KR102016819B1 - 개인 맞춤형 문제 추천 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 개인 맞춤형 문제 추천 방법 및 장치에 관한 것이다. 개인 맞춤형 문제 추천 방법은 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 사용자의 학습 관련 정보를 수신하는 단계, 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 학습 관련 정보를 기반으로 개인 맞춤형 문제를 생성하는 단계와 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 개인 맞춤형 문제를 사용자의 사용자 장치로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

개인 맞춤형 문제 추천 방법 및 장치{Method and apparatus for recommendation of personal customized question}

본 발명은 개인 맞춤형 문제 추천 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 개인의 학습 기록에 따라 개인 맞춤형 문제를 제공함으로써 사용자의 학습 효과를 높이기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

다양한 학습지 및 문제의 범람에 따라 학생들은 어떠한 학습지를 풀어야 할지 어떠한 강의를 들어야 할지에 대해 혼란을 느끼는 경우가 많다. 이상적으로는 기존에 학습되어 알고 있는 개념에 대해서는 잊지 않도록 하기 위한 정도의 학습이 제공되고, 새로운 개념, 모르거나 이해가 완벽하지 않은 개념에 대해서는 상대적으로 많은 학습이 이루어져야 한다.

하지만, 현재 학습은 개인의 학습 능력, 개인의 학습 수준을 고려하지 않고 일률적으로 제공되는 문제를 통해 수행되고 있다.

따라서, 이러한 문제를 해결하고 사용자의 학습 효과를 높이기 위해 개인 맞춤형 문제를 기반으로 한 학습이 필요하다.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은, 개인 맞춤형 문제 제공을 통해 사용자들이 동일한 시간에 보다 높은 학습 효과를 가지게 하는 것을 다른 목적으로 한다.

또한, 본 발명은, 학생 상호 간에 개인 맞춤형 문제를 교환함으로써 상호 간에 모르는 개념에 대해 보다 빠르게 인지하고 학습하는 것을 다른 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 개인 맞춤형 문제 추천 방법은 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 사용자의 학습 관련 정보를 수신하는 단계, 상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 상기 학습 관련 정보를 기반으로 개인 맞춤형 문제를 생성하는 단계와 상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 상기 개인 맞춤형 문제를 상기 사용자의 사용자 장치로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 개인 맞춤형 문제 제공 장치에 있어서, 상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 사용자 장치와의 통신을 위한 통신부와 상기 통신부와 동작 가능하게 연결된 프로세서를 포함할 수 있되, 상기 프로세서는 사용자의 학습 관련 정보를 수신하고, 상기 학습 관련 정보를 기반으로 개인 맞춤형 문제를 생성하고, 상기 개인 맞춤형 문제를 상기 사용자의 사용자 장치로 제공하도록 구현될 수 있다.

본 발명에 의하면, 개인 맞춤형 문제 제공을 통해 사용자들이 동일한 시간에 보다 높은 학습 효과를 가질 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 학생 상호 간에 개인 맞춤형 문제를 교환함으로써 상호 간에 모르는 개념에 대해 보다 빠르게 인지하고 학습할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 문제 제공 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 문제 제공 방법을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 지문 태그 정보 생성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 문항 태그 정보 및 선택지 태그 정보를 생성하기 위한 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 태그 정보 기반의 사용자 맞춤형 문제 추천 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 문제 추천 방법을 나타낸 개념도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 문제 추천 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.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 문제 제공 시스템을 나타낸 개념도이다.

도 1에서는 사용자에게 개인 맞춤형 문제를 제공하기 위한 개인 맞춤형 문제 제공 시스템이 개시된다.

도 1을 참조하면, 개인 맞춤형 문제 제공 시스템은 개인 맞춤형 문제 제공 장치(100), 사용자 장치(120)를 포함할 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)는 사용자 장치와의 통신을 위한 통신부와 통신부와 동작 가능하게 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 이하, 개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)의 동작은 프로세서를 기반으로 수행될 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)는 사용자의 학습 상태(또는 학습 능력), 사용자의 학습 결과를 기록하고, 사용자의 학습 상태, 사용자의 학습 결과에 따라 사용자 장치(120)로 개인 맞춤형 문제를 제공할 수 있다. 사용자 장치(120)를 통한 사용자의 문제 풀이 결과는 개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)로 다시 제공될 수 있고, 개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)는 문제 풀이 결과를 기반으로 다시 개인 맞춤형 문제를 결정하여 사용자에게 제공할 수 있다.

