KR20180102786A - 학습 관련 빅데이터 기반의 맞춤형 학습 서비스 제공 방법 - Google Patents

Abstract

학습자 계정의 단말기에 대해 네트워크로 연결되는 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템에서 수행되는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법이 제공된다. 맞춤형 학습 서비스 제공 방법은, 학습자 유형을 구별하기 위한 정형 데이터와, 제공받고자 하는 학습 서비스 유형과, 학습 과목을 학습자 계정의 단말기로부터 입력받는 단계와, 입력된 정형 데이터에 기초하여 학습자 계정을 복수의 학습자 그룹 중 제1 학습자 그룹으로 분류하는 단계와, 제1 학습자 그룹에 따른 학습 서비스를 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계를 포함한다. 상기 학습 서비스 유형은 학습 콘텐츠 추천 또는 학습 관리이다. 학습자 계정은 정형 데이터를 입력 값으로 하는 제1 기계학습 또는 제1 군집분석 알고리즘을 통해 제1 학습자 그룹으로 분류된다.

Description

학습 관련 빅데이터 기반의 맞춤형 학습 서비스 제공 방법{CUSTOMIZED LEARNING SERVICE PROVIDING METHOD BASED ON BIG DATA ASSOCIATED WITH LEARNING}

본 발명은 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 학습자들의 학습 관련 빅데이터에 기반한 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에 관한 것이다.

고교, 대학교 등의 입시 전형에서 자기 주도 학습전형이 증가하면서 그에 관련된 인터넷 강의 및 교재가 범람하고 있는 반면에, 정작 수험생 입장에서는 전략적인 커리큘럼 생산 및 강의 선택 능력이 부재함에 따라 사교육을 이용 중인 학생의 대다수가 학습 스케줄링 및 목표 관리 서비스에 대한 필요성을 느끼고 있다.

또한, 다양한 학습 콘텐츠의 증가로 인해 스스로 학습하는 학습 유형이 증가하고, 학습자에게 특화된 커리큘럼의 추천 및 지속성 유지를 위한 관리가 절실해짐에 따라, 학습량의 많고 적음보다 어떻게 무엇을 공부할 것인지에 관련된 학습 전략이 중요해지고 있다. 이러한 교육 환경의 변화에 따라 개인별 코칭 학습의 전략이 요구되는 실정이다. 특히, 교육용 서비스는 개개인의 경험에 의존하기 보다는 다수의 학습 패턴을 분석하여 이를 빅데이터로 활용할 필요가 있는데, 아직까지 사용자에게 최적화된 콘텐츠 추천 및 학습 관리를 위한 시스템은 제시되지 못한 한계가 있다.

이에 본 발명의 기술적 과제는 이러한 점에서 착안된 것으로, 본 발명의 목적은 학습자들의 학습 관련 빅데이터에 기반한 맞춤형 학습 서비스 제공 방법을 제공하는 것이다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 일 실시예에 의한 맞춤형 학습 서비스 제공 방법은, 학습자 계정의 단말기에 대해 네트워크로 연결되는 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템에서 수행되는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법으로서, (a) 학습자 유형을 구별하기 위한 정형 데이터와, 제공받고자 하는 학습 서비스 유형과, 학습 과목을 학습자 계정의 단말기로부터 입력받는 단계; (b) 상기 입력된 정형 데이터에 기초하여 상기 학습자 계정을 복수의 학습자 그룹 중 제1 학습자 그룹으로 분류하는 단계; 및 (c) 상기 제1 학습자 그룹에 따른 학습 서비스를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계를 포함하고, 상기 단계 (a)에서 상기 학습 서비스 유형은, 학습 콘텐츠 추천 또는 학습 관리이고, 상기 단계 (b)에서는, 상기 정형 데이터를 입력 값으로 하는 제1 기계학습 또는 제1 군집분석 알고리즘을 통해 상기 학습자 계정을 상기 제1 학습자 그룹으로 분류한다.

