KR102457945B1 - 퍼소나 모델 매칭을 이용한 아동-교사간 대면 방식 맞춤 컨텐츠 제공 장치 및 방법 - Google Patents

퍼소나 모델 매칭을 이용한 아동-교사간 대면 방식 맞춤 컨텐츠 제공 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 아동-교사간 퍼소나 매칭을 통한 대면 방식의 컨텐츠 제공 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 퍼소나 모델 매칭을 이용한 아동-교사간 대면 방식 맞춤 컨텐츠 제공 장치는, 아동 개인 기질 특성 유형 및 학습 특성 유형 데이터를 포함하는 제 1데이터를 수집하고, 교사 개인 기질 특성 유형 및 지도 특성 유형 데이터를 포함하는 제 2데이터를 수집하는 수집부; 상기 아동 개인 기질 특성 유형을 기초로 1차 아동 퍼소나를 결정하고, 상기 교사 개인 기질 특성 유형을 기초로 1차 교사 퍼소나를 결정하여 상기 1차 아동 퍼소나와 상기 1차 교사 퍼소나를 매칭하는 1차 퍼소나 매칭부를 포함한다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 아동의 정서를 기반으로 한 개인 기질 특성 유형과 교사의 정서를 기반으로 한 개인 기질 특성 유형을 매칭하는 정서 기반 매칭으로 아동과 교사에게 맞춤형 컨텐츠를 제공할 수 있다.

Description

퍼소나 모델 매칭을 이용한 아동-교사간 대면 방식 맞춤 컨텐츠 제공 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING FACE-TO-FACE CUSTOMIZED CONTENT USING PERSONA MODEL MATCHING}
본 발명은 아동-교사간 퍼소나 매칭을 통한 대면 방식의 컨텐츠 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 기존의 대량 생산, 대량 소비 패턴에서 탈피하여 개인의 특성에 따라 맞춤 생산, 맞춤 소비를 제공하는 개인 맞춤형 서비스가 증가하고 있다.
이러한 개인 맞춤형 서비스는 빅데이터의 활용과 맞물려 더욱 활발해지고 있다. 빅데이터는 서비스 제공자로 하여금 기존의 마켓 세그먼테이션(Market Segmentation)적 접근에서 탈피하여, 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 돕고 있다.
육아, 교육 시장에서도 이러한 개인 맞춤형 서비스의 필요성이 커지고 있다. 기존에는 아이들의 특성을 고려하지 않고 획일적인 컨텐츠를 제공하였기 때문에, 컨텐츠 제공에 따른 효과가 상대적으로 떨어졌다. 이에 따라, 아이들의 개별적인 특징과 교사의 개별적인 특징에 상응하는 맞춤형 컨텐츠를 제공할 수 있는 서비스의 필요성이 커지고 있다.
본 발명은 아동과 관련된 데이터와 교사와 관련된 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기반으로 맞춤형 퍼소나를 매칭한 후, 이를 토대로 아동과 교사에게 서로의 학습 및 지도 스타일에 맞는 컨텐츠를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 아동의 성향에 맞는 맞춤형 교사(선생님)를 추천해 줌으로써, 아이가 선호하는 교사 또는 아이의 학습 성향에 맞는 교사를 선택할 수 있는 장점이 있다.
본 발명에 따른 퍼소나 모델 매칭을 이용한 아동-교사간 대면 방식 맞춤 컨텐츠 제공 장치는, 아동 개인 기질 특성 유형 및 학습 특성 유형 데이터를 포함하는 제 1데이터를 수집하고, 교사 개인 기질 특성 유형 및 지도 특성 유형 데이터를 포함하는 제 2데이터를 수집하는 수집부; 상기 아동 개인 기질 특성 유형을 기초로 1차 아동 퍼소나를 결정하고, 상기 교사 개인 기질 특성 유형을 기초로 1차 교사 퍼소나를 결정하여 상기 1차 아동 퍼소나와 상기 1차 교사 퍼소나를 매칭하는 1차 퍼소나 매칭부; 상기 1차 아동 퍼소나, 상기 1차 교사 퍼소나, 상기 학습 특성 유형 데이터 및 상기 지도 특성 유형 데이터에 기반하여 2차 아동 퍼소나 및 2차 교사 퍼소나를 결정하고, 상기 2차 아동 퍼소나와 상기 2차 교사 퍼소나를 매칭하는 2차 퍼소나 매칭부; 및 상기 2차 아동 퍼소나 및 상기 2차 교사 퍼소나에 기반하여 결정된 맞춤형 컨텐츠를 결정하는 컨텐츠 결정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 2차 퍼소나 매칭부에서 매칭된 교사 리스트 및 상기 2차 교사 퍼소나에 관한 정보를 부모 단말로 전송하고, 상기 2차 아동 퍼소나에 관한 정보 및 상기 맞춤형 컨텐츠를 교사 단말로 전송하는 전송부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 아동 개인 기질 특성 유형은 아동의 행동 특성, 핵심 욕구, 선호/기피 요인 및 수용태도 중 하나 이상을 포함하고, 상기 학습 특성 유형 데이터는 아동의 학습 태도, 학습 욕구, 선호 교수법 및 기피 교수법 