(57)【要約】  本発明の電子装置が個人オーダーメイド教育コンテンツを提供する方法に対するものであって、特定科目の学習要素をツリー構造で羅列して細部学習要素に対するタグセットを生成し、前記タグの分析グループを指定するａステップ；問題の誤答選択肢の各々に誤答タグをインデクシングして問題の構造情報を生成するｂステップ；ユーザテスト結果を照合して、前記分析グループ別にユーザ克服率を計算するｃステップ；及び前記問題の構造情報及び前記ユーザ克服率のうち、少なくとも１つ以上を用いてユーザオーダーメイド問題を提供するｄステップを含むことを特徴とする。
2019507907.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子装置が個人オーダーメイド教育コンテンツを提供する方法であって、
特定科目の学習要素をツリー構造で羅列して細部学習要素に対するタグセットを生成し、前記タグの分析グループを指定するａステップと、
問題の誤答選択肢の各々に誤答タグをインデクシングして問題の構造情報を生成するｂステップと、
ユーザテスト結果を照合して、前記方的グループ別にユーザ克服率を計算するｃステップと、
前記問題の構造情報及び前記ユーザ克服率のうち、少なくとも１つ以上を用いてユーザオーダーメイド問題を提供するｄステップと、を含むことを特徴とする、オーダーメイド教育コンテンツ提供方法。
【請求項２】
前記ｂステップは、前記問題の出題意図に対するコアタグを前記問題にインデクシングするステップを含み、
前記ｄステップは、前記ユーザ克服率の低い分析グループに属するタグが前記問題の誤答タグにインデクシングされた問題のうち、前記ユーザ克服率の低い分析グループに属するタグが前記問題のコアタグにインデクシングされた問題を前記ユーザオーダーメイド問題として提供するステップであることを特徴とする、請求項１に記載のオーダーメイド教育コンテンツ提供方法。
【請求項３】
前記ｃステップは、
前記ユーザが間違えている問題及び合っている問題を分類し、分類した問題に前記誤答タグと前記コアタグをインデクシングするステップと、
前記合っている問題の場合、前記コアタグと同一な誤答タグのみを有する核心誤答選択肢に対して残りの誤答選択肢の全体と同一な比重で第１加重値を与え、前記残りの誤答選択肢の各々に対して前記第１加重値を同一な割合で分配した第２加重値を与え、前記残りの誤答選択肢が複数の誤答タグを有する場合、前記複数の誤答タグの各々に対して前記第２加重値を同一な割合で分配した第３加重値を与えるステップと、
前記合っている問題の全体誤答タグに対して前記第１加重値、前記第２加重値、及び前記第３加重値を結合して誤答タグ別加重値を計算するステップと、
前記合っている問題の誤答タグに対する変更前ユーザ克服率を低下し、計算された誤答タグ別加重値を反映してユーザ克服率をアップデートするステップと、を含むことを特徴とする、請求項２に記載のオーダーメイド教育コンテンツ提供方法。
【請求項４】
前記間違えている問題の場合、前記コアタグと同一な誤答タグのみを有する核心誤答選択肢と前記ユーザが選択した誤答選択肢を同一な比重で第３加重値を与え、前記ユーザが選択した誤答選択肢が複数の誤答タグを有する場合、前記複数の誤答タグの各々に対して前記第３加重値を同一な割合で分配した第４加重値を与えるステップと、
前記核心誤答選択肢と前記ユーザが選択した誤答選択肢の誤答タグに対して前記第３加重値及び前記第４加重値を結合して誤答タグ別加重値を計算するステップと、
前記核心誤答選択肢と前記ユーザが選択した誤答選択肢の誤答タグに対する変更前ユーザ克服率を低下し、計算された誤答タグ別加重値を反映してユーザ克服率をアップデートするステップと、を含むことを特徴とする、請求項２に記載のオーダーメイド教育コンテンツ提供方法。
【請求項５】
前記ｄステップは、
前記問題の構造情報を用いて前記問題のパターンを生成するステップと、
前記ユーザ克服率を考慮して推薦する問題のグループを決定するステップと、
決定されたグループに含まれた問題のうち、前記ユーザの前記間違えている問題の構造情報と予め設定された割合で類似のパターンを有する問題を推薦問題として提供するステップと、をさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載のオーダーメイド教育コンテンツ提供方法。
【請求項６】
個人オーダーメイド教育コンテンツを提供する電子装置であって、
特定科目の学習要素をツリー構造で羅列して細部学習要素に対するタグセットを生成する第１モジュールと、
前記タグの分析グループを指定し、問題の誤答選択肢の各々に誤答タグをインデクシングして問題の構造情報を生成する第２モジュールと、
ユーザテスト結果を照合して、前記分析グループ別にユーザ克服率を計算する第３モジュールと、
前記問題の構造情報及び前記ユーザ克服率のうち、少なくとも１つ以上を用いてユーザオーダーメイド問題を提供する第４モジュールと、を含むことを特徴とする、オーダーメイド教育コンテンツ提供電子装置。
【請求項７】
電子装置における個人オーダーメイド教育コンテンツを提供する処理を遂行するためにコンピュータ読取可能な記録媒体に記録されたコンピュータプログラムであって、
