KR20120065111A - 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법 및 시스템 - Google Patents

몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 학습 몰입도를 평가하여 몰입도에 따라 적합한 컨텐츠를 제공하여 학습효율을 향상시킬 수 있는 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 시스템은, 회원가입시 데이터베이스에 회원을 등록하고 학습 평가결과와 몰입도 평가 결과에 따라 해당 학습자에게 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공하는 온라인 학습서버와, 학습자의 학습평가정보나 학습자의 음성데이터, 학습자의 영상 데이터를 이용하여 학습자의 학습 몰입도를 평가하는 몰입도 평가서버와, 학습자의 학업 성취도를 평가하는 학습 평가서버와, 학습자의 음성 데이터를 전송받아 학습자의 음성을 인식하는 음성인식서버로 이루어져 맞춤형 온라인 학습을 제공하는 온라인 학습사이트; 상기 온라인 학습사이트에 인터넷을 통해 접속하여 회원으로 등록하고 평가를 통해 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공받아 학습자가 학습할 수 있도록 하는 학습자 단말; 및 상기 온라인 학습 사이트에 등록된 교사가 인터넷을 통해 접속하여 담당 학습자의 학습을 관리할 수 있도록 하는 교사 단말로 구성된다.

Description

몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법 및 시스템{ FLOW ESTIMATION BASE PERSONALIZED E-LEARNING METHOD AND SYSTEM }
본 발명은 온라인 학습 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 학습 몰입도를 평가하여 몰입도에 따라 적합한 컨텐츠를 제공하여 학습효율을 향상시킬 수 있는 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법 및 시스템에 관한 것이다.
이러닝(e-Learning)은 컴퓨터 기반 학습과, 인터넷상의 각종 유료학습 사이트와 같은 웹 기반학습, 가상학습을 포함하는 온라인 학습의 총칭으로서 네트워크를 중심으로 학습내용을 전달하고 학습자와 상호작용하여 학습을 촉진시키는 일련의 과정으로 정의된다.
온라인 학습은 전통적인 면대면 학습상황과는 다르게 언제 어디서 누구나 수준별 맞춤형으로 학습할 수 있다는 장점을 제공할 수 있는데, 효과적인 온라인 학습을 위해서는 학습자가 스스로 학습에 몰입할 수 있는 환경이 매우 중요하다.
그런데 현재 대부분의 온라인 학습사이트는 학습자의 학습태도와 무관하게 일방적으로 강의를 전달하는 방식으로 진행되어 학습효과가 떨어지는 문제점이 있다. 즉, 오프라인 강의에서는 교사가 학생들의 학습태도를 모니터링하면서 학생들이 학습에 집중하지 않으면 학생들이 좋아하는 이야기나 여담을 통해 집중을 유도한 후 학습을 재개하는 피드백이 가능하나 온라인 학습의 경우 학습자의 학습태도를 모니터링하는 수단이 없어 학업성취도가 저하되는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 학습자의 학습 몰입도를 평가한 후 몰입도에 따라 적합한 컨텐츠를 제공하여 피드백을 가능하게 함으로써 온라인 학습에서도 학업 성취도를 향상시킬 수 있는 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 시스템은, 회원가입시 데이터베이스에 회원을 등록하고 학습 평가결과와 몰입도 평가 결과에 따라 해당 학습자에게 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공하는 온라인 학습서버와, 학습자의 학습평가정보나 학습자의 음성데이터, 학습자의 영상 데이터를 이용하여 학습자의 학습 몰입도를 평가하는 몰입도 평가서버와, 학습자의 학업 성취도를 평가하는 학습 평가서버와, 학습자의 음성 데이터를 전송받아 