KR20020014928A - 양육 게임을 통한 학습에서의 복습 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 사용자의 워크스테이션에 가상인간을 형성시키고 해당 가상인간에게 사용자가 학습한 교육내용을 재학습시키는 학습시스템에 관한 것으로 특히, 가상인간과 실제 인간인 사용자간에 대화를 진행시키기 위한 인공지능 모듈과; 인공지능 모듈의 제어를 통해 사용자와 가상인간 사이에서 학습에 관련한 대화나 사용자가 가상인간을 교육시키는 일련의 과정에 대해 제어하는 학습대화 모듈과; 정상적인 학습과정의 표본 혹은 기준을 데이터로 저장하고 있는 학습표본 데이터 저장부와; 학습표본 데이터 저장부의 데이터를 기준으로 학습대화 모듈을 통해 사용자와 대화하는 학습내용을 숙지하는 학습모듈과; 학습모듈을 통해 학습되어진 내용들을 저장하거나 수정 변경 및 삭제하도록 하는 학습데이터 저장부와; 망각의 임계시점이 경과하였다고 판단되면 학습데이터 저장부에 저장되어 있는 학습 데이터중 임의의 데이터를 랜덤하게 삭제시켜 망각기능을 부여하는 랜덤프로세서 모듈; 및 랜덤프로세서 모듈을 통해 학습데이터 저장부내의 임의의 데이터가 삭제되면 이를 인식하여 학습대화 모듈을 통해 사용자측에 복습을 시켜줄 것을 요청하는 복습요청 모듈을 포함하여, 가상인간의 지각능력의 및 해당 지각능력에 대응하는 망각기능을 부여함으로써 양육 게임시 교육시킨 내용에 대해 가상인간이 자연스럽게 망각하고 이를 다시 깨우치도록 하는 과정에서 사용자가 학습내용을 복습할 수 있다.

Description

양육 게임을 통한 학습에서의 복습 시스템{Review system of Scholarship using Bringing-up game}

본 발명은 네티즌 자신의 워크스테이션(혹은 개인용 컴퓨터)에 일정 학습 프로그램이 설치되고 설치된 학습 프로그램과 연계된 인터넷상의 웹서버와 온라인상태로 일정내용을 학습한 후 게임을 통해 학습된 내용을 복습함과 동시에 자신의 학습정도를 인지할 수 있도록 하는 양육 게임을 통한 인터넷 학습 방법에 관한 것으로 특히, 양육게임을 위해 설정되는 가상인간(avatar)의 지각능력의 및 해당 지각능력에 대응하는 망각기능을 부여함으로써 양육 게임시 교육시킨 내용에 대해 가상인간이 자연스럽게 망각하고 이를 다시 깨우치도록 하는 과정에서 사용자가 학습내용을 복습할 수 있도록 하는 양육 게임을 통한 학습에서의 복습 시스템에 관한 것이다.

일반적으로, 기존의 학교 외적인 학습 시스템은 주로 책이나 테잎 그리고 사설학원, 과외 등으로 실시되었다.

책이나 테잎에 의한 학습은 어린이들의 자유분방하고 한곳에 장시간 집중을 하지 못하는 성격 등으로 인한 교육적인 문제와 사설학원은 정해진 시간에 아이들이 교육을 받아야 하는 시간상의 제약과 또 그 사설학원이 있는 곳까지 이동해야 하는 공간상의 제약이 따르며 과외는 상기와 같은 시간과 공간상의 제약은 없지만교육비가 상대적으로 비싸다는 문제점이 있다.

그러나, 근래 들어 인터넷의 범용화에 따라 많은 부분에서 정보의 혁명이 일어나고 있고 지금도 지속적인 발전이 거듭되고 있으며, 특히 교육 부분에서는 인터넷을 매개체로 한 원격 교육을 통해 학원 공간의 한계를 극복하고자 하는 노력이 지속적으로 추진중이다.

기존의 인터넷을 이용한 원격 교육 방법에는 학습 자료 제공형 교육, 첨삭형 교육, 및 컨퍼런스형 교육으로 분리되며, 이 학습 자료 제공형 교육은 강사 또는 작성한 학습 자료를 MP3 파일등과 같은 멀티 미디어 파일로 제작하고, 이 홈페이지에 게재하여 네티즌 학습자가 선택하도록 하는 형태이다.

