KR102216876B1 - Method and apparatus for providing artificial intelligence education service for improving brain development effect and learning effect based on brain tendency of user - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 두뇌 발달 효과와 학습 효과를 높이기 위한 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법은, 사용자에게 학습 정보를 제공하되 상기 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 측정하여 상기 사용자의 두뇌 성향을 판단 하는 단계, 상기 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 하여 미리 연계된 데이터베이스에서 추출된 추가 학습 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계 및 상기 추가 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 측정하여 이를 기반으로 상기 사용자의 두뇌 성향을 업데이트 하는 단계를 포함할 수 있다.The present invention relates to a method and apparatus for providing an artificial intelligence education service for enhancing a brain development effect and a learning effect based on a user's brain propensity. According to an embodiment of the present invention, a method of providing an artificial intelligence education service based on a user's brain tendency is to provide learning information to a user, but measure the user's learning result and learning pattern according to the learning information performance. Determining the brain orientation of the user, providing the user with additional learning information extracted from a database linked in advance based on the brain orientation of the user, and the learning result and learning pattern of the user according to the execution of the additional learning information It may include the step of updating the brain tendency of the user based on the measurement.

Description

사용자의 두뇌 성향을 기반으로 두뇌 발달 효과와 학습 효과를 높이기 위한 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법 및 이를 위한 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING ARTIFICIAL INTELLIGENCE EDUCATION SERVICE FOR IMPROVING BRAIN DEVELOPMENT EFFECT AND LEARNING EFFECT BASED ON BRAIN TENDENCY OF USER}METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING ARTIFICIAL INTELLIGENCE EDUCATION SERVICE FOR IMPROVING BRAIN DEVELOPMENT EFFECT AND LEARNING EFFECT BASED ON BRAIN TENDENCY OF USER}

본 발명은 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 두뇌 발달 효과와 학습 효과를 높이기 위한 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 하여 추출된 학습 정보를 사용자에게 제공하되, 상기 학습 정보 수행에 따른 학습 결과 및 학습 패턴을 토대로 상기 사용자의 두뇌 성향을 업데이트 하고, 상기 업데이트 된 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 추가 학습 정보를 제공함으로써 두뇌 발달을 위한 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for providing an artificial intelligence education service for enhancing brain development effect and learning effect based on the user's brain propensity, and more specifically, to a learning extracted based on the user's brain propensity Provides information to the user, but updates the user's brain propensity based on the learning result and learning pattern according to the learning information performance, and provides additional learning information based on the updated brain propensity for brain development It relates to a method for providing an intelligent education service and an apparatus therefor.

과거에는 공교육 또는 사교육을 포함한 교육 서비스가 오프라인 상에서 다양한 학습 방법을 통해 제공되어져 왔으나, 최근에는 네트워크 통신 기술의 발전에 따라 온라인을 통한 교육 서비스가 제공되기 시작하였고, 근래에 이르러서는 흔히 동영상 강의 또는 인터넷 강의라고 불리는 온라인 교육을 통해 학습자들에게 교육 서비스가 제공되고 있는 실정이다.In the past, educational services including public or private education have been provided offline through various learning methods, but in recent years, with the development of network communication technology, online education services have begun to be provided. Education services are being provided to learners through online education called lectures.

다만, 위와 같은 동영상 강의 또는 인터넷 강의는 교육을 위한 콘텐츠가 한번 생성이 되고 나면, 다수의 사용자에게 반복적으로 제공될 수 있다는 점에서 공급자 측면에서는 큰 장점이 있으나, 교육 서비스를 제공받는 수요자 즉, 학습자 측면에서는 아래와 같은 단점이 존재한다.However, the above video lecture or Internet lecture has a great advantage in that it can be repeatedly provided to a large number of users once content for education is created, but it is a consumer who receives education services, i.e. learners. On the side, the following disadvantages exist.

구체적으로, 동영상 강의 또는 인터넷 강의는 오프라인에서 쌍방향으로 이루어지는 현장 강의(이하, 현강) 및 개인지도와는 달리 단일적 또는 일률적으로 이루어지는 단방향(One-Way) 방식이기 때문에, 학습 시 자극 받는 두뇌의 영역이 TV를 시청할 때와 비슷하며 특히, 좌뇌 위주의 자극만이 이루어지게 된다. Specifically, video lectures or Internet lectures are a one-way method that is conducted singly or uniformly, unlike on-site lectures (hereinafter referred to as current lectures) and tutoring that are conducted offline in two directions. It is similar to watching this TV, and in particular, only the stimulation of the left brain is performed.

그에 따라, 동영상 강의 또는 인터넷 강의로 핵심 개념을 이해하거나 하나의 문제를 해결하기 위해서는, 좌뇌와 우뇌의 자극이 고루 이루어지는 현강 또는 개인지도와 비교할 때 상대적으로 많은 시간이 필요하게 되며, 나아가 학습자의 학습 의지가 높지 않을 경우에는 그 효율과 효과 또한 매우 떨어진다는 단점이 있을 수 있다.Accordingly, in order to understand key concepts or to solve a problem through video lectures or Internet lectures, it takes a relatively large amount of time compared to a string lecture or tutoring where stimulation of the left and right brains is evenly performed, and furthermore, learners learn. If the will is not high, there may be a disadvantage that the efficiency and effectiveness are also very poor.

이와 같은 문제점을 해결하기 위해 동영상 강의 또는 인터넷 강의도 점진적으로 개선이 이루어지긴 하였고, 특히 동영상을 문제 단위로 구분시켜 문제 별로 동영상을 링크시키는 방식, 학습자의 인터렉션이 가능한 소프트웨어를 가미한 방식이 등장하였으나, 여전히 현강 및 개인 지도와의 차이는 극복될 수는 없다는 한계가 존재하고 있다.In order to solve this problem, video lectures or Internet lectures were also gradually improved. In particular, a method of dividing the video into problem units and linking the video by problem, and adding software that allows learners to interact, appeared. Still, there is a limit that the difference between the current lecture and tutoring cannot be overcome.

따라서, 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 교육 서비스 제공 방법이 요구되고 있는 실정이다.Therefore, there is a demand for a method of providing an education service to solve the above problems.

한국등록특허공보 제10-1880563호 (공개일: 2018년01월12일)Korean Registered Patent Publication No. 10-1880563 (Publication date: January 12, 2018)

본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법은 전술한 문제점을 해결하기 위해 고안된 발명으로서, 수준 높은 현강 및 개인지도의 방식과 최대한 유사하되, 두뇌의 성향을 고려하고 발달시킬 수 있는 인공지능 교육 서비스를 제공하는데 그 목적이 있다.The method of providing an artificial intelligence education service based on the user's brain propensity according to an embodiment of the present invention is an invention designed to solve the above-described problem, and is as similar as possible to the method of high level string lecture and tutoring. Its purpose is to provide artificial intelligence education services that can consider and develop tendencies.

또한, 본 발명은 좌뇌와 우뇌 및 전두엽을 골고루 활용할 수 있는 다양한 학습 모드를 포함하되, 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보를 포함하는 학습 정보를 순차적으로 제공하여 단계적인 학습이 이루어질 수 있는 인공지능 교육 서비스를 제공하는데 그 목적이 있다.In addition, the present invention includes a variety of learning modes that can evenly utilize the left brain, right brain, and frontal lobe, by sequentially providing learning information including concept description information, basic problem information, deep problem information, hint information or commentary information. Its purpose is to provide artificial intelligence education services that can be learned.

또한, 본 발명은 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 바탕으로 사용자에게 최적화 된 학습 정보를 계속적으로 제공 하는 인공지능 교육 서비스를 제공하는데 그 목적이 있다.In addition, an object of the present invention is to provide an artificial intelligence education service that continuously provides optimized learning information to a user based on a user's learning result and learning pattern according to learning information performance.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 상기 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems to be achieved in the present invention are not limited to the above technical problems, and other technical problems that are not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs from the following description.

본 발명의 일실시예인 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법은, 사용자에게 학습 정보를 제공하되 상기 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 측정하여 이를 기반으로 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율, 전두엽 활성화율을 포함하는 상기 사용자의 두뇌 성향을 판단하는 단계, 상기 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 하여 미리 연계된 데이터베이스에서 추출된 추가 학습 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계 및 상기 추가 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 측정하여 이를 기반으로 상기 사용자의 두뇌 성향을 업데이트 하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.In an embodiment of the present invention, a method of providing an artificial intelligence education service based on a user's brain tendency is to provide learning information to the user, but measure the user's learning result and learning pattern according to the learning information, and Determining the brain propensity of the user, including an activation rate, a right brain activation rate, and a frontal lobe activation rate, providing the user with additional learning information extracted from a database previously linked based on the brain propensity of the user, and It may include the step of measuring the user's learning result and learning pattern according to the execution of the additional learning information, and updating the user's brain propensity based thereon.

본 발명의 일실시예에 있어서,상기 업데이트 된 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 추가 학습 정보를 추출하여 상기 사용자에게 제공하되, 상기 추가 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 측정하여 상기 사용자의 두뇌 성향을 업데이트 하는 것을 반복적으로 수행할 수 있다.In one embodiment of the present invention, additional learning information is extracted and provided to the user based on the updated brain propensity of the user, but by measuring the user's learning result and learning pattern according to the execution of the additional learning information, the user Updating your brain tendencies can be done repeatedly.

본 발명의 일실시예인 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법은, 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율, 전두엽 활성화율을 포함하는 사용자의 두뇌 성향을 판단하는 단계, 상기 판단된 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 하여 학습 정보를 미리 연계된 데이터베이스(Database)에서 추출하는 단계, 상기 추출된 학습 정보를 상기 사용자에게 제공하되 상기 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 측정하여 상기 판단된 사용자의 두뇌 성향을 업데이트 하는 단계 및 상기 업데이트 된 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 하여 상기 데이터베이스에서 추출된 추가 학습 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a method of providing an artificial intelligence education service based on a user's brain propensity includes determining a user's brain propensity including a left brain activation rate, a right brain activation rate, and a frontal lobe activation rate, the determined user Extracting learning information from a pre-linked database based on brain propensity of, and providing the extracted learning information to the user, but measuring the learning result and learning pattern of the user according to the learning information It may include updating the determined brain propensity of the user and providing additional learning information extracted from the database based on the updated brain propensity of the user to the user.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 사용자의 두뇌 성향 판단은, 지능지수(IQ) 진단 방법을 통해 상기 사용자의 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율 또는 전두엽 활성화율을 0~100%를 단위로 하여 미리 정해진 주기에 따라 측정하는 것일 수 있다.In one embodiment of the present invention, the determination of the user's brain propensity is performed in advance by setting the left brain activation rate, the right brain activation rate, or the frontal lobe activation rate of the user through an intelligence index (IQ) diagnosis method in units of 0 to 100%. It may be measured according to a predetermined period.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 판단된 사용자의 두뇌 성향은, 상기 측정된 사용자의 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율 또는 전두엽 활성화율에 따라 좌뇌형 또는 우뇌형으로 구분되는 것일 수 있다.In an embodiment of the present invention, the determined brain propensity of the user may be classified into a left brain type or a right brain type according to the measured user's left brain activation rate, right brain activation rate, or frontal lobe activation rate.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 학습 정보는 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하되, 상기 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보 각각은, 단계적 학습(Step by Step)이 가능하도록 순서에 따라 상기 사용자에게 순차적으로 제공되는 것일 수 있다.In one embodiment of the present invention, the learning information includes at least one or more of concept description information, basic problem information, deep problem information, hint information, or explanation information, wherein the concept description information, basic problem information, and deep problem information Each of the hint information or the commentary information may be sequentially provided to the user in order to enable step by step.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 힌트 정보 또는 상기 해설 정보는, 밸런스 강화 모드, 학습 효율 강화 모드 또는 복합 모드를 포함하는 학습 모드 중 선택된 적어도 하나 이상의 모드에 따라 상기 사용자에게 제공되는 것일 수 있다.In an embodiment of the present invention, the hint information or the commentary information may be provided to the user according to at least one mode selected from among a learning mode including a balance enhancement mode, a learning efficiency enhancement mode, or a complex mode. .