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 교사 개인 기질 특성 유형은 교사의 행동 특성, 핵심 욕구, 커뮤니케이션 스타일 및 선호/기피 요인 중 하나 이상을 포함하고, 상기 지도 특성 유형 데이터는 교사의 수업 진행 스타일, 커뮤니케이션 스타일, 사회화, 탄력성, 교수 기술 이해도 및 이동성 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 2차 아동 퍼소나, 상기 2차 교사 퍼소나, 아동 추가 정보, 및 교사 추가 정보에 기반하여 3차 아동 퍼소나 및 3차 교사 퍼소나를 결정하고, 상기 3차 아동 퍼소나와 상기 3차 교사 퍼소나를 매칭하는 3차 퍼소나 매칭부를 더 포함하고, 상기 컨텐츠 결정부는 상기 3차 아동 퍼소나 및 상기 3차 교사 퍼소나에 기반하여 상기 맞춤형 컨텐츠를 업데이트하고, 상기 아동 추가 정보는 상기 아동의 학습 지역, 선호 스케줄, 주 교육 분야 및 경력 중 하나 이상을 포함하고, 상기 교사 추가 정보는 상기 교사의 활동 지역, 방문 스케줄, 주 교육 분야 및 경력 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 3차 퍼소나 매칭부를 통해 매칭된 교사 추천 리스트를 부모 단말로 전송하고, 상기 3차 아동 퍼소나에 관한 정보 및 상기 맞춤형 콘텐츠를 상기 부모 단말에서 선택한 교사의 교사 단말로 전송하는 전송부; 및 상기 부모 단말에서 선택한 상기 3차 교사 퍼소나에 기반하여 신청인 포화도를 결정하고, 상기 신청인 포화도가 임계값 이상인지 판단하고, 상기 신청인 포화도가 임계값 이상이면 상기 교사 추천 리스트를 상기 부모 단말로 전송하고, 상기 신청인 포화도가 임계값 이상이 아니면 담당 교사 배정 확인 및 스케줄링 하는 교사 스케줄 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 퍼소나 모델 매칭을 이용한 아동-교사간 대면 방식 맞춤 컨텐츠 제공 방법은, 아동 개인 기질 특성 유형 및 학습 특성 유형 데이터를 포함하는 제 1데이터를 수집하고, 교사 개인 기질 특성 유형 및 지도 특성 유형 데이터를 포함하는 제 2데이터를 수집하는 단계; 상기 아동 개인 기질 특성 유형을 기초로 1차 아동 퍼소나를 결정하고, 상기 교사 개인 기질 특성 유형을 기초로 1차 교사 퍼소나를 결정하여 상기 1차 아동 퍼소나와 상기 1차 교사 퍼소나를 매칭하는 1차 퍼소나 매칭 단계; 상기 1차 아동 퍼소나, 상기 1차 교사 퍼소나, 상기 학습 특성 유형 데이터 및 상기 지도 특성 유형 데이터에 기반하여 2차 아동 퍼소나 및 2차 교사 퍼소나를 결정하고, 상기 2차 아동 퍼소나와 상기 2차 교사 퍼소나를 매칭하는 2차 퍼소나 매칭 단계; 상기 2차 아동 퍼소나 및 상기 2차 교사 퍼소나에 기반하여 결정된 맞춤형 컨텐츠를 결정하는 컨텐츠 결정단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 2차 퍼소나 매칭부에서 매칭된 교사 추천 리스트 및 상기 2차 교사 퍼소나에 관한 정보를 부모 단말로 전송하고, 상기 2차 아동 퍼소나에 관한 정보 및 상기 맞춤형 컨텐츠를 상기 부모 단말에서 선택한 교사의 교사 단말로 전송하는 전송단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 아동 개인 기질 특성 유형은 아동의 행동 특성, 핵심 욕구, 선호/기피 요인 및 수용태도 중 하나 이상을 포함하고, 상기 학습 특성 유형 데이터는 아동의 학습 태도, 학습 욕구, 선호 교수법 및 기피 교수법 중 하나 이상을 포함하며, 상기 교사 개인 기질 특성 유형은 교사의 행동 특성, 핵심 욕구, 커뮤니케이션 스타일 및 선호/기피 요인 중 하나 이상을 포함하고, 상기 지도 특성 유형 데이터는 교사의 수업 진행 스타일, 커뮤니케이션 스타일, 사회화, 탄력성, 교수 기술 이해도 및 이동성 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 2차 아동 퍼소나, 상기 2차 교사 퍼소나, 아동 추가 정보, 및 교사 추가 정보에 기반하여 3차 아동 퍼소나 및 3차 교사 퍼소나를 결정하고, 상기 3차 아동 퍼소나와 상기 3차 교사 퍼소나를 매칭하는 3차 퍼소나 매칭 단계를 더 포함하고, 상기 컨텐츠 결정부는 상기 3차 아동 퍼소나 및 상기 3차 교사 퍼소나에 기반하여 상기 맞춤형 컨텐츠를 업데이트하고, 상기 아동 추가 정보는 상기 아동의 학습 지역, 선호 스케줄, 주 교육 분야 및 경력 중 하나 이상을 포함하고, 상기 교사 추가 정보는 상기 교사의 활동 지역, 방문 스케줄, 주 교육 분야 및 경력 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 아동의 정서를 기반으로 한 개인 기질 특성 유형과 교사의 정서를 기반으로 한 개인 기질 특성 유형을 매칭하는 정서 기반 매칭으로 아동과 교사에게 맞춤형 컨텐츠를 제공할 수 있다.
