KR102237281B1 - Apparatus and method for providing information on human resources - Google Patents

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KR102237281B1 KR1020200049267A KR20200049267A KR102237281B1 KR 102237281 B1 KR102237281 B1 KR 102237281B1 KR 1020200049267 A KR1020200049267 A KR 1020200049267A KR 20200049267 A KR20200049267 A KR 20200049267A KR 102237281 B1 KR102237281 B1 KR 102237281B1
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Abstract

Disclosed are a device and a method for providing information on human resources using student response data. According to one embodiment of the present invention, the method of providing human resources information performed by the human resources providing device includes the steps of: collecting response data according to an instructor's request from any students matching an instructor; classifying and analyzing the response data collected from the students by a lecture; generating human information of the student based on an analysis result; and providing the human information of the student to a consumer who has requested the human information. The present invention enables companies to use useful human information, and for individuals, their strengths can be easily provided to the companies.

Description

수강자의 응답 데이터를 이용한 인재정보 제공 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING INFORMATION ON HUMAN RESOURCES}Apparatus and method for providing talent information using student response data {APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING INFORMATION ON HUMAN RESOURCES}

본 명세서에서 개시되는 실시예들은 강의나 발표를 듣는 수강자나 청중들의 강의나 발표 내용과 관련한 피드백들을 수집하여 분석하고, 분석 결과를 포함하는 인재정보를 우수한 인력에 대한 정보를 필요로 하는 수요자들에게 제공하는 인재정보 제공 장치 및 방법에 대한 것이다.The embodiments disclosed in this specification collect and analyze feedback related to the lecture or presentation contents of lecturers or audiences who listen to the lecture or presentation, and provide human resources information including the analysis results to consumers who need information on excellent human resources. It is about an apparatus and method for providing human resources information to be provided.

기업에게는 인재가, 개인에게는 좋은 일자리가 필요하다. 그러나 기업은 기업이 필요로 하는 역량을 가진 인재를 발견하기 어렵고, 개인은 많은 기업에게 자신의 강점을 보여주기 어렵다. 일반적인 채용 방식에 의하면 기업은 개인이 작성한 이력서나 자기소개서를 통해서만 개인의 이력이나 능력을 파악할 수 있기 때문에, 개개인의 성실성이나, 특정 분야에 대한 관심도나 집중도, 과제 해결 능력이나 적극성, 주변의 평가 등과 같이 개인의 꾸준한 노력이나 장기간 쌓아온 경험을 이해하는데 한계가 있었다. 또한 개인의 입장에서도 자신의 능력이나 노력을 짧은 이력서나 자기소개서를 통해 모두 보이기 어렵다는 문제가 있었다. Companies need talent and individuals need good jobs. However, it is difficult for companies to find talent with the competencies they need, and individuals are difficult to show their strengths to many companies. According to a general hiring method, a company can grasp an individual's personal history or ability only through a personal resume or self-introduction letter, so the individual's sincerity, interest or concentration in a specific field, task-solving ability or aggressiveness, evaluation of surroundings, etc. There was a limit to understanding the individual's constant efforts or experiences accumulated over a long period of time. In addition, there was a problem that it was difficult to show all of one's abilities or efforts through a short resume or self-introduction from an individual standpoint.

그에 따라 기업들은 개인의 출신학교나 성적 등과 같이 피상적인 정보에 의존하여 인력을 채용하거나, 주변인의 소개를 받아 인재를 선발하였다. 하지만 출신학교나 성적만으로는 개인의 성실성, 과제 해결 능력, 타인과의 협업 능력, 주변의 평가 등을 파악하기 어려웠고, 그에 따라 채용한 인력이 실제 업무 분야에서 충분한 역량을 발휘하지 못해, 다시 인력을 채용하는 번거로움을 반복적으로 경험해야 했다. As a result, companies rely on superficial information such as the individual's school or grades to hire human resources or select human resources by receiving introductions from people around them. However, it was difficult to grasp the individual's sincerity, ability to solve problems, ability to collaborate with others, and evaluations from the surroundings only from the school or grades from which they graduated. I had to experience the hassle of doing it over and over again.

또한 소개를 통해 인재를 채용하더라도, 실제 업무 영역과 맞지 않거나 소개자의 주관적인 의견이나 관계가 추천이유가 되는 경우가 많아, 기업이 추천 받은 인재에게 만족하지 못하는 경우가 빈번하다. In addition, even if a person hires a person through an introduction, it does not match the actual work area or the subjective opinion or relationship of the introducer is often the reason for the recommendation, and companies are often not satisfied with the person who has been recommended.

따라서 기업 자체의 기준에 부합하는 인재를 검색할 수 있도록 하되, 개개인이 일정 기간 이상 꾸준하게 기울인 노력이나 장기간 쌓아온 경험을 이해할 수 있는 정보를 제공할 필요성이 있었다. Therefore, there was a need to provide information that allows individuals to search for talents who meet the standards of the company itself, but to understand each individual's steadfast efforts over a certain period of time or experience accumulated over a long period of time.

관련하여 한국특허공개 제10-2008-0106492호는 “키워드샵을 이용한 인터넷 인재정보 제공 시스템”에 대해 개시한다. 이에 따르면, 개개인이 인재정보를 등록하도록 하고, 인재정보를 필요로 하는 이용자들은 키워드를 이용하여 인재정보를 검색할 수 있도록 한다. In relation to this, Korean Patent Laid-Open No. 10-2008-0106492 discloses "Internet human resource information provision system using keyword shop". According to this, individuals are allowed to register human resources information, and users who need human resources information can search for human resources information using keywords.

그러나 이처럼 키워드를 통해 인재정보를 검색할 수 있도록 하더라도, 인재정보가 개개인에 의해 단순 입력되기 때문에, 개개인의 장기간의 활동이나 이와 관련한 개인의 성실성이나 적극성 등에 대한 정보를 얻기에는 부족함이 있다. However, even if it is possible to search for human resource information through keywords as described above, it is insufficient to obtain information on the individual's long-term activities or the sincerity or aggressiveness of the individual in connection with the long-term activity of the individual, since the human resource information is simply inputted by the individual.

따라서 상술된 문제점을 해결하기 위한 기술이 필요하게 되었다.Therefore, there is a need for a technique for solving the above-described problem.

한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.On the other hand, the above-described background technology is technical information that the inventor possessed for derivation of the present invention or acquired during the derivation process of the present invention, and is not necessarily a known technology disclosed to the general public prior to filing the present invention. .

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 기업에게는 유용한 인재정보를 이용할 수 있도록 하고, 개인에게는 자신의 강점을 기업에게 용이하게 제공할 수 있도록 하는 인재정보를 생성하는 인재정보 제공 장치 및 방법을 제시하는데 목적이 있다.The embodiments disclosed in this specification are intended to provide an apparatus and method for providing human resources information for generating human resources information that enables companies to use useful human resources information and individuals to easily provide their strengths to companies. There is this.

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 개개인의 정성적인 역량을 정량적인 지표로서 기업에게 제공할 수 있도록 하는 인재정보 제공 장치 및 방법을 제시하는데 목적이 있다.The embodiments disclosed in the present specification aim to provide an apparatus and method for providing human resources information that enable companies to provide individual qualitative capabilities as a quantitative index.

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 구직자 스스로 작성하지 않아 더욱 객관적이고 신뢰할 수 있는 인재정보를 제공하는 인재정보 제공 장치 및 방법을 제시하는데 목적이 있다.The embodiments disclosed in the present specification are intended to provide an apparatus and method for providing human resources information that provides more objective and reliable human resources information because job-seekers are not self-created.

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 수강자들의 강의에 대한 피드백을 수집하고 분석하여 인재정보를 생성하는 인재정보 제공 장치 및 방법을 제시하는데 목적이 있다.The embodiments disclosed in the present specification aim to provide an apparatus and method for providing talent information for generating talent information by collecting and analyzing feedback on lectures of students.

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 일정기간 이상 누적된 수강자의 피드백을 분석하여, 개개인의 장기간의 활동과 이와 관련된 개인의 노력이나 역량을 파악할 수 있는 인재정보를 제공하는 인재정보 제공 장치 및 방법을 제시하는데 목적이 있다.The embodiments disclosed in the present specification provide an apparatus and method for providing human resources information that provides human resources information capable of grasping the individual's long-term activities and the individual's efforts or capabilities related to the long-term activities by analyzing the feedback of the learners accumulated over a certain period of time. There is a purpose to present.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 일 실시예에 따르면, 인재정보 제공 장치에 의해 수행되는 인재정보 제공 방법은, 강사와 매칭된 임의의 수강자로부터 상기 강사의 요청에 따른 응답 데이터를 수집하는 단계; 상기 수강자로부터 수집된 응답 데이터를 강의 단위로 분류하여 분석하는 단계; 분석 결과에 기초하여 상기 수강자의 인재정보를 생성하는 단계; 그리고 인재정보를 요청한 수요자에게 상기 수강자의 인재정보를 제공하는 단계를 포함한다. As a technical means for achieving the above-described technical task, according to an embodiment, the method for providing talent information performed by the device for providing talent information collects response data according to the request of the instructor from a random student matched with the instructor. The step of doing; Classifying and analyzing response data collected from the lecturers into lecture units; Generating talent information of the learner based on the analysis result; And providing the learner's talent information to a consumer who has requested the talent information.

다른 실시예에 따르면, 인재정보 제공 장치는, 강사와 수강자 각각의 계정정보를 저장하고, 수강자로부터 입력되는 응답 데이터를 메타정보와 연관하여 저장하며, 상기 응답 데이터를 분석한 결과에 기초하여 생성되는 각 수강자의 인재정보를 저장하는 저장부; 상기 강사와 수강자와 통신하여, 상기 수강자로부터 응답 데이터를 수신하는 통신부; 그리고 임의의 강사와 매칭된 임의의 수강자로부터 상기 강사의 요청에 따른 응답 데이터를 수집하고, 상기 수강자로부터 수집된 응답 데이터를 강의 단위로 분류하여 분석하며, 분석 결과에 기초하여 상기 수강자의 인재정보를 생성하고, 인재정보를 요청한 수요자에게 상기 수강자의 인재정보를 제공하는 제어부를 포함할 수 있다. According to another embodiment, the apparatus for providing talent information stores the account information of each instructor and the learner, stores response data input from the learner in association with meta information, and is generated based on the result of analyzing the response data. A storage unit for storing talent information of each student; A communication unit that communicates with the instructor and the lecturer and receives response data from the lecturer; In addition, response data according to the request of the lecturer is collected from the lecturer's request from any lecturer matched with a lecturer, and the response data collected from the lecturer is classified and analyzed by lecture unit, and the talent information of the lecturer is analyzed based on the analysis result. It may include a control unit that generates and provides the learner's talent information to a consumer who has requested the talent information.

또 다른 실시예에 따르면, 인재정보 제공 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에서 인재정보 제공 방법은, 강사와 매칭된 임의의 수강자로부터 상기 강사의 요청에 따른 응답 데이터를 수집하는 단계; 상기 수강자로부터 수집된 응답 데이터를 강의 단위로 분류하여 분석하는 단계; 분석 결과에 기초하여 상기 수강자의 인재정보를 생성하는 단계; 그리고 인재정보를 요청한 수요자에게 상기 수강자의 인재정보를 제공하는 단계를 포함한다. According to another embodiment, a method for providing talent information in a computer-readable recording medium in which a program for performing a method for providing talent information is recorded, the step of collecting response data according to the request of the instructor from a random student matched with the instructor ; Classifying and analyzing response data collected from the lecturers into lecture units; Generating talent information of the learner based on the analysis result; And providing the learner's talent information to a consumer who has requested the talent information.

나아가 다른 실시예에 따르면, 인재정보 제공 장치에 의해 수행되며, 인재정보 제공 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에서 인재정보 제공 방법은, 강사와 매칭된 임의의 수강자로부터 상기 강사의 요청에 따른 응답 데이터를 수집하는 단계; 상기 수강자로부터 수집된 응답 데이터를 강의 단위로 분류하여 분석하는 단계; 분석 결과에 기초하여 상기 수강자의 인재정보를 생성하는 단계; 그리고 인재정보를 요청한 수요자에게 상기 수강자의 인재정보를 제공하는 단계를 포함한다. Further, according to another embodiment, the method for providing talent information in a computer program stored in a medium to perform the method for providing talent information, performed by a device for providing talent information, is provided according to the request of the instructor from a random student matched with the instructor. Collecting response data; Classifying and analyzing response data collected from the lecturers into lecture units; Generating talent information of the learner based on the analysis result; And providing the learner's talent information to a consumer who has requested the talent information.

전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 기업에게는 유용한 인재정보를 이용할 수 있도록 하고, 개인에게는 자신의 강점을 기업에게 용이하게 제공할 수 있도록 하는 인재정보를 생성하는 인재정보 제공 장치 및 방법을 제시할 수 있다. According to any one of the above-described problem solving means, a device and method for providing human resources information is provided to create human resources information that allows companies to use useful human resources information and individuals to easily provide their strengths to companies. can do.

그리고 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 개개인의 정성적인 역량을 정량적인 지표로서 기업에게 제공할 수 있도록 하는 인재정보 제공 장치 및 방법을 제시할 수 있다. In addition, according to any one of the task solving means, it is possible to propose a device and method for providing human resources information that enable companies to provide individual qualitative capabilities as a quantitative index.

또한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 구직자 스스로 작성하지 않아 더욱 객관적이고 신뢰할 수 있는 인재정보를 제공하는 인재정보 제공 장치 및 방법을 제시할 수 있다. In addition, according to any one of the problem solving means, it is possible to propose a device and method for providing human resources information that provides more objective and reliable human resources information because the job seekers do not create them themselves.

