 분석과 검토의 피드백은 오프라인 상의 학습에 의해서는 교수자가 지도해 주는 것이 용이하나, 온라인을 통한 학습의 경우에는 학습 정보 내지 문제만을 제공할 뿐 풀이 후의 학습 방법에 대한 보다 나아가는 지도는 지도교사가 방문하는 등이 아닌 한 이루어지지 못하고 있는 실정이다.However, the feedback of the analysis and review of the learning items can be easily instructed by the instructor by offline learning, but in the case of online learning, it provides only information or problems for learning. Further guidance is not achieved unless the guidance teacher visits.
이상의 배경기술에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 돕기 위한 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.The matters described in the background art are provided to help the understanding of the background of the invention, and may include matters that are not already known to those skilled in the art.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하고자 안출된 것으로서, 본 발명은 온라인 학습을 통해서도 학습한 문항에 대한 분석 정보를 제공함으로써 학습자의 학습 습관 및 실력 향상에 도움을 줄 수 있는 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.The present invention has been made to solve the above-described problems, the present invention provides analysis information on the learner's haptic difficulty that can help improve the learner's learning habits and skills by providing analysis information on the questions learned through online learning The purpose is to provide a method.
본 발명의 일 관점에 의한 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법은, 서비스 서버에 접속한 학습자가 이용할 수 있는 학습 문항을 포함한 학습 내용을 온라인 상으로 제공하는 학습 제공 단계, 상기 학습 문항에 대한 학습자의 답변 내용을 포함하는 학습 정보를 수신하는 학습 정보 수신 단계, 상기 학습 정보 수신 단계에 의해 수신된 정보를 데이터화하는 학습 정보 데이터화 단계, 상기 학습 정보 데이터화 단계에 의해 저장된 데이터 분석을 통해 해당 학습자가 풀이하는 학습 문항의 체감난이도를 분석하는 학습 문항의 체감난이도 분석 단계 및 상기 학습 문항의 체감난이도 분석 단계에 의해 분석된 체감난이도에 대한 분석 정보를 제공하는 체감난이도 분석 정보 제공 단계를 포함하고, 상기 학습 문항의 체감난이도 분석단계는, 상기 학습 문항의 고유 난이도와 상기 학습자의 추정 능력치를 비교하여 상기 체감난이도를 산출하되, 상기 고유 난이도는 상기 학습 정보 데이터화 단계에 의해 데이터화된 정보를 통해 해당 문항이 속한 과목의 다른 문항에 대한 상대적인 난이도를 추정하는 것을 특징으로 한다.In one embodiment of the present invention, a method for providing learner's haptic difficulty analysis information includes: a learning providing step including a learning item available to a learner connected to a service server online, a learning providing step; Learner receiving the learning information including the contents of the answer, the learning information data step to dataize the information received by the learning information receiving step, the learner to solve through the data analysis stored by the learning information data step And a level of difficulty analysis information providing step of analyzing the level of difficulty level of the learning item that analyzes the level of difficulty level of the learning item and analyzing the level of difficulty level of the level of the level of the level of the level of the level of the level of difficulty. Difficulty level analysis step of the learning questions The difficulty level is calculated by comparing the inherent difficulty with the estimated ability of the learner, wherein the inherent difficulty is estimated by estimating the relative difficulty of another item of a subject to which the corresponding item belongs through the information datad by the learning information data step. It features.
그리고, 상기 고유 난이도는 상기 해당 문항에 대한 전체 학습자의 정답률과 정답을 맞히기까지 소요된 답변 시도 횟수를 기준으로 추정하는 것을 특징으로 한다.In addition, the inherent difficulty is characterized by estimating the correct answer rate of the entire learner for the corresponding question and the number of answer attempts required to correct the answer.
또한, 이러한 상기 고유 난이도는 상기 전체 학습자에 대한 데이터가 갱신됨에 따라 업데이트되는 것을 특징으로 한다.In addition, the unique difficulty is characterized in that is updated as the data for the entire learner is updated.
