KR102591285B1 - Education system for job performance - Google Patents

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KR102591285B1
KR102591285B1 KR1020230006820A KR20230006820A KR102591285B1 KR 102591285 B1 KR102591285 B1 KR 102591285B1 KR 1020230006820 A KR1020230006820 A KR 1020230006820A KR 20230006820 A KR20230006820 A KR 20230006820A KR 102591285 B1 KR102591285 B1 KR 102591285B1
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user terminal
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이재필
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주식회사 옐로우보드
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Abstract

영유아 교육을 위한 복수의 과목에 해당하는 직무 교육 콘텐츠를 제공하는 서버 장치;를 포함하는, 직무교육 플랫폼 시스템을 개시한다.Disclosed is a job training platform system including a server device that provides job training content corresponding to a plurality of subjects for infant and toddler education.

Description

직무교육 플랫폼 시스템{EDUCATION SYSTEM FOR JOB PERFORMANCE}Job training platform system{EDUCATION SYSTEM FOR JOB PERFORMANCE}

본 발명은 직무교육 플랫폼 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a job training platform system.

대한민국 공개특허공보 공개번호 제10-2011-0079252호에서는, 사용자 단말을 소지한 학습자가 인터넷을 통해 접속하는 것을 허용하거나 인증하는 웹 서버;와 상기 웹 서버를 통해 접속된 학습자가 수강목록에 서 해당 강의를 선택하면, 상기 학습자에게 동영상 강의를 제공하는 동영상 학습부; 상기 동영상 학습을 마친 학습자에게 학습 평가(실력 테스트)를 위한 문제를 제공하고, 상기 학습 평가의 자동채점에 대응하여 오답 문제 에 대해 개별적으로 해설 아이콘을 생성하는 학습 관리부; 및 상기 학습자에 대한 정보, 수강목록에 대한 정보, 동영상 강의 정보, 문제 정보 및 해설 동영상 정보를 각각 저장하는 데이터베이스를 포함하는 '온라인 강의를 위한 학습관리 시스템'이 개시되어 있다. In Korean Patent Publication No. 10-2011-0079252, a web server that allows or authenticates a learner with a user terminal to access via the Internet; and a learner connected through the web server is included in the course list. A video learning unit that provides a video lecture to the learner when a lecture is selected; a learning management unit that provides questions for learning evaluation (skill test) to learners who have completed the video study and individually creates commentary icons for incorrectly answered questions in response to automatic scoring of the learning evaluation; A 'learning management system for online lectures' is disclosed, which includes a database that stores information about the learner, information about the course list, video lecture information, problem information, and explanation video information.

그러나 상기 선행기술에서는 산업의 다변화에 따른 인재상이나 산업군 등의 연관정보 없이 교육기관에서 지정한 특정분야의 교육정보를 일방적으로 제공함으로써, 학습자가 특정 직무 수행에 필요한 교육정보를 더 빠르고 체 계적으로 얻고자 할 경우나 자기 수준에 맞는 과정을 찾고자 할 때 어려움을 겪게 되는 문제점이 있었다.However, in the above prior art, educational information in a specific field designated by an educational institution is unilaterally provided without related information such as talent or industry group according to the diversification of the industry, so that learners can more quickly and systematically obtain the educational information necessary to perform a specific job. There was a problem that you encountered difficulties when trying to find a course that suited your level.

본 발명의 일측면은 영유아 교육을 위한 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공하는 직무교육 플랫폼을 개시한다.One aspect of the present invention discloses a job training platform that provides customized educational content for infant and toddler education.

본 발명의 다른 측면은 어린이집 교구 등을 판매하는 기능을 포함하는 직무교육 플랫폼을 개시한다. Another aspect of the present invention discloses a job training platform that includes the function of selling daycare teaching aids, etc.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problem of the present invention is not limited to the technical problem mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

본 발명의 시스템은 영유아 교육을 위한 복수의 과목에 해당하는 직무 교육 콘텐츠를 제공하는 서버 장치;를 포함한다.The system of the present invention includes a server device that provides job training content corresponding to a plurality of subjects for infant and toddler education.

한편, 상기 서버 장치는, 사용자의 요청에 따라 상기 사용자 단말로 신입아동 적응 교육 방법, 배변훈련 교육 방법, 소도구 교육 방법, 악기 교육 방법, 음식재료 탐색 방법, 신체놀이 방법, 음식놀이 방법, 자연관찰놀이 방법, 재활용품놀이 방법, 코딩 교육 방법, 초등준비 교육 방법 및 한글 교육 방법의 각 과목에 대한 직무 교육 콘텐츠를 제공하는 교육 콘텐츠 제공부; 사용자의 요청에 따라 상기 사용자 단말로 가정통신문, 도안, 교육계획안, 관찰일지 및 서류 작성 툴을 포함하는 직무 자료를 제공하는 직무 자료 제공부; 미술, 음악, 신체, 영어, 과학, 코딩, 블록 및 요리 중 어느 하나의 특기 분야, 연락처, 업무 가능 날짜, 업무 가능 시간, 성명, 거주 지역 및 경력 사항을 포함하는 특기교사 정보를 저장하고, 상기 사용자 단말로부터 수신하는 특기교사 구인 요청 정보와 저장된 특기교사 정보를 비교하여 상기 특기교사 구인 요청 정보에 맞는 특기교사 정보를 추출하고, 추출한 특기교사 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 특기교사 매칭부; 및 상기 사용자 단말로부터의 현장 학습 매칭 요청 정보에 따라 현장 학습 정보를 추출하여 제공하는 현장 학습 매칭부;를 포함하고,Meanwhile, the server device, according to the user's request, provides new child adaptation education method, toilet training education method, prop education method, musical instrument education method, food ingredient search method, body play method, food play method, and natural observation method through the user terminal. An educational content provision department that provides job training content for each subject: play method, recycling method, coding education method, elementary school preparation education method, and Korean language education method; A job data provision unit that provides job data including home correspondence, drawings, education plans, observation logs, and document preparation tools to the user terminal upon the user's request; Stores and stores information about specialized instructors, including specialty areas, contact information, available dates, available hours, name, region of residence, and career history, among art, music, physical education, English, science, coding, blocks, and cooking. A specialty teacher matching unit that compares specialty teacher job request information received from a user terminal with stored specialty teacher information, extracts specialty teacher information matching the specialty teacher job request information, and provides the extracted specialty teacher information to the user terminal; And a field learning matching unit that extracts and provides field learning information according to field learning matching request information from the user terminal,

상기 교육 콘텐츠 제공부는, 상기 사용자 단말로부터 복수의 직무 교육 콘텐츠의 과목 중 하나 이상의 과목을 선택받고, 선택받은 직무 교육 콘텐츠의 교육 기간, 활동 목표, 교육 과정 및 첨부자료를 포함하는 세부 정보를 제공하고, 상기 사용자 단말로부터 직무 교육 콘텐츠 열람을 위한 결제 정보를 요청하여 수신하고, 상기 결제 정보에 따른 결제가 승인되는 경우 상기 사용자 단말로 선택받은 직무 교육 콘텐츠를 제공하고,The training content provider receives one or more subjects from a plurality of job training content subjects from the user terminal, and provides detailed information including the training period, activity goal, training course, and attached materials of the selected job training content, , Request and receive payment information for viewing job training content from the user terminal, and if payment according to the payment information is approved, provide the selected job training content to the user terminal,

상기 현장 학습 매칭부는, 프로그램명, 대표번호, 비용, 소요시간 및 주소를 포함하는 복수의 현장 학습 정보를 저장하고, 상기 사용자 단말로부터 비용, 지역, 최대 이동 가능 거리 및 인원을 포함하는 현장 학습 매칭 요청 정보를 수신하고, 복수의 현장 학습 정보 및 현장 학습 매칭 요청 정보를 비교하여 적어도 하나 이상의 현장 학습 정보를 1차 매칭 데이터로 추출하고, 추출한 1차 매칭 데이터를 상기 사용자 단말로 제공할 수 있다.The field study matching unit stores a plurality of field study information including program name, representative number, cost, time required, and address, and field study matching including cost, area, maximum travel distance, and number of people from the user terminal. Request information may be received, a plurality of field study information and field study matching request information may be compared to extract at least one field study information as primary matching data, and the extracted primary matching data may be provided to the user terminal.

