KR102269186B1 - Method and apparatus for providing information on college enterance - Google Patents

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Abstract

본 발명은 대학 입시 정보 제공 방법으로서, 학생 회원 단말로부터 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 지망 대학 정보를 획득하는 단계; 멘토 정보 데이터, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보, 및 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 기반하여, 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토를 확인하는 단계; 및 상기 학생 회원 단말에 상기 제1 멘토에 관한 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.The present invention provides a method for providing college entrance examination information, comprising the steps of: obtaining information related to evaluation factors of a student member and information about a desired university of the student member from a student member terminal; identifying a first mentor corresponding to the student member based on the mentor information data, information related to the evaluation element of the student member, and the desired university information of the student member; and providing information about the first mentor to the student member terminal.

Description

대학 입시 정보 제공 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING INFORMATION ON COLLEGE ENTERANCE}Method and device for providing college admission information {METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING INFORMATION ON COLLEGE ENTERANCE}

본 발명은 대학 입시 정보 제공 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 스마트 기기를 이용하여 대학 입시 정보를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for providing college entrance examination information, and more particularly, to a method and apparatus for providing college entrance examination information using a smart device.

학생부종합전형에서는, 내신 성적과 같은 수치화될 수 있는 성적뿐 아니라 생활기록부에 기록된 수치화될 수 없는 정성적 평가 요소가 종합적으로 평가된다. 4차 산업 혁명의 시대에 기존의 주입식, 암기식 교육은 더 이상 효율적이지 않다는 사회적 합의에 기반하여, 학생부종합전형의 비중은 점점 높아지는 추세이다.In the comprehensive student record screening, not only quantifiable grades such as grades, but also non-quantifiable qualitative evaluation factors recorded in the life record are evaluated comprehensively. In the era of the 4th industrial revolution, based on the social consensus that the existing infusion and memorization education is no longer effective, the proportion of student book admissions is gradually increasing.

학생부종합전형 도입 이전에는, 학생들은 자신이 지망하는 대학교 및 학과에 합격하기 위하여 내신 성적과 수능 성적과 같은 수치화될 수 있는 성적을 높이는 단순한 전략을 취할 수 있었다. 반면, 학생부종합전형에서는 수치화될 수 없는 정성적 평가 요소가 종합적으로 평가되므로, 학생들이 자신이 지망하는 대학교 및 학과에 합격하기 위하여 어떤 준비를 하면 좋을지에 대한 정보에 충분히 접근하지 못하는 문제가 있다. 학생부종합전형에 관련된 컨설팅을 제공하는 기관은 그 수가 제한적이고 높은 비용을 요구하는 경우가 많기 때문에, 접근성이 낮다는 문제가 있다.Before the introduction of comprehensive student record admissions, students could take a simple strategy to increase quantifiable grades, such as grades and CSAT scores, in order to be accepted into the university and department of their choice. On the other hand, since the qualitative evaluation factors that cannot be quantified are comprehensively evaluated in the comprehensive student record admissions process, there is a problem that students do not have sufficient access to information on what preparations should be made to pass the university and department of their choice. There is a problem of low accessibility because there are a limited number of institutions that provide consulting related to the comprehensive admissions process and often require high costs.

또한, 학생들에게 입시 지도를 하고자 하는 교사의 입장에서는, 학생부종합전형에 관련된 조언을 학생들에게 해 주기 위해서는 방대한 정보를 수집하여야 하므로, 교사들의 업무 부담이 가중된다는 문제점이 있다.
한편, 본 발명과 관련하여 참고할 만한 기술문헌으로 공개특허공보 제10-2018-0102785호(2018.09.18.), 등록특허공보 제10-1318562호(2013.10.16.), 공개특허공보 제10-2013-0134583호(2013.12.10.)이 있다.
In addition, from the point of view of a teacher who wants to guide students for the entrance exam, there is a problem that the workload of teachers is increased because it is necessary to collect a large amount of information in order to give advice related to the comprehensive student record screening to students.
On the other hand, Patent Publication No. 10-2018-0102785 (2018.09.18.), Registered Patent Publication No. 10-1318562 (2013.10.16.), and Patent Publication No. 10- There is 2013-0134583 (2013.12.10.).

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 대학 입시 정보 제공 방법을 제공하는 데 있다.An object of the present invention for solving the above problems is to provide a method for providing college entrance examination information.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 대학 입시 정보 제공 방법을 수행하기 위한 명령어들을 저장하는, 컴퓨터로 판독가능한 비일시적인 저장매체를 제공하는 데 있다.Another object of the present invention for solving the above problems is to provide a computer-readable non-transitory storage medium for storing instructions for performing a method for providing college entrance examination information.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법은, 학생 회원 단말로부터 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 지망 대학 정보를 획득하는 단계; 멘토 정보 데이터, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보, 및 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 기반하여, 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토를 확인하는 단계; 및 상기 학생 회원 단말에 상기 제1 멘토에 관한 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.In accordance with an embodiment of the present invention for achieving the above object, there is provided a method for providing college entrance examination information, comprising: obtaining information related to an evaluation element of a student member and information about a desired university of the student member from a student member terminal; identifying a first mentor corresponding to the student member based on the mentor information data, information related to the evaluation element of the student member, and the desired university information of the student member; and providing information about the first mentor to the student member terminal.

여기서, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보는, 상기 학생 회원의 내신 성적에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 생활기록부에 관련된 정보를 포함할 수 있다.Here, the information related to the evaluation element of the student member may include information related to the student member's grades and information related to the student member's life record.

여기서, 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보는, 상기 학생 회원이 지망하는 대학교명 및 상기 학생 회원이 지망하는 학과명의 조합을 적어도 하나 포함할 수 있다.Here, the information on the desired university of the student member may include at least one combination of a university name desired by the student member and a department name desired by the student member.

여기서, 상기 멘토 정보 데이터는, 복수의 멘토 회원 각각의 회원 정보, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보, 상기 복수의 멘토 회원 각각이 합격한 대학교명 및 학과명의 조합, 및 상기 복수의 멘토 회원 각각이 불합격한 학교명 및 학과명의 조합을 포함할 수 있다.Here, the mentor information data includes member information of each of a plurality of mentor members, information related to evaluation elements of each of the plurality of mentor members, a combination of university names and department names passed by each of the plurality of mentor members, and the plurality of Each mentor member may include a combination of failed school names and department names.

여기서, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보는, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 내신 성적 및 상기 복수의 멘토 회원 각각의 생활기록부에 관련된 정보를 포함할 수 있다.Here, the information related to the evaluation element of each of the plurality of mentor members may include information related to the personal grades of each of the plurality of mentor members and the life records of each of the plurality of mentor members.

여기서, 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토를 확인하는 단계는, 상기 복수의 멘토 회원 중, 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 멘토 회원을 상기 제1 멘토로서 확인하는 단계를 포함할 수 있다.Here, in the step of identifying the first mentor corresponding to the student member, among the plurality of mentor members, a mentor member who has passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member is identified as the first mentor. may include the step of

여기서, 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토를 확인하는 단계는, 상기 복수의 멘토 회원 중, 평가 요소에 관련된 정보가 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보와 유사성이 가장 높은 멘토 회원을 상기 제1 멘토로서 확인하는 단계를 포함할 수 있다.Here, the step of identifying the first mentor corresponding to the student member may include selecting, among the plurality of mentor members, a mentor member whose information related to the evaluation factor has the highest similarity to the information related to the evaluation factor of the student member. It may include identifying as a mentor.

여기서, 상기 학생 회원 단말에 상기 제1 멘토에 관한 정보를 제공하는 단계는, 상기 멘토 정보 데이터에 기반하여, 상기 제1 멘토의 비교과 활동 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.Here, the step of providing the information on the first mentor to the student member terminal may include providing information on the comparative activity of the first mentor based on the mentor information data.

여기서, 상기 대학 입시 정보 제공 방법은, 상기 멘토 정보 데이터에 기반하여, 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 비교과 활동 정보에 기초한 비교과 활동 가이드를 상기 학생 회원 단말에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, the method for providing college entrance examination information includes, based on the mentor information data, a guide for extracurricular activities based on extracurricular activity information of a plurality of mentor members who have passed universities and departments corresponding to the desired university information of the student member. It may further include the step of providing to the student member terminal.

본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독가능한 비일시적인 저장매체는, 전자 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금: 상기 전자 장치의 입력 장치를 통하여, 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 지망 대학 정보를 획득하는 단계; 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 지망 대학 정보를 서버에 전송하는 단계; 상기 서버의 멘토 정보 데이터, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보, 및 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 기반하여 확인된, 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토에 관한 정보를 상기 서버로부터 수신하는 단계; 및 상기 제1 멘토에 관한 정보를 표시하는 단계; 를 포함하는 방법을 수행하도록 하는 명령어들을 저장할 수 있다.A computer-readable non-transitory storage medium according to an embodiment of the present invention, when executed by at least one processor of an electronic device, causes the electronic device to: through an input device of the electronic device, evaluation elements of a student member obtaining information related to and the desired university information of the student member; transmitting information related to the evaluation factor of the student member and information on the desired university of the student member to a server; Receiving, from the server, information about the first mentor corresponding to the student member, confirmed based on the mentor information data of the server, information related to the evaluation element of the student member, and the desired university information of the student member step; and displaying information about the first mentor. It is possible to store instructions for performing a method comprising

여기서, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보는, 상기 학생 회원의 내신 성적에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 생활기록부에 관련된 정보를 포함할 수 있다.Here, the information related to the evaluation element of the student member may include information related to the student member's grades and information related to the student member's life record.

