KR101976996B1 - 지식 공간을 형성하는 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 지식 공간을 형성하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 지식 공간을 형성하는 방법은 학습 상태 판단 장치가 지식 공간을 결정하기 위한 적어도 하나의 지식 카테고리를 결정하는 단계, 학습 상태 판단 장치가 적어도 하나의 지식 카테고리 간에 지식 공간이 위치할 지식 공간 생성 영역을 결정하는 단계와 학습 상태 판단 장치가 학습자의 학습 상태 정보를 기반으로 지식 공간 생성 영역 상에 지식 공간을 형성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

지식 공간을 형성하는 방법 및 장치{Method and apparatus for building knowledge space}
본 발명은 지식 공간을 형성하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 3차원 공간 상에서 사용자의 지식 공간을 형성하여 사용자의 지식 상태에 대해 보다 정확하게 판단하고 진단하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
4차 산업 혁명은 디지털 혁명을 기반으로 인터넷, 모바일, 유비쿼터스, 인공지능, 기계학습, 클라우드, 빅데이터 등의 특징을 가진다. 또한, 4차 산업 혁명은 테크놀로지와 소프트웨어 기술을 기반한 연결성을 특징으로 하며, 기계와 시스템의 지능화로 지속적인 혁신과 빠른 성장을 보인다. 또한 4차 혁명은 사회 전반에 걸친 근본적이며 빠른 변화를 일으키고 있다.
클라우드 슈밥(Klaus Schwab) 세계경제포럼(WEF: World Economic Forum)회장은 제4차 산업 혁명의 특징을 빠른 변화 속도, 기술 융합화 결합의 활성화, 시스템의 혁명, 그리고 정체성의 변화라고 정의했다.
인공 지능, 3D 프린팅, 스마트 팩토리, 산업 로봇과 소프트웨어 개발 등의 4차 산업 혁명과 관련된 기술 직군과 여러 기술이 융합된 산업 분야의 새로운 일자리가 만들어지고 있으나, 인공 지능 기술과 로봇의 발전으로 인한 일자리 감소라는 부정적 변화가 급격히 나타나고 있다. 향후 20년 내에 기존의 일자리 3개중 1개가 사라질 전망이며, 8세 이하의 어린이 중 65%는 현재 존재하지 않는 직업에 종사할 것이라 전망하고 있다.
4차 산업 혁명에서는 STEAM(Science, Technology, Engineering, Art, Mathematics) 분야의 지식이 대두되고 있으며, 4차 산업 혁명 시대의 인재는 해당 기술을 조합하고 활용할 수 있는 능력이 중요하다. 더불어 빠른 변화에 대한 유연성 및 다양한 기술의 활용능력, 그리고 커뮤니케이션, 협상, 팀워크, 리더십 등이 중요한 역량이다.
4차 산업 혁명에서는 전략으로 통찰력, 창의성, 혁신성, 협업 능력 및 커뮤니케이션 능력을 갖춘 미래 인재가 필요하다 동기 부여 및 학습 의지 고취를 위하여 과학, 공학, 인문 예술 도서와 수학 교과가 융합된 지식 베이스, 지식 공간의 구성을 통해 수학과 다른 학문 간의 연결 관계가 필요하다.
하지만, 현재 교육 시스템은 이러한 교육적인 요구를 충족시키지 못하고 있으며 따라서, 이러한 과학, 공학, 인문 예술 도서와 수학 교과가 융합된 지식 베이스, 지식 공간의 구성을 통해 수학과 다른 학문 간의 연결 관계를 설정하기 위한 방법이 필요하다.
본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 보다 정확한 지식 공간의 구성을 통해 사용자가 특정 분야의 지식(예를 들어, STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics))에 대해 효과적으로 학습하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 3차원 공간 상에 지식 공간을 형성하고 학습자의 지식 공간에 대해 학습자에게 보다 효과적으로 제시하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 지식 공간을 형성하는 방법은 학습 상태 판단 장치가 지식 공간을 결정하기 위한 적어도 하나의 지식 카테고리를 결정하는 단계, 상기 학습 상태 판단 장치가 상기 적어도 하나의 지식 카테고리 간에 상기 지식 공간이 위치할 지식 공간 생성 영역을 결정하는 단계와 상기 학습 상태 판단 장치가 학습자의 학습 상태 정보를 기반으로 상기 지식 공간 생성 영역 상에 상기 지식 공간을 형성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 지식 공간을 형성하는 학습 상태 판단 장치는 지식 공간을 결정하기 위한 적어도 하나의 지식 카테고리를 결정하도록 구현되는 지식 카테고리 결정부, 상기 적어도 하나의 지식 카테고리 간에 상기 지식 공간이 위치할 지식 공간 생성 영역을 결정하도록 구현되는 지식 공간 생성 영역 결정부와 학습자의 학습 상태 정보를 기반으로 상기 지식 공간 생성 영역 상에 상기 지식 공간을 형성하도록 구현되는 지식 공간 형성부를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 보다 정확한 지식 공간의 구성을 통해 사용자가 지식분야(예를 들어, STEAM(Science, Technology, Engineering, Art, Mathematics))와 같은 특정 분야의 지식을 학습하고 활용하는데 도움을 줄 수 있다.