또한, 상기 교육 콘텐츠 제공부는, 소정 주기로 직무 자료 업데이트를 수행하되, 일별로 뉴스 제공 웹 사이트를 크롤링하여 영유아 관련 뉴스 기사의 개수를 산출하고, 일별로 정책 자료 제공 웹 사이트를 크롤링하여 영유아 관련 정책의 개수를 산출하며, 일별 영유아 관련 뉴스 기사 개수 및 정책 개수의 증감률을 산출하고, 증감률이 최고 임계치 이상으로 산출되거나, 최저 임계치 이하로 산출되는 경우, 추가 직무 자료 업데이트를 수행하고,In addition, the educational content provision department updates job data at a predetermined period, crawls news-providing websites on a daily basis to calculate the number of news articles related to infants and toddlers, and crawls policy-data-providing websites on a daily basis to determine policies related to infants and toddlers. Calculate the number, calculate the increase/decrease rate of the number of news articles and policies related to infants and toddlers per day, and if the increase/decrease rate is calculated above the highest threshold or below the lowest threshold, perform additional job data updates,

상기 현장 학습 매칭부는, 현장 학습 별로 날씨 별 이용객 수, 날짜 별 이용객 수, 이용객 수 증감률 및 평점을 입력 데이터로 하여 특정 날짜 및 일기 예보에 따른 현장 학습 이용객 수를 예측하여 출력 데이터로 출력하는 인공 신경망을 포함하고, 상기 인공 신경망을 이용하여 특정 날짜 및 일기 예보에서 상기 1차 매칭 데이터에 대한 이용객 수를 예측하고, 예측한 이용객 수와 1차 매칭 데이터에 해당하는 현장 학습에 대한 주말 평균 이용객 수의 차이를 산출하고, 산출한 이용객 수의 차이가 임계치 이상인 경우, 해당 현장 학습을 2차 매칭 데이터로 추출하고, 추출한 2차 매칭 데이터를 상기 사용자 단말로 제공할 수 있다.The field study matching unit uses the number of users by weather for each field trip, the number of users by date, the increase/decrease rate of the number of users, and the rating as input data, and predicts the number of field trip users according to a specific date and weather forecast and outputs it as output data. Includes a neural network, uses the artificial neural network to predict the number of users for the primary matching data on a specific date and weather forecast, and predicts the number of users and the average number of weekend users for field trips corresponding to the primary matching data. The difference is calculated, and if the calculated difference in the number of users is greater than the threshold, the field trip can be extracted as secondary matching data, and the extracted secondary matching data can be provided to the user terminal.

상술한 본 발명의 일 측면에 따르면, 영유아 교육자를 위한 맞춤형 교육 플랫폼을 제공하여 적절한 교육이 이루어질 수 있도록 하며, 직무 관련 자료나 상품 구매, 특기교사 매칭, 현장학습 매칭 등의 정보 또한 제공하여 업무 효율을 높여 업무에 도움을 줄 수 있다.According to one aspect of the present invention described above, a customized education platform for infant and toddler educators is provided to enable appropriate education, and information such as job-related materials or product purchases, specialized teacher matching, and field learning matching is also provided to improve work efficiency. It can help you with your work by increasing your

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 직무교육 플랫폼 시스템의 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 서버 장치의 개념도이고, 도 3 내지 도 11은 본 발명에 따른 직무교육 플랫폼 실행화면의 일 예이다.
Figure 1 is a conceptual diagram of a job training platform system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a conceptual diagram of the server device shown in Figure 1, and Figures 3 to 11 are examples of job training platform execution screens according to the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. The advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and will be implemented in various different forms. The present embodiments only serve to ensure that the disclosure of the present invention is complete and that common knowledge in the technical field to which the present invention pertains is not limited. It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.The terminology used herein is for describing embodiments and is not intended to limit the invention. As used herein, singular forms also include plural forms, unless specifically stated otherwise in the context. As used in the specification, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other components, steps and operations.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 직무교육 플랫폼 시스템의 개념도이다.Figure 1 is a conceptual diagram of a job training platform system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 직무교육 플랫폼 시스템(1)은 서버 장치(100), 사용자 단말(200) 및 네트워크(300)를 포함할 수 있다.Referring to Figure 1, the job training platform system 1 according to an embodiment of the present invention may include a server device 100, a user terminal 200, and a network 300.

서버 장치(100)는 본 발명에 따른 직무교육 플랫폼을 제공하기 위한 자체 서버이거나 클라우드 서버일 수도 있고 분산된 노드들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수 있다.The server device 100 may be its own server, a cloud server, or a p2p (peer-to-peer) set of distributed nodes for providing the job training platform according to the present invention.

서버 장치(100)는 일반적인 컴퓨터가 갖는 연산, 저장, 참조, 입출력, 제어 기능 중 어느 하나 이상을 수행할 수 있고, 입력 데이터를 바탕으로 후술할 인공 신경망을 포함할 수 있다.The server device 100 may perform one or more of the calculation, storage, reference, input/output, and control functions of a general computer, and may include an artificial neural network to be described later based on input data.

서버 장치(100)는 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다. 프로세서는 본 발명에 따른 직무교육 플랫폼을 수행할 수 있고, 직무교육 플랫폼을 수행할 수 있는 장치들을 포함할 수 있다. 프로세서는 프로그램을 실행하거나 서버 장치(100)를 제어할 수도 있다. 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 코드는 메모리에 저장될 수 있다. 메모리는 본 발명에 따른 직무교육 플랫폼을 수행하기 위한 관련 정보들을 저장하거나 방법을 구현하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리는 휘발성 메모리거나 비휘발성 메모리일 수 있다.Server device 100 may include a processor and memory. The processor can perform the job training platform according to the present invention and may include devices that can perform the job training platform. The processor may execute programs or control the server device 100. Program code executed by the processor may be stored in memory. The memory may store relevant information for performing the job training platform according to the present invention or a program for implementing the method. The memory may be volatile memory or non-volatile memory.

서버 장치(100)는 네트워크(300)를 이용하여 외부 장치에 데이터를 발신하거나 외부 장치로부터 데이터를 수신할 수 있다.The server device 100 may send data to or receive data from an external device using the network 300.

서버 장치(100)는 본 발명에 따른 직무교육 플랫폼을 제공하며, 예를 들면, 사용자 단말(200)로부터 교육 콘텐츠 요청 정보를 수신하면 교육 콘텐츠를 제공할 수 있다. 또한, 직무 관련 정보 제공 서비스, 직무 관련 상품의 판매 서비스 및 현장 학습 매칭 서비스 등을 제공할 수 있다. The server device 100 provides a job training platform according to the present invention and, for example, can provide training content upon receiving training content request information from the user terminal 200. In addition, job-related information provision services, job-related product sales services, and field learning matching services can be provided.

