KR102607384B1 - 정회원전환예측장치 및 방법 - Google Patents

정회원전환예측장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 정회원전환예측장치는 학습어플리케이션의 무료체험기간동안 체험일자마다 구성된 데이터셋을 이용하여 병렬 또는 시퀀스 기반으로 다수의 의사결정 나무를 활용하는 기계학습을 수행하여 전환확률값을 예측하는 기계학습부; 상기 전환확률값에 따라 상담을 수행할 학생의 우선순위를 판단하는 우선순위판단부; 및 상기 학생의 우선순위에 따라 상담방식을 변경하여 상기 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 가능성을 개선시키는 상담부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

정회원전환예측장치 및 방법{Method and Device for prediction of registration as a regular member}
본 발명은 무료 체험 서비스 학생들 또는 현재 학습어플리케이션을 이용하고 있는 학생들이 학습어플리케이션을 등록하거나 재등록할 확률을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
학습어플리케이션을 이용하는 전체 무료 체험 서비스 이용자들의 니즈를 파악하기 위해서는 상당한 상담 인력이 요구된다. 상담 교사들은 개개인의 니즈를 파악하고, 학습어플리케이션에서 이용한 내역등을 파악할 때 많은 시간이 소요된다. 또한 방대한 데이터를 해석함에 있어 상담 교사마다 상이한 판단을 적용할 수 있어 표준화된 상담 서비스를 제공하기 어려운 문제가 있다. 그리고, 무료 체험 서비스 이용자들 중 어떤 학생에게 우선순위를 두어 상담을 수행해야 될지 모르기 때문에 상담 효율이 떨어지는 문제가 있다.
KR 10-2108541 B1
본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 무료 체험 서비스 이용자들이 정회원으로 전환할 확률을 예측하여 상담교사들에게 제공함으로써, 상담의 우선순위를 파악하여 효과적인 상담을 수행하고자 한다. 또한 우선순위에 따라 상담 전략을 달리하여 정회원을 유치하는 비율을 개선시키고자 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 표준화된 학습정보 가공 방법과 상담보드 제공을 통해 상담교사들이 단일 화면에서도 무료 체험 서비스 이용자들 개개인에 대한 정보를 용이하게 파악하고자 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 정회원전환예측장치는 학습어플리케이션의 무료체험기간동안 체험일자마다 학생 각각의 학습정보를 데이터셋으로 구성하는 전처리부; 상기 체험일자마다 구성된 데이터셋을 이용하여 병렬 또는 시퀀스 기반으로 다수의 의사결정 나무를 활용하는 기계학습을 수행하여 상기 학생이 상기 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 전환확률값을 예측하는 기계학습부; 상기 무료체험기간동안 상기 학습어플리케이션을 이용한 다수의 학생들 각각의 상기 전환확률값에 따라 상담을 수행할 학생의 우선순위를 판단하는 우선순위판단부; 및 상기 학생의 우선순위에 따라 상담방식을 변경하여 상기 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 가능성을 개선시키는 상담부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 우선순위판단부는 상기 무료체험기간동안 상기 학습어플리케이션을 이용한 다수의 학생들 각각의 전환확률값을 기초로 상기 다수의 학생들의 우선순위를 상, 중, 하로 분류하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 상담부는 상기 우선순위 확인한 후, 체험일자별 학생 각각의 데이터셋 값의 변화를 분석하여 상기 데이터셋을 구성하는 학습정보 중 어떤 항목으로 인하여 상기 우선순위가 높거나 낮은지 파악하여 파악된 항목을 기초로 상담을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 상담부는 상기 우선순위가 상(上)으로 분류된 학생들에 대해서는 프로모션을 진행하는 프로모션부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 상담부는 무료체험기간이 시작된 후 기설정된 기간 동안 출석률이 낮아 상기 우선순위가 하(下)로 분류된 학생들에 대해서는 출석률을 독려하는 상담을 진행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 상담부는 무료체험기간이 시작된 후 기설정된 기간 동안 수행률이 제 1기준값 이하인 학생들에 대해서는 제 2 기준값에 도달하도록 독려하는 상담을 진행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 정회원전환예측방법은 전처리부에서 학습어플리케이션의 무료체험기간동안 체험일자마다 학생 각각의 학습정보를 데이터셋으로 구성하는 단계; 기계학습부에서 상기 체험일자마다 구성된 데이터셋을 이용하여 병렬 또는 시퀀스 기반으로 다수의 의사결정 나무를 활용하는 기계학습을 수행하여 상기 학생이 상기 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 전환확률값을 예측하는 단계; 우선순위판단부에서 상기 무료체험기간동안 상기 학습어플리케이션을 이용한 다수의 학생들 각각의 상기 전환확률값에 따라 학생의 우선순위를 판단하는 단계; 및 상담부에서 상기 학생의 우선순위에 따라 상담방식을 변경하여 상기 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 가능성을 개선시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 정회원전환예측방법은 상담교사에게 배정된 학생들을 학습어플리케이션을 결제할 확률을 기초로 분류하고, 우선순위를 부여함으로써, 상담교사가 상담시 어느 학생에게 우선순위를 두어야 하는지 파악이 가능하게 하는 효과가 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 정회원전환예측방법은 상담교사가 학생들에게 표준화된 상담 서비스를 제공하기 위해, 우선순위에 기초하여 학생들을 분류하고, 학생들 마다 표준화된 학습상담데이터를 제공하여 상담교사들마다 상담의 편차를 보완하는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 학습상담시스템의 구성도를 도시한다.
