KR20180016032A - 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법 - Google Patents

학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법 Download PDF

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Abstract

학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법이 제공되며, 요청 단말로부터 이미지 및 영상을 포함한 질의 콘텐츠에 대한 답변 요청 이벤트를 수신하는 단계, 질의 콘텐츠에 매핑된 분류자를 이용하여 답변 요청 이벤트에 대한 응답 이벤트를 제공할 적어도 하나의 제공 단말을 추출하는 단계, 추출된 적어도 하나의 제공 단말로 응답 이벤트에 대한 승인을 요청하는 단계, 승인 요청에 대한 응답이 수신된 제공 단말로 질의 콘텐츠를 전송하는 단계, 및 질의 콘텐츠에 대한 답변이 시작되는 경우, 요청 단말로 답변 시작을 알리는 알람을 전송하고, 답변이 완료되는 경우 답변이 포함된 동영상 콘텐츠 및 답변 완료에 대한 알람을 요청 단말로 전송하는 단계를 포함하고, 질의 콘텐츠는 비선형 데이터 및 선형 데이터를 포함하고, 비선형 데이터는 세그먼트화 알고리즘, 연결 알고리즘 및 시퀀스 분석 알고리즘을 통하여 분석되어 질의 콘텐츠에 대응한 자동 답변 콘텐츠를 추출하는 쿼리(Query)로 동작하고, 선형 데이터는, 웹 크롤러(Web Cralwer)로 수집된 키워드 및 인덱서(Indexer)로 해석된 인덱스가 결합되어 질의 콘텐츠에 대한 답변 콘텐츠를 제공하기 위한 입력 데이터로 동작하는 것을 특징으로 한다.

Description

학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법{METHOD FOR PROVIDING ADAPTIVE LEARNING CONTENTS BASED ON LEARNING ANALYTICS}
본 발명은 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 적응형 학습 분석 기법을 통하여 질의 및 응답에 대해 이미지 및 영상 등을 이용한 콘텐츠를 통해 실시간으로 제공할 수 있도록 한 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공방법에 관한 것이다.
최근, 인터넷 및 스마트 단말의 발달로 학습을 위한 애플리케이션이 개발되고는 있으나, 강사와 학생의 커뮤니케이션이 이전 방식으로 이루어져 여전히 소통이 활발히 이루어지지 않았고, 학생이 원하는 부분을 실시간으로 질의 및 답변하는 과외가 고액임에도 불구하고 학습 애플리케이션보다 선호되고 있는 실정이다.
이때, 양방향 학습 콘텐츠를 제공하는 방법은 데이터를 실시간으로 전송하는 방법으로 이루어지고 있다. 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2016-0058433호(2016.05.25 공개)에는, 실시간으로 콘텐츠에 대한 기 저장된 답변 콘텐츠를 제공하는 방법이 개시되어 있다.
다만, 동일한 개념 및 문제라고 할지라도 개개인마다 모르는 부분이 상이할 수 있는데, 상술한 바와 같이, 기 설정된 데이터만을 전송하는 경우, 해답지를 보는 것과 다를 바가 없으며, 질문자도 자신이 보유한 해답지와 동일한 데이터를 수신하는 경우, 해당 사이트 또는 애플리케이션을 활용할 가치가 없으므로 더 이상 사용을 하지 않고 포기할 수 있으며, 이러한 경우, 회원 이탈의 시발점이 될 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 학습자의 행동을 적응형으로 학습 및 분석함으로써 학습자에게 적합한 응답을 실시간으로 제공해주고, 강의에 포함된 적어도 하나의 개념 및 문제마다 이해도를 묻는 인터페이스를 제공하고, 이해가 되지 않은 경우 해당 파트를 재복습하여 다음 단계로 진행할 수 있도록 하며, 학생과 강사 간의 메신저를 제공하여 실시간 답변이 가능하도록 하며, 메신저에 등록된 강사가 실시간으로 답변이 가능하지 않을 경우, 질의 콘텐츠에 매핑된 분류자를 통하여 실시간으로 답변이 가능한 강사를 추출하여 질의 콘텐츠에 대한 답변 콘텐츠를 요청할 수 있으며, 모르는 문제에 대한 답변이 제공된 경우, 문제 및 답변과 함께 문제에 관련된 개념을 오답 노트에 정리하여 모르는 부분을 확실히 이해하며 학습을 할 수 있도록 하는, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법을 제공할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 요청 단말로부터 이미지 및 영상을 포함한 질의 콘텐츠에 대한 답변 요청 이벤트를 수신하는 단계, 질의 콘텐츠에 매핑된 분류자를 이용하여 답변 요청 이벤트에 대한 응답 이벤트를 제공할 적어도 하나의 제공 단말을 추출하는 단계, 추출된 적어도 하나의 제공 단말로 응답 이벤트에 대한 승인을 요청하는 단계, 승인 요청에 대한 응답이 수신된 제공 단말로 질의 콘텐츠를 전송하는 단계, 및 질의 콘텐츠에 대한 답변이 시작되는 경우, 요청 단말로 답변 시작을 알리는 알람을 전송하고, 답변이 완료되는 경우 답변이 포함된 동영상 콘텐츠 및 답변 완료에 대한 알람을 요청 단말로 전송하는 단계를 포함하고, 질의 콘텐츠는 비선형 데이터 및 선형 데이터를 포함하고, 비선형 데이터는 세그먼트화 알고리즘, 연결 알고리즘 및 시퀀스 분석 알고리즘을 통하여 분석되어 질의 콘텐츠에 대응한 자동 답변 콘텐츠를 추출하는 쿼리(Query)로 동작하고, 선형 데이터는, 웹 크롤러(Web Cralwer)로 수집된 키워드 및 인덱서(Indexer)로 해석된 인덱스가 결합되어 질의 콘텐츠에 대한 답변 콘텐츠를 제공하기 위한 입력 데이터로 동작하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법에 의하면, 학습자의 행동을 적응형으로 학습 및 분석함으로써 학습자에게 적합한 응답을 실시간으로 제공해 줄 수 있게 된다.