서버 장치(100)는 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습이 완료된 인공 신경망을 이용할 수도 있다. 프로세서는 메모리에 저장된 인공 신경망을 학습시키거나 실행할 수 있고, 메모리는 학습 완료된 인공 신경망을 저장할 수 있다. 인공 신경망을 학습시키는 전자 장치와 이용하는 전자 장치는 동일할 수 있지만 별개일 수도 있다.The server device 100 can train an artificial neural network or use a trained artificial neural network. The processor can train or execute an artificial neural network stored in memory, and the memory can store a trained artificial neural network. The electronic device that trains the artificial neural network and the electronic device that uses it may be the same, but may also be separate.

인공지능은 인간의 뇌의 기능을 일부 구현한 컴퓨터 시스템으로, 스스로 학습하고 추측하고 판단할 수 있다. 학습을 진행할수록 답을 추출할 확률이 높아질 수 있다. 인공지능은 학습과 그것을 이용한 요소 기술들로 구성될 수 있다. 인공지능의 학습은 입력 데이터를 바탕으로 특징을 분류와 학습을 하는 알고리즘 기술이고, 요소 기술들은 학습 알고리즘을 이용하여 인간의 뇌의 기능을 일부 구현하는 기술일 수 있다.Artificial intelligence is a computer system that implements some of the functions of the human brain and can learn, guess, and make decisions on its own. As learning progresses, the probability of extracting an answer may increase. Artificial intelligence can be composed of learning and elemental technologies using it. Artificial intelligence learning is an algorithmic technology that classifies and learns features based on input data, and elemental technologies may be technologies that implement some of the functions of the human brain using learning algorithms.

인공지능은 확률적으로 여러 답이 나올 수 있는 문제에 접근하기 쉬운 기술로써 어떠한 입력 데이터에 따르는 최적의 주기와 방법, 계획 등을 논리적이고 확률적으로 추론할 수 있다. 인공지능의 추론 기술은 입력 데이터를 판단하고 최적화 예측, 지식과 확률 기반 추론, 선호 기반 계획 등을 포함할 수 있다.Artificial intelligence is a technology that makes it easy to approach problems that can have multiple answers probabilistically, and can logically and probabilistically infer the optimal cycle, method, and plan according to any input data. Artificial intelligence's inference technology can include judging input data, optimization predictions, knowledge and probability-based reasoning, and preference-based planning.

인공신경망은 기계학습 분야의 학습 알고리즘 중 하나로 뇌의 뉴런과 시냅스의 연결을 프로그램으로 구현한 것이다. 인공신경망은 프로그램으로 신경망의 구조를 만든 다음 학습시켜 원하는 기능을 가지게 할 수 있다. 오차가 존재할 수 있지만 거대한 데이터를 바탕으로 학습하여 입력 데이터를 가지고 적절한 출력 데이터를 출력할 수 있다. 통계적으로 좋은 결과를 얻었던 출력 데이터를 획득할 수 있고 인간의 추론과 유사하다는 장점이 있다.Artificial neural network is one of the learning algorithms in the machine learning field and is a program that implements the connection between neurons and synapses in the brain. Artificial neural networks can be created through a program to create a neural network structure and then learn it to have the desired function. Although there may be errors, it is possible to learn based on huge data and output appropriate output data with input data. It has the advantage of being able to obtain output data with statistically good results and being similar to human reasoning.

서버 장치(100)는 인공지능을 기반으로 현장 학습 매칭 서비스를 제공할 수 있고, 이를 위해 미리 학습된 다수의 인공 신경망을 포함할 수 있다.The server device 100 may provide a field learning matching service based on artificial intelligence, and may include a plurality of artificial neural networks trained in advance for this purpose.

사용자 단말(200)은 데스크탑 컴퓨터, 랩탑, 태블릿, 스마트폰 등 네트워크(300)를 통해 데이터를 주고받을 수 있는 단말이면 모두 포함될 수 있다.The user terminal 200 may include any terminal that can transmit and receive data through the network 300, such as a desktop computer, laptop, tablet, or smartphone.

사용자 단말(200)은 본 발명에 따른 직무교육 플랫폼을 실행하기 위하여 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장 기능, 참조 기능, 입출력 기능, 제어 기능 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.The user terminal 200 may include one or more of the calculation function, storage function, reference function, input/output function, and control function of a computer in order to execute the job training platform according to the present invention.

사용자 단말(200)은 본 발명에 따른 직무교육 플랫폼을 실행하기 위하여 웹사이트에 접속하거나 애플리케이션을 설치할 수 있다. 사용자 단말(200) 및 서버 장치(100)는 웹사이트 또는 애플리케이션을 통하여 데이터를 주고받을 수 있다.The user terminal 200 can access a website or install an application to run the job training platform according to the present invention. The user terminal 200 and the server device 100 can exchange data through a website or application.

네트워크(300)는 TCP/IP에 의해 데이터를 전송하는 네트워크를 의미한다.Network 300 refers to a network that transmits data by TCP/IP.

도 2는 도 1에 도시된 서버 장치의 개념도이고, 도 3 내지 도 11은 본 발명에 따른 직무교육 플랫폼 실행화면의 일 예이다.Figure 2 is a conceptual diagram of the server device shown in Figure 1, and Figures 3 to 11 are examples of job training platform execution screens according to the present invention.

도 2를 참조하면, 서버 장치(100)는 교육 콘텐츠 제공부(110), 직무 자료 제공부(120), 쇼핑몰 운영부(130), 특기교사 매칭부(140) 및 현장 학습 매칭부(150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the server device 100 includes an educational content providing unit 110, a job data providing unit 120, a shopping mall operating unit 130, a specialty teacher matching unit 140, and a field learning matching unit 150. It can be included.

교육 콘텐츠 제공부(110)는 사용자의 요청에 따라 사용자 단말(200)로 교육 콘텐츠를 제공할 수 있다.The educational content provider 110 may provide educational content to the user terminal 200 according to the user's request.

본 실시예에서 교육 콘텐츠는 영유아 교육자를 위한 직무 교육 콘텐츠로, 예를 들면, 도 3에 도시된 것처럼 신입아동 적응 교육 방법, 배변훈련 교육 방법, 소도구 교육 방법, 악기 교육 방법, 음식재료 탐색 방법, 신체놀이 방법, 음식놀이 방법, 자연관찰놀이 방법, 재활용품놀이 방법, 코딩 교육 방법, 초등준비 교육 방법, 한글 교육 방법 등을 포함할 수 있다.In this embodiment, the educational content is job training content for infant and toddler educators, for example, as shown in Figure 3, a new child adaptation education method, a toilet training education method, a prop education method, a musical instrument education method, a food ingredient search method, It can include physical play methods, food play methods, nature observation play methods, recycled product play methods, coding education methods, elementary school preparation education methods, Korean language education methods, etc.

교육 콘텐츠 제공부(110)는 사용자 단말(200)로부터 복수의 직무 교육 콘텐츠의 과목 중 하나 이상의 과목을 선택받을 수 있으며, 선택받은 직무 교육 콘텐츠의 세부 정보를 제공할 수 있다.The training content provider 110 may select one or more subjects from among the plurality of job training content subjects from the user terminal 200 and provide detailed information on the selected job training content.

