[논문]문항반응이론을 이용한 컴포넌트 기반의 U-러닝 시스템

정화영

문항반응이론을 이용한 컴포넌트 기반의 U-러닝 시스템
The Component based U-Learning System using Item Response Theory 원문보기

u-러닝 환경은 수 없이 많은 단계를 거쳐 발전되어 왔으며, 현재에는 학습자의 학습 결과 분석과 양적인 사용, 질적인 평가 등을 통하여 정립되고 있다. 일반적으로 개선된 학습 효과와 학습자의 학습 결과분석을 위하여 대부분의 학습 시스템이 문항분석방법을 이용되고 있다. 그러나 오늘날 학습 시스템은 문항분석이론 대신에 문항반응이론을 사용하고 있다. 문항분석이론은 시험에 대한 각각의 가능한 응답에 대한 확률을 위해 명확한 모델을 제시한다. 따라서 본 연구에서는 문항반응이론을 이용한 경량 컴포넌트 기반의 u-러닝 시스템을 제시하고자 한다. u-러닝에 적용된 기기는 윈도우 모바일 5.0 환경의 PDA로 하였다.

The u-learning environment has been developed through a number of iterations, and has now been formally evaluated, through analysis of student learning results and the use of quantitative and qualitative measures, Generally, for advance learning effect and analysis of student learning results, the most learning system be use to the item analysis method. But, nowadays, it has using the IRT(Item Response Theory) instead of the item analysis method, The IRT adopts explicit models for the probability of each possible response to a test. Therefore, I proposed the lightweight component based u-learning system using the IRT. Applied device of u-learning is PDA which is in Windows mobile 5.0 environments.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

In this research, I make a simple English learning courseware system using PDA. Student can access learning system through log on.

가설 설정

devices such as PDA. In this paper, I development the lightweight conorient based u-leaming system using item analysis method. For advancing learning result according to student's ability, this system produced the leaning step using item analysis method.

제안 방법

In this research, I designed and embodied question extracting lightweight component considering the relative correction of item difficulty and applied English question learning system. I let students select the relative difficulty by themselves according to 5 learning levels according to IRT analysis data and can expect more appropriate learning effect.
I let students select the relative difficulty by themselves according to 5 learning levels according to IRT analysis data and can expect more appropriate learning effect. Most of web-based learning system considered only the relative item difficulty in setting-question system but, in this research, I calculated and applied the relative correction of item difficulty according to IRT analysis data and support to use the PDA instrument. Getting out of existing development process in system development, I embodied core business logic as lightweight component which is in container and could increase development efficiency, reusability, maintainability.

이론/모형

In this paper, I development the lightweight conorient based u-leaming system using item analysis method. For advancing learning result according to student's ability, this system produced the leaning step using item analysis method. I used UML in system design and visual C# of visual studio 2005 in system development.
There are different models of item response theory, based on the number of parameters to be estimated for the items. I used a one-parameter model, the Rasch rating scale[10].

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