KR101581921B1 - 학습 컨설팅 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 학습 컨설팅 방법 및 장치에 관한 것이다.
학습 컨설팅 장치는, 학습자 단말기에 학습 컨텐츠를 제공하는 컨텐츠 제공 모듈, 학습자 단말기로부터 학습 컨텐츠와 관련하여 학습자에 의해 생성된 학습 정보를 수신하고, 학습 정보를 학습 컨텐츠에 대응되도록 설정된 기준 학습 지수를 참조하여 분석하고, 분석 결과에 기반하여 학습자의 학습 평가 지수를 생성하는 학습 평가 지수 생성 모듈, 및 복수의 객체들에 대한 학습 평가 지수를 포함한 성장과정 정보가 저장된 데이터베이스로부터 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 적어도 하나 이상의 객체들에 대한 성장과정 정보를 추출하고, 객체들에 대한 성장과정 정보를 취합 처리하여 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 컨설팅 정보 생성 모듈을 포함한다.

Description

학습 컨설팅 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING CUNSULTING}
본 발명은 학습 컨설팅 방법 및 장치에 관한 것이다.
근래에는 인터넷과 개인통신 기술이 발전하면서 학습분야에서도 원격학습이나 화상학습 등과 같은 전자도구를 이용한 학습방법이 널리 이용되고 있다. 이러한 학습 방법은 온라인 상으로 강의 및 문제지를 푸는 방식으로 개인 PC를 이용하여 고정된 위치에서만 학습을 수행해야 했으나, 최근 무선 인터넷을 사용하는 기기의 사용이 급격히 활성화되면서 스마트폰, 태블릿 PC 등을 이용하여 보행 중 또는 이동 중에 온라인 상의 학습을 수행할 수 있게 되었다.
자식에 대한 교육열이 높은 학부모들은 과중한 사교육비 지출에도 불구하고, 자식들을 일관된 목표나 방향도 없이 오로지 대학에만 보내는 것을 목표로 함으로 인해 그에 따른 부작용이 많이 일어나고 있다. 즉, 청소년들 각 개인의 소질, 능력, 취미를 무시한 교육은 오히려 청소년들에게 해가 되기도 하고, 학부모들의 사교육비 부담을 가중시키게 되며, 학교 교육의 목표와 방향성을 어지럽힐 수 있다.
국내 공개특허공보 제2002-0063529호
전술한 문제점 및/또는 한계를 해결하기 위해 안출된 것으로, 학습자가 학습 과정 중에 생성한 학습 정보를 분석하여 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 제공하는데 일 목적이 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 서버에 의한 학습 컨설팅 방법은, 학습자 단말기에 학습 컨텐츠를 제공하는 단계; 상기 학습자 단말기로부터 상기 학습 컨텐츠와 관련하여 상기 학습자에 의해 생성된 학습 정보를 수신하는 단계; 상기 학습 정보를 상기 학습 컨텐츠에 대응되도록 설정된 기준 학습 지수를 참조하여 분석하고, 분석 결과에 기반하여 상기 학습자의 학습 평가 지수를 생성하는 단계; 복수의 객체들에 대한 학습 평가 지수를 포함한 성장과정 정보가 저장된 데이터베이스로부터 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 적어도 하나 이상의 객체들에 대한 성장과정 정보를 추출하는 단계; 및 상기 객체들에 대한 성장과정 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 학습자 단말기로부터 상기 학습자의 성장과정 정보를 수신하는 단계; 및 상기 학습자의 학습 평가 지수 및 상기 성장과정 정보를 상기 데이터베이스로 구축하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 학습자 단말기로부터 상기 학습자의 성장과정 수정 정보를 수신하는 단계; 및 상기 학습자의 상기 성장과정 수정 정보를 상기 데이터베이스에 업데이트 하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 컨설팅 정보를 생성하는 단계는, 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 생계를 유지하기 위하여 일정 기간 동안 종사하는 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제1 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 단계; 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 진학한 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제2 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 단계; 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들의 고유한 성질과 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제3 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 단계; 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들에 대한 임의의 일에 알맞은 성질이나 적응 능력과 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제4 컨설팅 정보를 생성하는 단계; 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 즐겨서 할 수 있는 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제5 컨설팅 정보를 생성하는 단계; 및 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들의 건강 상태와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제6 컨설팅 정보를 생성하는 단계; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 장치는, 학습자 단말기에 학습 컨텐츠를 제공하는 컨텐츠 제공 모듈; 상기 학습자 단말기로부터 상기 학습 컨텐츠와 관련하여 상기 학습자에 의해 생성된 학습 정보를 수신하고, 상기 학습 정보를 상기 학습 컨텐츠에 대응되도록 설정된 기준 학습 지수를 참조하여 분석하고, 분석 결과에 기반하여 상기 학습자의 학습 평가 지수를 생성하는 학습 평가 지수 생성 모듈; 및 복수의 객체들에 대한 학습 평가 지수를 포함한 성장과정 정보가 저장된 데이터베이스로부터 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 적어도 하나 이상의 객체들에 대한 성장과정 정보를 추출하고, 상기 객체들에 대한 성장과정 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 컨설팅 정보 생성 모듈;을 포함할 수 있다.
상기 컨설팅 정보 생성 모듈은, 상기 학습자 단말기로부터 상기 학습자의 성장과정 정보를 수신하고, 상기 학습자의 학습 평가 지수 및 성장과정 정보를 상기 데이터베이스로 구축할 수 있다.
상기 컨설팅 정보 생성 모듈은, 상기 학습자 단말기로부터 상기 학습자의 성장과정 수정 정보를 수신하고, 상기 학습자의 상기 성장과정 수정 정보를 상기 데이터베이스에 업데이트 할 수 있다.
상기 컨설팅 정보 생성 모듈은, 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 생계를 유지하기 위하여 일정 기간 동안 종사하는 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제1 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 제1 컨설팅 정보 생성 모듈; 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 진학한 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제2 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 제2 컨설팅 정보 생성 모듈; 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들의 고유한 성질과 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제3 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 제3 컨설팅 정보 생성 모듈; 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들에 대한 임의의 일에 알맞은 성질이나 적응 능력과 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제4 컨설팅 정보를 생성하는 제4 컨설팅 정보 생성 모듈; 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 즐겨서 할 수 있는 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제5 컨설팅 정보를 생성하는 제5 컨설팅 정보 생성 모듈; 및 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들의 건강 상태와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제6 컨설팅 정보를 생성하는 제6 컨설팅 정보 생성 모듈; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시 예들에 따르면, 학습자가 학습 과정 중에 생성한 학습 정보를 분석하여 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 제공하여 학습자의 진로 결정에 도움을 줄 수 있다.
또한 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 수신한 관리자가 학습자의 바람직한 학습 방향을 유도할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 시스템을 도시한 도면 이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자 단말기에서 학습 컨설팅 프로그램을 통해 학습 정보 전송 및 컨설팅 정보 수신 과정을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자 단말기에서 학습 컨설팅 프로그램을 통해 생성하는 학습 정보를 보이는 화면 예시도 이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 서버에서 학습자 단말기로부터 수신한 학습 정보를 이용하여 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보 생성 과정을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 서버에서 학습자의 학습 평가 지수 생성을 위한 신체 상태 지수를 생성하는 예를 보이는 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 학습 관리 서버에서 학습자의 학습 평가 지수 생성을 위한 신체 상태 지수를 생성하는 예를 보이는 도면이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 학습 관리 서버에서 학습자의 학습 평가 지수 생성을 위한 신체 상태 지수를 생성하는 예를 보이는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 서버에서 학습자의 학습정보로부터 생성한 학습 평가 지수를 보이는 화면 예시도 이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 학습 컨설팅 서버에서 학습자의 학습정보로부터 생성한 학습 평가 지수를 보이는 화면 예시도 이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 서버에서 학습자의 학습 평가 지수에 따라 데이터베이스로부터 추출한 학습자 맞춤형 컨설팅 정보를 보이는 화면 예시도 이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자에 대한 컨설팅 정보 데이터베이스 구축 과정을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컨설팅 정보 데이터베이스 수정 과정을 설명하기 위한 흐름도 이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 시스템을 도시한 도면 이다.
도 1을 참조하면, 학습 관리 시스템은 학습자 단말기(100), 관리자 단말기(200), 학습 컨설팅 서버(300) 및 데이터베이스(400)를 포함할 수 있다.
