KR102260907B1 - 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템 및 그 방법 - Google Patents

영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명은, 학습자 단말(100)이 네트워크(200)를 통해 온라인 학습 서버(300)로 액세스에 따라 온라인 학습 서버(300)에서 제공하는 수준 평가 과정을 통해 수준 측정(영어실력/수준평가)을 수행하는 제 1 단계; 학습자 단말(100)이 온라인 학습 서버(300)에서 제공하는 커리큘럼에 따른 과제 제출 과정을 수행하는 제 2 단계; 및 온라인 학습 서버(300)는 OCR 기술을 이용한 필기 인식과 텍스트 판별을 수행하여 AI 기반의 피드백인 객관적 점수화와, 현지에 있는 현지교사 단말(500)에 의해 제공된 피드백인 주관적 점수화를 수행하는 제 3 단계; 를 포함할 수 있다.
이에 의해, 절대평가와 상대평가 정보를 동시에 함께 제공하여, 학습성취수준을 정확하게 학습자에게 제공하고, 학습과정이력을 모두 저장 관리하여, 학습추이를 바탕으로 평가요소를 판단하도록 할 뿐만 아니라, 비영어권 국가에 거주하며 사고력을 바탕으로 하는 영어 쓰기 과정을 처음 접하거나 부진한 학습자를 대상으로 작문실력과 사고력 표현, 글쓰기 스킬을 키울 수 있도록 커리큘럼을 체계적으로 제공하는 인공지능 관리시스템과 영어권 국가 현지 교사의 온라인 피드백 서비스를 제공받도록 하기 위한 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템에 관한 것이다.

Description

영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템 및 그 방법{English writing learning dual feedback system, and method thereof}
본 발명은 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, AI 기반의 절대평가와 현지교사에 의한 비교적 상대평가 정보를 동시에 함께 제공하여, 학습성취수준을 정확하게 학습자에게 제공하고, 학습과정이력을 모두 저장 관리하여, 학습추이를 바탕으로 평가요소를 판단하도록 할 뿐만 아니라, 비영어권 국가에 거주하며 사고력을 바탕으로 하는 영어 쓰기 과정을 처음 접하거나 부진한 학습자를 대상으로 작문실력과 사고력 표현, 글쓰기 스킬을 키울 수 있도록 커리큘럼을 체계적으로 제공하는 인공지능 관리시스템과 영어권 국가 현지 교사의 온라인 피드백 서비스를 제공받도록 하기 위한 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템에 관한 것이다.
종래의 영어를 위한 온라인상의 학습 방법은 영어 리딩과 리스닝 학습을 위한 원어민의 음원 파일과 오프라인상에서 판매되는 교재로 구분되어 제공되고 있다.
그러나 영어 교육은 단순히 리딩과 리스닝으로만으로 이루어지지 않으며, 스피킹과 쓰기도 중요하나 현재의 온라인 교육 방식은 단순히 리딩과 리스닝에 치중하여 온라인 영어 학습의 한계로 이어지고 있다.
이에 따라 해당 기술분야에 있어서는 영어권 국가의 현지 인력을 사용하여 현지 언어의 특성을 고려하여 제공이 가능할 뿐만 아니라, 영어권 현지 공교육 커리큘럼과 교재를 채택하여 과정이 이뤄지고, 디지털방식(키보드 입력)을 통한 작문과 쓰기가 아닌 아날로그방식(종이/연필)을 이용하여 평가가 진행되도록 하기 위한 기술 개발이 요구되고 있다.
대한민국 특허출원 출원번호 제10-2018-0144171(2018.11.21)호 "그림을 이용한 영어학습 방법 및 시스템(Method and System for learning english using picture)" 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2011-0104099(2011.10.12)호 "영어문장의 구성원리를 이용한 영어 말하기 능력 향상을 위한 영어학습교재(ENGLISH STUDY MATERIAL, FOR ENHANCING ENGLISH SPEAKING ABILITY, USING ENGLISH SENTENCE CONSTRUCTION THEORY)"
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 절대평가와 상대평가 정보를 동시에 함께 제공하여, 학습성취수준을 정확하게 학습자에게 제공하고, 학습과정이력을 모두 저장 관리하여, 학습추이를 바탕으로 평가요소를 판단하도록 할 뿐만 아니라, 비영어권 국가에 거주하며 사고력을 바탕으로 하는 영어 쓰기과정을 처음 접하거나 부진한 학습자를 대상으로 작문실력과 사고력 표현, 글쓰기 스킬을 키울 수 있도록 커리큘럼을 체계적으로 제공하는 인공지능 관리시스템과 영어권 국가 현지 교사의 온라인 피드백 서비스를 제공받도록 하기 위한 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 아날로그의 장점(펜으로 쓰기 및 OCR 기술을 이용한 빠른평가, 영상 및 이미지 등을 시각적인 피드백을 활용하고, 학습 및 저장된 레퍼런스 데이터를 기반으로 학습자의 학습속도를 현실적으로 가이드해주고, 학습자가 학습자의 쓰기행위를 자동으로 분석하고 적합한 평가와 진행과정을 체계적으로 관리하며, 학습자의 공간과 시간에 제한을 주지 않는 환경을 제공하며, 학습자의 행위와 평가, 과정을 저장하고 추이를 관리함으로써 최적화된 가이드를 제공하도록 하기 위한 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 비영어국가의 학습자들에게 알맞게 변환된 학습커리큘럼을 제공하고, 영어권 현지교사를 통한 피드백을 제공받을 수 있고, 문법적인 절대평가와 사고력을 표현하는 상대평가를 동시에 실시하고, 온라인환경에서 이루어지기 때문에 물리적인 한계(거리, 시간)에 영향을 받지 않고 언제 어디서나 제공받을 수 있을 뿐만 아니라, 영어권 국가 현지 교사의 온라인 피드백 서비스는 비영어권 국가에 거주하는 학습자의 과제물을 영어권국가의 현지교사가 글쓰기 스킬에 포함되는 사고력 요소를 기준으로 첨삭한 피드백을 온라인으로 제공하는 서비스를 제공하도록 하기 위한 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템을 제공하기 위한 것이다.