KR102525889B1 - 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템 - Google Patents
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Abstract
영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템이 제공되며, 강점능력분석을 의뢰하고, 강점능력분석의 결과지를 수신하며, 강점능력분석에 대응하는 적어도 하나의 클래스를 추천받는 사용자 단말, 분석대상에 대한 평가항목을 출력하고, 평가항목 내 평가결과를 입력받아 업로드하는 교수자 단말 및 강점능력분석을 위한 10 개의 영역 내 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소를 매핑하여 저장하는 데이터베이스화부, 사용자 단말로부터 강점능력분석에 대한 의뢰를 수신하는 접수부, 강점능력분석을 위하여 교수자 단말로 분석대상에 대한 평가항목을 제공하고 평가결과를 입력받는 평가관리부, 평가결과에 대응하도록 적어도 하나의 클래스를 추천하는 추천부를 포함하는 플랫폼 서비스 제공 서버를 포함한다.
Description
본 발명은 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 강점능력분석을 통하여 분석대상의 강점능력을 파악하고, 이에 대응하는 클래스를 제공함으로써 잠재력을 신뢰할 수 있도록 도와주는 솔루션을 제공한다.
다중지능(Multiple Intelligence)이론은 언어와 논리 또 수학적 영역에 한정적용되고 있는 교육과정이나 교수기법을 다른 영역까지 더욱 확장시켜야 할 필요성을 강조한다. 인간은 누구나 나름대로의 개성과 능력을 소유하고 있으며 교육을 통해 개인이 지니고 있는 재능과 소질을 발굴하여 개인의 무한한 잠재능력을 이끌어 내고자 했다는 점에서 공헌이 크다. 특히, 다중지능이론은 개인차를 고려하고 다양한 학습자를 위한 혁신적인 교육과정을 구성하도록 교육자들을 자극해왔는데, 다중지능이론을 실제화시킨 프로젝트 스펙트럼(Project Spectrum)은 인간의 인지적 능력은 매우 다양한 영역에서 표현될 수 있고 고도로 차별화 될 수 있다는 관점에 기반을 두고 있다. 프로젝트 스펙트럼의 핵심목표는, 아동의 개별강점을 구체화함으로써 초기의 경험을 확대시킬 수 있는 방법을 찾아 강점을 지원해주고, 아동이 자신에게 숨겨져 있던 잠재력을 신뢰할 수 있도록 도와주는 것이다.
이때, 다중지능이론에 기반하여 잠재능력을 개발하거나 측정해주는 구성이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2018-0038847호(2018년04월17일 공개) 및 한국공개특허 제2013-0117543호(2013년10월28일 공개)에는, 다중지능검사, 성격유형검사 및 양육성향검사를 실시하고, 영유아의 반응을 관찰일지로 척도별검사결과를 업로드하며, 학습유형을 분석하고 진로방향성을 탐색한 후 잠재능력스펙트럼을 포함한 포트폴리오를 제공하는 구성과, 다중지능이론에 대응하는 뇌영역을 촬영하고, 뇌영역 내 신경다발을 추출하여 카운트하며, 기 저장된 영역별 표준값과 비교하여 재능을 결정하는 구성이 각각 개시되어 있다.
다만, 전자의 경우 한국의 교육과정에서 요구하는 요소가 결여되어 있고, 후자의 경우 뇌영역의 신경다발 카운트가 과연 다중지능과 연관성이 있는지에 대한 의문이 존재한다. 이에, 다중지능이론을 반영한 프로젝트 스펙트럼의 접근법의 핵심개념과 활동, 최근 개정된 한국의 영유아 교과과정의 영역 및 초등학교 교과과정을 반영 및 재구성함으로써, 영유아 및 초등학생의 지능 프로파일 내에서 능력있는 분야인 강점을 판별해내고, 강점발달을 촉진할 수 있는 시스템의 연구 및 개발이 요구된다.
본 발명의 일 실시예는, 다중지능이론을 반영한 프로젝트 스펙트럼(Project Spectrum)의 접근법의 핵심개념과 활동, 최근 개정된 한국의 영유아 교과과정의 영역 및 초등학교 교과과정을 반영 및 재구성하여 10 개의 영역 내 27 개의 강점능력분석과 86 개의 평가요소분석을 수행함으로써, 영유아 및 아동의 재능과 강점을 기반으로 역량개발을 위한 평가분석자료를 제공할 수 있고, 영유아 및 아동의 지능 프로파일 내에서 능력있는 분야인 강점을 판별해내며, 판별된 강점의 발달을 촉진할 수 있는, 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 강점능력분석을 의뢰하고, 강점능력분석의 결과지를 수신하며, 강점능력분석에 대응하는 적어도 하나의 클래스를 추천받는 사용자 단말, 분석대상에 대한 평가항목을 출력하고, 평가항목 내 평가결과를 입력받아 업로드하는 교수자 단말 및 강점능력분석을 위한 10 개의 영역 내 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소를 매핑하여 저장하는 데이터베이스화부, 사용자 단말로부터 강점능력분석에 대한 의뢰를 수신하는 접수부, 강점능력분석을 위하여 교수자 단말로 분석대상에 대한 평가항목을 제공하고 평가결과를 입력받는 평가관리부, 평가결과에 대응하도록 적어도 하나의 클래스를 추천하는 추천부를 포함하는 플랫폼 서비스 제공 서버를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 다중지능이론을 반영한 프로젝트 스펙트럼(Project Spectrum)의 접근법의 핵심개념과 활동, 최근 개정된 한국의 영유아 교과과정의 영역 및 초등학교 교과과정을 반영 및 재구성하여 10 개의 영역 내 27 개의 강점능력분석과 86 개의 평가요소분석을 수행함으로써, 영유아 및 아동의 재능과 강점을 기반으로 역량개발을 위한 평가분석자료를 제공할 수 있고, 영유아 및 초등학생의 지능 프로파일 내에서 능력있는 분야인 강점을 판별해내며, 판별된 강점의 발달을 촉진할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 플랫폼 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 플랫폼 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 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.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 플랫폼 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 교수자 단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(Network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 플랫폼 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 교수자 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 교수자 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 플랫폼 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.
