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학습 문항 추천 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019008323
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 학습 문항을 학습자 맞춤형으로 추천하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 학습 문항 추천 장치는 맞춤형 학습 데이터를 저장 관리하고, 학습 개념에 대한 이해도 추정 결과와 학습 문항 추천 프로그램이 저장된 테이터베이스 및 학습 문항 추천 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되, 프로세서는 학습 개념에 대한 이해도 추정 결과와 학습 개념과 연관된 문항의 문항 파라미터를 고려하여 학습 문항을 선별하여 추천하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06Q 50/20 (2012.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01)
CPC G06Q 50/205(2013.01) G06Q 50/205(2013.01)
출원번호/일자 1020170164240 (2017.12.01)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0064911 (2019.06.11) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.05.08)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유호영 대전광역시 서구
2 김경일 대전광역시 유성구
3 이병규 세종특별자치시 마음안로 **
4 이수웅 세종특별자치시 도움*로 ***,
5 지형근 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.12.01 수리 (Accepted) 1-1-2017-1203248-80
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.05.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-0471249-34
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.12.05 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.02.12 수리 (Accepted) 9-1-2020-0004828-17
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.10.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0700747-36
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번호 청구항
1 1
맞춤형 학습 데이터를 저장 관리하고, 학습 개념에 대한 이해도 추정 결과와 학습 문항 추천 프로그램이 저장된 테이터베이스; 및상기 학습 문항 추천 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 상기 학습 개념에 대한 이해도 추정 결과와 상기 학습 개념과 연관된 문항의 문항 파라미터를 고려하여 학습 문항을 선별하여 추천하는 것 인 학습 문항 추천 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 데이터베이스는 상호 연계된 문제 DB, 개념 DB 및 학습자 DB를 포함하는 것인 학습 문항 추천 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 프로세서는 학습 개념 선택 정보를 수신하여, 해당 학습 개념에 대한 이해도 추정 결과가 존재하지 않는 경우 진단 평가를 실시하여 개념 이해도를 추정하는 것인 학습 문항 추천 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 학습 개념에 대한 이해도 추정 결과가 기설정 수치 이상인 경우, 실수해서 틀릴 확률이 높은 순서대로 학습 문항을 선별하여 추천하는 것인 학습 문항 추천 장치
5 5
제4항에 있어서, 상기 실수해서 틀릴 확률은, 해당 문제를 풀기 위해 필요한 능력 모두를 가지고 있는 학습자의 평균 수와 해당 문제를 맞춘 학습자의 평균 수를 차연산한 값을, 상기 해당 문제를 풀기 위해 필요한 능력 모두를 가지고 있는 학습자의 평균 수로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 학습 문항 추천 장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 학습 개념에 대한 이해도 추정 결과가 기설정 수치 미만인 경우, 찍어서 맞출 확률이 낮은 순서대로 학습 문항을 선별하여 추천하는 것인 학습 문항 추천 장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 찍어서 맞출 확률은, 해당 문제를 풀기 위해 필요한 능력들 중 적어도 한 개 이상의 개념이 부족한 학습 자 중에서 해당 문제를 맞춘 학습자의 평균 수를, 상기 해당 문제를 풀기 위해 필요한 능력들 중 적어도 한 개 이상의 개념이 부족한 학습자의 평균 수로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 학습 문항 추천 장치
8 8
제1항에 있어서, 상기 프로세스는 추천된 학습 문항에 대한 응답으로부터 학습자의 개념별 이해도를 재추정하여 갱신하는 것인 학습 문항 추천 장치
9 9
(a) 학습 대상 개념에 대한 선택 정보를 수신하는 단계; (b) 상기 학습 대상 개념의 이해도 추정치와 기설정 수치를 비교하는 단계; 및(c) 상기 (b) 단계에서의 비교 결과에 따라, 상기 학습 대상 개념과 연관된 문항의 문항 파라미터를 고려하여 선별된 학습 문항을 추천하는 단계를 포함하는 학습 문항 추천 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 (a) 단계 이후 (b) 단계 이전에, 상기 학습 대상 개념에 대한 이해도 추정 결과가 존재하지 않는 경우 진단 평가를 실시하여 개념별 이해도를 추정하는 단계를 더 포함하는 학습 문항 추천 방법
11 11
제9항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 학습 대상 개념의 이해도 추정치가 상기 기설정 수치 이상인 경우, 실수해서 틀릴 확률이 높은 순서대로 학습 문항을 선별하여 추천하고, 상기 학습 대상 개념의 이해도 추정치가 상기 기설정 수치 미만인 경우, 찍어서 맞출 확률이 낮은 순서대로 학습 문항을 선별하여 추천하는 것인 학습 문항 추천 방법
12 12
제9항에 있어서, 상기 (c) 단계 이후, (d) 상기 추천된 학습 문항에 대한 응답 결과를 이용하여 개념별 이해도를 재추정하는 단계를 더 포함하는 학습 문항 추천 방법
13 13
학습자에게 맞춤형 학습에 관한 콘텐츠를 제공하는 학습자 단말; 및상기 학습자의 개념별 이해도와 문항 파라미터를 고려하여 학습 문항을 선별하고, 이를 상기 학습자 단말로 전송하여 추천하는 서버를 포함하는 학습 문항 추천 시스템
14 14
제13항에 있어서, 상기 서버는 상기 학습자 단말과 통신을 하기 위한 인터페이스 기능을 수행하는 통신 인터페이스와, 학습자의 개념별 이해도를 추정하는 프로세서와, 맞춤형 학습 데이터를 저장하는 데이터베이스를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 학습자의 개념별 이해도에 따라 slip 값이 높은 순서대로 또는 guess 값이 낮은 순서대로 학습 문항을 선별하여 추천하는 것 인 학습 문항 추천 시스템
15 15
제13항에 있어서, 상기 서버는 상기 학습자의 개념별 이해도 추정 결과가 존재하지 않는 경우 진단 평가를 실시하는 것인 학습 문항 추천 시스템
16 16
제13항에 있어서, 상기 서버는 상기 선별되어 추천된 학습 문항에 대한 상기 학습자 단말의 응답을 수신하여, 상기 개념별 이해도를 재추정하는 것인 학습 문항 추천 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 디지털콘텐츠원천기술개발사업 참여형 양방향 콘텐츠 및 협력 학습환경 기반 학습자 맞춤형 상호작용 창의학습 튜터링 기술 개발