도 2 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 정회원전환예측장치(200)의 내부 구성도를 도시한다.
도 3(a) 내지 (c)는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 전처리부에서 학습정보를 데이터셋으로 구성하는 일 예를 도시한다.
도 4 내지 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 전환확률값 별로 일차별 출석률 변화, 일차별 수행률 변화 등의 데이터를 학습상담데이터로 학습상담서버에 저장하여 관리하는 예를 도시한다.
도 6 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담교사가 체험학습을 이용하는 학생과 상담을 수행하기 위해 이용하는 업무보드의 일 예를 도시한다.
도 7 내지 8는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담교사 단말기에 제공되는 상담보드의 일 예를 도시한다.
도 9는 본 발명의 또 바람직한 일 실시예로서, 상담보드를 구성하는 상담정보영역의 AI생활기록부탭(910c)의 일 예를 도시한다.
도 10 내지 11은 본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 상담교사 단말기에 제공되는 상담보드의 일 예를 도시한다.
이하 도면을 참고하여 설명한다.
도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 학습상담시스템의 구성도를 도시한다.
학습상담시스템은 서버(100), 상담교사단말기(141, 143, 145), 그리고 학생단말기(151, 153, 155, 157)을 포함한다. 서버(100)는 학습상담서버(110), 학습서버(120) 및 결제 서버(130)를 포함하고, 이 외의 다른 서버를 더 포함할 수 있다. 상담교사단말기(141, 143, 145) 및 학생단말기(151, 153, 155, 157)는 PC, 컴퓨터, 단말기, 노트북, 스마트폰, 핸드헬드 장치, 웨어러블 장치 등을 포함한다. 상담교사단말기(141, 143, 145) 및 학생단말기(151, 153, 155, 157)는 또한 프로세서와 메모리 및 통신부를 구비한 장치의 형태로 구현된 단말기를 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서 학습상담시스템은 상담교사단말기(141, 143, 145)에 학습서버(120)를 이용하는 학생들의 학습 학습상담데이터를 제공한다. 학습상담서버(110)에서는 학습서버(120)에 접속하여 학습어플리케이션을 이용하는 학생(151, 153, 155, 157)들이 기설정된 기간동안 학생이 학습어플리케이션에서 학습한 학습내역데이터, 학생(151, 153, 155, 157)들의 학습 패턴, 학생(151, 153, 155, 157)들의 학부모의 학습어플리케이션 서비스에 대한 관심도, 그 외 학습어플리케이션을 결제할 확률에 대한 정보 등을 포함하는 학습상담데이터를 상담교사(141, 143, 145)에게 제공할 수 있다.
도 2 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 정회원전환예측장치(200)의 내부 구성도를 도시한다.
정회원전환예측장치(200)는 전처리부(210), 기계학습부(220), 우선순위판단부(230) 및 상담부(240)를 포함한다.
전처리부(210)는 학습어플리케이션의 무료체험기간동안 체험일자마다 학생 각각의 학습정보를 데이터셋으로 구성한다. 데이터셋의 일 예는 도 3(a) 내지 (c)를 참고한다.
학습정보는 무료체험기간동안의 수행률, 무료체험기간동안의 출석률, 무료체험기간동안 학습어플리케이션에서 제공하는 학습컨텐츠 중 이용하고자 계획한 학습컨텐츠를 수행한 계획학습시간, 무료체험기간동안 학습어플리케이션에서 제공하는 학습컨텐츠 중 계획없이 이용한 학습컨텐츠를 수행한 미계획학습시간을 포함하고, 수행률은 무료체험기간동안 이용하고자 계획한 학습계획수 중 실제 수행한 학습수행수의 비율을 포함한다. 학습정보는 또한 학습어플리케이션에서 제공하는 문제 중 학생이 푼 문제수, 푼 문제수 중 맞은 문제수, 학생의 성별, 상기 학습어플리케이션에서 제공하는 메시지 기능을 이용한 횟수를 더 포함할 수 있다. 데이터셋은 상기 학습정보외에 학생과 관련된 정보를 더 포함할 수 있다. 학생과 관련된 정보는 학년, 성별, 유입된 홍보 채널, 첫 로그인 요일, 첫 로그인 시점의 로그인 시간 등을 포함할 수 있다.
