KR102468551B1 - 학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템 및 이의 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 학습자의 제1 단말과 교사의 제2 단말을 원격 연결하여 비대면 환경에서의 학습평가를 지원하는 인공지능 튜터링 시스템에 있어서, 상기 학습자에 대한 식별정보를 실시간으로 검출하는 센서부; 상기 제1,2 단말 및 웹, 외부 서버와 네트워크를 구축하여 통신하고, 상기 센서부로부터 상기 식별정보가 검출되면, 미리 저장된 학습자 인식용 데이터와 매칭시켜 평가대상 학습자 여부를 판단하며, 상기 판단결과, 상기 학습자가 상기 평가대상 학습자이면, 상기 제1 단말로부터 학습평가용 이벤트 정보를 획득하며, 상기 학습평가용 이벤트 정보에 따라 미리 설정된 평가알림신호를 출력하는 제어부; 및 상기 제1,2 단말에 구비되어, 상기 제어부로부터 출력된 평가알림신호에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 알림부를 포함하고,
상기 식별정보는, 상기 학습자의 생체정보인 것을 특징으로 하여,
평가대상이 정확한 테스트 환경에서 보다 높은 신뢰도의 학습평가를 진행할 수 있고, 학습자가 진행한 테스트에 대해 정량평가와 정성평가가 함께 이루어질 수 있게 되어, 보다 능동적이고 효율적인 학습평가를 달성할 수 있는 효과가 있다.

Description

학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템 및 이의 제어방법{ACTIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE TUTORING SYSTEM THAT SUPPORT ASSESSMENT AND METHOD FOR CONTROLLING THE SAME}

본 발명은 학습자의 고유한 식별 데이터인 생체정보를 이용하여 평가의 대상이 되는 학습자에게만 전용의 인식이 수행되도록 하고, 인식절차를 거쳐 진행되는 테스트의 결과는 물론, 평가상황에서 발생하는 학습자의 행동반응과, 학습자 상태에 따라 실시간 변화하는 생체정보까지 동시에 제공되도록 한 구성을 통해 대상이 정확한 테스트 환경에서 보다 높은 신뢰도의 학습평가를 진행할 수 있고, 학습자가 진행한 테스트에 대해 정량평가와 정성평가가 함께 이루어질 수 있게 되어, 보다 능동적이고 효율적인 학습평가를 달성할 수 있는 학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템 및 이의 제어방법에 관한 것이다.

일반적으로, 인공지능(AI) 비서는 사용자가 발화하는 명령어의 의도를 파악해서 수행하고, 주변기기를 제어하는 음성 인터페이스의 편리성이 주요 특징인 반면, 인공지능 튜터링 시스템은 학습자에게 교사 및 강사의 개입이 필요한 상황을 스스로 파악하여 상황에 맞는 진단과 처방을 제공하는 맥락 중심의 능동적인 반응이 주요 특징이다.

현재, 이러한 인공지능 튜터링에 대한 기술이 포함된 국내 에듀테크(Education Technology)시장은 확대되고 있으나 그 성장세는 세계시장 대비 낮고, 영세사업자 비중이 높다.

예컨대, 소수의 대형사업자들에게 매출이 집중되는 한편, 전체 사업자 수의 절반을 차지하는 영세사업자의 매출은 1.6%에 불과해 산업 내 양극화가 존재하고, 이를 해결하기 위해 대형 에듀테크 기업은 기존 에듀테크 스타트업을 인수하여 인공지능 기술, 로봇기술을 활용한 서비스를 출시하며, 유망 에듀테크 스타트업을 직접 발굴 및 지원하며 새로운 기회를 모색하고 있다.

이에 따라, 에듀테크 스타트업은 기술력을 바탕으로 맞춤형 학습 서비스, 게임기반 학습, 외국어 교육, 코딩 교육 등 다양한 분야에서 성장하고 있으며, 학습자의 성취도, 학습이력 등 빅데이터를 분석해 능력을 진단하고 맞춤형 학습을 제공하는 AI(인공지능) 활용이 가장 두드러지게 나타나고 있다.

특히, 최근 코로나19로 인해 개학이 연기되고, 비대면 교육에 대한 관심이 높아짐에 따라 업계는 에듀테크 확산을 위해 발빠르게 대처하고 있으며, 국내 교육서비스 및 에듀테크 스타트업은 코로나19로 영향을 받는 학생들에게 자사 서비스 무료 이용 혜택을 주며 고객 유치에 나서고 있다.

앞으로도, 세계 에듀테크 시장규모가 2025년 3,420억 달러로 예상되어 2018년 1,530억 달러 대비 2배 이상 확대될 것이며, 기업가치가 10억 달러 이상인 상장기업도 100개 이상으로 크게 늘어날 전망이다.

이러한 가운데, 종래 상용화되었던 맞춤형 학습 기술들은 학습 콘텐츠 간의 연계에 의존하거나, 틀린 문제의 개수를 단순하게 세어서 취약한 개념을 진단하는 정도에 그쳐, 학습자의 학습 능력 진단이 정교하지 않은 문제점이 존재하였다.

또한, 현재의 기술로서는, 학습평가를 진행하는데 있어서, 평가대상의 일치여부를 확인할 수 있는 수단과 부정행위를 단속할 수 있는 수단이 미비한 실정이다.

즉, 개인화된 맞춤형 학습을 제공하고자 하는 경우에도, 정확하지 않은 학습 능력 진단에 근거하게 됨으로써, 맞춤형 학습평가 시스템의 효율성 및 신뢰성을 확보하지 못하는 한계점이 있었다.

따라서, 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하여 보다 편리하고 경제적이며, 신속하고 정확한 학습평가환경을 제공할 수 있는 능동형 인공지능 튜터링 시스템 및 이의 제어방법에 대한 니즈가 높아지는 실정이다.

