KR102366859B1

KR102366859B1 - Method, evice and system for providing curation and curriculum of educational content

Info

Publication number: KR102366859B1
Application number: KR1020210066174A
Authority: KR
Inventors: 김한관; 양세훈; 조영민
Original assignee: 라이트하우스(주)
Priority date: 2021-05-24
Filing date: 2021-05-24
Publication date: 2022-02-23

Abstract

The present invention relates to a method, a device, and a system for providing an educational content curation and a curriculum, capable of providing user-customized learning content in accordance with a learning level. The method of the present invention comprises the steps of: acquiring brain waves of a first user; analyzing whether a condition of the first user is good; controlling meditation content to be reproduced; transmitting a learning availability notification message to a first user terminal; confirming a learning completion unit of the first user; confirming a second unit; providing a first test question for the first user terminal; analyzing a learning level of the first user; and providing first learning content for the first user terminal.

Description

Method, device and system for curating educational content and providing curriculum

아래 실시예들은 교육 콘텐츠의 큐레이션 및 커리큘럼을 제공하는 기술에 관한 것이다.The following embodiments relate to technology for providing curation and curriculum of educational content.

실시예들과 관련된 배경기술로, 대한민국 등록특허공보 KR 10-1587462 B1은 뇌파인식형 학습 문제 제공시스템을 개시한다. 구체적으로, 선행문헌은 학습 문제를 화면으로 출력하고, 학습 문제를 풀기 시작하는 시점 및 풀기 종료하는 시점을 입력받기 위한 입출력부(23); 하나의 학습 문제를 풀기 시작하는 시점부터 풀기 종료하는 시점까지의 문제 풀이 소요시간 동안 뇌파를 상기 뇌파 측정기(10)로 검출하는 뇌파 검출부(25); 문제 풀이 소요시간 동안 검출한 뇌파의 크기로부터 뇌파 에너지를 획득하는 숙련도 결정부(26); 획득한 뇌파 에너지의 크기에 따라 학습 문제의 유형 또는 난이도를 결정하고, 결정한 유형 또는 난이도의 학습 문제를 다음 문제로 선택하여 상기 입출력부(23)에 출력시키는 제어부(21)를 포함하는 뇌파인식형 학습 문제 제공시스템을 개시한다.As a background technology related to embodiments, Republic of Korea Patent Publication KR 10-1587462 B1 discloses an EEG recognition type learning problem providing system. Specifically, the prior literature includes an input/output unit 23 for outputting a learning problem to the screen, and receiving input of a starting time and an ending time of solving the learning problem; an EEG detecting unit 25 that detects EEG with the EEG measuring device 10 for a time required for solving a problem from a time when solving one learning problem starts to a time at which solving is finished; a proficiency determination unit 26 for obtaining brain wave energy from the size of the brain wave detected during the time required for solving the problem; Brain wave recognition type comprising a control unit 21 that determines the type or difficulty of a learning problem according to the size of the acquired brain wave energy, selects a learning problem of the determined type or difficulty as the next problem, and outputs it to the input/output unit 23 Disclosed is a system for providing learning problems.

이를 통해, 선행문헌은 문제를 풀 때의 뇌파 에너지로 문제에 대한 숙련도를 판별하여 학습자의 실력에 맞는 문제를 풀게 하거나 또는 문제의 유형에 대한 실력을 최상위 그룹의 실력까지 끌어올리도록 문제를 풀게 하는 뇌파인식형 학습문제 제공시스템을 제공한다.Through this, the prior literature has identified a problem-solving proficiency by brain wave energy when solving a problem to solve a problem that suits the skill of the learner, or to solve a problem to raise the skill for the type of problem to the skill of the top group. An EEG recognition type learning problem provision system is provided.

또한, 대한민국 등록특허공보 KR 10-1842750 B1은 뇌파 훈련을 위한 실시간 시뮬레이터 및 이를 이용한 인터페이스 장치를 개시한다. 구체적으로, 적어도 하나의 프로그램이 로딩된 메모리; 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 프로그램의 제어에 따라, 뇌파 발생 훈련을 위한 상상 동작을 제시한 후 뇌파 측정 장치를 통해 사용자로부터 측정된 뇌파 데이터를 획득하는 과정; 및 상기 뇌파 데이터에서 상기 상상 동작에 대응되는 특징 정보를 추출함으로써 상기 상상 동작에 대한 상기 사용자의 뇌파 특징을 학습하는 과정을 처리하는 것을 특징으로 하는 시스템을 개시한다.In addition, Korean Patent Publication No. KR 10-1842750 B1 discloses a real-time simulator for EEG training and an interface device using the same. Specifically, a memory in which at least one program is loaded; and at least one processor, wherein the at least one processor provides, under the control of the program, an imaginary motion for EEG training, and then a process of acquiring measured EEG data from a user through an EEG measuring device; and by extracting feature information corresponding to the imaginary motion from the brainwave data, discloses a system characterized in that the process of learning the brainwave characteristics of the user for the imaginary motion is processed.

그러나 선행문헌들은 뇌파를 통해서만 학습 서비스를 제공하고 있으므로, 정확한 학습 서비스를 제공하는데 한계가 있다.However, since the prior literature provides a learning service only through EEG, there is a limit to providing an accurate learning service.

따라서, 사용자의 뇌파를 통해 사용자의 상태를 파악하여 학습 준비 상태가 되어있는지 여부를 결정하고, 학습 준비가 완료되면, 특정 단원을 학습하기 전에 사전 지식을 테스트하기 위한 테스트 문제를 제공하여, 테스트 문제에 대한 채점 결과를 통해 학습 수준을 분석하고, 학습 수준에 따라 사용자 맞춤형의 학습 콘텐츠를 제공하는 기술의 구현이 요구된다.Therefore, by determining the user's state through the user's EEG, it is determined whether the user is ready for learning, and when the learning preparation is completed, a test problem is provided to test prior knowledge before learning a specific unit. It is required to implement a technology that analyzes the learning level through the scoring result for

대한민국 등록특허공보 KR 10-1587462 B1Republic of Korea Patent Publication KR 10-1587462 B1 대한민국 등록특허공보 KR 10-1842750 B1Republic of Korea Patent Publication KR 10-1842750 B1 대한민국 등록특허공보 KR 10-2107337 B1Republic of Korea Patent Publication KR 10-2107337 B1 대한민국 등록특허공보 KR 10-1955941 B1Republic of Korea Patent Publication KR 10-1955941 B1

일실시예에 따르면, 제1 사용자의 뇌파를 기초로, 제1 사용자의 상태가 양호한 것으로 확인되면, 제1 사용자의 기본 정보를 기초로, 제1 사용자의 학습 완료 단원을 확인하고, 제1 사용자의 학습 완료 단원이 제1 단원으로 확인되면, 제1 단원 이후에 학습해야 하는 제2 단원을 확인하고, 제2 단원을 학습하기 전에 사전 지식을 테스트하기 위한 제1 테스트 문제를 추출하여 제1 사용자 단말로 제공하고, 제1 테스트 문제 각각에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부를 확인하여, 제1 테스트 문제에 대한 채점을 수행하고, 제1 테스트 문제에 대한 채점 결과를 통해, 제1 사용자의 학습 수준을 분석하고, 제1 사용자의 학습 수준에 따라 제2 단원을 학습하기 위한 교육 콘텐츠로 제1 학습 콘텐츠를 선정하여 제1 사용자 단말로 제공하는, 교육 콘텐츠 큐레이션 및 커리큘럼 제공 방법, 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.According to an embodiment, when it is confirmed that the state of the first user is good based on the brain wave of the first user, based on the basic information of the first user, the learning completion unit of the first user is checked, and the first user When the learning completion unit of the unit is confirmed as the first unit, the second unit to be learned after the first unit is identified, and the first test problem is extracted to test the prior knowledge before learning the second unit, and the first user provided to the terminal, checking whether an answer to each of the first test questions is a correct answer or an incorrect answer, scoring the first test question, and learning of the first user through the scoring result for the first test question Method, apparatus and system for curating educational content and providing curriculum, selecting the first learning content as the education content for analyzing the level and learning the second unit according to the learning level of the first user and providing it to the first user terminal Its purpose is to provide

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the object mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.

일실시예에 따르면, 서버에 의해 수행되는, 교육 콘텐츠의 큐레이션 및 커리큘럼을 제공하는 방법에 있어서, 제1 사용자가 착용한 제1 뇌파 측정 장치에서 상기 제1 사용자의 뇌파를 측정하면, 상기 제1 뇌파 측정 장치와 연결된 제1 사용자 단말로부터, 상기 제1 뇌파 측정 장치에서 측정된 상기 제1 사용자의 뇌파를 획득하는 단계; 상기 제1 사용자의 뇌파를 기초로, 상기 제1 사용자의 상태가 양호한지 여부를 분석하는 단계; 상기 제1 사용자의 상태가 양호하지 않은 것으로 확인되면, 상기 제1 사용자 단말로 명상 콘텐츠를 제공하여, 상기 제1 사용자 단말의 화면에서 상기 명상 콘텐츠가 재생되도록 제어하는 단계; 상기 제1 사용자의 상태가 양호한 것으로 확인되면, 학습 가능 알림 메시지를 상기 제1 사용자 단말로 전송하는 단계; 상기 제1 사용자 단말로부터 학습 시작 요청이 수신되면, 상기 제1 사용자의 기본 정보를 기초로, 상기 제1 사용자의 학습 완료 단원을 확인하는 단계; 상기 제1 사용자의 학습 완료 단원이 제1 단원으로 확인되면, 미리 설정된 학습 진도에 따라 상기 제1 단원 이후에 학습해야 하는 제2 단원을 확인하는 단계; 상기 제2 단원을 학습하기 전에 사전 지식을 테스트하기 위한 제1 테스트 문제를 추출하고, 상기 제1 테스트 문제를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계; 상기 제1 사용자 단말로부터 상기 제1 테스트 문제에 대한 답변이 수신되면, 상기 제1 테스트 문제 각각에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부를 확인하여, 상기 제1 테스트 문제에 대한 채점을 수행하는 단계; 상기 제1 테스트 문제에 대한 채점 결과를 통해, 상기 제1 사용자의 학습 수준을 분석하는 단계; 및 상기 제1 사용자의 학습 수준에 따라 상기 제2 단원을 학습하기 위한 교육 콘텐츠로 제1 학습 콘텐츠를 선정하고, 상기 제1 학습 콘텐츠를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는, 교육 콘텐츠 큐레이션 및 커리큘럼 제공 방법이 제공된다.According to one embodiment, in the method of providing curation and curriculum of educational content, performed by a server, when the first EEG measurement device worn by the first user measures the EEG of the first user, the 1 from a first user terminal connected to an EEG measuring device, obtaining the first user's EEG measured by the first EEG measuring device; analyzing whether the state of the first user is good based on the brain wave of the first user; when it is confirmed that the first user's condition is not good, providing the meditation content to the first user terminal, and controlling the meditation content to be reproduced on the screen of the first user terminal; transmitting a learnable notification message to the first user terminal when it is confirmed that the first user's status is good; when a learning start request is received from the first user terminal, checking a learning completion unit of the first user based on the basic information of the first user; checking a second unit to be learned after the first unit according to a preset learning progress when the first unit of learning of the first user is confirmed as the first unit; extracting a first test question for testing prior knowledge before learning the second unit, and providing the first test question to the first user terminal; when an answer to the first test question is received from the first user terminal, checking whether an answer to each of the first test questions is a correct answer or an incorrect answer, and scoring the first test question; analyzing the learning level of the first user through the scoring result for the first test question; and selecting first learning content as educational content for learning the second unit according to the learning level of the first user, and providing the first learning content to the first user terminal, educational content Methods of curation and curriculum delivery are provided.

상기 제1 테스트 문제에 대한 채점을 수행하는 단계는, 상기 제1 테스트 문제 각각에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 정답이면서 문제 풀이 시간이 미리 설정된 제1 기준 시간 보다 짧은 것으로 확인된 문제를 제1 유형으로 분류하는 단계; 상기 제1 테스트 문제 각각에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 정답이면서 문제 풀이 시간이 상기 제1 기준 시간 보다 길지만 미리 설정된 제2 기준 시간 보다 짧은 것으로 확인된 문제를 제2 유형으로 분류하는 단계; 및 상기 제1 테스트 문제 각각에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 정답이면서 문제 풀이 시간이 상기 제2 기준 시간 보다 긴 것으로 확인된 문제와, 답변이 오답으로 확인된 문제를 제3 유형으로 분류하는 단계를 포함하고, 상기 제1 학습 콘텐츠를 제공하는 단계는, 상기 제2 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 콘텐츠 중 중급 레벨인 제1-1 학습 콘텐츠를 선정하고, 상기 제3 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 콘텐츠 중 초급 레벨인 제1-2 학습 콘텐츠를 선정하는 단계; 및 상기 제1-1 학습 콘텐츠 및 상기 제1-2 학습 콘텐츠의 결합으로 생성된 상기 제1 학습 콘텐츠를 상기 제1 사용자 단말로 제공하여, 상기 제1-1 학습 콘텐츠가 미리 설정된 제1 속도로 재생되도록 제어하고, 상기 제1-2 학습 콘텐츠가 상기 제1 속도 보다 느린 값으로 설정된 제2 속도로 재생되도록 제어하는 단계를 포함할 수 있다.In the step of scoring the first test question, as a result of checking the answer to each of the first test question, the question in which the answer is the correct answer and the question-solving time is shorter than the first reference time set in advance classifying by type; categorizing, as a result of checking the answers to each of the first test questions, the questions in which the answer is correct and the question-solving time is longer than the first reference time but shorter than a preset second reference time into a second type; and as a result of checking the answers to each of the first test questions, classifying the questions in which the answer is correct and the problem-solving time is longer than the second reference time and the questions in which the answer is confirmed as the incorrect answer into a third type Including, the step of providing the first learning content, selecting an intermediate level 1-1 learning content from among the learning content for the problem classified as the second type, and answering the problem classified as the third type selecting first-second learning content, which is a beginner level, from among the learning content for the Korean language; and providing the first learning content generated by combining the 1-1 learning content and the 1-2 learning content to the first user terminal, so that the 1-1 learning content is set at a first rate It may include controlling to be played back, and controlling the 1-2 learning content to be played back at a second speed set to a value slower than the first speed.

상기 교육 콘텐츠 큐레이션 및 커리큘럼 제공 방법은, 상기 제1 학습 콘텐츠를 제공하는 단계 이후, 상기 제1 학습 콘텐츠를 통한 학습이 완료되면, 상기 제2 단원의 학습 내용을 테스트하기 위한 제2 테스트 문제를 추출하고, 상기 제2 테스트 문제를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계; 상기 제1 사용자 단말로부터 상기 제2 테스트 문제에 대한 답변이 수신되면, 상기 제2 테스트 문제 각각에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부와 문제 풀이 시간을 확인하여, 상기 제2 테스트 문제를 상기 제1 유형, 상기 제2 유형 및 상기 제3 유형으로 각각 분류하는 단계; 상기 제2 테스트 문제 중 상기 제1 유형으로 분류된 문제를 1점으로 채점하고 상기 제2 유형으로 분류된 문제를 0.5점으로 채점하고 상기 제3 유형으로 분류된 문제를 0점으로 채점하여, 상기 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과를 산출하는 단계; 상기 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 미리 설정된 제1 기준 점수 보다 높은지 여부를 확인하는 단계; 상기 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 상기 제1 기준 점수 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제2 단원을 통과한 것으로 판단하는 단계; 상기 제2 단원을 통과한 것으로 판단되면, 상기 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 미리 설정된 제2 기준 점수 보다 높은지 여부를 확인하는 단계; 상기 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 상기 제2 기준 점수 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제2 테스트 문제 중 상기 제2 유형 및 상기 제3 유형으로 분류된 문제를 기반으로, 상기 제2 단원에 대한 오답 노트를 생성하고, 상기 오답 노트를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계; 상기 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 상기 제1 기준 점수 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제2 단원을 통과하지 못한 것으로 판단하는 단계; 및 상기 제2 단원을 통과하지 못한 것으로 판단되면, 상기 제2 테스트 문제 중 상기 제2 유형 및 상기 제3 유형으로 분류된 문제를 기반으로, 상기 제2 단원을 재학습하기 위한 제2 학습 콘텐츠를 선정하고, 상기 제2 학습 콘텐츠를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the method for curating educational content and providing a curriculum, after providing the first learning content, when learning through the first learning content is completed, a second test problem for testing the learning content of the second unit extracting and providing the second test problem to the first user terminal; When an answer to the second test question is received from the first user terminal, it is checked whether an answer to each of the second test questions is a correct answer or an incorrect answer, and a problem solving time is checked, and the second test question is set to the first classifying each into a type, the second type, and the third type; Among the second test questions, the problem classified as the first type is scored as 1 point, the problem classified as the second type is scored as 0.5 points, and the problem classified as the third type is scored as 0 points, calculating a scoring result for the second test question; checking whether a scoring result for the second test question is higher than a preset first reference score; determining that the second unit has been passed when it is confirmed that the scoring result for the second test question is higher than the first reference score; when it is determined that the second unit has been passed, checking whether a scoring result for the second test question is higher than a preset second reference score; When it is confirmed that the scoring result for the second test question is lower than the second reference score, based on the problems classified into the second type and the third type among the second test questions, the second unit is evaluated. generating an incorrect note and providing the incorrect note to the first user terminal; determining that the second unit has not been passed when it is confirmed that the scoring result for the second test question is lower than the first reference score; and when it is determined that the second unit has not been passed, second learning content for re-learning the second unit based on the problems classified into the second type and the third type among the second test questions The method may further include selecting and providing the second learning content to the first user terminal.

상기 교육 콘텐츠 큐레이션 및 커리큘럼 제공 방법은, 상기 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과를 산출하는 단계 이후, 상기 제2 테스트 문제 중 제2-1 테스트 문제가 상기 제1 유형으로 분류된 경우, 상기 제2 테스트 문제가 제공된 시점부터 미리 설정된 제1 기준 기간이 지난 이후, 상기 제2-1 테스트 문제를 상기 제1 사용자 단말로 다시 제공하는 단계; 상기 제1 사용자 단말로부터 상기 제2-1 테스트 문제에 대한 답변이 수신되면, 상기 제2-1 테스트 문제에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부와 문제 풀이 시간을 확인하여, 상기 제2-1 테스트 문제를 상기 제1 유형, 상기 제2 유형 및 상기 제3 유형 중 어느 하나로 분류하는 단계; 상기 제2-1 테스트 문제가 상기 제2 유형 또는 상기 제3 유형으로 분류되면, 상기 제2-1 테스트 문제와 관련된 학습 콘텐츠 중 기본 개념을 학습하기 위한 제3 학습 콘텐츠를 선정하고, 상기 제3 학습 콘텐츠를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계; 상기 제2 테스트 문제 중 제2-2 테스트 문제가 상기 제2 유형으로 분류된 경우, 상기 제2 테스트 문제가 제공된 시점부터 상기 제1 기준 기간 보다 더 짧은 값으로 설정된 제2 기준 기간이 지난 이후, 상기 제2-2 테스트 문제를 상기 제1 사용자 단말로 다시 제공하는 단계; 상기 제1 사용자 단말로부터 상기 제2-2 테스트 문제에 대한 답변이 수신되면, 상기 제2-2 테스트 문제에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부와 문제 풀이 시간을 확인하여, 상기 제2-2 테스트 문제를 상기 제1 유형, 상기 제2 유형 및 상기 제3 유형 중 어느 하나로 분류하는 단계; 상기 제2-2 테스트 문제가 상기 제2 유형 또는 상기 제3 유형으로 분류되면, 상기 제2-2 테스트 문제와 관련된 학습 콘텐츠 중 기본 개념 및 기초 내용을 학습하기 위한 제4 학습 콘텐츠를 선정하고, 상기 제4 학습 콘텐츠를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계; 상기 제2 테스트 문제 중 제2-3 테스트 문제가 상기 제3 유형으로 분류된 경우, 상기 제2 테스트 문제가 제공된 시점부터 상기 제2 기준 기간 보다 더 짧은 값으로 설정된 제3 기준 기간이 지난 이후, 상기 제2-3 테스트 문제를 상기 제1 사용자 단말로 다시 제공하는 단계; 상기 제1 사용자 단말로부터 상기 제2-3 테스트 문제에 대한 답변이 수신되면, 상기 제2-3 테스트 문제에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부와 문제 풀이 시간을 확인하여, 상기 제2-3 테스트 문제를 상기 제1 유형, 상기 제2 유형 및 상기 제3 유형 중 어느 하나로 분류하는 단계; 및 상기 제2-3 테스트 문제가 상기 제2 유형 또는 상기 제3 유형으로 분류되면, 상기 제2-3 테스트 문제와 관련된 학습 콘텐츠 중 기본 개념, 기초 내용 및 상세 내용을 학습하기 위한 제5 학습 콘텐츠를 선정하고, 상기 제5 학습 콘텐츠를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the method for curating educational content and providing a curriculum, after calculating a scoring result for the second test question, when the 2-1 test question among the second test questions is classified into the first type, the first providing the 2-1 test question to the first user terminal again after a preset first reference period has elapsed from the time when the second test question is provided; When an answer to the 2-1 test question is received from the first user terminal, the 2-1 test classifying the problem into one of the first type, the second type, and the third type; When the 2-1 test question is classified as the second type or the third type, third learning content for learning a basic concept is selected from among the learning content related to the 2-1 test question, and the third learning content is selected. providing learning content to the first user terminal; When the second test question among the second test questions is classified as the second type, after a second reference period set to a shorter value than the first reference period has elapsed from the time the second test question is provided, providing the 2-2 test problem back to the first user terminal; When an answer to the 2-2 test question is received from the first user terminal, it is checked whether the answer to the 2-2 test question is a correct answer or an incorrect answer and a problem solving time is checked, and the 2-2 test classifying the problem into one of the first type, the second type, and the third type; If the 2-2 test question is classified as the second type or the third type, selecting a fourth learning content for learning basic concepts and basic contents from among the learning contents related to the 2-2 test question, providing the fourth learning content to the first user terminal; If test questions 2-3 among the second test questions are classified as the third type, after a third reference period set to a value shorter than the second reference period has elapsed from the time the second test question is provided, providing the second-3 test problem back to the first user terminal; When an answer to the 2-3 test question is received from the first user terminal, the 2-3 test classifying the problem into one of the first type, the second type, and the third type; and fifth learning content for learning a basic concept, basic content, and detailed content among the learning content related to the 2-3 test question when the 2-3 test question is classified as the second type or the third type and providing the fifth learning content to the first user terminal.