그래서, 상기 학습 문항의 체감난이도 분석단계는, 상기 학습 문항의 고유 난이도가 상기 학습자의 추정 능력치보다 높으면 상기 학습 문항의 체감난이도가 50%보다 높은 것으로 판별하고, 상기 학습 문항의 고유 난이도가 상기 학습자의 추정 능력치보다 낮으면 상기 학습 문항의 체감난이도가 50%보다 낮은 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.Thus, in the difficulty level analysis step of the learning item, if the inherent difficulty of the learning item is higher than the learner's estimated ability value, it is determined that the learning difficulty is higher than 50%, the inherent difficulty of the learning item is the learner If it is lower than the estimated ability of the characterized in that the learning difficulty of the learning item is characterized in that it is determined to be lower than 50%.
다음으로, 본 발명의 다른 일 관점에 의한 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법은, 서비스 서버에 접속한 학습자가 이용할 수 있는 학습 문항을 포함한 학습 내용을 온라인 상으로 제공하는 학습 제공 단계, 상기 학습 문항에 대한 학습자의 답변 내용을 포함하는 학습 정보를 수신하는 학습 정보 수신 단계, 상기 학습 정보 수신 단계에 의해 수신된 정보를 데이터화하는 학습 정보 데이터화 단계, 상기 학습 정보 데이터화 단계에 의해 저장된 데이터 분석을 통해 해당 학습자가 풀이하는 학습 문항의 체감난이도를 분석하는 학습 문항의 체감난이도 분석 단계 및 상기 학습 문항의 체감난이도 분석 단계에 의해 분석된 체감난이도에 대한 분석 정보를 제공하는 체감난이도 분석 정보 제공 단계를 포함하고, 상기 학습 문항의 체감난이도 분석단계는, 상기 학습 문항의 고유 난이도와 상기 학습자의 추정 능력치를 비교하여 상기 체감난이도를 산출하되, 상기 학습자의 추정 능력치는 상기 학습자가 복수의 학습 문항에 대해 답변함에 따른 정답 또는 오답에 따른 가중치를 부여함으로써 추정하는 것을 특징으로 한다.Next, the method for providing learner's haptic difficulty analysis information according to another aspect of the present invention includes: a learning providing step of providing learning contents including learning items available to a learner connected to a service server online, the learning items A learning information receiving step of receiving learning information including contents of a learner's answer to the learning information, a learning information data step of data-receiving the information received by the learning information receiving step, and corresponding to the data stored by the learning information data step. Difficulty level analysis information providing step for analyzing the haptic difficulty of the learning item to analyze the haptic difficulty of the learning item solved by the learner and providing an analysis information about the haptic difficulty analyzed by the haptic difficulty analysis step of the learning item , Difficulty level analysis step of the learning item, The haptic difficulty is calculated by comparing the inherent difficulty of the learning item with the estimated ability of the learner, and the estimated ability of the learner is estimated by assigning weights according to correct or incorrect answers as the learner answers a plurality of learning items. Characterized in that.
여기서, 상기 정답 또는 오답에 따른 가중치는 상기 복수의 학습 문항 중 최근의 문항일수록 높게 책정되는 것을 특징으로 한다.Here, the weight according to the correct answer or the wrong answer is characterized in that the higher the more recent questions among the plurality of learning items.
그리고, 상기 학습 문항의 체감난이도 분석단계는, 상기 학습 문항의 고유 난이도가 상기 학습자의 추정 능력치보다 높으면 상기 학습 문항의 체감난이도가 50%보다 높은 것으로 판별하고, 상기 학습 문항의 고유 난이도가 상기 학습자의 추정 능력치보다 낮으면 상기 학습 문항의 체감난이도가 50%보다 낮은 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.In addition, the haptic difficulty analysis step of the learning item, if the inherent difficulty of the learning item is higher than the estimated ability of the learner, it is determined that the haptic difficulty of the learning item is higher than 50%, the inherent difficulty of the learning item If it is lower than the estimated ability of the characterized in that the learning difficulty of the learning item is characterized in that it is determined to be lower than 50%.
본 발명의 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법에 의하면, 학습자가 풀이하는 문항의 체감난이도에 대한 정보를 제공함으로써 학습자가 학습한 문항의 수준을 인지하여 학습을 진행할 수 있게 하여 학습자의 능력 향상에 도움을 준다.According to the method for providing learner's haptic difficulty analysis information of the present invention, by providing information on the haptic difficulty of the questions solved by the learner, the learner can recognize the level of the learned item to help the learner to improve the ability of the learner Gives.