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 밸런스 강화모드는, 상기 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형인 경우, 우뇌형 힌트 정보 또는 우뇌형 해설 정보가 제공되고, 상기 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형인 경우, 좌뇌형 힌트 정보 또는 좌뇌형 해설 정보가 상기 사용자에게 제공되는 것일 수 있다.In one embodiment of the present invention, in the balance enhancement mode, when the user's brain propensity is left-brain type, right-brain type hint information or right-brain type commentary information is provided, and when the user's brain propensity is right-brain type, left-brain type Hint information or left brain type commentary information may be provided to the user.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 학습 효율 강화 모드는, 상기 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형인 경우, 좌뇌형 힌트 정보 또는 좌뇌형 해설 정보가 제공되고, 상기 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형인 경우, 우뇌형 힌트 정보 또는 우뇌형 해설 정보가 상기 사용자에게 제공되는 것일 수 있다.In one embodiment of the present invention, in the learning efficiency enhancement mode, when the user's brain propensity is a left-brain type, left-brain type hint information or left-brain type commentary information is provided, and when the user's brain propensity is a right-brain type, the right brain Type hint information or right-brain type commentary information may be provided to the user.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 복합 모드는, 좌뇌형 힌트 정보, 좌뇌형 해설 정보, 우뇌형 힌트 정보 또는 우뇌형 해설 정보가 교차되며 상기 사용자에게 제공되는 것일 수 있다.In one embodiment of the present invention, the composite mode may be provided to the user by intersecting left brain type hint information, left brain type commentary information, right brain type hint information or right brain type commentary information.

본 발명의 일실시예에 있어서, 상기 좌뇌형 힌트 정보 또는 상기 좌뇌형 해설 정보는, 수식을 포함하여 이루어져 있는 것이고, 상기 우뇌형 힌트 정보 또는 상기 우뇌형 해설 정보는, 도형 또는 이미지를 포함하여 이루어져 있는 것일 수 있다.In one embodiment of the present invention, the left brain type hint information or the left brain type commentary information includes an equation, and the right brain type hint information or the right brain type commentary information includes a figure or an image. There may be.

본 발명의 일실시예에 따른, 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 인공지능 교육 서비스를 제공하는 장치는, 상기 사용자의 단말과 데이터를 송수신하는 송수신부 및 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율, 전두엽 활성화율을 포함하는 사용자의 두뇌 성향을 판단하고, 상기 판단된 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 하여 학습 정보를 미리 연계된 데이터베이스에서 추출하며, 상기 추출된 학습 정보를 상기 사용자 단말로 제공하되 상기 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 측정하여 상기 판단된 사용자의 두뇌 성향을 업데이트 하되, 상기 업데이트 된 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 하여 상기 데이터베이스에서 추출된 추가 학습 정보를 상기 사용자 단말로 제공하도록 제어하는 제어부를 포함하여 이루어질 수 있다.According to an embodiment of the present invention, an apparatus for providing an artificial intelligence education service based on a user's brain propensity includes a transmission/reception unit for transmitting and receiving data to and from the user's terminal, and a left brain activation rate, a right brain activation rate, and a frontal lobe activation rate. It determines the brain propensity of the user to include, extracts learning information from a pre-linked database based on the determined brain propensity of the user, and provides the extracted learning information to the user terminal. A control unit that measures the user's learning result and learning pattern to update the determined brain propensity of the user, but controls to provide additional learning information extracted from the database to the user terminal based on the updated brain propensity of the user It can be made including.

본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법에 따르면, 수준 높은 현강 및 개인지도의 방식과 최대한 유사하되, 두뇌의 성향을 고려하고 발달시킬 수 있는 인공지능 교육 서비스가 제공될 수 있는 효과가 있다.According to a method of providing an artificial intelligence education service based on a user's brain propensity according to an embodiment of the present invention, the artificial intelligence education service is as similar as possible to the method of high-level string lecture and personal instruction, but the artificial intelligence that can consider and develop the propensity of the brain There is an effect that intelligent education services can be provided.

또한, 본 발명에 따르면, 좌뇌와 우뇌 및 전두엽을 골고루 활용할 수 있는 다양한 학습 모드를 포함하되, 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보를 포함하는 학습 정보를 순차적으로 제공하여 단계적인 학습이 이루어질 수 있는 인공지능 교육 서비스가 제공될 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, it includes various learning modes that can evenly utilize the left brain, right brain, and frontal lobe, but sequentially provides learning information including concept description information, basic problem information, deep problem information, hint information or commentary information. Thus, there is an effect that an artificial intelligence education service capable of performing step-by-step learning can be provided.

또한, 본 발명에 따르면, 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 바탕으로 사용자에게 최적화 된 학습 정보를 계속적으로 제공 하는 인공지능 교육 서비스가 제공될 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, there is an effect that an artificial intelligence education service that continuously provides optimized learning information to the user based on the user's learning result and learning pattern according to the learning information performance can be provided.

또한, 본 발명에 따르면, 동영상 강의 또는 인터넷 강의의 부작용을 최대한 줄이고 학습 효과를 극대화 할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, there is an effect of maximizing the learning effect by reducing the side effects of a video lecture or an Internet lecture as much as possible.

본 발명에서 제공될 수 있는 효과는 상술한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects that can be provided in the present invention are not limited to the above-described effects, and other effects that are not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description.

도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 유무선 통신 환경의 모습을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명이 적용될 수 있는 사용자 단말의 일부 구성 요소를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 두뇌 성향을 기반으로 하는 인공지능 교육 서비스 제공 방법의 동작 단계를 도시한 순서도이다.
1 is a diagram showing a state of a wired/wireless communication environment to which the present invention can be applied.
2 is a block diagram showing some components of a user terminal to which the present invention can be applied.
3 is a flow chart showing the operation steps of a method for providing an artificial intelligence education service based on brain propensity according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The detailed description to be disclosed hereinafter together with the accompanying drawings is intended to describe exemplary embodiments of the present invention, and is not intended to represent the only embodiments in which the present invention may be practiced.

단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전히 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.These embodiments are provided only to make the posting of the present invention complete, and to fully inform the scope of the invention to those skilled in the art to which the present invention pertains, and the present invention will be defined by the scope of the claims. Only.

몇몇의 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다. 또한, 본 명세서 전체에서 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용하여 설명한다.In some cases, in order to avoid obscuring the concept of the present invention, well-known structures and devices may be omitted or illustrated in a block diagram form centering on core functions of each structure and device. In addition, the same components will be described with the same reference numerals throughout the present specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is referred to as "comprising or including" a certain element, it means that other elements may be further included rather than excluding other elements unless specifically stated to the contrary. do.

또한, 명세서에 기재된 "…부" 의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 나아가, "일(a 또는 an)", "하나(one)", 및 유사 관련어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.In addition, the term "... unit" described in the specification means a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software. Furthermore, "a or an", "one", and similar related terms are both singular and plural in the context describing the present invention, unless otherwise indicated herein or clearly contradicted by the context. It can be used as a meaning including.

아울러, 본 발명의 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.In addition, specific terms used in the embodiments of the present invention are provided to aid in understanding of the present invention, and unless otherwise defined, all terms used herein including technical or scientific terms are It has the same meaning as commonly understood by those of ordinary skill in the art to which it belongs. The use of these specific terms may be changed in other forms without departing from the technical spirit of the present invention.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The detailed description to be disclosed hereinafter together with the accompanying drawings is intended to describe exemplary embodiments of the present invention, and is not intended to represent the only embodiments in which the present invention may be practiced.

도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 유무선 통신 네트워크 환경을 예시하는 도면이다.1 is a diagram illustrating a wired/wireless communication network environment to which the present invention can be applied.

도 1을 참고하면, 본 발명이 적용될 수 있는 유무선 통신 네트워크 환경은, 사용자 단말(100), 서버(200) 및 네트워크(300)로 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1, a wired/wireless communication network environment to which the present invention can be applied may include a user terminal 100, a server 200, and a network 300.

다만, 이하에서 언급되는 유무선 통신 네트워크 환경은 도 1에 도시된 구성 요소들 중 적어도 하나를 포함하나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 도 1에는 각각 하나의 사용자 단말, 서버 및 네트워크만이 도시되어 있으나, 이와 달리 본 발명이 적용될 수 있는 유무선 통신 네트워크 환경에서는 하나 이상의 사용자 단말, 하나 이상의 서버(예를 들어, 관리 서버, 중개 서버 또는 클라이언트 서버) 및 하나 이상의 네트워크가 존재할 수 있으며, 각각의 사용자 단말 및 서버 간은 서로 다른 네트워크를 통하여 연결될 수 있다. However, the wired/wireless communication network environment mentioned below includes at least one of the components shown in FIG. 1, but is not limited thereto, and only one user terminal, server, and network are shown in FIG. Unlike this, in a wired/wireless communication network environment to which the present invention can be applied, one or more user terminals, one or more servers (eg, a management server, an intermediary server, or a client server), and one or more networks may exist, and each user terminal and Servers can be connected through different networks.

본 발명에서, 상기 사용자 단말(100)은 상기 서버(200)를 포함하는 다른 장치들과 통신 신호를 송수신할 수 있는 장치를 의미하는 개념으로 해석될 수 있다.In the present invention, the user terminal 100 may be interpreted as a concept meaning a device capable of transmitting and receiving communication signals with other devices including the server 200.

이 때, 상기 사용자 단말(100)에는 미리 하나 이상의 어플리케이션 (Application)이 설치되어 있을 수 있으며, 특히 본 발명의 일실시예인 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 두뇌 발달을 위한 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법과 관련된 API(Application Program Interface) 또는 임베디드 소프트웨어(Embedded Software)를 포함하는 어플리케이션이 설치되어 있을 수 있다.In this case, one or more applications may be installed in the user terminal 100 in advance, and in particular, a method of providing an artificial intelligence education service for brain development based on a user's brain tendency, which is an embodiment of the present invention. An application including an API (Application Program Interface) or embedded software related to the application may be installed.

