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논문 상세정보

IRT와 데이터 마이닝을 이용한 효과적인 평가 및 추천시스템

Efficient Assessment and Recommendations System using IRT and Data Mining

초록

이러닝 교육 방법은 오프라인 교육의 단점을 보완하는 많은 장점을 갖고 있다. 이와 같은 이유로, 기존의 많은 오프라인 교육기관은 학습효과를 높일 목적으로 온라인 기술을 현장에 도입하였다. 최근의 일반 대학교에서도 온라인 학습을 부분적으로 도입하고 있다. 그 결과 기존의 오프라인 교육의 장점을 온라인 교육에 도입하여 교육의 효과를 높일 수 있는 방법에 대한 연구를 진행하고 있다. 그 결과 온라인에서 학습 효과를 높이기 위해서 학습자를 적절히 평가하고 적절한 피드백을 제공하는 것이 필요하게 되었다. 따라서. 본 논문에서는 오프라인의 장점을 온라인에 도입하여 학습 능률을 향상시킬 수 있는 모델을 제안하고자 한다. 제안한 모델의 핵심은 올바른 평가에 있다. 그러므로, 학생들을 위한 정확한 평가를 위해서 문항반응검사를 실시하여 학습자를 평가하고 수준별 학습을 할 수 있도록 하였다. 또한, 온라인에서 학생의 학습 스타일을 알아내어 각 학생의 잘못된 학습 성향을 개선하게 하여 학습의 효과를 높이도록 하는 방법을 제안하였다. 향후 본 논문에서 제안 방법이 현장에서 활용된다면 학습자의 학업능력 개선에 도움이 될 것으로 기대한다.

Abstract

E-learning method has many advantages that supplement the shortfalls of offline education. For this reason, today's offline educational institutions adopted the online education technique to improve learning effectiveness. Recently, general universities have partially adopted online learning. As a result, a study is searching for ways to improve the effectiveness of education by copying the merits of the existing offline education onto the online education. Thus a proper evaluation of learners and a feedback provision are considered necessary to improve the effectiveness of online learning. This study aims to suggest a model that will improve learning efficiency by adapting the advantages of offline education to online learning. To evaluate properly, this study conducted Item Response Test to examine the learners and finally ensure them an adequate level of education. Also, this study suggested a way to enhance learning efficiency by finding out each learner's study habits and to address the weaknesses of online learning. It is expected that the suggested method would be helpful in bettering learner's ability to study in school environment.

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