LEARNER-CUSTOMIZED LEVEL IMPROVEMENT SYSTEM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE

The present invention relates to a learner-customized level improvement system based on artificial intelligence, which is provided to improve a study level of a learner, and is connected to a plurality of learner information devices through a network communication to provide test questions and study contents to the learner. The present system comprises: an interface unit providing test questions to the learners′ information devices, and receiving test response information from the learners with respect to the test questions; database storing big data including each learner′s basic information, test question information, test response information, and study contents; and an artificial intelligence engine unit analyzing the big data to provide a responsive question through the interface which is suited to the level of the learner. Here, the artificial intelligence engine unit analyzes the test questions by an item response theory (IRT) to re-adjust a question level value with respect to the test questions, and includes: a level calculation unit re-adjusting a learner level value based on the learner′s re-adjusted question level value of the test questions; and a responsive question selection unit selecting the responsive question by using an ontology model with the re-adjusted learner level value and the re-adjusted question level value. 본 발명은 학습자의 학습 수준을 향상시키기 위해서 복수의 학습자 정보기기와 네트워크 통신을 통해 접속되어 학습자에게 테스트 문항과 학습 콘텐츠를 제공하기 위한 인공지능 기반 학습자 맞춤형 수준 향상 시스템에 있어서, 상기 학습자 정보기기에 상기 테스트 문항을 제공하고, 상기 테스트 문항에 대한 학습자의 테스트 응답 정보를 수신하는 인터페이스부; 학습자 기본 정보, 상기 테스트 문항 정보, 상기 테스트 응답 정보, 학습 콘텐츠를 포함하는 빅데이터를 저장하는 데이터베이스, 및 상기 빅데이터를 분석하여 상기 학습자의 수준에 맞는 반응형 문항을 상기 인터페이스에 제공하는 인공지능 엔진부를 포함하고, 상기 인공지능 엔진부는 문항반응이론(IRT)에 의해 상기 테스트 문항을 분석하여 상기 테스트 문항에 대한 문항 레벨 값을 재조정하고, 재조정된 테스트 문항의 문항 레벨 값에 근거하여 상기 학습자의 학습자 레벨 값을 재조정하는 레벨 산정부와, 재조정된 학습자 레벨 값과 재조정된 문항 레벨 값을 가지고 온톨로지 모델을 이용하여 상기 반응형 문항을 선정하는 반응형 문항 선정부를 포함한다.