기계학습부(220)는 체험일자마다 구성된 데이터셋을 이용하여 병렬 또는 시퀀스 기반으로 다수의 의사결정 나무를 활용하는 기계학습을 수행하여 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 전환확률값을 예측한다.
기계학습부(220)는 데이터셋을 이용하여 학생의 학습정보 중 출석률, 누적계획수, 누적수행수, 수행률, 계획학습시간, 미계획학습시간, 학습어플리케이션 내 메신저 이용횟수, 학습어플리케이션에서 제공하는 문제들 중 학생이 푼 문제수, 상기 푼 문제수 중 맞은문제 수 등을 파악하고 체험일자별 변화량을 기계학습하여 전환확률값을 예측한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 기계학습부(220)는 앙상블 모델을 이용한다. 앙상블 기반 기계학습 모델은 병렬 혹은 시퀀스 기반으로 다수의 의사결정 나무를 활용하기 때문에 과적합 위험이 낮다. 기계학습부(220)는 그리드 서치 방법을 이용하여 앙상블 모델 이용시 가지치기의 수준 등을 하이퍼파라미터로 지정한다.
기계학습부(220)는 앙상블 기법 중 배깅(Bagging) 기반 랜덤 포레스트와 부스팅 기반 Xgboost 모델을 대표적으로 선정해서 기계학습을 진행한다.
우선순위판단부(230)는 무료체험기간동안 학습어플리케이션을 이용한 다수의 학생들 각각의 전환확률값에 따라 학생들 각각의 학생의 우선순위를 판단한다. 우선순위는 전환확률값이 제 1 기준값 이상인 학생들은 우선순위 상(上), 전환확률값이 제 2 기준값 초과 제 1 기준값 미만인 학생들은 우선순위 중(中), 그리고 전환확률값이 제 2 기준값 이하인 학생들은 우선순위 하(下)로 그룹핑할 수 있다.
상담부(240)는 학생의 우선순위를한 후, 체험일자별 학생 각각의 데이터셋 값의 변화를 분석하여 상기 데이터셋을 구성하는 학습정보 중 어떤 항목으로 인하여 상기 우선순위가 높거나 낮은지 파악하여 파악된 항목을 기초로 상담을 수행할 수 있다. 즉, 상담부(240)는 학생의 우선순위에 따라 상담방식을 변경하여 상기 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 가능성을 개선시킨다. 상담부(240)에서 학생 개개인의 학습정보를 파악하고, 상담 내역을 기록하기 위해 이용하는 상담보드는 도 7을 참고한다.
상담부(240)는 우선순위판단부(230)에서 판단된 우선순위를 확인한 후, 체험일자별 학생 각각의 데이터셋 값의 변화를 분석하여 데이터셋을 구성하는 학습정보 중 어떤 항목으로 인하여 우선순위가 높거나 낮은지 파악한다. 그리고, 파악된 항목을 학습상담데이터로 이용하여 상담을 수행할 수 있다.
일 예로서, 상담부(240)는 우선순위 상에 해당하는 학생들에게는 정회원 전환을 유도하기 위해 프로모션부를 통해 프로모션을 진행할 수 있다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 상담부(240)는 또한 학생별로 학습 정보 중 어떤 항목으로 인해 전환확률값이 높은지, 낮은지를 상담교사가 이해할 수 있도록 표 1과 같은 학습상담데이터를 더 이용할 수 있다. 다만, 표 1은 학습정보 중 일부만을 표시한 것으로, 다른 학습정보가 포함될 수 있음을 유의하여야 한다.
이름 학년 체험일자 전환 확률값 출석률 출석률기준 수행수 수행수 기준
홍길동 3 3 67% 90% 85% 10 10
김홈런 2 3 45% 50% 85% 5 10
표 1을 참고하면, 상담부(240)는 체험일자 3일차까지 출석률기준이 85%에 도달하여야지 전환확률값이 기설정된 값 이하로 떨어지지 않는다는 학습상담데이터를 이용할 수 있다. 이 경우, 상담부(240)는 무료체험기간이 시작된 후 기설정된 기간 동안 출석률이 낮아 상기 우선순위가 하(下)로 분류된 학생들에 대해서는 출석률을 독려하는 상담을 진행할 수 있다.
