KR101073574B1 - System and method of providing contents for learning foreign language - Google Patents

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Abstract

본 발명의 외국어 학습 컨텐츠 제공 방법은, 다수의 학습 컨텐츠 항목정보로 구성되는 학습목표정보에 따른 다수의 학습 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계; 상기 다수의 학습 컨텐츠 수행에 따라 다수의 학습 컨텐츠 각각에 대한 수행평가를 이행하여 성취도를 결정하는 단계; 상기 다수의 학습 컨텐츠 각각에 대한 성취도 정보와 상기 다수의 학습 컨텐츠 제공 시기정보를 이용하여, 학습 컨텐츠별 가중 망각률을 산출하고, 상기 학습 컨텐츠별 가중 망각률에 따라 학습 컨텐츠별로 상기 성취도를 재평가하고, 상기 학습 컨텐츠별 가중 망각률과 상기 학습 컨텐츠별 난이도를 토대로 상기 학습 컨텐츠별 가중 난이도를 산출하는 단계; 상기 학습 컨텐츠별 가중 난이도에 따라 상기 다수의 학습 컨텐츠의 제공시기를 재배열하여 상기 학습목표정보를 변경하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. The method for providing foreign language learning content according to the present invention may include providing a learner with a plurality of learning contents according to learning goal information including a plurality of learning content item information; Determining performance by performing performance evaluation on each of the plurality of learning contents according to the plurality of learning contents; The weighted forgetting rate for each learning content is calculated using the achievement information for each of the plurality of learning contents and the time information for providing the plurality of learning contents, and the evaluation rate is re-evaluated for each learning content according to the weighted forgetting rate for each learning content. Calculating weighted difficulty of each learning content based on the weighted forgetting rate of each learning content and the difficulty of each learning content; And rearranging the time periods of providing the plurality of learning contents according to the weighted difficulty for each learning content to change the learning target information.

Description

외국어 학습 컨텐츠 제공 시스템 및 방법{System and method of providing contents for learning foreign language}System and method of providing contents for learning foreign language

본 발명은 인터넷을 이용한 컨텐츠 제공 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 에빙하우스의 망각곡선 이론에 따라 학습자의 학습 컨텐츠를 재배열함으로써, 학습자가 최상의 학습 효과를 제공받을 수 있게 외국어 학습 컨텐츠 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a content providing technology using the Internet, and more particularly, by rearranging the learner's learning content according to the oblivion curve theory of the Ebbing House, so that the learner can be provided with the best learning effect. It's about the system.

국제화 시대에 발맞추어 외국어 학습에 대한 관심이 급속도로 증가하고 있다. 또한, 온라인을 통한 외국어 학습 서비스는 오프라인 시장과 비교될 수 있을 만큼 급성장하였다.In line with the age of internationalization, interest in foreign language learning is rapidly increasing. In addition, online language learning services have grown rapidly compared to the offline market.

또한, 서비스 공급자는 동영상 형태의 컨텐츠를 통해 사용자들에게 이해하고 쉽고 재미있는 강의를 제공함으로써, 능률적인 교육 서비스를 제공하고 있다. 더군다나, 이러한 동영상 컨텐츠와 온라인 서비스의 결합은 외국어 교육 시장을 크게 확장시키는 계기가 되고 있다.In addition, the service provider provides streamlined education services by providing easy and interesting lectures to users through contents in the form of video. Moreover, the combination of video content and online services is a great opportunity to expand the foreign language education market.

최근 동영상 형태의 컨텐츠는 단방향에서 양방향성을 갖춘 컨텐츠로 발전하고 있다. 학습자는 외국어로 말하고, 외국어 문장을 작성하면서 동영상 컨텐츠의 진행에 직접 참여하게 되었다. 이에 서비스 공급자는 학습 효과 및 이윤을 증대시킬 수 있는 양방향성 동영상 컨텐츠의 제작에 적극적으로 참여하고 있다. Recently, the content in the form of a video has been developed into a bidirectional content in one direction. Learners speak directly in foreign languages and write foreign language sentences to directly participate in the progress of video contents. Service providers are actively participating in the production of interactive video contents that can increase learning effects and profits.

그러나 상기한 바와 같이 양방향성을 갖춘 컨텐츠를 제공하더라도 학습자의 의지에 따른 학습 및 복습이 진행된다는 점을 감안할 때에, 학습자의 의지에 따라 학습 효과가 결정되는 문제가 있었다.However, in view of the fact that learning and review proceeds according to the learner's will, even when providing content having bidirectionality as described above, there was a problem in which the learning effect is determined according to the learner's will.

