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영어

As online education increases, various education-related applications are being launched. However, it is difficult to present various types of problems in the existing education-related applications, and it is provided based on problems that have been registered in advance. Therefore, when new educational materials are added, it is difficult to separately create and provide new problems based on the contents of the materials. To improve these limitations, this study proposes a method that can help personal learning by automatically creating various types of problems through analysis of the provided lecture materials. In other words, if lecture materials are given, the document area is seperated from the text area of the lecture materials, and various types of problems are generated and provided through the problem generation algorithm after extracting candidate objects necessary for problem generation through the BERT Korean named entity recognizer(NER). It also proposes ways to increase the effectiveness of education through the management of incorrect answer notes.

한국어

온라인 교육이 증가함에 따라 다양한 교육 관련 애플리케이션이 출시되고 있다. 하지만 기존의 교육 관련 애플리케이션은 다양한 유형 의 문제를 제시해주기에는 어려움이 있고, 사전에 등록되어 있는 문제 중심으로 제공되는 방식을 취하고 있다. 따라서 새로운 교육 자 료가 추가되는 경우 자료의 내용에 근간을 둔 새로운 문제를 별도로 생성하여 제공해 주어야 하는 어려움이 있다. 이와 같은 한계를 개 선하기 위하여, 본 연구에서는 강의자료가 제공되는 경우 제공된 자료에 대한 분석을 통해 다양한 유형의 문제를 자동으로 생성하여 개인 학습에 도움을 줄 수 있는 방안에 대하여 제안하고자 한다. 즉, 강의자료가 주어지는 경우 강의자료의 글자 영역에서 문서 영역을 분리하고 BERT 한국어 개체명 인식기를 통해 문제 생성에 필요한 후보개체 추출 후 문제 생성 알고리즘을 통해 다양한 유형의 문제를 생성하여 제공한다. 또한, 오답노트 관리를 통해 교육 효과를 높이는 방안도 제안한다.