KR20170017979A - 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템 - Google Patents

온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20170017979A
KR20170017979A KR1020170016375A KR20170016375A KR20170017979A KR 20170017979 A KR20170017979 A KR 20170017979A KR 1020170016375 A KR1020170016375 A KR 1020170016375A KR 20170016375 A KR20170016375 A KR 20170016375A KR 20170017979 A KR20170017979 A KR 20170017979A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
unit
course
lecture
attendance
learner
Prior art date
Application number
KR1020170016375A
Other languages
English (en)
Inventor
전석기
배우정
소준영
Original Assignee
주식회사 아이티스테이션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 아이티스테이션 filed Critical 주식회사 아이티스테이션
Priority to KR1020170016375A priority Critical patent/KR20170017979A/ko
Publication of KR20170017979A publication Critical patent/KR20170017979A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Abstract

본 발명은 온라인 강의 내용을 수강자가 보다 효율적이고 몰입도를 가지면서 온라인 강의에 참여할 수 있도록 하는 동시에 수강 확인 및 몰입도를 산출하여 그에 따른 수강 평가 및 이에 대한 피드백을 제공하여 체계적인 온라인 수강이 일어날 수 있도록 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템을 제공하는 것에 목적이 있다.
이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템은, 온라인 수강 웹 페이지와, 상기 수강 웹 페이지가 표시되는 수강자 단말과, 상기 온라인 수강 웹 페이지에 수강 컨텐츠를 제공하고 상기 수강자 단말과 통신을 수행하는 서버를 포함하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템에 있어서, 상기 수강 단말은, 수강자의 의도가 입력되는 입력부와 상기 수강자를 촬영하는 촬영부와 상기 수강자 및 수강자 주위의 음향을 수집하는 음향 수집부를 포함하고, 상기 서버는, 상기 입력부와 촬영부와 음향 수집부를 통해 수집한 정보를 기초로 상기 수강자의 강의 수강 여부를 판단하는 수강 여부 판단부와, 상기 수집한 정보를 기초로 상기 수강자의 몰입도를 판별하는 몰입도 판별부와, 상기 수강 여부 판단부와 몰입도 판별부의 결과를 기초로 상기 수강자의 수강 내용을 평가하는 수강 평가부와, 상기 수강 평가부의 결과를 기초로 상기 사용자 단말에 수강 피드백 정보를 제공하는 수강 피드백 제공부를 포함하고, 수강 여부 판단부는 상기 촬영부를 통해 수집된 상기 수강자의 영상에서 상기 수강자 단말의 디스플레이부 상의 중앙을 볼 때 획득한 상기 수강자의 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선과 상기 디스플레이부 상의 한 지점을 볼 때 획득한 상기 수강자의 양 눈과 코 및 입의 양 끝점인 특징점 및 상기 수강자의 얼굴 윤곽선을 비교하여 시선위치파악을 위한 특징값을 계산하고, 상기 수강자 얼굴의 위치와 움직임량 추적을 통해 응시위치를 계산하고, 상기 계산된 계산값을 통해 수강자 본인의 수강 여부를 판단하고 상기 특징점의 위치는 상기 수강자 단말의 디스플레이부 상에 입력된 영상에서 상기 수강자 얼굴영역을 추출하고, 상기 수강자 얼굴영역이 결정되면 상기 수강자 얼굴 특징점들의 위치에 대해 상기 수강자 얼굴의 눈과 코와 입의 탐색영역을 설정하고, 상기 특징점들의 영상을 이진화 시킨 후 수평/수직으로 투영시켜 상기 특징점의 위치를 계산하고, 상기 수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 상기 수강자 얼굴이 회전할 시, 응시위치점은 상기 수강자 얼굴 특징점들의 위치 변화량을 이용하여 응시위치점을 추적하고 또는, 상기 수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 상기 수강자 얼굴이 회전하면서 이동할 시, 상기 응시 위치점에 상기 수강자 얼굴의 이동량을 산술적으로 더해주면서 최종적인 응시위치를 계산하는 것을 특징으로 한다.
이를 통해, 온라인 강의 내용을 수강자가 보다 효율적이고 몰입도를 가지면서 온라인 강의에 참여할 수 있도록 하는 동시에 수강 확인 및 몰입도를 산출하여 그에 따른 수강 평가 및 이에 대한 피드백을 제공하여 체계적인 온라인 수강이 일어날 수 있도록 하는 효과가 있다.

