KR20010079233A - real-time system for the generation of mathematical problems - Google Patents
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Abstract
학습자에게 숫자가 포함된 다수의 항으로 이루어진 수학문제가 제공되는 학습문제 생성시스템에 있어서, 상기 각 항의 숫자에 대한 분포와 각 항의 숫자들간의 관계가 설정된 문제생성규칙이 구성되고, 상기 학습자의 학습능력을 분석하여 난이도가 자동으로 설정되고, 상기 설정된 난이도와 학습자의 학습내용에 따라 상기 문제생성규칙을 검색하게 되며, 검색된 문제생성규칙을 이용하여 난수를 발생하여 실시간으로 문제가 생성되어 학습자에게 제공되는 것을 특징으로 한다.In a learning problem generation system in which a learner is provided with a mathematical problem consisting of a plurality of terms including a number, a problem generation rule is set in which the distribution of the number of each term and the number of each term is configured, and the learner learns. Difficulty is automatically set by analyzing the ability, the problem generation rule is searched according to the set difficulty and the learner's learning content, and a problem is generated in real time by generating a random number using the found problem generation rule and provided to the learner. It is characterized by.
이에 따라, 각 항간의 관계를 포함한 문제생성규칙을 데이터베이스에 저장하고 실시간으로 문제를 생성하여 제공하게 되면, 학습자의 학습능력에 적합한 난이도의 문제가 항상 새롭게 제공되므로 학습자의 흥미를 유지할 수 있어 학습효과를 높이게 된다는 이점이 있다.Accordingly, if the problem generation rule including the relationship between each term is stored in the database and the problem is generated and provided in real time, the problem of difficulty level suitable for the learner's learning ability is always newly provided so that the learner's interest can be maintained. There is an advantage to increase.
Description
본 발명은 실시간 학습문제 출제시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 학습자의 학습능력에 따라, 문제유형과 난이도를 결정하여 시드데이터베이스에서 문제생성에 관련된 정보를 검색하게 되며, 난수를 발생하여 문제를 생성하게 되고,상기 생성된 문제를 상기 학습자에게 제공하게 되는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a real-time learning problem questions system, and more specifically, to determine the problem type and difficulty according to the learner's learning ability, to search for information related to problem generation in the seed database, generating a problem by generating a random number The present invention relates to a system for providing the generated problem to the learner.
종래의 컴퓨터를 이용한 교육시스템에서, 학습상태를 평가하기 위한 문제의 출제는 시스템 내에 구비된 데이터베이스에 모든 문제를 저장하여 두고, 상기 학습자의 상황에 따라 상기 문제를 검색하여 제공하게 된다. 이처럼 데이터베이스에 저장된 문제를 검색하여 사용할 경우, 학습범위전체에 대한 문제를 모두 출제하여 데이터베이스에 저장하여야하므로 매우 큰 저장공간이 필요하게 되며, 출제유형이 바뀔 경우 해당 문제를 모두 변경하여야하는 문제점이 있다. 또한 각 유형에 따른 문제의 숫자가 제한되어, 출제시 문제가 반복되어 학습자의 흥미가 떨어진다는 문제점이 있다.In a conventional computer-based educational system, a question for evaluating learning status is stored in a database provided in the system, and the problem is searched and provided according to the learner's situation. When searching and using the problems stored in the database as described above, all questions for the entire learning range must be stored in the database, so very large storage space is required, and if the question type is changed, all the problems must be changed. . In addition, the number of problems for each type is limited, and the problem is repeated when the questions are repeated, which reduces the interest of the learner.
상기의 문제점을 해결하기 위해 등록번호 10-0284654호와 같이 시스템을 구성하여 실시간으로 문제를 생성하게 되는 방법이 발명되었다. 상기 발명은 서버가 문제데이터와 변수데이터를 클라이언트에게 전송하고 상기 클라이언트가 상기 문제데이터에 상기 변수데이터에 의해 생성된 변수를 적용하여 문제를 출제하게 된다.In order to solve the above problems, a method of generating a problem in real time by configuring a system as in the registration number 10-0284654 was invented. In the present invention, the server transmits the problem data and the variable data to the client, and the client issues a problem by applying the variable generated by the variable data to the problem data.
그러나 상기의 방법에 따라 수학문제를 생성할 때, 문제내의 각 변수들간의 관계가 정의되지 않아 해답이 없거나 학습자의 학습능력을 벗어나는 난이도의 문제가 생성되는 문제점이 있다.However, when generating a math problem according to the above method, there is a problem in that a relationship between the variables in the problem is not defined and thus a problem of difficulty of generating a solution that is not an answer or is beyond the learner's learning ability.