또한, 3차원 공간 상에 지식 공간이 형성되고 학습자의 지식 공간에 대한 정보가 학습자에게 보다 효과적으로 제시될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 구성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시에에 따른 지식 공간을 형성하는 방법이 개시된다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 제공 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 생성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 생성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 상에서 지식 경로를 결정하는 방법을 나타낸 개념도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여 지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에서는 효과적인 지식 공간의 형성을 통해 학습자의 상태를 보다 정확하게 판단하고 이러한 지식 공간을 기반으로 보다 효과적으로 학습자의 학습을 돕기 위한 방법이 개시된다.
지식 공간은 학습자의 학습 활동 및 학습 활동에 대한 평가를 기반으로 특정 시점에 학습자의 지식 상태를 특정 공간 상에 표현한 것이다. 이러한 지식 공간을 통해 학습자의 지식 경로(knowledge path) 및 지식 상태(knowledge state)를 판단하여 학습자의 성취 기준을 달성할 수 있도록 최적의 진단/처방이 가능할 수 있다.
즉, 지식 공간은 지식 단위와 학습 경로, 학습 성취 등을 한눈에 파악할 수 있도록 그림으로 표시하여 나타낸 것으로 학습자의 학습 성취를 계통 내에서 파악하여 관련 개념 정도의 인지와 취약 부분을 파악하여 적절한 피드백 학습이 가능할 수 있다.
4차 산업 혁명 시대에서는 STEAM(Science, Technology, Engineering, Art, Mathematics) 분야의 지식이 대두되고 있으며, 4차 산업혁명 시대의 인재는 해당 기술을 조합하고 활용할 수 있는 능력이 중요하다. 더불어 빠른 변화에 대한 유연성 및 다양한 기술의 활용 능력, 그리고 커뮤니케이션, 협상, 팀워크, 리더십 등이 중요한 역량이다. 따라서, 이러한, S(Science), T(Technology), E(Engineering), A(Art), M(Mathermatics)에 대한 지식 공간을 구성하여 지식 공간을 통해 학습자의 취약 분야에 대해 정확하게 판단하기 위한 방법이 필요하다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 보다 정확하게 지식 공간을 구성하여 학습자의 취약 부분에 대해 명확하게 판단하기 위한 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 구성 방법을 기반으로 보다 명확하게 학습자의 지식 공간에 대한 구조가 표현된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 구성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 1에서는 3차원 공간 상에서 지식 공간을 구성하여 학습자의 학습 상태를 정확하게 판단하기 위한 방법이 개시된다.
도 1을 참조하면 3차원 공간 상에 1차적으로 각 카테고리별 지식 공간이 생성될 수 있다.
본 발명의 실시에 따른 지식 공간 형성 방법은 적어도 하나의 카테고리의 지식 공간에 대해 구현될 수 있다.
예를 들어, S(science), T(technology), E(engineering), A(art), M(mathematics) 각각이 지식 공간을 구성하는 지식 카테고리1(110), 지식 카테고리2(120), 지식 카테고리3(130), 지식 카테고리4(140), 지식 카테고리5(150) 각각에 대응될 수 있다.
이러한 각각의 지식 카테고리는 하위 지식 카테고리를 포함할 수 있다.
예를 들어, 지식 카테고리1(110)에 대응되는 S카테고리에 대하여 물리, 화학, 지구과학, 생물과 같은 제1 하위 지식 카테고리1(160)이 형성될 수 있다. 제1 하위 지식 카테고리1(160)의 하위에 추가적으로 제2 하위 지식 카테고리1(170)이 형성될 수 있다.
