선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 이를 위해 각 수준을 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속 성을 가진 언어 변수로서 표현하고 있다. 또한 학습 과정을 모니터하여 학습한 내용과 평가 결과를 분석한 후, 학습자의 이해가 부족한 부분을 찾아 학습 내용을 새롭게 동적으로 구성하여 학습자에게 제공하도록 하며, 학습에 대한 평가 단계에서 오답을 냈을 경우, 그 문제에 가장 적합한 학습 내용을 추론하여 학습자에게 힌트를 제공함으로써 학습자가 스스로 학습하는데 도움이 되도록 한다.
- 본 논문에서는 이 퍼지 개념을 이용하여 학습자의 수준에 맞게 개별화된 학습 내용을 제공하고, 학습 후 퍼지 평가에 의한 학습자의 학습 내용에 대한성취도 판별을 통해 심화 학습 정도와 다음 단계의 학습 수준을 제공하는 지능형 교수 시스템을 제안한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
- 본 논문에서는 코스웨어의 설계 시 학습 목표를 정의함으로서 학습에서 도달되어 할 내용을 좀 더 명확히 나타낼 수 있도록 하고, 이 학습 내용과 학습 목표 사이의 대응 관계를 이용하여 평가 과정에서 학습자가 오답을 냈을 경우, 이에 적절한 학습 내용을 제공하기 위한 추론 과정이 수행된다. 본 시스템에서 제공되는 코스웨어의 구조는[그림 1]과 같다.
- 본 연구에서는 웹 기반 교수 학습 시스템에서 학습자의 개별화된 특징에 맞는 수준별 학습내용과 그에 따른 평가 문제를 제공하고 있다. 이를 위해 각 수준을 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속 성을 가진 언어 변수로서 표현하고 있다.
가설 설정
- 각 함수에서 k와 Cl, C2, C3는 소속 성 함수의 가변성을 주기 위해 전문가에 의해 입력된다고 가정한다. 만약 k=0.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.