Description

온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템{System For Estimating Lecture Attention Level, Checking Course Attendance, Lecture Evaluation And Lecture Feedback}
본 발명은 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온라인 강의 또는 회의(이하 온라인 강의라 한다) 수강자 본인이 직접 수강하는지 여부와, 일정 기준 이상 몰입도를 가지고 수강하는지 여부를 판별하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별 시스템에 관한 것이다.
다만, 본 발명에서 온라인이라 함은 인터넷을 통해 다른 공간 상에 있는 수강자의 몰입도 등을 분석하는 것에 국한되는 것이 아니고, 하나의 공간으로 이루어진 교실이나 강의실에서도 적절한 네트워크를 통해 이루어지는 온라인의 개념도 포함할 수 있다고 할 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.
일 예로, 한국공개특허공보 제10-2011-0107454호(2011. 10. 04 공개)의 "학습 몰입 강화를 위한 온라인 학습 시스템 및 방법" 종래 기술은 수강자가 어떤 액션을 취할 때 긴장감을 부여하기 위해 자극 요소를 음향적 또는 시각적으로 제공하여 수강자가 보다 효율적으로 온라인 학습에 집중할 수 있도록 하는 것에 특징이 있다.
그러나 상기 종래 기술은 단순히 수강자에게 압박 요소만 가하는 것으로서 수강 내용에 따른 시험이나 평가를 진행할 때 비효율적이고, 수강자가 그 압박에 의해서 좋은 시험 결과나 평가를 얻을 수 없다는 부작용이 있다.
또한, 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 모니터링 하는 수단이 없어 학업 성취도가 저하되는 문제점이 있다.
특히, 해당 온라인 강의나 회의를 본인이 직접 수강해야 함에도 불구하고 타인이 하는 경우가 빈번한데 이에 대한 효과적인 장치가 없다는 것에 종래 기술은 문제점을 안고 있다.
한국공개특허공보 제10-2011-0107454호(2011. 10. 04 공개) "학습 몰입 강화를 위한 온라인 학습 시스템 및 방법"
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 온라인 강의 내용을 수강자가 보다 효율적이고 몰입도를 가지면서 온라인 강의에 참여할 수 있도록 하는 동시에 수강 확인 및 몰입도를 산출하여 그에 따른 수강 평가 및 이에 대한 피드백을 제공하여 체계적인 온라인 수강이 일어날 수 있도록 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템을 제공하는 것에 목적이 있다.
본 발명은 앞서 본 목적을 달성하기 위해서 다음과 같은 구성을 가진 실시예에 의해서 구현된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템은, 온라인 수강 웹 페이지와, 상기 수강 웹 페이지가 표시되는 수강자 단말과, 상기 온라인 수강 웹 페이지에 수강 컨텐츠를 제공하고 상기 수강자 단말과 통신을 수행하는 서버를 포함하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템에 있어서, 상기 수강 단말은, 수강자의 의도가 입력되는 입력부와 상기 수강자를 촬영하는 촬영부와 상기 수강자 및 수강자 주위의 음향을 수집하는 음향 수집부를 포함하고, 상기 서버는, 상기 입력부와 촬영부와 음향 수집부를 통해 수집한 정보를 기초로 상기 수강자의 강의 수강 여부를 판단하는 수강 여부 판단부와, 상기 수집한 정보를 기초로 상기 수강자의 몰입도를 판별하는 몰입도 판별부와, 상기 수강 여부 판단부와 몰입도 판별부의 결과를 기초로 상기 수강자의 수강 내용을 평가하는 수강 평가부와, 상기 수강 평가부의 결과를 기초로 상기 사용자 단말에 수강 피드백 정보를 제공하는 수강 피드백 제공부를 포함하고, 수강 여부 판단부는 상기 촬영부를 통해 수집된 상기 수강자의 영상에서 상기 수강자 단말의 디스플레이부 상의 중앙을 볼 때 획득한 상기 수강자의 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선과 상기 디스플레이부 상의 한 지점을 볼 때 획득한 상기 수강자의 양 눈과 코 및 입의 양 끝점인 특징점 및 상기 수강자의 얼굴 윤곽선을 비교하여 시선위치파악을 위한 특징값을 계산하고, 상기 수강자 얼굴의 위치와 움직임량 추적을 통해 응시위치를 계산하고, 상기 계산된 계산값을 통해 수강자 본인의 수강 여부를 판단하고, 상기 특징점의 위치는 상기 수강자 단말의 디스플레이부 상에 입력된 영상에서 상기 수강자 얼굴영역을 추출하고, 상기 수강자 얼굴영역이 결정되면 상기 수강자 얼굴 특징점들의 위치에 대해 상기 수강자 얼굴의 눈과 코와 입의 탐색영역을 설정하고, 상기 특징점들의 영상을 이진화 시킨 후 수평/수직으로 투영시켜 상기 특징점의 위치를 계산하고, 상기 수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 상기 수강자 얼굴이 회전할 시, 응시위치점은 상기 수강자 얼굴 특징점들의 위치 변화량을 이용하여 응시위치점을 추적하고 또는, 상기 수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 상기 수강자 얼굴이 회전하면서 이동할 시, 상기 응시 위치점에 상기 수강자 얼굴의 이동량을 산술적으로 더해주면서 최종적인 응시위치를 계산하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 입력부는, 상기 수강자의 의도를 나타내는 암호 수단을 입력받고, 상기 촬영부는, 상기 수강자의 