즉, 이하에서 설명되는 인공지능 교육 서비스 제공 방법은, 상기 사용자 단말(100)에 미리 설치된 API 또는 임베디드 소프트웨어를 포함하는 어플리케이션을 통해 이루어질 수 있으나, 이에 제한되지는 않으며 웹사이트(WEBSITE)를 통해 이루어질 수도 있다.That is, the method of providing an artificial intelligence education service described below may be performed through an application including an API or embedded software previously installed in the user terminal 100, but is not limited thereto and may be performed through a website (WEBSITE). May be.

한편, 상기 사용자 단말(100)은 자체적으로 상기 서버(200)로 데이터 또는 신호를 전송하거나 수신할 수 있으며, 혹은 상기 하나 이상의 어플리케이션을 통해 상기 서버(200)로 데이터 또는 신호를 전송하거나 수신할 수 있다.Meanwhile, the user terminal 100 may transmit or receive data or signals to the server 200 by itself, or may transmit or receive data or signals to the server 200 through the one or more applications. have.

이 때, 상기 전송되거나 수신된 데이터 또는 신호는 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 두뇌 발달을 위한 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법의 실행과 관련된 것일 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.In this case, the transmitted or received data or signal may be related to execution of a method of providing an artificial intelligence education service for brain development based on a user's brain propensity according to an embodiment of the present invention, but is not limited thereto. Does not.

상기 사용자 단말(100)의 일례로는, 단말 장치, 터미널(Terminal), MS(Mobile Station), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), AMS(Advanced Mobile Station), WT(Wireless terminal), MTC(Machine-Type Communication) 장치, M2M(Machine-to-Machine) 장치, D2D 장치(Device-to-Device) 장치를 포함할 수 있다.Examples of the user terminal 100 include a terminal device, a terminal, a mobile station (MS), a mobile subscriber station (MSS), a subscriber station (SS), an advanced mobile station (AMS), and a wireless terminal (WT). , MTC (Machine-Type Communication) device, M2M (Machine-to-Machine) device, may include a D2D device (Device-to-Device) device.

물론, 어디까지나 이는 예시에 불과할 뿐이며, 본 발명에서의 사용자 단말은 상술한 예시들 이외에도 현재 개발되어 상용화되었거나 또는 향후 개발될 데이터 또는 신호 전송이 가능한 모든 장치를 포함하는 개념으로 해석되어야 한다.Of course, this is only an example, and the user terminal in the present invention should be interpreted as a concept including all devices capable of transmitting data or signals that are currently developed and commercialized, or to be developed in the future, in addition to the above-described examples.

다시 도 1을 참고하면, 서버(200)는 유무선 통신 네트워크 환경을 통해 적어도 하나 이상의 다른 장치와 데이터 송수신이 가능한 객체를 의미하며, 본 발명에서 상기 서버(200)는 추가적으로 중개 서버 및/또는 클라이언트 서버를 더 포함할 수 있다.Referring back to FIG. 1, the server 200 refers to an object capable of transmitting and receiving data with at least one or more other devices through a wired/wireless communication network environment. In the present invention, the server 200 is an additional intermediate server and/or a client server. It may further include.

또한, 상기 서버(200)의 일예로 클라우드(Cloud) 서버, IMS(IP Multimedia Subsystem) 서버, 텔레포니 어플리케이션(Telephony Application) 서버, IM(Instant Messaging) 서버, MGCF(Media Gateway Control Function) 서버, MSG(Messaging Gateway) 서버, CSCF(Call Session Control Function) 서버를 포함 할 수 있으며, 상기 서버(200)는 PC(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 태블릿PC(Tablet Personal Computer) 등 데이터를 송수신할 수 있는 객체를 지칭하는 장치로 구현될 수도 있다.In addition, as an example of the server 200, a cloud server, an IP multimedia subsystem (IMS) server, a telephony application server, an instant messaging (IM) server, a media gateway control function (MGCF) server, and an MSG ( Messaging Gateway) server, CSCF (Call Session Control Function) server may be included, the server 200 is a PC (Personal Computer), a notebook computer, a tablet PC (Tablet Personal Computer) objects that can transmit and receive data. It may be implemented as a device that refers to.

한편, 네트워크(300)는 상기 사용자 단말(100) 및 상기 서버(200) 간의 텍스트(Text), 디지털 이미지, 디지털 영상, 디지털 음성 정보 등 다양한 종류의 데이터를 송수신하기 위한 데이터 통신망을 의미하며, 그 종류에는 특별히 제한되지 않는다.Meanwhile, the network 300 refers to a data communication network for transmitting and receiving various types of data such as text, digital image, digital image, digital audio information, etc. between the user terminal 100 and the server 200. The kind is not particularly limited.

예를 들어, 인터넷 프로토콜(IP)을 통하여 대용량 데이터의 송수신 서비스를 제공하는 아이피(IP: Internet Protocol)망 또는 서로 다른 IP 망을 통합한 올 아이피(All IP) 망 일 수 있다.For example, it may be an Internet Protocol (IP) network that provides a service for transmitting and receiving large amounts of data through Internet Protocol (IP) or an All IP network integrating different IP networks.

또한, 상기 네트워크(300)는 유선망, Wibro(Wireless Broadband)망, WCDMA를 포함하는 이동통신망, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)망 및 LTE(Long Term Evolution) 망을 포함하는 이동통신망, LTE advanced(LTE-A)를 포함하는 이동 통신망, 5G(5Generation) 이동 통신망, 위성 통신망 및 와이파이(Wi-Fi)망 중 하나이거나 또는 이들 중 적어도 하나 이상을 결합하여 이루어질 수 있다.In addition, the network 300 includes a wired network, a wireless broadband (Wibro) network, a mobile communication network including WCDMA, a high speed downlink packet access (HSDPA) network, and a mobile communication network including a long term evolution (LTE) network, LTE advanced It may be formed by one of a mobile communication network including LTE-A), a 5G (5Generation) mobile communication network, a satellite communication network, and a Wi-Fi network, or by combining at least one or more of them.

도 2는 본 발명이 적용될 수 있는 사용자 단말의 블록 구성도(Block Diagram)이다.2 is a block diagram of a user terminal to which the present invention can be applied.

사용자 단말(100)은 무선 통신부(110), A/V(Audio/Video) 입력부(120), 사용자 입력부(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(160), 인터페이스부(170), 제어부(180) 및 전원 공급부(190) 등을 포함할 수 있다.The user terminal 100 includes a wireless communication unit 110, an audio/video (A/V) input unit 120, a user input unit 130, a sensing unit 140, an output unit 150, a memory 160, and an interface unit. 170, a control unit 180, and a power supply unit 190 may be included.

다만, 도 2에 도시된 구성요소들이 사용자 단말(100)을 이루는 필수적인 것들은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 사용자 단말(100)이 구현될 수도 있다.However, since the components shown in FIG. 2 are not essential components of the user terminal 100, the user terminal 100 may have more components or fewer components.

이하, 상기 사용자 단말(100)의 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.Hereinafter, the components of the user terminal 100 will be sequentially described.

무선 통신부(110)는 사용자 단말(100)과 무선 통신 시스템 사이 또는 사용자 단말(100)과 사용자 단말(100)이 위치한 네트워크 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신부(110)는 수신 모듈(111), 이동통신 모듈(112), 무선 인터넷 모듈(113), 근거리 통신 모듈(114) 및 위치 정보 모듈(115) 등을 포함할 수 있다.The wireless communication unit 110 may include one or more modules that enable wireless communication between the user terminal 100 and a wireless communication system or between the user terminal 100 and a network in which the user terminal 100 is located. For example, the wireless communication unit 110 may include a receiving module 111, a mobile communication module 112, a wireless Internet module 113, a short-range communication module 114, a location information module 115, and the like.

수신 모듈(111)은 채널을 통하여 외부의 서버(200)로부터 신호 및/또는 관련된 정보를 수신할 수 있다.The receiving module 111 may receive a signal and/or related information from an external server 200 through a channel.

이동통신 모듈(112)은, GSM(Gobal System for Mobile communications),CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband CDMA)(이에 한정되지 않음)와 같은 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 상기 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.The mobile communication module 112 includes at least one of a base station, an external terminal, and a server on a mobile communication network such as GSM (Gobal System for Mobile Communications), CDMA (Code Division Multiple Access), and WCDMA (Wideband CDMA) (not limited thereto). It transmits and receives radio signals with Hana. The wireless signal may include a voice call signal, a video call signal, or various types of data according to transmission/reception of text/multimedia messages.

무선 인터넷 모듈(113)은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 디스플레이 디바이스(100)에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 기술로는WLAN(Wireless LAN)(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), GSM, CDMA, WCDMA, LTE(Long Term Evolution)(이에 한정되지 않음) 등이 이용될 수 있다.The wireless Internet module 113 refers to a module for wireless Internet access, and may be built-in or external to the display device 100. Wireless Internet technologies include WLAN (Wireless LAN) (Wi-Fi), Wibro (Wireless broadband), Wimax (World Interoperability for Microwave Access), HSDPA (High Speed Downlink Packet Access), GSM, CDMA, WCDMA, LTE (Long Term). Evolution) (but not limited to), and the like may be used.

Wibro, HSDPA, GSM, CDMA, WCDMA, LTE 등에 의한 무선인터넷 접속은 이동통신망을 통해 이루어진다는 관점에서 본다면, 상기 이동통신망을 통해 무선인터넷 접속을 수행하는 상기 무선 인터넷 모듈(113)은 상기 이동통신 모듈(112)의 일종으로 이해될 수도 있다.From the point of view that wireless Internet access through Wibro, HSDPA, GSM, CDMA, WCDMA, LTE, etc. is made through a mobile communication network, the wireless Internet module 113 performing wireless Internet access through the mobile communication network is the mobile communication module. It may be understood as a kind of (112).

근거리 통신 모듈(114)은 근거리 통신을 위한 모듈을 말한다. 근거리 통신(short range communication) 기술로 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(UltraWideband), ZigBee 등이 이용될 수 있다.The short-range communication module 114 refers to a module for short-range communication. As short range communication technology, Bluetooth, Radio Frequency Identification (RFID), infrared data association (IrDA), UltraWideband (UWB), ZigBee, and the like may be used.

위치정보 모듈(115)은 사용자 단말(100)의 위치를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Position System) 모듈이 있다. 본 발명에서 상기 위치정보 모듈(115)은 상기 사용자 단말(100)의 위치 정보를 획득하여 상기 서버(200)로 전송할 수 있다.The location information module 115 is a module for acquiring the location of the user terminal 100, and a representative example thereof is a GPS (Global Position System) module. In the present invention, the location information module 115 may acquire location information of the user terminal 100 and transmit it to the server 200.

A/V(Audio/Video) 입력부(120)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 학습자가 인터렉션을 하기 위한 입력을 수행할 때 사용할 수 있으며, 이에는 카메라(121)와 마이크(122) 등이 포함될 수 있다.The A/V (Audio/Video) input unit 120 is for inputting an audio signal or a video signal, and can be used when a learner performs an input for interaction, including a camera 121 and a microphone 122 May be included.

