KR102507379B1 - 사용자의 동공 변화에 기초하여 피드백 정보를 제공하는 영상 수업 시스템 및 방법 - Google Patents

사용자의 동공 변화에 기초하여 피드백 정보를 제공하는 영상 수업 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

사용자의 동공 변화에 기초하여 피드백 정보를 제공하는 영상 수업 시스템 및 방법이 개시된다. 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 방법은 아이 트래커로 사용자의 동공 크기를 추적하여 동공 크기 변화 정보를 수집하는 단계; 상기 동공 크기 변화 정보를 기초로 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별하는 단계; 및 상기 사용자가 지각한 학습 난이도에 따라 피드백 정보를 생성하여 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

사용자의 동공 변화에 기초하여 피드백 정보를 제공하는 영상 수업 시스템 및 방법{VIDEO LESSON SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING FEEDBACK INFORMATION BASED ON CHANGES IN PUPILS}
본 발명은 영상 수업 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 사용자의 동공 변화에 기초하여 사용자가 지각한 난이도를 판별하고, 사용자가 지각한 난이도에 따라 피드백 정보를 제공하는 영상 수업 시스템 및 방법에 관한 것이다.
코로나 사태로 인하여 영상 수업을 이용하는 비대면 교육이 확산되고 있다.
종래의 영상 수업 시스템은 수업에 포함된 문제에 대하여 사용자가 작성한 해답을 문제 단위로 분석하여 피드백하고 있었다.
그러나, 종래의 영상 수업 시스템이 사용하는 문제 단위의 분석은 다중 요소 및 배경지식을 필요로 하는 복합 문제의 경우, 사용자가 해당 문제의 어떤 요소에 대하여 어려워하고 있는지를 분석할 수 없다는 한계가 있었다.
또한, 사용자는 학습 중의 찰나의 인지적 변화에 대한 성찰을 스스로 하기 어려운 실정이다.
따라서, 문제의 요소 별 분석 및 사용자의 학습 중의 변화에 따른 분석을 수행할 수 있는 방법이 요청되고 있다.
본 발명은 사용자의 동공 크기 및 시선 경로에 따라 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별하여 사용자 및 강의자에게 피드백 정보를 제공함으로써, 학습 중인 사용자에 대한 중간 피드백을 제공하는 시스템 및 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 사용자가 스스로 성찰하기 어려운 문제 풀이중의 변화를 강의자가 파악할 수 있도록 사용자의 시선 경로에 따른 강의 피드백 정보를 제공함으로써, 강의자가 사용자의 개별적 보완점을 도출하도록 지원하는 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 방법은 아이 트래커로 사용자의 동공 크기를 추적하여 동공 크기 변화 정보를 수집하는 단계; 상기 동공 크기 변화 정보를 기초로 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별하는 단계; 및 상기 사용자가 지각한 학습 난이도에 따라 피드백 정보를 생성하여 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 방법의 상기 난이도를 판별하는 단계는, LHIPA(low/high index of pupilary activity) 지표에 기초하여 상기 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 방법의 상기 제공하는 단계는, 상기 사용자가 지각한 학습 난이도에 따른 특이점의 빈도의 변화에 기초하여 강의자에게 제공할 강의 피드백 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 방법의 상기 제공하는 단계는, 상기 특이점의 빈도가 변화하는 경우, 상기 특이점의 빈도가 변화한 문제를 마킹하는 단계; 및 마킹한 문제 및 상기 특이점의 빈도가 변화한 시점에서의 상기 사용자의 시선 정보를 기초로 상기 강의자가 상기 사용자의 개별적 보완점을 도출하도록 지원하기 위한 강의 피드백 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 방법의 강의 피드백 정보는, 마킹한 문제를 구성하는 요소들 각각에 대하여 사용자가 지각한 학습 난이도를 분석하고, 분석한 결과에 따라 상기 요소들 각각을 구분하여 표시할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 방법의 제공하는 단계는, 문제 별로 사용자가 지각한 학습 난이도에 기초하여 상기 사용자에게 제공할 학습 피드백 