KR20180102785A - 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법 - Google Patents
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Abstract
진학 정보 서비스 이용자의 단말기 및 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기에 대해 네트워크로 연결되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에서 수행되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법이 제공된다. 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법은, 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이, (a) 복수의 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 기존에 확정된 입시 결과 데이터를 각각 입력받는 단계; (b) 상기 입력된 복수의 입시 결과 데이터에 대해 통계분석 또는 기계학습 알고리즘을 적용하여, 맞춤형 진학 정보를 생성 및 분류하는 단계; 및 (c) 상기 맞춤형 진학 정보를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공하는 단계를 포함한다. 맞춤형 진학 정보는, 진학 정보 서비스 이용자에 대한 유사 입시 사례 추출, 진학 정보 서비스 이용자가 희망하는 특정 학교에 대한 진학 가능성 산출, 진학 정보 서비스 이용자의 입시 준비 기록을 바탕으로 한 진학 가능한 학교 추천, 및 진학 정보 서비스 이용자의 진학 희망 학교로의 진학을 위한 추후 학습 플랜 추천 중 적어도 어느 하나를 포함한다.
Description
본 발명은 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 입시 선배 수험생들의 입학 정보 빅데이터에 기반한 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법에 관한 것이다.
최근 들어, 대학입시 전형이 다양해지고 있는 가운데, 고등학교 학교생활기록부 중심의 수시 전형이 전체 입시 전형의 과반을 차지하는 등 주요 전형으로 자리잡고 있다. 고교 학교생활기록부는 고등학교 재학 3년 동안의 학교생활을 교과영역 및 비교과 영역에 대해 누적하여 기록되는 바, 한번 기록된 내용은 변경될 수 없는 특징이 있다.
그러나, 입시에 반영되는 고교 학교생활기록부의 내용과 반영비율은 대학교마다 상이하고, 각 대학교에서는 전년도 입시결과 정보를 제한적으로만 제공함에 따라, 입시를 준비하는 수험생이나 진학담당교사가 해당 수험생의 고교 학교생활기록부를 바탕으로 대학교별 진학 가능성을 판단하는 것이 어려운 한계가 있다.
또한, 대학입시를 준비하는 고등학생들이 고교 입학 초기부터 원하는 진로에 맞추어 학교생활기록부를 체계적으로 관리할 수 있는 서비스가 부재하여, 각 학생들에게 적합한 맞춤형 진학 정보를 제공하는 서비스가 필요한 실정이다.
이에 본 발명의 기술적 과제는 이러한 점에서 착안된 것으로, 본 발명의 목적은 입시 수험생 또는 진학담당 교사가 각 학생의 진로 목표에 맞추어 입시 준비 과정에 필요한 각종 진학 정보를 맞춤형으로 제공할 수 있는, 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법을 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 일 실시예에 의한 맞춤형 학습 서비스 제공 방법은, 진학 정보 서비스 이용자의 단말기 및 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기에 대해 네트워크로 연결되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에서 수행되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법으로서, 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이, (a) 복수의 입시 결과 데이터를 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에 포함된 데이터베이스에 미리 저장하지 않은 경우, 복수의 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 기존에 확정된 입시 결과 데이터를 각각 입력받는 단계, (b) 상기 입력된 복수의 입시 결과 데이터에 대해 통계분석 또는 기계학습 알고리즘을 적용하여, 맞춤형 진학 정보를 생성하는 단계, 및 (c) 상기 맞춤형 진학 정보를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공하는 단계를 포함한다. 상기 맞춤형 진학 정보는, 상기 진학 정보 서비스 이용자에 대한 유사 입시 사례 추출, 상기 진학 정보 서비스 이용자가 희망하는 특정 학교에 대한 진학 가능성 산출, 상기 진학 정보 서비스 이용자의 입시 준비 기록을 바탕으로 한 진학 가능한 학교 추천, 및 상기 진학 정보 서비스 이용자의 진학 희망 학교로의 진학을 위한 추후 학습 플랜 추천 중 적어도 어느 하나를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 단계 (a)에서 상기 입시 결과 데이터는, 교과 영역의 학교생활기록, 비교과 영역의 학교생활기록, 수학능력시험 성적, 대학입시 모의고사 성적, 대학입시 제출된 자기소개서, 대학입시 면접 질문과 답변, 및 최종 대학입시 지원 결과 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 단계 (a)에서는, 상기 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 불특정 입시 후배를 위한 진학 멘토링에 대한 참여 의사를 더 입력받을 수 있다.