特定科目の学習要素をツリー構造で羅列して細部学習要素に対するタグセットを生成し、前記タグの分析グループを指定する機能と、
問題の誤答選択肢の各々に誤答タグをインデクシングして問題の構造情報を生成する機能と、
ユーザテスト結果を照合して、前記分析グループ別にユーザ克服率を計算する機能と、
前記問題の構造情報及び前記ユーザ克服率のうち、少なくとも１つ以上を用いてユーザオーダーメイド問題を提供する機能を遂行することを特徴とする、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子装置におけるユーザオーダーメイド教育コンテンツを提供する方法、装置、及びコンピュータプログラムに対するものである。より具体的に、本発明は問題の構造情報を学習主題または出題意図に対するタグを用いて生成し、問題類型に対するユーザの克服率を考慮して学習効果を高めることができるユーザオーダーメイド教育コンテンツを提供する方法、装置、及びコンピュータプログラムに対するものである。
【背景技術】
【０００２】
今まで教育コンテンツは一般的にパッケージで提供されてきた。例えば、紙に記録される問題集は巻当たり最小７００問題が収録されており、オンラインまたはオフライン講義やはり１−２時間単位に最小１ヶ月間勉強する量を纏めて一度に販売される。
【０００３】
しかしながら、教育を受ける学生達の立場では個別的に苦手な単元と苦手な問題類型が全て相異するので、パッケージ形態よりは個人オーダーメイドコンテンツに対するニーズが存在する。自身が苦手な単元の苦手な問題類型のみを選んで学習することが問題集の７百問題を全て解くことより遥かに効率的であるためである。
【０００４】
しかしながら、被教育者である学生達自らが自分の苦手点を把握することは非常に難しい。延いては、学院、出版社など、従来の教育業界でも主観的な経験と直観に依存して学生及び問題を分析するので、個別学生達に最適化された問題を提供することは容易でない。
【０００５】
このように、従来の教育環境では被教育者が最も効率よく学習結果を出すことができる個人オーダーメイドコンテンツを提供することが容易ではなく、学生達はパッケージ形態の教育コンテンツに対して成就感と興味を直ぐに失うことになる問題が発生する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、前記のような問題を解決することを目的とする。より具体的に、本発明は問題の主題、出題意図、及び／又は類型に対するユーザ各々の苦手部分を把握して、最も学習効果を高めることができるユーザオーダーメイド教育コンテンツを提供することができる方法及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態に係る電子装置が個人オーダーメイド教育コンテンツを提供する方法は、特定の科目の学習要素をツリー構造で羅列して細部学習要素に対するタグセットを生成し、前記タグの分析グループを指定するａステップ；問題の誤答選択肢の各々に誤答タグをインデクシングして、問題の構造情報を生成するｂステップ；ユーザテスト結果を照合して、前記分析グループ別にユーザ克服率を計算するｃステップ；及び前記問題の構造情報及び前記ユーザ克服率のうち、少なくとも１つ以上を用いてユーザオーダーメイド問題を提供するｄステップを含むことを特徴とする。
【０００８】
一方、本発明の実施形態に従う個人オーダーメイド教育コンテンツを提供する電子装置は、特定の科目の学習要素をツリー構造で羅列して細部学習要素に対するタグセットを生成する第１モジュール；前記タグの分析グループを指定し、問題の誤答選択肢の各々に誤答タグをインデクシングして問題の構造情報を生成する第２モジュール；ユーザテスト結果を照合して、前記分析グループ別にユーザ克服率を計算する第３モジュール；及び前記問題の構造情報及び前記ユーザ克服率のうち、少なくとも１つ以上を用いてユーザオーダーメイド問題を提供する第４モジュールを含むことを特徴とする。
【０００９】
延いては、本発明の実施形態に従う電子装置において、個人オーダーメイド教育コンテンツを提供する処理を遂行するためにコンピュータ読取可能な記録媒体に記録されたコンピュータプログラムは、特定の科目の学習要素をツリー構造で羅列して細部学習要素に対するタグセットを生成し、前記タグの分析グループを指定する機能；問題の誤答選択肢の各々に誤答タグをインデクシングして問題の構造情報を生成する機能；ユーザテスト結果を照合して、前記分析グループ別にユーザ克服率を計算する機能；及び前記問題の構造情報及び前記ユーザ克服率のうち、少なくとも１つ以上を用いてユーザオーダーメイド問題を提供する機能を遂行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザが苦手な主題、苦手な出題意図、及び／又は苦手な問題類型と類似の問題をユーザオーダーメイド問題として推薦することができるので、個別ユーザに最適化された形態の教育コンテンツを提供することができる効果がある。
【００１１】