본 발명은 에빙하우스의 망각곡선 이론에 따라 학습자의 학습 컨텐츠를 재배열함으로써, 학습자가 최상의 학습 효과를 제공받을 수 있게 외국어 교육 컨텐츠 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다. An object of the present invention is to provide a method and system for providing foreign language education contents so that learners can be provided with the best learning effect by rearranging the learner's learning contents according to the oblivion curve theory of Ebbing House.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따르는 외국어 학습 컨텐츠 제공 방법은, 다수의 학습 컨텐츠 항목정보로 구성되는 학습목표정보에 따른 다수의 학습 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계; 상기 다수의 학습 컨텐츠 수행에 따라 다수의 학습 컨텐츠 각각에 대한 수행평가를 이행하여 성취도를 결정하는 단계; 상기 다수의 학습 컨텐츠 각각에 대한 성취도 정보와 상기 다수의 학습 컨텐츠 제공 시기정보를 이용하여, 학습 컨텐츠별 가중 망각률을 산출하고, 상기 학습 컨텐츠별 가중 망각률에 따라 학습 컨텐츠별로 상기 성취도를 재평가하고, 상기 학습 컨텐츠별 가중 망각률과 상기 학습 컨텐츠별 난이도를 토대로 상기 학습 컨텐츠별 가중 난이도를 산출하는 단계; 상기 학습 컨텐츠별 가중 난이도에 따라 상기 다수의 학습 컨텐츠의 제공시기를 재배열하여 상기 학습목표정보를 변경하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. In accordance with another aspect of the present invention, there is provided a method for providing foreign language learning content, the method comprising: providing a learner with a plurality of learning contents according to learning goal information including a plurality of learning content item information; Determining performance by performing performance evaluation on each of the plurality of learning contents according to the plurality of learning contents; The weighted forgetting rate for each learning content is calculated using the achievement information for each of the plurality of learning contents and the time information for providing the plurality of learning contents, and the evaluation rate is re-evaluated for each learning content according to the weighted forgetting rate for each learning content. Calculating weighted difficulty of each learning content based on the weighted forgetting rate of each learning content and the difficulty of each learning content; And rearranging the time periods of providing the plurality of learning contents according to the weighted difficulty for each learning content to change the learning target information.

상기한 본 발명은 에빙하우스의 망각곡선 이론에 따라 학습자의 학습 컨텐츠를 재배열함으로써, 학습자가 최상의 학습 효과를 제공받을 수 있게 한다. The present invention as described above rearranges the learner's learning content according to the oblivion curve theory of the Ebbing House, so that the learner can be provided with the best learning effect.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예를 위한 외국어 교육 컨텐츠 제공 시스템의 구성도.
도 2은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소프트웨어 모듈의 구조도.
도 3 내지 도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 외국어 교육 컨텐츠 제공 방법의 흐름도. 1 is a block diagram of a foreign language education content providing system for a preferred embodiment of the present invention.
2 is a structural diagram of a software module according to a preferred embodiment of the present invention.
3 to 8 are flowcharts of a method for providing foreign language education contents according to a preferred embodiment of the present invention.

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 외국어 학습 컨텐츠 제공 시스템의 구성을 도 1을 참조하여 설명한다.A configuration of a foreign language learning content providing system according to a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1.

상기 외국어 학습 컨텐츠 제공 시스템은 서버(100)와 데이터베이스(102)로 구성된다. The foreign language learning content providing system includes a server 100 and a database 102.

상기 서버(100)는 네트워크를 통해 접속한 다수의 학습자 단말기(1041~104N)를 통해 다수의 학습자에게 에빙하우스의 망각곡선 이론에 따라 다수의 학습 컨텐츠를 재배열하면서 제공한다. The server 100 provides a plurality of learners through a plurality of learner terminals 1041 to 104N connected through a network while rearranging a plurality of learning contents according to the oblivion curve theory of the Ebbing House.

상기 데이터베이스(102)는 다수의 학습 컨텐츠가 저장되는 학습 컨텐츠 데이터베이스와 개인별 및 컨텐츠별 학습 성취도가 저장되는 학습 성취도 데이터베이스로 구성된다. The database 102 includes a learning content database in which a plurality of learning contents are stored, and a learning achievement database in which learning achievements for individual and contents are stored.

상기 학습 컨텐츠 데이터베이스에는 다양한 학습 컨텐츠 및 각 학습 컨텐츠별 난이도 정보, 다양한 학습수준에 대응되는 학습 컨텐츠 항목정보를 설정해둔 학습정보 항목 테이블이 포함된다. The learning content database includes a learning information item table configured with various learning contents, difficulty information for each learning content, and learning content item information corresponding to various learning levels.

상기 학습 성취도 데이터베이스에는 다수의 학습자 정보가 구비된다. 상기 학습자 정보에는, 학습자의 인증정보 및 학습자의 기본정보, 샘플학습수행결과정보, 학습이력정보, 성취도 정보, 학습 콘텐츠별 수행평가정보, 종합평가내역정보, 학습 콘텐츠별 반복정보, 학습 콘텐츠별 가중 난이도 정보, 학습 콘텐츠별 가중 망각률 정보, 학습 콘텐츠별 학습 시각정보를 포함한다. The learning achievement database is provided with a plurality of learner information. The learner information includes the learner's authentication information, the learner's basic information, the sample learning performance result information, the learning history information, the achievement information, the performance evaluation information for each learning content, the comprehensive evaluation history information, the repetition information for each learning content, and the weight for each learning content. It includes difficulty information, weighted forgetting rate information for each learning content, and learning visual information for each learning content.

