적응적 지식 구조체를 이용한 학업 성취도 측정

Intelligent Tutoring System(ITS)는 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하여 영역 전문가를 대신할 효과적인 대안으로 인식되고 있다. 이에 따라 효율적인 ITS의 개발을 위한 학습자의 학업 성취도 측정 방법은 연구의 가치로써 충분한 의미를 갖는다. 하지만 가변적 성향을 가지는 학습자의 지식 상태에서, 필요한 시점에 즉각적으로, 학습자 성취도를 확보하는 것은 용이치 않다.

따라서 본 연구에서는 인지구조의 연결주의적 관점을 근거로, 학습자의 지식 구조를 표현하고, 절차적 네트워크의 자기 학습(self-learning)이 가능하며, 형성된 구조체의 소유자에 의해 적응적으로 성장 가능한 지식 구조체 모형을 설계한다. 또한 이 구조체를 이용한 효율적인 학업 성취도 측정 방법을 개발하고, 그 타당성을 검증한다. 본 연구는 개별적 지식 구조체의 구축을 가능하게 하여, 용이한 학업 성취도 측정과 적응적 ITS 개발의 기회를 제공한다.

Intelligent Tutoring System(ITS), which offers individualized learning environment that consider many learners' variable, is realized by the effective alternative to take the place of domain expert. Accordingly, in order to develop a effective ITS, it well be helpful to study a measure of learner's achievement. However, because a learner's knowledge state has characteristic of variability, it is difficult to acquire learner's achievements in case of need.

Therefore, in this paper, we propose the “Knowledge Union Medel”, which is based on connectionist in cognition structure, represents learner's knowledge to self-learnig union, and grows adaptive union by proprietor. Additionally, we measure learner's achievement, which relies upon knowledge union, and verify the validity. This method lays the groundwork for design of personalized knowledge union, offers clue to measure of learner's achievement and development of adaptive ITS.