학습자 단말기(100)는 인터넷과 같은 통신망을 통해 학습 컨설팅 서버(300)에 접속할 수 있는 장치로서, 노트북, 핸드헬드 장치, 스마트폰, 탭, 태블릿 PC 등의 모바일 단말, 데스크 탑 컴퓨터, 또는 이러한 장치를 이용하거나 직접적으로 또는 간접적으로 이와 연결된 임의의 적절한 장치일 수 있다. 학습자 단말기(100)는 학습 컨설팅 서버(300)에 접속하여 학습할 컨텐츠를 제공받고, 학습자에 대한 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 제1 학습 컨설팅 프로그램을 어플리케이션의 형태로 다운로드 받아 설치할 수 있다. 그러나 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 제1 학습 컨설팅 프로그램이 학습자 단말기(100)에 미리 설치되어 있을 수 있다.
여기서, 성장과정 컨설팅 정보라 함은, 학습자의 평가 지수와 유사한 객체들의 성장과정 정보로써, 예를 들어 제1 컨설팅 정보 내지 제6 컨설팅 정보를 포함할 수 있다. 제1 컨설팅 정보는 생계를 유지하기 위하여 일정 기간 동안 종사하는 분야와 관련된 정보로 예를 들어 직업일 수 있다. 제2 컨설팅 정보는 진학 분야와 관련된 정보로, 예를 들어 진학 정보(출신 대학 및 출신 학과)일 수 있다. 제3 컨설팅 정보는 개인의 고유한 성질과 관련된 정보로, 예를 들어 성격일 수 있다. 제4 컨설팅 정보는 임의의 일에 알맞은 성질이나 적응 능력과 관련된 정보로, 예를 들어 적성일 수 있다. 제5 컨설팅 정보는 개인이 즐겨서 할 수 있는 분야와 관련된 정보로, 예를 들어 취미일 수 있다. 제6 컨설팅 정보는 개인의 건강 상태와 관련된 정보로, 예를 들어 병력일 수 있다. 더 나아가 성장과정 컨설팅 정보라 함은, 학습자의 성장과정 정보에 맞도록 설계된 학습 방법을 포함할 수 있다.
학습자 단말기(100)는 학습 관리 서버(300)로부터 학습 컨텐츠를 제공받아 학습을 수행하고, 학습 중에 작성한 학습 정보 또는 카메라(도 3의 110)로 촬영된 학습자 영상을 학습 컨설팅 서버(300)로 전송할 수 있다.
관리자 단말기(200)는 인터넷과 같은 통신망을 통해 학습 컨설팅 서버(300)에 접속할 수 있는 장치로서, 노트북, 핸드헬드 장치, 스마트폰, 탭, 태블릿 PC 등의 모바일 단말, 데스크 탑 컴퓨터, 또는 이러한 장치를 이용하거나 직접적으로 또는 간접적으로 이와 연결된 임의의 적절한 장치일 수 있다. 관리자 단말기(200)는 학습 컨설팅 서버(300)에 접속하여 임의의 학습자에 대한 학습 평가 지수 및 성장과정 컨설팅 정보를 전송 받는 제2 학습 컨설팅 프로그램을 어플리케이션의 형태로 다운로드 받아 설치할 수 있다. 그러나 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 제2 학습 컨설팅 프로그램이 관리자 단말기(200)에 미리 설치되어 있을 수 있다. 제2 학습 컨설팅 프로그램은 제1 학습 컨설팅 프로그램의 모든 기능을 포함하고, 이에 더하여 학습 컨설팅 서버(300)로부터 임의의 학습자에 대한 학습 평가 지수 및 성장과정 컨설팅 정보를 전송 받는 기능 및/또는 학습 평가 지수 및 성장과정 컨설팅 정보를 분석할 수 있는 주된 기능이 더 포함될 수 있다. 그러나 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 제2 학습 컨설팅 프로그램은 제1 학습 컨설팅 프로그램과는 다르게 학습 컨설팅 서버(300)로부터 학습 평가 지수 및 성장과정 컨설팅 정보를 전송 받는 기능 및/또는 학습 평가 지수 및 성장과정 컨설팅 정보를 분석할 수 있는 기능을 주된 기능으로 구성될 수 있다.
관리자 단말기(200)는 학습 컨설팅 서버(300)로부터 학습자의 학습 평가 지수 및 성장과정 컨설팅 정보를 수신할 수 있다. 관리자 단말기(200)는 다른 학습자에 비해 학습 평가 지수가 낮은 학습자에 대하여, 학습 효과를 향상시킬 수 있도록 학습자 단말기(100) 또는 다른 관리자 단말기(예를 들면 부모님 단말기 등)와 정보를 송수신할 수 있다. 또한 관리자 단말기(200)는 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 수신하여, 학습자에 맞는 학습 방법을 설계하고, 학습 효과를 향상시킬 수 있도록 학습자 단말기(100) 또는 다른 관리자 단말기(예를 들면 부모님 단말기 등)와 정보를 송수신할 수 있다.
또한 관리자 단말기(200)는 학습 컨설팅 서버(300)에 접속하여 학습 컨텐츠를 업로드할 수 있다. 또한 관리자 단말기(200)는 학습 컨설팅 서버(300)의 요청에 의해 학습자에 대한 학습 평가 지수를 산출하고 학습 컨설팅 서버(300)로 전송할 수 있다. 또한 관리자 단말기(200)는 학습 컨설팅 서버(300)에 학습자의 성장과정 정보를 업로드할 수 있다. 여기서, 관리자 단말기(200)가 학습 컨설팅 서버(300)로 업로드 하는 학습자의 성장과정 정보는, 관리자의 견해가 포함되도록 직접 입력될 수 있고, 또한 기저장되어 있는 학습자에 대한 학습 평가 지수가 포함된 생활기록 정보일 수 있다.
학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)와 통신망을 통해 통신하면서 학습자 단말기(100)에 학습 컨텐츠를 제공하고, 학습자 단말기(100)로부터 학습 정보 및 학습자의 신체 상태를 포함하는 영상을 수신하여 학습자의 학습 평가 지수를 생성한다. 그리고 학습 컨설팅 서버(300)는 데이터베이스(400)로부터 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 적어도 하나 이상의 객체들에 대한 성장과정 정보를 추출하고, 객체들에 대한 성장과정 정보를 취합 처리하여 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성할 수 있다.
학습 관리 서버(300)는 관리자 단말기(200)와 통신망을 통해 통신하면서 관리자 단말기(200)의 요청에 따라 학습자의 학습 평가 지수 및 성장과정 컨설팅 정보를 관리자 단말기(200)에 제공할 수 있다. 또한 학습 컨설팅 서버(300)는 관리자 단말기(200)에 학습자 단말기(100)로부터 수신한 학습 정보를 전송하고, 학습자에 대한 학습 평가 지수의 산출을 요청할 수 있다.
이러한 학습 관리 서버(300)는 학습 컨텐츠 제공 모듈(310), 학습 평가 지수 생성 모듈(320) 및 컨설팅 정보 생성 모듈(330)을 포함할 수 있다.
학습 컨텐츠 제공 모듈(310)은 데이터베이스(400)에 저장된 학습 컨텐츠 정보를 학습자 단말기(100)에 제공한다. 여기서, 학습 컨텐츠 정보는 학습할 과목 및 해당 내용과, 학습 내용 확인을 위한 문제 등을 포함할 수 있다.
학습 평가 지수 생성 모듈(320)은 학습자 단말기(100)로부터 학습자가 학습중에 생성한 학습 정보를 수신하고, 학습자의 학습 정보를, 데이터베이스(400)에 저장된 학습 컨텐츠에 따라 서로 다르게 설정된 복수의 기준 학습 지수들을 참조하여 분석하고, 분석 결과에 기반하여 학습자의 학습 평가 지수를 생성한다.