제공되는 체감난이도는 문항에 대한 고유한 난이도만을 제공하는 것이 아니라 학습자별로 추정되는 능력치에 따라 결정함으로써, 개개인의 학습자에 보다 적합한 분석 정보를 제공하여 학습에 도움을 줄 수 있다.The perceived difficulty level is not limited to providing a unique difficulty level for an item, but is determined according to the abilities estimated for each learner, thereby providing analytical information that is more suitable for an individual learner.
학습자는 이러한 체감난이도 분석 정보에 의해 몰라서 틀린 문항인지, 아니면 맞출 수 있는데 틀린 문항인지를 용이하게 파악할 수 있어 그에 따라 추가 학습을 진행하거나 학습 태도를 개선함으로써 보다 실질적인 실력 향상이 가능하게 한다.The learner can easily identify whether the question is wrong or incorrect by the haptic difficulty analysis information. Therefore, the learner can further improve his or her ability by further learning or improving the learning attitude accordingly.
도 1은 본 발명에 의한 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법을 도시한 것이다.1 is a view illustrating a method of providing learner difficulty analysis information according to the present invention.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.In order to fully understand the present invention, the operational advantages of the present invention, and the objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings which illustrate preferred embodiments of the present invention and the contents described in the accompanying drawings.
본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지의 기술이나 반복적인 설명은 그 설명을 줄이거나 생략하기로 한다.In describing the preferred embodiment of the present invention, well-known techniques or repeated descriptions that may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention will be shortened or omitted.
도 1은 본 발명에 의한 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법을 도시한 것이다.1 is a view illustrating a method of providing learner difficulty analysis information according to the present invention.
이하, 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 의한 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법을 설명하기로 한다.Hereinafter, a method of providing learner difficulty analysis information according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1.
본 발명에 의한 학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법은 온라인 상으로 학습을 위한 정보를 제공하고, 온라인 상으로 접속한 이용자가 이를 통해 학습을 진행할 수 있도록 하는 서비스 방법이다.The method for providing learner's haptic difficulty analysis information according to the present invention is a service method for providing information for learning online and allowing a user connected online to proceed with the learning.
즉, 서비스 제공자는 인터넷 웹사이트 또는 스마트 기기를 통해 구현되는 어플리케이션을 통해서 학습 서비스를 제공하고, 해당 서비스의 이용자는 로그인 등의 절차를 통해 웹사이트나 어플리케이션에 접속하여 학습을 수행해 나갈 수 있도록 하는 것이다. 이러한 서비스 방법과 이용 방법에 대해서 널리 인식된 기술들에 대한 설명은 본 발명에서는 생략하도록 한다.That is, the service provider provides the learning service through an application implemented through an internet website or a smart device, and the user of the service can access the website or the application through a procedure such as logging in to perform learning. . Descriptions of technologies widely recognized for such a service method and a usage method will be omitted in the present invention.
그리고, 본 발명에 의해 제공되는 학습은 일회성이기 보다는 일 단위, 주 단위, 월 단위 등의 주기에 따라 회차를 구분하여 적당한 학습량을 제공하여 학습자가 제공되는 진도에 맞게 학습을 수행해 나갈 수 있도록 제공된다.In addition, the learning provided by the present invention is provided to allow the learner to perform the learning according to the progress provided by providing an appropriate learning amount by dividing each round according to the cycle of daily unit, week unit, monthly unit, etc. rather than one time. .
구체적으로 살펴보면, 본 발명에 의한 학습 문항 분석 정보 제공방법은 학습 제공 단계, 학습 정보 수신 단계, 학습 정보 데이터화 단계, 학습 문항의 체감난이도 분석 단계 및 체감난이도 분석 정보 제공 단계를 포함한다.In detail, the method for providing learning item analysis information according to the present invention includes a learning providing step, learning information receiving step, learning information data making step, haptic difficulty analyzing step and haptic difficulty analyzing information providing step.
학습 제공 단계(S10)는 서비스에 접속한 학습자가 이용할 수 있는 학습 내용을 서비스 서버에 의해 온라인 상으로 제공한다.In the learning providing step S10, the learning content available to the learner accessing the service is provided online by the service server.
학습 제공 단계(S10)에 의해 제공되는 학습 내용은 학습자가 풀이할 학습 문항이며, 그 외에 학습 컨텐츠도 포함한다.The learning content provided by the learning providing step S10 is a learning item to be solved by the learner, and also includes learning content.