예를 들어, 제1 하위 지식 카테고리1(160)이 물리인 경우, 제2 하위 지식 카테고리1(170)은 역학, 전자기학과 같은 물리 과목을 구성하는 하위 카테고리일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 학습자의 지식 공간을 형성하기 위해서 문제가 제시되거나 학습 내용이 제공될 수 있고, 사용자의 학습 내용에 대한 학습 및/또는 문제 해결에 따라 지식 공간이 형성될 수 있다. 이하, 설명의 편의상 문제가 제시되고 문제 해결을 기반으로 지식 공간이 형성되는 경우가 가정된다.
예를 들어, 지식 카테고리1(110)의 특정 하위 지식 카테고리(160, 170)에 대응되는 문제가 학습자에게 제공되고, 학습자의 문제에 대한 정오 판별이 수행되어 해당 지식 카테고리1(110)에 대한 학습자의 학습 상태에 대한 판단이 수행될 수 있다.
하위 지식 카테고리(160, 170)에 대한 학습 상태에 대한 확인을 위해 임계 개수 이상의 문제가 제공될 수 있고, 임계 개수 이상의 문제에 대한 정오 판별을 통해 학습자의 학습 상태에 대한 판단이 수행될 수 있다.
기존의 학습 공간의 경우, 학습 공간이 평면 상에 구성되고, 지식 공간을 기반으로 사용자의 학습에 대한 평가가 어려웠다. 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간을 형성하는 방법 및 장치에서는 보다 정확하게 지식 공간을 형성하고, 이러한 지식 공간을 기반으로 학습자가 학습이 필요한 부분에 대한 판단 및 학습 경로에 대한 분석도 정확하게 수행될 수 있다.
이러한 카테고리의 결정 및 지식 공간의 형성은 학습 상태 판단 장치에 의해 수행될 수 있다. 학습 상태 판단 장치는 지식 공간을 결정하기 위한 적어도 하나의 지식 카테고리를 결정하도록 구현되는 지식 카테고리 결정부, 적어도 하나의 지식 카테고리 간에 상기 지식 공간이 위치할 지식 공간 생성 영역을 결정하도록 구현되는 지식 공간 생성 영역 결정부와 학습자의 학습 상태 정보를 기반으로 상기 지식 공간 생성 영역 상에 지식 공간을 형성하도록 구현되는 지식 공간 형성부를 포함할 수 있다.
이하 본 발명에서 개시되는 카테고리의 설정 및 카테고리에 따른 지식 공간의 형성은 학습 상태 판단 장치의 각 구성부에 의해 수행될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시에에 따른 지식 공간을 형성하는 방법이 개시된다.
도 2에서는 복수의 지식 카테고리 간에 관계를 통해 지식 공간을 형성하는 방법이 개시된다. 특히, 하위 지식 카테고리를 고려하지 않고 통합적으로 지식 카테고리 별로 지식 공간을 형성하기 위한 방법이 개시된다.
도 2를 참조하면, 복수의 지식 카테고리 간의 관계를 형성하는 방법으로서 지식 카테고리1(210) 및 지식 카테고리2(220) 간의 관계를 형성하는 방법이 개시된다.
지식 카테고리1(210)과 지식 카테고리2(220)의 관계를 형성하기 위해 지식 카테고리1(210) 및 지식 카테고리2(220)에 대응되는 문제가 제공될 수 있다.
예를 들어, 지식 카테고리1(210)이 과학이고, 지식 카테고리2(220)가 기술인 경우, 과학과 기술을 결합한 지식을 묻는 문제가 제공되고, 과학과 지식의 결합에 대한 문제 해결을 확인하여 해당 지식 공간을 형성할 수 있다.
지식 카테고리1(210)과 지식 카테고리2(220)에 대응되는 지식 공간은 지식 카테고리1(210)과 지식 카테고리2(220) 사이의 선에 대응되는 지식 공간 생성 영역(280) 상에서 형성될 수 있다.
지식 카테고리1(210)에 가까운지 지식 카테고리2(220)에 가까운지 여부에 따라 지식 공간이 서로 다르게 형성될 수도 있다. 예를 들어, 지식 카테고리1(210)에 가까운 경우, 지식 카테고리1(210)과 지식 카테고리2(220)를 이어주는 선에 대응되는 지식 공간 생성 영역(280) 중 지식 카테고리1(210)에 가까운 영역에 지식 공간이 형성될 수 있다. 반대로, 지식 카테고리2(220)에 가까운 경우, 지식 카테고리1(210)과 지식 카테고리2(220)를 이어주는 선 중 지식 카테고리2(220)에 가까운 지식 공간 생성 영역(280)에 지식 공간이 형성될 수 있다.