표 1을 더 참고하면, 상담부(240)는 무료체험기간이 시작된 후 기설정된 기간 동안 수행률이 제 1기준값 이하인 학생들에 대해서는 제 2 기준값에 도달하도록 독려하는 상담을 진행할 수 있다. 예를 들어, 체험일자 3일차까지 수행수 기준이 10일 때 전환확률값이 50%를 초과할 수 있으나, 김홈런의 수행수가 5에 해당하는 경우 상담부(240)에서는 김홈런에게 수행수를 10까지 늘리도록 독려하는 상담을 진행할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담부(240)는 우선순위 상, 중, 하 그룹별 특성에 대해 누적된 정보를 학습상담서버에 학습상담데이터로 보유하고 있을 수 있다. 예를 들어, 상담부(240)는 전환확률값이 40% 이하로 예측되는 그룹과 50% 이상으로 예측되는 그룹간에 학습정보 중 계획된학습시간 값이 확연한 차이를 지닌다는 정보를 보유하고 있을 수 있다. 전환확률값이 40% 이하로 예측되는 그룹은 미계획된 학습시간이 전환확률값이 50% 이상으로 예측되는 그룹보다 훨씬 크다는 정보를 보유하고 있을 수 있다. 상담부(240)는 이상의 학습상담데이터를 이용하여 무료체험서비스를 이용하고 있는 특정 학생의 전환확률값이 40% 이하로 예측되는 경우, 계획된 학습을 수행하는 수행수를 늘리도록 독려할 수 있다.
도 3(a) 내지 (c)는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 전처리부에서 학습정보를 데이터셋으로 구성하는 일 예를 도시한다.
도 3(a)는 학생들의 학습정보 중 체험1일차에 계획한 학습의 개수와 실제 수행한 학습의 개수를 데이터셋으로 표시한 일 예를 나타낸다. 도 3(b)는 학생들이 체험3일차까지 계획한 학습의 개수와 실제 수행한 학습의 개수를 데이터셋으로 표시한 일 예를 나타낸다. 도 3(c)는 학생들이 체험k일차까지 계획한 학습의 개수와 실제 수행한 학습의 개수를 데이터셋으로 표시한 일 예를 나타낸다. 전처리부는 체험일자별로 데이터셋을 구성함으로써, 체험k일차와 체험 k+1일차의 차이정보를 반영할 수 있다.
도 4 내지 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 전환확률값 별로 일차별 출석률 변화, 일차별 수행률 변화 등의 데이터를 학습상담데이터로 학습상담서버에 저장하여 관리하는 예를 도시한다.
도 4를 참고하면 무료체험학습을 이용하는 학생이 학습어플리케이션에 최초로 로그인한 후 체험일자 2일차부터 전환확률값이 40%이하인 그룹과 전환확률값 50%이상의 그룹의 출석률 차이가 발생하는 것을 알 수 있다.
도 5를 참고하면, 무료체험학습을 이용하는 학생이 학습어플리케이션을 이용하는 체험일자 1일차부터 전환확률값이 40%이하인 그룹과 전환확률값 50%이상의 그룹의 수행률차이가 30%이상 벌어지고, 그 차이가 지속적으로 유지되는 것을 알 수 있다. 수행률의 경우 체험일자 초반부터 큰 폭으로 벌어지므로, 체험일자 3일 이내에 상담부(240)에서는 수행률이 최소 60~70% 수준이 되도록 독려하는 것이 상담의 주요 포인트가 될 수 있다.
도 6 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담교사가 체험학습을 이용하는 학생과 상담을 수행하기 위해 이용하는 업무보드의 일 예를 도시한다.
업무보드는 업무카운팅부(610), 전환예측부(620), 로그인기록부(630), 그리고 회원리스트영역(640)을 포함한다.
업무카운팅부(610)는 상담교사가 당일 처리해야할 필수 업무의 개수를 카운팅하여 표시한다. 업무카운팅부(610)는 상담교사가 업무를 수행할 때마다 업무의 개수를 '1' 단위로 차감하고, 업무의 개수가 '0'이 되면 상담교사가 당일 처리해야할 업무가 마무리 된다.
전환예측부(620)는 우선순위 상(上),중(中),그리고 하(下)에 해당하는 학생들의 분포를 표시한다. 도 6을 참고하면, 전환예측부(620)는 우선순위 상(上)에 해당하는 학생들을 '양호'로 표시하고 이에 해당하는 학생의 숫자 17명, 우선순위 중(中)에 해당하는 학생들을 '유지'로 표시하고 해당하는 학생의 숫자 10명, 그리고 우선순위 하(下)에 해당하는 학생들을 '독려'로 표시하고 해당하는 학생의 숫자 10명을 표시한다.