일 실시예에서, 상기 정형 데이터는, 상기 학습자 계정을 등록한 학습자에 대한 데이터로서, 과목별 성적, 일 평균 학습 시간, 요일별 학습 시간, 학습 보조 유형, 하루 중 학습 효율이 가장 높은 시간대, 주로 사용하는 학습 콘텐츠 유형, 성격유형 검사결과 및 가장 효과적인 학습 콘텐츠로 이루어진 군에서 선택된 적어도 하나를 포함하고, 상기 학습 보조 유형은 학원 학습 또는 과외 학습을 포함하며, 상기 주로 사용하는 학습 콘텐츠 유형은 서적 또는 동영상 강의를 포함하고, 상기 가장 효과적인 학습 콘텐츠는 특정한 문제지의 명칭 또는 동영상 강의의 강사 이름을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 단계 (a)에서는 상기 학습자 계정의 단말기로부터 학습 목적을 더 입력받고, 상기 단계 (a)에서 입력되는 상기 학습 서비스 유형이 학습 콘텐츠 추천인 경우, 상기 단계 (c)에서는 상기 제1 학습자 그룹에 할당되는 추천 콘텐츠 리스트 중 상기 학습 과목 및 상기 학습 목적에 따른 중요도가 높은 콘텐츠들을 추출하여 상기 학습자 계정의 단말기에 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 학습자 계정의 단말기에 제공되는 콘텐츠들은 상기 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템 내에 저장된 콘텐츠가 상기 학습자 계정의 단말기에 다운로드될 수 있도록 제공되거나, 상기 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템 외부의 URL 링크에 연결되도록 제공될 수 있다.

일 실시예에서, 상기 단계 (a)에서 입력되는 상기 학습 서비스 유형이 학습 관리인 경우, 상기 단계 (a)에서는 상기 학습자 계정의 단말기로부터 상기 학습 관리의 종류로서, 커리큘럼에 따른 학습 관리 및 학습일정에 따른 학습 관리 중 어느 하나에 대한 선택을 더 입력받을 수 있다.

일 실시예에서, 상기 단계 (a)에서 상기 학습자 계정의 단말기로부터 커리큘럼에 따른 학습 관리가 선택된 경우, 상기 단계 (c)에서는 상기 커리큘럼의 진행 일정에 맞추어 할당되는 날짜 및 시간대에 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요 및 학습 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공할 수 있다.

