KR102583005B1 - 비대면 교육을 위한 온라인 플랫폼을 운용하는 서버 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 본 발명은 비대면 교육을 위한 온라인 플랫폼을 운용하는 서버에 관한 것이다.
또한 본 발명의 일 실시예는 강의 플랫폼을 운용하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

Description

비대면 교육을 위한 온라인 플랫폼을 운용하는 서버 {server operating an online platform for non-face-to-face education}
본 발명은 비대면 교육을 위한 온라인 플랫폼을 운용하는 서버에 관한 것이다.
또한 본 발명은 강의 플랫폼을 운용하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 상세하게는 사용자의 문제 풀이를 분석하여 사용자의 강점 및/또는 약점을 진단하고, 사용자에게 필요한 강의 컨텐츠를 제공하는 방법에 관한 것이다.
인류가 이어져 내려오는 오랜 시간 동안에 교육의 방법론적 형태는 계속해서 진화하고 있지만, 가르침이라는 핵심적 요소는 절대적 맥락으로 유지되어오고 있다. 콘텐츠 개발 솔루션의 발전은 온라인 형태의 강의를 인터넷 또는 비디오디스플레이 장치를 통해 강의를 수강하는 교육 방법론적 효율성과 관리의 편의성을 제공하는 중요한 요소로 작용하고 있다. 최근에는 인터넷과 스마트디바이스의 보급이 확대되면서 직접 방문하지 않고 온라인상에서 실시간으로 교육을 받는 형태가 선호되고 있으며 계속해서 늘어가는 추세이다.
(문헌 001) 공개특허공보 제10-2011-0105030호 (2011.09.26) (문헌 002) 공개특허공보 제10-2011-0058270호 (2011.06.01)
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 강의 플랫폼을 운용하는 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
상술한 과제를 해결하기 위해 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 방법은 사용자의 단말 장치로 강의와 관련된 문제들을 제공하는 단계; 사용자의 단말 장치로부터 문제들에 대한 사용자의 문제 풀이 데이터를 수신하는 단계; 다른 사용자들에 대한 진단 정보인 제1 진단 정보를 확인하는 단계; 사용자의 문제 풀이 데이터 및 제1 진단 정보에 기초하여 사용자를 위한 진단 정보인 제2 진단 정보를 생성하는 단계; 제2 진단 정보를 포함하는 진단 페이지를 제공하는 단계; 및/또는 제2 진단 정보에 기초하여 사용자를 위한 강의 컨텐츠를 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 강의를 수강하는 사용자들에게 효과적인 피드백 정보를 제공할 수 있고, 사용자가 능동적으로 강의를 수강하여 자기주도학습을 강화할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 사용자가 어려워하거나 정답률이 낮은 약점을 정확하게 분석함으로써 사용자에게 보충이 필요한 부분을 지원할 수 있어 사용자가 더욱 적극적이고 능동적으로 학습에 임할 수 있도록 도와줄 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 사용자의 학습 진척도 및 약점을 강의자 및 보호자에게도 제공함으로써 사용자의 학습 방향을 능동적으로 확인할 수 있다.
도 1은 실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 시스템을 나타낸 것이다.
도 2는 실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법을 나타내는 흐름도의 예시이다.
도 3은 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 전자 장치 구성도 및 문제 풀이 데이터의 예시를 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 사용자에게 문제를 제공하는 문제 풀이 페이지(400)의 예시이다.
도 5는 실시예들에 따른 사용자를 위한 진단 정보를 제공하는 사용자를 위한 진단 페이지(500)의 예시이다.
도 6은 실시예들에 따른 사용자를 위한 진단 정보를 제공하는 방법의 예시이다.
도 7은 실시예들에 따른 사용자를 위한 진단 정보를 제공하는 방법의 다른 예시이다.
도 8은 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 서버의 하드웨어 구성도의 예시이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 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 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
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 출원에서 사용한 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, 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.
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 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 시스템을 나타낸 것이다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 시스템은 실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 장치(또는 그 서버)(100)에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 장치 (100)는 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법을 수행한다. 이하에서는 부동 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 장치(100)를 실시예들에 따른 전자 장치로 호칭한다.
실시예들에 따른 전자 장치(100)는 사용자들의 단말 장치(102)로 강의 컨텐츠를 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 강의 컨텐츠는, 사용자가 수강하는 과목에 대한 하나 또는 그 이상의 문제(연습문제 등)들, 사용자가 수강하는 과목에 대한 동영상 또는 음성 강의, 사용자가 푼 문제에 대한 해설 또는 사용자의 문제 풀이에 대한 진단 정보, 사용자를 위한 과제 데이터를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치(100)는 강의자의 단말 장치(101)로부터 실시예들에 따른 강의 컨텐츠를 수신할 수 있다. 즉, 강의자는 강의자의 단말 장치(101)를 이용하여 강의자의 강의 컨텐츠를 전자 장치(100)로 업로드할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치(100)는 보호자의 단말 장치(103)로 사용자들에 대한 평가 정보 또는 알림 정보를 제공할 수 있다. 사용자들에 대한 평가 정보는 예를 들어, 사용자가 수강한 강의에 대한 강의 컨텐츠들을 포함할 수도 있고, 사용자가 강의 컨텐츠를 소비한 현황을 포함할 수도 있다. 강의 컨텐츠를 소비한 현황은, 예를 들어 사용자가 해당 강의를 수강한 정도, 사용자가 수행한 과제의 달성 정도 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 실시예들에 따른 전자 장치(100)는 사용자의 단말 장치(102)로 문제 풀이 데이터(즉, 사용자가 수강하는 과목에 대한 하나 또는 그 이상의 문제들)를 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 전자 장치(100)는 사용자의 단말 장치(102)로부터 해당 문제들에 대한 풀이 데이터 및 정답 데이터를 수신할 수 있다. 즉, 사용자는 전자 장치(100)로부터 제공 받은 문제를 풀고, 푼 결과를 전자 장치(100)로 업로드할 수 있다. 문제 풀이 데이터는 예를 들어, 사용자를 위한 과제 데이터로 호칭할 수도 있다.
