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학습자 진단 엔진 기술

전수책임자
지형근
참여자
권승준, 길연희, 김희권, 서형일, 신희숙, 유초롱, 유호영, 이수웅, 이영운, 이지수, 정성욱, 조현우, 지형근
기술이전수
1
이전연도
2016
협약과제
15MS1800, 참여형 양방향 콘텐츠 및 협력 학습환경 기반 학습자 맞춤형 상호작용 창의학습 튜터링 기술 개발, 지형근
16MS2100, 참여형 양방향 콘텐츠 및 협력 학습환경 기반 학습자 맞춤형 상호작용 창의학습 튜터링 기술 개발, 지형근
학습자 진단 엔진 기술은 학습 활동에 의해 생성되는 학습 데이터들을 누적 활용하여 학습자의 인지 능력을 다차원적으로 진단하는 기술이다. 기술 이전의 범위로는 학습자 진단 기술을 구동하는 모듈과 이를 테스트하는 샘플 프로그램으로 구성되어 있다.
ㅇ iResearch와 Ambient Insight의 자료를 활용하여 ETRI미래사회연구팀에서 2016년에 추정한 내용에 따르면, 세계 교육용 소프트웨어 시장의 매출은 2015년 727억 달러에서 2019년 1,103억 달러로 성장할 것으로 예측
ㅇ 정보통신산업진흥원의 자료를 활용하여 ETRI미래사회연구팀에서 2016년에 추정한 내용에 따르면, 국내 교육용 소프트웨어 시장의 매출은 2015년 3조 5177억 원에서 2019년 5조 466억 원으로 성장할 것으로 예측
ㅇ 대형 출판사에서부터 기술 기반 스타트업까지 Adaptive Learning을 이용한 개인 맞춤형 학습 시장이 점차 넓어지고 있음
ㅇ 문제 풀이 결과의 총점이 아닌, 개념별 이해도로 학습자를 분석함. 따라서 동일한 총점이라도 서로 다른 처방을 줄 수 있음
ㅇ Missing response가 있는 데이터에서도 학습자 수준 진단 및 item parameter calibration이 가능함. 이는 개인 맞춤형 학습 환경의 주요 가정인 모든 학생이 서로 다른 문제를 푸는 상황에 대응하기 위해 꼭 필요한 요소임
ㅇ 구축된 item parameter bank를 이용하여 개별 학생의 문제 풀이 결과에 대해 실시간으로 수준 진단 결과를 도출할 수 있음
기술명 : 학습자 진단 엔진 기술
- 문제와 개념간 연계 정보와 학습자의 문제 풀이 결과를 입력 받아 인지진단모형을 기반으로 문제 풀이 결과의 우도(Liklihood)를 최대화하는 문제 파라미터와 학습자 이해도를 추정하는 기술
기술명 : 학습자 진단 엔진 기술
- 인지진단모형 기반의 학습자 진단 모듈
. 단체 시험 결과 분석에 의한 문제 파라미터 추정 기술
. Missing response가 포함된 시험 결과 분석 기술
. 누적데이터로 추정된 문항 파라미터로부터 개별 학습자 응답 단위 수준 진단 기술
- 인지진단모형 기반의 학습자 진단 모듈 테스트 프로그램
- 사용자 메뉴얼
ㅇ 개인 맞춤형 학습 서비스 분야
- 온라인 교육 서비스 분야에서 인간 튜터의 개입이 필요 없는 자동화된 학습자 수준 진단 및 콘텐츠 추천 서비스에 이용할 수 있음
- 오프라인 교육 서비스를 운영하는 사업자들이 학습자의 진단 결과를 이용하여 학습자 개별 진도를 결정하거나 취약 콘텐츠를 추천하는데 사용할 수 있음
ㅇ 학습 성취도 분석 서비스 분야
- 다수 학습자의 문제 풀이 결과를 분석하여 학년 전체 또는 특정 그룹에 대한 취약점을 파악하고 그에 맞는 맞춤형 교육 정책을 수립할 수 있음