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			  인공지능 수학 선생님은?
			  
					
					
					



				
					
					
					
					
					
					
					
				
					진단 모의고사
- 학생 상태 파악을 위한
  공통 모의고사(30문항)
					
					
				
					결과 리포트
- 회차별/누적 진단 결과 생성
- 최종 결과 리포트 생성
					
					
				
					답안 제출
- PC WEB 입력
- MOBILE WEB 입력
				
					분석
- 진단 알고리즘(특허)를
바탕으로 취약 문제 진단
				
					개인 맞춤형 모의고사
- 개인 맞춤형 치료 모의고사
- 30문항 실전 형식
				
					개인별 치료 문제 선정
- 추출 알고리즘(특허)
- 30문항 실전 형식
				

			+ 기존 문제
						
						



+ 마타수학의 문제 정의 및 분류
							속성 요소(개념)의 합집합과 그 연관성으로 정의
							
							시스템의 유연성 확보 가능
						
							| 개념1 (방정식)  | 
									개념2 (수열)  | 
									개념3 (도형)  | 
								
+ 마타수학의 결과 분석 알고리즘
							-아래의 네 가지(Case A, B, C, D)경우에 대해
							전부 다른 가중치로 점수 누적하여 평가
							-문제 세트 및 누적 결과에 대해서도 동일한 방식으로 접근
						
| 맞음 (case A)  | 
										맞음 (case A)  | 
										맞음 (case A)  | 
									
								| 개념1 (방정식)  | 
										개념2 (수열)  | 
										개념3 (도형)  | 
									
| 틀림 (case C)  | 
										맞음 (case C)  | 
										맞음 (case C)  | 
									
								| 개념1 (방정식)  | 
										개념2 (수열)  | 
										개념3 (도형)  | 
									
| 틀림 (case D)  | 
										틀림 (case D)  | 
										틀림 (case D)  | 
									
								| 개념1 (방정식)  | 
										개념2 (수열)  | 
										개념3 (도형)  | 
									
+ 마타수학의 문제 정의 및 분류
						속성 요소(개념)의 합집합과 그 연관성으로 정의
						
						시스템의 유연성 확보 가능
					
						| 개념1 (방정식)  | 
								개념2 (수열)  | 
								개념3 (도형)  | 
							
+ 마타수학의 결과 분석 알고리즘
						-아래의 네 가지(Case A, B, C, D)경우에 대해
						전부 다른 가중치로 점수 누적하여 평가
						-문제 세트 및 누적 결과에 대해서도 
동일한 방식으로 접근
					
| 맞음 (case A)  | 
									맞음 (case A)  | 
									맞음 (case A)  | 
								
							| 개념1 (방정식)  | 
									개념2 (수열)  | 
									개념3 (도형)  | 
								
| 틀림 (case C)  | 
									맞음 (case C)  | 
									맞음 (case C)  | 
								
							| 개념1 (방정식)  | 
									개념2 (수열)  | 
									개념3 (도형)  | 
								
| 틀림 (case D)  | 
									틀림 (case D)  | 
									틀림 (case D)  | 
								
							| 개념1 (방정식)  | 
									개념2 (수열)  | 
									개념3 (도형)  | 
								
		+마타수학의 치료 대상 선정
						-한 문제로 평가하는 경우 진단의 정확성이 떨어질 수 있음
						-정확도를 높이기 위해 학생의 누적(문제 세트) 학습 결과를 바탕으로 치료 대상을 선정
					
						| 개념1 (함수 합성)  | 
									개념2 (도함수)  | 
								
							
						| 개념1 (함수 합성)  | 
									개념2 (도함수)  | 
									개념3 (도형)  | 
								
						
				
					개념1
+ 치료문제 구성
				
				
							개념1(약점 치료 목적의 쉬운 문제)

							
							| 개념1 (함수 합성)  | 
									개념2 (도함수)  | 
								

							| 개념1 (함수 합성)  | 
									개념2 (도함수)  | 
									개념3 (공간도형)  | 
								
(틀릴 가능성이 높다고 판단되는 새로운 문제)

+마타수학의 치료 대상 선정
						-한 문제로 평가하는 경우
 진단의 정확성이 떨어질 수 있음
						-정확도를 높이기 위해
 학생의 누적(문제 세트) 학습 결과를 바탕으로 
치료 대상을 선정
					
						| 개념1 (함수 합성)  | 
									개념2 (도함수)  | 
								
						| 개념1 (함수 합성)  | 
									개념2 (도함수)  | 
									개념3 (도형)  | 
								
						
						개념1
+ 치료문제 구성
							개념1(약점 치료 목적의 쉬운 문제)
							
							| 개념1 (함수 합성)  | 
									개념2 (도함수)  | 
								
							| 개념1 (함수 합성)  | 
									개념2 (도함수)  | 
									개념3 (공간도형)  | 
								
(틀릴 가능성이 높다고 판단되는 새로운 문제)

		

+ 예시
					
				
					▶ 방정식과 부등식 부등식에서 등호 들어가면 ②번
					▶ 여러가지 수열 (n-1)을 n으로 계산하면 ③번
					▶  지수 법칙
				②번 → 개념C426 → 방정식과 부등식 활용에 대한 (단일개념)치료문제 선정
					
					③번 → 개념C382 → 등비수열 일반항을 구하는 (단일개념)치료문제 선정
					
					| ①번 또는 ⑤번 → | 어떤 개념의 오류인지, 단순한 계산실수인지 판단할 수 없으므로, 동일개념문제 또는 복합개념문제를 치료문제로 선정 | 

					▶ 방정식과 부등식 부등식에서 등호 들어가면 ②번
					▶ 여러가지 수열 (n-1)을 n으로 계산하면 ③번
					▶ 지수 법칙
②번 → 개념C426 → 방정식과 부등식 활용에 대한 (단일개념)치료문제 선정
					
					③번 → 개념C382 → 등비수열 일반항을 구하는 (단일개념)치료문제 선정
					
					| ①번 또는 ⑤번 → | 어떤 개념의 오류인지, 단순한 계산실수인지 판단할 수 없으므로, 동일개념문제 또는 복합개념문제를 치료문제로 선정 | 

+ 예시
					
				
						▶ 방정식과 부등식 부등식에서 등호 들어가면 ②번
						▶ 여러가지 수열 (n-1)을 n으로 계산하면 ③번
						▶ 지수 법칙
②번 → 개념C426 → 방정식과 부등식 활용에 대한 (단일개념)치료문제 선정
						
						③번 → 개념C382 → 등비수열 일반항을 구하는 (단일개념)치료문제 선정
						
						| ①번 또는 ⑤번 → | 어떤 개념의 오류인지, 단순한 계산실수인지 판단할 수 없으므로, 동일개념문제 또는 복합개념문제를 치료문제로 선정 | 