아울러, 본 발명에 따른 맞춤형 퍼소나 매칭은 성장하는 아동의 특성과 변화하는 교사의 교육 컨텐츠를 지속적으로 반영하여 아동의 성장 및 교사의 커리큘럼에 따라 맞는 컨텐츠를 제공하는데 이용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼소나 모델 매칭을 이용한 아동-교사간 대면 방식 맞춤 컨텐츠 제공 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 퍼소나 모델 매칭을 이용한 아동-교사간 대면 방식 맞춤 컨텐츠 제공 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3는 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼소나 모델 매칭을 이용한 아동-교사간 대면 방식 맞춤 컨텐츠 제공 장치의 동작 방법의 예시를 나타낸 도면이다.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼소나 모델 매칭을 이용한 아동-교사간 대면 방식 맞춤 컨텐츠 제공 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 매칭 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 6는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부모의 단말에서 부모-선생님 추천을 위한 아동 퍼소나 진단 및 매칭에 관한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교사의 단말에서 선생님-부모(아동)의 매칭을 위한 퍼소나 진단 및 매칭에 관한 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시(present disclosure)를 설명한다. 본 개시는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있다. 그러나, 이는 본 개시를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경 및/또는 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용되었다.
본 개시 가운데 사용될 수 있는 "포함한다" 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 개시된 해당 기능, 동작 또는 구성요소 등의 존재를 가리키며, 추가적인 하나 이상의 기능, 동작 또는 구성요소 등을 제한하지 않는다. 또한, 본 개시에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시에서 "또는" 등의 표현은 함께 나열된 단어들의 어떠한, 그리고 모든 조합을 포함한다. 예를 들어, "A 또는 B"는, A를 포함할 수도, B를 포함할 수도, 또는 A 와 B 모두를 포함할 수도 있다.
본 개시 가운데 "제 1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들이 본 개시의 다양한 구성요소들을 수식할 수 있지만, 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들어, 상기 표현들은 해당 구성요소들의 순서 및/또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 상기 표현들은 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분 짓기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는 모두 사용자 기기이며, 서로 다른 사용자 기기를 나타낸다. 예를 들어, 본 개시의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있어야 할 것이다.
본 개시에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 개시를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 개시가 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 개시에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)를 나타낸 블록도이다.
도 1에 따르면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)는 수집부(110), 1차 퍼소나 매칭부(120), 2차 퍼소나 매칭부(130), 컨텐츠 결정부(140), 전송부(150)를 포함한다.
퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)는 부모 단말(200)에서 입력한 데이터, 교사 단말(300)에서 입력한 데이터 또는 교사가 직접 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)에 입력한 데이터를 기초로 매칭이 이루어진다.
수집부(110)는 부모 단말(200)로부터 아동 개인 기질 유형 데이터와 학습 스타일(특성) 유형 데이터를 포함하는 제 1데이터를 수집한다. 또한, 교사 단말(300) 또는 교사가 직접 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)에 입력한 데이터로부터 교사 개인 기질 유형 데이터와 교수(지도) 스타일(특성) 유형 데이터를 포함하는 제 2데이터를 수집한다.
예를 들어, 아동 개인 기질 유형 데이터의 종류는 아동의 행동 특성, 핵심 욕구, 선호/기피 요인, 수용 태도 등이 있다. 또한, 아동의 학습 특성 유형 데이터의 종류는 학습 태도, 학습 욕구, 선호 교수법, 기피 교수법 등이 있다.
교사 개인 기질 유형 데이터의 종류는 행동 특성, 핵심 욕구, 커뮤니케이션 스타일, 선호/기피요인 등이 있다. 또한, 교사의 지도 스타일 유형 데이터의 종류는 수업 진행 스타일, 탄력성, 교수 기술 이해도, 이동성, 커뮤니케이션 스타일, 사회성 등이 있다.
1차 퍼소나 매칭부(120)는 수집된 아동의 개인 기질 유형 데이터와 교수의 개인 기질 유형 데이터를 기반으로 1차 아동 퍼소나와 1차 교사 퍼소나를 결정하고, 1차 아동 퍼소나와 1차 교사 퍼소나를 매칭한다.
1차 퍼소나 매칭부(120)는 하기 도5에서 상세하게 설명할 것이다.
2차 퍼소나 매칭부(130)는 1차 퍼소나 매칭부에서 결정된 1차 아동 퍼소나, 1차 교사 퍼소나와 아동의 학습 특성 유형 데이터 및 교사의 지도 특성 유형 데이터를 기반하여 2차 아동 퍼소나 및 2차 교사 퍼소나를 결정하고 2차 아동 퍼소나와 2차 교사 퍼소나를 매칭한다.
2차 퍼소나 매칭부(130)는 하기 도5에서 상세하게 설명할 것이다.
컨텐츠 결정부(140)는 2차 아동 퍼소나 및 2차 교사 퍼소나에 기반하여 결정된 맞춤형 컨텐츠를 결정한다.
예를 들어 맞춤형 콘텐츠는 부모 단말(200)에서 관리하는 아동 학습 관리와 교사 단말(300) 또는 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100) 담당 아동 학습 관리를 포함할 수 있다.
아동 학습 관리는 방문 스케줄과 교육 피드백을 관리하는 아동 관리와 퍼소나 콘텐츠, 교육(숙제 등) 콘텐츠를 관리하는 콘텐츠 관리 등으로 이루어질 수 있다.
담당 아동 학습 관리는 방문 스케줄과 교육 일지를 관리하는 아동 관리와 교수 가이드라인, 커리큘럼 아동 교육 콘텐츠 등을 관리하는 콘텐츠 관리를 포함할 수 있다.
