KR20110108766A - 학습자의 암기이력을 관리하여 맞춤형으로 학습을 시켜주는 스마트 이러닝 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 모든 전자 단말기(휴대폰, 전자사전, PDA 등) 또는 네트워크 연동 서비스(웹서비스)에서의 이러닝(e-Learning) 시스템에 관한 것으로 사용자가 학습한 경력을 저장하였다가 이를 효율적으로 활용하는 학습 방법에 관한 것으로 현존하는 이러닝 시스템은 학습 항목별로 학습 이력이나 점검 이력을 효율적으로 관리하지 못하여 암기시간 및 자원이 낭비되고 지적 자산 관리가 제대로 이뤄지지 않은 반면, 본 발명은 이러한 문제점들을 구조적으로 해결하기 위해 학습 항목별로 학습 이력과 점검 이력 구조를 수용하고 망각 위험도를 등급 체제로 구분하여 암기시간 및 자원을 절약하고 사용자의 암기 능력과 점검 이력에 맞춰 맞춤형으로 학습을 할 수 있도록 하는 효과를 보인다.

Description

학습자의 암기이력을 관리하여 맞춤형으로 학습을 시켜주는 스마트 이러닝 시스템{Smart E-Learning System Based on Customized Training By Administrating Learner's History of Memorization }

본 발명은 모든 전자 단말기(휴대폰, 전자사전, PDA 등) 또는 네트워크 연동 서비스(웹서비스)에서의 이러닝(e-Learning) 시스템에 관한 것으로 사용자가 학습한 경력을 저장하였다가 이를 효율적으로 활용하는 학습 방법에 관한 것이다.

학습한 경력을 이용하는 것 관련 배경기술은 크게 두 가지로 나눌 수 있다.

1) 학습 목록에서 아는 내용인지, 또는 이미 학습한 내용인지 확인하며 상태는 CHECK와 UNCHECK를 가지고 판단하여 UNCHECK된 내용들을 중점적으로 학습시키는 방법. 구체적인 예로 온라인 단어장, 모바일 단어장 솔루션 등이 있다.

2) 학습 목록에서 이미 학습한 내용이라도 학습한 시간을 기억하였다가 배운 것은 시간이 지나면 점차 잊어버리는 과학적 근거(예: 에빙하우스(Ebbinghaus, 1855~1909)의 망각곡선)에 의하여 일정 기간 이후, 자동으로 복습을 시켜주는 방법. 구체적인 예로 깜빡이 학습기가 있다.

학습이 제대로 이루어졌는지를 확인하는 것 관련 배경기술도 크게 두 가지이다.

1) 자가진단법: 학습자 본인이 아는지 모르는지 확인하여 표시하는 방법.

2) 주입식 반복학습법: 깜빡이 학습기 같이 여러 차례 반복을 통하여 질문과 답 형태의 학습항목(예: 단어장에서는 단어와 단어의 뜻)을 보여주면 자연스럽게 암기가 된다는 가정 아래 학습한 상태로 추측하는 방법.

3) 스크리닝법: 일정한 방법으로 테스트를 하여 확인하는 방법.

본 발명은 학습한 경력을 이용하는 것 관련하여 학습한 시간을 기억하여 다시 활용하는 방법에 해당되며 스크리닝법을 사용하여 학습이 제대로 이루어졌는지 확인하는 방법을 사용한다.

본 발명이 해결하려는 과제는 다음과 같다.

1. 각 학습 항목별 학습 이력 관리가 어렵다는 점: 기존 대부분의 이러닝 시스템에서는 각 학습 항목(예: 단어장의 단어)이 학습 되었는지의 여부 또는 학습한 회수를 기억하는 방법으로 이력 관리를 한다. 짧은 기간 내에 반복 학습을 하여 학습회수가 올라간다고 하여도 일정기간이 지나면 자연스럽게 망각하게 되며 같은 날 같은 시간에 학습한 항목일지라도 망각하는 속도나 상태가 다른 점을 현재 이러닝 시스템에서는 반영할 수 없어서 학습 항목 전체에 대한 관리가 어려운 상황이다. 이력관리 활용으로 유명한 깜빡이 학습기의 경우도 단원별로 이력을 관리하는 것이지 단어별로 이력을 관리하는 것이 아니어서 이력 관리를 통하여 강제로 복습을 시키는 날에는 이미 알고 있는 단어 다수까지 다시 복습을 해야해서 시간과 자원의 낭비가 발생한다.