일 실시예에서, 상기 단계 (b)는, (b-1) 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기로부터 교과 영역을 포함한 학교생활기록부 기록 및 대학입시 모의고사 성적 중 적어도 하나의 데이터를 입력받는 단계, 및 (b-2) 상기 입력된 진학 정보 서비스 이용자의 데이터를 기준으로 상기 복수의 입시 결과 데이터에 대해 통계분석 또는 기계학습 알고리즘을 적용하여, 상기 입력된 진학 정보 서비스 이용자의 데이터와의 유사도가 가장 높은 제1 입시 결과 데이터를 상기 복수의 입시 결과 데이터로부터 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 단계 (c)에서는, 상기 추출된 제1 입시 결과 데이터를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 (b-2) 단계에서는, 상기 입력된 진학 정보 서비스 이용자의 데이터와의 유사도가 가장 높은 순서대로 2 이상의 입시 결과 데이터를 추출할 수 있다. 상기 단계 (c)에서는, 상기 추출된 2 이상의 입시 결과 데이터를 대학교별로 분류하여 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 단계 (b)는, (b-1) 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기로부터 교과 영역을 포함한 학교생활기록부 기록 및 대학입시 모의고사 성적 중 적어도 하나를 포함하는 진학 가능성 분석용 데이터를 입력받는 단계, (b-2) 상기 입력된 진학 가능성 분석용 데이터를 바탕으로 추후 예상되는 성적 변동에 따른 진학 가능 학교를 산출하는 단계, 및 (b-3) 상기 산출된 진학 가능 학교에 진학하기 위해 필요한 최소한의 학교생활기록부 기록 및 수능 성적을 포함하는 진학 필수 데이터를 산출하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 단계 (c)에서는, 상기 산출된 진학 필수 데이터를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 단계 (b-1) 및 단계 (b-2) 사이에, 상기 진학 정보 서비스 이용자의 진학 정보를 구체화하기 위한 성격 검사, 희망 진로 진단 및 학습 수준 진단 중 적어도 하나의 진단 테스트를 수행하여, 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기로부터 상기 진단 테스트 결과를 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 단계 (c)에서는, 상기 산출된 진학 필수 데이터와 함께, 상기 진학 필수 데이터를 달성하기 위한 학습 플랜, 추천 학습 콘텐츠 및 학습 프로그램 중 적어도 하나를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 더 제공할 수 있다.
일 실시예에서, (d) 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공되는 맞춤형 진학 정보와 기존에 확정된 입시 결과 데이터의 유사도가 가장 높은 진학 정보 서비스 멘토링 이용자를 매칭하고, 상기 매칭된 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기 및 진학 정보 서비스 이용자의 단말기 간의 온라인 채팅 또는 전자적 수단에 의한 의사소통 채널을 중개하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법은, 진학 정보 서비스 이용자의 단말기 및 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기에 대해 네트워크로 연결되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에서 수행되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법으로서, 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이, (a) 맞춤형 진학 정보 서비스를 제공하기 위한 복수의 입시 결과 데이터를 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에 포함된 데이터베이스에 미리 저장하는 단계, (b) 상기 저장된 복수의 입시 결과 데이터에 대해 통계분석 또는 기계학습 알고리즘을 적용하여, 맞춤형 진학 정보를 생성하는 단계, 및 (c) 상기 맞춤형 진학 정보를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공하는 단계를 포함한다. 상기 맞춤형 진학 정보는, 상기 진학 정보 서비스 이용자에 대한 유사 입시 사례 추출, 상기 진학 정보 서비스 이용자가 희망하는 특정 학교에 대한 진학 가능성 산출, 상기 진학 정보 서비스 이용자의 입시 준비 기록을 바탕으로 한 진학 가능한 학교 추천, 및 상기 진학 정보 서비스 이용자의 진학 희망 학교로의 진학을 위한 추후 학습 플랜 추천 중 적어도 어느 하나를 포함한다.