상기 오답 노트를 제공하는 단계는, 상기 제2 테스트 문제 중 상기 제2 유형 및 상기 제3 유형으로 분류된 문제를 나열한 이미지 파일을 생성하는 단계; 상기 이미지 파일에 포함된 복수의 문제 중 최상단에 위치한 제2-1 테스트 문제가 확인되면, 상기 제2-1 테스트 문제의 문제 번호를 1번으로 설정하고, 상기 제2-1 테스트 문제의 외부 테두리의 상하좌우에 여백 공간까지 포함된 영역을 분할하여 제1 이미지를 획득하는 단계; 상기 이미지 파일에 포함된 복수의 문제 중 상기 제2-1 테스트 문제의 하단에 위치한 제2-2 테스트 문제가 확인되면, 상기 제2-2 테스트 문제의 문제 번호를 2번으로 설정하고, 상기 제2-2 테스트 문제의 외부 테두리의 상하좌우에 여백 공간까지 포함된 영역을 분할하여 제2 이미지를 획득하는 단계; 상기 제2-1 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있는지 여부를 확인하는 단계; 상기 제2-1 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 제2-1 테스트 문제의 이름에 대한 등록 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송하는 단계; 상기 제2-1 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있는 것으로 확인되면, 상기 제2-1 테스트 문제의 문제 번호 및 문제명을 기반으로 파일명을 설정하여, 상기 제1 이미지를 제1 PDF 파일로 변환하여 출력하는 단계; 상기 제2-2 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있는지 여부를 확인하는 단계; 상기 제2-2 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있지 않은 것으로 확인되면, 상기 제2-2 테스트 문제의 이름에 대한 등록 요청 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계; 상기 제2 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있는 것으로 확인되면, 상기 제2 테스트 문제의 문제 번호 및 문제명을 기반으로 파일명을 설정하여, 상기 제2 이미지를 제2 PDF 파일로 변환하여 출력하는 단계; 및 상기 제1 PDF 파일 및 상기 제2 PDF 파일을 결합하여 상기 오답 노트로 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The providing of the incorrect answer notes may include: generating an image file listing problems classified into the second type and the third type among the second test questions; If the 2-1 test problem located at the top of the plurality of problems included in the image file is confirmed, the problem number of the 2-1 test problem is set to 1, and the outer edge of the 2-1 test problem obtaining a first image by dividing an area including up to a blank space on the top, bottom, left, and right sides of the ; If the 2-2 test problem located at the bottom of the 2-1 test problem is confirmed among the plurality of problems included in the image file, the problem number of the 2-2 test problem is set to 2, and the 2-2 acquiring a second image by dividing an area including up to, down, left, and right of the outer border of the test problem, up to the blank space; checking whether a problem name of the 2-1 test problem is registered; if it is confirmed that the name of the test question 2-1 is not registered, transmitting a registration request notification message for the name of the test question 2-1 to an administrator terminal; If it is confirmed that the problem name of the 2-1 test problem is registered, a file name is set based on the problem number and problem name of the 2-1 test problem, and the first image is converted to a first PDF file, outputting; checking whether a problem name of the 2-2 test problem is registered; transmitting a registration request notification message for the name of the 2-2 test question to the manager terminal when it is confirmed that the name of the test question 2-2 is not registered; if it is confirmed that the problem name of the second test problem is registered, setting a file name based on the problem number and problem name of the second test problem, converting the second image into a second PDF file, and outputting; and combining the first PDF file and the second PDF file to generate the wrong answer note.

일실시예에 따르면, 제1 사용자의 뇌파를 기초로, 제1 사용자의 상태가 양호한 것으로 확인되면, 제1 사용자의 기본 정보를 기초로, 제1 사용자의 학습 완료 단원을 확인하고, 제1 사용자의 학습 완료 단원이 제1 단원으로 확인되면, 제1 단원 이후에 학습해야 하는 제2 단원을 확인하고, 제2 단원을 학습하기 전에 사전 지식을 테스트하기 위한 제1 테스트 문제를 추출하여 제1 사용자 단말로 제공하고, 제1 테스트 문제 각각에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부를 확인하여, 제1 테스트 문제에 대한 채점을 수행하고, 제1 테스트 문제에 대한 채점 결과를 통해, 제1 사용자의 학습 수준을 분석하고, 제1 사용자의 학습 수준에 따라 제2 단원을 학습하기 위한 교육 콘텐츠로 제1 학습 콘텐츠를 선정하여 제1 사용자 단말로 제공함으로써, 학습 수준에 따라 사용자 맞춤형의 학습 콘텐츠를 제공할 수 있는 효과가 있다.According to an embodiment, when it is confirmed that the state of the first user is good based on the brain wave of the first user, based on the basic information of the first user, the learning completion unit of the first user is checked, and the first user When the learning completion unit of the unit is confirmed as the first unit, the second unit to be learned after the first unit is identified, and the first test problem is extracted to test the prior knowledge before learning the second unit, and the first user provided to the terminal, checking whether an answer to each of the first test questions is a correct answer or an incorrect answer, scoring the first test question, and learning of the first user through the scoring result for the first test question By analyzing the level, selecting the first learning content as the educational content for learning the second unit according to the learning level of the first user and providing it to the first user terminal, it is possible to provide learning content customized to the user according to the learning level. can have an effect.

한편, 실시예들에 따른 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, effects according to the embodiments are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the description below.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성의 예시도이다.
도 2는 일실시예에 따른 학습 준비 상태를 파악하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 학습 진도를 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 일실시예에 따른 학습 콘텐츠를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따른 학습 콘텐츠의 지표들을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일실시예에 따른 정답 여부 및 문제 풀이 시간을 통해 문제의 유형을 분류하고, 문제의 유형에 따라 학습 콘텐츠를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 일실시예에 따른 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과를 산출하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 일실시예에 따른 테스트 문제에 대한 채점 결과에 따라 사용자 맞춤형 커리큘럼을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 일실시예에 따른 제1 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 내용을 상기시키기 위해 테스트 문제를 다시 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 일실시예에 따른 제2 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 내용을 상기시키기 위해 테스트 문제를 다시 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11은 일실시예에 따른 제3 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 내용을 상기시키기 위해 테스트 문제를 다시 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 12는 일실시예에 따른 제1 PDF 파일을 출력하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 일실시예에 따른 제2 PDF 파일을 출력하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일실시예에 따른 제1 인공지능 및 제2 인공지능의 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.1 is an exemplary diagram of the configuration of a system according to an embodiment.
2 is a flowchart illustrating a process of identifying a learning preparation state according to an exemplary embodiment.
3 is a flowchart illustrating a process of setting a learning progress according to an exemplary embodiment.
4 is a flowchart illustrating a process of providing learning content according to an exemplary embodiment.
5 is a diagram for explaining indices of learning content according to an embodiment.
6 is a flowchart for explaining a process of classifying a problem type through a correct answer and problem solving time, and providing learning content according to the problem type, according to an embodiment.
7 is a flowchart illustrating a process of calculating a scoring result for a second test question according to an exemplary embodiment.
8 is a flowchart illustrating a process of providing a user-customized curriculum according to a scoring result for a test question according to an exemplary embodiment.
9 is a flowchart illustrating a process of re-providing a test question in order to remind the learner about the problem classified into the first type according to an embodiment.
FIG. 10 is a flowchart for explaining a process of providing test questions again to remind students of learning content for problems classified as the second type according to an embodiment.
11 is a flowchart for explaining a process of providing a test question again to remind the learner about a problem classified as a third type according to an embodiment.
12 is a diagram for explaining a process of outputting a first PDF file according to an embodiment.
13 is a diagram for explaining a process of outputting a second PDF file according to an embodiment.
14 is a diagram for explaining learning of a first artificial intelligence and a second artificial intelligence according to an embodiment.
15 is an exemplary diagram of a configuration of an apparatus according to an embodiment.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes may be made to the embodiments, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all modifications, equivalents and substitutes for the embodiments are included in the scope of the rights.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for purposes of illustration only, and may be changed and implemented in various forms. Accordingly, the embodiments are not limited to the specific disclosure form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical spirit.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various elements, these terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one element from another. For example, a first component may be termed a second component, and similarly, a second component may also be termed a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected to” another component, it may be directly connected or connected to the other component, but it should be understood that another component may exist in between.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 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 examples are used for the purpose of description only, and should not be construed as limiting. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or a 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 실시예가 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 otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the embodiment 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

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components are given the same reference numerals regardless of the reference numerals, and the overlapping description thereof will be omitted. In describing the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description thereof will be omitted.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.The embodiments may be implemented in various types of products, such as personal computers, laptop computers, tablet computers, smart phones, televisions, smart home appliances, intelligent cars, kiosks, wearable devices, and the like.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성의 예시도이다.1 is an exemplary diagram of the configuration of a system according to an embodiment.

일실시예에 따른 시스템은 서버(100), 사용자 단말들(111-113) 및 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)을 포함할 수 있다. 서버(100), 사용자 단말들(111-113) 및 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)은 네트워크에 연결되어 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다. 시스템은 학습 콘텐츠를 학습하는 사용자의 뇌파 및 눈 깜빡임을 분석하고, 분석 결과를 기초로 사용자의 학습 상태를 평가하여 학습도를 산출할 수 있다.The system according to an embodiment may include the server 100 , user terminals 111-113 and wearable brain wave measuring devices 131-133. The server 100, the user terminals 111-113, and the wearable EEG measuring devices 131-133 may be connected to a network to exchange data through wired/wireless communication. The system may calculate the degree of learning by analyzing the brain waves and eye blinks of the user learning the learning content, and evaluating the user's learning state based on the analysis result.

서버(100)는 서버(100)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버(100)일수도 있고, 클라우드 서버(100)일 수도 있고, 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 서버(100)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능; 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 서버(100)는 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공지능을 구비할 수 있다. 서버(100)는 사용자 단말들(111-113)과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.The server 100 may be a self-server 100 owned by a person or an organization that provides services using the server 100, may be a cloud server 100, or may be peer-to-peer (P2P) of distributed nodes. to-peer) set. The server 100 includes an arithmetic function that a typical computer has; It may be configured to perform all or part of a storage/referencing function, an input/output function, and a control function. The server 100 may include at least one or more artificial intelligences that perform an inference function. The server 100 may be configured to communicate with the user terminals 111-113 through wired or wireless communication.

서버(100)는 웹페이지 또는 어플리케이션과 연동될 수 있다. 웹페이지 또는 어플리케이션은 학습 동영상 등 사용자를 위한 학습 콘텐츠를 표시 및 재생하는 기능을 제공할 수 있다. 웹페이지 또는 어플리케이션은 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)을 통해 측정된 사용자들의 학습 중 뇌파 정보를 표시하는 기능을 제공할 수 있다. 웹페이지 또는 어플리케이션은 서버(100)에 수집 및 저장된 사용자들의 학습 성취도 정보를 표시하는 기능을 제공할 수 있다.The server 100 may be linked with a web page or an application. The web page or application may provide a function of displaying and playing learning content for a user, such as a learning video. The webpage or the application may provide a function of displaying EEG information measured by the wearable EEG measuring devices 131-133 during user learning. The web page or application may provide a function of displaying the learning achievement information of users collected and stored in the server 100 .

사용자 단말들(111-113)은 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다. 가령, 도 1과 같이, 제1 사용자 단말(111)은 데스크탑일 수 있고, 제2 사용자 단말(112)은 노트북일 수 있고, 제3 사용자 단말(113)은 스마트폰일 수 있다. 사용자 단말들(111-113)의 종류는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 사용자 단말들(111-113)들은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 사용자 단말들(111-113)은 서버(100)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다. 사용자 단말들(111-113)은 서버(100)와 연동된 웹페이지에 접속되거나, 서버(100)와 연동된 어플리케이션이 설치될 수 있다. 사용자 단말들(111-113)은 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 서버(100)와 데이터를 주고받을 수 있다.The user terminals 111-113 may be a desktop computer, a notebook computer, a tablet, a smart phone, or the like. For example, as shown in FIG. 1 , the first user terminal 111 may be a desktop, the second user terminal 112 may be a laptop computer, and the third user terminal 113 may be a smartphone. The types of user terminals 111-113 may vary according to embodiments. The user terminals 111-113 may be configured to perform all or part of an arithmetic function, a storage/referencing function, an input/output function, and a control function of a typical computer. The user terminals 111-113 may be configured to communicate with the server 100 by wire or wireless. The user terminals 111-113 may access a web page linked with the server 100 or an application linked with the server 100 may be installed. The user terminals 111-113 may exchange data with the server 100 through a web page or an application.

계정들(121-123)은 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 사용자 단말들(111-113)에 로그인할 수 있다. 가령, 제1 사용자 계정(121)은 제1 사용자 단말(111)에 로그인할 수 있고, 제2 사용자 계정(122)은 제2 사용자 단말(112)에 로그인할 수 있고, 제3 사용자 계정(123)은 제3 사용자 단말(113)에 로그인할 수 있다. 사용자 단말들(111-113)에 계정들(121-123)이 각각 로그인 되면, 사용자 단말들(111-113)은 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 서버(100)와 데이터를 주고받을 수 있다. 각각의 사용자 계정(121, 122, 123)은 서버(100)에 저장된 각각의 사용자의 기본 정보, 각각의 사용자의 학습 콘텐츠 사용 중 뇌파 정보 및 눈 깜빡임 정보에 접근할 권한을 가진다.The accounts 121-123 may log in to the user terminals 111-113 through a web page or an application. For example, the first user account 121 may log in to the first user terminal 111 , the second user account 122 may log in to the second user terminal 112 , and the third user account 123 may log in to the second user terminal 112 . ) may log in to the third user terminal 113 . When the accounts 121-123 are logged into the user terminals 111-113, respectively, the user terminals 111-113 may exchange data with the server 100 through a web page or an application. Each user account (121, 122, 123) has the right to access the basic information of each user stored in the server 100, brain wave information and eye blink information while using each user's learning content.

착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)은 사용자들이 학습 콘텐츠를 시청하기 전에 사용자들에게 착용될 수 있다. 각각의 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)은 각각의 사용자 단말들(111-113)과 대응 관계를 가질 수 있다. 각각의 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)은 각각의 사용자 단말들(111-113)과 유무선으로 통신할 수 있다. 즉, 제1 사용자 단말(111)과 제1 뇌파 측정 장치(131)는 연결되어 있고, 제2 사용자 단말(112)과 제2 뇌파 측정 장치(132)는 연결되어 있고, 제3 사용자 단말(113)과 제3 뇌파 측정 장치(133)는 연결되어 있는 상태일 수 있다.The wearable brain wave measuring devices 131-133 may be worn by users before they watch learning content. Each of the wearable EEG measuring devices 131-133 may have a corresponding relationship with each of the user terminals 111-113. Each of the wearable EEG measuring devices 131 to 133 may communicate with each of the user terminals 111-113 by wire or wireless. That is, the first user terminal 111 and the first EEG measuring device 131 are connected, the second user terminal 112 and the second EEG measuring device 132 are connected, and the third user terminal 113 is connected. ) and the third EEG measuring device 133 may be in a connected state.

각각의 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)은 도 1의 골전도 헤드셋(130)과 같은 구성 및 기능을 가질 수 있다. 서버(100)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체는 학습 콘텐츠를 시청하는 사용자들에게 골전도 헤드셋(130)을 대여, 지급 또는 판매할 수 있다.Each of the wearable EEG measuring devices 131-133 may have the same configuration and function as the bone conduction headset 130 of FIG. 1 . A person or group that provides a service using the server 100 may rent, pay, or sell the bone conduction headset 130 to users who view learning content.

골전도 헤드셋(130)은 2채널 frontal 센서 기반 제품일 수 있다. 골전도 헤드셋(130) EEG 센서(141), 골전도 폰(142), 통신 모듈(143) 등을 포함할 수 있다. EEG 센서(141)는 사용자의 뇌파, 구체적으로 알파파(alpha wave), 베타파(beta wave), 델타파(delta wave)의 진동수, 진폭, 파장, 위상차 등을 측정할 수 있다. 또한, 골전도 헤드셋(130)은 EOG 센서를 포함할 수 있다. 이를 통해, 사용자의 눈뜸, 눈감음 여부 등을 측정할 수 있다.The bone conduction headset 130 may be a two-channel frontal sensor-based product. The bone conduction headset 130 may include an EEG sensor 141 , a bone conduction phone 142 , a communication module 143 , and the like. The EEG sensor 141 may measure the frequency, amplitude, wavelength, phase difference, etc. of the user's brain waves, specifically, alpha waves, beta waves, and delta waves. In addition, the bone conduction headset 130 may include an EOG sensor. Through this, it is possible to measure whether the user's eyes are opened or closed.

또한, 각각의 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)은 헤드폰의 구성, 형태 및 디자인을 가질 수 있다. 이때, 헤드폰에 부착된 뇌파 감지 센서는 착용 시 사용자의 귀 및 정수리 부분과 접촉하며, 사용자의 뇌파 정보를 측정할 수 있다. 또는, 각각의 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)은 무선 이어폰과 같이 사용자의 귀에 꼽을 수 있는 In-ear 형태의 구성, 형태 및 디자인을 가질 수도 있다. 이때, In-ear형 뇌파 측정 장치에 부착된 뇌파 감지 센서는 착용 시 사용자의 귀 부분과 접촉하며, 사용자의 뇌파 정보를 측정할 수 있다. 각각의 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)은 부착된 뇌파 측정 센서를 통해 사용자의 뇌파를 분석할 수만 있다면, 그 구성, 형태, 디자인, 크기, 부가 기능 등은 제한 없이 차용될 수 있다.In addition, each of the wearable EEG measuring devices 131-133 may have the configuration, shape, and design of a headphone. In this case, the EEG sensor attached to the headphone may come into contact with the user's ear and the crown when worn, and may measure EEG information of the user. Alternatively, each of the wearable EEG measuring devices 131-133 may have an in-ear configuration, shape, and design that can be inserted into the user's ear, such as a wireless earphone. In this case, the EEG sensor attached to the in-ear type EEG measurement device may contact the user's ear part when worn, and may measure the user's EEG information. Each of the wearable EEG measuring devices 131 to 133 may be borrowed without limitation in terms of its configuration, shape, design, size, and additional functions, as long as it can analyze the user's EEG through the attached EEG sensor.

서버(100)는 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 학습 동영상 등 사용자를 위한 학습 콘텐츠를 제공할 수 있다. 서버(100)는 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)을 통해 측정된 사용자들의 학습 콘텐츠 사용 중 뇌파 정보를 수집, 분석 및 저장할 수 있다. 서버(100)는 사용자 단말들(111-113)을 통해 촬영된 사용자들의 영상 정보를 기초로, 사용자들의 EAR(Eye Aspect Ratio)을 측정할 수 있다. 여기서, EAR은 눈의 가로 세로 비율로, EAR을 통해 눈을 뜨고 있는지 또는 눈을 감고 있는지 여부가 확인될 수 있다.The server 100 may provide learning content for a user, such as a learning video, through a web page or an application. The server 100 may collect, analyze, and store EEG information measured through the wearable EEG measurement devices 131-133 while using the learning content of the users. The server 100 may measure the user's Eye Aspect Ratio (EAR) based on the user's image information captured through the user terminals 111-113. Here, the EAR is the aspect ratio of the eyes, and whether the eyes are open or closed may be checked through the EAR.

서버(100)는 뇌파 정보, 눈 깜빡임 정보 및 사용자의 기본 정보 등을 기초로, 사용자별 학습 콘텐츠를 재구성하여 제공할 수 있다.The server 100 may reconfigure and provide learning content for each user based on brain wave information, eye blink information, and basic information of a user.

한편, 설명의 편의를 위해 도 1에서는 세 대의 사용자 단말들(111-113) 및 세 대의 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)만을 도시했으나, 단말들의 수는 얼마든지 달라질 수 있다. 서버(100)의 처리 용량이 허용하는 한, 단말들의 수는 특별한 제한이 없다.Meanwhile, although only three user terminals 111-113 and three wearable EEG measurement devices 131-133 are illustrated in FIG. 1 for convenience of description, the number of terminals may be varied. As long as the processing capacity of the server 100 allows, the number of terminals is not particularly limited.

이하에서, 서버(100)의 동작을 중심으로 실시예가 기술되며, 실시예들은 통신의 주체나 양상에 의해 제한되지 않고 다양한 응용예가 채용될 수 있다.Hereinafter, embodiments will be described focusing on the operation of the server 100, and the embodiments are not limited by the subject or aspect of communication, and various application examples may be employed.