안면, 동공 또는 제스쳐(gesture)를 촬영하고, 상기 음향 수집부는, 상기 수강자의 음성을 수집하고, 상기 수강 여부 판단부는, 상기 웹 페이지 상에 수강자 초기 정보 입력 모드를 제공하여 상기 입력부, 촬영부, 음향 수집부를 통해 수강자 초기 정보를 입력받는 제1 수강 여부 판단부와, 상기 웹 페이지 상에 수강자 확인 정보 입력 모드를 제공하여 상기 입력부, 촬영부, 음향 수집부를 통해 수강자 확인 정보를 입력받는 제2 수강 여부 판단부를 포함하며, 상기 제1 수강 여부 판단부의 초기 정보와 제2 수강 여부 판단부의 확인 정보의 일치 정도에 따라 수강 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 수강 여부 판단부는, 상기 초기 정보와 확인 정보 사이의 일치 개수에 따라 수강 여부 등급을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 수강 단말은 스피커부를 더 포함하고, 상기 수강 여부 판단부는, 상기 스피커부를 통해 소정의 질의 내용이 송출되도록 하고, 이에 대응하는 답변이 상기 음향 수집부를 통해 입력되는지 여부로 수강자의 수강 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 수강 여부 판단부는, 상기 스피커부를 통해 송출되는 소정의 질의 내용이 소정 시간 간격을 두고 송출되도록 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 수강 여부 판단부는, 상기 촬영부를 통해 촬영한 수강자의 안면 윤곽을 추출하고, 초기 정보에 포함되는 안면 윤곽과 확인 정보에 포함되는 안면 윤곽을 비교하여 그 일치 여부에 따라 수강자의 수강 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 몰입도 판별부는, 기저장된 수강자의 표정, 시선 위치 또는 자세 정보와, 상기 입력부와 촬영부와 음향 수집부를 통해 수집한 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입도를 판별하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 몰입도 판별부는, 상기 두 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 몰입도 판별부는, 상기 스피커부를 통해 소정의 질의 내용이 하나 이상 송출되도록 하고, 상기 음향 수집부를 통해 상기 질의 내용에 대응하는 답변의 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 수강 평가부는, 상기 수강 여부 판단부의 결과인 수강 여부 정도와, 상기 몰입도 판별부의 결과인 몰입 정도를 기초로 상기 수강자의 수강 내용을 두 단계 이상의 등급으로 나누어 평가하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 수강 피드백 제공부는, 상기 수강 평가부의 등급에 따라 피드백 정보를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 상기 수강 단말에 제공하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 앞서 본 실시예와 하기에 설명할 구성과 결합, 사용관계에 의해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.
본 발명은 온라인 강의 내용을 수강자가 보다 효율적이고 몰입도를 가지면서 온라인 강의에 참여할 수 있도록 하는 동시에 수강 확인 및 몰입도를 산출하여 그에 따른 수강 평가 및 이에 대한 피드백을 제공하여 체계적인 온라인 수강이 일어날 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성을 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성 중 이동 단말의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성 중 수강 여부 판단부의 구성을 도시한 블록도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 바람직한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하도록 한다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때에는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 또한 명세서에 기재된 "...부", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템에 대해 도 1 내지 도 3을 기초로 이하에서 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성을 도시한 개념도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성 중 이동 단말의 구성을 도시한 블록도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성 중 수강 여부 판단부의 구성을 도시한 블록도이다.
먼저 도 1을 기초로, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성에 대해 이하에서 상세히 설명한다.
도 1 내지 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템은 웹 페이지(10), 수강 단말(100)과 서버(200)를 포함한다.
웹 페이지(10)는 온라인 수강 내용이 웹 상에서 표시된다.
또한, 웹 페이지(10)는 서버(200)의 제어를 통해 제공 컨텐츠가 변경되고, 서버(200)를 통해 제공된 컨텐츠 등은 수강 단말(100)에 디스플레이된다.