여기서, 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보는, 상기 학생 회원이 지망하는 대학교명 및 상기 학생 회원이 지망하는 학과명의 조합을 적어도 하나 포함할 수 있다.Here, the information on the desired university of the student member may include at least one combination of a university name desired by the student member and a department name desired by the student member.

여기서, 상기 멘토 정보 데이터는, 복수의 멘토 회원 각각의 회원 정보, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보, 상기 복수의 멘토 회원 각각이 합격한 대학교명 및 학과명의 조합, 및 상기 복수의 멘토 회원 각각이 불합격한 학교명 및 학과명의 조합을 포함할 수 있다.Here, the mentor information data includes member information of each of a plurality of mentor members, information related to evaluation elements of each of the plurality of mentor members, a combination of university names and department names passed by each of the plurality of mentor members, and the plurality of Each mentor member may include a combination of failed school names and department names.

여기서, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보는, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 내신 성적 및 상기 복수의 멘토 회원 각각의 생활기록부에 관련된 정보를 포함할 수 있다.Here, the information related to the evaluation element of each of the plurality of mentor members may include information related to the personal grades of each of the plurality of mentor members and the life records of each of the plurality of mentor members.

여기서, 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토는, 상기 복수의 멘토 회원 중, 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 멘토 회원일 수 있다.Here, the first mentor corresponding to the student member, among the plurality of mentor members, may be a mentor member who has passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member.

여기서, 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토는, 상기 복수의 멘토 회원 중, 평가 요소에 관련된 정보가 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보와 유사성이 가장 높은 멘토 회원일 수 있다. Here, the first mentor corresponding to the student member may be a mentor member whose information related to the evaluation factor has the highest similarity to the information related to the evaluation factor of the student member among the plurality of mentor members.

여기서, 상기 제1 멘토에 관한 정보를 표시하는 단계는 상기 제1 멘토의 비교과 활동 정보를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.Here, the displaying of the information on the first mentor may include displaying the comparative activity information of the first mentor.

여기서, 상기 방법은, 상기 멘토 정보 데이터에 기반하여 서버에서 확인된, 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 비교과 활동 정보에 기초한 비교과 활동 가이드를 상기 서버로부터 수신하고 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, in the method, the extracurricular activity guide based on the extracurricular activity information of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member, confirmed in the server based on the mentor information data, It may further include the step of receiving and displaying from the server.

본 발명에 따르면, 학생들이 학생부종합전형을 통하여 자신이 지망하는 대학교 및 학과에 합격하기 위하여 어떤 준비를 하면 좋을지에 대한 정보를 제공할 수 있다.According to the present invention, it is possible to provide information on what preparations should be made for students to pass the university and department of their choice through the comprehensive student record screening.

본 발명에 따르면, 학생들에게 입시 지도를 하고자 하는 교사의 업무 부담이 경감될 수 있다.According to the present invention, it is possible to reduce the workload of teachers who want to guide students for entrance exams.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보를 제공하기 위한 학생 회원 단말을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보를 제공하기 위한 데이터 분석 과정을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법에 따라 대학 입시 정보가 제공되는 예시적인 화면을 도시한다.
도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법에 따라 대학 입시 정보가 제공되는 예시적인 화면을 도시한다.
도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법에 따라 대학 입시 정보가 제공되는 예시적인 화면을 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법에 따라 서버에서 수행되는 동작을 도시한다.
1 is a view for explaining a method for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a student member terminal for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a data analysis process for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention.
4 illustrates an exemplary screen on which college entrance examination information is provided according to a method for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention.
5A illustrates an exemplary screen on which college entrance examination information is provided according to a method for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention.
5B illustrates an exemplary screen on which college entrance examination information is provided according to a method for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention.
6 illustrates an operation performed in a server according to a method for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. Since the present invention can have various changes and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and it should be understood to include all modifications, equivalents and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each figure, like reference numerals have been used for like elements.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may also be referred to as a first component. The term “and/or” includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. When a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it is understood that the other component may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in between. it should be On the other hand, when it is mentioned that a certain element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that the other element does not exist in the middle.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. In describing the present invention, in order to facilitate the overall understanding, the same reference numerals are used for the same components in the drawings, and duplicate descriptions of the same components are omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다. 시스템(100)은 서버(110) 및 학생 회원 단말(120)을 포함할 수 있다. 서버(110)는 대학 입시 정보 제공 서비스를 운영하는 주체의 서버일 수 있다. 서버(110)는 학생 회원 단말(120)과 통신하기 위한 통신 회로를 포함할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 학생 회원 단말(120)과 무선 네트워크 연결을 통하여 통신할 수 있다. 1 is a view for explaining a method for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention. The system 100 may include a server 110 and a student member terminal 120 . The server 110 may be a server of a subject who operates a university entrance examination information providing service. The server 110 may include a communication circuit for communicating with the student member terminal 120 . For example, the server 110 may communicate with the student member terminal 120 through a wireless network connection.

130 단계에서, 서버(110)는 학생 회원 단말(120)로부터 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 지망 대학 정보를 획득할 수 있다. 학생 회원은 예를 들어, 대학 입시 정보를 제공받기 원하는 회원일 수 있다.In step 130 , the server 110 may obtain information related to the evaluation element of the student member and information about the desired university of the student member from the student member terminal 120 . The student member may be, for example, a member who wants to receive college admission information.

학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보는, 예를 들어, 상기 학생 회원의 내신 성적에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 생활기록부에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 상기 학생 회원의 내신 성적에 관련된 정보는, 예를 들어, 학생 회원 단말(120)의 입력 장치, 예를 들어, 터치 스크린을 이용하여 학생 회원에 의하여 직접 입력되는 학년별, 학기별 내신 성적일 수 있다. 또는, 일실시예에 따라서, 학생 회원은 학생 회원 단말(120)의 카메라를 이용하여 내신 성적이 표시된 성적표를 촬영하고, 촬영된 성적표의 이미지가 학생 회원의 내신 성적에 관련된 정보로서 서버(110)에 송신될 수 있다. 또는, 일실시예에 따라서, 학생 회원은 학생 회원 단말(120)의 카메라를 이용하여 내신 성적이 표시된 성적표를 촬영하고, 학생 회원 단말(120)의 프로세서에서 촬영된 성적표의 이미지로부터 학생 회원의 내신 성적을 텍스트 형태로 추출하여, 학생 회원 단말(120)의 통신 회로를 이용하여 서버(110)에 송신할 수 있다.The information related to the evaluation element of the student member may include, for example, information related to the student member's grades and information related to the student member's life record. The information related to the student member's grades may be, for example, grades and semester grades directly input by the student member using an input device of the student member terminal 120, for example, a touch screen. . Alternatively, according to one embodiment, the student member uses the camera of the student member terminal 120 to take a transcript showing the grades, and the image of the recorded transcript is information related to the student member's grades as information related to the student member's grades on the server 110 . can be sent to Alternatively, according to an embodiment, the student member uses the camera of the student member terminal 120 to take a transcript showing the grades, and from the image of the transcript photographed by the processor of the student member terminal 120 , the student member's transcript The grades may be extracted in text form and transmitted to the server 110 using the communication circuit of the student member terminal 120 .

학생 회원의 생활기록부에 관련된 정보는, 학생 회원 단말(120)의 카메라를 이용하여 촬영된 학생 회원의 생활기록부의 이미지일 수 있다.The information related to the student member's life record book may be an image of the student member's life record book photographed using the camera of the student member terminal 120 .

학생 회원의 지망 대학 정보는 학생 회원이 지망하는 대학교명 및 학생 회원이 지망하는 학과명의 조합을 적어도 하나 포함할 수 있다.The information on the university desired by the student member may include at least one combination of the name of the university desired by the student member and the name of the department desired by the student member.

140 단계에서, 서버(110)는 멘토 정보 데이터, 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보, 및 학생 회원의 지망 대학 정보에 기반하여, 학생 회원에 대응하는 제1 멘토를 확인할 수 있다. 여기서, 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 학생 회원의 지망 대학 정보는 학생 회원 단말(120)로부터 수신된 정보일 수 있다. 서버(110)는 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 학생 회원의 지망 대학 정보 중 적어도 일부가 텍스트 형태가 아닌 경우, 텍스트 형태로 정보를 변환할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 OCR을 이용하여 텍스트 형태가 아닌 정보를 텍스트 형태로 변환할 수 있다.In step 140 , the server 110 may identify the first mentor corresponding to the student member based on the mentor information data, information related to the evaluation element of the student member, and information about the desired university of the student member. Here, the information related to the evaluation element of the student member and the desired university information of the student member may be information received from the student member terminal 120 . When at least some of the information related to the evaluation element of the student member and the information about the desired university of the student member is not in a text format, the server 110 may convert the information into a text format. For example, the server 110 may convert non-text information into text format using OCR.