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템은, 학습자 단말(100)이 네트워크(200)를 통해 온라인 학습 서버(300)로 액세스에 따라 온라인 학습 서버(300)에서 제공하는 수준 평가 과정을 통해 수준 측정(영어실력/수준평가)을 수행하는 제 1 단계; 학습자 단말(100)이 온라인 학습 서버(300)에서 제공하는 커리큘럼에 따른 과제 제출 과정을 수행하는 제 2 단계; 및 온라인 학습 서버(300)는 OCR 기술을 이용한 필기 인식과 텍스트 판별을 수행하여 AI 기반의 피드백인 객관적 점수화와, 현지에 있는 현지교사 단말(500)에 의해 제공된 피드백인 주관적 점수화를 수행하는 제 3 단계; 를 포함할 수 있다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 방법은, 네트워크(200)를 통해 온라인 학습 서버(300)로 액세스에 따라 온라인 학습 서버(300)에서 제공하는 수준 평가 과정을 통해 수준 측정(영어실력/수준평가)을 수행하며, 온라인 학습 서버(300)에서 제공하는 커리큘럼에 따른 과제 제출 과정을 수행하는 학습자 단말(100); 및 OCR 기술을 이용한 필기 인식과 텍스트 판별을 수행하여 AI 기반의 피드백인 객관적 점수화와, 현지에 있는 현지교사 단말(500)에 의해 제공된 피드백인 주관적 점수화를 수행하는 온라인 학습 서버(300); 를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템은, 절대평가와 상대평가 정보를 동시에 함께 제공하여, 학습성취수준을 정확하게 학습자에게 제공하고, 학습과정이력을 모두 저장 관리하여, 학습추이를 바탕으로 평가요소를 판단하도록 할 뿐만 아니라, 비영어권 국가에 거주하며 사고력을 바탕으로 하는 영어 쓰기과정을 처음 접하거나 부진한 학습자를 대상으로 작문실력과 사고력 표현, 글쓰기 스킬을 키울 수 있도록 커리큘럼을 체계적으로 제공하는 인공지능 관리시스템과 영어권 국가 현지 교사의 온라인 피드백 서비스를 제공받도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템은, 아날로그의 장점(펜으로 쓰기 및 OCR 기술을 이용한 빠른평가, 영상 및 이미지 등을 시각적인 피드백을 활용하고, 학습 및 저장된 레퍼런스 데이터를 기반으로 학습자의 학습속도를 현실적으로 가이드해주고, 학습자가 학습자의 쓰기행위를 자동으로 분석하고 적합한 평가와 진행과정을 체계적으로 관리하며, 학습자의 공간과 시간에 제한을 주지 않는 환경을 제공하며, 학습자의 행위와 평가, 과정을 저장하고 추이를 관리함으로써 최적화된 가이드를 제공하도록 하기 위한 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템을 제공하기 위한 것이다.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템은, 비영어국가의 학습자들에게 알맞게 변환된 학습커리큘럼을 제공하고, 영어권 현지교사를 통한 피드백을 제공받을 수 있고, 문법적인 절대평가와 사고력을 표현하는 상대평가를 동시에 실시하고, 온라인환경에서 이루어지기 때문에 물리적인 한계(거리, 시간)에 영향을 받지 않고 언제 어디서나 제공받을 수 있을 뿐만 아니라, 영어권 국가 현지 교사의 온라인 피드백 서비스는 비영어권 국가에 거주하는 학습자의 과제물을 영어권국가의 현지교사가 글쓰기 스킬에 포함되는 사고력 요소를 기준으로 첨삭한 피드백을 온라인으로 제공하는 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템(1) 중 온라인 학습 서버(300)의 구성요소를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템(1) 중 온라인 학습 서버(300)에서의 피드백 데이터 생성 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 피드백 제공 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템(1)은 학습자 스마트단말(100), 네트워크(200), 온라인 학습 서버(300), 현지교사 단말(500), 그리고 복수의 AI 교사 모듈(410)을 구비한 AI 서버(400)를 포함할 수 있다. 네트워크(200)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(200)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크(200)는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(200)는 학습자 스마트단말(100), 네트워크(200), 온라인 학습 서버(300), AI 서버(400), 현지교사 단말(500), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템(1) 중 온라인 학습 서버(300)의 구성요소를 나타내는 도면이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템(1) 중 온라인 학습 서버(300)에서의 피드백 데이터 생성 과정을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 2를 참조하면, 온라인 학습 서버(300)는 송수신부(310), 제어부(320) 및 온라인 DB(330)를 포함하며, 제어부(320)는 수준 측정 모듈(321), 과제 제출 모듈(322), 판별 모듈(323), 평가 모듈(324) 및 저장 및 열람 모듈(325)을 포함할 수 있다.
수준 측정 모듈(321)은 학습자 단말(100)에 의한 네트워크(200)를 통해 온라인 학습 서버(300)로 액세스 이후의 회원 가입에 따라 미리 설정된 수준 평가 콘텐츠를 학습자 단말(100)로 네트워크(200)를 통해 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 수준 평가 콘텐츠로 영어 리딩 및/또는 리스닝 과정의 실력과 연계한 수준과 평가기준으로 진행할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예로, 수준 측정 모듈(321)은 수준 평가 콘텐츠에 따른 학습자에 의해 필기 인식과 텍스트 판별을 통해 제 1 내지 제 n 단계(n은 2 이상의 자연수)의 수준 평가를 수행하는 과정을 통해 수준 측정(영어실력/수준평가)을 수행할 수도 있다.
이후, 수준 측정 모듈(321)은 회원 가입 단계의 회원 ID 및 수준 평가 단계를 온라인 DB(330)에 저장할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예로, 수준 측정 모듈(321)은 각 학습자 스마트단말(100)에 의한 네트워크(200)를 통한 액세스(access)에 따라 회원 가입 과정을 수행하여 회원 ID 및 비밀번호를 온라인 DB(330) 상에 저장할 뿐만 아니라, 학습자 스마트단말(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 개인정보를 회원 ID를 메타데이터로 온라인 DB(330) 상에 저장할 수 있다.
수준 측정 모듈(321)은 개인정보에 포함된 학습자 스마트단말(100)의 사용자의 사진과 현재 학습자 스마트단말(100)에 의해 촬영되는 사용자 간의 비교를 통해 매칭되는 인증을 통해 인증이 통과된 경우, 각 학습자 스마트단말(100)의 회원 ID의 개인정보에 포함된 연령정보를 추출하여 추출된 연령정보와 매칭되는 테스트 레벨에 해당하는 영어 테스트 문제를 온라인 DB(330)에서 추출한 뒤, 추출된 영어 테스트 문제에 대한 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
여기서, 수준 측정 모듈(321)은 인증시, 학습자 스마트단말(100)의 온라인 DB(330)에 저장된 개인정보 상의 회원 가입시에 저장된 사진 이미지 정보의 분석에 따른 미리 설정된 신체 부위 n(n>2)개의 신체 부분별 초점위치와 초점수를 온라인 DB(330) 상에서 정보 추출 방식으로 결정한 뒤, 결정된 n(n>2)개의 초점위치와 초점수에 대응하는 n(n>1)개 다중 초점 2차원 영상 데이터가 획득되면, n(n>1)개 다중 초점 신체 부분에 대한 초점거리를 연산할 수 있다.