한편, 서버(100)는 집중력을 향상시키는 명상 콘텐츠를 제공하여, 명상을 통해 뇌파가 안정 상태로 진입하게 되는 경우에만, 학습 콘텐츠를 제공할 수 있다.On the other hand, the server 100 may provide the learning content only when the brain wave enters a stable state through meditation by providing the meditation content for improving concentration.

서버(100)는 사용자들이 사용자 단말들(111-113)의 화면에서 재생중인 학습 콘텐츠를 시청하는 도중, 사용자들의 시선이 화면에서 일정 시간(예를 들면, 3초) 이상 벗어나는 것으로 확인되면, 학습 콘텐츠의 재생이 멈추도록 제어할 수 있다. 이때, 서버(100)는 시선이 화면에서 벗어나는 시간 이외에, 눈을 감고 있는 시간을 통해서도, 학습 콘텐츠의 재생이 멈추도록 제어할 수 있다.When it is confirmed that the user's gaze deviates from the screen for a certain period of time (eg, 3 seconds) or more while the users watch the learning content being reproduced on the screens of the user terminals 111-113, the server 100 learns You can control the playback of content to stop. In this case, the server 100 may control the reproduction of the learning content to stop even through the time when the eyes are closed, in addition to the time when the gaze departs from the screen.

서버(100)는 사용자들이 사용자 단말들(111-113)의 화면에서 재생중인 학습 콘텐츠를 시청하여 학습을 수행하는 동안, 사용자들의 뇌파 상태를 확인하고, EAR을 통해 사용자들의 눈 깜빡임 상태를 확인할 수 있다.The server 100 checks the brain wave status of users while the users perform learning by watching the learning content being played on the screens of the user terminals 111-113, and can check the blinking status of the users through the EAR. there is.

서버(100)는 학습 콘텐츠의 시청이 종료되어 학습이 완료되면, 뇌파 상태, 눈 깜빡임 상태(졸음), 화면에서 시선이 벗어난 정도 등을 통해, 학습 콘텐츠에 대한 집중도를 산출할 수 있으며, 학습 시간, 학습 시간 등에 대한 정보를 분석하여 사용자들에게 제공할 수 있다.When the learning of the learning content is completed after the viewing of the learning content is finished, the server 100 may calculate the concentration on the learning content through the brain wave state, the blinking state (drowsiness), the degree of gaze deviation from the screen, etc., and the learning time , information on learning time, etc. can be analyzed and provided to users.

서버(100)는 사용자들이 학습 콘텐츠를 시청하는 동안의 뇌파 상태, 눈 깜빡임 상태, 화면에서 시선이 벗어난 정도 등을 분석하여, 집중력이 저하되는 구간을 선별할 수 있으며, 집중도가 일정 수준 미만으로 확인되는 구간에 대해 재학습이 수행되도록, 학습 서비스를 제공할 수 있다.The server 100 analyzes the brain wave state, the blinking state, the degree of gaze deviation from the screen, etc., while the users watch the learning content, and can select a section in which the concentration is lowered, and the concentration is confirmed to be less than a certain level It is possible to provide a learning service so that re-learning is performed for the section to be used.

일실시예에 따르면, 서버(100)는 학생용, 학부모용 및 선생님용으로 구분하여 학습 서비스를 제공할 수 있다. 즉, 서버(100)는 학생용 어플리케이션을 통해 학습을 수행하는 사용자들이 학습을 진행하도록 처리하는 학습 서비스를 제공할 수 있으며, 학부모용 어플리케이션을 통해 보호자들이 학습 현황을 확인하도록 처리하는 학습 서비스를 제공할 수 있으며, 선생님용 어플리케이션을 통해 학습 과정을 추천하도록 처리하는 학습 서비스를 제공할 수 있다. 이때, 학생, 부모님 및 선생님 간에 남겨진 코멘트를 확인할 수 있도록, 학생 별로 게시 공간이 제공될 수 있다.According to an embodiment, the server 100 may provide a learning service for students, parents, and teachers. That is, the server 100 may provide a learning service that processes users who perform learning through the student application to proceed with learning, and may provide a learning service that processes the guardians to check the learning status through the parent application. In addition, it is possible to provide a learning service that processes to recommend a learning process through the teacher application. In this case, a posting space may be provided for each student so that comments left between students, parents, and teachers can be checked.

서버(100)는 특정 단원을 학습하기 전에 테스트를 수행하여, 테스트 문제에 대한 결과를 통해, 빠른 속도로 맞춘 문제를 제1 유형으로 분류하고, 중간 속도로 맞춘 문제를 제2 유형으로 분류하고, 느린 속도로 맞춘 문제와 틀린 문제를 제3 유형으로 분류할 수 있다.The server 100 performs a test before learning a specific unit, and through the results for the test problem, classifies a problem fitted at a high speed into a first type, and a problem fitted at a medium speed into a second type, Slow-fit problems and incorrect problems can be classified into a third type.

서버(100)는 제2 유형으로 분류된 문제들과 관련된 학습 콘텐츠로 중급 레벨 이상의 동영상을 제공하고, 제3 유형으로 분류된 문제들과 관련된 학습 콘텐츠로 초급 레벨의 동영상을 제공하여, 약점을 보완하는 교육 콘텐츠를 큐레이션 할 수 있으며, 학습이 완료되면 학습 내용에 대한 테스트를 수행하여, 그 다음 학습을 위한 동영상 큐레이션, 오답 노트, 커리큘럼 등에 대한 학습 서비스를 제공할 수 있다.The server 100 provides an intermediate level or higher video as the learning content related to the problems classified as the second type, and provides a beginner level video as the learning content related to the problems classified as the third type, to compensate for the weakness education content can be curated, and when learning is completed, the learning content can be tested, and then video curation for the next learning, incorrect answer notes, and learning services can be provided.

서버(100)는 일정 기간 동안의 성적 향상도를 확인할 수 있으며, 명상을 수행한 후 학습을 진행하였을 때의 성적 향상도와 명상을 수행하지 않고 학습을 진행하였을 때의 성적 향상도를 확인하여, 명상 진행 여부에 따라 학습 성취도의 차이를 확인할 수 있다.The server 100 can check the degree of grade improvement for a certain period of time, and by checking the grade improvement when learning is performed after performing meditation and the grade improvement when learning is performed without performing meditation, Depending on the progress, the difference in learning achievement can be confirmed.

서버(100)는 CBT(Computer Based Test)를 통해, 특정 단원을 학습하기 전에 테스트를 수행할 수 있으며, 해당 단원에 대한 학습이 완료한 후에 테스트를 수행할 수도 있다.The server 100 may perform a test before learning a specific unit through Computer Based Test (CBT), and may perform the test after learning of the corresponding unit is completed.

서버(100)는 망각 곡선을 기초로, 학습 내용에 대한 장기 기억 및 단기 기억을 추론하여, 기억이 사라질 것으로 판단되는 시점에 학습 내용을 상기시키기 위해 학습 콘텐츠를 다시 제공할 수 있으며, 이를 통한 커리큘럼을 생성하여 제공할 수 있다.The server 100 infers long-term memory and short-term memory for the learning content based on the forgetting curve, and may provide the learning content again to remind the learning content at a time when the memory is determined to disappear, and the curriculum through this can be created and provided.

서버(100)는 사용자가 아는 문제와 모르는 문제를 구분하여, 아는 문제에 대한 학습 콘텐츠에 대해서는 빠른 속도로 재생되도록 제어하고, 모르는 문제에 대한 학습 콘텐츠에 대해서는 느린 속도로 재생되도록 제어하여, 사용자의 학습 수준에 따라 학습 콘텐츠의 배속을 자동으로 조절할 수 있다.The server 100 separates the problems the user knows from the problems he does not know, controls the learning content for the known problem to be played at a fast speed, and controls the learning content for the unknown problem to be played at a slow speed, The speed of learning content can be automatically adjusted according to the learning level.

서버(100)는 과금 방식에 따라 상이한 학습 서비스를 제공할 수 있으며, 비싼 요금을 지불할수록 다양한 학습 콘텐츠가 제공될 수 있다.The server 100 may provide different learning services according to a billing method, and may provide a variety of learning contents as a higher fee is paid.

일실시예에 따르면, 학습 콘텐츠는 레벨이 설정되어 있어, 초급, 중급 및 고급 레벨로 구분될 수 있으며, 학습 콘텐츠가 등록될 때, 학습 콘텐츠의 레벨, 분야, 주제 등이 설정될 수 있다.According to an embodiment, the learning content has a level set, and can be divided into beginner, intermediate, and advanced levels. When the learning content is registered, a level, field, topic, etc. of the learning content can be set.

도 2는 일실시예에 따른 학습 준비 상태를 파악하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a process of identifying a learning preparation state according to an exemplary embodiment.

도 2를 참조하면, 먼저 S201 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자가 착용한 제1 뇌파 측정 장치(131)에서 제1 사용자의 뇌파를 측정하면, 제1 뇌파 측정 장치(131)에서 측정된 제1 사용자의 뇌파를 제1 사용자 단말(111)로부터 획득할 수 있다.Referring to FIG. 2 , first, in step S201 , the server 100 measures the first user's EEG in the first EEG measuring device 131 worn by the first user, the first EEG measuring device 131 measures it. The EEG of the first user may be obtained from the first user terminal 111 .

구체적으로, 제1 사용자가 제1 뇌파 측정 장치(131)를 착용하게 되면, 제1 뇌파 측정 장치(131)는 제1 사용자의 뇌파를 측정할 수 있으며, 측정된 제1 사용자의 뇌파 정보를 제1 사용자 단말(111)로 전송할 수 있다. 이때, 제1 사용자 단말(111)은 제1 뇌파 측정 장치(131)로부터 수신된 제1 사용자의 뇌파 정보를 서버(100)로 전송하여, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)로부터 제1 사용자의 뇌파 정보를 획득할 수 있다.Specifically, when the first user wears the first EEG measuring device 131, the first EEG measuring device 131 may measure the first user's EEG and provide the measured EEG information of the first user. 1 may be transmitted to the user terminal 111 . At this time, the first user terminal 111 transmits the first user's EEG information received from the first EEG measuring device 131 to the server 100 , and the server 100 receives the first EEG information from the first user terminal 111 . 1 It is possible to obtain the user's brain wave information.

일실시예에 따르면, 제1 뇌파 측정 장치(131)는 제1 사용자의 베타파, 알파파, 델타파 등을 측정할 수 있다. 제1 뇌파 측정 장치(131)는 뇌파의 진동수, 진폭, 파장, 위상차 등을 측정할 수 있다. 측정하는 뇌파의 종류 및 측정 항목은 실시예에 따라 달라질 수 있다.According to an embodiment, the first EEG measuring apparatus 131 may measure a beta wave, an alpha wave, a delta wave, etc. of the first user. The first EEG measuring device 131 may measure the frequency, amplitude, wavelength, and phase difference of the EEG. The type and measurement item of EEG to be measured may vary depending on the embodiment.

S202 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 뇌파를 기초로, 제1 사용자의 상태가 양호한지 여부를 분석할 수 있다.In step S202 , the server 100 may analyze whether the state of the first user is good based on the brain wave of the first user.

구체적으로, 서버(100)는 데이터베이스에 미리 등록되어 있는 제1 사용자의 뇌파와 실시간으로 획득되는 제1 사용자의 뇌파를 비교하여, 제1 사용자의 상태를 나쁜 상태, 양호 상태 및 좋은 상태 중 어느 하나로 분류할 수 있다.Specifically, the server 100 compares the brain wave of the first user registered in advance in the database with the brain wave of the first user obtained in real time, and sets the state of the first user to any one of a bad state, a good state, and a good state. can be classified.

서버(100)는 제1 사용자의 상태가 양호 상태 및 좋은 상태로 확인되는 경우, 제1 사용자의 상태가 양호한 것으로 분석할 수 있으며, 제1 사용자의 상태가 나쁜 상태로 확인되는 경우, 제1 사용자의 상태가 양호하지 않은 것으로 분석할 수 있다.The server 100 may analyze the first user's status as good when the first user's status is confirmed as good and good, and when the first user's status is confirmed as bad, the first user can be analyzed as not in good condition.

S203 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 상태가 양호한지 여부를 확인할 수 있다.In step S203 , the server 100 may check whether the state of the first user is good.

S203 단계에서 제1 사용자의 상태가 양호하지 않은 것으로 확인되면, S204 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)로 명상 콘텐츠를 제공하여, 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 명상 콘텐츠가 재생되도록 제어할 수 있다. 이때, 서버(100)는 제1 사용자의 상태에 따라 명상 콘텐츠를 선별하여, 제1 사용자의 상태가 심각할수록 재생 길이가 긴 명상 콘텐츠를 제공할 수 있다.If it is confirmed that the state of the first user is not good in step S203 , in step S204 , the server 100 provides the meditation content to the first user terminal 111 to meditate on the screen of the first user terminal 111 . You can control the content to be played. In this case, the server 100 may select the meditation content according to the state of the first user, and provide the meditation content with a longer reproduction length as the state of the first user becomes more serious.

S204 단계 이후, 명상 콘텐츠의 재생이 완료되면, S201 단계로 되돌아가, 서버(100)는 명상을 통해 안정된 제1 사용자의 뇌파를 다시 획득할 수 있다.After step S204, when the reproduction of the meditation content is completed, the process returns to step S201, and the server 100 may acquire the EEG of the first user stable through meditation again.

한편, S203 단계에서 제1 사용자의 상태가 양호한 것으로 확인되면, S205 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)에 장착된 카메라가 동작하여 촬영을 시작하도록 제어할 수 있다. 즉, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)로 카메라 동작을 위한 제어 신호를 전송할 수 있으며, 제1 사용자 단말(111)은 카메라를 통해 촬영을 시작할 수 있다.Meanwhile, if it is confirmed in step S203 that the state of the first user is good, in step S205 , the server 100 may control the camera mounted on the first user terminal 111 to operate and start shooting. That is, the server 100 may transmit a control signal for camera operation to the first user terminal 111 , and the first user terminal 111 may start shooting through the camera.

S206 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)에서 제1 사용자의 얼굴을 촬영하면, 제1 사용자 단말(111)로부터 제1 사용자의 얼굴 영상을 획득할 수 있다. 이때, 제1 사용자 단말(111)은 카메라를 통해 제1 사용자의 얼굴을 촬영하여 제1 사용자의 얼굴 영상을 생성할 수 있으며, 생성된 제1 사용자의 얼굴 영상을 서버(100)로 전송할 수 있다.In step S206 , when the first user's face is photographed by the first user terminal 111 , the server 100 may obtain a face image of the first user from the first user terminal 111 . In this case, the first user terminal 111 may generate a face image of the first user by photographing the face of the first user through the camera, and may transmit the generated face image of the first user to the server 100 . .

S207 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 얼굴 영상에서 제1 사용자의 눈을 인식하여, 제1 사용자의 시선을 추적할 수 있다.In step S207 , the server 100 may recognize the eyes of the first user from the face image of the first user and track the gaze of the first user.

구체적으로, 서버(100)는 제1 사용자의 얼굴 영상에서 제1 사용자의 좌측 및 우측 눈 영역을 각각 인식할 수 있다. 즉, 서버(100)는 제1 사용자의 얼굴 영상을 분석하여, 제1 사용자의 좌측 및 우측 눈이 위치하고 있는 영역을 파악할 수 있으며, 이를 통해, 제1 사용자의 좌측 눈이 위치하고 있는 영역과 제1 사용자의 우측 눈이 위치하고 있는 영역을 각각 인식할 수 있다.Specifically, the server 100 may recognize the left and right eye regions of the first user from the face image of the first user, respectively. That is, the server 100 may analyze the face image of the first user to determine the regions where the left and right eyes of the first user are located, and through this, the region where the left eyes of the first user are located and the first Regions in which the user's right eye is located may be recognized, respectively.

서버(100)는 인식된 눈 영역 각각에서 눈동자들의 위치를 확인할 수 있다. 즉, 서버(100)는 좌측 눈 영역에서 좌측 눈동자가 어느 부분에 위치하는지 확인할 수 있고, 우측 눈 영역에서 우측 눈동자가 어느 부분에 위치하는지 확인할 수 있다.The server 100 may check the positions of the pupils in each of the recognized eye regions. That is, the server 100 may determine where the left pupil is located in the left eye region, and may determine where the right pupil is located in the right eye region.

서버(100)는 눈 영역 각각의 크기 및 눈동자들의 크기를 기반으로, 제1 사용자와 제1 사용자 단말(111) 간의 이격 거리를 산출할 수 있다.The server 100 may calculate the separation distance between the first user and the first user terminal 111 based on the size of each eye region and the size of the pupils.

구체적으로, 서버(100)는 좌측 눈 영역의 크기 및 우측 눈 영역의 크기를 비교하여, 제1 사용자가 제1 사용자 단말(111)의 화면을 똑바로 쳐다보고 있는지 판단할 수 있으며, 좌측 눈 영역의 크기와 우측 눈 영역의 크기의 차이가 오차범위 이내로 있는 것으로 확인되면, 제1 사용자가 제1 사용자 단말(111)의 화면을 똑바로 쳐다보고 있는 것으로 확인할 수 있다. 제1 사용자가 제1 사용자 단말(111)의 화면을 똑바로 쳐다보고 있는 상태에서, 서버(100)는 좌측 눈 영역에서 좌측 눈동자가 차지하고 있는 크기 또는 우측 눈 영역에서 우측 눈동자가 차지하고 있는 크기를 확인하여, 제1 사용자와 제1 사용자 단말(111) 간의 이격 거리를 산출할 수 있다. 이를 위해, 서버(100)는 제1 사용자의 눈동자 크기를 거리 별로 미리 등록한 상태에서, 눈동자가 제1 크기로 확인되면, 제1 크기에 대응하는 거리를 제1 사용자와 제1 사용자 단말(111) 간의 이격 거리로 산출할 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자의 눈동자의 크기가 1cm로 확인된 경우, 제1 사용자와 제1 사용자 단말(111) 간의 이격 거리는 30cm로 산출되고, 제1 사용자의 눈동자가 2cm로 확인된 경우, 제1 사용자와 제1 사용자 단말(111) 간의 이격 거리는 20cm로 산출될 수 있다. 즉, 눈동자의 크기가 클수록 제1 사용자와 제1 사용자 단말(111) 간의 이격 거리는 더 작은 수치로 산출될 수 있다.Specifically, the server 100 may determine whether the first user is looking directly at the screen of the first user terminal 111 by comparing the size of the left eye area and the size of the right eye area, and If it is confirmed that the difference between the size and the size of the right eye region is within the error range, it may be confirmed that the first user is looking directly at the screen of the first user terminal 111 . In a state where the first user is looking directly at the screen of the first user terminal 111, the server 100 checks the size occupied by the left pupil in the left eye region or the size occupied by the right pupil in the right eye region. , a separation distance between the first user and the first user terminal 111 may be calculated. To this end, in a state in which the pupil size of the first user is registered in advance for each distance, when the pupil is identified as the first size, the server 100 compares the distance corresponding to the first size to the first user and the first user terminal 111 . It can be calculated as the distance between them. For example, when the size of the pupil of the first user is confirmed to be 1 cm, the separation distance between the first user and the first user terminal 111 is calculated to be 30 cm, and when the pupil size of the first user is confirmed to be 2 cm, the second The separation distance between the first user and the first user terminal 111 may be calculated to be 20 cm. That is, as the size of the pupil increases, the separation distance between the first user and the first user terminal 111 may be calculated as a smaller value.

서버(100)는 눈동자들의 위치 및 이격 거리에 기초하여, 제1 사용자의 시선이 향하는 위치를 확인할 수 있으며, 눈동자의 위치 변경에 따라 제1 사용자의 시선이 이동한 것으로 확인되면, 이동하는 제1 사용자의 시선을 추적할 수 있다.The server 100 may determine a position to which the first user's gaze is directed based on the position and separation distance of the pupils, and when it is confirmed that the gaze of the first user has moved according to the change in the position of the pupil, the moving first The user's gaze can be tracked.

구체적으로, 서버(100)는 눈 영역 각각에서 눈동자들이 어느 방향에 치우쳐서 위치하는 것을 확인하여 벡터 방향을 설정하고, 제1 사용자와 제1 사용자 단말(111) 간의 이격 거리를 통해 벡터 크기를 설정하고, 벡터 방향 및 벡터 크기를 이용하여 제1 사용자의 시선이 향하는 위치를 예측하여 어느 부분을 응시하고 있는지 확인할 수 있으며, 눈동자들의 위치가 변경되면, 눈동자들의 위치 변경에 따라 이동하는 제1 사용자의 시선을 계속해서 추적할 수 있다.Specifically, the server 100 sets the vector direction by confirming that the pupils are located in a certain direction in each eye region, and sets the vector size through the separation distance between the first user and the first user terminal 111 and , using the vector direction and the vector size, it is possible to predict the position to which the first user's gaze is directed and confirm which part he is gazing at. can be continuously tracked.

S208 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 시선을 추적한 결과, 제1 사용자의 시선이 제1 사용자 단말(111)의 화면을 응시하고 있는지 여부를 확인할 수 있다. 즉, 서버(100)는 제1 사용자의 시선이 향하는 위치를 통해 제1 사용자의 시선이 제1 사용자 단말(111)의 화면 내에 위치하는지 여부를 확인하여, 제1 사용자가 제1 사용자 단말(111)의 화면을 응시하고 있는지 여부를 확인할 수 있다.In step S208 , as a result of tracking the gaze of the first user, the server 100 may determine whether the gaze of the first user is gazing at the screen of the first user terminal 111 . That is, the server 100 confirms whether the gaze of the first user is located within the screen of the first user terminal 111 through the position to which the gaze of the first user is directed, so that the first user ), you can check whether you are staring at the screen.