멘토 정보 데이터는 서버(110)의 메모리에 저장되는, 복수의 멘토 회원에 대한 정보를 포함하는 데이터의 집합일 수 있다. 멘토 정보 데이터는, 예를 들어, 복수의 멘토 회원 각각의 회원 정보, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보, 상기 복수의 멘토 회원 각각이 합격한 대학교명 및 학과명의 조합, 및 상기 복수의 멘토 회원 각각이 불합격한 학교명 및 학과명의 조합을 포함할 수 있다. 복수의 멘토 회원 각각의 회원 정보는, 복수의 멘토 회원 각각이 대학 입시 정보 제공 서비스에 가입할 당시 입력한 정보일 수 있다. 복수의 멘토 회원 각각의 회원 정보는, 예를 들어, 복수의 멘토 회원 각각의 이름, 이메일 주소, 아이디, 및/또는 닉네임을 포함할 수 있다.The mentor information data may be a set of data that is stored in the memory of the server 110 and includes information on a plurality of mentor members. Mentor information data may include, for example, member information of each of a plurality of mentor members, information related to evaluation elements of each of the plurality of mentor members, a combination of university names and department names passed by each of the plurality of mentor members, and the plurality of Each of the mentor members may include a combination of the failed school name and department name. The member information of each of the plurality of mentor members may be information input by each of the plurality of mentor members at the time of subscribing to the college entrance examination information providing service. Member information of each of the plurality of mentor members may include, for example, names, email addresses, IDs, and/or nicknames of each of the plurality of mentor members.

복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보는, 복수의 멘토 회원 각각의 내신 성적, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 생활기록부에 관련된 정보, 및 상기 복수의 멘토 회원 각각의 자기소개서에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 복수의 멘토 회원 각각의 내신 성적에 관련된 정보는, 예를 들어, 복수의 멘토 회원 각각에 의하여 직접 입력되는 학년별, 학기별 내신 성적일 수 있다. The information related to the evaluation element of each of the plurality of mentor members includes the personal scores of each of the plurality of mentor members, information related to the life record of each of the plurality of mentor members, and information related to the self-introduction letter of each of the plurality of mentor members. can do. The information related to the test scores of each of the plurality of mentor members may be, for example, grades and semester grades that are directly input by each of the plurality of mentor members.

복수의 멘토 회원 각각의 생활기록부에 관련된 정보는, 예를 들어, 복수의 멘토 회원 각각의 생활기록부에 표시된, 세부능력 및 특기사항, 봉사 활동, 독서 활동, 및/또는 동아리 활동을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.The information related to the life record of each of the plurality of mentor members includes, for example, information indicating detailed abilities and specialties, volunteer activities, reading activities, and/or club activities displayed in the life records of each of the plurality of mentor members. can do.

140 단계에서, 서버(110)는 예를 들어, 복수의 멘토 회원 중, 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 멘토 회원을 상기 제1 멘토로서 확인할 수 있다. 또는, 일실시예에 따라서, 서버(110)는 상기 복수의 멘토 회원 중, 평가 요소에 관련된 정보가 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보와 유사성이 가장 높은 멘토 회원을 상기 제1 멘토로서 확인할 수 있다. 또는, 일실시예에 따라서, 제1 멘토를 확인하기 위한 상기한 두 방법이 조합적으로 사용될 수 있다. 일실시예에 따라서, 서버(110)는 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 멘토 회원 중 평가 요소에 관련된 정보가 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보와 유사성이 가장 높은 멘토 회원을 상기 제1 멘토로서 확인할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 멘토 회원 중 학생 회원과 내신 성적의 평균이 가장 유사한 멘토 회원을 상기 제1 멘토로서 확인할 수 있다.In step 140 , the server 110 may identify, for example, a mentor member who has passed a university and a department corresponding to the desired university information of the student member among a plurality of mentor members as the first mentor. Alternatively, according to an embodiment, the server 110 may identify, as the first mentor, a mentor member whose information related to the evaluation factor has the highest similarity to the information related to the evaluation factor of the student member among the plurality of mentor members. have. Alternatively, according to an embodiment, the above two methods for identifying the first mentor may be used in combination. According to one embodiment, the server 110 is the most similar to the information related to the evaluation factor of the student member among the mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member and the information related to the evaluation factor of the student member. A high mentor member may be identified as the first mentor. For example, the server 110 may identify, as the first mentor, a mentor member who has the most similar average grades to the student member among mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member. .

서버(110)에서 제1 멘토를 확인하기 위한 기준은 상술한 예시로서 제한되지 않고, 학생 회원 및 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 다양한 정보가 이용될 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 학생 회원이 재학중인 고등학교와 동일 고등학교 출신의 멘토 회원을 제1 멘토로서 확인할 수 있다. 다른 예시에서, 서버(110)는 학생 회원이 재학중인 고등학교가 속한 지역과 동일한 지역의 고등학교를 졸업하거나 재학한 적이 있는 멘토 회원을 제1 멘토로서 확인할 수 있다.The criterion for identifying the first mentor in the server 110 is not limited to the above-described example, and various information among information related to evaluation elements of student members and mentor members may be used. For example, the server 110 may identify a mentor member from the same high school as the high school the student member attends as the first mentor. In another example, the server 110 may identify a mentor member who has graduated from or attended high school in the same area as the high school the student member attends as the first mentor.

150 단계에서, 서버(110)는 통신 회로를 이용하여 학생 회원 단말(120)에 확인된 제1 멘토에 관한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 확인된 제1 멘토의 회원정보 중 일부를 학생 회원 단말(120)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 확인된 제1 멘토의 비교과 활동 정보를 학생 회원 단말(120)에 제공할 수 있다. 여기서 비교과 활동 정보는 제1 멘토의 생활기록부에 표시된, 봉사 활동, 독서 활동, 및/또는 동아리 활동을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 다른 예시에서, 비교과 활동 정보는 제1 멘토의 자기소개서에 포함된 정보를 포함할 수 있다.In step 150 , the server 110 may provide information about the identified first mentor to the student member terminal 120 using a communication circuit. For example, the server 110 may provide some of the confirmed member information of the first mentor to the student member terminal 120 . For example, the server 110 may provide the confirmed non-experimental activity information of the first mentor to the student member terminal 120 . Here, the extracurricular activity information may include information indicating a volunteer activity, a reading activity, and/or a club activity displayed in the life record of the first mentor. In another example, the extracurricular activity information may include information included in the self-introduction of the first mentor.

도 1에는 도시되지 않았으나, 일실시예에서, 서버(110)는 통신 회로를 이용하여 학생 회원 단말(120)에 제1 멘토에 관한 정보뿐 아니라, 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 비교과 활동 정보에 기초한 비교과 활동 가이드를 상기 학생 회원 단말(120)에 제공할 수 있다. 일실시예에서, 비교과 활동 가이드는 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 비교과 활동 정보의 집합 중 적어도 일부일 수 있다. Although not shown in FIG. 1, in one embodiment, the server 110 uses a communication circuit to provide not only information about the first mentor to the student member terminal 120, but also a university and a university corresponding to the desired university information of the student member. A non-experimental activity guide based on non-experimental activity information of a plurality of mentor members who have passed the department may be provided to the student member terminal 120 . In an embodiment, the extracurricular activity guide may be at least a part of a set of extracurricular activity information of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member.

일실시예에서, 비교과 활동 가이드는 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 비교과 활동 정보에서 빈번하게 발견되는 키워드에 관한 정보일 수 있다. 일실시예에서, 비교과 활동 가이드는 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 비교과 활동 및 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에 대한 분석 결과를 비교함으로써 도출될 수 있다. 예를 들어, 비교과 활동 가이드는, 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 비교과 활동에서 빈번하게 발견되고 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 나타나지 않는 키워드에 기초하여 제공될 수 있다.In an embodiment, the extracurricular activity guide may be information on keywords frequently found in the extracurricular activity information of a plurality of mentor members who have passed universities and departments corresponding to the desired university information of the student member. In one embodiment, the extracurricular activity guide is the analysis result of qualitative data among the information related to the extracurricular activities of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the student member's desired university information and the evaluation element of the student member. can be derived by comparison. For example, the extracurricular activity guide is frequently found in the extracurricular activities of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the student member's desired university information, and in the qualitative data of information related to the student member's evaluation factors. It may be provided based on keywords that do not appear.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보를 제공하기 위한 학생 회원 단말을 설명하기 위한 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a student member terminal for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention.

학생 회원 단말(200)은 디스플레이(210), 통신 모듈(220), 프로세서(230), 및 메모리(240)를 포함할 수 있다. 디스플레이(210)는 예를 들어 터치 스크린 디스플레이일 수 있다. 통신 모듈(220)은 학생 회원 단말(200) 이외의 다른 전자 장치와 통신을 수행하기 위한 구성으로서, 무선 통신 모듈 및 유선 통신 모듈을 포함할 수 있다. The student member terminal 200 may include a display 210 , a communication module 220 , a processor 230 , and a memory 240 . Display 210 may be, for example, a touch screen display. The communication module 220 is a configuration for performing communication with other electronic devices other than the student member terminal 200 , and may include a wireless communication module and a wired communication module.