이와 같은 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법에 따르면, 입시를 준비하는 학생들의 진로 설계 초기부터 희망 학교에 진학하기 위한 학교생활기록부 관리, 성적 관리 등 맞춤형 입시 정보를 제공하여 효과적인 입시 전략을 설계하게 할 수 있다. 또한, 진학 관련 학생 및 교사의 진학 정보 수집 및 분석에 소요되는 시간과 비용을 크게 절감시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 2내지 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법에서, 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 입력되는 기존 입시 결과 데이터의 예이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 2내지 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법에서, 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 입력되는 기존 입시 결과 데이터의 예이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에 대해 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법은, 진학 정보 서비스 이용자의 단말기 및 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기에 대해 각각 네트워크로 연결되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에서 수행될 수 있다. 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기 및 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기는 각각, 개인용 컴퓨터(PC), 노트북 컴퓨터, PDA, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같이, 인터넷에 연결되고 프로세서 및 입출력부를 가지는 임의의 단말기일 수 있다. 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템은 인터넷을 통해 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기 및 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기에 연결될 수 있는 웹 서버, 데이터베이스 서버 등의 서버 컴퓨터를 포함할 수 있다. 이하에서는 본 발명의 실시예들에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법이 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템으로부터 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 대해 제공되는 것으로 설명된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법은, 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이, 복수의 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 기존 입시 결과 데이터를 각각 입력받는 단계(S100), 입력된 기존 입시 결과 데이터에 대해 통계분석 또는 기계학습 알고리즘을 적용하여, 맞춤형 진학 정보를 생성하는 단계(S200), 및 맞춤형 진학 정보를 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공하는 단계(S300)를 포함할 수 있다.
단계 S100에서는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이, 복수의 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 기존 입시 결과 데이터를 각각 입력받을 수 있다. 본 단계는, 맞춤형 진학 정보 서비스를 제공하기 위해 필요한 복수의 입시 결과 데이터가, 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에 포함된 데이터베이스에 미리 저장되지 않은 경우에 수행될 수 있다. 이때, 진학정보서비스 멘토링 이용자는, 이미 입시 전형에 따라 학교 입시를 먼저 치른 수험생으로서, 진학정보서비스 멘토링 이용자가 입력하는 기존 입시 결과 데이터는, 교과 영역 학교생활기록, 비교과 영역 학교생활기록, 수학능력시험 성적, 대학입시 모의고사 성적, 대학입시 제출된 자기소개서, 대학입시 면접 질문과 답변, 및 최종 대학입시 지원 결과 등을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 불특정 입시 후배를 위한 진학 멘토링에 대한 참여 의사를 더 입력받을 수도 있다.
도 2내지 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법에서, 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 입력되는 기존 입시 결과 데이터의 예이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템은 학생부종합전형으로 합격한 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터, 지원대학, 지원학과, 전형유형, 과목별 내신등급, 수능등급, 교내외 수상경력, 교내외 특이활동, 단계별 전형방법, 면접 질문 및 답변, 자기소개서 내용 등을 입력받을 수 있다. 도 4를 참조하면, 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템은 수시 전형으로 합격한 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터, 지원대학, 전형유형, 전형방법, 출신 학교, 성별, 학급수, 학생수, 학교생활기록부 과목별 등급, 비교과 실적 등을 입력받을 수 있다.