전송부(150)는 2차 퍼소나 매칭부에서 매칭된 교사 추천 리스트 및 2차 교사 퍼소나에 관한 정보를 부모 단말(200)로 전송한다.
또한, 2차 아동 퍼소나에 관한 정보 및 맞춤형 컨텐츠를 부모 단말(200)에서 선택한 교사의 교사 단말(300)로 전송한다.
예를 들어, 아동-교사의 퍼소나가 최종 매칭된 후, 최종 매칭된 맞춤 교사의 퍼소나 정보가 부모 단말(200)로 전송될 수 있다.. 또한, 최종 매칭된 아동 퍼소나 정보 및 커리큘럼/콘텐츠가 교사 단말(300)로 전송될 수 있다.
도 2는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)를 나타낸 블록도이다.
도 2에 따르면, 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)는 3차 퍼소나 매칭부(160)와 교사 스케줄 제어부(170)를 더 포함할 수 있다.
3차 퍼소나 매칭부(160)는 2차 아동 퍼소나, 2차 교사 퍼소나, 아동 추가 정보, 교사 추가 정보에 기반하여 3차 아동 퍼소나 및 3차 교사 퍼소나를 결정하고, 3차 아동 퍼소나와 3차 교사 퍼소나를 매칭한다. 이 때, 컨텐츠 결정부(140)는 3차 아동 퍼소나 및 3차 교사 퍼소나에 기반하여 맞춤형 컨텐츠를 업데이트한다.
3차 퍼소나 매칭부에 대한 상세한 설명은 도5에서 다루도록 할 것이다.
교사 스케줄 제어부(170)는 부모 단말(200)에서 선택한 3차 교사 퍼소나에 기반하여 신청인 포화도를 결정하고, 신청인 포화도가 임계값 이상인지 판단한다. 그리고, 신청인 포화도가 임계값 이상이면 교사 추천 리스트를 부모 단말로 재전송한다. 더불어, 신청인 포화도가 임계값 이상이 아니면, 담당 교사 배정 확인 및 스케줄링 한다.
예를 들어, 부모 단말(200)에서 매칭된 교사 추천 리스트를 확인한 후 교사의 퍼소나를 확인한다. 그리고, 교사를 선택하여 상담신청을 할 수 있다. 그러면, 교사 스케줄 제어부(170)는 기 설정된 임계값을 기반으로 상담신청 수(신청인 포화도)가 임계값 이상이면 다시 교사 추천 리스트 확인 상태로 되돌아갈 수 있다. 그러나, 상담신청 수(신청인 포화도)가 임계값 보다 작으면, 부모 단말(200)에서 선택한 담당 교사가 배정되고 해당 교사와 스케줄링 할 수 있다. 임계값은 해당 교사가 설정할 수 있으며, 인기 교사에게 집중되는 신청인을 분산시키는 효과를 얻을 수 있다.
다만, 이는 예시적인 것이며, 본 출원의 기술적 사상은 이에 한정되지 않음이 이해될 것이다.
부모 단말(200)과 교사 단말(300)의 동작 과정은 도6과 도7에서 상세히 설명할 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)의 동작 방법의 예시를 나타낸 도면이다.
도 3에 따르면, 먼저 부모 단말(200)은 부모가 아동의 퍼소나 진단정보를 입력하고, 아동 퍼소나를 진단받는다. 그 후, 퍼소나 매칭부를 통해 교사 단말(300) 또는 교사가 직접 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)에 입력한 교사 퍼소나와 매칭된다.
매칭된 선생님 퍼소나를 탐색하고, 상담 부킹 시스템을 이용할 수 있다. 상담 부킹 시스템을 통해 교사에게 상담을 요청할 수 있다. 그리고, 방문 전 상담 서비스를 통해 방문 스케줄과 아동 퍼소나 관리를 조율할 수 있다.
또한, 부모 단말(200)은 아동 학습 관리를 통해, 교사의 담당 아동 학습 관리와 연동하여 방문 스케줄과 교육 피드백을 관리하는 아동 관리, 퍼소나 콘텐츠와 교육(숙제 등)콘텐츠를 이용할 수 있는 콘텐츠 관리를 이용할 수 있다. 게다가, 학습 레벨 및 스타일 변경(예를 들어, 퍼소나 재진단 등)과 커리큘럼, 준비물 등 부모 준비 사항을 부모 단말(200)을 통해 안내 받을 수 있다.
교사는 교사 단말(300) 또는 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)에 자신의 퍼소나 진단 정보를 입력하고, 교사 퍼소나를 진단 받는다. 그 후, 퍼소나 매칭부를 통해 부모 단말(200)과 매칭된다.
매칭된 부모 단말(200)과 고객(부모)응대 서비스를 통해 방문 스케줄과 아동 퍼소나를 관리한다. 이 후, 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100) 에 저장된 매칭 아동 관련 입력 정보와 콘텐츠 라이브러리를 확인하고, 담당 아동 학습 관리를 통해 대면 교육을 진행한다.
담당 아동 학습 관리는, 방문 스케줄과 교육 일지를 관리하는 아동 관리와 교사 가이드라인, 커리큘럼, 아동 교육 콘텐츠를 관리하는 콘텐츠 관리를 포함할 수 있다. 그리고, 교사 단말로 담당 아동 교수법 및 학습콘텐츠가 전송된다.