또한, 강의에 포함된 적어도 하나의 개념 및 문제마다 이해도를 묻는 인터페이스를 제공할 수 있다.
그리고, 본원발명에 의하면, 이해가 되지 않은 경우 해당 파트를 재복습하여 다음 단계로 진행할 수 있게 된다.
아울러, 학생과 강사 간의 메신저를 제공하여 실시간 답변이 가능하도록 하며, 메신저에 등록된 강사가 실시간으로 답변이 가능하지 않을 경우, 질의 콘텐츠에 매핑된 분류자를 통하여 실시간으로 답변이 가능한 강사를 추출하여 질의 콘텐츠에 대한 답변 콘텐츠를 요청할 수 있다.
또한, 모르는 문제에 대한 답변이 제공된 경우, 문제 및 답변과 함께 문제에 관련된 개념을 오답 노트에 정리하여 모르는 부분을 확실히 이해하며 학습을 할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버를 설명하기 위한 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스 중 강의 요청 및 강사와의 메신저 서비스를 포함한 애플리케이션의 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스 중 이미지를 포함한 콘텐츠를 통하여 질문이 업로드된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스 중 화면을 통하여 실시간 양방향 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스 중 이해도를 파악하는 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법을 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Maching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 1을 참조하면, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 시스템(1)은, 요청 단말(100), 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300), 및 적어도 하나의 제공 단말(400)을 포함할 수 있다.
다만, 이러한 도 1의 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다.
예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 요청 단말(100)은, 네트워크(200)를 통하여 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.
여기서, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 요청 단말(100), 및 적어도 하나의 제공 단말(400)와 연결될 수 있다.
그리고, 적어도 하나의 제공 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.
또한, 적어도 하나의 제공 단말(400)은 네트워크(200)를 통하여 직접 요청 단말(100)과 연결될 수도 있고, 네트워크(200)를 통하고 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)를 경유하여 요청 단말(100)과 연결될 수도 있다.
여기서, 네트워크(200)는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(200)의 일 예에는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
도 1에 도시된 요청 단말(100), 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300), 및 적어도 하나의 제공 단말(400)은, 도 1에 도시된 것들로 한정 해석되는 것은 아니다.
요청 단말(100)은, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300) 또는 적어도 하나의 제공 단말(400)이 제공하는 학습 콘텐츠를 소비하고, 질의 콘텐츠를 제공하고, 답변을 요청하는 단말일 수 있다.
요청 단말(100)은, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스를 이용하는 사용자의 단말일 수 있다.
그리고, 요청 단말(100)은, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)에서 제공하는 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션에 접속하여 강의를 출력하고, 이미지 및 동영상을 포함한 질의 콘텐츠를 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)로 전송하여 적어도 하나의 제공 단말(400) 중 어느 하나의 제공 단말(400)로부터 답변을 수신하는 단말일 수 있다.
또한, 요청 단말(100)은, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)에서 제공하는 메신저 서비스에 접속하고, 적어도 하나의 제공 단말(400)을 등록하며, 실시간으로 질의 및 답변 서비스를 제공받는 단말일 수 있다.
그리고, 요청 단말(100)은, 실시간 강의가 진행되는 경우, 이해도를 체크하여 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)를 통하여 실시간 강의를 진행하는 제공 단말(400)로 전송하는 단말일 수 있다.
또한, 요청 단말(100)은, 실시간 강의 또는 영상 강의 중 요청되는 답변이 존재하는 경우, 화면 또는 다른 사용자 인터페이스를 통하여 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있다.
여기서, 요청 단말(100)은, 네트워크(200)를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다.
여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
이때, 요청 단말(100)은, 네트워크(200)를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다.
요청 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스 웹 페이지, 프로그램, 애플리케이션, 앱 페이지 및 사용자 인터페이스를 요청 단말(100) 및 적어도 하나의 제공 단말(400)로 전송하는 서버일 수 있다.