대한민국 등록특허공보 제10-2056822호(발명의 명칭: 학습 서비스 제공 방법 및 그 장치)

따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 학습자의 고유한 식별 데이터인 생체정보를 이용하여 평가의 대상이 되는 학습자에게만 전용의 인식이 수행되도록 하고, 인식절차를 거쳐 진행되는 테스트의 결과는 물론, 평가상황에서 발생하는 학습자의 행동반응과, 학습자 상태에 따라 실시간 변화하는 생체정보까지 동시에 제공되도록 한 구성을 통해 대상이 정확한 테스트 환경에서 보다 높은 신뢰도의 학습평가를 진행할 수 있고, 학습자가 진행한 테스트에 대해 정량평가와 정성평가가 함께 이루어질 수 있게 되어, 보다 능동적이고 효율적인 학습평가를 달성할 수 있는 학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템 및 이의 제어방법을 제공하는데 목적이 있다.

다만, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 기술적 수단인 본 발명은, 학습자의 제1 단말과 교사의 제2 단말을 원격 연결하여 비대면 환경에서의 학습평가를 지원하는 인공지능 튜터링 시스템에 있어서, 상기 학습자에 대한 식별정보를 실시간으로 검출하는 센서부; 상기 제1,2 단말 및 웹, 외부 서버와 네트워크를 구축하여 통신하고, 상기 센서부로부터 상기 식별정보가 검출되면, 미리 저장된 학습자 인식용 데이터와 매칭시켜 평가대상 학습자 여부를 판단하며, 상기 판단결과, 상기 학습자가 상기 평가대상 학습자이면, 상기 제1 단말로부터 학습평가용 이벤트 정보를 획득하며, 상기 학습평가용 이벤트 정보에 따라 미리 설정된 평가알림신호를 출력하는 제어부; 및 상기 제1,2 단말에 구비되어, 상기 제어부로부터 출력된 평가알림신호에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 알림부를 포함할 수 있고, 상기 식별정보는, 상기 학습자의 생체정보일 수 있다.

또한, 상기 학습평가용 이벤트 정보는, 상기 학습자의 학습평가를 위해 상기 학습자로부터 발생하는 이벤트에 대한 정보로서, 상기 학습자의 시험 시작, 평가문항별 문제풀이 시간, 정답 제출, 콘텐츠 소비 여부 중 적어도 어느 하나에 대한 정보일 수 있다.

또한, 상기 콘텐츠는, 문제풀이를 위한 힌트보기 또는 연습장 사용 중 적어도 어느 하나일 수 있다.

또한, 상기 제어부는, 상기 평가대상 학습자 여부의 판단결과, 상기 학습자가 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되면, 미리 설정된 경고알림신호를 출력할 수 있고, 상기 알림부는, 상기 제어부로부터 출력된 경고알림신호에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이할 수 있다.

또한, 상기 제어부는, 상기 식별정보 및 상기 학습평가용 이벤트 정보를 데이터화하는 데이터 생성부; 상기 데이터 생성부에 의해 생성된 학습평가용 이벤트 정보 데이터를 기록하고, 상기 평가대상 학습자임을 식별하기 위해 미리 저장된 학습자 인식용 데이터와 상기 제2 단말에 의해 미리 지정된 평가기준 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 베이스부; 상기 데이터 생성부에 의해 생성된 식별정보 데이터를 상기 학습자 인식용 데이터와 매칭시켜 상기 평가대상 학습자 여부를 판단하고, 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터를 상기 평가기준 데이터와 매칭시켜 임의의 학습평가 정보를 생성하는 데이터 분석부; 및 상기 데이터 분석부의 판단결과, 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되면, 미리 설정된 경고알림신호가 출력되도록 제어하고, 상기 평가대상 학습자인 것으로 판단되면, 상기 데이터 분석부로부터 생성된 학습평가 정보에 대응하는 평가알림신호가 출력되도록 제어하는 알림신호 출력부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 데이터 분석부는, 상기 식별정보 데이터 또는 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터 중 적어도 하나를 시간의 흐름에 따라 비교 분석하여 변화값을 산출하고, 상기 산출된 변화값을 기반으로 특이패턴을 추출할 수 있으며, 상기 알림신호 출력부는, 상기 데이터 분석부에서 상기 특이패턴이 추출되면, 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되었을 경우의 경고알림신호와 상이한 경고알림신호가 출력되도록 제어할 수 있다.

또한, 상기 평가기준 데이터는, 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터와 관련하여 미리 설정된 통계 알고리즘에 의해 실시간 변형, 축적, 갱신가능하게 상기 데이터 베이스부에 저장될 수 있다.

또한, 상기 데이터 분석부는, 상기 평가기준 데이터의 변화를 분석하여 상기 학습자의 정오답 예측정보 또는 상기 학습자의 평가문항별 취약정보 중 적어도 하나의 학습평가 정보를 생성할 수 있다.

또한, 상기 센서부는, 상기 학습자를 촬영하는 이미지 센서일 수 있고, 상기 식별정보는, 상기 학습자의 안면, 안구, 동공, 눈꺼풀 중 적어도 어느 하나의 이미지일 수 있으며, 상기 데이터 생성부는, 상기 센서부로부터 상기 식별정보가 검출될 경우, 미리 저장된 이미지 프로세싱 프로그램을 통해 상기 식별정보의 픽셀값을 상기 식별정보 데이터로 가질 수 있다.

