LMS 플랫폼 고도화(하이러닝·뉴쎔), 2022.07 ~ 2024.07 설계와 구현

EBS 문항과 자체 제작 문항을 같은 분류체계로 묶어 학년·단원별 문제집 출제 구조 구현

EBS에서 동기화한 문항 테이블은 그대로 두고 문제집 쪽 테이블을 따로 두어, 교사가 학년과 단원을 고르면 직접, 선택, 랜덤, AI 추천 방식으로 문제집을 만들 수 있게 함

  • 분류체계
  • 스키마 분리
  • 출제 유형
  • MyBatis

문제와 배경

  • 뉴쎔 LMS를 바탕으로 하이러닝을 구축하면서, 뉴쎔에 없던 콘텐츠 기능을 외부 AI 업체, EBS와 연계해 새로 만들어야 했습니다.
  • EBS 문항은 동기화로 계속 갱신됐고, 교사는 그 문항과 직접 만든 문항으로 학년과 단원에 맞는 문제집을 만들어야 했습니다.

결과

  • EBS 동기화 테이블과 문제집 테이블을 나눠, EBS 데이터를 다시 반영해도 교사가 만든 문제집과 문항의 연결이 유지되게 했습니다.
  • 직접, 선택, 랜덤, AI 추천, AI 출제를 하나의 등록 흐름에서 유형별로 처리했습니다.
  • 문제집이 누적 약 189만 건 사용돼 전체 콘텐츠 사용(클릭 이력 기준 약 219만 건)의 86%를 차지했습니다.
  • 새 영어 분류체계를 같은 구조에 반영했습니다.

설계와 구현

학년과 단원으로 문항을 찾는 분류체계

초등과 중등은 학년, 영역, 대분류, 중분류 순서이고 문항은 중분류에 연결되며, 고교는 과목, 대분류, 중분류, 소분류 순서이고 문항은 소분류에 연결되는 구조. 두 학년에 걸친 분류는 학년 그룹으로 함께 조회함
  • 교육과정마다 분류 단계가 다르고, 문항이 연결되는 단계도 초등과 중등은 중분류, 고교는 소분류로 다릅니다. 그래서 쿼리에서 교육과정에 따라 비교하는 컬럼을 바꿨습니다.
  • “중 1,2”처럼 두 학년에 걸친 분류가 빠지지 않게, 같은 학년 그룹의 학년 ID를 먼저 모아 함께 조회했습니다.
왼쪽은 중1, 수학, 대분류 수와 연산과 문자와 식, 중분류 정수와 유리수, 소인수분해, 일차방정식으로 내려가는 분류 트리. 오른쪽 분류 테이블은 행마다 학년, 영역, 대분류, 중분류 컬럼에 상위 단계를 펼쳐 저장해, 수와 연산 아래 단원을 대분류가 수와 연산인 세 행으로 한 번에 찾고 일차방정식 행은 빠짐. 실제 컬럼에는 이름 대신 상위 단계 ID를 저장
  • EBS 원본 분류는 그대로 두고, 하이러닝에서만 쓰는 교육과정과 분류체계를 담은 분류 테이블을 따로 두었습니다. 원본을 바꾸지 않고 하이러닝 전용 분류체계를 쓰기로 되어 있었기 때문입니다.
  • 분류 데이터는 행마다 상위 단계 ID를 컬럼에 펼쳐 둔 구조라, 상위 ID를 재귀로 따라가지 않고 조건 하나로 아래 단원을 찾습니다.

테이블 구성

EBS 동기화가 반영하는 문항, 문항-분류 연결, 분류 원본 테이블과, 하이러닝이 소유하는 문제집-문항 연결, 하이러닝용 분류, 문제집, 문제집-분류 연결, 학년 그룹 테이블의 주요 컬럼과 관계. 문제집-문항 연결은 문제집 번호, 문항 번호, 순서, 출제 단원, 학생을 저장함
  • 직접 만든 문항도 EBS와 같은 문항 테이블에 저장하고 출처 컬럼으로 구분해, 선택, 랜덤, AI 추천 출제가 같은 조회 쿼리를 씁니다. 자체 문항 번호는 EBS에서 오는 문항 번호와 형식을 맞추려고 DB 함수에서 만들었습니다.
  • 문제집 쪽 테이블은 EBS 동기화가 건드리지 않고, 동기화는 문항을 논리 삭제만 합니다. 그래서 EBS 데이터를 다시 반영해도 문제집과 문항의 연결이 끊기지 않습니다.
  • 문제집-분류 연결에는 만들 때의 개편안 번호를 함께 저장했습니다.
  • 문항 하나가 여러 단원에 연결될 수 있어서(문항-분류 연결은 다대다), 문제집-문항 연결에 “어느 단원으로 출제했는지”를 따로 저장했습니다. 문제집 화면은 이 값으로 단원 이름을 붙여, 교사가 고른 단원 그대로 보여 줍니다.
  • AI 출제는 학생마다 다른 문항을 받으므로, 문제집-문항 연결에 학생을 함께 저장했습니다.