또한, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 제공 단말(400)로부터 영상 강의를 수신하고 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)에 저장 및 업로드하는 서버일 수 있다.
그리고, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 제공 단말(400)로부터 실시간 강의가 시작되는 경우, 요청 단말(100)과 적어도 하나의 제공 단말(400)을 연결하는 채널을 형성하는 서버일 수 있다.
또한, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 메신저 서비스를 제공하고, 요청 단말(100) 및 적어도 하나의 제공 단말(400)이 서로 질의 콘텐츠 및 응답 콘텐츠를 송수신하도록 하는 서버일 수 있다.
그리고, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 실시간 강의 또는 영상 강의 중 이해도를 요구하는 시간에 이해도를 묻는 인터페이스를 출력하도록 하는 데이터를 삽입하고, 요청 단말(100)로부터 데이터가 수신되는 경우, 학습자의 이해도를 파악하고, 이해도가 기준치 이하인 경우, 녹화된 영상인 경우 해당 부분을 재출력되도록 하고, 실시간 강의인 경우, 해당 부분을 모르는 학습자의 정보를 저장하여 적어도 하나의 제공 단말(400)의 교습자가 인지하도록 하는 서버일 수 있다.
이때, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다.
여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
적어도 하나의 제공 단말(400)은, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)로 영상 데이터를 전송하는 단말일 수 있다.
이때, 영상 데이터는 실시간 강의 데이터일 수도 있고, 녹화를 위한 스트리밍 데이터일 수도 있다.
그리고, 적어도 하나의 제공 단말(400)은, 질의 콘텐츠에 대한 답변 콘텐츠를 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)를 경유하여 요청 단말(100)로 전송하도록 하는 단말일 수 있다.
또한, 적어도 하나의 제공 단말(400)은, 이해가 안되는 부분이 있다는 데이터를 요청 단말(100)로부터 수신하는 경우, 이해가 안되는 부분을 다시 설명하기 위한 콘텐츠를 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 제공 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다.
여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
이때, 적어도 하나의 제공 단말(400)은, 네트워크(200)를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다.
적어도 하나의 제공 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버를 설명하기 위한 구성도이다.
도 2a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 수신부(310), 추출부(320), 요청부(330), 전송부(340) 및 답변부(350)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300) 또는 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)와 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 요청 단말(100) 및 적어도 하나의 제공 단말(400)로 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 요청 단말(100) 및 적어도 하나의 제공 단말(400)은, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다.
또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 요청 단말(100) 및 적어도 하나의 제공 단말(400)에서 구동될 수도 있다.
여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: world wide web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다.
또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다.
이때, 네트워크(200)의 연결은, 요청 단말(100), 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300), 적어도 하나의 제공 단말(400)이, 네트워크(200)로 연결되어 있는 단말과 통신을 위해 통신 접점에 통신 객체를 생성하는 것을 의미한다.
학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는 통신 객체를 통해 서로 데이터를 교환할 수 있다.
이하에서는, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)에서 구현되는 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스를 설명하기로 한다.
우선, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스는, 실시간, 양항“‡ 다중매체 학습 플랫폼을 제공하고, 지능형 학습분석 기반 서비스를 제공하며, 트러스트 및 평판도 기반의 매칭서비스를 제공한다.
즉, 학습 플랫폼은, 소셜 속성이 강화된 메신저 기반의 영상, 이미지, 텍스트 및 웹보드를 포함하는 플랫폼을 제공할 수 있다.
그리고, 학습 플랫폼은, 하브루타(말하는, 설명하는, 토론하는 공부법) 방식이 가능한 웹보드를 채용하여 학습 및 피드백을 받을 수 있는 튜토리얼 형태의 양방향 학습 서비스를 제공한다.
그리고, 지능형 학습분석 기반 서비스는, 머신러닝 기반 데이터 분석 프로세스가 적용한 서비스로, IMS(Innovation Adaptive Learning) 표준 프로세스를 기반으로, 개인화, 예측 및 개입(Engagement)의 학습 전순기를 지원하고, 트러스트 정보(Trust Information)의 프레임워크(Framework)를 통합함으로써 매칭 및 지식 공유 서비스를 제공할 수 있다.
아울러, 매칭 서비스는, 강사와 학습자 뿐만 아니라, 사람과 지식, 지식과 지식 간의 매칭 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 오프라인의 학습자와 강사를 매칭할 때, 지역 기반을 필수 조건으로 하고, 트러스트 정보 및 평판 매커니즘을 기반으로 학습 분석 서비스와 연동하여 개인화, 예측 및 학습 개입의 정보를 충분 조건으로 하여 매칭을 제공하는 서비스일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스는, 양방향 강의 서비스, 실시간 강의 서비스, 이미지 및 영상을 이용한 질의 응답 서비스, 메신저 서비스, 이해도 확인 서비스, 실시간 답변 전송 서비스를 포함할 수 있다.
수신부(310)는, 요청 단말(100)로부터 이미지 및 영상을 포함한 질의 콘텐츠에 대한 답변 요청 이벤트를 수신할 수 있다.