여기서, 학습 정보라 함은, 학습자가 학습 컨텐츠를 학습하면서, 학습자 단말기(100) 상에 입력하는 필기 정보일 수 있다. 여기서 필기 정보라 함은, 학습 컨텐츠와 관련된 단어, 수식, 그림 등을 포함할 수 있으며, 더 나아가 학습 컨텐츠와 관련된 동영상 링크 정보 또는 파일 등을 포함할 수도 있다. 또한 학습 정보라 함은, 학습 문제에 대해 학습자가 입력한 풀이과정, 정답 및 문제 풀이 시간을 포함할 수 있다. 더 나아가 학습 정보라 함은 학습 중에 촬영된 학습자 영상으로부터 검출된 신체 상태 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 기준 학습 지수라 함은, 학습 컨텐츠의 학습 시에 반드시 학습되어야 할 핵심 단어들을 포함할 수 있다. 또한 기준 학습 지수라 함은, 학습 문제 풀이 시에 반드시 입력되어야 할 핵심 단어, 정답 및 정해진 풀이 시간을 포함할 수 있다. 더 나아가 기준 학습 지수라 함은, 학습 컨텐츠에 대응되는 선호도 수치 또는 학습 컨텐츠에 대응되는 집중도 수치를 포함할 수 있다.
여기서, 학습 평가 지수라 함은, 학습 컨텐츠 학습 시의 학습 상태 지수, 학습 컨텐츠의 선호도 지수(예를 들어, 좋아하는 과목, 싫어하는 과목) 또는 학습 컨텐츠의 집중도 지수, 학습 문제 풀이 시의 설정된 문제 풀이 시간에 따른 풀이 과정 정확도 지수 및 정답률 지수, 학습 컨텐츠 학습 시 출석 지수, 학습 컨텐츠의 학업 성취도 지수, 학습 문제 풀이 시 소요된 시간 지수 등과 같은 학습 평가와 관련된 지수들을 포함할 수 있다. 또한 학습 평가 지수는, 상기 평가 지수들 중 어느 하나의 평가 지수이거나, 둘 이상의 평가 지수에 대한 평균값 이거나, 서로 다른 가중치가 적용된 적어도 둘 이상의 평가 지수에 대한 평균값일 수 있다.
컨설팅 정보 생성 모듈(330)은 복수의 객체들에 대한 학습 평가 지수를 포함한 성장과정 정보가 저장된 데이터베이스(400)로부터 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 적어도 하나 이상의 객체들에 대한 성장과정 정보를 추출하고, 객체들에 대한 성장과정 정보를 취합 처리하여 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성한다. 또한 컨설팅 정보 생성 모듈(330)은 생성한 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 이용하여 해당 학습자에 맞는 학습 방법을 설계할 수 있다.
컨설팅 정보 생성 모듈(330)은 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 객체들이 생계를 유지하기 위하여 일정 기간 동안 종사하는 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 학습자 맞춤형 제1 성장과정 컨설팅 정보를 생성할 수 있다. 컨설팅 정보 생성 모듈(330)은 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 객체들이 진학한 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 학습자 맞춤형 제2 성장과정 컨설팅 정보를 생성할 수 있다. 컨설팅 정보 생성 모듈(330)은 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 객체들의 고유한 성질과 관련된 정보를 취합 처리하여 학습자 맞춤형 제3 성장과정 컨설팅 정보를 생성할 수 있다. 컨설팅 정보 생성 모듈(330)은 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 객체들에 대한 임의의 일에 알맞은 성질이나 적응 능력과 관련된 정보를 취합 처리하여 학습자 맞춤형 제4 컨설팅 정보를 생성할 수 있다. 컨설팅 정보 생성 모듈(330)은 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 객체들이 즐겨서 할 수 있는 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 학습자 맞춤형 제5 컨설팅 정보를 생성할 수 있다. 컨설팅 정보 생성 모듈(330)은 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 객체들의 건강 상태와 관련된 정보를 취합 처리하여 학습자 맞춤형 제6 컨설팅 정보를 생성할 수 있다.
컨설팅 정보 생성 모듈(330)은 학습자 단말기(100) 또는 관리자 단말기(200)로부터 학습자의 성장과정 정보를 수신하고, 학습자의 학습 평가 지수 및 성장과정 정보를 데이터베이스(400)로 구축할 수 있다. 또한 컨설팅 정보 생성 모듈(330)은 학습자 단말기(100) 또는 관리자 단말기(200)로부터 학습자의 성장과정 수정 정보를 수신하고, 학습자의 성장과정 수정 정보를 데이터베이스(400)에 업데이트할 수 있다.
이러한 학습 관리 서버(300)는 데이터베이스(400)와 연결되어, 학습자 단말기(100)를 통하여 학습 관리 서버(300)에서 생성한 다양한 정보를 데이터베이스(400)에 저장하고, 관리자 단말기(200)는 학습 관리 서버(300)를 통하여 데이터베이스(400)에 저장된 정보를 이용하여 학습자의 학습 평가 지수 및 성장과정 컨설팅 정보를 수신할 수 있다.
이러한 데이터베이스(400)는 사용자 정보 데이터베이스(410), 학습 컨텐츠 정보 데이터베이스(420), 영상 정보 데이터베이스(430) 및 컨설팅 정보 데이터베이스(440)를 포함할 수 있다.
사용자 정보 데이터베이스(410)는 학습 관리 서버(300)에 접속하여 학습을 수행하는 학습자의 정보 예를 들어, 아이디와 비밀번호, 나이, 학년(직업), 연락처 등을 저장할 수 있다. 여기서 학습자라 함은, 학생 또는 일반인 등 학습을 수행할 수 있는 자이면 특별히 제한하지 않는다. 또한 사용자 정보 데이터베이스(410)는 학습 관리 서버(300)에 접속하여 학습자를 관리하는 관리자의 정보 예를 들어, 아이디와 비밀번호, 나이, 학년(직업), 연락처 등을 저장할 수 있다. 여기서 관리자라 함은, 학교 또는 학원의 교사 또는 강사 등과 같이 학습자를 관리할 수 있는 자이면 특별히 제한하지 않는다. 더 나아가 관리자는 학습자의 부모님 일 수도 있다.
학습 컨텐츠 정보 데이터베이스(420)는 학습할 과목 및 해당 내용, 학습 내용 확인을 위한 문제 등을 저장할 수 있다. 또한 학습 컨텐츠 정보 데이터베이스(430)는 학습 내용에 대한 기준 학습 지수를 저장할 있다.
영상 정보 데이터베이스(430)는 제1 내지 제3 신체 상태를 나타낼 수 있는 각종 얼굴 정보 예를 들면, 얼굴 크기 정보, 얼굴의 특징(눈, 코, 입 등)의 위치 및 크기 정보, 얼굴 표정 정보, 얼굴 방향 정보, 눈과 관련된 정보로 홍채 크기 정보를 저장할 수 있다. 또한 영상 정보 데이터베이스(430)에는 기준 신체 상태 지수를 저장할 수 있다. 여기서 기준 신체 상태 지수는 제1 내지 제3 기준 신체 상태 지수를 포함할 수 있는데, 제1 기준 신체 상태 지수는 눈과 관련된 정보 예를 들어 홍채의 크기에 각각 대응되는 집중도를 나타내는 수치를, 제2 기준 신체 상태 지수는 얼굴의 특징과 관련된 정보 예를 들어 얼굴의 표정에 각각 대응되는 집중도를 나타내는 수치를, 제3 기준 신체 상태 지수는 얼굴의 방향과 관련된 정보 예를 들어 얼굴의 각도에 각각 대응되는 집중도를 나타내는 수치를 포함할 수 있다. 예를 들어 얼굴의 방향에 대한 기준 신체 상태 지수로, 얼굴 방향이 정면을 기준으로 0도 인 경우 90%로, 얼굴 방향이 정면을 기준으로±15도 인 경우 선호도 또는 집중도를 나타내는 수치가 80%로 저장될 수 있다. 이러한 기준 신체 상태 지수는 다양한 신체 상태 정보를 바탕으로 산출될 수 있다.