하위 지식 카테고리를 고려하지 않는 경우, 통합적으로 지식 카테고리 별로 지식 공간이 형성될 수 있다. 하위 지식 카테고리 고려한 지식 공간에 대해서는 후술된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 지식 카테고리별 지식 공간을 형성하기 위해 지식 카테고리 각각은 원통형과 같은 입체 구조를 가지고, 입체 구조 각각이 서로를 바라보는 형상으로 둘러 쌓여 있을 수 있다.
예를 들어, 지식 카테고리1(210) 내지 지식 카테고리n(예를 들어, n=5)(220, 230, 240, 250)는 서로 원을 형성하여 배치될 수 있다. 지식 카테고리1(210), 지식 카테고리2(220), 지식 카테고리3(230), 지식 카테고리4(240) 및 지식 카테고리5(250) 다시 지식 카테고리1(210)의 순서로 환형으로 배치될 수 있다. 지식 카테고리의 배치 형태는 임의적인 것으로서 다른 다양한 형태도 사용될 수 있다.
지식 카테고리 각각의 지식 공간은 지식 카테고리에 대응되는 입체 형상 상에 형성될 수 있다. 지식 카테고리1(210)을 기준으로 설명하면, 지식 카테고리1(210)의 지식 공간은 지식 카테고리1(210)에 대응되는 입체 형상 상에 형성될 수 있다. 지식 카테고리에 대응되는 입체 형상은 하위 지식 카테고리에 대응되는 하위 입체 형상으로 분할될 수 있다.
전술한 바와 같이 지식 카테고리와 하나의 다른 지식 카테고리의 지식 공간은 지식 카테고리 사이를 이어주는 선에 형성될 수 있다. 지식 카테고리1(210)을 기준으로 설명하면, 지식 카테고리1(210)과 지식 카테고리2(220)에 대응되는 지식 공간(이하, 지식 공간(지식 카테고리1(210), 지식 카테고리2(220)))은 지식 카테고리1(210) 및 지식 카테고리2(220)를 이어주는 선에 상에 형성될 수 있다. 전술한 바와 같이 어떠한 지식 카테고리에 가까운지 여부에 따라 해당 선 상에서 지식 카테고리1(210) 또는 지식 카테고리2(220)에 더 가깝게 지식 공간이 형성될 수 있다.
지식 카테고리와 복수의 다른 지식 카테고리의 지식 공간은 지식 카테고리 간을 이어주는 면 상에 형성될 수 있다. 지식 카테고리1(210)을 기준으로 설명하면, 지식 카테고리1(210)과 지식 카테고리2(220), 지식 카테고리3(230)에 대응되는 지식 공간 생성 영역은 지식 카테고리1(210), 지식 카테고리2(210) 및 지식 카테고리3(230)을 이어주는 면 상에 형성될 수 있다. 마찬가지로 복수의 지식 카테고리 중 어떠한 지식 카테고리에 가까운지 여부에 따라 해당 지식 공간 면에서 지식 카테고리1(210), 지식 카테고리2(220) 또는 지식 카테고리3(230)에 가까운 위치에 지식 공간을 형성할 수 있다. 예를 들어, 지식 카테고리1(210), 지식 카테고리2(220) 및 지식 카테고리3(230)에 해당하는 문제이되, 지식 카테고리1(210)에 가까운 문제인 경우, 지식 공간 생성 영역(290) 중 지식 카테고리1(210)에 가까운 위치의 지식 공간을 형성할 수 있다.
이러한 방식으로 3차원 공간 상에서 복수의 지식 카테고리에 대한 지식 공간이 형성될 수 있다.
사용자의 선택에 따라 지식 공간은 변화되어 제공될 수도 있다. 예를 들어, 지식 카테고리1(210) 및 지식 카테고리2(220) 간의 지식 공간에 대한 확인을 위해 지식 공간 생성 영역(280)(지식 카테고리1 및 지식 카테고리2)를 클릭하는 경우, 지식 공간(지식 카테고리1 및 지식 카테고리2)에 대한 구체적인 정보가 제공될 수 있다. 선상에 존재하던 지식 공간이 다시 3차원 평면 상에서 다시 표현되어 제공될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 제공 방법을 나타낸 개념도이다.
도 3에서는 선 또는 면 상에 존재하는 지식 공간에 대한 정보를 3차원 입체 상에서 제공하기 위한 방법이 개시된다.
