초록
웹 기반의 원격 교육에서 평가를 위해 출제되는 문제들은 주로 고정 출제나 무작위 출제 방식 또는 난이도에 따른 자동 출제 방식을 이용하고 있다. 이중에서 난이도에 따른 자동 출제 방식은 해당 문제의 초기 난이도 부여에 대한 객관성과 주어진 난이도를 이용한 보다 효율적인 문제의 출제 그리고 출제된 문제들에 대한 학습자들의 평가 결과로서 해당 문제들의 난이도를 재조정하는 것이 문제의 핵심이라 할 수 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 학습 시스템에서 평가를 위한 자동 출제 방식을 이용함에 있어서 첫째, 난이도뿐만 아니라 학습 범위를 함께 고려한 새로운 난이도별-영역별 문제 출제 알고리즘을 제시하고 둘째, 평가 결과를 바탕으로 해당 문제들의 난이도를 다시 조정하는데 있어서는 학습자들의 학습 능력을 고려한 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘을 구축된 웹기반 학습 시스템에서 기존 알고리즘과 비교 분석해 본 결과 보다 효율적임을 확인할 수 있었다.
Most questions made for remote examinations on web-based education system use methods of making questions using fixed questions or randomly using item pools or automatically using degree of difficulty. Particularly, automatically selection methods using degree of difficulty is the kernel of a question that objectivity of the first degree of difficulty for questions and an effective questions selection using degree of difficulty and mediateness degree of difficulty based result of examination. This paper is use automatically selection methods for examination on web-based education system. Firstly, we present new question selection algorithms as regards degree of difficulty and distribution between all units. Secondly, we present new algorithms of mediateness degree of difficulty as regards education ability of students for adjust the degree of difficulty. We identified this algorithms is more effective as compared with previously algorithms on web-based education system.