나아가 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 수강자들의 강의에 대한 피드백을 수집하고 분석하여 인재정보를 생성하는 인재정보 제공 장치 및 방법을 제시할 수 있다.Further, according to any one of the task solving means, it is possible to propose a device and method for providing talent information for generating talent information by collecting and analyzing feedback on lectures of students.

그리고 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 일정기간 이상 누적된 수강자의 피드백을 분석하여, 개개인의 장기간의 활동과 이와 관련된 개인의 노력이나 역량을 파악할 수 있는 인재정보를 제공하는 인재정보 제공 장치 및 방법을 제시할 수 있다. And according to any one of the task solving means, by analyzing the feedback of students accumulated over a certain period of time, the device and method for providing human resources information that can grasp the individual's long-term activities and the individual's efforts or competencies related thereto. Can be presented.

개시되는 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 개시되는 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects that can be obtained in the disclosed embodiments are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned are obvious to those of ordinary skill in the art to which the embodiments disclosed from the following description belong. It will be understandable.

도 1은 일 실시예에 따른 인재정보 제공 장치가 포함된 네트워크의 구성을 개략적으로 도시한 구성도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 인재정보 제공 장치의 기능적인 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 인재정보 제공 방법을 단계적으로 도시한 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S301단계를 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 5는 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S302단계를 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 6은 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S303단계를 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 7은 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S303단계에서 강의에 대한 수강자의 응답을 정량적으로 분석한 결과의 일례를 나타낸 예시도이다.
도 8은 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S305단계를 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 9와 도 10은 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S305단계에서 수요자에게 제공하는 인재정보의 일례를 도시한 예시도이다.
1 is a block diagram schematically showing the configuration of a network including a device for providing human resource information according to an exemplary embodiment.
2 is a block diagram showing a functional configuration of an apparatus for providing human resource information according to an exemplary embodiment.
3 is a flowchart illustrating a step-by-step process for providing talent information according to an exemplary embodiment.
FIG. 4 is a detailed flowchart illustrating step S301 of the method for providing human resource information shown in FIG. 3.
5 is a flow chart specifically showing step S302 of the method for providing human resource information shown in FIG. 3.
6 is a flow chart specifically showing step S303 of the method for providing human resource information shown in FIG. 3.
FIG. 7 is an exemplary view showing an example of a result of quantitatively analyzing a student's response to a lecture in step S303 of the method for providing talent information shown in FIG. 3.
FIG. 8 is a detailed flowchart illustrating step S305 of the method for providing human resource information shown in FIG. 3.
9 and 10 are exemplary diagrams showing an example of human resource information provided to a consumer in step S305 of the method of providing human resource information shown in FIG. 3.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 아래에서 설명되는 실시예들은 여러 가지 상이한 형태로 변형되어 실시될 수도 있다. 실시예들의 특징을 보다 명확히 설명하기 위하여, 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서 자세한 설명은 생략하였다. 그리고, 도면에서 실시예들의 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, various embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The embodiments described below may be modified and implemented in various different forms. In order to more clearly describe the features of the embodiments, detailed descriptions of matters widely known to those of ordinary skill in the art to which the following embodiments pertain are omitted. In addition, parts not related to the description of the embodiments are omitted in the drawings, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 구성이 다른 구성과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’되어 있는 경우뿐 아니라, ‘그 중간에 다른 구성을 사이에 두고 연결’되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성이 어떤 구성을 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 그 외 다른 구성을 제외하는 것이 아니라 다른 구성들을 더 포함할 수도 있음을 의미한다.Throughout the specification, when a component is said to be "connected" with another component, this includes not only the case where it is'directly connected' but also the case where it is'connected with another component in the middle.' In addition, when a certain configuration "includes" a certain configuration, it means that other configurations may be further included rather than excluding other configurations unless otherwise specified.

이하 첨부된 도면을 참고하여 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

다만 이를 설명하기에 앞서, 아래에서 사용되는 용어들의 의미를 먼저 정의한다. However, before describing this, the meaning of the terms used below is first defined.

위에 정의한 용어 이외에 설명이 필요한 용어는 아래에서 각각 따로 설명한다.In addition to the terms defined above, terms that require explanation will be separately described below.

도 1은 일 실시예에 따른 인재정보 제공 장치가 포함된 네트워크의 구성을 개략적으로 도시한 구성도이다. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of a network including a device for providing human resource information according to an exemplary embodiment.

도 1에 도시된 바와 같이 일 실시예에 따른 인재정보 제공 장치(30)는 네트워크(N)를 통해 수강자 단말(10), 강사 단말(20), 그리고 수요자 단말(40)과 통신한다. 인재정보 제공 장치(30)는 수강자 단말(10)로부터 강의에 대한 응답 데이터를 수집하고, 수집된 응답 데이터를 강사 단말(20)로 제공하며, 이러한 과정에서 축적되는 응답 데이터를 분석하여, 각 수강자에 대한 인재정보를 생성하고 이를 수요자 단말(40)로 제공하는 역할을 수행한다. As shown in FIG. 1, the apparatus 30 for providing human resource information according to an embodiment communicates with a student terminal 10, an instructor terminal 20, and a consumer terminal 40 through a network N. The talent information providing device 30 collects response data for the lecture from the student terminal 10, provides the collected response data to the instructor terminal 20, analyzes the response data accumulated in this process, and analyzes the response data for each attendee. It plays a role of generating human resource information for and providing it to the consumer terminal 40.

여기서 수강자 단말(10), 강사 단말(20), 그리고 수요자 단말(40)은 개인화된 정보처리장치로서, 각각 네트워크(N)를 통해 원격지의 서버에 접속하거나, 타 단말 및 서버와 연결 가능한 컴퓨터나 휴대용 단말기, 텔레비전, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 등으로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop)등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), GSM(Global System for Mobile communications), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet), 스마트폰(Smart Phone), 모바일 WiMAX(Mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, 텔레비전은 IPTV(Internet Protocol Television), 인터넷 TV(Internet Television), 지상파 TV, 케이블 TV 등을 포함할 수 있다. 나아가 웨어러블 디바이스는 예를 들어, 시계, 안경, 액세서리, 의복, 신발 등 인체에 직접 착용 가능한 타입의 정보처리장치로서, 직접 또는 다른 정보처리장치를 통해 네트워크를 경유하여 원격지의 서버에 접속하거나 타 단말과 연결될 수 있다.Here, the learner's terminal 10, the instructor's terminal 20, and the consumer's terminal 40 are personalized information processing devices, each connected to a remote server through a network (N), or a computer that can be connected to other terminals and servers. It may be implemented as a portable terminal, a television, or a wearable device. Here, the computer includes, for example, a notebook equipped with a web browser, a desktop, a laptop, and the like, and the portable terminal is, for example, a wireless communication device that guarantees portability and mobility. , PCS (Personal Communication System), PDC (Personal Digital Cellular), PHS (Personal Handyphone System), PDA (Personal Digital Assistant), GSM (Global System for Mobile communications), IMT (International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA (Code Division Multiple Access)-2000, W-Code Division Multiple Access (W-CDMA), Wireless Broadband Internet (Wibro), Smart Phone, Mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX), etc. It may include a (Handheld)-based wireless communication device. Further, the television may include Internet Protocol Television (IPTV), Internet Television (Internet Television), terrestrial TV, cable TV, and the like. Furthermore, a wearable device is a type of information processing device that can be directly worn on the human body, such as watches, glasses, accessories, clothes, shoes, etc., and connects to a remote server or other terminal through a network directly or through another information processing device. Can be connected with.

이때 수강자 단말(10)과 강사 단말(20), 그리고 수요자 단말(40)은 하드웨어적 구성에 의해 구분된다기 보다는, 각 단말의 이용자가 수강자, 강사, 수요자 중 어디에 속하는지에 따라 구분될 수 있다. 또한 그에 따라 수강자 단말(10)과 강사 단말(20), 그리고 수요자 단말(40)이 각각 인재정보 제공 장치(30)를 통해 제공받는 서비스가 달라질 수 있으며, 이를 위해 수강자 단말(10)과 강사 단말(20), 그리고 수요자 단말(40)은 서로 다른 응용프로그램이나 웹페이지를 이용하여 인재정보 제공 장치(30)와 통신할 수 있다. At this time, the learner's terminal 10, the instructor's terminal 20, and the consumer's terminal 40 may be classified according to whether a user of each terminal belongs to a student, an instructor, or a consumer, rather than by a hardware configuration. In addition, accordingly, the service provided by the student terminal 10, the instructor terminal 20, and the consumer terminal 40 through the talent information providing device 30 may be different. For this purpose, the student terminal 10 and the instructor terminal (20) And the consumer terminal 40 may communicate with the human resource information providing device 30 using different application programs or web pages.

여기서 ‘수강자’는, 인재정보 제공 장치(30)를 통해 응답 데이터가 수집되는 하나 이상의 강의를 수강하는 사용자로서, 여기서 ‘강의’는 학교나 학원 등에서 일반적으로 제공되는 수업뿐 아니라, 각종 강연이나 강론, 세미나, 학술대회, 발표회 등의 행사를 모두 포함하는 의미의 표현으로 사용된다. 특히 이하에서 ‘강의’는 1회에 한하는 단위 이벤트를 의미하며, 정규 수업처럼 복수 회에 걸쳐 동일한 강사에 의하여 동일한 수강자 그룹에 대해 이루어지는 단위 강의의 집합은 이하에서 ‘시리즈’로 지칭하기로 한다. Here, the'student' is a user who takes one or more lectures in which response data is collected through the talent information providing device 30, and the'lecture' is not only a class generally provided in a school or academy, but also various lectures or lectures. It is used as an expression that includes all events such as, seminars, academic conferences, and presentations. In particular, hereinafter,'lecture' means a unit event limited to one time, and a set of unit lectures for the same group of attendees by the same instructor over multiple times like a regular class will be referred to as a'series' hereinafter. .

수강자는 수강자 단말(10)을 통해 응답 데이터를 입력함에 있어서, 미리 강사와 매칭되거나 또는 강사를 특정할 수 있다. 그에 따라 응답 데이터는 적어도 수강자 식별정보와 강사 식별정보에 연관될 수 있다. In inputting the response data through the student terminal 10, the learner may be matched with the instructor in advance or may specify the instructor. Accordingly, the response data may be associated with at least the student identification information and the instructor identification information.

그리고 ‘강사’는 이러한 행사에서 발표나 강의를 하거나, 진행을 담당하는 사용자로서, 수강자들로부터 질문, 의견, 질문에 대한 답변 등의 입력을 요청하고, 이에 대한 응답으로서 수강자 단말(10)로부터 응답 데이터가 수집되도록 할 수 있다. In addition, the'instructor' is a user in charge of presentation, lecture, or progress at such an event, and requests input of questions, opinions, and answers to questions from the attendees, and a response from the student's terminal 10 as a response. You can let the data be collected.

강사는 강사 단말(20)을 통해 특정 강의의 명칭과, 시간, 장소 등을 특정하여 강의를 생성할 수 있다. 그러나 강사가 강의에 대한 정보를 특정하지 않더라도, 강사가 로그인한 상태에서 실시간으로 해당 강사와 매칭되는 수강자들은 하나의 강의의 수강자 그룹으로 인식될 수 있다. 또는 강사와 한번 매칭된 수강자 그룹은 이후에도 해당 강의의 수강자로서 인식될 수 있다.The instructor may create a lecture by specifying the name, time, and place of a specific lecture through the instructor terminal 20. However, even if the instructor does not specify the information about the lecture, the attendees who match the instructor in real time while the instructor is logged in may be recognized as a group of attendees of one lecture. Alternatively, a group of students who have been matched with the instructor once may be recognized as a student of the corresponding lecture afterwards.

나아가 강사가 강의에 대한 정보를 특정하지 않더라도, 시간이나 장소에 따라 강의가 식별되거나 구분될 수 있다. 예를 들어, 특정 날짜의 오전 10시 내지 11시에 해당 강사와 매칭된 복수의 수강자들은 모두 하나의 강의의 수강자 그룹에 속하는 것으로 인식될 수 있다. 또는 특정 날짜의 오전 10시 내지 11시에, 강남구 삼성동에서 해당 강사와 매칭된 복수의 수강자들만 하나의 강의의 수강자 그룹에 속하는 것으로 인식될 수 있다. Furthermore, even if the instructor does not specify information about the lecture, the lecture may be identified or classified according to time or place. For example, at 10 am to 11 am on a specific date, a plurality of attendees matched with the corresponding instructor may all be recognized as belonging to a group of attendees of one lecture. Alternatively, at 10 am to 11 am on a specific date, only a plurality of attendees matching the instructor in Samseong-dong, Gangnam-gu may be recognized as belonging to a group of attendees of one lecture.

즉 ‘강의’는 강의에 대한 별개의 정보 등록 절차가 진행되지 않더라도, 실질적으로 하나의 강의에 속하는 것으로 인식되는 수강자 그룹별로 구분되어 인식될 수 있다. That is, the'lecture' can be classified and recognized for each group of attendees recognized as actually belonging to one lecture, even if a separate information registration procedure for the lecture is not performed.

또한 ‘수요자’는 채용을 위해 인재정보를 필요로 하는 사용자로서, 예를 들어 기업의 인사담당자 등이 될 수 있다. 수요자는 수요자 단말(40)을 이용하여 인재정보 제공 장치(30)가 제공하는 인재정보를 열람하고, 인재를 선별하여 채용 과정을 진행할 수 있다.In addition, a “consumer” is a user who needs human resources information for hiring, and may be, for example, a person in charge of human resources at a company. The consumer can use the consumer terminal 40 to browse the human resources information provided by the human resource information providing device 30, select the human resources, and proceed with the hiring process.