본 실시예에서 직무교육 콘텐츠의 세부 정보는, 예를 들면, 도 4에 도시된 것처럼 교육 기간, 활동 목표, 교육과정, 첨부자료 등을 포함할 수 있다.In this embodiment, detailed information on job training content may include, for example, training period, activity goals, curriculum, attached materials, etc., as shown in FIG. 4.

교육 콘텐츠 제공부(110)는 사용자 단말(200)로 직무 교육 콘텐츠 열람을 위한 결제 정보를 요청하여 수신하고, 결제 정보에 따른 결제가 승인되는 경우, 사용자 단말(200)로 직무 교육 콘텐츠를 제공할 수 있다.The training content provider 110 requests and receives payment information for viewing job training content from the user terminal 200, and when payment according to the payment information is approved, provides job training content to the user terminal 200. You can.

한편, 교육 콘텐츠 제공부(110)는 사용자의 직무 교육 콘텐츠 과목 선택의 적절성을 평가할 수 있다.Meanwhile, the education content provider 110 may evaluate the appropriateness of the user's selection of job training content subjects.

예를 들면, 교육 콘텐츠 제공부(110)는 직무 교육 콘텐츠의 과목 별 키워드 단어를 복수 개 설정하여 저장할 수 있다.For example, the training content provider 110 may set and store a plurality of keyword words for each subject of job training content.

교육 콘텐츠 제공부(110)는 사용자 단말(200)로 사용자의 경력 사항의 기재를 포함하는 설문 텍스트를 요청하여 수신할 수 있다. 교육 콘텐츠 제공부(110)는 설문 텍스트를 분석하여 저장된 키워드 단어를 모두 추출할 수 있다. 교육 콘텐츠 제공부(110)는 추출한 키워드 단어 중 특정 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 키워드 단어를 추출할 수 있다. The educational content provider 110 may request and receive a survey text containing information about the user's career history from the user terminal 200. The educational content provider 110 may analyze the survey text and extract all stored keyword words. The training content provider 110 may extract keyword words for a specific job training content subject from among the extracted keyword words.

교육 콘텐츠 제공부(110)는 직무 교육 콘텐츠의 과목 별로 경력 점수를 산출할 수 있다. The education content provider 110 may calculate career scores for each subject of job training content.

[수학식 1][Equation 1]

수학식 1에서 Js는 특정 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 경력 점수를 의미하고, wi는 사용자 별로 설정되는 가중치, Tk,y는 설문 텍스트를 분석하여 추출한 전체 키워드 단어의 개수, k는 설문 텍스트를 분석하여 추출한 키워드 단어 중 특정 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 키워드 단어의 개수를 의미한다.In Equation 1, J s means the career score for a specific job training content subject, w i is the weight set for each user, T k,y is the total number of keyword words extracted by analyzing the survey text, and k is the survey text. It refers to the number of keyword words for specific job training content subjects among keyword words extracted by analyzing.

여기에서, 교육 콘텐츠 제공부(110)는 사용자의 경력 기간에 따라 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들면, 교육 콘텐츠 제공부(110)는 사용자의 경력 기간에 비례하여 가중치를 설정할 수 있다. 이는 사용자가 특정 직무 관련 직접적인 경력 사항이 존재하지 않더라도 전체 경력이 긴 경우 간접적인 경력 사항이 존재할 수도 있음을 감안하기 위함이다.Here, the educational content provider 110 may set the weight according to the user's career period. For example, the educational content provider 110 may set the weight in proportion to the user's career period. This is to take into account that even if a user does not have direct career information related to a specific job, indirect career information may exist if the overall career is long.

교육 콘텐츠 제공부(110)는 복수의 직무 교육 콘텐츠 과목 각각에 대한 경력 점수를 산출하고, 복수의 직무 교육 콘텐츠 과목의 평균 점수를 산출할 수 있다.The training content provider 110 may calculate a career score for each of the plurality of job training content subjects and calculate an average score of the plurality of job training content subjects.

교육 콘텐츠 제공부(110)는 복수의 직무 교육 콘텐츠 과목 중 사용자가 선택한 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 경력 점수가 평균 점수 이하인 경우, 사용자의 직무 교육 콘텐츠 과목 선택이 적절한 것으로 판단하여 직무 교육 콘텐츠 열람을 위한 결제 단계를 진행할 수 있다.If the career score for the job training content subject selected by the user among a plurality of job training content subjects is below the average score, the training content provision unit 110 determines that the user's selection of the job training content subject is appropriate and provides a service for viewing the job training content. You can proceed to the payment step.

교육 콘텐츠 제공부(110)는 복수의 직무 교육 콘텐츠 과목 중 사용자가 선택한 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 경력 점수가 평균 점수를 초과하는 경우, 사용자의 직무 교육 콘텐츠 과목 선택이 부적절한 것으로 판단하여 직무 교육 콘텐츠 열람을 위한 결제 단계를 진행하기 전에 다른 직무 교육 콘텐츠 과목의 추천 정보를 제공할 수 있다. 예컨대, 추천 정보는 경력 점수가 가장 낮은 직무 교육 콘텐츠 과목일 수 있다.If the career score for the job training content subject selected by the user among a plurality of job training content subjects exceeds the average score, the training content provision unit 110 determines that the user's selection of the job training content subject is inappropriate and opens the job training content. Recommended information on other job training content subjects can be provided before proceeding with the payment step. For example, the recommended information may be a job training content subject with the lowest experience score.

교육 콘텐츠 제공부(110)는 이와 같이 사용자에게 영유아 교육 직무를 위한 맞춤형 직무 교육 콘텐츠를 제공함으로써 시간적 및 비용적으로 효율적이다.The educational content provider 110 is efficient in terms of time and cost by providing users with customized job training content for infant and toddler education jobs.

직무 자료 제공부(120)는 사용자 단말(200)로부터의 요청에 따른 직무 자료를 제공할 수 있다.The job data providing unit 120 may provide job data according to a request from the user terminal 200.

본 실시예에서 직무 자료는, 예를 들면, 도 5에 도시된 것처럼 가정통신문, 도안, 교육계획안, 관찰일지 및 서류 작성 툴 등을 포함할 수 있다.In this embodiment, job data may include, for example, home correspondence, drawings, educational plans, observation logs, and document preparation tools, as shown in FIG. 5.

직무 자료 제공부(120)는 소정 주기로 직무 자료를 업데이트하되, 영유아 교육 관련 뉴스 기사 또는 정책 변화에 따라 추가 직무 자료 업데이트를 수행할 수 있다.The job data provision unit 120 updates job data at a predetermined period, but may perform additional job data updates according to news articles or policy changes related to infant and toddler education.

예를 들면, 직무 자료 제공부(120)는 일별로 뉴스 제공 웹 사이트를 크롤링하여 영유아 관련 뉴스 기사의 개수를 산출할 수 있다. 직무 자료 제공부(120)는 일별로 정책 자료 제공 웹 사이트를 크롤링하여 영유아 관련 정책의 개수를 산출할 수 있다. 직무 자료 제공부(120)는 일별 영유아 관련 뉴스 기사 개수 및 정책 개수의 증감률을 산출하고, 증감률이 최고 임계치 이상으로 산출되거나, 최저 임계치 이하로 산출되는 경우, 추가 직무 자료 업데이트를 수행할 수 있다.For example, the job data providing unit 120 may crawl a news providing website on a daily basis and calculate the number of news articles related to infants and toddlers. The job data provision unit 120 can calculate the number of policies related to infants and toddlers by crawling the policy data provision website on a daily basis. The job data provision unit 120 calculates the increase/decrease rate of the number of news articles and policies related to infants and toddlers per day, and if the increase/decrease rate is calculated above the highest threshold or below the lowest threshold, additional job data updates can be performed. there is.