카메라(121)에서 처리된 화상 프레임은 메모리(160)에 저장되거나 무선 통신부(110)를 통하여 외부로 전송될 수 있다. 카메라(121)는 사용 환경에 따라 2개 이상이 구비될 수도 있다.The image frame processed by the camera 121 may be stored in the memory 160 or transmitted to the outside through the wireless communication unit 110. Two or more cameras 121 may be provided depending on the use environment.

마이크(122)는 외부의 음향 신호를 입력 받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 처리된 음성 데이터는 이동통신 모듈(112)을 통하여 이동통신 기지국으로 송신 가능한 형태로 변환되어 출력될 수 있다. 마이크(122)에는 외부의 음향 신호를 입력 받는 과정에서 발생되는 잡음(noise)을 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘이 구현될 수 있다.The microphone 122 receives an external sound signal and processes it as electrical voice data. The processed voice data may be converted into a format transmittable to a mobile communication base station through the mobile communication module 112 and then output. Various noise removal algorithms may be implemented in the microphone 122 to remove noise generated in the process of receiving an external sound signal.

사용자 입력부(130)는 사용자가 디스플레이 디바이스의 동작 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킨다. 사용자 입력부(130)는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(정압/정전), 조그 휠, 조그 스위치 등으로 구성될 수 있다.The user input unit 130 generates input data for the user to control the operation of the display device. The user input unit 130 may include a key pad, a dome switch, a touch pad (positive pressure/static power), a jog wheel, a jog switch, and the like.

센싱부(140)는 사용자 단말(100)의 개폐 상태, 사용자 접촉 유무, 사용자 단말(100)의 방위, 사용자 단말(100)의 가속/감속 등과 같이 사용자 단말(100)의 현 상태를 감지하여 사용자 단말(100)의 동작을 제어하기 위한 센싱 신호를 발생시키며, 상기 센싱부(140)의 예로는, 자이로스코프 센서, 가속도 센서, 지자기 센서 등이 있을 수 있다.The sensing unit 140 detects the current state of the user terminal 100 such as an open/closed state of the user terminal 100, the presence of user contact, the orientation of the user terminal 100, and acceleration/deceleration of the user terminal 100 A sensing signal for controlling the operation of the terminal 100 is generated, and examples of the sensing unit 140 may include a gyroscope sensor, an acceleration sensor, and a geomagnetic sensor.

또한, 전원 공급부(190)의 전원 공급 여부, 인터페이스부(170)의 외부 기기 결합 여부 등을 센싱할 수도 있다. 한편, 상기 센싱부(140)는 근접 센서(141)를 포함할 수 있다. 이에 대해서는 나중에 터치스크린과 관련되어 후술된다.In addition, it is also possible to sense whether the power supply unit 190 supplies power or whether the interface unit 170 is coupled to an external device. Meanwhile, the sensing unit 140 may include a proximity sensor 141. This will be described later in connection with the touch screen.

출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한것으로, 이에는 디스플레이부(151), 음향 출력 모듈(152), 알람부(153), 햅틱 모듈(154) 및 프로젝터 모듈(155) 등이 포함될 수 있다. The output unit 150 is for generating an output related to visual, auditory or tactile sense, and includes a display unit 151, an audio output module 152, an alarm unit 153, a haptic module 154, and a projector module ( 155) and the like may be included.

디스플레이부(151)는 사용자 단말(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 본 발명의 일실시예에와 관련된 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법과 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시할 수 있다.The display unit 151 displays (outputs) information processed by the user terminal 100. For example, a UI (User Interface) or a GUI (Graphic User Interface) related to a method of providing an artificial intelligence education service related to an embodiment of the present invention may be displayed.

디스플레이부(151)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 상기 디스플레이부(151)는 상기 사용자 단말(100)의 내부 또는 외부 중 적어도 하나 이상 포함되어 존재할 수 있다.The display unit 151 includes a liquid crystal display (LCD), a thin film transistor-liquid crystal display (TFT LCD), an organic light-emitting diode (OLED), and a flexible display. display) and a 3D display, and the display unit 151 may be present by including at least one of inside or outside of the user terminal 100.

디스플레이부(151)와 터치 동작을 감지하는 센서(이하, '터치 센서'라 함)가 상호 레이어 구조를 이루는 경우(이하, '터치 스크린'이라 함)에, 디스플레이부(151)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 터치 센서는, 예를 들어, 터치 필름, 터치 시트, 터치 패드 등의 형태를 가질 수 있다.When the display unit 151 and a sensor (hereinafter referred to as'touch sensor') for detecting a touch motion form a mutual layer structure (hereinafter, referred to as a'touch screen'), the display unit 151 It can also be used as an input device. The touch sensor may have, for example, a touch film, a touch sheet, a touch pad, or the like.

터치 센서는 디스플레이부(151)의 특정 부위에 가해진 압력 또는 디스플레이부(151)의 특정 부위에 발생하는 정전 용량 등의 변화를 전기적인 입력신호로 변환하도록 구성될 수 있다. 터치 센서는 터치 되는 위치 및 면적뿐 만 아니라, 터치시의 압력까지도 검출할 수 있도록 구성될 수 있다.The touch sensor may be configured to convert a change in pressure applied to a specific portion of the display unit 151 or a capacitance generated at a specific portion of the display unit 151 into an electrical input signal. The touch sensor may be configured to detect not only the touched position and area, but also the pressure at the time of the touch.

터치 센서에 대한 터치 입력이 있는 경우, 그에 대응하는 신호(들)는 터치제어기(미도시)로 보내진다. 터치 제어기는 그 신호(들)를 처리한 다음 대응하는 데이터를 제어부(180)로 전송한다. 이로써, 제어부(180)는 디스플레이부(151)의 어느 영역이 터치 되었는지 여부 등을 알 수 있게 된다.When there is a touch input to the touch sensor, a signal(s) corresponding thereto is transmitted to a touch controller (not shown). The touch controller processes the signal(s) and then transmits the corresponding data to the controller 180. As a result, the controller 180 can know whether an area of the display unit 151 is touched.

상기 근접 센서(141)는 상기 터치스크린에 의해 감싸지는 디스플레이 디바이스의 내부 영역 또는 상기 터치 스크린의 근처에 배치될 수 있다. 상기 근접 센서는 소정의 검출면에 접근하는 물체, 혹은 근방에 존재하는 물체의 유무를 전자계의 힘 또는 적외선을 이용하여 기계적 접촉이 없이 검출하는 센서를 말한다.The proximity sensor 141 may be disposed in an inner area of the display device surrounded by the touch screen or near the touch screen. The proximity sensor refers to a sensor that detects the presence or absence of an object approaching a predetermined detection surface or an object existing in the vicinity using the force of an electromagnetic field or infrared rays without mechanical contact.

음향 출력 모듈(152)은 무선 통신부(110)로부터 수신되거나 메모리(160)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(152)은 사용자 단말(100)에서 수행되는 기능과 관련된 음향 신호를 출력하기도 한다. 이러한 음향 출력 모듈(152)에는 리시버(Receiver), 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.The sound output module 152 may output audio data received from the wireless communication unit 110 or stored in the memory 160. The sound output module 152 also outputs sound signals related to functions performed by the user terminal 100. The sound output module 152 may include a receiver, a speaker, a buzzer, and the like.

알람부(153)는 사용자 단말(100)의 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 출력한다. 상기 알람부(153)는 비디오 신호나 오디오 신호 이외에 다른 형태, 예를 들어 진동 혹은 진동과 알림 신호의 혼합된 형태 등으로 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 출력할 수도 있다. 상기 비디오 신호나 오디오 신호는 디스플레이부(151)나 음성 출력 모듈(152)을 통해서도 출력될 수 있으므로, 이 경우 상기 디스플레이부(151) 및 음성출력모듈(152)은 알람부(153)의 일종으로 분류될 수도 있다.The alarm unit 153 outputs a signal for notifying the occurrence of an event in the user terminal 100. The alarm unit 153 may output a signal for notifying the occurrence of an event in a form other than a video signal or an audio signal, for example, a vibration or a mixed form of a vibration and a notification signal. Since the video signal or audio signal may also be output through the display unit 151 or the audio output module 152, in this case, the display unit 151 and the audio output module 152 are a kind of the alarm unit 153. It can also be classified.

햅틱 모듈(haptic module)(154)은 사용자가 느낄 수 있는 다양한 촉각 효과를 발생시킨다. 햅틱 모듈(154)이 발생시키는 촉각 효과의 대표적인 예로는 진동이있다. 햅택 모듈(154)이 발생하는 진동의 세기와 패턴 등은 제어 가능하다. The haptic module 154 generates various tactile effects that a user can feel. A typical example of the tactile effect generated by the haptic module 154 is vibration. The intensity and pattern of the vibration generated by the haptic module 154 can be controlled.

예를 들어, 서로 다른 진동을 합성하여 출력하거나 순차적으로 출력할 수도 있다.For example, different vibrations may be synthesized and output or may be sequentially output.

메모리부(160)는 제어부(180)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수 도 있고, 입/출력되는 데이터들의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다. 상기 메모리부(160)에는 상기 데이터들 각각에 대한 사용 빈도가 저장될 수 있다. 또한, 상기 메모리부(160)에는 상기 터치스크린 상의 터치 입력시 출력되는 다양한 패턴의 진동 및 음향에 관한 데이터를 저장할 수 있다.The memory unit 160 may store a program for processing and control of the controller 180, or may perform a function for temporarily storing input/output data. The frequency of use of each of the data may be stored in the memory unit 160. In addition, the memory unit 160 may store data on vibrations and sounds of various patterns output when a touch input on the touch screen is performed.

메모리(160)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card microtype), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.The memory 160 is a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card microtype, a card type memory (eg, SD or XD memory), RAM ( Random Access Memory, RAM), SRAM (Static Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory, ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM (Programmable Read-Only Memory), magnetic memory, magnetic disk And at least one type of storage medium among optical disks.

사용자 단말(100)은 인터넷(internet)상에서 상기 메모리(160)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다.The user terminal 100 may operate in relation to a web storage that performs a storage function of the memory 160 over the Internet.

인터페이스부(170)는 사용자 단말(100)에 연결되는 모든 외부기기와의 통로 역할을 한다. 인터페이스부(170)는 외부 기기로부터 데이터를 전송받거나, 전원을 공급받아 사용자 단말(100) 내부의 각 구성 요소에 전달하거나, 사용자 단말(100) 내부의 데이터가 외부 기기로 전송되도록 한다.The interface unit 170 serves as a passage for all external devices connected to the user terminal 100. The interface unit 170 receives data from an external device, receives power, and transmits it to each component inside the user terminal 100, or transmits data inside the user terminal 100 to an external device.

예를 들어, 유/무선 헤드셋 포트, 외부 충전기 포트, 유/무선 데이터 포트, 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트, 오디오 I/O(Input/Output) 포트, 비디오 I/O(Input/Output) 포트, 이어폰 포트 등이 인터페이스부(170)에 포함될 수 있다.For example, a wired/wireless headset port, an external charger port, a wired/wireless data port, a memory card port, a port for connecting a device equipped with an identification module, an audio input/output (I/O) port, A video input/output (I/O) port, an earphone port, etc. may be included in the interface unit 170.

