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문제 파라미터 및 확률을 초기화하는 초기화부; 학습자의 문제 풀이 결과에 대한 응답 매트릭스를 수신하는 입력부; 상기 응답 매트릭스에 대하여 학습자의 이해도가 가질 수 있는 조합에 대한 우도를 계산하고, 그 결과를 고려하여 사후 확률을 계산하는 조건부 우도 및 확률 계산부; 및 상기 계산된 우도를 최대화하는 상기 문제 파라미터를 계산한 결과에 따라 업데이트를 수행하는 업데이트부를 포함하는 개인 맞춤형 학습 제공 장치
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제1항에 있어서, 상기 문제 파라미터는 잠재적 응답 벡터의 값이 1임에도 불구하고 실수해서 틀릴 확률과, 잠재적 응답 벡터의 값이 0임에도 불구하고 찍어서 맞을 확률을 포함하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 장치
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제1항에 있어서, 상기 조건부 우도 계산부는 특정 학생의 특정 문제에 대한 풀이 결과 정오답 여부에 관한 데이터가 유효하게 존속하는 경우만을 산출하여 상기 우도를 계산하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 장치
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제1항에 있어서, 상기 업데이트부는 상기 문제 파라미터를 계산하고 업데이트함에 있어서, 특정 학생의 특정 문제에 대한 풀이 결과 정오답 여부에 관한 데이터가 유효하게 존속하는 경우만을 산출하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 장치
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학습자에게 맞춤형 학습에 관한 콘텐츠를 제공하는 학습자 단말; 상기 맞춤형 학습을 위한 교수 데이터를 표시하는 교수자 단말; 및상기 맞춤형 학습에 대한 학습자 수준을 진단하되, 학습자의 학습 결과 정보 및 문제 정보를 고려하여 학습자의 개념별 이해도를 도출하는 서버를 포함하는 개인 맞춤형 학습 제공 시스템
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제5항에 있어서, 상기 학습자 단말은 시험 진행, 개념별 이해도 확인 및 취약 개념 보충 학습 중 적어도 어느 하나의 기능을 제공하는 것 인 개인 맞춤형 학습 제공 시스템
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제5항에 있어서, 상기 교수자 단말은 시험 이력, 성적, 시간별 통계 중 적어도 어느 하나를 디스플레이하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 시스템
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제5항에 있어서, 상기 서버는 학습 상태 또는 성적 관리를 수행하는 메인 인터페이스와, 맞춤형 학습을 제공하기 위한 데이터를 저장 관리하는 맞춤형 학습 데이터베이스 및 인지진단모형으로 학습자의 문제 풀이 결과를 모델링하고 상기 학습자의 개념별 이해도를 산출하는 학습자 진단 엔진을 포함하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 시스템
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제8항에 있어서, 상기 맞춤형 학습 데이터베이스는 상호 N:N의 관계로 연계된 교육 콘텐츠 DB, 문제 DB 및 개념 DB를 포함하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 시스템
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제9항에 있어서, 상기 맞춤형 학습 데이터베이스는 상호 연계된 상기 교육 콘텐츠 DB, 문제 DB 및 개념 DB와 연계된 학습자 DB 및 시험 DB를 포함하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 시스템
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제8항에 있어서,상기 학습자 진단 엔진은 잠재적 응답 벡터가 1인 경우 실수해서 틀릴 확률과, 잠재적 응답 벡터가 0인 경우 찍어서 맞을 확률을 포함하는 문제 파라미터를 초기화하고, 각 개념별 이해도 값을 초기화하며, 학습자의 문제 풀이 결과로서 수신되는 응답 매트릭스에 대하여 학습자의 이해도가 가질 수 있는 조합에 대한 우도를 계산하여 사후 확률을 계산하고, 그 결과로부터 상기 우도를 최대화하는 상기 문제 파라미터를 추정하여 업데이트하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 시스템
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제11항에 있어서, 상기 학습자 진단 엔진은 상기 우도를 계산하고 상기 문제 파라미터를 추정함에 있어서, 특정 학습자가 특정 문제를 푼 결과인 정오답 여부가 유효한 데이터로 존재하는 경우만을 고려하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 시스템
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(a) 문제 파라미터를 초기화하고, 개념 이해 벡터가 주어졌을 때 문제에 대한 응답을 맞힐 확률을 초기화하는 단계; (b) 학습자의 문제 풀이 결과로 주어지는 응답 매트릭스를 고려하여, 학습자 이해도의 조합에 관한 우도를 계산하는 단계; (c) 상기 계산된 우도 및 초기화된 확률을 이용하여 사후 확률을 계산하는 단계; 및(d) 상기 사후 확률 계산 결과를 이용하여 상기 초기화된 확률을 업데이트하고, 상기 초기화된 문제 파라미터를 업데이트하는 단계를 포함하는 개인 맞춤형 학습 제공 방법
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제13항에 있어서, 상기 (a) 단계에서 초기화되는 상기 문제 파라미터는 잠재적 응답이 1인 경우 실수해서 틀릴 확률과, 잠재적 응답이 0인 경우 찍어서 맞을 확률을 포함하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 방법
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제13항에 있어서, 상기 (b) 단계는 상기 우도를 계산함에 있어서, 상기 응답 매트릭스에서 특정 학생의 특정 문제에 대한 응답 결과가 없는 부분은 제외하고 상기 학습자 이해도에 관한 우도를 계산하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 방법
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제16항에 있어서, 상기 (d) 단계는 특정 학생의 특정 문제에 대한 응답 결과가 유효하게 존재하는 경우에 한정하여 상기 문제 파라미터를 계산하는 것인 개인 맞춤형 학습 제공 방법
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