또한, 첨삭형 교육방법은 학습자가 상기 학습 자료 제공형 교육 방법에서 제공된 학습지를 작성하고, 이 작성된 학습지를 강사가 첨삭, 수정하여 학습자에게 되돌려 주는 형태이다.

상기 컨퍼런스형 교육 방법은 상기 학습 자료 제공형 교육 방법에서 제공된 학습지를 학습한 후 일정한 시간대에 검색용 소프트웨어를 이용하여 주제별 토론, 질문 및 대답을 하도록 하는 형태이다.

상기에서 설명한 교육 방법에 있어서, 제공된 학습 자료를 작성 후 교육 결과를 학습자에게 제공하는 과정은 과거의 온라인 형태로 학원이나 학교에서 이루어지는 형태를 벗어나지 못하고 있으며, 학습의 효율성을 높이지 못하고 있고, 오히려 화면의 불러오기(Loading) 시간의 지체와 모니터를 이용한 학습은 교과서를 이용한 학습에 익숙해져 있는 학습자에서 상당한 부담을 주고 있다.

또한 학습 결과는 단지 학습자의 학습 점수, 정/오답 및 해설의 제시수준에서 벗어나지 못하고 있으며 이는 데이터의 단순화에 기인되며, 본인만을 위한 학습 내용 및 컨설팅의 서비스를 받지 못하고 있다.

또한, 학습은 1의 강사와 1의 학습자로 이루어진 교육형태가 가장 효과적이라는 사실은 누구나 인정하고 있는 사실이며, 더욱이 누군가에게 단순히 내용을 전달받는 경우보다는 자신이 학습한 내용을 누군가에게 가르치는 경우 그 학습 내용의 인지도는 더욱 깊어진다는 사실은 너무나도 명백한 사실이다.

그러나, 초등학생부터 고등학생까지는 자신이 학습한 내용을 누군가에게 가르치는 경우 자신보다 저 학년의 대상자를 가르치는 것이 보편적이기 때문에, 실제 자신의 학습정도와는 별개의 경우가 대부분이다.

상술한 문제점을 해소하기 위해 본 발명의 출원인과 동일한 출원인은 자신과 동일한 연배의 가상인간을 모델로 하고, 해당 모델을 학습시키도록 함으로써, 자신의 학습정도를 심화시키기 위한 양육 게임을 통한 인터넷 학습방법을 제안하였는데, 상기 방법의 적용과 학습 능률의 증대를 위해서 양육 게임 상에서 이미 학습된 내용을 복습하도록 하는 방법의 필요성을 절감하게 되었다.

따라서, 상기와 같은 필요성에 따른 본 발명의 목적은 양육게임을 위해 설정되는 가상인간(avatar)의 지각능력의 및 해당 지각능력에 대응하는 망각기능을 부여함으로써 양육 게임시 교육시킨 내용에 대해 가상인간이 자연스럽게 망각하고 이를 다시 깨우치도록 하는 과정에서 사용자가 학습내용을 복습할 수 있도록 하는 양육 게임을 통한 학습에서의 복습 시스템을 제공하는 데 있다.

상기와 같은 문제점을 해소하기 위한 본 발명의 부가적인 목적은 가상인간의 지각기능과 망각기능을 부여하는 시스템을 제공하는 데 있다.