제어부(controller)(180)는 통상적으로 사용자 단말(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어 음성 통화, 데이터 통신, 음성 녹음, 영상 녹화, 사용자 명령어 입력 등을 위한 관련된 제어 및 처리를 수행한다. 제어부(180)는 멀티 미디어 재생을 위한 멀티미디어 모듈(181)을 구비할 수도 있다. 멀티미디어 모듈(181)은 제어부(180) 내에 구현될 수도 있고, 제어부(180)와 별도로 구현될 수도 있다.The controller 180 generally controls the overall operation of the user terminal 100. For example, it performs related control and processing for voice calls, data communication, voice recording, video recording, and user command input. The controller 180 may also include a multimedia module 181 for playing multimedia. The multimedia module 181 may be implemented in the controller 180 or may be implemented separately from the controller 180.

전원 공급부(190)는 제어부(180)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다.The power supply unit 190 receives external power and internal power under the control of the controller 180 and supplies power necessary for the operation of each component.

여기에 설명되는 다양한 실시예는 예를 들어, 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 내에서 구현될 수 있다.Various embodiments described herein may be implemented in a recording medium that can be read by a computer or a similar device using, for example, software, hardware, or a combination thereof.

하드웨어적인 구현에 의하면, 여기에 설명되는 실시예는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs (digital signal processors), DSPDs (digital signal processing devices), PLDs (programmable logic devices), FPGAs (field programmable gate arrays, 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.According to hardware implementation, the embodiments described herein include application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), field programmable gate arrays (FPGAs), It may be implemented using at least one of processors, controllers, micro-controllers, microprocessors, and electrical units for performing other functions.

일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시예들이 제어부(180) 자체로 구현될 수 있다.In some cases, the embodiments described in this specification may be implemented by the controller 180 itself.

소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다.According to software implementation, embodiments such as procedures and functions described in the present specification may be implemented as separate software modules. Each of the software modules may perform one or more functions and operations described herein.

적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 코드는 메모리(160)에 저장되고, 제어부(180)에 의해 실행될 수 있다.The software code can be implemented as a software application written in an appropriate programming language. The software code may be stored in the memory 160 and executed by the controller 180.

이하에서는, 설명의 편의를 위하여 본 발명에 따른 인공지능 교육 서비스 방법을 서버 및 사용자 단말에 의해 이루어지는 것을 전제하여 설명하기로 하나 이에 제한되지는 않으며, 앞서 언급한 바와 같이 후술하는 내용은 이동식 장치 또는 컴퓨터에 의해서도 실현될 수 있다.Hereinafter, for convenience of explanation, the artificial intelligence education service method according to the present invention will be described on the premise that it is performed by a server and a user terminal, but is not limited thereto. It can also be realized by a computer.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 두뇌 성향을 기반으로 하는 인공지능 교육 서비스 제공 방법의 동작 단계를 도시한 순서도이다.3 is a flow chart showing the operation steps of a method for providing an artificial intelligence education service based on brain propensity according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참고하여 본 발명의 동작 과정을 구체적으로 설명하면, 먼저 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율, 전두엽 활성화율을 포함하는 사용자의 두뇌 성향을 판단할 수 있다. (S301)When the operation process of the present invention is described in detail with reference to FIG. 3, first, it is possible to determine the brain propensity of the user including the left brain activation rate, the right brain activation rate, and the frontal lobe activation rate. (S301)

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 사용자의 두뇌 성향 판단은, 지능지수(Intelligence Quotient: IQ) 진단 방법을 통해 상기 사용자의 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율 또는 전두엽 활성화율을 측정하는 것일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the determination of the user's brain propensity may include measuring the user's left brain activation rate, right brain activation rate, or frontal lobe activation rate through an Intelligence Quotient (IQ) diagnosis method.

이 때, 상기 사용자의 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율 또는 전두엽 활성화율은 0~100%를 단위로 하여 측정될 수 있으며, 예컨대 좌뇌 활성화율 32%, 우뇌 활성화율 57%, 전두엽 활성화율 48%로 측정될 수 있다.At this time, the user's left brain activation rate, right brain activation rate, or frontal lobe activation rate may be measured in units of 0-100%, for example, the left brain activation rate 32%, the right brain activation rate 57%, and the frontal lobe activation rate 48%. Can be measured.

본 발명에서 언급되는 상기 지능지수 진단 방법은, 추론능력, 인지능력, 작업 기억 능력 (단기 작업 기억 능력, 장기 작업 기억 능력) 등을 측정하되, 이를 토대로 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율 또는 전두엽 활성화율을 지표로 나타낼 수 있다. The intelligence index diagnosis method mentioned in the present invention measures reasoning ability, cognitive ability, working memory ability (short-term working memory ability, long-term working memory ability), etc., but based on this, left brain activation rate, right brain activation rate, or frontal lobe activation rate Can be expressed as an index.

일반적으로 좌뇌는 절차적인 사고와 절차적인 표현에 밀접하게 관여하며, 예컨대 수학의 영역에서는 문자와 식, 방정식의 영역과 관련성이 높다. 우뇌는 통찰력과 직관력, 이미지로 인식하는 것에 밀접하게 관여하며, 예컨대 수학의 영역에서는 도형과 함수 영역과 관련성이 높다. 또한, 전두엽 활성화율은 좌뇌와 우뇌를 동시에 잘 사용할수록 높다.In general, the left brain is closely involved in procedural thinking and procedural expression. For example, in the area of mathematics, it is highly related to the areas of letters, expressions, and equations. The right brain is closely related to insight, intuition, and perception as images. For example, in the area of mathematics, it is highly related to the area of figures and functions. In addition, the activation rate of the frontal lobe is higher the better the left and right brains are used simultaneously.

한편, 본 발명에서 상기 사용자의 두뇌 성향은, 상기 측정된 사용자의 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율 또는 전두엽 활성화율에 따라 좌뇌형 또는 우뇌형으로 구분될 수 있다. 예컨대, 좌뇌 활성화율이 우뇌 활성화율 보다 높게 나온 경우에는 좌뇌형으로 구분되며, 우뇌 활성화율이 좌뇌 활성화율 보다 높게 나온 경우에는 우뇌형으로 구분될 수 있다.Meanwhile, in the present invention, the brain propensity of the user may be classified into a left brain type or a right brain type according to the measured user's left brain activation rate, right brain activation rate, or frontal lobe activation rate. For example, when the left brain activation rate is higher than the right brain activation rate, it is classified as a left brain type, and when the right brain activation rate is higher than the left brain activation rate, it can be classified as a right brain type.

또한, 본 발명에서 상기 사용자의 두뇌 성향 판단은 미리 정해진 주기에 따라 반복적으로 그 판단이 이루어질 수 있으며, 판단 횟수가 복수인 경우, 각 판단 결과 별로 그 변화 정도/부분을 비교/열람할 수 있다.In addition, in the present invention, the determination of the brain propensity of the user may be repeatedly performed according to a predetermined period, and when the number of determinations is plural, the degree/part of the change may be compared/viewed for each determination result.

또한, 본 발명에서 상기 사용자의 두뇌 성향 판단은 상기 사용자에게 학습 정보를 제공하되, 상기 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 측정하여 이를 기반으로 판단하는 것 또한 가능하다.In addition, in the present invention, the user's brain propensity determination provides learning information to the user, but it is also possible to measure a learning result and a learning pattern of the user according to the learning information performance, and determine based on this.

한편, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 판단된 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 하여 학습 정보를 미리 연계된 데이터베이스(Database)에서 추출할 수 있다. (S302)Meanwhile, according to an embodiment of the present invention, learning information may be extracted from a pre-linked database based on the determined brain propensity of the user. (S302)

이 때, 상기 학습 정보는 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하여 이루어질 수 있다.In this case, the learning information may include at least one of concept description information, basic problem information, advanced problem information, hint information, and commentary information.

즉, 상기 미리 연계된 데이터베이스에는 좌뇌형 학습자의 좌뇌 활성화율에 따른 하나 이상의 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보가 포함되어 있을 수 있으며, 마찬가지로 우뇌형 학습자의 우뇌 활성화율에 따른 하나 이상의 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보가 포함되어 있을 수 있다. 또한, 전두엽 활성화율에 따른 하나 이상의 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보가 더 포함되어 있을 수 있으며, 상기 각각의 학습 정보는 계속적으로 추가, 삭제 또는 변경될 수 있다.That is, the pre-linked database may include one or more concept description information, basic problem information, deep problem information, hint information or commentary information according to the left brain activation rate of the left brain learner, and similarly, the right brain activation of the right brain learner One or more concept description information, basic problem information, advanced problem information, hint information, or commentary information according to the rate may be included. In addition, one or more concept description information, basic problem information, advanced problem information, hint information or commentary information according to the frontal lobe activation rate may be further included, and each of the learning information may be continuously added, deleted, or changed. .

한편, 상기 추출된 학습 정보는 상기 사용자에게 제공될 수 있으며(S303), 상기 학습 정보를 구성하는 상기 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보 각각은, 단계적 학습(Step by Step)이 가능하도록 순서에 따라 상기 사용자에게 순차적으로 제공될 수 있다.On the other hand, the extracted learning information may be provided to the user (S303), and each of the concept description information, basic problem information, deep problem information, hint information or commentary information constituting the learning information is stepwise learning (Step By Step) may be provided to the user sequentially according to the order.

예컨대, 개념 설명 정보가 먼저 제공된 다음, 상기 사용자에게 기본 문제 정보를 순차적으로 제공하되, 만약 상기 사용자가 상기 기본 문제 정보를 풀어내지 못할 경우에는 힌트 정보가 순차적으로 제공될 수 있다. 이 때, 상기 힌트 정보는 문제 정보의 난이도에 따라 복 수개일 수 있으며 상기 힌트 정보가 복 수개인 경우, 상기 복 수개의 힌트 정보는 설정에 따라 하나 또는 그 이상의 힌트 정보가 순차적으로 제공될 수 있다.For example, concept description information is provided first, and then basic problem information is sequentially provided to the user. However, if the user cannot solve the basic problem information, hint information may be sequentially provided. In this case, the hint information may be plural according to the difficulty of the problem information, and when the hint information is plural, one or more hint information may be sequentially provided according to the setting of the plurality of hint information. .

또한, 상기 힌트 정보가 제공된 이 후 혹은 상기 힌트 정보가 제공되기 전에 상기 해설 정보가 순차적으로 제공될 수 있다. 이 때, 상기 해설 정보도 문제 정보의 난이도에 따라 복 수개일 수 있으며, 상기 해설 정보가 복 수개인 경우, 상기 복 수개의 해설 정보는 설정에 따라 하나 또는 그 이상의 해설 정보가 순차적으로 제공될 수 있다.In addition, after the hint information is provided or before the hint information is provided, the commentary information may be sequentially provided. At this time, the commentary information may also be a plurality according to the difficulty of the problem information, and when the commentary information is multiple, one or more commentary information may be sequentially provided according to the setting of the plurality of commentary information. have.