또한, 수강 단말(100)은 웹 페이지(10)의 컨텐츠 내용을 서버(200)로부터 제공받아 디스플레이한다.
또한, 수강 단말(100)은 도 2에 도시된 바와 같이 입력부(110)와 촬영부(130)와 음향 수집부(150)를 포함한다.
입력부(110)는 온라인 강의 수강을 받는 수강자의 의도 또는 의사가 표현되어 입력될 수 있는 부분이다.
또한, 입력부(110)는 수강자의 의도를 나타내는 암호 수단을 입력받을 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템은 입력부(110)를 통해 수강자의 의도가 포함된 암호 수단을 입력받을 수 있는데, 일 예로 입력부(110)는 PC의 키보드 타입으로 본인 수강 확인을 위한 암호를 입력받을 수 있다.
또한, 입력부(110)는 수강자의 의도를 나타내는 암호 수단을 입력받은 방법으로, 터치 수단의 형태로 구비될 수 있다. 즉, 입력부(110)는 터치 수단의 형태로 구비되어 수강자 본인 여부의 판단 수단이 될 수 있는 수강자 본인만의 독특한 패턴 등을 입력받을 수 있다.
또한, 촬영부(130)는 온라인 강의 수강을 받는 수강자를 촬영한다. 일 예로, 촬영부(130)는 온라인 강의 수강을 받는 수강자의 안면, 동공 또는 제스쳐(gesture)를 촬영할 수 있다. 즉, 촬영부(130)는 수강자 본인을 확인할 수 있는 요소인 안면 모양이나 동공 모양 또는 수강자 본인만의 제스쳐를 촬영하여 수집할 수 있다.
또한, 음향 수집부(150)는 온라인 강의 수강을 받는 수강자 또는 수강 단말(100) 주변의 음향을 수집한다.
또한, 음향 수집부(150)는 우선적으로 온라인 강의를 수강하는 수강자의 음성을 수집할 수 있다. 즉, 수강자 본인 여부를 확인하기 위해서 기초가 되는 수강자 본인의 음성을 등록하기 위해, 수강 단말(100)에 포함되는 음향 수집부(150)는 온라인 강의 수강자의 음성을 입력받을 수 있다.
또한, 서버(200)는 온라인 수강 웹 페이지(10)에 수강 컨텐츠를 제공하고 수강자 단말(100)과 통신을 수행한다.
또한, 서버(200)는 수강 여부 판단부(210)와 몰입도 판별부(230)와 수강 평가부(250)와 수강 피드백 제공부(270)를 포함한다.
수강 여부 판단부(210)는 입력부(110)와 촬영부(130)와 음향 수집부(150)를 통해 수집한 정보를 기초로 온라인 강의 수강자의 강의 수강 여부를 판단한다.
*또한, 수강 여부 판단부(210)는 도 3에 도시된 바와 같이, 제1 수강 여부 판단부(213)와 제2 수강 여부 판단부(217)를 포함한다.
제1 수강 여부 판단부(213)는 웹 페이지(10) 상에 수강자 초기 정보 입력 모드를 제공할 수 있다. 이러한 수강자 초기 정보 입력 모드 상태에서 제1 수강 여부 판단부(213)는 수강 단말(100)의 입력부(110), 촬영부(130), 음향 수집부(150)를 통해 입력받은 수강자 초기 정보를 받아들인다.
또한, 제2 수강 여부 판단부(217)는 웹 페이지(10) 상에 수강자 확인 정보 입력 모드를 제공할 수 있다. 이러한 수강자 확인 정보 입력 모드 상태에서 제2 수강 여부 판단부(217)는 입력부(110), 촬영부(130), 음향 수집부(150)를 통해 입력받은 수강자 확인 정보를 받아들인다.
위와 같은 과정을 통해, 수강 여부 판단부(210)는 제1 수강 여부 판단부(213)와 제2 수강 여부 판단부(217)에서 받아들인 각 정보를 비교한다.
수강 여부 판단부(210)는 비교 결과 두 정보가 일치하는 정도(개수)에 따라 수강자 본인의 수강 확인 여부를 판단한다.
또한, 수강 여부 판단부(210)는 제1 수강 여부 판단부(213)에서 받아들인 초기 정보와 제2 수강 여부 판단부(217)에서 받아들인 확인 정보 사이의 일치 개수에 따라 수강 여부 등급을 결정할 수 있다. 즉, 단순히 온라인 수강자의 출석 여부를 온오프 방식으로 판단하는 것이 아니라, 수강자 본인 여부를 판단할 수 있는 요소(입력부(110)를 통해 입력받은 초기 정보와 확인 정보 사이의 일치성)가 매칭(matching)되는 정도를 산정하여 출석 여부의 확실성을 등급화하여 보다 효과적으로 수강자의 출석 여부를 판단할 수 있다.