다른 실시예에서, 단계 (a)에서는 맞춤형 진학 정보 서비스를 제공하기 위해 필요한 복수의 입시 결과 데이터가 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에 포함된 데이터베이스에 미리 저장될 수 있다. 이 경우, 상기 복수의 입시 결과 데이터는 맞춤형 진학 정보 서비스의 제공자에 의해 자체적으로 수집된 데이터를 포함할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 단계 S200에서는, 단계 S100에서 복수의 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 입력되었거나, 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템의 데이터베이스에 미리 저장된 기존 입시 결과 데이터에 대해 통계분석 또는 기계학습 알고리즘을 적용하여, 맞춤형 진학 정보를 생성할 수 있다. 이때, 맞춤형 진학 정보는, 진학 정보 서비스 이용자의 이용 목적에 따라 다르게 생성될 수 있다. 예를 들어, 맞춤형 진학 정보는, 진학 정보 서비스 이용자에 대한 유사 입시 사례 추출, 진학 정보 서비스 이용자가 희망하는 특정 학교에 대한 진학 가능성 산출, 진학 정보 서비스 이용자의 입시 준비 기록을 바탕으로 한 진학 가능한 학교 추천, 진학 정보 서비스 이용자의 진학 희망 학교로의 진학을 위한 추후 학습 플랜 추천 등을 포함할 수 있다. 이처럼 각각의 이용 목적에 따른 맞춤형 진학 정보를 생성하기 위해, 단계 S200에서는 세부 단계가 더 실행될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법의 단계 S200은, 진학정보서비스 이용자의 단말기로부터 교과 영역을 포함한 학교생활기록부 기록 및 대학입시 모의고사 성적 중 적어도 하나의 데이터를 입력받는 단계(S210), 및 입력된 진학정보서비스 이용자의 데이터를 기준으로 복수의 입시 결과 데이터에 대해 통계분석 또는 기계학습 알고리즘을 적용하여, 입력된 진학정보서비스 이용자의 데이터와의 유사도가 가장 높은 제1 입시 결과 데이터를 상기 복수의 입시 결과 데이터로부터 추출하는 단계(S230)를 포함할 수 있다.
단계 S210에서는 진학정보서비스 이용자와 가장 유사한 입시 결과 데이터를 추출하기 위해, 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이 상기 진학정보서비스 이용자의 학교생활기록부의 비교과 영역 기록, 대입 모의고사 성적 등을 더 입력받을 수 있다.
단계 S230에서는, 진학정보서비스 이용자의 입력 데이터를 기준으로 하여, 단계 S100에서 입력된 복수의 입시 결과 데이터로부터 진학정보서비스 이용자의 입력 데이터와의 유사도가 가장 높은 제1 입시 결과 데이터를 추출할 수 있다. 이때, 입력 데이터의 유사도는 각각의 항목에 대한 가중치를 적절하게 설정하여 산출될 수 있다. 예를 들어, 입력 데이터와의 유사도 판단 시, 학교생활기록부의 교과목 기록에 가장 높은 가중치를 설정하고, 대학입시 모의고사 성적과 기존 입시 결과 데이터의 수학능력시험 성적에 2번째로 높은 가중치를 설정하는 등 각각의 항목에 대해 가중치를 설정하고, 설정된 가중치에 따른 유사도 값(0과 1 사이의 임의의 비율)을 총합하여 최종적인 유사도를 결정하도록 설정할 수 있다. 실시예에 따라서는, 유사도가 가장 높은 하나의 입시 결과 데이터만 추출되는 것이 아니라, 유사도가 가장 높은 순서대로 2 이상의 입시 결과 데이터가 추출될 수도 있다.