또한, 상기 센서부는, 상기 학습자의 음성을 감지하는 음성센서를 더 포함할 수 있고, 상기 식별정보는, 상기 학습자의 억양, 발음, 목소리 높낮이와 크기 중 적어도 어느 하나의 음향을 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 알림부는, 상기 제어부로부터 출력된 경고알림신호에 따라 미리 설정된 음향을 출력하는 음향출력부를 더 포함할 수 있고, 상기 음성센서 및 음향출력부는, 음성인식 SDK(인터페이스)를 탑재할 수 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 기술적 수단인 본 발명은, 학습자의 제1 단말과 교사의 제2 단말을 원격 연결하여 비대면 환경에서의 학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템의 제어방법으로서, a) 센서부가 상기 학습자에 대한 식별정보를 검출하는 단계; b) 제어부가 상기 제1,2 단말 및 웹, 외부 서버와 네트워크를 구축하여 통신하고, 상기 a)단계를 통해 상기 센서부에 상기 식별정보가 검출되면, 미리 저장된 학습자 인식용 데이터와 매칭시켜 평가대상 학습자 여부를 판단하는 단계; c) 상기 b)단계의 판단결과, 상기 학습자가 상기 평가대상 학습자인 것으로 판단되면, 상기 제어부가 상기 제1 단말로부터 학습평가용 이벤트 정보를 획득하고, 상기 학습평가용 이벤트 정보에 따라 미리 설정된 평가알림신호를 출력하는 단계; 및 d) 알림부가 상기 c)단계에서 출력되는 평가알림신호에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, c') 상기 b)단계의 판단결과, 상기 학습자가 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되면, 상기 제어부가 미리 설정된 경고알림신호를 출력하는 단계; 및 d') 상기 알림부가 상기 c')단계에서 출력되는 경고알림신호에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 d')단계는, d'-1) 상기 알림부의 음향출력부가 상기 c')단계에서 출력되는 경고알림신호에 따라 미리 설정된 음향을 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 b)단계의 평가대상 학습자 여부를 판단함에 있어서는, b-1) 상기 제어부의 데이터 생성부가 상기 식별정보 및 상기 학습평가용 이벤트 정보를 데이터화하는 단계; b-2) 상기 제어부의 데이터 베이스부가 상기 b-1)단계로부터 생성된 학습평가용 이벤트 정보 데이터를 기록하고, 상기 평가대상 학습자임을 식별하기 위해 미리 저장된 학습자 인식용 데이터와 상기 제2 단말에 의해 미리 지정된 평가기준 데이터를 저장하고 관리하는 단계; 및 b-3) 상기 제어부의 데이터 분석부가 상기 b-1)단계로부터 생성된 식별정보 데이터를 상기 학습자 인식용 데이터와 매칭시켜 상기 평가대상 학습자 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 c)단계의 평가알림신호를 출력함에 있어서는, 상기 b-3)단계의 판단결과, 상기 평가대상 학습자인 것으로 판단되면, 상기 제어부의 데이터 분석부가 상기 b-1)단계로부터 생성된 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터를 상기 b-2)단계에서 저장된 상기 평가기준 데이터와 매칭시켜 임의의 학습평가 정보를 생성하고, 상기 제어부의 알림신호 출력부가 상기 생성된 학습평가 정보에 대응하는 평가알림신호를 출력할 수 있으며, 상기 c')단계의 경고알림신호를 출력함에 있어서는, 상기 b-3)단계의 판단결과, 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되면, 상기 제어부의 알림신호 출력부가 미리 설정된 경고알림신호가 출력되도록 제어할 수 있다.

또한, 상기 c)단계의 학습평가 정보를 생성함에 있어서는, 상기 제어부의 데이터 분석부가 상기 식별정보 데이터 또는 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터 중 적어도 하나를 시간의 흐름에 따라 비교 분석하여 변화값을 산출하고, 상기 산출된 변화값을 기반으로 특이패턴을 추출할 수 있으며, 상기 c')단계의 경고알림신호를 출력함에 있어서는, 상기 c)단계로부터 상기 특이패턴이 추출되면, 상기 제어부의 알림신호 출력부가 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되었을 경우의 경고알림신호와 상이한 경고알림신호가 출력되도록 제어할 수 있다.

본 발명은 학습자의 고유한 식별정보인 생체정보를 이용하여 평가대상 학습자에게만 전용의 인식이 수행되도록 하고, 인식절차를 거쳐 진행되는 테스트의 결과는 물론, 평가상황에서 발생하는 학습평가용 이벤트 정보와, 학습자 상태에 따라 실시간 변화하는 생체정보까지 동시에 제공되도록 한 구성을 통해 평가대상이 정확한 테스트 환경에서 보다 높은 신뢰도의 학습평가를 진행할 수 있고, 학습자가 진행한 테스트에 대해 정량평가와 정성평가가 함께 이루어질 수 있게 되어, 보다 능동적이고 효율적인 학습평가를 달성할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 딥러닝(통계 알고리즘) 기술을 기반으로 교과의 주요 개념을 자동 추출하면서 실시간 변형, 축적, 갱신하는 구성을 통해 스스로 진화되어 강화된 비대면 환경에서의 맞춤형 테스트와 교사의 평가관련 업무지원이 가능해지고, 학습자의 지식수준 및 이해수준을 예측하며, 학습자의 취약점을 진단할 수 있는 장점이 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 학습자의 행동 모델과 안면 방향 및 시선 추적 기술 등 생체정보를 활용한 이상행동 탐지 핵심 기술의 제품화를 기대할 수 있고, 이에 따른 학습평가에 있어서는, 학습자의 부정행위 및 불량태도를 단속할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 비대면 환경에서 생체정보를 기반으로 한 본인 인증과 서술형 평가를 포함한 자동채점 기술의 제품화를 기대할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 비대면 교육 환경에서 필수적으로 요구되는 학습에서의 효율성과 평가에서의 공정성, 객관성, 신뢰성을 담보할 수 있는 AI 기반의 에듀테크 기술을 제공할 수 있다.

다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템의 외부구성 및 사용예를 나타낸 도면.
도 2는 상기 능동형 인공지능 튜터링 시스템의 전자적인 구성을 개략적으로 나타낸 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템의 제어방법을 나타낸 흐름도.
도 4는 도 3에 따른 평가대상 학습자 여부 판단단계의 구성을 보다 구체적으로 나타낸 흐름도.
도 5는 본 발명과 관련하여, 수학 분야 정오답 예측 및 취약점 진단 워크플로우를 나타낸 분석표.
도 6은 본 발명과 관련하여, 수학 성취수준 데이터세트를 딥러닝 모델로 5회 학습한 경우의 Loss 값 변화율을 나타낸 그래프.
도 7은 본 발명과 관련하여, 수학 시험 정오답 데이터에서 추출한 수학의 개념적 연관관계를 나타낸 예시도.

이하에서는, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.

본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.