컨설팅 정보 데이터베이스(440)는 복수의 객체들에 대한 학습 평가 지수를 포함한 성장과정 정보를 저장할 수 있다. 여기서, 복수의 객체라 함은, 학습자, 관리자를 포함하여, 학습 컨설팅 서버(300)에 접속할 수 있는 다른 사용자 일 수 있다. 각 객체는 학습 컨설팅 서버(300)를 통하여 컨설팅 정보 데이터베이스(440)에 직업, 진학, 성격, 적성, 취미, 병력을 나타내는 제1 내지 제6 컨설팅 정보를 포함하는 성장과정 정보를 저장할 수 있다. 또한 각 객체는 학습 컨설팅 서버(300)를 통하여 컨설팅 정보 데이터베이스(440)에 직업, 진학, 성격, 적성, 취미, 병력을 나타내는 제1 내지 제6 컨설팅 정보를 포함하는 성장과정 정보를 수정하거나 업데이트 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자 단말기(100)에서 학습 컨설팅 프로그램을 통해 학습 정보 전송 및 컨설팅 정보 수신 과정을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도 2를 참조하면, 학습자는 학습자 단말기(100)를 이용하여 학습 컨설팅 프로그램을 실행하고(S210), 인증 정보를 이용하여 학습 관리 서버(300)에 인증을 요청한다(S220). 이때 학습 관리 서버(300)는 학습자가 미리 회원가입이 되어 있지 않으면 회원가입 절차를 먼저 수행하도록 유도한다.
학습자 단말기(100)가 학습 관리 서버(300)로부터 인증이 승인되면, 학습자 단말기(100)는 학습 관리 서버(300)로부터 학습 컨텐츠를 수신하여 표시한다(S230).
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자 단말기(100)에서 학습 컨설팅 프로그램을 통해 생성하는 학습 정보를 보이는 화면 예시도 이다. 도 3을 참조하면, 도 3의 (a)는 학습 컨텐츠에 따른 학습 정보 입력을, 도 3의 (b)는 학습 문제 풀이에 따른 학습 정보 입력을 보이고 있다.
도 3의 (a)를 참조하면, 학습자 단말기(100)는 학습자의 영상 촬영을 위한 카메라(110)가 구비되어 있으며, 학습자 단말기(100)의 화면은 학습 컨텐츠 디스플레이 영역(310) 및 학습 상태 정보 입력 영역(320)을 포함할 수 있다. 학습 컨텐츠 디스플레이 영역(310)은 학습할 과목과, 과목의 내용과, 학습 시간에 대한 디스플레이 영역을 포함할 수 있다. 학습 상태 정보 입력 영역(320)은 학습자의 이름과 학습시간에 관련된 영역을 포함할 수 있다. 예를 들어 도 3의 (a)의 학습 컨텐츠 디스플레이 영역(310)에는 과학 중 체세포 분열에 대한 학습 컨텐츠가 디스플레이 되어 있고, 학습 상태 정보 입력 영역(320)에는 학습자가 입력한 염색체의 종류에 대한 학습 상태 정보가 표시되어 있다.
도 3의 (b)를 참조하면, 학습자 단말기(100)는 학습자의 영상 촬영을 위한 카메라(110)가 구비되어 있으며, 학습자 단말기(100)의 화면은 문제 디스플레이 영역(330) 및 풀이과정 및/또는 정답 입력 영역(340)을 포함할 수 있다. 문제 디스플레이 영역(330)은 학습자, 현재 시간 및 문제에 대한 디스플레이 영역을 포함할 수 있다. 풀이과정 및 정답 입력 영역(340)에는 디스플레이된 문제에 대한 학습자의 풀이과정 및 정답을 입력할 수 있는 영역을 포함할 수 있다.
학습자는 학습 도중 학습 정보 입력 영역(320) 또는 풀이과정 및 정답 입력 영역(340)에 학습 정보를 입력하고, 학습자 단말기(100)는 학습자의 학습 정보를 학습 관리 서버(300)로 전송한다(S240). 또한 학습자 단말기(100)는 학습 도중 카메라(110)로 촬영한 학습자의 신체 상태 정보가 포함된 학습자 영상을 학습 관리 서버(300)로 전송할 수 있다.
이후 학습자 단말기(100)는 학습 컨설팅 서버(300)에 학습자 맞춤형 컨설팅 정보를 요청하고(S250), 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)의 요청에 응답하여 학습자 맞춤형 컨설팅 정보(도 9)를 학습자 단말기(100)에 제공함으로써 학습자 단말기(100)는 학습자 맞춤형 컨설팅 정보를 수신한다(S260).
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 서버(300)에서 학습자 단말기(100)로부터 수신한 학습 정보를 이용하여 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보 생성 과정을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도 4를 참조하면, 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)에 학습 컨텐츠를 제공하고(S410), 학습자 단말기(100)로부터 학습 정보를 수신한다(S420). 학습 컨설팅 서버(300)가 학습자 단말기(100)로부터 수신하는 학습 정보는, 학습자가 학습 컨텐츠를 학습하면서, 학습자 단말기(100) 상에 입력하는 필기 정보, 학습 문제에 대해 학습자가 입력한 풀이과정, 정답률, 문제 풀이 시간, 및 학습 중에 촬영된 학습자 영상으로부터 검출된 신체 상태 정보를 포함할 수 있다.
학습자 단말기(100)로부터 학습 정보를 수신한 학습 컨설팅 서버(300)는 학습 정보에 대한 학습자의 학습 평가 지수를 생성한다(S430).
학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)로부터 수신한 학습 정보와 데이터베이스(400)를 이용하여 다음 중 적어도 하나와 같은 학습 평가 지수를 생성할 수 있다.
1. 학습 컨텐츠 학습 시의 학습 상태 지수 생성
2. 학습 컨텐츠의 선호도 지수 또는 집중도 지수 생성
3. 학습 문제 풀이 시의 풀이 과정 정확도 지수 및 정답률 지수 생성
4. 학습 컨텐츠 학습 시 출석 지수 생성
5. 학습 컨텐츠의 학업 성취도 지수 생성
6. 학습 문제 풀이 시 소요된 시간 지수 생성
여기서, 학습 평가 지수는 상술한 6가지로 국한되지 않고, 학습 평가와 관련된 일련의 평가 지수들을 포함할 수 있다.
1. 학습 컨텐츠 학습 시의 학습 상태 지수생성
학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)로부터 수신한 학습 정보를, 학습 컨텐츠 데이터베이스(420)에 학습 컨텐츠에 따라 다르게 설정된 기준 학습 지수를 참조하여 분석하고, 분석 결과에 기반하여 학습자의 학습 상태 지수를 생성할 수 있다. 여기서 학습 상태 지수라 함은, 필기 정확도를 포함할 수 있다. 학습 컨텐츠 데이터베이스(420)에는 현재 학습자가 학습 중인 학습 컨텐츠와 관련된 기준 학습 지수가 저장되어 있으므로, 학습 관리 서버(300)는 학습자의 학습 정보와 기준 학습 지수를 비교하여, 학습 상태 정보와 일치하는 적어도 하나 이상의 기준 학습 지수를 검출한다. 기준 학습 지수에는 핵심 단어들이 저장되어 있으므로, 학습 관리 서버(300)는 학습자가 입력한 핵심 단어들의 개수에 따라 학습 상태 지수를 생성할 수 있다. 예를 들어 임의의 학습 컨텐츠에 해당하는 핵심 단어는 10개이고, 학습자가 입력한 핵심 단어의 개수가 8개 인 경우, 학습 상태 지수는 80%, 또는 그에 상응하는 등급(예를 들어 A 등급)을 학습 상태 지수로 생성할 수 있다.
2. 학습 컨텐츠의 선호도 지수 또는 집중도 지수 생성
학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)로부터 수신한 영상으로부터 학습자의 눈과 관련된 제1 신체 상태 정보, 학습자의 얼굴 특징과 관련된 제2 신체 상태 정보 및/또는 학습자의 얼굴 방향과 관련된 제3 신체 상태 정보를 획득한다. 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자의 제1 내지 제3신체 상태 정보 중 적어도 하나를, 영상 데이터베이스(430)에 저장된 눈과 관련된 제1 기준 신체 상태 지수, 얼굴 특징과 관련된 제2 기준 상태 지수 및 얼굴 방향과 관련된 제3 기준 상태 지수를 참조하여 분석하고, 분석 결과에 기반하여 학습자의 제1 내지 제3 신체 상태 지수 중 적어도 하나를 생성한다.
도 5 내지 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 서버(300)에서 학습자의 학습 평가 지수 생성을 위한 신체 상태 지수를 생성하는 예를 보이는 도면이다.