2. 특정 학습 기간이 아닌 일상생활에서 학습자의 학습상태 확인이 어렵다는 점: 현재의 많은 이러닝 시스템은 특정 시험(예: 수능)을 위주로 하기 때문에 특정 시험 이후의 학습 항목 관리는 불가능하거나 어려운 점이 있다. 깜빡이 학습기의 경우, 학습 기간을 정한 후, 규칙적인 날짜에 강제 복습을 시키기 때문에 학습기를 몇 달 후나 몇 년 후에 다시 보았을 때 학습자의 학습 상태가 어떤지 확인할 수 없다. 또 복습이 안 이루어진 망각 기간 또한 주 단위, 또는 월 단위로 체계적으로 운영되어야 복습이 더 필요하거나 꼭 알아야 할 항목들에 대한 효율적인 관리가 이루어질 수 있다. 현존하는 이러닝 시스템들은 이러한 차이점을 반영할 수 있는 유연한 구조가 부재하여 맞춤형 학습 시스템으로 부적합하다.

3. 학습자의 기본적인 암기능력과 학습항목별 차이가 나는 암기습관이 반영되기 어려운 점: 개개인별로 암기능력은 차이가 나기 때문에 에빙하우스의 망각곡선도 개개인마다 다르게 표현해야 하는 것이 당연하다. 배운 것의 80%를 망각하는 시점이 A에게는 한 달일 수도 있지만, B에게는 한 달 반, C에게는 3주일 수도 있다. 또 보편적으로 내용이 짧거나 암기하기 쉬운 항목은 기억 속에 오래 남을 수 있지만 개개인별 암기습관이나 암기방법, 또는 기존 학습내용의 응용 또는 연관성에 따라 항목별로 조금씩 차이를 보일 수 있다. 현존하는 이러닝 시스템들은 이러한 차이점을 반영할 수 있는 유연한 구조를 가지지 않아 맞춤형 학습 시스템으로 적합하지 않다.

4. 각 학습 항목별 점검 방법의 문제점: 항목별 학습이 제대로 이루어졌는지 판단하기 위해서는 여러 가지 방법이 있지만, 주입식으로 반복 학습을 시키고 학습한 상태로 추측하는 방법이나, 학습자 본인이 학습하였다고 표시하는 방법은 문제가 있다. 현재의 많은 이러닝 시스템은 문제-답 형태의 학습내용을 제공하는 데에 주로 신경을 쓰고 그 학습이 제대로 이루어졌는지 점검하는 방법에 소홀하다. 또 각 항목별 학습 이력이 아닌 점검 이력에 대한 고려도 없다는 점이 문제점이다. 테스트를 통하여 특별히 자주 틀리는 학습항목에 대한 관리가 있다면 학습자는 자신의 근본적인 문제점을 더 빨리 파악하여 암기습관을 고치거나 암기방법을 개선하는 등 발전할 수 있다.

본 발명은 모든 전자 단말기(휴대폰, 전자사전, PDA 등) 또는 네트워크 연동 서비스(웹서비스)에서의 이러닝(e-Learning) 시스템에 있어서,

학습 시스템의 구조(예: 데이터베이스 및 소프트웨어적 설계)를 학습 이력 관리(P101)와 점검 이력 관리(P102)를 수용하는 형태로 편성하되,

1) 학습 이력 관리와 점검 이력 관리가 각 학습 항목(예: 단어장의 단어와 그 뜻, 문제지의 문제와 답 등)별로 이뤄진다는 점;

2) 상기 학습 이력 관리는 학습 후 기간을 등급(망각 위험도) 형태로 정의하며 점검 이력 관리는 각 학습 항목별로 테스트 성공율로 등급을 정한다는 점;

3) 학습 상태를 확인하는 점검 단계에서는 망각 위험도가 가장 높은 등급에 속한 항목들이 구별되어 테스트를 할 수 있도록 한다는 점;

을 특징으로 하는 학습 항목별 등급관리 형태의 이러닝 시스템이다.