예를 들어, 개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)는 앞 문제 세트를 푼 학생의 개인화된 태그 자료에 따라 맞춤형 문제를 제공할 수 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)는 문제 난이도, 사용자 취약점, 유사 문제(예를 들어, 유사 소재, 유사 유형), 유사 유형(예를 들어, 모의고사 유형), 타인 특성(예를 들어, 인접 학생 특징) 등을 기반으로 개인 맞춤형 문제 추천을 수행할 수 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)는 문제마다 특성을 나타내는 태그(tag)를 붙여서 개개인에 적합한 문제 추천을 수행할 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)는 개인 맞춤형 문제를 다양한 방식으로 제공할 수 있다. 구체적으로 개인 맞춤형 문제의 특성을 고려하여 개인 맞춤형 문제를 뒤섞어서 제공함으로써 다양한 문제의 유형을 사용자에게 제공하게 하고, 사용자의 이러한 학습 방법을 통해 사용자의 학습 능력이 강화될 수 있다.

사용자 장치(120)는 개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)로부터 개인 맞춤형 문제를 제공받을 수 있다. 사용자는 사용자 장치(120)를 통해 제공되는 개인 맞춤형 문제를 풀고, 개인 맞춤형 문제의 풀이 결과를 사용자 장치(120)를 통해 개인 맞춤형 문제 제공 장치(100)로 전송할 수 있다. 이러한 계속적인 문제 풀이의 결과가 피드백되고, 사용자의 문제 풀이 결과를 반영한 개인 맞춤형 문제가 사용자에게 제공될 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 문제 제공 방법을 나타낸 개념도이다.

도 2에서는 문제 풀이 결과를 분석하여 사용자의 개인 맞춤형 문제를 제공하기 위해 사용자의 문제 풀이 결과를 분석하는 방법이 개시된다.

도 2를 참조하면, 문제 별 태그 정보가 생성될 수 있고, 문제 별 태그 정보를 기반으로 문제가 분류될 수 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 문제 분석을 기반으로 문제를 분류하고 태그 정보를 생성할 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치는 지문, 문제의 문항 부분과 선택지 부분을 추출하고, 지문 부분, 문항 부분과 선택지 부분 각각을 기반으로 문제 태그 정보를 추출할 수 있다.

문제 태그 정보(200)는 지문 태그 정보(220), 문항 태그 정보(240) 및 선택지 태그 정보(260)를 포함할 수 있다. 문제 태그 정보(200)는 지문 태그 정보(220), 문항 태그 정보(240) 및 선택지 태그 정보(260)로 관리되어 사용자의 문제 추천에 활용될 수 있다. 이하, 본 발명의 실시예에서는 지문 태그 정보(220), 문항 태그 정보(240) 및 선택지 태그 정보(260) 각각을 생성하기 위한 구체적인 방법이 개시된다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 지문 태그 정보 생성 방법을 나타낸 개념도이다.

도 3에서는 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 지문 태그 정보를 생성하기 위한 방법이 개시된다.

도 3을 참조하면, 지문 태그 정보(300)는 지문 카테고리 태그(320) 및 지문 키워드 태그(340)를 포함할 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치는 지문 카테고리 태그(300)를 결정하기 위해 지문 학습을 수행할 수 있다. 지문 카테고리는 인문 분야, 과학 분야, 사회 분야 등과 같은 지문에 관련된 카테고리일 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치는 인문 분야와 관련된 서적의 지문, 과학 분야와 관련된 서적의 지문, 사회 분야와 관련된 서적의 지문 등에 대한 학습을 기반으로 지문 카테고리에 대한 학습을 수행할 수 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 학습 결과를 기반으로 인문 분야 지문의 특성 정보, 과학 분야 지문의 특성 정보, 사회 분야 지문의 특성 정보를 추출할 수 있다. 이러한 특성 추출 결과를 기반으로 추후 문제에서 제공되는 지문이 어떠한 분야의 지문인지 여부가 결정되고, 지문 카테고리 태그(320)가 결정될 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치는 지문 키워드 태그(340)를 결정하기 위해 지문 학습을 수행할 수 있다.

지문 키워드 태그(340)는 지문에서 단어의 반복을 기반으로 추출될 수 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 지문 상에서 반복되는 단어들을 추출할 수 있고, 임계 횟수 이상 반복되는 단어들의 횟수를 카운팅할 수 있다.