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템은 사용자의 동공 크기를 추적하여 동공 크기 변화 정보를 생성하는 아이 트래커; 및 상기 동공 크기 변화 정보를 기초로 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별하고, 상기 사용자가 지각한 학습 난이도에 따라 피드백 정보를 생성하여 제공하는 수업 관리 서버를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템의 상기 수업 관리 서버는, LHIPA 지표에 기초하여 상기 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템의 상기 수업 관리 서버는, 상기 사용자가 지각한 학습 난이도에 따른 특이점의 빈도의 변화에 기초하여 강의자에게 제공할 강의 피드백 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템의 상기 수업 관리 서버는, 상기 특이점의 빈도가 변화하는 경우, 상기 특이점의 빈도가 변화한 문제를 마킹하고, 마킹한 문제 및 상기 특이점의 빈도가 변화한 시점에서의 상기 사용자의 시선 정보를 기초로 상기 강의자가 상기 사용자의 개별적 보완점을 도출하도록 지원하기 위한 강의 피드백 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템의 상기 강의 피드백 정보는, 마킹한 문제를 구성하는 요소들 각각에 대하여 사용자가 지각한 학습 난이도를 분석하고, 분석한 결과에 따라 상기 요소들 각각을 구분하여 표시할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템의 상기 수업 관리 서버는, 문제 별로 사용자가 지각한 학습 난이도에 기초하여 상기 사용자에게 제공할 학습 피드백 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 사용자의 동공 크기 및 시선 경로에 따라 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별하여 사용자 및 강의자에게 피드백 정보를 제공함으로써, 학습 중인 사용자에 대한 중간 피드백을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 의하면, 사용자가 스스로 성찰하기 어려운 문제 풀이중의 변화를 강의자가 파악할 수 있도록 사용자의 시선 경로에 따른 강의 피드백 정보를 제공함으로써, 강의자가 사용자의 개별적 보완점을 도출하도록 지원할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템이 사용자의 동공 변화에 따라 학습 난이도를 판별하는 과정의 일례이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템이 강의자에게 제공하는 강의 피드백 정보의 일례이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템이 학습 피드백 정보를 생성하는 과정의 일례이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 방법을 도시한 플로우차트이다.
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.
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.
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.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템을 도시한 도면이다.
영상 수업 시스템은 수업하는 강의자(112)의 단말(110), 영상 수업에 참여한 사용자(122)들 각각에 대응하는 카메라(121) 및 단말(120)들과 수업 관리 서버(100)로 구성될 수 있다. 예를 들어, 강의자(112)는 교수, 강사, 선생님과 같이 영상 수업에서 수업을 진행하는 사람일 수 있다. 또한, 사용자들은 영상 수업에 참여하여 수업을 받는 학생일 수 있다.
수업 관리 서버(100)는 프로세서 및 통신기로 구성될 수 있다. 이때, 통신기는 단말(110), 및 단말(120)들과 통신할 수 있다. 예를 들어, 단말은 컴퓨터, 또는 복수의 디스플레이에 화면을 출력하는 서버일 수 있다. 또한, 단말(120)은 학습 관련 정보가 포함된 컨텐츠를 출력하기 위한 화면 및 프로세서를 포함하며, 카메라(121)를 내장하거나, 카메라(121)와 연결될 수 있다. 예를 들어, 학습 관련 정보는 수업 내용, 또는 수업과 관련된 문제일 수 있다. 또한, 학습 관련 정보에는 사용자(122)가 문제에 대한 답을 입력한 후에 표시되는 문제의 해답이 더 포함될 수도 있다.
수업 관리 서버(100)는 강의자(112)의 단말(110)로부터 수신한 학습 관련 정보를 단말(120)들에 전송하여 단말(120)들이 각각 학습 관련 정보를 디스플레이에 표시하도록 할 수 있다.