학습자의 음성을 인식하는 음성인식서버로 이루어져 맞춤형 온라인 학습을 제공하는 온라인 학습사이트; 상기 온라인 학습사이트에 인터넷을 통해 접속하여 회원으로 등록하고 평가를 통해 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공받아 학습자가 학습할 수 있도록 하는 학습자 단말; 및 상기 온라인 학습 사이트에 등록된 교사가 인터넷을 통해 접속하여 담당 학습자의 학습을 관리할 수 있도록 하는 교사 단말을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 몰입도 평가서버는 상기 학습 평가서버로부터 학습평가정보를 입력받아 학습자별로 관리하는 학습평가정보 수집모듈과, 학습정보에 기반하여 몰입도를 평가하는 학습정보기반 몰입도 평가모듈과, 상기 학습 단말에 설치된 웹 카메라로부터 학습자 영상을 수집하는 영상획득모듈과, 획득된 영상에서 얼굴을 추출한 후 시선을 추적하여 영상기반으로 몰입도를 평가하는 영상기반 몰입도 평가모듈과, 음성인식을 거친 음성 데이터를 수집하여 학습자별로 관리하는 음성수집모듈과, 음성데이터를 분석하여 음성기반으로 몰입도를 평가하는 음성기반 몰입도 평가모듈과, 상기 학습정보기반 몰입도 평가모듈과 상기 영상기반 몰입도 평가모듈, 상기 음성기반 몰입도 평가모듈로부터 평가정보를 수집하여 해당 학습자의 몰입도를 실시간으로 판단하는 몰입도 판단모듈로 구성된 것이고,
상기 온라인 학습 서버는 상기 학습 평가서버의 학습 평가정보와 상기 몰입도 평가서버의 몰입도 평가정보를 입력받아 개인에 적합한 학습조건을 판단하는 개인화 판단부와, 상기 개인화 판단부의 판단된 결과에 따라 데이터베이스에 저장된 몰입도 향상 컨텐츠와 단계별 학습 컨텐츠를 조립하여 개인화된 학습 컨텐츠를 생성하는 컨텐츠 조립부와, 학습자별로 개인화된 학습 컨텐츠를 저장하고 있다가 학습자별로 개인화된 학습 컨텐츠를 제공하는 학습자별 컨텐츠 저장부로 구성된다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 온라인 학습서버가 학습자를 등록받는 단계; 상기 온라인 학습서버가 등록된 학습자를 평가하여 학습자 수준에 맞는 학습 컨텐츠를 제공하는 단계; 몰입도 평가서버가 상기 학습자의 학습중에 학습자의 몰입도를 평가하는 단계; 학습 평가서버가 상기 학습자의 학습정도를 평가하는 단계; 및 상기 온라인 학습서버가 상기 학습 평가결과와 상기 몰입도 평가결과에 따라 피드백을 제공하는 단계를 구비한 것을 특징으로 한다.
상기 몰입도를 평가하는 단계는 학습평가정보를 수집한 후 과제수행시간을 분석하여 평가점수를 분석하는 학습평가 기반 몰입도 평가 단계와, 영상을 획득한 후 얼굴을 추출하고 응시위치를 추적하여 영상기반으로 몰입도를 평가하는 단계와, 음성인식을 통과한 음성데이터를 수집하여 음성 에너지를 분석하고, 음성 반응도를 분석하여 음성기반으로 몰입도를 평가하는 단계로 이루어진다.
본 발명에 따르면, 학습자의 학업 성취도와 수준을 평가하여 학습자에 맞는 맞춤형 컨텐츠를 제공함과 아울러 학습자의 학습태도를 모니터링하여 몰입도가 떨어지면 몰입도를 향상시키기 위한 컨텐츠를 삽입하여 학습자의 몰입도를 증가시킴으로써 온라인 학습에서도 피드백을 통해 학업 성취도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 시스템의 전체 구성을 도시한 개략도,
도 2는 도 1에 도시된 몰입도 평가 서버의 세부 구성블럭도,
도 3은 도 1에 도시된 온라인 학습서버의 세부 구성 블럭도,
도 4는 본 발명에 따른 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 절차를 도시한 순서도,
도 5는 도 4에 도시된 학습 절차의 예를 도시한 순서도,
도 6은 도 4에 도시된 몰입도 평가의 예를 도시한 순서도이다.
본 발명과 본 발명의 실시에 의해 달성되는 기술적 과제는 다음에서 설명하는 본 발명의 바람직한 실시예들에 의하여 보다 명확해질 것이다. 다음의 실시예들은 단지 본 발명을 설명하기 위하여 예시된 것에 불과하며, 본 발명의 범위를 제한하기 위한 것은 아니다.