또한, 만약 상기 사용자가 상기 기본 문제 정보를 풀어내는 경우에는 상기 심화 문제 정보가 순차적으로 제공될 수 있으며, 상기 심화 문제 정보를 풀어내지 못할 경우에는 마찬가지로 힌트 정보와 해설 정보가 앞서 설명한 방법에 따라 순차적으로 제공될 수 있다.In addition, if the user solves the basic problem information, the deep problem information may be provided sequentially, and if the deep problem information cannot be solved, hint information and explanation information are sequentially provided according to the method described above. Can be provided.

한편, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 힌트 정보 또는 상기 해설 정보는, 밸런스 강화 모드, 학습 효율 강화 모드 또는 복합 모드를 포함하는 학습 모드 중 선택된 적어도 하나 이상의 모드에 따라 상기 사용자에게 제공될 수 있다. 이 때, 상기 학습 모드의 선택은 사용자에 의해 이루어질 수도 있으나 설정에 따라 상기 측정된 사용자의 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율 또는 전두엽 활성화율 즉, 사용자의 두뇌 성향에 따라 결정될 수도 있다.Meanwhile, according to an embodiment of the present invention, the hint information or the commentary information may be provided to the user according to at least one mode selected from a learning mode including a balance enhancement mode, a learning efficiency enhancement mode, or a complex mode. have. In this case, the selection of the learning mode may be made by the user, but may be determined according to the measured user's left brain activation rate, right brain activation rate, or frontal lobe activation rate, that is, the user's brain preference according to the setting.

일반적으로, 학습은 강의 보다는 질문과 토론 중심으로 진행되었을 때 그 효과가 크며, 결국은 스스로 복습하고 조직화할 수 있는 자기주도 학습 능력을 갖추어야 좋은 성과를 낼 수 있다. In general, learning is more effective when it is focused on questions and discussions rather than lectures, and in the end, good results can be achieved only when you have self-directed learning ability to review and organize yourself.

따라서, 저학년 일수록, 성과보다는 역량중심의 학습이 필요하며 구체적으로는 스스로의 장점을 살리되 단점을 보완하여 밸런스를 갖추는 것이 매우 중요하다. 따라서, 역량중심의 학습이 요구될 경우에는 본 발명의 밸런스 강화 모드가 사용될 수 있다.Therefore, the lower grades, the more competencies-centered learning is needed than achievements. Specifically, it is very important to make use of one's own strengths, but to have a balance by compensating for the shortcomings. Therefore, when competency-based learning is required, the balance enhancement mode of the present invention can be used.

반면, 성과가 중요할 수 밖에 없는 고학년의 경우 고난이도의 문제를 해결해야 하는 경우가 많으며, 위와 같은 고난이도 문제를 해결하기 위해서는 학습자 본인의 강점 즉, 자신의 좌뇌와 우뇌 중 활성화율이 더 높은 쪽을 활용해야 한다. 따라서, 학습자의 강점이 요구되는 학습을 할 경우에는 본 발명의 학습 효율 강화 모드가 사용될 수 있다.On the other hand, in the case of seniors whose performance is inevitably important, they often have to solve the problem of high difficulty.In order to solve the problem of high difficulty, the learner's own strength, that is, the one with the higher activation rate among their left and right brains. Should be utilized. Therefore, in the case of learning that requires the learner's strengths, the learning efficiency enhancement mode of the present invention can be used.

먼저, 본 발명에서 상기 밸런스 강화 모드는, 상기 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형인 경우, 우뇌형 힌트 정보 또는 우뇌형 해설 정보가 제공되고, 상기 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형인 경우, 좌뇌형 힌트 정보 또는 좌뇌형 해설 정보가 상기 사용자에게 제공되는 것일 수 있다.First, in the present invention, in the balance enhancement mode, when the user's brain propensity is left-brain type, right-brain type hint information or right-brain type commentary information is provided, and when the user's brain propensity is right-brain type, left-brain type hint information or left-brain type Type commentary information may be provided to the user.

즉, 본 발명의 밸런스 강화 모드는 좌뇌와 우뇌 및 전두엽을 골고루 활용하여 좌뇌와 우뇌 및 전두엽이 한 쪽으로 편향됨이 없이 밸런스를 갖추며 고루 성장할 수 있도록 하기 위한 학습 모드이다.That is, the balance enhancement mode of the present invention is a learning mode for allowing the left brain, right brain, and frontal lobe to grow evenly with balance without being biased to one side by evenly utilizing the left brain, right brain, and frontal lobe.

예컨대, 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형인 경우에는 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌 발달에 편중 된 상태이기 때문에, 우뇌 발달이 필요할 수 있다. 따라서, 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형이되, 밸런스 강화 모드인 경우에는 사용자가 우뇌를 많이 사용할 수 있도록 우뇌형 힌트 정보(R-HINT1) 또는 우뇌형 해설 정보(R-SOL1)가 제공될 수 있다.For example, when the user's brain propensity is left-brained, right brain development may be necessary because the user's brain propensity is biased toward left-brain development. Therefore, when the user's brain tendency is left-brain type, but in the balance enhancement mode, right-brain type hint information (R-HINT1) or right-brain type commentary information (R-SOL1) may be provided so that the user can use the right brain a lot. .

앞서 언급한 바와 같이 만약 힌트 정보 또는 해설 정보가 복 수개인 경우에는, 복 수의 우뇌형 힌트 정보(R-HINT1, R-HINT2, R-HINT3…) 또는 복 수의 우뇌형 해설 정보(R-SOL1, R-SOL2, R-SOL3…)가 하나 또는 그 이상 순차적으로 제공될 수 있다. As mentioned above, if there are multiple hint information or commentary information, a plurality of right-brain hint information (R-HINT1, R-HINT2, R-HINT3…) or multiple right-brain commentary information (R- SOL1, R-SOL2, R-SOL3...) may be provided sequentially.

앞서 언급한 바와 같이 좌뇌는 절차적인 사고와 절차적인 표현에 밀접하게 관여하며, 수학의 영역에서 문자와 식, 방정식의 영역과 관련성이 높으므로, 본 발명에서 좌뇌형 힌트 정보 또는 좌뇌형 해설 정보는 수식을 포함하여 이루어져 있는 것일 수 있으며, 개념이나 풀이에 대한 힌트나 해설 또는 현 시점에 필요한 바로 다음 단계에 대한 설명 등을 수식으로 보여주어 논리적이며 절차적으로 접근할 수 있도록 도와준다. As mentioned above, the left brain is closely involved in procedural thinking and procedural expression, and since it is highly related to the domain of letters, expressions, and equations in the domain of mathematics, left-brain hint information or left-brain commentary information in the present invention is It may be composed of an equation, and it helps to approach logically and procedurally by showing hints or explanations on concepts or solutions, or explanations on the next steps necessary at the present time.

우뇌는 통찰력과 직관력, 이미지로 인식하는 것에 밀접하게 관여하며, 수학의 영역에서는 도형과 함수의 영역과 관련성이 높으므로, 본 발명에서 상기 우뇌형 힌트 정보 또는 상기 우뇌형 해설 정보는, 도형 또는 이미지를 포함하여 이루어져 있는 것일 수 있으며, 문제 해결과 관련된 힌트나 해설을, 장면을 상상할 수 있도록 도와주는 그림 설명이나 예시 위주로 보여주어 직관적으로 접근토록 하거나 예시를 통해 비교하여 생각할 수 있도록 도와준다.The right brain is closely involved in recognizing insights, intuitions, and images, and in the area of mathematics, since it is highly related to the areas of figures and functions, the right-brain hint information or the right-brain commentary information in the present invention is a figure or image. It may be composed of, and shows hints or explanations related to problem-solving based on picture descriptions or examples that help you to imagine the scene so that you can approach them intuitively or help you to think through comparisons through examples.

만약, 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형인 경우에는, 사용자의 두뇌 성향이 우뇌 발달에 편중 된 상태이기 때문에, 좌뇌 발달이 필요할 수 있다. 따라서, 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형이되, 밸런스 강화 모드인 경우에는, 사용자가 좌뇌를 많이 사용할 수 있도록 좌뇌형 힌트 정보(L-HINT1) 또는 좌뇌형 해설 정보(L-SOL1)가 제공될 수 있다.If the user's brain propensity is right-brain type, since the user's brain propensity is biased toward right-brain development, left-brain development may be necessary. Therefore, when the user's brain tendency is right-brain type, but in the balance enhancement mode, left-brain type hint information (L-HINT1) or left-brain type commentary information (L-SOL1) can be provided so that the user can use the left brain a lot. have.

마찬 가지로, 앞서 언급한 바와 같이 만약 힌트 정보 또는 해설 정보가 복 수개인 경우에는, 복 수의 좌뇌형 힌트 정보(L-HINT1, L-HINT2, L-HINT3…) 또는 복 수의 좌뇌형 해설 정보(L-SOL1, L-SOL2, L-SOL3…)가 하나 또는 그 이상 순차적으로 제공될 수 있다.Likewise, as mentioned above, if there are multiple hint information or commentary information, multiple left-brain hint information (L-HINT1, L-HINT2, L-HINT3…) or multiple left-brain commentary One or more information (L-SOL1, L-SOL2, L-SOL3...) may be provided sequentially.

한편, 본 발명에서 상기 학습 효율 강화 모드는, 상기 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형인 경우, 좌뇌형 힌트 정보 또는 좌뇌형 해설 정보가 제공되고, 상기 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형인 경우, 우뇌형 힌트 정보 또는 우뇌형 해설 정보가 상기 사용자에게 제공되는 것일 수 있다.On the other hand, the learning efficiency enhancement mode in the present invention is, when the user's brain propensity is left-brain type, left-brain type hint information or left-brain type commentary information is provided, and when the user's brain propensity is right-brain type, right-brain type hint information or Right-brained commentary information may be provided to the user.

즉, 본 발명의 학습 효율 강화 모드는 좌뇌와 우뇌 중 활성화율이 더 높은 쪽을 활용하여 고난이도 문제를 해결하기 위한 학습 모드이다.That is, the learning efficiency enhancement mode of the present invention is a learning mode for solving a high-difficulty problem by utilizing a higher activation rate among the left and right brains.

예컨대, 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형인 경우에는 사용자는 좌뇌가 더욱 발달된 두뇌 성향을 가지고 있기 때문에, 고난이도 개념을 이해하거나 고난이도 문제를 해결하기 위해서는 본인의 강점인 좌뇌를 더욱 활용할 필요가 있다.For example, if the user's brain tendency is left brain type, since the user has a more developed brain tendency, it is necessary to further utilize the left brain, which is the strength of the user, in order to understand the concept of high difficulty or to solve the problem of high difficulty.

따라서, 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형이되, 학습 효율 강화 모드인 경우에는 사용자가 좌뇌를 많이 사용할 수 있도록 좌뇌형 힌트 정보(L-HINT1) 또는 좌뇌형 해설 정보(L-SOL1)가 제공될 수 있다.Therefore, in case the user's brain tendency is left-brain type, but in the learning efficiency enhancement mode, left-brain type hint information (L-HINT1) or left-brain type commentary information (L-SOL1) can be provided so that the user can use the left brain a lot. have.