상기 종합평가내역정보는, 다음 학습목표 및 취약부분, 즉 수행평가가 낮은 부분에 대한 정보, 보충학습시기별로 학습성취도가 변화될 수 있음을 나타내는 안내정보, 상대적인 학습 성취도 정보, 자기평가정보 등으로 구성된다. The comprehensive evaluation history information includes information on the next learning goal and the weak part, that is, the low part of the performance evaluation, guide information indicating that learning achievement can be changed for each supplementary learning period, relative learning achievement information, self-assessment information, and the like. It is composed.

상기한 서버(100)에는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 학습 컨텐츠 제공을 위한 다양한 소프트웨어 모듈이 구비되며, 도 2는 상기 서버(100)에 구비되는 소프트웨어 모듈의 구성을 도시한 것이다. The server 100 is provided with a variety of software modules for providing learning content according to an embodiment of the present invention, Figure 2 shows the configuration of the software module provided in the server 100.

상기 도 2를 참조하면, 상기 서버(100)에는 학습목표설정모듈(200)과 학습수행모듈(300), 학습평가모듈(400), 학습 피드백 모듈(500)이 구비되며, 각 모듈의 상세 동작을 도 3 내지 도 8에 도시한 흐름도를 참조하여 설명한다. Referring to FIG. 2, the server 100 includes a learning goal setting module 200, a learning performing module 300, a learning evaluation module 400, a learning feedback module 500, and detailed operations of each module. This will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. 3 to 8.

<학습목표설정모듈의 동작><Operation of Learning Goal Setting Module>

상기 학습목표설정모듈(200)의 동작을 도 3을 참조하여 상세히 설명한다. An operation of the learning goal setting module 200 will be described in detail with reference to FIG. 3.

상기 학습목표설정모듈(200)은 학습자의 학습목표설정이 요청되면(202단계), 해당 학습자의 학습이력정보가 존재하는지를 체크한다(204단계). When the learning goal setting module 200 is requested to set the learning goal of the learner (step 202), it checks whether the learning history information of the corresponding learner exists (step 204).

상기 학습목표설정모듈(200)은 학습이력정보가 존재하지 않으면, 학습자의 기본정보 및 샘플학습수행결과정보를 학습 성취도 데이터베이스에서 추출한다(208단계). 여기서, 상기 학습자의 기본정보 및 샘플학습수행결과정보는 학습자의 회원가입시에 획득되어 학습 성취도 데이터베이스에 학습자정보로서 저장된다. If there is no learning history information, the learning goal setting module 200 extracts the learner's basic information and the sample learning performance result information from the learning achievement database (step 208). Here, the basic information of the learner and the sample learning performance result information are obtained at the time of enrollment of the learner and stored as learner information in the learning achievement database.

상기 학습목표설정모듈(200)은 상기 학습자의 샘플학습수행결과정보에 따라 학습자의 학습수준을 평가하고(210단계), 평가된 학습수준에 대응되게 미리 정해진 학습 컨텐츠 항목정보를 학습 컨텐츠 항목정보 테이블로부터 추출한다(212단계). 즉, 상기 학습 컨텐츠 데이터베이스에는 다양한 학습수준에 대응되는 학습 컨텐츠 항목정보 테이블이 저장된다. The learning target setting module 200 evaluates a learner's learning level according to the learner's sample learning performance result information (step 210), and sets learning content item information predetermined learning content item information corresponding to the evaluated learning level. Extract from step 212. That is, the learning content item information table corresponding to various learning levels is stored in the learning content database.

상기 학습목표설정모듈(200)은 상기 학습자의 학습 컨텐츠 항목정보가 추출되면, 상기 학습 컨텐츠 항목정보를 해당 학습자의 학습목표정보로 저장한다(214단계). When the learning content item information of the learner is extracted, the learning goal setting module 200 stores the learning content item information as the learning goal information of the corresponding learner (214).

또한 상기 학습목표설정모듈(200)은 학습자의 학습이력정보가 존재하면, 학습자의 학습이력정보 및 성취도정보를 학습 성취도 데이터베이스에서 독출한다(220단계). 여기서, 상기 학습자의 학습이력정보 및 성취도정보는 학습 성취도 데이터베이스에 기록되며, 학습자의 학습에 따라 갱신된다. In addition, the learning target setting module 200 reads the learner's learning history information and the achievement information from the learning achievement database if the learner's learning history information exists (step 220). Here, the learner's learning history information and achievement information are recorded in a learning achievement database and updated according to the learner's learning.

상기 학습목표설정모듈(200)은 상기 학습자의 학습이력정보 및 성취도 정보가 독출되면, 상기 학습이력정보 및 성취도정보 및 에빙하우스 망각이론을 이용한 학습 피드백 로직을 이용하여 해당 학습자에 대한 학습 컨텐츠 항목정보를 갱신한다(222단계). The learning target setting module 200 reads the learning history information and the achievement information of the learner, and uses the learning feedback logic using the learning history information and the achievement information and the Ebbing House oblivion theory to learn content item information for the corresponding learner. Update (step 222).