수준 측정 모듈(321)은 연산된 각 신체 부분별 초점거리 중 적어도 하나 이상이 각 학습자 스마트단말(100)의 카메라로부터 제공되는 촬영 동영상의 각 촬영 동영상 프레임에 대해서 동일하게 추출된 각 신체 부분별 초점거리에 포함되지 않고, 초점거리에 포함되지 않는 2개의 신체부위 간의 초점거리가 미달되는 경우, 미달된 2개의 신체부위의 좌우에 대해서는 고정한 상태로, 고개를 상향으로 조절하도록 하는 얼굴의 각도 조절 명령을 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 전송함으로써, 학습자 스마트단말(100) 상에서 증강현실 기반으로 각도 조절 명령에 따라 다시 수신되는 학습자 스마트단말(100)의 카메라로부터 제공되는 촬영 동영상에 대해서 신체부위 간의 초점거리가 미달되지 않는 경우 본인으로 인증을 수행하고, 계속 초점거리가 미달되는 경우 본인 인증 실패로 분석할 수 있다.
이와 같은 과정을 수행함으로써, 수준 측정 모듈(321)은 각도에 따라 각 신체부위 간의 초점거리가 달라지는 경우를 보완하여 사진 기반으로 본인을 인증하여 다른 사용자에 의한 대리 학습이 불가능하도록 할 수 있다.
한편, 본 발명의 또 다른 실시예로, 수준 측정 모듈(321)은 연산된 각 신체 부분별 초점거리 중 적어도 하나 이상이 각 학습자 스마트단말(100)의 카메라로부터 제공되는 촬영 동영상의 각 촬영 동영상 프레임에 대해서 동일하게 추출된 각 신체 부분별 초점거리에 포함되지 않고, 초점거리에 포함되지 않는 2개의 신체부위 간의 초점거리가 초과되는 경우, 미달된 2개의 신체부위의 좌우에 대해서는 고정한 상태로, 고개를 하향으로 조절하도록 하는 얼굴의 각도 조절 명령을 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 전송함으로써, 학습자 스마트단말(100) 상에서 증강현실 기반으로 각도 조절 명령에 따라 다시 수신되는 학습자 스마트단말(100)의 카메라로부터 제공되는 촬영 동영상에 대해서 신체부위 간의 초점거리가 초과되지 않는 경우 본인으로 인증을 수행하고, 계속 초점거리가 미달되는 경우 본인 인증 실패로 분석할 수 있다.
이후, 수준 측정 모듈(321)은 영어 테스트 문제에 대한 각 학습자 스마트단말(100)를 운영하는 사용자의 회원 ID 별로 점수에 대한 학습 레벨을 분석하여 온라인 DB(330)에 회원 ID를 메타데이터로 저장할 뿐만 아니라, 각 학습자 스마트단말(100)로 네트워크(200)를 통해 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 수준 측정을 완료할 수 있다.
과제 제출 모듈(322)은 학습자 단말(100)로 수준 평가 단계에 매칭되는 영어 쓰기 학습 커리큘럼에 따른 쓰기 과제를 제공하고, 제공된 커리큘럼에 따른 과제 결과를 학습자 단말(100)로부터 제공받도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
보다 구체적으로, 과제 제출 모듈(322)은 과제 결과로 학습자 단말(100)과 유선 또는 무선으로 연결가능한 인쇄기(미도시)를 통해 영어 쓰기 학습 커리큘럼에 대해서 인쇄를 통해 인쇄된 용지 상에 영어 쓰기가 수행된 것을 학습자 단말(100) 상의 촬영된 카메라를 통해 영상 정보 기반으로 수신할 수 있다.
과제 제출 모듈(322)은 수준 측정을 완료한 학습자 스마트단말(100)의 네트워크(200)를 통한 액세스 이후, 학습요청에 따라 온라인 DB(330)에 저장된 학습자 스마트단말(100)의 수준에 맞는 학습 레벨과 매칭되는 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠, 맞춤형 퀴즈를 포함하여 이루어진 학습 커리큘럼 쓰기 콘텐츠를 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 제공하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다. 여기서, 학습 콘텐츠와 독서 콘텐츠 각각은 과제 콘텐츠와 관련된 사전 및 사후의 학습자의 시청을 위한 영상 및 음성 콘텐츠일 수 있다.
이를 위해, 과제 제출 모듈(322)은 수준 측정을 완료한 학습자 스마트단말(100)의 학습 레벨과 매칭되는 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠, 맞춤형 퀴즈를 포함하여 이루어진 학습 커리큘럼 쓰기 콘텐츠를 네트워크(200)를 통해 AI 서버(400)에 대한 요청을 통해 수신하여 온라인 DB(330) 상에 회원 ID를 메타데이터로 저장해 놓는 것이 바람직하다.
여기서 AI 서버(400)는 수준 측정을 완료한 학습자 스마트단말(100)의 회원 ID 별 연령대에 맞는 학습 레벨과 매칭되는 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠, 맞춤형 퀴즈를 포함하여 이루어진 학습 커리큘럼 쓰기 콘텐츠를 생성시, 영어 분야에 해당하는 리딩(reading), 리스닝(listening), 스피킹(speaking), 쓰기 (Writing) 중 적어도 하나 이상을 포함하는 영어 테스트 문제에 대한 각 학습 레벨과 매칭되는 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠, 맞춤형 퀴즈를 AI 기반으로 추출하여 과제 제출 모듈(322)을 통해 학습자 스마트단말(100)로 제공할 수 있다.
보다 구체적으로, AI 서버(400)는 분산 파일 프로그램에 의해 각 레벨별의 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠, 맞춤형 퀴즈로 구분된 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 추출 명령을 내릴 수 있다. 보다 구체적으로, AI 서버(400)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다.
AI 서버(400)는 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터에 대해서 사전에 수집된 다수의 특징 정보에 해당하는 리딩(reading), 리스닝(listening), 스피킹(speaking), 쓰기(writing)의 레벨(단계) 범위에 대해서 사용자의 각 레벨이 해당되는 것이 많은 것을 우선순위로 추출하는 복수의 머신러닝 알고리즘 중 적어도 하나 이상을 이용하여 학습하여 학습한 결과로 추출 명령을 생성할 수 있다.