직무 자료 제공부(120)는 이와 같이 영유아 관련 이슈에 따라 신속한 직무 자료 업데이트를 제공하여 업무 편의성 향상 효과를 갖는다.In this way, the job data provision unit 120 provides quick job data updates according to infant-related issues, thereby improving work convenience.

직무 자료 제공부(120)는 도 6 내지 도 11에 도시된 것처럼 도안 다운로드 서비스를 제공할 수 있다.The job data provider 120 may provide a design download service as shown in FIGS. 6 to 11.

도 6 내지 도 11을 참조하면, 놀이주제, 도안유형 및 컷도안의 카테고리를 제공하고, 각 카테고리에서 도안 다운로드 서비스를 제공할 수 있다.Referring to Figures 6 to 11, categories of play themes, design types, and cut designs are provided, and a design download service can be provided in each category.

직무 자료 제공부(120)는 정액제 회원 가입으로 도안 다운로드 서비스를 제공할 수 있으며, 키워드 검색, 주제별, 도안별 도안을 제공할 수 있다.The job data provision unit 120 can provide a design download service by signing up for a flat-rate membership, and can provide keyword searches, designs by topic, and design by design.

직무 자료 제공부(120)는 효율적인 접근성을 제공하고, 편집 툴을 제공하며, 주제별 정리된 일러스트와 예시사진을 제공하여 사용 편의성을 높일 수 있다.The job data provision unit 120 provides efficient accessibility, provides editing tools, and provides illustrations and example photos organized by topic to increase convenience of use.

쇼핑몰 운영부(130)는 직무 관련 상품의 판매 서비스를 제공할 수 있다.The shopping mall operation department 130 may provide sales services for job-related products.

본 실시예에서 직무 관련 상품은 만들기 재료, 교재, 교구, 선물, 행사 상품, 문구, 안전 제품 등을 포함할 수 있다.In this embodiment, job-related products may include crafting materials, teaching materials, teaching aids, gifts, event products, stationery, safety products, etc.

쇼핑몰 운영부(130)는 도 6에 도시된 것처럼 직무 관련 상품 별로 관련 쇼핑몰 페이지로 이동할 수 있도록 하는 서비스를 제공할 수 있다.The shopping mall operating unit 130 may provide a service that allows users to move to the relevant shopping mall page for each job-related product, as shown in FIG. 6 .

특기교사 매칭부(140)는 구직 등록된 특기교사 정보 중 사용자의 특기교사 구인 요청 정보에 맞는 특기교사 정보를 추출할 수 있다.The specialty teacher matching unit 140 may extract specialty teacher information that matches the user's specialty teacher job request information from among the specialty teacher information registered for job search.

본 실시예에서 특기교사는 미술, 음악, 신체, 영어, 과학, 코딩, 블록, 요리 등의 교육을 담당하는 교사로 정의될 수 있다. 특기교사 정보는 성명, 거주 지역, 경력 사항, 특기 분야, 연락처, 업무 가능 날짜, 업무 가능 시간 등을 포함할 수 있다.In this embodiment, a special teacher can be defined as a teacher in charge of education in art, music, physical education, English, science, coding, blocks, cooking, etc. Specialized teacher information may include name, area of residence, career details, specialty area, contact information, available dates, available hours, etc.

특기교사 매칭부(140)는 사용자 단말(200)로부터 특기교사 구인 요청 정보를 수신할 수 있다. 특기교사 구인 요청 정보는 특기 분야, 업무 가능 날짜, 업무 가능 시간, 지역 등을 포함할 수 있다.The specialty teacher matching unit 140 may receive request information for recruiting a specialty teacher from the user terminal 200. Request information for hiring a special teacher may include specialty field, available dates, available work hours, region, etc.

특기교사 매칭부(140)는 구직 등록된 특기교사 정보 및 특기교사 구인 요청 정보를 비교하여 특기교사 구인 요청 정보에 맞는 특기교사 정보를 추출할 수 있다.The specialty teacher matching unit 140 may compare the information on the specialty teacher registered as a job seeker and the information on the request for hiring a specialty teacher and extract the information on the specialty teacher that matches the request for job search for a specialty teacher.

한편, 특기교사 매칭부(140)는 교사 평가 시스템을 포함할 수 있다.Meanwhile, the specialty teacher matching unit 140 may include a teacher evaluation system.

교사 평가 시스템은 특기교사를 채용한 채용기관에서 평가한 점수인 제1 평가 점수, 특기교사를 채용한 채용기관의 학부모가 평가한 점수인 제2 평가 점수 및 전문가가 평가한 제3 평가 점수를 포함할 수 있다. 교사 평가 시스템은 채용기관, 학부모, 전문가 등의 다양한 관점에서 평가한 점수를 확인하여 특기교사 채용에 도움을 줄 수 있다.The teacher evaluation system includes the first evaluation score, which is the score evaluated by the hiring agency that hired the special teacher, the second evaluation score, which is the score evaluated by the parents of the hiring agency that hired the special teacher, and the third evaluation score evaluated by experts. can do. The teacher evaluation system can help recruit specialized teachers by checking scores evaluated from various perspectives such as hiring agencies, parents, and experts.

상술한 것처럼 특기교사 매칭부(140)는 채용기관에서의 평가점수, 학부모의 평가점수 및 전문가의 평가점수를 기반으로 특기교사 별 평가점수를 산출할 수 있으며, 보다 상세하게는 수업 전 평가 기준, 수업 후 평가 기준 및 이전 수업 기준으로 평가점수를 산출할 수 있다. 이때, 종합 평가 점수는 단순히 수치화된 점수가 아니라 해당 특기교사의 구인에 있어서 교육기관, 학부모 및 전문가 각각의 평가를 다각도로 확인하여 합리적인 특기교사 선택이 가능하도록 한다. 또한, 교육 진행 전 서류상으로만 평가한 점수와, 교육 진행 후 평가한 점수와 이전 수업과 비교하여 평가한 점수를 반영함으로써 교육 성과나 만족도 등을 간접적으로 확인할 수 있도록 한다.As described above, the specialty teacher matching unit 140 can calculate the evaluation score for each specialty teacher based on the evaluation score from the hiring agency, the parent's evaluation score, and the expert's evaluation score. More specifically, the pre-class evaluation criteria, Evaluation scores can be calculated based on post-class evaluation standards and previous class standards. At this time, the comprehensive evaluation score is not simply a numerical score, but rather checks the evaluations of educational institutions, parents, and experts from various angles in recruiting the special teacher to enable a reasonable selection of the special teacher. In addition, it is possible to indirectly confirm training performance or satisfaction by reflecting the scores evaluated only on paper before training, the scores evaluated after training, and the scores evaluated by comparison with previous classes.

TP(Total Point)는 종합 평가 점수를 의미하고, EP는 교육기관의 평가 점수를 의미하고, PP는 학부모의 평가 점수를 의미하고, MP는 전문가의 평가 점수를 의미한다. EP, PP, MP는 어플리케이션을 통해 교육기관, 학부모, 전문가 등으로부터 각각 수치화된 점수를 입력 받을 수 있다. E1은 수업 전 평가 기준, E2는 수업 후 평가 기준 및 E3은 이전 수업 기준을 의미할 수 있다.TP (Total Point) refers to the comprehensive evaluation score, EP refers to the educational institution's evaluation score, PP refers to the parent's evaluation score, and MP refers to the expert's evaluation score. EP, PP, and MP can each receive numerical scores from educational institutions, parents, and experts through the application. E1 may refer to the pre-class evaluation standard, E2 may refer to the post-class evaluation standard, and E3 may refer to the previous class standard.