또한, 수강 단말(100)은 스피커부(170)를 더 포함할 수 있다. 스피커부(170)는 온라인 수강자에게 전달할 음향을 송출할 수 있다.
또한, 수강 여부 판단부(210)는 스피커부(170)를 통해 소정의 질의 내용이 송출되도록 할 수 있다. 또한, 수강 여부 판단부(210)는 스피커부(170)를 통해 송출된 소정의 질의 내용에 대응하는 답변이 음향 수집부(150)를 통해 입력되는지 여부로 수강자의 수강 여부를 판단할 수 있다. 즉, 수강 여부를 판단하기 위해 수강 여부 판단부(210)는 온라인 강의 수강자에게 수강 여부 확인을 위한 소정의 질의 내용이 스피커부(170)를 통해 송출되도록 하고, 이에 대응하는 답변 내용이 기 저정된 답변 내용과 음향 수집부(150)를 통해 수집된 수강자의 답변 내용이 일치하는지 여부를 판단하여, 그 일치성 여부에 따라 온라인 수강자의 수강 여부를 판단할 수 있다.
또한, 수강 여부 판단부(210)는 스피커부(170)를 통해 송출되는 소정의 질의 내용이 소정 시간 간격을 두고 송출되도록 제어할 수 있다. 즉, 단순히 1회적 절차만으로 수강자의 수강 확인을 수행하는 것이 아니라, 온라인 강의가 진행되는 전 과정에 무작위적으로 또는 일정한 간격을 두고 소정의 질의 내용(각 질의 내용이 상이할 수 있음)을 송출하고 이에 대한 수강자의 답변이 입력되는지 여부를 기준으로 보다 정확한 수강 여부를 확인할 수 있다.
또한, 수강 여부 판단부(210)는 촬영부(130)가 촬영한 영상 중에서 수강자의 안면 윤곽을 추출하고, 초기 정보에 포함되는 안면 윤곽과 확인 정보에 포함되는 안면 윤곽을 비교하여 그 일치 여부에 따라 수강자의 수강 여부를 판단할 수 있다.
즉, 수강 여부 판단부(210)는 촬영부(130)가 촬영한 영상 전체를 가지고 수강자 본인이 수강한지 여부를 판단하는 것은 물론, 특이적으로 수강자의 안면 윤곽을 추출하여 보다 정확하고 빠르게 수강자 본인의 수강 확인 여부를 판단할 수 있다.
일 예로, 수강 여부 판단부(210)는 수강 단말(100)의 디스플레이부 상의 수강자가 바라보고 있는 응시위치를 계산하여 수강자의 수강 여부를 판단할 수 있다.
이를 위해서 입력받은 영상에서의 얼굴위치정보와 얼굴 특징점의 위치정보 및 특징점들이 이루는 기하학적 형태변화를 이용한다. 즉, 수강자의 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 수강자가 얼굴의 회전만을 이용하여 디스플레이부 상의 한 지점을 바라보고 있다면 응시위치는 얼굴 특징점의 변화를 이용하여구할 수 있다.
즉, 수강자가 디스플레이부 상의 중앙을 바라볼 때의 특징점들의 위치와 디스플레이부 상의 임의의 한 지점을 바라볼 때의 특징점들의 위치의 변화량을 이용하여 응시위치를 추적할 수 있다.
수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 얼굴의 회전뿐만 아니라 얼굴의 이동이 동시에 발생하는 경우가 많으며, 이 경우에는 얼굴의 회전에 의해 계산된 응시 위치점에 얼굴의 이동량을 산술적으로 더해주어 최종적인 응시위치를 계산한다.
이와 같이 본 발명에서는 촬영부(130)를 통해 수집된 수강자의 영상에서 디스플레이부 상의 중앙을 볼 때 획득한 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선과 디스플레이부 상의 한 지점을 볼 때 획득한 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선을 비교하여 시선위치파악을 위한 특징값을 계산하고, 얼굴의 위치와 움직임량 추적을 통해 응시위치를 계산한다.
이와 같은 계산값을 통해서 수강자 본인의 수강 여부 확인을 수행할 수 있다.
또한, 몰입도 판별부(230)는 입력부(110)와 촬영부(130)와 음향 수집부(150)를 통해 수집한 정보를 기초로 온라인 강의 수강자의 몰입도를 판별한다.