"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템의 외부구성 및 사용예를 나타낸 도면이고, 도 2는 상기 능동형 인공지능 튜터링 시스템의 전자적인 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템의 제어방법을 나타낸 흐름도이고, 도 4는 도 3에 따른 평가대상 학습자 여부 판단단계의 구성을 보다 구체적으로 나타낸 흐름도이며, 도 5는 본 발명과 관련하여, 수학 분야 정오답 예측 및 취약점 진단 워크플로우를 나타낸 분석표이고, 도 6은 본 발명과 관련하여, 수학 성취수준 데이터세트를 딥러닝 모델로 5회 학습한 경우의 Loss 값 변화율을 나타낸 그래프이며, 도 7은 본 발명과 관련하여, 수학 시험 정오답 데이터에서 추출한 수학의 개념적 연관관계를 나타낸 예시도이다.

도 1 및 도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템(100)은 제1 단말(110), 제2 단말(120), 센서부(130), 웹(140), 외부 서버(150), 제어부(160) 및 알림부(170)를 포함하여 구성할 수 있다.

단, 도 1 및 도 2에 도시된 구성요소들이 본 발명을 위해 필수적인 최소한의 구성일뿐, 이보다 더 부가적인 구성요소들을 갖는 인공지능 튜터링 시스템이 구현될 수 있다.

상기 제1 단말(110)은 키보드, 패드, 마우스 등 다양한 공지의 입력기기(미도시)를 포함하여 구성된 것으로, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 학습자(L)에게 위치하여 상기 학습자(L)의 후술될 학습평가용 이벤트 정보(I2)가 웹(140), 외부 서버(150) 및 제어부(160)에 입력되도록 하는 입력환경을 제공한다.

또한, 상기 제2 단말(120)은 상술한 제1 단말(110)과 원격 통신할 수 있도록 구성된 것으로, 그 구성요소는 상기 제1 단말(110)과 동일하게 가질 수 있으며, 본 발명에 따르면, 교사(T)에게 위치하여 상기 교사(T)가 후술될 평가기준 데이터(D4)를 상기 웹(140), 외부 서버(150) 및 제어부(160)에 입력시킬 수 있는 입력환경을 제공한다.

여기서, 상기 제1,2 단말(110, 120)은 복수개로 구성될 수도 있으며, 바람직하게는, 태블릿이 적용될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, PC, 스마트폰 등이 적용될 수 있다.

이러한 상기 제1,2 단말(110, 120)의 구성은 일반적으로 게재된 통상의 단말장치에 해당하므로, 세부 구성은 도면에 미도시 하였음은 물론, 그에 대한 더 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

상기 센서부(130)는 학습자(L)에 대한 식별정보(I1)를 실시간으로 검출하는 기능을 수행하는 것으로서, 상기 학습자(L)의 신체에 대한 움직임을 감지할 수 있도록 상기 제1 단말(110)에 위치시키는 것이 바람직하다.

즉, 본 발명에서 상기 식별정보(I1)는 학습자(L)의 생체정보를 의미할 수 있고, 상기 센서부(130)는 학습자(L)의 모습, 상태를 촬영하는 이미지 센서인 것이 바람직하며, 이에 따라, 상기 식별정보(I1)는 학습자(L)의 안면, 안구, 동공, 눈꺼풀 중 적어도 어느 하나의 이미지가 될 수 있다.

이때, 상기 센서부(130)는 CMOS형 카메라 또는 CCD 카메라가 바람직하나, 이에 한정되지 않고, 스피드돔 카메라, 핀홀 카메라, 팬틸트줌 카메라 등이 사용될 수도 있으며, 이는 본 발명의 기술적 범위 내에서 해당관련분야의 통상지식을 가진 당업자에 의해 다양하게 변경설계될 수 있다.

나아가, 상기 센서부(130)는 야간에도 촬영이 가능하도록 적외선 카메라가 부가적으로 구비될 수도 있다.

한편, 상기 센서부(130)는 학습자(L)의 억양, 발음, 목소리 높낮이와 크기 등 음향과 관련된 생체정보까지도 검출할 수 있도록 상기 학습자(L)의 음성을 감지하는 음성센서(131)를 더 포함하여 구성할 수도 있다.

이때, 상기 음성센서(131)는 음성을 전기신호로 변환하는 음성인식 SDK(인터페이스)가 탑재되도록 구성한 마이크로폰(microphone) 모듈인 것이 바람직하고, 그 종류는 카본형, 리본(벨로시티)형, 동전(다이나믹)형, 압전(크리스탈)형, 콘덴서형 등 음성을 감지할 수 있는 본 발명의 기술적 범위 내에서 당업자가 자유롭게 취급 및 사용할 수 있다.

상기 웹(140)은 텍스트, 그래픽, 이미지, 음향, 비디오 등 다양한 멀티미디어를 지원할 수 있도록 구성된 인터넷 서비스로서, 본 발명에 따르면, 상기 제1,2 단말(110, 120)과 연결되어 상기 제1,2 단말(110, 120)을 각각 이용하는 학습자(L) 및 교사(T)에게 다양한 공지의 교육용 및 평가용 콘텐츠가 제공되도록 구성할 수 있다.

상기 외부 서버(150)는 상술한 웹(140)에 대응되도록 구성되어 상기 제1,2 단말(110, 120), 웹(140) 및 제어부(160)와 네트워크를 형성하는 것이 바람직하고, 상기 웹(140)과 연동하여 제어부(160)에 미리 설정된 프로그램을 서비스하는 기능을 수행한다.

여기서, 상기 프로그램은 교육 및 학습평가와 관련된 각종 데이터로 이루어진 교육용 프로그램일 수 있으며, 더 바람직하게는, 학습자의 성취도 평가를 위한 시험(테스트, TEST) 개념의 교육 프로그램일 수 있고, 이는 공지의 기술로서, 해당관련분야의 통상지식을 가진 당업자에 의해 자유롭게 변경설계될 수 있음은 물론이다.

상기 제어부(160)는 웹(140) 및 외부 서버(150)에 대응되는 프로그램을 형성하면서 상기 식별정보(I1) 및 상기 학습평가용 이벤트 정보(I2)에 따라 능동적으로 반응하여, 상기 제1 단말(110)을 사용하는 학습자(L)에게는 테스트 진행환경을, 상기 제2 단말(120)을 사용하는 교사(T)에게는 학습평가결과 도출환경을 지원하기 위한 학습평가용 제어서버로서, 바람직하게는, 상기 제1,2 단말(110, 120), 웹(140) 및 외부 서버(150)와 네트워크를 구축하여 상호 통신하도록 구성되는 것이 바람직하다.