또한, 문제가 문제데이터, 변수데이터, 해답을 위한 코드를 별도로 저장하여 학습자에게 제공되므로 구조가 복잡하여 난이도 조절등으로 인해 문제를 수정하고자 할 때 곤란하다는 문제점이 있다.In addition, since the problem is provided to the learner by storing the problem data, variable data, and the code for the solution separately, there is a problem that is difficult when trying to correct the problem due to the difficulty of adjusting the complexity.
따라서, 본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 각 항간의 관계를 포함한 문제생성규칙을 데이터베이스에 저장하고 실시간으로 문제를 생성하여 제공하게 되면, 학습자의 학습능력에 적합한 난이도의 문제가 항상 새롭게 제공되므로 학습자의 흥미를 유지할 수 있어 학습효과를 높이게되는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.Accordingly, the present invention has been made to solve the above problems, if the problem generation rules including the relationship between each term is stored in the database and the problem is generated and provided in real time, the problem of difficulty suitable for the learner's learning ability Since it is always newly provided, the object of the present invention is to provide a system that can maintain the interest of the learner and enhance the learning effect.
또한, 문제생성규칙이 표로 구성되어 문제 수정이 간단한 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, the problem creation rule is composed of a table to provide a simple system for problem correction.
도1 : 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 학습문제 출제시스템의 구성도1 is a block diagram of a real-time learning problem questions system according to an embodiment of the present invention
도2 : 덧셈에 관한 시드데이터베이스의 예Figure 2: Example of Seed Database for Addition
도3 : 분수의 곱셈에 관한 시드데이터베이스의 예Figure 3: Example Seed Database for Multiplication of Fractions
도4 : 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 학습문제 출제시스템의 흐름도4 is a flow chart of a real-time learning problem questions system according to an embodiment of the present invention
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>
100 : 학습자 200 : 서버100: learner 200: server
210 : 회원데이터베이스 220 : 시드데이터베이스210: member database 220: seed database
230 : 분석모듈 240 : 문제생성모듈230: analysis module 240: problem generation module
250 : 채점모듈250: scoring module
본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해, 학습자의 신상정보와 학습에 관련된 정보가 저장되는 회원데이터베이스와; 상기 학습자의 학습능력과 학습상태를 분석하여 저장하게되는 분석모듈과; 각 항의 숫자에 대한 분포와 각 항의 숫자들간의 관계가 설정된 문제생성규칙이 저장되는 시드데이터베이스와; 상기 분석모듈의 결과에 따라 난이도가 조절되어, 상기 시드데이터베이스에 저장된 문제생성규칙에 따라 문제가 생성되는 문제생성모듈과; 상기 생성된 문제에 대한 답을 채점하여 저장하게되는 채점모듈;을 포함하여 구성되어, 상기 각 항의 숫자에 대한 분포와 각 항의 숫자들간의 관계가 설정된 문제생성규칙이 구성되고, 상기 학습자의 학습능력을 분석하여 난이도가 자동으로 설정되고, 상기 설정된 난이도와 학습자의 학습내용에 따라 상기 문제생성규칙을 검색하게 되며, 검색된 문제생성규칙을 이용하여 난수를 발생하여 실시간으로 문제가 생성되어 학습자에게 제공되는 것을 기술적요지로한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a member database that stores personal information of a learner and information related to learning; An analysis module for analyzing and storing the learner's learning ability and learning state; A seed database storing a problem generation rule in which a distribution of numbers in each term and a relationship between the numbers in each term is stored; A problem generation module in which a difficulty is adjusted according to a result of the analysis module and a problem is generated according to a problem generation rule stored in the seed database; And a scoring module for scoring and storing the answer to the generated problem. A problem generating rule is configured, in which a distribution between the numbers of the terms and the numbers of the terms is set and the learner's learning ability. Difficulty is automatically set by analyzing the problem, and the problem generation rule is searched according to the set difficulty and the learner's learning contents, and a problem is generated in real time by generating a random number using the found problem generation rule and provided to the learner. It is a technical point.
상기 생성된 문제는 컴퓨터응용프로그램 또는 인터넷웹페이지의 형태로 학습자에게 제공되는 것이 바람직하다.The generated problem is preferably provided to the learner in the form of a computer application or an Internet web page.