앞서 언급한 바와 같이 만약 힌트 정보 또는 해설 정보가 복 수개인 경우에는, 복 수의 좌뇌형 힌트 정보(L-HINT1, L-HINT2, L-HINT3…) 또는 복 수의 좌뇌형 해설 정보(L-SOL1, L-SOL2, L-SOL3…)가 하나 또는 그 이상 순차적으로 제공될 수 있다.As mentioned above, if there are multiple hint information or commentary information, a plurality of left-brain type hint information (L-HINT1, L-HINT2, L-HINT3…) or multiple left-brain type commentary information (L- SOL1, L-SOL2, L-SOL3...) may be provided sequentially.

또한, 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형인 경우에는, 사용자는 우뇌가 더욱 발달된 두뇌 성향을 가지고 있기 때문에, 고난이도 개념을 이해하거나 고난이도 문제를 해결하기 위해서는 본인의 강점인 우뇌를 더욱 활용할 필요가 있다.In addition, when the user's brain tendency is right-brain type, since the user has a more developed right brain tendency, it is necessary to further utilize the right brain, which is the strength of the user, in order to understand the concept of high difficulty or solve the problem of high difficulty.

따라서, 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형이되, 학습 효율 강화 모드인 경우에는 사용자가 우뇌를 많이 사용할 수 있도록 우뇌형 힌트 정보(R-HINT1) 또는 우뇌형 해설 정보(R-SOL1)가 제공될 수 있다.Therefore, if the user's brain tendencies are right-brained, but in the learning efficiency enhancement mode, right-brain hint information (R-HINT1) or right-brain commentary information (R-SOL1) may be provided so that the user can use the right brain a lot. have.

마찬 가지로, 앞서 언급한 바와 같이 만약 힌트 정보 또는 해설 정보가 복 수개인 경우에는, 복 수의 우뇌형 힌트 정보(R-HINT1, R-HINT2, R-HINT3…) 또는 복 수의 우뇌형 해설 정보(R-SOL1, R-SOL2, R-SOL3…)가 하나 또는 그 이상 순차적으로 제공될 수 있다.Likewise, as mentioned above, if there are multiple hint information or commentary information, multiple right-brain hint information (R-HINT1, R-HINT2, R-HINT3…) or multiple right-brain commentary One or more information (R-SOL1, R-SOL2, R-SOL3...) may be provided sequentially.

따라서, 본 발명의 일실시예에 따르면, 좌뇌와 우뇌 및 전두엽을 골고루 활용할 수 있는 다양한 학습 모드를 포함하되, 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보를 포함하는 학습 정보를 순차적으로 제공하여 단계적인 학습이 이루어질 수 있는 인공지능 교육 서비스가 제공될 수 있는 효과가 있다.Therefore, according to an embodiment of the present invention, learning information including various learning modes that can evenly utilize the left brain, right brain, and frontal lobe, but includes concept description information, basic problem information, advanced problem information, hint information or commentary information There is an effect that an artificial intelligence education service capable of step-by-step learning can be provided by providing sequentially.

한편, 본 발명에서 상기 복합 모드는, 좌뇌형 힌트 정보, 좌뇌형 해설 정보, 우뇌형 힌트 정보 또는 우뇌형 해설 정보가 교차되며 상기 사용자에게 제공되는 것일 수 있다.Meanwhile, in the present invention, the composite mode may be provided to the user by intersecting left brain type hint information, left brain type commentary information, right brain type hint information, or right brain type commentary information.

즉, 복합 모드인 경우에는 설정된 밸런스 강화 정도와 학습 효율 강화 정도에 따라 좌뇌형 힌트 정보, 좌뇌형 해설 정보, 우뇌형 힌트 정보 또는 우뇌형 해설 정보가 교차되며 상기 사용자에게 제공될 수 있다.That is, in the case of the composite mode, left-brain hint information, left-brain type commentary information, right-brain type hint information, or right-brain type commentary information may be intersected according to the set balance enhancement degree and learning efficiency enhancement degree, and may be provided to the user.

예컨대, 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형이되, 밸런스 강화 정도가 70%, 학습 효율 강화 정도가 30%로 설정된 경우에는, 밸런스 강화를 강조하기 위해 우뇌형 힌트 정보 또는 우뇌형 해설 정보를, 좌뇌형 힌트 정보 또는 좌뇌형 해설 정보 보다 더 많이 제공할 수 있으며, 예컨대, 우뇌형/우뇌형/좌뇌형 힌트 정보(R-HINT1, R-HINT2, L-HINT3), 우뇌형/좌뇌형/우뇌형 힌트 정보(R-HINT1, L-HINT2, R-HINT3), 좌뇌형/우뇌형/우뇌형 힌트 정보(L-HINT1, R-HINT2, R-HINT3) 등과 같은 조합 또는 순서로 힌트 정보를 제공할 수 있으며, 해설 정보 또한 마찬가지이다.For example, if the user's brain tendencies are left-brained, but the balance reinforcement degree is set to 70% and the learning efficiency reinforcement degree is set to 30%, right-brain hint information or right-brain commentary information is provided to emphasize balance reinforcement. It can provide more information than hint information or left-brain type commentary information, for example, right-brain type/right-brain type/left-brain type hint information (R-HINT1, R-HINT2, L-HINT3), right-brain type/left-brain type/right-brain type hint Hint information can be provided in a combination or order such as information (R-HINT1, L-HINT2, R-HINT3), left brain/right brain/right brain hint information (L-HINT1, R-HINT2, R-HINT3), etc. And the same is true for commentary information.

이와 달리, 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형이되, 밸런스 강화 정도가 30%, 학습 효율 강화 정도가 70%로 설정된 경우에는, 학습 효율 강화를 강조하기 위해 좌뇌형 힌트 정보 또는 좌뇌형 해설 정보를, 우뇌형 힌트 정보 또는 우뇌형 해설 정보 보다 더 많이 제공할 수 있으며, 예컨대, 좌뇌형/좌뇌형/우뇌형 힌트 정보(L-HINT1, L-HINT2, R-HINT3), 좌뇌형/우뇌형/좌뇌형 힌트 정보(L-HINT1, R-HINT2, L-HINT3), 우뇌형/좌뇌형/좌뇌형 힌트 정보(R-HINT1, L-HINT2, L-HINT3) 등과 같은 조합 또는 순서로 힌트 정보를 제공할 수 있으며, 해설 정보 또한 마찬가지이다.In contrast, when the user's brain tendency is left-brain type, but the balance enhancement degree is set to 30% and the learning efficiency enhancement degree is set to 70%, left-brain hint information or left-brain commentary information is provided to emphasize the enhancement of learning efficiency, It can provide more than right brain type hint information or right brain type commentary information, for example, left brain type/left brain type/right brain type hint information (L-HINT1, L-HINT2, R-HINT3), left brain type/right brain type/left brain Hint information is provided in a combination or sequence such as type hint information (L-HINT1, R-HINT2, L-HINT3), right-brain/left-brain/left-brain hint information (R-HINT1, L-HINT2, L-HINT3), etc. You can do it, and so is the commentary information.

한편, 본 발명의 일실시예에 따르면, 사용자에게 제공된 학습 정보를 상기 사용자가 수행하는 경우, 상기 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 측정하여 상기 판단된 사용자의 두뇌 성향을 업데이트 할 수 있다. (S304)Meanwhile, according to an embodiment of the present invention, when the user performs learning information provided to a user, the determined user's brain propensity is updated by measuring the user's learning result and learning pattern according to the learning information performance. I can. (S304)

이 때, 상기 업데이트 된 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 하여 앞서 설명한 방법에 따라 상기 데이터베이스에서 추가 학습 정보를 추출할 수 있으며, 상기 추출된 추가 학습 정보는 다시 상기 사용자에게 순차적으로 제공됨(S305)으로써, 본 발명에 의하면 사용자에게 최적화 된 학습 정보를 계속적으로 제공 하는 인공지능 교육 서비스가 제공될 수 있는 효과가 있다.At this time, based on the updated brain tendency of the user, additional learning information may be extracted from the database according to the method described above, and the extracted additional learning information is sequentially provided to the user again (S305), According to the present invention, there is an effect that an artificial intelligence education service that continuously provides optimized learning information to a user can be provided.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 측정된 상기 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴(예컨대, 문제 유형 별 정답률/오답률, 힌트 정보 열람 횟수, 해설 정보 열람 횟수, 문제 유형 별 문제 풀이 속도, 학습 모드 등) 함께 상기 업데이트 된 사용자의 두뇌 성향/변화는 상기 사용자에게 제공될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the user's learning result and learning pattern according to the measured learning information performance (e.g., correct answer/incorrect answer rate for each problem type, the number of times to read hint information, the number of reading commentary information, and each problem type) Problem solving speed, learning mode, etc.) together with the updated brain propensity/change of the user may be provided to the user.

지금까지 본 발명의 다양한 실시예들이 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능함을 인정할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과는 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 장치의 구성 요소들이 설명된 방법과는 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 혹은 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 변경되더라도 같은 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위에 속하는 것으로 해석될 수 있다.Various embodiments of the present invention have been described so far, but those of ordinary skill in the art can recognize that various modifications and variations are possible from the above description. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or components of the described device are combined or combined in a form different from the described method, or in other components or equivalents. The same result can be achieved even if replaced or altered by this. Therefore, other embodiments and those equivalents to the claims may be construed as belonging to the following claims.