단어A, 단어B, 단어C 및 단어D가 지문에서 제1 임계 횟수 이상 반복되는 경우, 단어A, 단어B, 단어C 및 단어D가 지문의 1차 키워드로 결정될 수 있다. 단어E, 단어F, 단어G 및 단어H가 지문에서 제2 임계 횟수 이상 반복되는 경우, 단어E, 단어F, 단어G 및 단어H가 지문의 2차 키워드로 결정될 수 있다.

지문의 1차 키워드 및 2차 키워드에 대한 학습을 위한 피드백이 진행될 수 있다. 실제 키워드에 대한 학습을 위해 키워드 트레이너들이 지문을 읽고 1차 키워드 중 실제 지문의 키워드로 생각되는 키워드를 선택 키워드로서 선택할 수 있다. 1차 키워드 중 키워드 트레이너들이 지문을 읽고 생각하는 키워드가 없는 경우, 키워드 트레이너들이 2차 키워드 중 실제 지문의 키워드로 생각되는 키워드를 선택 키워드로서 선택할 수 있다. 2차 키워드 중 트레이너들이 지문을 읽고 생각하는 키워드가 없는 경우, 키워드 트레이너들이 지문 상에서 키워드로 생각되는 키워드를 선택 키워드로서 직접 선택할 수 있다.

키워드 트레이너들의 키워드 분석 결과로 결정된 선택 키워드가 다시 구문 분석 장치로 전송될 수 있다. 키워드 트레이너들의 키워드 분석 결과로 결정된 선택 키워드를 기반으로 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 키워드에 대한 학습을 진행할 수 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 선택 키워드의 반복 횟수, 선택 키워드를 포함하는 문장, 선택 키워드를 포함하는 문장과 주변 문장 간의 관계, 문장 가중치 등을 기반으로 지문에서 키워드로 추출되기 위한 요건에 대한 학습을 진행할 수 있다. 이러한 키워드 추출에 대한 학습은 데이터 셋을 생성하여 계속적으로 다량으로 수행될 수 있다.

선택 키워드를 포함하는 문장 의미에 대한 이해는 선택 키워드를 포함하는 문장에 대한 문법 구조(주어, 서술어) 및 문법 구조를 구성하는 각 단어의 의미에 대한 사전 데이터베이스의 탐색을 기반으로 수행될 수 있다.

선택 키워드를 포함하는 문장과 주변 문장 간의 관계는 문장 의미에 대한 이해 및 문장 간의 연결 구조를 고려하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 문장의 의미 및 문법 구조(예를 들어, 접속사)를 고려하여 문장 간의 관계가 평행 관계인지 별도의 종속 관계를 가지는 지 여부를 판단할 수 있다. 종속 관계인 경우, 주장과 근거의 관계인지와 같은 구체적인 종속 관계의 특성이 결정될 수 있다.

문장 가중치는 문장 간의 관계를 고려하여 지문 내에서 문장의 가중치가 결정될 수 있다. 종속 관계인 경우, 주된 문장과 종속 문장의 가중치가 서로 다르게 설정될 수 있다.

이러한 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 선택 키워드의 반복 횟수, 선택 키워드를 포함하는 문장, 선택 키워드를 포함하는 문장과 주변 문장 간의 관계, 문장 가중치를 고려한 복수번의 학습 결과를 기반으로 지문 내에서 문장에 대한 이해, 지문 내에서 문장 간의 관계 및 단어의 횟수를 고려하여 최종 키워드에 대한 추출을 수행할 수 있다. 이러한 학습 결과를 기반으로 별도의 키워드 트레이너의 중간 피드백이 없이도 추후 지문 내의 최종 키워드가 결정될 수 있다.

결정된 지문의 최종 키워드는 지문 키워드 태그(340)로서 생성될 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 문항 태그 정보 및 선택지 태그 정보를 생성하기 위한 방법을 나타낸 개념도이다.

도 4에서는 문제 태그 정보 중 문항 태그 정보(400) 및 선택지 태그 정보를 생성하기 위한 방법이 개시된다.

도 4를 참조하면, 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 문제의 문항 부분을 분석하여 문제에 대한 문항 태그 정보(400)를 추출할 수 있다.

문제의 문항 부분에 대한 분석을 기반으로 문항 카테고리가 결정되고, 문항 카테고리가 문항 카테고리 태그(420)로서 생성될 수 있다.