즉, AI 서버(400)는 리딩(reading), 리스닝(listening), 스피킹(speaking), 쓰기(writing)의 레벨(단계) 범위가 무한대로 증가하는 경우, 추출의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 앙상블 구조를 적용할 수 있다.
결정 트리 분류 알고리즘은 트리 구조로 학습하여 결과를 도출하는 방식으로 결과 해석 및 이해가 용이하고, 데이터 처리 속도가 빠르며 탐색 트리 기반으로 룰 도출이 가능할 수 있다. DT의 낮은 분류 정확도를 개선하기 위한 방안으로 RF를 적용할 수 있다. 랜덤 포레스트 분류 알고리즘은 다수의 DT를 앙상블로 학습한 결과를 도축하는 방식으로, DT보다 결과 이해가 어려우나 DT보다 결과 정확도가 높을 수 있다. DT 또는 RF 학습을 통해 발생 가능한 과적합의 개선 방안으로 SVM을 적용할 수 있다. SVM 분류 알고리즘은 서로 다른 분류에 속한 데이터를 평면 기반으로 분류하는 방식으로, 일반적으로 높은 정확도를 갖고, 구조적으로 과적합(overfitting)에 낮은 민감도를 가질 수 있다.
판별 모듈(323)은 수신된 과제 결과에 대해서 OCR 기술을 이용한 필기 인식과 텍스트 판별을 수행한 뒤, 생성된 판별 정보를 온라인 DB(330)에 저장할 수 있다.
본 발명에서 사용되는 OCR(Optical Character Recognition) 방식은 인쇄물 상의 학습자 단말(100) 상의 카메라가 적외선 카메라와 CCD 카메라를 포함하는 듀얼 카메라에 해당하고 학습자에게 제공된 필기구 상의 잉크 또는 연필심 등에 해당하는 발열체를 섞어 제공된 특수 필기구를 통해, 학습자 단말(100)은 적외선 카메라를 통해 필기된 발열체의 1차 형상을 추출하고, CCD 카메라를 통해서 필기된 2차 형상을 추출할 수 있다.
이에 따라, 판별 모듈(323)은 수신된 과제 결과에 대해서 1차 형상을 통해 필기된 곳에 대한 인식을 수행하고, 2차 형상으로 통해 영상 분석 기반으로 텍스트 판별을 수행하여 판별 정보를 온라인 DB(330)에 저장할 수 있다.
여기서 판별 모듈(323)이 영상 분석 기반으로 각 필기에 대한 텍스트 판별시, 빅데이터 기반의 온라인 DB(330) 상에는 다양한 문자 패턴이 저장되어 있는데, 판별 모듈(323)은 다양한 문자 패턴 자체 정보 또는 상기 다양한 문자 패턴의 기울어진 것, 역으로 된 것, 약간 각도가 기울어진 것 등과 영상정보에 포함된 문자의 패턴을 비교하여 영상정보 속의 문자를 판별할 수 있다.
한편, 이러한 문자에 해당하는 텍스트 판별은 상술한 수준 측정 모듈(321)에 의한 수준 평가에 대한 필기 문제에 대해서 적용가능하다.
즉, 판별 모듈(323)은 문자에 대한 판별시 이미지에 대한 문자 영역에 대한 1차 형상을 통한 분석 및 필드 추출을 수행하고 2차 형상을 통해 필드 데이터 인식 및 이미지 품질 보정을 통해 판별 정보를 생성하는 것이다.
한편, 판별 모듈(323)은 맞춤형 퀴즈 및 과제 콘텐츠에 대한 2차 형성에 대판 판별시, 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 제공하는 경우, 학습자 스마트단말(100)에서 필기된 종이에 대한 카메라를 통한 촬영을 통해 학습자 스마트단말(100)로 입력되는 영어 필기정보를 분석하되, 각 맞춤형 퀴즈 및 과제 콘텐츠의 필기 정답정보에 대해서 온라인 DB(330)로부터 추출하여 분석된 필기정보와 비교를 수행할 수 있다.
여기서 판별 모듈(323)은 영어 필기정보와 필기 정답정보에 대한 비교시 화소의 특성을 통해 비교하되, 영어 필기정보의 필기 정답정보에 대한 직선과 곡면의 화소의 특성에 있어서 미리 설정된 퍼센테이지 이상이 유사한 경우 유사범위로 판단할 수 있다.
보다 구체적으로, 판별 모듈(323)은 화소의 특성에 대해서 영어 필기정보의 화소가 형성하는 직선 및 곡면의 시계열적 표시형태, 표시형태에서의 화소의 명암에 대해서 분석할 수 있으며, 필기 정답정보와의 유사범위 판단은 직선 및 곡면의 시계열적 순서가 오차범위 내에서 일치할 뿐만 아니라, 영어 필기정보 상에서 시계열적 순서가 종료되는 것을 인식한 뒤, 각 문자로 인식한 인식된 각 문자의 표면적과 필기 정답정보의 대응되는 문자의 표면적 간의 동일한 면적으로 축척을 일치시킨 뒤, 축척 상에서 하나를 고정시킨 상태에서 다른 하나에 대해서 전체적으로 적어도 하나 이상 수치에 해당하는 미리 설정된 각도로 기울어진 것, 문자의 일부분이 적어도 하나 이상의 수치에 해당하는 미리 설정된 각도로 기울어진 것에 대해서 일치하는 경우 동일한 문자로 인식할 수 있다.
이러한 방식으로 판별 모듈(323)은 영어 필기정보가 필기 정답정보의 각 문자와 일치하는 경우 정답으로 분석할 수 있다.
평가 모듈(324)은 AI 서버(400)에 대한 네트워크(200)를 통한 AI 교사 지정 요청에 따라 AI 서버(400)에 대한 텍스트 판별 정보를 전송함으로써, 학습자 단말(100)을 운영하는 학습자에 대한 진도 체크(커리큘럼), 절대평가(정답률 판단), 절대평가(문법 요소 판단), 상대평가(연령별/비교군)가 AI 서버(400) 상에 지정된 AI 교사 모듈에 의해 수행되도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
또한, 평가 모듈(324)은 미리 지정된 현지교사 단말(500)에 대한 텍스트 판별 정보를 전송함으로써, 학습자 단말(100)을 운영하는 학습자에 대한 사고력 평가와 피드백, 표현력 평가와 피드백이 현지 언어적 특성을 고려한 현지교사 단말(500)을 운영하는 현지교사에 의해 수행되도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
즉, 도 3과 같이 펜으로 학습자가 직접 작성한 과제에 대해서 동일한 펜으로 현지교사에 의해 필기 첨삭 작성되어 현지교사 단말(500)의 카메라에 의해 촬영된 첨삭 피드백에 대해서 평가 모듈(324)은 컬러구분을 통해 첨삭 피드백을 생성하는 방식으로 실제 작성환 과물에 대한 디지털 첨삭 정보를 생성할 뿐만 아니라(도 3a), 첨삭과정과 현지 교사의 가이드 영상을 함께 평가 모듈(324)이 현지교사 단말(500)로부터 제공받아서 함께 온라인 DB(330)에 저장할 수 있고(도 3b), 도 3c와 같이 첨삭에 대한 구체적인 부연 설명에 대해서 컬러구분을 통해 디지털 부연 설명 첨삭 정보로 생성할 수 있으며, 디지털 첨삭 정보, 가이드 영상, 디지털 부연 설명 첨삭 정보를 하나의 패키지로 과제물의 디지털화 및 디지털 콘텐츠 중 현지교사 단말(500)에 의한 주관적 정보 파트로 생성하는 것이다.
