KR102124790B1 - System and platform for havruta learning - Google Patents

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Abstract

하브루타 학습 시스템 및 플랫폼을 개시한다. 실시예에서는 하브루타 학습을 희망하는 사용자의 연령, 관심분야, 학습레벨 등 세부정보에 따라 최적 하브루타 파트너를 매칭하고, 사회, 정치, 경제, 문화, 최근 이슈 등 다양한 카테고리의 하브루타 주제를 생성하는 하브루타 학습 플랫폼 및 학습시스템을 제공한다. 또한, 하브루타 학습이 완료된 이후 학습 결과를 분석하여 사용자의 학습 능력 및 학습능력 향상 수치를 산출하고, 사용자의 학습 취약점 및 이를 보완하기 위한 학습전략을 제시한다. 또한, 하브루타 학습 수행 기간이 일정 시간 이상이거나 일정 횟수 이상 하브루타 학습을 수행하거나, 사용자의 학습 스코어나 레벨이 일정 수치 이상인 사용자들에게 리워드를 제공하는 하브루타 학습 플랫폼을 제안한다.Disclosed is a Habruta learning system and platform. In an embodiment, the optimal Habruta partner is matched according to the details of the age, interests, and learning level of the user who wants to learn Habruta, and various Habruta topics such as social, political, economic, cultural, and recent issues are generated. Habruta provides a learning platform and learning system. In addition, after the learning of Habruta is completed, the learning results are analyzed to calculate the user's learning ability and learning ability improvement figures, and the user's learning vulnerabilities and learning strategies to supplement them are presented. In addition, a Habruta learning platform is proposed, which provides rewards to users who have a Habruta learning period of a predetermined time or more or a predetermined number of times or a user's learning score or level is a predetermined value or more.

Description

하브루타 학습시스템 및 하브루타 학습플랫폼 {SYSTEM AND PLATFORM FOR HAVRUTA LEARNING}HABRUTA LEARNING SYSTEM AND HABRUTA LEARNING PLATFORM {SYSTEM AND PLATFORM FOR HAVRUTA LEARNING}

본 개시는 하브루타 학습 플랫폼 및 하브루타 학습시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 하브루타 학습을 희망하는 사용자가 플랫폼에 접속하면 사용자 세부정보에 따라 최적화된 학습 파트너를 매칭하고, 하브루타 수행 이후 학습 결과물을 평가하고 평가결과에 따라 피드백 하여 사용자의 학습능력을 향상시키는 하브루타 학습 플랫폼 및 학습시스템에 관한 것이다. The present disclosure relates to a Habruta learning platform and a Habruta learning system. Specifically, when a user who wants to learn Habruta accesses the platform, it matches the optimized learning partner according to the user details, evaluates the learning outcome after performing Habruta, and feedbacks it according to the evaluation result to improve the user's learning ability It relates to the Habruta learning platform and learning system.

본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.Unless otherwise indicated herein, the content described in this section is not prior art to the claims of this application and is not admitted to be prior art by inclusion in this section.

'하브루타(Havruta)' 란 나이, 계급, 성별에 관계없이 두 명이 짝을 지어 서로 논쟁을 통해 공동의 지혜를 찾는 과정을 의미한다. 유대교 경전인 탈무드를 공부할 때 사용하는 방법이지만 이스라엘의 모든 교육과정에 적용된다. 유대인들만의 독특한 교육법이긴 하지만 공부 방법이기도 하지만, 인간이 역사적으로 가장 기본적으로 공부하는 방법으로 상호작용을 통해 즐거운 배움을 하는 것이라 해도 무방하다.'Havruta' refers to the process of finding common wisdom through debate between two people, regardless of age, class or gender. It is a method used to study the Talmud, a Jewish scripture, but applies to all Israeli curriculum. Although it is a unique educational method unique to the Jews, it is also a study method, but it is safe to say that human beings are the most basic method of study in history and that they can enjoy learning through interaction.

하브루타 학습에서 부모나 교사는 자녀나 학생이 궁금증을 느낄 때 부담 없이 질문할 수 있는 환경을 조성하고 함께 상호작용을 이어가지만 답을 가르쳐 주기보다는 스스로 답을 찾을 수 있도록 이끌어준다. 답을 찾는 과정을 통해 지식을 완벽하게 체득할 수 있고 새로운 해결법을 찾아낼 수 있도록 하는 것이 하브루타 학습의 목적이다.In the learning of Habruta, parents or teachers create an environment where children and students can ask questions freely when they are curious, and continue to interact with each other, but lead them to find answers on their own rather than teaching them the answers. The purpose of Habruta Learning is to help students fully acquire knowledge and find new solutions through the process of finding answers.

하브루타의 또 다른 장점은 하브루타 파트너를 통해 다양한 시각과 견해를 알게 된다는 것이다. 하브루타를 하는 두 사람은 하나의 주제에 대해 서로 다른 의견을 동시에 경험하게 된다. 이를 통해 새로운 아이디어를 끌어낼 수 있다는 것이 이스라엘 교육 전문가들의 설명이다. '두 사람이 모이면 세 가지 이상의 의견이 나온다'는 이스라엘 격언은 이런 문화에서 나왔다. 탈무드 교육전문가인 헤츠키 아리엘리 글로벌 엑셀런스 회장은 “토론의 승패는 중요하지 않다” 며 “논쟁하고 경청하는 것이 중요한 과정”이라고 강조했다. 설명한 것과 같이 하브루타 교육 방법은 학생뿐만 아니라 다양한 이슈를 통해 상호작용 능력을 배양하거나 학습하기를 원하는 남녀노소 누구에게나 유익한 학습 방법이다. Another advantage of Habruta is that you get a variety of perspectives and views through your Habruta partner. The two who do Habruta experience different opinions on a topic at the same time. Israeli education experts say that this can lead to new ideas. The Israeli proverb,'When two people come together, there are more than three opinions,' comes from this culture. "It is not important to win or debate," said Tatsumud Education Specialist Hezki Ariel, Global Excellence Chairman. "It is an important process to argue and listen to." As explained, the Habruta education method is a beneficial learning method for students and men and women who want to cultivate or learn interactive skills through various issues.