카메라(121)는 사용자(122)의 양안 시차를 측정할 수 있다. 그리고, 수업 관리 서버(100)는 카메라(121)가 측정한 사용자(122)의 양안 시차를 기초로 사용자의 눈 동작을 식별함으로써, 단말(120)의 디스플레이에서 사용자(122)가 주시하고 있는 위치를 추정할 수 있다. 또한, 단말(110)에 연결되거나, 단말(110)에 내장된 아이 트래커는 사용자의 동공 크기를 추적하여 시간의 경과에 따른 사용자(122)의 동공 크기 변화 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 수업 관리 서버(100)는 아이 트래커로부터 동공 크기 변화 정보를 수신하여 수집할 수 있다.
다음으로, 수업 관리 서버(100)는 단말(121)의 디스플레이에 표시하는 화면을 기초로 사용자(122)가 화면 상에서 주시하고 있는 요소를 식별할 수 있다.
그 다음으로 수업 관리 서버(100)는 시간의 경과에 따라 변화하는 사용자(122)가 주사하고 있는 위치 및 사용자(122)가 주사하고 있는 위치 각각에 대응하는 요소를 참조하여 사용자의 시선 경로(scanpath)를 추적할 수 있다. 예를 들어, 단말(120)의 디스플레이에 표시되는 학습 관련 정보는 복수의 요소들로 구성된 문제일 수 있다. 이때, 수업 관리 서버(100)는 사용자(122)가 문제를 구성하는 요소들 각각을 주시한 시간, 및 사용자(122)가 요소들 각각을 주시한 순서를 추적할 수 있다.
다음으로, 수업 관리 서버(100)는 동공 크기 변화 정보를 기초로 사용자(122)가 지각한 학습 난이도를 판별할 수 있다. 이때, 수업 관리 서버(100)는 LHIPA(low/high index of pupilary activity) 지표에 기초하여 사용자(122)가 지각한 학습 난이도를 판별할 수 있다. 예를 들어, LHIPA 지표는 동공 변화의 저주파수 대 고주파수 비율(low/ high frequency ratio of pupil oscillation)인
Figure 112020083329911-pat00001
에 따라 결정될 수 있다.
그 다음으로, 수업 관리 서버(100)는 사용자(122)가 지각한 학습 난이도에 따라 피드백 정보를 생성하여 강의자(112), 또는 사용자(122)에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 수업 관리 서버(100)는 사용자(122)가 지각한 학습 난이도에 따른 특이점의 빈도의 변화에 기초하여 강의자(112)에게 제공할 강의 피드백 정보를 생성할 수 있다. 이때, 수업 관리 서버(100)는 사용자(122)가 지각한 학습 난이도에 따른 특이점의 빈도가 변화하는지 여부를 모니터링할 수 있다. 구체적으로, 수업 관리 서버(100)는 LHIPA 지표를 통하여 산출되는 특이점 빈도가 일정 시간 간격으로 유지되는지 여부를 모니터링할 수 있다.
특이점의 빈도가 변화하는 경우, 문제의 특정 요소로 인하여 사용자(122)의 지각된 난이도가 변화하는 것일 수 있다. 따라서, 수업 관리 서버(100)는 특이점의 빈도가 변화한 문제를 마킹할 수 있다. 이때, 수업 관리 서버(100)는 마킹한 문제 및 특이점의 빈도가 변화한 시점에서의 사용자(122)의 시선 정보를 기초로 강의자(112)가 사용자(122)의 개별적 보완점을 도출하도록 지원하기 위한 강의 피드백 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 수업 관리 서버(100)가 생성하여 단말(110)로 전송하는 강의 피드백 정보는, 마킹한 문제를 구성하는 요소들 각각에 대하여 사용자(122)가 지각한 학습 난이도를 분석하고, 분석한 결과에 따라 요소들 각각을 구분하여 표시한 정보일 수 있다.