[수학식 2][Equation 2]

[수학식 3][Equation 3]

현장 학습 매칭부(150)는 사용자 단말(200)로부터의 현장 학습 매칭 요청 정보에 따라 현장 학습 정보를 추출하여 제공할 수 있다.The field study matching unit 150 may extract and provide field study information according to field study matching request information from the user terminal 200.

현장 학습 매칭 요청 정보는 비용, 지역, 최대 이동 가능 거리, 인원 등을 포함할 수 있다. 현장 학습 정보는 프로그램명, 대표번호, 비용, 소요시간, 주소 등을 포함할 수 있다.Field trip matching request information may include cost, area, maximum travel distance, number of people, etc. Field study information may include program name, representative number, cost, time required, address, etc.

현장 학습 매칭부(150)는 미리 등록된 복수의 현장 학습 정보와 현장 학습 매칭 요청 정보를 비교하여 적어도 하나 이상의 현장 학습 정보를 1차 매칭 데이터로 추출할 수 있다.The field study matching unit 150 may compare a plurality of pre-registered field study information and field study matching request information to extract at least one piece of field study information as primary matching data.

현장 학습 매칭부(150)는 인공 신경망을 이용하여 특정 현장 학습 정보의 매칭 점수를 산출할 수 있다.The field study matching unit 150 may calculate a matching score for specific field study information using an artificial neural network.

현장 학습 매칭부(150)는 특정 현장 학습 정보에 대하여 날씨 별 이용객 수, 날짜 별 이용객 수, 이용객 수 증감률 및 평점 등을 입력 데이터로 생성할 수 있다. The field study matching unit 150 may generate the number of users by weather, the number of users by date, the increase/decrease rate of the number of users, and the rating as input data for specific field study information.

현장 학습 매칭부(150)는 기계 학습 알고리즘의 수행을 위하여 기계 학습 알고리즘의 수행을 위하여 미리 학습된 다수의 인공 신경망을 포함할 수 있다. 기계 학습으로 입력 데이터를 바탕으로 출력 데이터를 출력하고 이것의 결과를 이용해 스스로 학습할 수도 있고 이로 인해 스스로 데이터 처리 능력이 향상될 수 있다. 인공 신경망은 입력 데이터를 바탕으로 특징을 추출하고 규칙성을 추측하여 결과데이터를 출력할 수 있고 이러한 과정이 쌓일수록 결과 데이터의 신뢰도가 높아지게 된다.The field learning matching unit 150 may include a plurality of artificial neural networks that have been trained in advance to perform a machine learning algorithm. With machine learning, you can output output data based on input data and use the results to learn on your own, which can improve your own data processing ability. Artificial neural networks can extract features based on input data, infer regularities, and output result data. As this process accumulates, the reliability of the result data increases.

본 실시예에서 인공 신경망은 날씨, 날짜 및 이용객 수 증감률에 따라 특정 시점에서의 이용객 수를 예측하는 알고리즘일 수 있다. 인공 신경망은 대하여 날씨 별 이용객 수, 날짜 별 이용객 수 및 이용객 수 증감률을 그대로 입력 데이터로 하거나 불필요한 데이터를 정리하는 처리 과정을 거친 후 입력 데이터로 하여 최상의 출력 데이터를 추론할 수 있다.In this embodiment, the artificial neural network may be an algorithm that predicts the number of users at a specific point in time depending on the weather, date, and the rate of increase or decrease in the number of users. The artificial neural network can infer the best output data by using the number of users by weather, the number of users by date, and the increase/decrease rate of the number of users as input data or after going through a processing process to organize unnecessary data.

인공지능 기계 학습 모델은 학습 종류에 따라 Super Viser Learning(지도학습), UnSuper Viser Learning(비지도 학습), Semisupervised learning(반지도 학습), Reinforcement Learning(강화 학습) 등이 있다. 그리고 기계 학습 알고리즘으로 Decision Tree(의사 결정 트리), K-Nearest Neightbor, Artificial Neural Network(인공 신경망), Support Vector Machine, Ensemble Learning, Gradient Descent(기울기 하강법), Na

Figure 112023006392313-pat00006
ve Bayes Classifier, Hidden Markov Model, K-Means Clustering 등이 사용될 수 있다.Depending on the type of learning, artificial intelligence machine learning models include Super Viser Learning, UnSuper Viser Learning, Semisupervised Learning, and Reinforcement Learning. And machine learning algorithms include Decision Tree, K-Nearest Nearest Bor, Artificial Neural Network, Support Vector Machine, Ensemble Learning, Gradient Descent, Na
Figure 112023006392313-pat00006
ve Bayes Classifier, Hidden Markov Model, K-Means Clustering, etc. can be used.

인공 신경망은 수많은 인공 뉴런들을 몇 개의 층으로 쌓고 연결할 수 있다. 인공 신경망은 입력 데이터에 포함될 수 있는 여러 입력 값들에 대해 미리 학습된 상태일 수 있다. 인공 신경망은 사용자가 입력하는 설계 요구 정보에 따른 평면 타입을 추론하여 출력 데이터를 출력할 수 있다.Artificial neural networks can stack and connect numerous artificial neurons in several layers. The artificial neural network may be pre-trained on various input values that may be included in the input data. The artificial neural network can output output data by inferring the plane type according to the design requirement information input by the user.

인공 신경망은 학습방식 중 하나인 reinforcement learning(강화 학습)에 따라 학습되는 인공 신경망일 수 있다. 강화 학습은 보수와 제한을 설정하여 점차 올바른 결과를 획득할 확률을 올려가는 방식이다. 예를 들면, 본 실시예에 따른 자동설계 시스템에 의한 종래의 설계 데이터와 비교하여 적절한 평면 타입을 출력하면 보수, 적절하지 않으면 제한을 할당하여 점차 최적화할 수 있다. An artificial neural network may be an artificial neural network that is learned according to reinforcement learning, one of the learning methods. Reinforcement learning is a method of gradually increasing the probability of obtaining the correct result by setting rewards and limits. For example, compared to conventional design data by the automatic design system according to this embodiment, maintenance can be made if an appropriate plan type is output, and restrictions can be assigned if the plan type is not appropriate, thereby allowing gradual optimization.

인공 신경망은 Convelutional Neural Network(CNN, 합성곱 신경망)이나 Recurrent Neural Network(RNN, 순환 신경망)에 기반하여 모델링될 수도 있다. Artificial neural networks can also be modeled based on Convelutional Neural Network (CNN) or Recurrent Neural Network (RNN).

현장 학습 매칭부(150)는 인공 신경망에 학습 날짜, 일기 예보 등을 입력하여 1차 매칭 데이터에 해당하는 현장 학습 정보에 대하여 이용객 수를 예측할 수 있다. 즉, 현장 학습 매칭부(150)는 현장 학습 날짜, 일기 예보, 해당 현장 학습 프로그램의 이용객 수 증감률, 평점 변화 등을 반영하여 현장 학습 날짜에 이용객 수를 예측할 수 있다.The field learning matching unit 150 can predict the number of users for field learning information corresponding to the first matching data by inputting the learning date, weather forecast, etc. into the artificial neural network. That is, the field study matching unit 150 can predict the number of users on the field study date by reflecting the field study date, weather forecast, increase/decrease in the number of users of the field study program, change in rating, etc.