일 실시예에서, (d) 상기 학습자 계정의 단말기를 통해 수행되는 학습 결과를 저장하는 단계; 및 (e) 상기 저장된 학습 결과에 따른 보충 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 보충 콘텐츠는 상기 단계 (c)에서 제공된 학습 콘텐츠의 추가 설명 콘텐츠 또는 상기 단계 (d)의 학습 결과에 대한 분석 결과를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, (f) 상기 단계 (d)의 학습 결과를 복수의 학습자 계정으로부터 수집하여, 제2 기계학습 알고리즘에 따라 상기 복수의 학습자 그룹마다 할당되는 커리큘럼의 추천 콘텐츠 리스트 및 진행 일정을 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, (c-1) 상기 학습자 계정의 단말기가 상기 커리큘럼의 진행 일정에 맞추어 할당되는 날짜 및 시간대에 상기 학습 콘텐츠를 제공받지 않는 경우, 상기 학습 콘텐츠의 스킵 이력을 기록하고, 상기 할당되는 날짜 및 시간대를 조절하여 상기 학습자 계정의 단말기에 상기 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요 및 학습 콘텐츠를 다시 제공하는 단계; 및 (c-2) 상기 학습 콘텐츠의 스킵 이력이 미리 설정된 횟수에 도달하는 경우, 상기 커리큘럼과 다른 제2 커리큘럼에 따른 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요 및 학습 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 단계 (a)에서 상기 학습자 계정의 단말기로부터 학습 일정에 따른 학습 관리가 선택된 경우, 상기 단계 (c)에서는 상기 학습자 계정의 단말기에 대해 미리 설정된 학습 일정에 따른 학습 콘텐츠를 제공하며, 상기 맞춤형 학습 서비스 제공 방법은, (d) 상기 학습자 계정의 단말기로부터 상기 미리 설정된 학습 일정에 따른 학습 콘텐츠의 학습 결과를 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, (e) 상기 학습자 계정의 단말기를 통해 수행되는 학습 결과를 저장하는 단계; 및 (f) 상기 저장된 학습 결과에 따른 보충 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 보충 콘텐츠는 상기 단계 (c)에서 제공된 학습 콘텐츠의 추가 설명 콘텐츠 또는 상기 단계 (d)의 학습 결과에 대한 분석 결과를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, (g) 상기 학습 결과를 제3 기계학습 알고리즘에 입력하여 상기 복수의 학습자 그룹의 분류를 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이와 같은 학습자들의 학습 관련 빅데이터에 기반한 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에 따르면, 학습자에게 맞춤형 학습 관리를 제공할 수 있고, 학습자가 서비스를 제공받으면서 수집되는 사용 기록을 바탕으로 보다 더 정교한 학습 관리를 제공할 수 있다. 또한, 학습 관리 시 수집된 데이터를 바탕으로 학습자 그룹마다 제공되는 커리큘럼, 학습 일정 및 추천 콘텐츠 리스트를 정교하게 갱신할 수 있으며, 기계학습 알고리즘을 활용하여 커리큘럼 등의 갱신 및 생성을 자동화함으로써 저비용으로 맞춤형 학습 서비스를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에서 학습자 단말기로부터 정형 데이터를 입력받는 화면을 도시한 평면도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에서 학습자 단말기에 대해 추천 콘텐츠 리스트를 제공하는 화면을 도시한 평면도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에서 학습자 단말기에 대해 커리큘럼의 학습 개요를 제공하는 화면을 도시한 평면도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에서 커리큘럼의 진행 일정에 따른 학습 이력이 표시되는 화면을 도시한 평면도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에서 학습 일정에 따른 학습 콘텐츠의 학습 결과가 입력된 화면을 도시한 평면도이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 학습 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 학습 서비스 제공 방법은, 학습자 계정의 단말기에 대해 네트워크로 연결되는 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템에서 수행될 수 있다. 상기 학습자 계정의 단말기는 개인용 컴퓨터(PC), 노트북 컴퓨터, PDA, 스마트폰, 태블릿 PC 등 인터넷에 연결되고 프로세서 및 입출력부를 가지는 임의의 단말기일 수 있다. 상기 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템은 인터넷을 통해 상기 학습자 계정의 단말기에 연결될 수 있는 웹 서버, 데이터베이스 서버 등의 서버 컴퓨터를 포함할 수 있다. 이하에서는 본 발명의 실시예들에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법이 상기 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템으로부터 상기 학습자 계정의 단말기에 대해 제공되는 것으로 설명된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다. 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다. 도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법은, 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템이, 정형 데이터, 학습 서비스 유형 및 학습 과목을 입력받는 단계(S100), 입력된 정형 데이터에 기초하여 학습자 계정을 제1 학습자 그룹으로 분류하는 단계(S200), 및 제1 학습자 그룹에 따른 학습 서비스를 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계(S300)를 포함할 수 있다.

도 2 및 도 3을 참조하면, 단계 S100에서 입력되는 학습 서비스 유형이 학습 관리 유형인 경우, 상기 방법은, 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템이, 학습자 계정의 단말기를 통해 수행된 학습 결과를 저장하는 단계(S400), 저장된 학습 결과에 따른 보충 콘텐츠를 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계(S500), 학습 결과를 복수의 학습자 계정으로부터 수집하여, 복수의 학습자 그룹마다 할당되는 커리큘럼 정보를 갱신하는 단계(S600), 학습 결과를 기초로 복수의 학습자 그룹의 분류를 갱신하는 단계(S700) 등을 더 포함할 수 있다.

단계 S100에서, 정형 데이터는, 학습자 계정의 단말기를 사용하는 학습자의 유형을 구별하기 위한 데이터를 지칭한다. 상기 정형 데이터는 학습자에 대한 데이터로서 예를 들어, 과목별 성적, 일 평균 학습 시간, 요일별 학습 시간, 학습 보조 유형, 하루 중 학습 효율이 가장 높은 시간대, 주로 사용하는 학습 콘텐츠 유형, 성격유형 검사결과(MBTI 등), 가장 효과적인 학습 콘텐츠 등을 포함할 수 있다. 이때, 학습 보조 유형이란, 학원 학습, 과외 학습, 인터넷 강의 등과 같이 학교에서의 정규 학업 외에 학습자가 보조적으로 학습하는 유형을 가리킨다. 또한, 주로 사용하는 학습 콘텐츠 유형에는, 문제지, 참고서 등의 서적, 온라인/오프라인 동영상 강의 등이 포함될 수 있다. 또한, 가장 효과적인 학습 콘텐츠에는, 특정한 문제지의 명칭, 특정한 동영상 강의의 강사 이름, 해당 동영상 강의 제목 등이 포함될 수 있다.

