KR102496948B1 - 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램 - Google Patents

Abstract

본 발명은 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 평가문제에 대한 풀이결과를 기반으로 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하여 앞으로의 학습경로를 추천하는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램을 제공한다.

Description

지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램 {SYSTEM AND METHOD FOR KNOWLEDGE SPACE-BASED LEARNING LOCATION AND ROUTE RECOMMENDATION AND RECORDING MEDIUM STORING PROGRAM FOR EXECUTING THE SAME, AND COMPUTER PROGRAM STORED IN RECORDING MEDIUM FOR EXECUTING THE SAME}

본 발명은 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 평가문제에 대한 풀이결과를 기반으로 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하여 앞으로의 학습경로를 추천하는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램에 관한 것이다.

초연결 시대는 인간과 인간, 인간과 사물, 사물과 사물이 서로 연결되어 비용과 시간을 줄여주고 있다.

4차 산업혁명은 경제, 산업, 직업뿐만 아니라 교육에도 큰 영향을 미칠 것이다. 특히 사물인터넷, 빅 데이터, VR/AR, 인공지능 등 4차 산업혁명 기술들은 교육 현장 및 교수학습법에도 광범하게 적용돼 '에듀테크(EduTech)'로 발전하고 있다.

모든 것이 연결되는 초연결 사회에서는 장소나 시간에 구애받지 않고 언제 어디서나 학습할 수 있다. 학교에 가지 않아도 수업할 수 있고 원거리에서도 실시간 수업이 가능하다. 전문적인 과정이나 이론 교육의 경우에는 대부분 온라인 수업으로 진행된다.

이는 학생들에게 새로운 교육 지원 프로그램을 지원할 수 있는 단초를 마련해주고 있다.

종래에는 디지털 교과서를 도입한 학습자료와 멀티미디어 자료를 제공하여 학생들의 호기심을 충족시키고, 이후 궁금한 내용을 검색하여 보충한다거나, 다른 교재를 찾아 보충할 수 있다.

그러나, 이러한 보충학습에 경험이 부족한 학생은 보충학습을 하는데 많은 시간을 사용한다.

수학 등 체계적인 학습이 필요한 교육과정에 있어서, 초등학교 저학년부터 수학을 포기하는 학생이 발생하고 있다.

이러한 문제점이 발생하는 이유는 본인이 어떤 부분을 모르는지, 모르는 부분을 체계적으로 학습하려면 어떤 부분부터 학습을 해야 하는지 모르고 어떻게 해야 할지 막막하기 때문이다.

이를 해결하고자, 실물교재의 내용뿐 아니라 자습에 도움을 줄 수 있는 동영상 등의 교육 콘텐츠 하이퍼링크를 동시 제공하는 온라인 교재(e-book)가 등장하였으나, 획일적 학습 서비스 및 개별 학습에 대한 제한적인 지원만 되는 문제가 있다.

한국공개특허 [10-2000-0018079]에서는 네트워크 시스템을 이용한 학습용 검색서비스 제공방법 및 그 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 개시되어 있다.

한국공개특허 [10-2000-0018079](공개일자: 2000.04.06)

따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 평가문제에 대한 풀이결과를 기반으로 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하여 앞으로의 학습경로를 추천하는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램를 제공하는 것이다.

본 발명의 실시예들의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템은, 학습을 위해 필요한 지식의 단위인 지식단위 간 상관관계가 결정된 지식공간이 구축된 지식맵저장부(100); 각 지식단위에 대한 평가문제를 저장 및 관리하는 평가문제관리부(200); 상기 평가문제관리부(200)에 저장된 각 지식단위에 대한 평가문제를 출제하는 평가문제출제부(300); 상기 평가문제출제부(300)로부터 출제된 평가문제에 대한 풀이정보를 근거로 상기 지식맵저장부(100)에 구축된 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하는 학습위치파악부(400); 및 상기 학습위치파악부(400)로부터 파악된 학습위치를 근거로 상기 지식공간 상에서의 학습경로를 추천하는 학습추천관리부(500);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 평가문제출제부(300)는 선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 해당되는 미리 결정된 문항수에 맞도록 지식단위의 분포를 결정하고, 선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 대해 결정된 분포에 따라 평가문제를 출제하는 것을 특징으로 한다.

또, 상기 학습위치파악부(400)는 상기 풀이정보에 대한 KPS(Knowledge Positioning System)분석을 통해 학습위치를 결정하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템은 개인별 학습이력 및 지식상태 관련 정보를 저장 및 관리하며, 이를 근거로 개인 맞춤형 평가문제를 제공하고, 학습경로를 개인 맞춤형으로 제공하는 맞춤형관리부(900);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법은 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법에 있어서, 학습을 위해 필요한 지식의 단위인 지식단위 간 상관관계가 결정된 지식공간을 구축하는 지식맵저장 단계(S10); 각 지식단위에 대한 평가문제를 저장하는 평가문제관리 단계(S20); 상기 평가문제관리 단계(S20)에서 저장된 각 지식단위에 대한 평가문제를 제공하는 평가문제출제 단계(S30); 상기 평가문제출제 단계(S30)에서 출제된 평가문제에 대한 풀이정보를 근거로 상기 지식맵저장 단계(S10)에서 구축된 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하는 학습위치파악 단계(S40); 및 상기 학습위치파악 단계(S40)에서 파악된 학습위치를 근거로 상기 지식공간 상에서의 학습경로를 추천하는 학습추천관리 단계(S50);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 평가문제출제 단계(S30)는 선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 해당되는 미리 결정된 문항수에 맞도록 지식단위의 분포를 결정하고, 선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 대해 결정된 분포에 따라 평가문제를 출제하는 것을 특징으로 한다.

또, 상기 학습위치파악 단계(S40)는 상기 풀이정보에 대한 KPS(Knowledge Positioning System)분석을 통해 학습위치를 결정하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법은 개인별 학습이력 및 지식상태 관련 정보를 저장 및 관리하며, 이를 근거로 개인 맞춤형 평가문제를 제공하고, 학습경로를 개인 맞춤형으로 제공하는 맞춤형관리 단계(S90);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공되는 것을 특징으로 한다.

아울러, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법을 구현하기 위해, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램이 제공되는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램에 의하면, 평가문제에 대한 풀이결과를 기반으로 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하여 앞으로의 학습경로를 추천하여, 학습자가 어느 부분을 학습하는 것이 학습 성취도를 높일 수 있는지 방향을 제시해줌으로써, 학습자의 학습 효율 및 학습 성취도를 높일 수 있는 효과가 있다.

또, 미리 결정된 지식단위의 분포에 따라 평가문제를 출제함으로써, 보다 효율적인 학습위치 파악이 가능한 효과가 있다.

또한, KPS(Knowledge Positioning System)분석을 통해 학습위치를 결정함으로써, 보다 정확한 학습위치 파악이 가능한 효과가 있다.