또한, 특이점의 빈도가 변화하지 않는 경우, 문제 자체의 구조적 특성으로 인하여 사용자(122)의 지각된 난이도가 변화하는 것일 수 있다. 따라서, 수업 관리 서버(100)는 문제 유형 정보와 학습자 지원 정보를 매핑하여 사용자(122)에게 제공할 학습 피드백 정보를 생성할 수도 있다.
그리고, 수업 관리 서버(100)는 학습이 종료된 후, 문제 별로 사용자가 지각한 학습 난이도에 기초하여 사용자(122)에게 제공할 학습 피드백 정보를 생성할 수도 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템은 사용자(122)의 동공 크기 및 시선 경로에 따라 사용자(122)가 지각한 학습 난이도를 판별하여 사용자(122) 및 강의자(112)에게 피드백 정보를 제공함으로써, 학습 중인 사용자(122)에 대한 중간 피드백을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템은 사용자(122)가 스스로 성찰하기 어려운 문제 풀이중의 변화를 강의자(112)가 파악할 수 있도록 사용자(122)의 시선 경로에 따른 강의 피드백 정보를 제공함으로써, 강의자(112)가 사용자(122)의 개별적 보완점을 도출하도록 지원할 수 있다.
따라서, 영상 수업 시스템은 사용자(122)로 하여금 적극적인 인지적 과정을 요구하며 다양한 유형의 문제해결을 포함하는 시험에 사용될 수 있다. 예를 들어, 영상 수업 시스템은 복합 요소를 포함하는 문제 해결을 요하는 고난이도의 CBT, IBT 대비 과정에서 효율적 개별화 처방을 위한 역할을 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템이 사용자의 동공 변화에 따라 학습 난이도를 판별하는 과정의 일례이다.
카메라(121)는 사용자(122)가 단말(120)의 디스플레이에 표시된 문제(210)에서 주시하고 있는 위치 및 동공의 크기를 측정하여 수업 관리 서버(100)로 전송할 수 있다.
이때, 수업 관리 서버(100)는 사용자(122)가 문제(210)에서 주시하고 있는 위치의 변화에 따라 사용자의 시선 경로를 추적하여 시선 경로 정보를 생성할 수 있다. 이때, 시선 경로 정보는 문제(210)를 구성하는 요소 1(211), 요소2(212), 및 다른 요소들 각각을 주시한 시간, 및 사용자(122)가 요소 1(211), 요소2(212), 및 다른 요소들을 주시한 순서를 나타낼 수 있다.
그리고, 수업 관리 서버(100)는 시선 경로 및 동공 크기의 변화에 따라 도 2에 도시된 바와 같은 LHIPA 지표(220)를 산출하여 사용자(122)가 지각한 학습 난이도를 판별할 수 있다.
이때, 수업 관리 서버(100)는 수업 관리 서버(100)는 LHIPA 지표를 통하여 산출되는 특이점 빈도가 일정 시간 간격으로 유지되는지 여부를 모니터링하고, 특이점의 빈도가 변화하는 경우, 문제(210)를 마킹할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템이 강의자에게 제공하는 강의 피드백 정보의 일례이다.
강의자(112)의 단말(110)로 전송되어 강의자(112)에게 제공되는 강의 피드백 정보는 수업 관리 서버(100)가 마킹한 문제(300), 및 문제(300)을 구성하는 요소들 각각을 사용자(122)가 지각한 학습 난이도에 따라 구분하여 표시한 정보일 수 있다.
구체적으로, 수업 관리 서버(100)는 시선 경로에 따라 사용자(122)가 주시한 요소들의 순서(311,312,313,321,320,322)를 강의 피드백 정보에 포함시킬 수 있다.
또한, 수업 관리 서버(100)는 요소들 각각의 LHIPA 지표에서 High의 비율이 높은지, 아니면 Low의 비율이 높은지 여부를 확인할 수 있다. 그리고, 수업 관리 서버(100)는 High의 비율이 높은 요소들(310)과 Low의 비율이 높은 요소들(320)을 서로 다른 색상으로 표시하도록 강의 피드백 정보를 생성할 수 있다.