또한, 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)는 부모와 교사가 입력한 고객 정보, 퍼소나 정보, 매칭정보, 학습관리정보 등을 포함하는 입력 정보와 퍼소나 콘텐츠, 교육 콘텐츠, 교수(지도)가이드라인 콘텐츠 등을 포함하는 콘텐츠 라이브러리를 저장할 수 있다.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
도 4에 따르면, 부모 단말에서 아동 개인 기질 데이터와 학습 스타일 데이터를 수집하고, 교사 단말로부터 교사 개인 기질 데이터와 교수(지도) 스타일 데이터를 수집한다(S110).
수집된 개인 기질 데이터와 학습/지도 스타일 데이터를 기반으로 퍼소나를 선정한다(S120).
아동-교사 간 개인 기질 우선 매칭 후 아동, 교사 퍼소나를 각각 1차 선별한다. 그 후, 추가 응답을 통해 유사도 판단 후 아동 맞춤형 교사 퍼소나를 2차 선별한다(S130).
아동-교사 퍼소나를 최종 매칭한 후 고객 상담 정보를 입력한다(S140)
최종 매칭된 맞춤 교사 퍼소나 정보를 부모 단말(200)로 전송하고, 최종 매칭된 아동 퍼소나 정보 및 커리큘럼/콘텐츠를 교사 단말(300)로 전송한다(S150).
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 매칭 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 5에 따르면, 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)의 매칭은 1차 우선 키워드 매칭(S310), 2차 가산점 부여 매칭(S330) 및 3차 가산점 부여 매칭(S350)으로 나눌 수 있다.
먼저, 1차 우선 키워드 매칭은 1차 퍼소나 매칭부(120)에서 이루어 진다.
1차 우선 키워드 매칭은 아동의 개인 기질 특성 유형과 교사(선생님)의 개인 기질 특성 유형을 매칭한다(S310).
예를 들어, 부모 단말(200)에서 아동의 퍼소나 문진 관련 항목인 아동의 행동 특성, 핵심 욕구, 선호/기피 요인, 수용태도 등을 기반으로 아동의 개인 기질 특성 유형을 파악하고, 아동의 행동동기와 성향을 기초로 아동 퍼소나 유형을 결정한다.
교사 단말(300)에서 교사(선생님)의 퍼소나 문진 관련 항목인 교사의 행동 특성, 핵심 욕구, 커뮤니케이션 스타일, 선호/기피 요인 등을 기반으로 교사(선생님)의 개인 기질 특성 유형을 파악하고, 교사(선생님)의 행동동기와 성향을 기초로 교사(선생님) 퍼소나 유형을 결정한다.
상기 아동 퍼소나 유형과 교사(선생님) 퍼소나 유형은 유형분류체계(typology)를 통해 분류될 수 있다.
예를 들어, x축이 행동동기 이고 y축이 성향인 4x4 형태의 유형분류체계(typology) 표에 있어서,
행동동기가 4점이고, 성향이 2점인 (4,2)칸으로 분류된 아동의 퍼소나 유형은 같은 위치인 (4,2)칸으로 분류된 교사(선생님) 퍼소나 유형이 우선 매칭될 것이다.
다만, 이는 예시적인 것이며, 본 출원의 기술적 사상은 이에 한정되지 않음이 이해될 것이다.
결정된 아동 퍼소나 유형과 교사(선생님) 퍼소나 유형은 서로가 발전 및 보완 관계 유형이며, 1차 우선 키워드 매칭은 아동과 교사의 정서를 기반으로한 정서 기반 매칭이다.
2차 가산점 부여 매칭은 2차 퍼소나 매칭부(130)에서 이루어 진다.
2차 가산점 부여 매칭은 아동의 학습 특성 유형과 교사(선생님)의 지도 특성 유형을 매칭한다(S320).
예를 들어, 부모 단말(200)에서 아동의 학습 특성 관련 항목인 아동의 학습 태도, 학습 욕구, 선호 교수법, 기피 교수법 등을 기반으로 아동의 학습 특성 유형을 파악한다.
교사 단말(300)에서 교사(선생님)의 지도 특성 관련 항목인 수업 진행 스타일, 탄력성, 교수 기술 이해도, 이동성, 커뮤니케이션 스타일, 탄력성, 사회화 등을 기반으로 교수(선생님)의 지도 특성 유형을 파악한다.
파악된 아동 학습 특성 유형과 교사(선생님) 지도 특성 유형은 서로가 긍정적 학습 효과 유발 유형이며, 2차 가산점 부여 매칭은 아동과 교사의 학습스타일을 기반으로한 학습 스타일 기반 매칭이다.
3차 가산점 부여 매칭은 3차 퍼소나 매칭부(160)에서 이루어 진다.
3차 가산점 부여 매칭은 아동과 교사(선생님)의 추가 고려 요인을 매칭한다(S350)
예를 들어, 3차 가산점 부여 매칭은 아동의 학습 지역, 선호 스케줄, 주 교육 분야, 경력 등을 기반으로 한 아동의 추가 고려 항목과 교사의 활동 지역, 방문 스케줄, 주 교육 분야, 경력 등을 기반으로 한 교사의 추가 고려 항목을 포함하는 추가 고려요인을 통한 추가 고려 요인 매칭이다.
다만, 이는 예시적인 것이며, 본 출원의 기술적 사상은 이에 한정되지 않음이 이해될 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 컨텐츠 결정부(140)는 상기 3차 아동 퍼소나와 상기 3차 교사 퍼소나를 기반으로 하여 교육 분야별로 분류한다. 상기 교육분야는 예를 들어, 수학, 국어, 영어 등 과목일 수 있다.