도 1은 본 발명이 적용되는 양육 게임을 통한 인터넷 학습 방법을 설명하기 위한 예시도

도 2는 본 발명에 따른 양육 게임을 통한 학습에서의 복습 방법을 설명하기 위한 프로그램 모듈의 구성 예시도

도 3은 전방향 신경회로망을 설명하기 위한 예시도

도 4는 본 발명에 적용되는 계층별 학습 방법을 설명하기 위한 학습 순서 예시도

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

11 : 학습 및 게임프로그램 12 : 데이터 베이스

20 : 통신 및 인터넷 웹 브라우저 모듈

30 : 일반 서버부 40 : DB 서버

41 : 테스트 DB 42 : 컨텐츠 DB

43 : 평가 DB 44 : 개인정보 DB

45 : 통계 DB 110 : 인공지능 모듈

120 : 학습대화 모듈 130 : 학습표본 데이터 저장부

140 : 학습모듈 150 : 학습데이터 저장부

170 : 랜덤프로세서 모듈 180 : 복습요청 모듈

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 양육 게임을 통한 학습에서의 복습 시스템의 특징은, 사용자의 워크스테이션에 가상인간을 형성시키고 해당 가상인간에게 사용자가 학습한 교육내용을 재학습시키는 학습시스템에 있어서, 가상인간과 실제 인간인 사용자간에 대화를 진행시키기 위한 인공지능 모듈과; 상기 인공지능 모듈의 제어를 통해 사용자와 가상인간 사이에서 학습에 관련한 대화나 사용자가 상기 가상인간을 교육시키는 일련의 과정에 대해 제어하는 학습대화 모듈과; 정상적인 학습과정의 표본 혹은 기준을 데이터로 저장하고 있는 학습표본 데이터 저장부와; 상기 학습표본 데이터 저장부의 데이터를 기준으로 학습대화 모듈을 통해 사용자와 대화하는 학습내용을 숙지하는 학습모듈과; 상기 학습모듈을 통해 학습되어진 내용들을 저장하거나 수정 변경 및 삭제하도록 하는 학습데이터 저장부와; 망각의 임계시점을 통지하는 타이머를 통해 일정시간이 경과하였다고 판단되면 상기 학습데이터 저장부에 저장되어 있는 학습 데이터중 임의의 데이터를 랜덤하게 삭제시켜 망각기능을 부여하는 랜덤프로세서 모듈; 및 상기 랜덤프로세서 모듈을 통해 상기 학습데이터 저장부내의 임의의 데이터가 삭제되면 이를 인식하여 상기 학습대화 모듈을 통해 사용자측에 복습을 시켜줄 것을 요청하는 복습요청 모듈을 포함하는 데 있다.

본 발명의 상술한 목적과 여러 가지 장점은 이 기술 분야에 숙련된 사람들에 의해 첨부된 도면을 참조하여 후술되는 발명의 바람직한 실시 예로부터 더욱 명확하게 될 것이다.

우선, 본 발명에 적용된 기술적 사상을 간략히 살펴보기로 한다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 설명한다.

첨부한 도 1은 본 발명이 적용되는 양육 게임을 통한 인터넷 학습 방법을 설명하기 위한 예시도로서, 참조번호 40과 30으로 표시되는 부분은 본 발명에 따른 인터넷 웹서버 측의 구성이며, 그 외의 구성은 본 발명에 따른 네티즌 자신의 워크스테이션(혹은 개인용 컴퓨터)의 구성이다.

여기서, 인터넷상의 모든 문서를 검색하여 그 문서의 내용을 네티즌 학습자가 볼 수 있도록 화면에 디스플레이하는 통신 및 인터넷 웹 브라우저 모듈(이하, 브라우저로 약칭)(20)과, 상기 브라우저(20)로부터 전송되온 데이터의 전송 및 입력데이터의 처리를 위한 일반 서버부(30)와, 상기 일반 서버부(30)로부터 공급된 데이터를 저장하고, 요구된 데이터를 출력하는 DB 서버(40)로 구비된다.

또한, 참조번호 WZ으로 표시되는 영역은 네티즌이 사용하는 워크스테이션의 모니터에 디스플레이되는 화면의 영역중 상기 브라우저(20)을 통해 인터넷상의 상기 DB 서버(40)에 연결되어 학습내용 등등의 자료를 디스플레이할 수 있도록 하는 부분이며, 참조번호 CZ으로 표시되는 부분은 학습 당사자가 일정량의 학습을 성취한 후 이를 복습하기 위해 가르칠 가상인간의 생활영역이며, 참조번호 SZ으로 표시되는 영역은 네티즌 자신과 가상인간의 학습정도 및 양육게임의 진행정도 등등을 나타내는 영역이다.

또한, 참조번호 11로 표시되는 학습 및 게임프로그램(이하, 프로그램이라고 약칭함)은 상기 워크스테이션 내부에 안착(인스톨)되어 있으며, 상기 브라우저(20)와 연계되어 인터넷상의 웹서버와 온라인상태로 일정내용을 학습하도록 패치 기능을 수행하고, 학습자인 네티즌이 양육게임을 통해 학습정도를 심화시킬 수 있도록 하는 제반 사항의 운영을 담당한다.

