쌍방향 방식을 이용한 가상대학 연구

A Study on the Virtual University using Full Duplex Method

강사가 강의실에서 누가 강의를 이해했는지 이해를 못했는지를 아는 것은 매우 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 쌍방향 방식을 이용해서 학생 점수 평가 알고리즘을 제안한다. 뿐만 아니라, 퍼지 규칙 및 신경망을 이용한 전 방향 방식이 시험에서 어떤 문제를 이해 못했는지를 말해 줄 수 있음을 확인하였다. 컴퓨터 모의실험결과 쌍방향 가상 수업시스템이 이해하지 못한 학생을 고려하지 않은 기존의 단 방향 가상 수업 시스템 보다 훨씬 효과적인 것을 입증하였다.

It is very difficult for the teacher to know who understands the lecture or not in the classroom. Therefore, in this paper, it proposed the algorithm of student score evaluation algorithm using full duplex method. Moreover, it confirms that full duplex method using fuzzy rules and neural network can tell where misunderstanding of the problems in the test. The computer simulation results shows that the full duplex virtual learning system has been proven to be much more efficient than one way traditional method which unfortunately does not consider the students understanding.