출제 유형별 등록 흐름

모든 유형이 문제집과 문제집-분류 연결을 먼저 저장한 뒤, 직접 제작은 문항, 보기, 지문 테이블에 새 행을 쓰고, 선택, 랜덤, AI 추천, 서술형은 기존 문항 일부를 골라 중복을 빼고 연결해 모든 학생이 같은 문항을 받으며, AI 출제는 만들 때 문항 없이 배포하고 학생이 문항을 풀 때마다 AI가 고른 다음 문항을 학생별로 저장해 학생마다 다른 문항을 받는 흐름
  • 직접 제작만 문항 테이블에 새 문항을 쓰고, 나머지 유형은 기존 문항을 골라 문제집-문항 연결에만 저장합니다.
  • AI 출제는 문제집을 만들 때 문항을 저장하지 않고, 학생이 문항을 풀고 다음으로 넘어갈 때마다 외부 AI가 고른 다음 문항을 학생별로 저장합니다.
  • 출제 화면에는 단원마다 실제로 고를 수 있는 문항 수만 보여 줘, 빈 문제집이 만들어지거나 형성평가 문항이 일반 문제집에 섞이지 않게 했습니다.

AI 추천 문항을 출제 범위와 대조

외부 AI가 준 문항 ID 목록을 선택, 랜덤 출제와 같은 범위 대조 쿼리로 내부 문항과 대조해, 조건을 통과한 문항만 문제집-문항 연결에 저장하고 범위 밖 문항은 제외하는 흐름
  • 외부 AI가 준 문항 ID 목록에는 교사가 고른 범위 밖의 문항이 섞일 수 있었습니다. 예를 들어 중1 단원을 골랐는데 중2 문항이 오는 경우입니다.
  • 그래서 받은 문항 ID를 선택, 랜덤 출제와 같은 문항 조회 쿼리로 내부 문항 테이블과 대조했습니다. 교사가 고른 단원(고교는 소분류, 그 밖에는 중분류)과 난이도에 맞고, 사용 중이며, 형성평가 문항이 아닌 것만 남깁니다.
  • 조건 밖의 문항은 문제집에 저장하기 전에 목록에서 빠집니다.

같은 문항을 받은 학생의 문항이 저장되지 않던 문제

변경 전에는 문제집-문항 연결의 유니크 범위가 문제집과 문항이라 학생 A가 받은 문항 7을 학생 B도 받으면 충돌 처리가 학생 A의 행만 갱신하고 학생 B의 행은 저장되지 않아 응시 화면이 멈췄고, 변경 후에는 유니크 범위에 학생을 넣어 두 학생의 행이 각각 저장되는 모습
  • 시연 중 AI 출제 문제집에서 학생이 다음 문항으로 넘어갈 때 응시 화면이 멈추는 문제가 처음 발견됐습니다. 범위 대조를 거치는 AI 추천과 달리, AI 출제는 학생마다 문항을 따로 저장합니다.
  • AI 출제는 학생별로 문항을 저장하는데, 저장의 유니크 범위와 충돌 조건이 (문제집, 문항)이었고 충돌하면 기존 행을 갱신(DO UPDATE)했습니다. 외부 AI가 고른 문항이 다른 학생에게 이미 배정된 문항이면 앞 학생의 행만 갱신되고 뒤 학생의 행은 생기지 않아, 화면은 문항을 받지 못한 채 멈췄습니다.
  • 재현 경로를 찾아 유니크 범위와 충돌 조건에 학생 식별자를 넣었습니다(ON CONFLICT (문제집, 문항, 학생)). 수정 뒤 QA를 통과했고, 같은 증상은 다시 나타나지 않았습니다.

남은 한계와 해결 방향

  • EBS가 문항을 내리면 배포한 문제집에서도 그 문항이 빠지고, 문제집에 저장한 문항 수와 실제 문항 수가 달라질 수 있습니다.
다시 설계한다면, 문항이 논리 삭제되면 응시 기록을 확인해, 기록이 있으면 문제집 안에서 유지하고 새 출제에서 제외하며, 기록이 없으면 교사에게 알리고 같은 단원의 교체 문항을 제안하고, 두 경우 모두 문항 수를 다시 계산하는 흐름
  • 다시 설계한다면 응시 기록으로 나눠 처리하겠습니다. 응시 기록이 있는 문제집은 학생이 응시한 문항과 결과 화면이 서로 맞아야 하므로 문항을 유지하고, 응시 전 문제집만 교체를 제안합니다. 교체 문항은 문제집-문항 연결에 저장해 둔 출제 단원으로 찾습니다.

포트폴리오 목록으로