또한, 수업 관리 서버(100)는 사용자(122)가 요소들 각각을 주시한 시간에 따라 요소들에 표시한 원의 크기를 결정하도록 강의 피드백 정보를 생성함으로써, 사용자(122)가 오래 주시한 요소를 강의자(112)가 인지하도록 보조할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 수업 시스템이 학습 피드백 정보를 생성하는 과정의 일례이다.
카메라(121)는 사용자(122)가 단말(120)의 디스플레이에 표시된 문제 1(411)에서 주시하고 있는 위치 및 동공의 크기를 측정하여 수업 관리 서버(100)로 전송할 수 있다. 이때, 수업 관리 서버(100)는 사용자(122)가 문제 1(411)에서 주시하고 있는 위치의 변화에 따라 사용자의 시선 경로를 추적하여 시선 경로 정보를 생성할 수 있다. 이때, 시선 경로 정보는 문제 1(411)를 구성하는 요소 1(412), 요소2(413), 및 다른 요소들 각각을 주시한 시간, 및 사용자(122)가 요소 1(412), 요소2(413), 및 다른 요소들을 주시한 순서를 나타낼 수 있다. 그리고, 수업 관리 서버(100)는 시선 경로 및 동공 크기의 변화에 따라 LHIPA 지표를 산출하여 사용자(122)가 문제 1(411)에 대하여 지각한 학습 난이도를 판별할 수 있다.
사용자가 문제1(411)에 대한 답변을 입력한 경우, 단말(120)은 문제 2(421)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 이때, 카메라(121)는 사용자(122)가 단말(120)의 디스플레이에 표시된 문제 2(421)에서 주시하고 있는 위치 및 동공의 크기를 측정하여 수업 관리 서버(100)로 전송할 수 있다. 이때, 수업 관리 서버(100)는 사용자(122)가 문제 2(421)에서 주시하고 있는 위치의 변화에 따라 사용자의 시선 경로를 추적하여 시선 경로 정보를 생성할 수 있다. 이때, 시선 경로 정보는 문제 2(421)를 구성하는 요소 1(422), 요소2(423), 및 다른 요소들 각각을 주시한 시간, 및 사용자(122)가 요소 1(422), 요소2(423), 및 다른 요소들을 주시한 순서를 나타낼 수 있다. 그리고, 수업 관리 서버(100)는 시선 경로 및 동공 크기의 변화에 따라 LHIPA 지표를 산출하여 사용자(122)가 문제 2(421)에 대하여 지각한 학습 난이도를 판별할 수 있다.
사용자(122)의 학습이 종료된 경우, 수업 관리 서버(100)는 문제 별로 산출한 LHIPA 지표(430)를 이용하여 문제 별로 사용자(122)가 지각한 학습 난이도를 식별할 수 있다. 그리고, 수업 관리 서버(100)는 문제 별로 사용자(122)가 지각한 학습 난이도에 따라 사용자(122)가 강한 문제 유형, 및 사용자(122)가 약한 문제 유형에 대한 정보를 포함하는 학습 피드백 정보를 생성하여 사용자(122)의 단말(120)로 전송할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 방법을 도시한 플로우차트이다.
단계(510)에서 아이 트래커는 사용자의 동공 크기를 추적하여 동공 크기 변화 정보를 수집할 수 있다. 또한, 수업 관리 서버(100)는 카메라(121)가 측정한 사용자(122)의 양안 시차를 기초로 사용자의 눈 동작을 식별함으로써, 단말(120)의 디스플레이에서 사용자(122)가 주시하고 있는 위치를 추정하여 사용자의 시선 경로를 추적할 수 있다.
단계(520)에서 수업 관리 서버(100)는 단계(510)에서 수집된 동공 크기 변화 정보를 기초로 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별할 수 있다. 이때, 수업 관리 서버(100)는 LHIPA 지표에 기초하여 상기 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별할 수 있다.