마지막으로, 데이터 베이스(12)는 역시 상기 워크스테이션 내부에 위치하며, 네티즌의 학습정도 및 가상인간의 생활(학습 포함)정도에 대한 다양한 데이터를 저장하고 있다.

이와 같이 이루어진 본 발명이 적용되는 양육 게임을 통한 인터넷 학습 시스템의 동작을 간략히 살펴보면, 네티즌 학습자는 DB 서버(40)에 접속하여 임의의 학습과정을 선택하여 이를 학습하는데 이러한 학습과정의 설정이 완료된 학습 내용은 네티즌 학습자의 브라우저(20)로 전송된다.

상술한 웹서버측과의 연계동작은 웹브라우저영역(WZ)을 통해 네티즌 학습자에게 전달되어지고, 네티즌 학습자는 이를 통해 일정 내용의 학습이 이루어진다.

일정의 학습이 이루어진 이후에, 네티즌 학습자는 자신의 연배에 해당하는 예를 들어 네티즌 학습자가 초등학교 5학년이며 학습한 내용이 영어인 경우, 프로그램(11)은 데이터 베이스(12)에 저장되어 있는 초등학교 5학년 정도의 가상인간을 억세스하여 참조번호 CZ에 디스플레이시키게 된다.

네티즌 학습자는 상기 가상인간에게 자신이 학습한 내용을 상기 프로그램(11)에 따라 교육시키게되며, 상기 가상인간은 지각능력과 망각능력을 가지고 있으므로 가상인간에게 부여되어 있는 지각능력을 통해 네티즌 학습자의 교육을 학습하게 된다.

상술한 학습 방식이 실효성을 얻기 위해서는 가상인간은 지각능력과 망각능력이 네티즌 학습자와 거의 유사한 수준을 유지하고 있어야하며, 더욱이 네티즌 학습자의 지적능력이 향상됨과 더불어 가상인간의 지적능력 역시 향상되어야하는 것이다.

따라서, 본 발명에서는 첨부한 도 2에 도시되어 있는 바와 같은 프로그램 모듈을 구성하여 가상인간의 지적능력을 부여하도록 하고자 하는 것이다.

도 2는 본 발명에 따른 양육 게임을 통한 학습에서의 복습 방법을 설명하기 위한 프로그램 모듈의 구성 예시도로서, 학습인지능력과 망각능력을 부여함으로써 가상인간이 한번 인식한 학습내용을 일정시간(예를 들면, 1주일)이 경과하면 랜덤하게 망각한 후 이를 다시 네티즌 학습자에게 재교육시킬 것을 요청함으로써 네티즌 학습자 스스로 복습 할 수 있도록하기 위한 것이다.

첨부한 도 2에 도시되어 있는 구성을 살펴보면, 가상인간과 실제 인간인 사용자간에 대화를 진행시키기 위한 인공지능 모듈(110)과, 상기 인공지능 모듈(110)의 제어를 통해 사용자와 가상인간 사이에서 학습에 관련한 대화나 사용자가 상기 가상인간을 교육시키는 일련의 과정에 대해 제어하는 학습대화 모듈(120)과, 정상적인 학습과정의 표본 혹은 기준을 데이터로 저장하고 있는 학습표본 데이터 저장부(130)와, 상기 학습표본 데이터 저장부(130)의 데이터를 기준으로 학습대화 모듈(120)을 통해 사용자와 대화하는 학습내용을 숙지하는 학습모듈(140)과, 상기 학습모듈(140)을 통해 학습되어진 내용들을 저장하거나 수정 변경 및 삭제하도록 하는 학습데이터 저장부(150)와, 망각의 임계시점을 통지하는 타이머(160)를 통해 일정시간이 경과하였다고 판단되면 상기 학습데이터 저장부(150)에 저장되어 있는 학습 데이터중 임의의 데이터를 랜덤하게 삭제시켜 망각기능을 부여하는 랜덤프로세서 모듈(170), 및 상기 랜덤프로세서 모듈(170)을 통해 상기 학습데이터 저장부(150)내의 임의의 데이터가 삭제되면 이를 인식하여 상기 학습대화 모듈(120)을 통해 사용자측에 복습을 시켜줄 것을 요청하는 복습요청 모듈(180)로 구성된다.