이 경우, 단계 S300에서는, 상기 추출된 제1 입시 결과 데이터가 진학정보서비스 이용자의 단말기에 제공되거나, 또는, 상기 추출된 2 이상의 입시 결과 데이터가 대학교별로 분류되어 진학정보서비스 이용자의 단말기에 제공될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법의 단계 S200은, 진학정보서비스 이용자의 단말기로부터 교과 영역을 포함한 학교생활기록부 기록 및 대학입시 모의고사 성적 중 적어도 하나를 포함하는 진학 가능성 분석용 데이터를 입력받는 단계(S220), 입력된 진학 가능성 분석용 데이터를 바탕으로 추후 예상되는 성적 변동에 따른 진학 가능 학교를 산출하는 단계(S240), 및 산출된 진학 가능 학교에 진학하기 위해 필요한 최소한의 학교생활기록부 기록 및 수능 성적을 포함하는 진학 필수 데이터를 산출하는 단계(S260)를 포함할 수 있다.
단계 S220에서는, 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이, 진학 가능성 분석용 데이터로서, 학교생활기록부 교과목 기록, 대입 모의고사 성적 등을 진학정보서비스 이용자의 단말기로부터 입력받을 수 있다.
단계 S240에서는, 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이, 단계 S220에서 입력된 진학 가능성 분석용 데이터를 바탕으로 추후 예상되는 성적 변동에 따른 진학 가능 학교를 산출할 수 있다. 이때, 추후 예상되는 성적 변동은, 학교생활기록부의 과목별(국어, 영어, 수학 등) 성적이 기존 입력된 성적과 동일하게 유지되는 경우, 기존 입력된 성적보다 낮아지는 경우, 기존 입력된 성적보다 높아지는 경우 등 다양한 경우의 수에 따른 성적 변동 시나리오를 포함할 수 있다. 이 경우, 산출되는 진학 가능 학교는 각각의 성적 변동 시나리오에 따라 달라질 수 있다.
한편, 도시되지 않았지만, 단계 S220 및 S240 사이에는, 진학 정보 서비스 이용자의 진학 정보를 구체화하기 위한 성격 검사, 희망 진로 진단 및 학습 수준 진단 중 적어도 하나의 진단 테스트를 수행하여, 진학정보서비스 이용자의 단말기로부터 진단 테스트 결과를 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다. 이때, 단계 S240에서 산출되는 진학 가능 학교는, 상기 성격 검사 등의 진단 테스트 결과에 따른 적성 맞춤 학과가 반영된 결과를 포함할 수 있다. 예를 들어, 성격 검사 결과, 분석력이 뛰어나고 손재주가 있으며 남을 기꺼이 도와주는 성향으로 진단된 경우, 진학 가능 학교의 전공으로서, 의과대학이 주로 산출될 수 있다.
단계 S260 에서는, 산출된 진학 가능 학교에 진학하기 위해 필요한 최소한의 학교생활기록부 기록 및 수능 성적을 포함하는 진학 필수 데이터를 산출할 수 있다. 본 단계에서는 앞서 산출된 진학 가능 학교의 입학을 위해 추후 갖춰야 할 학교생활기록부 교과/비교과 영역의 기록, 수능 성적 등의 필수 데이터가 산출될 수 있다. 예를 들어, 진학 가능 학교가 A대학교의 의과대학으로 산출된 경우, 해당 학교 및 학과에 진학하기 위한 최소한의 학교생활기록부 교과 영역으로서, 국어, 영어 및 수학 과목의 내신 등급, 비교과 영역으로서 봉사활동 시간, 수능 성적 등의 점수 커트라인 등의 입학에 필요한 최소치의 데이터가 산출될 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 단계 S300에서는, 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이, 앞선 단계에서 생성된 맞춤형 진학 정보를 진학정보서비스 이용자의 단말기에 제공할 수 있다.
이 경우, 진학정보서비스 이용자의 단말기에 제공되는 맞춤형 진학 정보는, 예를 들어, 맞춤형 진학 정보는, 진학정보서비스 이용자에 대한 유사 입시 사례 추출, 진학정보서비스 이용자가 희망하는 특정 학교에 대한 진학 가능성 산출, 진학정보서비스 이용자의 입시 준비 기록을 바탕으로 한 진학 가능한 학교 추천, 진학정보서비스 이용자의 진학 희망 학교로의 진학을 위한 추후 학습 플랜 추천 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 진학 희망 학교로의 진학을 위한 추후 학습 플랜 추천이 제공되는 경우, 앞서 산출된 진학 필수 데이터(영역별 수능 성적 몇 점 이상 등)와 함께, 상기 진학 필수 데이터를 달성하기 위한 학습 플랜, 추천 학습 콘텐츠 및 학습 프로그램 등이 진학정보서비스 이용자의 단말기에 더 제공될 수 있다.