학습 내용은 일정 주기마다 회차를 구분하여 제공될 수 있고, 각 회차에서 제공되는 학습 내용은 학습 문항과 함께 학습 컨텐츠가 포함되며, 학습 컨텐츠만 제공될 수도 있다.The learning contents may be provided by dividing each round at regular intervals, and the learning contents provided in each round may include learning contents together with learning questions, and only learning contents may be provided.
학습 문항은 회차당 정해진 수와 난이도에 따른 복수의 학습 문항이 순차적으로 제공이 된다.The learning items are provided with a plurality of learning items according to a predetermined number and difficulty levels.
예를 들어, 10개의 문항이 일괄적으로 제공되어 학습자가 스크롤하며 풀이를 진행할 수도 있을 것이며, 하나 또는 둘 정도의 소량의 문항을 화면을 넘겨 가며 확인 가능하도록 제공하는 방식일 수 있다.For example, 10 questions may be provided in a batch to allow a learner to scroll and solve the problem, or to provide a small amount of one or two items so that they can be checked over the screen.
이에는 학습자가 문항에 대한 풀이를 위해 정답을 체크할 수 있는 수단이 함께 제공될 것이다.It will be provided with a means for learners to check the correct answer to answer the question.
그리고, 학습자가 나중에 풀기 위해서 제시된 문항을 건너뛰어 다른 문항을 먼저 풀이할 수 있도록 다음 문항의 선택이 가능한 수단도 제시가 된다. 단지 다음 페이지를 터치 입력 방식에 의해 선택되도록 할 수도 있을 것이다.In addition, a means of selecting the next item is presented so that the learner can skip the question presented later to solve another item first. The next page may be selected only by the touch input method.
또한, 해당 회차의 전체 문항을 일괄적으로 채점할 수 있게 하거나, 한 페이지에 제공되는 문항마다 채점을 진행하도록 제공될 수도 있을 것이다.In addition, the entire question of the round may be scored in a batch or may be provided to proceed with the scoring for each item provided on a page.
학습 제공 단계(S10)에서는 학습자가 답변을 체크하고 채점을 선택하는 경우 채점에 의한 정답 또는 오답의 결과 또한 제공되게 한다.In the learning providing step S10, when the learner checks the answer and selects the grading, the result of the correct answer or the wrong answer by the grading is also provided.
한편, 오답인 경우에는 해당 문항에 대한 답변을 다시 할 수 있는 내용이 제공될 수도 있다.On the other hand, in the case of an incorrect answer may be provided to re-answer the question.
그리고, 학습 컨텐츠는 해당 회차에서 알아야할 내용에 대한 강의의 텍스트나 영상 형식일 수 있으며, 각 문항에 대한 해설의 텍스트나 영상 또는 힌트 등일 수 있다.In addition, the learning content may be a text or video format of a lecture on the content to be known in the corresponding round, and may be text or an image or a hint of a commentary on each item.
이와 같은 학습 제공 단계(S10)에 의해 제공된 학습 내용 중 학습 문항에 대한 학습자의 답변이 있으면, 서비스 서버는 학습 정보 수신 단계(S20)에 의해 학습자의 답변을 수신하게 된다.If there is a learner's answer to the learning item among the learning contents provided by the learning providing step S10, the service server receives the learner's answer by the learning information receiving step S20.
수신하는 학습 정보 또한 학습 문항에 대한 답변일 수 있으며, 학습 컨텐츠에 관한 결과물일 수 있다.The received learning information may also be an answer to a learning question, or may be a result of learning content.
즉, 학습 문항에 대한 학습 정보는 해당 문항에 대한 학습자의 답변과 문항 제공시부터 답변까지의 소요 시간, 그리고 학습자의 답변이 오답이어서 재차 답변을 시도한 경우에는 답변 시도 횟수도 포함될 수 있다.That is, the learning information on the learning item may include the learner's answer to the question and the time required from providing the item to the answer, and the number of attempts to answer if the learner's answer is incorrect.
그리고, 학습 컨텐츠에 관한 결과물은 S10에서 제공된 학습 컨텐츠 내용을 이용하였는지 여부에 관한 것이다.And, the result related to the learning content relates to whether or not using the learning content content provided in S10.
즉, 해당 회차에서 제공되는 강의, 해설, 힌트 등을 확인하였는지, 확인하지 않았는지에 관한 정보가 된다.That is, it is information about whether or not the lecture, commentary, hints, etc. provided in the corresponding session are confirmed.