도 5를 참조하면, 도 5의 (a)에는 학습자 영상으로부터 획득한 눈과 관련된 제1 신체 상태 정보로써, 예를 들어, 학습자의 홍채 정보가 도시되어 있다. 도 5의 (b)에는 영상 정보 데이터베이스(430)에 저장된 여러 사람의 눈과 관련된 제1 신체 상태 정보로써, 예를 들어 홍채 정보가 도시되어 있다. 도 5의 (c)에는 제1 신체 상태 정보 예를 들어, 홍채의 크기에 따른 집중도 지수 또는 선호도 지수를 나타내는 제1 기준 상태 지수가 도시되어 있다. 학습 컨설팅 서버(300)는 도 5의 (a)와 같이 제1 신체 상태 정보로써 학습자의 홍채 크기를 산출한다. 여기서 추가적으로 학습자의 눈의 크기도 함께 산출할 수 있다. 이는 사람마다 각각 눈의 크기 및 홍채의 크기가 다르기 때문이다. 또한 홍채는 집중 시에 팽창(크기가 커짐)하고 산만 시에 수축(크기가 작아짐)하는 특징이 있으므로, 홍채의 크기로 집중도 지수 또는 선호도 지수를 알 수 있다. 여기서, 일반적으로 선호하는 대상에 대한 집중도는 높기 때문에 집중도 지수는 선호도 지수와 같다고 할 수 있다. 학습 컨설팅 서버(300)는 도 5의 (b)와 같이 영상 정보 데이터베이스(430)로부터 검색된 학습자의 제1 신체 상태 정보와 일치하거나 유사한 눈 및 홍채 크기를 찾고, 도 5의 (c)와 같이 학습자의 제1 신체 상태 정보와 일치하거나 동일한 눈 및 홍채 크기에 설정된 제1 기준 상태 지수를 제1 신체 상태 지수로 생성할 수 있다. 도 5의 (c)에는 제1 기준 신체 상태 지수를 6개로 나누어 설명하고 있으나, 이에 국한되지 않고 더 많은 제1 기준 신체 상태 지수를 설정할 수 있다. 예를 들어, 도 5로부터 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자의 제1 신체 상태 지수를 50%로 산출할 수 있다. 여기서 제1 신체 상태 지수를 백분율로 표시하고 있으나, 이에 국한되지 않고 다양한 방법으로 제1 신체 상태 지수를 표시할 수 있다.
도 6을 참조하면, 도 6의 (a)에는 학습자 영상에서 획득한 제2 신체 상태 정보로써, 예를 들어 학습자의 얼굴이 도시되어 있다. 학습자 영상에 얼굴 추출 또는 얼굴 인식 알고리즘을 적용하여 학습자의 얼굴을 추출할 수 있는데, 이와 관련된 기술은 이미 공지된 것이므로 상세한 설명은 생략하기로 한다. 도 6의 (b)에는 영상 정보 데이터베이스(430)에 저장된 여러 사람의 얼굴 특징과 관련된 제2 신체 상태 정보로써, 예를 들어 얼굴 표정 정보가 도시되어 있다. 도 6의 (c)에는 제2 신체 상태 정보 예를 들어, 얼굴 표정에 따른 집중도 지수 또는 선호도 지수를 나타내는 제2 기준 상태 지수가 도시되어 있다. 학습 컨설팅 서버(300)는 도 6의 (a)와 같이 학습자의 제2 신체 상태 정보로써, 학습자의 얼굴 특징을 산출한다. 여기서, 학습자의 얼굴 특징은 얼굴의 크기 및 눈, 코, 입 등의 위치를 포함할 수 있다. 학습자 단말기(100)를 통하여 촬영된 영상은 일반 영상과 달리 학습자의 얼굴을 포함하는 영상으로 국한되어 있으므로, 집중 시와 산만 시에 얼굴 표정이 달라짐을 알 수 있다. 예를 들어, 무표정한 얼굴 영상은 집중하고 있다고 판단할 수 있고, 무표정한 얼굴 이외의 얼굴 영상은 산만하다고 판단할 수 있다. 여기서, 일반적으로 선호하는 대상에 대한 집중도는 높기 때문에 집중도와 선호도는 같다고 할 수 있다. 학습 컨설팅 서버(300)는 도 6의 (b)와 같이 영상 정보 데이터베이스(430)로부터 학습자의 제2 신체 상태 정보와 일치하거나 동일한 얼굴 정보를 찾고, 도 6의 (c)와 같이 학습자의 제2 신체 상태 정보와 일치하거나 동일한 얼굴 정보에 설정된 제2 기준 상태 지수를 제2 신체 상태 지수로 생성할 수 있다. 도 6의 (c)에는 제2 기준 신체 상태 지수를 4개로 나누어 설명하고 있으나, 이에 국한되지 않고 더 많은 제2 기준 신체 상태 지수를 설정할 수 있다. 예를 들어, 도 6으로부터 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자의 제2 신체 상태 지수를 90%로 산출할 수 있다. 여기서 제2 신체 상태 지수를 백분율로 표시하고 있으나, 이에 국한되지 않고 다양한 방법으로 제2 신체 상태 지수를 표시할 수 있다.
도 7을 참조하면, 도 7의 (a)에는 학습자 영상에서 획득한 제3 신체 상태 정보로써, 예를 들어 학습자의 얼굴이 도시되어 있다. 도 7의 (b)에는 영상 정보 데이터베이스(430)에 저장된 여러 사람의 얼굴 방향과 관련된 제3 신체 상태 정보로써, 예를 들어, 얼굴 각도 정보가 도시되어 있다. 도 7의 (c)에는 제3 신체 상태 정보 예를 들어, 얼굴 각도에 따른 집중도 지수 또는 선호도 지수를 나타내는 제3 기준 상태 지수가 도시되어 있다. 학습 컨설팅 서버(300)는 도 7의 (a)와 같이 학습자의 제3 신체 상태 정보로써, 학습자의 얼굴 특징을 산출한다. 여기서, 학습자의 얼굴 특징은 얼굴의 크기 및 눈, 코, 입 등의 위치를 포함할 수 있다. 학습자 단말기(100)를 통하여 촬영된 영상은 일반 영상과 달리 학습자의 얼굴을 포함하는 영상으로 국한되어 있으므로, 집중 시와 산만 시에 얼굴 각도가 달라짐을 알 수 있다. 여기서, 일반적으로 선호하는 대상에 대한 집중도는 높기 때문에 집중도와 선호도는 같다고 할 수 있다. 예를 들어, 정면을 주시하고 있는 얼굴 영상은 집중하고 있다고 판단할 수 있고, 정면이 아닌 방향을 주시하고 있는 얼굴 영상은 산만하다고 판단할 수 있다. 학습 컨설팅 서버(300)는 도 7의 (b)와 같이 영상 정보 데이터베이스(430)로부터 학습자의 제3 신체 상태 정보와 일치하거나 동일한 얼굴 정보를 찾고, 도 7의 (c)와 같이 학습자의 제3 신체 상태 정보와 일치하거나 동일한 얼굴 각도에 설정된 제3 기준 상태 지수를 제3 신체 상태 지수로 생성할 수 있다. 도 7의 (c)에는 제3 기준 신체 상태 지수를 4개(0도, 15도, 30도 45도)로 나누어 설명하고 있으나, 이에 국한되지 않고 더 많은 제3 기준 신체 상태 지수를 설정할 수 있다. 예를 들어, 도 7로부터 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자의 제3 집중도 또는 선호도를 70%로 산출할 수 있다. 여기서 제3 기준 신체 상태 지수를 백분율로 표시하고 있으나, 이에 국한되지 않고 다양한 방법으로 제3 기준 신체 상태 지수를 산출할 수 있다.
학습 컨설팅 서버(300)는 제1 내지 제3 신체 상태 지수 중 적어도 하나로부터 학습 컨텐츠에 대한 학습자의 선호도 또는 집중도 지수를 생성한다. 여기서 선호도 지수 또는 집중도 지수는, 제1 내지 제3 신체 상태 지수 중 적어도 2개의 평균을 나타내는 데이터 일 수 있다. 또한 선호도 지수 또는 집중도 지수는, 가중치가 다르게 적용된 제1 내지 제3 신체 상태 지수 중 적어도 2개의 평균을 나타내는 데이터일 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 서버(300)에서 학습자의 학습정보로부터 생성한 학습 평가 지수를 보이는 화면 예시도 이다. 도 8을 참조하면, 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)로부터 학습자의 영상을 수신하고, 제1 내지 제3 신체 상태 지수를 산출하여 생성한 학습 선호도 지수가 도시되어 있다. 이러한 학습 선호도 지수는 텍스트 형식으로 생성될 수 있으나, 그래픽 형식으로 생성될 수 도 있다. 또한 이러한 학습 선호도 지수는 관리자 단말기(200)의 요청에 의해 학습 컨설팅 서버(300)가 관리자 단말기(200)로 전송할 수 있다.