로그인기록부(630)는 학습어플리케이션에 학생들 또는 학부모들이 접속한 기록을 표시한다.
업무내역부(640)는 상담교사가 당일 처리해야할 필수 업무의 상세내역을 표시한다. 예를 들어, '상담예약'이라는 업무 상세내역을 표시하고, '상담예약'이라는 업무 상세내역의 개수 '7'을 함께 표시한다.
회원리스트영역(650)은 전환예측부(620)에 표시된 리스트 또는 업무내역부(660)에 표시된 업무내역과 관련된 리스트를 클릭하면, 그와 연관된 학생들 리스트를 표시할 수 있다. 예를 들어, 상담교사가 '양호 17명'를 클릭할 경우, 회원리스트영역(650)에 17명의 학생 정보가 표시된다.
도 7 내지 8은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담보드(700)의 일 예를 도시한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담보드(700)는 좌우로 분할된 형태(710, 720)이고, 상기 상담보드 좌측에 상담정보영역(710)이, 우측에 상담기록영역(720)이 제공되어 단일 화면에서 상담정보조회와 상담기록이 수행될 수 있도록 구현된다. 또한, 상담정보영역(710)과 상담기록영역(720)은 각각 복수의 탭을 구비할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담보드(700)는 고정된 형태의 복수의 탭(710a, 710b, 710c, 720a, 720b, 720c)과 상담정보영역(710) 및 상담기록영역(720)의 좌우로 분할된 "T"자형 레이아웃으로 구현될 수 있다. T자형 레이아웃의 상담보드는 상담교사가 학생 또는 학부모와 상담을 하면서 상담 내역을 기록하는 동안에도 학생의 학생정보, 학습어플리케이션을 결제할 확률 정보 등을 포함하는 학습상담데이터를 동시에 확인할 수 있는 이점이 있다. 상담교사는 단일 화면에 제공되는 상담보드(700)를 이용하여 학생 또는 학부모와 상담할 때 필요한 학습상담데이터를 제공받고, 동시에 상담보드(700)에 학생 또는 학부모와의 상담 내역을 기록할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담정보영역(710)은 학생정보탭(710a), 학습계획탭(710b) 그리고 AI생활기록부탭(710c)을 구비할 수 있다. 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담기록영역(720)은 상담을 수행하는 시점의 상담내역을 기록하는 상담기록탭(720a), 상담내역을 시간순으로 기록하는 상담히스토리탭(720b), 그리고 상담교사가 학생 또는 학생의 학부모와 상담시 참고할 수 있는 우수상담스크립트탭을 제공하는 우수상담스크립트탭(720c)을 구비할 수 있다.
학생정보탭(710a)은 학생 또는 학부모의 서지정보를 제공한다. 학습계획탭(710b)은 학생이 학습어플리케이션에서 제공하는 학습을 수행할 계획을 기록하는 인터페이스를 제공한다. 또한 학생이 방문한 횟수와 학습한 내역, 학생이 스스로 계획한 학습 중 수행한 계획의 비율을 나타내는 수행률 등의 정보를 제공한다. AI생활기록부탭(710c)는 학생이 기설정된 기간동안 학습어플리케이션을 이용하면서 파악한 학생의 학습정보가 표시된다. 학습정보는 학습어플리케이션을 이용하는 과정에서 파악된 학습내역데이터, 로그기록 등을 바탕으로 생성되며, 학생의 장점 및 개선점을 포함한다. 또한, AI생활기록부탭(710c)은 기설정된 기간동안 학생이 학습어플리케이션에서 학습한 내용과 관련한 질문을 포함한다. AI생활기록부탭(710c)은 또한 기설정된 기간동안 학생이 학습어플리케이션에서 학습한 내용을 기초로 학습어플리케이션을 결제할 확률 정보를 더 제공할 수 있다. 그리고, 해당 학생이 학습어플리케이션을 결제할 확률 정보와 학생의 학습정보를 기초로 학생에게 필요한 개선점 정보를 더 제공할 수 있다. 상담교사는 AI생활기록부탭(710c)에서 제공하는 학습정보, 학습어플리케이션을 결제할 확률정보를 학습상담데이터로 활용하여 학생과 상담을 수행할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담정보영역(710)과 상담기록영역(720)은 각각 스크롤바(712, 722)를 구비하고, 상담정보영역(710)의 스크롤바(712)와 상담기록영역(720)의 스크롤바(722)는 독립적으로 동작한다.