문항 카테고리는 독해 문제, 문법 문제와 같은 다양한 미리 설정된 카테고리 중 하나일 수 있다. 예를 들어, 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 독해 문제에 사용되는 문항, 문법 문제에 사용되는 문항에 대한 정보를 입력받고 학습을 기반으로 문항에 대한 카테고리 분류가 수행될 수 있다. 문항 카테고리 태그(420)는 문제에 대한 태그 정보로서 생성될 수 있다.

또한, 문항에 포함되는 단어 분석을 기반으로 추가 태그 정보가 생성될 수 있다. 예를 들어, 문항에 "지문을 토대로 화자가 주장하는 것은 무엇인가"라는 문항이 있을 경우, '화자', '주장'과 같은 문항의 핵심이 되는 단어가 문항 키워드 태그(440)로서 결정될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 문항에 "이 중 두음 법칙이 적용되는 단어는?"이라는 문항이 있을 경우, '두음법칙'과 같은 문항의 핵심이 되는 단어가 문항 키워드 정보와 같은 문항 키워드 태그(440)로서 결정될 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치는 태그 정보로 문항의 핵심이 되는 단어의 결정을 위해 기존의 다양한 문항에 대한 학습을 수행할 수 있다. 구체적으로 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 기존의 문제 유형에 포함된 문항들과 문항에 대한 태그 정보를 기반으로 학습을 수행할 수 있다.

또한, 문제 태그 정보 중 선택지 태그 정보가 생성될 수 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 문제의 선택지 부분을 분석하여 문제에 대한 선택지 태그 정보를 추출할 수 있다.

선택지 태그 정보는 선택적으로 생성될 수 있다. 선택지가 별도의 독립적인 학습 의미를 가지는 경우, 선택지 태그 정보가 문제 태그 정보로서 생성될 수 있으나, 선택지가 별도의 독립적인 학습 의미를 가지지 않는 경우, 선택지 태그 정보가 문제 태그 정보로서 생성되지 않을 수 있다. 예를 들어, 선택지에 포함되는 사자 성어와 같은 경우, 각 선택지가 개별적인 학습을 위해 활용될 수 있으므로, 문제 태그에 포함될 수 있다. 또 다른 예로, 선택지에 포함되는 문법 용어와 같은 경우, 각 선택지가 개별적인 학습을 위해 활용될 수 있으므로, 문제 태그에 포함될 수 있다. 반대로 글의 주제를 찾는 물음에 포함되는 선택지는 독립적인 의미를 가지지 않으므로 별도의 선택지 태그 정보로서 설정되어 문제 태그에 포함되지 않을 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 태그 정보 기반의 사용자 맞춤형 문제 추천 방법을 나타낸 개념도이다.

도 5를 참조하면, 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 사용자 장치로부터 사용자가 틀린 문제에 대한 태그 정보(500)를 추출할 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치는 틀린 문제에 대한 태그 정보(500)를 기반으로 틀린 문제와 동일/유사 문제를 추출할 수 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 동일/유사 문제를 사용자 장치로 제공하는 방식으로 사용자가 모르는 문제를 개인 맞춤형 문제(520)로서 제공할 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치는 틀린 문제에 대한 태그 정보(500)를 기반으로 특정 문제 유형(또는 개념)에 대한 학습 정보를 판단하고, 이후 사용자에게 제공할 문제를 결정할 수 있다.

예를 들어, 사용자가 '두음 법칙'에 대한 문제를 틀린 경우, 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 틀린 문제에 대한 태그 정보(500)로서 '두음 법칙'을 추출하고, '두음 법칙'과 관련된 문제를 사용자 장치로 제공할 수 있다. 이후, 사용자의 '두음 법칙'과 관련된 문제에 대한 풀이 결과를 기반으로 '두음 법칙'에 대한 사용자의 이해도가 결정될 수 있고, 향후 두음 법칙에 관련된 문제를 제공할지 여부를 결정할 수 있다.

이러한 방법으로 지문 유형별, 문제 유형별로 사용자의 정답률이 계속적으로 업데이트될 수 있고, 사용자의 학습이 충분히 되어 정답률이 높은 지문 유형, 문제 유형에 대한 학습은 상대적으로 줄이고, 사용자는 지속적으로 정답률이 낮을 것으로 예상되는 지문 유형, 문제 유형에 대한 학습을 수행할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 문제 추천 방법을 나타낸 개념도이다.

도 6에서는 개인 맞춤형 문제 추천을 위한 방법이 개시된다.