아울러, 개인별 학습이력 및 지식상태 관련 정보를 저장 및 관리하며, 학습경로를 개인 맞춤형으로 제공하여, 학습자 개인별 학습과정 중 소홀히 한 부분을 용이하게 찾아낼 수 있음으로써, 학습을 포기하지 않고 이어나갈 수 있도록 하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템의 블럭도.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법에서 사용하는 학습항목 간의 상관관계가 표현된 지식공간의 일부를 보여주는 예시도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법에서 사용하는 개인별 지식상태 확인이 가능하도록 학습경로를 시각화 시킨 예시도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템의 흐름도.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 또한, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템의 블록도이고, 도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법에서 사용하는 학습항목 간의 상관관계가 표현된 지식공간의 일부를 보여주는 예시도이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템 및 방법에서 사용하는 개인별 지식상태 확인이 가능하도록 학습경로를 시각화 시킨 예시도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템의 흐름도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템은 지식맵저장부(100), 평가문제관리부(200), 평가문제출제부(300), 학습위치파악부(400) 및 학습추천관리부(500)를 포함한다.

지식맵저장부(100)는 학습을 위해 필요한 지식의 단위인 지식단위 간 상관관계가 결정된 지식공간이 구축(저장)된다.

상기 지식공간이란 지식단위 간의 상관관계(학습순서, 계층구조 등)를 파악하여 학습 단계가 구조적으로 표현되도록 한 가상의 공간을 의미한다.

상기 지식공간은 학습요소간의 위계를 파악하여 학습 단계를 구조적으로 표현한 것으로, 학습지식 간에 점진적인 학습이 가능하고, 학습지식에서 추가된 학습요소는 학습에 방해되지 않으면서도 다음 학습지식에도 연계가 가능하여 지식의 일관성을 확보할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.

상기 지식공간의 계층구조는 학습항목-지식단위-지식군-지식구조의 형태로 형성될 수 있다.

'학습항목'은 학습을 위해 필요한 최소의 단위로, 지식을 이루는 기본 요소, 기본 개념 등의 학습요소를 포함한다.

'지식단위'는 학습을 위해 필요한 지식의 기본 단위로, 학습항목들이 모여 지식단위가 된다. 성취기준을 기준으로 하나의 성취기준에 하나 이상의 지식단위가 존재한다.

하나의 학습항목 자체가 하나의 지식단위가 될 수도 있으며, 하나의 지식단위에 다수의 학습항목이 포함될 수도 있다.

'지식군'은 같은 분류의 지식단위들이 모여 만들어지는 지식 체계의 단위로, 하나 이상의 성취기준을 포함하는 개념이다.

'지식구조'는 지식단위의 계층구조로 만들어지는 지식의 체계로, 학년, 과목, 영역별로 지식구조를 파악할 수 있다.

상기 지식공간은 상기 지식공간에 표현되는 각각의 객체(학습항목, 지식단위, 지식군, 지식구조)에 해당되는 학습을 하기 위해 선행해야 하는 학습이 있는지 확인할 수 있도록 각각의 객체(학습항목, 지식단위, 지식군, 지식구조) 간 상관관계가 표현된 가상의 공간이다.

도 2 및 도 3에 학습항목 간의 상관관계가 표현된 지식공간의 일부를 발췌한 예를 도시하였다.

상기 지식공간은 학습 과정의 우선순위를 결정하는데 활용할 수 있다.

상기 지식공간은 학습지식 간의 점진적인 학습이 가능하도록 활용할 수 있다.

상기 지식공간은 평가를 통해 학생의 학습 상태를 파악하는데 활용할 수 있다.

상기 지식공간 상에서 학생의 학습현황을 파악할 수 있다면, 학생에게 부족한 학습요소만 추출하여 맞춤형 학습 지원(Projection Theorem)도 가능하고, 학생의 학습 단계에서 학습 목표 성취를 위한 학습 경로도 제시(Fringe Theorem)할 수 있다.

평가문제관리부(200)는 각 지식단위에 대한 평가문제를 저장 및 관리한다.

상기 평가문제관리부(200)는 각각의 평가문제가 어떤 지식단위에 해당되는지 정의하여 저장 및 관리한다.

상기 평가문제관리부(200)는 각각의 평가문제를 풀기 위해 어떤 학습항목에 대한 지식이 필요한지 정의(레이블링)하여 저장 및 관리할 수 있다.

또한, 상기 평가문제관리부(200)는 평가문제가 뿐 아니라 답안정보 및 풀이정보도 함께 저장될 수 있다.

평가문제출제부(300)는 상기 평가문제관리부(200)에 저장된 각 지식단위에 대한 평가문제를 출제한다.

상기 평가문제출제부(300)는 학습자의 학습위치를 파악하기위한 평가문제를 출제하는 구성으로, 학습자의 학습위치 파악에 도움을 주는 문항들을 출제한다.

상기 평가문제출제부(300)는 학습요소(지식단위)별로 학습컨텐츠문항을 연결하여 체계적 학습 지원이 가능하도록 할 수 있다.

상기 평가문제출제부(300)는 주어진 영역(지식단위, 지식군 등)에 속하는 각 지식단위에 속하는 평가문제를 출제하거나, 주어진 영역(지식단위, 지식군 등)에 속하는 복수의 지식단위에 속하는 평가문제를 출제할 수 있다.

예를 들면, 주여진 영역이 "최대공약수 및 최소공배수"라면, "소인수분해, 약수, 공약수, 최대공약수, 배수, 공배수, 최소공배수" 각각에 속하는 평가문제를 출제할 수 있다. 그러나 이러한 경우 출제 문항 수가 많아져 학습자의 학습 피로도를 높일 수 있다.

이때, "최대공약수"에 대한 문제를 풀 수 있다면, "소인수분해, 약수, 공약수, 최대공약수"에 대한 문제를 풀 수 있고, "최소공배수"대한 문제를 풀 수 있다면, "소인수분해, 배수, 공배수, 최소공배수"에 대한 문제를 풀 수 있다고 판단할 수 있기 때문에, "최대공약수"에 대한 문제와 "최소공배수"대한 문제만 출제하는 등 다양한 실시가 가능하다.

학습위치파악부(400)는 상기 평가문제출제부(300)로부터 출제된 평가문제에 대한 풀이정보를 근거로 상기 지식맵저장부(100)에 구축된 지식공간 상에서의 학습위치를 파악한다.

상기 풀이정보는 문제풀이결과(답안), 문제풀이 시간 등 학생이 평가문제를 푸는 과정에서 획득 가능한 정보를 의미한다.

상기 학습위치파악부(400)는 각각의 지식단위에 대한 성취기준 및 평가기준이 저장될 수 있으며, 상기 평가기준을 바탕으로 학습위치를 파악할 수 있다.

즉, 평가를 통해 학생의 현재 학습 단계(학습위치)를 확인(GPS)할 수 있다.

상기 성취기준 및 평가기준은 서술형 형태로 저장될 수도 있고, 레이블링된 형태로 저장될 수도 있다.

서술형 형태와 레이블링된 형태의 예를 들면,

성취기준이 "최대공약수와 최소공배수의 성질을 이해하고 이를 구할 수 있다." 인 경우, 성취기준에 대한 레이블링 결과는 "소인수분해, 약수, 공약수, 최대공약수, 배수, 공배수, 최소공배수"가 될 수 있다.