현장 학습 매칭부(150)는 예측한 이용객 수와 해당 현장 학습에 대한 주말 평균 이용객 수의 차이를 산출할 수 있다. 현장 학습 매칭부(150)는 예측한 이용객 수와 해당 현장 학습 정보에 대한 주말 평균 이용객 수의 차이가 임계치 이상인 경우, 해당 현장 학습 정보를 2차 매칭 데이터로 추출할 수 있다. 본 실시예에서는 주말에 붐비는 현장 학습을 평일에 편리하게 이용하는 것을 골자로 하므로, 현장 학습 날짜에 예측되는 이용객 수와 주말 이용객 수의 차이가 큰 현장 학습을 추천할 수 있다.The field trip matching unit 150 may calculate the difference between the predicted number of users and the average number of weekend users for the field trip. If the difference between the predicted number of users and the average number of weekend users for the field learning information is greater than a threshold, the field learning matching unit 150 may extract the field learning information as secondary matching data. In this embodiment, the goal is to conveniently use field trips crowded on weekends on weekdays, so field trips with a large difference between the number of users predicted on the field trip date and the number of weekend users can be recommended.

현장 학습 매칭부(150)는 2차 매칭 데이터가 추출되는 경우, 사용자 단말(200)로 2차 매칭 데이터를 제공하고, 2차 매칭 데이터가 추출되지 않는 경우, 사용자 단말(200)로 1차 매칭 데이터를 제공할 수 있다.When secondary matching data is extracted, the field learning matching unit 150 provides secondary matching data to the user terminal 200, and when secondary matching data is not extracted, first matching data is provided to the user terminal 200. Data can be provided.

이와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 직무교육 플랫폼 시스템(1)은 영유아 교육자를 위한 맞춤형 교육 플랫폼을 제공하여 적절한 교육이 이루어질 수 있도록 하며, 직무 관련 자료나 상품 구매, 특기교사 매칭, 현장학습 매칭 등의 정보 또한 제공하여 업무 효율을 높여 업무에 도움을 줄 수 있다.The job training platform system (1) according to an embodiment of the present invention provides a customized education platform for infant and toddler educators to enable appropriate education, purchasing job-related materials or products, matching specialized teachers, and field learning matching. It can also help with work by increasing work efficiency by providing information such as:

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Although embodiments of the present invention have been described above with reference to the attached drawings, those skilled in the art will understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing the technical idea or essential features. You will be able to understand it. Therefore, the embodiments described above should be understood in all respects as illustrative and not restrictive.

1: 직무교육 플랫폼 시스템
100: 서버 장치
200: 사용자 단말
300: 네트워크
1: Job training platform system
100: Server device
200: user terminal
300: Network

Claims (3)

영유아 교육을 위한 복수의 과목에 해당하는 직무 교육 콘텐츠를 제공하는 서버 장치;를 포함하고,
상기 서버 장치는,
사용자의 요청에 따라 사용자 단말로 신입아동 적응 교육 방법, 배변훈련 교육 방법, 소도구 교육 방법, 악기 교육 방법, 음식재료 탐색 방법, 신체놀이 방법, 음식놀이 방법, 자연관찰놀이 방법, 재활용품놀이 방법, 코딩 교육 방법, 초등준비 교육 방법 및 한글 교육 방법의 각 과목에 대한 직무 교육 콘텐츠를 제공하는 교육 콘텐츠 제공부;
사용자의 요청에 따라 상기 사용자 단말로 가정통신문, 도안, 교육계획안, 관찰일지 및 서류 작성 툴을 포함하는 직무 자료를 제공하는 직무 자료 제공부;
미술, 음악, 신체, 영어, 과학, 코딩, 블록 및 요리 중 어느 하나의 특기 분야, 연락처, 업무 가능 날짜, 업무 가능 시간, 성명, 거주 지역 및 경력 사항을 포함하는 특기교사 정보를 저장하고, 상기 사용자 단말로부터 수신하는 특기교사 구인 요청 정보와 저장된 특기교사 정보를 비교하여 상기 특기교사 구인 요청 정보에 맞는 특기교사 정보를 추출하고, 추출한 특기교사 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 특기교사 매칭부; 및
상기 사용자 단말로부터의 현장 학습 매칭 요청 정보에 따라 현장 학습 정보를 추출하여 제공하는 현장 학습 매칭부;를 포함하고,
상기 교육 콘텐츠 제공부는,
상기 사용자 단말로부터 복수의 직무 교육 콘텐츠의 과목 중 하나 이상의 과목을 선택받고, 선택받은 직무 교육 콘텐츠의 교육 기간, 활동 목표, 교육 과정 및 첨부자료를 포함하는 세부 정보를 제공하고, 상기 사용자 단말로부터 직무 교육 콘텐츠 열람을 위한 결제 정보를 요청하여 수신하고, 상기 결제 정보에 따른 결제가 승인되는 경우 상기 사용자 단말로 선택받은 직무 교육 콘텐츠를 제공하고,
상기 현장 학습 매칭부는,
프로그램명, 대표번호, 비용, 소요시간 및 주소를 포함하는 복수의 현장 학습 정보를 저장하고, 상기 사용자 단말로부터 비용, 지역, 최대 이동 가능 거리 및 인원을 포함하는 현장 학습 매칭 요청 정보를 수신하고, 복수의 현장 학습 정보 및 현장 학습 매칭 요청 정보를 비교하여 적어도 하나 이상의 현장 학습 정보를 1차 매칭 데이터로 추출하고, 추출한 1차 매칭 데이터를 상기 사용자 단말로 제공하고,
상기 교육 콘텐츠 제공부는,
소정 주기로 직무 자료 업데이트를 수행하되, 일별로 뉴스 제공 웹 사이트를 크롤링하여 영유아 관련 뉴스 기사의 개수를 산출하고, 일별로 정책 자료 제공 웹 사이트를 크롤링하여 영유아 관련 정책의 개수를 산출하며, 일별 영유아 관련 뉴스 기사 개수 및 정책 개수의 증감률을 산출하고, 증감률이 최고 임계치 이상으로 산출되거나, 최저 임계치 이하로 산출되는 경우, 추가 직무 자료 업데이트를 수행하고,
상기 현장 학습 매칭부는,
현장 학습 별로 날씨 별 이용객 수, 날짜 별 이용객 수, 이용객 수 증감률 및 평점을 입력 데이터로 하여 특정 날짜 및 일기 예보에 따른 현장 학습 이용객 수를 예측하여 출력 데이터로 출력하는 인공 신경망을 포함하고, 상기 인공 신경망을 이용하여 특정 날짜 및 일기 예보에서 상기 1차 매칭 데이터에 대한 이용객 수를 예측하고, 예측한 이용객 수와 1차 매칭 데이터에 해당하는 현장 학습에 대한 주말 평균 이용객 수의 차이를 산출하고, 산출한 이용객 수의 차이가 임계치 이상인 경우, 해당 현장 학습을 2차 매칭 데이터로 추출하고, 추출한 2차 매칭 데이터를 상기 사용자 단말로 제공하고,
상기 교육 콘텐츠 제공부는,
직무 교육 콘텐츠의 과목 별 키워드 단어를 복수 개 설정하여 저장하고, 상기 사용자 단말로 사용자의 경력 사항의 기재를 포함하는 설문 텍스트를 요청하여 수신하고, 상기 설문 텍스트를 분석하여 저장된 키워드 단어를 모두 추출하고, 추출한 키워드 단어 중 특정 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 키워드 단어를 추출하고, 사용자의 경력 기간에 따라 설정되는 가중치, 상기 설문 텍스트를 분석하여 추출한 전체 키워드 단어의 개수 및 상기 설문 텍스트를 분석하여 추출한 전체 키워드 단어 중 특정 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 키워드 단어의 개수를 이용하여 복수의 직무 교육 콘텐츠 과목 각각에 대한 경력 점수를 산출하고, 복수의 직무 교육 콘텐츠 과목의 평균 점수를 산출하며, 복수의 직무 교육 콘텐츠 과목 중 사용자가 선택한 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 경력 점수가 평균 점수 이하인 경우, 직무 교육 콘텐츠 열람을 위한 결제 단계를 진행하고, 복수의 직무 교육 콘텐츠 과목 중 사용자가 선택한 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 경력 점수가 평균 점수를 초과하는 경우, 직무 교육 콘텐츠 열람을 위한 결제 단계를 진행하기 전에 다른 직무 교육 콘텐츠 과목의 추천 정보를 제공하고,
상기 특기교사 매칭부는,
특기교사를 채용한 채용기관에서 평가한 점수인 제1 평가 점수, 특기교사를 채용한 채용기관의 학부모가 평가한 점수인 제2 평가 점수 및 전문가가 평가한 제3 평가 점수를 이용하여 특기교사 별 평가점수를 산출하고,
상기 교육 콘텐츠 제공부는,
아래 수학식 1에 상기 사용자의 경력 기간에 따라 설정되는 가중치, 상기 설문 텍스트를 분석하여 추출한 전체 키워드 단어의 개수 및 상기 설문 텍스트를 분석하여 추출한 전체 키워드 단어 중 특정 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 키워드 단어의 개수를 적용하여 특정 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 경력 점수를 산출하고,
[수학식 1]