S208 단계에서 제1 사용자의 시선이 제1 사용자 단말(111)의 화면을 응시하고 있는 것으로 확인되면, S209 단계에서, 서버(100)는 학습 가능 알림 메시지를 제1 사용자 단말(111)로 전송할 수 있다.If it is confirmed in step S208 that the gaze of the first user is gazing at the screen of the first user terminal 111 , in step S209 , the server 100 may transmit a learnable notification message to the first user terminal 111 . there is.

즉, 서버(100)는 제1 사용자의 상태가 양호한 것으로 확인되고, 제1 사용자의 시선이 제1 사용자 단말(111)의 화면을 응시하고 있는 것으로 확인되면, 제1 사용자의 학습 준비 상태가 완료된 것으로 파악하여, 학습 가능 알림 메시지를 제1 사용자 단말(111)로 전송할 수 있다.That is, when it is confirmed that the server 100 is in a good state of the first user, and it is confirmed that the gaze of the first user is gazing at the screen of the first user terminal 111 , the learning preparation state of the first user is completed. It is determined that it is, and a learnable notification message may be transmitted to the first user terminal 111 .

한편, S208 단계에서 제1 사용자의 시선이 제1 사용자 단말(111)의 화면을 응시하고 있지 않은 것으로 확인되면, 학습 준비가 완료되지 않은 상태로 판단하여, S201 단계로 되돌아가, 서버(100)는 제1 사용자의 뇌파를 획득하는 과정부터 다시 수행할 수 있다.On the other hand, if it is confirmed that the first user's gaze is not gazing at the screen of the first user terminal 111 in step S208, it is determined that the learning preparation is not completed, and the process returns to step S201, and the server 100 can be performed again from the process of acquiring the brain wave of the first user.

도 3은 일실시예에 따른 학습 진도를 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a process of setting a learning progress according to an exemplary embodiment.

도 3을 참조하면, 먼저 S301 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)로부터 학습 시작 요청을 수신할 수 있다. 즉, 서버(100)는 학습 가능 알림 메시지를 제1 사용자 단말(111)로 전송한 후, 이에 대한 응답으로, 제1 사용자 단말(111)로부터 학습 시작 요청을 수신할 수 있다.Referring to FIG. 3 , first, in step S301 , the server 100 may receive a learning start request from the first user terminal 111 . That is, after the server 100 transmits the learnable notification message to the first user terminal 111 , in response to this, the server 100 may receive a learning start request from the first user terminal 111 .

S302 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 기본 정보를 기초로, 제1 사용자의 학습 완료 단원을 확인할 수 있다. 여기서, 제1 사용자의 기본 정보는 사용자의 나이, 성별, 지역, 학습 성취도, 수강 과목, 미수강 과목, 수강 희망 과목, 선호하는 과목, 비선호 과목, 각각의 학습 콘텐츠 학습 시 측정된 사용자의 뇌파 정보, 학습 완료 단원 내역 등을 포함할 수 있다. 각각의 학습 콘텐츠 학습 시 측정된 사용자의 뇌파 정보는 제1 뇌파 측정 장치(131)로부터 획득될 수 있다.In step S302 , the server 100 may check the learning completion unit of the first user based on the basic information of the first user. Here, the basic information of the first user is the user's age, gender, region, learning achievement, subjects taken, subjects not taken, subjects desired to be taken, preferred subjects, non-preferred subjects, and EEG information of the user measured when learning each learning content , and may include a history of completed units of learning. The user's brain wave information measured when learning each learning content may be acquired from the first brain wave measuring device 131 .

S303 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 학습 완료 단원 내역을 확인하여, 학습을 완료한 단원이 있는지 여부를 확인할 수 있다.In step S303 , the server 100 may check the details of the learning completed unit of the first user to determine whether there is a unit in which the learning has been completed.

S303 단계에서 학습 완료 단원이 없는 것으로 확인되면, S304 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 학습 진도를 제1 단원으로 설정할 수 있다. 여기서, 제1 단원은 특정 과목에 대한 학습을 진행할 때 처음 시작하는 학습 단원을 의미할 수 있다.If it is confirmed in step S303 that there is no learning completion unit, in step S304 , the server 100 may set the learning progress of the first user as the first unit. Here, the first unit may refer to a learning unit that starts first when learning for a specific subject is carried out.

S303 단계에서 학습 완료 단원이 있는 것으로 확인되면, S305 단계에서, 서버(100)는 학습을 완료한 단원이 제1 단원이 맞는지 여부를 확인할 수 있다.If it is confirmed in step S303 that there is a learned unit, in step S305 , the server 100 may check whether the first unit is the learned unit.

S305 단계에서 학습 완료 단원이 제1 단원으로 확인되면, S306 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 학습 진도를 제2 단원으로 설정할 수 있다. 여기서, 제2 단원은 제1 단원의 후속으로 진행되는 학습 단원을 의미할 수 있다.When the learning completion unit is confirmed as the first unit in step S305, in step S306, the server 100 may set the learning progress of the first user as the second unit. Here, the second unit may mean a learning unit that follows the first unit.

S305 단계에서 학습 완료 단원이 제1 단원이 아닌 것으로 확인되면, S307 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 학습 완료 단원을 제2 단원으로 확인하여, 제1 사용자의 학습 진도를 제3 단원으로 설정할 수 있다. 여기서, 제3 단원은 제2 단원의 후속으로 진행되는 학습 단원을 의미할 수 있다.If it is confirmed that the learning completion unit is not the first unit in step S305, in step S307, the server 100 checks the learning completed unit of the first user as the second unit, and determines the learning progress of the first user in the third unit can be set to Here, the third unit may mean a learning unit that follows the second unit.

도 4는 일실시예에 따른 학습 콘텐츠를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a process of providing learning content according to an exemplary embodiment.

도 4를 참조하면, 먼저 S401 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 학습 진도를 제2 단원으로 확인할 수 있다. 즉, 서버(100)는 제1 사용자의 학습 완료 단원을 확인한 결과, 제1 사용자가 제1 단원까지 학습을 완료한 것으로 확인되면, 미리 설정된 학습 진도에 따라 제1 단원 이후에 학습해야 하는 제2 단원을 제1 사용자의 학습 진도로 확인할 수 있다.Referring to FIG. 4 , first, in step S401 , the server 100 may check the learning progress of the first user as a second unit. That is, when it is confirmed that the first user has completed learning up to the first unit as a result of confirming the learning completion unit of the first user, the server 100 determines the second unit to be learned after the first unit according to the preset learning progress according to the preset learning progress. The unit may be identified as the learning progress of the first user.

S402 단계에서, 서버(100)는 제2 단원을 학습하기 전에 사전 지식을 테스트하기 위한 제1 테스트 문제를 추출할 수 있다. 이를 위해, 서버(100)의 데이터베이스는 사전 지식을 테스트하기 위한 테스트 문제를 단원 별로 구분하여 저장하고 있으며, 서버(100)는 제2 단원의 학습이 필요한 것으로 확인되면, 데이터베이스로부터 제1 테스트 문제를 추출할 수 있다.In step S402 , the server 100 may extract a first test question for testing prior knowledge before learning the second unit. To this end, the database of the server 100 divides and stores test questions for testing prior knowledge by unit, and when the server 100 determines that learning of the second unit is required, the first test problem is retrieved from the database. can be extracted.

S403 단계에서, 서버(100)는 제1 테스트 문제를 제1 사용자 단말(111)로 제공하여, 제1 테스트 문제가 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 표시되도록 제어할 수 있다.In step S403 , the server 100 may provide the first test question to the first user terminal 111 to control the first test question to be displayed on the screen of the first user terminal 111 .

S404 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)로부터 제1 테스트 문제에 대한 답변을 수신할 수 있다. 이때, 서버(100)는 제1 테스트 문제에서 마지막 문제에 대한 답변이 입력되면, 제1 테스트 문제에 대한 답변을 한꺼번에 수신할 수 있다.In step S404 , the server 100 may receive an answer to the first test question from the first user terminal 111 . In this case, when an answer to the last question in the first test question is input, the server 100 may receive answers to the first test question all at once.

S405 단계에서, 서버(100)는 제1 테스트 문제 각각에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부를 확인하여, 제1 테스트 문제에 대한 채점을 수행할 수 있다. 이를 위해, 서버(100)의 데이터베이스는 테스트 문제에 대한 정답을 저장하고 있으며, 서버(100)는 데이터베이스로부터 제1 테스트 문제에 대한 정답을 획득하여, 획득된 정답과 제1 사용자 단말(111)로부터 수신된 답변을 비교하여, 제1 테스트 문제에 대한 채점을 수행할 수 있다.In step S405 , the server 100 may check whether an answer to each of the first test questions is a correct answer or an incorrect answer, and may perform scoring on the first test question. To this end, the database of the server 100 stores the correct answer to the test question, the server 100 obtains the correct answer to the first test question from the database, and the obtained answer and the first user terminal 111 are By comparing the received answers, it is possible to perform scoring for the first test question.

S406 단계에서, 서버(100)는 제1 테스트 문제에 대한 채점 결과를 통해, 제1 사용자의 학습 수준을 분석할 수 있다.In step S406 , the server 100 may analyze the learning level of the first user through the scoring result for the first test question.

예를 들어, 서버(100)는 제1 테스트 문제의 채점 결과가 90점 이상인 경우, 제1 사용자의 학습 수준을 1등급으로 분석할 수 있으며, 제1 테스트 문제의 채점 결과가 80점 이상인 경우, 제1 사용자의 학습 수준을 2등급으로 분석할 수 있으며, 제1 테스트 문제의 채점 결과가 70점 이상인 경우, 제1 사용자의 학습 수준을 3등급으로 분석할 수 있다.For example, when the scoring result of the first test question is 90 points or more, the server 100 may analyze the learning level of the first user as 1st grade, and when the scoring result of the first test question is 80 points or more, The learning level of the first user may be analyzed as two levels, and when the scoring result of the first test question is 70 points or more, the learning level of the first user may be analyzed as the third level.

S407 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자의 학습 수준에 따라 제2 단원을 학습하기 위한 교육 콘텐츠로 제1 학습 콘텐츠를 선정할 수 있다.In step S407 , the server 100 may select the first learning content as the educational content for learning the second unit according to the learning level of the first user.

예를 들어, 제2 단원을 학습하기 위한 교육 콘텐츠가 초급, 중급, 고급 등 레벨 별로 등록되어 있는 경우, 서버(100)는 제1 사용자의 학습 수준이 1등급으로 확인되면, 고급 레벨의 콘텐츠를 제1 학습 콘텐츠로 선정하고, 제1 사용자의 학습 수준이 2등급으로 확인되면, 중급 레벨의 콘텐츠를 제1 학습 콘텐츠로 선정하고, 제1 사용자의 학습 수준이 3등급으로 확인되면, 초급 레벨의 콘텐츠를 제1 학습 콘텐츠로 선정할 수 있다.For example, if educational content for learning the second unit is registered for each level, such as beginner, intermediate, advanced, etc., the server 100 determines that the learning level of the first user is the first level, the content of the advanced level When the first learning content is selected and the first user's learning level is confirmed as 2nd grade, the intermediate level content is selected as the first learning content, and when the first user's learning level is confirmed as 3rd grade, the beginner level The content may be selected as the first learning content.

S408 단계에서, 서버(100)는 제1 학습 콘텐츠를 제1 사용자 단말(111)로 제공하여, 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 제1 학습 콘텐츠가 재생되도록 제어할 수 있다.In step S408 , the server 100 may provide the first learning content to the first user terminal 111 to control the first learning content to be reproduced on the screen of the first user terminal 111 .

일실시예에 따르면, 학습 콘텐츠는 하나의 학습 주제를 가지는 콘텐츠 단위일 수 있다. 학습 콘텐츠는 학습 동영상 등일 수 있다. 각각의 학습 콘텐츠는 순서 또는 종류의 변경이 가능한 하나 이상의 학습 콘텐츠 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 학습 콘텐츠가 동영상인 경우, 학습 콘텐츠는 기본 프레임과 순서 또는 종류의 변경이 가능한 하나 이상의 세부 영상 파트들(학습 콘텐츠 모듈들)로 이루어질 수 있다. 학습 콘텐츠 모듈들은 기본 프레임에서 학습 콘텐츠 모듈들이 삽입될 수 있는 구간에 삽입될 수 있다.According to an embodiment, the learning content may be a content unit having one learning topic. The learning content may be a learning video or the like. Each learning content may include one or more learning content modules that can be changed in order or type. For example, when the learning content is a moving picture, the learning content may include a basic frame and one or more detailed image parts (learning content modules) that can be changed in order or type. The learning content modules may be inserted in a section in which the learning content modules may be inserted in the basic frame.

학습 콘텐츠 모듈들은 카테고리별로 분류될 수 있다. 가령, 핵심 개념 설명 모듈, 배경 지식 설명 모듈, 사례 적용 모듈, 문제 풀이 해설 모듈, 심화 학습 모듈 등의 카테고리가 있을 수 있다. 학습 콘텐츠 모듈들은 카테고리별로 난이도가 상이한 버전들을 가질 수 있다. 예를 들어, 핵심 개념 설명 모듈-하(下), 핵심 개념 설명 모듈-중(中), 핵심 개념 설명 모듈-상(上)과 같이 하나의 학습 콘텐츠 모듈 카테고리 안에 난이도가 상이한 학습 콘텐츠 모듈 버전들이 있을 수 있다. 적어도 하나 이상의 카테고리의 학습 콘텐츠 모듈이 학습 콘텐츠에 포함될 수 있다. 이때, 학습 성취도가 높은 사용자라면, 사용자의 학습 콘텐츠는 상-난이도의 동일한 카테고리의 학습 콘텐츠 모듈이 포함될 수 있고, 학습 성취도가 낮은 사용자라면, 사용자의 학습 콘텐츠는 하-난이도의 동일한 카테고리의 학습 콘텐츠 모듈이 포함될 수 있다.Learning content modules may be classified by category. For example, there may be categories such as a core concept explanation module, a background knowledge explanation module, a case application module, a problem solving explanation module, and a deep learning module. The learning content modules may have versions with different levels of difficulty for each category. For example, there are learning content module versions with different levels of difficulty within one learning content module category, such as core concept explanation module-low (bottom), core concept explanation module-medium (middle), and core concept explanation module-upper (top). there may be Learning content modules of at least one or more categories may be included in the learning content. In this case, if the user has a high learning achievement, the user's learning content may include a learning content module of the same category of higher-difficulty level. Modules may be included.

서버(100)는 각각의 사용자의 기본 정보를 기초로, 각각의 사용자가 수강하기 적합한 각각의 학습 콘텐츠를 선별할 수 있다. 이어서, 서버(100)는 각각의 사용자의 기본 정보를 기초로, 각각의 학습 콘텐츠 내의 학습 콘텐츠 모듈들의 순서 및 종류를 선별할 수 있다. 서버(100)는 사용자의 학습 성취도 등을 기초로 동일 카테고리 내의 학습 콘텐츠 모듈의 난이도를 선별하는 방식으로 학습 콘텐츠 모듈들의 종류를 선별할 수 있다. 서버(100)는 사용자의 집중도 지속 시간이 증대되고, 사용자의 집중도 하위 구간이 최소화되도록, 학습 콘텐츠 내에서 서로 다른 카테고리 간의 학습 콘텐츠 모듈들의 순서를 변경할 수 있다. 이를 통해, 서버(100)는 각각의 사용자의 학습 콘텐츠를 생성할 수 있다.The server 100 may select each learning content suitable for each user to take, based on the basic information of each user. Then, the server 100 may select the order and type of learning content modules in each learning content based on the basic information of each user. The server 100 may select the types of learning content modules by selecting the difficulty level of the learning content modules in the same category based on the user's learning achievement. The server 100 may change the order of learning content modules between different categories within the learning content so that the user's concentration duration is increased and the user's concentration subsection is minimized. Through this, the server 100 may generate learning content for each user.

서버(100)가 각각의 사용자의 학습 콘텐츠를 생성하는 일련의 동작은 제1 인공지능을 기초로 이루어질 수 있다. 이를 위해, 서버(100)는 미리 학습된 제1 인공지능을 포함할 수 있다. 제1 인공지능은 각각의 계정(121, 122, 123)의 기본 정보를 입력받아, 각각의 계정(121, 122, 123)을 위한 학습 콘텐츠를 생성하도록 학습될 수 있다. 제1 인공지능은 계정 사용자가 학습해야 하는 과목들, 계정 사용자의 현재까지 학습 성취도, 계정 사용자의 학습 성취도 변화 추이, 계정 사용자가 이전 학습 콘텐츠를 사용할 때 뇌파 정보 등을 입력으로 받아, 각각의 계정(121, 122, 123)을 위한 학습 콘텐츠를 생성할 수 있다. 제1 인공지능의 구체적인 학습 동작은 도 14를 참조하여 후술된다.A series of operations in which the server 100 generates each user's learning content may be performed based on the first artificial intelligence. To this end, the server 100 may include a pre-learned first artificial intelligence. The first artificial intelligence may be trained to receive basic information of each account 121 , 122 , and 123 to generate learning content for each account 121 , 122 , 123 . The first artificial intelligence receives as inputs the subjects the account user needs to learn, the account user's learning achievement to date, the account user's learning achievement change trend, and brainwave information when the account user uses the previous learning content, etc. Learning content for (121, 122, 123) can be created. A specific learning operation of the first artificial intelligence will be described later with reference to FIG. 14 .

이하에서는 학습 콘텐츠에 대한 사용자의 집중도를 산출하는 과정을 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, a process of calculating the user's concentration on the learning content will be described in detail.

먼저, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)에서 학습 콘텐츠가 재생되는 동안, 제1 뇌파 측정 장치(131)에서 측정된 제1 사용자의 뇌파를 제1 뇌파 측정 장치(131)와 연결된 제1 사용자 단말(111)로부터 획득할 수 있다. 이때, 서버(100)는 각각의 사용자의 뇌파를 미리 정의된 기준에 따라 지표화할 수 있다. 여기서, 미리 정의된 지표들은 학습 콘텐츠별 집중도 상위 구간, 집중도 보통 구간, 집중도 하위 구간, 집중도 지속 시간, 졸음 구간 등을 포함할 수 있다. 미리 정의된 지표들의 구체적인 설명은 도 5를 참조하여 후술된다.First, while the learning content is reproduced in the first user terminal 111 , the server 100 transmits the first user's EEG measured by the first EEG measuring device 131 to the first EEG connected to the first EEG measuring device 131 . 1 may be obtained from the user terminal 111 . In this case, the server 100 may index each user's EEG according to a predefined criterion. Here, the predefined indices may include a high concentration section for each learning content, a normal concentration section, a low concentration section, a concentration duration, a drowsiness section, and the like. A detailed description of the predefined indicators will be described later with reference to FIG. 5 .

서버(100)는 제1 사용자 단말(111)에서 학습 콘텐츠가 재생되는 동안, 제1 사용자의 얼굴을 촬영하고 있는 제1 사용자 단말(111)로부터 제1 사용자의 얼굴 영상을 획득할 수 있다.The server 100 may acquire the face image of the first user from the first user terminal 111 that is photographing the face of the first user while the learning content is being played in the first user terminal 111 .

서버(100)는 제1 사용자의 얼굴 영상에서 제1 사용자의 눈을 인식할 수 있다.The server 100 may recognize the eyes of the first user from the face image of the first user.

서버(100)는 제1 사용자의 얼굴 영상에서 인식된 제1 사용자의 눈을 기초로, 눈에 대한 움직임을 확인하여, 눈 움직임에 따라 제1 사용자의 시선을 추적할 수 있다.The server 100 may check the movement of the eyes based on the eyes of the first user recognized from the face image of the first user, and track the gaze of the first user according to the movement of the eyes.

서버(100)는 제1 사용자의 얼굴 영상에서 인식된 제1 사용자의 눈을 기초로, 제1 사용자의 EAR(Eye Aspect Ratio)을 측정할 수 있다.The server 100 may measure an EAR (Eye Aspect Ratio) of the first user based on the eyes of the first user recognized from the face image of the first user.

서버(100)는 학습 콘텐츠의 재생이 완료되었는지 여부를 확인할 수 있다.The server 100 may check whether the reproduction of the learning content has been completed.

학습 콘텐츠의 재생이 완료되지 않은 것으로 확인되면, 서버(100)는 학습 콘텐츠의 재생이 완료될 때까지, 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 학습 콘텐츠가 재생되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed that the reproduction of the learning content is not completed, the server 100 may control the learning content to be reproduced on the screen of the first user terminal 111 until the reproduction of the learning content is completed.

학습 콘텐츠의 재생이 완료된 것으로 확인되면, 서버(100)는 학습 콘텐츠가 재생되는 동안 측정된 제1 사용자의 뇌파를 기초로, 제1 사용자의 뇌파에 대한 변화를 확인할 수 있다.When it is confirmed that the reproduction of the learning content is completed, the server 100 may check a change in the brain wave of the first user based on the brain wave of the first user measured while the learning content is reproduced.