이러한 상기 제어부(160)는 본 발명에 따르면, 상기 센서부(130)의 감지신호에 따라 학습평가의 대상이 될 학습자(L)에 대한 인식기능을 수행하고, 인식절차가 완료되면, 상기 제1 단말(110)로부터 입력되어 상기 웹(140) 및 외부 서버(150)를 통해 서비스되는 상기 학습평가용 이벤트 정보(I2)를 획득하며, 상기 학습평가용 이벤트 정보(I2)에 따라 미리 설정된 평가알림신호(S1)를 출력하는 기능을 수행하도록 구성된다.

예컨대, 상기 제어부(160)는 센서부(130)로부터 상기 식별정보(I1)가 검출되면, 미리 저장된 학습자 인식용 데이터(D3)와 매칭시켜 평가대상 학습자 여부를 판단하며, 상기 판단결과, 상기 학습자(L)가 상기 평가대상 학습자이면, 상기 제1 단말(110)로부터 학습평가용 이벤트 정보(I2)를 획득하며, 상기 학습평가용 이벤트(I2) 정보에 따라 미리 설정된 평가알림신호(S1)를 출력하는 기능을 수행하는데, 더 구체적으로는, 상기 도 2를 참조하여, 데이터 생성부(161), 데이터 베이스부(162), 데이터 분석부(163) 및 알림신호 출력부(164)를 포함하여 구성될 수 있다.

여기서, 상기 학습평가용 이벤트 정보(I2)는 본 발명에 의하면, 상기 학습자(L)의 학습평가를 위해 상기 학습자(L)로부터 발생하는 이벤트(행동반응)에 대한 정보로서, 상기 학습자(L)의 시험 시작, 평가문항별 문제풀이 시간, 정답 제출, 콘텐츠 소비 여부 중 적어도 어느 하나에 대한 정보인 것이 바람직하다.

또한, 상기 콘텐츠는 문제풀이를 위한 힌트보기 또는 연습장 사용 중 적어도 어느 하나인 것이 바람직하다.

이하로는, 상기 제어부(160)의 상세구성을 설명하기로 한다.

상기 데이터 생성부(161)는 전술한 식별정보(I1) 및 학습평가용 이벤트 정보(I2)를 후술될 데이터 베이스부(162)가 인식가능하게 변환하는 기능을 수행하는 것으로, 상기 식별정보(I1) 및 상기 학습평가용 이벤트 정보(I2)를 데이터화하여 임의의 식별정보 데이터(D1) 및 학습평가용 이벤트 정보 데이터(D2)를 생성하도록 구성될 수 있다.

예컨대, 상기 센서부(130)로부터 식별정보(I1', I1")가 검출되고, 상기 식별정보(I1')가 상기 학습자(L)의 이미지일 경우, 상기 데이터 생성부(161)는 미리 저장된 이미지 프로세싱 프로그램을 통해 상기 식별정보(I1')의 픽셀값을 데이터로 갖도록 구성할 수 있다.

즉, 이때, 식별정보 데이터(D1')는 픽셀값인 것이다.

여기서, 상기 이미지 프로세싱 프로그램은 픽셀을 분석하여 백터로 정의된 화소들의 물체 및 신체부위의 색상, 음영, 위치, 크기 등을 인식하거나, 물체 또는 신체부위의 경계선 및 윤곽선 등의 에지, 윤곽에 근사하는 선분, 곡선 등을 구하여 인식할 수도 있고, 상기 이미지 내에 존재하는 모서리점을 포함한 불변인 특징점을 추출하여 인식을 수행할 수도 있다.

이러한 이미지 프로세싱 프로그램은 일반적인 공지의 기술로서, 해당관련분야의 통상지식을 가진 당업자에 의해 다양한 변경설계가 가능함은 물론이다.

한편, 상기 센서부(130)로부터 식별정보(I1', I1")가 검출되고, 이 식별정보(I1")가 상기 학습자(L)의 음성일 경우, 상기 데이터 생성부(161)는 미리 저장된 사운드 프로세싱 프로그램을 통해 상기 식별정보(I1")의 음파값을 데이터로 갖도록 구성할 수도 있다.

즉, 이때의 식별정보 데이터(D1")는 음파값이 된다.

여기서, 상기 사운드 프로세싱 프로그램 또한, 일반적으로 게재된 통상의 공지기술이므로, 이에 한정되지 않고, 성문인식 프로그램, 주파수 분석 프로그램 등 다양한 공지의 음향처리 프로그램이 적용될 수 있으며, 본 발명에 따른 상기 음성센서(131)의 음성인식 SDK(인터페이스)가 적용될 수도 있다.

상기 데이터 베이스부(162)는 데이터 생성부(161)에 의해 생성된 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터(D2)를 기록하고, 상기 평가대상 학습자임을 식별하기 위해 미리 저장된 학습자 인식용 데이터(D3)와 상기 제2 단말(120)에 의해 미리 지정된 평가기준 데이터(D4)를 저장하고 관리하도록 구성된다.

예컨대, 상기 평가기준 데이터(D4)는 교사(T)가 상기 학습자(L)의 학습 성취도를 평가하기 위한 지표가 되는 데이터로서, 상기 교사(T)가 사용하는 제2 단말(120)의 입력기기(미도시)를 통해 입력되면서 미리 지정될 수 있으며, 상기 웹(140) 및 외부 서버(150)에도 입력되어 미리 지정될 수 있다.

이러한 상기 평가기준 데이터(D4)는 본 발명에 따르면, 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터(D2)와 관련하여 미리 설정된 통계 알고리즘에 의해 실시간 변형, 축적, 갱신가능하게 상기 데이터 베이스부(162)에 저장되는 것이 바람직하나, 실시간 단위적으로 변화하는 식별정보 데이터(D1)에도 대응되도록 구성할 수 있다.