도 1은 본 발명에 따른 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 시스템의 전체 구성을 도시한 개략도이고, 도 2는 도 1에 도시된 몰입도 평가 서버의 세부 구성 블럭도이며, 도 3은 도 1에 도시된 온라인 학습서버의 세부 구성 블럭도이다.
본 발명에 따른 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 맞춤형 온라인 학습을 제공하는 온라인 학습사이트(130)와, 온라인 학습사이트(130)에 인터넷(102)을 통해 접속하여 회원으로 등록하고 평가를 통해 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공받아 학습자가 학습할 수 있도록 하는 학습자 단말(110)과, 온라인 학습 사이트(130)에 등록된 교사가 인터넷(102)을 통해 접속하여 담당 학습자의 학습을 관리할 수 있도록 하는 교사 단말(120)로 구성된다.
온라인 학습사이트(130)는 회원가입시 데이터베이스(136a)에 회원을 등록하고 학습 평가결과와 몰입도 평가 결과에 따라 해당 학습자에게 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공하는 온라인 학습서버(136)와, 학습자의 학습평가정보나 학습자의 음성데이터, 학습자의 영상 데이터를 이용하여 학습자의 학습 몰입도를 평가하는 몰입도 평가서버(132)와, 학습자의 학업 성취도를 평가하는 학습 평가서버(134)와, 학습자의 음성 데이터를 전송받아 학습자의 음성을 인식하는 음성인식서버(138)로 구성된다.
몰입도 평가서버(132)는 도 2에 도시된 바와 같이, 학습 평가서버(134)로부터 학습평가정보를 입력받아 학습자별로 관리하는 학습평가정보 수집모듈(1321)과, 학습정보에 기반하여 몰입도를 평가하는 학습정보기반 몰입도 평가모듈(1322)과, 학습 단말에 설치된 웹 카메라로부터 학습자 영상을 수집하는 영상획득모듈(1323)과, 획득된 영상에서 얼굴을 추출한 후 시선을 추적하여 영상기반으로 몰입도를 평가하는 영상기반 몰입도 평가모듈(1324)과, 음성인식을 거친 음성 데이터를 수집하여 학습자별로 관리하는 음성수집모듈(1325)과, 음성데이터를 분석하여 음성기반으로 몰입도를 평가하는 음성기반 몰입도 평가모듈(1326)과, 학습정보기반 몰입도 평가모듈(1322)과 영상기반 몰입도 평가모듈(1324), 음성기반 몰입도 평가모듈(1326)로부터 평가정보를 수집하여 해당 학습자의 몰입도를 실시간으로 판단하는 몰입도 판단모듈(1327)로 구성된다.
도 2를 참조하면, 몰입(flow)이란 자신이 수행하고 있는 일에 완전히 빠져 시간 감각조차 잃어 버리고 주변상황을 전혀 의식하지 못하며 그 일에 완전히 흡수되는 정신적, 신체적 상태이다. 학습몰입(learning flow)은 학습자가 세로운 개념이나 기능을 습득하는 과정에서 발생하는 몰입으로서 인지적으로는 의욕과 집중을, 정서적으로는 즐거움과 재미를 느끼는 상태이다. 통상 학습자가 학습몰입에 이르게 되면 그 자체가 본질적인 동기를 제공하여 학습시간과 학습태도에 영향을 주어 그 결과 학업성취도의 향상을 가져온다.
이러한 학습몰입을 평가하기 위한 방법으로서 본 발명에서는 언어 훈련의 소리값과 인식 과정, 영상 정보 등을 활용하여, 학습자가 실제로 몰입하고 있는지를 평가한다. 일반적으로 언어 훈련에 있어서, 학습자가 학습에 능동적으로 참여를 확인할 수 있는 것은 언어를 따라 하고, 그 과정을 녹음을 통해서 언어 학습 과정에 몰입하도록 만드는 것이다. 그러나 얼마나 몰입하고 있는지는 확인할 수 없기 때문에 학습 결과를 통해서 학습 과정에서의 학습자의 몰입도를 유추해 볼 수 있다. 즉, 학습과정에서의 학습자 참여 음성을 분석하고, PC 앞에서의 학습자의 영상을 분석하여 학습자의 실제 몰입도를 평가하고, 피드백을 통해 학습자에게 학습 태도를 개선할 수 있도록 유도하며, 학습 관리자에게는 객관적인 데이터를 전달해 줌으로써 학습자의 부족한 부분을 쉽게 개선시킬 수 있다.