이하에서는 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 실시간 학습문제 출제시스템을 상세히 설명하기로 한다. 도1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 실시간 학습문제 출제시스템의 구성도이다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the real-time learning problem questions system according to an embodiment of the present invention. 1 is a block diagram of a real-time learning problem questions system according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 학습자의 학습능력에 적합한 난이도의 문제를 실시간으로 출제하고자 하는 것이 주목적임을 알수 있다. 이를 위하여, 난이도에 따라 각 항간의 관계를 포함한 문제생성규칙을 시드데이터베이스에 저장하고 상기 문제생성규칙에 따라 문제를 생성하도록 한다. 상기와 같이 각 항간의 관계를 포함하는 이유는 무엇보다도 각 항간의 관계를 고려하여 문제가 생성되도록 하여 해답이 없거나 난이도를 벗어나는 문제가 출제되지 않도록 하기 위함이다. 종래의 방식에 의하면 덧셈문제에 있어서 자릿수가 한자리인 숫자에 대해 학습한 학습자에게, 두 항이 각각 한자리 숫자로 이루어진 문제가 출제되었을 때, 답이 두자리인 문제가 출제될 수 있다. 이 경우 상기 학습자의 학습능력에 따른 난이도를 벗어나게 된다.The present invention can be seen that the main purpose is to try to solve the problem of difficulty suitable for the learner's ability in real time. To this end, the problem generation rule including the relationship between each term according to the difficulty is stored in the seed database and the problem is generated according to the problem generation rule. As described above, the reason for including the relationship between the terms above all is to allow the problem to be generated in consideration of the relationship between each term so as not to solve the problem that there is no solution or out of difficulty. According to the conventional method, when a learner who learns about a number having one digit in an addition problem is asked, a question having a two-digit answer may be asked when a problem consisting of two digits each is provided. In this case, the difficulty of the learner's learning ability is out.
그러나 본 발명에서는 상기 학습자에게 제공되는 문제에 대한 문제생성규칙에 두항의 합이 10보다 적다는 조건이 추가되어 저장되므로, 상기와 같이 답이 두자리 숫자인 문제가 출제되는 것을 방지하게 된다.However, in the present invention, the condition that the sum of the two terms is less than 10 is added and stored in the problem generation rule for the problem provided to the learner, thereby preventing the question of the two-digit answer as described above.
이하 이러한 실시간 학습문제 출제시스템을 상세하게 설명하기로한다.Hereinafter, the real-time learning problem question system will be described in detail.
상기 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 학습문제 출제시스템은 크게 회원데이터베이스(210), 시드데이터베이스(220), 분석모듈(230), 문제생성모듈(240), 채점모듈(250)로 나눌 수 있다.The real-time learning question questions system according to an embodiment of the present invention can be largely divided into a member database 210, seed database 220, analysis module 230, problem generation module 240, scoring module 250. .
먼저, 회원데이터베이스(210)를 설명하기로 한다. 상기 회원데이터베이스(210)는 분석모듈(240)의 요청에 따라 제공되며, 회원에 가입한 학습자(100)의 정보가 저장된다. 상기 회원데이터베이스(210)에는 회원의 아이디, 패스워드, 성명, 주소, 학년 등의 신상정보와 함께 회원의 전회의 학습내용과 난이도, 성적, 채점상황등 학습상황이 저장된다.First, the member database 210 will be described. The member database 210 is provided at the request of the analysis module 240 and stores information of the learner 100 who has subscribed to the member. The member database 210 stores the learning contents such as the member's previous learning contents, the difficulty level, the grades, the scoring status, and the like, along with the personal information such as the ID, password, name, address, and grade of the member.
다음으로, 첨부된 도면을 참고로 하여 시드데이터베이스(220)에 대해 설명하기로 한다. 도2는 덧셈에 관한 시드데이터베이스(220)의 예이며, 도3은 분수의 곱셈에 관한 시드데이터베이스(220)의 예이다. 상기 시드데이터베이스(220)는 문제생성모듈(240)의 요청에 따라 제공되며, 학습자(100)에게 제공되는 문제를 출제하기 위한 규칙이 저장된다. 상기 시드데이터베이스(220)는 크게 시스템정보와 제한값정보의 두부분으로 나눌 수 있다. 여기서, 상기 시스템정보는 각각의 문제를 구별하기 위해 저장되는 정보이다. 상기 시스템정보에는 문제의 유형을 표시하는 문제유형번호와 상기 문제유형내의 고유번호인 인덱스번호와 문제의 난이도를 표시한 난이도정보등이 포함되어 구성된다. 본 실시예에서는 도시된 도2와 도3에서 첫 4개항이 시스템정보이다. 여기서 예비시드는 추후의 확장을 위해 준비된 것으로 현재 본 실시예에서는 의미를 가지지 않는다. 상기 시스템정보는 모든 시드데이터베이스(220)의 문제유형에 동일한 항목을 가지는 것이 바람직하다.Next, the seed database 220 will be described with reference to the accompanying drawings. 2 is an example of a seed database 220 for addition, and FIG. 3 is an example of a seed database 220 for multiplication of fractions. The seed database 220 is provided at the request of the problem generating module 240, and a rule for asking a question provided to the learner 100 is stored. The seed database 220 may be divided into two parts, system information and limit value information. Here, the system information is information stored to distinguish each problem. The system information includes a problem type number indicating a type of problem, an index number which is a unique number in the problem type, and difficulty information indicating a difficulty level of the problem. In this embodiment, the first four terms in Fig. 2 and Fig. 3 are system information. Here, the preliminary seed is prepared for later expansion and does not have meaning in the present embodiment. The system information preferably has the same items in the problem types of all the seed databases 220.