처음부터 데이터베이스 설계 구조를 학습 항목별 이력 관리가 가능한 형태로 하여 1번 과제인 학습별 이력 관리가 어려운 점을 해결하며, 학습후 기관 관리를 망각 위험도 등급으로 관리하여 2번 과제인 특정기간에서 만의 이력 관리 문제를 해결한다. 또한 학습자의 학습 점검 성적에 따라 등급에 대한 정의가 바뀔 수 있도록 설계함에 따라 3번 과제인 학습자의 암기능력에 맞춤형으로 대응하기 어려운 점을 해결한다. 마지막으로 점검 방법과 이력을 항목별로 관리하여 효율적인 점검을 통하여 학습이 제대로 되었는지의 문제를 해결한다.

본 발명의 효과는 다음과 같다.

1. 암기시간 및 자원 절약: 이미 알고 있거나 학습한 지 얼마 안 되어서 복습이 당장 필요하지 않은 항목들을 자동으로 필터(filter)하기 때문에 불필요한 복습에 시간과 자원을 쏟지 않아도 된다.

2. 맞춤형 암기 효과: 가장 오래된 학습 항목부터 점검하고 원하는 수준의 성적이 나올 때까지 망각 위험도 단계를 낮춰서 점검할 수 있기 때문에 효율적이며 등급의 기간도 성적에 따라 유연하고 자동적으로 조절되기 때문에 학습자의 암기능력과 성적에 맞는 맞춤형 암기가 가능하다.

3. 효율적인 점검 방법으로 학습효과 상승: 점검 방법을 중요시하고 점검 이력을 관리하여 자주 틀리는 문제를 망각 위험도가 높은 것으로 판단하여 먼저 테스트하는 방법으로 암기 및 학습효과를 높인다.

4. 효율적인 학습 상태 관리: 특정 과목이나 자신의 전공에서의 학습내용은 학습자의 소중한 자산이기도 하는데 이미 배운 학습 항목일지라도 시간이 지나면 자연스럽게 일부 또는 전체를 잊어버리게 되며 이력 관리가 없기 때문에 어떻게 어떤 것부터 복습을 해야할지 모르는 상황이 발생한다. 자기 자신을 알아야 백전 백승을 한다는 말이 있듯이 학습 상태 관리를 하여야 자신의 지적 자산이 어느 정도 풍부하고 쓸모가 있는지 알 수 있다.

제1도는 본 발명의 핵심내용을 응용하여 적용한 학습방법의 흐름도
제2도는 본 발명의 핵심내용을 정리한 구성도
제3도는 본 발명의 핵심내용을 응용하여 스마트폰에 적용하였을 때의 초기 화면 예시
제4도는 본 발명의 핵심내용을 응용하여 스마트폰에 적용하였을 때의 점검단계 화면 예시

발명을 실시하기 위한 구체적인 내용을 설명하기 위하여 학습 항목 종류 중 단어장의 단어의 예를 들기로 한다. 아래의 예제는 본 발명을 적용할 수 있는 여러 가지 방법 중 하나를 구체적으로 표현한 것이다.

망각 위험도 등급은 신호등 색을 적용하여 빨강, 노랑, 녹색이 위험도 내림차순으로 정의하고 그 기간은 임의로 빨강 색이 1달 이상, 노랑 색이 2주 이상, 녹색이 2주 이내로 한다. 학습을 안 한 항목은 임의로 흰색으로 표시한다.

1) 학습 1일: 학습자는 자신의 수준에 맞는 학습 목표(예: 중학생일 경우, 중학생용 단어집)를 설정하고 학습을 시작한다. 총 600개의 단어가 있다고 가정하고 이 중에서 200개의 단어를 학습하였다고 하면 400개는 흰색, 200개(A~M)는 녹색으로 표시될 것이다.