이때, 평가기준을 상, 중, 하로 나눌 경우,

평가기준 상의 성취기준은 "최대공약수와 최소공배수의 성질을 바탕으로 최대공약수와 최소공배수를 수하고, 그 방법을 설명할 수 있다."가 될 수 있고, 평가기준 상의 성취기준에 대한 레이블링 결과는 "소인수분해, 최대공약수, 최대공약수 설명, 최소공배수, 최소공배수 설명"이 될 수 있다.

평가기준 중의 성취기준은 "최대공약수와 최소공배수의 성질을 이해하고, 소인수분해를 이용하여 최대공약수와 최소공배수를 구할 수 있다."가 될 수 있고, 평가기준 중의 성취기준에 대한 레이블링 결과는 "소인수분해, 최대공약수, 최소공배수"가 될 수 있다.

평가기준 하의 성취기준은 "소인수분해된 두 수의 최대공약수와 최소공배수를 구할 수 있다."가 될 수 있고, 평가기준 하의 성취기준에 대한 레이블링 결과는 "소인수분해, 약수, 공약수, 최대공약수, 배수, 공배수, 최소공배수"가 될 수 있다.

학습추천관리부(500)는 상기 학습위치파악부(400)로부터 파악된 학습위치를 근거로 상기 지식공간 상에서의 학습경로를 추천한다.

상기 학습추천관리부(500)는 초연결 학습 네비게이터(Navigator) 역할을 하는 것으로, 학습 목표 달성을 위한 학습 경로 가이드(Navigator) 역할로 학습경로를 추천한다.

초연결 학습은 학습 효과 극대화를 위해 물리적으로 떨어져 있는 각지의 학생들을 온라인에서 모두 연결시키는 것이다.

이렇게 연결된 학생들은 사이버 공간에서 선의의 경쟁을 펼치거나 같은 목표를 이루기 위해 서로 독려하며 학습에 대한 강한 동기와 흥미를 갖게 될 수 있다.

4차 산업혁명이라는 기술변화에 발 빠르게 대응한 교육업계의 노력으로 '사이버 공간에서의 학습 동기 공유'라는 교육의 새로운 패러다임을 제시할 수 있다.

상기 지식공간 상에서 학생의 학습현황을 파악할 수 있다면, 학생에게 부족한 학습요소만 추출하여 맞춤형 학습 지원(Projection Theorem)도 가능하고, 학생의 학습 단계에서 학습 목표 성취를 위한 학습 경로도 제시(Fringe Theorem)할 수 있다.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템의 학습추천관리부(500)는 개일별 학습 역량 및 특성을 고려한 맞춤형 학습코스 추천 및 안내가 가능하며, 개인 역량 진단을 위한 평가 서비스가 가능하고, 학습 수준에 따른 범용 학습코스 안내가 가능하며, 인공지능 기반 다양한 학습코스 추천 서비스도 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템은 학습지식을 가장 기본단위로 분해하여 학습을 세분화시키고 체계화 시켜서, 학습 성취의 정밀 진단이 가능하도록 함으로써, 부족한 부분의 학습을 보다 효율적으로 할 수 있도록 돕기 위한 것이다.

예를 들어, 소인수분해라는 학습지식을 분해하면, 소수, 인수, 자연수, 제곱, 밑, 지수 등으로 분해할 수 있고, 이 중 소수에 대한 이해가 부족하다 판단되면 소수에 대한 보충 학습이 가능한 학습경로를 추천하여 소인수분해라는 학습지식을 완벽하게 학습할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.

이를 위해, 상기 지식공간의 지식체계는 학습영역-지식군-성취기준-지식단위-학습항목의 형태로 형성될 수 있다.

여기서, 지식군은 학습의 독립된 목표로, 연계되어 있는 지식단위의 모음에 해당될 수 있고, 지식단위는 학습의 기본 단위를 말하는 것이고, 학습항목은 지식을 이루는 기본요소를 말하는 것이다.

초등 중등 수학을 문항 연계 시범 구현해본 예로, 학습영역은 36 개, 지식군은 87 개, 지식단위는 348 개로 나눌 수 있었다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템은 지식공간을 활용하여, 평가를 통해 학습자의 학습 상태를 파악한 후, 학습자의 학습 단계에서 학습 목표 성취를 위한 학습경로(Fringe Theorem)를 제시하는 것도 가능하고, 학습자에게 부족한 학습요소만 추출하여 맞춤형 학습경로(Projection Theorem)를 제시하는 것도 가능하다.

또한, 학습요소별로 학습 컨텐츠 문항 연결로 체계적 학습 지원이 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템의 학습위치파악부(400)는 상기 지식공간 상에서의 학습위치를 파악에 정보가 더 필요하다고 판단된 경우, 상기 평가문제출제부(300)에게 학습위치를 파악에 필요한 정보를 보내고, 상기 평가문제출제부(300)는 상기 학습위치를 파악에 필요한 정보를 바탕으로 평가문제관리부(200)에 저장된 각 지식단위에 대한 평가문제를 출제하며, 상기 학습위치파악부(400)는 출제된 평가문제에 대한 풀이정보를 근거로 상기 지식맵저장부(100)에 구축된 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하는 것을 특징으로 할 수 있다.

예를 들면, "최대공약수, 최소공배수"에 대한 채점이 50점인 경우,

어떤 문제는 정답을 맞추고 어떤 문제는 틀렸기 때문에, 풀이 과정을 어느 정도 이해했다고 볼 수 있다.

하지만 부족한 부분이 있다고 볼 수 있기 때문에, "소인수분해"에 대한 능력을 의심해 볼 수 있다.

이때, 상기 학습위치파악부(400)가 "소인수분해"에 대한 문제를 출제해줄 것을 요청하고, "소인수분해"에 대한 지식 수준을 파악하여, 이전 학습 단계에 대한 학습위치 파악도 가능하도록 할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템의 평가문제출제부(300)는 선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군(학습항목 등)에 해당되는 미리 결정된 문항수에 맞도록 지식단위의 분포를 결정하고, 선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 대해 결정된 분포에 따라 평가문제를 출제하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 평가문제출제부(300)는 주어진 영역(지식단위, 지식군 등)에 속하는 각 지식단위에 속하는 평가문제를 출제하는데 있어서, 지식단위의 분포를 결정하여 평가문제를 출제할 수 있다.

이때, 하나의 평가문제에 다수의 지식단위에 해당되는 지식이 필요할 경우, 하나의 평가문제가 다수의 지식단위 분포에 영향을 미치도록 할 수 있다.

예를 들면, "최대공약수"에 대한 문제를 풀기 위해, "소인수분해, 교집합, 최대공약수"에 대한 지식단위에 해당되는 지식이 필요할 경우, "최대공약수"에 대한 한 문제가 출제되었다면 "소인수분해"에 대한 한 문제, "교집합"에 대한 한 문제, "최대공약수"에 대한 한 문제가 각각 출제된 것과 동일하게 지식단위 분포 적용이 되도록 할 수 있다.

상기 평가문제관리부(200)는 평가문제를 저장 시 문제별 지식군 맵핑, 지식단위 맵핑, 학습항목 맵핑 등 다양한 분류체계에 따른 맵핑을 수행할 수 있다.

이는 지식군 전체에 대한 성취정도 파악 뿐 아니라, 지식군 별로 정해진 지식단위의 성취정도 파악도 가능할 수 있는 등 다양한 분류체계에 따른 성취정도 파악이 가능하도록 하기 위함이다.

