Extensible Evaluation and Analysis System for Virtual Training using Experiential Knowledge of Expert

전문가 경험지식을 활용하는 확장성 있는 가상훈련 평가 분석 시스템

In recent years, virtual training has attracted a lot of attention because it is as effective as traditional in-person training and provides more cost-effective and safer learning environment. However, the existing virtual training systems rely on the evaluator's qualitative judgement when evaluating and analyzing trainees' performance. Additionally, evaluation and analysis functions are only available on certain systems so those functions need to be developed for each system. In this paper, we propose an extensible evaluation and analysis system for virtual training using experiential knowledge collected from experts for providing effective evaluation and analysis. Specifically, we provide a method of applying Open API so that the proposed system works with different types of virtual training system. In addition, the experiential knowledge is constructed in advance for the evaluation and analysis so that the efficiency of the evaluation with the comparison target is increased. This experiential knowledge can be quantitatively compared to trainees' performance according to the proposed evaluation and analysis procedures.

실제 환경보다 더 안전하고 적은 비용으로 실제 훈련과 유사한 학습효과를 기대할 수 있는 가상훈련(Virtual Training)이 최근 주목받고 있다. 그러나 기존의 가상훈련 시스템들은 학습자의 훈련결과에 대한 평가를 평가자의 정성적인 판단에 의존해온 경우가 대부분이었다. 또한, 평가와 분석 기능이 해당 시스템에 국한이 되어 시스템마다 별도의 평가 분석 시스템이 필요했다. 본 논문에서는 가상훈련의 효과적인 평가와 분석을 위해 전문가의 경험지식을 활용하는 확장성 있는 가상훈련 평가 분석 시스템을 제안한다. 우선, 제안하는 시스템이 다양한 형태의 가상훈련 시스템과 연동될 수 있도록 Open API의 적용 방안을 다룬다. 그리고 가상훈련에 대해 전문가 경험지식을 별도로 구성하여 평가 분석 시 비교 대상과의 평가 효율성을 높였다. 구성된 전문가 경험지식은 제안된 평가 분석 절차에 따라 학습자의 훈련수행 결과와 정량적으로 비교 분석할 수 있게 했다.