A Construction Scheme for the Personalized e-Learning System Composed of Horizontal Learning Objects

수평적 학습객체로 구성된 e-러닝 콘텐츠의 개인 맞춤형 학습시스템 구축 방안

In this paper, we propose a novel construction scheme for the personalized e-Learning system based on IRT(item response theory), which can be applied to the content including non-hierarchical and horizontal learning objects in its learning nodes. Especially the proposed system performs tests and re-estimates examinee ability during the learning nodes are operating so that the results are directly applied to the next node. This scheme can be called a dynamic relationship between test and learning which is totally different from conventional customization based on learning procedures separated from test steps. Moreover, we should periodically modify the averages of node difficulties, item parameters, and ability parameters of students so that the system have more accurate personalized learning capability. As a result, this scheme maximizes learning efficiency offering the most appropriate learning objects and items to the individual students according to their estimated abilities and the system itself should obtain continuous improvements by modifying the parameters and fulfilling periodical feedbacks.

본 논문에서는 대단원 밑에 형성되는 학습단위 혹은 학습마디에 계층성이 없는 수평적 학습객체가 다수 존재하는 e-러닝 콘텐츠에 대하여, 문항반응이론에 입각한 개인 맞춤형 학습시스템을 구축하는 새로운 방안을 제안한다. 특히 제안된 학습시스템은 평가단계와 학습단계를 명백히 구분하여 제공하는 기존의 방식에서 벗어나, 학습마디의 운영중에 평가를 진행하고 그 결과에 따라 피험자의 능력을 재추정하여 이를 다음 학습마디의 운영에 적용하는 평가-학습의 다이나믹한 연계를 추구한다. 또한 적절한 대단원이 종료되는 시점에서 학습마디의 난이도 평균과 문항특성을 수정하고, 학습자 혹은 피험자들의 능력 추정치도 변경함으로써 더욱 정확한 개인 맞춤형 학습이 이루어지도록 조치한다. 이러한 구축 방안은 e-러닝 콘텐츠 학습과정을 통하여 변화하는 학습자 능력을 추정하여 가장 적절한 학습내용과 문항을 제공함으로써 학습효과를 극대화하며, 주기적으로 학습시스템 자체의 모수들을 수정함으로써 지속적인 개선 효과를 얻을 수 있다.