여기서 상기 시스템정보는 4개항으로 한정되지는 않는다. 상기 문제유형과 상기 문제유형내의 순서에 따른 인덱스와 난이도를 하나의 항으로 묶는 것도 무방하며, 대상학년 등의 새로운 항을 추가하는 것 역시 무방하다. 상기 시스템정보를 숫자로 저장하는 것 외에도 문자열을 사용하는 것도 또한 무방하다.The system information is not limited to four terms. It is also possible to combine the problem type and the index and difficulty according to the order in the problem type into one term, and to add a new term such as a target grade. In addition to storing the system information as numbers, it is also possible to use strings.
그리고, 상기 제한정보는 문제유형에 따라 문제의 생성시 적용할 규칙과 제한값을 포함하여 구성된다. 상기 제한정보는 도2와 도3에서 도시된 바와 같이 문제유형에 따라 각 항목이 달라지게된다.The restriction information is configured to include a rule and a restriction value to be applied when the problem is generated according to the problem type. As shown in FIG. 2 and FIG. 3, the restriction information may vary depending on the type of problem.
상기 제한정보는 난수를 발생시켜 문제를 생성할 때 사용할 분포의 형태와 분포의 모수 그리고, 선, 후의 항과의 관계를 포함하여 구성되어 난수를 통해 각 숫자를 생성할 때 사용된다. 또한 결과값의 범위, 결과값의 자릿수 변화 등의 정보를 포함하여 구성되어 난이도를 조절하게 된다.The restriction information includes a shape of a distribution to be used when generating a problem by generating a random number, a parameter of the distribution, and a relationship between a line and a later term and is used when generating each number through a random number. In addition, it is configured to include information such as the range of the result value, the change in the number of digits of the result value to adjust the difficulty.
본 실시예에서는 모든 항의 숫자값 생성을 위해 정규분포를 사용하고있다. 정규분포를 이용하여 난수를 발생하기 위해서는 정규분포의 평균과 분산 또는 표준편차가 필요하다. 따라서, 상기 시드데이터베이스(220)에 평균과 분산을 특정한 형태로 변환한 분포중심과 분포상수 그리고 수치의 범위가 저장된다. 여기서 분포중심은 상기 수치의 범위를 20등분한 후 분포의 중심인 평균이 몇 번째 값인가를 표시하게된다. 분포중심이 '10'이면 20등분한 점 중에서 10번째 점으로 범위의 중앙이 된다. 여기서 범위가 '30'에서 '60'사이이며, 정규분포의 평균은 '30'과 '60'의 중앙인 '45'가 된다. 그리고, 본실시예에서 분포상수는 표준편차를 10배한 값으로, 분포상수가 '50'일 경우 정규분포의 표준편차는 '5'가 된다. 여기서 상기 분포상수의 값이 작을수록 중심에 가까운 값들이 발생할 확률이 높아진다.In this embodiment, the normal distribution is used to generate numerical values of all terms. In order to generate random numbers using a normal distribution, the mean and the variance or standard deviation of the normal distribution are required. Accordingly, the seed database 220 stores a distribution center, a distribution constant, and a range of numerical values obtained by converting the mean and the variance into a specific form. Here, the center of distribution indicates the number of values of the mean, which is the center of the distribution, after dividing the range of values by 20 equal parts. If the distribution center is '10', it is the center of the range with the 10th point out of 20 equal points. Here, the range is between '30' and '60', and the mean of the normal distribution is '45' which is the center of '30' and '60'. In this embodiment, the distribution constant is a value of 10 times the standard deviation, and when the distribution constant is '50', the standard deviation of the normal distribution is '5'. Here, the smaller the value of the distribution constant is, the higher the probability that values close to the center occur.