또한, 몰입도 판별부(230)는 기저장된 수강자의 표정, 시선 위치 또는 자세 정보와, 입력부(110)와 촬영부(130)와 음향 수집부(150)를 통해 수집한 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입도를 판별할 수 있다.
또한, 몰입도 판별부(230)는 기저장된 수강자의 표정, 시선 위치 또는 자세 정보와, 입력부(110)와 촬영부(130)와 음향 수집부(150)를 통해 수집한 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별할 수 있다. 즉, 상기 두 정보 사이의 일치되는 정보 개수에 따라 몰입 정도를 구분하고 이에 따른 등급을 나누어 몰입 정도를 판별할 수 있다.
또한, 몰입도 판별부(230)는 스피커부(170)를 통해 소정의 질의 내용이 하나 이상 송출되도록 하고, 음향 수집부(150)를 통해 질의 내용에 대응하는 답변의 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별할 수 있다.
즉, 질의 내용과 답변 내용 사이의 일치되는 정보 개수에 따라 몰입 정도를 구분하고 이에 따른 등급을 나누어 몰입 정도를 판별할 수 있다.
또한, 수강 평가부(250)는 수강 여부 판단부(210)와 몰입도 판별부(230)의 결과를 기초로 온라인 강의 수강자의 수강 내용을 평가한다.
또한, 수강 평가부(250)는 수강 여부 판단부(210)의 결과인 수강 여부 정도와, 몰입도 판별부(230)의 결과인 몰입 정도를 기초로, 수강자의 수강 내용을 두 단계 이상의 등급으로 나누어 평가할 수 있다.
또한, 수강 피드백 제공부(270)는 수강 평가부(250)의 결과를 기초로 사용자 단말(100)에 수강 피드백 정보를 제공한다.
또한, 수강 피드백 제공부(270)는 수강 평가부(250)의 등급에 따라 피드백 정보를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 수강 단말(100)에 제공할 수 있다.
즉, 등급별로 평가된 수강 평가 사항에 대응하도록 두 단계 이상의 피드백 정보를 사용 단말(100)에 제공하여 수강자가 어느 정도의 몰입도와 출석 의지를 가지고 온라인 수강을 수강했는지에 대한 내용과 이에 따른 부족한 부분을 피드백 정보로 산출하여 수강자에게 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템은 상기의 실시예 뿐만 아니라 다음과 같은 형태의 실시예로 실시될 수 있다.
즉, 온라인 교육뿐만 아니라 교실이나 강의실 등의 오프라인에서도 적용되어 실시될 수 있다. 더욱 상세하게는 학생의 움직임과 소음, 또는 교실이나 강의실 전체의 움직임 등을 감지하고, 감지 방법 중의 하나인 촬영 수단을 통해 촬영한 영상정보를 획득하고, 획득한 영상정보를 기초로 수강자의 몰입도 및 강의 효율성 수치를 계수화하고, 이렇게 계수화된 정보를 수집 분석하고, 이렇게 수집 분석한 정보를 바탕으로 정책 또는 개선책 등을 수립 및 적용하고, 수립된 정책 또는 개선책을 지속적으로 수강자에게 피드백하여 보다 효율적인 강의가 수행될 수 있도록 실시될 수 있다.
보다 구체적으로, 상기에서 기술한 온라인에만 특화되는 내용을 제외하고, PC 또는 단말기에 구비된 각종 센서를 이용하여 오프라인 상의 교실 또는 강의실에서 발생하는 수강자의 행동, 소리 요소 및 교실 내의 환경 변화 요소를 감지하고, 이를 기초로 수강자의 강의 집중도를 분석하고, 분석한 집중도를 기초로 이를 개선하기 위한 방안을 산정하고, 산정된 개선 방향을 효과적으로 수강자에게 전달하기 위해 피드백하는 전 주기적 전략을 수립할 수 있다고 할 것이다.
이상에서, 출원인은 본 발명의 다양한 실시예들을 설명하였지만, 이와 같은 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 구현하는 일 실시예일 뿐이며, 본 발명의 기술적 사상을 구현하는 한 어떠한 변경예 또는 수정예도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.