이때 ‘인재정보’는 각 수강자의 역량을 파악할 수 있는 데이터를 포함하는 정보로서, 수강자 각각에 의해 수집된 응답 데이터를 분석하여 생성될 수 있다. 인재정보에 대해서는 이후에 보다 상세하게 설명한다. 후술하는 인재정보 제공 장치(30)는 이를 위해 응답 데이터를 수집하고 분석하여, 수요자가 요구하는 인재정보를 생성할 수 있다. At this time,'personnel information' is information including data that can grasp the competency of each learner, and can be generated by analyzing response data collected by each learner. Talent information will be described in more detail later. The apparatus 30 for providing human resources information, which will be described later, collects and analyzes response data for this purpose, and may generate human resources information requested by the consumer.

한편 인재정보 제공 장치(30)는 일반적인 서버-클라이언트 시스템의 서버측에 해당하는 정보처리장치 또는 정보처리장치의 집합으로서, 상술한 수강자 단말(10)과 강사 단말(20), 그리고 수요자 단말(40)에 설치된 응용 프로그램이나 웹브라우저 등을 클라이언트로 하여 통신함으로써, 수강자, 강사, 수요자와 인터랙션한다. 이러한 인재정보 제공 장치(30)는 일반적인 서버용 정보처리장치로 구현되거나 클라우드 컴퓨팅 서버로 구현될 수 있다. 또한 인재정보 제공 장치(30)는 데이터를 저장할 수 있는 저장장치 또는 제3의 서버를 통해 데이터를 저장할 수 있다. Meanwhile, the human resource information providing device 30 is an information processing device or a set of information processing devices corresponding to the server side of a general server-client system, and the above-described student terminal 10 and instructor terminal 20, and the consumer terminal 40 ), the application program or web browser installed in the client is used as a client to communicate with students, instructors, and consumers. The human resource information providing device 30 may be implemented as a general server information processing device or a cloud computing server. In addition, the human resource information providing device 30 may store data through a storage device capable of storing data or a third server.

이러한 인재정보 제공 장치(30)는 수강자와 강사 사이에서 강의 중 원활한 커뮤니케이션이 이루어질 수 있도록, 강사로 하여금 강사 단말(20)을 이용하여 응답 데이터의 수집 요청을 받으면, 복수의 수강자 단말(10)로부터 응답 데이터를 수신하고, 수신된 응답 데이터를 취합하여 강사 단말(20)로 제공할 수 있다. 이때 취합된 응답 데이터는 강사 단말(20)을 통해 강사 단말(20)에 구비되거나 연결된 디스플레이(20’)에 표시되어 수강자들 모두에게 표시될 수 있다. Such a human resource information providing device 30, when the instructor receives a request to collect response data using the instructor terminal 20 so that smooth communication can be made between the lecturer and the instructor, from the plurality of student terminals 10 Response data may be received, and the received response data may be collected and provided to the instructor terminal 20. At this time, the collected response data may be provided to the instructor terminal 20 through the instructor terminal 20 or displayed on a connected display 20' to be displayed to all participants.

예를 들어, 각각의 수강자의 응답 데이터는 하나의 슬라이드에 할당되고, 강사 단말(20)로는 응답한 수강자에 대응하는 수의 슬라이드를 포함하는 콘텐트가 전달될 수 있다. 그에 따라 강사 단말(20)은 슬라이드 단위로 각 응답 데이터를 열람하거나 수강자들에게 표시하면서 강의를 진행할 수 있다. For example, response data of each attendee may be allocated to one slide, and content including a number of slides corresponding to the responding student may be delivered to the instructor terminal 20. Accordingly, the instructor terminal 20 may proceed with the lecture while viewing each response data in a slide unit or displaying it to the attendees.

나아가 인재정보 제공 장치(30)는 온라인 상에서 강의를 진행하는 과정에서도 복수의 수강자들로부터 취합된 응답 데이터를 강사 단말(20)로 제공함으로써, 강사와 수강자 사이의 실시간 피드백이 이루어지도록 할 수 있다. Furthermore, the human resource information providing device 30 may provide real-time feedback between the instructor and the attendee by providing response data collected from a plurality of attendees to the instructor terminal 20 even in the course of conducting a lecture online.

또한 인재정보 제공 장치(30)는 현재 강의가 이루어지는 상황이 아니더라도, 강사가 설정한 시간 범위 내에서 수강자들로부터 해당 강사를 특정 받아 응답 데이터를 수신할 수 있다.In addition, the human resource information providing apparatus 30 may receive response data by receiving the corresponding instructor from the lecturers within a time range set by the instructor, even if the lecture is not currently being conducted.

이때 응답 데이터는, 텍스트뿐 아니라 사진이나 동영상 등을 포함할 수 있다. 나아가 응답 데이터는, 강사가 미리 설정한 선택 항목 중 하나 이상의 선택된 항목에 대한 정보를 포함하는 데이터일 수 있다. In this case, the response data may include not only text but also photos or videos. Furthermore, the response data may be data including information on one or more selected items among the selection items preset by the instructor.

또한 인재정보 제공 장치(30)는 강의가 이루어질 때마다 반복적으로 수집된 응답 데이터를 수강자별로 분류하여 분석할 수 있다. 그에 따라 인재정보 제공 장치(30)는 각 수강자에 대해 응답 데이터를 분석한 결과를 포함하는 인재정보를 생성하고, 이를 수요자 단말(40)로 제공한다. In addition, the human resource information providing device 30 may classify and analyze response data repeatedly collected for each class attendee each time a lecture is made. Accordingly, the talent information providing device 30 generates talent information including the result of analyzing response data for each student, and provides it to the consumer terminal 40.

이하에서는 도 2를 참조하여, 상술한 바와 같이 동작하는 인재정보 제공 장치(30)의 더욱 구체적인 구성을 설명한다. 도 2는 일 실시예에 따른 인재정보 제공 장치의 기능적인 구성을 도시한 블록도이다.Hereinafter, with reference to FIG. 2, a more detailed configuration of the human resource information providing apparatus 30 operating as described above will be described. 2 is a block diagram showing a functional configuration of an apparatus for providing human resource information according to an exemplary embodiment.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 인재정보 제공 장치(30)는, 저장부(31), 제어부(32), 통신부(33)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the apparatus 30 for providing human resource information according to an embodiment may include a storage unit 31, a control unit 32, and a communication unit 33.

저장부(31)에는 파일, 애플리케이션 및 프로그램 등과 같은 다양한 종류의 데이터가 설치 및 저장될 수 있다. 후술할 제어부(33)는 저장부(31)에 저장된 데이터에 접근하여 이를 이용하거나, 또는 새로운 데이터를 저장부(31)에 저장할 수도 있다. 또한, 제어부(33)는 저장부(31)에 설치된 프로그램을 실행할 수도 있다. 저장부(31)에는 수강자 단말(10), 강사 단말(20), 또는 수요자 단말(40)과 통신하여 강의에 대한 응답 데이터를 수집하거나, 분석하고, 인재정보를 생성하는 등 서비스를 제공하는데 필요한 각종 프로그램이 저장될 수 있다. Various types of data such as files, applications, and programs may be installed and stored in the storage unit 31. The control unit 33 to be described later may access and use the data stored in the storage unit 31 or may store new data in the storage unit 31. In addition, the control unit 33 may execute a program installed in the storage unit 31. The storage unit 31 communicates with the learner's terminal 10, the instructor's terminal 20, or the consumer's terminal 40 to collect, analyze, and generate talent information necessary for providing services. Various programs can be stored.

또한 저장부(31)에는 각각의 수강자의 정보나 강사의 정보가 서로 다른 계정으로 구분되어 저장될 수 있다. 또한 저장부(31)에는 각각의 수강자의 계정에 연관하여, 해당 수강자로부터 수집된 응답 데이터가 축적될 수 있다. In addition, in the storage unit 31, information of each learner or information of an instructor may be divided into different accounts and stored. In addition, in the storage unit 31, response data collected from the corresponding learner may be accumulated in association with each learner's account.

이때 저장부(31)는 응답 데이터에 메타정보를 연관하여 저장할 수 있다. 이때 메타정보는, 응답 데이터를 입력한 수강자 식별정보, 수강자에 의해 선택된 강사 또는 강의의 식별정보 중 적어도 하나의 정보, 응답 데이터의 수신 시간정보, 응답 데이터가 입력된 상기 수강자의 위치정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 나아가 응답 데이터가 어떤 강의에 대응하여 입력된 것인지 식별되면, 강의 식별정보가 메타정보에 포함될 수 있다. 또한 응답 데이터가 대응하는 강의가 동일한 강사와 수강자 그룹이 2회 이상에 진행하는 시리즈에 속하는 경우, 시리즈 식별정보가 메타정보에 부가적으로 포함될 수 있다. In this case, the storage unit 31 may store meta information in association with the response data. At this time, the meta information is at least one of the student identification information inputting the response data, at least one of the identification information of the instructor or the lecture selected by the attendee, the reception time information of the response data, and the location information of the learner into which the response data is input. It may include. Further, when the response data is identified in response to which lecture is input, the lecture identification information may be included in the meta information. In addition, if the lecture corresponding to the response data belongs to a series that is conducted more than once by the same instructor and the attendee group, the series identification information may be additionally included in the meta information.

나아가 저장부(31)는 수강자의 응답 데이터의 분석 결과를 포함하는 인재정보가 생성되면, 생성된 인재정보를 수강자의 계정에 연관하여 저장할 수 있다. 이때 인재정보에는 응답 데이터를 분석한 결과에 따른 정성적 데이터와 정량적 데이터가 포함될 수 있으며, 이후에 구체적으로 설명한다. Furthermore, when the talent information including the analysis result of the response data of the learner is generated, the storage unit 31 may store the generated talent information in association with the account of the learner. At this time, the talent information may include qualitative data and quantitative data according to the result of analyzing the response data, which will be described in detail later.

한편 제어부(32)는 인재정보 제공 장치(30)의 전체적인 동작을 제어하며, CPU 등과 같은 프로세서를 포함할 수 있다. 제어부(32)는 강사나 수강자, 수요자들의 입력에 대응되는 동작을 수행하도록 인재정보 제공 장치(30)에 포함된 다른 구성들을 제어할 수 있다.Meanwhile, the control unit 32 controls the overall operation of the human resource information providing device 30 and may include a processor such as a CPU or the like. The control unit 32 may control other components included in the human resource information providing apparatus 30 to perform an operation corresponding to an input of an instructor, a student, or a consumer.

예를 들어, 제어부(32)는 저장부(31)에 저장된 프로그램을 실행시키거나, 저장부(31)에 저장된 파일을 읽어오거나, 새로운 파일을 저장부(31)에 저장할 수도 있다.For example, the control unit 32 may execute a program stored in the storage unit 31, read a file stored in the storage unit 31, or store a new file in the storage unit 31.

제어부(32)는 강사와 수강자 사이에서, 강사의 요청에 따라 응답 데이터를 수집하고, 수집된 응답 데이터를 강사에게 전송하여 강사나 강의에 대한 수강자의 원활한 피드백이 가능하게 하는 서비스를 제공하는데 필요한 동작을 수행한다. 또한 제어부(32)는 수요자에게 각 수강자의 응답 데이터를 분석한 결과를 포함하는 인재정보를 제공하는 서비스에 필요한 동작을 수행한다. The control unit 32 collects response data between the instructor and the lecturer according to the lecturer's request, and transmits the collected response data to the lecturer to provide a service that enables smooth feedback of the lecturer or lecturer. Perform. In addition, the control unit 32 performs an operation necessary for a service that provides human resources information including a result of analyzing the response data of each student to the consumer.

우선, 강사와 수강자 사이에서 전자의 서비스를 제공하기 위해 제어부(32)는 구체적으로 임의의 강사와 매칭된 임의의 수강자로부터 강사의 요청에 따른 응답 데이터를 수집하고, 수강자로부터 수집된 응답 데이터를 강의 단위로 분류하여 분석하며, 분석 결과에 기초하여 수강자의 인재정보를 생성하고, 인재정보를 요청한 수요자에게 수강자의 인재정보를 제공한다. First, in order to provide an electronic service between the instructor and the lecturer, the control unit 32 specifically collects response data according to the lecturer's request from any lecturer matched with a random lecturer, and lectures the response data collected from the lecturer. It categorizes and analyzes it by unit, generates the learner's talent information based on the analysis result, and provides the learner's talent information to the demander who requested the talent information.

제어부(32)는 특정 강사와 수강자들을 매칭한다. 이때 수강자와 강사의 매칭을 위해, 수강자로부터 특정 강사나 특정 강의를 선택 받을 수 있다. 이를 위해 제어부(32)는 수강자로부터 특정 강사나 특정 강의의 명칭이나 식별정보를 입력받을 수 있다. 또는 제어부(32)는 수강자에게 강사 리스트나 강의 리스트를 제공하고, 제공된 리스트에서 하나를 선택받을 수 있다. 이때 제어부(32)는 수강자 단말(10)의 위치정보를 수집하고, 강사 단말(20)의 위치정보 또는 미리 등록된 강의의 위치정보를 비교하여, 수강자 주변 일정범위 내의 강사나 강의만을 포함하는 리스트를 수강자에게 제공할 수 있다. The control unit 32 matches a specific instructor and attendees. At this time, in order to match the lecturer with the lecturer, a specific lecturer or a specific lecture can be selected from the lecturer. To this end, the controller 32 may receive a name or identification information of a specific instructor or a specific lecture from a student. Alternatively, the control unit 32 may provide an instructor list or a lecture list to the attendee, and may select one from the provided list. At this time, the control unit 32 collects the location information of the attendee terminal 10, compares the location information of the instructor terminal 20 or the location information of a previously registered lecture, and includes only instructors or lectures within a certain range around the attendee. Can be provided to students.

그에 따라 제어부(32)는 수강자가 선택한 강사나 강의에 대응하는 강사와 수강자를 매칭할 수 있다. 이러한 과정에서 복수의 수강자가 동일한 강사에게 동시간대에 매칭될 수 있다. Accordingly, the control unit 32 may match the lecturer selected by the lecturer or the lecturer corresponding to the lecture and the lecturer. In this process, multiple students may be matched to the same instructor at the same time.