이때, 상기 평가문제출제부(300)는 지식단위 별 동일 분포, 랜덤 문항을 생성하되, 각 지식단위 별 정해진 수의 문항이 넘지 않게 평가문제를 출제할 수 있다.

이렇게 출제된 평가문제를 기반으로, 상기 학습위치파악부(400)는 지식군 별로 성취정도를 파악하는 것 뿐 아니라, 지식군 별로 정해진 지식단위의 성취정도 파악 및 각 학습항목의 성취정도 파악도 가능하다. 즉, 보다 정교한 성취정도 파악이 가능하다.

성취정도는 정답률로 나타낼 수 있으며, 정답률이 60% 미만인 경우 학습미달, 60% 이상 ~ 70% 미만인 경우 학습중, 70% 이상인 경우 학습완료로 나타낼 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템의 학습위치파악부(400)는 평가문제 풀이정보를 근거로 지식군 별 진단 및 지식단위 별 진단을 근거로 개인별 학습상태를 정밀진단 하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 평가문제 풀이정보는 답을 내는 과정에 대한 정보를 의미한다.

상기 지식군은 다수의 지식군을 포함할 수 있다.

예를 들어, 전체 지식군은 다수의 세부 지식군을 포함할 수 있고, 세부 지식군은 다수의 지식단위를 포함할 수 있다. 이러한 경우, 전체 지식군, 세부 지식군 및 지식단위에 대한 각각의 성취정도 파악이 가능하고, 이를 통해 개인별 학습상태를 정밀진단 할 수 있다.

예를 들어, 특정 영역에 대한 평가를 위해 각 지식단위 별 6 문항 씩 30 문항의 평가문제를 출제한 경우, 해당 영역 전체에 대한 성취정도의 파악이 가능하고, 각 지식단위 별 성취정도 파악이 가능하며, 풀이정보를 분석하여 각 학습항목에 대한 성취정도 파악이 가능하다.

즉, 평가문제 풀이정보의 분석을 통한 학습 진단을 함으로써, 과목별, 영역별(지식군), 지식단위 등 세분화된 학습 진단을 제공할 수 있으며, 이를 근거로 학습자 개개인의 부족한 부분에 대한 학습이 가능하도록 학습경로를 추천할 수 있고, 학습자는 인터넷 연결이 가능한 장소에서 언제든 학습이 가능하여 뒤쳐진 학습에 대한 집중으로 학습 포기를 예방할 수 있으며, 필요시 언제나 진단이 가능하고, 학습에 대한 가이드 및 콘텐츠 추천이 가능하여 학습에 도움을 줄 수 있다.

다시 말해, 평가문제 풀이정보를 근거로 개인별 학습상태의 정밀진단이 가능함으로써, 학습자의 학습수준에 따라 학습자의 학습이 부족한 부분을 보강할 수 있도록 학습자의 지식 상태와 목표에 맞는 단계별 맞춤형 학습 추천이 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템은 개인별 학습이력 및 지식상태 관련 정보를 저장 및 관리하며, 이를 근거로 개인 맞춤형 학습정보 및 평가문제를 제공하고, 학습경로를 개인 맞춤형으로 제공하는 맞춤형관리부(900)를 더 포함할 수 있다.

상기 학습이력은 학습자가 평가문제를 풀었는지, 풀었다면 얼마만큼 풀었는지, 풀이 결과는 어떻게 되는지 등 학습에 대한 정보를 의미하고, 상기 지식상태는 각각의 지식단위에 대한 지식 수준을 확인할 수 있는 정보로, 각각의 지식단위 마다 학습완료, 학습중, 미학습 등이 될 수 있고, 학습완료의 경우, 평가결과 상, 평가결과 중, 평가결과 하 등 더욱 세분화된 정보가 될 수 있다.

상기 학습경로는 학습보강경로, 학습목표경로 등이 될 수 있다.

상기 학습보강경로는 과거 학습한 학습내용(지식단위)에 대해 보강학습이 필요한 지식단위가 확인 가능하도록 한 학습경로를 말하며, 상기 학습목표경로는 목표로 하고 있는 학습내용(지식단위)에 대해 학습이 필요한 지식단위가 확인 가능하도록 한 학습경로를 말한다.

이 외에도 상기 학습경로로 학습진행경로를 제공할 수 있다.

상기 학습진행경로는 목표로 하고 있는 학습내용(지식단위)의 다음 단계의 학습내용(지식단위)에 대해 학습이 필요한 지식단위가 확인 가능하도록 한 학습경로를 말한다.

즉, 현재 단계(학습위치)에서 목표 단계까지의 학습경로(현재 단계에서 필요한 학습항목이 나타난 개별 학습 경로) 뿐만 아니라 목표 단계에서 다음 단계까지의 학습경로도 제공하여, 전체 학습경로를 미리 확인하고 대비할 수 있도록 할 수 있다.

다시 말해, 평가를 통해 영역별, 학년별 전체과정에서 부족한 학습단위(지식단위)만 분리 파악하여 학생별로 각 과정에 필요한 학습단위만 보충 학습할 수 있는 맞춤형 학습경로를 제시할 수 있고, 이러한 과정이 끝나면 이후 진행해야할 맞춤형 학습경로를 제시할 수 있다.

이때, 상기 학습경로는 개인별 지식상태 확인이 가능하도록 시각화 시킬 수 있다.(도 4 참조)

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템은 콘텐츠관리부(600) 및 맞춤형관리부(900)를 더 포함할 수 있다.

콘텐츠관리부(600)는 지식단위에 대한 학습정보를 저장 및 관리한다.

상기 학습정보는 학습에 필요한 콘텐츠를 말하며, 온라인 교제, 동영상 강의, 백과 사전, 어학 사전, 음성 정보, 사진, 문서 등 학습의 수단으로 사용될 수 있는 다양한 정보가 될 수 있다.

상기 지식단위는 학습을 위해 필요한 지식의 단위로 단원, 차시, 웹페이지 등이 될 수 있다.

단원은 어떤 주제나 내용을 중심으로 묶은 학습 단위를 말하고, 차시는 한 번의 수업으로 진행 가능한 학습 단위를 말하는 것이다.

하나의 단원에 여러 개의 차시가 포함될 수 있고, 하나의 차시에 여러 개의 단원이 포함될 수 있다.

상기 콘텐츠관리부(600)에 저장되는 학습정보는 적어도 어느 하나의 지식단위에 해당될 수 있다.

어느 지식단위(차시)에 해당되는 학습정보(콘텐츠)를 상기 콘텐츠관리부(600)에 저장한다는 것은, 해당 학습정보(콘텐츠)가 어느 지식단위(차시)에서 사용하기 위한 학습정보(콘텐츠)인지를 정의하는 것도 포함한다.

이러한 정의는 메타데이터를 이용할 수 있다.

예를 들어, 학습정보(콘텐츠)를 상기 콘텐츠관리부(600)에 등록(저장)시 해당 학습정보(콘텐츠)에 해당되는 메타데이터를 같이 등록(저장)할 수 있다.