실시예들에 따른 전자 장치(100)는 사용자가 문제를 풀어서 문제 풀이 데이터 및 정답 데이터를 수신하면, 문제 풀이 데이터 (예를 들어, 사용자가 문제를 풀면서 작성했던 메모들, 정답들, 지운 흔적들)를 강의자의 단말 장치(101)로 전달 또는 가공하여 전달할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치(100)는 문제 풀이 데이터 (예를 들어, 사용자가 문제를 풀면서 작성했던 메모들, 정답들, 지운 흔적들)를 수신하고 이를 분석할 수 있다. 실시예들에 따른 전자 장치(100)는 이들을 분석하여 진단 데이터를 사용자의 단말 장치(102), 보호자의 단말 장치(103) 및/또는 강의자의 단말 장치(101)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 전자 장치(100)는 문제 풀이 데이터를 분석하기 위하여, 다른 사용자들에 대한 진단 데이터, 문제 풀이 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, 실시예들에 따른 전자 장치(100)는 제1사용자의 문제 풀이 데이터를 분석하기 위하여, 제1사용자와 다른 사용자들의 문제 풀이 데이터를 이용할 수 있으며, 제1사용자가 다른 사용자들에 비해 어느 정도의 실력을 가지고 있고 어느 정도 공부의 효율이 좋은지 여부를 확인할 수 있다. 실시예들에 따른 전자 장치(100)는 이렇게 분석한 결과를 이용하여 사용자의 진단 정보를 생성할 수 있고, 진단 정보는 보호자의 단말 장치(103), 및/또는 강의자의 단말 장치(101)로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 강의자의 단말 장치(101), 사용자의 단말 장치(102) 및/또는 보호자의 단말 장치(103)는 예를 들어, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 이러한 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 효과적인 피드백 정보를 제공할 수 있고, 사용자가 능동적으로 강의를 수강하여 자기주도학습을 강화할 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법을 나타내는 흐름도의 예시이다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법은 도 2에 나타난 S200 단계 내지 S205 단계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법은 먼저, 사용자의 단말 장치로 강의와 관련된 문제들을 제공 (S200) 할 수 있다. 강의와 관련된 문제는 예를 들어 강의자가 실시예들에 따른 전자 장치로 업로드하여 전자 장치 내의 저장부에 저장된 데이터일 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법은 사용자의 단말 장치로부터 문제들에 대한 사용자의 문제 풀이 데이터를 수신 (S201) 할 수 있다. 즉, 사용자는 사용자의 단말 장치로 문제들을 받아 문제를 풀고, 문제를 풀어서 도출된 각 문제에 대한 정답 데이터 및/또는 각 문제에 대한 풀이 과정을 나타내는 데이터를 실시예들에 따른 전자 장치로 전송할 수 있다. 사용자의 문제 풀이 데이터는 즉, 각 문제에 대한 정답 데이터 및/또는 각 문제에 대한 풀이 과정을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 사용자의 문제 풀이 데이터는 사용자가 각 문제를 풀었던 시간, 사용자가 각 문제를 풀면서 정답을 정정한 횟수, 사용자가 각 문제를 풀기 시작한 시각 및/또는 풀기 마친 시각을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법은, 사용자의 문제 풀이 데이터를 수신함에 대응하여, 해당 사용자와 다른 사용자들에 대한 진단 정보인 제1 진단 정보를 확인 (S202) 할 수 있다. 제1 진단 정보는, 다른 사용자들에 비해 해당 사용자의 공부 진척도, 실력 등을 평가하기 위한 통계적 수치, 원본 데이터 등을 의미할 수 있다.
제1 진단 정보는 예를 들어, 각 사용자의 각 문제당 사용했던 시간, 각 문제를 풀기 시작한 시간 및/또는 마친 시간을 포함할 수 있다. 제1 진단 정보는 예를 들어, 사용자들의 전체 평균 점수, 표준편차 등도 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법은, 사용자의 문제 풀이 데이터 및 제1 진단 정보에 기초하여 사용자를 위한 진단 정보인 제2 진단 정보를 생성 (S203) 할 수 있다. 즉, 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법은 사용자의 공부 진척도 및 공부 효율 등을 분석하기 위하여 다른 사용자들에 대한 진단 정보인 제1 진단 정보와 사용자의 문제 풀이 데이터를 이용할 수 있다. 따라서, 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법은 제1 진단 정보 및 사용자의 문제 풀이 데이터를 이용하여, 사용자를 위한 진단 정보인 제2 진단 정보를 생성할 수 있다.