프로세서(230)는 메모리(240)에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(230)는 프로그램 명령(program command)의 실행 결과를 메모리(240)에 저장할 수 있다. 프로세서(230)는 학생 회원 단말(200)의 디스플레이(210) 및 통신 모듈(220)의 작동을 제어할 수 있다. 프로세서(230)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 도 2에는 하나의 프로세서(230)가 도시되었으나, 학생 회원 단말(200)은 복수 개의 프로세서(230)를 포함할 수 있으며, 이 경우, 복수 개의 프로세서(230)는 하나의 칩에 구현되거나, 복수 개의 칩에 구현될 수 있다.The processor 230 may execute a program command stored in the memory 240 . The processor 230 may store an execution result of a program command in the memory 240 . The processor 230 may control the operation of the display 210 and the communication module 220 of the student member terminal 200 . The processor 230 may mean a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or a dedicated processor on which the methods according to the present invention are performed. Although one processor 230 is illustrated in FIG. 2 , the student member terminal 200 may include a plurality of processors 230 . In this case, the plurality of processors 230 may be implemented on one chip or a plurality of processors. It can be implemented on a single chip.

메모리(240)는 휘발성 저장 매체 및/또는 비휘발성 저장 매체로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(240)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM)(241) 및/또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)(242)를 포함할 수 있다.The memory 240 may be configured as a volatile storage medium and/or a non-volatile storage medium. For example, memory 240 may include read only memory (ROM) 241 and/or random access memory (RAM) 242 .

메모리(240)는 프로세서(230)를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하고 있을 수 있다. 적어도 하나의 명령은 프로세서(230)에 의하여 실행될 때, 학생 회원 단말(200)로 하여금 학생 회원 단말(200)의 입력 장치를 통하여, 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 지망 대학 정보를 획득하는 단계; 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 지망 대학 정보를 서버에 전송하는 단계; 상기 서버의 멘토 정보 데이터, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보, 및 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 기반하여 확인된, 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토에 관한 정보를 상기 서버로부터 수신하는 단계; 및 상기 제1 멘토에 관한 정보를 표시하는 단계; 를 포함하는 방법을 수행하도록 할 수 있다.The memory 240 may store at least one instruction executed through the processor 230 . When the at least one command is executed by the processor 230, the student member terminal 200 through the input device of the student member terminal 200, information related to the evaluation element of the student member and the desired university information of the student member obtaining a; transmitting information related to the evaluation factor of the student member and information on the desired university of the student member to a server; Receiving, from the server, information about the first mentor corresponding to the student member, confirmed based on the mentor information data of the server, information related to the evaluation element of the student member, and the desired university information of the student member step; and displaying information about the first mentor. It may be possible to perform a method comprising

여기서, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보는, 상기 학생 회원의 내신 성적에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 생활기록부에 관련된 정보를 포함할 수 있다.Here, the information related to the evaluation element of the student member may include information related to the student member's grades and information related to the student member's life record.

여기서, 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보는, 상기 학생 회원이 지망하는 대학교명 및 상기 학생 회원이 지망하는 학과명의 조합을 적어도 하나 포함할 수 있다.Here, the information on the desired university of the student member may include at least one combination of a university name desired by the student member and a department name desired by the student member.

여기서, 상기 멘토 정보 데이터는, 복수의 멘토 회원 각각의 회원 정보, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보, 상기 복수의 멘토 회원 각각이 합격한 대학교명 및 학과명의 조합, 및 상기 복수의 멘토 회원 각각이 불합격한 학교명 및 학과명의 조합을 포함할 수 있다.Here, the mentor information data includes member information of each of a plurality of mentor members, information related to evaluation elements of each of the plurality of mentor members, a combination of university names and department names passed by each of the plurality of mentor members, and the plurality of Each mentor member may include a combination of failed school names and department names.

여기서, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보는, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 내신 성적 및 상기 복수의 멘토 회원 각각의 생활기록부에 관련된 정보를 포함할 수 있다.Here, the information related to the evaluation element of each of the plurality of mentor members may include information related to the personal grades of each of the plurality of mentor members and the life records of each of the plurality of mentor members.

여기서, 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토는, 상기 복수의 멘토 회원 중, 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 멘토 회원일 수 있다.Here, the first mentor corresponding to the student member, among the plurality of mentor members, may be a mentor member who has passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member.

여기서, 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토는, 상기 복수의 멘토 회원 중, 평가 요소에 관련된 정보가 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보와 유사성이 가장 높은 멘토 회원일 수 있다. Here, the first mentor corresponding to the student member may be a mentor member whose information related to the evaluation factor has the highest similarity to the information related to the evaluation factor of the student member among the plurality of mentor members.

여기서, 상기 제1 멘토에 관한 정보를 표시하는 단계는 상기 제1 멘토의 비교과 활동 정보를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.Here, the displaying of the information on the first mentor may include displaying the comparative activity information of the first mentor.

여기서, 상기 방법은, 상기 멘토 정보 데이터에 기반하여 서버에서 확인된, 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 비교과 활동 정보에 기초한 비교과 활동 가이드를 상기 서버로부터 수신하고 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, in the method, the extracurricular activity guide based on the extracurricular activity information of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member, confirmed in the server based on the mentor information data, It may further include the step of receiving and displaying from the server.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보를 제공하기 위한 데이터 분석 과정을 설명하기 위한 블록도이다. 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보는 텍스트 형태의 정보 및 이미지 또는 pdf 형태와 같은 텍스트 형태가 아닌 정보를 포함할 수 있다. 서버는 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 이미지 또는 pdf 형태와 같은 텍스트 형태가 아닌 정보를 텍스트화 할 수 있다. 예를 들어, 서버는 OCR을 이용하여 텍스트 형태가 아닌 정보를 텍스트화 할 수 있다.3 is a block diagram illustrating a data analysis process for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention. The information related to the evaluation element of the mentor member and the information related to the evaluation element of the student member may include information in text form and information other than in text form such as an image or pdf form. The server may convert information related to the evaluation element of the mentor member and the information related to the evaluation element of the student member, which is not in text form such as an image or pdf form, into text. For example, the server may use OCR to convert non-text information into text.

텍스트화된 평가 요소에 관련된 정보에는 정량적 데이터 및 정성적 데이터가 포함될 수 있다. 정량적 데이터는, 수치화되어 비교될 수 있는 데이터를 의미한다. 예를 들어, 정량적 데이터는 멘토 회원 또는 학생 회원의 내신 등급 또는 내신 점수를 포함할 수 있다. 정성적 데이터는, 수치화되어 비교될 수 없는 데이터를 의미한다. 예를 들어, 정성적 데이터는 학생회 활동, 동아리 활동, 봉사 활동, 및/또는 독서 활동과 같은 비교과 활동에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 정성적 데이터는 예를 들어, 자기소개서에 포함된 기재 내용을 포함할 수 있다.Information related to the textualized evaluation element may include quantitative data and qualitative data. Quantitative data means data that can be quantified and compared. For example, the quantitative data may include a personal grade or personal score of a mentor member or a student member. Qualitative data means data that cannot be quantified and compared. For example, the qualitative data may include data regarding non-curricular activities such as student council activities, club activities, volunteer activities, and/or reading activities. In addition, the qualitative data may include, for example, descriptions included in the personal statement.

정량적 데이터는 학습용 데이터셋에 포함되기 위하여 별도의 가공 과정을 거치지 않아도 되는 반면, 정성적 데이터는 정성적 데이터 중 학습용 데이터셋에 포함되기 위한 부분을 선별하는 어노테이션(annotation) 작업을 거친다. 어노테이션 과정은 예를 들어, 자동적으로 이루어질 수 있다. 또는, 어노테이션 과정은 예를 들어, 일차적으로 자동적으로 이루어지고, 자동적으로 이루어진 어노테이션 결과에 기초한 사람의 입력에 기초하여 어노테이션 작업이 완결될 수 있다.Quantitative data does not need to go through a separate processing process in order to be included in the training dataset, whereas qualitative data undergoes an annotation operation to select a part to be included in the training dataset from among the qualitative data. The annotation process can be done automatically, for example. Alternatively, the annotation process may be performed automatically, for example, and the annotation operation may be completed based on a human input based on an automatically formed annotation result.

멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정량적 데이터 및 어노테이션 과정을 거친 정성적 데이터는 학습용 데이터셋에 포함될 수 있다. 학습용 데이터셋은 상술한 제1 멘토를 확인하거나, 후술할 실시예에서 입시 정보를 제공하기 위한 모델을 형성하는 데 이용될 수 있다.Among the information related to the evaluation factor of the mentor member and the information related to the evaluation factor of the student member, quantitative data and qualitative data that has undergone an annotation process may be included in the learning dataset. The training dataset may be used to confirm the above-described first mentor or to form a model for providing entrance exam information in an embodiment to be described later.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법에 따라 대학 입시 정보가 제공되는 예시적인 화면을 도시한다. 구체적으로, 도 4는 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정량적 데이터에 대한 분석 결과가 제공되는 예시적인 화면을 도시한다.4 illustrates an exemplary screen on which college entrance examination information is provided according to a method for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention. Specifically, FIG. 4 shows an exemplary screen in which analysis results for quantitative data among information related to evaluation elements of student members are provided.