학습 콘텐츠의 재생이 완료된 것으로 확인되면, 서버(100)는 학습 콘텐츠가 재생되는 동안 추적된 제1 사용자의 시선을 기초로, 제1 사용자의 시선 변화를 통해 제1 사용자가 화면을 응시한 응시 상태를 시간대 별로 확인할 수 있다.When it is confirmed that the reproduction of the learning content is completed, the server 100 sets the gaze state in which the first user gazes at the screen through the change in the gaze of the first user based on the gaze of the first user tracked while the learning content is reproduced can be checked by time period.

학습 콘텐츠의 재생이 완료된 것으로 확인되면, 서버(100)는 학습 콘텐츠가 재생되는 동안 측정된 제1 사용자의 EAR을 기초로, 제1 사용자의 EAR에 대한 변화를 통해 눈 깜빡임 상태를 시간대 별로 확인할 수 있다. 이때, 서버(100)는 EAR을 통해 제1 사용자의 눈에 대한 가로 세로 비율을 측정하여, 제1 사용자가 눈을 뜨고 있는지 또는 눈을 감고 있는지 여부를 시간대 별로 확인할 수 있으며, 눈 깜빡임 횟수, 간격 등을 더 확인할 수도 있다.When it is confirmed that the reproduction of the learning content has been completed, the server 100 may check the blinking state for each time period through a change to the EAR of the first user based on the EAR of the first user measured while the learning content is reproduced. there is. At this time, the server 100 measures the aspect ratio of the eyes of the first user through the EAR, and can check whether the first user has their eyes open or closed for each time period, and the number of eye blinks, the interval You can also check more.

서버(100)는 제1 사용자의 뇌파에 대한 변화, 눈 깜빡임 상태 및 응시 상태를 기초로, 학습을 수행한 시간을 분석하여, 학습 콘텐츠에 대한 제1 사용자의 집중도를 산출할 수 있다.The server 100 may calculate the concentration of the first user on the learning content by analyzing the learning time based on the change in the brain wave of the first user, the blinking state, and the gaze state.

구체적으로, 서버(100)는 제1 사용자의 뇌파에 대한 변화를 기초로, 시간대 별로 학습을 얼마나 집중해서 수행하였는지 분석할 수 있으며, 제1 사용자의 눈 깜빡임 상태를 기초로, 눈 깜빡임 횟수, 간격, 눈을 감고 있는 시간 등을 통해 시간대 별로 학습을 얼마나 집중해서 수행하였는지 분석할 수 있으며, 제1 사용자의 응시 상태를 기초로, 화면을 응시하였는지 여부를 통해 시간대 별로 학습을 얼마나 집중해서 수행하였는지 분석할 수 있다. 즉, 서버(100)는 제1 사용자의 뇌파, 눈 깜빡임, 화면 응시 여부 등을 종합적으로 고려하여, 학습 콘텐츠에 대한 제1 사용자의 집중도를 산출할 수 있다.Specifically, the server 100 may analyze how intensively the learning was performed for each time period based on the change in the brain wave of the first user, and based on the blinking state of the first user, the number of blinks, the interval It is possible to analyze how intensively the learning was performed for each time zone through the time when the eyes were closed, etc., and based on the staring state of the first user, it was possible to analyze how intensively the learning was performed for each time period through whether or not the screen was stared. can do. That is, the server 100 may calculate the concentration of the first user on the learning content by comprehensively considering the first user's brain waves, blinking eyes, staring at the screen, and the like.

도 5는 일실시예에 따른 학습 콘텐츠의 지표들을 설명하기 위한 도면이다.5 is a diagram for explaining indices of learning content according to an embodiment.

학습 콘텐츠(500)는 하나의 학습 주제를 가지는 콘텐츠 단위일 수 있다. 도 5에 도시된 것과 같이, 학습 콘텐츠(500)는 학습 동영상일 수 있다.The learning content 500 may be a content unit having one learning topic. 5 , the learning content 500 may be a learning video.

각각의 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)은 학습 콘텐츠를 사용 중인 사용자의 베타파(501), 알파파(502), 델타파(503) 등을 측정할 수 있다. 각각의 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)은 사용자들 각각의 뇌파의 진동수, 진폭, 파장, 위상차 등을 측정할 수 있다. 측정하는 뇌파의 종류 및 측정 항목은 실시예에 따라 달라질 수 있다. 각각의 착용형 뇌파 측정 장치들(131-133)이 측정한 사용자의 뇌파 정보는 뇌파 측정 장치들(131-133)과 연결된 각각의 사용자 단말들(111-113)을 통해 서버(100)로 전송될 수 있다.Each of the wearable EEG measuring devices 131-133 may measure a beta wave 501, an alpha wave 502, a delta wave 503, and the like of a user who is using the learning content. Each of the wearable EEG measuring devices 131-133 may measure the frequency, amplitude, wavelength, phase difference, etc. of each user's EEG. The type and measurement item of EEG to be measured may vary depending on the embodiment. The user's EEG information measured by each of the wearable EEG measuring devices 131-133 is transmitted to the server 100 through each of the user terminals 111-113 connected to the EEG measuring devices 131-133. can be

서버(100)는 각각의 사용자의 뇌파를 미리 정의된 기준에 따라 지표화할 수 있다. 이를 위해, 서버(100)는 사용자가 학습 콘텐츠(500)를 시청하는 동안의 뇌파의 종류-베타파(501), 알파파(502), 델타파(503) 등-및 측정 항목들-진동수, 진폭, 파장, 위상차 등-을 기초로, 학습 콘텐츠(500)에 대한 사용자의 집중도(510)를 연산할 수 있다. 사용자의 집중도(510)는 학습 콘텐츠(500)의 진행 시간에 따라 변화하는 시계열성을 가질 수 있다. 사용자의 베타파(501)가 활성화된 구간에서 사용자의 집중도(510)는 상승하거나 높은 값을 가질 수 있다. 사용자의 알파파(502) 또는 델타파(503)가 활성화된 구간에서 사용자의 집중도(510)는 하강하거나 낮은 값을 가질 수 있다.The server 100 may index each user's brain wave according to a predefined criterion. To this end, the server 100 determines the types of brain waves—beta wave 501, alpha wave 502, delta wave 503, etc.—and measurement items—frequency, while the user watches the learning content 500; Based on amplitude, wavelength, phase difference, etc., the user's concentration 510 on the learning content 500 may be calculated. The user's concentration 510 may have time-series that changes according to the progress time of the learning content 500 . In a section in which the user's beta wave 501 is activated, the user's concentration 510 may increase or have a high value. In a section in which the user's alpha wave 502 or delta wave 503 is activated, the user's concentration 510 may decrease or have a low value.

이어서, 서버(100)는 각각의 사용자의 집중도(510)를 기초로, 각각의 사용자의 지표들을 연산할 수 있다. 각각의 사용자의 지표는 학습 콘텐츠별 집중도 상위 구간, 학습 콘텐츠별 집중도 보통 구간, 학습 콘텐츠별 집중도 하위 구간 및 각각의 사용자의 집중도 지속 시간을 포함할 수 있다.Then, the server 100 may calculate each user's indices based on the concentration 510 of each user. The index of each user may include a high concentration section for each learning content, a normal concentration section for each learning content, a low concentration section for each learning content, and a duration of concentration of each user.

집중도 상위 구간(511)은 사용자의 집중도(510)가 미리 정의된 기준 이상으로 활성화된 구간일 수 있다. 가령, 이 구간에서 사용자의 베타파(501)는 미리 정의된 수준 이상으로 활성화되어 있을 수 있다. 집중도 하위 구간(513)은 사용자의 집중도(510)가 미리 정의된 기준 이하로 저하된 구간일 수 있다. 가령, 이 구간에서 사용자의 알파파(502) 또는 델타파(503)는 미리 정의된 수준 이상으로 활성화되는 구간일 수 있다. 집중도 보통 구간(512)는 사용자의 집중도(510)가 미리 정의된 기준 범위 내에 속하는 구간일 수 있다.The high concentration section 511 may be a section in which the user's concentration level 510 is activated by more than a predefined criterion. For example, in this section, the user's beta wave 501 may be activated above a predefined level. The concentration subsection 513 may be a section in which the user's concentration level 510 is lowered to less than or equal to a predefined standard. For example, in this section, the user's alpha wave 502 or delta wave 503 may be a section in which more than a predefined level is activated. The concentration normal section 512 may be a section in which the user's concentration level 510 falls within a predefined reference range.

사용자의 집중도(510)에서 집중도 상위 구간(511) 및 집중도 하위 구간(513)을 구분하는 미리 정의된 기준 집중도(상위 임계 집중도 및 하위 임계 집중도)는 학습 콘텐츠별로 상이할 수 있다. 집중도 상위 구간(511) 및 집중도 하위 구간(513)을 구분하는 미리 정의된 기준은 학습 콘텐츠의 내용, 난이도, 대상 학년 등에 따라 달라질 수 있다.In the user's concentration level 510 , the predefined reference concentration levels (the upper threshold concentration level and the lower threshold level concentration level) that distinguish the upper concentration level section 511 and the lower concentration level section 513 from each other may be different for each learning content. The predefined criteria for classifying the upper concentration section 511 and the lower concentration section 513 may vary depending on the content, difficulty, target grade, and the like of the learning content.

학습 콘텐츠별로 집중도 상위 구간(511) 및 집중도 하위 구간(513)을 구분하는 미리 정의된 기준 집중도는 미리 학습된 제2 인공지능의 추론을 기초로 이루어질 수 있다. 이를 위해, 서버(100)는 미리 학습된 제2 인공지능을 포함할 수 있다. 제2 인공지능은 각각의 학습 콘텐츠의 학습 주제, 학습 난이도, 학습 콘텐츠를 수강하는 사용자들의 평균 연령, 그 동안 학습 콘텐츠를 수강한 사용자들의 뇌파 정보 등을 입력으로 받아, 각각의 학습 콘텐츠의 집중도 상위 구간(511) 및 집중도 하위 구간(513)을 구분하는 미리 정의된 기준 집중도(상위 임계 집중도 및 하위 임계 집중도)를 학습 콘텐츠별로 출력할 수 있다. 제2 인공지능의 구체적인 학습 동작은 도 14를 참조하여 후술된다.A predefined reference degree of concentration for classifying the upper concentration section 511 and the lower concentration section 513 for each learning content may be made based on the pre-learned inference of the second artificial intelligence. To this end, the server 100 may include a pre-learned second artificial intelligence. The second artificial intelligence receives the learning topic of each learning content, learning difficulty, average age of users taking the learning content, brain wave information of users who have taken the learning content, etc. A predefined reference degree of concentration (higher-threshold concentration and lower-threshold concentration) that divides the section 511 and the concentration subsection 513 may be output for each learning content. A specific learning operation of the second artificial intelligence will be described later with reference to FIG. 14 .

집중도 지속 시간(514)은 학습 콘텐츠(500) 시작부터 첫번째 집중도 하위 구간의 시작점까지의 시간 간격, n(n은 자연수)번째 집중도 하위 구간의 끝점부터 n+1번째 집중도 하위 구간의 시작점까지의 시간 간격, 및 마지막 집중도 하위 구간의 끝점부터 학습 콘텐츠(500)의 종료까지의 시간 간격을 엘리먼트로 하는 리스트로 구성될 수 있다. 즉, 집중도 지속 시간(514)은 집중도 상위 구간(511) 및 집중도 보통 구간(512)에 속하는 시간대를 엘리먼트로 하여 구성될 수 있다.The concentration duration 514 is a time interval from the start of the learning content 500 to the start point of the first subsection of the concentration, the time from the end point of the n (n is a natural number) th subsection to the start point of the subsection of the n+1th intensity The interval and the time interval from the end point of the last concentration subsection to the end of the learning content 500 may be composed of a list as elements. That is, the concentration duration 514 may be configured using, as an element, a time period belonging to the high concentration section 511 and the concentration normal section 512 .

서버(100)는 집중도 지속 시간(514)의 각 엘리먼트를 합함으로써 학습 콘텐츠가 진행되는 동안 사용자의 총 집중 시간을 확인할 수 있다. 또한, 학습 중 일반적으로 강의 초반에는 집중을 하다가 강의 중후반이 넘어가면 집중이 흐트러지는 경향이 있다. 이러한 점을 모니터링 하기 위해, 서버(100)는 집중도 지속 시간(514)의 각 엘리먼트의 길이를 확인함으로써 사용자가 학습 콘텐츠(강의 등) 초반에는 집중을 얼마만큼 잘 유지하다가, 학습 콘텐츠 중반 또는 후반부터 집중력을 얼마만큼 잃었는지 확인할 수 있다. 또한, 각 엘리먼트에 속하지 않는 시간대는 집중도 하위 구간(513)에 속하는 시간대이므로, 서버(100)는 각 엘리먼트에 속하지 않는 시간대를 통해 사용자가 흥미를 느끼지 않거나 난이도가 높아 포기한 학습 콘텐츠 모듈이 어떤 모듈이었는지 확인할 수 있다. 이를 통해, 서버(100)는 학습 콘텐츠(500)을 이용하는 사용자의 집중력 및 학업 성취도를 분석할 수 있다.The server 100 may check the total concentration time of the user while the learning content is in progress by summing each element of the concentration duration 514 . In addition, there is a tendency for students to concentrate in the beginning of a lecture, but to become distracted after the middle of the lecture. In order to monitor this point, the server 100 checks the length of each element of the concentration duration 514 to see how well the user maintains concentration at the beginning of the learning content (lecture, etc.) You can see how much concentration you have lost. In addition, since the time period that does not belong to each element is a time period that belongs to the concentration subsection 513, the server 100 determines which module is the learning content module that the user is not interested in or has given up due to the high level of difficulty through the time period that does not belong to each element. can be checked Through this, the server 100 may analyze the concentration and academic achievement of the user who uses the learning content 500 .

서버(100)는 집중도 상위 구간(511), 집중도 보통 구간(512), 집중도 하위 구간(513), 및 집중도 지속 시간(514)을 기초로 사용자의 집중도가 개선될 수 있도록 학습 콘텐츠를 재구성할 수 있다. 구체적으로, 서버(100)는 각각의 사용자의 학습 콘텐츠에 대해 집중도 상위 시간을 늘리거나, 집중도 하위 시간을 줄이거나, 눈 깜빡임을 통해 확인되는 졸음 구간을 줄이거나, 시선을 통해 확인되는 집중 못하는 구간을 줄이는 방식 등으로 동일한 학습 주제에 대한 학습 콘텐츠를 재구성하여 각각의 사용자에게 제공할 수 있다. 서버(100)가 각각의 사용자의 학습 콘텐츠를 재구성하는 동작은 다음을 포함할 수 있다.The server 100 reconfigures the learning content so that the concentration of the user can be improved based on the concentration high section 511, the concentration normal section 512, the concentration low section 513, and the concentration duration 514. there is. Specifically, the server 100 increases the upper concentration time for each user's learning content, reduces the lower concentration time time, reduces the drowsiness section confirmed through eye blinking, or the section where the concentration is not confirmed through the gaze It is possible to reorganize the learning content for the same learning topic in a way that reduces the number of . The operation of the server 100 to reconstruct each user's learning content may include the following.

먼저, 서버(100)는 각각의 사용자의 학습 콘텐츠(500)의 집중도 상위 구간 및 학습 콘텐츠(500)의 집중도 하위 구간을 기초로, 학습 콘텐츠(500)에서 적어도 하나 이상의 학습 콘텐츠 모듈의 순서 또는 종류를 변경할 수 있다.First, the server 100 determines the order or type of at least one or more learning content modules in the learning content 500 based on each user's concentration upper section of the learning content 500 and the concentration lower section of the learning content 500 . can be changed

예를 들어, 학습 콘텐츠(500)의 제1 집중도 하위 구간과 시간대가 가장 많이 겹치는 학습 콘텐츠 모듈이 있을 수 있다. 해당 학습 콘텐츠 모듈은 사용자에게 너무 어렵거나, 반대로 너무 쉬워서 사용자의 이목을 끌지 못할 수 있다. 서버(100)에 포함된 인공지능에 해당 학습 콘텐츠 모듈이 재생될 때 측정된 사용자의 뇌파 정보를 입력하여, 사용자가 해당 학습 콘텐츠 모듈을 너무 어렵다고 생각하는지 또는 쉽다고 생각하는지 판별할 수 있다. 이를 기초로, 서버(100)는 해당 학습 콘텐츠 모듈의 난이도를 상향 또는 하향 조정한 버전의 학습 콘텐츠 모듈로 변경할 수 있다.For example, there may be a learning content module in which the first concentration sub-section of the learning content 500 and the time period overlap the most. The corresponding learning content module may be too difficult for the user or, conversely, too easy to attract the user's attention. By inputting the EEG information of the user measured when the corresponding learning content module is reproduced to the artificial intelligence included in the server 100, it is possible to determine whether the user thinks the learning content module is too difficult or easy. Based on this, the server 100 may change the learning content module to a version of the learning content module in which the difficulty of the corresponding learning content module is adjusted upward or downward.

또는, 학습 콘텐츠(500)의 제1 집중도 상위 구간과 시간대가 가장 많이 겹치는 학습 콘텐츠 모듈이 있을 수 있다. 해당 학습 콘텐츠 모듈은 사용자가 관심 있는 분야이거나, 단순히 학습 콘텐츠 초반부라서 사용자의 집중력이 높을 수 있다. 서버(100)에 포함된 인공지능에 해당 학습 콘텐츠 모듈이 재생될 때 측정된 사용자의 뇌파 정보를 입력하여, 사용자가 해당 학습 콘텐츠 모듈을 흥미 있게 여기는지, 혹은 단순히 학습 콘텐츠 초반부라서 사용자의 집중력이 좋은 것인지 판별할 수 있다. 사용자가 해당 학습 콘텐츠 모듈을 흥미 있게 여긴다면, 서버(100)는 해당 학습 콘텐츠 모듈의 난이도를 상향 조정할 수 있다. 단순히 학습 콘텐츠 초반부라서 집중력이 높은 경우라면, 서버(100)는 사용자가 해당 학습 콘텐츠를 복습할 때 해당 학습 콘텐츠 모듈의 순서를 보다 후반부로 배치할 수 있다.Alternatively, there may be a learning content module in which the first concentration level of the learning content 500 overlaps the most in the time zone. The corresponding learning content module may be an area that the user is interested in, or simply because it is the beginning of the learning content, the user's concentration may be high. By inputting the user's brain wave information measured when the corresponding learning content module is played back to the artificial intelligence included in the server 100, the user's concentration is reduced whether the user finds the learning content module interesting or simply because it is the beginning of the learning content. You can tell if it's good or not. If the user finds the learning content module interesting, the server 100 may increase the difficulty level of the learning content module. If the concentration is high simply because it is the beginning of the learning content, the server 100 may arrange the order of the learning content module to the later part when the user reviews the learning content.

또한, 서버(100)는 각각의 사용자의 집중도 지속 시간(514)을 기초로, 각각의 사용자에게 제공되는 학습 콘텐츠(500)에 휴식 시간을 분배할 수 있다.In addition, the server 100 may distribute the break time to the learning content 500 provided to each user based on the concentration duration 514 of each user.

예를 들어, 사용자가 60분짜리 학습 콘텐츠(500)을 사용할 때, 집중도 지속 시간(514)의 첫번째 엘리먼트가 “강의 시작 ~ 30분”, 두번째 엘리먼트가 “35분 ~ 45분”, 세번째 엘리먼트가 “55분 ~ 강의 종료”일 수 있다. 서버(100)는 해당 사용자가 학습 콘텐츠의 절반 시간 정도까지는 집중력이 좋다가(30분 집중), 짧은 시간(5분 동안 집중도 하위 구간) 집중력을 놓치고, 집중 시간이 짧아지고(10분 집중), 집중력을 놓치는 시간이 길어지고(10분 동안 집중도 하위 구간), 집중 시간이 보다 짧아지는 점(5분 집중) 등을 분석할 수 있다.For example, when the user uses 60-minute learning content 500, the first element of the concentration duration 514 is “Lecture start ~ 30 minutes”, the second element is “35 minutes ~ 45 minutes”, and the third element is It can be “55 minutes ~ the end of the lecture”. The server 100 indicates that the user has good concentration for up to half the time of the learning content (30-minute concentration), then loses concentration for a short period of time (concentration lower section for 5 minutes), and the concentration time becomes shorter (10-minute concentration), It is possible to analyze the point that the time to miss concentration becomes longer (intensity subsection for 10 minutes), and the concentration time becomes shorter (concentration for 5 minutes).

서버(100)는 해당 사용자의 집중력이 흐트러지는 시간을 기초로, 휴식 시간을 분배하고, 각각의 휴식 시간 길이를 설정할 수 있다. 가령, 휴식 시간을 제외한 학습 콘텐츠의 경과 시간을 기준으로, 서버(100)는 “30분 경과 후: 5분 휴식”, “20분 경과 후: 10분 휴식” 등과 같이 휴식 시간을 분배할 수 있다.The server 100 may distribute the break time based on the time the user's concentration is disturbed, and set the length of each break time. For example, based on the elapsed time of the learning content excluding the break time, the server 100 may distribute the break time such as “After 30 minutes: 5 minutes break”, “After 20 minutes: 10 minutes break”, etc. .

도 6은 일실시예에 따른 정답 여부 및 문제 풀이 시간을 통해 문제의 유형을 분류하고, 문제의 유형에 따라 학습 콘텐츠를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.6 is a flowchart for explaining a process of classifying a problem type through a correct answer and problem solving time, and providing learning content according to the problem type, according to an embodiment.

