Design and Implementation of Analysis System for Answer Dataset with Data Mining

데이터 마이닝을 이용한 시험 응답데이터 분석시스템 설계 및 구현

In this paper, we introduce an analysis system for answer dataset by using a data mining method. We analyze students' answer data collected from a test including multiple choice question items, and find associations between the items. Analysis of evaluation results based on our system will not only provide correct information on students' achievement levels but also provides a basis for modifying weaknesses of the evaluation procedures, question items, or teaching/learning procedures. Furthermore, it will enable us to improve the quality of question items for future use so that we can secure itemsets of high quality.

본 논문은 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙 추출 알고리즘을 이용하여 시험 응답 데이터에서 서로 연관된 문항들을 찾아내고, 그 원인을 규명함으로써 교육평가에서 사용되고 있는 기존의 검사이론 기반의 분석 결과와 함께 사용되면 문항의 질뿐만 아니라 피험자의 성취 수준을 심층적으로 분석하는데 도움을 줄 수 있는 시험 응답데이터 분석시스템을 개발하고 구현하는데 연구의 목적이 있다. 현재의 교육평가 분야에서 문항 분석에 사용되는 고전검사 이론과 문항반응 이론은 각 문항의 독립성을 전제로 하고, 피험자들이 각 개별 문항에 반응하여 나타나는 결과를 통계적 수치를 이용하여 설명하고 있다. 그러나 실제 학교 현장에서 실시한 시험의 결과를 보면, 피험자들의 반응에 의하여 문항간 연관성이 발생하게 되며 이러한 연관성은 각각의 문항들을 분석하고 피험자의 능력을 추정하는 데 의미 있는 영향을 미치게 된다. 제안된 시스템은 연관규칙 마이닝을 이용하여 흥미로운 문항간 연관성을 추출하고, 그 원인을 분석하여 사용자에게 제공함으로써 교수-학습 방법 개선이나 문제은행의 질을 향상시키는데 도움을 줄 수 있도록 하였다.