반대로, 평가 모듈(324)은 AI 교사 모듈(410)에 의해 생성된 정보를 과제물의 디지털화 및 디지털 콘텐츠 중 객관적 정보 파트로 구분하여 생성할 수 있다.
저장 및 열람 모듈(325)은 학습자에 대한 진도 체크(커리큘럼), 절대평가(정답률 판단), 절대평가(문법 요소 판단), 상대평가(연령별/비교군)와, 현지 언어적 특성을 고려한 학습자에 대한 사고력 평가와 피드백, 표현력 평가와 피드백에 대해서 과제물의 디지털화 및 디지털 콘텐츠 융합을 수행함으로써, 점수화 과정을 통해 평가 결과를 생성할 수 있다. 즉, 저장 및 열람 모듈(325)은 상술한 객관적 정보 파트를 기준으로 객관적 점수화 과정을 수행하고, 주관적 정보 파트에 대해서 첨삭된 영역과, 가이드 영상, 디지털 부연 설명 첨삭 정보에 대한 각 횟수별 가중치에 따른 주관적 점수화에 따른 주관적 점수를 객관적 점수에 대해서 각 커리큘럼에 따른 과제 인쇄물 상에서 설정된 영역별 난이도에 따라 가중치를 설정하여 합산하고, 각 과제물의 페이지별 첨삭된 영역과, 가이드 영상, 디지털 부연 설명 첨삭 정보를 링크 정보로 형성하여 학습자의 요청에 따라 선택적으로 시각화하는 컨텐츠를 생성하는 것이다.
이후, 저장 및 열람 모듈(325)은 과제물의 디지털화 및 디지털 콘텐츠 융합이 수행된 평가 결과를 온라인 DB(330) 상에 저장함으로써, 네트워크(200)를 통해 학습자 단말(100)이 액세스를 통해 실시간으로 열람할 수 있도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
또한 본 발명의 다른 실시예로, 저장 및 열람 모듈(325)은 학습자 스마트단말(100)를 운영하는 사용자의 회원 ID에 대한 맞춤형 퀴즈 및 과제 콘텐츠에 대한 결과정보를 생성하여 회원 ID를 메타데이터로 온라인 DB(330)에 저장할 뿐만 아니라, 결과정보에 따른 학습 레벨(단계)의 승강정보를 분석하여 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
저장 및 열람 모듈(325)은 과제 제출 모듈(322)에 의해 학습자 스마트단말(100)를 운영하는 사용자의 학습 레벨(단계)과 매칭되는 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠 중 학습 콘텐츠와 독서 콘텐츠를 수강하는 경우, 학습자 스마트단말(100)의 카메라에 의해 촬영되는 양쪽 눈의 상태를 감시하여 미리 설정된 시간 이상 눈이 감긴 것으로 인식하는 구간의 학습 콘텐츠 및 독서 콘텐츠의 시간 정보를 추출하여 추출된 시간 정보에 해당하는 학습 부분 콘텐츠 및 독서 부분 콘텐츠를 회원 ID를 메타데이터로 각 학습 부분 콘텐츠 및 독서 부분 콘텐츠의 시간 정보와 함께 온라인 DB(330) 상에 재학습 정보로 저장할 수 있다.
이후, 저장 및 열람 모듈(325)은 재학습 정보에 포함되는 학습 부분 콘텐츠 및 독서 부분 콘텐츠가 차지하는 시간 정보가 미리 설정된 임계 시간 이상인 경우 다음 레벨의 학습으로 진행할 수 없음으로 분석하여 온라인 DB(330) 상에 저장할 뿐만 아니라, 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 제공할 수 있다.
한편, 저장 및 열람 모듈(325)은 개인정보에 포함된 학습자 스마트단말(100)의 사용자의 사진의 양안의 거리에 대해서 얼굴 폭과의 비율 정보로 추출하여 제 1 비율 정보로 생성하고, 학습자 스마트단말(100)의 카메라에 의해 촬영되는 촬영 동영상의 각 촬영 동영상 프레임 상의 양안의 거리에 대해서 얼굴 폭과의 비율 정보로 추출하여 제 2 비율 정보로 생성한 뒤, 제 1 비율 정보와 제 2 비율 정보가 미리 설정된 오차 범위 이내인 경우에 양쪽 눈의 감김 여부를 분석하고, 만약 미리 설정된 오차 범위를 초과하는 경우에는 대리 출석으로 분석할 수 있다.
그리고 저장 및 열람 모듈(325)은 양쪽 눈의 감김 여부를 분석시 인식된 양안의 수평 및 수직 화각의 미리 설정된 각도 범위를 벗어나고, 양안 중 적어도 하나 이상의 안구의 크기가 미리 설정된 기준치 이하인 경우, 학습자 스마트단말(100)로 경고음 및 진동을 출력하도록 제어하기 위해 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 경고 명령을 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 학습자 스마트단말(100) 상에서 경고 명령이 전달되도록 할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 영어 쓰기 학습 피드백 제공 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 학습자 단말(100)은 네트워크(200)를 통해 온라인 학습 서버(300)로 액세스에 따라 온라인 학습 서버(300)에서 제공하는 수준 평가 과정을 통해 수준 측정(영어실력/수준평가)을 수행한다(S110).
단계(S110) 이후, 학습자 단말(100)은 온라인 학습 서버(300)에서 제공하는 커리큘럼에 따른 과제 제출 과정을 수행한다(S120).
단계(S120) 이후, 온라인 학습 서버(300)는 OCR 기술을 이용한 필기 인식과 텍스트 판별을 수행한다(S130).