여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.
적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 강점능력분석을 의뢰하고, 강점능력분석의 결과지를 수신하며, 강점능력분석에 대응하는 적어도 하나의 클래스를 추천받는 사용자의 단말일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 강점능력분석을 위한 10 개의 영역 내 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소를 매핑하여 저장하고, 사용자 단말(100)로부터 강점능력분석 의뢰가 수신되면 이에 대응하는 결과지를 교수자 단말(400)로부터 수집하여 전송하는 서버일 수 있다. 또, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)의 클래스 참여 후 누적하여 결과지를 저장하고 강점능력분석을 시간이 지남에 따라 계속하여 히스토리 로그로 누적함으로써 강점능력의 변화나 추이를 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 클래스에 10 개의 영역 내 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소에 대응하는 키워드에 대한 태그를 부착하는 서버일 수 있다. 그리고, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 분석대상의 결과지에 따라 강점능력을 강화시키기 위해 또는 그렇지 않은 능력을 보완하기 위한 클래스를 추천하는 서버일 수 있다.
여기서, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
적어도 하나의 교수자 단말(400)은, 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 교수자의 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 교수자 단말(400)은, 적어도 하나의 클래스에 참여한 사용자 단말(100) 또는 학습자 단말(미도시)의 학습자에 대한 강점능력분석 결과지를 플랫폼 서비스 제공 서버(300)로 업로드하는 단말일 수 있다. 이때, 영유아의 경우 스마트폰이나 PC 등의 단말이 없을 수도 있으므로 학습자 단말을 별도로 표시하지 않고 사용자 단말(100)로 갈음하여 사용하기로 한다.
여기서, 적어도 하나의 교수자 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 교수자 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 교수자 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 플랫폼 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 플랫폼 서비스 제공 서버(300)는, 데이터베이스화부(310), 접수부(320), 평가관리부(330), 추천부(340), 클래스분석부(350), 감정평가안내부(360), 발달모니터링부(370), 업데이트부(380), 인공지능화부(390), 자동화부(391), 조정부(393) 및 상호평가부(395)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 교수자 단말(400)로 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 교수자 단말(400)은, 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 교수자 단말(400)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.
도 2를 참조하면, 데이터베이스화부(310)는, 강점능력분석을 위한 10 개의 영역 내 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소를 매핑하여 저장할 수 있다. 도 3s 및 도 3t를 참조하면, 10 개의 영역은, ① 신체동작영역, ② 시각예술영역, ③ 음악영역, ④ 언어영역, ⑤ 사회적 이해영역, ⑥ 철학적 사고 및 연계영역, ⑦ 자연탐구영역, ⑧ 과학영역, ⑨ 수학영역 및 ⑩ 기계도구조립영역을 포함할 수 있다. 27 개의 강점능력은, ① 신체동작영역과 연계된 ㉠ 운동능력 및 ㉡ 창의적 동작, ② 시각예술영역과 연계된 ㉠ 탐색과 지각의 민감성, ㉡ 표현과 묘사의 유창성 및 ㉢ 작품의 예술성, ③ 음악영역에 연계된 ㉠ 탐색과 지각의 민감성, ㉡ 표현의 융통성 및 독창성, ④ 언어영역과 연계된 ㉠ 듣기, ㉡ 말하기, ㉢ 읽기 및 ㉣ 쓰기, ⑤ 사회적 이해영역과 연계된 ㉠ 개인이해 및 ㉡ 타인관계, ⑥ 철학적 사고 및 연계 영역과 연계된 ㉠ 사고토론 및 ㉡ 성찰글쓰기, ⑦ 자연탐구영역과 연계된 ㉠ 관찰지각, ㉡ 이해분류분석 및 ㉢ 추리가설실험, ⑧ 과학영역과 연계된 ㉠ 관찰지각, ㉡ 이해분류분석 및 ㉢ 추리가설실험, ⑨ 수학영역과 연계된 ㉠ 수개념, ㉡ 분류와 전략 및 ㉢ 측정, ⑩ 기계도구조립영역과 연계된 ㉠ 구조형태기능이해, ㉡ 조립원리이해 및 ㉢ 문제해결과 확장활동을 포함할 수 있다.
86 개의 평가요소는, ① 신체동작영역의 ㉠ 운동능력과 연계된 ⓐ 순발력, ⓑ 균형감각, ⓒ 유연성, ⓓ 신체표현력 및 ⓔ 소근육과 대근육의 조절, ① 신체동작영역의 ㉡ 창의적 동작과 연계된 ⓐ 리듬 반응성, ⓑ 동작 표현력 및 ⓒ 동작 안무형성을 포함할 수 있다. 86 개의 평가요소는, ② 시각예술영역의 ㉠ 탐색과 지각의 민감성과 연계된 ⓐ 색과 모양, ⓑ 규칙과 변화, ⓒ 균형과 조화 및 ⓓ 아름다움, ② 시각예술영역의 ㉡ 표현과 묘사의 유창성에 연계된 ⓐ 형태와 비율, ⓑ 색의 표현 및 ⓒ 공간배치와 구도, ② 시각예술영역의 ㉢ 작품의 예술성과 연계된 ⓐ 정교성, ⓑ 심미감, ⓒ 융통성 및 ⓓ 독창성을 포함할 수 있다.
86 개의 평가요소는, ③ 음악영역의 ㉠ 탐색과 지각의 민감성과 연계된 ⓐ 음의 고저구분, ⓑ 음의 빠르기, ⓒ 음의 강약, ⓓ 박자와 리듬 민감성 및 ⓔ 소리구분, ③ 음악영역의 ㉡ 표현의 융통성 및 독창성과 연계된 ⓐ 노래 따라부르기, ⓑ 연주하기, 및 ⓒ 노래 창작하기를 포함할 수 있다. 86 개의 평가요소는, ④ 언어영역의 ㉠ 듣기와 연계된 ⓐ 주의깊게듣기, ⓑ 듣고이해하기 및 ⓒ 듣고전달하기, ④ 언어영역의 ㉡ 말하기와 연계된 ⓐ 바르게 발음하기, ⓑ 문장으로 말하기 및 ⓒ 의사소통, ④ 언어영역의 ㉢ 읽기와 연계된 ⓐ 단어읽기 및 ⓑ 문장읽기, ④ 언어영역의 ㉣ 쓰기와 연계된 ⓐ 간단한 글자 쓰기 및 ⓑ 생각이나 느낌을 글로 표현하기를 포함할 수 있다.