상기 지식단위 및 학습정보는 온톨로지(Ontology) 기술을 활용하여 데이터구조화 및 데이터 관리 기능을 구현할 수 있다.

맞춤형관리부(900)는 개인별 학습이력 및 지식상태 관련 정보를 저장 및 관리하며, 이를 근거로 개인 맞춤형 학습정보 및 평가문제를 제공하고, 미흡하다고 판단된 학습정보 및 학습경로를 개인 맞춤형으로 제공할 수 있다.

예를 들어, "9수01"에 대한 기본적인 학습 경로가 도 5와 같을 경우, "9수01"에 대한 지식진단 결과 보충학습이 필요한 지식단위가 도 6의 02, 04, 06, 09, 10, 11 및 12번 항목과 같이 회색으로 표시된 지식단위이면, 도 7의 ①번 ~ ⑦번의 순서로 보충학습을 할 수 있도록 개인 맞춤형으로 학습경로를 제공할 수 있다.

도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법은 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법에 있어서, 지식맵저장 단계(S10), 평가문제관리 단계(S20), 평가문제출제 단계(S30), 학습위치파악 단계(S40) 및 학습추천관리 단계(S50)를 포함한다.

지식맵저장 단계(S10)는 학습을 위해 필요한 지식의 단위인 지식단위 간 상관관계가 결정된 지식공간을 구축한다.

상기 지식공간이란 지식단위 간의 상관관계(학습순서, 계층구조 등)를 파악하여 학습 단계가 구조적으로 표현되도록 한 가상의 공간을 의미한다.

상기 지식공간은 학습요소간의 위계를 파악하여 학습 단계를 구조적으로 표현한 것으로, 학습지식 간에 점진적인 학습이 가능하고, 학습지식에서 추가된 학습요소는 학습에 방해되지 않으면서도 다음 학습지식에도 연계가 가능하여 지식의 일관성을 확보할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.

상기 지식공간의 계층구조는 학습항목-지식단위-지식군-지식구조의 형태로 형성될 수 있다.

'학습항목'은 학습을 위해 필요한 최소의 단위로, 지식을 이루는 기본 요소, 기본 개념 등의 학습요소를 포함한다.

'지식단위'는 학습을 위해 필요한 지식의 기본 단위로, 학습항목들이 모여 지식단위가 된다. 성취기준을 기준으로 하나의 성취기준에 하나 이상의 지식단위가 존재한다.

하나의 학습항목 자체가 하나의 지식단위가 될 수도 있으며, 하나의 지식단위에 다수의 학습항목이 포함될 수도 있다.

'지식군'은 같은 분류의 지식단위들이 모여 만들어지는 지식 체계의 단위로, 하나 이상의 성취기준을 포함하는 개념이다.

'지식구조'는 지식단위의 계층구조로 만들어지는 지식의 체계로, 학년, 과목, 영역별로 지식구조를 파악할 수 있다.

상기 지식공간은 상기 지식공간에 표현되는 각각의 객체(학습항목, 지식단위, 지식군, 지식구조)에 해당되는 학습을 하기 위해 선행해야 하는 학습이 있는지 확인할 수 있도록 각각의 객체(학습항목, 지식단위, 지식군, 지식구조) 간 상관관계가 표현된 가상의 공간이다.

도 2 및 도 3에 학습항목 간의 상관관계가 표현된 지식공간의 일부를 발췌한 예를 도시하였다.

상기 지식공간은 학습 과정의 우선순위를 결정하는데 활용할 수 있다.

상기 지식공간은 학습지식 간의 점진적인 학습이 가능하도록 활용할 수 있다.

상기 지식공간은 평가를 통해 학생의 학습 상태를 파악하는데 활용할 수 있다.

상기 지식공간 상에서 학생의 학습현황을 파악할 수 있다면, 학생에게 부족한 학습요소만 추출하여 맞춤형 학습 지원(Projection Theorem)도 가능하고, 학생의 학습 단계에서 학습 목표 성취를 위한 학습 경로도 제시(Fringe Theorem)할 수 있다.

평가문제관리 단계(S20)는 각 지식단위에 대한 평가문제를 저장한다.

상기 평가문제관리 단계(S20)는 각각의 평가문제가 어떤 지식단위에 해당되는지 정의하여 저장 및 관리한다.

상기 평가문제관리 단계(S20)는 각각의 평가문제를 풀기 위해 어떤 학습항목에 대한 지식이 필요한지 정의(레이블링)하여 저장 및 관리할 수 있다.

또한, 상기 평가문제관리 단계(S20)는 평가문제가 뿐 아니라 답안정보 및 풀이정보도 함께 저장될 수 있다.

평가문제출제 단계(S30)는 상기 평가문제관리 단계(S20)에서 저장된 각 지식단위에 대한 평가문제를 제공한다.

상기 평가문제출제 단계(S30)는 학습자의 학습위치를 파악하기위한 평가문제를 출제하는 구성으로, 학습자의 학습위치 파악에 도움을 주는 문항들을 출제한다.

상기 평가문제출제 단계(S30)는 학습요소(지식단위)별로 학습컨텐츠문항을 연결하여 체계적 학습 지원이 가능하도록 할 수 있다.

상기 평가문제출제 단계(S30)는 주어진 영역(지식단위, 지식군 등)에 속하는 각 지식단위에 속하는 평가문제를 출제하거나, 주어진 영역(지식단위, 지식군 등)에 속하는 복수의 지식단위에 속하는 평가문제를 출제할 수 있다.

예를 들면, 주여진 영역이 "최대공약수 및 최소공배수"라면, "소인수분해, 약수, 공약수, 최대공약수, 배수, 공배수, 최소공배수" 각각에 속하는 평가문제를 출제할 수 있다. 그러나 이러한 경우 출제 문항 수가 많아져 학습자의 학습 피로도를 높일 수 있다.

이때, "최대공약수"에 대한 문제를 풀 수 있다면, "소인수분해, 약수, 공약수, 최대공약수"에 대한 문제를 풀 수 있고, "최소공배수"대한 문제를 풀 수 있다면, "소인수분해, 배수, 공배수, 최소공배수"에 대한 문제를 풀 수 있다고 판단할 수 있기 때문에, "최대공약수"에 대한 문제와 "최소공배수"대한 문제만 출제하는 등 다양한 실시가 가능하다.

학습위치파악 단계(S40)는 상기 평가문제출제 단계(S30)에서 출제된 평가문제에 대한 풀이정보를 근거로 상기 지식맵저장 단계(S10)에서 구축된 지식공간 상에서의 학습위치를 파악한다.

상기 풀이정보는 문제풀이결과(답안), 문제풀이 시간 등 학생이 평가문제를 푸는 과정에서 획득 가능한 정보를 의미한다.

상기 학습위치파악 단계(S40)는 각각의 지식단위에 대한 성취기준 및 평가기준이 저장될 수 있으며, 상기 평가기준을 바탕으로 학습위치를 파악할 수 있다.

즉, 평가를 통해 학생의 현재 학습 단계(학습위치)를 확인(GPS)할 수 있다.

상기 성취기준 및 평가기준은 서술형 형태로 저장될 수도 있고, 레이블링된 형태로 저장될 수도 있다.