단계(S130) 이후, 온라인 학습 서버(300)는 AI 서버(400)에 대한 네트워크(200)를 통한 AI 교사 지정 요청에 따라 AI 서버(400)에 대한 텍스트 판별 정보를 전송함으로써, 학습자 단말(100)을 운영하는 학습자에 대한 진도 체크(커리큘럼), 절대평가(정답률 판단), 절대평가(문법 요소 판단), 상대평가(연령별/비교군)가 AI 서버(400) 상에 지정된 AI 교사 모듈에 의해 수행되도록 한다(S140).
이와 함께, 단계(S130) 이후, 온라인 학습 서버(300)는 현지교사 단말(500)에 대한 텍스트 판별 정보를 전송함으로써, 학습자 단말(100)을 운영하는 학습자에 대한 사고력 평가와 피드백, 표현력 평가와 피드백이 현지 언어적 특성을 고려한 현지교사 단말(500)을 운영하는 현지교사에 의해 수행되도록 한다(S140a).
한편, 온라인 학습 서버(300)는 단계(S140)에서의 학습자에 대한 진도 체크(커리큘럼), 절대평가(정답률 판단), 절대평가(문법 요소 판단), 상대평가(연령별/비교군)와 단계(S140a)에서의 현지 언어적 특성을 고려한 학습자에 대한 사고력 평가와 피드백, 표현력 평가와 피드백에 대해서 과제물의 디지털화 및 디지털 콘텐츠 융합을 수행한다(S150).
단계(S150) 이후, 온라인 학습 서버(300)는 과제물의 디지털화 및 디지털 콘텐츠 융합이 수행된 평가 결과를 온라인 DB(330) 상에 저장함으로써, 네트워크(200)를 통해 학습자 단말(100)이 액세스를 통해 실시간으로 열람할 수 있도록 할 수 있다(S160).
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
1 : 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템
100 : 학습자 스마트단말
200 : 네트워크
300 : 온라인 학습 서버
310 : 송수신부
320 : 제어부
321 : 수준 측정 모듈
322 : 과제 제출 모듈
323 : 판별 모듈
324: 평가 모듈
325 : 저장 및 열람 모듈
330 : 온라인 DB
400 : AI 서버
410 : AI 교사 모듈
500 : 현지교사 단말

Claims (2)

  1. 학습자 스마트단말(100), 네트워크(200), 온라인 학습 서버(300), 현지교사 단말(500), 그리고 복수의 AI 교사 모듈(410)을 구비한 AI 서버(400)를 포함하는 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템(1)에 있어서, 온라인 학습 서버(300)는,
    송수신부(310), 제어부(320) 및 온라인 DB(330)를 포함하며, 제어부(320)는 수준 측정 모듈(321), 과제 제출 모듈(322), 판별 모듈(323), 평가 모듈(324) 및 저장 및 열람 모듈(325)을 포함하며,
    수준 측정 모듈(321)은,
    학습자 단말(100)에 의한 네트워크(200)를 통해 온라인 학습 서버(300)로 액세스 이후의 회원 가입에 따라 미리 설정된 수준 평가 콘텐츠를 학습자 단말(100)로 네트워크(200)를 통해 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 수준 평가 콘텐츠로 영어 리딩 및 리스닝 과정의 실력과 연계한 수준과 평가기준으로 진행하거나, 수준 평가 콘텐츠에 따른 학습자에 의해 필기 인식과 텍스트 판별을 통해 제 1 내지 제 n 단계(n은 2 이상의 자연수)의 수준 평가를 수행하는 과정을 통해 수준 측정(영어실력/수준평가)을 수행할 수도 있으며, 회원 가입 단계의 회원 ID 및 수준 평가 단계를 온라인 DB(330)에 저장하며,
    각 학습자 스마트단말(100)에 의한 네트워크(200)를 통한 액세스(access)에 따라 회원 가입 과정을 수행하여 회원 ID 및 비밀번호를 온라인 DB(330) 상에 저장할 뿐만 아니라, 학습자 스마트단말(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 개인정보를 회원 ID를 메타데이터로 온라인 DB(330) 상에 저장하며,
    개인정보에 포함된 학습자 스마트단말(100)의 사용자의 사진과 현재 학습자 스마트단말(100)에 의해 촬영되는 사용자 간의 비교를 통해 매칭되는 인증을 통해 인증이 통과된 경우, 각 학습자 스마트단말(100)의 회원 ID의 개인정보에 포함된 연령정보를 추출하여 추출된 연령정보와 매칭되는 테스트 레벨에 해당하는 영어 테스트 문제를 온라인 DB(330)에서 추출한 뒤, 추출된 영어 테스트 문제에 대한 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어하며,
    인증시, 학습자 스마트단말(100)의 온라인 DB(330)에 저장된 개인정보 상의 회원 가입시에 저장된 사진 이미지 정보의 분석에 따른 미리 설정된 신체 부위 n(n>2)개의 신체 부분별 초점위치와 초점수를 온라인 DB(330) 상에서 정보 추출 방식으로 결정한 뒤, 결정된 n(n>2)개의 초점위치와 초점수에 대응하는 n(n>1)개 다중 초점 2차원 영상 데이터가 획득되면, n(n>1)개 다중 초점 신체 부분에 대한 초점거리를 연산하며, 연산된 각 신체 부분별 초점거리 중 적어도 하나 이상이 각 학습자 스마트단말(100)의 카메라로부터 제공되는 촬영 동영상의 각 촬영 동영상 프레임에 대해서 동일하게 추출된 각 신체 부분별 초점거리에 포함되지 않고, 초점거리에 포함되지 않는 2개의 신체부위 간의 초점거리가 미달되는 경우, 미달된 2개의 신체부위의 좌우에 대해서는 고정한 상태로, 고개를 상향으로 조절하도록 하는 얼굴의 각도 조절 명령을 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 전송함으로써, 학습자 스마트단말(100) 상에서 증강현실 기반으로 각도 조절 명령에 따라 다시 수신되는 학습자 스마트단말(100)의 카메라로부터 제공되는 촬영 동영상에 대해서 신체부위 간의 초점거리가 미달되지 않는 경우 본인으로 인증을 수행하고, 계속 초점거리가 미달되는 경우 본인 인증 실패로 분석하며,