86 개의 평가요소는, ⑤ 사회적 이해영역의 ㉠ 개인이해와 연계된 ⓐ 감정인식표현하기, ⓑ 정서조절하기 및 ⓒ 정서지식활용하기, ⑤ 사회적 이해영역의 ㉡ 타인관계와 연계된 ⓐ 적응력, ⓑ 사교성, ⓒ 감정조절, ⓓ 공감이타성 및 ⓔ 협동문제해결을 포함할 수 있다. 86 개의 평가요소는, ⑥ 철학적 사고 및 연계영역의 ㉠ 사고토론과 연계된 ⓐ 철학적 문제제기, ⓑ 토론하기 및 ⓒ 생각존중하기, ⑥ 철학적 사고 및 연계영역의 ㉡ 성찰글쓰기와 연계된 ⓐ 집중하여 내면화, ⓑ 철학노트기록 및 ⓒ 논술을 포함할 수 있다.
86 개의 평가요소는, ⑦ 자연탐구영역의 ㉠ 관찰지각과 연계된 ⓐ 감각기관사용 및 ⓑ 자연과 생명의 변화인식, ⑦ 자연탐구영역의 ㉡ 이해분류분석과 연계된 ⓐ 비교대조 및 ⓑ 기준분류, ⑦ 자연탐구영역의 ㉢ 추리가설실험과 연계된 ⓐ 가정하기, ⓑ 프로젝트계획준비 및 ⓒ 프로젝트실행결론도출을 포함할 수 있다. 86 개의 평가요소는, ⑧ 과학영역의 ㉠ 관찰지각과 연계된 ⓐ 감각기관사용 및 ⓑ 물체의 변화인식, ⑧ 과학영역의 ㉡ 이해분류분석과 연계된 ⓐ 비교대조 및 ⓑ 기준분류, ⑧ 과학영역의 ㉢ 추리가설실험과 연계된 ⓐ 가정하기, ⓑ 실험계획준비 및 ⓒ 실험실행결론도출을 포함할 수 있다.
86 개의 평가요소는, ⑨ 수학영역의 ㉠ 수개념과 연계된 ⓐ 수세기, ⓑ 덧셈, ⓒ 뺄셈, ⓓ 일대일대응 및 ⓔ 수의 활용, ⑨ 수학영역의 ㉡ 분류와 전략과 연계된 ⓐ 수세기도구활용, ⓑ 분류, ⓒ 패턴 및 ⓓ 다양한 세기, ⑨ 수학영역의 ㉢ 측정과 연계된 ⓐ 거리, ⓑ 무게, ⓒ 면적, ⓓ 부피 및 ⓔ 시간을 포함할 수 있다. 86 개의 평가요소는, ⑩ 기계도구조립영역의 ㉠ 구조형태기능이해와 연계된 ⓐ 전체부분관계 및 ⓑ 각 부분의 기능, ⑩ 기계도구조립영역의 ㉡ 조립원리이해와 연계된 ⓐ 분해재조립 및 ⓑ 구성재구성, ⑩ 기계도구조립영역의 ㉢ 문제해결과 확장활동과 연계된 ⓐ 문제인식, ⓑ 전략해결 및 ⓒ 확장응용을 포함할 수 있다.
다시 도 2로 돌아와서, 접수부(320)는, 사용자 단말(100)로부터 강점능력분석에 대한 의뢰를 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 강점능력분석을 의뢰하고, 강점능력분석의 결과지를 수신하며, 강점능력분석에 대응하는 적어도 하나의 클래스를 추천받을 수 있다. 이때, 강점능력분석은 클래스(수업)를 시작하기 이전에 받을 수도 있고, 클래스를 시작하면서 각 평가자인 교수자로부터 업로드된 데이터로 생성할 수도 있는데, 이는 실시예에 따라 달라질 수도 있다. 또, 클래스를 진행한 다음에는 클래스 참여유형을 분석하고, 아동활동 성향을 분석하며, 상호작용 반응도를 분석한 결과를 이용하여 결과지를 제공할 수 있다. 강점능력분석에는 강점을 나타내는 항목과 약점을 나타내는 항목을 함께 제공하며, 강점은 더 강화시키고 약점은 보완할 수 있는 솔루션을 제공할 수 있다.
평가관리부(330)는, 강점능력분석을 위하여 교수자 단말(400)로 분석대상에 대한 평가항목을 제공하고 평가결과를 입력받을 수 있다. 교수자 단말(400)은, 분석대상에 대한 평가항목을 출력하고, 평가항목 내 평가결과를 입력받아 업로드할 수 있다. 이때, 교수자는 공정한 평가자를 상정하여 점수를 내게 되겠지만, 기준척도를 해석하는 각 개인의 배경지식이나 엄격성 등이 달라질 수 있으므로 동일한 분석대상, 예를 들어 영유아나 아동을 보고도 서로 다른 점수를 매길 수 있다.
예를 들어, 교수자 A가 아동 B를 평가했는데 C 항목에 대해 5 점 만점에 2 점을 주었고, 교수자 D는 5 점 만점에 3 점을 주었다고 가정하자. 만약, 아동이 많은 수의 교수자와 평가를 진행해서 오차가 충분히 커버될 만큼의 통계수치가 나오지 않는 이상, 아동 B가 어떠한 교수자를 만났는지에 따라 동일한 항목, 동일한 응답에도 점수 편차가 커질 수 있다. 예를 들어, 교수자 A는 3 점 대를 주로 주고, 2 점이 [보통]이라고 생각하고, 교수자 D는 5 점을 주로 주며 3 점이 [평균 이하]라고 점수를 상정했다면, 교수자 A의 2 점이 교수자 D의 3 점보다 더 높은 가치를 가지게 되며 점수 체계가 일치되지 않음으로 인한 오류가 발생하게 된다. 이에 평가자, 즉 교수자가 평가하는 방식을 파악하고, 이를 조절함으로써 편차를 줄이는 것도 가능하다.