한편 이와 같이 강사와 매칭된 수강자가 응답 데이터를 입력하면, 제어부(32)는 응답 데이터를 메타정보와 연관하여 저장부(32)에 저장할 수 있다. On the other hand, if the lecturer matched with the instructor inputs response data, the control unit 32 may store the response data in the storage unit 32 in association with the meta information.

이를 위해 제어부(32)는 강사로부터 응답 데이터 수집 요청을 받을 수 있다. 강사 단말(20)에서 응답 데이터 수집 요청이 수신되면, 제어부(32)는 강사에게 매칭된 수강자들의 수강자 단말(10)로 응답 데이터 수집을 위한 유저 인터페이스를 제공할 수 있다. 그리고 이처럼 유저 인터페이스가 제공되는 동안에만 수강자의 응답 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 강사가 오프라인 상에서 수강자들에게 ‘하고 싶은 질문을 입력해달라’고 요구한 후, 강사 단말(20)에서 ‘응답 데이터 수집 개시’ 버튼을 선택하면, 제어부(32)는 이러한 강사 단말(20)을 통한 강사의 버튼 입력을 응답 데이터 수집 요청으로 인식하고 수강자들의 수강자 단말(10)에 유저 인터페이스가 제공되도록 할 수 있다. 그리고 다시 강사 단말(20)에서 ‘응답 데이터 수집 종료’ 버튼이 선택되면 제어부(32)는 수강자 단말(10)에서 유저 인터페이스의 제공이 중단되도록 할 수 있다.To this end, the controller 32 may receive a request to collect response data from an instructor. When a request for collecting response data is received from the instructor terminal 20, the controller 32 may provide a user interface for collecting response data to the attendee terminal 10 of the attendees matched to the instructor. In addition, response data of learners can be collected only while the user interface is provided. For example, if the instructor requests the lecturers to'enter the question you want to ask' on the offline, and then selects the'start response data collection' button on the instructor terminal 20, the control unit 32 is the instructor terminal ( It is possible to recognize the input of the button of the instructor through 20) as a request to collect response data, and to provide a user interface to the student terminal 10 of the attendees. In addition, when the'end response data collection' button is selected on the instructor terminal 20 again, the control unit 32 may cause the student terminal 10 to stop providing the user interface.

물론 시간의 제한 없이 지속적으로 유저 인터페이스를 제공하고 이를 통해 수강자의 응답 데이터를 수집할 수도 있다. Of course, it is also possible to continuously provide a user interface without time limitation and collect student response data through it.

또한 제어부(32)는 실시예에 따라 강사로부터 수강자들에게서 입력 받을 응답 데이터의 형식을 선택 받을 수 있다. 예를 들어, 텍스트를 입력하도록 하거나 이미지나 동영상을 선택하여 업로드하도록 하고, 미리 설정된 복수의 선택 사항 중 하나 이상을 선택하도록 하는 등 다양한 유형으로 응답 데이터를 입력하도록 할 수 있다. In addition, the controller 32 may receive a selection of a format of response data to be input from the lecturers from the instructor according to the embodiment. For example, it is possible to input response data in various types, such as allowing text to be input, selecting an image or video to be uploaded, and selecting one or more of a plurality of preset options.

나아가 제어부(32)는 수강자들로부터 응답 데이터를 수집한 후, 수집된 응답 데이터를 강사 단말(20)로 제공하는데, 이때 강사 단말(20)에서 각각의 수강자의 응답 데이터를 수강자들에게 표시되도록 한 때에 수강자들로부터 다시 표시된 응답 데이터에 대한 평가정보 입력을 요구하는 유저 인터페이스를 제공하여, 수강자들의 응답 데이터에 대해 수강자들이 다시 평가하도록 할 수 있다.Furthermore, the control unit 32 collects response data from the attendees and provides the collected response data to the instructor terminal 20. At this time, the response data of each attendee is displayed to the attendees in the instructor terminal 20. At this time, by providing a user interface for requesting input of evaluation information for the response data displayed again from the learners, it is possible for the learners to re-evaluate the response data of the learners.

이때 평가정보는, 예를 들어 ‘좋아요’, ‘찬성’, ‘반대’ 등이거나, 2개 이상의 단계적인 수준의 점수 중 하나의 점수를 선택하는 방식 등에 의해 입력될 수 있다. 예를 들어, 제어부(32)는 특정 수강자의 응답 데이터가 강사 단말(20)을 통해 강의실 내의 디스플레이(20’)에 표시된 상태에서, 수강자들로 하여금 해당 수강자의 응답 데이터에 대한 평가정보를 입력하도록 하고, 입력된 평가정보를 해당 응답 데이터에 연관하여 저장할 수 있다. In this case, the evaluation information may be input by, for example,'like','approve','disapprove', or the like, or by selecting one of two or more graded scores. For example, while the response data of a specific student is displayed on the display 20' in the classroom through the instructor terminal 20, the control unit 32 allows the attendees to input evaluation information on the response data of the corresponding student. And, the input evaluation information can be stored in association with the corresponding response data.

제어부(32)는 수강자가 일정 기간 이상 인재정보 제공 장치(30)가 제공하는 서비스를 통해 강의에 대한 응답 데이터를 입력하는 과정을 수행하면, 이러한 과정에서 입력된 응답 데이터를 각각 메타정보와 연관하여 저장하며 축적한다. When a learner performs a process of inputting response data to a lecture through a service provided by the talent information providing device 30 for a certain period of time or longer, the control unit 32 associates the response data inputted in this process with each meta information. Save and accumulate.

그리고 제어부(32)는 축적된 응답 데이터를 분석하는데, 이때 응답 데이터에 대응하는 강의를 식별하여 강의 단위로 분류하여 분석할 수 있다. In addition, the controller 32 analyzes the accumulated response data, in which case, the lecture corresponding to the response data can be identified, classified into lecture units, and analyzed.

이를 위해 제어부(32)는 각 응답 데이터에 대응하는 메타정보를 분석하여 각 응답 데이터에 대응하는 강의를 식별한다. To this end, the control unit 32 identifies a lecture corresponding to each response data by analyzing meta information corresponding to each response data.

물론 이때 실시예에 따라, 수강자가 응답 데이터 입력 시 강의를 선택한 경우, 메타정보에 포함된 강의 식별정보에 의해 분석 과정 없이도 강의의 식별이 가능하다. Of course, according to an embodiment at this time, when a lecturer selects a lecture when inputting response data, it is possible to identify the lecture without an analysis process by the lecture identification information included in the meta-information.

그러나 메타정보에 강의 식별정보가 포함되지 않은 경우, 제어부(32)는 메타정보에 포함된 강사 식별정보와, 시간정보, 위치정보 중 적어도 일부를 이용하여 단위 강의를 식별할 수 있다. 예를 들어, 동일한 강사에게 동일한 시간 대에 입력된 서로 다른 수강자의 응답 데이터는 동일한 강의에 대응하는 것으로 인식되어 동일한 강의 식별정보가 부여될 수 있다. However, when the meta information does not include the lecture identification information, the control unit 32 may identify the unit lecture using at least some of the instructor identification information, time information, and location information included in the meta information. For example, response data of different learners input to the same instructor at the same time period may be recognized as corresponding to the same lecture, and thus the same lecture identification information may be given.

또한 동일한 강사에게 동일한 시간 대에, 동일한 위치범위 내에서 입력된 서로 다른 수강자의 응답 데이터에 동일한 강의 식별정보가 부여될 수 있다. In addition, the same lecture identification information may be given to the same lecturer's response data inputted in the same time slot and within the same location range.

즉 제어부(32)는 응답 데이터에 강의를 특정하는 강의 식별정보가 포함되지 않은 경우, 메타정보를 기준으로 강의 식별정보를 부여할 수 있으며, 동일한 조건에 해당하는 다른 수강자의 응답 데이터에도 같은 강의 식별정보를 부여할 수 있다. That is, if the response data does not include the class identification information specifying the lecture, the control unit 32 can assign the class identification information based on the meta information, and the same class is identified in the response data of other students corresponding to the same condition. Information can be given.

예를 들어, 수강자 1이 강사 A와 오후 3시에 매칭되어 응답 데이터를 입력한 기록이 있고, 수강자 2가 강사 A와 오후 3시에 매칭되어 응답 데이터를 입력한 기록이 있다면, 각 응답 데이터에 동일한 강의 식별정보가 부여될 수 있다. For example, if there is a record where learner 1 is matched with instructor A at 3pm and response data is input, and there is a record of learner 2 matched with instructor A at 3pm and input response data, each response data The same lecture identification information may be assigned.

한편 제어부(32)는 복수의 강의를 하나의 시리즈로 식별하여, 복수의 강의에 대해 동일한 시리즈 식별정보를 부여할 수도 있다. 제어부(32)는 응답 데이터에 강의 식별정보를 부여한 후에, 동일한 강의 식별정보가 부여된 응답 데이터들에 대응하는 수강자를 취합하여 수강자 그룹을 형성할 수 있다. 그리고 동일한 강사와 수강자 그룹에 대응하는 복수의 강의를 하나의 시리즈로서 식별할 수 있다.Meanwhile, the controller 32 may identify a plurality of lectures as one series, and may provide the same series identification information to the plurality of lectures. After assigning the lecture identification information to the response data, the control unit 32 may form a group of participants by collecting participants corresponding to the response data to which the same class identification information is assigned. In addition, a plurality of lectures corresponding to the same instructor and a group of attendees can be identified as a series.

예를 들어, 강사 A의 특정 날짜 오후 3시에 진행된 강의 1과, 강사 A의 또 다른 날짜 오전 10시에 진행된 강의 2 각각의 수강자 그룹이 실질적으로 일치하는 경우, 제어부(32)는 서로 다른 두 강의를 하나의 시리즈로 식별할 수 있다. 이때 수강자 그룹이 실질적으로 일치한다는 것은, 예를 들어, 두 수강자 그룹에 속한 각각의 수강자가 기 설정된 비율 이상 일치하는 것을 의미할 수 있다. For example, if lecture 1 conducted at 3 pm on a specific date of instructor A and lecture 2 held at 10 am on another date of instructor A substantially coincide, the control unit 32 may have two different groups of attendees. Lectures can be identified as a series. In this case, the fact that the group of attendees substantially coincide may mean that, for example, each student belonging to the two group of attendees matches a predetermined ratio or more.

이에 따르면, 정규 수업과 같이 실질적으로 동일한 수강자 그룹이 동일한 강사와 진행하는 복수의 강의는 하나의 시리즈로 구분될 수 있다. Accordingly, like a regular class, a plurality of lectures conducted by substantially the same group of students with the same instructor may be divided into one series.

그에 따라 제어부(32)는 동일한 시리즈로 구분된 복수의 강의에 대응하는 응답 데이터들에 시리즈 식별정보를 부여할 수 있다. 한편 이와 같이 제어부(32)는 각각의 응답 데이터에 대하여, 응답 데이터가 입력된 강의 또는 시리즈의 식별이 완료되어, 응답 데이터를 강의나 시리즈별로 구분한 이후에는, 응답 데이터를 강의 단위로 분석할 수 있다. 여기서 제어부(32)는 응답 데이터를 분석함으로써, 수강자 개개에 대한 정량적인 평가나 정성적인 평가를 수행할 수 있다. 특히 실질적으로 정성적으로 평가되는 특성도 정량적 수치로 산출함으로써, 추후 수강자들에 대한 분석 결과를 제공받는 수요자들로 하여금 필요로 하는 인재를 용이하게 발견하도록 할 수 있다.Accordingly, the controller 32 may assign series identification information to response data corresponding to a plurality of lectures divided into the same series. Meanwhile, in this way, for each response data, the control unit 32 can analyze the response data in a lecture unit after the identification of the lecture or series into which the response data is input is completed, and the response data is divided by lecture or series. have. Here, by analyzing the response data, the control unit 32 may perform a quantitative evaluation or a qualitative evaluation for each student. In particular, by calculating the characteristics that are substantially qualitatively evaluated as quantitative values, it is possible for consumers who are provided with the results of analysis of the attendees to easily find the talent they need.

제어부(32)는 수강자의 접속률이나 응답률 등의 객관적인 수치를 이용하여, 수강자의 출석률이나, 강의 참여도 등을 평가하는 지표를 산출할 수 있다. 여기서 접속률은 수강자가 시리즈 강의로 식별된 복수의 강의와 관련하여, 각 강의에서 응답 데이터를 입력한 것으로 확인되거나 강사와 매칭된 접속 이력이 확인되면 해당 강의 시에 서비스에 접속한 것으로 파악하여 산출되는 비율을 의미한다. 또한 응답률은 각 강의에서 수강자가 응답 데이터를 입력한 비율을 의미한다. 예를 들어 하나의 강의 내에서 주어진 총 응답 기회에 대하여 실제 수강자가 응답 데이터를 입력한 수가 응답률이 될 수 있다. 이처럼 산출되는 접속률이나 응답률에 기초하여 제어부(32)는 각 수강자의 출석률이나 수업 참여도 등의 평가지수를 산출할 수 있다. 일례로 접속률을 출석률로 하거나, 응답률을 수업 참여도에 반영할 수 있다.The control unit 32 may calculate an index for evaluating the attendance rate of the learner or the degree of participation in the lecture by using objective values such as the connection rate or the response rate of the learner. Here, the access rate is calculated by identifying that the attendee has entered the response data in each lecture, or if the connection history matched with the instructor is confirmed, it is determined that they have accessed the service at the time of the lecture in relation to the plurality of lectures identified as series lectures. Means the ratio. In addition, the response rate refers to the rate at which the learner entered the response data in each lecture. For example, the number of actual participants entering response data for a given total response opportunity within one lecture may be the response rate. Based on the access rate or response rate calculated as described above, the controller 32 may calculate an evaluation index such as an attendance rate or class participation rate of each student. For example, the access rate can be used as the attendance rate, or the response rate can be reflected in the class participation rate.