상담교사는 학생 또는 학생의 학부모와 상담하는 과정에서 학생의 학습 정보를 파악하고자 할 때 상담정보영역(710)의 스크롤바(712) 및 상담정보영역(710)을 구성하는 복수의 탭(710a, 710b, 710c)을 이용할 수 있다. 이 경우 상담정보영역(710)의 스크롤바(712)는 상담정보영역(710)을 구성하는 복수의 탭(710a, 710b, 710c) 각각에서 상하로 동작한다.
상담교사는 학생 또는 학생의 학부모와 상담시 기록을 수행하거나, 상담기록히스토리를 확인하거나 또는 표준화된 상담스크립트가 필요할 때에는 상담기록영역(720)을 구성하는 복수의 탭(720a, 720b, 720c)을 이용할 수 있다. 이 경우 상담기록영역(720)의 스크롤바(722)는 상담기록영역(720)을 구성하는 복수의 탭(720a, 720b, 720c) 각각에서 상하로 동작한다.
상담교사는 학생 또는 학생의 학부모와 상담시 상담기록영역(720)에 상담 내용을 기록하면서도, 동시에 상담정보영역(710)을 구성하는 복수의 탭(710a, 710b, 710c)을 조회하고, 복수의 탭(710a, 710b, 710c) 각각의 내용을 확인하기 위하여 상담정보영역(710)의 스크롤바(712)를 이용할 수 있다.
도 8은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상담보드(800)의 상담정보내역(910)을 8구성하는 8AI생활기록부탭(910c)의 일 예를 도시한다. 상담정보내역(810)의 우측에는 상담기록영역(820)이 표시된다.
AI생활기록부탭(810c)는 AI분석부(830), AI상담부(840)를 제공한다. AI분석부(830)는 기설정된 기간(812)동안 학생이 학습어플리케이션을 이용한 정보를 분석하여 학생의 장점(832)과 학생의 단점(834)을 분석하여 제공한다.
이를 위하여, AI분석부(830)는 학생의 학습기간, 학습기간 중 학습어플리케이션에서 학습을 수행한 시간, 학생이 학습어플리케이션에서 이용한 컨텐츠, 학생이 계획한 학습계획수 대비 수행한 학습 수를 나타내는 수행률, 학생이 푼 문제수 중 맞은 문제수의 비율, 학생이 틀린 문제를 기록한 오답노트에 대한 학습, 학생의 과목별 학습 현황 등에 대한 분석을 통해 학생마다 표준화된 분석 결과를 제공할 수 있다.
도 9를 참고하면, AI분석부(830)는 202*.04.06에서 202*.04.12일의 기간 동안(812) 학생의 장점으로 '수행률이 100%입니다'(832a)와 '평균점수가 +20 향상되었어요'(832b)라는 정보를 제공한다. 또한 학생의 단점으로 '오답노트를 복습하지 않았어요'(834a), '문제를 건너뛰지 말고, 모두 풀어주세요'(834b), 그리고 '수학 연산 학습이 부족합니다'(834c)라는 정보를 제공한다.
AI상담부(840)는 202*.04.06에서 202*.04.12일의 기간 동안(812) 학생이 학습어플리케이션에서 학습한 개념 중 상담교사가 학생에게 질문할 컨텐츠를 개념(850)과 문제(860) 형식으로 제공할 수 있다. 예를 들어, 학생이 '수학 4단원. 분수' 컨텐츠를 학습한 경우(850a), 상담교사는 학생과 상담하는 과정에서 "약수"의 개념(850b, 850c)에 대하여 학생에게 질문할 수 있다. 또한, 202*.04.06에서 202*.04.12일의 기간 동안(812) 학생이 학습어플리케이션에서 학습한 개념 중 학생이 재복습이 필요하거나 오답노트 복습 등이 결여된 문제를 호출하는 인터페이스(870)를 통해 문제를 호출한 후, 해당 문제를 학생과 상담시에 학습상담데이터로 이용할 수 있다. 상담교사는 상담과정에서 AI상담부(840)에서 제공하는 질의를 학습상담데이터로 모두 이용한 경우, 'AI추천상담완료' 버튼(880)을 눌러 AI생활기록부에서 제공하는 학습상담데이터 활용을 종료할 수 있다.
도 9는 본 발명의 또 바람직한 일 실시예로서, 상담보드를 구성하는 상담정보영역의 AI생활기록부탭(910c)의 일 예를 도시한다. AI생활기록부탭(910c)은 도 8에서 제시한 내용에 더하여 학생이 일정기간 학습어플리케이션을 이용하는 동안 수집한 학습내역데이터, 학습어플리케이션을 이용한 로그데이터 등을 기초로 기계학습된 학습어플리케이션을 결제할 확률에 대한 정보를 더 제공할 수 있다.