제2 진단 정보는 예를 들어, 해당 사용자가 각 문제당 사용했던 시간, 각 문제를 풀기 시작한 시간 및/또는 마친 시간을 포함할 수 있다. 제2 진단 정보는 다른 사용자들 대비 해당 사용자가 위치하는 백분율, 해당 과목의 세부 단원 별로 사용자의 정답률, 오답률 및 백분율 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법은, 제2 진단 정보를 포함하는 진단 페이지를 제공(S204) 할 수 있다. 진단 페이지를 제공은 예를 들어, 제2 진단 정보를 이용하여 사용자의 문제점, 강점 등을 파악할 수 있는 그래프, 표, 차트 등과 같은 시각적 통계 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법은, 제2 진단 정보에 기초하여 사용자를 위한 강의 컨텐츠를 제공할 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 강의 플랫폼 서비스를 운용하는 방법은, 제2 진단 정보를 분석하여 사용자에게 필요한 강의 컨텐츠를 선택하고, 선택된 강의 컨텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 이러한 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 효과적인 피드백 정보를 제공할 수 있고, 사용자가 능동적으로 강의를 수강하여 자기주도학습을 강화할 수 있다.
도 3은 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 전자 장치 구성도 및 문제 풀이 데이터의 예시를 나타낸다.
*도 3에 나타난 실시예들에 따른 전자 장치(300)는 도 1의 전자 장치(100)를 의미할 수 있다. 도 3에 나타난 전자 장치(300)는 도 2의 동작들 일부 또는 전부를 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치(300)는 수신부(301), 진단 정보 생성부(302), 진단 정보 저장부(303), 강의 컨텐츠 저장부(304) 및/또는 전송부(305)를 포함할 수 있다.
수신부(301)는 사용자의 단말 장치로부터 문제 풀이 데이터(300a)를 수신한다. 수신부(301)는 즉 사용자의 단말 장치로부터 문제들에 대한 사용자의 문제 풀이 데이터를 수신한다. 수신부(301)는 또한, 강의자의 단말 장치로부터 강의 컨텐츠들, 사용자를 위한 문제들, 사용자를 위한 보충 강의 컨텐츠들을 수신할 수 있다.
문제 풀이 데이터(300a)는 실시예들에 따른 전자 장치(300)가 사용자의 단말 장치로 제공된 문제들에 대한 사용자의 풀이 데이터를 의미할 수 있다. 문제 풀이 데이터(300a)는 예를 들어, 전자 장치(300)가 문제 풀이 데이터가 어느 강의와 관련된 것인지를 식별하기 위한 과목 식별자(과목 ID), 문제 풀이 데이터가 해당 강의의 어느 문제 세트와 관련된 것인지를 식별하기 위한 문제 식별자(문제 ID), 문제를 푼 사용자가 누구인지를 나타내는 사용자 식별자(사용자 ID)를 포함(300b)할 수 있다.
문제 풀이 데이터(300a)는 각 문제에 대하여 사용자가 선택한 정답, 사용자가 각 문제를 푸는데 소요된 시간, 사용자가 각 문제를 풀기 시작한 시각 및/또는 마친 시각 등을 포함 (300c) 할 수 있다.
진단 정보 생성부(302)는 사용자의 단말 장치로부터 수신한 문제 풀이 데이터(300a)를 분석하여 사용자를 위한 진단 정보를 생성한다. 즉, 진단 정보 생성부(302)는 도 2에서 설명한 실시예들에 따른 제2 진단 정보를 생성한다. 진단 정보 생성부(302)는 제2 진단 정보를 생성하기 위하여, 수신한 사용자의 문제 풀이 데이터 및 다른 사용자들을 위한 진단 정보를 포함하는 제1 진단 정보를 이용할 수 있다.
진단 정보 저장부(303)는 제1 진단 정보 및/또는 제2 진단 정보를 저장할 수 있다. 즉, 진단 정보 저장부(303)는 하나 또는 그 이상의 강의들을 수강하는 사용자들의 문제 풀이 데이터, 사용자들의 진단 데이터를 포함할 수 있다.
강의 컨텐츠 저장부(304)는 강의자의 단말 장치로부터 수신한 실시예들에 따른 강의 컨텐츠를 포함할 수 있다. 예를 들어, 강의 컨텐츠 저장부(304)는 사용자에게 제공된 문제들의 정답 정보를 포함할 수 있다.
따라서, 실시예들에 따른 진단 정보 생성부(302)는 사용자의 문제 풀이 데이터(300a)를 전달 받으면, 진단 정보 저장부(303)로부터 다른 사용자들의 문제 풀이 데이터 및/또는 진단 정보를 조회한다. 또한, 실시예들에 따른 진단 정보 생성부(302)는 강의 컨텐츠 저장부(304)로부터 사용자에게 제공된 문제들의 정답 정보를 조회하여, 사용자의 문제 풀이 데이터(300a)를 분석(예를 들어, 사용자가 푼 문제들을 채점)할 수 있다.