상기 갱신된 학습 컨텐츠 항목정보의 갱신후에, 상기 학습목표설정모듈(200)은 학습자의 요구에 따라 추가 학습 컨텐츠 항목정보를 변경하여(224단계), 학습자의 수준 및 필요에 맞는 학습 컨텐츠를 해당 학습자의 학습목표정보로서 저장한다(226단계).After updating the updated learning content item information, the learning goal setting module 200 changes the additional learning content item information according to the learner's request (step 224), thereby learning the content corresponding to the learner's level and needs. Save as learning objective information of (step 226).

<학습수행모듈의 동작> <Operation of Learning Performance Module>

이제 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 학습수행모듈(300)의 동작을 도 4를 참조하여 설명한다.  Now, the operation of the learning performing module 300 according to the preferred embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 4.

상기 학습수행모듈(300)은 학습이 요청되면(302단계), 로그인 등과 같은 학습자 인증을 이행한 후에(306단계), 상기 학습자에 대응되게 미리 저장된 학습목표정보를 독출하여, 상기 학습목표정보에 포함된 학습 컨텐츠 항목정보를 학습자에게 제공하여 안내한다(308단계). When learning is requested (step 302), the learning performing module 300 performs learner authentication such as login (step 306), and then reads the learning goal information stored in advance corresponding to the learner to read the learning goal information. The learning content item information included in the information is provided to the learner (step 308).

상기 학습 컨텐츠 항목정보의 안내후에, 상기 학습수행모듈(300)은 학습 컨텐츠 항목들의 학습 컨텐츠를 순차적으로 학습자에게 제공하거나 학습 컨텐츠 항목들 중 사용자에 의해 선택된 학습 컨텐츠를 학습자 단말기를 통해 학습자에 제공하여 개별학습을 제공한다(310단계). After the guidance of the learning content item information, the learning performing module 300 sequentially provides learning content of the learning content items to the learner or provides learning content selected by the user among the learning content items to the learner through the learner terminal. Provide individual learning (step 310).

상기 학습 컨텐츠에 대한 개별학습 중 상기 학습수행모듈(300)은 학습자에 대한 수행 평가를 이행하고, 해당 학습 컨텐츠에 대한 수행평가결과정보를 성취도 데이터베이스에 저장한다(312단계). In the individual learning on the learning content, the learning performing module 300 performs a performance evaluation for the learner and stores the performance evaluation result information on the corresponding learning content in the achievement database (step 312).

이후 상기 학습수행모듈(300)은 상기 학습목표정보에 포함된 학습 컨텐츠 항목정보에 대한 모든 학습 콘텐츠에 대한 개별학습이 이행되었는지를 체크하고, 수행하여야할 학습 콘텐츠가 존재하면 상기 (310)단계로 복귀하여 학습 콘텐츠를 제공하고, 수행할 학습 콘텐츠가 존재하지 않으면 학습을 종료하고, 해당 학습자에 대한 학습이력정보를 저장한다(316한다). Thereafter, the learning execution module 300 checks whether individual learning for all learning content for the learning content item information included in the learning goal information has been performed, and if there is learning content to be performed, the step 310 is performed. Returning to provide the learning content, if the learning content to be performed does not exist, the learning is terminated, and the learning history information for the learner is stored (316).

<개별학습 및 수행평가 상세><Individual learning and performance evaluation details>

상기 학습수행모듈(300)에 의해 제공되는 개별학습에 대해 도 5를 참조하여 좀더 상세히 설명한다. The individual learning provided by the learning performing module 300 will be described in more detail with reference to FIG. 5.

상기 학습수행모듈(300)은 개별학습의 수행이 요청되면(350단계), 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 학습 콘텐츠를 실행시켜 개별학습을 이행한다. 상기 학습 콘텐츠는 영어 동영상을 재생 및 영문 스크립트를 표시함과 아울러, 학습자의 음성을 입력받아 녹음하는 것이다(354,356단계). When the learning execution module 300 is requested to perform individual learning (step 350), the learning performance is executed by executing the learning content according to the preferred embodiment of the present invention. The learning content is to play an English video and display an English script, and to receive and record a learner's voice (steps 354 and 356).

상기 학습 콘텐츠의 실행이 완료되면(358단계), 상기 학습수행모듈(300)은 학습자의 음성 녹음파일을 제공받아, 녹음파일 특성값을 추출하여 학습자의 발음을 평가하여 수행평가정보를 생성한다(360,362단계). When the execution of the learning content is completed (step 358), the learning performing module 300 receives the learner's voice recording file, extracts the recording file characteristic value, and evaluates the learner's pronunciation to generate performance evaluation information ( 360,362 steps).