延いては、本発明によれば、ユーザは自分の苦手点に対してより精密な分析データの提供を受けることができるので、自分の現在状態を正確に把握して効率のよい学習計画を立てることができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に従うユーザオーダーメイド教育コンテンツを提供する過程を説明するためのフローチャートである。
【００１３】
【図２】本発明の実施形態に従って問題の主題、出題意図をタギングし、問題類型を分類して問題データベースを構築する過程を説明するためのフローチャートである。
【００１４】
【図３】本発明の実施形態に従って問題の主題及び出題意図に対するユーザの克服率を計算する過程を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明は、以下に記載される実施形態の説明内容に限定されるものではなく、本発明の技術的要旨を逸脱しない範囲内で多様な変形が加えられることは自明である。そして、実施形態を説明するに当たって、本発明が属する技術分野に広く知られており、本発明の技術的要旨と直接的に関連のない技術内容に対しては説明を省略する。
【００１６】
一方、添付の図面で、同一な構成要素は同一な符号で表現される。そして、添付図面において、一部の構成要素は誇張、省略、または概略的に図示されることもある。これは本発明の要旨と関連のない不要な説明を省略することによって、本発明の要旨を明確に説明するためである。
【００１７】
前述したように、ユーザオーダーメイド問題に対するニーズはいつも存在した。学生達は最も高い学習効果を得ることができる問題を勉強し、限定された時間に高い効率で勉強することを願うためである。
【００１８】
このような状況で、従来には問題の正答率、即ち学生が特定の問題を合っているか間違えているかのみを考慮して学生の水準を評価し、適当な問題を推薦する方法を取ってきた。例えば、ある学生が英語科目で“動詞の時制”を主題にする問題をよく間違える場合、該当学生は“動詞の時制”が苦手であると見なして、動詞の時制を主題にする他の問題を推薦する方式に従うことができる。
【００１９】
しかしながら、実際の試験問題は単純に出題されない。重要な試験では該当科目に対する総合的な思考力を評価するためである。
【００２０】
例えば、客観式問題で、出題者は出題意図を有して、学生達が出題意図を把握できるか、混同しやすい概念を区別できるか否かなど、多様な側面を考慮して複数の選択肢を構成することができる。これを考慮すれば、特定の問題を合っているか間違えているかのみを考慮することでなく、問題の出題意図、選択肢の構成類型を考慮してユーザの苦手点が分析されなければならないという結論を出すことができる。
【００２１】
例えば、二人の学生が同一な問題を間違えているが、異なる選択肢を選んだ場合、各々の学生達の苦手点は異なるように分析されるべきである。二人の学生両方とも該当問題の出題意図を把握できなかったが、選び出した選択肢の主題に対しても正しく知っていない確率が高いためである。
【００２２】
更に他の例に、ある学生が“動詞の時制”と“動名詞”を全てよく知らない場合を仮定しよう。学生が“動名詞”に対する選択肢を含むが、“動詞の時制”を問う問題を間違えている場合、従来の方式に従えば、動名詞に対する学習を必要とする学生の状態はチェックできない。一方、“動名詞”と“動詞の時制”を全て知っている学生が、同一な問題を合っている場合、従来の方式に従えば、動名詞に対する学習を必要としない学生の状態はやはりチェックできない。
【００２３】
本発明は、前記のような問題を解決するために案出したものである。
【００２４】
本発明の実施形態をよれば、問題の出題意図及び／又は問題の主題を問題別及び／又は問題の選択肢別にインデクシングすることができので、問題の構造情報をより正確に把握することができる。これを通じてユーザの苦手点がより精密に分析され、最も学習効果を高めることができる類型の問題を推薦することができる効果がある。
【００２５】
より具体的に、本発明の実施形態に従うデータ分析システムは、特定の科目の学習要素を最小単位までツリー構造で羅列して、問題の学習要素を細分化して説明するメタデータを生成し、これをタグに活用することができる。特に、本発明の実施形態をよれば、前記タグを問題の誤答選択肢に与えて、問題の出題意図に対するタグはコアタグとして別に管理することができる。
【００２６】
延いては、本発明の実施形態に従うデータ分析システムは、学習要素の最小単位であるタグ別にユーザ及び／又は問題を分析することでなく、分析に適した単位に前記タグをグルーピングして分析グループ単位に分析する特徴がある。
【００２７】
前記方式に従えば、問題の構造情報が正確に把握され、ユーザの学習状態を把握することも容易である。ユーザの状態情報がユーザが解いてみた問題のタグ別に管理できるためである。延いては、本発明の実施形態をよれば、ユーザの学習状態は特定の問題を合っているか間違えているかは勿論、どんなパターンの問題をよく間違えるか否かやはり考慮して分析に適した単位に計算できる。
【００２８】
したがって、本発明の実施形態をよれば、ユーザが苦手な主題とユーザが苦手な問題パターンを考慮してユーザオーダーメイド推薦問題が提供できる。