도 3을 참조하면, 지식 카테고리1 및 지식 카테고리2의 지식 공간 생성 영역(305)은 지식 카테고리1(제1 하위 지식 카테고리1 내지 제N 하위 지식 카테고리1)과 지식 카테고리2(제1 하위 지식 카테고리2 내지 제N 하위 지식 카테고리2) 상의 하위 지식 공간 생성 영역(315, 325)으로 세분화되어 다시 표현될 수 있다. 지식 카테고리(300) 각각의 하위 지식 카테고리(310, 320) 상에 각각의 하위 지식 공간 생성 영역(315, 325)이 형성될 수 있다.
구체적으로 지식 카테고리(300)에 대하여 제1 하위 지식 카테고리(310)이 결정될 수 있고, 제1 하위 지식 카테고리(310)에 대하여 제2 하위 지식 카테고리(320)이 결정될 수 있다.
지식 카테고리에 포함된 복수의 제1 하위 지식 카테고리(310) 간의 복수의 제1 하위 지식 공간 생성 영역(315)이 형성될 수 있고, 마찬가지로, 제1 하위 지식 카테고리(310)에 포함된 복수의 제2 하위 지식 카테고리(320) 각각 간의 복수의 제2 하위 지식 공간 생성 영역(325)이 형성될 수 있다.
제2 하위 지식 공간 생성 영역(325) 상의 지식 공간이 결합되어 제1 하위 지식 공간 생성 영역(315) 상의 지식 공간이 결정될 수 있다. 제1 하위 지식 공간 생성 영역(315) 상의 지식 공간이 결합되어 지식 공간 생성 영역(305) 상의 지식 공간이 결정될 수 있다.
사용자의 선택에 따라 지식 공간은 서로 다른 포맷으로 제공될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 생성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4에서는 제N 하위 지식 카테고리를 기반으로 지식 공간을 결정하는 방법이 개시된다. 도 4에서는 설명의 편의상 N이 1, 2인 경우가 가정되나, N은 3 이상의 값이 될 수도 있고, 이러한 실시예 또한 본 발명의 권리 범위에 포함될 수 있다.
도 4를 참조하면, 지식 카테고리(400) 각각은 제N 하위 지식 카테고리(410, 420)를 포함할 수 있고, 지식 카테고리(400)의 지식 공간(450)은 하위 지식 카테고리(410, 420)의 지식 공간(415, 425)을 기반으로 결정될 수 있다.
도 4에서는 두 개의 지식 카테고리(400)에 대한 하위 지식 카테고리(410, 420) 별 하위 지식 공간 생성 영역(415, 425)을 결정하고, 하위 지식 공간 생성 영역 상에 지식 공간을 형성하는 방법이 개시된다.
지식 카테고리1 및 지식 카테고리2에 대하여 지식 카테고리1은 제1 하위 지식 카테고리1 내지 제N 하위 지식 카테고리1를 포함할 수 있고, 지식 카테고리2는 제1 하위 지식 카테고리2 내지 제N 하위 지식 카테고리2를 포함할 수 있다.
지식 카테고리1 및 지식 카테고리2 사이의 지식 공간 생성 영역(405) 상에 형성되는 지식 공간(450)은 지식 카테고리(400) 각각의 하위 지식 카테고리(410, 420) 간에 형성된 지식 공간(450)을 기반으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 하위 지식 카테고리1은 제1 하위 지식 카테고리1-1, 제1 하위 지식 카테고리1-2, 제1 하위 지식 카테고리1-3, 제1 하위 지식 카테고리1-n을 포함할 수 있다. 제1 하위 지식 카테고리2는 제1 하위 지식 카테고리2-1, 제1 하위 지식 카테고리2-2, 제1 하위 지식 카테고리2-3, 제1 하위 지식 카테고리2-n을 포함할 수 있다. 하위 지식 카테고리는 서로 연관성이 높을수록 지식 카테고리 상에서 인접한 위치에 위치할 수 있다.
제1 하위 지식 카테고리 각각은 제1 하위 지식 카테고리 간의 연관 관계를 기반으로 지식 카테고리 상에서의 배열될 수 있다.
예를 들어, (제1 하위 지식 카테고리1-1)과 (제1 하위 지식 카테고리2-1, 제1 하위 지식 카테고리2-2, 제1 하위 지식 카테고리2-3, 제1 하위 지식 카테고리2-n)이 연관 관계를 가질 수 있다.
또한, (제1 하위 지식 카테고리1-2)와 (제1 하위 지식 카테고리2-1, 제1 하위 지식 카테고리2-2, 제1 하위 지식 카테고리2-3, 제1 하위 지식 카테고리2-n)이 연관 관계를 가질 수 있다.