도 6을 참조하면, 사용자의 문제 풀이 방식을 기반으로 개인 맞춤형 문제가 추천될 수도 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 사용자가 문제 풀이를 위해 소요한 시간에 대한 분석을 진행할 수 있다.

사용자 장치는 지문 독해 소요 시간(600), 지문 이후 각 문제를 풀기 위해 소요한 문제 풀이 소요 시간(620)을 체크하고, 지문 독해 소요 시간(600), 문제 풀이 소요 시간(620)에 대한 정보를 개인 맞춤형 문제 제공 장치로 전송할 수 있다.

지문 독해 소요 시간(600)은 문제 풀이를 시작한 이후, 해당 지문의 문제를 풀기 전까지 소요된 시간일 수 있다. 문제 풀이 소요 시간(620)은 지문의 독해 이후, 각 문제를 풀이하기 위해 걸린 시간일 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치는 지문 독해 소요 시간(600)에 대한 정보를 기반으로 사용자가 취약한 지문을 결정할 수 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 지문 이후 각 문제를 풀기 위해 소요한 문제 풀이 소요 시간(620)에 대한 정보를 기반으로 사용자가 취약한 문제를 결정할 수 있다.

이를 기반으로 사용자가 문제의 정답을 맞춘 경우에도 취약한 지문 유형, 문제 유형을 판단할 수 있고, 취약한 지문 유형, 문제 유형을 고려하여 개인 맞춤형 문제가 제공될 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 문제 추천 방법을 나타낸 개념도이다.

도 7을 참조하면, 개인 맞춤형 문제 추천을 통해 문제를 제공시 문제의 재오답 확률(700)을 고려하여 특정 문제 제공의 배열이 변경되거나, 개인 맞춤형 문제로 제공되지 않을 수 있다.

예를 들어, 사용자가 태그 정보가 '두음 법칙'과 관련된 문제를 틀린 경우, 사용자는 일정 기간 동안 주기적으로 태그 정보가 '두음 법칙'인 문제를 제공받을 수 있다. 사용자의 기존의 학습 결과를 기반으로 사용자의 학습 단계가 랭킹화될 수 있다. 두음 법칙에 관련된 문제의 개수가 많은 경우, 사용자의 학습 단계를 고려하여 사용자의 랭킹 이상의 다른 사용자들의 오답률이 임계 퍼센트 이상인 문제가 제공될 수 있다.

동일/유사한 태그('문법', '두음법칙')의 문제를 풀고 문제에 대해 일정 횟수 이상 정답을 맞춘 경우, 해당 태그('두음법칙')를 가진 문제의 재오답 확률(700)은 감소될 수 있고, 개인 맞춤형 문제에서 제외되거나, 제공시 후순위로 밀려날 수 있다.

동일 태그, 유사 태그는 사용자의 설정에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 지문 태그 정보 중 지문 카테고리 태그, 문항 태그 정보 중 문항 카테고리 태그가 동일한 태그인 경우, 동일 태그라고 설정하고, 문항 태그 정보 중 문항 카테고리 태그가 동일한 태그를 가진 경우 유사 태그로 설정할 수 있다.

반대로, 사용자가 동일/유사한 태그('문법', '두음법칙')의 문제를 풀고 문제에 대해 정답을 맞추지 못한 경우, 해당 태그('두음법칙')를 가진 문제의 재오답 확률(700)은 증가될 수 있고, 개인 맞춤형 문제로서 제공 빈도가 증가할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 개인 맞춤형 문제로서 제공되는 문제의 제공 순서가 기존에 문제 풀이를 수행한 날짜(문제 풀이 날짜(720))를 기준으로 재배열될 수 있다. 예를 들어, 제1 시점(예를 들어, 일주일)을 기준으로 일정 시점에 인접하여 풀었던 문제가 높은 우선 순위로 설정되고, 제1 시점에서 이전 시점(또는 과거 시점)으로 멀어질수록 높은 우선순위를 가지고, 일정 시점에서 이후 시점(또는 최근 시점)으로 멀어질수록 낮은 우선 순위를 가지도록 오답 문제가 배열될 수 있다.

또한, 개인 맞춤형 문제는 일정 시점에서 이전 시점으로 멀어질수록 높은 우선순위를 가지되, 설정 시점(예를 들어, 6개월) 이상 멀어지고, 일정 횟수 이상 사용자에게 제공된 경우, 우선 순위가 재조정되어 상대적으로 낮은 우선 순위로 설정될 수 있다.