<평가자 객관화>
특허심사과정에서도 당업자라는 이상적인 인간을 상정하고 심사를 실시하지만 각 심사주체의 배경지식, 경험, 이력 등에 따라 심사기준을 엄격하게 적용하거나 유연하게 적용하는 차이가 발생하므로 기계적인 객관성을 확보하기는 쉽지 않다. 마찬가지로, 평가자는 문항의 난이도, 평가자의 엄격성, 평가자의 척도 사용 방식의 상호작용을 바탕으로 점수를 산출하게 된다. 즉, 평가자는 개인의 성격과 취향을 바탕으로 평가를 수행하며 이와 같은 평가자 간 차이는 유사하거나 동일한 자료를 평가하더라도 상반되는 결과를 가져올 수 있다. 이에, 본 발명의 일 실시예에서는, 평가자 사전 교육을 실시하여 척도 사용의 일관성을 도모하는 방법을 이용할 수 있다. 다만, 이는 평가의 객관성을 어느 정도 보장할 수 있으나 평가자는 채점에 있어 개인의 지식, 과거의 경험, 본인의 취향 등을 반영하기 때문에 사전 교육이 평가자 특성을 고려했다고 보기는 어렵다.
이와 같은 상황에서 평가자 엄격성, 문항난이도, 평가자의 척도 사용 방법을 종합적으로 고려하여 평가의 공정성을 향상시킬 수 있는 방안으로 본 발명의 일 실시예에서는, MFRMM(Many－Facets Rasch Measurement Model)을 이용할 수 있다. MFRMM은 문항반응이론(Item Response Theory, IRT)을 바탕으로 한 일모수(One－Parameter) 모형인 라쉬 모형(Rasch Model)으로부터 발전된 이론적 모형이다. MFRMM은 평가자 엄격성, 문항난이도를 모수로 포함할 수 있기 때문에 평가 상황에서 이용할 수 있다. MFRMM은 IRT에 근거한 측정모형에 기반한 평가척도모형(Rating Scale Model)에 평가자 엄격성 추정치를 모수로 추가하여 개발된 측정모형이다. MFRMM은 문항 난이도와 평가 대상의 능력 및 성과 수준 그리고 평가자의 엄격성을 동일한 선형척도 위에서 수량화시켜 비교할 수 있는 모형이다. 문항난이도와 평가자 엄격성 수준을 등간척도 상의 영점(0)에 고정시키면 두 변인을 통제한 상태에서 평가 대상의 성과 수준에 대한 추정된 점수를 얻을 수 있다.
추천부(340)는, 평가결과에 대응하도록 적어도 하나의 클래스를 추천할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 결과지는 10 개의 영역(Domain), 27 개의 강점능력, 86 개 평가요소에 대하여 출력되게 되는데, 각 클래스도 도 3e와 같이 클래스 10 영역 중 어느 영역에 초점을 맞춘 클래스인지 표시(태그)되어 있고, 도 3f와 같이 27 개 강점능력 및 86 개 평가요소 중 어느 것에 집중을 한 것인지가 표시되어 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)에서 약점을 보완하고자 한다면, 86 개 평가요소 중 수치가 낮은 평가요소를 태그로 가지는 클래스를 추천할 수 있고, 강점을 강화하고자 한다면 86 개 평가요소 중 수치가 높은 평가요소를 태그로 가지는 클래스를 추천할 수 있다. 이때, 클래스에는 수업유형에 수업시간은 몇 시간 또는 몇 분인지, 수업인원은 몇 명인지, 수업가격은 얼마인지, 수업연령은 몇 세인지가 태그로 부착되어 분류가 가능하기 때문에, 클래스를 신청할 사용자의 나이, 인원이 많은 것에 익숙한지 아닌지, 수업가격이 적정한지 등을 파악하여 추천해줄 수도 있다.
또는 추천 알고리즘을 적용할 때 사용자의 선호도를 반영하도록 퍼지추론 알고리즘을 이용할 수 있다. 영유아나 아동의 각 클래스의 선호도나 교수자에 대한 평가는 주관적이며 수치화가 어렵다는 특징을 지닌다. 따라서 이러한 기준의 모호함을 해결하기 위해 퍼지 추론을 이용할 수 있는데, 추천도 산출을 위한 추론 규칙은 [IF-THEN] 형식의 퍼지 규칙으로 나타낸다. 규칙의 IF 이하 부분은 전건부로 만족되어야 할 조건들이 들어가고, THEN 이하 부분은 후건부로 전건부의 조건들이 만족될 때 유추되는 결과들이 들어간다. 전건부와 후건부에는 각각 한 개 이상의 퍼지 변수들이 들어갈 수 있고 이 경우 퍼지 규칙을 정의할 수 있다. 퍼지 규칙에 의한 퍼지추론 과정은 규칙에서 전건부의 적합도를 입력에 대하여 계산한다. 적합도는 규칙이 소속함수에 관여하는 정도를 나타낸다. 적합도 최솟값을 취하는 방법을 선택하는데, 모든 추론 규칙에 대해 각각의 추론 결과를 산출한 후 추론 결과들의 최댓값에 의해 추론 결과는 결정된다. 추론의 결과인 퍼지 값을 명확한 값으로 변환시키는 비퍼지화 방법에는 여러 가지가 있으나, 무게중심법을 이용할 수 있다. 퍼지추론을 하여 RD(Recommendation Degree)를 출력할 수도 있다. 물론, 상술한 추론방법 이외에도 상술한 바와 같이 협업 필터링 등 다양한 추천 알고리즘을 적용할 수도 있다.