3. 학습 문제 풀이 시의 풀이 과정 정확도 지수 및 정답률 지수 생성
학습 컨설팅 서버(300)는 도 3의 (b)와 같이 학습자 단말기(100) 상에 전자펜(미도시)과 같은 입력장치를 이용하여 작성한 문제 풀이과정을 수신한다. 여기서 문제 풀이 과정과 함께 문제 풀이 시간을 함께 수신할 수 있다.
학습 컨설팅 서버(300)은 학습자 단말기(100)로부터 수신한 문제 풀이과정 및 학습 컨텐츠 정보 데이터베이스(420)에 저장된 해답 키워드를 비교하고, 문제풀이 과정 및 해답 키워드가 일치하는 개수에 따라 풀이과정 정확도 지수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 문제의 해답 키워드가 10개 이고, 풀이과정에 해답 키워드 10개가 존재하는 경우 풀이과정 정확도 지수는 100%가 된다. 이러한 풀이과정 정확도 지수는 학습 컨설팅 서버(300)에 저장된 프로그램에 의해 자동적으로 계산될 수 있으나, 본 발명은 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 선택적으로 관리자 단말기(200)에 요청하여 관리자가 학습자의 문제 풀이 과정을 검토한 이후, 풀이과정의 정확도에 대한 평가 결과를 입력하도록 할 수도 있다.
학습 컨설팅 서버(300)는 풀이과정 정확도 지수를 기반으로 정답률 지수를 생성할 수 있다. 예를 들어 학습 컨설팅 서버(300)의 풀이과정 정확도 지수 체크 결과 제1 범위(예를 들어 80-89%)인 경우 정답률 지수를 5% 하향 조정할 수 있다. 또한 학습 컨설팅 서버(300)의 풀이과정 정확도 지수 체크 결과 제2 범위(예를 들어 70-79%)인 경우, 정답률을 10% 하향조정 할 수 있다. 이와 같이 풀이과정 정확도 비율에 따라 시간 기반 정답률을 제시하는 이유는, 풀이과정이 덜 정확한 학습자를 오답 처리하기 보다 정답률을 하향 조정함으로써 학습능률 향상을 유도하기 위함이다.
학습 컨설팅 서버(300)는 정답률 산출과 연계하여, 시간 체크 결과 제한 시간을 초과한 학습자에 대해서, 정답률 지수가 0인 오답처리를 수행할 수 있다. 또한 학습 컨설팅 서버(300)는 체크한 문제 풀이 제한시간 초과 비율을 기반으로 한 정답률 지수를 산출할 수 있다. 예를 들어 문제 풀이 시간 체크 결과, 제한시간 보다 제1 범위 시간(예를 들어, 10초)을 초과한 경우, 정답률 지수를 5% 하향 조정할 수 있다. 또한 문제 풀이 시간 체크 결과, 제한시간 보다 제2 범위(예를 들어, 30초)를 초과한 경우, 정답률 지수를 5% 하향 조정할 수 있다. 이와 같이 제한시간을 초과한 비율에 따라 시간 기반 정답률을 제시하는 이유는, 제한 시간을 초과하여 문제를 푼 학습자를 오답 처리하기 보다 정답률을 하향 조정함으로써 학습능률 향상을 유도하기 위함이다. 여기서 제한시간 초과비율 및 정답률의 하향조정 범위는 유동적으로 조정이 가능하다.
학습 컨설팅 서버(300)는 다양한 방법으로 정답률 지수를 산출할 수 있다. 예를 들어 제한시간이 초과한 학습자의 문제에 대해서는 풀이과정 정확도 지수가 기준 지수 이상이더라도 정답률 지수를 0으로, 즉 오답 처리 할 수 있다. 또는 제한 시간 내에 풀이과정을 작성하였으나, 풀이과정 정확도 지수가 기준 지수 이하인 경우 오답 처리할 수 있다. 또는 제한시간 내에 풀이과정 정확도 지수가 기준 지수 이상인 경우 정답률 지수를 100%로 처리할 수 있다. 더 나아가 상기에 개시된 바와 같이 제한 시간을 기반으로 한 정답률 지수 및 풀이과정 정확도 지수를 기반으로 한 정답률 지수를 합산하여 정답률 지수를 산출할 수 있다. 여기서 정답률 지수는 “맞다/틀리다”로 표현될 수도 있고, 등급으로 표시될 수도 있고, 백분율로 표시될 수도 있으며, 이들에 국한되지 않고 다양한 방법으로 정답률 지수의 표현이 가능하다.
도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 학습 컨설팅 서버(300)에서 학습자의 학습정보로부터 생성한 학습 평가 지수를 보이는 화면 예시도 이다. 도 9를 참조하면, 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)로부터 문제풀이 과정 및 문제 풀이 시간을 수신하고, 풀이과정 정확도 지수 및 정답률 지수를 산출한 예가 도시되어 있다. 이러한 풀이과정 정확도 지수 및 정답률 지수는 텍스트 형식으로 생성될 수 있으나, 그래픽 형식으로 생성될 수 도 있다. 또한 이러한 풀이과정 정확도 지수 및 정답률 지수는 관리자 단말기(200)의 요청에 의해 학습 컨설팅 서버(300)가 관리자 단말기(200)로 전송할 수 있다.
4. 학습 컨텐츠 학습 시 출석 지수 생성
학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)로부터 수신한 학습 정보로부터 학습 컨텐츠 학습 시 출석 지수를 생성할 수 있다. 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자에 대하여 일정 기간 동안의 출석 여부를 누적 카운팅하여 출석 지수를 생성할 수 있다. 이러한 출석 지수는 등급으로 표시될 수도 있고, 백분율로 표시될 수도 있으며, 이들에 국한되지 않고 다양한 방법으로 표현이 가능하다.
5. 학습 컨텐츠의 학업 성취도 지수 생성
학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)로부터 수신한 학습 정보 또는/및 학습자의 영상 정보로부터 획득한 학습 상태 지수 또는/및 학습 문제 풀이 시의 풀이 과정 정확도 지수 및 정답률 지수를 이용하여 학업 성취도 지수를 생성할 수 있다. 학습 컨설팅 서버(300)는 분야별, 영역별, 과목별, 선호도별, 집중도별 등과 같이 다양하게 학업 성취도 지수를 생성할 수 있다. 이러한 학업 성취도 지수는 등급으로 표시될 수도 있고, 백분율로 표시될 수도 있으며, 이들에 국한되지 않고 다양한 방법으로 표현이 가능하다.
6. 학습 문제 풀이 시 소요된 시간 지수 생성
학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100)로부터 수신한 학습 정보 로부터 획득한 학습 상태 지수 또는/및 학습 컨텐츠의 선호도 지수 또는 집중도 지수 또는/및 학습 문제 풀이 시의 풀이 과정 정확도 지수 및 정답률 지수를 이용하여 학습 문제 풀이 시 소요된 시간 지수를 생성 할 수 있다. 여기서 시간 지수는 선도호 지수가 높거나 낮은 학습 문제 풀이 시 소요되는 시간 지수, 집중도 지수가 높거나 낮은 학습 문제 풀이 시 소요되는 시간 지수를 포함할 수 있다. 이러한 학습 문제 풀이 시 소요된 시간 지수는 등급으로 표시될 수도 있고, 백분율로 표시될 수도 있으며, 이들에 국한되지 않고 다양한 방법으로 표현이 가능하다.
도 4로 돌아와서, 학습 평가 지수 생성이 완료되면 학습 컨설팅 서버(300)는 컨설팅 정보 데이터베이스(440)로부터 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 적어도 하나 이상의 객체들에 대한 성장과정 정보를 추출하고(S440), 객체들에 대한 성장과정 정보를 취합 처리하여 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성한다(S450).