그러나 상기 수치의 분포를 정규분포로 한정하는 것은 아니다. 일항분포,지수분포등의 임의의 분포를 사용하여 발생시켜도 무방하다. 또한 상기와 같이 변환하지 않고, 평균과 표준편차를 직접 저장하여도 무방하다.However, the distribution of the numerical values is not limited to the normal distribution. It may be generated using any distribution such as singlet distribution and exponential distribution. In addition, the mean and standard deviation may be stored directly without converting as described above.
다음으로, 분석모듈(230)에 대해 설명하기로 한다. 상기 분석모듈(230)은 학습자(100)의 학습능력과 학습상태를 분석하게 된다. 상기 분석모듈(230)은 상기 학습자(100)가 사전에 푼 문제의 채점결과를 상기 회원데이터베이스(210)에서 검색하게되며, 상기 검색결과에 따라, 상기 학습자(100)가 문제가 생성된 학습범위에대해 제대로 숙지하고 있는가를 판단하게 된다. 상기 분석모듈(230)은 학습자가 정답을 입력한 수와 총 출제된 문제수의 비율을 계산하여 학습내용을 숙지하고 있는 정도를 분석하게 된다. 상기 분석된 정보와 상기 학습자가 문제를 푸는데 사용한 시간을 상기 회원데이터베이스(210)내에 학습자의 학습결과정보로 저장하게 된다.Next, the analysis module 230 will be described. The analysis module 230 analyzes the learning ability and the learning state of the learner 100. The analysis module 230 searches the member database 210 for a scoring result of the problem solved by the learner 100 in advance, and according to the search result, the learner 100 has a problem in which a problem is generated. You will determine if you are familiar with it. The analysis module 230 analyzes the degree to which the learner is familiar with the learning contents by calculating a ratio of the number of correct answers and the total number of questions. The analyzed information and the time used by the learner to solve the problem are stored as the learner's learning result information in the member database 210.
또한 상기 분석모듈(230)은 학습자가 로그인해서 학습을 하고자 할 경우, 상기 학습자의 학습결과정보를 사용하여, 상기 학습자에게 적절한 문제출제범위와 학습량과 난이도를 분석하게 된다.In addition, the analysis module 230, when a learner wants to log in to learn, using the learner's learning result information, and analyzes the problem questions range, learning amount and difficulty appropriate to the learner.
상기 학습자가 이전의 학습내용에 대해 숙지한 경우 상기 분석모듈(230)은 문제출제범위를 상기 이전의 학습내용에 이어지는 새로운 학습내용으로 결정하게되며, 이전의 학습내용을 숙지하지 못한 학습자에게는 상기 이전의 학습내용을 다시 문제출제범위로 결정하게 된다.When the learner is familiar with the previous learning content, the analysis module 230 determines the range of problem questions as the new learning content following the previous learning content, and the learner who has not been familiar with the previous learning content Will re-determine the learning content of the question.
또한, 상기 학습자가 문제풀이에 소요하는 시간을 이전의 학습결과에서 파악하게되며, 상기 파악된 시간에 따라 새로이 출제될 문제의 문항수를 결정하게되며, 상기 학습자의 학습내용숙지상황에 따라 난이도를 결정하게된다.In addition, the time required for the learner to solve the problem from the previous learning results, and determine the number of questions of the question to be newly asked according to the identified time, the difficulty is determined according to the learning content familiar situation of the learner Will be done.
문제생성모듈(240)은 상기 시드데이터베이스(220)에 저장된 문제생성규칙을 이용하여 문제를 생성하는 역할을 한다. 상기 문제생성모듈(240)은 상기 분석모듈(230)에서 분석한 문제출제범위와 난이도에 따라 시드데이터베이스(220)에서 문제생성규칙을 검색하게 된다. 검색후, 상기 문제생성모듈(240)은 난수를 발생시키며, 상기 검색된 문제생성규칙에 상기 난수를 적용하여 학습자(100)에게 제공할 문제를 생성하게 되며, 상기 문제를 학습자(100)에게 출제하게된다.The problem generating module 240 generates a problem using a problem generating rule stored in the seed database 220. The problem generation module 240 searches for a problem generation rule in the seed database 220 according to the problem questionnaire range and difficulty analyzed by the analysis module 230. After searching, the problem generating module 240 generates a random number, generates a problem to be provided to the learner 100 by applying the random number to the found problem generating rule, and asks the learner 100 a question. do.
여기서 상기 문제생성모듈(240)은 문제를 생성하기 위해, 시드데이터베이스(220)에서 검색된 문제생성규칙에 따라, 각 항에 대해 난수를 사용하여 숫자를 발생한 후, 상기 각 항에 대한 제한과 발생한 숫자를 비교하게된다.Here, the problem generating module 240 generates a number using random numbers for each term according to the problem generating rule retrieved from the seed database 220 to generate a problem, and then generates a limit for each term and the generated number. Will be compared.