도 4의 화면에서, 학생 회원의 학년별 내신 등급, 봉사 시간, 독서 개수가 표시될 수 있다. 여기서, 학생 회원의 학년별 내신 등급, 봉사 시간, 독서 개수는 예를 들어, 학생이 직접 입력한 데이터일 수 있다. 또는, 다른 일실시예에서, 학생 회원의 학년별 내신 등급, 봉사 시간, 독서 개수는 학생이 촬영한 성적표로부터 자동적으로 추출된 데이터일 수 있다.On the screen of FIG. 4 , the grade, service time, and number of readings of the student member by grade may be displayed. Here, the student member's grade, service hours, and number of readings by grade may be, for example, data directly input by the student. Alternatively, in another embodiment, the grade, service hours, and number of readings by grade of the student member may be data automatically extracted from the student's photographic report card.

도 4의 화면에서, 멘토 회원의 학년별 내신 등급, 봉사 시간, 독서 개수가 표시될 수 있다. 여기서, 멘토 회원은 상술한 제1 멘토일 수 있다. 또는, 도 4의 화면에서, 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 학년별 내신 등급, 봉사 시간, 독서 개수의 대표값이 표시될 수 있다. 예를 들어, 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 학년별 내신 등급, 봉사 시간, 독서 개수의 평균값이 표시될 수 있다.On the screen of FIG. 4 , the grade, service hours, and number of readings of the mentor member by grade may be displayed. Here, the mentor member may be the above-described first mentor. Alternatively, on the screen of FIG. 4 , representative values of grades, service hours, and number of readings of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member may be displayed. For example, average values of grades, service hours, and number of readings of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member may be displayed.

도 4의 화면을 제공받음으로써, 학생 회원은 자신의 학년별 내신 등급, 봉사 시간, 독서 개수와 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 학년별 내신 등급, 봉사 시간, 독서 개수를 비교함으로써, 자신이 지망하는 대학교 및 학과에 합격할 가능성이 어느 정도인지를 파악할 수 있다.By receiving the screen of FIG. 4 , the student member receives the grade level, service time, number of readings and the number of readings, service hours, and grades of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information By comparing , you can figure out how likely you are to get into the university and department of your choice.

도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법에 따라 대학 입시 정보가 제공되는 예시적인 화면을 도시한다. 구체적으로, 도 5a는 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에 대한 분석 결과가 제공되는 예시적인 화면을 도시한다. 5A illustrates an exemplary screen on which college entrance examination information is provided according to a method for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention. Specifically, FIG. 5A shows an exemplary screen in which an analysis result of qualitative data among information related to evaluation elements of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member is provided.

도 5a의 화면에서, 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에 대한 분석 결과로 도출된 키워드가 표시될 수 있다. 일실시예에서, 도 5a의 화면에 표시되는 키워드는 도 3을 참조하여 상술한 학습용 데이터셋을 이용하여 머신 러닝을 거쳐 형성된 모델에 기반하여 도출될 수 있다.On the screen of FIG. 5A , keywords derived as a result of analyzing qualitative data among information related to evaluation factors of a plurality of mentor members who have passed universities and departments corresponding to the desired university information of the student member may be displayed. In an embodiment, the keyword displayed on the screen of FIG. 5A may be derived based on a model formed through machine learning using the training dataset described above with reference to FIG. 3 .

도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법에 따라 대학 입시 정보가 제공되는 예시적인 화면을 도시한다. 구체적으로, 도 5b는 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에 대한 분석 결과가 제공되는 예시적인 화면을 도시한다. 5B illustrates an exemplary screen on which college entrance examination information is provided according to a method for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention. Specifically, FIG. 5B illustrates an exemplary screen in which an analysis result for qualitative data among information related to evaluation elements of a student member is provided.

도 5b의 화면에서, 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에 대한 분석 결과로 도출된 키워드가 표시될 수 있다. 일실시예에서, 도 5b의 화면에 표시되는 키워드는 도 3을 참조하여 상술한 학습용 데이터셋을 이용하여 머신 러닝을 거쳐 형성된 모델에 기반하여 도출될 수 있다.On the screen of FIG. 5B , keywords derived as a result of analyzing qualitative data among information related to evaluation factors of student members may be displayed. In an embodiment, the keyword displayed on the screen of FIG. 5B may be derived based on a model formed through machine learning using the training dataset described above with reference to FIG. 3 .

도 5b의 화면에서, 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터와 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터의 유사도가 표시될 수 있다. 또는, 일실시예에서, 도 5b의 화면은 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터와 상술한 제1 멘토의 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터의 유사도를 나타낼 수 있다. 여기서, 유사도는 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 도출되는 키워드의 종류 및/또는 빈도를, 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 도출되는 키워드의 종류 및/또는 빈도와 비교함으로써 산정될 수 있다. 또는, 서버는 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 도출되는 키워드의 종류 및/또는 빈도를, 제1 멘토의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 도출되는 키워드의 종류 및/또는 빈도와 비교함으로써, 유사도를 산정할 수 있다.In the screen of FIG. 5B, qualitative data among the information related to the evaluation element of the student member and the qualitative data among the information related to the evaluation element of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member Similarity may be displayed. Alternatively, in an embodiment, the screen of FIG. 5B may indicate a similarity between qualitative data among the information related to the evaluation factor of the student member and the qualitative data among the information related to the evaluation factor of the member of the first mentor described above. Here, the similarity is the type and/or frequency of keywords derived from qualitative data among the information related to the evaluation element of the student member, the evaluation of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member It can be calculated by comparing the type and/or frequency of keywords derived from qualitative data among the information related to the element. Alternatively, the server determines the type and/or frequency of keywords derived from the qualitative data among the information related to the evaluation factor of the student member, the type and/or the keyword derived from the qualitative data among the information related to the evaluation factor of the first mentor. By comparing with the frequency, the similarity can be calculated.

일실시예에 따라, 도 5b의 화면에는, 학생 회원이 제1 멘토에게 정성적 데이터 분석 결과와 관련하여 질문할 수 있도록 하기 위한 UI 요소가 포함될 수 있다.According to an embodiment, the screen of FIG. 5B may include a UI element for allowing the student member to ask a question to the first mentor in relation to the qualitative data analysis result.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 대학 입시 정보 제공 방법에 따라 서버에서 수행되는 동작을 도시한다. 구체적으로, 도 6에 도시된 동작들은 도 1을 참조하여 상술한 서버(110)에 의하여 수행될 수 있다.6 illustrates an operation performed in a server according to a method for providing college entrance examination information according to an embodiment of the present invention. Specifically, the operations shown in FIG. 6 may be performed by the server 110 described above with reference to FIG. 1 .

610 단계에서, 서버(110)는 멘토 정보 데이터 및 멘토링 데이터를 획득할 수 있다. 멘토 정보 데이터에 관해서는 도 1의 140 단계와 관련하여 상술하였으므로, 여기에서 중복하여 설명하지 않는다. 멘토링 데이터는 하나 이상의 멘토 회원의, 하나 이상의 학생 회원에 대한 멘토링 결과에 기초한 데이터일 수 있다. 예를 들어, 멘토링 데이터는 멘토 회원이 학생 회원을 상담하여 기록한 일지로부터 추출된 키워드 또는 수량적 정보일 수 있다. 예를 들어, 멘토링 데이터는 학생 회원이 관심을 보이는 학과, 학생 회원이 어떤 점에서 어려움을 겪는지, 멘토 회원이 학생 회원을 위하여 수립한 자기소개서 또는 학생기록부 준비 목표 스케줄, 및/또는 멘토 회원이 학생 회원의 의문에 답한 내용을 포함할 수 있다.In step 610 , the server 110 may acquire mentor information data and mentoring data. Since the mentor information data has been described above with respect to step 140 of FIG. 1 , it will not be repeated herein. The mentoring data may be data based on mentoring results of one or more mentor members for one or more student members. For example, the mentoring data may be keywords or quantitative information extracted from a journal recorded by a mentor member consulting a student member. For example, mentoring data may include departments in which student members are interested, where student members are struggling, the self-introduction or student record preparation goal schedule established by mentor members for student members, and/or mentor members Answers to student member questions may be included.

620 단계에서, 서버(110)는 학생 회원 데이터를 획득할 수 있다. 학생 회원 데이터는 예를 들어, 학생 회원이 진학을 희망하는 학과, 학생 회원의 교과 성적, 및/또는 학생 회원이 조언을 얻기 희망하는 자기소개서 또는 학생기록부 내의 부분을 나타낼 수 있다.In step 620 , the server 110 may acquire student member data. The student member data may indicate, for example, a department in which the student member wishes to progress, the student member's academic performance, and/or a portion within a personal statement or student record in which the student member wishes to seek advice.

일실시예에서, 도 1을 참조하여 상술한 학생 회원 단말(120)에서는 학생 회원의 입력에 기초하여 학생 회원 데이터를 획득하고, 서버(110)는 학생 회원 단말(120)로부터 학생 회원 데이터를 수신함으로써 학생 회원 데이터를 획득할 수 있다. 다른 실시예에서, 서버(110)는 학생 회원 단말(120)로부터 수신한 데이터로부터 키워드 및/또는 수량적 정보를 추출함으로써 학생 회원 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)에서 학생 회원 단말(120)로부터 수신한 데이터로부터 키워드 및/또는 수량적 정보를 추출할 때는 멘토링 데이터가 참조될 수 있다.In one embodiment, the student member terminal 120 described above with reference to FIG. 1 obtains student member data based on the input of the student member, and the server 110 receives the student member data from the student member terminal 120 . By doing so, student member data can be obtained. In another embodiment, the server 110 may obtain the student member data by extracting keywords and/or quantitative information from the data received from the student member terminal 120 . For example, when the server 110 extracts keywords and/or quantitative information from data received from the student member terminal 120 , mentoring data may be referred to.