학습정보기반 몰입도 평가모듈(1322)은 학습자가 해당 학습 페이지에서 학습에 참여하여 과제를 수행하였을 때의 시간과, 평가 점수를 계량화하여 학습자의 몰입도를 평가하는 것이다. 해당 페이지를 처음 시작한 시간을 확인한 후, 해당 페이지의 결과를 확인하기 전까지의 실제 학습한 시간을 생성하고, 이렇게 생성된 학습 시간을 해당 페이지의 규정된 학습 시간과 비교하여 학습의 몰입도를 평가한다.
영상기반 몰입도 평가모듈(1324)은 학습자의 PC에 장착된 영상 장치(웹 카메라)를 이용하여 영상 정보를 받아 들이고, 영상 전처리 과정을 통해서 분석에 필요한 최적의 영상 정보(얼굴 영상)를 추출한다. 학습 몰입도를 평가하는데 불필요한 영상 정보들은 제외를 하는데, 학습자의 얼굴을 제외한 다른 정보는 전처리 과정에서 제거하여 영상 분석 시스템을 최적화시킨다. 학습자의 안면에서 주요 분석 포인트는 학습자의 입모양과 눈동자를 추적 분석하도록 하는데, 학습자의 학습시간과 영상정보를 일치화시켜 학습자가 학습 페이지에 몰입하고 있는지를 실시간 추적할 수 있다.
좀더 자세히 설명하면, 영상기반 몰입도 평가모듈(1324)은 모니터상의 학습자가 바라보고 있는 응시위치를 계산하기 위해서 입력된 영상에서의 얼굴위치정보와 얼굴 특징점의 위치정보 및 특징점들이 이루는 기하학적 형태변화를 이용한다. 응시위치 파악을 위해 사용된 얼굴 특징점은 양 눈과 코 및 입의 양 끝점이다. 영상에서의 특징점의 위치를 파악하기 위해 다음과 같은 절차를 수행한다. 먼저 입력된 영상에서 대략적인 얼굴영역을 추출하고, 얼굴영역이 결정되면 얼굴 특징점들의 위치에 대해 얼굴의 구조적 정보조건을 이용하여 눈과 코와 입의 탐색영역을 설정한다. 눈, 코 및 입의 얼굴 특징점들은 주변의 살색영역에 비해 어둡기 때문에 영상을 이진화시킨 후 수평/수직으로 투영시킴으로써 특징점의 위치를 구할 수 있다. 만일 학습자가 얼굴의 회전(rotation)만을 이용하여 모니터상의 한 지점을 바라보고 있다면 응시위치는 얼굴 특징점의 변화를 이용하여 구할 수 있다. 즉, 학습자가 모니터의 중앙을 바라볼 때의 특징점들의 위치와 모니터상의 임의의 한 지점을 바라볼 때의 특징점들의 위치의 변화량을 이용하여 응시위치를 추적할 수 있다. 학습자가 모니터상의 한 지점을 응시할 때 얼굴의 회전(rotation)뿐만 아니라 얼굴의 이동(translation)이 동시에 발생하는 경우가 많으며, 이 경우에는 얼굴의 회전에 의해 계산된 응시 위치점에 얼굴의 이동량을 산술적으로 더해주어 최종적인 응시위치를 계산한다. 이와 같이 본 발명에서는 웹 카메라를 통해 수집된 학습자의 영상에서 모니터의 중앙을 볼 때 획득한 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선과 모니터의 한 지점을 볼 때 획득한 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선을 비교하여 시선위치파악을 위한 특징값을 계산하고 얼굴의 위치와 움직임량 추적을 통해 응시위치를 계산한다.
음성기반 몰입도 평가모듈(1326)은 음성의 에너지와 음성 반응도를 검사하여 학습자가 학습에서 능동적인 참여를 하고 있는지를 분석하는 것이다. 소리가 가지고 있는 크기를 개인별로 표준화하여 학습자의 소리의 반응을 측정할 수 있도록 한다. 또한 소리의 에너지를 계량화하여 그 에너지를 통해 학습의 몰입도를 측정한다. 이러한 과정은 기본적인 음성 인식 기술을 토대로 이루어지는데, 그 이유는 의미없는 소리를 배제하고 실제로 학습 과정에 참여하는 음성만을 토대로 몰입도를 평가하기 위해서이다.