학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보로써, 제1 컨설팅 정보 내지 제6 컨설팅 정보를 생성할 수 있다. 제1 컨설팅 정보는 생계를 유지하기 위하여 일정 기간 동안 종사하는 분야와 관련된 정보로 예를 들어 직업일 수 있다. 제2 컨설팅 정보는 진학 분야와 관련된 정보로, 예를 들어 진학 정보(출신 대학 및 출신 학과)일 수 있다. 제3 컨설팅 정보는 개인의 고유한 성질과 관련된 정보로, 예를 들어 성격일 수 있다. 제4 컨설팅 정보는 임의의 일에 알맞은 성질이나 적응 능력과 관련된 정보로, 예를 들어 적성일 수 있다. 제5 컨설팅 정보는 개인이 즐겨서 할 수 있는 분야와 관련된 정보로, 예를 들어 취미일 수 있다. 제6 컨설팅 정보는 개인의 건강 상태와 관련된 정보로, 예를 들어 병력일 수 있다. 더 나아가 성장과정 컨설팅 정보라 함은, 학습자의 성장과정 정보에 맞도록 설계된 학습 방법을 포함할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 컨설팅 서버(300)에서 학습자의 학습 평가 지수에 따라 데이터베이스로부터 추출한 학습자 맞춤형 컨설팅 정보를 보이는 화면 예시도 이다. 도 10을 참조하면, 도 10의 (a)는 임의의 학습자에 대한 학습 평가 지수를 보이고, 도 10의 (b)는 학습자와 유사한 학습 평가 지수를 갖는 객체들을 컨설팅 정보 데이터베이스(440)에서 검색하는 것을 보이고, 도 10의 (c)는 학습자와 유사한 학습 평가 지수를 갖는 객체들의 성장정보를 취합하여 학습자 맞춤형 컨설팅 정보를 생성한 것을 보여준다.
도 10의 (a)를 참조하면, 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 A의 학습자 단말기(100)로부터 수신한 학습정보 및 영상 정보로부터 예컨대 영어에 대한 학업 성취도 지수가 A 등급인 학습 평가 지수를 생성한다.
도 10의 (b)를 참조하면, 학습자 A의 영어에 대한 학업 성취도 지수가 A 등급인 학습 평가 지수와 동일한 객체를 컨설팅 정보 데이터베이스(440)로부터 검색하고, 검색된 객체의 성장과정 정보를 취합한다. 여기서 성장과정 정보는 제1 컨설팅 정보 내지 제6 컨설팅정보에 해당하는 직업, 진학, 성격, 적성, 취미, 병력일 수 있다.
도 10의 (c)를 참조하면, 학습 컨설팅 서버(300)는 취합한 학습자 A의 학습 평가 지수와 동일한 객체의 성장과정 정보를 정렬하여 학습자 A의 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성한다.
다시 도 4로 돌아와서, 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보의 생성이 완료되면, 이를 학습자 단말기(100) 또는 관리자 단말기(200)에 제공한다(S460).
이와 같이 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 수신한 학습자는 진로 결정 시에 도움을 받을 수 있고, 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 수신한 관리자는 학습자의 바람직한 학습 방향을 유도할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습자에 대한 컨설팅 정보 데이터베이스 구축 과정을 설명하기 위한 흐름도 이다. 현재 컨설팅 정보 데이터베이스(440)에는 객체들의 학습 평가 지수 및 성장과정 정보가 저장되어 있으며, 도 11은 새로운 학습자에 대한 컨설팅 정보 데이터베이스(440) 구축의 일 예를 설명한다.
도 11을 참조하면, 학습자는 학습자 단말기(100)를 이용하여 또는 관리자는 관리자 단말기(200)를 통하여 학습 컨설팅 프로그램을 실행하고(S1110), 인증 정보를 이용하여 학습 관리 서버(300)에 인증을 요청한다(S1120). 이때 학습 관리 서버(300)는 학습자 또는 관리자가 미리 회원가입이 되어 있지 않으면 회원가입 절차를 먼저 수행하도록 유도한다.
학습자 단말기(100) 또는 관리자 단말기(200)가 학습 관리 서버(300)로부터 인증이 승인되면, 학습 컨설팅 서버(300)는 관리자 단말기(200) 또는 학습 평가 지수를 생성한 학습자 단말기(100)에 학습자의 성장과정 정보를 요청한다(S1130).
학습 컨설팅 서버(300)의 요청에 응답하여 학습자 단말기(100) 또는 관리자 단말기(200)는 학습자의 성장과정 정보를 입력하고, 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100) 또는 관리자 단말기(200)가 입력한 학습자의 성장과정 정보를 수신한다(S1140). 여기서, 학습자 단말기(100)의 경우 학습자 자신의 성장과정 정보를 직접 입력하여 학습 컨설팅 서버(300)로 전송할 수 있다. 관리자 단말기(200)의 경우 관리자가 임의의 학습자 성장과정 정보를 직접 입력하거나, 생활기록부 정보를 학습 컨설팅 서버(300)로 전송할 수 있다.
학습 컨설팅 서버(300)는 수신한 학습자의 학습 평가 지수 및 성장과정 정보로 컨설팅 정보 데이터베이스(440)를 구축한다(S1150).
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컨설팅 정보 데이터베이스 수정 과정을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도 12를 참조하면, 학습자는 학습자 단말기(100)를 이용하여 또는 관리자는 관리자 단말기(200)를 통하여 학습 컨설팅 프로그램을 실행하고(S1210), 인증 정보를 이용하여 학습 관리 서버(300)에 인증을 요청한다(S1220). 이때 학습 관리 서버(300)는 학습자 또는 관리자가 미리 회원가입이 되어 있지 않으면 회원가입 절차를 먼저 수행하도록 유도한다.
학습 컨설팅 서버(300)로부터 인증이 승인되면, 학습자 단말기(100) 또는 관리자 단말기(200)는 학습 관리 서버(300)에 성장과정 정보 수정을 요청한다(S1230).
성장과정 정보 수정 요청에 대응하여 학습 컨설팅 서버(300)는 학습자 단말기(100) 또는 관리자 단말기(200)로 성장과정 정보를 제공한다(S1240).