상기 녹음파일로부터 특성값을 추출하여 발음을 평가하는 과정을 설명하면, 말하기 입력 단계에서 마이크 등의 음성입력장치를 통하여 디지털화된 음성신호가 입력되면, 먼저 그 신호를 필터링 및 보정을 이행하여, 노이즈에 가까운 잡음 또는 사람의 음역이 아닌 주파수대의 불필요한 정보들은 제거하고, 소리의 크기도 기준 값이 되는 표준 발음의 분포와 비교를 위하여 상대값으로 정규화시킨다. Referring to the process of evaluating the pronunciation by extracting the characteristic value from the recording file, if a digitized voice signal is input through a voice input device such as a microphone in the speaking input step, the signal is first filtered and corrected to perform noise. Noises near to or non-human frequency bands are removed and the loudness is normalized to relative values for comparison with the standard pronunciation distribution.

또한, 디지털 신호상의 패턴에서 영어 발음을 구분하는 중요한 단서가 있다면, 기계적인 계산 과정을 거치기 전에 분류하여 이후에 전개될 확률적 언어 모델링 과정의 정확도를 향상시킨다. In addition, if there is an important clue that distinguishes English pronunciation from the pattern on the digital signal, it is classified before the mechanical calculation process and improves the accuracy of the later probabilistic language modeling process.

상기 정규화된 녹음파일에 대한 켑스트럼 특성값을 추출하며, 상기 켑스트럼 특성값의 추출은 시간에 따른 음성신호의 변화로부터 주기적인 진동의 주파수를 산출하는 푸리에 트랜스폼을 두 번 적용하는 기계적인 과정이 채용될 수 있다. Extracting the spectral characteristic value for the normalized recording file, and extracting the spectral characteristic value is a machine that applies the Fourier transform twice which calculates the frequency of periodic vibration from the change of the voice signal over time. A routine process can be employed.

상기 녹음파일에 대한 켑스트럼 특성값을 추출하고, 상기 녹음파일에 대한 켑스트럼 특성값과 표준발음의 켑스트럼 특성값에 대해, 유클리드 거리의 일반화 개념(Mahalanobis distance)을 통해 두 변수의 상호 관계를 고려한 거리를 산출하여, 이 거리가 표준 발음 영역을 벗어나면 나쁜 발음으로 평가하고, 만약 이 거리가 표준 발음 영역에 포함되면 좋은 발음으로 평가한다.Extraction of the spectral characteristic value for the recording file, and for the spectral characteristic value for the recording file and the spectral characteristic value of the standard sound, are performed through the general concept of Euclidean distance (Mahalanobis distance). By calculating the distance considering the correlation, if the distance is outside the standard pronunciation area, it is evaluated as bad pronunciation, and if this distance is included in the standard pronunciation area, it is evaluated as good pronunciation.

여기서, 상기 표준발음의 분포란, 영어 발음이 뛰어난 이상적인 원어민 등의 음성을 녹취하여, 음소 단위로 추출한 켑스트럼 특성값의 분포이다. 여기서, 본 발명은 평균값과 분산만 계산하는 것이 아니라 이상적인 발음의 영역값을 도출하기 위해서 켐스트럼을 추출하여 그 개별값을 기록하고 그 값의 범주를 계산한다. 즉, a 라는 발음 기호의 이상적인 원어민의 다섯 명의 발음 녹취 내용을 통해서 그 발음의 켑스트럼 특성값을 계산하고, 이상적인 발음의 표준 발음 영역을 기록한다. Here, the distribution of the standard phoneme is a distribution of Cepstrum characteristic values extracted by phoneme by recording voices of ideal native speakers and the like with excellent English pronunciation. Here, the present invention not only calculates the mean value and the variance, but also extracts the chemtrum, records the individual values, and calculates the categories of the values in order to derive an ideal range of pronunciation. In other words, through the transcripts of five pronunciations of the ideal native speaker with the pronunciation symbol a, the quantum characteristic value of the pronunciation is calculated and the standard pronunciation region of the ideal pronunciation is recorded.

상기 학습자의 발음평가가 완료되면, 상기 학습수행모듈(300)은 해당 학습 컨텐츠에 대한 수행평가정보를 저장함과 아울러 학습자에게 제공하여 안내한다. When the pronunciation evaluation of the learner is completed, the learning performance module 300 stores the performance evaluation information for the corresponding learning content and provides the guide to the learner.

<학습평가모듈의 동작><Operation of Learning Evaluation Module>

상기 학습평가모듈(400)은 학습 콘텐츠에 대한 학습이 완료됨에 따라 학습 평가가 요청되는지를 체크한다(402단계). The learning evaluation module 400 checks whether learning evaluation is requested as learning of the learning content is completed (step 402).

상기 학습 콘텐츠에 대한 학습 평가 요청되면, 학습평가모듈(400)은 수행평가정보를 취합하여 학습성취도 정보를 생성하여 성취도 데이터베이스에 저장한다(406단계). 상기 학습성취도 정보는 학습목표정보에 대응되는 학습자의 수행평가정보를 토대로 산출된다. When a learning evaluation request for the learning content is requested, the learning evaluation module 400 generates performance learning information by collecting performance evaluation information and stores the learning achievement information in the achievement database (step 406). The learning achievement information is calculated based on the performance evaluation information of the learner corresponding to the learning target information.