실시예들에 따른 진단 정보 생성부(302)는 분석한 결과(예를 들어, 채점 결과)와 다른 사용자들의 문제 풀이 데이터 및/또는 진단 정보를 이용하여, 사용자를 위한 진단 정보(즉, 제2 진단 정보)를 생성할 수 있다.
실시예들에 따른 진단 정보 생성부(302)는 제2 진단 정보를 이용하여 사용자에게 적합한 강의 컨텐츠를 확인하고, 사용자에게 적합한 강의 컨텐츠를 강의 컨텐츠 저장부(304)로부터 불러올 수도 있고, 불러온 후 강의 컨텐츠들을 가공할 수도 있다.
전송부(305)는 실시예들에 따른 사용자를 위한 진단 정보를 사용자의 단말 장치, 강의자의 단말 장치 및/또는 보호자의 단말 장치로 전송할 수 있다. 전송부(305)는 또한, 사용자에게 적합한 강의 컨텐츠(또는 가공된 강의 컨텐츠)를 사용자의 단말 장치로 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 이러한 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 효과적인 피드백 정보를 제공할 수 있고, 사용자가 능동적으로 강의를 수강하여 자기주도학습을 강화할 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 사용자에게 문제를 제공하는 문제 풀이 페이지(400)의 예시이다.
도 4는 사용자의 단말 장치에 나타난 화면의 UI를 포함하는 문제 풀이 페이지(400)의 예시를 나타낸다. 즉, 전자 장치는 사용자의 단말 장치에 도 4와 같이 UI가 구성되도록 사용자의 단말 장치로 문제 풀이 페이지(400)를 제공할 수 있다.
문제 풀이 페이지(400)는 사용자가 풀 문제를 나타내는 제1영역(401), 사용자가 해당 문제를 풀기 시작한 후부터 현재까지 경과된 시간을 나타내는 제2영역(402), 사용자가 정답을 기입하는 제3영역(403)을 포함할 수 있다.
제1영역(401)은 예를 들어, 사용자가 직접 메모할 수 있도록, 포인터와 사용자의 입력 신호에 따라 제1영역 위에 메모가 그려질 수 있는(401a) 인터페이스일 수 있다.
제3영역(403)도 마찬가지로, 사용자가 직접 메모할 수 있도록, 포인터와 사용자의 입력 신호에 따라 제3영역 위에 메모가 그려질 수 있는(403a) 인터페이스일 수 있다. 실시예들에 따른 전자 장치는, 제3영역에 그려진 문자들 또는 숫자들을 인식하여, 대응되는 문자열(string)을 출력하는 인공지능부를 더 포함할 수 있다. 즉, 인공지능부는 제3영역(403)에 그려진 메모(403a)를 입력 받아 사용자가 의도하고 작성한 문자열(숫자, 문자 등)을 출력하도록 구성된 뉴럴 네트워크 모델(Neural Network Model)을 포함할 수 있다. 뉴럴 네트워크 모델은 예를 들어, 입력 레이어, 출력 레이어 및/또는 히든 레이어를 포함할 수 있고, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등을 포함할 수도 있다. 즉, 뉴럴 네트워크 모델은 그려진 메모(403a)를 학습하여 사용자가 의도하고 작성한 문자열(숫자, 문자 등)을 출력하는 모델일 수 있다.
문제 풀이 페이지(400)는 예를 들어, 사용자에게 문제에 대한 적어도 하나의 힌트를 제공하기 위한 힌트 영역들(404a, 404b)을 포함할 수 있다.
힌트 영역들(404a, 404b)은 해당 문제를 풀기 시작한 이후 특정 시간 이상이 경과하면 차례대로 힌트를 보여 주도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 29번 문제(401)를 사용자가 풀고 있는데 사용자가 3분을 경과할 경우 첫 번째 힌트(404a)가 나타날 수 있다. 또, 사용자가 5분을 경과할 경우 두 번째 힌트(404b)가 나타날 수 있다. 따라서, 전자 장치는 사용자가 특정 문제를 풀기 시작한 시각을 확인하고, 현재 시각이 특정 문제를 풀기 시작한 시각과의 차이가 특정 시간(예를 들어, 3분, 5분 등) 이상이면 대응하는 힌트를 사용자에게 제공할 수 있다.
특정 시간은 예를 들어, 문제의 난이도, 다른 사용자들의 정답률 또는 오답률에 따라 결정될 수도 있고, 이전에 전자 장치가 저장하고 있던 사용자를 위한 진단 정보에 의해 결정될 수도 있고, 강의자에 의해 미리 설정될 수도 있다.
더 나아가 실시예들에 따른 특정 시간(H)은 아래 수식에 기초하여 결정될 수도 있다.
[수학식 2]
여기서, a는 제1문제의 정답률을 나타내고, T는 문제들을 풀기 위해 총 주어진 시간을 나타내고, 는 사용자가 문제들을 풀기 시작한 이후부터 현재까지 경과한 시간을 나타내고, Q는 문제들의 수를 나타내고, 는 현재까지 사용자가 푼 문제들의 수를 나타낼 수 있다.
