맞춤형 학습을 위한 적응적 평가 시스템

Abstract

컴퓨터 적응적 평가(Computerized Adaptive Test)는 학습자의 응답을 분석하여 개인에게 적절한 문항을 제공함으로써 능력 평가의 효율성과 정확성을 높일 수 있는 평가 방법이다. 주어진 문항의 응답 결과에 따라 다음 문항이 채택되어 출제되므로 학습자의 능력을 보다 정밀하게 추정하는 것이 가능하고 적은 문항으로도 학습자의 능력을 정확하게 평가할 수 있을 뿐 아니라 검사의 시행과 동시에 결과 확인이 이루어지므로 경제적인 측면에서도 유리하다. 기존의 적응적 평가 시스템에 관한 연구는 학습자의 수준을 측정하고 분석하거나, 분석된 결과를 통해 학습자에게 피드백을 주는데 초점이 맞추어져 있다. 하지만 이런 피드백은 어떤 문항을 틀렸는지 정답이 무엇인지 자신의 점수나 등수가 얼마인지 정도를 파악하는 정도에 그치고 있다. 이로 인해 학습자는 자신이 잘 알지 못하는 학습 영역이 무엇인지, 이를 위해서는 어떤 것을 학습해야할 지를 파악하기 어려운 경우가 많다. 따라서 적응적 평가만으로는 학습 성과를 올리는 것이 어렵고, 학습에 대한 흥미를 잃어버리는 경우가 많아 맞춤형 학습이 지속적으로 이루어지기 어렵다. 본 논문에서는 적응적 평가 시스템을 통해 학습자의 수준과 특성을 파악하여 그 결과에 따른 맞춤형 학습이 이루어지는 시스템을 제안한다. 학습자 수준 및 학습자 패턴을 분석하기 위해 학습자 모델을 설계하고, 이를 기반으로 개인화된 평가를 실시한다. 적응적 평가 시스템에서는 학습자가 이전 평가 결과에 따라 학습자 수준뿐만 아니라 취약한 학습 영역과 취약한 문항 타입 등을 분석하고 이에 맞는 문항의 추출을 한다. 학습자에게 적합한 문항이 없을 경우에는 다양한 학습 영역과 문항 타입 및 학습자 수준에 따라 문항을 개발해야 하므로, 이를 위해 문항 생성 모듈을 제안한다. 적응적 평가 시스템에 의한 학습자 모델과 개인화된 평가 결과에 따라 개인의 취약한 특성들을 파악하여 개인에게 필요한 학습을 추천하여 맞춤형 학습이 이루어지도록 한다. 학습자가 가장 취약한 학습 영역을 분석하고 이 영역에 대한 이해도를 높이고 잘못 이해하고 있는 개념을 바로 잡기 위해 가장 필요한 학습 내용을 제시하도록 한다. 이를 위해 취약한 영역 중에서도 학습자가 가장 잘 이해하지 못하는 부분을 추출하여 제시함으로써 알고 있는 내용을 지루하게 반복하거나 어떤 것을 학습해야 할지 잘 모르는 학습자들에게 효과적인 맞춤형 학습을 제공한다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실험을 통해서 맞춤형 학습을 이용한 학습자와 그렇지 않은 학습자를 비교 분석하였다. 그 결과, 맞춤형 학습을 이용한 학습자 집단의 학습 성과가 그렇지 않은 집단보다 더 좋았음을 확인하였다. 또한, 성적이 좋지 않았던 하위 수준의 학습자들이 본 시스템이 제시하는 맞춤형 학습을 했을 경우 그렇지 않았던 하위 수준의 학습자들에 비해 좋은 학습 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 시스템을 이용함으로써 교수자들은 학습자 모델을 통해 면밀한 학습자 분석이 가능할 것이고 문항 생성 모듈을 통해 문항 저작의 수고를 줄일 수 있을 것이다. 학습자들은 시스템이 제공되는 맞춤형 학습을 통해 학습의 흥미와 이해도를 높이고 보다 효과적인 학습이 가능할 것이다.; Computerized Adaptive Test (CAT) is a method for administering tests that adapt to the examinee's ability level. It selects the questions based on what is known about the examinee from previous questions. The research on the current adaptive testing system is mainly focused on analyzing the examinee's ability level, and providing the feedback for them. As the current method ends with just offering the simple feedback to the learners, however, they should make efforts to find out the learning materials personally based on the feedback given. Furthermore, they are not able to know well which parts of study they are strong or weak in. It is a troublesome job for learners to find appropriate learning courses. This thesis proposes the new customized learning system which analyzes not only the learners' ability level but also their specific characteristics, called student model. The proposed system provides the enhanced feedback in contrast with the current system. For example, the learners can get to know their weak fields of study and concentrate on this. Moreover, this system implements the automatic item generation module to estimate a variety of types, degrees and levels of learners simultaneously. The proposed system has been verified by the successful results implemented by two sample groups in school. The first group used the customized learning system during studying, and the second group didn't. As a result, the study performance of the first group has been greatly improved after using this system. Especially, the result has shown this system is more effective to a low grade student. By using the customized learning system, teachers are able to analyze the students' specific characteristics of studying through student model and reduce efforts to create the verified questions for many students through item generation module. In addition, students are able to easily acknowledge of his/her weak field in study and learn what to study first and how to study effectively.