초록
본 논문에서는, 가상대학 강의를 온라인으로 수강 할 경우에 난이도를 고려한 학생의 성적을 퍼지규칙을 이용해서 학생 자신의 취약한 과목 및 이해도를 자동으로 측정할 수 있는 알고리즘을 개발 하였다. 뿐만 아니라, 수준별 학습을 위해서 학생들이 강의실을 이동할 필요 없이 점수에 근거한 수준별 학습 평가방식 및 가상대학교에서 온라인으로 질문을 할 수 있는 쌍방향 지능형 강의 시스템을 소개한다. 컴퓨터 모의 실험결과 쌍방향 가상 수업 시스템이 이해하지 못한 학생을 고려하지 않은 기존의 단방향 가상 수업시스템보다 훨씬 효과적인 것을 입증했다.
In this thesis we have developed an algorithm to evaluate each student's level of understanding and find out which subjects they are not good at when they get on-line lectures at a cyber university. This algorithm is based on fuzzy logic using each student's scores adjusted according to the level of difficulty. In addition, we also introduced a "duplex intellectual lecturing system" and an "evaluation method based on the level of understanding." With the duplex intellectual lecturing system students can ask questions on line at a cyber university and under the new evaluation method, there is no need for students to move between classes. As a result of a computer simulation test, the duplex on-line lecturing system has proven to be more effective than the current one-way cyber lecturing system.