서술형 형태와 레이블링된 형태의 예를 들면,

성취기준이 "최대공약수와 최소공배수의 성질을 이해하고 이를 구할 수 있다." 인 경우, 성취기준에 대한 레이블링 결과는 "소인수분해, 약수, 공약수, 최대공약수, 배수, 공배수, 최소공배수"가 될 수 있다.

이때, 평가기준을 상, 중, 하로 나눌 경우,

평가기준 상의 성취기준은 "최대공약수와 최소공배수의 성질을 바탕으로 최대공약수와 최소공배수를 수하고, 그 방법을 설명할 수 있다."가 될 수 있고, 평가기준 상의 성취기준에 대한 레이블링 결과는 "소인수분해, 최대공약수, 최대공약수 설명, 최소공배수, 최소공배수 설명"이 될 수 있다.

평가기준 중의 성취기준은 "최대공약수와 최소공배수의 성질을 이해하고, 소인수분해를 이용하여 최대공약수와 최소공배수를 구할 수 있다."가 될 수 있고, 평가기준 중의 성취기준에 대한 레이블링 결과는 "소인수분해, 최대공약수, 최소공배수"가 될 수 있다.

평가기준 하의 성취기준은 "소인수분해된 두 수의 최대공약수와 최소공배수를 구할 수 있다."가 될 수 있고, 평가기준 하의 성취기준에 대한 레이블링 결과는 "소인수분해, 약수, 공약수, 최대공약수, 배수, 공배수, 최소공배수"가 될 수 있다.

학습추천관리 단계(S50)는 상기 학습위치파악 단계(S40)에서 파악된 학습위치를 근거로 상기 지식공간 상에서의 학습경로를 추천한다.

상기 학습추천관리 단계(S50)는 초연결 학습 네비게이터(Navigator) 역할을 하는 것으로, 학습 목표 달성을 위한 학습 경로 가이드(Navigator) 역할로 학습경로를 추천한다.

초연결 학습은 학습 효과 극대화를 위해 물리적으로 떨어져 있는 각지의 학생들을 온라인에서 모두 연결시키는 것이다.

이렇게 연결된 학생들은 사이버 공간에서 선의의 경쟁을 펼치거나 같은 목표를 이루기 위해 서로 독려하며 학습에 대한 강한 동기와 흥미를 갖게 될 수 있다.

4차 산업혁명이라는 기술변화에 발 빠르게 대응한 교육업계의 노력으로 '사이버 공간에서의 학습 동기 공유'라는 교육의 새로운 패러다임을 제시할 수 있다.

상기 지식공간 상에서 학생의 학습현황을 파악할 수 있다면, 학생에게 부족한 학습요소만 추출하여 맞춤형 학습 지원(Projection Theorem)도 가능하고, 학생의 학습 단계에서 학습 목표 성취를 위한 학습 경로도 제시(Fringe Theorem)할 수 있다.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법의 학습추천관리 단계(S50)는 개일별 학습 역량 및 특성을 고려한 맞춤형 학습코스 추천 및 안내가 가능하며, 개인 역량 진단을 위한 평가 서비스가 가능하고, 학습 수준에 따른 범용 학습코스 안내가 가능하며, 인공지능 기반 다양한 학습코스 추천 서비스도 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법은 지식공간을 활용하여, 평가를 통해 학습자의 학습 상태를 파악한 후, 학습자의 학습 단계에서 학습 목표 성취를 위한 학습경로(Fringe Theorem)를 제시하는 것도 가능하고, 학습자에게 부족한 학습요소만 추출하여 맞춤형 학습경로(Projection Theorem)를 제시하는 것도 가능하다.

또한, 학습요소별로 학습 컨텐츠 문항 연결로 체계적 학습 지원이 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법의 학습위치파악 단계(S40)는 상기 지식공간 상에서의 학습위치를 파악에 정보가 더 필요하다고 판단된 경우, 상기 평가문제출제 단계(S30)로 학습위치를 파악에 필요한 정보를 보내고, 상기 평가문제출제 단계(S30)는 상기 학습위치를 파악에 필요한 정보를 바탕으로 평가문제관리 단계(S20)에서 저장된 각 지식단위에 대한 평가문제를 출제하며, 상기 학습위치파악 단계(S40)는 출제된 평가문제에 대한 풀이정보를 근거로 상기 지식맵저장 단계(S10)에서 구축된 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하는 것을 특징으로 할 수 있다.

예를 들면, "최대공약수, 최소공배수"에 대한 채점이 50점인 경우,

어떤 문제는 정답을 맞추고 어떤 문제는 틀렸기 때문에, 풀이 과정을 어느 정도 이해했다고 볼 수 있다.

하지만 부족한 부분이 있다고 볼 수 있기 때문에, "소인수분해"에 대한 능력을 의심해 볼 수 있다.

이때, 상기 학습위치파악부(400)가 "소인수분해"에 대한 문제를 출제해줄 것을 요청하고, "소인수분해"에 대한 지식 수준을 파악하여, 이전 학습 단계에 대한 학습위치 파악도 가능하도록 할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템의 평가문제출제 단계(S30)는 선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 해당되는 미리 결정된 문항수에 맞도록 지식단위의 분포를 결정하고, 선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 대해 결정된 분포에 따라 평가문제를 출제하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 평가문제출제 단계(S30)는 주어진 영역(지식단위, 지식군 등)에 속하는 각 지식단위에 속하는 평가문제를 출제하는데 있어서, 지식단위의 분포를 결정하여 평가문제를 출제할 수 있다.

이때, 하나의 평가문제에 다수의 지식단위에 해당되는 지식이 필요할 경우, 하나의 평가문제가 다수의 지식단위 분포에 영향을 미치도록 할 수 있다.

예를 들면, "최대공약수"에 대한 문제를 풀기 위해, "소인수분해, 교집합, 최대공약수"에 대한 지식단위에 해당되는 지식이 필요할 경우, "최대공약수"에 대한 한 문제가 출제되었다면 "소인수분해"에 대한 한 문제, "교집합"에 대한 한 문제, "최대공약수"에 대한 한 문제가 각각 출제된 것과 동일하게 지식단위 분포 적용이 되도록 할 수 있다.

상기 평가문제출제 단계(S30)는 평가문제를 저장 시 문제별 지식군 맵핑, 지식단위 맵핑, 학습항목 맵핑 등 다양한 분류체계에 따른 맵핑을 수행할 수 있다.

이는 지식군 전체에 대한 성취정도 파악 뿐 아니라, 지식군 별로 정해진 지식단위의 성취정도 파악도 가능할 수 있는 등 다양한 분류체계에 따른 성취정도 파악이 가능하도록 하기 위함이다.

이때, 상기 평가문제출제 단계(S30)는 지식단위 별 동일 분포, 랜덤 문항을 생성하되, 각 지식단위 별 정해진 수의 문항이 넘지 않게 평가문제를 출제할 수 있다.

이렇게 출제된 평가문제를 기반으로, 상기 학습위치파악 단계(S40)는 지식군 별로 성취정도를 파악하는 것 뿐 아니라, 지식군 별로 정해진 지식단위의 성취정도 파악 및 각 학습항목의 성취정도 파악도 가능하다. 즉, 보다 정교한 성취정도 파악이 가능하다.