본 실시예의 덧셈에 관한 문제에 있어서, 각 항은 최소값과 최대값을 포함하여 구성되므로, 발생된 숫자가 상기 최소값과 최대값사이에 있을 경우 채택되며, 그 외의 경우에는 다시 난수를 발생시키게 된다.In the problem of addition in this embodiment, since each term includes a minimum value and a maximum value, it is adopted when the generated number is between the minimum value and the maximum value. Otherwise, the random number is generated again.
모든 항에 대해 제한을 만족하는 숫자가 생성되면, 상기 문제생성모듈(240)은 각 항간의 관계에 대한 제한 조건을 만족하는지 검사하게된다. 본 실시예에서 덧셈문제의 경우 결과값의 최소값과 최대값의 제한이 있으므로 상기 두항의 합계가 상기 결과값의 최소값과 최대값 사이에 있는지 검사하게 되며, 제한조건을 만족시키지 못할 경우 첫항부터 다시 숫자를 발생시키게 된다.When a number that satisfies the restriction for all terms is generated, the problem generating module 240 checks whether the constraint for the relation between the terms is satisfied. In the present embodiment, in the case of an addition problem, the minimum and maximum values of the result value are limited. Therefore, the sum of the two terms is checked between the minimum value and the maximum value of the result value. Will be generated.
특정한 분포에서 난수를 사용하여 숫자값을 발생시키는 방법은 공지되어있으므로 더 이상 상세한 설명은 생략하기로 한다.Since a method of generating a numeric value using a random number in a specific distribution is well known, a detailed description thereof will be omitted.
상기 학습자(100)에게 출제된 문제에 대해, 상기 학습자(100)가 응답을 하게되면, 채점모듈(250)이 학습자(100)의 응답을 검사하게된다. 상기 채점모듈(250)은 상기 문제생성모듈(240)이 생성한 문제를 파악하여 해답을 찾고, 상기 해답과 학습자(100)가 입력한 응답을 비교하여 채점을 하게 된다. 상기 채점결과는 상기 회원데이터베이스(210)에 저장되어, 이후 상기 분석모듈(230)에 의해 학습자(100)의 학습능력분석에 필요한 기초정보가 된다.When the learner 100 responds to the question asked by the learner 100, the scoring module 250 examines the response of the learner 100. The grading module 250 grasps the problem generated by the problem generating module 240, finds an answer, and compares the answer with the response input by the learner 100 to score. The scoring result is stored in the member database 210, and then becomes the basic information necessary for analyzing the learning ability of the learner 100 by the analysis module 230.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 실시간 학습문제 출제시스템의 실제 사용예를 설명하기로 한다. 도4는 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 학습문제 출제시스템이다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described an actual use example of the real-time learning problem questions system according to an embodiment of the present invention. 4 is a real-time learning question questions system according to an embodiment of the present invention.
먼저, 회원으로 가입한 학습자(100)가 상기 문제출제시스템에 접속하여, 아이디와 패스워드를 입력하여 로그인을 하게된다(S100).First, the learner 100 who is registered as a member accesses the question-answering system and logs in by inputting an ID and password (S100).
상기 학습자(100)가 로그인하게되면, 상기 분석모듈(230)이 상기 회원데이터베이스(210)에서 상기 학습자(100)가 이전의 학습시 문제를 푼 결과와 문제풀이에 소요된 시간등을 분석한 학습결과정보를 검색하게 된다(S110). 상기 검색된 학습결과정보를 분석하여 상기 학습자(100)에게 제공할 문제의 출제범위와 난이도 그리고 학습량을 결정하게된다(S120). 상기 분석모듈(230)은 '학습자(100)가 학습할 내용이 자연수의 덧셈이며, 자릿수는 2자리내로, 결과값의 자릿수 변환은 제한없다'라는 분석결과를 얻게되며, 상기 결과에 따라 시드데이터베이스(220)에서 덧셈항목을 찾고, 각항의 숫자범위와 상기 덧셈항목중에서 결과값의 자릿수 변환에 관한 제한이 없는 데이타를 검색하게된다(S130).When the learner 100 is logged in, the analysis module 230 analyzes the result of the learner 100 solving the problem at the time of the previous learning and the time required to solve the problem in the member database 210, etc. Search for the result information (S110). The searched learning result information is analyzed to determine a question range, difficulty, and amount of learning to be provided to the learner 100 (S120). The analysis module 230 obtains an analysis result that 'the content of the learner 100 to learn is the addition of natural numbers, the number of digits is within two digits, and the number of digits of the result value is not limited'. In step 220, the addition item is found, and data is searched for without restriction on the number of digits of each term and the conversion of the digits of the result value in the addition item (S130).