설명한 바와 같이, 하브루타 학습의 장점은 매우 다양 하지만, 종래 하브루타 교육은 오프라인에서만 진행 할 수 있다. 언제 어디서나 하브루타 학습을 수행 할 수 있도록 하는 온라인 하브루타 학습 시스템 및 플랫폼 개발은 미미한 실정이다.As described, the advantages of learning Habruta are very diverse, but conventional Habruta training can only be conducted offline. Development of an online Habruta learning system and platform that enables Habruta learning anytime, anywhere is insignificant.

1. 한국 특허출원 제10-2015-0020610호(2015.02.11)1. Korean Patent Application No. 10-2015-0020610 (2015.02.11) 2. 한국 특허출원 제10-2016-0099877호(2016.08.05)2. Korean Patent Application No. 10-2016-0099877 (2016.08.05)

하브루타 학습을 희망하는 사용자의 연령, 관심분야, 학습레벨 등 세부정보에 따라 최적 하브루타 파트너를 매칭하고, 사회, 정치, 경제, 문화, 최근 이슈 등 다양한 카테고리의 하브루타 주제를 생성하는 하브루타 학습 플랫폼 및 학습시스템을 제공한다.HABRUTA that matches the best HABRUTA partners according to details such as age, interests, and learning level of users who want to learn HABRUTA, and creates HABRUTA topics in various categories such as social, political, economic, cultural, and recent issues. It provides a learning platform and a learning system.

또한, 하브루타 학습이 완료된 이후 학습 결과를 분석하여 사용자의 학습 능력 및 학습능력 향상 수치를 산출하고, 사용자의 학습 취약점 및 이를 보완하기 위한 학습전략을 제시한다.In addition, after the learning of Habruta is completed, the learning results are analyzed to calculate the user's learning ability and learning ability improvement figures, and the user's learning vulnerabilities and learning strategies to supplement them are presented.

또한, 하브루타 학습 수행 기간이 일정 시간 이상이거나 일정 횟수 이상 하브루타 학습을 수행하거나, 사용자의 학습 스코어나 레벨이 일정 수치 이상인 사용자들에게 리워드를 제공하는 하브루타 학습 플랫폼을 제안한다.In addition, a Habruta learning platform is proposed, which provides rewards to users who have a Habruta learning period of a predetermined time or more or a predetermined number of times or a user's learning score or level is a predetermined value or more.

또한, 하브루타 학습 완료 시 학습 능력 향상을 평가하고 수치화 하여 사용자의 학습 스코어 향상이 일정 수준 이상인 경우, 극적인 학습 능력 향상을 이끌어낸 파트너를 베스트 파트너로 선정하고, 선정된 베스트 파트너와 유사한 세부정보를 가진 다른 학습자들을 사용자의 학습 파트너로 추천할 수 있다.In addition, when the learning ability improvement is evaluated and quantified when the learning of Habruta is completed, if the user's learning score improves to a certain level or higher, the partner that has led to the dramatic improvement in learning ability is selected as the best partner, and detailed information similar to the selected best partner is provided. You can recommend other learners you have as your learning partners.

실시예에 따른 하브루타 학습 시스템은 하브루타 학습에 참여하고자 하는 사용자 세부정보, 하브루타 학습정보를 수집하고, 사용자 별 하브루타 학습 파트너를 매칭하고, 사용자 학습 결과를 산출하는 하브루타 학습서버; 및 하브루타 학습 서버와 통신하고 사용자의 학습 컨텐츠를 입력 받는 스마트 단말; 을 포함한다.The Habruta learning system according to the embodiment includes a Habruta learning server that collects user details, Habruta learning information to participate in Habruta learning, matches a Habruta learning partner for each user, and calculates a user learning result; And a smart terminal communicating with the Habruta learning server and receiving a user's learning content. It includes.

바람직한 실시예에 있어서, 하브루타 학습서버는 학습플랫폼에 가입한 사용자의 개인정보 및 학습레벨을 저장하고, 개인 별 학습 컨텐츠를 누적저장 하는 데이터베이스; 연령, 관심분야 및 학습레벨을 포함하는 사용자 세부정보에 따라 사용자를 분류하고, 하브루타 방식으로 학습할 주제를 생성하는 학습 컨텐츠 생성모듈; 사용자 세부정보에 따라 다른 사용자를 하브루타 학습파트너로 매칭하는 매칭모듈; 하브루타 학습 후, 사용자 개개인의 말, 글 및 상기 학습파트너와의 대화를 포함하는 개인별 학습 컨텐츠를 분석하는 분석모듈; 및 학습 컨텐츠의 컨텍스트, 문장간 개연성, 논리성, 표현력 및 어법을 포함하는 평가 요소에 따라 개인별 학습 컨텐츠를 평가하고 사용자 스코어를 연산하는 평가모듈; 을 포함한다.In a preferred embodiment, the Habruta learning server includes a database that stores personal information and learning levels of users who subscribe to the learning platform and accumulates and stores learning contents for each individual; A learning content generation module that classifies users according to user details including age, interests, and learning level, and generates a subject to be studied in a Habruta method; A matching module that matches other users with a Habruta learning partner according to user details; An analysis module that analyzes individual learning contents including the words, texts, and conversations of the learning partners after the learning of the Habruta; And an evaluation module for evaluating individual learning content and calculating a user score according to evaluation elements including context of learning content, probability between sentences, logic, expressiveness, and phraseology; It includes.