이와 같이 학습 정보 수신 단계(S20)에 의해 학습자의 학습 문항에 대한 답변과 학습 컨텐츠에 관한 결과물은 학습 정보 데이터화 단계(S30)에 의해 서비스 서버가 이를 데이터화한다.In this way, the answer to the learner's answer to the learning item in the learning information receiving step (S20) and the result of the learning content data by the service server in the learning information data step (S30).
학습자의 수는 온라인 서비스의 특성상 무한한 바, 학습 데이터화 단계(S30)에서는 수많은 학습자에 의한 학습 정보를 빅데이터화하고, 이를 분석하여 후술할 학습 문항의 체감난이도 분석 단계(S40)를 통해 학습하는 문항에 대한 체감난이도 분석 정보를 체감난이도 분석 정보 제공 단계(S50)에 의해 제공하게 된다.The number of learners is infinite due to the nature of the online service.In the learning data forming step (S30), the learning information by a large number of learners is made into big data, and the analysis is performed to the questions to be learned through the sensation difficulty analysis step (S40). Difficulty level analysis information for the haptic difficulty analysis information is provided by the step (S50).
체감난이도 분석 정보 제공 단계(S50)에서는 S40에 의한 학습자의 체감난이도 분석 정보뿐 아니라 회차당 전체 정답률, 전체 풀이 시간, 등급, 난이도, 학습자 평균과의 비교 등의 일반적인 학습 결과에 대한 정보를 포함함은 물론이다.In the step of providing haptic difficulty analysis information (S50), not only the haptic difficulty analysis information of the learner according to S40 but also information on general learning results such as the overall correct answer rate per session, the total solve time, the grade, the difficulty, and the comparison with the learner average Of course.
학습자의 체감난이도 분석 단계(S40)에서는 학습 정보 수신 단계(S20)에 의해 수신한 학습자의 학습 정보와 학습 정보 데이터화 단계(S30)에 의해 빅데이터화되어 보유하고 있는 정보에 의해 학습자가 풀이하는 학습 문항을 분석하여 학습자에게 도움이 될 수 있는 체감난이도를 분석하게 되며, 이는 학습 문항에 대한 폭넓은 구체적인 분석 정보 중 하나에 해당될 수 있고, 분석된 체감난이도를 토대로 역으로 학습자의 해당 문항에 대한 정답률을 예측 분석할 수도 있다.In the learner's haptic difficulty analysis step (S40), the learner solves the question by the learner's learning information received by the learning information receiving step (S20) and the information held by the big data by the learning information data forming step (S30). Analyze the difficulty level that can be helpful to the learner, which may correspond to one of a wide range of specific analysis information about the learning item, and inversely based on the analyzed difficulty level of the learner Can also be predictively analyzed.
학습자가 풀이하는 문항에 대한 학습자의 체감난이도는 문항의 고유 난이도 설정 및 학습자의 능력치의 추정을 통해 분석한다.The learner's perceived difficulty with respect to the question solved by the learner is analyzed by setting the inherent difficulty of the question and estimating the learner's ability.
해당 문항의 고유 난이도는 학습 정보 데이터화 단계(S30)에 의해 데이터화된 정보를 통해 해당 문항이 속한 과목의 다른 문항에 대한 상대적인 난이도를 추정하는 것이다.The inherent difficulty of the item is to estimate the relative difficulty of the other item in the subject to which the item belongs by using the information data by the learning information data step (S30).
즉, 각각의 문항에 대한 전체 학습자의 정답률과 정답을 맞히기까지 소요된 답변 시도 횟수를 기준으로 하여 추정한다.That is, it is estimated based on the correct answer rate of the whole learner for each question and the number of answer attempts required to correct the answer.
문항의 고유 난이도의 평균값은 0을 기준으로 하며, 전체 학습자의 정답률과 정답을 맞히기까지 소요된 답변 시도 횟수에 따라 (+) 또는 (-)로 보정함으로써 난이도를 추정하고, 범위는 ±4일 수 있다.The average value of the inherent difficulty of the question is based on 0. The difficulty is estimated by correcting (+) or (-) according to the correct answer rate of all the learners and the number of answer attempts before correct answer, and the range is ± 4 days. have.