일실시예에서, 서버(110)는 학생 회원 단말(120)과 연관된 멘토링 데이터에 기초하여 학생 회원 데이터를 획득할 수 있다.In an embodiment, the server 110 may acquire student member data based on mentoring data associated with the student member terminal 120 .

630 단계에서, 서버(110)는 멘토 정보 데이터 및 멘토링 데이터에 기초하여 학생 회원 데이터에 대응하는 추천 정보를 확인할 수 있다. 추천 정보는 독서 활동에 관련된 정보, 세부능력 및 특기사항에 관한 정보, 및/또는 동아리 활동에 관한 정보를 포함할 수 있다.In step 630, the server 110 may check the recommendation information corresponding to the student member data based on the mentor information data and the mentoring data. The recommendation information may include information related to reading activity, information about detailed abilities and special items, and/or information about club activities.

일실시예에서, 추천 정보는 독서 활동에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 학생 회원 데이터가 학생 회원의 특정 과목의 등급이 4등급임을 나타내는 경우, 추천 정보는 4등급 학생에게 추천하는 책 또는 4등급이었던 멘토 회원들이 읽은 책에 관련된 정보일 수 있다. 예를 들어, 학생 회원 데이터가 학생 회원이 특정 학과에 진학을 희망한다는 것을 나타내는 경우, 추천 정보는 해당 학과를 지망하는 학생에게 추천되는 책 또는 해당 학과에 진학한 멘토 회원들이 읽은 책에 관련된 정보일 수 있다. 예를 들어, 학생 회원 데이터가 학생 회원이 특정 대학교에 진학을 희망한다는 것을 나타내는 경우, 추천 정보는 해당 학교를 지망하는 학생에게 추천되는 책 또는 해당 학교에 진학한 멘토 회원들이 읽은 책에 관련된 정보일 수 있다. 예를 들어, 학생 회원 데이터가 학생 회원이 고전 독서에 관심을 보인다는 것을 나타내는 경우, 추천 정보는 고전 독서에 도전하고 싶은 학생에게 추천되는 책 또는 고전 독서에 관심을 보인 멘토 회원들이 읽은 책에 관련된 정보일 수 있다. 예를 들어, 학생 회원 데이터가 학생 회원이 위로, 동기부여, 또는 학습법 안내를 원한다는 것을 나타내는 경우, 추천 정보는 위로, 동기부여, 또는 학습법 안내를 위한 정보일 수 있다. 예를 들어, 학생 회원 데이터가 학생 회원이 인생에서 가장 감명깊은 책에 관한 정보를 원한다는 것을 나타내는 경우, 추천 정보는 인생에서 가장 감명깊은 책에 관한 정보일 수 있다.In an embodiment, the recommendation information may include information related to a reading activity. For example, when the student member data indicates that the grade of a specific subject of the student member is grade 4, the recommendation information may be information related to a book recommended to a grade 4 student or a book read by mentor members who were grade 4. For example, if the student membership data indicates that the student member wishes to go to a specific department, the recommendation information may be information related to a book recommended to students aspiring to that department or a book read by mentor members who have entered the department. have. For example, if student membership data indicates that a student member wishes to attend a particular university, the recommendations may relate to books recommended to students aspiring to that school or books read by mentor members who attended that school. have. For example, if the student membership data indicates that the student member is interested in classic reading, the recommendations may relate to books recommended to students who want to challenge classic reading or books read by mentor members who have shown interest in classic reading. may be information. For example, if the student member data indicates that the student member wants comfort, motivation, or instructional guidance, the recommendation information may be information for comfort, motivation, or instructional guidance. For example, if the student member data indicates that the student member wants information about the most impressive book in their life, the recommendation information may be information about the most impressive book in their life.

일실시예에서, 상술한 추천 정보는 대응되는 학생 데이터를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 추천 정보가 학생 데이터 중 어떤 부분에 대응되어 확인되었는지에 대한 정보가 추가적으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 학생 회원이 특정 학과, 특정 대학에 진학을 희망하고, 학생 회원이 희망하는 학교, 학과에 진학한 멘토 회원들이 가장 많이 읽은 책이라는 것을 나타냄으로써, 학생의 상태를 진단하고, 추천 이유를 설명하며, 학생이 왜 해당 책을 읽어야 하는지에 대한 동기부여를 도울 수 있다.In an embodiment, the above-described recommendation information may further include corresponding student data. For example, information on which part of the student data the recommendation information is confirmed to correspond to may be additionally provided. For example, by indicating that a student member wishes to go to a specific department, a specific university, and that the student member is the most read book by the mentor members who went to the desired school or department, diagnose the student's condition and determine the reason for the recommendation Explain and help motivate students as to why they should read the book.

일실시예에서, 상술한 추천 정보에 포함되는 독서 활동에 관련된 정보는 도서에 관한 서지정보 및 해당 도서를 자기소개서 또는 학생기록부에 기록한 멘토 회원의 서평을 포함할 수 있다. 일실시예에서, 추천 정보는 학생 데이터에 기반한 학생 회원의 현재 상태 및 추천 정보에 기반한 추천 데이터에 기반하여, 학생 회원을 위한 개선 방안을 포함할 수 있다. 예를 들어, 개선 방안은 학생 회원을 위한 독서 커리큘럼을 포함할 수 있다. 이 경우, 학생이 독서 커리큘럼에 따라 자기주도적으로 독서를 진행하는 경우, 진행된 단계마다 보상을 제공할 수 있다. 예를 들어 보상은 다음 단계의 독서 커리큘럼 제공 및/또는 동기부여 컨설팅일 수 있다.In one embodiment, the information related to the reading activity included in the above-mentioned recommendation information may include bibliographic information about the book and a book review of a mentor member who records the book in a self-introduction book or a student record. In an embodiment, the recommendation information may include an improvement plan for the student member based on the current status of the student member based on the student data and the recommendation data based on the recommendation information. For example, the improvement plan may include a reading curriculum for student members. In this case, if the student proceeds to read independently according to the reading curriculum, a reward may be provided for each progressed step. For example, the reward may be a next-level reading curriculum provision and/or motivational consulting.

일시시예에서, 추천 정보는 학생 데이터에서 나타나는 학생의 희망 학과 또는 학교에 대응하는 멘토 회원의 세부능력 및 특기사항, 독서, 동아리 활동에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 추천 정보는 멘토 회원이 수행한 신문 스크랩 활동이 생활기록부 또는 자기소개서에 포함되어 특정 학과 또는 학교에 진학하는 데 유리하게 작용하였다는 결과를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 추천 정보는 멘토 회원이 어떠한 과정을 통하여 신문 스크랩 활동을 수행하였는지에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 추천 정보는 특정 학교 또는 학과에 진학한 멘토 회원이 추천하는 진로, 학교 유형, 등급, 성향 등의 학과 선정 동기에 대한 정보를 포함할 수 있다.In a temporary example, the recommended information may include information on specific abilities and specialties of a mentor member corresponding to a desired department or school of the student indicated in the student data, reading, and club activities. For example, the recommendation information may indicate that the newspaper clipping activity performed by the mentor member was included in the life record or self-introduction and acted favorably in advancing to a specific department or school. For example, the recommendation information may include information on which process the mentor member performed the newspaper clipping activity. For example, the recommendation information may include information about a department selection motive, such as a career path, school type, grade, inclination, etc. recommended by a mentor member who has entered a specific school or department.

640 단계에서, 서버(110)는 학생 회원 단말(120)에 630 단계에서 확인된 추천 정보를 전송할 수 있다. 그 후, 학생 회원 단말(120)은 서버(110)로부터 수신된 추천 정보를 표시할 수 있다.In operation 640 , the server 110 may transmit the recommendation information confirmed in operation 630 to the student member terminal 120 . Thereafter, the student member terminal 120 may display the recommendation information received from the server 110 .

일실시예에 따라, 서버는 학생 회원 단말로부터 학생 회원이 재학 중인 고등학교 및/또는 학생 회원이 재학 중인 고등학교가 속한 지역에 대한 정보를 수신하고, 학생 회원이 재학 중인 고등학교 졸업생들의 및/또는 학생 회원이 재학 중인 고등학교가 속한 지역의 고등학교 졸업생들의, 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 대한 합격률 정보를 학생 회원 단말에 제공할 수 있다. According to an embodiment, the server receives information about the high school the student member attends and/or the high school the student member attends from from the student member terminal, and the high school graduates and/or student members the student member attends. It is possible to provide the pass rate information on the university and department corresponding to the desired university information of high school graduates in the region to which the high school currently enrolled is included in the student member terminal.

일실시예에 따라, 서버는 지망 대학 정보에 기초하여, 지망 대학 정보에 대응하는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 자기소개서 및/또는 면접에 관련된 데이터를 학생 회원 단말에 제공할 수 있다.According to an embodiment, the server may provide, to the student member terminal, data related to self-introductions and/or interviews of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information, based on the desired university information. .