이상에서와 같은 하브루타 학습 플랫폼은 하브루타 참여를 희망하는 다양한The Habruta learning platform as described above is a variety of

주제와 사용자에게 최적화된 파트너를 매칭하여 하브루타 참여시 사용자가 학습능력과 원활한 소통을 통해 대인관계 향상능력을 빠르게 향상시킬 수 있도록 한다. By matching the optimized partner to the subject and the user, the user can quickly improve the ability to improve interpersonal relationships through smooth communication with the learning ability when participating in Habruta.

하브루타 수행 후 생성된 사용자의 말과 글 등 학습 컨텐츠를 누적저장하고 이를 분석하여 사용자의 학습 능력 향상과정 및 논리력 등 사용자의 학습 능력을 정확하게 평가할 수 있도록 하여 학습 동기부여를 제공할 수 있다. It can provide learning motivation by accumulating and storing learning contents such as the user's words and writings after performing Habruta and analyzing them to accurately evaluate the user's learning ability, such as the user's learning ability improvement process and logic.

본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood that the effects of the present invention are not limited to the above-described effects, and include all effects that can be deduced from the configuration of the invention described in the detailed description or claims of the present invention.

도 1은 실시예에 따른 하브루타 학습 시스템을 나타낸 도면
도 2는 실시예에 따른 하브루타 학습 서버의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 3은 실시예에 따른 하브루타 학습 서버의 보다 구체적인 데이터 처리 블록을 나타낸 도면
도 4는 실시예에 따른 하브루타 학습 플랫폼 이용 예를 설명하기 위한 도면
도 5는 실시예에 따른 사용자 세부정보의 디스플레이 예를 나타낸 도면1 is a diagram illustrating a Habruta learning system according to an embodiment.
2 is a view showing a data processing block of a learning server according to an embodiment
3 is a view showing a more specific data processing block of the learning server according to the embodiment
4 is a view for explaining an example of using the Habruta learning platform according to the embodiment
5 is a diagram showing an example of display of user details according to an embodiment

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be clarified with reference to embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the technical field to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the holder of the scope of the invention, and the invention is only defined by the scope of the claims. The same reference numerals refer to the same components throughout the specification.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In describing embodiments of the present invention, when it is determined that a detailed description of known functions or configurations may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in an embodiment of the present invention, which may vary according to a user's or operator's intention or practice. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification.

도 1은 실시예에 따른 하브루타 학습 시스템을 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a Habruta learning system according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 실시예에 따른 하브루타 학습 시스템은 하브루타 학습 서버(100) 및 사용자의 스마트 단말(200)을 포함하여 구성될 수 있다. 하브루타 학습서버(100)는 하브루타 학습 시스템에 가입한 사용자의 세부정보에 따라 최적 학습 파트너를 매칭하고, 다양한 하브루타 주제를 생성한다. 또한 사용자별 하브루타 수행 후 스코어를 산출하고 산출된 스코어의 변화 추이와 학습 취약점에 대한 정보를 사용자에게 제공한다. 아울러, 실시예에 따른 하브루타 학습 서버는 일정 횟수 이상 하브루타에 참여하거나, 하브루타 학습 시스템에 가입한 기간이 일정이상 초과되거나, 학습 레벨 및 스코어가 설정 수치 이상인 사용자에게 리워드를 제공할 수 있다. 또한, 하브루타 학습 시스템은 하브루타 학습 주제 생성을 위해 하브루타 학습 서버와 연결된 포털 및 방송, 신문사 서버(도면 미도시)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a Habruta learning system according to an embodiment may include a Habruta learning server 100 and a user's smart terminal 200. The Habruta learning server 100 matches an optimal learning partner according to the details of a user who subscribes to the Habruta learning system, and generates various Habruta topics. In addition, the score is calculated after performing the user-specific haburuta, and the change trend of the calculated score and information on the learning vulnerability are provided to the user. In addition, the HABRUTTA learning server according to the embodiment may provide rewards to users who participate in HABRUTTA more than a certain number of times, or when a period of time subscribed to the HABRUTTA learning system exceeds a certain amount, or whose learning level and score are greater than or equal to a set value. . In addition, the Habruta learning system may include a portal, broadcast, and newspaper server (not shown) connected to the Habruta learning server to generate a Habruta learning subject.

하브루타 학습 시스템에 가입한 클라이언트는 자신의 스마트 단말(200)에 하브루타 어플리케이션 및 하브루타 학습 제공 프로그램을 분산방식으로 설치 할 수 있다. 실시예에서 사용자는 스마트 단말(200)을 통해 하브루타를 수행하며 자신의 말과 글을 입력할 수 있고, 하브루타 성적 변화 및 학습 변화 추이를 확인할 수 있다. A client who has subscribed to the Habruta learning system can install the Habruta application and the Habruta learning provision program in a distributed manner on his smart terminal 200. In an embodiment, the user performs habruta through the smart terminal 200 and inputs his/her words and texts, and can confirm the habruta grade change and learning change trend.

도 2는 실시예에 따른 하브루타 학습 서버의 데이터 처리 블록을 나타낸 도면이다.2 is a diagram illustrating a data processing block of the Habruta learning server according to the embodiment.