이와 같이 본 발명에서는 학습의 음성 분석과 학습참여분석, 영상분석을 통하여 학습자가 자기주도적인 학습에 얼마나 참여하고 있는지를 객관적인 데이터로 생성함으로 학습 관리자 뿐만 아니라 학습자 스스로도 자신의 학습 습관을 개선할 수 있도록 한다.
다시 도 1을 참조하면, 맞춤형 온라인 학습서버(136)는 도 3에 도시된 바와 같이, 학습 평가서버(134)의 학습 평가정보와 몰입도 평가서버(132)의 몰입도 평가정보를 입력받아 개인에 적합한 학습조건을 판단하는 개인화 판단부(1361)와, 개인화 판단부(1361)의 판단된 결과에 따라 데이터베이스(136a)에 저장된 몰입도 향상 컨텐츠(1363)와 단계별 학습 컨텐츠(1364)를 조립하여 개인화된 학습 컨텐츠를 생성하는 컨텐츠 조립부(1362)와, 학습자별로 개인화된 학습 컨텐츠를 저장하고 있다가 학습자별로 개인화된 학습 컨텐츠를 제공하는 학습자별 컨텐츠 저장부(1365)로 구성된다.
이어서, 상기와 같이 구성되는 본 발명의 시스템을 이용하여 본 발명에 따라 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습을 제공하는 절차를 설명하면 다음과 같다.
도 4는 본 발명에 따른 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 절차를 도시한 순서도이고, 도 5는 도 4에 도시된 학습 절차의 예를 도시한 순서도이며, 도 6은 도 4에 도시된 몰입도 평가의 예를 도시한 순서도이다.
먼저, 본 발명에 따른 개인화된 온라인 학습 시스템은 학습자의 학습 수준에 맞는 학습 DB를 추출하여 자동으로 적합한 학습 컨텐츠를 생성시킬 수 있고, 이러한 학습 컨텐츠 자동 추출 방식은 학습자의 학업 성취도에 따라서 선택적으로 학습 컨텐츠를 생성시킴으로 평준화된 교육이 아니라 학습자의 개인별 학습 컨텐츠를 생성시킬 수 있는 것이다. 이러한 개인화된 온라인 학습 컨텐츠를 생성시키기 위해서는 그에 맞는 평가 서버와 평가 결과를 토대로 학습 컨텐츠를 추출(생성)하는 절차가 필요하다.
학습 평가서버(134)는 학습 컨텐츠를 세분화/정규화를 통해서 학습자가 컨텐츠를 학습하였을 때, 학습자의 학업 성취도를 정확히 평가를 해야 한다. 각 컨텐츠가 무엇을 평가하고자 하였는지, 그리고 학습자는 그 평가 항목을 얼마나 성취하였는지를 확인하여 학습자에게 부족한 부분과 완벽히 수행한 부분을 확인하도록 한다. 그러한 결과 데이터를 토대로 본 발명의 온라인 학습서버(136)는 각 학습자에게 개인화된 학습과정을 자동적으로 설계해 주고, 학습DB에서 각 개인에 맞는 학습 컨텐츠를 생성시켜주도록 한다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 온라인 학습 사이트(130)에 학습자가 접속하면 소정의 등록절차를 통해 학습자를 등록한다(S1). 학습자 등록시에는 학습자의 인적사항과 연락처는 물론 학습자의 취향이나 학습태도 관련 정보 등을 보다 세부적으로 획득하는 것이 바람직하고, 이러한 학습자의 정보는 데이터베이스로 관리된다.
등록이 완료되면 학습자의 현재 학습수준을 평가하기 위한 최초학습 평가를 시행하고, 최초학습 평가결과에 따라 초기의 개인화된 학습 컨텐츠를 생성하여 제공한다(S2,S3).
