웹 기반의 원격 교육에서 평가를 위해 출제되는 문제들은 주로 고정 출제나 무작위 출제 방식 또는 난이도에 따른 자동 출제 방식을 이용하고 있다. 이중에서 난이도에 따른 자동 출제 방식은 학습자들의 평가 결과에 따른 난이도 재조정으로 문제 은행의 문제들에 대한 객관성을 유지하는 것이 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는 난이도에 따른 자동 출제 방식에서 문제은행의 난이도를 재조정함에 있어서 학습자들의 평가 결과와 학습자득의 학습 능력을 함께 고려한 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시판다 제시된 알고리즘을 구축된 웹기반 학습 시스템에서 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과 보다 효율적으로 문제 난이도를 관리할 수 있음을 확인한 수 있었다.
Most questions made for remote examinations on web-based education system use methods of making questions using fixed questions or randomly using item pools or automatically using degree of difficulty. Particularly, automatically selection methods using degree of difficulty is the kernel of a question that objectivity of examination questions by degree of difficulty adjustment based result of examination. This paper is use automatically selection methods for examination on web-based education system. Therefore we present new algorithms of mediateness degree of difficulty as regards education ability of students for adjust the degree of difficulty. We identified this algorithms is more effective as compared with previously algorithms on web-based education system