도 2를 참조하면, 실시예에 따른 하브루타 학습 서버(100)는 데이터베이스(110), 생성모듈(130), 매칭모듈(150), 분석모듈(170), 산출모듈(180) 및 평가모듈(190)을 포함하여 구성될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 '모듈' 이라는 용어는 용어가 사용된 문맥에 따라서, 소프트웨어, 하드웨어 또는 그 조합을 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 소프트웨어는 기계어, 펌웨어(firmware), 임베디드코드(embedded code), 및 애플리케이션 소프트웨어일 수 있다. 또 다른 예로, 하드웨어는 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적 회로, 집적 회로 코어, 센서, 멤스(MEMS; Micro-Electro-Mechanical System), 수동 디바이스, 또는 그 조합일 수 있다.Referring to FIG. 2, the Habruta learning server 100 according to the embodiment includes a database 110, a generation module 130, a matching module 150, an analysis module 170, a calculation module 180, and an evaluation module ( 190). As used herein, the term'module' should be interpreted to include software, hardware, or a combination thereof, depending on the context in which the term is used. For example, the software may be machine language, firmware, embedded code, and application software. As another example, the hardware may be a circuit, processor, computer, integrated circuit, integrated circuit core, sensor, micro-electro-mechanical system (MEMS), passive device, or combinations thereof.

데이터베이스(110)에는 하브루타 학습을 위한 주제 정보, 사용자 정보 등 하브루타 학습과 학습 사용자별 정보 저장 및 관리에 필요한 일련의 데이터가 저장된다. 실시예에서 데이터베이스는, 각종 언론사 및 포털 서버와 무선통신으로 연결되어 사회이슈 관련 하브루타 주제를 실시간으로 생성할 수 있도록 한다. 주제정보는 정치, 경제, 사회, 문화 등의 카테고리 별로 저장될 수 있다. 사용자 정보는 사용자의 개인정보 및 하브루타 학습 관련 세부 정보로서 사용자별 하브루타 결과물 누적 데이터, 사용자 성적, 취약점 등이 포함될 수 있다. The database 110 stores a series of data necessary for storing and managing information for each of the Habruta learning and learning users, such as subject information and user information for Habruta learning. In an embodiment, the database is connected to various media and portal servers through wireless communication, so that a social issue-related Habruta theme can be generated in real time. Subject information can be stored for each category such as politics, economy, society, and culture. The user information is user's personal information and details related to learning of Habruta, and may include cumulative data of Habruta results for each user, user grades, and vulnerabilities.

매칭모듈(150)은 사용자 세부정보를 바탕으로 사용자와 하브루타를 수행할 파트너를 매칭한다. 예컨대, 매칭모듈은 사용자 세부정보를 이용하여 매칭률을 연산하고 이를 통해 최적 파트너를 선정할 수 있다. The matching module 150 matches a user and a partner to perform haburuta based on user details. For example, the matching module can calculate the matching rate using user details and select the optimal partner through this.

분석모듈(170)은 하브루타 수행 후 사용자가 남긴 학습 컨텐츠 결과물을 분석 및 평가한다. 예컨대, 사용자의 개별 컨텐츠에서 자연어 처리 및 언어 함의 인식과정을 통해 문장과 문장의 개연성 및 논리성을 평가하고 토론 전체의 컨텍스트 분석을 통해 사용자의 취약점과 보완점 등을 파악 할 수 있다. The analysis module 170 analyzes and evaluates the learning content results left by the user after performing the haburuta. For example, it is possible to evaluate the probability and logic of sentences and sentences through natural language processing and recognition of language implications in the user's individual content, and identify the user's weaknesses and complement points through context analysis of the entire discussion.

평가모듈(190)은 분석모듈(170)의 학습 결과물 분석 이후 사용자의 하브루타 총점 및 레벨을 업데이트 하고, 사용자의 하브루타 능력을 평가한다. 실시예에서 평가모듈은 논리성, 개연성, 어법, 토론매너, 컨텍스트 등 다양한 평가요소를 통해 사용자를 요소 별로 평가할 수 있고, 하브루타 수행이 종료되면 사용자와 파트너 중 더 많은 스코어를 획득한 사용자를 선정할 수 있다. The evaluation module 190 updates the user's Habruta total score and level after analyzing the learning result of the analysis module 170, and evaluates the user's Habruta ability. In an embodiment, the evaluation module can evaluate the user by element through various evaluation factors such as logic, probability, manners, discussion manners, and context, and when the execution of the haburuta is finished, a user who has obtained more scores among users and partners is selected. Can be.

도 3은 실시예에 따른 하브루타 학습 서버의 보다 구체적인 데이터 처리 블록을 나타낸 도면이다.3 is a diagram illustrating a more specific data processing block of the Habruta learning server according to the embodiment.

도 3을 참조하면, 하브루타 학습 서버의 생성모듈(130)은 카테고리 생성부(131) 및 하브루타 학습주제 생성부(133)를 포함하여 구성될 수 있고, 매칭모듈(150)은 1차 매칭부(151) 및 2차 매칭부(153)를 포함하여 구성될 수 있고, 분석모듈(170)은 자연어 처리부(171) 및 텍스트 분석부(173)를 포함하여 구성될 수 있고, 산출모듈(180)은 리워드 산출부(181) 및 이미지 생성부(183)를 포함하여 구성될 수 있고, 평가모듈(190)은 연산부(191) 및 학습전략 설정부(193)를 포함하여 구성될 수 있다. Referring to FIG. 3, the generation module 130 of the HABRUTA learning server may include a category generator 131 and a HABRUTA learning subject generator 133, and the matching module 150 may be matched first. The unit 151 and the secondary matching unit 153 may be configured, and the analysis module 170 may include a natural language processing unit 171 and a text analysis unit 173, and may include a calculation module 180 ) May include a reward calculation unit 181 and an image generation unit 183, and the evaluation module 190 may include a calculation unit 191 and a learning strategy setting unit 193.