더 나아가, 힌트 정보가 만약 복수인 경우 실시예들에 따른 전자 장치는, 첫 번째 힌트는 상술한 수학식 1에서 나타난 H 시간 경과 후 제공될 수 있고, 두 번째 힌트는 첫 번째 힌트가 제공되고 나서 H/2 시간 경과 후 제공될 수 있다. 즉, 힌트 정보가 n개이면 전자 장치는 아래와 같은 수학식에 기초하여 힌트 정보를 누적하여 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 이러한 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 효과적인 피드백 정보를 제공할 수 있고, 사용자가 능동적으로 강의를 수강하여 자기주도학습을 강화할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 사용자가 어려워하거나 정답률이 낮은 약점을 정확하게 분석함으로써 사용자에게 보충이 필요한 부분을 지원할 수 있어 사용자가 더욱 적극적이고 능동적으로 학습에 임할 수 있도록 도와줄 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 사용자의 학습 진척도 및 약점을 강의자 및 보호자에게도 제공함으로써 사용자의 학습 방향을 능동적으로 확인할 수 있다.
도 5는 실시예들에 따른 사용자를 위한 진단 정보를 제공하는 사용자를 위한 진단 페이지(500)의 예시이다.
도 5는 사용자의 단말 장치, 보호자의 단말 장치, 강의자의 단말 장치에 나타나는 화면의 UI를 포함하는 사용자를 위한 진단 페이지(500)의 예시를 나타낸다. 즉, 전자 장치는 사용자의 단말 장치, 보호자의 단말 장치, 강의자의 단말 장치에 도 5와 같이 UI가 구성되도록 사용자의 단말 장치, 보호자의 단말 장치, 강의자의 단말 장치로 사용자를 위한 진단 페이지(500)를 제공할 수 있다. 도 5에 나타난 진단 페이지(500)는 예를 들어 도 1 내지 도 4에 설명한 제2 진단 정보를 포함할 수 있다.
사용자를 위한 진단 페이지(500)는 진단 코멘트를 표시하기 위한 제4영역(501), 사용자의 상세 진단 정보로 이동하기 위한 제5영역(502), 사용자를 위한 보충 강의 컨텐츠를 제공하기 위한 제6영역(503), 사용자를 위한 보충 문제 데이터를 제공하기 위한 제7영역(504)을 포함할 수 있다.
제4영역(501)은 사용자를 위한 진단 코멘트를 포함할 수 있다. 진단 코멘트는 예를 들어, 사용자의 문제 풀이 데이터를 분석하여, 사용자의 강점 또는 약점을 전자 장치가 파악한 후, 파악한 결과에 기초하여 작성된 코멘트일 수 있다. 즉, 진단 코멘트는 강의자가 직접 작성할 수도 있지만, 사용자의 문제 풀이 데이터를 기반으로 사용자가 오답률이 높거나 문제 풀이 시간 등이 다른 사용자들에 비해 긴 경우 해당 문제들과 관련된 기 설정된 코멘트들을 조합하여 작성될 수도 있다.
제5영역(502)은 사용자의 상세 진단 정보로 이동하기 위한 영역이다. 사용자, 강의자 또는 보호자가 제5영역(502)을 클릭하면, 전자 장치는 사용자를 위한 상세 진단 페이지를 제공한다. 상세 진단 페이지는 도 6 내지 도 7에서 상세히 설명한다.
제6영역(503)은 강의 단말 장치로부터 업로드된 강의 컨텐츠(동영상 또는 음성 형태의 강의 컨텐츠)들 중 사용자에게 필요한 강의 컨텐츠를 제공하기 위한 영역일 수 있다. 실시예들에 따른 전자 장치는 사용자의 문제 풀이 데이터를 분석하여, 문제들 내에서 각 단원 별로(또는 문제 유형 별로) 사용자의 통계를 계산하고, 각 단원 별 사용자의 통계를 다른 사용자들과 비교하여 사용자가 약한 부분을 다루는 강의 컨텐츠들을 순서대로 표시할 수 있다.
제7영역(504)은 강의 단말 장치로부터 업로드된 강의 컨텐츠(문제들을 포함하는 텍스트 등의 강의 컨텐츠)들 중 사용자에게 필요한 강의 컨텐츠를 제공하기 위한 영역일 수 있다. 실시예들에 따른 전자 장치는 사용자의 문제 풀이 데이터를 분석하여, 문제들 내에서 각 단원 별로(또는 문제 유형 별로) 사용자의 통계를 계산하고, 각 단원 별 사용자의 통계를 다른 사용자들과 비교하여 사용자가 약한 부분을 다루는 강의 컨텐츠들을 생성한 후, 이들을 날짜 별로 조합하여 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치는 사용자의 문제 풀이 데이터를 분석한 결과 제1단원에서 다른 사용자들에 비해 정답률이 낮고 제2단원에서 다른 사용자들에 비해 정답률이 높다면, 정답률 비율대로 제2단원의 문제 수를 높이고 제1단원의 문제 수를 낮추도록 문제들을 조합하여 보충 문제 파일을 생성한 후, 사용자에게 제7영역(504)을 통해 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 보충 문제 파일은, 복수 개의 보충 문제들을 포함할 수 있다. 복수 개의 보충 문제들은 예를 들어 강의자가 미리 제공한 문제들의 데이터베이스로부터 특정 개수만큼 추출 및 조합하여 생성한 문제들을 의미할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는, 사용자가 문제들 중 오답한 문제들 및 해당 오답 문제에 대응하는 단원(챕터)를 확인할 수 있다. 전자 장치는, 오답 문제들에 대응하는 단원을 확인하면, 각 단원 별로 다른 사용자들 대비 해당 사용자의 백분율을 확인한다. 전자 장치는 각 백분율을 확인하여, 단원 별 백분율의 비율 대로 보충 문제의 개수를 결정한 후, 각 단원 별 보충 문제의 개수대로 강의자가 미리 제공한 문제들의 데이터베이스로부터 특정 개수만큼 추출 및 조합할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 제1단원과 관련된 문제 10개 중 3개 오답, 제2단원과 관련된 문제 10개 중 1개 오답, 제3단원과 관련된 문제 10개 중 5개 오답한 경우를 가정하자. 전자 장치는 제1 진단 정보를 이용하여 제1단원 내지 제3단원에서 사용자의 백분율을 확인한다. 제1단원은 다른 사용자들보다 해당 사용자의 성적이 우수하여 백분율이 상위 20%, 제2단원은 다른 사용자들과 성적이 비슷하여 백분율이 40%, 제3단원은 다른 사용자들보다 오답률이 높아 백분율이 60%라고 가정하자.