학습이 이루어지면 학습 중에 본 발명에 따른 몰입도 평가가 이루어지고, 몰입도 평가결과 일정 기준치 이하로 비몰입 상태라 판단되면, 현재의 학습 컨텐츠에 몰입도를 향상시키기 위한 컨텐츠 예컨대, 집중력 향상을 위한 서브리미널 음원이나 학습자의 흥미를 끌기 위한 퀴즈나 이야기, 집중력 향상을 위한 영상 등을 삽입하여 제공함으로써 학습자의 몰입도를 향상시킨다(S4~S7).
또한 학습중에 학업 성취도를 평가하기 위한 학습평가가 이루어지고, 학업 성취도에 따라 난이도를 조정하여 학습자 수준에 적합한 학습 컨텐츠를 제공한다(S8,S9). 이때 학습평가 절차 중에 몰입도를 평가하기 위한 몰입도 평가 문항을 학습평가 중간에 삽입하여 학업 성취도와 관계없이 학습자의 몰입도를 평가할 수도 있다. 즉, 학습업 성취도를 평가하기 위한 문제 중에, 집중하면 누구나 맞출 수 있는 아주 쉬운 문제들('몰입도 평가 문제'이라 한다)을 삽입한 후 이들 문제에 대한 결과(답안)만을 따로 추출하여 몰입도를 평가할 수도 있다.
이와 같이 본 발명에 따른 온라인 학습 방법은 학습평가를 통한 피드백으로 학업성취도에 따른 맞춤형 컨텐츠를 제공함과 아울러 학습자의 학습태도(몰입도)를 다양한 방식으로 평가하여 학습자의 학습태도에 따른 피드백을 실시간으로 제공하여 학습효율을 높일 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 온라인 학습 방법에서는 음성인식 결과를 기반으로 녹음/업로드 시스템을 구조화하여 보다 효과적으로 학습이 이루어지게 한다. 즉, 기존의 영어 학습은 학습자가 임의로 녹음을 하고, 업로드를 함으로써 학습관리자가 해당 녹음 파일을 모두 확인해야 학습자의 녹음학습을 평가할 수 있었기 때문에 학습관리자는 학습자의 모든 녹음을 확인하기 위해서 업무량이 증가하여 효율적인 업무 처리가 어려웠으며, 회원 역시도 학습 관리자의 피드백이 있기 전에는 본인의 발음이나 올바르게 영어를 사용하였는지 확인할 수 없었다. 또한 학습 관리자가 원어민이 아니기 때문에 소리를 올바르게 평가할 수 없었기 때문에 학습자의 녹음에 대한 평가 역시 정확하게 이루어지지 않았다.
그러나 본 발명은 음성인식 기술을 이용하여 학습자의 소리를 평가하므로 학습자는 실시간으로 자신의 소리에 대한 평가를 확인할 수 있으며, 음성인식 기술을 바탕으로 평가된 녹음 음성만 학습서버로 전송함으로, 학습 관리자는 평가 데이터와 녹음된 음성을 받아 객관적인 데이터를 확보할 수 있어 학습 관리의 효율성을 높일 수 있다. 이를 위해 본 발명에서는 학습자의 소리를 PC의 마이크를 통해서 받아들인 후, 전처리 과정을 통해서 잡음과 왜곡 현상을 제외한 후 음성 엔진을 통해서 음성을 분석하고, 이 과정에서는 음성 자체의 분석을 통해 음성의 스펙트럼과 음량을 측정하여 학습자의 발성적인 측면에서 데이터를 생성시킨다.
또한 음성엔진의 구조화된 설계를 통해 들어온 음성을 언어적 특징을 토대로 평가하여 그 의미를 분석하는 단계를 거치게 된다. 학습자의 이러한 상세한 음성인식과정을 위하여 학습자의 PC(110)에서는 소리만을 받아들이고, 전용 음성인식서버(138)로 전송하여, 전용 음성인식서버(138)에서 해당 데이터를 처리하도록 한다. 학습자의 PC(110)는 그 결과 데이터만을 전송받아서, 학습자에게 결과를 피드백하여 주며, 그것을 토대로 음성을 업로드하거나 다시 음성을 녹음하도록 유도함으로써 학습자가 스스로 언어 훈련을 체계적으로 받을 수 있도록 한다.