그리고, 학습자의 능력치는 평균값을 0으로 하여, 학습자가 복수의 문항에 대해 답변할 때마다 정답인지 오답인지에 따라 (+) 또는 (-)의 가중치를 부여함으로써 추정되고 범위는 ±4일 수 있다.And, the learner's ability value is estimated by averaging 0 and weighting (+) or (-) depending on whether the answer is correct or incorrect each time the learner answers a plurality of questions, and the range may be ± 4. .
나아가, 정답 또는 오답에 따른 가중치는 가장 최근에 답변한 문항의 결과에 대해서 보다 높게 책정될 수가 있다.Furthermore, the weight according to the correct or incorrect answer may be set higher for the result of the most recently answered question.
문항에 대한 체감 난이도는 이러한 문항의 고유 난이도와 학습자 능력치를 비교함으로써 학습자가 해당 문항을 맞힐 확률로서 산출된다.Difficulty on the item is calculated as the probability that the learner will fit the item by comparing the inherent difficulty of the item with the learner's ability.
맞힐 확률은 예를 들어, 0에서 100까지의 범위를 가질 수 있으며, 맞힐 확률 즉, 예측 정답률은 체감 난이도가 높으면 낮아지고 체감 난이도가 낮으면 높아지게 된다.For example, the probability of hit may be in the range of 0 to 100, and the probability of hit, that is, the predicted correct answer rate, is lower when the Difficulty Difficulty is high and increases when the Difficulty Difficulty is low.
예를 들어, 추정된 학습자의 능력치와 문항의 고유 난이도가 동일한 경우에 문항을 맞힐 확률을 50%로 하고, 학습자의 능력치가 문항의 고유 난이도보다 높으면 문항을 맞힐 확률은 50%보다 높고 학습자의 능력치가 문항의 고유 난이도보다 낮으면 문항을 맞힐 확률은 50%보다 낮은 것이 된다.For example, if the estimated learner's ability and the item's inherent difficulty are the same, the probability of answering the item is 50% .If the learner's ability is higher than the item's inherent difficulty, the probability of answering the item is higher than 50% and the learner's ability If is lower than the inherent difficulty of the item, the probability of answering the item is lower than 50%.
가령, 문항의 고유 난이도의 범위와 학습자 능력치의 범위를 ±4로 책정한 경우에 문항의 예측 정답률은 다음 표와 같이 산출될 수가 있다.For example, if the range of inherent difficulty of the item and the range of learner abilities are set to ± 4, the predicted correct answer rate of the item may be calculated as shown in the following table.
이상에서 살펴본 바와 같이 학습자의 체감난이도 분석이 되면, 이를 학습자가 확인할 수 있도록 체감난이도 분석 정보 제공 단계(S50)를 통해 제공하게 된다.As described above, when the learner's sensation difficulty analysis is analyzed, the learner's haptic difficulty analysis information is provided through step S50.
이는 해당 회차의 학습에 대한 총평 등의 정보와 함께 제공할 수 있을 것이다.This can be provided with information such as general ratings for the session.
그리고, 각각의 문항마다 표시되게 하거나, 전체 문항 중 해당 문항의 횟수와 문항 정보를 총괄하여 제시할 수도 있을 것이다.In addition, each item may be displayed, or the total number of items and the item information among all items may be presented collectively.
여기서는 위와 같이 S40에 의해 산출되는 결과를 통해서 예측 정답률이 50% 미만인 경우에는 체감난이도는 하위 몇 %, 예측 정답률이 50% 초과인 경우에는 체감난이도는 상위 몇 %와 같은 결과를 산출하고, 이를 체감난이도 분석 정보 제공단계(S50)에 의해 학습자가 인지할 수 있는 수단을 통해 시각화하여 제공되게 한다.Here, based on the result calculated by S40, if the predicted correct answer rate is less than 50%, diminishing difficulty level is calculated as the lower few%, and if the predicted correct answer rate is greater than 50%, the perceived difficulty level is calculated as the upper few% By the difficulty analysis information providing step (S50) to be provided by visualizing through the means that the learner can recognize.
그리고, 이러한 체감난이도는 살펴본 바와 같이, 단순히 문제의 고유한 난이도만을 미리 설정하여 산출되는 값이 아닌 학습자의 실제 학습 행동 및 결과가 반영이 되며, 개선되는 학습 행동 및 결과가 반영되어 계속적으로 변경되기 때문에 학습자별 보다 정확한 분석 정보가 될 수 있다.And, as described above, the perceived difficulty is not a value that is calculated by simply setting a unique difficulty level in advance, but reflects the learner's actual learning behavior and results, and is continuously changed to reflect the improved learning behavior and results. This can be more accurate analysis information for each learner.