상기 데이터 분석부(163)는 데이터 생성부(161)에 의해 생성된 식별정보 데이터(D1)를 상기 데이터 베이스부(162)에 저장된 상기 학습자 인식용 데이터(D3)와 매칭시켜 상기 평가대상 학습자의 (일치)여부를 판단하고, 상기 데이터 베이스부(162)에 기록되는 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터(D2)를 상기 평가기준 데이터(D4)와 매칭시켜 임의의 학습평가 정보(I3)를 생성하도록 구성될 수 있다.

여기서, 상기 학습평가 정보(I3)는 학습평가결과와 관련하여 e포트폴리오 형태의 시각적 자료로 제공될 수 있는 정보인 것이 바람직하고, 상기 데이터 분석부(163)는 상술한 평가기준 데이터(D4)의 변화를 분석하여 상기 학습자(L)의 정오답 예측정보 또는 상기 학습자(L)의 평가문항별 취약정보 중 적어도 하나의 학습평가 정보(I3)를 생성할 수 있다.

즉, 상술한 바와 같이, 딥러닝 기술을 기반으로 하는 상기 제어부(160)의 구성은 도 5 내지 도 7를 참조하여, 교과의 주요 개념을 자동 추출하면서 상기 평가기준 데이터(D4)를 실시간 변형, 축적, 갱신하는 구성을 통해 스스로 진화되어 강화된 비대면 환경에서의 맞춤형 테스트와 상기 교사(T)의 평가관련 업무지원이 가능해지고, 상기 학습자(L)의 지식수준, 이해수준, 정오답을 예측하며, 상기 학습자(L)의 취약점을 진단할 수 있게 된다.

상기 알림신호 출력부(164)는 상술한 데이터 분석부(163)의 판단결과, 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되면, 미리 설정된 경고알림신호(S2)가 출력되도록 제어하고, 상기 평가대상 학습자인 것으로 판단되면, 상기 데이터 분석부(163)로부터 생성된 학습평가 정보(I3)에 대응하는 평가알림신호(S1)가 출력되도록 제어하는 구성으로, 바람직하게는, 후술될 알림부(170)에 텍스트 또는 이미지의 형태로 표시가능한 알림신호(S1, S2)를 출력한다.

한편, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상기 데이터 분석부(163)는 식별정보 데이터(D1) 또는 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터(D2) 중 적어도 하나를 시간의 흐름에 따라 비교 분석하여 변화값을 산출하고, 상기 산출된 변화값을 기반으로 특이패턴을 추출하도록 구성할 수 있다.

이때, 상기 알림신호 출력부(164)는 데이터 분석부(163)에서 상기 특이패턴이 추출되면, 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되었을 경우의 상기 경고알림신호(S2)와 상이한 경고알림신호(S2')가 출력되도록 제어할 수 있다.

예컨대, 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되었을 경우의 경고알림신호(S2)는 대리시험을 진행한 부정행위로 간주(판단)하여, 이를 단속하기 위한 경고의 의미를 갖는 알림신호일 수 있다.

반면, 상기 특이패턴이 추출되었을 경우의 경고알림신호(S2')는 상기 학습자(L)의 불량한 자세, 태도, 상태, 이상징후 발생으로 간주(판단)하여, 이에 주의를 안내하기 위한 경고의 의미를 갖는 알림신호일 수 있다.

상기 알림부(170)는 제어부(160)의 상기 알림신호 출력부(164)로부터 출력되는 상기 평가알림신호(S1) 및 경고알림신호(S2, S2')에 따라 미리 설정된 텍스트와 이미지를 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 것으로, 바람직하게는, 상기 학습자(L)의 제1 단말(110), 상기 교사(T)의 제2 단말(120)에 각각 구비되도록 구성하는 것이 바람직하다.

이러한 상기 알림부(170)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 상기 알림부(170)는 제어부(160)의 상기 알림신호 출력부(164)로부터 출력되는 경고알림신호(S2, S2')에 따라 미리 설정된 음향을 출력하는 음향출력부(171)를 더 포함할 수 있다.

상기 음향출력부(171)는 제1 단말(110)에 구비되는 것이 바람직하고, 본 발명에 따르면, 상기 음성센서(131)와는 개별적으로 음성인식 SDK(인터페이스)를 탑재할 수도 있다.

즉, 상기 음성센서(131) 및 음향출력부(171)는 공지의 AI 스피커 구성을 취할 수 있으며, 나아가, 본 발명과의 구성 간 연결관계에 의해 AI 튜터모듈을 구성할 수 있게 된다.

또한, 상기 음성센서(131) 및 음향출력부(171)는 각각 탑재된 음성인식 SDK(인터페이스)를 통해 멀티턴이 가능한 프로세스가 이루어질 수 있으며, 상기 음성인식 SDK(인터페이스)를 통해 전사된 학습자(L)의 음성에 대한 비정형 데이터(텍스트)를 상기 데이터 베이스부(162)에 축적할 수도 있다.

나아가, 상기 음성센서(131) 및 음향출력부(171)는 다국어 지원이 가능하도록 구글 또는 아마존의 음성인식 SDK, 네이버 클로바 API 등 다양한 공지의 글로벌 음성인식 SDK/API가 적용될 수 있다.

더불어, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 도면에서는, 상기 음성센서(131) 및 음향출력부(171)를 상기 제1 단말(110)에 위치 및 구비되도록 한 것으로 도시하였으나, 이에 한정되지 않고, 상기 교사(T)에게도 그 기능이 일부 제공되도록 상기 제2 단말(120)에도 위치 및 구비되도록 구성할 수 있으며, 이는 본 발명에서의 도면에서는 생략(미도시)하였다.

한편, 이와 같이 구성된 상기 인공지능 튜터링 시스템(100)을 제어하는 방법은 도 3을 참조하여, 학습자 식별정보 검출단계(S100), 평가대상 학습자 여부 판단단계(S200), 평가알림신호 출력단계(S300) 및 알림부 디스플레이 단계(S400)를 포함하여 구성할 수 있다.