성장과정 정보를 수신한 학습자 단말기(100) 또는 관리자 단말기(200)는 성장과정 정보를 수정하고 학습 컨설팅 서버(300)로 전송한다(S1250). 성장과정 수정 정보를 수신한 학습 컨설팅 서버(300)는 성장과정 수정 정보를 컨설팅 정보 데이터베이스(440)에 업데이트 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 학습 관리 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 적어도 하나의 프로세스에 의해 실행될 수 있다. 그리고, 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 학습자 단말기
200: 관리자 단말기
300: 학습 컨설팅 서버
310: 학습 컨텐츠 제공 모듈
320: 학습 평가 지수 생성 모듈
330: 컨설팅 정보 생성 모듈
400: 데이터베이스
410: 사용자 정보 데이터베이스
420: 학습 컨텐츠 정보 데이터베이스
430: 영상 정보 데이터베이스
440: 컨설팅 정보 데이터베이스

Claims (8)

  1. 서버에 의한 학습 컨설팅 방법에 있어서,
    학습자 단말기에 학습 컨텐츠를 제공하는 단계;
    상기 학습자 단말기로부터 상기 학습 컨텐츠와 관련하여 상기 학습자에 의해 생성된 학습 정보 및 상기 학습자의 신체 상태를 포함하는 영상 정보를 수신하는 단계;
    상기 학습 정보 및 영상 정보를 상기 학습 컨텐츠에 대응되도록 설정된 기준 학습 지수를 참조하여 분석하고, 분석 결과에 기반하여 상기 학습자의 학습 평가 지수를 생성하는 단계;
    복수의 객체들에 대한 학습 평가 지수를 포함한 성장과정 정보가 저장된 데이터베이스로부터 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 적어도 하나 이상의 객체들에 대한 성장과정 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 객체들에 대한 성장과정 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 단계;를 포함하고,
    상기 학습자의 학습 평가 지수를 생성하는 단계는,
    상기 학습자에 의해 생성된 학습 정보를, 상기 학습 컨텐츠 학습 시에 반드시 학습되어야 할 핵심 단어들을 포함하는 상기 기준 학습 지수와 비교하여 필기 정확도를 포함하는 학습 상태 지수를 생성하는 단계;
    상기 학습자의 영상 정보에 대하여, 서로 다른 홍채 크기 각각, 서로 다른 얼굴 특징 각각 및 서로 다른 얼굴 방향 각각에 대응되는 집중도를 나타내는 수치를 포함하는 하나 이상의 제1 내지 제3 기준 상태 지표로부터, 상기 학습자 단말기로부터 수신한 상기 학습자의 영상에서 획득한 상기 학습자의 눈과 관련된 제1 신체 상태 정보, 상기 학습자의 얼굴 특징으로부터 얼굴 표정이 무표정한지 아닌지를 나타내는 제2 신체 상태 정보 및 상기 학습자의 얼굴 방향과 관련된 제3 신체 정보와 일치하는 제1 내지 제3 기준 상태 지표를 검출하고, 검출한 상기 제1 내지 제3 기준 상태 지표에 포함된 상기 집중도를 나타내는 수치를 이용하여 상기 학습 컨텐츠의 집중도 지수를 생성하는 단계;
    상기 학습 컨텐츠에 포함되는 학습 문제에 대하여 상기 학습자에 의해 생성된 문제 풀이 과정 및 해답을 포함하는 학습 정보를, 상기 학습 문제 풀이 시에 반드시 입력해야 할 핵심 단어 및 정답을 포함하는 상기 기준 학습 지수와 비교하여 풀이과정 정확도 지수를 생성하고, 상기 풀이과정 정확도 지수에 따라 정답율을 조정한 정답률 지수를 생성하는 단계;
    상기 학습자에 의해 생성된 학습 정보로부터, 상기 학습 컨텐츠 학습 시 출석 여부를 누적 카운팅한 출석 지수를 생성하는 단계;
    상기 학습 상태 지수, 상기 학습 컨텐츠의 집중도 지수 및 상기 풀이과정 정확도 지수 및 정답률 지수를 이용하여 분야별, 영역별, 과목별, 선호도별, 집중도 별 중 하나 이상에 대한 학업 성취도 지수를 생성하는 단계;
    상기 학습 상태 지수, 상기 학습 컨텐츠의 집중도 지수 및 상기 풀이과정 정확도 지수 및 정답률 지수를 이용하여 상기 학습 문제 풀이 시 소요되는 시간 지수를 생성하는 단계; 및
    상기 지수들 중 둘 이상의 지수에 대한 평균값을 상기 학습자의 최종 학습 평가 지수로 생성하는 단계;를 포함하고,
    상기 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 단계는,
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 생계를 유지하기 위하여 일정 기간 동안 종사하는 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제1 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 단계;
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 진학한 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제2 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 단계;
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들의 고유한 성질과 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제3 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 단계;
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들에 대한 임의의 일에 알맞은 성질이나 적응 능력과 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제4 컨설팅 정보를 생성하는 단계;
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 즐겨서 할 수 있는 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제5 컨설팅 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들의 건강 상태와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제6 컨설팅 정보를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 컨설팅 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 학습자 단말기로부터 상기 학습자의 성장과정 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 학습자의 학습 평가 지수 및 상기 성장과정 정보를 상기 데이터베이스로 구축하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 컨설팅 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 학습자 단말기로부터 상기 학습자의 성장과정 수정 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 학습자의 상기 성장과정 수정 정보를 상기 데이터베이스에 업데이트 하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 컨설팅 방법.
  4. 삭제
  5. 학습자 단말기에 학습 컨텐츠를 제공하는 컨텐츠 제공 모듈;
    상기 학습자 단말기로부터 상기 학습 컨텐츠와 관련하여 상기 학습자에 의해 생성된 학습 정보 및 상기 학습자의 신체 상태를 포함하는 영상 정보를 수신하고, 상기 학습 정보 및 영상 정보를 상기 학습 컨텐츠에 대응되도록 설정된 기준 학습 지수를 참조하여 분석하고, 분석 결과에 기반하여 상기 학습자의 학습 평가 지수를 생성하는 학습 평가 지수 생성 모듈; 및
    복수의 객체들에 대한 학습 평가 지수를 포함한 성장과정 정보가 저장된 데이터베이스로부터 상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 적어도 하나 이상의 객체들에 대한 성장과정 정보를 추출하고, 상기 객체들에 대한 성장과정 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 컨설팅 정보 생성 모듈;을 포함하고,
    상기 학습 평가 지수 생성 모듈은,
    상기 학습자에 의해 생성된 학습 정보를, 상기 학습 컨텐츠 학습 시에 반드시 학습되어야 할 핵심 단어들을 포함하는 상기 기준 학습 지수와 비교하여 필기 정확도를 포함하는 학습 상태 지수를 생성하고,
    상기 학습자의 영상 정보에 대하여, 서로 다른 홍채 크기 각각, 서로 다른 얼굴 특징 각각 및 서로 다른 얼굴 방향 각각에 대응되는 집중도를 나타내는 수치를 포함하는 하나 이상의 제1 내지 제3 기준 상태 지표로부터, 상기 학습자 단말기로부터 수신한 상기 학습자의 영상에서 획득한 상기 학습자의 눈과 관련된 제1 신체 상태 정보, 상기 학습자의 얼굴 특징으로부터 얼굴 표정이 무표정한지 아닌지를 나타내는 제2 신체 상태 정보 및 상기 학습자의 얼굴 방향과 관련된 제3 신체 정보와 일치하는 제1 내지 제3 기준 상태 지표를 검출하고, 검출한 상기 제1 내지 제3 기준 상태 지표에 포함된 상기 집중도를 나타내는 수치를 이용하여 상기 학습 컨텐츠의 집중도 지수를 생성하고,
    상기 학습 컨텐츠에 포함되는 학습 문제에 대하여 상기 학습자에 의해 생성된 문제 풀이 과정 및 해답을 포함하는 학습 정보를, 상기 학습 문제 풀이 시에 반드시 입력해야 할 핵심 단어 및 정답을 포함하는 상기 기준 학습 지수와 비교하여 풀이과정 정확도 지수를 생성하고, 상기 풀이과정 정확도 지수에 따라 정답율을 조정한 정답률 지수를 생성하고,
    상기 학습자에 의해 생성된 학습 정보로부터, 상기 학습 컨텐츠 학습 시 출석 여부를 누적 카운팅한 출석 지수를 생성하고,
    상기 학습 상태 지수, 상기 학습 컨텐츠의 집중도 지수 및 상기 풀이과정 정확도 지수 및 정답률 지수를 이용하여 분야별, 영역별, 과목별, 선호도별, 집중도별 중 하나 이상에 대한 학업 성취도 지수를 생성하고,
    상기 학습 상태 지수, 상기 학습 컨텐츠의 집중도 지수 및 상기 풀이과정 정확도 지수 및 정답률 지수를 이용하여 상기 학습 문제 풀이 시 소요되는 시간 지수를 생성하고,
    상기 지수들 중 둘 이상의 지수에 대한 평균값을 상기 학습자의 최종 학습 평가 지수로 생성하고,
    상기 컨설팅 정보 생성 모듈은,
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 생계를 유지하기 위하여 일정 기간 동안 종사하는 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제1 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 제1 컨설팅 정보 생성 모듈;
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 진학한 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제2 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 제2 컨설팅 정보 생성 모듈;
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들의 고유한 성질과 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제3 성장과정 컨설팅 정보를 생성하는 제3 컨설팅 정보 생성 모듈;
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들에 대한 임의의 일에 알맞은 성질이나 적응 능력과 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제4 컨설팅 정보를 생성하는 제4 컨설팅 정보 생성 모듈;
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들이 즐겨서 할 수 있는 분야와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제5 컨설팅 정보를 생성하는 제5 컨설팅 정보 생성 모듈; 및
    상기 학습자의 학습 평가 지수와 유사한 상기 객체들의 건강 상태와 관련된 정보를 취합 처리하여 상기 학습자 맞춤형 제6 컨설팅 정보를 생성하는 제6 컨설팅 정보 생성 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 컨설팅 장치.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 컨설팅 정보 생성 모듈은,
    상기 학습자 단말기로부터 상기 학습자의 성장과정 정보를 수신하고, 상기 학습자의 학습 평가 지수 및 성장과정 정보를 상기 데이터베이스로 구축하는 것을 특징으로 하는 학습 컨설팅 장치.
  7. 제 5항에 있어서, 상기 컨설팅 정보 생성 모듈은,
    상기 학습자 단말기로부터 상기 학습자의 성장과정 수정 정보를 수신하고, 상기 학습자의 상기 성장과정 수정 정보를 상기 데이터베이스에 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 학습 컨설팅 장치.
  8. 삭제
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