【００２９】
以下、添付の図面を参照して本発明の好ましい実施形態を詳細に説明する。
【００３０】
図１は、本発明の実施形態に従うユーザオーダーメイド教育コンテンツを提供する過程を説明するためのフローチャートである。
【００３１】
ステップ１１０で、サービスサーバーは市販されている各種の問題を収集し、分析に適した形態に構造化し、問題類型を分類して問題データベースを構築することができる。前記問題データは、聞き取り評価問題を含み、テキスト、イメージ、オーディオ、及び／又は動映像形態でありうる。問題データベースに対するより具体的な説明は、添付した図２に対する説明と共に後述する。
【００３２】
図２は、本発明の実施形態に従って問題の主題、出題意図をタギングし、問題類型を分類して問題データベースを構築する過程を説明するためのフローチャートである。
【００３３】
図２のステップ２１０で、サービスサーバーは出版または配布された問題、または既出問題に含まれた問題及び／又は答をテキストまたはイメージなど、コンピュータが認識可能な形態に収集することができる。問題データは個別的に入力を受けるか、またはインターネットを用いて収集することもできる。
【００３４】
以後、サービスサーバーは各々の該当科目の学習要素及び／又は主題を１つ以上の範疇にグルーピングし、グループ情報を該当問題にインデクシングしてデータベースを構築することができる。この際、サービスサーバーはグループ情報及び／又はインデクシング情報に対するメタデータを作成することができ、前記メタデータはタグに活用されて各々の問題データと共に管理できる。
【００３５】
本発明の好ましい実施形態によれば、サービスサーバーは特に該当科目の学習要素をツリー構造で羅列したメタデータを生成して、これを問題の選択肢に対してインデクシングすることができる。
【００３６】
より具体的に、ステップ２２０で、サービスサーバーは該当科目の学習要素及び／又は主題をツリー構造で羅列して最小単位学習要素に対するメタデータセットを生成することができる。
【００３７】
例えば、特定科目Ａの第１主題をＡ１−Ａ２−Ａ３−Ａ４−Ａ５．．．に分類し、第１主題Ａlの細部主題を第２主題にしてＡ１１−Ａ１２−Ａ１３−Ａ１４−Ａ１５．．．に分類し、第２主題Ａ１１の細部主題を第３主題にしてＡ１１１−Ａ１１２−Ａ１１３−Ａ１１４−Ａ１１５．．．に分類し、第３主題Ａ１１１の細部主題を第４主題にして同一な方法により分類する場合、該当科目の主題はツリー構造で羅列できる。
【００３８】
このようなツリー構造のメタデータは問題の主題を説明するためのタグに活用されることができ、タグは該当科目の学習要素をツリー構造で分類した最小単位ということができる。先の例で、タグは｛Ａ１、Ａ１−Ａ１１、Ａ１−Ａ１２、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１、Ａ１−Ａ１１−Ａ１２．．．｝の集合の元素に該当する。
【００３９】
一方、本発明の実施形態をよれば、前記タグはユーザ及び／又は問題の分析に適した単位である分析グループ別に管理できる。ユーザの苦手点分析及び／又は問題の構成分析を学習要素の最小単位別に進行することより、分析に適したグループに前記最小単位を分類した所定のグループ単位に進行することがより適切なためである。
【００４０】
例えば、英語科目の学習要素をツリー構造で分類した最小単位を｛動詞−時制、動詞−時制−過去完了進行、動詞−時制−現在完了進行、動詞−時制−未来完了進行、動詞−時制−過去完了、動詞−時制−現在完了、動詞−時制−未来完了、動詞−時制−過去進行、動詞−時制−現在進行、動詞−時制−未来進行、動詞−時制−過去、動詞−時制−現在、動詞−時制−未来｝で構成した場合、学習要素の最小単位である＜動詞−時制＞、＜動詞−時制−過去完了進行＞、＜動詞−時制−現在完了進行＞、＜動詞−時制−未来完了進行＞の各々に対してユーザの苦手点を分析すれば、過度に細分化されて有意味な分析結果を導出し難い。
【００４１】
学習は特定分類の下で総合的、全体的に進行されるため、過去完了進行を知らない学生が現在完了進行を知るということができないためである。したがって、本発明の実施形態によれば、学習要素の最小単位、即ちタグは分析に適した単位である分析グループ別に管理されることができ、先の例で、タグの分析グループは＜動詞−時制＞に該当することができる。
【００４２】
図２ステップ２３０で、サービスサーバーは収集された問題の選択肢にタグをインデクシングすることができる。
【００４３】
特に、本発明の実施形態をよれば、客観式問題の全ての選択肢でなく、誤答選択肢にタグがインデクシングできる。本明細書はこれを誤答タグと称する。正答選択肢に別途にタグをインデクシングしない理由は、問題意図に対するタグはステップ２４０で別途に管理できるためである。
【００４４】
ステップ２４０で、サービスサーバーは問題の指示内容を考慮して出題意図を確認し、出題意図を説明することができるタグを該当問題に対するコアタグに指定することができる。
【００４５】