    영어 테스트 문제에 대한 각 학습자 스마트단말(100)를 운영하는 사용자의 회원 ID 별로 점수에 대한 학습 레벨을 분석하여 온라인 DB(330)에 회원 ID를 메타데이터로 저장할 뿐만 아니라, 각 학습자 스마트단말(100)로 네트워크(200)를 통해 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 수준 측정을 완료하며,
    과제 제출 모듈(322)은,
    학습자 단말(100)로 수준 평가 단계에 매칭되는 영어 쓰기 학습 커리큘럼에 따른 쓰기 과제를 제공하고, 제공된 커리큘럼에 따른 과제 결과를 학습자 단말(100)로부터 제공받도록 송수신부(310)를 제어하되,
    과제 결과로 학습자 단말(100)과 유선 또는 무선으로 연결가능한 인쇄기를 통해 영어 쓰기 학습 커리큘럼에 대해서 인쇄를 통해 인쇄된 용지 상에 영어 쓰기가 수행된 것을 학습자 단말(100) 상의 촬영된 카메라를 통해 영상 정보 기반으로 수신하며, 수준 측정을 완료한 학습자 스마트단말(100)의 네트워크(200)를 통한 액세스 이후, 학습요청에 따라 온라인 DB(330)에 저장된 학습자 스마트단말(100)의 수준에 맞는 학습 레벨과 매칭되는 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠, 맞춤형 퀴즈를 포함하여 이루어진 학습 커리큘럼 쓰기 콘텐츠를 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 제공하도록 송수신부(310)를 제어하며, 학습 콘텐츠와 독서 콘텐츠 각각은 과제 콘텐츠와 관련된 사전 및 사후의 학습자의 시청을 위한 영상 및 음성 콘텐츠를 사용하며,
    수준 측정을 완료한 학습자 스마트단말(100)의 학습 레벨과 매칭되는 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠, 맞춤형 퀴즈를 포함하여 이루어진 학습 커리큘럼 쓰기 콘텐츠를 네트워크(200)를 통해 AI 서버(400)에 대한 요청을 통해 수신하여 온라인 DB(330) 상에 회원 ID를 메타데이터로 저장해 놓으며,
    AI 서버(400)는,
    수준 측정을 완료한 학습자 스마트단말(100)의 회원 ID 별 연령대에 맞는 학습 레벨과 매칭되는 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠, 맞춤형 퀴즈를 포함하여 이루어진 학습 커리큘럼 쓰기 콘텐츠를 생성시, 영어 분야에 해당하는 리딩(reading), 리스닝(listening), 스피킹(speaking), 쓰기 (Writing) 중 적어도 하나 이상을 포함하는 영어 테스트 문제에 대한 각 학습 레벨과 매칭되는 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠, 맞춤형 퀴즈를 AI 기반으로 추출하여 과제 제출 모듈(322)을 통해 학습자 스마트단말(100)로 제공하며,
    판별 모듈(323)은,
    수신된 과제 결과에 대해서 OCR 기술을 이용한 필기 인식과 텍스트 판별을 수행한 뒤, 생성된 판별 정보를 온라인 DB(330)에 저장하며,
    사용되는 OCR(Optical Character Recognition) 방식은 인쇄물 상의 학습자 단말(100) 상의 카메라가 적외선 카메라와 CCD 카메라를 포함하는 듀얼 카메라에 해당하고 학습자에게 제공된 필기구 상의 잉크 또는 연필심 등에 해당하는 발열체를 섞어 제공된 특수 필기구를 통해, 학습자 단말(100)은 적외선 카메라를 통해 필기된 발열체의 1차 형상을 추출하고, CCD 카메라를 통해서 필기된 2차 형상을 추출하며,
    판별 모듈(323)은,
    수신된 과제 결과에 대해서 1차 형상을 통해 필기된 곳에 대한 인식을 수행함에 있어서, 2차 형상으로 통해 영상 분석 기반으로 텍스트 판별을 수행하여 판별 정보를 온라인 DB(330)에 저장하며, 판별 모듈(323)이 영상 분석 기반으로 각 필기에 대한 텍스트 판별시, 빅데이터 기반의 온라인 DB(330) 상에는 복수의 문자 패턴이 저장되어 있으므로, 복수의 문자 패턴 자체 정보 또는 상기 복수의 문자 패턴의 미리 설정된 복수의 각도로 기울어진 것, 역으로 된 것과 영상정보에 포함된 문자의 패턴을 비교하여 영상정보 속의 문자를 판별하며, 문자에 해당하는 텍스트 판별은 상술한 수준 측정 모듈(321)에 의한 수준 평가에 대한 필기 문제에 대해서 적용되며,
    판별 모듈(323)은,
    문자에 대한 판별시 이미지에 대한 문자 영역에 대한 1차 형상을 통한 분석 및 필드 추출을 수행하고 2차 형상을 통해 필드 데이터 인식 및 이미지 품질 보정을 통해 판별 정보를 생성하며,
    맞춤형 퀴즈 및 과제 콘텐츠에 대한 2차 형성에 대판 판별시, 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 제공하는 경우, 학습자 스마트단말(100)에서 필기된 종이에 대한 카메라를 통한 촬영을 통해 학습자 스마트단말(100)로 입력되는 영어 필기정보를 분석하되, 각 맞춤형 퀴즈 및 과제 콘텐츠의 필기 정답정보에 대해서 온라인 DB(330)로부터 추출하여 분석된 필기정보와 비교를 수행하며,
    판별 모듈(323)은,
    영어 필기정보와 필기 정답정보에 대한 비교시 화소의 특성을 통해 비교하되, 영어 필기정보의 필기 정답정보에 대한 직선과 곡면의 화소의 특성에 있어서 미리 설정된 퍼센테이지 이상이 유사한 경우 유사범위로 판단하되, 화소의 특성에 대해서 영어 필기정보의 화소가 형성하는 직선 및 곡면의 시계열적 표시형태, 표시형태에서의 화소의 명암에 대해서 분석할 수 있으며, 필기 정답정보와의 유사범위 판단은 직선 및 곡면의 시계열적 순서가 오차범위 내에서 일치할 뿐만 아니라, 영어 필기정보 상에서 시계열적 순서가 종료되는 것을 인식한 뒤, 각 문자로 인식한 인식된 각 문자의 표면적과 필기 정답정보의 대응되는 문자의 표면적 간의 동일한 면적으로 축척을 일치시킨 뒤, 축척 상에서 하나를 고정시킨 상태에서 다른 하나에 대해서 전체적으로 적어도 하나 이상 수치에 해당하는 미리 설정된 각도로 기울어진 것, 문자의 일부분이 적어도 하나 이상의 수치에 해당하는 미리 설정된 각도로 기울어진 것에 대해서 일치하는 경우 동일한 문자로 인식하는 방식으로 영어 필기정보가 필기 정답정보의 각 문자와 일치하는 경우 정답으로 분석하며,