도 6을 참조하면, 먼저, S601 단계에서, 서버(100)는 제1 테스트 문제 각각에 대한 답변을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제1 테스트 문제가 제1-1 테스트 문제, 제1-2 테스트 문제, 제1-3 테스트 문제 등으로 구성되어 있는 경우, 서버(100)는 제1-1 테스트 문제, 제1-2 테스트 문제, 제1-3 테스트 문제 각각에 대한 답변을 확인하고, 각각의 문제를 풀이하는데 소요되는 시간을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 6 , first, in step S601 , the server 100 may check an answer to each of the first test questions. For example, when the first test question consists of the 1-1 test question, the 1-2 test question, the 1-3 test question, and the like, the server 100 configures the 1-1 test question, the first test question, and the like. You can check the answers to each of the -2 test questions and 1-3 test questions, and check the time it takes to solve each question.

S602 단계에서, 서버(100)는 제1 테스트 문제 각각에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 정답인 문제와 답변이 오답인 문제를 분류할 수 있다.In step S602, as a result of checking the answers to each of the first test questions, the server 100 may classify a question in which the answer is a correct answer and a question in which the answer is an incorrect answer.

S602 단계에서 답변이 정답인 것으로 분류된 문제에 대해, S603 단계에서 서버(100)는 문제 풀이 시간이 제1 기준 시간 보다 짧은 문제와 문제 풀이 시간이 제1 기준 시간 보다 긴 문제를 분류할 수 있다. 여기서, 제1 기준 시간은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.For the problem whose answer is classified as the correct answer in step S602, the server 100 in step S603 classifies a problem in which the problem solving time is shorter than the first reference time and a problem in which the problem solving time is longer than the first reference time. . Here, the first reference time may be set differently according to embodiments.

S603 단계에서 문제 풀이 시간이 제1 기준 시간 보다 짧은 것으로 분류된 문제에 대해, S604 단계에서, 서버(100)는 답변이 정답이면서 문제 풀이 시간이 제1 기준 시간 보다 짧은 것으로 확인된 문제를 제1 유형으로 분류할 수 있다.For the problem classified as having a problem-solving time shorter than the first reference time in step S603, in step S604, the server 100 returns the first problem to which the answer is correct and the problem-solving time is shorter than the first reference time can be classified by type.

예를 들어, 제1 기준 시간이 10초로 설정되어 있는 경우, 서버(100)는 제1 테스트 문제 중 제1-1 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 정답이고 문제 풀이 시간이 7초로 확인되면, 제1-1 테스트 문제를 제1 유형으로 분류할 수 있다.For example, if the first reference time is set to 10 seconds, the server 100 checks the answer to the 1-1 test question among the first test questions, and as a result, the answer is the correct answer and the problem solving time is 7 seconds Then, the 1-1 test problem can be classified into the first type.

S605 단계에서, 서버(100)는 제1 유형으로 분류된 문제들에 대한 학습이 필요하지 않은 것으로 판단할 수 있다.In step S605 , the server 100 may determine that learning for the problems classified as the first type is not required.

한편, S603 단계에서 문제 풀이 시간이 제2 기준 시간 보다 긴 것으로 분류된 문제에 대해, S606 단계에서, 서버(100)는 문제 풀이 시간이 제2 기준 시간 보다 짧은 문제와 문제 풀이 시간이 제2 기준 시간 보다 긴 문제를 분류할 수 있다. 여기서, 제2 기준 시간은 제1 기준 시간 보다 긴 값으로 설정될 수 있다.On the other hand, for the problem classified as having a problem-solving time longer than the second reference time in step S603, in step S606, the server 100 determines that the problem-solving time is shorter than the second reference time and the problem-solving time is the second standard. It can classify problems that are longer than time. Here, the second reference time may be set to a value longer than the first reference time.

S606 단계에서 문제 풀이 시간이 제2 기준 시간 보다 짧은 것으로 분류된 문제에 대해, S607 단계에서, 서버(100)는 답변이 정답이면서 문제 풀이 시간이 제1 기준 시간 보다 길지만 제2 기준 시간 보다 짧은 것으로 확인된 문제를 제2 유형으로 분류할 수 있다.For the problem classified as having a problem-solving time shorter than the second reference time in step S606, in step S607, the server 100 determines that the answer is correct and the problem-solving time is longer than the first reference time but shorter than the second reference time The identified problem can be classified into a second type.

예를 들어, 제1 기준 시간이 10초로 설정되어 있고 제2 기준 시간이 20초로 설정되어 있는 경우, 서버(100)는 제1 테스트 문제 중 제1-2 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 정답이고 문제 풀이 시간이 15초로 확인되면, 제1-2 테스트 문제를 제2 유형으로 분류할 수 있다.For example, when the first reference time is set to 10 seconds and the second reference time is set to 20 seconds, the server 100 checks the answers to the 1-2 test questions among the first test questions. If this is the correct answer and the time to solve the problem is confirmed to be 15 seconds, the test question 1-2 can be classified as the second type.

S608 단계에서, 서버(100)는 제2 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 콘텐츠 중 중급 레벨인 제1-1 학습 콘텐츠를 설정할 수 있다.In step S608 , the server 100 may set the 1-1 learning content, which is an intermediate level, among the learning content for the problem classified as the second type.

예를 들어, 제1-2 테스트 문제에 대한 학습 콘텐츠가 초급, 중급, 고급 등 레벨 별로 데이터베이스에 등록되어 있으며, 제1-2 테스트 문제가 제2 유형으로 분류되면, 서버(100)는 제1-2 테스트 문제에 대한 학습 콘텐츠 중 중급 레벨인 학습 콘텐츠를 제1-1 학습 콘텐츠로 선정할 수 있다.For example, learning content for the 1-2 test question is registered in the database for each level such as beginner, intermediate, advanced, etc., and if the 1-2 test question is classified as the second type, the server 100 - Among the learning content for the -2 test question, learning content of an intermediate level may be selected as the 1-1 learning content.

한편, S606 단계에서 문제 풀이 시간이 제2 기준 시간 보다 긴 것으로 분류된 문제에 대해, S609 단계에서, 서버(100)는 답변이 정답이면서 문제 풀이 시간이 제2 기준 시간 보다 긴 것으로 확인된 문제를 제3 유형으로 분류할 수 있다.On the other hand, for the problem classified as having a problem-solving time longer than the second reference time in step S606, in step S609, the server 100 determines that the answer is the correct answer and the problem-solving time is longer than the second reference time It can be classified into a third type.

예를 들어, 제1 기준 시간이 10초로 설정되어 있고 제2 기준 시간이 20초로 설정되어 있는 경우, 서버(100)는 제1 테스트 문제 중 제1-3 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 정답이고 문제 풀이 시간이 25초로 확인되면, 제1-3 테스트 문제를 제3 유형으로 분류할 수 있다.For example, when the first reference time is set to 10 seconds and the second reference time is set to 20 seconds, the server 100 checks the answers to the 1-3 test questions among the first test questions. If this is the correct answer and the time to solve the problem is confirmed to be 25 seconds, the test questions 1-3 can be classified into the third type.

또한, S602 단계에서 답변이 오답인 것으로 분류된 문제에 대해, S609 단계에서, 서버(100)는 답변이 오답인 문제를 제3 유형으로 분류할 수 있다.In addition, with respect to the problem in which the answer is classified as an incorrect answer in step S602, in step S609, the server 100 may classify the problem in which the answer is an incorrect answer into a third type.

예를 들어, 서버(100)는 제1 테스트 문제 중 제1-3 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 오답으로 확인되면, 제1-3 테스트 문제를 제3 유형으로 분류할 수 있다.For example, the server 100 may classify the test questions 1-3 into the third type when the answer to the test questions 1-3 among the first test questions is checked and the answer is found to be an incorrect answer.

즉, 서버(100)는 답변이 정답이면서 문제 풀이 시간이 제2 기준 시간 보다 긴 것으로 확인된 문제와, 답변이 오답으로 확인된 문제를 제3 유형으로 분류할 수 있다.That is, the server 100 may classify a problem in which the answer is correct and the problem-solving time is longer than the second reference time, and a problem in which the answer is confirmed as an incorrect answer, into the third type.

S610 단계에서, 서버(100)는 제3 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 콘텐츠 중 초급 레벨인 제1-2 학습 콘텐츠를 설정할 수 있다.In step S610 , the server 100 may set the beginner level 1-2 learning content among the learning content for the problem classified into the third type.

예를 들어, 제1-3 테스트 문제에 대한 학습 콘텐츠가 초급, 중급, 고급 등 레벨 별로 데이터베이스에 등록되어 있으며, 제1-3 테스트 문제가 제3 유형으로 분류되면, 서버(100)는 제1-3 테스트 문제에 대한 학습 콘텐츠 중 초급 레벨인 학습 콘텐츠를 제1-2 학습 콘텐츠로 선정할 수 있다.For example, the learning content for the 1-3 test question is registered in the database for each level such as beginner, intermediate, advanced, etc., and when the 1-3 test question is classified as a third type, the server 100 - Among the learning content for the -3 test problem, learning content, which is at the beginner level, may be selected as the 1-2 learning content.

S611 단계에서, 서버(100)는 제1-1 학습 콘텐츠 및 제1-2 학습 콘텐츠를 결합하여 제1 학습 콘텐츠를 생성할 수 있다. 즉, 제1 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 콘텐츠는 포함시키지 않고, 제2 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 콘텐츠는 중급 레벨인 학습 콘텐츠로 포함시키고, 제3 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 콘텐츠는 초급 레벨인 학습 콘텐츠로 포함시켜, 제1 학습 콘텐츠를 생성할 수 있다.In step S611 , the server 100 may generate the first learning content by combining the 1-1 learning content and the 1-2 learning content. That is, the learning content for the problem classified as the first type is not included, the learning content for the problem classified as the second type is included as the intermediate level learning content, and the learning content for the problem classified as the third type may be included as beginner level learning content to generate the first learning content.

S612 단계에서, 서버(100)는 제1 학습 콘텐츠를 제1 사용자 단말(111)로 제공하여, 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 제1 학습 콘텐츠가 재생되도록 제어할 수 있다. 이때, 서버(100)는 제1 학습 콘텐츠 중 제1-1 학습 콘텐츠가 제1 속도로 재생되도록 제어하고, 제1-2 학습 콘텐츠가 제2 속도로 재생되도록 제어할 수 있다. 여기서, 제1 속도는 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있으며, 제2 속도는 제1 속도 보다 느린 값으로 설정될 수 있다.In step S612 , the server 100 may provide the first learning content to the first user terminal 111 to control the first learning content to be reproduced on the screen of the first user terminal 111 . In this case, the server 100 may control the 1-1 learning content among the first learning contents to be reproduced at a first speed, and may control the 1-2 learning content to be reproduced at a second speed. Here, the first speed may be set differently depending on the embodiment, and the second speed may be set to a value slower than the first speed.

도 7은 일실시예에 따른 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과를 산출하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a process of calculating a scoring result for a second test question according to an exemplary embodiment.

도 7을 참조하면, 먼저, S701 단계에서, 서버(100)는 제1 학습 콘텐츠를 제1 사용자 단말(111)로 제공하여, 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 제1 학습 콘텐츠가 재생되도록 제어할 수 있다.Referring to FIG. 7 , first, in step S701 , the server 100 provides the first learning content to the first user terminal 111 so that the first learning content is reproduced on the screen of the first user terminal 111 . can be controlled

S702 단계에서, 서버(100)는 제1 학습 콘텐츠의 재생이 완료되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S702, the server 100 may check whether the reproduction of the first learning content is completed.

S702 단계에서 제1 학습 콘텐츠의 재생이 완료되지 않은 것으로 확인되면, S701 단계로 되돌아가, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 제1 학습 콘텐츠가 계속 재생되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S702 that the reproduction of the first learning content is not completed, the process returns to step S701, and the server 100 may control the first learning content to be continuously reproduced on the screen of the first user terminal 111. .

S702 단계에서 제1 학습 콘텐츠의 재생이 완료된 것으로 확인되면, S703 단계에서, 서버(100)는 제1 학습 콘텐츠를 통한 학습이 완료된 것으로 파악하여, 제2 단원의 학습 내용을 테스트하기 위한 제2 테스트 문제를 추출할 수 있다. 이를 위해, 서버(100)의 데이터베이스는 학습 내용을 테스트하기 위한 테스트 문제를 단원 별로 구분하여 저장하고 있으며, 서버(100)는 제2 단원에 대한 학습이 완료되면, 데이터베이스로부터 제2 테스트 문제를 추출할 수 있다.When it is confirmed that the reproduction of the first learning content is completed in step S702, in step S703, the server 100 determines that learning through the first learning content is completed, and a second test for testing the learning content of the second unit problem can be extracted. To this end, the database of the server 100 divides and stores the test questions for testing the learning content by unit, and the server 100 extracts the second test question from the database when the learning of the second unit is completed. can do.

서버(100)는 제2 테스트 문제를 제1 사용자 단말(111)로 제공하여, 제2 테스트 문제가 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 표시되도록 제어할 수 있다.The server 100 may provide the second test question to the first user terminal 111 to control the second test question to be displayed on the screen of the first user terminal 111 .

S704 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)로부터 제2 테스트 문제에 대한 답변을 수신할 수 있다.In step S704 , the server 100 may receive an answer to the second test question from the first user terminal 111 .

S705 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제에 대한 답변을 확인하여, 제2 테스트 문제를 제1 유형, 제2 유형 및 제3 유형으로 각각 분류할 수 있다. 이때, 서버(100)는 제2 테스트 문제 각각에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부와 문제 풀이 시간을 확인하여, 제2 테스트 문제를 제1 유형, 제2 유형 및 제3 유형으로 각각 분류할 수 있다.In step S705 , the server 100 may check an answer to the second test question and classify the second test question into a first type, a second type, and a third type, respectively. At this time, the server 100 may classify the second test question into a first type, a second type, and a third type by checking whether the answer to each of the second test questions is correct or incorrect and the problem solving time. there is.

구체적으로, 제2 테스트 문제가 제2-1 테스트 문제, 제2-2 테스트 문제, 제2-3 테스트 문제 및 제2-4 테스트 문제로 구성되어 있는 경우, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 정답이고 문제 풀이 시간이 제1 기준 시간 보다 짧은 것으로 확인되면, 제2-1 테스트 문제를 제1 유형으로 분류하고, 제2-2 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 정답이고 문제 풀이 시간이 제1 기준 시간 보다 길지만 제2 기준 시간 보다 짧은 것으로 확인되면, 제2-2 테스트 문제를 제2 유형으로 분류하고, 제2-3 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 정답이고 문제 풀이 시간이 제2 기준 시간 보다 긴 것으로 확인되면, 제2-3 테스트 문제를 제3 유형으로 분류하고, 제2-4 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 답변이 오답으로 확인되면, 제2-4 테스트 문제를 제3 유형으로 분류할 수 있다.Specifically, when the second test problem consists of the 2-1 test problem, the 2-2 test problem, the 2-3 test problem, and the 2-4 test problem, the server 100 As a result of checking the answer to the test question, if it is confirmed that the answer is the correct answer and the question-solving time is shorter than the first reference time, the 2-1 test question is classified into the first type, and the answer to the 2-2 test question is As a result of checking , if it is confirmed that the answer is the correct answer and the problem solving time is longer than the first reference time but shorter than the second reference time, the 2-2 test question is classified into the second type, and the As a result of checking the answer, if it is confirmed that the answer is correct and the problem-solving time is longer than the second reference time, the 2-3 test question is classified into the third type, and the answer to the 2-4 test question is checked, If the answer is confirmed as an incorrect answer, the test question 2-4 may be classified as a third type.

S706 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 중 제1 유형으로 분류된 문제를 1점으로 채점하고, 제2 유형으로 분류된 문제를 0.5점으로 채점하고, 제3 유형으로 분류된 문제를 0점으로 채점하여, 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과를 산출할 수 있다.In step S706 , the server 100 scores the problem classified as the first type among the second test problems as 1 point, the problem classified as the second type as 0.5 points, and the problem classified as the third type By scoring 0 points, a scoring result for the second test question may be calculated.

예를 들어, 제2 테스트 문제가 10개인데, 제1 유형으로 분류된 문제가 5개이고, 제2 유형으로 분류된 문제가 2개이고, 제3 유형으로 분류된 문제가 3개인 경우, 서버(100)는 제1 유형으로 분류된 문제가 5개이므로 5점을 산출하고, 제2 유형으로 분류된 문제가 2개이므로 2점을 산출할 수 있으며, 5점과 2점을 합산한 7점을 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과로 산출할 수 있다.For example, if there are 10 second test problems, 5 problems classified as type 1, 2 problems classified as type 2, and 3 problems classified as type 3, the server 100 ) calculates 5 points because there are 5 problems classified as type 1, 2 points can be calculated because there are 2 problems classified as type 2, and the sum of 5 and 2 points is 7 points It can be calculated as a scoring result for 2 test questions.

도 8은 일실시예에 따른 테스트 문제에 대한 채점 결과에 따라 사용자 맞춤형 커리큘럼을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a process of providing a user-customized curriculum according to a scoring result for a test question according to an exemplary embodiment.

도 8을 참조하면, 먼저, S801 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과를 확인할 수 있다.Referring to FIG. 8 , first, in step S801 , the server 100 may check a scoring result for the second test question.

S802 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 제1 기준 점수 보다 높은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제1 기준 점수는 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.In step S802 , the server 100 may determine whether the scoring result for the second test question is higher than the first reference score. Here, the first reference score may be set differently according to embodiments.

S802 단계에서 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 제1 기준 점수 보다 높은 것으로 확인되면, S803 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제를 통해, 제2 단원을 통과한 것으로 판단할 수 있다.If it is determined in step S802 that the scoring result for the second test question is higher than the first reference score, in step S803, the server 100 may determine that the second unit has been passed through the second test question.

S804 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 제2 기준 점수 보다 높은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제2 기준 점수는 제1 기준 점수 보다 높은 값으로 설정될 수 있다.In step S804 , the server 100 may check whether the scoring result for the second test question is higher than the second reference score. Here, the second reference score may be set to a higher value than the first reference score.

S804 단계에서 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 제2 기준 점수 보다 높은 것으로 확인되면, S805 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자에게 제2 단원에 대한 오답 노트가 필요하지 않은 것으로 판단할 수 있다.If it is confirmed in step S804 that the scoring result for the second test question is higher than the second reference score, in step S805, the server 100 may determine that the first user does not need an incorrect note for the second unit. there is.

S804 단계에서 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 제2 기준 점수 보다 낮은 것으로 확인되면, S806 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자에게 제2 단원에 대한 오답 노트가 필요한 것으로 판단할 수 있다.If it is confirmed in step S804 that the scoring result for the second test question is lower than the second reference score, in step S806, the server 100 may determine that the first user needs an incorrect answer note for the second unit.

S807 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 중 제2 유형 및 제3 유형으로 분류된 문제를 기반으로, 제2 단원에 대한 오답 노트를 생성할 수 있다.In step S807 , the server 100 may generate an incorrect answer note for the second unit based on the problems classified into the second type and the third type among the second test questions.

예를 들어, 제2 테스트 문제가 제2-1 테스트 문제, 제2-2 테스트 문제, 제2-3 테스트 문제 및 제2-4 테스트 문제로 구성되어 있고, 제2-1 테스트 문제가 제1 유형으로 분류되어 있고, 제2-2 테스트 문제가 제2 유형으로 분류되어 있고, 제2-3 테스트 문제 및 제2-4 테스트 문제가 제3 유형으로 분류되어 있는 경우, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제, 제2-3 테스트 문제 및 제2-4 테스트 문제를 기반으로, 제2 단원에 대한 오답 노트를 생성할 수 있다.For example, the second test question consists of the 2-1 test question, the 2-2 test question, the 2-3 test question, and the 2-4 test question, and the 2-1 test question is the first If the type is classified, the 2-2 test problem is classified as the second type, and the 2-3 test problem and the 2-4 test problem are classified as the third type, the server 100 is Based on the 2-2 test question, the 2-3 test question, and the 2-4 test question, you can create an incorrect answer note for the second unit.

S808 단계에서, 서버(100)는 제2 단원에 대한 오답 노트를 제1 사용자 단말(111)로 제공하여, 제2 단원에 대한 오답 노트가 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 표시되도록 제어할 수 있다.In step S808 , the server 100 provides the incorrect answer note for the second section to the first user terminal 111 , and controls the incorrect answer note for the second section to be displayed on the screen of the first user terminal 111 . can

한편, S802 단계에서 제2 테스트 문제에 대한 채점 결과가 제1 기준 점수 보다 낮은 것으로 확인되면, S809 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제를 통해, 제2 단원을 통과하지 못한 것으로 판단할 수 있다.On the other hand, if it is confirmed in step S802 that the scoring result for the second test question is lower than the first reference score, in step S809, the server 100 determines that the second unit has not been passed through the second test question. can

S810 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 중 제2 유형 및 제3 유형으로 분류된 문제를 기반으로, 제2 단원을 재학습하기 위한 제2 학습 콘텐츠를 선정할 수 있다.In step S810 , the server 100 may select the second learning content for re-learning the second unit based on the problems classified into the second type and the third type among the second test problems.