일실시예에 따라, 서버는 학생 회원 단말로부터 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보를 획득하고, 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보에 기초하여 학생 회원을 위한 대학교 및/또는 학과 추천 정보를 학생 회원 단말에 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버는 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보에 기초하여 학생 회원이 지원 시 합격 가능성이 미리 결정된 값 이상이고, 복수의 학생 회원으로부터의 지망 대학 정보에 기초하여 결정되는 선호도 값이 미리 결정된 값 이상인 대학교 및/또는 학과에 대한 정보를 추천 대학교 및/또는 학과 정보로서 학생 회원 단말에 제공할 수 있다.According to an embodiment, the server obtains information related to the evaluation element of the student member from the student member terminal, and provides university and/or department recommendation information for the student member based on the information related to the evaluation element of the student member to the student member terminal can be provided to For example, the server may determine that, based on the information related to the evaluation factor of the student member, the probability of acceptance when the student member applies is greater than or equal to a predetermined value, and the preference value determined based on desired university information from a plurality of student members is determined in advance. Information about a university and/or department greater than or equal to a value may be provided to the student member terminal as recommended university and/or department information.

본 발명의 실시예에 따른 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. The operation according to the embodiment of the present invention can be implemented as a computer-readable program or code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all types of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored. In addition, the computer-readable recording medium is distributed in a computer system connected to a network so that computer-readable programs or codes can be stored and executed in a distributed manner.

또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.In addition, the computer-readable recording medium may include a hardware device specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, and flash memory. The program instructions may include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다. Although some aspects of the invention have been described in the context of an apparatus, it may also represent a description according to a corresponding method, wherein a block or apparatus corresponds to a method step or feature of a method step. Similarly, aspects described in the context of a method may also represent a corresponding block or item or a corresponding device feature. Some or all of the method steps may be performed by (or using) a hardware device such as, for example, a microprocessor, a programmable computer, or an electronic circuit. In some embodiments, one or more of the most important method steps may be performed by such an apparatus.

실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그래머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.In embodiments, a programmable logic device (eg, a field programmable gate array) may be used to perform some or all of the functions of the methods described herein. In embodiments, the field programmable gate array may operate in conjunction with a microprocessor to perform one of the methods described herein. In general, the methods are preferably performed by some hardware device.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art can variously modify and change the present invention within the scope without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. You will understand that it can be done.

Claims (10)