클래스분석부(350)는, 교수자 단말(400)의 클래스를 업로드할 때, 클래스에서 제공하는 강점능력을 10 개의 영역으로 구분하고, 10 개의 영역의 영역 키워드를 영역 태그로 부착하여 클래스를 출력할 수 있다. 강점평가안내부(360)는, 클래스에 10 개의 영역의 키워드를 영역 태그로 부착한 후, 10 개의 영역과 연계된 27 개의 강점능력 및 86 개의 평가요소에 대응하는 강점 키워드 및 평가 키워드를 강점 태그 및 평가 태그로 부착할 수 있다.
발달모니터링부(370)는, 사용자 단말(100) 또는 학습자 단말에서 교수자 단말(400)과 클래스 진행을 완료한 후, 교수자 단말(400)로 분석대상에 대한 평가요소의 평가항목을 전달하고, 평가항목 내 평가결과를 입력받아 사용자 단말(100) 또는 학습자 단말의 평가결과로 누적하여 저장할 수 있다. 영유아 및 아동기를 거치면서 강점과 약점이 항상 일정하게 유지되지는 않는다. 이에 발달사항을 모니터링하고 타임도메인에서 추이를 볼 수 있도록 시각화하거나 상승 또는 하강의 추세를 파악할 수 있도록 한다. 예를 들어, 특정 능력이나 역량이 학년이 올라감에도 불구하고 하락하거나 동일 수준에 머물고 있지는 않은지, 또는 어떠한 양상으로 성장하고 있는지, 강약점이 무엇인지를 분석하여 추후 학습에서는 어떠한 보완적 처치가 필요한지를 판단하도록 할 수 있다. 발달과정에 따른 지속적인 모니터링이 가능하다면 강약점을 파악하기가 용이하고 중요한 시기에서의 학습결손을 확인하고 보정할 수 있다.
업데이트부(380)는, 10 개의 영역, 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소의 수정이 발생하는 경우, 수정에 따른 업데이트를 진행할 수 있다.
인공지능화부(390)는, 10 개의 영역, 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소에 대응하는 적어도 하나의 클래스를 매핑하여 저장한 후, 적어도 하나의 인공지능 알고리즘으로 평가결과를 질의로 입력하면 적어도 하나의 클래스를 출력하도록 학습 및 검증하는 모델링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 강점능력 강화를 요청하는 경우, 인공지능 알고리즘은 사용자의 강점능력을 결과지 내에서 추출하고, 강점능력에 대응하는 태그가 부착된 클래스를 추출한 후, 사용자의 정보나 선호도, 예를 들어, 사용자가 어떠한 스타일의 교수자를 선호하는지, 어떠한 종류의 수업이나 캐릭터를 좋아하는지, 연령에 맞는 수업은 무엇이 있는지 등을 고려하여 가장 유사도가 높은 클래스를 출력하여 사용자 단말(100)로 제공해줄 수 있다.
아무리 강점을 강화시키고 약점을 보완하는 클래스라고 할지라도 영유아나 아동이 보지 않고 참여를 거부하면 억지로 시킬 수 없다. 이를 위하여, 영유아나 아동의 발화로부터 선호도를 추출하는 방법을 이용할 수 있는데, 예를 들어, LDA(Latent Dirichlet Allocation)는 토픽 모델링 기법 중 하나로 주어진 문서에서 어떤 화제들이 분포하는지에 대한 확률 모형이다. 대화에서의 선호도 키워드를 측정하기 위해서 LDA를 이용하여 화제를 추출하고 이를 기반으로 선호도 키워드를 찾을 수도 있다. 부모와 영유아 또는 아동의 대화를 모니터링하고 이에 대한 LDA로 선호도가 존재하는 키워드를 추출할 수 있다. 또, 선호도 전파(Affinity Propagation) 알고리즘을 이용할 수도 있는데, 기존 클러스터링 방법과 달리 군집 개수를 자동으로 알아낼 수 있는 알고리즘이다. 두 샘플 간의 유사도로부터 친밀도 행렬을 계산하고, 친밀도 정보를 이용하여 군집을 찾고, 모든 샘플 간의 친밀도를 계산하여 값이 높을수록 같은 군집으로 계산된다. 선호도 키워드를 자동적으로 측정하기 위해 선호도 전파 알고리즘을 이용하여 키워드별로 군집할 수 있다. 물론, 영유아나 아동의 선호도를 파악하는 방법은 상술한 방법에 한정되지는 않는다.
자동화부(391)는, 사용자 단말(100)의 강점능력분석의 결과지가 질의로 입력되는 경우 인공지능 알고리즘을 이용하여 사용자 단말(100)로 적어도 하나의 클래스를 추천하도록 할 수 있다.
조정부(393)는, 교수자 단말(400)로부터 입력되는 평가결과에 대하여 평가자 조정(Calibration)을 수행하기 위하여 교수자 단말(400)의 평가자 신뢰도 분석을 시행할 수 있다. 이때, 평가의 신뢰도 및 타당도를 확보하기 위하여 도 3v 내지 도 4d와 같은 기준척도를 제공하기도 하지만, 여전히 평가는 주관적일 수 있으므로 동일한 분석대상에 대한 동일한 평가항목에 대해 몇 점을 주는지를 확인하고, 이에 대한 가중치를 부여 또는 감소시킴으로써 평가자 조정을 수행할 수 있다. 상술한 평가관리부(330)의 방법을 이용할 수도 있고 별도의 캘리브레이션을 통하여 수치를 조정할 수도 있다.
상호평가부(395)는, 사용자 단말(100) 또는 학습자 단말로부터 교수자 단말(400)에 대한 평가를 수신하여 저장할 수 있다. 이러한 평가를 기반으로 [사용자-교수자] 간 매칭을 수행할 수도 있고, 이를 위하여, Gale-Shapley 알고리즘을 이용할 수도 있는데, 예를 들어, N 명의 지원자가 N 개 대학에 입학하려는 경우, 또는 X 명의 남성과 Y 명의 여성이 미팅(또는 결혼 청혼)을 하여 서로 짝을 지워주는 경우 일대일의 안정된 매칭(Stable Matching)에 이용된다. 여기서 안정의 반대인 불안정(Unstable)이란 {m1,w1}, {m2,w2}가 짝을 이룬 경우 w1이 m1에 비해 m2를 보다 선호(Preference)하고, 동시에 m2도 w1에 비해 w1을 보다 선호하면 {m1,-},{w1,m2}, {-,w2}가 되어 m1과 w2는 결혼 관계가 깨지는 현상을 말한다. 즉, 불안정한 경우는 남성과 여성 양측 모두 자신의 짝에 비해 보다 선호하는 경우에만 발생한다. 따라서 불안정한 경우가 발생하지 않으려면 남성이나 여성 어느 한쪽에서 타인에 비해 자신의 짝을 보다 선호하면 된다. 이를 안정된 결혼문제(Stable Marriage Problem, STA)라 한다.