한편, 도시되지 않았지만, 상기 맞춤형 진학 정보가 진학정보서비스 이용자의 단말기에 제공된 단계 이후, 진학정보서비스 이용자의 단말기에 제공되는 맞춤형 진학 정보와, 기존에 확정된 입시 결과 데이터의 유사도가 가장 높은 진학 정보 서비스 멘토링 이용자를 매칭하고, 매칭된 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기 및 진학정보서비스 이용자의 단말기 간의 온라인 채팅 또는 전자적 수단에 의한 의사소통 채널을 중개하는 단계를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 맞춤형 진학 정보 제공 시스템에 의해 진학정보서비스 멘토링 이용자의 단말기와 진학정보서비스 이용자의 단말기 간에 화상통화가 중개되거나, 메시지, 이메일 등이 송수신될 수 있다.
이 경우, 기존에 대학 입시를 경험한 진학정보서비스 멘토링 이용자와 진학정보서비스 이용자를 온라인으로 직접 연결시킴으로써, 진학정보서비스 이용자의 진학 설계 전략에 필요한 실질적인 경험을 전달할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법에 따르면, 입시를 준비하는 학생들의 진로 설계 초기부터 희망 학교에 진학하기 위한 학교생활기록부 관리, 성적 관리 등 맞춤형 입시 정보를 제공하여 효과적인 입시 전략을 설계하게 할 수 있다. 또한, 진학 관련 학생 및 교사의 진학 정보 수집 및 분석에 소요되는 시간과 비용을 크게 절감시킬 수 있다.
이상에서는 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
Claims (10)
- 진학 정보 서비스 이용자의 단말기 및 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기에 대해 네트워크로 연결되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에서 수행되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법으로서, 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이,
(a) 복수의 입시 결과 데이터를 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에 포함된 데이터베이스에 미리 저장하지 않은 경우, 복수의 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 기존에 확정된 입시 결과 데이터를 각각 입력받는 단계;
(b) 상기 입력된 복수의 입시 결과 데이터에 대해 통계분석 또는 기계학습 알고리즘을 적용하여, 맞춤형 진학 정보를 생성하는 단계; 및
(c) 상기 맞춤형 진학 정보를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공하는 단계를 포함하고,
상기 맞춤형 진학 정보는,
상기 진학 정보 서비스 이용자에 대한 유사 입시 사례 추출, 상기 진학 정보 서비스 이용자가 희망하는 특정 학교에 대한 진학 가능성 산출, 상기 진학 정보 서비스 이용자의 입시 준비 기록을 바탕으로 한 진학 가능한 학교 추천, 및 상기 진학 정보 서비스 이용자의 진학 희망 학교로의 진학을 위한 추후 학습 플랜 추천 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 단계 (a)에서 상기 입시 결과 데이터는,
교과 영역 학교생활기록, 비교과 영역 학교생활기록, 수학능력시험 성적, 대학입시 모의고사 성적, 대학입시 제출된 자기소개서, 대학입시 면접 질문과 답변, 및 최종 대학입시 지원 결과 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 단계 (a)에서는, 상기 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기로부터 불특정 입시 후배를 위한 진학 멘토링에 대한 참여 의사를 더 입력받는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 단계 (b)는,
(b-1) 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기로부터 교과 영역을 포함한 학교생활기록부 기록 및 대학입시 모의고사 성적 중 적어도 하나의 데이터를 입력받는 단계; 및
(b-2) 상기 입력된 진학 정보 서비스 이용자의 데이터를 기준으로 상기 복수의 입시 결과 데이터에 대해 통계분석 또는 기계학습 알고리즘을 적용하여, 상기 입력된 진학 정보 서비스 이용자의 데이터와의 유사도가 가장 높은 제1 입시 결과 데이터를 상기 복수의 입시 결과 데이터로부터 추출하는 단계를 포함하고,
