A Design and Implementation of Intelligent Self-directed learning APP for Considering User Learning Level

학습 수준정보를 반영한 지능형 자기 주도 학습 앱 설계 및 구현

Most of the APP market today, it is biased in the field of games and entertainment. In contrast, market-share of the educational APP is very low. This phenomenon is due to two major problems. The first is a decrease in the reuse because of the test of simple pattern. The second is difficult to consider user-level range that was learned previously. In this case it is necessary for students to do additional effort. This paper, propose an educational intelligent educational APP to solve the problems described above and shows implementation results. This system analyzes the stored results that have been saved to determine the area of vulnerability. Time-based Re-validation module helps long-term memory of student. The proposed system in this way directly supports self-directed learning. Therefore, the students can be able to relearn weak area autonomously. It results in improved academic achievement.

현재 앱의 대부분은 게임과 엔터테인먼트 분야에 편중되어 있고 교육용 앱은 시장 비율이 매우 낮다. 이런 현상은 크게 두 가지 문제점으로 인해 발생한다. 첫 번째는 단순한 패턴의 문제 풀이로 인한 재사용 빈도의 하락이며, 두 번째는 학습한 영역의 사용자 수준을 고려한 학습 관리가 어렵다는 것이다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위한 지능형 맞춤 교육 앱을 제안하고 구현 결과를 제시한다. 시스템은 학습 결과를 분석하여 취약 영역을 판단한다. 취약 영역의 경우 가중치를 통해 다음번 제공되는 문제 수가 증가한다. 아울러 시간 개념을 도입한 재검증 모듈은 학습자의 장기기억을 돕는다. 이와 같이 제안하는 시스템은 자기 주도적 학습을 직접적으로 지원 한다. 따라서 학습자는 자기 주도적 학습을 수행함에 있어 학습에 더욱 많은 노력을 기울일 수 있다.