STA에 대해서는 Gale과 Shapley가 알고리즘을 제안했는데, 알고리즘은 남성지원자가 가장 선호하는 여성에게 청혼(Propose)하면 여성은 자신에게 청혼한 남성이 1 명이면 무조건 청혼을 받아들이고(Accept), 2명이면 보다 싫어하는 사람의 청혼을 거절(Reject)한다고 전제한다. 청혼을 거절 당한 남성은 다음으로 선호하는 여성에게 다시 청혼을 한다. 이와 같은 방법으로 모든 남성들에 알고리즘을 수행하여 일대일의 매칭이 결정되면 알고리즘이 종료된다. 이를 MP(Man Proposed)라고 한다. MP는 항상 안정된 매칭 결과를 얻는다. 왜냐하면, 남성이 가장 선호하는 여성을 선택하고, 여성에게 거절당한 남성이 차선책으로 선택하여 불안정한 경우가 발생하면 여성 쪽에서 보다 선호하는 남성을 선택함으로써 불안정한 경우를 차단하는 결과를 얻기 때문이다. 이는 수학계에서도 증명되어 논쟁의 여지가 없다.
SMP은 매칭에 대해 3가지 성능평가 기준을 가지고 있는데, 이는 후회비용(Regret Cost, Single Person Regret Cost), 평등비용(Egalitarian Cost), 성-동등성 비용(Sex-Equalness Cost)이다. MP는 남성이 가장 선호하는 여성 선택(Favorite-First, Optimal) 방식을 취함에 따라 여성은 가장 싫어해도 청혼한 남성이 1명이면 어쩔 수 없이 청혼을 받아들여야 한다. 따라서, 여성은 최악의 선택(Pessimal)이 될 수 있다. 만약, 여성이 가장 선호하는 남성을 선택하고 남성이 수락/거절 여부를 결정하는 방식(이를 Woman Proposed, WP)을 취하는 경우 보다 안정된 결과를 얻을 수 있는 경우가 발생한다면, 또는 MP나 WP에 비해 보다 안정된 최적의 안정을 얻는 경우가 발생한다면 MP가 완벽한 알고리즘이라고 할 수 없게 된다. 선택을 하는 쪽이 대부분 사용자(학생)라는 점에서 사용자를 남성으로, 교수자를 여성으로 전제하고, MP 또는 WP 두 방법 모두로도 최적의 안정된 해를 얻지 못하는 반례(Counter Example)에 대하여, 최적의 안정된 해를 얻는 알고리즘을 이용하기로 한다. 이는, K-Opt 알고리즘(K-Optimization Algorithm, OA)을 적용할 수 있지만, 두 당사자인 교수자와 사용자 모두 만족할만한 매칭결과를 얻는 일대일 매칭 알고리즘이라면 그 어느 것이든 가능하다 할 것이다. 이때, 교수자가 1 명의 학생만을 가르치는 경우가 아니라면 일대다 매칭도 가능하므로 최적의 매칭결과를 얻는 일대다 매칭 알고리즘을 적용하는 것도 가능하다.
이하, 상술한 도 2의 플랫폼 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서비스는 도 3a와 같은 프로세스로 컨설팅을 제공할 수 있고, 도 3b와 같은 히스토리로부터 출발한다. 도 3c와 같이 본 발명의 플랫폼(그로잉 클래스, Growing Class)은 각 교수자를 고를 수 있는 선생님 찾기 메뉴가 존재하고, 각 선생님이 어떠한 영역을 담당하고 있는지를 태그로 안내해준다. 한 선생님을 선택하여 들어가면 담당하는 수업이 출력되고, 각 수업(클래스)마다 어떠한 영역을 위한 수업인지를 태그로 설명해주며, 도 3e와 같이 한 클래스를 선택한 경우 클래스 10 영역을 태그로 표시하고 이 중 어느 영역에 특화된 수업인지를 색상을 달리하여 직관적으로 알 수 있도록 한다. 도 3f와 같이 본 클래스가 어떠한 강점능력 및 평가요소를 위한 클래스인지를 파악할 수 있도록 역시 태그로 표시하게 된다. 이러한 태그는 상술한 바와 같이 이후 각 사용자의 결과지의 약점이나 강점을 보완하거나 강화하기 위해 추천을 할 수 있는 분류자(검색자) 역할을 수행한다. 도 3g와 같이 클래스 찾기 메뉴를 선택하면 언어 선택, 연령 선택, 요일 선택, 날짜 선택, 시간대, 가격대, 클래스 종류, 10 영역 중 어느 영역에 대한 클래스를 선택할 것인지 등에 대한 정보를 받아 검색을 해주거나 추천을 해주게 된다. 도 3h와 같이 클래스 리스트 내에서 검색 또는 추천된 클래스를 신청할 수 있다. 도 3i와 같이 본 발명의 플랫폼은 도 3j와 같이 27 개의 강점능력을 기반으로 맞춤형 평가를 제공하며, 도 3k 내지 도 3n과 같은 결과지를 제공해줄 수 있다. 물론 결과지의 레이아웃, 프레임 및 디자인 등은 변경될 수도 있다.
도 3o와 같은 본 발명의 플랫폼의 결과지는 도 3p 내지 도 3r과 같은 교수자 단말(400)의 평가에 의해 생성되고, 도 3s 및 도 3t의 평가요소를 도 3u 내지 도 4d의 기준척도에 의해 점수가 부여될 수 있다. 또 도 4e와 같이 클래스를 진행한 후 각 사용자에 대한 활동성향이나 상호작용 반응도를 교수자 단말(400)로부터 입력받을 수 있고, 도 4f 내지 도 4m과 같은 분석지를 제공해줄 수 있다. 물론 제공해주는 결과값이나 분석결과나 종류 등은 변경될 수도 있다.