이러한 우선 순위의 설정을 통해 사용자의 기억력 및 이후 학습 횟수를 고려하여 개인 맞춤형 문제들이 보다 효과적으로 사용자에게 재배열되어 제공될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 이러한 우선 순위를 기반으로 개인 맞춤형 문제가 필터링되어 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 전체 개인 맞춤형 문제가 1000문제인 경우, 제1 필터링을 통해 500문제가 필터링되고, 제2 필터링을 통해 250문제가 필터링되고, 제3 필터링을 통해 100문제가 필터링되고, 제4 필터링을 통해 50문제가 필터링될 수 있다.

개인 맞춤형 문제 제공 장치는 사용자의 필터링 설정에 따라 개인 맞춤형 문제의 특성 정보, 개인 맞춤형 문제의 재오답 확률, 개인 맞춤형 문제의 입력 시간 등을 고려하여 사용자에게 맞춤형으로 필터링된 결과를 제공할 수 있다. 사용자는 학습 가능한 시간을 고려하여 학습 가능한 시간 또는 필터링할 문제의 개수를 설정할 수 있고, 사용자가 설정한 학습 가능한 시간, 필터링할 문제의 개수 등을 고려하여 필터링된 결과를 개인 맞춤형 문제로서 제공받을 수 있다.

필터링 강도가 강해질수록 개인 맞춤형 문제 중 특성 정보가 유사한 문제는 삭제되고, 높은 재오답 확률을 가지는 문제, 개인 맞춤형 문제 중 시간이 전술한 제1 시점에 가까운 문제 등이 필터링되어 사용자에게 제공될 수 있다.

이뿐만 아니라, 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상호 개인 맞춤형 문제의 교환 기능을 수행할 수도 있다. 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 개인 간의 맞춤형 문제 교환 기능을 통해 비슷한 학습 능력을 가지는 사용자 간의 학습 효율을 높여줄 수 있다. 예를 들어, 사용자A와 사용자B가 동일한 랭킹을 가진 경우, 사용자A의 개인 맞춤형 문제가 사용자B로 제공되고, 사용자B의 개인 맞춤형 문제가 사용자A로 제공될 수 있다. 이러한 방법을 통해 사용자 간에 서로 체크를 못했던 지문 유형, 문제 유형에 대해 새롭게 체크를 하고 사용자의 취약 부분에 대해 보다 정확하게 판단할 수 있다.

설명의 편의상 1:1 교환에 대해서 개시했으나 사용자A를 기준으로 동일 학습 레벨을 가지는 사용자B, 사용자C, 사용자D, 사용자E, 사용자F 등과의 개인 맞춤형 문제의 교환을 기반으로 사용자A와 가장 유사한 학습 능력을 찾고 이후 가장 유사한 학습 능력을 가지는 사용자 간에 최적 학습 메이트를 설정하여 상호 간에 지속적인 개인 맞춤형 문제의 공유가 수행될 수도 있다.

즉, 사용자의 개인 맞춤형 문제에 대한 정보를 기반으로 사용자의 학습 능력의 레벨을 설정하고, 사용자와 동일한 레벨의 상기 적어도 하나의 사용자와의 개인 맞춤형 문제 교환 기능을 통해 사용자와 동일한 레벨의 적어도 하나의 사용자의 개인 맞춤형 문제를 수신하고, 적어도 하나의 사용자에게 개인 맞춤형 문제가 전송될 수 있다. 적어도 하나의 사용자의 개인 맞춤형 문제에 대한 정답율을 기반으로 적어도 하나의 사용자 중 사용자와 상대적으로 매칭도가 높은 사용자를 상기 사용자의 최적 학습 메이트로 설정하고, 상기 최적 학습 메이트와 우선적으로 개인 맞춤형 문제가 교환될 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 (11)