10 : 웹 페이지
100 : 수강 단말
110 : 입력부 130 : 촬영부
150 : 음향 수집부 170 : 스피커부
200 : 서버
210 : 수강 여부 판단부
213 : 제1 수강 여부 판단부 215 : 제2 수강 여부 판단부
230 : 몰입도 판별부
250 : 수강 평가부 270 : 수강 피드백 제공부

Claims (11)

  1. 온라인 수강 웹 페이지와, 상기 수강 웹 페이지가 표시되는 수강자 단말과, 상기 온라인 수강 웹 페이지에 수강 컨텐츠를 제공하고 상기 수강자 단말과 통신을 수행하는 서버를 포함하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템에 있어서,
    상기 수강자 단말은, 스피커부와 수강자의 의도가 입력되는 입력부와 상기 수강자를 촬영하는 촬영부와 상기 수강자 및 수강자 주위의 음향을 수집하는 음향 수집부를 포함하고,
    상기 서버는,
    상기 입력부와 촬영부와 음향 수집부를 통해 수집한 정보를 기초로 상기 수강자의 강의 수강 여부를 판단하는 수강 여부 판단부와,
    상기 수집한 정보를 기초로 상기 수강자의 몰입도를 판별하는 몰입도 판별부와,
    상기 수강 여부 판단부와 몰입도 판별부의 결과를 기초로 상기 수강자의 수강 내용을 평가하는 수강 평가부와,
    상기 수강 평가부의 결과를 기초로 상기 수강자 단말에 수강 피드백 정보를 제공하는 수강 피드백 제공부를 포함하고,
    수강 여부 판단부는 상기 촬영부를 통해 수집된 상기 수강자의 영상에서 상기 수강자 단말의 디스플레이부 상의 중앙을 볼 때 획득한 상기 수강자의 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선과 상기 디스플레이부 상의 한 지점을 볼 때 획득한 상기 수강자의 양 눈과 코 및 입의 양 끝점인 특징점 및 상기 수강자의 얼굴 윤곽선을 비교하여 시선위치파악을 위한 특징값을 계산하고, 상기 수강자 얼굴의 위치와 움직임량 추적을 통해 응시위치를 계산하고, 상기 계산된 계산값을 통해 수강자 본인의 수강 여부를 판단하고,
    상기 특징점의 위치는
    상기 수강자 단말의 디스플레이부 상에 입력된 영상에서 상기 수강자 얼굴영역을 추출하고,
    상기 수강자 얼굴영역이 결정되면 상기 수강자 얼굴 특징점들의 위치에 대해 상기 수강자 얼굴의 눈과 코와 입의 탐색영역을 설정하고,
    상기 특징점들의 영상을 이진화 시킨 후 수평/수직으로 투영시켜 상기 특징점의 위치를 계산하고,
    상기 수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 상기 수강자 얼굴이 회전할 시, 응시위치점은 상기 수강자 얼굴 특징점들의 위치 변화량을 이용하여 응시위치점을 추적하고 또는, 상기 수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 상기 수강자 얼굴이 회전하면서 이동할 시, 상기 응시 위치점에 상기 수강자 얼굴의 이동량을 산술적으로 더해주면서 최종적인 응시위치를 계산하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 입력부는, 상기 수강자의 의도를 나타내는 암호 수단을 입력받고,
    상기 촬영부는, 상기 수강자의 안면, 동공 또는 제스쳐(gesture)를 촬영하고,
    상기 음향 수집부는, 상기 수강자의 음성을 수집하고,
    상기 수강 여부 판단부는,
    상기 웹 페이지 상에 수강자 초기 정보 입력 모드를 제공하여 상기 입력부, 촬영부, 음향 수집부를 통해 수강자 초기 정보를 입력받는 제1 수강 여부 판단부와,
    상기 웹 페이지 상에 수강자 확인 정보 입력 모드를 제공하여 상기 입력부, 촬영부, 음향 수집부를 통해 수강자 확인 정보를 입력받는 제2 수강 여부 판단부를 포함하며,
    상기 제1 수강 여부 판단부의 초기 정보와 제2 수강 여부 판단부의 확인 정보의 일치 정도에 따라 수강 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 수강 여부 판단부는,
    상기 초기 정보와 확인 정보 사이의 일치 개수에 따라 수강 여부 등급을 결정하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 수강 여부 판단부는,
    상기 스피커부를 통해 소정의 질의 내용이 송출되도록 하고, 이에 대응하는 답변이 상기 음향 수집부를 통해 입력되는지 여부로 수강자의 수강 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 수강 여부 판단부는,
    상기 스피커부를 통해 송출되는 소정의 질의 내용이 소정 시간 간격을 두고 송출되도록 하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 수강 여부 판단부는,
    상기 촬영부를 통해 촬영한 수강자의 안면 윤곽을 추출하고, 초기 정보에 포함되는 안면 윤곽과 확인 정보에 포함되는 안면 윤곽을 비교하여 그 일치 여부에 따라 수강자의 수강 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 몰입도 판별부는,
    기저장된 수강자의 표정, 시선 위치 또는 자세 정보와, 상기 입력부와 촬영부와 음향 수집부를 통해 수집한 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입도를 판별하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 몰입도 판별부는,
    상기 두 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 몰입도 판별부는,
    상기 스피커부를 통해 소정의 질의 내용이 하나 이상 송출되도록 하고, 상기 음향 수집부를 통해 상기 질의 내용에 대응하는 답변의 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 수강 평가부는,
    상기 수강 여부 판단부의 결과인 수강 여부 정도와, 상기 몰입도 판별부의 결과인 몰입 정도를 기초로 상기 수강자의 수강 내용을 두 단계 이상의 등급으로 나누어 평가하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 수강 피드백 제공부는,
    상기 수강 평가부의 등급에 따라 피드백 정보를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 상기 수강자 단말에 제공하는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