例えば、特定問題の出題意図が“Ａ１のＡ１２でＡ１２３”を把握することができるかを確認するためのものであり、選択肢３が正答である場合、本発明の実施形態をよれば、誤答選択肢１、２、４に誤答タグを付けることができる。
【００４６】
例えば、選択肢１がＡ１−Ａ１１−Ａ１１１、選択肢２がＡ１−Ａ１２−Ａ１２３、選択肢４がＡ１−Ａ１２−Ａ１２３、及びＡ１−Ａ１１−Ａ１１１に対するものであれば、これらを各々誤答タグに指定し、Ａ１−Ａ１２−Ａ１２３をコアタグに指定することができる。該当問題は選択肢２と選択肢４の誤答タグがコアタグと同一な値を有する場合である。
【００４７】
特に、本発明を具現する過程で２万余個の問題を分析した結果、客観式問題の選択肢のうち、１つの誤答選択肢には必ずコアタグのみで構成される現象が発見された。試験問題出題過程で出題意図は非常に重要であるので、出題者は正答の以外の選択肢に出題意図を把握できなかった学生が選び出す選択肢を必ず含めるものである。先の例で、コアタグと同一な誤答タグのみを有する誤答選択肢は選択肢２である。
【００４８】
一方、本発明の他の実施形態をよれば、ステップ２４０は一部の問題にコアタグをインデクシングしないか、または全ての問題にコアタグをインデクシングしない方式に変形できる。
【００４９】
例えば、特定問題の出題意図が１つのタグでなく、多数のタグの結合にある場合、ステップ２４０は一部の問題にコアタグをインデクシングしない方式により具現できる。例えば、動詞の数、動詞の時制、動詞の態、動詞の位置を混合して質問する問題は、ある１つのタグに出題意図があるということができなく、全てのタグを全て知っているかを問うためのものであるためである。
【００５０】
一方、タギングを該当誤答選択肢の特定学習要素に対してインデクシングすることでなく、該当誤答選択肢の関連学習要素、推薦学習要素に対してインデクシングする場合、ステップ２４０は全ての問題にコアタグをインデクシングしない方式により具現されることもできる。
【００５１】
一方、図２のステップ２５０で、データ分析システムは問題の誤答タグ及び／又はコアタグのインデクシング情報を用いて問題構成情報を類型別に分類することができる。
【００５２】
より具体的に、データ分析システムは特定分析グループに属するタグを有する問題を１つの範疇にグルーピングし、各グループの問題のうち、同一なコアタグを有する問題を他の１つの範疇にグルーピングすることもできる。
【００５３】
もう１つの例に、データ分析システムは同一なコアタグを有する問題を１つの範疇にグルーピングし、前記グループの問題のうち、誤答タグの構成が類似な問題をもう１つの範疇にグルーピングすることもできる。
【００５４】
この際、本発明の実施形態をよれば、マシンランニング技法を使用して各々の範疇別に問題の構造に対するパターンを生成することができ、これを問題の類似性を判断するコンテクストとして活用することができる。
【００５５】
例えば、本発明に従えば、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１をコアタグにするグループの多数の問題で、Ａ１−Ａ１２−Ａ１２３の誤答タグがある程度の確率で発見される場合、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１に対する問題はＡ１−Ａ１２−Ａ１２３に対する選択肢を含むパターンを有することと分析することができる。更に他の例に、特定グループの問題の全体誤答タグの構成がある程度の確率で類似性を有するかを把握して、誤答タグ構成が該当確率で類似な問題は前記グループに属することと分析することができる。
【００５６】
このために、本発明の実施形態に従うデータ分析システムは、全ての誤答タグをベクトルマトリックスで表現し、問題の誤答タグに対するベクトル分散値を抽出して問題間の類似性を求めることもできる。この場合、問題の誤答タグ別加重値をベクトル化してマトリックスを構築し、問題間ベクトル値距離が近い問題をグルーピングしてクラスターを形成する方式によりステップ２５０が具現されることもできる。
【００５７】
また、図１に対する説明に戻ると、ステップ１２０でデータ分析システムはユーザ情報を分析するためのユーザデータベースを生成することができる。特に、本発明の実施形態に従うユーザデータベースは該当科目の学習要素に対するユーザの克服率をタグの分析グループ別に管理することができる。ユーザデータベースに対するより具体的な説明は、添付した図３に対する説明と共に後述する。
【００５８】
図３は、本発明の実施形態に従って該当科目の学習要素に対するユーザの克服率を計算する過程を説明するためのフローチャートである。
【００５９】
前述したように、特定主題の問題に対する正答率、即ち合っているか間違えているかだけではユーザの学習状態が正確に把握できない。したがって、本発明は正答率でない克服率という概念を導入して学生の学習状態を分析しようとする。
【００６０】
図３のステップ３１０で、ユーザのテストヒストリーが収集できる。より具体的に、ユーザが本発明の実施形態に従う分析システムを用いて多数の問題を解き、これを間違えているか合っているか、どの選択肢を選んで間違えているか否かが収集できる。
【００６１】