이때, 질의 콘텐츠는 강의에 대한 질의일 수 있고, 별도의 질의일 수도 있다.
또한, 질의 콘텐츠는 이미지 콘텐츠일 수도 있고, 동영상 콘텐츠일 수도 있다.
예를 들어, 학습지를 풀다가 모르는 학습자가 해당 학습지를 그대로 촬영하여 질의 형태로 업로드할 수 있도록 질의 콘텐츠는 이미지 및 영상을 포함하도록 한다.
이렇게 되는 경우, 문제를 그대로 텍스트화하기 위하여 타이핑하지 않아도 되고, 학습자는 쉽게 모르는 문제를 질문할 수 있다.
추출부(320)는, 질의 콘텐츠에 매핑된 분류자를 이용하여 답변 요청 이벤트에 대한 응답 이벤트를 제공할 적어도 하나의 제공 단말(400)을 추출할 수 있다.
이때, 분류자는, 과목과 같은 카테고리와, 난이도 등일 수 있고, 이를 통하여 답변을 할 제공자를 추출할 때 사용될 수 있다.
예를 들어, 추출부(320)는, 분류자가 수학, 중 3, 삼각함수 등이라면, 중학교 수학을 가르치는 선생님이 보유한 단말을 추출할 수 있다.
이때, 추출부(320)는, 실시간으로 답변이 가능한 단말을 추출하도록, 현재 접속중이거나, 접속중이라도 다른 답변으로 바쁘지 않은 선생님이 보유한 단말을 2차적으로 필터링할 수도 있다.
요청부(330)는, 추출된 적어도 하나의 제공 단말(400)로 응답 이벤트에 대한 승인을 요청할 수 있다.
즉, 요청부(330)는 현재 답변이 가능한지 또는 해당 질문에 대한 답변이 가능한지에 대하여 확인을 할 수 있다.
예를 들어, 학생이 질문을 해놓고 일정 시간이 흐르는 경우, 해당 문제에 대하여 잊어버리거나, 다시 생각하기까지 시간이 지연되는 경우가 있어, 해당 문제의 답변이 도착했다고 할지라도 확인하지 않는 경우가 발생할 수 있기 때문에, 실시간성을 높이기 위하여, 현재 바로 응답이 가능한지 또는 다른 특정 시간에 응답이 가능한지 등의 여부를 확인할 수 있다.
전송부(340)는, 승인 요청에 대한 응답이 수신된 제공 단말(400)로 질의 콘텐츠를 전송할 수 있다.
즉, 모든 제공 단말(400)로 질의 콘텐츠를 제공하여 데이터 자원량을 낭비하게 하는 것이 아니라, 질의 콘텐츠에 대한 답변을 하겠다고 승인을 한 제공 단말(400)로만 질의 콘텐츠를 분배하여 효율성을 극대화하고 시간을 절약하도록 할 수 있다.
답변부(350)는, 질의 콘텐츠에 대한 답변이 시작되는 경우, 요청 단말(100)로 답변 시작을 알리는 알람을 전송하고, 답변이 완료되는 경우 답변이 포함된 동영상 콘텐츠 및 답변 완료에 대한 알람을 요청 단말(100)로 전송할 수 있다.
즉, 학습자가 기다리지 않도록 이에 대한 알람을 제때 알려주어 학습 스케줄을 미리 작성할 수 있도록 한다.
여기서, 질의 콘텐츠는 비선형 데이터 및 선형 데이터를 포함하고, 비선형 데이터는 세그먼트화 알고리즘, 연결 알고리즘 및 시퀀스 분석 알고리즘을 통하여 분석되어 질의 콘텐츠에 대응한 자동 답변 콘텐츠를 추출하는 쿼리(Query)로 동작하고, 선형 데이터는, 웹 크롤러(Web Cralwer)로 수집된 키워드 및 인덱서(Indexer)로 해석된 인덱스가 결합되어 질의 콘텐츠에 대한 답변 콘텐츠를 제공하기 위한 입력 데이터로 동작할 수 있다.
또한, 요청 단말(100)로부터 송수신되는 데이터를 LCMS(Learning Contents Management System) 기반으로 요청자의 학습 행동 및 트러스트 정보(Trust Information)를 수집 및 분석하여 요청 단말(100)의 식별자에 매핑하여 저장하고, 요청 단말(100)의 질의 데이터의 응답에 반영하고, 요청 단말(100)에서 오프라인 강의를 요청한 경우, 요청 단말(100) 및 제공 단말(400)의 위치 분석(Location-Based Service) 및 LCMS 기반으로 분석된 정보를 기반으로 매칭을 실시할 수 있다.
이때, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 요청 단말(100) 및 제공 단말(400) 간을 메신저 애플리케이션으로 연동시킬 수 있고, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300), 요청 단말(100) 및 제공 단말(400) 간의 콘텐츠 전송은 메신저 애플리케이션을 통하여 이루어질 수 있다. 다만, 메신저를 이용한 방법 이외에도 다양한 방법이 이용될 수 있으며, 상술한 방법에 한정되는 것은 아니다.