카테고리 생성부(131)는 연령, 관심분야, 학습레벨, 학습기간을 포함하는 사용자 세부정보와 최근 이슈, 뉴스특보 등 인기주제를 반영한 학습주제카테고리를 생성한다. 학습주제 카테고리는 하브루타 수행 주제를 분야별로 분류한 것으로서, 최근 이슈에 따라 새로운 하브루타 카테고리가 생성될 수 있다.The category generator 131 generates a learning subject category that reflects popular topics such as user details including recent age, interests, learning level, and learning period, and recent issues and news reports. The learning topic category is a category of haburuta performance topics, and new habruta categories may be created according to recent issues.

학습주제 생성부(133)는 생성된 학습주제 카테고리에 포함되는 일대일 토론 주제를 생성한다. 학습주제는 누적된 일반적인 토론 주제뿐만 아니라, 사용자가 개별적으로 제안하는 주제도 하브루타 학습 주제로 등록될 수 있다. The learning subject generation unit 133 generates a one-to-one discussion topic included in the generated learning subject category. Learning topics, as well as accumulated general discussion topics, can also be registered as topics that the user suggests individually as Habruta learning topics.

매칭모듈(150)의 1차 매칭부(151)는 사용자가 희망하는 학습주제와 동일한 주제의 하브루타 학습을 희망하는 다른 복수의 사용자를 전체 사용자들 중에서 추출한다. 또한, 매칭모듈(150)은 사용자 세부정보 및 학습 전략에 따라 하브루타 파트너를 매칭할 수 있다.The primary matching unit 151 of the matching module 150 extracts a plurality of different users who want to learn the same subject as the desired learning topic from among all users. Also, the matching module 150 may match the Habruta partner according to user details and learning strategies.

2차 매칭부(153)는 추출된 복수의 사용자 중 기준사용자의 학습레벨보다 학습레벨이 높은 사용자인, 리더, 낮은 사용자인 팔로워 및 학습레벨이 동일한 사용자인 멤버 각각을 순차적으로 매칭한다. 예컨대, 사용자들이 자신과 수준이 비슷하거나 다른 다양한 파트너와 하브루타를 수행할 수 있도록 한다. 구체적으로 2차 매칭부는 리더, 팔로워, 멤버가 순차적으로 매칭되도록 하고, 리더, 팔로워 및 멤버 각각의 중복 매칭을 방지한다.The secondary matching unit 153 sequentially matches each of a plurality of extracted users, a user having a higher learning level than a reference user's learning level, a follower who is a low user, and members who are users having the same learning level. For example, it allows users to perform Habruta with a variety of partners of similar or different levels to themselves. Specifically, the secondary matching unit allows the leader, the follower, and the members to be sequentially matched, and prevents duplicate matching of the leader, the follower, and the members.

분석모듈(170)의 자연어 처리부(171)는 개인별 학습 컨텐츠 및 하브루타 학습결과물을 텍스트로 변환하고, 변환된 텍스트를 함의인식 한다.The natural language processing unit 171 of the analysis module 170 converts the individual learning contents and the Habruta learning results into text, and recognizes the converted text by implication.

텍스트 분석부(173)는 함의인식 결과를 통해 사용자의 하브루타 학습 결과물에 포함된 텍스트 문장 및 문단의 개연성과 논리성을 파악한다. 평가모듈(190)의 연산부(191)는 분석모듈의 텍스트 분석결과에 따라 사용자 별 학습 컨텐츠 및 하브루타 컨텐츠의 점수를 산출한다. 실시예에서 평가모듈(190)은The text analysis unit 173 grasps the probability and logic of text sentences and paragraphs included in the user's Habruta learning result through the result of the recognition of the implication. The arithmetic unit 191 of the evaluation module 190 calculates the scores of the learning content and the Habruta content for each user according to the text analysis result of the analysis module. In an embodiment, the evaluation module 190 is

하브루타 수행 후 학습 컨텐츠를 분석하여 스코어로 산출평가하고, 전 회차의 하브루타 보다 스코어 향상이 일정 수준 이상 발생된 하브루타 학습에서 매칭된 파트너를 베스트 파트너로 선정하고, 베스트 파트너와 세부정보가 일정수준이상 유사한 다른 파트너를 하브루타 학습 파트너로 추천한다.After performing the HaBruta, the learning contents are analyzed and evaluated with a score, and the matching partner is selected as the best partner in the HaBruta Learning, where the score improvement over a certain level has occurred over the previous time. I recommend another partner who is similar in level or higher as a Habruta Learning Partner.

학습전략설정부(193)는 개인사용자 별 누적 점수를 산출하고, 점수 변화 추이를 그래프로 변환하고, 하브루타 학습능력 향상을 위해 개인사용자의 학습 컨텐츠를 피드백 한다.The learning strategy setting unit 193 calculates the cumulative score for each individual user, converts the score change trend into a graph, and feeds back the learning content of the individual user to improve the learning ability of HaBruta.