このために、本発明の実施形態に従うデータ分析システムは、特定科目でよく出題される類型に対する所定の問題に対するテストをユーザに要求することができる。これは、本格的な学習の前にユーザの現在水準及び苦手な主題を確認するためのものである。
【００６２】
ある程度データ量が蓄積されれば、該当科目に対するタグ別にユーザの克服率が計算できる。これは、ステップ３２０乃至ステップ３４０を繰り返して計算できる。
【００６３】
より具体的に、ユーザがデータ分析システムを用いて特定問題をテストすれば、間違えている場合と合っている場合が区分されて、テスト問題のタグ別加重値が計算できる（ステップ３２０）。
【００６４】
ユーザが特定問題で正答を選び出した場合（即ち、合っている場合）、本発明の実施形態によれば、核心誤答選択肢と残りの誤答選択肢の誤答タグの加重値を結合してタグ別加重値を計算することができる。
【００６５】
一方、ユーザが特定問題から正答を選び出していない場合（即ち、間違えている場合）、本発明の実施形態をよれば、核心誤答選択肢とユーザが選び出した誤答選択肢の誤答タグの加重値を結合してタグ別加重値を計算することができる。
【００６６】
ユーザが特定問題を合っている場合、タグ別加重値を計算する方法に対してより具体的に説明すれば、該当問題のコアタグと同一な誤答タグのみを有する核心誤答選択肢に対して残りの誤答選択肢の全体と同一な比重で第１加重値を与えて、前記残りの誤答選択肢の各々に対して前記第１加重値を同一な割合で分配した第２加重値を与えて、前記残りの誤答選択肢が複数の誤答タグを有する場合、前記複数の誤答タグの各々に対して前記第２加重値を同一な割合で分配した第３加重値を与えて、前記合っている問題の全体誤答タグに対して前記第１加重値、前記第２加重値、及び前記第３加重値を結合してタグ別加重値を計算することができる。
【００６７】
例えば、コアタグがＡであり、選択肢４が正答であり、選択肢１の誤答タグがＡ／選択肢２の誤答タグがＡ、Ｂ／選択肢３の誤答タグがＣ、Ｄである問題をユーザが合っている場合を例として説明する。
【００６８】
コアタグがＡであるので、コアタグと同一な誤答タグを有する選択肢１は核心誤答選択肢として残りの誤答選択肢２、３と同一な比重で加重値が与えられる。例えば、選択肢１に加重値４、選択肢２と３全体に加重値４が与えられる。これによれば、選択肢１の誤答タグであるＡに４の加重値が与えられる（第１加重値）。前記加重値４は選択肢２と３に同一な割合で分配されて、選択肢２と選択肢３は各々加重値２が与えられる（第２加重値）。
【００６９】
一方、選択肢２の誤答タグのＡ、Ｂ、選択肢３の誤答タグＣ、Ｄには与えられた加重値が各々同一な割合で分配できる。即ち、選択肢２の誤答タグのＡに加重値１、選択肢２の誤答タグＢに加重値１、選択肢３の誤答タグＣに加重値１、選択肢３の誤答タグＤに加重値１が各々与えられる（第３加重値）。
【００７０】
以後、該当問題の全体タグＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに対し、第１加重値、前記第２加重値、及び前記第３加重値を結合してタグ別加重値を計算することができる。これによれば、タグＡは選択肢１の第１加重値４、選択肢２の第３加重値１が結合されて総５の加重値で計算できる。タグＢ、Ｃ、Ｄは各々選択肢２の第３加重値１、選択肢３の第３加重値１、選択肢３の第３加重値１が割当てできる。
【００７１】
一方、ユーザが特定問題を間違えている場合、タグ別加重値を計算する方法に対してより具体的に説明すれば、コアタグと同一な誤答タグのみを有する核心誤答選択肢と前記ユーザが選択した誤答選択肢を同一な比重で第１加重値を与え、前記ユーザが選択した誤答選択肢が複数の誤答タグを有する場合、前記複数の誤答タグの各々に対して前記第１加重値を同一な割合で分配した第２加重値を与えて、前記核心誤答選択肢と前記ユーザが選択した誤答選択肢の誤答タグに対して前記第１加重値及び前記第２加重値を結合してタグ別加重値を計算することができる。
【００７２】
例えば、先の例と同一な問題で、ユーザが選択肢２を選んで該当問題を間違えている場合、コアタグがＡであるので、コアタグと同一な誤答タグを有する選択肢１は核心誤答選択肢としてユーザが選択した誤答選択肢２と同一な比重で加重値が与えられる。例えば、選択肢１に加重値４、選択肢２に加重値４が与えられる（第１加重値）。
【００７３】
選択肢２の加重値４は選択肢２の誤答タグＡ、Ｂに同一な割合で分配されて、選択肢２の誤答タグのＡに加重値２、選択肢２の誤答タグＢに加重値２が各々与えられる（第２加重値）。
【００７４】
以後、核心誤答選択肢と前記ユーザが選択した誤答選択肢のタグＡ、Ｂに対して第１加重値、第２加重値を結合してタグ別加重値を計算することができる。これによれば、タグＡは選択肢１の第１加重値４、選択肢２の第２加重値２が結合されて総６の加重値で計算できる。タグＢ、Ｃは各々選択肢２の第２加重値２が割当てできる。
【００７５】
一方、本発明の他の実施形態によれば、ステップ３２０は以下のように変形できる。
【００７６】