상기 교육 분야 내에서 아동 및 교사의 행동 특성(a)을 중립, 긍정 및 부정으로 분류한다. 예를 들어, 행동 특성에는 '활동성 여부'가 있을 수 있고 이에 따라 교육 시 정적인 것보다 활동적인 것을 좋아하는 경우 '긍정', 교육시 정적인 것을 선호하는 경우 '부정', 중립인 경우 '중립'을 선택할 수 있다. 이러한 행동 특성을 기반으로 아동과 교사의 행동 특성(a)을 비교하여, 긍정 또는 부정으로 일치하는 경우 10점, 아동과 교사의 특성이 중립으로 일치하는 경우 5점, 아동과 교사의 특성이 상이한 경우 1점을 부여할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시 예로서, 아동과 교사의 핵심 욕구(b) 특성을 조사할 수 있다. 예를 들어, 교육 시 교사와 아동간의 '친밀도 및 사회성'에 중점을 두는 경우 '긍정', 교육 시 교사와 아동간의 친밀도보다 '교육'에 중점을 두는 경우 부정, 중립인 경우 '중립'을 선택하게 할 수 있다. 이러한 핵심 욕구 특성을 기반으로, 아동과 교사의 핵심 욕구(b) 항목이 긍정 또는 부정으로 일치하는 경우 10점, 아동과 교사의 특성이 중립으로 일치하는 경우 5점, 아동과 교사의 특성이 상이한 경우 1점을 부여할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시 예로서, 아동과 교사의 선호 요인(c) 특성을 조사할 수 있다. 예를 들어, 교육 시 질문사항이 생기는 경우 '웹 페이지' 또는 전화나 문자'를 이용하여 질의응답을 하는 것을 선호하는 경우 '긍정', '대면 방식'으로 질의응답을 하는 것을 선호하는 경우 '부정', 중립인 경우 '중립'을 선택하게 할 수 있다. 이러한 선호 요인 특성을 기반으로, 아동과 교사의 선호 요인(c) 항목이 긍정 또는 부정으로 일치하는 경우 10점, 아동과 교사의 특성이 중립으로 일치하는 경우 5점, 아동과 교사의 특성이 상이한 경우 1점을 부여할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시 예로서, 아동과 교사의 커뮤니케이션 스타일(d) 특성을 조사할 수 있다. 예를 들어, 수업 중 서로의 의견을 소통하는 것을 선호하는 경우 '긍정', 수업 중엔 교사의 수업에 집중하고, 수업이 끝난 후 소통하는 것을 선호하는 경우 '부정', 중립인 경우 '중립'을 선택하게 할 수 있다. 이러한 선호 요인 특성을 기반으로 아동과 교사의 커뮤니케이션 스타일(d) 항목이 긍정 또는 부정으로 일치하는 경우 10점, 아동과 교사의 특성이 중립으로 일치하는 경우 5점, 아동과 교사의 특성이 상이한 경우 1점을 부여할 수 있다.
각 항목의 점수에 기초하여, 다음 계산식(1)을 이용하여 컨텐츠 결정 매칭 지수(M)를 계산할 수 있다.
상기 계산식(1)은, M={(α X a)+(β X b)+(γ X c)+(δ X d)}이고,
여기서, a는 행동 특성 항목, b는 핵심 욕구 항목, c는 선호 요인 항목, d는 커뮤니케이션 스타일 항목, α, β, γ 및 δ 는 가중치에 해당하여, 부모 단말에서 임의로 설정이 가능하다. 예를 들어 부모가 커뮤니케이션 스타일 항목을 가장 중요하게 생각하고 행동 특성을 그 다음으로 중요하게 생각하는 경우, δ를 3으로 설정하고 α를 2로 설정하고 β, γ를 1로 설정할 수 있다.
상기 계산식(1)을 통해 아동에 적합한 교사를 점수별로 나열할 수 있으며, 부모 단말에서 교사를 선택할 수 있다.
다만, 이는 예시적인 것이며, 본 출원의 기술적 사상은 이에 한정되지 않음이 이해될 것이다.
도 6는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부모의 단말에서 부모-선생님 추천을 위한 아동 퍼소나 진단 및 매칭에 관한 순서도이다.
도 6에 따르면, 부모 단말(200)은 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)에 접속하여 회원 가입 여부를 확인한다(S510).
회원가입이 되어 있지 않다면 회원 가입을 진행한다(S520).
가입 후, 아동의 개인 기질 특성 유형과 학습 특성 유형을 기반으로 퍼소나 진단 문진을 진행한다(S530).
퍼소나 결과를 확인(S540)하고, 인구통계학 기준 요인, 선호 방문 스케줄, 주 분야(전공 또는 교육)등을 기반으로 교사(선생님) 선호 매칭 항목을 추가 선택한다(S550).
부모 단말(200)을 통해 교사(선생님) 추천 리스트를 확인(S560)하고, 교사(선생님)의 퍼소나 정보도 확인한다(S570).
교사(선생님)를 선택하고 상담 신청을 진행한다(S580).
신청인(상담신청 수)가 임계값을 초과하는지 확인 후(S585) 신청인 포화도가 임계값 이상이면, 다시 교사(선생님) 추천 리스트로 되돌아간다(S560).