복수의 하위 지식 카테고리(410, 420) 간에 하위 지식 공간 생성 영역(415, 425)이 결정될 수 있고, 하위 지식 공간 생성 영역(415, 425) 상에 지식 공간(450)이 형성될 수 있다. 전술한 바와 마찬가지로 지식 공간(450)의 위치는 어떠한 하위 지식 카테고리에 가까운지를 기준으로 하위 지식 공간 생성 영역(415, 425) 상에 위치할 수 있다.
이러한 하위 지식 카테고리(410, 420)의 지식 공간(450)이 합쳐지는 경우, 도 3에서 전술한 2개의 지식 카테고리 사이에 형성된 지식 공간 생성 영역(415) 상의 지식 공간(450)이 형성될 수 있다.
제2 하위 지식 카테고리(420)의 제2 하위 지식 공간 생성 영역(425) 상의 지식 공간(450)이 합쳐져 제1 하위 지식 카테고리(410)의 제1 하위 지식 공간 생성 영역(415) 상의 지식 공간(450)이 결정될 수 있다. 또한, 제1 하위 지식 카테고리(410)의 제1 하위 지식 공간 생성 영역(415) 상의 지식 공간(450)이 합쳐져 지식 카테고리(400)의 지식 공간 생성 영역(405) 상의 지식 공간(450)이 결정될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 생성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5에서는 제N 하위 지식 카테고리를 기반으로 지식 공간을 생성하는 방법이 개시된다. 도 4에서는 설명의 편의상 N이 1, 2인 경우가 가정되나, N은 3 이상의 값이 될 수도 있고, 이러한 실시예 또한 본 발명의 권리 범위에 포함될 수 있다. 특히, 도 5에서는 3개 이상의 지식 카테고리의 하위 지식 카테고리를 고려하여 지식 공간을 형성하는 방법이 개시된다.
도 5를 참조하면, 지식 카테고리(500) 각각은 제N 하위 지식 카테고리(510, 520)를 포함할 수 있고, 지식 공간(550)은 하위 지식 카테고리(510, 520)를 고려하여 형성될 수 있다.
세 개의 지식 카테고리(500)에 대하여 하위 지식 카테고리(510, 520) 별 지식 공간이 형성될 수 있다.
지식 카테고리1, 지식 카테고리2 및 지식 카테고리3에 대하여 지식 카테고리1은 제1 하위 지식 카테고리1 내지 제N 하위 지식 카테고리1를 포함할 수 있고, 지식 카테고리2는 제1 하위 지식 카테고리2 내지 제N 하위 지식 카테고리2를 포함할 수 있고, 지식 카테고리3은 제1 하위 지식 카테고리3 내지 제N 하위 지식 카테고리3을 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이 지식 공간 생성 영역(505)은 지식 카테고리1, 지식 카테고리2 및 지식 카테고리3를 이어주는 면 상에 형성될 수 있다.
지식 카테고리는 복수의 제1 하위 지식 카테고리로 분할될 수 있고, 제1 하위 지식 카테고리는 복수의 제2 하위 지식 카테고리로 분할될 수 있다. 복수의 제1 하위 지식 카테고리(510)는 제1 하위 지식 공간 생성 영역(515)을 생성할 수 있고, 제1 하위 지식 공간 생성 영역(515) 상에서 지식 공간(550)이 형성될 수 있다. 복수의 제2 하위 지식 카테고리(520)는 제2 하위 지식 공간 생성 영역(525)을 생성할 수 있고, 제2 하위 지식 공간 생성 영역(525) 상에서 지식 공간(550)이 형성될 수 있다.
제2 하위 지식 공간 생성 영역(525) 상의 지식 공간(550)이 합쳐져 제1 하위 지식 공간 생성 영역(515) 상의 지식 공간(550)을 결정할 수 있다. 또한, 제1 하위 지식 공간 생성 영역(515) 상의 지식 공간(550)이 합쳐져 해당 지식 카테고리의 지식 공간이 결정될 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 지식 공간 상에서 지식 경로를 결정하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6에서는 지식 공간을 기반으로 지식 경로를 결정하고 지식 경로를 기반으로 학습자의 학습을 분석하기 위한 방법이 개시된다.
도 6을 참조하면, 지식 경로(600)는 획득된 지식 공간을 기반으로 결정될 수 있다.
예를 들어, 제1 하위 지식 카테고리1 및 제1 하위 지식 카테고리2을 연결하는 지식 공간 생성 영역 상에 형성된 지식 공간을 기반으로 학습자의 지식 경로(600)가 결정될 수 있다.