도 5를 참조하면, 온라인 학습 사이트(130)로부터 전송된 학습 컨텐츠를 출력하면, 학습자는 이에 대응하여 마이크를 통해 음성을 입력한다(S101). 음성이 입력되면, 학습자 단말(110)은 음성파일을 음성인식서버(138)로 전송하고, 음성인식서버(138)는 음성인식을 처리한 후 인식결과를 제공하고, 인식결과를 평가하여 일정수준 이상으로 패스한 경우에 평가된 음성파일을 업로드한다(S102~S107). 이에 따라 관리자는 평가된 음성파일만을 다루게 되므로 시간을 절약할 수 있다.
다른 한편, 본 발명에 따른 학습 몰입도 평가 절차는 도 6에 도시된 바와 같이, 학습평가정보를 수집한 후 과제수행시간을 분석하여 평가점수를 분석하는 학습평가 기반 몰입도 평가절차(S201~S204)와, 영상을 획득한 후 얼굴을 추출하고 응시위치를 추적하여 영상기반으로 몰입도를 평가하는 절차(S205~S208)와, 음성인식을 통과한 음성데이터를 수집하여 음성 에너지를 분석하고, 음성 반응도를 분석하여 음성기반으로 몰입도를 평가하는 절차(S209~S212)와, 각 몰입도 평가결과를 종합하여 해당 학습자의 몰입도를 판단하는 단계(S213)로 이루어진다.
도 6을 참조하면, 학습평가 기반 몰입도 평가절차(S201~S204)는 학습평가서버(134)로부터 해당 학습자의 학습평가정보를 수집하는 단계(S201)와, 학습자가 해당 과제를 수행하는 시간을 분석하는 단계(S202)와, 평가점수를 분석하는 단계(S203)와, 과제 수행 시간과 평가점수로 해당 학습자의 몰입도를 평가하는 단계(S204)로 이루어진다.
영상기반으로 몰입도를 평가하는 절차(S205~S208)는 학습자 단말(110)에 연결된 웹 카메라로부터 영상을 획득하는 단계(S205)와, 획득된 영상에서 얼굴영역을 추출하는 단계(S206)와, 추출된 얼굴 영역에서 입과 코와 양 눈의 영역을 설정하여 얼굴의 특징점을 구하고, 모니터의 중앙을 응시할 때의 얼굴의 특징점과 한 지점을 응시할 때의 특징점의 위치 변화량과 얼굴의 움직임량으로 응시위치를 산출하는 단계(S207), 응시위치가 모니터를 벗어난 횟수와 시간 등으로 몰입도를 평가하는 단계로 구성된다(S208).
음성기반으로 몰입도를 평가하는 절차(S209~S212)는 음성인식을 거친 유의미한 음성을 입력받는 단계(S209)와, 입력된 응성의 에너지를 분석하는 단계(S210)와, 학습자의 음성의 반응속도를 분석하는 단계(S211)와, 음성 에너지와 반응속도로 몰입도를 평가하는 단계(S212)로 구성된다.
몰입도 판단 단계(S213)에서는 학습평가 기반 몰입도 평가절차에서 구해진 몰입도와, 영상기반으로 몰입도를 평가하는 절차에서 구해진 몰입도, 음성기반으로 몰입도를 평가하는 절차에서 구해진 몰입도를 종합하여 해당 학습자의 현재 몰입도를 판단하고, 판단결과를 온라인 학습서버(136)로 전송하여 학습자나 학습관리자에게 표시하게 한다.