상술한 프로그램 모듈의 구성은 첨부한 도 1의 학습 및 게임 프로그램에 소프트웨어적으로 처리되어 있는 구성이다.

상술한 바와 같이 구성되는 본 발명에 따른 프로그램 모듈의 구성에서 학습을 위한 방식으로는 일반적인 뉴런의 전방향 신경회로망의 계층별 학습 방법을 적용할 수도 있으며, 단순하게는 대응 매칭 방식(질의와 그에 따른 해답의 매칭)에 따른 데이터 저장 방식을 사용할 수도 있다.

또한, 그 이외에도 다양한 학습방식이 존재할 수 있으나, 본 발명에서는 그 적용 예를 전방향 신경회로망의 계층별 학습 방법으로 한다.

근래 제안되어진 전방향 신경회로망의 계층별 학습 방법으로는 대한민국 특허공개번호 2000-0008769호를 들 수 있는데, 이하의 설명에서는 상기 전방향 신경회로망의 계층별 학습 방법을 적용한 경우를 예로 들어 설명하겠다.

우선, 대한민국 특허공개번호 2000-0008769호의 기술내용을 간략히 설명하면, 전방향 신경회로망은 첨부한 도 3에 도시되어 있는 바와 같이 계층별로 위치한 뉴런과 이 뉴런들 사이를 연결하는 시냅스 가중치로 구성된다. 여기서 N개의 입력 층 뉴런들을 벡터로 표시하며, M개의 출력 층 뉴런들을 벡터로 표시한다.

또한, 첨부한 도 3에서는 하나의 중간층만 가지는 전방향 신경회로망에 해당하는데, H개의 중간 층 뉴런들을 벡터로 표시한다. 외부에서 임의의 패턴 x가 MLP에 입력되면 전방향 계산에 의해 h와 y가 계산된다. 즉, 입력 패턴 x에 따라 j번째중간 층 뉴런에 입력되는 가중치 합(weighted sum)이 아래의 수학식 1과 같이 계산된다.

따라서, 첨부한 도 3에 도시되어 있는 바와 같은 전방향 신경회로망에서의 계층별 학습 순서도가 첨부한 도 4에 도시되어 있는 바와 같다.

스텝 S201에서 P개의 학습 패턴을 입력받고서, 스텝 S202로 진행하여 상기 스텝 S201을 통해 입력된 학습 패턴에 따라 전방향 계산에 의해 결정된 출력 층 뉴런 벡터 에 대한 출력 층의 MSE 함수를 산출하고, 스텝 S203으로 진행하여 출력층 가중치의 미분 및 최적 학습율을 산출한다.

이후, 수학식 2에 따른 가중치를 산출하고,

상술한 과정을 통하여 출력층 가중치가 변경되어지면, 스텝 S205로 진행하여 상기 스텝 S201에서 입력받은 학습패턴을 재입력 받은 후 출력층 뉴런값을 재 산출한다.

상술한 바와 같은 과정을 통해 중간층 뉴런의 가중치 합에 대한 목표값 설정을 완료하고, 새로운 중간층 오차 함수를 재정의함으로써, 최적의 증간층 가중치 학습율을 산출하는 방식의 반복적인 계산을 통해 이루어지는 것이다.

이때의 최적 학습율은 아래의 수학식 3과 같다.

상술한 바와 같은 전방향 신경회로망의 계층별 학습 방법을 본 발명에 적용한 경우, 학습패턴은 첨부한 도 2의 참조번호 130으로 지칭되는 학습표본 데이터 저장부에서 제공받게 된다.

이는 사용자의 연령대와 지적능력의 차이점에 대응하는 다양한 가상인간을 형성하기 위해 그 각각의 가상인간에 대한 데이터를 모두 기록 혹은 저장한다는 것이 데이터 저장효율 측면에서 부적합하기 때문이다.

또한, 전방향 신경회로망의 계층별 학습 방법을 본 발명에 적용한 경우, 참조번호 140으로 지칭되는 학습 모듈에서는 응용된 문제의 해결능력을 갖게되는 것이다.