대학 입시 정보 제공 방법으로서,
각 단계는 서버에 의해 수행되는 것으로서,
학생 회원 단말로부터 내신 성적에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 생활기록에 관련된 정보를 포함하는 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 상기 학생 회원이 지망하는 대학교명 및 상기 학생 회원이 지망하는 학과명의 조합을 적어도 하나 포함하는 지망 대학 정보를 획득하는 제1단계;
복수의 멘토 회원 각각의 회원 정보, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보, 상기 복수의 멘토 회원이 각각 합격한 대학교명 및 학과명의 조합, 상기 복수의 멘토 회원 각각이 불합격한 학교명 및 학과명의 조합을 포함하는 멘토 정보 데이터, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보, 및 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 기반하되, 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 멘토 회원, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보와 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 간 유사성이 가장 높은 멘토 회원, 상기 학생 회원의 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 멘토 회원 중 평가 요소에 관련된 정보가 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보와 유사성이 가장 높은 멘토 회원, 또는 학생 회원이 재학중인 고등학교와 동일 고등학교 출신인 멘토 회원, 학생 회원이 재학중인 고등학교가 속한 지역과 동일한 지역의 고등학교를 졸업하거나 재학한 적이 있는 멘토 회원 중 어느 한 멘토 회원을 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토를 확인하는 제2단계;
상기 학생 회원 단말에 비교과 활동 정보를 포함하는 상기 제1 멘토에 관한 정보; 및 상기 학생 회원의 상기 지망대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 비교과 활동 정보에서 발견되고 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 나타나지 않은 키워드에 기초한 비교과 활동 가이드; 및 상기 학생 회원 단말로부터 멘토링 데이터에 기초하여 학생 회원 데이터를 획득하여, 학생 회원의 현재 상태 및 독서 활동에 관련된 정보, 세부능력 및 특기사항에 관한 정보, 동아리 활동에 관한 정보를 포함하는 추천 정보를 확인하고 개선 방안;을 제공하는 제3단계;
상기 서버는 상기 학생 회원 단말로부터 상기 학생 회원이 재학 중인 고등학교 또는 상기 학생 회원이 재학 중인 고등학교가 속한 지역에 대한 정보를 수신하고; 상기 서버는 상기 학생 회원이 재학 중인 고등학교 졸업생 또는 상기 학생 회원이 재학 중인 고등학교가 속한 지역의 고등학교 졸업생들의 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 대한 합격률 정보를 상기 학생 회원 단말에 제공하고; 상기 서버는 상기 지망 대학 정보에 기초하여 상기 지망 대학 정보에 대응하는 대학교 및 학과에 합격한 상기 복수의 멘토 회원의 자기소개서 또는 면접에 관련된 데이터를 상기 학생 회원 단말에 제공하고; 상기 서버는 상기 학생 회원 단말로부터 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보를 획득하고, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보에 기초하여 상기 학생 회원을 위한 대학교 또는 학과 추천 정보를 상기 학생 회원 단말에 제공하는;것을 포함하는 제 4단계;를 포함하되,
상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보; 및 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보;중 텍스트화된 평가 요소에 관련된 정보는 수치화되어 비교될 수 있는 정량적 데이터 및 수치화되어 비교될 수 없는 정성적 데이터가 포함되고,
상기 정량적 데이터는 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 각각의 평가 요소에 관련된 대표값 또는 평균값이 표시되는 것이 포함되고,
상기 정성적 데이터는, 학습용 데이터셋에 포함되는 때는 상기 학습용 데이터셋에 포함되기 위한 부분을 선별하는 어노테이션 과정을 거치는 것이고,
상기 정량적 데이터 및 어노테이션 과정을 거친 정성적 데이터는 학습용 데이터셋에 포함되어 상기 제1 멘토를 확인하거나, 입시 정보 제공을 위하여 머신 러닝을 거친 모델을 형성하는 데 이용되는 것이고,
상기 제3단계에서 학생 회원에게 제공되는 것으로서,
상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 학습용 데이터셋을 이용하여 정성적 데이터에 대한 분석 결과 도출된 키워드;
학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터와, 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터를 비교한 유사도 또는 제1 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터와 비교한 유사도;를 포함하되,
상기 유사도는 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 도출되는 키워드의 종류나 빈도와 상기 복수의 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 도출되는 키워드의 종류나 빈도를 비교하여 산정되는, 대학 입시 정보 제공 방법.
A method of providing college admissions information, comprising:
Each step is performed by the server,
Information related to the evaluation factor of the student member, including information related to the grades issued from the student member terminal and information related to the student member's life record, and the combination of the name of the university the student member desires and the department name the student member desires A first step of obtaining information about the desired university including at least one;
Member information of each of the plurality of mentor members, information related to the evaluation factors of each of the plurality of mentor members, a combination of university names and department names passed by the plurality of mentor members, respectively, the name of the school to which each of the plurality of mentor members failed, and Mentor information data including a combination of department names, information related to the evaluation element of the student member, and the student member's desired university information, but based on the desired university information, a mentor member who has passed the university and department corresponding to the desired university information; Among the mentor members who have the highest similarity between the information related to the evaluation factors of each of the plurality of mentor members and the information related to the evaluation factors of the student members, the evaluation factors among the mentor members who have passed the university and department corresponding to the student member's desired university information A mentor member whose information is most similar to the information related to the evaluation factor of the student member, or a mentor member who is from the same high school as the high school the student member attends, or a high school in the same area as the high school the student member attends a second step of identifying a first mentor corresponding to one of the mentor members who have graduated or enrolled in the student member;
Information on the first mentor including non-exploitation activity information in the student member terminal; and a guide to extracurricular activities based on keywords that are found in the extracurricular activity information of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the student member's desired university information and that are not shown in the qualitative data among the information related to the student member's evaluation factors. ; And by acquiring student member data based on the mentoring data from the student member terminal, information related to the current status and reading activity of the student member, information about detailed abilities and special matters, and information about club activities are recommended. a third step of confirming and providing improvement measures;
the server receives information about a high school in which the student member attends or a high school in which the student member attends from the student member terminal; The server provides, to the student member terminal, pass rate information on universities and departments corresponding to the desired college information of high school graduates in which the student member is attending or high school graduates in the region to which the student member is attending; The server provides, to the student member terminal, data related to self-introductions or interviews of the plurality of mentor members who have passed universities and departments corresponding to the desired university information on the basis of the desired university information; The server obtains information related to the evaluation factor of the student member from the student member terminal, and provides university or department recommendation information for the student member to the student member terminal based on the information related to the evaluation factor of the student member A fourth step including; including;
information related to an evaluation element of each of the plurality of mentor members; and information related to the evaluation elements of the student member; among the textualized information related to the evaluation elements, quantitative data that can be quantified and compared and qualitative data that cannot be quantified and compared are included,
The quantitative data includes displaying a representative value or an average value related to each evaluation element of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member,
When the qualitative data is included in the training dataset, it undergoes an annotation process for selecting a part to be included in the training dataset,
The quantitative data and the qualitative data that have undergone the annotation process are included in the training dataset and used to confirm the first mentor or to form a model that has undergone machine learning to provide admission information,
As provided to the student member in the third step,
a keyword derived as a result of analyzing qualitative data using a learning dataset among information related to evaluation factors of a plurality of mentor members who have passed universities and departments corresponding to the desired university information of the student member;
The similarity or degree of comparison between qualitative data among information related to evaluation factors of student members and qualitative data among information related to evaluation factors of a plurality of mentor members who have passed universities and departments corresponding to the student member’s desired university information 1 Among the information related to the evaluation factors of the mentor member, the degree of similarity compared with the qualitative data;
The similarity compares the type or frequency of keywords derived from qualitative data among the information related to the evaluation factors of the student members and the types or frequencies of keywords derived from the qualitative data among the information related to the evaluation factors of the plurality of mentor members. A method of providing college entrance examination information, which is calculated by
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 컴퓨터로 판독가능한 비일시적인 저장매체에 있어서, 전자 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금:
학생 회원 단말로부터 내신 성적에 관련된 정보 및 상기 학생 회원의 생활기록에 관련된 정보를 포함하는 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 및 상기 학생 회원이 지망하는 대학교명 및 상기 학생 회원이 지망하는 학과명의 조합을 적어도 하나 포함하는 지망 대학 정보를 획득하는 제1단계;
복수의 멘토 회원 각각의 회원 정보, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보, 상기 복수의 멘토 회원이 각각 합격한 대학교명 및 학과명의 조합, 상기 복수의 멘토 회원 각각이 불합격한 학교명 및 학과명의 조합을 포함하는 멘토 정보 데이터, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보, 및 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 기반하되, 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 멘토 회원, 상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보와 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 간 유사성이 가장 높은 멘토 회원, 상기 학생 회원의 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 멘토 회원 중 평가 요소에 관련된 정보가 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보와 유사성이 가장 높은 멘토 회원, 또는 학생 회원이 재학중인 고등학교와 동일 고등학교 출신인 멘토 회원, 학생 회원이 재학중인 고등학교가 속한 지역과 동일한 지역의 고등학교를 졸업하거나 재학한 적이 있는 멘토 회원 중 어느 한 멘토 회원을 상기 학생 회원에 대응하는 제1 멘토를 확인하는 제2단계;
상기 학생 회원 단말에 비교과 활동 정보를 포함하는 상기 제1 멘토에 관한 정보; 및 상기 학생 회원의 상기 지망대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 비교과 활동 정보에서 발견되고 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 나타나지 않은 키워드에 기초한 비교과 활동 가이드; 및 상기 학생 회원 단말로부터 멘토링 데이터에 기초하여 학생 회원 데이터를 획득하여, 학생 회원의 현재 상태 및 독서 활동에 관련된 정보, 세부능력 및 특기사항에 관한 정보, 동아리 활동에 관한 정보를 포함하는 추천 정보를 확인하고 개선 방안;을 제공하는 제3단계;
상기 서버는 상기 학생 회원 단말로부터 상기 학생 회원이 재학 중인 고등학교 또는 상기 학생 회원이 재학 중인 고등학교가 속한 지역에 대한 정보를 수신하고; 상기 서버는 상기 학생 회원이 재학 중인 고등학교 졸업생 또는 상기 학생 회원이 재학 중인 고등학교가 속한 지역의 고등학교 졸업생들의 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 대한 합격률 정보를 상기 학생 회원 단말에 제공하고; 상기 서버는 상기 지망 대학 정보에 기초하여 상기 지망 대학 정보에 대응하는 대학교 및 학과에 합격한 상기 복수의 멘토 회원의 자기소개서 또는 면접에 관련된 데이터를 상기 학생 회원 단말에 제공하고; 상기 서버는 상기 학생 회원 단말로부터 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보를 획득하고, 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보에 기초하여 상기 학생 회원을 위한 대학교 또는 학과 추천 정보를 상기 학생 회원 단말에 제공하는;것을 포함하는 제 4단계;를 포함하되,
상기 복수의 멘토 회원 각각의 평가 요소에 관련된 정보; 및 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보;중 텍스트화된 평가 요소에 관련된 정보는 수치화되어 비교될 수 있는 정량적 데이터 및 수치화되어 비교될 수 없는 정성적 데이터가 포함되고,
상기 정량적 데이터는 상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 각각의 평가 요소에 관련된 대표값 또는 평균값이 표시되는 것이 포함되고,
상기 정성적 데이터는, 학습용 데이터셋에 포함되는 때는 상기 학습용 데이터셋에 포함되기 위한 부분을 선별하는 어노테이션 과정을 거치는 것이고,
상기 정량적 데이터 및 어노테이션 과정을 거친 정성적 데이터는 학습용 데이터셋에 포함되어 상기 제1 멘토를 확인하거나, 입시 정보 제공을 위하여 머신 러닝을 거친 모델을 형성하는 데 이용되는 것이고,
상기 제3단계에서 학생 회원에게 제공되는 것으로서,
상기 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 학습용 데이터셋을 이용하여 정성적 데이터에 대한 분석 결과 도출된 키워드;
학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터와, 학생 회원의 상기 지망 대학 정보에 대응되는 대학교 및 학과에 합격한 복수의 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터를 비교한 유사도 또는 제1 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터와 비교한 유사도;를 포함하되,
상기 유사도는 상기 학생 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 도출되는 키워드의 종류나 빈도와 상기 복수의 멘토 회원의 평가 요소에 관련된 정보 중 정성적 데이터에서 도출되는 키워드의 종류나 빈도를 비교하여 산정되는 것을 포함하는 방법을 수행하도록 하는 명령어들을 저장하는, 저장매체.
A computer-readable non-transitory storage medium, which, when executed by at least one processor of an electronic device, causes the electronic device to:
Information related to the evaluation factor of the student member, including information related to the grades issued from the student member terminal and information related to the student member's life record, and the combination of the name of the university the student member desires and the department name the student member desires A first step of obtaining information about the desired university including at least one;
Member information of each of the plurality of mentor members, information related to the evaluation factors of each of the plurality of mentor members, a combination of university names and department names passed by the plurality of mentor members, respectively, the name of the school to which each of the plurality of mentor members failed, and Mentor information data including a combination of department names, information related to the evaluation element of the student member, and the student member's desired university information, but based on the desired university information, a mentor member who has passed the university and department corresponding to the desired university information; Among the mentor members who have the highest similarity between the information related to the evaluation factors of each of the plurality of mentor members and the information related to the evaluation factors of the student members, the evaluation factors among the mentor members who have passed the university and department corresponding to the student member's desired university information A mentor member whose information is most similar to the information related to the evaluation factor of the student member, or a mentor member who is from the same high school as the high school the student member attends, or a high school in the same area as the high school the student member attends a second step of identifying a first mentor corresponding to one of the mentor members who have graduated or enrolled in the student member;
Information on the first mentor including non-exploitation activity information in the student member terminal; and a guide to extracurricular activities based on keywords that are found in the extracurricular activity information of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the student member's desired university information and that are not shown in the qualitative data among the information related to the student member's evaluation factors. ; And by acquiring student member data based on the mentoring data from the student member terminal, information related to the current status and reading activity of the student member, information about detailed abilities and special matters, and information about club activities are recommended. a third step of confirming and providing improvement measures;
the server receives information about a high school in which the student member attends or a high school in which the student member attends from the student member terminal; The server provides, to the student member terminal, pass rate information on universities and departments corresponding to the desired college information of high school graduates in which the student member is attending or high school graduates in the region to which the student member is attending; The server provides, to the student member terminal, data related to self-introductions or interviews of the plurality of mentor members who have passed universities and departments corresponding to the desired university information on the basis of the desired university information; The server obtains information related to the evaluation factor of the student member from the student member terminal, and provides university or department recommendation information for the student member to the student member terminal based on the information related to the evaluation factor of the student member A fourth step including; including;
information related to an evaluation element of each of the plurality of mentor members; and information related to the evaluation elements of the student member; among the textualized information related to the evaluation elements, quantitative data that can be quantified and compared and qualitative data that cannot be quantified and compared are included,
The quantitative data includes displaying a representative value or an average value related to each evaluation element of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member,
When the qualitative data is included in the training dataset, it undergoes an annotation process for selecting a part to be included in the training dataset,
The quantitative data and the qualitative data that have undergone the annotation process are included in the training dataset and are used to confirm the first mentor or to form a model that has undergone machine learning to provide admission information,
As provided to the student member in the third step,
a keyword derived as a result of analyzing qualitative data using a learning dataset among information related to evaluation factors of a plurality of mentor members who have passed universities and departments corresponding to the desired university information of the student member;
The similarity or degree of comparison between qualitative data among the information related to the evaluation factors of the student member and the qualitative data among the information related to the evaluation factors of a plurality of mentor members who have passed the university and department corresponding to the desired university information of the student member 1 Among the information related to the evaluation factors of the mentor member, the degree of similarity compared with the qualitative data;
The degree of similarity compares the type and frequency of keywords derived from qualitative data among the information related to the evaluation factors of the student members with the types and frequencies of keywords derived from the qualitative data among the information related to the evaluation factors of the plurality of mentor members. A storage medium storing instructions for performing a method comprising:
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