단계(530)에서 수업 관리 서버(100)는 단계(520)에서 판별한 학습 난이도에 따른 특이점 빈도를 모니터링할 수 있다.
단계(540)에서 수업 관리 서버(100)는 LHIPA 지표를 통하여 산출되는 특이점 빈도가 변화하였는지 여부를 확인할 수 있다. 특이점의 빈도가 일정 시간 간격으로 유지되는 경우, 수업 관리 서버(100)는 특이점의 빈도가 변화하지 않은 것으로 판단하여 단계(570)을 수행할 수 있다. 특이점의 빈도가 변화하는 경우, 수업 관리 서버(100)는 단계(550)을 수행할 수 있다.
단계(550)에서 수업 관리 서버(100)는 특이점의 빈도가 변화한 문제를 마킹할 수 있다.
단계(560)에서 수업 관리 서버(100)는 단계(550)에서 마킹한 문제 및 특이점의 빈도가 변화한 시점에서의 사용자(122)의 시선 정보를 기초로 강의자(112)가 사용자(122)의 개별적 보완점을 도출하도록 지원하기 위한 강의 피드백 정보를 생성할 수 있다.
단계(570)에서 수업 관리 서버(100)는 문제 유형 정보와 학습자 지원 정보를 매핑하거나, 문제 별로 사용자(122)가 지각한 학습 난이도에 기초하여 사용자(122)에게 제공할 학습 피드백 정보를 생성할 수 있다.
단계(580)에서 수업 관리 서버(100)는 단계(560)에서 생성한 강의 피드백 정보를 강의자(112)의 단말(110)로 전송하고, 단계(570)에서 생성한 학습 피드백 정보를 사용자(122)의 단말(120)로 전송할 수 있다.
본 발명은 사용자(122)의 동공 크기 및 시선 경로에 따라 사용자(122)가 지각한 학습 난이도를 판별하여 사용자(122) 및 강의자(112)에게 피드백 정보를 제공함으로써, 학습 중인 사용자(122)에 대한 중간 피드백을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자(122)가 스스로 성찰하기 어려운 문제 풀이중의 변화를 강의자(112)가 파악할 수 있도록 사용자(122)의 시선 경로에 따른 강의 피드백 정보를 제공함으로써, 강의자(112)가 사용자(122)의 개별적 보완점을 도출하도록 지원할 수 있다.
따라서, 본 발명의 영상 수업 시스템은 사용자(122)로 하여금 적극적인 인지적 과정을 요구하며 다양한 유형의 문제해결을 포함하는 시험에 사용될 수 있다. 예를 들어, 영상 수업 시스템은 복합 요소를 포함하는 문제 해결을 요하는 고난이도의 CBT, IBT 대비 과정에서 효율적 개별화 처방을 위한 역할을 할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 영상 수업 시스템 또는 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다.
본 명세서에 설명된 각종 기술들의 구현들은 디지털 전자 회로조직으로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 구현들은 데이터 처리 장치, 예를 들어 프로그램가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들의 동작에 의한 처리를 위해, 또는 이 동작을 제어하기 위해, 컴퓨터 프로그램 제품, 예를 들어 기계 판독가능 저장 장치(컴퓨터 판독가능 매체)에서 유형적으로 구체화된 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램(들)과 같은 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 구성요소, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 사용에 적절한 다른 유닛으로서 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 처리되도록 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되도록 전개될 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 처리에 적절한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 다로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하는 하나 이상의 대량 저장 장치들, 예를 들어 자기, 자기-광 디스크들, 또는 광 디스크들을 포함할 수 있거나, 이것들로부터 데이터를 수신하거나 이것들에 데이터를 송신하거나 또는 양쪽으로 되도록 결합될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구체화하는데 적절한 정보 캐리어들은 예로서 반도체 메모리 장치들, 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 등을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로조직에 의해 보충되거나, 이에 포함될 수 있다.
또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용매체일 수 있고, 컴퓨터 저장매체를 모두 포함할 수 있다.