상기 학습자 식별정보 검출단계(S100)에서는 센서부(130)가 상기 학습자(L)에 대한 식별정보(I1)를 실시간으로 검출한다.

상기 평가대상 학습자 여부 판단단계(S200)는 제어부(160)가 상기 제1,2 단말(110, 120) 및 웹(140), 외부 서버(150)와 네트워크를 구축하여 통신하고, 상기 학습자 식별정보 검출단계(S100)를 통해 상기 센서부(130)에 상기 식별정보(I1)가 검출되면, 미리 저장된 학습자 인식용 데이터(D3)와 매칭시켜 평가대상 학습자 여부를 판단하는 단계로서, 도 4에 나타낸 바와 같이, 데이터 생성단계(S210), 데이터 관리단계(S220) 및 평가대상 인식단계(S230)를 포함하여 구성될 수 있다.

좀 더 구체적으로, 상기 데이터 생성단계(S210)에서는 제어부(160)의 상기 데이터 생성부(161)가 식별정보(I1) 및 상기 학습평가용 이벤트 정보(I2)를 데이터화한다.

상기 데이터 관리단계(S220)에서는 제어부(160)의 상기 데이터 베이스부(162)가 상기 데이터 생성단계(S210)로부터 생성된 학습평가용 이벤트 정보 데이터(D2)를 기록하고, 상기 평가대상 학습자임을 식별하기 위해 미리 저장된 학습자 인식용 데이터(D3)와 상기 제2 단말(120)에 의해 미리 지정된 평가기준 데이터(D4)를 저장하고 관리한다.

상기 평가대상 인식단계(S230)에서는 제어부(160)의 상기 데이터 분석부(163)가 상기 데이터 생성단계(S210)로부터 생성된 식별정보 데이터(D1)를 상기 학습자 인식용 데이터(D3)와 매칭시켜 상기 평가대상 학습자 여부를 판단한다.

상기 평가알림신호 출력단계(S300)에서는 상기 평가대상 학습자 여부 판단단계(S200)의 판단결과, 상기 학습자(L)가 평가대상 학습자인 것으로 판단되면, 상기 제어부(160)가 상기 제1 단말(110)로부터 학습평가용 이벤트 정보(I2)를 획득하고, 상기 학습평가용 이벤트 정보(I2)에 따라 미리 설정된 평가알림신호(S1)를 출력한다.

이때, 상기 평가대상 학습자 여부 판단단계(S200)의 판단결과, 상기 학습자(L)가 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되면, 상기 제어부(160)가 미리 설정된 경고알림신호(S2)를 출력하는 경고알림신호 출력단계(S300')가 동시에 선택적으로 수행될 수 있다.

좀 더 구체적으로, 상기 평가알림신호 출력단계(S300)의 평가알림신호(S1)를 출력함에 있어서는, 상기 평가대상 인식단계(S230)의 판단결과, 상기 평가대상 학습자인 것으로 판단되면, 상기 제어부(160)의 데이터 분석부(163)가 상기 데이터 생성단계(S210)로부터 생성된 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터(D2)를 상기 데이터 관리단계(S220)에서 저장된 상기 평가기준 데이터(D4)와 매칭시켜 임의의 학습평가 정보(I3)를 생성(S301)하고, 상기 제어부(160)의 알림신호 출력부(164)가 상기 생성된 학습평가 정보(I3)에 대응하는 평가알림신호(S1)를 출력(S303)한다.

여기서, 상기 평가알림신호 출력단계(S300)의 학습평가 정보(I3)를 생성함에 있어서는, 상기 제어부(160)의 데이터 분석부(163)가 상기 식별정보 데이터(D1) 또는 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터(D2) 중 적어도 하나를 시간의 흐름에 따라 비교 분석하여 변화값을 산출하고, 상기 산출된 변화값을 기반으로 특이패턴을 추출(S302)한다.

한편, 상기 경고알림신호 출력단계(S300')의 경고알림신호(S2)를 출력함에 있어서는, 상기 평가대상 인식단계(S230)의 판단결과, 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되면(S310'), 상기 제어부(160)의 알림신호 출력부(164)가 미리 설정된 경고알림신호(제1 경고알림신호, S2)가 출력되도록 제어한다.

여기서, 상기 경고알림신호 출력단계(S300')의 경고알림신호(S2)를 출력함에 있어서는, 상기 평가알림신호 출력단계(S300)로부터 상기 특이패턴이 추출되면(S320'), 상기 제어부(160)의 알림신호 출력부(164)가 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되었을 경우의 경고알림신호(S2)와 상이한 경고알림신호(제2 경고알림신호, S2')가 출력되도록 제어한다.

상기 알림부 디스플레이 단계(S400)에서는 알림부(170)가 상기 평가알림신호 출력단계(S300)에서 출력되는 평가알림신호(S1)에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이한다.

한편, 상기 경고알림신호 출력단계(300')와 관련한 다른 실시예의 상기 알림부 디스플레이 단계(S400')에서는 상기 알림부(170)가 상기 경고알림신호 출력단계(S300')에서 출력되는 경고알림신호(S2, S2')에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이한다.

나아가, 상기 다른 실시예의 알림부 디스플레이 단계(S400')는 상기 알림부(170)의 음향출력부(171)가 상기 경고알림신호 출력단계(S300')단계에서 출력되는 경고알림신호(S2, S2')에 따라 미리 설정된 음향을 출력하는 알림부 음향출력단계(S410')를 더 포함할 수 있다.

상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 당업자는 상술한 실시예들에 기재된 각 구성을 서로 조합하는 방식으로 이용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.

본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다. 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.

