익명평가 가능한 개방형 문제은행 시스템

장희숙; 박유현

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 장희숙 (부산시교육청 SW교육) 박유현 (동의대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제21권 제2호

발행연도: 2017.2

수록면: 443 - 449 (7page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

누구나 상품의 공급자와 소비자가 될 수 있는 플랫폼을 오픈 플랫폼이라고 하며, 최근 일반 상품, 앱, 콘텐츠 등 다양한 분야에서 오픈 플랫폼 서비스가 제공되고 있다. 본 논문은 학습자의 수준을 평가할 수 있는 문제 자체에 대한 오픈 플랫폼 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 누구나 문제를 등록하여 사용할 수 있고, 문제가 등록된 이후에도 지속적으로 문제의 품질에 대한 평가를 받을 수 있기 때문에 고품질의 문제를 선별할 수 있는 장점을 가진다. 제안하는 시스템은 문제 등록, 평가, 출제의 세 가지 모듈로 구성된다. 사용자는 문제 등록 모듈에서 다양한 형태의 새로운 문제를 등록한다. 평가 모듈은 문제 등록자가 아닌 사용자가 등록된 문제에 대한 평가를 할 수 있는 모듈이다. 또한 출제 모듈은 등록되어 있는 문제 중에서 실제 온라인 및 오프라인 평가에 활용할 수 있도록 하는 모듈이다.

#문제은행 #오픈 플랫폼 #문제 평가 #problem bank #opened platform #problem evaluation

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

Y. S. Lee and J.W Cho, “Design of Online Assessment Item Management System,” The Journal of Korean Association of Computer Education, vol.15, no.6, pp33-41, Nov. 2012. S. Y. Lee and S. W. Park, “The Business Model with Open Market System for Invigorating e-Learning,” Journal of the Korea Contents Association, vol.11, no.1, pp.302-316, Jan. 2011. B.I. Kwon and N. M. Moon, “E-learning Marketplace based on IPTV,” 2008 Korean Society of Broadcast Engineers Winter Conference, pp.55-58, Nov. 2008. H. Y. Jeong, “The Web Service based Learner Tailoring Adaptive E-Learning System using Item Difficulty,” Journal of Korean Society for Internet Information, vol.10, no.3, pp.151-157, Jul. 2009. E. J. Kim, S.K. Lee and S. K. Kim, “Dynamic Adjustment Policy of degrees of difficulty for E-learning Databank Based Selection System,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 12, no.12, pp.2232-2238, Dec. 2008.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

장희숙

소속기관 부산시교육청

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 2 이용수 231

박유현

소속기관 동의대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 10% 공학 > 컴퓨터학

논문수 40 이용수 4,990

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-004-002243386

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (10)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)