만약 보충 문제가 36문제로 구성될 경우(보충문제의 수는 강의자의 기 설정에 기초하여 결정될 수도 있다), 36문제 중 각 단원의 백분율 비율대로 즉, 20:40:60 비율로 제1단원 내지 제3단원을 구성할 수 있으므로, 각각 6문제, 12문제, 18문제로 구성할 수 있다. 여기서, 제1단원의 6문제는 강의자가 미리 업로드한 제1단원과 관련된 문제들 중 6개를 임의로 추출할 수 있다. 마찬가지로 제2단원 내지 제3단원도 강의자가 미리 업로드한 제2단원 및 제3단원과 관련된 문제들 중 12개 및 18개를 각각 임의로 추출할 수 있다.
또 예를 들어, 실시예들에 따른 전자 장치는 인공지능부를 이용하여 사용자가 오답한 문제들을 분석하여 오답한 문제들의 유형을 분석할 수 있다. 즉, 전자 장치는 사용자의 오답 문제들 중 비슷한 패턴의 유형을 분석하여, 보충 문제에 비슷한 패턴의 문제들을 포함하여 사용자에게 제공할 수도 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 이러한 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 효과적인 피드백 정보를 제공할 수 있고, 사용자가 능동적으로 강의를 수강하여 자기주도학습을 강화할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 사용자가 어려워하거나 정답률이 낮은 약점을 정확하게 분석함으로써 사용자에게 보충이 필요한 부분을 지원할 수 있어 사용자가 더욱 적극적이고 능동적으로 학습에 임할 수 있도록 도와줄 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 사용자의 학습 진척도 및 약점을 강의자 및 보호자에게도 제공함으로써 사용자의 학습 방향을 능동적으로 확인할 수 있다.
도 6은 실시예들에 따른 사용자를 위한 진단 정보를 제공하는 방법의 예시이다.
도 6은 사용자의 단말 장치, 보호자의 단말 장치, 강의자의 단말 장치에 나타나는 화면의 UI를 포함하는 사용자를 위한 진단 페이지(500), 또는 상세 진단 페이지에 나타난 사용자의 상세 진단 정보를 시각적으로 나타낸 통계 정보(600, 601)을 의미할 수 있다.
도 6은 예를 들어, 제2 진단 정보를 이용하여 사용자의 문제점, 강점 등을 파악할 수 있는 그래프, 표, 차트 등과 같은 시각적 통계 정보(600, 601)를 나타낸 것을 의미할 수 있다. 도 6에 나타난 시각적 통계 정보(600, 601)는 사용자의 단말 장치, 보호자의 단말 장치, 강의자의 단말 장치로 제공될 수 있다.
도 6에서는 바 차트에 한정하여 도시하였지만, 시각적 통계 정보는 바 차트에 한정하여 해석되어서는 안된다.
시각적 통계 정보는 예를 들어, 해당 과목의 단원 별 정답률 및/또는 오답률을 나타내는 바 차트(bar chart), 파이 차트(pie chart), 간트 차트(Gantt chart), 꺾은선 그래프, 표(table) 등을 포함하는 제1시각 통계 정보(600)를 포함할 수 있다. 즉, 제1시각 통계 정보(600)는 해당 과목의 단원 별 정답률 및/또는 오답률을 나타낸다. 시각적 통계 정보는 예를 들어, 문제의 배점 별 정답률 및/또는 오답률을 나타내는 바 차트, 파이 차트, 간트 차트, 꺾은선 그래프, 표 등을 포함하는 제2시각 통계 정보(601)를 포함할 수 있다. 즉, 제2시각 통계 정보(601)는 해당 과목의 단원 별 정답률 및/또는 오답률을 나타낸다.