본 실시예에서는 도2의 세번째 행을 선택하게 된다. 본 실시예에서는 모든항에서 숫자값을 발생하기위해 정규분포를 사용하게된다.In the present embodiment, the third row of Fig. 2 is selected. In this embodiment, a normal distribution is used to generate a numeric value in all terms.
검색한 데이터에서 첫항은 '30'에서 '60'사이의 값이며, 첫항의 분포상수는 '50'이므로 표준편차는 '5'가 된다. 또한 분포중심이 '10'이므로 정규분포의 평균은 '30'과 '60'의 중심인 45가 된다. 즉 N(45,52)을 따르는 분포에서 난수를 발생하여 값을 찾게된다(S140). 이때 발생된 값이 '30'에서 '60'사이면 채택하고, 범위밖이면 거부하여 원하는 값이 나올때 까지 반복하게 된다(S150). 여기서 '40'이 채택된다.In the searched data, the first term is a value between '30' and '60', and since the distribution constant of the first term is '50', the standard deviation is '5'. Also, since the distribution center is '10', the mean of the normal distribution is 45, which is the center of the '30' and '60'. That is, a random number is generated from a distribution along N (45,5 2 ) to find a value (S140). In this case, if the generated value is '30' to '60', it is adopted. Here '40' is adopted.
다음으로 두번째 항을 발생시키게 된다. 상기 예에서 두번째 항은 '1'에서 '100'사이의 값이며, 표준편차는 '5'이고, 평균은 '50.5'가 된다. 따라서 N(50.5,52)를 따르는 정규분포를 사용하여 수치를 발생시키며(S160), 상기 발생한 수치가 '1'에서 '100'사이의 값인가 확인하게 된다(S170).The second term is then generated. In this example, the second term is a value between '1' and '100', with a standard deviation of '5' and an average of '50 .5 '. Therefore, a numerical value is generated using a normal distribution according to N (50.5,5 2 ) (S160), and it is checked whether the generated value is a value between '1' and '100' (S170).
두번째 항에 대한 수치로 50이 발생되고, 상기 수치가 상기 범위내에 포함되므로, 각항간의 관계에 대한 제한값을 만족하는가 검사하게 된다(S180). 여기서 첫항의 값 '40'과 두번째항의 값 '50'을 더하면 '90'이 된다. 먼저 결과의 최소값이 '31'이므로 최소값조건은 만족한다. 그러나 최대값의 조건인 '61'보다 '90'이 크므로 상기 '50'은 거부된다.50 is generated as a value for the second term, and the value is included in the range, so that the limit value for the relationship between the terms is satisfied (S180). Here, the value of the first term '40' and the second term '50' add up to '90'. First, the minimum value condition is satisfied because the minimum value of the result is '31'. However, '50' is rejected because '90' is larger than '61' which is the condition of the maximum value.
상기와 같이 조건을 만족하지 못할경우, 첫항부터 다시 수치를 발생하게 된다. 다음에 발생한 수치 '34'와 '25'는 각 항의 수치범위와 최소값조건과 최대값조건을 만족하므로 채택된다.If the condition is not satisfied as described above, the numerical value is generated again from the first term. The following values '34' and '25' are adopted because they satisfy the numerical range, minimum and maximum value conditions of each term.
따라서, '34 + 25=' 이라는 문제가 생성된다(S190). 이후, 상기 생성된 문제를 학습자에게 제공하기 위해 문서화하게되며(S200), 상기 변환된 문제를 학습자(100)에게 제공하게 된다(S210). 여기서 문제를 학습자(100)에게 제공한 후 상기 문제생성모듈은 상기 문제제공시간을 기록하는 것이 바람직하다.Thus, the problem '34 + 25 = 'is generated (S190). Thereafter, the generated problem is documented to provide the learner (S200), and the converted problem is provided to the learner 100 (S210). Here, after providing the problem to the learner 100, the problem generating module preferably records the problem providing time.
학습자(100)가 상기 문제에 대해 '59'라는 답을 입력하면(S220), 상기 채점모듈이 수행된다. 상기 채점모듈(250)은 먼저 학습자(100)가 문제를 푼 시간을 계산하게 되며, 상기 생성된 문제를 계산하여 나온 값 '59'와 학습자(100)가 입력한 답 '59'를 비교하게된다. 이경우 양쪽이 동일하므로 정답을 입력한 것으로 판단하게된다(S230).When the learner 100 inputs an answer of '59' to the problem (S220), the scoring module is performed. The scoring module 250 first calculates the time when the learner 100 solves the problem, and compares the value '59' obtained by calculating the generated problem with the answer '59' input by the learner 100. . In this case, since both sides are the same, it is determined that the correct answer is input (S230).