1. 개인 맞춤형 문제 추천 방법은,
   개인 맞춤형 문제 제공 장치가 사용자의 학습 관련 정보를 수신하는 단계;
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 상기 학습 관련 정보를 기반으로 개인 맞춤형 문제를 생성하는 단계; 및
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 상기 개인 맞춤형 문제를 상기 사용자의 사용자 장치로 제공하는 단계를 포함하되,
   상기 학습 관련 정보는 상기 사용자가 이전에 틀린 문제의 태그 정보이고,
   상기 개인 맞춤형 문제는 상기 태그 정보를 기반으로 문제 풀에서 추출된 문제이고,
   상기 태그 정보는 지문 태그 정보, 문항 태그 정보를 포함하고,
   상기 지문 태그 정보는 상기 틀린 문제에 관련된 지문의 지문 카테고리 태그 및 지문 키워드 태그를 포함하고,
   상기 문항 태그 정보는 상기 틀린 문제의 문항 카테고리 정보 및 문항 핵심 키워드 태그를 포함하고,
   상기 지문 키워드 태그는,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 제1 임계 횟수 이상 반복되는 단어를 1차 키워드로 설정하는 단계;
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 제2 임계 횟수 이상 반복되는 단어를 2차 키워드로 설정하는 단계;
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 상기 1차 키워드 및 상기 2차 키워드에 대한 피드백으로 상기 1차 키워드 및 상기 2차 키워드 중 선택된 선택 키워드를 수신하는 단계;
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 상기 선택 키워드의 반복 횟수, 상기 선택 키워드를 포함하는 문장에 대한 문법 구조 및 상기 문법 구조를 구성하는 각 단어의 의미에 대한 사전 데이터베이스의 탐색을 기반으로 한 상기 문장의 이해, 상기 문장의 이해 및 문장 간의 연결 구조를 고려한 상기 선택 키워드를 포함하는 상기 문장과 주변 문장 간의 관계, 상기 문장과 주변 문장 간의 관계를 고려한 지문 내에서 문장 가중치를 기반으로 최종 키워드를 결정하는 단계; 및
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 상기 최종 키워드를 기반으로 상기 지문 키워드 태그를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 개인 맞춤형 문제는 상기 태그 정보와 동일 태그를 가진 문제이되, 상기 사용자의 학습 능력 레벨 이상의 다른 사용자의 오답률이 임계 퍼센트 이상인 문제이고,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 개인 맞춤형 문제의 문제 풀이 결과를 기반으로 상기 개인 맞춤형 문제와 상기 동일 태그 또는 유사 태그를 가진 문제에 대한 재오답 확률을 결정하고,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 재오답 확률 및 상기 사용자의 상기 개인 맞춤형 문제의 문제 풀이 날짜를 기반으로 우선 순위를 설정하여, 이후 상기 사용자 장치로 제공할 상기 개인 맞춤형 문제를 결정하고,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 사용자의 필터링 설정에 따라 상기 개인 맞춤형 문제의 특성 정보, 상기 개인 맞춤형 문제의 재오답 확률, 상기 개인 맞춤형 문제의 입력 시간 및 상기 사용자에 의해 설정된 학습 가능한 시간, 필터링할 문제의 개수를 고려하여 필터링된 결과를 상기 개인 맞춤형 문제로서 제공하고,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 필터링 강도에 따라 상기 개인 맞춤형 문제 중 상기 특성 정보가 상대적으로 유사한 문제를 필터링하고, 상대적으로 높은 재오답 확률을 가지는 문제, 상기 개인 맞춤형 문제 중 시간이 상기 문제 풀이 날짜를 기준으로 이후 시점에 상대적으로 가까운 문제를 필터링하여 제공하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 사용자의 상기 학습 능력 레벨과 동일한 학습 능력 레벨을 가지는 적어도 하나의 다른 사용자와 상기 개인 맞춤형 문제를 교환하고, 상기 적어도 하나의 다른 사용자의 상기 개인 맞춤형 문제의 정답율을 기반으로 상기 사용자와 매칭도가 상대적으로 높은 최적 학습 메이트와 우선적으로 상기 개인 맞춤형 문제의 교환을 수행하고,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 사용자의 지문 독해 소요 시간 정보 및 문제 풀이 소요 시간 정보를 개별적으로 추출하고, 상기 지문 독해 소요 시간 정보 및 상기 문제 풀이 소요 시간 정보를 기반으로 취약한 지문 유형, 취약한 문제 유형을 결정하여 상기 개인 맞춤형 문제를 제공하는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 삭제
5. 삭제
6. 개인 맞춤형 문제 제공 장치에 있어서,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 사용자 장치와의 통신을 위한 통신부; 및