이와 같은 도 2 내지 도 4의 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.
도 5를 참조하면, 플랫폼 서비스 제공 서버는, 강점능력분석을 위한 10 개의 영역 내 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소를 매핑하여 저장하고(S5100), 사용자 단말로부터 강점능력분석에 대한 의뢰를 수신한다(S5200).
또, 플랫폼 서비스 제공 서버는, 강점능력분석을 위하여 교수자 단말로 분석대상에 대한 평가항목을 제공하고 평가결과를 입력받고(S5300), 평가결과에 대응하도록 적어도 하나의 클래스를 추천한다(S5400).
상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.
이와 같은 도 5의 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (11)
- 강점능력분석을 의뢰하고, 상기 강점능력분석의 결과지를 수신하며, 상기 강점능력분석에 대응하는 적어도 하나의 클래스를 추천받는 사용자 단말;
분석대상에 대한 평가항목을 출력하고, 상기 평가항목 내 평가결과를 입력받아 업로드하는 교수자 단말; 및
상기 강점능력분석을 위한 10 개의 영역 내 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소를 매핑하여 저장하는 데이터베이스화부, 상기 사용자 단말로부터 강점능력분석에 대한 의뢰를 수신하는 접수부, 상기 강점능력분석을 위하여 상기 교수자 단말로 상기 분석대상에 대한 평가항목을 제공하고 상기 평가결과를 입력받는 평가관리부, 상기 평가결과에 대응하도록 적어도 하나의 클래스를 추천하는 추천부, 상기 사용자 단말 또는 학습자 단말에서 상기 교수자 단말과 클래스 진행을 완료한 후, 상기 교수자 단말로 분석대상에 대한 평가요소의 평가항목을 전달하고, 상기 평가항목 내 평가결과를 입력받아 상기 사용자 단말 또는 학습자 단말의 평가결과로 누적하여 저장하는 발달모니터링부, 상기 10 개의 영역, 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소에 대응하는 적어도 하나의 클래스를 매핑하여 저장한 후, 적어도 하나의 인공지능 알고리즘으로 평가결과를 질의로 입력하면 적어도 하나의 클래스를 출력하도록 학습 및 검증하는 모델링을 수행하는 인공지능화부를 포함하는 플랫폼 서비스 제공 서버를 포함하고,
상기 발달모니터링부는,
발달사항을 모니터링하고 타임도메인에서 추이를 볼 수 있도록 시각화함으로써, 학년이 올라감에 따른 특정 능력과 역량의 상승, 하락 또는 유지의 추세 파악, 성장 양상, 강약점 파악 및 특정 시기에서의 학습결손 확인이 가능하도록 하고,
상기 인공지능화부는,
사용자가 강점능력 강화를 요청하는 경우, 인공지능 알고리즘으로 사용자의 강점능력을 결과지 내에서 추출하고, 강점능력에 대응하는 태그가 부착된 클래스를 추출한 후, 사용자의 정보 및 교수자 선호 스타일과 선호 수업의 종류와 선호 캐릭터를 포함한 선호도를 고려하여 선호도와의 유사도가 가장 높은 클래스를 출력하여 사용자 단말로 제공하되,
분석대상인 영유아나 아동의 발화로부터의 선호도 추출 방법을 이용하되, 상기 발화로부터의 선호도 추출을 위해, 주어진 문서에서의 화제 분포에 대한 확률 모형인 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 이용해 모니터링되는 부모와 분석대상의 대화에 적용함으로써 화제를 추출한 후 상기 추출된 화제를 기반으로 선호도 키워드를 추출하거나, 두 샘플 간의 유사도로부터 계산된 친밀도 행렬을 이용하여 군집을 찾고, 모든 샘플 간의 친밀도를 계산하여 값이 높을수록 같은 군집으로 계산하여 상기 선호도 키워드를 자동 추출하는 선호도 전파 알고리즘을 이용하여 키워드별 군집을 수행함으로써, 상기 선호도를 추출하고,
상기 추천부는,
클래스의 추천시, 사용자 단말에서 약점의 보완 요구가 있는 경우 86 개 평가요소 중 수치가 가장 낮은 평가요소를 태그로 가지는 클래스를 추천하고, 강점의 강화 요구가 있는 경우 86 개 평가요소 중 수치가 가장 높은 평가요소를 태그로 가지는 클래스를 추천하되,
클래스를 신청하는 사용자의 나이, 다수 인원에 대한 익숙함 여부, 및 수업가격의 적정성을 더 파악하여 추천을 수행하며, 추천시 추천 알고리즘으로서 퍼지추론 알고리즘을 이용하고,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
플랫폼 서비스와 관련하여, 각 교수자를 고를 수 있는 선생님 찾기 메뉴 및 클래스 찾기 메뉴를 제공하되,
상기 선생님 찾기 메뉴에서 각 교수자가 담당하고 있는 영역을 태그로 안내해 주고, 특정 교수자의 선택시 담당 수업을 출력하고, 각 수업의 클래스마다 관련 영역을 태그로 제공하고, 특정 클래스의 선택이 이루어진 경우 상기 10 개의 영역에 대응하는 클래스 영역 10개를 태그로 표시하되, 상기 표시된 10개의 클래스 영역의 태그 중 상기 선택된 특정 클래스에 대응하는 관련 영역에 해당하는 클래스 영역의 태그의 색상을 달리 표시하고,
상기 클래스 찾기 메뉴가 선택되면, 언어 선택, 연령 선택, 요일 선택, 날짜 선택, 시간대, 가격대, 클래스 종류, 및 10 영역 중 일부 영역에 대한 클래스 선택 정보를 입력받아, 입력받은 정보를 토대로 클래스 검색 또는 추천을 수행하고, 검색 또는 추천된 클래스의 신청이 가능하도록 하며,
상기 10 개의 영역은, 신체동작영역, 시각예술영역, 음악영역, 언어영역, 사회적 이해영역, 철학적 사고 및 연계영역, 자연탐구영역, 과학영역, 수학영역 및 기계도구조립영역을 포함하고,