100 : 인공지능 튜터링 시스템 110 : 제1 단말
120 : 제2 단말 130 : 센서부
131 : 음성센서 140 : 웹
150 : 외부 서버 160 : 제어부
161 : 데이터 생성부 162 : 데이터 베이스부
163 : 데이터 분석부 164 : 알림신호 출력부
170 : 알림부 171 : 음향출력부
I1 : 식별정보 D1 : 식별정보 데이터
I2 : 학습평가용 이벤트 정보 D2 : 학습평가용 이벤트 정보 데이터
I3 : 학습평가 정보 D3 : 학습자 인식용 데이터
D4 : 평가기준 데이터 S1 : 평가알림신호
S2, S2' : 경고알림신호 L : 학습자
T : 교사

Claims (17)

1. 학습자의 제1 단말과 교사의 제2 단말을 원격 연결하여 비대면 환경에서의 학습평가를 지원하는 인공지능 튜터링 시스템에 있어서,
   상기 학습자에 대한 식별정보를 실시간으로 검출하는 센서부;
   상기 제1,2 단말 및 웹, 외부 서버와 네트워크를 구축하여 통신하고, 상기 센서부로부터 상기 식별정보가 검출되면, 미리 저장된 학습자 인식용 데이터와 매칭시켜 평가대상 학습자 여부를 판단하며, 상기 판단결과, 상기 학습자가 상기 평가대상 학습자이면, 상기 제1 단말로부터 학습평가용 이벤트 정보를 획득하며, 상기 학습평가용 이벤트 정보에 따라 미리 설정된 평가알림신호를 출력하는 제어부; 및
   상기 제1,2 단말에 구비되어, 상기 제어부로부터 출력된 평가알림신호에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 알림부를 포함하고,
   상기 식별정보는,
   상기 학습자의 생체정보인 것을 특징으로 하며,
   상기 제어부는,
   상기 평가대상 학습자 여부의 판단결과, 상기 학습자가 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되면, 미리 설정된 경고알림신호를 출력하는 것을 특징으로 하고,
   상기 알림부는,
   상기 제어부로부터 출력된 경고알림신호에 따라 임의의 화면 상에 시각적으로 디스플레이하는 것을 특징으로 하며,
   상기 제어부는,
   상기 식별정보 및 상기 학습평가용 이벤트 정보를 데이터화하는 데이터 생성부;
   상기 데이터 생성부에 의해 생성된 학습평가용 이벤트 정보 데이터를 기록하고, 상기 평가대상 학습자임을 식별하기 위해 미리 저장된 학습자 인식용 데이터와 상기 제2 단말에 의해 미리 지정된 평가기준 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 베이스부;
   상기 데이터 생성부에 의해 생성된 식별정보 데이터를 상기 학습자 인식용 데이터와 매칭시켜 상기 평가대상 학습자 여부를 판단하고, 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터를 상기 평가기준 데이터와 매칭시켜 임의의 학습평가 정보를 생성하는 데이터 분석부; 및
   상기 데이터 분석부의 판단결과, 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되면, 미리 설정된 경고알림신호가 출력되도록 제어하고, 상기 평가대상 학습자인 것으로 판단되면, 상기 데이터 분석부로부터 생성된 학습평가 정보에 대응하는 평가알림신호가 출력되도록 제어하는 알림신호 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하고,
   상기 데이터 분석부는,
   상기 식별정보 데이터 또는 상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터 중 적어도 하나를 시간의 흐름에 따라 비교 분석하여 변화값을 산출하고, 상기 산출된 변화값을 기반으로 특이패턴을 추출하는 것을 특징으로 하며,
   상기 알림신호 출력부는,
   상기 데이터 분석부에서 상기 특이패턴이 추출되면, 상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되었을 경우의 경고알림신호와 상이한 경고알림신호가 출력되도록 제어하는 것을 특징으로 하고,
   상기 센서부는,
   상기 학습자를 촬영하는 이미지 센서인 것을 특징으로 하며,
   상기 식별정보는,
   상기 학습자의 안면, 안구, 동공, 눈꺼풀 중 적어도 어느 하나의 이미지인 것을 특징으로 하고,
   상기 데이터 생성부는,
   상기 센서부로부터 상기 식별정보가 검출될 경우,
   미리 저장된 이미지 프로세싱 프로그램을 통해 상기 식별정보의 픽셀값을 상기 식별정보 데이터로 갖는 것을 특징으로 하며,
   상기 센서부는,
   상기 학습자의 음성을 감지하는 음성센서를 더 포함하는 것을 특징으로 하고,
   상기 식별정보는,
   상기 학습자의 억양, 발음, 목소리 높낮이와 크기 중 적어도 어느 하나의 음향을 더 포함하는 것을 특징으로 하며,
   상기 알림부는,
   상기 제어부로부터 출력된 경고알림신호에 따라 미리 설정된 음향을 출력하는 음향출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하고,
   상기 음성센서 및 음향출력부는,
   음성인식 SDK(인터페이스)를 탑재한 것을 특징으로 하며,
   상기 학습평가용 이벤트 정보는,
   상기 학습자의 학습평가를 위해 상기 학습자로부터 발생하는 이벤트에 대한 정보로서,
   상기 학습자의 시험 시작, 평가문항별 문제풀이 시간, 정답 제출, 콘텐츠 소비 여부 중 적어도 어느 하나에 대한 정보인 것을 특징으로 하고,
   상기 콘텐츠는,
   문제풀이를 위한 힌트보기 또는 연습장 사용 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하며,
   상기 평가기준 데이터는,
   상기 학습평가용 이벤트 정보 데이터와 관련하여 미리 설정된 통계 알고리즘에 의해 실시간 변형, 축적, 갱신가능하게 상기 데이터 베이스부에 저장되는 것을 특징으로 하고,
   상기 데이터 분석부는,
   상기 평가기준 데이터의 변화를 분석하여 상기 학습자의 정오답 예측정보 또는 상기 학습자의 평가문항별 취약정보 중 적어도 하나의 학습평가 정보를 생성하는 것을 특징으로 하며,
   상기 평가대상 학습자가 아닌 것으로 판단되었을 경우의 경고알림신호는,
   상기 학습자가 대리시험을 진행한 부정행위로 간주하여, 이를 단속하기 위한 경고의 의미를 갖는 알림신호인 것을 특징으로 하고,
   상기 특이패턴이 추출되었을 경우의 경고알림신호는,
   상기 학습자의 불량한 자세, 태도, 상태, 이상징후 발생으로 간주하여, 이에 주의를 안내하기 위한 경고의 의미를 갖는 알림신호인 것을 특징으로 하는 학습평가를 지원하는 능동형 인공지능 튜터링 시스템.
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