신청인 포화도가 임계값 미만이면, 담당 교사(선생님)이 배정되고, 담당 교사(선생님) 확인 후 스케줄링 하여 매칭이 완료된다(S590).
회원 가입이 되어 있다면(S510), 로그인(S610)하여 접속한 후, 퍼소나 진단 여부를 확인한다(S620).
퍼소나 진단이 되어 있지 않다면, 퍼소나 진단 문진 단계(S530)로 이동하고, 퍼소나 진단이 되어 있다면, 담당 교사(선생님) 배정 확인 및 스케줄링단계(S590)로 이동한다.
담당 교사(선생님)이 배정 되면 부모 단말(200)로 푸시/문자 알림이 진행된다.
도 7는 본 발명의 일 실시 예에 따른 교사의 단말에서 선생님-부모(아동)의 매칭을 위한 퍼소나 진단 및 매칭에 관한 순서도이다.
도 7에 따르면, 교사는 교사 단말(300) 또는 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)에 접속하여 회원 가입 여부를 확인한다(S710).
회원가입이 되어 있지 않다면 회원 가입을 진행한다(S720).
가입 후, 교사의 개인 기질 특성 유형과 지도 특성 유형을 기반으로 퍼소나 진단 문진을 진행한다(S730).
활동 지역, 경력, 방문 스케줄, 주 분야(전공 또는 교육)등을 기반으로 지도 유형 추가 진단 문진을 진행한다(S740)
퍼소나 결과를 확인(S750)하고, 상담 신청 리스트를 확인한다(S760).
신청 아동의 퍼소나 유형을 확인(S770)하고, 전화, 메일, 문자 등을 통해 신청인 컨택 및 스케줄링(S780)하여 매칭을 완료한다.
회원 가입이 되어 있다면(S710), 로그인(S810)하여 접속한 후, 퍼소나 진단 여부를 확인한다(S820).
퍼소나 진단이 되어 있지 않다면, 퍼소나 진단 문진 단계(S730)로 이동하고, 퍼소나 진단이 되어 있다면, 퍼소나 결과를 확인(S750)하여, 상담 신청 리스트를 확인하는 단계(S760)로 이동한다.
상담신청이 들어오면, 교사 단말(300) 또는 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치(100)로 푸시/문자 알림이 이루어진다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술 분야에 통상의 지식을 갖는 자라면, 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.
100 : 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치
110 : 수집부
120 : 1차 퍼소나 매칭부
130 : 2차 퍼소나 매칭부
140 : 컨텐츠 결정부
150 : 전송부
160 : 3차 퍼소나 매칭부
170 : 교사 스케줄 제어부
200 : 부모 단말
300 : 교사 단말

Claims (10)

  1. 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 장치에 있어서,
    아동 개인 기질 특성 유형 및 학습 특성 유형 데이터를 포함하는 제 1데이터를 수집하고, 교사 개인 기질 특성 유형 및 지도 특성 유형 데이터를 포함하는 제 2데이터를 수집하는 수집부;
    상기 아동 개인 기질 특성 유형을 기초로 1차 아동 퍼소나를 결정하고, 상기 교사 개인 기질 특성 유형을 기초로 1차 교사 퍼소나를 결정하여 상기 1차 아동 퍼소나와 상기 1차 교사 퍼소나를 매칭하는 1차 퍼소나 매칭부;
    상기 1차 아동 퍼소나, 상기 1차 교사 퍼소나, 상기 학습 특성 유형 데이터 및 상기 지도 특성 유형 데이터에 기반하여 2차 아동 퍼소나 및 2차 교사 퍼소나를 결정하고, 상기 2차 아동 퍼소나와 상기 2차 교사 퍼소나를 매칭하는 2차 퍼소나 매칭부;
    상기 2차 아동 퍼소나, 상기 2차 교사 퍼소나, 아동 추가 정보, 및 교사 추가 정보에 기반하여 3차 아동 퍼소나 및 3차 교사 퍼소나를 결정하고, 상기 3차 아동 퍼소나와 상기 3차 교사 퍼소나를 매칭하는 3차 퍼소나 매칭부; 및
    상기 2차 아동 퍼소나 및 상기 2차 교사 퍼소나에 기반하여 결정된 맞춤형 컨텐츠를 결정하고, 상기 3차 아동 퍼소나 및 상기 3차 교사 퍼소나에 기반하여 상기 맞춤형 컨텐츠를 업데이트하는 컨텐츠 결정부를 포함하고,
    상기 아동 개인 기질 특성 유형은 아동의 행동 특성, 핵심 욕구, 선호/기피 요인 및 수용태도 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 교사 개인 기질 특성 유형은 교사의 행동 특성, 핵심 욕구, 커뮤니케이션 스타일 및 선호/기피 요인 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 학습 특성 유형 데이터는 아동의 학습 태도, 학습 욕구, 선호 교수법 및 기피 교수법 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 지도 특성 유형 데이터는 교사의 수업 진행 스타일, 커뮤니케이션 스타일, 사회화, 탄력성, 교수 기술 이해도 및 이동성 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 1차 퍼소나 매칭부는 제1 축이 행동동기이고 제2 축이 성향인 유형분류체계표에 기초하여 상기 1차 아동 퍼소나 및 상기 1차 교사 퍼소나를 결정하고,
    상기 1차 퍼소나 매칭부는 정서 기반 매칭을 수행하고, 상기 2차 퍼소나 매칭부는 학습 스타일 기반 매칭을 수행하고, 상기 3차 퍼소나 매칭부는 추가 고려 요인 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 대면 방식 컨텐츠 제공 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 2차 퍼소나 매칭부에서 매칭된 교사 리스트 및 상기 2차 교사 퍼소나에 관한 정보를 부모 단말로 전송하고, 상기 2차 아동 퍼소나에 관한 정보 및 상기 맞춤형 컨텐츠를 교사 단말로 전송하는 전송부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대면 방식 컨텐츠 제공 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 아동 추가 정보는 상기 아동의 학습 지역, 선호 스케줄, 주 교육 분야 및 경력 중 하나 이상을 포함하고, 상기 교사 추가 정보는 상기 교사의 활동 지역, 방문 스케줄, 주 교육 분야 및 경력 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 대면 방식 컨텐츠 제공 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 3차 퍼소나 매칭부를 통해 매칭된 교사 추천 리스트를 부모 단말로 전송하고, 상기 3차 아동 퍼소나에 관한 정보 및 상기 맞춤형 컨텐츠를 상기 부모 단말에서 선택한 교사의 교사 단말로 전송하는 전송부; 및
    상기 부모 단말에서 선택한 상기 3차 교사 퍼소나에 기반하여 신청인 포화도를 결정하고, 상기 신청인 포화도가 임계값 이상인지 판단하고, 상기 신청인 포화도가 임계값 이상이면 상기 교사 추천 리스트를 상기 부모 단말로 전송하고, 상기 신청인 포화도가 임계값 이상이 아니면 담당 교사 배정 확인 및 스케줄링 하는 교사 스케줄 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대면 방식 컨텐츠 제공 장치.