상기 27 개의 강점능력은, 상기 신체동작영역과 연계된 운동능력 및 창의적 동작, 상기 시각예술영역과 연계된 탐색과 지각의 민감성, 표현과 묘사의 유창성, 작품의 예술성, 상기 음악영역에 연계된 탐색과 지각의 민감성, 표현의 융통성 및 독창성, 상기 언어영역과 연계된 듣기, 말하기, 읽기 및 쓰기, 상기 사회적 이해영역과 연계된 개인이해 및 타인관계, 상기 철학적 사고 및 연계 영역과 연계된 사고토론 및 성찰글쓰기, 상기 자연탐구영역과 연계된 관찰지각, 이해분류분석, 추리가설실험, 상기 과학영역과 연계된 관찰지각, 이해분류분석 및 추리가설실험, 상기 수학영역과 연계된 수개념, 분류와 전략 및 측정, 상기 기계도구조립영역과 연계된 구조형태기능이해, 조립원리이해 및 문제해결과 확장활동을 포함하고,
상기 86 개의 평가요소는,
상기 신체동작영역의 운동능력과 연계된 순발력, 균형감각, 유연성, 신체표현력 및 소근육과 대근육의 조절, 상기 신체동작영역의 상기 창의적 동작과 연계된 리듬 반응성, 동작 표현력 및 동작 안무형성과,
상기 시각예술영역의 탐색과 지각의 민감성과 연계된 색과 모양, 규칙과 변화, 균형과 조화 및 아름다움, 상기 시각예술영역의 표현과 묘사의 유창성에 연계된 형태와 비율, 색의 표현 및 공간배치와 구도, 상기 시각예술영역의 작품의 예술성과 연계된 정교성, 심미감, 융통성 및 독창성과,
상기 음악영역의 탐색과 지각의 민감성과 연계된 음의 고저구분, 음의 빠르기, 음의 강약, 박자와 리듬 민감성 및 소리구분, 상기 음악영역의 표현의 융통성 및 독창성과 연계된 노래 따라부르기, 연주하기 및 노래 창작하기와,
상기 언어영역의 듣기와 연계된 주의깊게듣기, 듣고이해하기 및 듣고전달하기, 상기 언어영역의 말하기와 연계된 바르게 발음하기, 문장으로 말하기 및 의사소통, 상기 언어영역의 읽기와 연계된 단어읽기 및 문장읽기, 상기 언어영역의 쓰기와 연계된 간단한 글자 쓰기 및 생각이나 느낌을 글로 표현하기와,
상기 사회적 이해영역의 개인이해와 연계된 감정인식표현하기, 정서조절하기 및 정서지식활용하기, 상기 사회적 이해영역의 타인관계와 연계된 적응력, 사교성, 감정조절, 공감이타성 및 협동문제해결과,
상기 철학적 사고 및 연계영역의 사고토론과 연계된 철학적 문제제기, 토론하기 및 생각존중하기, 상기 철학적 사고 및 연계영역의 성찰글쓰기와 연계된 집중하여 내면화, 철학노트기록 및 논술과,
상기 자연탐구영역의 관찰지각과 연계된 감각기관사용 및 자연과 생명의 변화인식, 상기 자연탐구영역의 이해분류분석과 연계된 비교대조 및 기준분류, 상기 자연탐구영역의 추리가설실험과 연계된 가정하기, 프로젝트계획준비 및 프로젝트실행결론도출과,
상기 과학영역의 관찰지각과 연계된 감각기관사용 및 물체의 변화인식, 상기 과학영역의 이해분류분석과 연계된 비교대조 및 기준분류, 상기 과학영역의 추리가설실험과 연계된 가정하기, 실험계획준비 및 실험실행결론도출과,
상기 수학영역의 수개념과 연계된 수세기, 덧셈, 뺄셈, 일대일대응 및 수의 활용, 상기 수학영역의 분류와 전략과 연계된 수세기도구활용, 분류, 패턴 및 다양한 세기, 상기 수학영역의 측정과 연계된 거리, 무게, 면적, 부피 및 시간과,
상기 기계도구조립영역의 구조형태기능이해와 연계된 전체부분관계 및 각 부분의 기능, 상기 기계도구조립영역의 조립원리이해와 연계된 분해재조립 및 구성재구성, 상기 기계도구조립영역의 문제해결과 확장활동과 연계된 문제인식, 전략해결 및 확장응용을 포함하는 것인, 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 교수자 단말의 클래스를 업로드할 때, 상기 클래스에서 제공하는 강점능력을 10 개의 영역으로 구분하고, 상기 10 개의 영역의 영역 키워드를 영역 태그로 부착하여 상기 클래스를 출력하는 클래스분석부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 4 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 클래스에 상기 10 개의 영역의 키워드를 영역 태그로 부착한 후, 상기 10 개의 영역과 연계된 27 개의 강점능력 및 86 개의 평가요소에 대응하는 강점 키워드 및 평가 키워드를 강점 태그 및 평가 태그로 부착하는 강점평가안내부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 10 개의 영역, 27 개의 강점능력에 따른 86 개의 평가요소의 수정이 발생하는 경우, 수정에 따른 업데이트를 진행하는 업데이트부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 사용자 단말의 상기 강점능력분석의 결과지가 질의로 입력되는 경우 상기 인공지능 알고리즘을 이용하여 사용자 단말로 적어도 하나의 클래스를 추천하도록 하는 자동화부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 교수자 단말로부터 입력되는 평가결과에 대하여 평가자 조정(Calibration)을 수행하기 위하여 상기 교수자 단말의 평가자 신뢰도 분석을 시행하는 조정부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,
상기 사용자 단말 또는 학습자 단말로부터 상기 교수자 단말에 대한 평가를 수신하여 저장하는 상호평가부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영유아 및 아동을 위한 강점능력분석을 이용한 비대면 교육 플랫폼 서비스 제공 시스템.
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2022
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Patent Citations (4)
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