취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케줄링 기법

   1. 서론 최근 들어 인터넷의 발달로 웹기반 교육시스템을 이용 한 온라인 강좌는 컴퓨터 교육 시스템 분야의 이슈로 부 각되고 있으며 이러한 웹기반 교육시스템의 보급과 더불 어 사용자의 다양한 교육 서비스에 대한 욕구 증대에 따 른 교육서비스를 응용한 연구가 활발히 진행되고 있다 [1]. 전통적인 교실 환경을 웹기반 교육 환경으로 전환할 때의 학습 유형은 자율학습 형태, 강의형태, 토론 형태의 세 가지 유형으로 나누어 생각할 수 있다[2]. 자율학습의 형태는 학습자가 자신의 부족한 학습 내용을 교사가 제 시된 자료를 통하여, 또는 개별적인 정보검색을 통해 학 습이 이루어진다. 강의 형태는 전통적인 교실환경과 마찬 가지로 교사가 제시한 학습 자료를 가지고 교사가 제시

   한 강의 계획서에 근거하여 학습이 진행되지만, 전통적인 교실환경과는 달리 학습자는 자신의 스케쥴에 따라 임의 의 장소에서 학습을 전개할 수 있다[3]. 교실환경에서의 교육이 어느 한가지 유형만으로 이루 어지지 않는 것처럼 현재 웹상에서 교육을 제시하는 각 사이트들도 한가지 유형만을 제시하고 있지는 않다. 따라 서 이러한 웹 교육 시스템에 있어서 학습자 개개인에게 적합한 코스를 구성해주는 것은 개인의 학습 효과를 증 진시킬 수 있는 중요한 정보가 되는 것이다[4]. 교사와 학습자 사이에서 지식을 전달하는 과정에서 발 생되는 상호작용을 지원하기 위한 도구로는 비동기식 모 드인 전자메일, 전자게시판이 활용되고 있으며, 동기식 모드로는 텍스트 또는 음성기반의 채팅과 화상회의 시스 템이 활용되고 있다[5-8]. 학습자와의 상호작용을 위한 도구들이 다양하게 지원되고 있지만, 교과과정을 개설하

   둘째, 적절한 피드백 부족으로 인한 학습자 수준에 맞 는 코스 제공을 하지 못한다. 학습자와 에이전트간의 상 호작용을 통해 학습자의 수준을 파악하고 해당 학습자 수준에 맞는 코스를 제공해야 하는데 일괄적인 학습평가 방법과 테스트를 통해 학습자 개개인의 수준에 맞는 코 스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 학습자의 학습수준과 학습방법을 평가 하여 개별 학습자의 학습성향에 맞는 코스를 제공할 수 있는 학습자 중심 코스 스케줄링 기법을 제안하고자 한 다. 제안하는 스케줄링 기법은 학습자 개인의 코스에 대한 이해 수준과 학습효과에 대한 정보를 지속적으로 학습한 다음, 다른 학습자들이 동일 또는 유사한 코스를 요구할 경우 코스 스케줄링 기법에 의해 최적으로 학습자에게 맞는 코스를 스케줄링한다. 학습자의 학습효과를 최대한 증대시킬 수 있도록 학습

   소단원 학습시간 I 대단원 색인 α 1 반영계수 i 소단원 색인 α 2 평균 성취 요구율 N 대단원의 수 β 시스템의 최대 반영율 각 대단원에서 n Pb 문항별 초기 배점 소단원의 수 T(I, i) 소단원 시험 Pm 최대 반영 정답율 T(I) 대단원 시험 Wri 정답 문항의 배점 P(I, i) 소단원 평가 점수 Wj 전체 문항의 배점 Ts(I, G(I, i) 소단원 평가 등급 소단원 시험 점수 i) tls 소단원 기준학습 Ts(I) 대단원 시험 점수 (I, i) 요구시간 tlr 소단원 학습 Ts 코스 시험 점수 (I, i) 요구시간 Lc 소단원 학습 반복 W 문항별 배점 (I, i) 횟수 Ra 문항별 배점의 평균 정답율 Wtl

   각 소단원의 문항은 교수가 지정한 문항별 초기 배점 으로 시작하여 계속적인 학습자의 시험을 통한 평균 정 답율에 따라 정답율이 높으면 배점을 줄여 주고 낮으면 높여 주어 자동으로 난이도가 측정되게 하며 또한 교수 는 미리 최고의 배점과 최하의 배점을 주어 다른 문항과 의 균형을 유지하도록 하였으며 최대 반영 정답율을 지 정함으로서 기준이하의 학습자군으로 인한 난이도의 왜 곡을 방지하도록 하였으며 이에 대한 식은 다음과 같다. W : 문항별 배점 , P b : 문항별 초기 배점 P : 문항별 평균정답율 , E p : 기대 정답율 P m : 최대 반영 정답율 W tl : 문항별 배점의 최고 한계값 W bl : 문항별 배점의 최소 한계값 W=P b ............................................................... (1) if if (P ( < P m ) then P = P m ; ........................... (2)
α 1 소단원 학습시간 반영 계수 β : 시스템의 최대 반영율
   if if ((R ( a (I, i) < β) then R a (I, i) = β........ (7) t lr (I, i) =t lr (I, i) * (1 -(R a (I, i) - α 1 )) ........ (8) 학습시간은 기준 시간을 기준으로 평가점수에 따라서 다음 단원으로 또는 현재 단원이나 이전의 소단원으로 다음의 식에 의하여 취득한 점수에 따라서 기준 학습시 간에 따른 식으로 계산한 시간만큼 학습을 하게 된다. 다음은 학습시간을 식으로 나타낸 것이다. t lr (I, i) : 소단원 학습 요구시간 t ls (I, I) : 소단원 표준학습 시간 α 1 : 소단원 학습시간 반영 계수 T s (I, i) : 소단원 평가점수 t lrA+ (I, i) = t ls (I, i) * (1 - α 1 * (Ts(I, i) - 95)) A+학점

   과목을 신청하는 CSM의 코스 신청페이지이다.
[그림 1] 코스 신청80 75 70 65 평가 소단원 [그림 2] 학습자 집단별 1 차 소단원 평가 점수 비교 84 83 82 81 80 79 평균 78 점수 77 76 B집단 1 2 3 4 5 A집단
   부분을 정확히 판단하여 지적해 줌으로 학습자로 하여금 자신의 학습 진단을 할 수 있도록 하였다. 3) 취약한 소단원을 재 코스 스케줄링 해줌으로서 학 습자의 재학습을 통한 시간 절약적 학습 효과와 학 습 성취도를 높이는 학습 효과를 나타내었다. 향후 연구과제는 CSM을 웹기반 학습시스템에 독립적 으로 구현하여 어떠한 웹 환경에서도 CSM을 적용하여 웹 환경의 모든 학습자의 학습 환경을 관리해 줄 수 있는 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 참고문헌
• 2001년 8월 : 숭실대학교 컴퓨터 학과 (공학박사) • 2001년 9월 ~ 현재 : 호원대학 교 컴퓨터.게임학부 교수 <관심분야> 이동통신, 네트워크 보안, 데이터베이스관리, 멀티미디어