KR1020170016375A 2017-02-06 2017-02-06 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템 KR20170017979A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170016375A KR20170017979A (ko) 2017-02-06 2017-02-06 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170016375A KR20170017979A (ko) 2017-02-06 2017-02-06 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150004181A Division KR20160086618A (ko) 2015-01-12 2015-01-12 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180002730A Division KR20180006996A (ko) 2018-01-09 2018-01-09 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20170017979A true KR20170017979A (ko) 2017-02-15

Family

ID=58112357

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170016375A KR20170017979A (ko) 2017-02-06 2017-02-06 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20170017979A (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190063690A (ko) * 2017-11-30 2019-06-10 주식회사 꿀비 동공 추적을 이용한 온라인 강의의 수강태도 감독 시스템
KR20220037595A (ko) * 2020-09-18 2022-03-25 (주)블루커뮤니케이션 교육 관리 시스템 및 교육 관리 시스템의 동작방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110107454A (ko) 2010-03-25 2011-10-04 최영민 학습 몰입 강화를 위한 온라인 학습 시스템 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110107454A (ko) 2010-03-25 2011-10-04 최영민 학습 몰입 강화를 위한 온라인 학습 시스템 및 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190063690A (ko) * 2017-11-30 2019-06-10 주식회사 꿀비 동공 추적을 이용한 온라인 강의의 수강태도 감독 시스템
KR20220037595A (ko) * 2020-09-18 2022-03-25 (주)블루커뮤니케이션 교육 관리 시스템 및 교육 관리 시스템의 동작방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11600191B2 (en) System and method for validating honest test taking
KR20190043513A (ko) 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템
Asep A design of continuous user verification for online exam proctoring on M-learning
KR101775974B1 (ko) 학생 수업태도 분석 시스템 및 분석 방법
Li et al. Massive open online proctor: Protecting the credibility of MOOCs certificates
RU2673010C1 (ru) Способ мониторинга поведения пользователя при взаимодействии с контентом и система для его осуществления
Abdulkader et al. Optimizing student engagement in edge-based online learning with advanced analytics
CN107730423A (zh) 一种基于生物识别的自助培训考核装置
KR102336574B1 (ko) 비대면 학습자의 영상 이미지를 이용하는 학습 지도 방법 및 이에 사용되는 관리 서버
TW201941152A (zh) 用於互動式線上教學的即時監控方法
KR20070050029A (ko) 원격교육 출석 인증방법
KR20160086618A (ko) 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템
KR20180006996A (ko) 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템
KR20170017979A (ko) 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템
Ceccacci et al. Facial coding as a mean to enable continuous monitoring of student’s behavior in e-Learning
KR102581415B1 (ko) 부정행위를 방지하는 안면윤곽선 인식 인공지능을 사용한 ubt 시스템 및 그 방법
Saurav et al. AI Based Proctoring
Labayen et al. Smowl: a tool for continuous student validation based on face recognition for online learning
CN111199378A (zh) 学员管理方法、装置、电子设备及存储介质
KR20230030683A (ko) 온라인 학습 집중도 향상 플랫폼 및 그 방법
Hwang et al. Assessment of affective state in distance learning based on image detection by using fuzzy fusion
JP2016095817A (ja) 自動受験システム及びこれに用いる受験不正行為検出装置
Barba-Guaman et al. The attention of students in online education: Using head pose techniques to detect attention in videoconferencing platforms: A case study
Gupta et al. An adaptive system for predicting student attentiveness in online classrooms
Ubah et al. Biometrics Authentication Techniques in E-Learning Assessment

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application
E601 Decision to refuse application
E801 Decision on dismissal of amendment
A107 Divisional application of patent