도 10 내지 11은 본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 상담교사 단말기에 제공되는 상담보드의 일 예를 도시한다.
상담보드(1000)는 복수의 탭이 표시되는 탭 영역(1010), 탭을 선택하는 경우 해당 탭과 관련된 내용을 표시하는 내용영역(1020), 퀵메뉴(1030) 및 스크롤바(1040)를 포함한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 내용영역(1020)은 도 7의 상담정보영역(710)과 퀵메뉴(1030)는 도 7의 상담기록영역(720)과 실질적으로 동일한 기능을 수행한다. 그리고, 탭 영역(1010)에는 상담정보영역(710)에 표시되는 탭들만(710a, 710b, 710c)이 표시되고, 퀵메뉴(1030)에는 상담기록영역(720)에 표시되는 탭들(720a, 720b, 720c)이 표시된다. 예를 들어, 상담기록탭(도 11, 1130), 상담히스토리탭(도 11, 1140) 그리고 필수상담스크립트탭(도 11, 1150)이다. 상담교사는 탭 영역(1010)에서 복수의 탭 중 조회하고자 하는 탭을 선택할 수 있다. 예를 들어, 상담교사는 학생정보탭(도 7, 710a 참고), 학습계획탭(도 7, 710b 참고) 그리고 AI생활기록부탭(도 7, 710c 참고) 중 AI생활기록부탭(도 7, 710c 참고)을 선택할 수 있다.
상담교사가 탭 영역(1010)에서 복수의 탭 중 조회하고자 하는 탭을 선택하면, 탭에 해당하는 내용이 내용영역(1020)에 표시된다. 도 11을 참고하면, 상담교사가 AI생활기록부탭(도 7, 710c 참고)을 선택한 경우, 내용영역(1160)에는 학생이 기설정된 기간동안 학습어플리케이션을 이용하면서 파악한 학생의 학습정보가 표시된다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 상담보드는 상담교사가 내용영역(1160)을 확인하기 위하여 스크롤(1110)을 이동시키는 경우, 퀵메뉴(1120)가 스크롤(1110)의 위치와 함께 이동한다. 그리고, 탭 영역(1100)에 기재된 내역은 상담교사가 조회한 학생의 이름, 학년, 성별 등과 같은 신원정보로 변경된다. 상담교사가 스크롤(1110)을 상하로 이동시키는 경우에도 학생의 이름, 학년, 성별 등의 신원정보를 계속하여 확인하기 위해, 탭 영역(1100)은 스크롤(1110)의 위치 이동에 따라 함께 이동한다. 상담교사는 내용영역(1160)을 확인하면서 학생의 학습정보 등을 파악하다가, 상담을 기록해야 되거나, 상담 히스토리 또는 필수상담스크립트를 확인해야 하는 경우 퀵메뉴(1120)를 클릭하여 활성화 시킬 수 있다.
본 발명에서 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 "이루어지다" 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 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

Claims (15)


  1. 학습어플리케이션의 무료체험기간동안 체험일자마다 학생 각각의 학습정보를 데이터셋으로 구성하는 전처리부;
    상기 체험일자마다 구성된 데이터셋을 이용하여 병렬 또는 시퀀스 기반으로 다수의 의사결정 나무를 활용하는 기계학습을 수행하여 상기 학생이 상기 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 전환확률값을 예측하는 기계학습부;
    상기 무료체험기간동안 상기 학습어플리케이션을 이용한 다수의 학생들 각각의 상기 전환확률값에 따라 상담을 수행할 학생의 우선순위를 판단하는 우선순위판단부; 및
    상기 학생의 우선순위에 따라 상담방식을 변경하여 상기 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 가능성을 개선시키는 상담부;를 포함하고,
    상기 기계학습부는 상기 데이터셋을 이용하여 상기 학습 정보 중 출석률, 누적계획수, 누적수행수, 수행률, 계획학습시간, 미계획학습시간, 학습어플리케이션 내 메신저 이용횟수, 학습어플리케이션에서 제공하는 문제들 중 학생이 푼 문제수, 상기 푼 문제수 중 맞은문제 수 등을 파악하고 체험일자별 변화량을 기계학습하여 상기 전환확률값을 예측 하고,
    상기 상담부는 상기 체험일자별 학생 각각의 데이터셋 값의 변화를 분석하여 상기 학습정보 중 어떤 항목으로 인하여 상기 우선순위가 높거나 낮은지 파악하여 파악된 항목을 학습상담데이터로 이용하여 상담을 수행하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 학습정보는
    상기 무료체험기간동안의 수행률, 상기 무료체험기간동안의 출석률, 상기 무료체험기간동안 상기 학습어플리케이션에서 제공하는 학습컨텐츠 중 이용하고자 계획한 학습컨텐츠를 수행한 계획학습시간, 상기 무료체험기간동안 상기 학습어플리케이션에서 제공하는 학습컨텐츠 중 계획없이 이용한 학습컨텐츠를 수행한 미계획학습시간을 포함하고, 상기 수행률은 상기 무료체험기간동안 이용하고자 계획한 학습계획수 중 실제 수행한 학습수행수의 비율인 것을 특징으로 하는 정회원전환예측장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 기계학습부는
    앙상블 모델을 이용하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측장치.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 기계학습부는
    배깅(bagging)기반 랜덤 포레스트 또는 Xgboost 모델을 이용하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측장치.