제1시각 통계 정보(600) 및/또는 제2시각 통계 정보(601)는 다른 사용자들의 진단 정보(즉, 제1 진단 정보)를 이용하여, 그래프와 함께 어느 지점이 상위 몇 퍼센트인지를 나타내기 위한 하나 또는 그 이상의 인디케이터(602)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 6의 600을 참조하면, 다른 사용자들 중 상위권 사용자들(예를 들어, 상위 10%)의 지수함수 단원의 정답률을 지수함수의 바(bar) 위에 인디케이터(602)를 표시함으로써 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 이러한 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 효과적인 피드백 정보를 제공할 수 있고, 사용자가 능동적으로 강의를 수강하여 자기주도학습을 강화할 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 사용자가 어려워하거나 정답률이 낮은 약점을 정확하게 분석함으로써 사용자에게 보충이 필요한 부분을 지원할 수 있어 사용자가 더욱 적극적이고 능동적으로 학습에 임할 수 있도록 도와줄 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 사용자의 학습 진척도 및 약점을 강의자 및 보호자에게도 제공함으로써 사용자의 학습 방향을 능동적으로 확인할 수 있다.
도 7은 실시예들에 따른 사용자를 위한 진단 정보를 제공하는 방법의 다른 예시이다.
도 7은 예를 들어, 제2 진단 정보를 이용하여 사용자의 문제점, 강점 등을 파악할 수 있는 그래프, 표, 차트 등과 같은 시각적 통계 정보(701, 702)를 나타낸 것을 의미할 수 있다. 도 7에 나타난 시각적 통계 정보(701, 702)는 사용자의 단말 장치, 보호자의 단말 장치, 강의자의 단말 장치로 제공될 수 있다.
도 7에서는 꺾은 선 그래프, 표 등에 한정하여 도시하였지만, 시각적 통계 정보는 바 차트에 한정하여 해석되어서는 안된다.
사용자를 위한 진단 정보는 예를 들어, 사용자의 해당 과목에 대한 과거로부터 현재까지의 추이(또는 향상도)를 나타내는 제1그래프(701)를 포함할 수 있다. 제1그래프(701)는 예를 들어, 해당 과목에 대한 문제 풀이의 정답률 또는 다른 사용자들 대비 백분율을 그래프로 나타낼 수 있다. 제1그래프(701)는 또한, 해당 과목의 문제 전체뿐 아니라, 과목의 세부 단원을 기준으로 문제 풀이의 정답률 또는 다른 사용자들 대비 백분율을 그래프로 나타낼 수 있다.
사용자를 위한 진단 정보는 예를 들어, 사용자의 해당 과목의 보충 문제 또는 숙제 문제들의 수행 또는 달성 현황을 나타내는 제1테이블(702)을 포함할 수 있다. 제1테이블(702)은 예를 들어, 해당 사용자가 수강한 과목의 명칭, 해당 사용자가 수강한 과목에서 제공된 숙제(보충문제)의 마감 날짜, 해당 사용자의 제공 숙제의 오답률(또는 정답률), 해당 과목의 선생님 명칭, 해당 과목의 선생님의 코멘트를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 진단 정보(제2 진단 정보)는 실시예들에 따른 보호자의 단말 장치, 강의자의 단말 장치, 사용자의 단말 장치(703)로 실시간 또는 일정 주기마다 업데이트되어 제공될 수 있다. 실시예들에 따른 진단 정보(제2 진단 정보)는 보호자의 단말 장치, 강의자의 단말 장치, 사용자의 단말 장치(703)로 SMS 또는 이메일 형태로 제공될 수 있다.
실시예들에 따른 전자 장치는 이러한 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 효과적인 피드백 정보를 제공할 수 있고, 사용자가 능동적으로 강의를 수강하여 자기주도학습을 강화할 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 서버의 하드웨어 구성도의 예시이다.
도 8을 참조하면, 강의 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버) (100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 110); 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
또한, 강의 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버) (100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver, 130)를 포함할 수 있다. 또한, 콘텐츠 관리 장치(또는 이를 제공하기 위한 서버) (100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 콘텐츠 관리 장치(또는 이를 제공하기 위한 서버) (100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
서버에 의해 수행되는 실시예들에 따른 강의 플랫폼 운용 방법은 사용자의 단말 장치로 강의와 관련된 문제들을 제공하는 단계; 사용자의 단말 장치로부터 문제들에 대한 사용자의 문제 풀이 데이터를 수신하는 단계; 다른 사용자들에 대한 진단 정보인 제1 진단 정보를 확인하는 단계; 사용자의 문제 풀이 데이터 및 제1 진단 정보에 기초하여 사용자를 위한 진단 정보인 제2 진단 정보를 생성하는 단계; 제2 진단 정보를 포함하는 진단 페이지를 제공하는 단계; 및/또는 제2 진단 정보에 기초하여 사용자를 위한 강의 컨텐츠를 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 사용자의 문제 풀이 데이터는 강의와 관련된 문제들에 대한 사용자의 답안 정보 및 각 문제에 대한 사용자의 풀이 시간을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면 제2 진단 정보는 각 문제에 대한 정답률 또는 오답률, 각 문제에 대한 사용자의 정답 여부, 사용자의 정답률 또는 오답률에 기반한 표본 대비 백분율을 포함할 수 있다.