실시예에 따른 하브루타 학습 서버는 하브루타 학습 플랫폼에 가입한 사용자에게 제공할 리워드를 산출하는 산출모듈(180)을 포함할 수 있다. 실시예에서 산출모듈(180)은 학습레벨이 일정수준 이상이거나, 일정기간 이상 하브루타 학습을 지속하거나, 하브루타에 일정 횟수 이상 참여한 사용자에게 리워드를 제공한다.The Habruta learning server according to the embodiment may include a calculation module 180 that calculates a reward to be provided to a user who has joined the Habruta learning platform. In an embodiment, the calculation module 180 provides a reward to a user whose learning level is equal to or greater than a certain level, or continues learning Habruta for a certain period of time, or who participates in Habruta a predetermined number of times or more.

도 3에 도시된 바와 같이 산출모듈(180)은 리워드 산출부, 이미지 생성부를 포함하여 구성될 수 있다. 리워드 산출부(181)는 누적학습 스코어, 학습레벨, 학습기간 및 하브루타 참여 횟수에 비례하여 사용자별 리워드를 산출하여 제공하고, 리워드가 일정액수 이상이 되면 학습플랫폼과 연계된 쇼핑몰에서 사용하거나 현금전환 가능하도록 하는 리워드를 산출한다.As illustrated in FIG. 3, the calculation module 180 may include a reward calculation unit and an image generation unit. The reward calculation unit 181 calculates and provides rewards for each user in proportion to the cumulative learning score, learning level, learning period, and the number of participation in the harvest, and when the reward reaches a certain amount or more, it is used in a shopping mall linked to the learning platform or cash Calculate rewards that make it convertible.

이미지 생성부(183)는 하브루타 학습 별 평가점수, 평가점수 추이를 학습기간에 따라 표시하고, 개인별 리워드 변화량 및 환급액수를 시각적 이미지로 변환하여 디스플레이 할 수 있도록 한다. The image generation unit 183 displays evaluation scores and evaluation trend trends for each learning of each Bruta according to the learning period, and converts and displays the amount of change of each individual reward and the amount of refund into a visual image.

도 4는 실시예에 따른 하브루타 학습 플랫폼 이용 예를 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining an example of using the Habruta learning platform according to an embodiment.

도 4에 도시된 바와 같이, 실시예에 따라 제공되는 하브루타 학습 플랫폼은 사용자에게 포탈 시스템을 제공할 수 있다. 사용자 포탈은 다양한 디스플레이 형식으로 구성되어 사용자에게 제공될 수 있고, 도 4에 도시된 디스플레이 형식은 실시예일뿐이다. 도 4를 참조하면, 사용자는 하브루타 학습 포털에 접속하면 정치, 사회, 문화, 경제, 연예, 자유토론 등의 카테고리(a)에 따라 분류된 하브루타 주제를 검색하고 자신이 참여를 원하는 하브루타 주제를 선택 할 수 있다. 실시예에서 하브루타 학습 포탈은 하브루타 정보제공 아이콘(c)을 디스플레이 한다. 하브루타 정보제공 아이콘(c)을 사용자가 터치 또는 클릭하면, 사용자들에게 인기가 많거나 컨텐츠가 양질인 하브루타 수행 결과를 다른 사용자가 확인할 수 있도록 한다. 사용자는 하브루타 학습 포털에 로그인 하면 자신의 하브루타 참여 기록을 확인할 수 있도록 하고, 인기 사용자 배너(d)를 제공할 수 있다. 인기 사용자 배너(d)는 하브루타 학습 능력이 일정 수준 이상이거나 학습 스코어 및 학습 레벨이 일정 수치 이상인 학습자 등 다른 사용자들에게 모범이 될 만한 사용자 정보를 디스플레이 하거나, 양질의 하브루타 컨텐츠를 생성한 사용자 정보를 디스플레이한다. As shown in FIG. 4, the Habruta learning platform provided according to an embodiment may provide a portal system to a user. The user portal may be configured with various display formats and provided to the user, and the display format illustrated in FIG. 4 is only an example. Referring to FIG. 4, when a user accesses the Habruta learning portal, the user searches for Habruta topics classified according to category (a) such as politics, society, culture, economy, entertainment, free discussion, and the like, and wants to participate in Habruta You can choose a subject. In an embodiment, the Habruta learning portal displays a Habruta information provision icon (c). When the user touches or clicks the haburuta information providing icon (c), other users can check the habruta performance results that are popular with users or have high-quality content. When a user logs in to the Habruta learning portal, the user can check his Habruta participation record and provide a popular user banner (d). The popular user banner (d) displays user information that may be an example to other users, such as a learner with a certain level of learning ability or having a learning score and a learning level of a certain level or higher, or a user who has generated good quality Habruta content. Display information.

도 5는 실시예에 따른 사용자 세부정보의 디스플레이 예를 나타낸 도면이다.5 is a view showing an example of display of user details according to an embodiment.

도 5를 참조하면, 실시예에서는 사용자의 하브루타 참여 횟수에 따른 성적 추이와 평가 요소 별 사용자 성적을 그래프 등으로 변환하여 사용자에게 제공한다. 사용자는 자신의 하브루타 총 스코어, 전체 사용자 중 성적, 취약 파트 등을 다양한 시각적 이미지를 통해 직관적으로 인식할 수 있다.Referring to FIG. 5, in the embodiment, the grade change according to the number of times a user participates in the Habruta and the grade of the user for each evaluation element is converted into a graph and the like is provided to the user. Users can intuitively recognize their Habruta total score, grades among all users, and weak parts through various visual images.