Claims (12)

서버에서 수행되는, 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 인공지능 교육 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
사용자 단말에 학습 정보를 송신하는 단계;
상기 사용자 단말에 표시된 상기 학습 정보에 대한 사용자의 상기 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 상기 사용자 단말을 통하여 수신하는 단계;
상기 학습 결과 및 학습 패턴에 기초하여, 좌뇌형 또는 우뇌형으로 구분되는 상기 사용자의 두뇌 성향을 판단하는 단계;
판단된 상기 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화문제, 힌트 정보 또는 해설 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 학습 정보;를 미리 연계된 데이터베이스에서 추출하는 단계;
추출된 학습 정보는 상기 사용자 단말에 제공되되, 상기 학습 정보에 포함된 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보 각각은 단계적 학습이 가능하도록 순서에 따라 순차적으로 제공되는 것으로, 상기 힌트 정보 또는 상기 해설 정보는, 밸런스 강화 모드 또는 학습 효율 강화 모드 중 작동 모드를 결정하여, 제공되는 단계;
상기 사용자 단말을 통하여 이루어지는, 상기 학습 정보에 대한 상기 사용자의 학습 정보 수행에 따른 학습 결과 및 학습 패턴에 기초하여, 상기 사용자의 두뇌 성향을 업데이트 하는 단계;
상기 업데이트된 두뇌 성향을 기반으로 하여 상기 데이터베이스에서 추가 학습 정보를 추출하여, 상기 사용자 단말에 순차적으로 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 힌트 정보 또는 상기 해설 정보가 작동 모드를 결정하여 제공되는 단계;는,
상기 작동 모드가 상기 밸런스 강화 모드인 경우, 상기 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형인 경우, 복수의 우뇌형 힌트 정보를 상기 사용자 단말에 송신하고, 상기 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형인 경우, 복수의 좌뇌형 힌트 정보를 상기 사용자 단말에 송신하는 단계 - 상기 복수의 좌뇌형 힌트 정보 또는 상기 복수의 우뇌형 힌트 정보는 상기 사용자 단말에서 난이도에 따라 순차적으로 표시됨 -; 및
상기 작동 모드가 상기 학습 효율 강화 모드인 경우, 상기 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형인 경우, 복수의 좌뇌형 힌트 정보를 상기 사용자 단말에 송신하고, 상기 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형인 경우, 복수의 우뇌형 힌트 정보를 상기 사용자 단말에 송신하는 단계 - 상기 복수의 좌뇌형 힌트 정보 또는 상기 복수의 우뇌형 힌트 정보는 상기 사용자 단말에서 난이도에 따라 순차적으로 표시됨 -
를 포함하고,
상기 복수의 좌뇌형 힌트 정보는, 수식을 포함하여 이루어져 있는 것이고,
상기 복수의 우뇌형 힌트 정보는, 도형 또는 이미지를 포함하여 이루어져 있고,
상기 사용자의 두뇌 성향을 업데이트 하는 단계는,
각 문제 유형별 정답률과 오답율, 힌트 정보 열람 횟수, 해설 정보 열람 횟수, 문제 유형 별 풀이 속도, 학습 모드를 포함한 학습 결과 및 학습 패턴에 기초하여 상기 사용자의 두뇌 성향을 업데이트 하는 단계를 포함하는, 인공지능 교육 서비스 제공 방법.
In a method of providing an artificial intelligence education service based on a user's brain tendency, performed on a server,
Transmitting learning information to a user terminal;
Receiving, through the user terminal, a user's learning result and learning pattern according to the user's performance of the learning information with respect to the learning information displayed on the user terminal;
Determining a brain propensity of the user classified into a left brain type or a right brain type based on the learning result and the learning pattern;
Extracting learning information including at least one of concept description information, basic problem information, advanced problem, hint information, and commentary information based on the determined brain propensity of the user from a pre-linked database;
The extracted learning information is provided to the user terminal, and each of concept description information, basic problem information, advanced problem information, hint information, or explanation information included in the learning information is provided sequentially in order to enable stepwise learning. , The hint information or the commentary information is provided by determining an operation mode of a balance enhancement mode or a learning efficiency enhancement mode;
Updating the brain propensity of the user based on a learning result and a learning pattern according to the learning information performed by the user on the learning information performed through the user terminal;
Extracting additional learning information from the database based on the updated brain propensity, and sequentially providing it to the user terminal; Including,
Providing the hint information or the commentary information by determining an operation mode;
When the operating mode is the balance enhancement mode, when the user's brain propensity is left-brain type, a plurality of right-brain type hint information is transmitted to the user terminal, and when the user's brain propensity is right-brain type, a plurality of left-brain type hints Transmitting information to the user terminal, wherein the plurality of left-brain hint information or the plurality of right-brain hint information is sequentially displayed in the user terminal according to a difficulty level; And
When the operation mode is the learning efficiency enhancement mode, when the user's brain propensity is a left-brain type, a plurality of left-brain type hint information is transmitted to the user terminal, and when the user's brain propensity is a right-brain type, a plurality of right-brain types Transmitting hint information to the user terminal-The plurality of left-brain type hint information or the plurality of right-brain type hint information is sequentially displayed in the user terminal according to difficulty level-
Including,
The plurality of left-brain hint information includes an equation,
The plurality of right brain hint information includes a figure or an image,
Updating the brain disposition of the user,
Including the step of updating the brain propensity of the user based on the learning result and learning pattern including the correct answer rate and incorrect answer rate for each question type, the number of reading hint information, the number of reading explanation information, the solving speed for each problem type, and a learning mode. How to provide intelligence education services.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 사용자의 두뇌 성향 판단은,
지능지수(Intelligence Quotient: IQ) 진단 방법을 통해 상기 사용자의 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율 또는 전두엽 활성화율을 0~100%를 단위로 하여 미리 정해진 주기에 따라 측정하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 교육 서비스 제공 방법.
The method of claim 1,
The determination of the user's brain disposition,
Artificial intelligence education, characterized in that measuring the user's left brain activation rate, right brain activation rate, or frontal lobe activation rate in units of 0 to 100% according to a predetermined cycle through an Intelligence Quotient (IQ) diagnosis method How to provide services.
제1항에 있어서,
상기 사용자의 두뇌 성향을 판단하는 단계는,
상기 사용자의 좌뇌 활성화율, 우뇌 활성화율 또는 전두엽 활성화율에 따라 좌뇌형 또는 우뇌형으로 구분되는 것을 특징으로 하는, 인공지능 교육
서비스 제공 방법.
The method of claim 1,
The step of determining the brain orientation of the user,
Artificial intelligence education, characterized in that it is classified into a left brain type or a right brain type according to the user's left brain activation rate, right brain activation rate, or frontal lobe activation rate
How to provide services.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 인공지능 교육 서비스를 제공하는 서버 장치에 있어서,
상기 사용자 단말과 데이터를 송수신하는 송수신부 및
제어부를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 송수신부를 통하여 사용자 단말에 학습 정보를 송신하고,
상기 사용자 단말에 표시된 상기 학습 정보에 대한 사용자의 상기 학습 정보 수행에 따른 사용자의 학습 결과 및 학습 패턴을 상기 사용자 단말을 통하여 수신하고,
상기 학습 결과 및 학습 패턴에 기초하여, 좌뇌형 또는 우뇌형으로 구분되는 상기 사용자의 두뇌 성향을 판단하고,
판단된 상기 사용자의 두뇌 성향을 기반으로 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화문제, 힌트 정보 또는 해설 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 학습 정보;를 미리 연계된 데이터베이스에서 추출하고,
추출된 학습 정보는 상기 사용자 단말에 제공되되, 상기 학습 정보에 포함된 개념 설명 정보, 기본 문제 정보, 심화 문제 정보, 힌트 정보 또는 해설 정보 각각은 단계적 학습이 가능하도록 순서에 따라 순차적으로 제공되는 것으로, 상기 힌트 정보 또는 상기 해설 정보는, 밸런스 강화 모드 또는 학습 효율 강화 모드 중 작동 모드를 결정하여 제공되고,
상기 사용자 단말을 통하여 이루어지는, 상기 학습 정보에 대한 상기 사용자의 학습 정보 수행에 따른 학습 결과 및 학습 패턴에 기초하여, 상기 사용자의 두뇌 성향을 업데이트하고,
상기 업데이트된 두뇌 성향을 기반으로 하여 상기 데이터베이스에서 추가 학습 정보를 추출하여, 상기 사용자 단말에 순차적으로 제공하는 것을 포함하며;
상기 제어부는, 상기 추가 학습 정보를 상기 사용자 단말에 송신할 때:
상기 작동 모드가 상기 밸런스 강화 모드인 경우, 상기 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형인 경우, 복수의 우뇌형 힌트 정보를 상기 사용자 단말에 송신하고, 상기 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형인 경우, 복수의 좌뇌형 힌트 정보를 상기 사용자 단말에 송신하고 - 상기 복수의 좌뇌형 힌트 정보 또는 상기 복수의 우뇌형 힌트 정보는 상기 사용자 단말에서 난이도에 따라 순차적으로 표시됨 -;
상기 작동 모드가 상기 학습 효율 강화 모드인 경우, 상기 사용자의 두뇌 성향이 좌뇌형인 경우, 복수의 좌뇌형 힌트 정보를 상기 사용자 단말에 송신하고, 상기 사용자의 두뇌 성향이 우뇌형인 경우, 복수의 우뇌형 힌트 정보를 상기 사용자 단말에 송신 - 상기 복수의 좌뇌형 힌트 정보 또는 상기 복수의 우뇌형 힌트 정보는 상기 사용자 단말에서 난이도에 따라 순차적으로 표시됨 -
하도록 구성되고,
상기 복수의 좌뇌형 힌트 정보는, 수식을 포함하여 이루어져 있는 것이고,
상기 복수의 우뇌형 힌트 정보는, 도형 또는 이미지를 포함하여 이루어져 있고,
상기 제어부는, 상기 사용자의 두뇌 성향을 업데이트하기 위하여,
각 문제 유형별 정답률과 오답율, 힌트 정보 열람 횟수, 해설 정보 열람 횟수, 문제 유형 별 풀이 속도, 학습 모드를 포함한 학습 결과 및 학습 패턴에 기초하여 상기 사용자의 두뇌 성향을 업데이트하는 것으로 구성되는, 인공지능 교육 서비스를 제공하는 서버 장치.
In a server device that provides an artificial intelligence education service based on a user's brain tendency,
A transceiver for transmitting and receiving data to and from the user terminal, and
Including a control unit,
The control unit,
Transmitting learning information to the user terminal through the transceiver,
Receiving a user's learning result and a learning pattern according to the user's performance of the learning information with respect to the learning information displayed on the user terminal through the user terminal,
Based on the learning result and the learning pattern, determining the brain propensity of the user classified into a left brain type or a right brain type,
Learning information including at least one of concept description information, basic problem information, advanced problem, hint information, and commentary information based on the determined brain propensity of the user; is extracted from a database linked in advance,
The extracted learning information is provided to the user terminal, and each of concept description information, basic problem information, advanced problem information, hint information, or explanation information included in the learning information is provided sequentially in order to enable stepwise learning. , The hint information or the commentary information is provided by determining an operation mode of a balance enhancement mode or a learning efficiency enhancement mode,
On the basis of a learning result and a learning pattern according to the learning information performed by the user on the learning information performed through the user terminal, the brain orientation of the user is updated,
Extracting additional learning information from the database based on the updated brain propensity and sequentially providing it to the user terminal;
When the control unit transmits the additional learning information to the user terminal:
When the operating mode is the balance enhancement mode, when the user's brain propensity is left-brain type, a plurality of right-brain type hint information is transmitted to the user terminal, and when the user's brain propensity is right-brain type, a plurality of left-brain type hints Transmitting information to the user terminal, wherein the plurality of left brain hint information or the plurality of right brain hint information is sequentially displayed in the user terminal according to a difficulty level;
When the operation mode is the learning efficiency enhancement mode, when the user's brain propensity is a left-brain type, a plurality of left-brain type hint information is transmitted to the user terminal, and when the user's brain propensity is a right-brain type, a plurality of right-brain types Sending hint information to the user terminal-The plurality of left-brain type hint information or the plurality of right-brain type hint information is sequentially displayed in the user terminal according to difficulty level-
Is configured to
The plurality of left-brain hint information includes an equation,
The plurality of right brain hint information includes a figure or an image,
The control unit, in order to update the brain disposition of the user,
Artificial intelligence consisting of updating the brain disposition of the user based on the learning results and learning patterns including the correct answer rate and incorrect answer rate for each question type, the number of reading hint information, the number of reading commentary information, the speed of solving each problem type, and learning mode. Server device providing educational services.
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