하위 지식 카테고리는 선택에 따라 지식 카테고리 내에서 위치를 변화시킬 수 있고, 위치의 변화에 따라 지식 경로(600)는 달라질 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 하위 지식 카테고리의 위치의 변화를 기반으로 서로 다른 지식 경로(600)가 결정될 수 있고, 서로 다른 지식 경로(600)에 따른 분석이 수행될 수 있다.
지식 경로(600)는 지식 간의 관련성을 기반으로 결정될 수도 있고, 지식 획득 순서를 기반으로도 결정될 수도 있다. 지식의 획득 순서의 경우, 하위 지식 카테고리는 고정되고 지식 공간의 생성된 순서로 연결되고, 지식 간의 관련성은 하위 지식 카테고리의 위치 변화를 기반으로 지식 경로(600)가 결정될 수 잇다.
예를 들어, 지식 카테고리 내의 복수의 하위 지식 카테고리가 하위 지식 카테고리 간의 연관도를 고려하여 할당될 수 있다. 연계된 지식의 학습이 필요한 경우, 연계된 지식에 대응되는 연계 하위 지식 카테고리는 서로 인접한 위치에 존재할 수 있다.
이러한 복수의 연계 하위 지식 카테고리 간의 지식 공간에 대한 지식 경로(600)가 연결되어 있는지 여부가 판단되고, 복수의 연계 하위 지식 카테고리 중 지식 경로가 아직 형성되지 않은 하위 지식 카테고리에 대해서는 학습자에게 학습을 제공하여 해당 하위 지식 카테고리에 지식 공간을 생성하도록 도와줄 수 있다.
이뿐만 아니라, 복수의 연계 하위 지식 카테고리의 지식 공간에 대하여 지식 공간의 균형을 고려하여 특정 연계 하위 지식 카테고리에 대한 학습이 추천될 수도 있다. 복수의 연계 하위 지식 카테고리에 필요한 지식 공간의 비율은 학습자의 특성에 따라 미리 설정될 수 있고, 학습자의 특성(또는 학습 목표)에 따라 미리 설정된 지식 공간의 비율을 결정하고, 지식 공간의 비율을 조정할 수도 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면 효과적인 지식 경로(600)를 기반으로 학습 순서가 적응적으로 변화할 수도 있다. 학습 상태 판단 장치는 기존의 학습자들의 지식 공간의 생성 속도를 고려하여 어떠한 지식 경로(600)로 움직였을 때 지식 공간의 생성 속도가 빠른지 여부에 대해 결정할 수 있다. 이러한 지식 경로(600)의 획득에 대한 분석을 통해 지식별 효율적인 지식 획득을 위한 최적 지식 경로가 생성될 수 있고, 이후 학습 상태 판단 장치는 최적 지식 경로를 기반으로 학습자에게 학습을 제공할 수도 있다. 이러한 최적 지식 경로는 많은 학습자의 학습에 따라 계속적으로 변경될 수 있다.
또한, 본 발명에서는 지식 경로(600)의 생성 시간을 고려하여 경로의 연결 강도를 다르게 설정하여 학습자의 학습 상태에 대한 판단도 가능하다. 예를 들어, 상대적으로 밀집된 시간에 획득된 지식 공간을 연결하는 지식 경로(600)의 경우, 상대적으로 약한 연결 강도로 설정되고, 상대적으로 밀집하지 않은 시간에 획득된 지식 공간을 연결하는 지식 경로(600)의 경우, 상대적으로 강한 강도로 설정될 수 있다.
강한 강도로 설정된 지식 경로의 경우, 다른 지식 공간으로의 확장이 상대적으로 빠르게 수행되고, 약한 강도로 설정된 지식 경로의 경우, 다른 지식 공간으로의 확장이 상대적으로 느리게 수행되도록 설정될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 실제 학습자의 학습에 대한 확인 없이도 필요에 따라 지식 공간의 생성이 수행될 수도 있다. 지식 공간의 생성을 위해서는 학습자의 학습 상태에 대한 계속적인 확인이 필요하다. 따라서, 지식 공간의 생성을 위해서 많은 시간이 들 수 있다. 따라서, 보다 빠른 지식 공간의 생성을 원하는 학습자의 경우, 지식 공간 중 일부 지식 공간에 대한 확인을 통해 지식 공간이 확장되어 생성될 수 있다.