상기 학습성취도의 저장후에, 상기 학습평가모듈(400)은 종합평가내역을 생성하여 학습자 단말기를 통해 학습자에게 제공한다(406단계). 상기 종합평가내역은 다음 학습목표 및 취약부분, 즉 수행평가가 낮은 부분에 대한 정보, 보충학습시기별로 학습성취도가 변화될 수 있음을 나타내는 안내정보, 상대적인 학습 성취도 정보 등으로 구성될 수 있다. After storing the learning achievement, the learning evaluation module 400 generates a comprehensive evaluation history and provides it to the learner through the learner terminal (step 406). The comprehensive evaluation history may be composed of information on the next learning goal and the weak part, that is, the low part of the performance evaluation, guide information indicating that the learning achievement can be changed for each supplementary learning period, relative learning achievement information, and the like.

이러한 다양한 형태의 학습평가정보를 안내받은 학습자가 자기 학습에 대한 자기평가정보를 입력하면, 상기 자기평가정보를 해당 학습자에 대한 종합평가내역정보에 부가하여 저장하고 학습평가를 완료한다(410,412,414단계). When the learner who is guided through the various types of learning evaluation information inputs self-evaluation information on self-learning, the self-assessment information is added to the comprehensive evaluation history information for the learner, and the learning evaluation is completed (steps 410, 412, 414). .

<학습 피드백 모듈의 동작><Operation of Learning Feedback Module>

상기 학습 피드백 모듈(500)은 학습평가가 완료되어 학습 피드백이 요청되는지를 체크한다(502단계). 상기 학습 피드백이 요청되면, 상기 학습 피드백 모듈(500)은 해당 학습자에 대한 학습 성취도 정보와 학습 후 경과 시간을 산출한다(504,506단계). The learning feedback module 500 checks whether learning evaluation is completed and learning learning is requested (step 502). When the learning feedback is requested, the learning feedback module 500 calculates learning achievement information and elapsed time after learning for the learner (steps 504 and 506).

이후 상기 학습 피드백 모듈(500)은 에빙하우스 망각곡선을 적용하여 학습 성취도에 가중치를 부여하여 학습 성취도를 재평가한다(508,510단계). 이후 상기 학습 피드백 모듈(500)은 재평가된 학습 성취도에 따라 학습목표를 재설정할 것을 학습목표설정모듈(200)로 요청한다(512단계). Thereafter, the learning feedback module 500 applies the Ebbing House oblivion curve to assign a weight to the learning achievement to re-evaluate the learning achievement (steps 508 and 510). Thereafter, the learning feedback module 500 requests the learning goal setting module 200 to reset the learning goal according to the reevaluated learning achievement level (step 512).

<가중치 부여 과정>Weighting Process

상기 학습 피드백 모듈(500)은 가중치 부여가 요청되면, 학습 컨텐츠 항목별로 반복횟수 및 시간경과 및 성취도를 검출한다. 이후 상기 학습 피드백 모듈(500)은 학습 컨텐츠 항목별 가중 망각률을 산출한다. 상기 가중 망각률은 에빙하우스의 시간경과에 따른 망각률에 (1-성취도)를 곱한 값으로 산출된다(가중 망각률 = 에빙하우스의 시간경과에 따른 망각률*(1-성취도)). 여기서, 에빙하우스의 시간경과에 따른 망각률은 처음 학습에 소요된 시간에서 복습할 때에 소요된 시간을 감한 값을 처음 학습에 소요된 시간으로 나눈 값이 100을 곱한 값이 된다. The learning feedback module 500 detects a repetition frequency, time elapse, and achievement for each learning content item when weighting is requested. Thereafter, the learning feedback module 500 calculates the weighted forgetting rate for each learning content item. The weighted forgetting rate is calculated by multiplying the forgetting rate according to the time of the ebbing house by (1-achievement) (weighted forgetting rate = forgetting rate according to the ebbing house time * (1-achieving degree)). Here, the oblivion rate according to the ebbing house's time elapses is the value obtained by subtracting the time spent in the review from the time spent in the first learning divided by the time spent in the first study, multiplied by 100.

이후 상기 학습 피드백 모듈(500)은 상기 가중 망각률이 산출되면 상기 가중 망각률과 기존 학습 성취도를 곱하여 망각률이 적용된 학습 성취도 값을 생성한다. Thereafter, when the weighted forgetting rate is calculated, the learning feedback module 500 multiplies the weighted forgetting rate and the existing learning achievement to generate a learning achievement value to which the forgetting rate is applied.