성취정도는 정답률로 나타낼 수 있으며, 정답률이 60% 미만인 경우 학습미달, 60% 이상 ~ 70% 미만인 경우 학습중, 70% 이상인 경우 학습완료로 나타낼 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템의 학습위치파악 단계(S40)는 평가문제 풀이정보를 근거로 지식군 별 진단 및 지식단위 별 진단을 근거로 개인별 학습상태를 정밀진단 하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 평가문제 풀이정보는 답을 내는 과정에 대한 정보를 의미한다.

상기 지식군은 다수의 지식군을 포함할 수 있다.

예를 들어, 전체 지식군은 다수의 세부 지식군을 포함할 수 있고, 세부 지식군은 다수의 지식단위를 포함할 수 있다. 이러한 경우, 전체 지식군, 세부 지식군 및 지식단위에 대한 각각의 성취정도 파악이 가능하고, 이를 통해 개인별 학습상태를 정밀진단 할 수 있다.

예를 들어, 특정 영역에 대한 평가를 위해 각 지식단위 별 6 문항 씩 30 문항의 평가문제를 출제한 경우, 해당 영역 전체에 대한 성취정도의 파악이 가능하고, 각 지식단위 별 성취정도 파악이 가능하며, 풀이정보를 분석하여 각 학습항목에 대한 성취정도 파악이 가능하다.

즉, 평가문제 풀이정보의 분석을 통한 학습 진단을 함으로써, 과목별, 영역별(지식군), 지식단위 등 세분화된 학습 진단을 제공할 수 있으며, 이를 근거로 학습자 개개인의 부족한 부분에 대한 학습이 가능하도록 학습경로를 추천할 수 있고, 학습자는 인터넷 연결이 가능한 장소에서 언제든 학습이 가능하여 뒤쳐진 학습에 대한 집중으로 학습 포기를 예방할 수 있으며, 필요 시 언제나 진단이 가능하고, 학습에 대한 가이드 및 콘텐츠 추천이 가능하여 학습에 도움을 줄 수 있다.

다시 말해, 평가문제 풀이정보를 근거로 개인별 학습상태의 정밀진단이 가능함으로써, 학습자의 학습수준에 따라 학습자의 학습이 부족한 부분을 보강할 수 있도록 학습자의 지식 상태와 목표에 맞는 단계별 맞춤형 학습 추천이 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템은 개인별 학습이력 및 지식상태 관련 정보를 저장 및 관리하며, 이를 근거로 개인 맞춤형 학습정보 및 평가문제를 제공하고, 학습경로를 개인 맞춤형으로 제공하는 맞춤형관리 단계(S90)를 더 포함할 수 있다.

상기 학습이력은 학습자가 평가문제를 풀었는지, 풀었다면 얼마만큼 풀었는지, 풀이 결과는 어떻게 되는지 등 학습에 대한 정보를 의미하고, 상기 지식상태는 각각의 지식단위에 대한 지식 수준을 확인할 수 있는 정보로, 각각의 지식단위 마다 학습완료, 학습중, 미학습 등이 될 수 있고, 학습완료의 경우, 평가결과 상, 평가결과 중, 평가결과 하 등 더욱 세분화된 정보가 될 수 있다.

상기 학습경로는 학습보강경로, 학습목표경로 등이 될 수 있다.

상기 학습보강경로는 과거 학습한 학습내용(지식단위)에 대해 보강학습이 필요한 지식단위가 확인 가능하도록 한 학습경로를 말하며,상기 학습목표경로는 목표로 하고있는 학습내용(지식단위)에 대해 학습이 필요한 지식단위가 확인 가능하도록 한 학습경로를 말한다.

이때, 상기 학습경로는 개인별 지식상태 확인이 가능하도록 시각화 시킬 수 있다.(도 4 참조)

본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법은 콘텐츠저장 단계(S60) 및 맞춤형관리 단계(S90)를 더 포함할 수 있다.

콘텐츠저장 단계(S60)는 지식단위에 대한 학습정보를 저장한다.

콘텐츠저장 단계(S60)는 지식단위에 대한 학습정보를 저장 및 관리한다.

상기 학습정보는 학습에 필요한 콘텐츠를 말하며, 온라인 교제, 동영상 강의, 백과 사전, 어학 사전, 음성 정보, 사진, 문서 등 학습의 수단으로 사용될 수 있는 다양한 정보가 될 수 있다.

상기 지식단위는 학습을 위해 필요한 지식의 단위로 단원, 차시, 웹페이지 등이 될 수 있다.

단원은 어떤 주제나 내용을 중심으로 묶은 학습 단위를 말하고, 차시는 한 번의 수업으로 진행 가능한 학습 단위를 말하는 것이다.

하나의 단원에 여러 개의 차시가 포함될 수 있고, 하나의 차시에 여러 개의 단원이 포함될 수 있다.

상기 콘텐츠저장 단계(S60)에서 저장된 학습정보는 적어도 어느 하나의 지식단위에 해당될 수 있다.

어느 지식단위(차시)에 해당되는 학습정보(콘텐츠)를 상기 콘텐츠관리부(600)에 저장한다는 것은, 해당 학습정보(콘텐츠)가 어느 지식단위(차시)에서 사용하기 위한 학습정보(콘텐츠)인지를 정의하는 것도 포함한다.

이러한 정의는 메타데이터를 이용할 수 있다.

예를 들어, 학습정보(콘텐츠)를 상기 콘텐츠저장 단계(S60)에서 등록(저장)시 해당 학습정보(콘텐츠)에 해당되는 메타데이터를 같이 등록(저장)할 수 있다.

상기 지식단위 및 학습정보는 온톨로지(Ontology) 기술을 활용하여 데이터구조화 및 데이터 관리 기능을 구현할 수 있다.

개인별 학습이력 및 지식상태 관련 정보를 근거로 개인 맞춤형 학습정보 및 평가문제를 제공하고, 미흡하다고 판단된 학습정보 및 학습경로를 개인 맞춤형으로 제공한다.

이상에서 본 발명의 일 실시예에 따른 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법에 대하여 설명하였지만, 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 및 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법을 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램 역시 구현 가능함은 물론이다.

즉, 상술한 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법은 이를 구현하기 위한 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현됨으로써, 컴퓨터를 통해 판독될 수 있는 기록매체에 포함되어 제공될 수도 있음을 당업자들이 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 다시 말해, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리, USB 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. 상기 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.