本発明の変形された実施形態によれば、ユーザが特定問題を合っている場合には全ての選択肢に予め設定された正（＋）の加重値を同一に与えて、間違えている場合には前記ユーザが選択した選択肢に予め設定された負（−）の加重値を与えることができる。この際、前記負の加重値は前記正の加重値より大きい値に設定することがユーザ実力を評価することに適切である。選択肢が複数のタグを有する場合、前記複数のタグの各々に対して与えられた加重値を同一な割合で分配し、全体タグ別加重値を結合する方式により加重値を計算することができる。
【００７７】
一方、本発明の変形された他の実施形態によれば、ユーザが特定問題を合っている場合には、該当問題の全てのタグに、タギング回数を反映して予め設定された正（＋）の加重値を同一に与え、間違えている場合にはユーザが選択した選択肢のタグに予め設定された負（−）の加重値を与える方式により加重値を計算することができる。この際、前記負の加重値は前記正の加重値より大きい値に設定することがユーザ実力を評価することに適切である。
【００７８】
ステップ３３０で、変更前のユーザの克服率が予め設定された割合で低下できる。これは、克服率をアップデートする過程でやがてはユーザの学習状態が変更できることを考慮したものである。
【００７９】
一方、ユーザテストヒストリーデータが十分に収集されていない初期ステップで、ユーザの克服率をタグの分析単位別にラフに計算してステップ３３０の低減化を進行することができる。
【００８０】
より具体的に、分析初期ステップで、特定分析単位の克服率は以下の公式により計算できる。
【００８１】
特定分析単位の克服率＝（合っている問題で計算された該当分析単位の加重値）／（合っている問題で計算された該当分析単位の加重値＋間違えている問題で計算された該当分析単位の加重値）
【００８２】
以後、ステップ３４０で、データ分析システムは該当問題のタグ別加重値を反映してタグの分析グループ別に克服率をアップデートすることができる。
【００８３】
より具体的に、ユーザが該当問題を合っている場合、前記合っている問題のタグの低下されたユーザ克服率にステップ３２０で計算されたタグ別加重値を、ユーザ克服率が増加できるように反映し、反映したタグの克服率を分析グループ別に収合してユーザ克服率をアップデートすることができる。
【００８４】
例えば、任意のタグに対する変更前ユーザ克服率が１５％であり、問題を合っている場合、該当タグに対する加重値が５であれば、該当タグの変更後、ユーザ克服率は、変更前ユーザ克服率の分子及び分母に各々低下率のために０．９を掛けて、各々加重値５を足して増加するように計算できる。この場合、変更前ユーザ克服率は１５％（１５／１００）であり、変更後ユーザ克服率は（１５＊０．９＋５）／（１００＊０．９＋５）で１９．４７％で、４．４７％が増加した。延いては、ユーザデータベースはデータ分析のために前記克服率をタグの分析単位別に収合して管理することができる。
【００８５】
一方、ユーザが該当問題を間違えている場合、前記間違えている問題の核心誤答選択肢と前記ユーザが選択した誤答選択肢のタグの低下されたユーザ克服率にステップ３２０で計算されたメタタグ別加重値を、ユーザ克服率が減少するように反映してユーザ克服率をアップデートすることができる。
【００８６】
例えば、任意のタグに対する変更前ユーザ克服率が１５％であり、問題を間違えている場合、該当タグに対する加重値が６であれば、該当タグの変更後ユーザ克服率は、変更前ユーザ克服率の分子及び分母に各々低下のために０．９を掛けて、分母のみに加重値６を足して減少するように計算できる。この場合、変更前ユーザ克服率は１５％（１５／１００）であり、変更後ユーザ克服率は（１５＊０．９）／（１００＊０．９＋６）で１４．０６％で、０．９４％が減少した。延いては、ユーザデータベースはデータ分析のために前記克服率をタグの分析単位別に収合して管理することができる。
【００８７】
また、図１に対する説明に戻ると、ステップ１３０乃至ステップ１４０は問題データベースでユーザオーダーメイド問題を決定するステップである。
【００８８】
本発明の好ましい実施形態をよれば、ユーザの分析グループ別克服率及び／又は問題の構造情報を用いてユーザオーダーメイド問題が推薦できる。
【００８９】
より具体的に、本発明の実施形態に従うデータ分析システムはユーザの克服率の低い分析グループに属するタグが問題の誤答タグにインデクシングされた問題を推薦問題グループに決定することができる（ステップ１３０）。
【００９０】
延いては、推薦問題グループに属する問題のうち、ユーザ克服率の低い分析グループに属するタグが問題のコアタグにインデクシングされた問題を核心推薦問題として抽出することができる（ステップ１４０）。この際、図２のステップ２５０で生成した問題類型分類、即ち、問題の構造情報を用いて推薦グループ及び／又は核心推薦問題を決定することもできる。一方、コアタグにインデクシングされた問題がない場合、推薦グループでランダムに問題を推薦することもできる（ステップ１５０）。
【００９１】