이상에서 본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
102: 인터넷 110: 학습자 단말
120: 교사단말 130: 온라인 학습사이트
132: 몰입도 평가서버 134: 학습 평가서버
136: 온라인 학습서버 138: 음성인식서버

Claims (6)

  1. 회원가입시 데이터베이스에 회원을 등록하고 학습 평가결과와 몰입도 평가 결과에 따라 해당 학습자에게 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공하는 온라인 학습서버와, 학습자의 학습평가정보나 학습자의 음성데이터, 학습자의 영상 데이터를 이용하여 학습자의 학습 몰입도를 평가하는 몰입도 평가서버와, 학습자의 학업 성취도를 평가하는 학습 평가서버와, 학습자의 음성 데이터를 전송받아 학습자의 음성을 인식하는 음성인식서버로 이루어져 맞춤형 온라인 학습을 제공하는 온라인 학습사이트;
    상기 온라인 학습사이트에 인터넷을 통해 접속하여 회원으로 등록하고 평가를 통해 맞춤형 학습 컨텐츠를 제공받아 학습자가 학습할 수 있도록 하는 학습자 단말; 및
    상기 온라인 학습 사이트에 등록된 교사가 인터넷을 통해 접속하여 담당 학습자의 학습을 관리할 수 있도록 하는 교사 단말을 포함하는 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 몰입도 평가서버는
    상기 학습 평가서버로부터 학습평가정보를 입력받아 학습자별로 관리하는 학습평가정보 수집모듈과,
    학습정보에 기반하여 몰입도를 평가하는 학습정보기반 몰입도 평가모듈과,
    상기 학습 단말에 설치된 웹 카메라로부터 학습자 영상을 수집하는 영상획득모듈과,
    획득된 영상에서 얼굴을 추출한 후 시선을 추적하여 영상기반으로 몰입도를 평가하는 영상기반 몰입도 평가모듈과,
    음성인식을 거친 음성 데이터를 수집하여 학습자별로 관리하는 음성수집모듈과,
    음성데이터를 분석하여 음성기반으로 몰입도를 평가하는 음성기반 몰입도 평가모듈과,
    상기 학습정보기반 몰입도 평가모듈과 상기 영상기반 몰입도 평가모듈, 상기 음성기반 몰입도 평가모듈로부터 평가정보를 수집하여 해당 학습자의 몰입도를 실시간으로 판단하는 몰입도 판단모듈로 구성된 것을 특징으로 하는 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 온라인 학습 서버는
    상기 학습 평가서버의 학습 평가정보와 상기 몰입도 평가서버의 몰입도 평가정보를 입력받아 개인에 적합한 학습조건을 판단하는 개인화 판단부와,
    상기 개인화 판단부의 판단된 결과에 따라 데이터베이스에 저장된 몰입도 향상 컨텐츠와 단계별 학습 컨텐츠를 조립하여 개인화된 학습 컨텐츠를 생성하는 컨텐츠 조립부와,
    학습자별로 개인화된 학습 컨텐츠를 저장하고 있다가 학습자별로 개인화된 학습 컨텐츠를 제공하는 학습자별 컨텐츠 저장부로 구성된 것을 특징으로 하는 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 시스템.
  4. 온라인 학습서버가 학습자를 등록받는 단계;
    상기 온라인 학습서버가 등록된 학습자를 평가하여 학습자 수준에 맞는 학습 컨텐츠를 제공하는 단계;
    몰입도 평가서버가 상기 학습자의 학습중에 학습자의 몰입도를 평가하는 단계;
    학습 평가서버가 상기 학습자의 학습정도를 평가하는 단계; 및
    상기 온라인 학습서버가 상기 학습 평가결과와 상기 몰입도 평가결과에 따라 피드백을 제공하는 단계를 구비한 것을 특징으로 하는 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 몰입도를 평가하는 단계는
    학습평가정보를 수집한 후 과제수행시간을 분석하여 평가점수를 분석하는 학습평가 기반 몰입도 평가 단계와,
    영상을 획득한 후 얼굴을 추출하고 응시위치를 추적하여 영상기반으로 몰입도를 평가하는 단계와,
    음성인식을 통과한 음성데이터를 수집하여 음성 에너지를 분석하고, 음성 반응도를 분석하여 음성기반으로 몰입도를 평가하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 영상기반으로 몰입도를 평가하는 단계는
    학습자 단말에 연결된 웹 카메라로부터 영상을 획득하는 단계와,
    획득된 영상에서 얼굴영역을 추출하는 단계와,
    추출된 얼굴 영역에서 입과 코와 양 눈의 영역을 설정하여 얼굴의 특징점을 구하고, 모니터의 중앙을 응시할 때의 얼굴의 특징점과 한 지점을 응시할 때의 특징점의 위치 변화량과 얼굴의 움직임량으로 응시위치를 산출하는 단계와,
    응시위치가 모니터를 벗어난 횟수와 시간으로 몰입도를 평가하는 단계로 구성된 것을 특징으로 하는 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법.
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