단계 S100에서, 학습 서비스 유형은 학습 콘텐츠 추천 및 학습 관리 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 만일 학습 서비스 유형으로서 학습 콘텐츠 추천이 선택 입력되는 경우, 본 단계에서는, 학습자 계정의 단말기로부터 학습 목적을 더 입력받을 수 있다. 예를 들어, 상기 학습 목적은 개념 완성, 실전응용, 실력강화, 심화학습 등을 포함할 수 있다. 만일 학습 서비스 유형으로서 학습 관리가 선택 입력되는 경우, 본 단계에서는, 학습자 계정의 단말기로부터 학습 관리의 종류를 더 입력받을 수 있다. 예를 들어, 학습 관리가 선택 입력되는 경우, 커리큘럼에 따른 학습 관리, 학습일정에 따른 학습 관리 등이 더 선택 입력될 수 있다.

단계 S200에서는 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템이, 단계 S100에서 입력된 정형 데이터에 기초하여 학습자 계정을 제1 학습자 그룹으로 분류할 수 있다. 이때, 학습자 그룹의 분류는 기계학습, 군집분석 등의 알고리즘을 통해 수행될 수 있다. 이때, 상기 기계학습, 군집분석 등의 알고리즘의 입력값에는 상기 학습자 계정의 단말기로부터 입력받은 정형 데이터가 활용될 수 있다. 기계학습 및 군집분석 알고리즘은 본 기술분야에서 통상적으로 알려진 알고리즘을 모두 포함할 수 있으며, 어느 특정한 알고리즘으로 한정되지 않는다. 그 결과, 상기 학습자 계정은 복수의 학습자 그룹 중 제1 학습자 그룹으로 분류될 수 있다.

단계 S300에서는 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템이, 상기 분류된 제1 학습자 그룹에 따른 학습 서비스를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공할 수 있다. 상기 학습 서비스는 단계 S100에서 학습자 계정의 단말기로부터 입력된 학습 서비스 유형에 따라 다르게 제공될 수 있다. 예를 들어, 상기 단계 S100에서 선택 입력된 학습 서비스 유형이 학습 콘텐츠 추천인 경우, 본 단계에서는 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템이, 상기 제1 학습자 그룹에 할당되는 추천 콘텐츠 리스트 중 학습 과목 및 학습 목적에 따른 중요도가 높은 콘텐츠들을 추출하여 상기 학습자 계정의 단말기에 제공할 수 있다. 중요도가 높은 콘텐츠들의 추출은 예를 들어, 상기 제1 학습자 그룹에 대한 추천 콘텐츠 리스트 중에서 학습 과목 항목 및 학습 목적 항목에 대한 가중치를 다른 항목들에 비해 상대적으로 높게 설정하여 계산되는, 스코어가 높은 콘텐츠들을 추출하는 방식으로 수행될 수 있다. 다만, 중요도 높은 콘텐츠들의 추출 방식이 이에 한정되는 것은 아니고, 통상적인 통계 방법을 적용한 중요도에 따른 추출방식이라면 얼마든지 다양하게 적용될 수 있다.

본 단계에서 학습자 계정의 단말기에 제공되는 콘텐츠들은 상기 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템의 데이터베이스 서버 내에 저장된 콘텐츠가 상기 학습자 계정의 단말기에 직접 다운로드될 수 있도록 제공될 수 있다. 또는, 학습자 계정의 단말기에 제공되는 콘텐츠들은 상기 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템 서버 외부의 URL 링크에 연결되도록 제공될 수도 있다.

한편, 단계 S100에서 선택 입력된 학습 서비스 유형이 커리큘럼에 따른 학습 관리인 경우, 본 단계에서는 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템이, 상기 커리큘럼의 진행 일정에 맞추어 할당되는 날짜 및 시간대에 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요 및 학습 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공할 수 있다. 이 경우, 커리큘럼의 진행 일정에 따라 할당된 날짜 및 시간대에 예컨대, 매일 일정한 시각이나, 매주 일정한 요일의 정해진 시각에, 상기 학습자 계정의 단말기에 대해 해당 커리큘럼 진행에 따른 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요 및 학습 콘텐츠가 제공될 수 있다. 이러한 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요, 학습 콘텐츠의 제공은 푸쉬 알람 등의 형식으로 제공될 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에서 학습자 단말기로부터 정형 데이터를 입력받는 화면을 도시한 평면도이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에서 학습자 단말기에 대해 추천 콘텐츠 리스트를 제공하는 화면을 도시한 평면도이다.