그 결과, 학습자가 풀이한 학습 문항이 체감난이도가 낮아서 '맞출 수 있지만 틀린 문제'에 해당하는지, 체감난이도가 높아서 '몰라서 틀린 문제'에 해당하는지를 보다 정확하게 인지할 수 있어 학습자 스스로, 또는 교수자나 학부모에 의해 학습 문항의 풀이 후의 학습 방법 및 학습 태도 개선에 활용될 수가 있다.As a result, it is possible to recognize more accurately whether the learning items solved by the learner are `` correct but incorrect problems '' due to low difficulty, or `` unknowing and wrong problems '' due to high difficulty. It can be used to improve the learning method and learning attitude after learning the questions.
이상과 같은 본 발명은 예시된 도면을 참조하여 설명되었지만, 기재된 실시 예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형될 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 수정 예 또는 변형 예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이며, 본 발명의 권리범위는 첨부된 특허청구범위에 기초하여 해석되어야 할 것이다.Although the present invention as described above has been described with reference to the illustrated drawings, it is not limited to the described embodiments, it can be variously modified and modified without departing from the spirit and scope of the present invention is common knowledge in the art Self-evident to those who have Therefore, such modifications or variations will have to belong to the claims of the present invention, the scope of the invention should be interpreted based on the appended claims.
S10 : 학습 제공 단계
S20 : 학습 정보 수신 단계
S30 : 학습 정보 데이터화 단계
S40 : 학습자의 체감난이도 분석 단계
S50 : 체감난이도 분석 정보 제공 단계S10: step of providing learning
S20: step of receiving learning information
S30: learning information data step
S40: Step of analyzing learner's haptic difficulty
S50: Difficulty level analysis information providing step
Claims (7)
상기 학습 문항에 대한 학습자의 답변 내용을 포함하는 학습 정보를 수신하는 학습 정보 수신 단계;
상기 학습 정보 수신 단계에 의해 수신된 정보를 데이터화하는 학습 정보 데이터화 단계;
상기 학습 정보 데이터화 단계에 의해 저장된 데이터 분석을 통해 해당 학습자가 풀이하는 학습 문항의 체감난이도를 분석하는 학습 문항의 체감난이도 분석 단계; 및
상기 학습 문항의 체감난이도 분석 단계에 의해 분석된 체감난이도에 대한 분석 정보를 제공하는 체감난이도 분석 정보 제공 단계를 포함하고,
상기 학습 문항의 체감난이도 분석단계는,
상기 학습 문항의 고유 난이도와 상기 학습자의 추정 능력치를 비교하여 상기 체감난이도를 산출하되,
상기 고유 난이도는 상기 학습 정보 데이터화 단계에 의해 데이터화된 정보를 통해 해당 문항이 속한 과목의 다른 문항에 대한 상대적인 난이도를 추정하는 것을 특징으로 하는,
학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법.A learning providing step of providing learning contents online including a learning item available to a learner accessing the service server online;
Learning information receiving step of receiving learning information including contents of a learner's answer to the learning item;
A learning information data step of data-forming the information received by the learning information receiving step;
A haptic difficulty analysis step of learning items for analyzing haptic difficulty of the learning items solved by the corresponding learner by analyzing the data stored by the learning information data step; And
Including a level of difficulty analysis information providing analysis information for the level of difficulty analyzed by the level of difficulty of analyzing the learning questions,
Difficulty level analysis step of the learning item,
The haptic difficulty is calculated by comparing the inherent difficulty of the learning item with the estimated ability of the learner,
The inherent difficulty is characterized by estimating the relative difficulty with respect to other items of the subject belonging to the item through the information data by the learning information data step,
How to provide learner's level of difficulty analysis information.
상기 고유 난이도는 상기 해당 문항에 대한 전체 학습자의 정답률과 정답을 맞히기까지 소요된 답변 시도 횟수를 기준으로 추정하는 것을 특징으로 하는,
학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법.The method according to claim 1,
The inherent difficulty is characterized in that it is estimated on the basis of the number of attempts to answer the correct answer and the correct answer of the entire learner for the corresponding question,
How to provide learner's level of difficulty analysis information.