2) 학습 2일: 학습자는 추가로 100개(M~P)의 단어를 학습하여 녹색 항목은 300개로 늘어난다.

3) 학습 5일: 개인 사정으로 인하여 5일째 다시 학습을 재개하여 나머지 300(P~Z)개의 단어를 더 추가하여 모든 항목을 다 학습하였다.

4) 점검 1회 (학습 6일): 학습 6일째 단어들을 점검하기로 하고 학습 이력이 전부 녹색이므로 단어의 난이도를 등급 기준으로 정하고 단어를 점검한다.

a) 가장 등급이 높은 60개의 단어를 점검하여 성공률이 50%(미리 정의된 하한선) 밑이면 다음으로 등급이 높은 100개의 단어를 점검한다.

b) 성공률이 90%(미리 정의된 상한선) 이상이면 추가 점검을 하지 않는다.

5) 점검 2회 (학습 15일): 첫 번째 단어 그룹인 200(A~M)개가 학습한 지 2주가 지나 노랑 색 등급으로 올라와서 점검 대상 최상위로 올라오며 지난 점검 1회 때 실패한 단어들과 함께 테스트하게 된다.

a) 200개의 단어를 점검하여 성공률이 50%(미리 정의된 하한선) 밑이면 다음으로 등급이 높은 100개의 단어를 점검한다. 아울러, 실패한 단어들은 빨강 색 등급으로 구분되고 재학습을 통하여 만 한 단계 등급(노랑 색)을 낮출 수 있다.

b) 성공률이 90%(미리 정의된 상한선) 이상이면 추가 점검을 하지 않는다.

6) 점검 3회 (학습 17일) : 첫 번째 단어 그룹인 200(A~M)개 중 실패한 단어가 점검 대상 최상위로 올라오며 두 번째 단어 그룹인 100(M~P)개가 노랑 색 등급으로 바뀌어 그 다음 단계로 대기한다. 200개 중 점검이 안 된 단어들 아직은 노랑 색이므로 두 번째 단계에서 대기한다.

P101 학습이력 관리
P102 점검이력 관리
P103 학습이력 등급 관리
P104 점검이력 등급 관리

Claims (5)

1. 본 발명은 모든 전자 단말기(휴대폰, 전자사전, PDA 등) 또는 네트워크 연동 서비스(웹서비스)에서의 이러닝(e-Learning) 시스템에 있어서,
   학습 시스템의 구조(예: 데이터베이스 및 소프트웨어적 설계)를 학습 이력 관리(P101)를 수용하는 형태로 편성하되,
   1) 학습 이력 관리가 각 학습 항목(예: 단어장의 단어와 그 뜻, 문제지의 문제와 답 등)별로 이뤄진다는 점;
   2) 상기 학습 이력 관리는 학습 후 기간을 등급(망각 위험도) 형태로 정의한다는 점(등급 관리, P103);
   3) 학습 상태를 확인하는 점검 단계에서는 망각 위험도가 가장 높은 등급에 속한 항목들이 구별되어 테스트를 할 수 있도록 한다는 점;
   을 특징으로 하는 학습 항목별 등급관리 형태의 이러닝 시스템.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 학습 시스템의 학습 이력 관리에서의 기간 등급에 있어서,
   점검 단계에서 각 등급별 총 테스트 성공율에 따라 망각도 위험 등급의 기간이 연장되거나 축소되는데
   구체적으로 특정 등급 X의 기간이 n 주로 현재 정의되어 있다고 가정할 때, 그 등급에서의 테스트 성공율이 지정된 상한 %(예: 95%)를 유지하면 등급 X의 기간을 n+α로 늘리거나 테스트 성공율이 지정된 하한 %(예: 50%)으로 떨어지면 등급 X의 기간을 n-α로 줄이는 방법
   을 특징으로 하는 학습 항목별 등급관리 형태의 이러닝 시스템
   