또한 제어부(32)는 수강자의 응답 데이터를 분석하여, 해당 응답 데이터가 질문인지, 강사의 질문에 대한 답변인지, 또는 강사나 타 수강자들에 대한 제안이나 의견인지를 구분하여 분류별로 따로 카운트하고, 이를 통해 정량적인 지표를 산출할 수 있다.In addition, the control unit 32 analyzes the response data of the learner, and separates whether the response data is a question, an answer to the instructor's question, or a suggestion or opinion to the instructor or other attendees, and counts separately for each classification, Through this, a quantitative indicator can be calculated.

예를 들어, 수강자의 질문 횟수, 답변 횟수, 제안 또는 의견 제출 횟수, 상술한 평가정보 입력 횟수나 이들의 상대적인 비율을 이용하여 정량적 평가 지표를 산출할 수 있다. For example, a quantitative evaluation index may be calculated using the number of questions, answers, suggestions or opinions submitted by the learner, the number of inputting the above-described evaluation information, or a relative ratio thereof.

이때 제어부(32)는 동일한 강의 또는 시리즈에 대해 수집된 모든 수강자의 응답 데이터 분석 결과와, 하나의 수강자의 응답 데이터를 상대적으로 비교하는 방식으로 분석할 수 있다.At this time, the control unit 32 may analyze the result of analyzing response data of all the learners collected for the same lecture or series and the response data of one learner in a relatively compared manner.

예를 들어, 제어부(32)는 동일한 시리즈 강의를 수강하는 복수의 수강자에 대하여 단위 강의당 평균적인 응답 횟수가 4.2회이고, 이 중 하나의 수강자의 단위 강의당 평균적인 응답 횟수가 1.7회인 경우, 해당 수강자의 강의 참여도가 평균보다 낮은 것으로 분석할 수 있다. For example, when the average number of responses per unit lecture for a plurality of students taking the same series lecture is 4.2, and the average number of responses per unit lecture of one of them is 1.7, It can be analyzed that the lecture participation rate of the corresponding learner is lower than the average.

또 다른 예로 제어부(32)는 동일한 하나의 시리즈로 설정된 총 10개의 다른 강의에 대하여, 단위 강의 각각에 대한 수강자들의 평균적인 응답 횟수를 각각 산출하고, 특정 수강자의 단위 강의 각각에 대한 응답 횟수를 평균 응답 횟수와 비교하여, 시리즈에 대한 해당 수강자의 참여도나 성실도 변화의 추이를 분석할 수도 있다. As another example, the control unit 32 calculates the average number of responses of the learners for each unit lecture for a total of 10 different lectures set in the same series, and averages the number of responses for each unit lecture of a specific learner. Compared with the number of responses, it is also possible to analyze the trend of changes in the attendee's participation or integrity in the series.

또한 이러한 예에서 제어부(32)는 10개에 걸친 시리즈 강의에 대해 수강자가 한번도 응답 데이터를 입력하지 않은 횟수를 이용하여 수강자의 출석률을 파악할 수도 있다. In addition, in this example, the control unit 32 may determine the attendance rate of the attendee by using the number of times the attendee has not input response data for 10 series lectures.

한편, 제어부(32)는 각 수강자의 응답 데이터를 전체적으로 파싱하고 분석하여, 각 수강자의 관심 분야를 파악하거나, 관심 키워드를 추출하고, 특정 분야에 대한 전문성을 평가할 수 있다. Meanwhile, the control unit 32 may overall parse and analyze each student's response data to identify an area of interest of each student, extract a keyword of interest, and evaluate expertise in a specific area.

또한 상술한 것처럼 제어부(32)는 각각의 응답 데이터가 속하는 분류를 결정하고, 질문 횟수, 답변 횟수, 제안 또는 의견 제출 횟수, 상술한 평가정보 입력 횟수 등을 종합하여, 해당 수강자의 성실도, 창의성, 적극성이나 자발성, 주도성, 통찰력 등과 같이 정량적으로 파악하기 어려운 특성을 정량적으로 평가할 수 있다. In addition, as described above, the control unit 32 determines the classification to which each response data belongs, and synthesizes the number of questions, the number of answers, the number of submissions of suggestions or opinions, the number of inputs of the evaluation information, etc. It is possible to quantitatively evaluate characteristics that are difficult to grasp quantitatively, such as aggressiveness, spontaneity, initiative, and insight.

예를 들어, 제어부(32)는 각 수강자의 접속률과 응답률을 종합하여 해당 수강자의 강의에 대한 성실도를 수치화할 수 있다. 그리고 다른 예로 제어부(32)는 수강자의 특정 전문분야와 관련된 키워드의 언급 횟수나 다양성 등을 참조하여 해당 수강자의 해당 전문분야에 대한 전문성을 수치화할 수 있다.For example, the control unit 32 may digitize the integrity of the lecture of the corresponding learner by synthesizing the connection rate and the response rate of each learner. In addition, as another example, the control unit 32 may numericalize the expertise of the learner in the field of expertise by referring to the number or diversity of keywords related to a particular field of expertise of the learner.

또한 다른 예로 제어부(32)는 수강자의 질문 횟수나 질문 내용에 포함된 키워드 등을 분석하여, 수강자의 창의성을 수치화할 수 있다.In addition, as another example, the controller 32 may quantify the student's creativity by analyzing the number of questions of the learner or keywords included in the question content.

그리고 제어부(32)는 수강자의 의견이나 제안 제출 횟수나 비율에 기초하여 수강자의 적극성이나 주도성, 자발성 등을 수치화할 수 있다. In addition, the control unit 32 may quantify the student's aggressiveness, initiative, and spontaneity based on the number or ratio of the student's opinions or proposal submissions.

몰론 위에 예시한 특성들의 산출 방식은 응답 데이터를 분석하여 얻을 수 있는 수치들에 기초하되, 상술한 바와는 다른 방식으로 결정될 수도 있다. Of course, the method of calculating the characteristics exemplified above is based on numerical values obtained by analyzing the response data, but may be determined in a manner different from that described above.

나아가 제어부(32)는 각 수강자의 응답 데이터에 연관하여 저장된 다른 수강자들의 평가정보를 분석하여, 해당 수강자에 대한 타인들의 평가점수를 산출할 수 있다. Further, the control unit 32 may analyze evaluation information of other students stored in association with each student's response data, and calculate the evaluation score of others for the corresponding student.

이와 같이 제어부(32)는 응답 데이터를 분석한 결과에 기초하여, 수강자 개개의 인재정보를 생성할 수 있다. 인재정보는 상술한 바와 같이 수강자에 대해 분석된, 출석률, 강의 참여도, 질문 제출 횟수나 비율, 제안이나 의견 제출 횟수나 비율, 평가정보 입력 횟수에 따른 평가 참여 횟수나 비율, 답변 횟수나 비율 등의 정보나, 성실도, 창의성, 전문성, 적극성이나 주도성, 자발성 등의 특성에 대한 수치화된 정보를 포함할 수 있다. 또한 타인들에 의해 수강자에게 부여된 평가점수도 인재정보에 포함될 수 있다. 또한 각 수강자의 관심 분야나 관심 키워드 등도 인재정보에 포함될 수 있다. In this way, the control unit 32 may generate individual talent information of the learner based on the result of analyzing the response data. Talent information is analyzed for participants as described above, attendance rate, lecture participation, number or rate of question submissions, number or rate of submission of suggestions or opinions, number or rate of participation in evaluation according to the number of inputs of evaluation information, number or rate of answers, etc. It may include numerical information on characteristics such as information, integrity, creativity, professionalism, aggressiveness or initiative, and spontaneity. In addition, the evaluation score given to the learner by others may be included in the talent information. In addition, the field of interest or keywords of interest of each student may be included in the talent information.

이처럼 생성된 인재정보는 추가적인 응답 데이터 수집에 의해 갱신될 수도 있다. The talent information generated in this way may be updated by collecting additional response data.

한편 제어부(32)는 수요자에 대한 후자의 서비스를 제공하기 위해 상술한 바와 같이 산출된 인재정보를 수요자 단말(40)로 제공할 수 있다. 이때 수요자는 자신이 원하는 검색 조건을 입력하고, 그에 따라 제어부(32)는 검색 조건에 대응하는 인재정보를 갖는 수강자들의 리스트를 수요자에게 제공할 수 있다.Meanwhile, the controller 32 may provide the calculated human resources information to the consumer terminal 40 to provide the latter service to the consumer. At this time, the consumer inputs a desired search condition, and accordingly, the control unit 32 may provide a list of learners having talent information corresponding to the search condition to the consumer.

이때 제어부(32)는 개개의 수강자의 수강자 단말(10)로부터 개인정보 제공 동의를 획득하고, 개인정보 제공에 동의한 수강자의 인재정보만 수요자에게 제공되도록 할 수도 있다.At this time, the control unit 32 may obtain consent to provide personal information from the individual learner's terminal 10 and provide only the information of the learner who has consented to the provision of personal information to the consumer.

또한 나아가 제어부(32)는 수요자의 요구에 따라 일차적으로 검색된 수강자의 리스트를 제공할 때에는 해당 수강자에게 부여된 임의의 식별정보만이 리스트에 포함되도록 할 수 있다. 그리고 수요자 단말(40)에서 특정 수강자가 선택되면, 해당 수강자의 응답 데이터 분석 결과를 제공할 수 있다. Further, when providing a list of students who are primarily searched according to a request of a consumer, the control unit 32 may allow only arbitrary identification information given to the corresponding student to be included in the list. In addition, when a specific student is selected in the consumer terminal 40, the result of analyzing the response data of the corresponding student may be provided.

즉 이에 따르면, 우선적으로는 실제 자연인으로서의 수강자를 식별할 수 있는 정보가 아니라, 수강자의 응답 데이터를 분석한 결과로서 강의 수행 과정에서 파악된 수강자의 역량에 대한 정보만을 제공할 수 있다. That is, according to this, it is not possible to provide information on the competency of the learner identified in the course of the lecture as a result of analyzing the response data of the learner, rather than information that can firstly identify the learner as a real natural person.

이어서 제어부(32)는 수요자가 해당 수강자의 구체적인 정보를 추가적으로 요구하면 비로소, 수강자의 정보 제공 동의 하에 수강자가 인재정보 제공 장치(30)에 스스로 등록한 이력서, 자기소개서나 개인정보를 수요자에게 제공할 수 있다. Subsequently, the control unit 32 can provide the consumer with the resume, self-introduction, or personal information that the student has registered on the talent information providing device 30 with the consent of the student's information provision only when the consumer additionally requests the specific information of the student. have.

또는 다른 실시예로서 제어부(32)는 수강자의 동의에 따른 이력서나 자기소개서, 개인정보 등과 함께 응답 데이터 분석 결과에 따른 인재정보를 동시에 수요자에게 제공할 수도 있다. Alternatively, as another embodiment, the control unit 32 may simultaneously provide a resume, self-introduction, personal information, etc. according to the consent of the learner, and human resource information according to the analysis result of response data to the consumer at the same time.

나아가 제어부(32)는 수요자의 요구에 대응하여 각 수강자에 대해 수집된 응답 데이터 그대로를 수요자에게 제공할 수도 있다. Further, the control unit 32 may provide the customer with the response data collected for each attendee in response to the customer's request.

한편 통신부(33)는 다른 디바이스 또는 네트워크와 유무선 통신을 수행할 수 있다. 이를 위해, 통신부(33)는 다양한 유무선 통신 방법 중 적어도 하나를 지원하는 통신 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈은 칩셋(chipset)의 형태로 구현될 수 있다. 통신부(33)는 상술한 수강자 단말(10), 강사 단말(20), 그리고 수요자 단말(40) 등과 통신할 수 있다. Meanwhile, the communication unit 33 may perform wired or wireless communication with other devices or networks. To this end, the communication unit 33 may include a communication module supporting at least one of various wired and wireless communication methods. For example, the communication module may be implemented in the form of a chipset. The communication unit 33 may communicate with the student terminal 10, the instructor terminal 20, and the consumer terminal 40 described above.

통신부(33)가 지원하는 무선 통신은, 예를 들어 Wi-Fi(Wireless Fidelity), Wi-Fi Direct, 블루투스(Bluetooth), UWB(Ultra Wide Band) 또는 NFC(Near Field Communication) 등일 수 있다. 또한, 통신부(33)가 지원하는 유선 통신은, 예를 들어 USB 또는 HDMI(High Definition Multimedia Interface) 등일 수 있다.The wireless communication supported by the communication unit 33 may be, for example, Wireless Fidelity (Wi-Fi), Wi-Fi Direct, Bluetooth, Ultra Wide Band (UWB), or Near Field Communication (NFC). In addition, wired communication supported by the communication unit 33 may be, for example, USB or HDMI (High Definition Multimedia Interface).