도 5에 도시된 바와 같이, 실시예에서는 사용자의 하브루타 총 참여 횟수화 함께 회차 별 세부 정보를 확인할 수 있도록 하고, 하브루타의 평가 요소에는 논리성, 개연성, 설득력, 컨텍스트 독해력 등 다양한 평가 요소가 포함될 수 있다.As illustrated in FIG. 5, in the embodiment, the user can check detailed information for each turn along with the total number of times the user participates in Habruta, and the evaluation elements of Habruta include various evaluation factors such as logic, probability, persuasion, and context comprehension. Can be.

이상에서와 같은 하브루타 학습 플랫폼 및 하브루타 학습 시스템은 하브루타 참여를 희망하는 다양한 토론 주제와 사용자에게 최적화된 파트너를 매칭하여 하브루타 참여시 사용자가 학습능력을 빠르게 향상 시킬 수 있도록 한다. 또한, 하브루타 수행 후 생성된 사용자의 말과 글 등 학습 컨텐츠를 누적저장하고 이를 분석하여 사용자의 학습 능력 향상과정 및 논리력 등 사용자의 학습 능력을 정확하게 평가할 수 있도록 하여 학습 동기부여를 제공할 수 있도록 한다.The Habruta learning platform and the Habruta learning system as described above match various discussion topics that want to participate in Habruta and partners optimized for users, so that users can quickly improve their learning ability when participating in Habruta. In addition, by accumulating and storing learning contents such as the user's words and writings generated after performing haburuta, and analyzing them, it is possible to accurately evaluate the user's learning ability, such as the process of improving the user's learning ability and logic, so as to provide learning motivation. do.

개시된 내용은 예시에 불과하며, 특허청구범위에서 청구하는 청구의 요지를 벗어나지 않고 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양하게 변경 실시될 수 있으므로, 개시된 내용의 보호범위는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 않는다.The disclosed content is only an example, and can be variously modified by a person having ordinary skill in the art without departing from the gist of the claims claimed in the claims. It is not limited to the examples.

Claims (10)