이후 상기 학습 피드백 모듈(500)은 가중 난이도를 산출한다. 상기 가중 난이도는 학습목표내 학습 컨텐츠 항목별 난이도와 학습 컨텐츠 항목별 가중 망각률을 곱하여 산출된다. 상기 가중 난이도가 산출되면, 상기 학습 피드백 모듈(500)은 상기 가중 난이도가 높은 값부터 학습 컨텐츠 항목을 재배열하여 학습자의 학습효과를 향상시킬 수 있는 학습 커리큘럼을 생성한다. 즉, 본 발명은 난이도가 높고 자주 잊어버리는 학습 컨텐츠를 자주 수행할 수 있게 한다.The learning feedback module 500 then calculates the weighted difficulty. The weighted difficulty is calculated by multiplying the difficulty level for each learning content item in the learning goal by the weighted forgetting rate for each learning content item. When the weighted difficulty is calculated, the learning feedback module 500 generates a learning curriculum that can improve the learning effect of the learner by rearranging the learning content items from the value of the weighted difficulty. That is, the present invention makes it possible to frequently perform learning content that is high in difficulty and is often forgotten.

100 : 서버
102 : 데이터베이스100: server
102: database

Claims (12)

외국어 학습 컨텐츠 제공 방법에 있어서,
다수의 학습 컨텐츠 항목정보로 구성되는 학습목표정보에 따른 다수의 학습 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계;
상기 다수의 학습 컨텐츠 수행에 따라 다수의 학습 컨텐츠 각각에 대한 수행평가를 이행하여 성취도를 결정하는 단계;
상기 다수의 학습 컨텐츠 각각에 대한 성취도 정보와 상기 다수의 학습 컨텐츠 제공 시기정보를 이용하여, 학습 컨텐츠별 가중 망각률을 산출하고,
상기 학습 컨텐츠별 가중 망각률에 따라 학습 컨텐츠별로 상기 성취도를 재평가하고,
상기 학습 컨텐츠별 가중 망각률과 상기 학습 컨텐츠별 난이도를 토대로 상기 학습 컨텐츠별 가중 난이도를 산출하는 단계;
상기 학습 컨텐츠별 가중 난이도에 따라 상기 다수의 학습 컨텐츠의 제공시기를 재배열하여 상기 학습목표정보를 변경하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 방법. In the foreign language learning content providing method,
Providing a learner with a plurality of learning contents according to the learning target information including a plurality of learning content item information;
Determining performance by performing performance evaluation on each of the plurality of learning contents according to the plurality of learning contents;
A weighted forgetting rate for each learning content is calculated using the achievement information on each of the plurality of learning contents and the time information for providing the plurality of learning contents,
Re-evaluate the achievement for each learning content according to the weighted forgetting rate for each learning content,
Calculating weighted difficulty of each learning content based on the weighted forgetting rate of each learning content and the difficulty of each learning content;
Changing the learning target information by rearranging the providing time of the plurality of learning contents according to the weighting difficulty of each learning content;
Foreign language learning content providing method comprising a. 제1항에 있어서,
상기 망각률은 처음 학습에 소요된 시간에서 복습할 때에 소요된 시간을 감한 값을 처음 학습에 소요된 시간을 나눈 값을 백분률로 표현한 값이고,
상기 가중 망각률은 1에서 상기 성취도를 감한 값과 상기 망각률을 곱한 값이고,
상기 가중 난이도는 학습 컨텐츠의 난이도와 상기 가중 망각률을 곱한 값임을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 방법. The method of claim 1,
The forgetting rate is a value obtained by subtracting the time required for the first learning from the time spent for the first learning divided by the time required for the first learning as a percentage.
The weighted forgetting rate is a value obtained by subtracting the achievement from 1 and the forgetting rate,
The weighted difficulty is a foreign language learning content providing method characterized in that the value of the difficulty of the learning content and the weighted forgetting rate. 제1항에 있어서,
상기 성취도의 재평가는,
기 평가된 성취도에 상기 가중 망각률을 곱하여 이루어짐을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 방법. The method of claim 1,
Re-evaluation of the achievement,
Method for providing foreign language learning content, characterized in that it is made by multiplying the weighted forgetting rate by the previously evaluated achievement. 제1항에 있어서,
상기 학습목표정보에 등록되는 학습 컨텐츠 항목은,
학습자의 요청에 따라 변경됨을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 방법. The method of claim 1,
Learning content items registered in the learning goal information,
Method for providing foreign language learning content, which is changed at the request of a learner. 제1항에 있어서,
상기 학습 컨텐츠는,
동영상과 스크립트를 동시에 출력하면서,
학습자에 의해 입력되는 음성을 녹음하여 녹음파일을 생성하는 것이며,
상기 녹음파일에 대해 필터링하여 학습자의 음성을 추출하고,
상기 음성의 특성값이 표준 음성의 특성값 범위에 속하는지 여부를 토대로 성취도를 판별함을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 방법. The method of claim 1,
The learning content,
While outputting video and script at the same time,
To record the voice input by the learner to create a recording file,
Filter the recorded file to extract the learner's voice,
And determining the degree of achievement based on whether the characteristic value of the speech falls within a characteristic value range of the standard speech. 제1항에 있어서,
상기 학습자의 요청에 따라,