이하에서는 도 3 내지 도 10을 참조하여, 인재정보 제공 장치(30)가 수행하는 인재정보 제공 방법을 단계적으로 설명한다. 도 3은 일 실시예에 따른 인재정보 제공 방법을 단계적으로 도시한 흐름도이고, 도 4는 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S301단계를 구체적으로 도시한 흐름도이다. 도 5는 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S302단계를 구체적으로 도시한 흐름도이고, 도 6은 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S303단계를 구체적으로 도시한 흐름도이며, 도 7은 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S303단계에서 강의에 대한 수강자의 응답을 정량적으로 분석한 결과의 일례를 나타낸 예시도이다. 나아가 도 8은 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S305단계를 구체적으로 도시한 흐름도이고, 도 9와 도 10은 도 3에 도시된 인재정보 제공 방법의 S305단계에서 수요자에게 제공하는 인재정보의 일례를 도시한 예시도이다.Hereinafter, a method of providing talent information performed by the device 30 for providing talent information will be described step by step with reference to FIGS. 3 to 10. 3 is a flowchart illustrating a method of providing talent information according to an exemplary embodiment, and FIG. 4 is a flowchart specifically illustrating step S301 of the method of providing talent information shown in FIG. 3. FIG. 5 is a flowchart specifically showing step S302 of the method for providing talent information shown in FIG. 3, FIG. 6 is a flowchart illustrating step S303 in the method for providing talent information shown in FIG. 3, and FIG. It is an exemplary view showing an example of the result of quantitatively analyzing the response of the learner to the lecture in step S303 of the method for providing talent information shown in FIG. Further, FIG. 8 is a flow chart specifically showing step S305 of the method for providing talent information shown in FIG. 3, and FIGS. 9 and 10 are diagrams of talent information provided to a consumer in step S305 of the method for providing talent information shown in FIG. It is an exemplary diagram showing an example.

도 3에 도시된 실시예에 따른 인재정보 제공 방법은 도 2에 도시된 인재정보 제공 장치(30)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도 도 2에 도시된 인재정보 제공 장치(30)에 관하여 이상에서 기술한 내용은 도 3에 도시된 실시예에 따른 인재정보 제공 방법에도 적용될 수 있다.The method of providing human resources information according to the embodiment shown in FIG. 3 includes steps processed in a time series by the apparatus 30 for providing human resources information shown in FIG. 2. Accordingly, even though the contents are omitted below, the contents described above with respect to the apparatus 30 for providing human resources information shown in FIG. 2 may also be applied to the method for providing human resources information according to the embodiment shown in FIG. 3.

우선 도 3에 도시된 바와 같이 인재정보 제공 장치(30)가 수행하는 인재정보 제공 방법은, 강사와 매칭된 수강자로부터 응답 데이터를 수집하는 단계(S301)로부터 시작될 수 있다. 이때 S301단계는 도 4를 참조하여 더욱 구체적으로 설명한다. First, as shown in FIG. 3, the method of providing talent information performed by the device 30 for providing talent information may start from a step S301 of collecting response data from a student matched with an instructor. In this case, step S301 will be described in more detail with reference to FIG. 4.

도 4에서 보이는 바와 같이, 인재정보 제공 장치(30)는 강사와 수강자를 매칭할 수 있다(S401). 예를 들어 수강자의 위치를 중심으로 일정 범위 내의 장소에 위치한 강사를 검색하고, 검색된 강사의 식별정보를 배열하여 수강자에게 표시할 수 있다. 그리고 표시된 리스트에서 수강자로부터 하나의 강사를 선택받아, 해당 강사와 수강자를 매칭할 수 있다.As shown in Figure 4, the talent information providing device 30 may match the instructor and the attendee (S401). For example, it is possible to search for an instructor located in a place within a certain range centering on the location of the learner, and arrange the searched instructor's identification information to be displayed to the learner. In addition, an instructor may be selected from the attendee from the displayed list, and the corresponding instructor and the student may be matched.

또는 인재정보 제공 장치(30)는 수강자로부터 특정 강의를 선택 받을 수 있고, 선택된 강의에 대응하여 미리 등록된 강사와 수강자를 서로 매칭할 수 있다. Alternatively, the talent information providing apparatus 30 may receive a selection of a specific lecture from a lecturer, and match a pre-registered instructor and a lecturer with each other in response to the selected lecture.

이어서 인재정보 제공 장치(30)는 강사 단말(20)로부터 응답 데이터 수집 요청을 수신할 수 있다(S403). 인재정보 제공 장치(30)는 강사 단말(20)로부터 응답 데이터 수집 요청이 수신되지 않으면, 수신될 때까지 대기할 수 있다(S405).Subsequently, the human resource information providing device 30 may receive a response data collection request from the instructor terminal 20 (S403). If the request for collecting response data is not received from the instructor terminal 20, the human resource information providing device 30 may wait until it is received (S405).

그리고 인재정보 제공 장치(30)는 강사 단말(20)로부터 응답 데이터 수집 요청을 수신하면, 해당 강사에게 매칭된 수강자에게 데이터 입력을 위한 유저 인터페이스를 제공할 수 있다(S407). 이때 인재정보 제공 장치(30)는 미리 설정된 시간 또는 강사로부터 선택 받은 시간 동안에만 유저 인터페이스를 수강자 단말(10)로 제공할 수 있다. In addition, when receiving a request for collecting response data from the instructor terminal 20, the human resource information providing device 30 may provide a user interface for data input to a student matched to the instructor (S407). At this time, the human resource information providing device 30 may provide the user interface to the student terminal 10 only during a preset time or a time selected by the instructor.

인재정보 제공 장치(30)는 이어서, 유저 인터페이스를 통해 입력된 응답 데이터를 수신하여, 각각의 응답 데이터를 강사와 수강자에 연관하여 저장할 수 있다(S409). 이때 응답 데이터에 연관되는 강사와 수강자의 식별정보는 메타정보로서 응답 데이터에 연관하여 저장될 수 있으며, 이때 메타정보에는 응답 데이터가 수신된 시간이나 위치에 대한 정보가 부가적으로 포함될 수 있다. 또한 강의가 특정된 경우에는 강의 식별정보도 포함될 수 있다. The human resource information providing device 30 may then receive response data input through the user interface and store the response data in association with the instructor and the attendee (S409). At this time, the identification information of the instructor and the learner related to the response data may be stored in association with the response data as meta information, and at this time, the meta information may additionally include information on the time or location at which the response data was received. In addition, when a lecture is specified, lecture identification information may also be included.

다시 도 3에서 인재정보 제공 장치(30)는 수집된 응답 데이터를 강의 단위로 분류할 수 있다(S302). 이를 위해 도 5에 도시된 바와 같이 인재정보 제공 장치(30)는 응답 데이터에 연관하여 저장된 메타정보에 기초하여, 각 응답 데이터에 대응하는 강의를 식별할 수 있다(S501). 메타정보에 강의 식별정보가 포함된 경우가 아니라면, 인재정보 제공 장치(30)는 강사 식별정보와 시간 정보, 위치 정보 등을 참조하여 실질적으로 동일한 강의에 대응하는 응답 데이터들에 동일한 강의 식별정보를 부여할 수 있다(S509). Again, in FIG. 3, the human resource information providing apparatus 30 may classify the collected response data into lecture units (S302). To this end, as illustrated in FIG. 5, the apparatus 30 for providing human resources information may identify a lecture corresponding to each response data based on meta information stored in association with the response data (S501). Unless the meta information includes lecture identification information, the talent information providing device 30 refers to the lecturer identification information, time information, location information, etc. to provide the same lecture identification information in response data corresponding to substantially the same lecture. Can be given (S509).

그리고 인재정보 제공 장치(30)는 식별된 강의의 수강자를 그룹핑하여(S503), 동일한 강사와 수강자 그룹에 대응하는 복수의 강의가 검색되는지 확인할 수 있다(S505). In addition, the talent information providing apparatus 30 may group the identified lecture participants (S503), and check whether a plurality of lectures corresponding to the same instructor and the group of students are searched (S505).

서로 다른 강의이지만 동일한 강사와 수강자 그룹에 대응하는 강의가 존재하면, 인재정보 제공 장치(30)는 검색된 강의들을 하나의 시리즈로 결정하고(S507), 강의들에 대해 동일한 시리즈 식별정보를 부여할 수 있다(S509). If there are different lectures but lectures corresponding to the same lecturer and student group, the talent information providing device 30 determines the searched lectures as one series (S507), and can assign the same series identification information to the lectures. Yes (S509).

한편 인재정보 제공 장치(30)는 강의 단위로 분류된 응답 데이터를 동일한 강의에 대한 모든 수강자들의 응답 데이터와 비교 분석할 수 있다(S303).Meanwhile, the human resource information providing apparatus 30 may compare and analyze response data classified by lecture units with response data of all participants for the same lecture (S303).

예를 들어, 인재정보 제공 장치(30)는 동일한 강의 식별정보가 부여된 응답 데이터에 대응하는 수강자 각각의 응답 횟수를 카운트할 수 있다(S601). 예를 들어, 수강자 A의 동일한 강의 식별정보가 부여된 응답 데이터가 총 3개 기록된 경우, 응답 데이터의 갯수를 수강자 A의 해당 강의에 대한 응답 횟수로서 카운트할 수 있다. For example, the human resource information providing apparatus 30 may count the number of responses of each learner corresponding to response data to which the same class identification information is assigned (S601). For example, if a total of three response data to which the same lecture identification information of learner A is assigned are recorded, the number of response data may be counted as the number of responses to the corresponding lecture by learner A.

이에 따라 인재정보 제공 장치(30)는 동일한 강의에 대한 수강자들의 평균 응답 횟수를 산출할 수 있다(S602).Accordingly, the human resource information providing device 30 may calculate the average number of responses of students to the same lecture (S602).

그리고 인재정보 제공 장치(30)는 수강자 평균 응답 횟수에 대한, 각 수강자의 응답 횟수의 비율에 기초하여 각 수강자의 강의에 대한 상대적인 참여도 지수를 산출할 수 있다(S603). In addition, the talent information providing apparatus 30 may calculate a relative participation index for the lecture of each learner based on the ratio of the number of responses of each learner to the average number of responses of the learner (S603).

또한 인재정보 제공 장치(30)는 이와 같이 산출되는 참여도 지수를 참조하여, 하나의 수강자가 수강한 복수의 강의에 대한 각 참여도 지수에 따른 수강자의 종합점수를 산정할 수 있다(S604). In addition, the talent information providing device 30 may calculate the total score of the learner according to the participation index for a plurality of lectures taken by one lecturer by referring to the participation index calculated as described above (S604).

또한 인재정보 제공 장치(30)는 강사의 응답 데이터 수집 요청 횟수에 대응하여 수강자가 응답 데이터를 입력한 횟수의 비율에 기초하여, 수강자의 절대적인 참여도를 산출할 수도 있다. In addition, the talent information providing apparatus 30 may calculate the absolute participation degree of the learner based on the ratio of the number of times the learner inputs the response data corresponding to the number of requests for collection of response data from the instructor.

이와 같이 참여도를 인재정보에 포함될 하나의 지수로서 산출하는 방법 외에도, 인재정보 제공 장치(30)는 응답 데이터를 분석하여, 하나의 수강자가 참여도가 높은 강의가 속하는 분야를 파악하고 이를 통해 수강자의 관심분야를 파악할 수도 있다. In addition to the method of calculating the degree of participation as an index to be included in the talent information as described above, the talent information providing device 30 analyzes the response data to identify the field to which the lecture with high participation by one learner belongs, and through this You can also identify your interests.

또한 인재정보 제공 장치(30)는 하나의 시리즈에 대응하는 수강자 그룹에 속한 수강자가 응답한 강의와 응답하지 않은 강의를 구분하여, 수강자의 출결 여부를 확인하고 출석률을 산출할 수도 있다.In addition, the talent information providing apparatus 30 may distinguish between a lecture that a lecturer belonging to a lecturer group corresponding to one series responded and a lecture that did not respond, check whether the lecturer attends, and calculate the attendance rate.

나아가 다른 예로, 인재정보 제공 장치(30)는 수강자의 응답 데이터의 양이나 횟수를 동일한 강의의 다른 수강자의 응답 데이터의 양이나 횟수 등과 비교하고, 수강자가 수강한 전체적인 강의에 대한 수강자의 비교 결과를 참조하여 수강자의 전체적인 성실도를 산출할 수도 있다. Further, as another example, the talent information providing device 30 compares the amount or number of response data of the learner with the amount or number of response data of other students of the same lecture, and compares the result of comparison of the learner to the overall lecture that the learner has taken. It is also possible to calculate the student's overall integrity with reference.

또한 인재정보 제공 장치(30)는 응답 데이터에 포함된 키워드들에 대응하는 기술분야와 키워드 출현 빈도 등을 참조하여, 수강자의 관심 분야나 관심 키워드 등을 추출할 수 있다. In addition, the human resource information providing apparatus 30 may extract a field of interest or a keyword of interest of the learner by referring to the technology field corresponding to the keywords included in the response data and the frequency of occurrence of the keyword.

또한 인재정보 제공 장치(30)는 응답 데이터가 속하는 분류를 구분하고, 그에 기초하여 각종 정량적인 수치를 산출한 후 이에 기초하여 다시 정성적인 특성에 대한 수치를 산출할 수도 있다. In addition, the human resource information providing apparatus 30 may classify a classification to which the response data belongs, calculate various quantitative values based thereon, and then calculate a numerical value for a qualitative characteristic again based on the classification.

예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이 인재정보 제공 장치(30)는 동일한 강사와 동일한 수강자 그룹이 참여함으로써, 하나의 시리즈로 인식되는 8개의 강의를 시계열적으로 구분하고, 각 강의에 대한 수강자의 출결 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 수강자의 응답 횟수가 0인 강의 6의 경우, 해당 수강자가 결석한 것으로 간주하고 출석률을 파악할 수 있다.For example, as shown in FIG. 7, the talent information providing device 30 divides eight lectures recognized as one series in a time series by participating in the same instructor and the same group of attendees, and the attendees for each lecture You can decide whether to attend. For example, in the case of lecture 6 in which the number of responses from the learner is 0, the attendance rate can be determined by considering the attendee as absent.

또는 다른 실시예에서 인재정보 제공 장치(30)는 하나의 시리즈에 속하는 각각의 강의에 대하여, 해당 시간에 강사와 매칭된 수강자의 접속 기록에 기초하여 출석률을 산출할 수도 있다. Alternatively, in another embodiment, the talent information providing apparatus 30 may calculate the attendance rate for each lecture belonging to one series, based on the access record of the lecturer matched with the instructor at the corresponding time.