예를 들어, 제2 테스트 문제가 제2-1 테스트 문제, 제2-2 테스트 문제, 제2-3 테스트 문제 및 제2-4 테스트 문제로 구성되어 있고, 제2-1 테스트 문제가 제1 유형으로 분류되어 있고, 제2-2 테스트 문제가 제2 유형으로 분류되어 있고, 제2-3 테스트 문제 및 제2-4 테스트 문제가 제3 유형으로 분류되어 있는 경우, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제에 대한 학습 콘텐츠 중 중급 레벨인 학습 콘텐츠를 제2-1 학습 콘텐츠로 선정하고, 제2-3 테스트 문제에 대한 학습 콘텐츠 중 초급 레벨인 학습 콘텐츠를 제2-2 학습 콘텐츠로 선정하고, 제2-4 테스트 문제에 대한 학습 콘텐츠 중 초급 레벨인 학습 콘텐츠를 제2-3 학습 콘텐츠로 선정할 수 있으며, 제2-1 학습 콘텐츠, 제2-2 학습 콘텐츠 및 제2-3 학습 콘텐츠를 결합하여 제2 학습 콘텐츠를 생성할 수 있다.For example, the second test question consists of the 2-1 test question, the 2-2 test question, the 2-3 test question, and the 2-4 test question, and the 2-1 test question is the first If the type is classified, the 2-2 test problem is classified as the second type, and the 2-3 test problem and the 2-4 test problem are classified as the third type, the server 100 is Among the learning content for the 2-2 test question, intermediate level learning content is selected as the 2-1 learning content, and the beginner level learning content among the learning content for the 2-3 test question is selected as the 2-2 learning content and the learning content that is beginner level among the learning content for the 2-4 test question can be selected as the 2-3 learning content, and the 2-1 learning content, the 2-2 learning content, and the 2-3 learning content The second learning content may be generated by combining the learning content.

S811 단계에서, 서버(100)는 제2 학습 콘텐츠를 제1 사용자 단말(111)로 제공하여, 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 제2 학습 콘텐츠가 재생되도록 제어할 수 있다.In step S811 , the server 100 may provide the second learning content to the first user terminal 111 to control the second learning content to be reproduced on the screen of the first user terminal 111 .

도 9는 일실시예에 따른 제1 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 내용을 상기시키기 위해 테스트 문제를 다시 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.9 is a flowchart illustrating a process of re-providing a test question in order to remind the learner about the problem classified into the first type according to an embodiment.

도 9를 참조하면, 먼저, S901 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 각각에 대한 답변을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제2 테스트 문제가 제2-1 테스트 문제, 제2-2 테스트 문제, 제2-3 테스트 문제 등으로 구성되어 있는 경우, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제, 제2-2 테스트 문제, 제2-3 테스트 문제 각각에 대한 답변을 확인하고, 각각의 문제를 풀이하는데 소요되는 시간을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 9 , first, in step S901 , the server 100 may check answers to each of the second test questions. For example, if the second test problem consists of the 2-1 test problem, the 2-2 test problem, the 2-3 test problem, and the like, the server 100 configures the 2-1 test problem and the second test problem. You can check the answers to each of the -2 test questions and the 2-3 test questions, and check the time it takes to solve each problem.

S902 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 중 제2-1 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 제2-1 테스트 문제를 제1 유형으로 분류할 수 있다.In step S902 , the server 100 may classify the 2-1 test question into the first type as a result of checking the answer to the 2-1 test question among the second test questions.

S903 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제가 제1 사용자 단말(111)로 제공된 시점부터 제1 기준 기간이 지난 이후, 제2-1 테스트 문제를 제1 사용자 단말(111)로 다시 제공할 수 있다. 여기서, 제1 기준 기간은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.In step S903 , the server 100 provides the 2-1 test question back to the first user terminal 111 after the first reference period has elapsed from the time when the second test question is provided to the first user terminal 111 . can do. Here, the first reference period may be set differently according to embodiments.

S904 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)로부터 제2-1 테스트 문제에 대한 답변을 수신할 수 있다.In step S904 , the server 100 may receive an answer to the 2-1 test question from the first user terminal 111 .

S905 단계에서, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부와 문제 풀이 시간을 확인하여, 제2-1 테스트 문제를 제1 유형, 제2 유형 및 제3 유형 중 어느 하나로 분류할 수 있다.In step S905, the server 100 checks whether the answer to the 2-1 test question is a correct answer or an incorrect answer and the problem-solving time, and sets the 2-1 test question to the first type, the second type and the third type. can be classified as either one.

S906 단계에서, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제가 제1 유형으로 분류되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S906 , the server 100 may check whether the 2-1 test question is classified as the first type.

S906 단계에서 제2-1 테스트 문제가 제1 유형으로 분류된 것으로 확인되면, S907 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자가 제2-1 테스트 문제를 기억하고 있는 것으로 판단할 수 있다.If it is confirmed in step S906 that the 2-1 test question is classified as the first type, in step S907 , the server 100 may determine that the first user remembers the 2-1 test question.

S906 단계에서 제2-1 테스트 문제가 제1 유형으로 분류되지 않고 제2 유형 또는 제3 유형으로 분류된 것으로 확인되면, S908 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자가 제2-1 테스트 문제를 잊어버린 것으로 판단할 수 있다.If it is confirmed in step S906 that the 2-1 test question is not classified as the first type but is classified as the second type or the third type, in step S908, the server 100 allows the first user to select the 2-1 test question may be considered to have been forgotten.

S909 단계에서, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제와 관련된 학습 콘텐츠 중 기본 개념을 학습하기 위한 제3 학습 콘텐츠를 선정할 수 있다.In step S909 , the server 100 may select a third learning content for learning a basic concept from among the learning content related to the 2-1 test problem.

예를 들어, 제2-1 테스트 문제에 대한 학습 콘텐츠가 기본 개념만 학습하기 위한 콘텐츠, 기본 개념 및 기초 내용을 학습하기 위한 콘텐츠, 기본 개념, 기초 내용 및 상세 내용까지 학습하기 위한 콘텐츠 등 학습 내용의 심화도 별로 데이터베이스에 등록되어 있으며, 제2-1 테스트 문제에 대한 재학습이 필요한 경우, 서버(100)는 기본 개념을 학습하기 위한 학습 콘텐츠를 제3 학습 콘텐츠로 선정할 수 있다.For example, the learning content for the 2-1 test problem includes content for learning only basic concepts, content for learning basic concepts and basic content, content for learning basic concepts, basic content and detailed content, etc. is registered in the database for each degree of depth, and when re-learning for the 2-1 test problem is required, the server 100 may select the learning content for learning the basic concept as the third learning content.

S910 단계에서, 서버(100)는 제3 학습 콘텐츠를 제1 사용자 단말(111)로 제공하여, 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 제3 학습 콘텐츠가 재생되도록 제어할 수 있다.In step S910 , the server 100 may provide the third learning content to the first user terminal 111 to control the third learning content to be reproduced on the screen of the first user terminal 111 .

도 10은 일실시예에 따른 제2 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 내용을 상기시키기 위해 테스트 문제를 다시 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.10 is a flowchart for explaining a process of providing a test question again in order to remind the learner about the problem classified into the second type according to an embodiment.

도 10을 참조하면, 먼저, S1001 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 각각에 대한 답변을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 10 , first, in step S1001 , the server 100 may check an answer to each of the second test questions.

S1002 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 중 제2-2 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 제2-2 테스트 문제를 제2 유형으로 분류할 수 있다.In step S1002 , the server 100 may classify the 2-2 test question into the second type as a result of checking the answer to the 2-2 test question among the second test questions.

S1003 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제가 제1 사용자 단말(111)로 제공된 시점부터 제2 기준 기간이 지난 이후, 제2-2 테스트 문제를 제1 사용자 단말(111)로 다시 제공할 수 있다. 여기서, 제2 기준 기간은 제1 기준 시간 보다 더 짧은 값으로 설정될 수 있다.In step S1003 , the server 100 provides the second test question back to the first user terminal 111 after the second reference period has elapsed from the time when the second test question is provided to the first user terminal 111 . can do. Here, the second reference period may be set to a value shorter than the first reference time.

S1004 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)로부터 제2-2 테스트 문제에 대한 답변을 수신할 수 있다.In step S1004 , the server 100 may receive an answer to the test question 2-2 from the first user terminal 111 .

S1005 단계에서, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부와 문제 풀이 시간을 확인하여, 제2-2 테스트 문제를 제1 유형, 제2 유형 및 제3 유형 중 어느 하나로 분류할 수 있다.In step S1005, the server 100 checks whether the answer to the 2-2 test question is a correct or incorrect answer and the problem solving time, and sets the 2-2 test question to the first type, the second type and the third type. can be classified as either one.

S1006 단계에서, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제가 제1 유형으로 분류되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S1006 , the server 100 may check whether the 2-2 test problem is classified as the first type.

S1006 단계에서 제2-2 테스트 문제가 제1 유형으로 분류된 것으로 확인되면, S1007 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자가 제2-2 테스트 문제를 기억하고 있는 것으로 판단할 수 있다.If it is confirmed in step S1006 that the test question 2-2 is classified as the first type, in step S1007, the server 100 may determine that the first user remembers the test question 2-2.

S1006 단계에서 제2-2 테스트 문제가 제1 유형으로 분류되지 않고 제2 유형 또는 제3 유형으로 분류된 것으로 확인되면, S1008 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자가 제2-2 테스트 문제를 잊어버린 것으로 판단할 수 있다.If it is confirmed in step S1006 that the second test question is not classified as the first type but is classified as the second type or the third type, in step S1008, the server 100 allows the first user to select the second test question may be considered to have been forgotten.

S1009 단계에서, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제와 관련된 학습 콘텐츠 중 기본 개념 및 기초 내용을 학습하기 위한 제4 학습 콘텐츠를 선정할 수 있다.In step S1009, the server 100 may select a fourth learning content for learning a basic concept and basic content from among the learning content related to the 2-2 test problem.

예를 들어, 제2-2 테스트 문제에 대한 학습 콘텐츠가 기본 개념만 학습하기 위한 콘텐츠, 기본 개념 및 기초 내용을 학습하기 위한 콘텐츠, 기본 개념, 기초 내용 및 상세 내용까지 학습하기 위한 콘텐츠 등 학습 내용의 심화도 별로 데이터베이스에 등록되어 있으며, 제2-2 테스트 문제에 대한 재학습이 필요한 경우, 서버(100)는 기본 개념 및 기초 내용을 학습하기 위한 학습 콘텐츠를 제4 학습 콘텐츠로 선정할 수 있다.For example, the learning content for the 2-2 test problem is the content for learning only the basic concept, the content for learning the basic concept and basic content, the content for learning the basic concept, the basic content and the detailed content, etc. is registered in the database for each level of depth, and when re-learning for the 2-2 test problem is required, the server 100 may select the learning content for learning the basic concept and basic content as the fourth learning content .

S1010 단계에서, 서버(100)는 제4 학습 콘텐츠를 제1 사용자 단말(111)로 제공하여, 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 제4 학습 콘텐츠가 재생되도록 제어할 수 있다.In step S1010 , the server 100 may provide the fourth learning content to the first user terminal 111 to control the fourth learning content to be reproduced on the screen of the first user terminal 111 .

도 11은 일실시예에 따른 제3 유형으로 분류된 문제에 대한 학습 내용을 상기시키기 위해 테스트 문제를 다시 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.11 is a flowchart for explaining a process of providing a test question again to remind the learner about a problem classified as a third type according to an embodiment.

도 11을 참조하면, 먼저, S1101 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 각각에 대한 답변을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 11 , first, in step S1101 , the server 100 may check answers to each of the second test questions.

S1102 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 중 제2-3 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 제2-3 테스트 문제를 제2 유형으로 분류할 수 있다.In step S1102 , as a result of checking the answer to the 2-3 test question among the second test questions, the server 100 may classify the 2-3 test question into the second type.

S1103 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제가 제1 사용자 단말(111)로 제공된 시점부터 제3 기준 기간이 지난 이후, 제2-3 테스트 문제를 제1 사용자 단말(111)로 다시 제공할 수 있다. 여기서, 제3 기준 기간은 제2 기준 시간 보다 더 짧은 값으로 설정될 수 있다.In step S1103 , the server 100 provides the second test question to the first user terminal 111 again after the third reference period has elapsed from the point in time when the second test question is provided to the first user terminal 111 , the second test question 2-3 can do. Here, the third reference period may be set to a value shorter than the second reference time.

S1104 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자 단말(111)로부터 제2-3 테스트 문제에 대한 답변을 수신할 수 있다.In step S1104 , the server 100 may receive an answer to the 2-3 test question from the first user terminal 111 .

S1105 단계에서, 서버(100)는 제2-3 테스트 문제에 대한 답변이 정답 또는 오답인지 여부와 문제 풀이 시간을 확인하여, 제2-3 테스트 문제를 제1 유형, 제2 유형 및 제3 유형 중 어느 하나로 분류할 수 있다.In step S1105, the server 100 checks whether the answer to the 2-3 test question is a correct or incorrect answer and the time to solve the problem, and sets the 2-3 test question to the first type, the second type and the third type. can be classified as either one.

S1106 단계에서, 서버(100)는 제2-3 테스트 문제가 제1 유형으로 분류되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S1106, the server 100 may check whether the 2-3 test question is classified as the first type.

S1106 단계에서 제2-3 테스트 문제가 제1 유형으로 분류된 것으로 확인되면, S1107 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자가 제2-3 테스트 문제를 기억하고 있는 것으로 판단할 수 있다.If it is confirmed in step S1106 that the test 2-3 test question is classified as the first type, in step S1107 , the server 100 may determine that the first user remembers the test question 2-3.

S1106 단계에서 제2-3 테스트 문제가 제1 유형으로 분류되지 않고 제2 유형 또는 제3 유형으로 분류된 것으로 확인되면, S1108 단계에서, 서버(100)는 제1 사용자가 제2-3 테스트 문제를 잊어버린 것으로 판단할 수 있다.If it is confirmed in step S1106 that the 2-3th test question is not classified as the first type, but classified as the second type or the third type, in step S1108, the server 100 allows the first user to select the 2-3 test question may be considered to have been forgotten.

S1109 단계에서, 서버(100)는 제2-3 테스트 문제와 관련된 학습 콘텐츠 중 기본 개념, 기초 내용 및 상세 내용을 학습하기 위한 제4 학습 콘텐츠를 선정할 수 있다.In step S1109, the server 100 may select the fourth learning content for learning the basic concept, basic content, and detailed content among the learning content related to the 2-3 test problem.

예를 들어, 제2-3 테스트 문제에 대한 학습 콘텐츠가 기본 개념만 학습하기 위한 콘텐츠, 기본 개념 및 기초 내용을 학습하기 위한 콘텐츠, 기본 개념, 기초 내용 및 상세 내용까지 학습하기 위한 콘텐츠 등 학습 내용의 심화도 별로 데이터베이스에 등록되어 있으며, 제2-3 테스트 문제에 대한 재학습이 필요한 경우, 서버(100)는 기본 개념, 기초 내용 및 상세 내용을 학습하기 위한 학습 콘텐츠를 제5 학습 콘텐츠로 선정할 수 있다.For example, the learning content for the 2-3 test problem is content for learning only basic concepts, content for learning basic concepts and basic contents, content for learning basic concepts, basic contents and detailed contents, etc. is registered in the database for each degree of intensification, and when re-learning is required for the 2-3 test problem, the server 100 selects the learning content for learning the basic concept, basic content and detailed content as the fifth learning content can do.

S1110 단계에서, 서버(100)는 제5 학습 콘텐츠를 제1 사용자 단말(111)로 제공하여, 제1 사용자 단말(111)의 화면에서 제5 학습 콘텐츠가 재생되도록 제어할 수 있다.In step S1110 , the server 100 may provide the fifth learning content to the first user terminal 111 to control the fifth learning content to be reproduced on the screen of the first user terminal 111 .

도 12는 일실시예에 따른 제1 PDF 파일을 출력하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.12 is a diagram for explaining a process of outputting a first PDF file according to an embodiment.

도 12를 참조하면, 먼저, S1201 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 중 제2 유형 및 제3 유형으로 분류된 문제를 나열한 이미지 파일을 생성할 수 있다.Referring to FIG. 12 , first, in step S1201 , the server 100 may generate an image file listing problems classified into the second type and the third type among the second test problems.

예를 들어, 제2 테스트 문제에 대한 답변을 확인한 결과, 제2-1 테스트 문제가 제2 유형으로 분류되고 제2-2 테스트 문제가 제3 유형으로 분류된 경우, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제 및 제2-2 테스트 문제를 상하 방향으로 나열한 이미지 파일을 생성할 수 있다.For example, as a result of checking the answer to the second test question, when the 2-1 test question is classified as the second type and the 2-2 test question is classified as the third type, the server 100 An image file in which the -1 test problem and the 2-2 test problem are listed in the vertical direction can be generated.

S1202 단계에서, 서버(100)는 이미지 파일에 포함된 복수의 문제 중 최상단에 위치한 제2-1 테스트 문제를 확인할 수 있다.In step S1202 , the server 100 may check the 2-1 test problem located at the top among a plurality of problems included in the image file.

S1203 단계에서, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제의 문제 번호를 1번으로 설정할 수 있다.In step S1203 , the server 100 may set the question number of the 2-1 test question to No. 1 .

S1204 단계에서, 서버(100)는 S1201 단계에서 생성된 이미지 파일에서, 제2-1 테스트 문제의 외부 테두리의 상하좌우에 여백 공간까지 포함된 영역을 분할하여 제1 이미지를 획득할 수 있다.In step S1204, the server 100 may acquire the first image by dividing the area including the blank space on the top, bottom, left, and right of the outer border of the test 2-1 in the image file generated in step S1201.

S1205 단계에서, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있는지 여부를 확인할 수 있다. In step S1205, the server 100 may check whether the problem name of the 2-1 test problem is registered.

S1205 단계에서 제2-1 테스트 문제에 문제명이 등록되어 있지 않은 것으로 확인되면, S1206 단계에서, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제의 이름에 대한 등록 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송할 수 있다.If it is confirmed in step S1205 that the question name is not registered in the 2-1 test question, in step S1206, the server 100 may transmit a registration request notification message for the name of the 2-1 test question to the manager terminal. .

문제 이름에 대한 등록 요청 알림 메시지를 통해 제2-1 테스트 문제에 대한 문제명이 관리자 단말에서 입력되면, 서버(100)는 관리자 단말로부터 제2-1 테스트 문제에 대한 문제명을 수신하여, 수신된 문제명을 제2-1 테스트 문제의 문제명으로 등록할 수 있다.When the problem name for the 2-1 test problem is input from the manager terminal through the registration request notification message for the problem name, the server 100 receives the problem name for the 2-1 test problem from the manager terminal, and the received The problem name can be registered as the problem name of the 2-1 test problem.

S1206 단계 이후 S1205 단계로 되돌아가, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있는지 여부를 다시 확인할 수 있다. Returning to step S1205 after step S1206, the server 100 may check again whether the problem name of the 2-1 test question is registered.

S1205 단계에서 제2-1 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있는 것으로 확인되면, S1207 단계에서, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제의 문제 번호 및 문제명을 기반으로 파일명을 설정할 수 있다.If it is confirmed in step S1205 that the problem name of the 2-1 test problem is registered, in step S1207, the server 100 may set a file name based on the problem number and the problem name of the 2-1 test problem.

예를 들어, 제2-1 테스트 문제의 문제 번호가 1번으로 설정되어 있고, 제2-1 테스트 문제의 문제명이 “집합”으로 등록되어 있는 경우, 서버(100)는 “1번집합”으로 파일명을 설정할 수 있다.For example, if the problem number of the 2-1 test problem is set to 1 and the problem name of the 2-1 test problem is registered as “set”, the server 100 sets the “set #1” You can set the file name.

S1208 단계에서, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제의 문제 번호 및 문제명을 기반으로 설정된 파일명으로, 제1 이미지를 제1 PDF 파일로 변환하여 출력할 수 있다.In step S1208, the server 100 may convert the first image into a first PDF file and output the file name set based on the question number and question name of the 2-1 test question.

즉, 서버(100)는 제2-1 테스트 문제의 문제 번호 및 문제명이 등록되어 있는 것으로 확인되면, 확인된 제2-1 테스트 문제의 문제 번호 및 문제명을 기반으로 파일명을 설정하여 제1 PDF 파일을 출력할 수 있다.That is, when it is confirmed that the problem number and problem name of the 2-1 test problem are registered, the server 100 sets a file name based on the problem number and problem name of the 2-1 test problem and sets the first PDF You can output a file.

도 13은 일실시예에 따른 제2 PDF 파일을 출력하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.13 is a diagram for explaining a process of outputting a second PDF file according to an embodiment.

도 13을 참조하면, 먼저, S1301 단계에서, 서버(100)는 제2 테스트 문제 중 제2 유형 및 제3 유형으로 분류된 문제를 나열한 이미지 파일을 생성할 수 있다.Referring to FIG. 13 , first, in step S1301 , the server 100 may generate an image file listing problems classified into the second type and the third type among the second test problems.

S1302 단계에서, 서버(100)는 이미지 파일에 포함된 복수의 문제 중 최상단에 위치한 제2-1 테스트 문제를 확인하고, 제2-1 테스트 문제의 하단에 위치한 제2-2 테스트 문제를 확인할 수 있다.In step S1302, the server 100 may check the 2-1 test problem located at the top of the plurality of problems included in the image file, and check the 2-2 test problem located at the bottom of the 2-1 test problem. there is.

S1303 단계에서, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제의 문제 번호를 2번으로 설정할 수 있다.In step S1303 , the server 100 may set the question number of the 2-2 test question to 2 .