본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 장치 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 장치들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
100: 수업 관리 서버
110: 단말
112: 강의자
120: 단말
121: 카메라
122: 사용자

Claims (13)

  1. 아이 트래커로 사용자의 동공 크기를 추적하여 동공 크기 변화 정보를 수집하는 단계;
    상기 동공 크기 변화 정보를 기초로 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별하는 단계; 및
    상기 사용자가 지각한 학습 난이도에 따라 피드백 정보를 생성하여 제공하는 단계
    를 포함하며,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 사용자가 지각한 학습 난이도에 따른 특이점의 빈도가 일정 시간 간격으로 유지되는지 여부를 모니터링하는 단계;
    상기 특이점의 빈도가 변화하지 않는 경우, 문제 자체의 구조적 특성으로 인하여 상기 사용자가 지각한 학습 난이도가 변화하는 것으로 판단하고, 문제 유형 정보와 학습자 지원 정보를 매핑하여 상기 사용자에게 제공할 학습 피드백 정보를 생성하는 단계;
    상기 특이점의 빈도가 변화하는 경우, 문제의 특정 요소에 의하여 상기 사용자가 지각한 학습 난이도가 변화하는 것으로 판단하고, 상기 특이점의 빈도가 변화한 문제를 마킹하는 단계; 및
    마킹한 문제 및 상기 특이점의 빈도가 변화한 시점에서의 상기 사용자의 시선 정보를 기초로 강의자가 상기 사용자의 개별적 보완점을 도출하도록 지원하기 위한 강의 피드백 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 난이도를 판별하는 단계는,
    LHIPA(low/high index of pupilary activity) 지표에 기초하여 상기 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별하는 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 제공 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 강의 피드백 정보는,
    마킹한 문제를 구성하는 요소들 각각에 대하여 사용자가 지각한 학습 난이도를 분석하고, 분석한 결과에 따라 상기 요소들 각각을 구분하여 표시하는 사용자의 동공 변화에 기초한 피드백 정보 제공 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항 내지 제2항, 제5항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
  8. 사용자의 동공 크기를 추적하여 동공 크기 변화 정보를 생성하는 아이 트래커; 및
    상기 동공 크기 변화 정보를 기초로 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별하고, 상기 사용자가 지각한 학습 난이도에 따라 피드백 정보를 생성하여 제공하는 수업 관리 서버
    를 포함하고,
    상기 수업 관리 서버는,
    상기 사용자가 지각한 학습 난이도에 따른 특이점의 빈도가 일정 시간 간격으로 유지되는지 여부를 모니터링하며,
    상기 특이점의 빈도가 변화하지 않는 경우, 문제 자체의 구조적 특성으로 인하여 상기 사용자가 지각한 학습 난이도가 변화하는 것으로 판단하고, 문제 유형 정보와 학습자 지원 정보를 매핑하여 상기 사용자에게 제공할 학습 피드백 정보를 생성하며,
    상기 특이점의 빈도가 변화하는 경우, 문제의 특정 요소에 의하여 상기 사용자가 지각한 학습 난이도가 변화하는 것으로 판단하고, 상기 특이점의 빈도가 변화한 문제를 마킹하며, 마킹한 문제 및 상기 특이점의 빈도가 변화한 시점에서의 상기 사용자의 시선 정보를 기초로 강의자가 상기 사용자의 개별적 보완점을 도출하도록 지원하기 위한 강의 피드백 정보를 생성하는 영상 수업 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 수업 관리 서버는,
    LHIPA 지표에 기초하여 상기 사용자가 지각한 학습 난이도를 판별하는 영상 수업 시스템
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제8항에 있어서,
    상기 강의 피드백 정보는,
    마킹한 문제를 구성하는 요소들 각각에 대하여 사용자가 지각한 학습 난이도를 분석하고, 분석한 결과에 따라 상기 요소들 각각을 구분하여 표시하는 영상 수업 시스템
  13. 삭제
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