또한 각각의 강의에 대한 전체 수강자의 평균 응답 횟수와 해당 수강자의 응답횟수를 비교할 수 있고, 이들을 모두 합산한 시리즈 전체에 대한 전체 수강자들의 평균 응답 횟수 2.05와 해당 수강자의 평균 응답 횟수 1.375를 비교하여, 해당 수강자의 응답률이 평균 이하임을 확인할 수 있다. In addition, you can compare the average number of responses of all attendees to each lecture and the number of responses of the corresponding student, and compare the average number of responses of all participants of 2.05 and the average number of responses of the corresponding students of 1.375 for the entire series in which all of them are summed. It can be seen that the respondents' response rate is below the average.

나아가 인재정보 제공 장치(30)는 이처럼 분석된 결과에 기초하여, 수강자의 인재정보를 생성할 수 있다(S304). Furthermore, the human resource information providing device 30 may generate human resource information of the learner based on the analyzed result (S304).

그리고 인재정보 제공 장치(30)는 생성된 인재정보를 수요자 단말(40)로 제공할 수 있다. 이때 도8에 도시된 바와 같이 인재정보 제공 장치(30)는 수요자로부터 검색 조건을 우선적으로 수신하고(S801), 검색 조건에 대응하는 수강자를 추출하여 수강자 리스트를 수요자에게 제공할 수 있다(S803). In addition, the talent information providing device 30 may provide the generated talent information to the consumer terminal 40. At this time, as shown in FIG. 8, the human resource information providing apparatus 30 may preferentially receive a search condition from a consumer (S801), extract a student corresponding to the search condition, and provide a list of attendees to the consumer (S803). .

그에 따라 수요자가 리스트에 포함된 특정 수강자를 선택하면(S308), 인재정보 제공 장치(30)는 선택된 수강자의 인재정보를 수요자에게 제공할 수 있다(S807).Accordingly, when the consumer selects a specific attendee included in the list (S308), the talent information providing device 30 may provide the selected student's talent information to the consumer (S807).

이때 검색 조건은 예를 들어, 관심분야나 관심키워드, 응답률에 따른 참여도 등의 정량적 정보의 범위 등으로 설정될 수 있다. In this case, the search condition may be set as a range of quantitative information, such as a field of interest, a keyword of interest, and a degree of participation according to a response rate, for example.

인재정보 제공 장치(30)가 제공하는 인재정보는 예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 선택된 수강자의 식별정보에 대응하는 응답 데이터 분석 결과로서, 해당 수강자가 소속된 지역, 해당 수강자로부터 응답 데이터가 수신된 응답 기간, 해당 수강자의 응답 데이터를 파싱하고 분석하여 파악된 관심 분야나 관심 키워드 등을 포함할 수 있다. The talent information provided by the talent information providing device 30 is, for example, as a result of analyzing response data corresponding to the identification information of the selected student, as shown in FIG. The response period in which the data was received, and the field of interest or keyword of interest identified by parsing and analyzing the response data of the corresponding student may be included.

나아가 해당 수강자의 절대적 또는 상대적인 응답률이나 출석률 등의 정량적 정보가 포함될 수 있다. 이때 이처럼 인재정보에 포함되는 정량적 정보는 각각 이들을 산출하기 위해 미리 정해진 함수에 의하여 연산될 수 있다.Furthermore, quantitative information such as absolute or relative response rate or attendance rate of the corresponding learner may be included. At this time, the quantitative information included in the talent information may be calculated by a predetermined function to calculate each of them.

특히 정량적인 정보에는 예를 들어, 접속률이나 출석률, 응답률 등이 포함될 수 있다. 특히 인재정보 제공 장치(30)는 각 응답 데이터를 분석하여, 질문에 해당하는지, 답변에 해당하는지, 또는 의견이나 제안에 해당하는지를 분류하고 그에 따라 동일한 강의에 대한 다른 수강자들의 평균적인 질문, 답변, 또는 의견이나 제안 횟수와의 비율을 산출하여 정량적인 평가 지표로 할 수 있다. 또는 전체 응답 데이터에서의 질문, 답변, 또는 의견이나 제안 횟수의 비율을 산출할 수도 있다.In particular, quantitative information may include, for example, access rate, attendance rate, and response rate. In particular, the talent information providing device 30 analyzes each response data, classifies whether it corresponds to a question, an answer, or an opinion or suggestion, and accordingly, the average question, answer, and Alternatively, it can be used as a quantitative evaluation index by calculating the ratio with the number of opinions or suggestions. Alternatively, you can calculate the percentage of the number of questions, answers, or comments or suggestions in the total response data.

즉, 인재정보 제공 장치(30)는 응답 데이터의 분류에 따른 상대적 또는 절대적인 비율을 산출하고, 도 9에 도시된 것처럼 그래프, 예를 들어 방사형 그래프로 도시할 수 있다.That is, the talent information providing apparatus 30 may calculate a relative or absolute ratio according to the classification of response data, and may be shown as a graph, for example, a radial graph as shown in FIG. 9.

그리고 인재정보 제공 장치(30)는 이처럼 분석되는 관심분야나 관심키워드에 대한 정보, 그리고 각종 정량적인 수치에 기초하여, 정성적으로 평가되는 지표, 예를 들어 성실도, 창의성, 주도성, 전문성 등에 대한 평가도 수치적으로 나타낼 수 있다.And the talent information providing device 30 is based on the information on the field of interest or the keyword of interest analyzed as described above, and indicators that are qualitatively evaluated, for example, sincerity, creativity, initiative, professionalism, etc. Evaluation can also be expressed numerically.

도 9에 도시된 바와 같이 인재정보 제공 장치(30)는 접속률이나 응답률에 기초하여 성실도를 산출할 수 있고, 수강자의 질문 비율이나 제안 또는 의견 비율 등에 기초하여 주도성에 대한 지수를 산출할 수 있다. 나아가 수강자의 관심 키워드의 종류나 출현 빈도 등을 분석하여 전문성에 대한 지수를 산출할 수도 있다. As shown in FIG. 9, the talent information providing device 30 may calculate the level of integrity based on the access rate or the response rate, and may calculate an index for initiative based on the rate of questions or suggestions or opinions of the learners. . Furthermore, it is also possible to calculate the index for professionalism by analyzing the type or frequency of occurrence of keywords of interest of the learner.

나아가 인재정보 제공 장치(30)가 제공하는 인재정보에는 해당 수강자의 응답 데이터에 대한 타 수강자의 평가정보도 포함될 수 있다.Furthermore, the talent information provided by the talent information providing device 30 may also include evaluation information of other learners regarding response data of the corresponding learner.

이때 상술한 정량적 또는 정성적 지표들에 대해 산출된 지수를 평가점수라고 한다. 그리고 이러한 평가점수는 강의 별로 산출되고, 그에 따라 인재정보 제공 장치(30)는 수강자가 수강한 강의들 각각에 대하여 산출된 평가점수에 기초하여 종합점수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 각각의 강의에 대한 성실도 점수를 종합하여, 해당 수강자에 대한 성실도 종합점수를 산출할 수 있다. 그리고 도 9에 도시된 바와 같은 인재정보에 이러한 종합점수가 포함될 수 있다.At this time, the index calculated for the above-described quantitative or qualitative indicators is called an evaluation score. In addition, the evaluation score is calculated for each lecture, and accordingly, the talent information providing device 30 may calculate a comprehensive score based on the evaluation score calculated for each of the lectures the learner took. For example, by synthesizing the integrity score for each lecture, the overall integrity score for the corresponding student can be calculated. In addition, the total score may be included in the human resource information as shown in FIG. 9.

또한 도면에 도시되어 있지 않지만, 인재정보 제공 장치(30)는 수요자의 요청에 따라 각 수강자의 응답 데이터를 그대로 수요자에게 제공할 수도 있다. In addition, although not shown in the drawing, the human resource information providing apparatus 30 may provide the response data of each student as it is to the consumer according to the request of the consumer.

예를 들어 수강자가 인재를 검색하여 도 9에 도시된 바와 같은 인재정보를 제공받은 후, 해당 수강자에 대해 더욱 구체적인 정보를 얻고자 하여 인재정보 제공 장치(30)로 응답 데이터의 제공을 요청하는 경우, 인재정보 제공 장치(30)는 해당 수강자에 대하여 수집된 응답 데이터들을 수요자에게 제공할 수 있다. For example, when a learner searches for a talent and receives the talent information as shown in FIG. 9, and then requests the provision of response data to the talent information providing device 30 in order to obtain more specific information about the student. , The human resource information providing device 30 may provide the response data collected for the corresponding learner to the consumer.

일례로, 인재정보 제공 장치(30)는 해당 수강자가 수강한 강의의 명칭과, 해당 강의에서 발생한 수강자의 응답 데이터를 함께 수요자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 수요자에 의해 선택된 수강자에 대하여 ‘C프로그래밍’이라는 명칭의 강의에서 해당 수강자가 입력한 응답 데이터들을 취합하여 제공할 수 있다. 예를 들어, ‘C언어가 가장 효율적이라면 다른 언어는 왜 사용하는 건가요?’, ‘C언어는 고급언어로 여러 장점이 언급되어 있습니다. 저급 언어로 코딩할 때 장점이 있는지 궁금합니다’ 등과 같이 실제 수강자가 입력한 텍스트 그대로의 응답 데이터를 수요자에게 제공할 수 있다. For example, the human resource information providing device 30 may provide the name of the lecture that the corresponding lecturer took and the response data of the lecturer generated in the corresponding lecture to the user. For example, response data input by the corresponding learner may be collected and provided in a lecture titled'C programming' for a learner selected by a consumer. For example,'If C language is the most efficient, why do you use other languages?','C language is a high-level language, and several advantages are mentioned. I am curious if there are any advantages of coding in a low-level language”, etc. It is possible to provide the user with the textual response data entered by the actual learner.

그에 따라 수요자는 실제 수강자들이 강의 중 입력한 응답 데이터를 열람하면서 해당 수강자의 자질이나 능력에 대해 더욱 명확히 파악할 수 있다.Accordingly, the consumer can more clearly grasp the qualities or abilities of the attendee while viewing the response data that the actual attendees entered during the lecture.

이때 도 9에 도시된 인재정보는, 단지 수강자로부터 수신된 응답 데이터나 그에 연관된 메타 데이터만을 분석하여 산출할 수 있는 정보로 구성된 것을 예시한 것이다. 그러나 실시예에 따라 수강자 개인정보가 포함된 도 10에 도시된 바와 같은 인재정보가 제공될 수도 있다. At this time, the human resource information shown in FIG. 9 is an example consisting of information that can be calculated by analyzing only response data received from a student or meta data related thereto. However, according to an embodiment, human resource information as shown in FIG. 10 including student personal information may be provided.

물론 도 9에 도시된 바와 같은 인재정보를 우선적으로 제공한 이후에 수요자가 해당 수강자의 상세 정보를 요청하면, 인재정보 제공 장치(30)는 도 10에 도시된 바와 같은 인재정보를 단계적으로 제공할 수도 있다. 이때 수강자의 정보 동의가 획득될 수 있다. Of course, after providing the human resources information as shown in FIG. 9 preferentially, if the consumer requests detailed information of the corresponding student, the talent information providing device 30 will provide the human resources information as shown in FIG. 10 step by step. May be. At this time, the student's information consent may be obtained.

인재정보 제공 장치(30)는 도 10에 도시된 바와 같이, 해당 수강자에 대해 미리 등록된 성명, 나이, 소속학교, 실제 이수과목의 명칭, 평균 학점 등을 부가하여 인재정보를 구성할 수 있다. As shown in FIG. 10, the talent information providing apparatus 30 may configure the talent information by adding a name, age, a school belonging to, a name of an actual course, and an average grade registered in advance for a corresponding student.

이러한 인재정보 제공 방법에 의하면, 단순히 수강자가 미리 등록한 정보 외에, 일정 기간에 걸쳐 강의에 참여한 수강자의 태도와 관심 등을 파악하여, 더욱 객관적으로 인재를 평가하여 등용할 수 있다는 이점이 있다. According to this method of providing talent information, there is an advantage in that it is possible to more objectively evaluate and hire talent by grasping the attitude and interest of the learner who participated in the lecture over a certain period in addition to the information simply registered in advance by the learner.

이상의 실시예들에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다.The term'~ unit' used in the above embodiments refers to software or hardware components such as field programmable gate array (FPGA) or ASIC, and'~ unit' performs certain roles. However,'~ part' is not limited to software or hardware. The'~ unit' may be configured to be in an addressable storage medium, or may be configured to reproduce one or more processors. Thus, as an example,'~ unit' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, and procedures. , Subroutines, segments of program patent code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, database, data structures, tables, arrays, and variables.

구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.The components and functions provided within the'~ units' may be combined into a smaller number of elements and'~ units', or may be separated from the additional elements and'~ units'.

뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.In addition, components and'~ units' may be implemented to play one or more CPUs in a device or a security multimedia card.

도 3을 통해 설명된 실시예에 따른 인재정보 제공 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이때, 명령어 및 데이터는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터 기록 매체일 수 있는데, 컴퓨터 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다.예를 들어, 컴퓨터 기록 매체는 HDD 및 SSD 등과 같은 마그네틱 저장 매체, CD, DVD 및 블루레이 디스크 등과 같은 광학적 기록 매체, 또는 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리일 수 있다. The method for providing human resource information according to the embodiment described with reference to FIG. 3 may also be implemented in the form of a computer-readable medium that stores instructions and data executable by a computer. In this case, the instructions and data may be stored in the form of a program code, and when executed by a processor, a predetermined program module may be generated to perform a predetermined operation. Further, the computer-readable medium may be any available medium that can be accessed by a computer, and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, the computer-readable medium may be a computer recording medium, which is volatile and non-volatile implemented in any method or technology for storage of information such as computer-readable instructions, data structures, program modules, or other data. It may include both volatile, removable and non-removable media. For example, computer recording media may include magnetic storage media such as HDDs and SSDs, optical recording media such as CDs, DVDs and Blu-ray discs, or accessible through a network. It may be a memory included in the server.