   상기 통신부와 동작 가능하게 연결된 프로세서를 포함하되,
   상기 프로세서는 사용자의 학습 관련 정보를 수신하고,
   상기 학습 관련 정보를 기반으로 개인 맞춤형 문제를 생성하고,
   상기 개인 맞춤형 문제를 상기 사용자의 사용자 장치로 제공하도록 구현되고,
   상기 학습 관련 정보는 상기 사용자가 이전에 틀린 문제의 태그 정보이고,
   상기 개인 맞춤형 문제는 상기 태그 정보를 기반으로 문제 풀에서 추출된 문제이고,
   상기 태그 정보는 지문 태그 정보, 문항 태그 정보를 포함하고,
   상기 지문 태그 정보는 상기 틀린 문제에 관련된 지문의 지문 카테고리 태그 및 지문 키워드 태그를 포함하고,
   상기 문항 태그 정보는 상기 틀린 문제의 문항 카테고리 정보 및 문항 핵심 키워드 태그를 포함하고,
   상기 지문 키워드 태그는,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 제1 임계 횟수 이상 반복되는 단어를 1차 키워드로 설정하는 단계;
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 제2 임계 횟수 이상 반복되는 단어를 2차 키워드로 설정하는 단계;
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 상기 1차 키워드 및 상기 2차 키워드에 대한 피드백으로 상기 1차 키워드 및 상기 2차 키워드 중 선택된 선택 키워드를 수신하는 단계;
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 상기 선택 키워드의 반복 횟수, 상기 선택 키워드를 포함하는 문장에 대한 문법 구조 및 상기 문법 구조를 구성하는 각 단어의 의미에 대한 사전 데이터베이스의 탐색을 기반으로 한 상기 문장의 이해, 상기 문장의 이해 및 문장 간의 연결 구조를 고려한 상기 선택 키워드를 포함하는 상기 문장과 주변 문장 간의 관계, 상기 문장과 주변 문장 간의 관계를 고려한 지문 내에서 문장 가중치를 기반으로 최종 키워드를 결정하는 단계; 및
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치가 상기 최종 키워드를 기반으로 상기 지문 키워드 태그를 결정하는 단계를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 문제 제공 장치.
7. 제6항에 있어서,
   상기 개인 맞춤형 문제는 상기 태그 정보와 동일 태그를 가진 문제이되, 상기 사용자의 학습 능력 레벨 이상의 다른 사용자의 오답률이 임계 퍼센트 이상인 문제이고,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 개인 맞춤형 문제의 문제 풀이 결과를 기반으로 상기 개인 맞춤형 문제와 상기 동일 태그 또는 유사 태그를 가진 문제에 대한 재오답 확률을 결정하고,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 재오답 확률 및 상기 사용자의 상기 개인 맞춤형 문제의 문제 풀이 날짜를 기반으로 우선 순위를 설정하여, 이후 상기 사용자 장치로 제공할 상기 개인 맞춤형 문제를 결정하고,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 사용자의 필터링 설정에 따라 상기 개인 맞춤형 문제의 특성 정보, 상기 개인 맞춤형 문제의 재오답 확률, 상기 개인 맞춤형 문제의 입력 시간 및 상기 사용자에 의해 설정된 학습 가능한 시간, 필터링할 문제의 개수를 고려하여 필터링된 결과를 상기 개인 맞춤형 문제로서 제공하고,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 필터링 강도에 따라 상기 개인 맞춤형 문제 중 상기 특성 정보가 상대적으로 유사한 문제를 필터링하고, 상대적으로 높은 재오답 확률을 가지는 문제, 개인 맞춤형 문제 중 시간이 상기 문제 풀이 날짜를 기준으로 이후 시점에 상대적으로 가까운 문제를 필터링하여 제공하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 문제 제공 장치.
8. 제7항에 있어서,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 사용자의 상기 학습 능력 레벨과 동일한 학습 능력 레벨을 가지는 적어도 하나의 다른 사용자와 상기 개인 맞춤형 문제를 교환하고, 상기 적어도 하나의 다른 사용자의 상기 개인 맞춤형 문제의 정답율을 기반으로 상기 사용자와 매칭도가 상대적으로 높은 최적 학습 메이트와 우선적으로 상기 개인 맞춤형 문제의 교환을 수행하고,
   상기 개인 맞춤형 문제 제공 장치는 상기 사용자의 지문 독해 소요 시간 정보 및 문제 풀이 소요 시간 정보를 개별적으로 추출하고, 상기 지문 독해 소요 시간 정보 및 상기 문제 풀이 소요 시간 정보를 기반으로 취약한 지문 유형, 취약한 문제 유형을 결정하여 상기 개인 맞춤형 문제를 제공하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 문제 제공 장치.
9. 삭제
10. 삭제
11. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.

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