100: 지식맵저장부
200: 평가문제관리부
300 평가문제출제부
400: 학습위치파악부
500: 학습추천관리부
600 콘텐츠관리부
900: 맞춤형관리부
S10: 지식맵저장 단계
S20: 평가문제관리 단계
S30 평가문제출제 단계
S40: 학습위치파악 단계
S50: 학습추천관리 단계
S60 콘텐츠관리 단계
S90: 맞춤형관리 단계

Claims (10)

1. 학습을 위해 필요한 지식의 단위인 지식단위 간 상관관계가 결정된 지식공간이 구축된 지식맵저장부(100);
   각 지식단위에 대한 평가문제를 저장 및 관리하는 평가문제관리부(200);
   상기 평가문제관리부(200)에 저장된 각 지식단위에 대한 평가문제를 출제하는 평가문제출제부(300);
   상기 평가문제출제부(300)로부터 출제된 평가문제에 대한 풀이정보를 근거로 상기 지식맵저장부(100)에 구축된 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하는 학습위치파악부(400);
   상기 학습위치파악부(400)로부터 파악된 학습위치를 근거로 상기 지식공간 상에서의 학습경로를 추천하는 학습추천관리부(500);
   지식단위에 대한 학습정보를 저장 및 관리하는 콘텐츠관리부(600); 및
   개인별 학습이력 및 지식상태 관련 정보를 저장 및 관리하며, 이를 근거로 개인 맞춤형 평가문제를 제공하고, 학습경로를 개인 맞춤형으로 제공하는 맞춤형관리부(900);
   를 포함하며,
   상기 지식공간의 계층구조는 학습항목-지식단위-지식군-지식구조의 형태로 형성되며,
   '학습항목'은 학습을 위해 필요한 최소의 단위로, 지식을 이루는 기본 요소, 기본 개념 등의 학습요소를 포함하고,
   '지식단위'는 학습을 위해 필요한 지식의 기본 단위로, 학습항목들이 모여 지식단위가 되며,
   '지식군'은 같은 분류의 지식단위들이 모여 만들어지는 지식 체계의 단위로, 하나 이상의 성취기준을 포함하는 개념이고,
   '지식구조'는 지식단위의 계층구조로 만들어지는 지식의 체계로, 학년, 과목, 영역 중 선택되는 적어도 하나의 지식 체계이며,
   상기 지식공간은 상기 지식공간에 표현되는 각각의 객체(학습항목, 지식단위, 지식군, 지식구조)에 해당되는 학습을 하기 위해 선행해야 하는 학습이 있는지 확인할 수 있도록 각각의 객체(학습항목, 지식단위, 지식군, 지식구조) 간 상관관계가 표현된 가상의 공간인 것을 특징으로 하고,
   상기 학습위치파악부(400)는
   특정 지식단위에 대한 채점 결과의 점수를 근거로 상기 지식공간 상에서의 이전 학습위치를 파악에 정보가 더 필요하다고 판단된 경우, 상기 평가문제출제부(300)에게 학습위치를 파악에 필요한 해당 지식단위의 이전 학습 지식단위에 해당되는 정보를 보내고, 상기 평가문제출제부(300)는 상기 학습위치를 파악에 필요한 정보를 바탕으로 평가문제관리부(200)에 저장된 각 지식단위에 대한 평가문제를 출제하며, 상기 학습위치파악부(400)는 출제된 평가문제에 대한 풀이정보를 근거로 상기 지식맵저장부(100)에 구축된 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하는 것을 특징으로 하는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 평가문제출제부(300)는
   선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 해당되는 미리 결정된 문항수에 맞도록 지식단위의 분포를 결정하고, 선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 대해 결정된 분포에 따라 평가문제를 출제하는 것을 특징으로 하는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 학습위치파악부(400)는
   평가문제 풀이정보를 근거로 지식군 별 진단 및 지식단위 별 진단을 근거로 개인별 학습상태를 정밀진단 하는 것을 특징으로 하는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 시스템.
   
4. 삭제
5. 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법에 있어서,
   학습을 위해 필요한 지식의 단위인 지식단위 간 상관관계가 결정된 지식공간을 구축하는 지식맵저장 단계(S10);
   각 지식단위에 대한 평가문제를 저장하는 평가문제관리 단계(S20);
   상기 평가문제관리 단계(S20)에서 저장된 각 지식단위에 대한 평가문제를 제공하는 평가문제출제 단계(S30);
   상기 평가문제출제 단계(S30)에서 출제된 평가문제에 대한 풀이정보를 근거로 상기 지식맵저장 단계(S10)에서 구축된 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하는 학습위치파악 단계(S40);
   상기 학습위치파악 단계(S40)에서 파악된 학습위치를 근거로 상기 지식공간 상에서의 학습경로를 추천하는 학습추천관리 단계(S50);
   지식단위에 대한 학습정보를 저장 및 관리하는 콘텐츠저장 단계(S60); 및
   개인별 학습이력 및 지식상태 관련 정보를 저장 및 관리하며, 이를 근거로 개인 맞춤형 평가문제를 제공하고, 학습경로를 개인 맞춤형으로 제공하는 맞춤형관리 단계(S90);
   를 포함하며,
   상기 지식공간의 계층구조는 학습항목-지식단위-지식군-지식구조의 형태로 형성되며,
   '학습항목'은 학습을 위해 필요한 최소의 단위로, 지식을 이루는 기본 요소, 기본 개념 등의 학습요소를 포함하고,
   '지식단위'는 학습을 위해 필요한 지식의 기본 단위로, 학습항목들이 모여 지식단위가 되며,
   '지식군'은 같은 분류의 지식단위들이 모여 만들어지는 지식 체계의 단위로, 하나 이상의 성취기준을 포함하는 개념이고,
   '지식구조'는 지식단위의 계층구조로 만들어지는 지식의 체계로, 학년, 과목, 영역 중 선택되는 적어도 하나의 지식 체계이며,
   상기 지식공간은 상기 지식공간에 표현되는 각각의 객체(학습항목, 지식단위, 지식군, 지식구조)에 해당되는 학습을 하기 위해 선행해야 하는 학습이 있는지 확인할 수 있도록 각각의 객체(학습항목, 지식단위, 지식군, 지식구조) 간 상관관계가 표현된 가상의 공간인 것을 특징으로 하고,
   상기 학습위치파악 단계(S40)는
   특정 지식단위에 대한 채점 결과의 점수를 근거로 상기 지식공간 상에서의 이전 학습위치를 파악에 정보가 더 필요하다고 판단된 경우, 상기 평가문제출제 단계(S30)로 학습위치를 파악에 필요한 해당 지식단위의 이전 학습 지식단위에 해당되는 정보를 보내고, 상기 평가문제출제 단계(S30)는 상기 학습위치를 파악에 필요한 정보를 바탕으로 평가문제관리 단계(S20)에서 저장된 각 지식단위에 대한 평가문제를 출제하며, 상기 학습위치파악 단계(S40)는 출제된 평가문제에 대한 풀이정보를 근거로 상기 지식맵저장 단계(S10)에서 구축된 지식공간 상에서의 학습위치를 파악하는 것을 특징으로 하는지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 평가문제출제 단계(S30)는
   선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 해당되는 미리 결정된 문항수에 맞도록 지식단위의 분포를 결정하고, 선택된 지식단위 또는 지식단위 집합군에 대해 결정된 분포에 따라 평가문제를 출제하는 것을 특징으로 하는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법.
   
7. 제5항에 있어서,
   상기 학습위치파악 단계(S40)는
   평가문제 풀이정보를 근거로 지식군 별 진단 및 지식단위 별 진단을 근거로 개인별 학습상태를 정밀진단 하는 것을 특징으로 하는 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법.
   
8. 삭제
9. 제 5항 내지 제 7항 중 선택되는 어느 한 항에 기재된 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
   
10. 제 5항 내지 제 7항 중 선택되는 어느 한 항에 기재된 지식공간 기반의 학습 위치 및 경로 추천 방법을 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램.

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