    평가 모듈(324)은,
    AI 서버(400)에 대한 네트워크(200)를 통한 AI 교사 지정 요청에 따라 AI 서버(400)에 대한 텍스트 판별 정보를 전송함으로써, 학습자 단말(100)을 운영하는 학습자에 대한 진도 체크(커리큘럼 포함), 절대평가(정답률 판단 포함), 절대평가(문법 요소 판단 포함), 상대평가(연령별/비교군 포함)가 AI 서버(400) 상에 지정된 AI 교사 모듈에 의해 수행되도록 송수신부(310)를 제어하며,
    미리 지정된 현지교사 단말(500)에 대한 텍스트 판별 정보를 전송함으로써, 학습자 단말(100)을 운영하는 학습자에 대한 사고력 평가와 피드백, 표현력 평가와 피드백이 현지 언어적 특성을 고려한 현지교사 단말(500)을 운영하는 현지교사에 의해 수행되도록 송수신부(310)를 제어하며,
    펜으로 학습자가 직접 작성한 과제에 대해서 동일한 펜으로 현지교사에 의해 필기 첨삭 작성되어 현지교사 단말(500)의 카메라에 의해 촬영된 첨삭 피드백에 대해서 평가 모듈(324)은 컬러구분을 통해 첨삭 피드백을 생성하는 방식으로 실제 작성한 과제물에 대한 디지털 첨삭 정보를 생성할 뿐만 아니라, 첨삭과정과 현지 교사의 가이드 영상을 함께 평가 모듈(324)이 현지교사 단말(500)로부터 제공받아서 함께 온라인 DB(330)에 저장할 수 있고, 첨삭에 대한 구체적인 부연 설명에 대해서 컬러구분을 통해 디지털 부연 설명 첨삭 정보로 생성할 수 있으며, 디지털 첨삭 정보, 가이드 영상, 디지털 부연 설명 첨삭 정보를 하나의 패키지로 과제물의 디지털화 및 디지털 콘텐츠 중 현지교사 단말(500)에 의한 주관적 정보 파트로 생성하며,
    반대로 AI 교사 모듈(410)에 의해 생성된 정보를 과제물의 디지털화 및 디지털 콘텐츠 중 객관적 정보 파트로 구분하여 생성하며,
    저장 및 열람 모듈(325)은,
    학습자에 대한 진도 체크(커리큘럼 포함), 절대평가(정답률 판단 포함), 절대평가(문법 요소 판단 포함), 상대평가(연령별/비교군 포함)와, 현지 언어적 특성을 고려한 학습자에 대한 사고력 평가와 피드백, 표현력 평가와 피드백에 대해서 과제물의 디지털화 및 디지털 콘텐츠 융합을 수행함으로써, 점수화 과정을 통해 평가 결과를 생성함으로써, 객관적 정보 파트를 기준으로 객관적 점수화 과정을 수행하고, 주관적 정보 파트에 대해서 첨삭된 영역과, 가이드 영상, 디지털 부연 설명 첨삭 정보에 대한 각 횟수별 가중치에 따른 주관적 점수화에 따른 주관적 점수를 객관적 점수에 대해서 각 커리큘럼에 따른 과제 인쇄물 상에서 설정된 영역별 난이도에 따라 가중치를 설정하여 합산하고, 각 과제물의 페이지별 첨삭된 영역과, 가이드 영상, 디지털 부연 설명 첨삭 정보를 링크 정보로 형성하여 학습자의 요청에 따라 선택적으로 시각화하는 컨텐츠를 생성하며,
    과제물의 디지털화 및 디지털 콘텐츠 융합이 수행된 평가 결과를 온라인 DB(330) 상에 저장함으로써, 네트워크(200)를 통해 학습자 단말(100)이 액세스를 통해 실시간으로 열람할 수 있도록 송수신부(310)를 제어하며,
    학습자 스마트단말(100)를 운영하는 사용자의 회원 ID에 대한 맞춤형 퀴즈 및 과제 콘텐츠에 대한 결과정보를 생성하여 회원 ID를 메타데이터로 온라인 DB(330)에 저장할 뿐만 아니라, 결과정보에 따른 학습 레벨(단계)의 승강정보를 분석하여 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어하며,
    과제 제출 모듈(322)에 의해 학습자 스마트단말(100)를 운영하는 사용자의 학습 레벨(단계)과 매칭되는 학습 콘텐츠, 과제 콘텐츠, 독서 콘텐츠 중 학습 콘텐츠와 독서 콘텐츠를 수강하는 경우, 학습자 스마트단말(100)의 카메라에 의해 촬영되는 양쪽 눈의 상태를 감시하여 미리 설정된 시간 이상 눈이 감긴 것으로 인식하는 구간의 학습 콘텐츠 및 독서 콘텐츠의 시간 정보를 추출하여 추출된 시간 정보에 해당하는 학습 부분 콘텐츠 및 독서 부분 콘텐츠를 회원 ID를 메타데이터로 각 학습 부분 콘텐츠 및 독서 부분 콘텐츠의 시간 정보와 함께 온라인 DB(330) 상에 재학습 정보로 저장하며,
    재학습 정보에 포함되는 학습 부분 콘텐츠 및 독서 부분 콘텐츠가 차지하는 시간 정보가 미리 설정된 임계 시간 이상인 경우 다음 레벨의 학습으로 진행할 수 없음으로 분석하여 온라인 DB(330) 상에 저장할 뿐만 아니라, 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 제공하며,
    개인정보에 포함된 학습자 스마트단말(100)의 사용자의 사진의 양안의 거리에 대해서 얼굴 폭과의 비율 정보로 추출하여 제 1 비율 정보로 생성하고, 학습자 스마트단말(100)의 카메라에 의해 촬영되는 촬영 동영상의 각 촬영 동영상 프레임 상의 양안의 거리에 대해서 얼굴 폭과의 비율 정보로 추출하여 제 2 비율 정보로 생성한 뒤, 제 1 비율 정보와 제 2 비율 정보가 미리 설정된 오차 범위 이내인 경우에 양쪽 눈의 감김 여부를 분석하고, 만약 미리 설정된 오차 범위를 초과하는 경우에는 대리 출석으로 분석하고,
    양쪽 눈의 감김 여부를 분석시 인식된 양안의 수평 및 수직 화각의 미리 설정된 각도 범위를 벗어나고, 양안 중 적어도 하나 이상의 안구의 크기가 미리 설정된 기준치 이하인 경우, 학습자 스마트단말(100)로 경고음 및 진동을 출력하도록 제어하기 위해 네트워크(200)를 통해 학습자 스마트단말(100)로 경고 명령을 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 학습자 스마트단말(100) 상에서 경고 명령이 전달되도록 하는 것을 특징으로 하는 영어 쓰기 학습 듀얼 피드백 제공 시스템.
  2. 삭제
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