또한, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 요청 단말(100)에서 질의한 콘텐츠 및 제공 단말(400)에서 제공한 답변 콘텐츠를 오답 노트로 요청 단말(100)과 매핑하여 저장할 수 있다.
그리고, 요청 단말(100)에서 프린트 요청이 발생한 경우, 요청 단말(100)은, 요청 단말(100)과 동기화가 가능한 프린터를 검색하여 연동하고, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)로부터 수신된 저장된 답변 콘텐츠를 출력하여 오답 노트가 프린터를 통하여 출력되도록 할 수 있다.
즉, 오답 노트를 일일이 수기로 작성하는 경우, 노트를 작성만 하고 복습은 하지 않는 경우가 발생할 수 있는데, 자신이 물어본 문제 및 답변을 프린트를 하도록 하여, 오답 노트로 예습 복습을 할 수 있도록 하는 경우, 시간 절약 및 확실하게 자신이 모르는 부분을 채우면서 공부할 수 있다.
또는, 요청 단말(100)에서 질의한 콘텐츠 및 답변 콘텐츠를 오답 노트로 저장하고, 요청 단말(100)의 오답 노트 메뉴에서 출력할 수 있도록 한다.
제공 단말(400)에서 실시간 강의를 촬영하여 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)에서 요청 단말(100)로 스트리밍되는 경우, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 이해도를 확인하는 기 설정된 단어의 음성이 제공 단말(400)에서 제공되는지의 여부를 모니터링할 수 있다.
또한, 기 설정된 단어의 음성이 추출된 경우, 요청 단말(100)로 이해 여부를 묻는 사용자 인터페이스를 출력하고, 사용자 인터페이스를 통하여 요청 단말(100)로부터 부정 응답이 입력된 경우, 이해도를 확인하는 시점으로부터 기 설정된 시간 이내에 출력된 콘텐츠를 분석하여 키워드를 추출하고, 추출된 키워드와, 부정 응답을 입력한 요청 단말(100)을 매핑하여 저장할 수 있다.
그리고, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 부정 응답을 요청한 요청 단말(100)의 리스트와 추출된 키워드를 제공 단말(400)로 전송할 수 있다.
예를 들어, 한 강의에서 6 개의 개념을 설명하고, 10 개의 문제를 풀었다고 가정해 보면, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는 영상 강의인 경우, 각 개념 간에 이해도를 묻는 인터페이스를 삽입하고, 각 문제 간에 이해도를 묻는 인터페이스를 삽입하여, 학습자가 이해를 하지 못한 경우, 해당 개념 또는 문제를 다시 복습할 수 있도록 해당 파트를 다시 출력하거나, 영상을 업로드한 제공 단말(400)과 요청 단말(100) 간을 연결하는 채널을 형성하고, 모르는 파트에 대한 정보를 제공 단말(400)로 전송하여 해당 부분의 설명을 빠르게 할 수 있도록 한다.
그리고, 실시간 영상 강의인 경우, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 해당 파트에 대한 정보와, 해당 파트에 대한 이해가 되지 않는 학생의 정보를 조합하여 제공 단말(400)로 전송하고, 제공 단말(400)에서 별도로 또는 실시간으로 해당 파트에 대한 설명을 할 수 있도록 함으로써, 100퍼센트 이해가 되는 강의를 제공할 수 있도록 한다.
또한, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 부정 응답을 입력한 요청 단말(100)로, 추출된 키워드를 전송할 수 있다.
즉, 자신이 모르는 파트를 자신도 챙기지 못하는 경우가 많다. 예를 들어, 삼각함수에서도 어떠한 파트를 이해하지 못하는지 꼼꼼히 챙기지 않으면 잊어버리기 쉬운데, 모르는 문제의 키워드를 요청 단말(100)에서 챙겨볼 수 있도록 전송함으로써, 완벽한 학습이 될 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.
그리고, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 요청 단말(100)의 사용자 정보 중 학교를 포함한 소속 정보를 추출하고, 요청 단말(100)의 사용자가 소속된 기관에서 출제된 기출 문제를 데이터베이스화하고, 요청 단말(100)에서 질의한 콘텐츠, 제공 단말(400)에서 제공한 답변 콘텐츠 및 기출 문제를 기 설정된 레이아웃에 배치하여 문서 파일을 형성하고, 형성된 문서 파일을 제공 단말(400)로 전송할 수 있다.
예를 들어, 요청 단말(100)에서 문제를 영상으로 촬영하거나 이미지로 촬영한 경우, 요청 단말(100)에서 각 문제들을 편집하기가 어려울 수 있다.
따라서, 질의 콘텐츠 및 답변 콘텐츠에 대한 이미지로부터 텍스트 추출 및 영상으로부터 오디오와 텍스트 추출을 함으로써 문서화할 수 있고, 각 과목별로, 과목의 순서별로, 시험범위에 속하는 경우인지 아닌지의 여부를 파악함으로써 배치할 수 있다.