하브루타 학습 시스템에 있어서,
하브루타 학습에 참여하고자 하는 사용자 세부정보, 하브루타 학습정보를 수집하고, 사용자 별 하브루타 학습 파트너를 매칭하고, 사용자 학습 결과를 산출하는 하브루타 학습서버; 및
상기 하브루타 학습 서버와 통신하고 사용자의 학습 컨텐츠를 입력 받는 스마트 단말; 을 포함하고
상기 하브루타 학습서버는
학습플랫폼에 가입한 사용자의 개인정보 및 학습레벨을 저장하고, 개인 별 학습 컨텐츠를 누적저장 하는 데이터베이스;
연령, 관심분야 및 학습레벨을 포함하는 사용자 세부정보에 따라 사용자를 분류하고, 하브루타 방식으로 학습할 주제를 생성하는 학습 컨텐츠 생성모듈;
상기 사용자 세부정보에 따라 다른 사용자를 하브루타 학습파트너로 매칭하는 매칭모듈;
하브루타 학습 후, 사용자 개개인의 말, 글 및 상기 학습파트너와의 대화를 포함하는 개인별 학습 컨텐츠를 분석하는 분석모듈; 및
상기 학습 컨텐츠의 컨텍스트, 문장간 개연성, 논리성, 표현력, 토론매너, 및 어법을 포함하는 평가 요소에 따라 개인별 학습 컨텐츠를 평가하고 사용자 스코어를 연산하고 하브루타 수행 후 학습 컨텐츠를 분석하여 스코어로 산출평가하고, 전회의 하브루타 보다 스코어 향상이 일정 수준 이상 발생된 하브루타 학습에서 매칭된 파트너를 베스트 파트너로 선정하고, 상기 베스트 파트너와 세부정보가 일치하는 다른 파트너를 하브루타 학습 파트너로 추천하는 평가모듈; 을 포함하고
리워드 산출모듈; 은
누적학습 스코어, 학습레벨, 학습기간 및 하브루타 참여 횟수에 비례하여 사용자별 리워드를 산출하여 제공하고, 상기 리워드가 일정액수 이상이 되면 상기 학습플랫폼과 연계된 쇼핑몰에서 사용하거나 현금전환 가능하도록 하는 리워드 산출부;
하브루타 학습 별 평가점수, 평가점수 추이를 학습기간에 따라 표시하는 이미지 생성부; 및
사용자의 취약부분정보를 제공하고, 학습능력 향상을 위한 학습전략을 생성하는 전략생성부; 를 포함하고
상기 이미지 생성부는
개인별 리워드 변화량 및 환급액수를 시각적 이미지로 변환하고, 사용자의 하브루타 참여 횟수에 따른 성적 추이와 평가 요소 별 사용자 성적을 그래프로 변환하고, 사용자별 하브루타 총 스코어, 전체 사용자 중 성적, 취약 파트를 시각적 이미지로 변환하고
상기 하브루타 학습 플랫폼은
사용자가 하브루타 학습 포털에 접속하면 정치, 사회, 문화, 경제, 연예를 포함하는 자유토론 카테고리에 따라 분류된 하브루타 주제를 제공하고 사용자로부터 참여를 원하는 하브루타 주제를 선택 받으면, 선택된 주제에 대한 학습 레벨이 일정수준이상인 하브루타 수행 결과를 제공하고,
상기 하브루타 학습서버는
사용자가 희망하는 학습주제와 동일한 주제의 하브루타 학습을 희망하는 다른 복수의 사용자를 추출하는 1차 매칭부;
상기 추출된 복수의 사용자 중 기준사용자의 학습레벨보다 학습레벨이 높은 사용자인, 리더, 낮은 사용자인 팔로워 및 학습레벨이 동일한 사용자인 멤버 각각을 순차적으로 매칭하는 2차 매칭부; 를 포함하고
상기 분석모듈은
상기 개인별 학습 컨텐츠 및 하브루타 학습결과물을 텍스트로 변환하고, 변환된 텍스트를 함의인식 하는 자연어 처리부;
상기 인식된 텍스트의 문장 및 문단의 개연성과 논리성을 파악하는 텍스트 분석부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 하브루타 학습시스템.
In the Habruta learning system,
A Habruta learning server that collects user details, Habruta learning information to participate in Habruta learning, matches Habruta learning partners for each user, and calculates user learning results; And
A smart terminal communicating with the Habruta learning server and receiving a user's learning content; And
The Habruta learning server
A database that stores personal information and learning levels of users who subscribe to the learning platform and accumulates and stores learning contents for each individual;
A learning content generation module that classifies users according to user details including age, interests, and learning levels, and generates topics to be studied in a Habruta method;
A matching module that matches other users with a Habruta learning partner according to the user details;
An analysis module that analyzes individual learning contents, including individual users' words, texts, and conversations with the learning partners after learning Habruta; And
Evaluate individual learning contents according to evaluation factors including context, probability between sentences, logic, expression, discussion manners, and phrases of the learning contents, calculate user scores, analyze learning contents after performing a bruta, and calculate and evaluate them as scores In addition, the evaluation module that selects a matching partner as the best partner in Habruta learning where the score improvement has occurred more than a certain level compared to the previous Habruta, and recommends another partner whose details match with the best partner as a Habruta learning partner ; And
Reward calculation module; silver
Rewards are calculated and provided for each user in proportion to the cumulative learning score, learning level, learning period, and the number of participation in the harvest. When the rewards reach a certain amount or more, they are used in shopping malls linked to the learning platform or for cash conversion. Calculation unit;
An image generation unit that displays evaluation scores and evaluation scores for each learning of Habruta according to the learning period; And
A strategy generating unit that provides information on the user's vulnerable parts and generates a learning strategy for improving learning ability; And includes
The image generating unit
It converts the amount of change of individual rewards and the amount of refunds into a visual image, converts the user's performance by rating factors and rating trends according to the number of users participating in Habruta, and displays the total score of Habruta per user, grades among all users, and vulnerable parts. Convert it to a visual image
The Habruta learning platform
When a user accesses the Habruta Learning Portal, they provide a Habruta theme categorized according to free discussion categories including politics, society, culture, economy, and entertainment. Provides the results of performing habruta with a learning level higher than a certain level,
The Habruta learning server
A primary matching unit for extracting a plurality of other users who want to learn the Habruta of the same subject as the learning topics desired by the user;
A second matching unit sequentially matching each of the extracted plurality of users who is a user having a higher learning level than a reference user's learning level, a leader who is a low user, and a member who is a user having the same learning level; And includes
The analysis module
A natural language processing unit that converts the individual learning contents and the learning results of Habruta into text and recognizes the converted text;
A text analysis unit that grasps the probability and logic of sentences and paragraphs of the recognized text; Habruta learning system comprising a.
삭제delete 제 1항에 있어서, 상기 하브루타 학습서버는
연령, 관심분야, 학습레벨, 학습기간을 포함하는 사용자 세부정보와 최근 이슈, 뉴스특보를 포함하는 인기주제를 반영한 학습주제카테고리를 생성하는 카테고리 생성부; 및
상기 생성된 학습주제 카테고리에 포함되는 일대일 토론 주제를 생성하는 하브루타 학습주제 생성부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 하브루타 학습시스템.
The method of claim 1, wherein the Habruta learning server
A category generating unit that generates a learning subject category reflecting user topics including age, interests, learning level, learning period, and popular topics including recent issues and news bulletins; And
A Habruta learning subject generation unit generating a one-to-one discussion topic included in the generated learning subject category; Habruta learning system comprising a.
삭제delete 삭제delete 제 1항에 있어서, 상기 평가모듈은
상기 분석모듈의 텍스트 분석결과에 따라 사용자 별 학습 컨텐츠 및 하브루타 컨텐츠의 점수를 산출하는 연산부; 및
개인사용자 별 누적 점수를 산출하고, 점수 변화 추이를 그래프로 변환하고, 하브루타 학습능력 향상을 위해 개인사용자의 학습 컨텐츠를 피드백 하는 학습전략설정부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 하브루타 학습시스템.
The method of claim 1, wherein the evaluation module
A calculation unit that calculates scores of learning content and habruta content for each user according to a text analysis result of the analysis module; And
A learning strategy setting unit that calculates cumulative scores for each individual user, converts the score change trend into a graph, and feeds back the learning contents of the individual user to improve the learning ability of Habruta; Habruta learning system comprising a.
제 1항에 있어서, 상기 하브루타 학습 서버는
학습레벨이 일정수준 이상이거나, 일정기간 이상 하브루타 학습을 지속하거나, 하브루타에 일정 횟수 이상 참여한 사용자에게 리워드를 제공하는 리워드 산출모듈; 을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하브루타 학습시스템.
The method of claim 1, wherein the Habruta learning server
A reward calculation module that provides a reward to a user whose learning level is greater than or equal to a predetermined level, continues learning of Habruta for a predetermined period of time, or participates in Habruta a predetermined number of times or more; Habruta learning system further comprising a.
삭제delete 제 1항에 있어서, 상기 매칭모듈은
사용자 세부정보 및 학습 전략에 따라 하브루타 파트너를 매칭하는 것을 특징으로 하는 하브루타 학습시스템.
According to claim 1, The matching module
A Habruta learning system characterized by matching a Habruta partner according to user details and learning strategies.
삭제delete
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