따라서, 본 발명이 적용되는 학습을 수행하기 위해 사용자는 기 설정된 가상인간을 억세스하고 이때, 상기 가상인간은 인공지능 모듈(110)에 따라 학습대화 모듈(120)을 통해 상기 사용자와 대화를 수행하게 된다.

이대, 대화의 내용은 학습에 관련한 사항으로, 외국어나 수학 혹은 국사 등등의 내용을 다루게되며, 사용자는 과외선생의 입장에서 1:1로 가상인간을 교육시키게 된다.

이러한 교육과정에서 상기 가상인간은 첨부한 도 3내지 도 4에 도시되어 있는 바와 같은, 학습방식에 따라 정상적인 학습과정의 표본 혹은 기준을 데이터로 저장하고 있는 학습표본 데이터 저장부(130)의 데이터를 기준으로 상기 학습대화 모듈(120)을 통해 사용자와 대화하는 학습내용을 숙지하게 된다.

학습모듈(140)을 통해 학습되어 숙지되어진 내용들은 학습데이터 저장부(150)에 저장되며, 일정시간의 경과 즉, 망각의 임계시점을 통지하는 타이머(160)를 통해 일정시간이 경과하였다고 판단되면 랜덤프로세서 모듈(170)은 상기 학습데이터 저장부(150)에 저장되어 있는 학습 데이터중 임의의 데이터를 랜덤하게 삭제시켜 망각기능을 부한다.

상기 랜덤프로세서 모듈(170)을 통해 상기 학습데이터 저장부(150)내의 임의의 데이터가 삭제되면 복습요청 모듈(180)은 데이터의 삭제 등을 인식하여 상기 학습대화 모듈(120)을 통해 사용자측에 복습을 시켜줄 것을 요청하게 된다.

이와는 다르게, 복습요청 모듈(180)에서 돌발적으로 사용자에게 삭제된 항목에 관련한 질의를 함으로써 사용자가 가상인간을 재교육시키게 하여 실제적인 사용자의 복습을 유도하게 된다.

이상의 설명에서 본 발명은 특정의 실시 예와 관련하여 도시 및 설명하였지만, 특허청구범위에 의해 나타난 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 개조 및 변화가 가능하다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 쉽게 알 수 있을 것이다.

상술한 바와 같이 동작하는 본 발명에 따른 양육 게임을 통한 학습에서의 복습 시스템을 제공하면, 양육게임을 위해 설정되는 가상인간(avatar)의 지각능력의 및 해당 지각능력에 대응하는 망각기능을 부여함으로써 양육 게임시 교육시킨 내용에 대해 가상인간이 자연스럽게 망각하고 이를 다시 깨우치도록 하는 과정에서 사용자가 학습내용을 복습할 수 있다.

Claims (1)

1. 사용자의 워크스테이션에 가상인간을 형성시키고 해당 가상인간에게 사용자가 학습한 교육내용을 재학습시키는 학습시스템에 있어서,

   가상인간과 실제 인간인 사용자간에 대화를 진행시키기 위한 인공지능 모듈과;

   상기 인공지능 모듈의 제어를 통해 사용자와 가상인간 사이에서 학습에 관련한 대화나 사용자가 상기 가상인간을 교육시키는 일련의 과정에 대해 제어하는 학습대화 모듈과;

   정상적인 학습과정의 표본 혹은 기준을 데이터로 저장하고 있는 학습표본 데이터 저장부와;

   상기 학습표본 데이터 저장부의 데이터를 기준으로 학습대화 모듈을 통해 사용자와 대화하는 학습내용을 숙지하는 학습모듈과;

   상기 학습모듈을 통해 학습되어진 내용들을 저장하거나 수정 변경 및 삭제하도록 하는 학습데이터 저장부와;

   망각의 임계시점을 통지하는 타이머를 통해 일정시간이 경과하였다고 판단되면 상기 학습데이터 저장부에 저장되어 있는 학습 데이터중 임의의 데이터를 랜덤하게 삭제시켜 망각기능을 부여하는 랜덤프로세서 모듈; 및

   상기 랜덤프로세서 모듈을 통해 상기 학습데이터 저장부내의 임의의 데이터가 삭제되면 이를 인식하여 상기 학습대화 모듈을 통해 사용자측에 복습을 시켜줄것을 요청하는 복습요청 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 양육 게임을 통한 학습에서의 복습 시스템.