상기 학습자의 성취도에 따른 학습 결과, 학습 계획, 취약점, 보충학습 시기별 성취도 변동, 다른 학습자의 상대적인 성취도를 안내하는 단계;를 더 구비함을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 방법. The method of claim 1,
At the request of the learner,
And guiding a learning result according to the learner's achievement, a learning plan, a weakness, a change in achievement by time of supplementary learning, and a relative achievement of another learner. 외국어 학습 컨텐츠 제공 시스템에 있어서,
학습 컨텐츠 및 학습자 정보를 저장하는 데이터 베이스;
다수의 학습 컨텐츠 항목정보로 구성되는 학습목표정보에 따른 다수의 학습 컨텐츠를 학습자에게 제공하고,
상기 다수의 학습 컨텐츠 수행에 따라 다수의 학습 컨텐츠 각각에 대한 수행평가를 이행하여 성취도를 결정하고,
상기 다수의 학습 컨텐츠 각각에 대한 성취도 정보와 상기 다수의 학습 컨텐츠 제공 시기정보를 이용하여, 학습 컨텐츠별 가중 망각률을 산출하고,
상기 학습 컨텐츠별 가중 망각률에 따라 학습 컨텐츠별로 상기 성취도를 재평가하고,
상기 학습 컨텐츠별 가중 망각률과 상기 학습 컨텐츠별 난이도를 토대로 상기 학습 컨텐츠별 가중 난이도를 산출하고,
상기 학습 컨텐츠별 가중 난이도에 따라 상기 다수의 학습 컨텐츠의 제공시기를 재배열하여 상기 학습목표정보를 변경하는 서버;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 시스템. In the foreign language learning content providing system,
A database storing learning content and learner information;
Provide a learner with a plurality of learning contents according to the learning objective information consisting of a plurality of learning content item information,
In accordance with the execution of the plurality of learning content, the performance evaluation is performed on each of the plurality of learning contents to determine the achievement level,
A weighted forgetting rate for each learning content is calculated using the achievement information on each of the plurality of learning contents and the time information for providing the plurality of learning contents,
Re-evaluate the achievement for each learning content according to the weighted forgetting rate for each learning content,
Calculating weighted difficulty for each learning content based on the weighted forgetting rate for each learning content and the difficulty for each learning content,
A server for rearranging the providing time of the plurality of learning contents according to the weighting difficulty of each learning content to change the learning target information;
Foreign language learning content providing system comprising a. 제7항에 있어서,
상기 망각률은 처음 학습에 소요된 시간에서 복습할 때에 소요된 시간을 감한 값을 처음 학습에 소요된 시간을 나눈 값을 백분률로 표현한 값이고,
상기 가중 망각률은 1에서 상기 성취도를 감한 값과 상기 망각률을 곱한 값이고,
상기 가중 난이도는 학습 컨텐츠의 난이도와 상기 가중 망각률을 곱한 값임을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 시스템.The method of claim 7, wherein
The forgetting rate is a value obtained by subtracting the time required for the first learning from the time spent for the first learning divided by the time required for the first learning as a percentage.
The weighted forgetting rate is a value obtained by subtracting the achievement from 1 and the forgetting rate,
The weighted difficulty is a foreign language learning content providing system, characterized in that the value of the difficulty of the learning content and the weighted forgetting rate. 제7항에 있어서,
상기 성취도의 재평가는,
기 평가된 성취도에 상기 가중 망각률을 곱하여 이루어짐을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 시스템. The method of claim 7, wherein
Re-evaluation of the achievement,
The foreign language learning content providing system, characterized in that is made by multiplying the weighted forgetting rate by the previously evaluated achievement. 제7항에 있어서,
상기 학습목표정보에 등록되는 학습 컨텐츠 항목은,
학습자의 요청에 따라 변경됨을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 시스템. The method of claim 7, wherein
Learning content items registered in the learning goal information,
Foreign language learning content providing system, characterized in that changed at the request of the learner. 제7항에 있어서,
상기 학습 컨텐츠는,
동영상과 스크립트를 동시에 출력하면서,
학습자에 의해 입력되는 음성을 녹음하여 녹음파일을 생성하는 것이며,
상기 녹음파일에 대해 필터링하여 학습자의 음성을 추출하고,
상기 음성의 특성값이 표준 음성의 특성값 범위에 속하는지 여부를 토대로 성취도를 판별함을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 시스템. The method of claim 7, wherein
The learning content,
While outputting video and script at the same time,
To record the voice input by the learner to create a recording file,
Filter the recorded file to extract the learner's voice,
And determining the degree of achievement based on whether or not the feature value of the voice falls within a range of feature values of the standard voice. 제7항에 있어서,
상기 학습자의 요청에 따라,
상기 학습자의 성취도에 따른 학습 결과, 학습 계획, 취약점, 보충학습 시기별 성취도 변동, 다른 학습자의 상대적인 성취도를 안내하는 단계;를 더 구비함을 특징으로 하는 외국어 학습 컨텐츠 제공 시스템.
The method of claim 7, wherein
At the request of the learner,
And guiding a learning result according to the learner's achievement, a learning plan, a weakness, a change in the achievement level according to supplementary learning time, and a relative achievement of another learner.
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