Abstract
In this thesis we have developed an algorithm to evaluate each student's level of understanding and find out which subjects they are not good at when they get on-line lectures at a cyber university. This algorithm is based on fuzzy logic using each student's scores adjusted according to the level of difficulty. In addition, we also introduced a "duplex intellectual lecturing system" and an "evaluation method based on the level of understanding." With the duplex intellectual lecturing system students can ask questions on line at a cyber university and under the new evaluation method, there is no need for students to move between classes. As a result of a computer simulation test, the duplex on-line lecturing system has proven to be more effective than the current one-way cyber lecturing system.
본 논문에서는, 가상대학 강의를 온라인으로 수강 할 경우에 난이도를 고려한 학생의 성적을 퍼지규칙을 이용해서 학생 자신의 취약한 과목 및 이해도를 자동으로 측정할 수 있는 알고리즘을 개발 하였다. 뿐만 아니라, 수준별 학습을 위해서 학생들이 강의실을 이동할 필요 없이 점수에 근거한 수준별 학습 평가방식 및 가상대학교에서 온라인으로 질문을 할 수 있는 쌍방향 지능형 강의 시스템을 소개한다. 컴퓨터 모의 실험결과 쌍방향 가상 수업 시스템이 이해하지 못한 학생을 고려하지 않은 기존의 단방향 가상 수업시스템보다 훨씬 효과적인 것을 입증했다.