또한 도 3을 통해 설명된 실시예에 따른 인재정보 제공 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다. In addition, the method of providing human resource information according to the embodiment described with reference to FIG. 3 may be implemented as a computer program (or computer program product) including instructions executable by a computer. The computer program includes programmable machine instructions processed by a processor, and may be implemented in a high-level programming language, an object-oriented programming language, an assembly language, or a machine language. . Further, the computer program may be recorded on a tangible computer-readable recording medium (eg, a memory, a hard disk, a magnetic/optical medium or a solid-state drive (SSD), etc.).

따라서 도 3을 통해 설명된 실시예에 따른 인재정보 제공 방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다. Accordingly, the method for providing human resource information according to the embodiment described with reference to FIG. 3 may be implemented by executing the above-described computer program by a computing device. The computing device may include at least some of a processor, a memory, a storage device, a high-speed interface connected to the memory and a high-speed expansion port, and a low-speed interface connected to the low-speed bus and the storage device. Each of these components is connected to each other using a variety of buses, and can be mounted on a common motherboard or in other suitable manner.

여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다. Here, the processor can process commands within the computing device. Such commands include, for example, to display graphic information for providing a GUI (Graphic User Interface) on an external input or output device, such as a display connected to a high-speed interface. This could be a command stored in memory or a storage device. As another embodiment, multiple processors and/or multiple buses may be used with multiple memories and memory types as appropriate. In addition, the processor may be implemented as a chipset formed by chips including a plurality of independent analog and/or digital processors.

또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다. The memory also stores information within the computing device. As an example, the memory may be composed of volatile memory units or a set of them. As another example, the memory may be composed of a nonvolatile memory unit or a set of them. Also, the memory may be another type of computer-readable medium such as a magnetic or optical disk.

그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다. In addition, the storage device may provide a large-capacity storage space to the computing device. The storage device may be a computer-readable medium or a configuration including such a medium, for example, devices in a storage area network (SAN) or other configurations, a floppy disk device, a hard disk device, an optical disk device, Alternatively, it may be a tape device, a flash memory, or another semiconductor memory device or device array similar thereto.

상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above-described embodiments are for illustrative purposes only, and those of ordinary skill in the art to which the above-described embodiments belong can easily transform into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the above-described embodiments. You can understand. Therefore, it should be understood that the above-described embodiments are illustrative and non-limiting in all respects. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본 명세서를 통해 보호 받고자 하는 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.The scope to be protected through the present specification is indicated by the claims to be described later rather than the detailed description, and should be interpreted as including all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and the concept of equivalents thereof. .

Claims (15)

인재정보 제공 장치에 의해 수행되고,
강사와 매칭된 임의의 수강자로부터 상기 강사의 요청에 따른 응답 데이터를 수집하여 저장하는 단계;
상기 수강자로부터 수집된 응답 데이터를 강의 단위로 분류하는 단계;
강의 단위로 분류된 응답데이터를, 동일한 강의에 대해 수집된 모든 수강자의 응답 데이터의 분석 결과와 비교하여 분석하는 단계;
분석 결과에 기초하여 상기 수강자의 인재정보를 생성하는 단계; 그리고
인재정보를 요청한 수요자에게 상기 수강자의 인재정보를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 응답데이터를 수집하여 저장하는 단계는,
상기 응답 데이터를 입력한 상기 수강자의 수강자 식별정보, 상기 수강자에 의해 선택된 강사 또는 강의의 식별정보 중 적어도 하나의 정보, 상기 응답 데이터의 수신 시간정보, 상기 응답 데이터가 입력된 상기 수강자의 위치정보 중 적어도 하나를 상기 응답 데이터의 메타정보로 연관하여 저장하는 단계를 포함하고,
상기 응답 데이터를 강의 단위로 분류하는 단계는,
상기 응답 데이터의 메타정보에 기초하여 하나의 강의를 식별하고, 식별된 강의의 식별정보를 상기 응답 데이터에 부여하는 단계;
식별된 강의의 수강자를 그룹핑하는 단계;
식별된 강의와 동일한 강사 및 수강자 그룹의 다른 강의가 검색되면, 식별된 강의와 검색된 강의를 하나의 시리즈로 설정하는 단계; 그리고
시리즈로 설정된 강의에 시리즈 식별정보를 부여하여 연관하는 단계를 포함하는, 인재정보 제공 방법.
Performed by a device for providing talent information,
Collecting and storing response data according to the instructor's request from any learner matched with the instructor;
Classifying the response data collected from the learners into lecture units;
Analyzing the response data classified by the lecture unit by comparing the analysis result of the response data of all the students collected for the same lecture;
Generating talent information of the learner based on the analysis result; And
Including the step of providing the learner's talent information to a consumer who has requested the talent information,
The step of collecting and storing the response data,
Among the student identification information of the learner who input the response data, at least one of the identification information of the instructor or the lecture selected by the learner, the reception time information of the response data, and the location information of the learner to which the response data is input. Including the step of associating and storing at least one as meta information of the response data,
Classifying the response data into lecture units,
Identifying one lecture based on meta information of the response data, and assigning identification information of the identified lecture to the response data;
Grouping attendees of the identified lecture;
Setting the identified lecture and the searched lecture as one series when another lecture of the same instructor and student group as the identified lecture is searched; And
A method of providing talent information, including the step of assigning and linking series identification information to a lecture set as a series.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 응답 데이터를 수집하여 저장하는 단계는,
상기 수강자로부터 특정 강사 또는 강의를 선택 받는 단계;
상기 수강자에 의해 선택된 강사 또는 강의에 대응하는 강사와 상기 수강자를 매칭하는 단계;
상기 강사로부터 응답 데이터 수집 요청이 수신되면, 미리 설정된 시간 동안 상기 강사에 매칭된 상기 수강자에게 데이터 입력 유저 인터페이스를 제공하는 단계; 그리고
상기 데이터 입력 유저 인터페이스를 통해 상기 수강자로부터 입력되는 응답 데이터를 저장하는 단계를 포함하는, 인재정보 제공 방법.
The method of claim 1,
Collecting and storing the response data,
Receiving a selection of a specific instructor or lecture from the attendee;
Matching the lecturer corresponding to the lecturer or lecture selected by the lecturer and the lecturer;
When a request to collect response data is received from the instructor, providing a data input user interface to the attendees matched with the instructor for a preset time; And
And storing response data input from the learner through the data input user interface.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 비교하여 분석하는 단계는,
동일한 강의 식별정보 또는 동일한 시리즈 식별정보가 연관된 강의의 수강자 그룹에 속하는 수강자 각각의 응답 횟수를 카운트하는 단계;
상기 수강자 그룹의 평균 응답 횟수를 산출하는 단계;
상기 수강자 그룹의 평균 응답 횟수와 비교하여 상기 수강자의 강의별 평가점수를 산출하는 단계; 그리고
상기 수강자가 참여한 각각의 강의에 대한 평가점수에 기초하여 종합점수를 산정하는 단계를 포함하는, 인재정보 제공 방법.
The method of claim 1,
The comparing and analyzing step,
Counting the number of responses of each learner belonging to a group of lecture attendees in which the same lecture identification information or the same series identification information is associated;
Calculating an average number of responses of the group of students;
Calculating an evaluation score for each lecture of the learner by comparing with the average number of responses of the group of attendees; And
Comprising the step of calculating a total score based on the evaluation score for each lecture participated by the learner, talent information providing method.
제6항에 있어서,
상기 수강자의 인재정보를 제공하는 단계는,
상기 수요자로부터 인재 검색 조건을 수신하는 단계;
수신된 조건을 만족하는 인재정보에 대응하는 수강자의 리스트를 상기 수요자에게 제공하는 단계;
제공된 수강자의 리스트로부터 상기 수요자가 임의의 수강자를 선택하면, 선택된 수강자의 인재정보를 상기 수요자에게 제공하는 단계를 포함하는, 인재정보 제공 방법.
The method of claim 6,
The step of providing the learner's talent information,
Receiving a talent search condition from the consumer;
Providing a list of learners corresponding to the human resource information that satisfies the received condition to the consumer;
If the consumer selects a random student from the provided list of attendees, the method comprising the step of providing the selected student's talent information to the consumer.
제1항에 있어서,
상기 강의 단위로 분류하여 분석하는 단계는,
상기 수강자로부터 수집된 응답 데이터를 분석하여, 질문, 답변, 그리고 제안 또는 의견 중 하나의 분류로 구분하는 단계;
상가 수강자에 대하여, 구분된 분류별로 응답 데이터의 발생 횟수를 따로 카운트하여 질문, 답변, 그리고 제안 또는 의견 비율을 산출하는 단계를 포함하는, 인재정보 제공 방법.
The method of claim 1,
The step of classifying and analyzing the lecture units,
Analyzing the response data collected from the learner and classifying it into one of a question, an answer, and a suggestion or opinion;
A method for providing talent information, comprising the step of calculating a question, an answer, and a suggestion or opinion ratio by separately counting the number of occurrences of response data for each classified classification for a shopping mall attendee.
인재정보 제공 장치에 있어서,
강사와 수강자 각각의 계정정보를 저장하고, 수강자로부터 입력되는 응답 데이터를 메타정보와 연관하여 저장하며, 상기 응답 데이터를 분석한 결과에 기초하여 생성되는 각 수강자의 인재정보를 저장하는 저장부;
상기 강사와 수강자와 통신하여, 상기 수강자로부터 응답 데이터를 수신하는 통신부; 그리고
임의의 강사와 매칭된 임의의 수강자로부터 상기 강사의 요청에 따른 응답 데이터를 수집하고, 상기 수강자로부터 수집된 응답 데이터를 강의 단위로 분류하여 분석하며, 분석 결과에 기초하여 상기 수강자의 인재정보를 생성하고, 인재정보를 요청한 수요자에게 상기 수강자의 인재정보를 제공하는 제어부를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 응답 데이터가 수신되면, 상기 응답 데이터를 입력한 상기 수강자의 수강자 식별정보, 상기 수강자에 의해 선택된 강사 또는 강의의 식별정보 중 적어도 하나의 정보, 상기 응답 데이터의 수신 시간정보, 상기 응답 데이터가 입력된 상기 수강자의 위치정보 중 적어도 하나를 상기 응답 데이터의 메타정보로 연관하여 저장하고, 저장된 메타정보에 기초하여 강의를 식별하고, 식별된 강의의 식별정보를 응답 데이터에 연관하고, 상기 식별된 강의와 동일한 강의 식별정보가 연관된 응답 데이터를 입력한 수강자들을 하나의 수강자 그룹으로 그루핑하고, 동일한 수강자 그룹의 다른 강의가 검색되면, 식별된 강의와 검색된 강의를 하나의 시리즈로 설정하며, 시리즈로 설정된 강의에 시리즈 식별정보를 부여하여 연관하는, 인재정보 제공 장치.
In the device for providing human resources information,
A storage unit for storing account information of each lecturer and learner, storing response data input from the learner in association with meta information, and storing talent information of each learner generated based on the analysis result of the response data;
A communication unit that communicates with the instructor and the lecturer and receives response data from the lecturer; And
Response data according to the request of the instructor is collected from random learners matched with a random instructor, and the response data collected from the learner is classified and analyzed by lecture unit, and the talent information of the learner is generated based on the analysis result. And, it includes a control unit for providing the human resources information of the attendee to the demander who requested the human resources information,
The control unit,
When the response data is received, at least one of the learner identification information of the learner who input the response data, the lecturer or lecture identification information selected by the learner, the reception time information of the response data, and the response data are input Associating and storing at least one of the location information of the received lecturer as meta information of the response data, identifying a lecture based on the stored meta information, associating the identification information of the identified lecture with the response data, and storing the identified lecture Group the students who have entered the response data associated with the same class identification information as one participant group, and when another class of the same participant group is searched, the identified class and the searched class are set as one series, and the class set as a series. A device for providing human resources information that is associated with a series identification information.
삭제delete 제9항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 수강자로부터 상기 강사 또는 상기 강사에 의해 진행되는 강의를 선택 받고, 상기 수강자에 의해 선택된 강사 또는 강의에 대응하는 강사와 상기 수강자를 매칭하며, 상기 강사로부터 응답 데이터 수집 요청이 수신되면, 미리 설정된 시간 동안 상기 강사에 매칭된 상기 수강자에게 데이터 입력 유저 인터페이스를 제공하고, 상기 데이터 입력 유저 인터페이스를 통해 상기 수강자로부터 입력되는 응답 데이터를 수신하는, 인재정보 제공 장치.
The method of claim 9,
The control unit,
When the lecturer or the lecture conducted by the lecturer is selected from the lecturer, the lecturer corresponding to the lecturer or lecture selected by the lecturer and the lecturer are matched, and when a request to collect response data is received from the lecturer, a preset time Providing a data input user interface to the learner matched with the instructor during the course, and receiving response data input from the learner through the data input user interface.
삭제delete 제9항에 있어서,
상기 제어부는,
동일한 시리즈 식별정보가 부여된 복수의 강의 각각에 대하여 입력된 응답 데이터를 강의별로 분석하여, 상기 수강자 그룹에 속한 수강자 각각의 성실도를 정량적으로 산출하는, 인재정보 제공 장치.
The method of claim 9,
The control unit,
A talent information providing device that analyzes response data input for each of a plurality of lectures to which the same series identification information is assigned, for each lecture, and quantitatively calculates the sincerity of each learner belonging to the group of attendees.
제 1 항에 기재된 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.A computer-readable recording medium on which a program for performing the method according to claim 1 is recorded. 인재정보 제공 장치에 의해 수행되며, 제 1 항에 기재된 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program performed by a human resource information providing device and stored in a medium for performing the method according to claim 1.
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