  7. 퍼소나 모델을 이용한 대면 방식 컨텐츠 제공 방법에 있어서,
    아동 개인 기질 특성 유형 및 학습 특성 유형 데이터를 포함하는 제 1데이터를 수집하고, 교사 개인 기질 특성 유형 및 지도 특성 유형 데이터를 포함하는 제 2데이터를 수집하는 단계;
    상기 아동 개인 기질 특성 유형을 기초로 1차 아동 퍼소나를 결정하고, 상기 교사 개인 기질 특성 유형을 기초로 1차 교사 퍼소나를 결정하여 상기 1차 아동 퍼소나와 상기 1차 교사 퍼소나를 매칭하는 1차 퍼소나 매칭 단계;
    상기 1차 아동 퍼소나, 상기 1차 교사 퍼소나, 상기 학습 특성 유형 데이터 및 상기 지도 특성 유형 데이터에 기반하여 2차 아동 퍼소나 및 2차 교사 퍼소나를 결정하고, 상기 2차 아동 퍼소나와 상기 2차 교사 퍼소나를 매칭하는 2차 퍼소나 매칭 단계;
    상기 2차 아동 퍼소나, 상기 2차 교사 퍼소나, 아동 추가 정보, 및 교사 추가 정보에 기반하여 3차 아동 퍼소나 및 3차 교사 퍼소나를 결정하고, 상기 3차 아동 퍼소나와 상기 3차 교사 퍼소나를 매칭하는 3차 퍼소나 매칭 단계; 및
    상기 2차 아동 퍼소나 및 상기 2차 교사 퍼소나에 기반하여 결정된 맞춤형 컨텐츠를 결정하고, 상기 3차 아동 퍼소나 및 상기 3차 교사 퍼소나에 기반하여 상기 맞춤형 컨텐츠를 업데이트하는 컨텐츠 결정단계를 포함하고,
    상기 아동 개인 기질 특성 유형은 아동의 행동 특성, 핵심 욕구, 선호/기피 요인 및 수용태도 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 교사 개인 기질 특성 유형은 교사의 행동 특성, 핵심 욕구, 커뮤니케이션 스타일 및 선호/기피 요인 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 학습 특성 유형 데이터는 아동의 학습 태도, 학습 욕구, 선호 교수법 및 기피 교수법 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 지도 특성 유형 데이터는 교사의 수업 진행 스타일, 커뮤니케이션 스타일, 사회화, 탄력성, 교수 기술 이해도 및 이동성 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 1차 퍼소나 매칭 단계는 제1 축이 행동동기이고 제2 축이 성향인 유형분류체계표에 기초하여 상기 1차 아동 퍼소나 및 상기 1차 교사 퍼소나를 결정하고,
    상기 1차 퍼소나 매칭 단계는 정서 기반 매칭을 수행하고, 상기 2차 퍼소나 매칭 단계는 학습 스타일 기반 매칭을 수행하고, 상기 3차 퍼소나 매칭 단계는 추가 고려 요인 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 대면 방식 컨텐츠 제공 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 2차 퍼소나 매칭부에서 매칭된 교사 추천 리스트 및 상기 2차 교사 퍼소나에 관한 정보를 부모 단말로 전송하고, 상기 2차 아동 퍼소나에 관한 정보 및 상기 맞춤형 컨텐츠를 상기 부모 단말에서 선택한 교사의 교사 단말로 전송하는 전송단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대면 방식 컨텐츠 제공 방법.
  9. 삭제
  10. 제7 항에 있어서,
    상기 아동 추가 정보는 상기 아동의 학습 지역, 선호 스케줄, 주 교육 분야 및 경력 중 하나 이상을 포함하고, 상기 교사 추가 정보는 상기 교사의 활동 지역, 방문 스케줄, 주 교육 분야 및 경력 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 대면 방식 컨텐츠 제공 방법.
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