3. 청구항 1 및/또는 청구항 2에 있어서,
   상기 학습 시스템의 구조에 추가로 점검 이력 관리(P102)를 수용하는 형태로 편성하되,
   1) 점검 이력 관리가 각 학습 항목(예: 단어장의 단어와 그 뜻, 문제지의 문제와 답 등)별로 이뤄진다는 점;
   2) 상기 점검 이력 관리는 각 학습 항목별로 테스트 성공율(테스트 성공 회수 / 테스트 전체 수)에 따라 등급 형태(망각 위험도)로 정의한다는 점(등급관리, P104);
   3) 학습 상태를 확인하는 점검 단계에서는 학습 관리에서 망각 위험도가 가장 높은 등급에 속한 항목들 중 테스트 성공율이 가장 낮은 항목들이 구별되어 테스트를 할 수 있도록 한다는 점;
   을 특징으로 하는 학습 항목별 등급관리 형태의 이러닝 시스템.
   
4. 청구항 1,2,3에 있어서,
   상기 학습 시스템의 구조의 학습 이력 관리(P101)의 망각 위험도 등급 표현 방법에 있어서,
   일반인들이 쉽게 위험도를 인지할 수 있도록 3단계로 나누고, 3단계의 위험도를 색깔로 표현하되, 전 세계적으로 통일되어 있는 신호등 색깔을 적용하여 빨강색을 가장 위험한 등급(학습한 지 가장 오래되었음), 노랑 색을 중간 위험도 등급, 녹색을 가장 낮은 등급(가장 최근에 학습)으로 하는 점
   을 특징으로 하는 학습 항목별 등급관리 형태의 이러닝 시스템.
   
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 학습 시스템의 학습 이력 관리와 점검 이력 관리를 적용하는 방법에 있어서,
   1) 외부(학습자)로부터 들어온 신호가 학습인지 점검인지 판단하는 단계;
   2) i) 학습일 경우, 새로 배울 항목인지, 복습인지의 요청을 판단하는 단계;
   i-1) 새로 배울 항목이면, 미리 정해진 학습방법과 표시순서(랜덤, 난이도순, 출제빈도순 등 여러 가지가 될 수 있음)에 따라 학습자 학습 인터페이스에 표시하는 단계;
   i-1-1) 학습이 완료되면 학습한 항목의 마지막 학습 날짜를 등록하고 학습회수를 1회로 등록하는 단계;
   i-2) 복습일 경우, 현재의 날짜를 적용된 각 항목별 망각 위험도 등급을 기준으로 망각 위험도가 가장 높은 등급을 학습 항목 최우선 순위로 구분하여 (등급이 같은 것이 숫자가 많은 경우, 랜덤순, 난이도순, 출제빈도순, 학습회수가 적은 순 등 여러 가지차선 기준을 적용할 수 있음) 학습자 학습 인터페이스에 표시하는 단계;
   i-2-1) 학습이 완료되면 학습한 항목의 마지막 학습 날짜를 점검일로 업데이트하고 학습회수를 1회 더 올려 등록하는 단계;
   ii) 점검일 경우, 현재의 날짜를 적용된 각 항목별 망각 위험도 등급을 기준으로 망각 위험도가 가장 높은 등급을 점검 항목 최우선 순위로 구분하여 (등급이 같은 것이 숫자가 많은 경우, 랜덤순, 난이도순, 출제빈도순, 학습회수가 적은 순 등 여러 가지차선 기준을 적용할 수 있음) 학습자 점검 인터페이스에 표시하는 단계;
   ii-1) 학습자 점검 단계가 완료되면 학습자 점검 성적을 확인하는 단계;
   ii-1-1) 미리 정해진 점검 항목 최소 개수를 채우고 성적이 미리 정해진 상한 선(예: 90%)을 넘어가면 해당되는 학습 이력 관리의 망각 위험도 등급을 소정 연장하며 통과된 항목의 마지막 학습 날짜를 점검일 날짜로 업데이트 하는 단계;
   ii-1-2) 미리 정해진 점검 항목 최소 개수를 채우고 성적이 미리 정해진 하한 선(예: 50%)밑으로 떨어지면 해당되는 학습 이력 관리의 망각 위험도 등급을 소정 축소하고 통과된 항목의 마지막 학습 날짜를 점검일 날짜로 업데이트 하는 단계;

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