이러한 지식 공간의 확장을 위해서는 다른 학습자의 지식 공간 중 확장 가능 지식 공간이 결정되고, 확장 가능 지식 공간이 획득되면, 인접한 지식 공간에 대한 확장이 가능할 수 있다. 확장 가능 지식 공간은 다른 학습자의 지식 공간에 대한 정보를 기반으로 획득이 해당 지식 카테고리에서 상대적으로 지식 경로(600) 상 가장 늦게 획득되는 지식 공간일 수 있다. 이러하 확장 가능 지식 공간에 대한 획득을 통해 학습자의 지식 공간에 대한 보다 빠른 판단이 수행될 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (8)

  1. 지식 공간을 형성하는 방법은,
    학습 상태 판단 장치가 지식 공간을 결정하기 위한 적어도 하나의 지식 카테고리를 결정하는 단계;
    상기 학습 상태 판단 장치가 상기 적어도 하나의 지식 카테고리 간에 상기 지식 공간이 위치할 지식 공간 생성 영역을 결정하는 단계; 및
    상기 학습 상태 판단 장치가 학습자의 학습 상태 정보를 기반으로 상기 지식 공간 생성 영역 상에 상기 지식 공간을 형성하는 단계를 포함하되,
    상기 적어도 하나의 지식 카테고리 각각의 지식 공간 생성 영역은 상기 적어도 하나의 지식 카테고리 각각에 대응되는 입체 구조 상에 위치하고,
    상기 입체구조는 서로 마주보고 위치하고,
    상기 지식 카테고리는 복수의 하위 지식 카테고리를 포함하고,
    상기 복수의 하위 지식 카테고리 각각은 상기 입체 구조를 분할한 복수의 하위 입체 구조 각각에 대응되고,
    2개의 지식 카테고리 간의 상기 지식 공간 생성 영역은 상기 2개의 지식 카테고리 각각을 연결하는 선 상에 형성되고,
    2개 초과의 지식 카테고리 간의 상기 지식 공간 생성 영역은 상기 2개 초과의 지식 카테고리 각각을 연결하는 면 상에 형성되는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 지식 공간 생성 영역 상에 형성된 상기 지식 공간을 기반으로 학습자의 지식 경로가 결정되고,
    상기 학습 상태 판단 장치는 기존의 학습자들의 지식 공간의 생성 속도를 고려하여 어떠한 지식 경로로 움직였을 때 상기 기존의 학습자들의 지식 공간의 생성 속도가 빠른지 여부에 대해 결정하여 최적 지식 경로를 생성하여 추천하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 지식 공간을 형성하는 학습 상태 판단 장치는,
    지식 공간을 결정하기 위한 적어도 하나의 지식 카테고리를 결정하도록 구현되는 지식 카테고리 결정부;
    상기 적어도 하나의 지식 카테고리 간에 상기 지식 공간이 위치할 지식 공간 생성 영역을 결정하도록 구현되는 지식 공간 생성 영역 결정부; 및
    학습자의 학습 상태 정보를 기반으로 상기 지식 공간 생성 영역 상에 상기 지식 공간을 형성하도록 구현되는 지식 공간 형성부를 포함하되,
    상기 적어도 하나의 지식 카테고리 각각의 지식 공간 생성 영역은 상기 적어도 하나의 지식 카테고리 각각에 대응되는 입체 구조 상에 위치하고,
    상기 입체구조는 서로 마주보고 위치하고,
    상기 지식 카테고리는 복수의 하위 지식 카테고리를 포함하고,
    상기 복수의 하위 지식 카테고리 각각은 상기 입체 구조를 분할한 복수의 하위 입체 구조 각각에 대응되고,
    2개의 지식 카테고리 간의 상기 지식 공간 생성 영역은 상기 2개의 지식 카테고리 각각을 연결하는 선 상에 형성되고,
    2개 초과의 지식 카테고리 간의 상기 지식 공간 생성 영역은 상기 2개 초과의 지식 카테고리 각각을 연결하는 면 상에 형성되는 것을 특징으로 하는 학습 상태 판단 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 지식 공간 생성 영역 상에 형성된 상기 지식 공간을 기반으로 학습자의 지식 경로가 결정되고,
    상기 학습 상태 판단 장치는 기존의 학습자들의 지식 공간의 생성 속도를 고려하여 어떠한 지식 경로로 움직였을 때 상기 기존의 학습자들의 지식 공간의 생성 속도가 빠른지 여부에 대해 결정하여 최적 지식 경로를 생성하여 추천하는 것을 특징으로 하는 학습 상태 판단 장치.
  7. 삭제
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