상기 단계 (c)에서는, 상기 추출된 제1 입시 결과 데이터를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법. - 제4항에 있어서,
상기 (b-2) 단계에서는,
상기 입력된 진학 정보 서비스 이용자의 데이터와의 유사도가 가장 높은 순서대로 2 이상의 입시 결과 데이터를 추출하고,
상기 단계 (c)에서는, 상기 추출된 2 이상의 입시 결과 데이터를 대학교별로 분류하여 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 단계 (b)는,
(b-1) 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기로부터 교과 영역을 포함한 학교생활기록부 기록 및 대학입시 모의고사 성적 중 적어도 하나를 포함하는 진학 가능성 분석용 데이터를 입력받는 단계;
(b-2) 상기 입력된 진학 가능성 분석용 데이터를 바탕으로 추후 예상되는 성적 변동에 따른 진학 가능 학교를 산출하는 단계; 및
(b-3) 상기 산출된 진학 가능 학교에 진학하기 위해 필요한 최소한의 학교생활기록부 기록 및 수능 성적을 포함하는 진학 필수 데이터를 산출하는 단계를 포함하고,
상기 단계 (c)에서는, 상기 산출된 진학 필수 데이터를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법. - 제6항에 있어서,
상기 단계 (b-1) 및 단계 (b-2) 사이에,
상기 진학 정보 서비스 이용자의 진학 정보를 구체화하기 위한 성격 검사, 희망 진로 진단 및 학습 수준 진단 중 적어도 하나의 진단 테스트를 수행하여, 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기로부터 상기 진단 테스트 결과를 입력받는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법. - 제6항에 있어서,
상기 단계 (c)에서는, 상기 산출된 진학 필수 데이터와 함께, 상기 진학 필수 데이터를 달성하기 위한 학습 플랜, 추천 학습 콘텐츠 및 학습 프로그램 중 적어도 하나를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 더 제공하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법. - 제1항에 있어서,
(d) 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공되는 맞춤형 진학 정보와 기존에 확정된 입시 결과 데이터의 유사도가 가장 높은 진학 정보 서비스 멘토링 이용자를 매칭하고, 상기 매칭된 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기 및 진학 정보 서비스 이용자의 단말기 간의 온라인 채팅 또는 전자적 수단에 의한 의사소통 채널을 중개하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법. - 진학 정보 서비스 이용자의 단말기 및 진학 정보 서비스 멘토링 이용자의 단말기에 대해 네트워크로 연결되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에서 수행되는 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법으로서, 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템이,
(a) 맞춤형 진학 정보 서비스를 제공하기 위한 복수의 입시 결과 데이터를 상기 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 시스템에 포함된 데이터베이스에 미리 저장하는 단계;
(b) 상기 저장된 복수의 입시 결과 데이터에 대해 통계분석 또는 기계학습 알고리즘을 적용하여, 맞춤형 진학 정보를 생성하는 단계; 및
(c) 상기 맞춤형 진학 정보를 상기 진학 정보 서비스 이용자의 단말기에 제공하는 단계를 포함하고,
상기 맞춤형 진학 정보는,
상기 진학 정보 서비스 이용자에 대한 유사 입시 사례 추출, 상기 진학 정보 서비스 이용자가 희망하는 특정 학교에 대한 진학 가능성 산출, 상기 진학 정보 서비스 이용자의 입시 준비 기록을 바탕으로 한 진학 가능한 학교 추천, 및 상기 진학 정보 서비스 이용자의 진학 희망 학교로의 진학을 위한 추후 학습 플랜 추천 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 맞춤형 진학 정보 서비스 제공 방법.
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