또한, 기출 문제 또는 예상 문제나, 기출 개념 또는 예상 개념을 웹 크롤러 또는 적어도 하나의 제공 단말(400)로부터 수신할 수 있다.
한편, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 제공 단말(400)로부터 영상 강의 콘텐츠를 업로드받아 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)에서 제공하는 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션에 제공할 수 있다.
이때, 애플리케이션은 iOS 또는 안드로이드를 위한 애플리케이션이고, 제공 단말(400)로부터 실시간 강의가 시작되는 경우, 제공 단말(400) 및 요청 단말(100)에서 인식가능한 펜(Pen)으로 드로잉되는 데이터를 포함한 콘텐츠를 요청 단말(100) 및 제공 단말(400)로 실시간으로 전송할 수 있다.
즉, 실시간 강의 또는 영상 강의에서 답변을 요구하는 경우, 답을 적는 인터페이스가 제공되고, 해당 인터페이스에 답을 기재하는 경우, 드로잉된 답을 텍스트로 변환하여 정답 여부가 제공될 수 있다. 이때, 주관식 또는 풀이과정을 모두 요구하는 과정도 마찬가지이다.
도 2b를 참조하면, 도 2a의 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는, 학습 분석 데이터 저장소와 학습 분석 매커니즘의 연동으로 LMS 시스템으로 통합시킨 모듈을 제공할 수 있다.
예를 들어, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는 학습분석 데이터 저장소, 학습 브로커 모듈, 스캔 DB, Mysql DB, 파일 서버, 스트리밍 서버, 메신저 서버, 웹보드 서버 및 웹서버를 포함할 수 있다.
즉, 학습 브로커 모듈은, 학습자의 ID와 프로필을 관리하고, 학습 데이터를 분석하며, 트러스트 정보를 관리하고, 대쉬보드 리포팅을 실시한다.
또한, 스캔 데이터베이스(Scan DB)는, Mysql 데이터베이스(Mysql DB)와 연동하여 쉘 스크립트(Shell Script)를 통한 감시를 실시하는데, 예를 들어, 백업 데이터를 체크하고, 테이블 스페이스의 임계치, 프로세스 개수 임계치, 데이터 파일을 체크하고, 세션 수 임계치, 인밸리드(Invaild) 체크 및 아카이브 임계치를 체크 및 설정할 수 있다.
또한, 파일 서버는, 인덱싱 서비스 사용 여부를 관리하고, 디스크 공간 사용에 대한 추적 및 제어를 실시하며, 공유 폴더 이름 및 설명을 지정할 수 있고, 공유폴더 이름의 설명을 지정하고, 폴더에 설정할 사용권한 및 유형을 결정하는 서버일 수 있다.
그리고, 스트리밍 서버는, 멀티포맷의 트랜스코딩을 실시하고, 라이브콘텐츠에 대한 스트리밍 및 스트림 관리와 모니터링을 실시할 수 있다.
아울러, 메신저 서버는, Xml 기반의 표준 프로토콜을 사용하여 멀티플렉싱, 서버 푸시 및 Http 헤더 압축을 실시할 수 있다.
또한, 웹보드 서버는, TCP/IP를 기반으로 재전송 오류 및 흐름 제어를 할 수 있다.
그리고, 웹서버는, 사용자 인증을 실시하고, 콘텐츠의 다운로드 및 업로드를 가능케하며, 호스트 웹 서비스를 제공하고, 응용 프로그램을 제공할 수 있다.
다만, 상술한 서버가 모두 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)에 포함되어야 하는 것은 아니며, 추가 또는 삭제될 수도 있다.
도 2c를 참조하면, 머신러닝 기반의 데이터 분석 프로세스를 적용한 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)를 볼 수 있다.
즉, IMS 표준 프로세스를 기반으로 하여, 개인화, 예측 및 개입의 학습 전순기를 지원할 수 있으며, 트러스트 정보 프레임 워크를 통합함으로써 매칭 및 지식 공유 서비스 모델을 구현할 수 있다.
그리고, 질의 데이터를 선형 데이터 및 비선형 데이터로 구분하고, 웹 크롤러와 인덱서를 이용하여 콘텐츠를 요청 단말(100)로 자동 제안하도록 하고, 단순 알고리즘에 의한 답변이 아니라, 학습자에 맞는 적응형 콘텐츠가 제공되도록 한다.
도 2d를 참조하면, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버(300)는 트러스트 정보를 기반으로 서비스의 개체인 사람 및 지식 콘텐츠의 개방성 및 접근성을 강화함으로써, 질의에 맞는 응답을 제시할 뿐만 아니라, 사용자의 정보를 기반으로 적응적인 답변을 제공할 수 있도록 한다.