상기 분석모듈(230)은 상기 학습자에게 출제된 문항수와 상기 학습자의 정답을 입력한 문항수의 비율을 계산하여 상기 학습자가 문제출제범위에 대해 숙지한 정도를 분석하게된다(S240). 상기 분석모듈(230)에서 분석한 결과는 상기 회원데이터베이스(210)에 저장하게 되며(S250), 상기 채점내용을 학습자(100)에게 제공하여, 학습자(100)가 결과를 인식하도록 표시하게된다(S260).The analysis module 230 calculates a ratio of the number of questions asked to the learner and the number of questions inputted by the learner to analyze the degree to which the learner is familiar with the range of question questions (S240). The result analyzed by the analysis module 230 is stored in the member database 210 (S250), and provides the grading content to the learner 100 to display the learner 100 to recognize the result ( S260).
상기와 같이 각 항간의 관계를 포함한 문제생성규칙을 데이터베이스에 저장하고 실시간으로 문제를 생성하여 제공하게 되면, 학습자의 학습능력에 적합한 난이도의 문제가 항상 새롭게 제공되므로 학습자의 흥미를 유지할 수 있어 학습효과를 높힐 수 있다.As described above, if a problem generation rule including a relationship between terms is stored in a database and a problem is generated and provided in real time, a problem with a difficulty level suitable for the learner's learning ability is always newly provided so that the learner's interest can be maintained. Can raise.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시간 학습문제 출제시스템에 의하면 시드데이터베이스에 각 항간의 관계를 정의한 정보를 포함한 문제생성에 관련된 규칙이 저장되고, 회원의 학습능력에 따라 난이도가 결정되고, 상기 시드데이터베이스의 규칙에 따라 난수를 사용하여 실시간으로 문제가 생성되어, 기출제된 문제와 다른, 학습자의 학습능력에 알맞은 난이도의 문제가 출제되어 학습자의 흥미를 유지하게된다는 이점이 있다.As described above, according to the real-time learning problem questions system of the present invention, the rules related to problem generation including information defining the relationship between the terms are stored in the seed database, the difficulty is determined according to the learning ability of the member, and the seed The problem is generated in real time using random numbers according to the rules of the database, and the problem of difficulty that is appropriate to the learner's learning ability, which is different from the previously asked question, is maintained to keep the learner's interest.
또한, 문제생성규칙이 단순하게 구성되어 문제 수정이 간단하다는 이점이 있다.In addition, there is an advantage that the problem generation rules are simply configured, the problem correction is simple.
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100603418B1 (en) * | 2002-08-05 | 2006-07-24 | 주식회사 케이세스 | Learning program provision system and learning program provision method using same |
| WO2012096509A3 (en) * | 2011-01-11 | 2012-11-29 | 에스케이텔레콤 주식회사 | Mathematics education service system, service method thereof, apparatus for analyzing and generating mathematical problems, and method therefor |
| KR101251119B1 (en) * | 2011-06-24 | 2013-04-09 | 한국과학기술원 | Device and method for learning by modeling structure of concept of question |
| CN117494674A (en) * | 2023-11-15 | 2024-02-02 | 华中师范大学 | Automatic geometric proof question generation method and system based on existing problem adaptation |
| KR102636079B1 (en) * | 2023-06-08 | 2024-02-14 | 주식회사 화신이앤엘 (E&L) | Apparatus and method for providing customized math problems to learners |
-
2001
- 2001-06-26 KR KR1020010036651A patent/KR20010079233A/en not_active Ceased
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100603418B1 (en) * | 2002-08-05 | 2006-07-24 | 주식회사 케이세스 | Learning program provision system and learning program provision method using same |
| WO2012096509A3 (en) * | 2011-01-11 | 2012-11-29 | 에스케이텔레콤 주식회사 | Mathematics education service system, service method thereof, apparatus for analyzing and generating mathematical problems, and method therefor |
| KR101251119B1 (en) * | 2011-06-24 | 2013-04-09 | 한국과학기술원 | Device and method for learning by modeling structure of concept of question |
| KR102636079B1 (en) * | 2023-06-08 | 2024-02-14 | 주식회사 화신이앤엘 (E&L) | Apparatus and method for providing customized math problems to learners |
| CN117494674A (en) * | 2023-11-15 | 2024-02-02 | 华中师范大学 | Automatic geometric proof question generation method and system based on existing problem adaptation |
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