상기 고유 난이도는 상기 전체 학습자에 대한 데이터가 갱신됨에 따라 업데이트되는 것을 특징으로 하는,
학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법.The method according to claim 2,
The unique difficulty is characterized in that it is updated as the data for the entire learner is updated,
How to provide learner's level of difficulty analysis information.
상기 학습 문항의 체감난이도 분석단계는,
상기 학습 문항의 고유 난이도가 상기 학습자의 추정 능력치보다 높으면 상기 학습 문항의 체감난이도가 50%보다 높은 것으로 판별하고, 상기 학습 문항의 고유 난이도가 상기 학습자의 추정 능력치보다 낮으면 상기 학습 문항의 체감난이도가 50%보다 낮은 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는,
학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법.The method according to claim 3,
Difficulty level analysis step of the learning item,
If the inherent difficulty of the learning item is higher than the learner's estimated ability, the perceived difficulty of the learning item is determined to be higher than 50%, and if the intrinsic difficulty of the learning item is lower than the learner's estimated ability, the learner's difficulty Characterized in that is determined to be less than 50%,
How to provide learner's level of difficulty analysis information.
상기 학습 문항에 대한 학습자의 답변 내용을 포함하는 학습 정보를 수신하는 학습 정보 수신 단계;
상기 학습 정보 수신 단계에 의해 수신된 정보를 데이터화하는 학습 정보 데이터화 단계;
상기 학습 정보 데이터화 단계에 의해 저장된 데이터 분석을 통해 해당 학습자가 풀이하는 학습 문항의 체감난이도를 분석하는 학습 문항의 체감난이도 분석 단계; 및
상기 학습 문항의 체감난이도 분석 단계에 의해 분석된 체감난이도에 대한 분석 정보를 제공하는 체감난이도 분석 정보 제공 단계를 포함하고,
상기 학습 문항의 체감난이도 분석단계는,
상기 학습 문항의 고유 난이도와 상기 학습자의 추정 능력치를 비교하여 상기 체감난이도를 산출하되,
상기 학습자의 추정 능력치는 상기 학습자가 복수의 학습 문항에 대해 답변함에 따른 정답 또는 오답에 따른 가중치를 부여함으로써 추정하는 것을 특징으로 하는,
학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법.A learning providing step of providing learning contents online including a learning item available to a learner accessing the service server online;
Learning information receiving step of receiving learning information including contents of a learner's answer to the learning item;
A learning information data step of data-forming the information received by the learning information receiving step;
A haptic difficulty analysis step of learning items for analyzing haptic difficulty of the learning items solved by the corresponding learner by analyzing the data stored by the learning information data step; And
Including a level of difficulty analysis information providing analysis information for the level of difficulty analyzed by the level of difficulty of analyzing the learning questions,
Difficulty level analysis step of the learning item,
The haptic difficulty is calculated by comparing the inherent difficulty of the learning item with the estimated ability of the learner,
The learner's estimated ability value is estimated by assigning weights according to correct or incorrect answers as the learner answers a plurality of learning questions,
How to provide learner's level of difficulty analysis information.
상기 정답 또는 오답에 따른 가중치는 상기 복수의 학습 문항 중 최근의 문항일수록 높게 책정되는 것을 특징으로 하는,
학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법.The method according to claim 5,
The weight according to the correct answer or wrong answer is characterized in that the higher the more recent items of the plurality of learning items,
How to provide learner's level of difficulty analysis information.
상기 학습 문항의 체감난이도 분석단계는,
상기 학습 문항의 고유 난이도가 상기 학습자의 추정 능력치보다 높으면 상기 학습 문항의 체감난이도가 50%보다 높은 것으로 판별하고, 상기 학습 문항의 고유 난이도가 상기 학습자의 추정 능력치보다 낮으면 상기 학습 문항의 체감난이도가 50%보다 낮은 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는,
학습자의 체감난이도 분석 정보 제공방법.The method according to claim 6,
Difficulty level analysis step of the learning item,
If the inherent difficulty of the learning item is higher than the learner's estimated ability, the perceived difficulty of the learning item is determined to be higher than 50%, and if the intrinsic difficulty of the learning item is lower than the learner's estimated ability, the learner's difficulty Characterized in that is determined to be less than 50%,
How to provide learner's level of difficulty analysis information.
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