이와 같은 도 2의 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
이하, 상술한 구성을 가지는 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스를 도 3 내지 도 6을 참조로 하여 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스 중 강의 요청 및 강사와의 메신저 서비스를 포함한 애플리케이션의 일 실시예를 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스 중 이미지를 포함한 콘텐츠를 통하여 질문이 업로드된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스 중 화면을 통하여 실시간 양방향 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서비스 중 이해도를 파악하는 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3a를 참조하면 자기주도 학습이 가능하도록, 자신이 이해가 안되는 부분이 어떠한 부분인지를 기 설정된 분류자에 따라, 기간은 어느 정도를 원하는지, 강의 시간은 언제를 원하는지를 요청 단말(100)에서 기재하여, 요청할 수 있도록 한다.
또한, 강의를 같이 들고자 하는 친구가 있을 경우, 함께 수강하도록 하여 학습 효과 및 학습 참여도를 높이게 할 수 있다.
또한, 도 3b를 참조하면 학습자가 모르는 문제가 있는 경우, 실시간으로 바로 답변이 가능하도록, 학습자와 교수자 간의 메신저 서비스를 제공하고, 만약 학습자에게 등록된 교수자가 부재중일 경우나 답변을 하지 못하는 경우, 답변이 가능한 다른 교수자를 검색하여 질문할 수 있는 서비스를 제공한다.
그리고, 답변은 메신저로 실시간으로 제공되므로, 모르는 문제 때문에 다음 문제를 진행하지 못하는 경우를 최소화할 수 있다.
또한, 답변을 제공하기 위하여, 메신저에서는 제공 단말(400)의 촬영을 실시간으로 스트리밍할 수도 있고, 화상 채팅이 가능하도록 할 수도 있다.
그리고, 도 3c를 참조하면, 학습자가 간편하게 질문할 수 있도록 하기 위하여, 이미지 촬영, 영상 촬영이 가능한 인터페이스를 제공할 수 있다.
또한, 도 3d를 참조하면, 학습자와 교수자 간의 메신저 등록이 가능하도록 하고, 실시간 강의 목록을 검색하게 하거나, 다른 학생이 질문한 질문 및 다른 선생님이 답변한 답변을 검색할 수 있도록 한다.
또한, 도 4를 참조하면, 질문이 이미지 또는 영상으로 업로드된 경우, 업로드된 콘텐츠 및 답변 콘텐츠를 카테고리별로 정리하여 다른 학생도 검색이 가능하도록 한다.
그리고, 도 5를 참조하면, 실시간 강의 또는 기 촬영되어 업로드된 영상 강의에서 답변을 요구하는 경우, 답변을 기재하는 인터페이스를 제공하고, 답변이 기재된 경우, 드로잉된 답변을 텍스트화하여, 기 저장된 정답과 비교할 수 있다.
그리고, 도 6을 참조하면, 각 개념별 또는 문제별로 이해도를 묻는 인터페이스를 제공할 수 있고, 이해를 하지 못한 경우, 해당 파트를 재출력할 수 있도록 하고, 일정 부분의 속도를 빠르게 또는 느리게 할 수 있도록 함으로써, 공부 효율을 극대화할 수 있도록 한다.
이와 같은 도 3 내지 6의 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 및 도 2를 통해 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법을 동작 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버는, 요청 단말로부터 이미지 및 영상을 포함한 질의 콘텐츠에 대한 답변 요청 이벤트를 수신한다(S7100).
그리고 나서, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버는, 질의 콘텐츠에 매핑된 분류자를 이용하여 답변 요청 이벤트에 대한 응답 이벤트를 제공할 적어도 하나의 제공 단말을 추출한다(S7200).
또한, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버는, 추출된 적어도 하나의 제공 단말로 응답 이벤트에 대한 승인을 요청하고(S7300), 승인 요청에 대한 응답이 수신된 제공 단말로 질의 콘텐츠를 전송한다(S7400).
마지막으로, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버는, 질의 콘텐츠에 대한 답변이 시작되는 경우, 요청 단말로 답변 시작을 알리는 알람을 전송하고, 답변이 완료되는 경우 답변이 포함된 동영상 콘텐츠 및 답변 완료에 대한 알람을 요청 단말로 전송한다(S7500).
이와 같은 도 7의 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 6을 통해 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 7을 통해 설명된 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다.
컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위, 그리고, 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (7)

  1. 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버에서 실행되는 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법에 있어서,
    요청 단말로부터 이미지 및 영상을 포함한 질의 콘텐츠에 대한 답변 요청 이벤트를 수신하는 단계;
    상기 질의 콘텐츠에 매핑된 분류자를 이용하여 상기 답변 요청 이벤트에 대한 응답 이벤트를 제공할 적어도 하나의 제공 단말을 추출하는 단계;
    상기 추출된 적어도 하나의 제공 단말로 응답 이벤트에 대한 승인을 요청하는 단계;
    승인 요청에 대한 응답이 수신된 제공 단말로 상기 질의 콘텐츠를 전송하는 단계; 및
    상기 질의 콘텐츠에 대한 답변이 시작되는 경우, 상기 요청 단말로 답변 시작을 알리는 알람을 전송하고, 상기 답변이 완료되는 경우 답변이 포함된 동영상 콘텐츠 및 상기 답변 완료에 대한 알람을 상기 요청 단말로 전송하는 단계
    를 포함하고,
    상기 질의 콘텐츠는 비선형 데이터 및 선형 데이터를 포함하고, 상기 비선형 데이터는 세그먼트화 알고리즘, 연결 알고리즘 및 시퀀스 분석 알고리즘을 통하여 분석되어 상기 질의 콘텐츠에 대응한 자동 답변 콘텐츠를 추출하는 쿼리(Query)로 동작하고, 상기 선형 데이터는, 웹 크롤러(Web Cralwer)로 수집된 키워드 및 인덱서(Indexer)로 해석된 인덱스가 결합되어 상기 질의 콘텐츠에 대한 답변 콘텐츠를 제공하기 위한 입력 데이터로 동작하는 것인, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버는, 상기 요청 단말 및 제공 단말 간을 메신저 애플리케이션으로 연동시키고,
    상기 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버, 요청 단말 및 제공 단말 간의 콘텐츠 전송은 상기 메신저 애플리케이션을 통하여 이루어지고,
    상기 요청 단말로부터 송수신되는 데이터를 LCMS(Learning Contents Management System) 기반으로 요청자의 학습 행동 및 트러스트 정보(Trust Information)를 수집 및 분석하여 상기 요청 단말의 식별자에 매핑하여 저장하고, 상기 요청 단말의 질의 데이터의 응답에 반영하고,
    상기 요청 단말에서 오프라인 강의를 요청한 경우, 상기 요청 단말 및 제공 단말의 위치 분석(Location-Based Service) 및 상기 LCMS 기반으로 분석된 정보를 기반으로 매칭을 실시하는 것인, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버는, 상기 제공 단말로부터 영상 강의 콘텐츠를 업로드받아 상기 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버에서 제공하는 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션에 제공하고,
    상기 애플리케이션은 iOS 또는 안드로이드를 위한 애플리케이션이고,
    상기 제공 단말로부터 실시간 강의가 시작되는 경우, 상기 제공 단말 및 요청 단말에서 인식가능한 펜(Pen)으로 드로잉되는 데이터를 포함한 콘텐츠를 상기 요청 단말 및 제공 단말로 실시간으로 전송하는 것인, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버는, 상기 요청 단말에서 질의한 콘텐츠 및 상기 제공 단말에서 제공한 답변 콘텐츠를 오답 노트로 상기 요청 단말과 매핑하여 저장하고,
    상기 요청 단말에서 프린트 요청이 발생한 경우, 상기 요청 단말은, 상기 요청 단말과 동기화가 가능한 프린터를 검색하여 연동하고, 상기 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버로부터 수신된 저장된 답변 콘텐츠를 출력하여 상기 오답 노트가 상기 프린터를 통하여 출력되도록 하는 것인, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제공 단말에서 실시간 강의를 촬영하여 상기 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버에서 상기 요청 단말로 스트리밍되는 경우, 상기 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버는, 이해도를 확인하는 기 설정된 단어의 음성이 상기 제공 단말에서 제공되는지의 여부를 모니터링하고,
    상기 기 설정된 단어의 음성이 추출된 경우, 상기 요청 단말로 이해 여부를 묻는 사용자 인터페이스를 출력하고,
    상기 사용자 인터페이스를 통하여 상기 요청 단말로부터 부정 응답이 입력된 경우, 상기 이해도를 확인하는 시점으로부터 기 설정된 시간 이내에 출력된 콘텐츠를 분석하여 키워드를 추출하고,
    상기 추출된 키워드와, 상기 부정 응답을 입력한 요청 단말을 매핑하여 저장하고,
    상기 부정 응답을 요청한 요청 단말의 리스트와 상기 추출된 키워드를 상기 제공 단말로 전송하는 것인, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버는, 상기 부정 응답을 입력한 요청 단말로, 상기 추출된 키워드를 전송하는 것인, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 서버는, 상기 요청 단말의 사용자 정보 중 학교를 포함한 소속 정보를 추출하고,
    상기 요청 단말의 사용자가 소속된 기관에서 출제된 기출 문제를 데이터베이스화하고,
    상기 요청 단말에서 질의한 콘텐츠, 상기 제공 단말에서 제공한 답변 콘텐츠 및 상기 기출 문제를 기 설정된 레이아웃에 배치하여 문서 파일을 형성하고,
    상기 형성된 문서 파일을 상기 제공 단말로 전송하는 것인, 학습분석 기반 적응형 학습 콘텐츠 제공 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20200012326A (ko) * 2018-07-27 2020-02-05 신한대학교 산학협력단 멀티뷰 방식의 학습서비스제공장치
KR20200118666A (ko) * 2019-04-08 2020-10-16 오준서 학습문제 풀이 시스템 및 그 방법

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200012326A (ko) * 2018-07-27 2020-02-05 신한대학교 산학협력단 멀티뷰 방식의 학습서비스제공장치
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