例えば、ユーザの克服率の低い分析グループがＡ１−Ａ１１である場合、該当分析グループに属するタグ｛Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１２、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１３、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１４、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１−Ａ１１１１、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１−Ａ１１１２．．．｝のうち、いずれか１つを誤答タグにインデクシングしている問題を推薦問題グループに決定し、該当問題グループに属する問題のうち、｛Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１２、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１３、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１４、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１−Ａ１１１１、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１−Ａ１１１２．．．｝のうちのいずれか１つをコアタグにインデクシングしている問題を核心推薦問題として抽出することができる。
【００９２】
本発明の他の実施形態をよれば、ステップ１３０乃至１５０は、以下のように具現できる。
【００９３】
例えば、ステップ１３０でデータ分析システムはユーザの克服率の最も低い分析グループに属するタグが問題のコアタグとして有する問題のグループを推薦グループに決定することができる。これは、ユーザが最も苦手な主題を出題意図として有する問題を提供するためのものである。以後、ステップ１４０で推薦グループに属する問題のうち、ユーザが間違えている問題のタグ構成と類似の構成を有する問題を推薦問題に決定することができる。これは、ユーザが苦手な主題に対する問題のうちでも苦手なパターンの問題を提供するためのものである。
【００９４】
例えば、ユーザの克服率の低い分析グループがＡ１−Ａ１１であり、ユーザがよく間違える問題のタグ構成が誤答タグＡ１−Ａ１１−Ａ１１１ ２つ、Ａ１−Ａ１２−Ａ１２３ １つ、Ａ１−Ａ１２−Ａ１２４ １つ、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１２ １つで構成される場合、データ分析システムは該当分析グループに属するタグ｛Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１２、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１３、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１４、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１−Ａ１１１１、Ａ１−Ａ１１−Ａ１１１−Ａ１１１２．．．｝のうち、いずれか１つをコアタグにインデクシングしている問題を推薦グループに指定し、推薦グループに含まれた問題のうち、誤答タグの構成がＡ１−Ａ１１−Ａ１１１ ２つ、Ａ１−Ａ１２−Ａ１２３ １つ、Ａ１−Ａ１２−Ａ１２４ １つ−Ａ１−Ａ１１−Ａ１１２ １つと最も類似の問題を推薦問題に指定することができる。
【００９５】
この際、本発明の実施形態によれば、図２のステップ２５０で生成した問題類型分類、即ち、問題の構造情報を用いてユーザがよく間違える問題と類似のパターン値を有する問題を推薦問題に決定することもできる。
【００９６】
一方、本発明の他の実施形態をよれば、ユーザ情報が十分に確保されていない分析グループに対する問題を推薦することもできる。多数の分析グループに対するユーザ情報が充分でない場合、収集するユーザ情報の量が最も少ないタグをコアタグにする問題から推薦することもできる。効果的な問題推薦をするためには、正確なユーザ情報把握が必須なためである。
【００９７】
本明細書と図面に開示された本発明の実施形態は本発明の技術内容を容易に説明し、本発明の理解を助けるために特定例を提示しただけであり、本発明の範囲を限定しようとするものではない。ここに開示された実施形態の以外にも本発明の技術的思想に基づいた他の変形例が実施可能であるということは本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者に自明である。
【産業上の利用可能性】
【００９８】
本発明に従う個人オーダーメイド教育コンテンツを提供する方法、装置、及びコンピュータプログラムは、コンピュータや電子装置を通じて提供される学習、教育コンテンツ分野に広く活用できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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