  5. 제 3 항에 있어서,
    그리드 서치를 더 이용하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측장치.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 우선순위판단부는
    상기 무료체험기간동안 상기 학습어플리케이션을 이용한 다수의 학생들 각각의 전환확률값을 기초로 상기 다수의 학생들의 우선순위를 상, 중, 하로 분류하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측장치.
  7. 삭제
  8. 제 6 항에 있어서, 상기 상담부는
    상기 우선순위가 상(上)으로 분류된 학생들에 대해서는 프로모션을 진행하는 프로모션부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측장치.
  9. 제 6 항에 있어서, 상기 상담부는
    무료체험기간이 시작된 후 기설정된 기간 동안 출석률이 낮아 상기 우선순위가 하(下)로 분류된 학생들에 대해서는 출석률을 독려하는 상담을 진행하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측장치.
  10. 제 6 항에 있어서, 상기 상담부는
    무료체험기간이 시작된 후 기설정된 기간 동안 수행률이 제 1기준값 이하인 학생들에 대해서는 제 2 기준값에 도달하도록 독려하는 상담을 진행하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측장치.
  11. 제 2 항에 있어서, 상기 학습정보는
    상기 학습어플리케이션에서 제공하는 문제 중 학생이 푼 문제수, 상기 푼 문제수 중 맞은 문제수, 상기 학생의 성별, 상기 학습어플리케이션에서 제공하는 메시지 기능을 이용한 횟수를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측장치.
  12. 전처리부에서 학습어플리케이션의 무료체험기간동안 체험일자마다 학생 각각의 학습정보를 데이터셋으로 구성하는 단계;
    기계학습부에서 상기 체험일자마다 구성된 데이터셋을 이용하여 병렬 또는 시퀀스 기반으로 다수의 의사결정 나무를 활용하는 기계학습을 수행하여 상기 학생이 상기 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 전환확률값을 예측하는 단계; 및
    우선순위판단부에서 상기 무료체험기간동안 상기 학습어플리케이션을 이용한 다수의 학생들 각각의 상기 전환확률값에 따라 학생의 우선순위를 판단하는 단계;
    상담부에서 상기 학생의 우선순위에 따라 상담방식을 변경하여 상기 학습어플리케이션의 이용을 유료로 전환할 가능성을 개선시키는 단계;를 포함하고,
    상기 기계학습부는 상기 데이터셋을 이용하여 상기 학습 정보 중 출석률, 누적계획수, 누적수행수, 수행률, 계획학습시간, 미계획학습시간, 학습어플리케이션 내 메신저 이용횟수, 학습어플리케이션에서 제공하는 문제들 중 학생이 푼 문제수, 상기 푼 문제수 중 맞은문제 수 등을 파악하고 체험일자별 변화량을 기계학습하여 상기 전환확률값을 예측하며, 상기 상담부는 상기 체험일자별 학생 각각의 데이터셋 값의 변화를 분석하여 상기 학습정보 중 어떤 항목으로 인하여 상기 우선순위가 높거나 낮은지 파악하여 파악된 항목을 학습상담데이터로 이용하여 상담을 수행하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측방법.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 상담부는
    상기 우선순위 확인한 후, 체험일자별 학생 각각의 데이터셋 값의 변화를 분석하여 상기 데이터셋을 구성하는 학습정보 중 어떤 항목으로 인하여 상기 우선순위가 높거나 낮은지 파악하여 파악된 항목을 기초로 상담을 수행하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측방법.
  14. 제 12 항에 있어서, 상기 상담부는
    상기 우선순위가 상(上)으로 분류된 학생들에 대해서는 프로모션을 진행하고, 무료체험기간이 시작된 후 기설정된 기간 동안 출석률이 낮아 상기 우선순위가 하(下)로 분류된 학생들에 대해서는 출석률을 독려하는 상담을 진행하는 것을 특징으로 하는 정회원전환예측방법.
  15. 제 12 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 기재된 정회원예측방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 것을 특징으로 하는 컴퓨터 기록 매체.
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