가변적 문제선정에 의한 사후검사 학습전략모듈의 구현

Abstract

개인차에 따른 개별학습을 위하여 인공지능 기법의 도입이 점차 관심을 모으고 있다. 이런 인공지능 기법중의 하나인 전문가 시스템의 활용은 복잡하고 빨리 변화하는 환경에 의하여 움직여지는 어떤 과정을 구현하는데 자연스러운 방법을 제시하여 준다. 본 논문에서는 전문가 시스템 툴인 CLIPS를 사용하여 가변적인 문제선정에 의한 사후검사 학습전략 모듈을 설계 구현하였다 이 학습전략 모듈은 사후검사 과정중 학습자의 변화하는 현 상태를 반영하여 가변적으로 문제를 선정하여 제공한다. 즉 학습자의 상태 변화에 따라 적절한 문제를 학습자에게 제공함으로써 학습능력에 따른 개별학습을 가능케 하였으며 CLIPS를 구현도구로 사용함으로서 제어흐름에 관한 사전지식 없이 수시로 변화하는 자료에 반응하는 프로그램 구현을 보다 효율적으로 처리하였다.;There are trends in education field to apply artifical intelligence(AI) techniques to teach students according to individual differences. Expert system is one of such techniques that can provide dynamic educational enviroment depending on the user's skill. In this thesis, we present a teaching expert module, which can furnish variable The system is written in CLIPS, an formation of problems according to user's responses. expert system tool. In the course of a test, this teaching expert module offers variable problems reflecting the present condition of a student. By providing a student with appropriate problems, we can make the individual learning possible in accordance with the learning capability of each student.