S1304 단계에서, 서버(100)는 S1301 단계에서 생성된 이미지 파일에서, 제2-2 테스트 문제의 외부 테두리의 상하좌우에 여백 공간까지 포함된 영역을 분할하여 제2 이미지를 획득할 수 있다.In step S1304, the server 100 may acquire the second image by dividing the region including the blank space on the top, bottom, left and right of the outer border of the test question 2-2 in the image file generated in step S1301.

S1305 단계에서, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있는지 여부를 확인할 수 있다. In step S1305, the server 100 may check whether the name of the test question 2-2 is registered.

S1305 단계에서 제2-2 테스트 문제에 문제명이 등록되어 있지 않은 것으로 확인되면, S1306 단계에서, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제의 이름에 대한 등록 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송할 수 있다.If it is confirmed in step S1305 that the question name is not registered in the test question 2-2, in step S1306, the server 100 may transmit a registration request notification message for the name of the test question 2-2 to the administrator terminal. .

문제 이름에 대한 등록 요청 알림 메시지를 통해 제2-2 테스트 문제에 대한 문제명이 관리자 단말에서 입력되면, 서버(100)는 관리자 단말로부터 제2-2 테스트 문제에 대한 문제명을 수신하여, 수신된 문제명을 제2-2 테스트 문제의 문제명으로 등록할 수 있다.When the problem name for the 2-2 test problem is input from the manager terminal through the registration request notification message for the problem name, the server 100 receives the problem name for the 2-2 test problem from the manager terminal, and the received The question name can be registered as the question name of the 2-2 test question.

S1306 단계 이후 S1305 단계로 되돌아가, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있는지 여부를 다시 확인할 수 있다. Returning to step S1305 after step S1306, the server 100 may check again whether the name of the test question 2-2 is registered.

S1305 단계에서 제2-2 테스트 문제의 문제명이 등록되어 있는 것으로 확인되면, S1307 단계에서, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제의 문제 번호 및 문제명을 기반으로 파일명을 설정할 수 있다.If it is confirmed in step S1305 that the problem name of the test 2-2 is registered, in step S1307, the server 100 may set a file name based on the problem number and the name of the test question 2-2.

예를 들어, 제2-2 테스트 문제의 문제 번호가 2번으로 설정되어 있고, 제2-1 테스트 문제의 문제명이 “함수”로 등록되어 있는 경우, 서버(100)는 “2번함수”로 파일명을 설정할 수 있다.For example, if the problem number of the 2-2 test problem is set to 2 and the problem name of the 2-1 test problem is registered as “function”, the server 100 is set to “function 2”. You can set the file name.

S1308 단계에서, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제의 문제 번호 및 문제명을 기반으로 설정된 파일명으로, 제2 이미지를 제2 PDF 파일로 변환하여 출력할 수 있다.In step S1308 , the server 100 may convert the second image into a second PDF file and output the file name set based on the problem number and problem name of the 2-2 test problem.

즉, 서버(100)는 제2-2 테스트 문제의 문제 번호 및 문제명이 등록되어 있는 것으로 확인되면, 확인된 제2-2 테스트 문제의 문제 번호 및 문제명을 기반으로 파일명을 설정하여 제2 PDF 파일을 출력할 수 있다.That is, when it is confirmed that the problem number and problem name of the 2-2 test problem are registered, the server 100 sets a file name based on the problem number and problem name of the 2-2 test problem and sets the second PDF You can output a file.

서버(100)는 제1 PDF 파일 및 제2 PDF 파일이 출력되면, 제1 PDF 파일 및 제2 PDF 파일을 결합하여 오답 노트로 생성할 수 있다. 즉, 서버(100)는 제1 PDF 파일을 오답 노트의 1페이지로 설정하고, 제2 PDF 파일을 오답 노트의 2페이지로 설정하여, 제1 PDF 파일 및 제2 PDF 파일이 결합된 오답 노트를 생성할 수 있다.When the first PDF file and the second PDF file are output, the server 100 may generate an incorrect note by combining the first PDF file and the second PDF file. That is, the server 100 sets the first PDF file as page 1 of the incorrect note, and sets the second PDF file as page 2 of the incorrect note, so that the wrong note in which the first PDF file and the second PDF file are combined. can create

도 14는 일실시예에 따른 제1 인공지능 및 제2 인공지능의 학습을 설명하기 위한 도면이다.14 is a diagram for explaining learning of a first artificial intelligence and a second artificial intelligence according to an embodiment.

제1 인공지능 및 제2 인공지능은 서버(100)에 포함되는 구성일 수 있으며, 서버(100) 또는 별도의 학습 장치를 통해서 학습될 수 있다.The first artificial intelligence and the second artificial intelligence may be a configuration included in the server 100 and may be learned through the server 100 or a separate learning device.

제1 인공지능은 각각의 계정 사용자를 위한 학습 콘텐츠를 생성하도록 학습될 수 있다.The first artificial intelligence may be trained to generate learning content for each account user.

제2 인공지능은 학습 콘텐츠별로 학습 콘텐츠 집중도의 집중도 상위 구간 및 집중도 하위 구간을 구분하는 기준 집중도를 출력하도록 학습될 수 있다.The second artificial intelligence may be trained to output a reference degree of concentration for classifying an upper section of concentration and a lower section of concentration of learning content for each learning content.

이하에서는 학습 장치를 통해 제1 인공지능 및 제2 인공지능이 학습되는 과정을 설명한다.Hereinafter, a process in which the first artificial intelligence and the second artificial intelligence are learned through the learning device will be described.

우선, S1401 단계에서, 학습 장치는 트레이닝 데이터(training data)와 레이블(label)을 획득할 수 있다.First, in step S1401, the learning apparatus may obtain training data and a label.

제1 인공지능의 학습을 위해, 학습 장치는 각각의 사용자의 나이, 성별, 지역, 학습 성취도, 수강 과목, 미수강 과목, 수강 희망 과목, 선호하는 과목, 비선호 과목, 각각의 학습 콘텐츠 학습 시 사용자의 뇌파 정보 등을 포함하는 데이터 세트를 각각의 트레이닝 데이터로 획득할 수 있다. 또한, 학습 장치는 각각의 사용자의 기본 정보를 기초로 전문 교육 컨설턴트들이 추천한 각각의 사용자를 위한 학습 콘텐츠를 각각의 트레이닝 데이터에 대응하는 레이블로 획득할 수 있다.For learning of the first artificial intelligence, the learning device determines each user's age, gender, region, learning achievement, courses to be taken, courses not taken, courses to be taken, preferred courses, non-preferred courses, and users when learning each learning content It is possible to obtain a data set including the brain wave information of each of the training data. Also, the learning apparatus may acquire, as a label corresponding to each training data, learning content for each user recommended by professional education consultants based on the basic information of each user.

제2 인공지능의 학습을 위해, 학습 장치는 각각의 학습 콘텐츠의 학습 주제, 학습 난이도, 학습 콘텐츠를 수강하는 사용자들의 평균 연령, 그 동안 학습 콘텐츠를 수강한 사용자들의 뇌파 정보 등을 포함하는 데이터 세트를 각각의 트레이닝 데이터로 획득할 수 있다. 또한, 학습 장치는 학습 콘텐츠별로 미리 지정된 성적 상위 사용자 그룹의 학습 콘텐츠 집중도 평균으로부터 미리 정의된 +σ 표준편차 벗어난 집중도를 상위 임계 집중도(집중도 상위 구간을 구분하는 기준)로, 미리 정의된 -σ 표준편차 벗어난 집중도를 하위 임계 집중도(집중도 하위 구간을 구분하는 기준)로 하는 각각의 트레이닝 데이터에 대응하는 레이블로 획득할 수 있다.For the learning of the second artificial intelligence, the learning device is a data set including the learning topic of each learning content, the learning difficulty, the average age of users who take the learning content, brain wave information of users who have taken the learning content, etc. can be obtained as each training data. In addition, the learning device sets the concentration out of a predefined +σ standard deviation from the average of the concentration of learning content of a group of users with high grades in advance for each learning content as an upper threshold concentration (a criterion for classifying an upper section of concentration), and a predefined -σ standard The concentration deviating from the deviation may be obtained as a label corresponding to each training data using the lower threshold concentration (a criterion for classifying the concentration lower section).

S1402 단계에서, 학습 장치는 트레이닝 데이터로부터 인공지능의 입력을 생성할 수 있다.In step S1402, the learning device may generate an artificial intelligence input from the training data.

학습 장치는 트레이닝 데이터를 인공지능의 입력으로 그대로 사용하거나, 각각의 트레이닝 데이터에서 불필요한 정보를 제거하는 통상의 프로세스를 거친 후, 인공지능의 입력을 생성할 수 있다.The learning apparatus may use the training data as it is as an input of artificial intelligence, or may generate an input of artificial intelligence after a normal process of removing unnecessary information from each training data.

S1403 단계에서, 학습 장치는 입력을 인공지능에 적용할 수 있다.In step S1403, the learning device may apply the input to the artificial intelligence.

서버(100)에 포함된 인공지능은 지도 학습(supervised learning)에 따라 학습되는 인공지능일 수 있다. 인공지능은 지도 학습을 통해 학습시키기에 적합한 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN) 또는 리커런트 신경망(recurrent neural network, RNN) 구조일 수 있다.The artificial intelligence included in the server 100 may be an artificial intelligence that is learned according to supervised learning. Artificial intelligence may be a convolutional neural network (CNN) or recurrent neural network (RNN) structure suitable for learning through supervised learning.

S1404 단계에서, 학습 장치는 인공지능으로부터 출력을 획득할 수 있다.In step S1404, the learning device may obtain an output from artificial intelligence.

제1 인공지능의 출력은, 각각의 계정 사용자를 위한 학습 콘텐츠 추천일 수 있다. 제2 인공지능의 출력은, 학습 콘텐츠별 집중도 상위 구간 및 집중도 하위 구간을 구분하는 임계 상위 집중도 및 임계 하위 집중도의 추론일 수 있다.The output of the first artificial intelligence may be a learning content recommendation for each account user. The output of the second artificial intelligence may be an inference of a threshold upper concentration level and a threshold lower concentration level that distinguishes an upper concentration section and a lower concentration level section for each learning content.

S1405 단계에서, 학습 장치는 출력과 레이블을 비교할 수 있다. 추론에 해당하는 인공지능의 출력과 정답에 해당하는 레이블을 비교하는 과정은 손실함수(loss function)를 계산하여 이루어질 수 있다. 손실함수는 기 알려진 평균 제곱 오차(mean squared error, MSE), 교차 엔트로피 오차(cross entropy error, CEE) 등이 이용될 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 인공지능의 출력과 레이블 간의 편차, 오차 내지는 차이를 측정할 수 있다면, 다양한 인공지능 모델들에서 이용되는 손실함수들이 이용될 수 있다.In step S1405, the learning apparatus may compare the output with the label. The process of comparing the output of the artificial intelligence corresponding to the inference and the label corresponding to the correct answer may be performed by calculating a loss function. As the loss function, a known mean squared error (MSE), cross entropy error (CEE), etc. may be used. However, the present invention is not limited thereto, and if it is possible to measure the deviation, error, or difference between the output of artificial intelligence and the label, loss functions used in various artificial intelligence models may be used.

S1406 단계에서, 학습 장치는 비교값을 기초로 인공지능을 최적화할 수 있다. 학습 장치는 비교값이 점점 작아지도록 인공지능의 노드(node)들의 웨이트(weight)를 갱신함으로써, 추론에 해당하는 인공지능의 출력과 정답에 해당하는 레이블을 점점 일치시킬 수 있고, 이를 통해 인공지능은 정답에 가까운 추론을 출력하도록 최적화될 수 있다. 구체적으로, 학습 장치는 비교값에 해당하는 손실함수가 최소값의 추정치에 가까워지도록 인공지능의 웨이트(weight)를 재설정하는 과정을 반복함으로써 인공지능을 최적화할 수 있다. 인공지능의 최적화를 위해 기 알려진 역전파(backpropagation) 알고리즘, 확률론적 경사하위법(stochastic gradient descent) 등이 이용될 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 다양한 신경망 모델들에서 이용되는 웨이트의 최적화 알고리즘이 이용될 수 있다.In step S1406 , the learning apparatus may optimize artificial intelligence based on the comparison value. The learning device can gradually match the AI output corresponding to inference and the label corresponding to the correct answer by updating the weight of the artificial intelligence nodes so that the comparison value becomes smaller and smaller, and through this, the artificial intelligence can be optimized to output an inference close to the correct answer. Specifically, the learning apparatus may optimize the artificial intelligence by repeating the process of resetting the weight of the artificial intelligence so that the loss function corresponding to the comparison value approaches the estimated value of the minimum value. For the optimization of AI, a known backpropagation algorithm, stochastic gradient descent, etc. may be used. However, the present invention is not limited thereto, and a weight optimization algorithm used in various neural network models may be used.

학습 장치는 이와 같은 과정을 반복함으로써 인공지능을 학습시킬 수 있다.The learning device can learn artificial intelligence by repeating this process.

이를 통해, 사용자의 기본 정보를 기초로, 사용자를 위한 학습 콘텐츠를 출력하는 제1 인공지능을 학습시킬 수 있다.Through this, based on the basic information of the user, it is possible to learn the first artificial intelligence that outputs the learning content for the user.

또한, 학습 콘텐츠의 학습 주제, 학습 난이도, 학습 콘텐츠를 수강하는 사용자들의 평균 연령, 그 동안 학습 콘텐츠를 수강한 사용자들의 뇌파 정보를 기초로, 학습 콘텐츠별로 학습 콘텐츠 집중도의 집중도 상위 구간 및 집중도 하위 구간을 구분하는 기준 집중도를 출력하는 제2 인공지능을 학습시킬 수 있다.In addition, based on the learning topic of the learning content, the learning difficulty, the average age of users taking the learning content, and the EEG information of users who have taken the learning content during that time, the concentration upper section and the lower concentration section of the learning content concentration for each learning content It is possible to train a second artificial intelligence that outputs the standard concentration level for classifying the .

도 15는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.15 is an exemplary diagram of a configuration of an apparatus according to an embodiment.

일실시예에 따른 장치(1500)는 프로세서(1510) 및 메모리(1520)를 포함한다. 프로세서(1510)는 도 1 내지 도 14를 참조하여 전술된 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 14를 참조하여 전술된 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 장치(1500)를 이용하는 자 또는 단체는 도 1 내지 도 14를 참조하여 전술된 방법들 일부 또는 전부와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.The device 1500 according to an embodiment includes a processor 1510 and a memory 1520 . The processor 1510 may include at least one of the devices described above with reference to FIGS. 1 to 14 , or perform at least one method described above with reference to FIGS. 1 to 14 . A person or organization using the apparatus 1500 may provide a service related to some or all of the methods described above with reference to FIGS. 1 to 14 .

메모리(1520)는 전술된 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 후술되는 방법들이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(1520)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.The memory 1520 may store information related to the above-described methods or a program in which methods to be described later are implemented. The memory 1520 may be a volatile memory or a non-volatile memory.

프로세서(1510)는 프로그램을 실행하고, 장치(1500)를 제어할 수 있다. 프로세서(1510)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(1520)에 저장될 수 있다. 장치(1500)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.The processor 1510 may execute a program and control the device 1500 . The code of the program executed by the processor 1510 may be stored in the memory 1520 . The device 1500 may be connected to an external device (eg, a personal computer or a network) through an input/output device (not shown), and may exchange data through wired/wireless communication.

장치(1500)는 인공 신경망을 학습시키거나, 학습된 인공 신경망을 이용하는데 사용될 수 있다. 메모리(1520)는 학습 중인 또는 학습된 인공 신경망을 포함할 수 있다. 프로세서(1510)는 메모리(1520)에 저장된 인공 신경망 알고리즘을 학습시키거나 실행시킬 수 있다. 인공 신경망을 학습시키는 장치(1500)와 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치(1500)는 동일할 수도 있고 개별적일 수도 있다.The device 1500 may be used to train an artificial neural network or to use a learned artificial neural network. The memory 1520 may include a learning or learned artificial neural network. The processor 1510 may learn or execute an artificial neural network algorithm stored in the memory 1520 . The apparatus 1500 for learning an artificial neural network and the apparatus 1500 for using the learned artificial neural network may be the same or may be separate.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented by a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component. For example, the apparatus, methods, and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA) array), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions 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. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or apparatus, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. , or may be permanently or temporarily embody in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited drawings, those skilled in the art may apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims

In a method of providing curation and curriculum of educational content, performed by a server,
When the EEG of the first user is measured by the first EEG measurement device worn by the first user, from the first user terminal connected to the first EEG measurement device, the first EEG measured by the first EEG measurement device acquiring an EEG;
analyzing whether the state of the first user is good based on the brain wave of the first user;
when it is confirmed that the first user's condition is not good, providing the meditation content to the first user terminal, and controlling the meditation content to be reproduced on the screen of the first user terminal;
transmitting a learnable notification message to the first user terminal when it is confirmed that the first user's status is good;
when a learning start request is received from the first user terminal, checking a learning completion unit of the first user based on the basic information of the first user;
checking a second unit to be learned after the first unit according to a preset learning progress when the first unit of learning of the first user is confirmed as the first unit;
extracting a first test question for testing prior knowledge before learning the second unit, and providing the first test question to the first user terminal;
when an answer to the first test question is received from the first user terminal, checking whether an answer to each of the first test questions is a correct answer or an incorrect answer, and scoring the first test question;
analyzing the learning level of the first user through the scoring result for the first test question; and
Selecting first learning content as educational content for learning the second unit according to the learning level of the first user, and providing the first learning content to the first user terminal,
The step of scoring the first test question includes:
categorizing, as a result of checking the answers to each of the first test questions, a question in which the answer is correct and the question-solving time is shorter than a preset first reference time into a first type;
categorizing, as a result of checking the answers to each of the first test questions, the questions in which the answers are correct and the question-solving time is longer than the first reference time but shorter than a preset second reference time into a second type; and
As a result of checking the answers to each of the first test questions, the questions in which the answer is correct and the problem-solving time is longer than the second reference time, and the questions in which the answer is confirmed as an incorrect answer are classified into a third type. including,
The step of providing the first learning content,
Intermediate level 1-1 learning content is selected among the learning content for the problem classified as the second type, and the beginner level 1-2 learning content is selected from the learning content for the problem classified into the third type to do; and
The first learning content generated by combining the 1-1 learning content and the 1-2 learning content is provided to the first user terminal, and the 1-1 learning content is reproduced at a first preset speed and controlling the 1-2 learning content to be played back at a second speed set to a value slower than the first speed,
After providing the first learning content,
when learning through the first learning content is completed, extracting a second test question for testing the learning content of the second unit, and providing the second test question to the first user terminal;
When an answer to the second test question is received from the first user terminal, it is checked whether an answer to each of the second test questions is a correct answer or an incorrect answer and a problem solving time is checked, and the second test question is set to the first classifying each into a type, the second type, and the third type;
Among the second test questions, the problem classified as the first type is scored as 1 point, the problem classified as the second type is scored as 0.5 points, and the problem classified as the third type is scored as 0 points, calculating a scoring result for the second test question;
checking whether a scoring result for the second test question is higher than a preset first reference score;
determining that the second unit has been passed when it is confirmed that the scoring result for the second test question is higher than the first reference score;
when it is determined that the second unit has been passed, checking whether a scoring result for the second test question is higher than a preset second reference score;
If it is confirmed that the scoring result for the second test question is lower than the second reference score, based on the questions classified into the second type and the third type among the second test questions, the second unit is evaluated. generating an incorrect note and providing the incorrect note to the first user terminal;
determining that the second unit has not been passed when it is confirmed that the scoring result for the second test question is lower than the first reference score;
If it is determined that the second unit has not been passed, a second learning content for re-learning the second unit is selected based on the problems classified into the second type and the third type among the second test questions and providing the second learning content to the first user terminal;
When the 2-1 test question among the second test questions is classified into the first type, the 2-1 test question is replaced with the second test question after a preset first reference period has elapsed from the time the second test question is provided. providing it back to the first user terminal;
When an answer to the 2-1 test question is received from the first user terminal, the 2-1 test classifying the problem into one of the first type, the second type, and the third type;
When the 2-1 test question is classified as the second type or the third type, third learning content for learning a basic concept is selected from among the learning content related to the 2-1 test question, and the third learning content is selected. providing learning content to the first user terminal;
When the second test question among the second test questions is classified as the second type, after a second reference period set to a shorter value than the first reference period has elapsed from the time the second test question is provided, providing the 2-2 test problem back to the first user terminal;
When an answer to the 2-2 test question is received from the first user terminal, it is checked whether the answer to the 2-2 test question is a correct answer or an incorrect answer and a problem solving time is checked, and the 2-2 test classifying the problem into one of the first type, the second type, and the third type;
If the 2-2 test question is classified as the second type or the third type, selecting a fourth learning content for learning basic concepts and basic contents from among the learning contents related to the 2-2 test question, providing the fourth learning content to the first user terminal;
If test questions 2-3 among the second test questions are classified as the third type, after a third reference period set to a value shorter than the second reference period has elapsed from the time the second test question is provided, providing the second-3 test problem back to the first user terminal;
When an answer to the 2-3 test question is received from the first user terminal, it is checked whether the answer to the 2-3 test question is a correct answer or an incorrect answer and a problem solving time is checked, and the 2-3 test classifying the problem into one of the first type, the second type and the third type; and
When the 2-3 test question is classified as the second type or the third type, a fifth learning content for learning basic concepts, basic contents, and detailed contents among the learning contents related to the 2-3 test question Further comprising the step of selecting and providing the fifth learning content to the first user terminal,
How to curate educational content and deliver curriculum.

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