더 나아가 실시예들에 따른 문제들을 제공하는 단계는, 문제들 중 제1문제를 나타내는 제1영역, 사용자의 제1문제의 풀이 시간을 나타내는 제2영역, 및 제1문제를 위한 힌트 정보를 나타내기 위한 제3영역을 포함하는 문제 풀이 페이지를 제공하는 단계를 포함할 수 있고, 제3영역은 사용자의 제1문제의 풀이 시간이 특정 시간 이상인 경우 제1문제를 위한 힌트 정보를 나타낼 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (1)

  1. 프로세서(processor); 및
    상기 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory); 를 포함하고,
    상기 프로세서는:
    사용자의 단말 장치로 강의와 관련된 문제들을 제공하고,
    상기 사용자의 단말 장치로부터 상기 문제들에 대한 상기 사용자의 문제 풀이 데이터를 수신하되, 상기 사용자의 문제 풀이 데이터는 상기 강의와 관련된 문제들에 대한 상기 사용자의 답안 정보 및 각 문제에 대한 상기 사용자의 풀이 시간을 나타내는 정보를 포함하고,
    다른 사용자들에 대한 진단 정보인 제1 진단 정보를 확인하고,
    상기 사용자의 문제 풀이 데이터 및 상기 제1 진단 정보에 기초하여 상기 사용자를 위한 진단 정보인 제2 진단 정보를 생성하되, 상기 제2 진단 정보는 각 문제에 대한 정답률 또는 오답률, 각 문제에 대한 상기 사용자의 정답 여부, 및 상기 사용자의 정답률 또는 오답률에 기반한 표본 대비 백분율을 포함하고,
    상기 제2 진단 정보를 포함하는 진단 페이지를 제공하고,
    상기 제2 진단 정보에 기초하여 상기 사용자를 위한 강의 컨텐츠를 제공하고,
    상기 프로세서는:
    상기 문제들 중 제1 문제를 나타내는 제1 영역, 상기 사용자의 상기 제1 문제의 풀이 시간을 나타내는 제2 영역, 및 상기 제1 문제를 위한 힌트 정보를 나타내기 위한 제3 영역을 포함하는 문제 풀이 페이지를 제공하고,
    상기 제3 영역은 상기 사용자의 상기 제1 문제의 풀이 시간이 특정 시간 이상인 경우 제1 문제를 위한 힌트 정보를 나타내고,
    상기 힌트 정보를 위한 특정 시간(H)은 아래 수학식 1에 기초하여 결정되고,
    [수학식 1]

    a는 상기 제1 문제의 정답률을 나타내고, T는 상기 문제들을 풀기 위해 총 주어진 시간을 나타내고, TP는 상기 사용자가 상기 문제들을 풀기 시작한 이후부터 현재까지 경과한 시간을 나타내고, Q는 상기 문제들의 수를 나타내고, QP는 상기 현재까지 상기 사용자가 푼 문제들의 수를 나타내고,
    상기 프로세서는 상기 힌트 정보가 복수인 경우, 상기 힌트 정보를 위한 특정 시간을 아래의 수학식 2에 기초하여 결정하되,
    [수학식 2]

    n은 상기 힌트 정보의 개수를 나타내고,
    상기 프로세서는:
    상기 문제들 중에서 상기 사용자가 오답한 적어도 하나의 문제들을 확인하고,
    상기 오답한 적어도 하나의 문제들 각각에 대응하는 단원(chapter)들을 확인하고,
    상기 단원들 각각에 대응하는 오답의 개수를 고려하여, 상기 사용자의 상기 단원들 각각에서의 순위 백분율을 확인하고,
    상기 사용자의 상기 단원들 각각에서의 순위 백분율을 고려하여, 상기 단원들 각각에 대한 보충 문제의 개수를 결정하고,
    상기 결정된 개수를 토대로 보충 문제를 생성하여 상기 사용자의 단말 장치에게 제공하고,
    상기 프로세서는:
    상기 사용자를 위한 진단 정보를 생성하여 상기 사용자의 단말 장치에게 제공하되,
    상기 사용자를 위한 진단 정보는, 상기 사용자의 상기 보충 문제의 수행 또는 달성 현황을 나타내는 제1 테이블을 포함하고,
    상기 제1 테이블, 상기 사용자가 수강한 과목의 명칭, 상기 사용자가 수강한 과목에서 제공된 보충문제의 마감 날짜, 및 상기 사용자가 수강한 과목의 선생님의 명칭 및 코멘트를 포함하는, 서버.
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010109961A (ko) * 2000-06-05 2001-12-12 송경수 인터넷을 이용한 게임장치 및 그 방법
KR20110058270A (ko) 2009-11-26 2011-06-01 신윤범 인터넷 강의를 보완한 온라인 교육 관리 시스템
KR20110105030A (ko) 2010-03-18 2011-09-26 한국산업기술대학교산학협력단 영상 회의 플랫폼을 활용한 개인 맞춤형 교육 시스템
KR20120019884A (ko) * 2010-08-27 2012-03-07 에스케이텔레콤 주식회사 시험에 대한 분석 결과를 제공하기 위한 시스템, 이를 위한 서버, 이를 위한 단말 및 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
KR20160149079A (ko) * 2015-06-17 2016-12-27 테크빌교육 주식회사 단말을 통하여 문제를 제공하기 위한 방법, 단말 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR102146111B1 (ko) * 2018-07-27 2020-08-19 (주)웅진씽크빅 빅데이터를 이용한 학습 문항 분석 정보 제공방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102423740B1 (ko) * 2021-04-27 2022-07-22 이현민 강의 플랫폼을 운용하는 방법 및 그 장치

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