(수학식 1에서 Js는 특정 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 경력 점수를 의미하고, wi는 사용자 별로 설정되는 가중치, Tk,y는 설문 텍스트를 분석하여 추출한 전체 키워드 단어의 개수, k는 설문 텍스트를 분석하여 추출한 키워드 단어 중 특정 직무 교육 콘텐츠 과목에 대한 키워드 단어의 개수를 의미한다.)
상기 특기교사 매칭부는,
수업 전 평가 기준으로 산출한 평가점수, 수업 후 평가 기준으로 산출한 평가점수 및 이전 수업을 기준으로 산출한 평가점수를 합산하여 상기 특기교사 별 평가점수를 산출하는, 직무교육 플랫폼 시스템.
It includes; a server device that provides job training content corresponding to a plurality of subjects for infant and toddler education;
The server device is,
According to the user's request, new children's adaptation education method, toilet training education method, prop education method, musical instrument education method, food material exploration method, physical play method, food play method, nature observation play method, recycled product play method, and coding are provided through the user terminal. An educational content provision department that provides job training content for each subject of education methods, elementary school preparation education methods, and Korean language education methods;
A job data provision unit that provides job data including home correspondence, drawings, education plans, observation logs, and document preparation tools to the user terminal upon the user's request;
Stores and stores information about specialized instructors, including specialty areas, contact information, available dates, available hours, name, region of residence, and career history, among art, music, physical education, English, science, coding, blocks, and cooking. A specialty teacher matching unit that compares specialty teacher job request information received from a user terminal with stored specialty teacher information, extracts specialty teacher information matching the specialty teacher job request information, and provides the extracted specialty teacher information to the user terminal; and
It includes a field learning matching unit that extracts and provides field learning information according to field learning matching request information from the user terminal,
The educational content provision department,
One or more subjects among a plurality of job training content subjects are selected from the user terminal, detailed information including the training period, activity goal, training course, and attached materials of the selected job training content is provided, and the job training content is selected from the user terminal. Request and receive payment information for viewing training content, and if payment according to the payment information is approved, provide the selected job training content to the user terminal,
The field learning matching department,
Stores a plurality of field trip information including program name, representative number, cost, time required, and address, and receives field trip matching request information including cost, area, maximum travel distance, and number of people from the user terminal, Compare a plurality of field study information and field study matching request information to extract at least one field study information as primary matching data, and provide the extracted primary matching data to the user terminal,
The educational content provision department,
Job data is updated at regular intervals, but the number of news articles related to infants and toddlers is calculated by crawling news-providing websites on a daily basis, and the number of infant-toddler-related policies is calculated by crawling policy data-providing websites on a daily basis. Calculate the increase/decrease rate of the number of news articles and the number of policies, and if the increase/decrease rate is calculated above the highest threshold or below the lowest threshold, perform additional job data updates,
The field learning matching department,
For each field trip, the number of users by weather, the number of users by date, the increase/decrease rate of the number of users, and the rating are used as input data, and an artificial neural network is used to predict the number of field trip users according to a specific date and weather forecast and output it as output data, Using an artificial neural network, predict the number of users for the primary matching data on a specific date and weather forecast, and calculate the difference between the predicted number of users and the average number of weekend users for field trips corresponding to the primary matching data, If the difference in the calculated number of users is greater than a threshold, the field trip is extracted as secondary matching data, and the extracted secondary matching data is provided to the user terminal,
The educational content provision department,
Setting and storing a plurality of keyword words for each subject of job training content, requesting and receiving a survey text containing information about the user's career history through the user terminal, analyzing the survey text to extract all stored keyword words, , extract keyword words for specific job training content subjects among the extracted keyword words, weight set according to the user's career period, number of total keyword words extracted by analyzing the survey text, and total keywords extracted by analyzing the survey text. Using the number of keyword words for a specific job training content subject among words, the career score for each of the plurality of job training content subjects is calculated, the average score of the plurality of job training content subjects is calculated, and the plurality of job training content subjects are calculated. If the career score for the job training content subject selected by the user is below the average score, the payment step for viewing the job training content is performed, and the career score for the job training content subject selected by the user among the plurality of job training content subjects is averaged. If the score is exceeded, recommended information for other job training content subjects will be provided before proceeding with the payment step to view the job training content.
The specialized teacher matching department,
Specialized teachers are classified using the first evaluation score, which is the score evaluated by the recruiting agency that hired the specialized teacher, the second evaluation score, which is the score evaluated by the parents of the hiring agency that hired the specialized teacher, and the third evaluation score evaluated by the expert. Calculate the evaluation score,
The educational content provision department,
In Equation 1 below, the weight set according to the user's career period, the number of total keyword words extracted by analyzing the survey text, and the number of keyword words for specific job training content subjects among all keyword words extracted by analyzing the survey text. Apply the count to calculate the career score for specific job training content subjects,
[Equation 1]

(In Equation 1, J s means the career score for a specific job training content subject, w i is the weight set for each user, T k,y is the total number of keyword words extracted by analyzing the survey text, and k is the survey This refers to the number of keyword words for specific job training content subjects among keyword words extracted by analyzing text.)
The specialized teacher matching department,
A job training platform system that calculates the evaluation score for each special teacher above by adding the evaluation score calculated based on the pre-class evaluation standard, the evaluation score calculated based on the post-class evaluation standard, and the evaluation score calculated based on the previous class.
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