도 4 및 도 5를 참조하면, 단계 S100에서 학습자 계정의 단말기로부터, 추천 받을 과목과 해당 과목에 대한 정보가 입력되는 경우, 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템은, 해당 학습자가 과거 서비스 이용을 하면서 남긴 학습 정보와 빅데이터 분석 결과를 조합하여 최적의 학습 커리큘럼을 추천할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에서 학습자 단말기에 대해 커리큘럼의 학습 개요를 제공하는 화면을 도시한 평면도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에서 커리큘럼의 진행 일정에 따른 학습 이력이 표시되는 화면을 도시한 평면도이다. 도 6 및 도 7을 참조하면, 학습자는 커리큘럼의 상세 내용과 구성을 살펴보고 원하는 커리큘럼을 선택하여 학습 관리를 진행할 수 있다.

단계 S400에서, 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템은, 학습자 계정의 단말기를 통해 수행되는 학습 결과를 저장할 수 있다. 또한, 상기 저장된 학습 결과에 따른 보충 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공할 수 있다. 이때, 보충 콘텐츠는 상기 단계 S300에서 제공된 학습 콘텐츠의 추가 설명 콘텐츠 또는 상기 저장된 학습 결과에 대한 분석 결과를 포함할 수 있다.

단계 S600에서, 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템은, 상기 저장된 학습 결과를 복수의 학습자 계정으로부터 수집하여, 단계 S200에서 수행된 기계학습 또는 군집분석 알고리즘과 상이한 제2 기계학습 알고리즘에 따라, 상기 복수의 학습자 그룹마다 할당되는 커리큘럼의 추천 콘텐츠 리스트 및 진행 일정을 갱신할 수 있다. 이처럼, 특정한 학습자 그룹에 속한 학습자들의 학습 결과에 따라 학습자 그룹별로 할당되는 커리큘럼의 추천 콘텐츠 리스트 및 진행 일정을 갱신함으로써, 학습자들의 성향에 맞는 학습 서비스를 보다 정교화할 수 있다.

한편, 단계 S300에서 상기 커리큘럼의 진행 일정에 맞추어 할당되는 날짜 및 시간대에 상기 학습자 계정의 단말기가 상기 학습 콘텐츠를 제공받지 않는 경우(예를 들어, 푸쉬 알람에 대해 학습자가 응답하지 않는 경우), 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템은, 상기 학습 콘텐츠의 스킵 이력을 기록하고, 상기 할당되는 날짜 및 시간대를 조절하여 상기 학습자 계정의 단말기에 상기 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요 및 학습 콘텐츠를 다시 제공할 수 있다.

또한, 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템은, 상기 학습 콘텐츠의 스킵 이력이 미리 설정된 횟수에 도달하는 경우(예컨대, 학습자가 3회 이상 푸쉬 알람에 응답하지 않는 경우), 상기 커리큘럼과 다른 제2 커리큘럼에 따른 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요 및 학습 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공할 수 있다.

다시 단계 S100을 참조하면, 학습자 계정의 단말기로부터 선택 입력된 학습 서비스 유형이 학습 일정에 따른 학습 관리인 경우, 본 단계에서는 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템이, 상기 학습자 계정의 단말기에 대해 미리 설정된 학습 일정에 따른 학습 콘텐츠를 제공할 수 있다. 이 경우, 상기 학습 콘텐츠가 제공된 이후, 상기 학습자 계정의 단말기로부터 상기 미리 설정된 학습 일정에 따른 학습 콘텐츠의 학습 결과를 입력받을 수 있다.

이때, 선택한 커리큘럼에 따라 각 날짜에 학습 미션이 설정되며, 학습자는 해당 날짜에 해당 학습 미션에 따라 학습하고 인증하는 방식으로 학습 관리를 수행하는데, 해당 날짜의 미션을 지정 기일까지 완수하지 않을 경우 해당 미션은 자동으로 연기되거나, 일정 횟수 이상 미션 연기가 발생할 경우 해당 커리큘럼이 달성되지 못한 것으로 처리될 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에서 학습 일정에 따른 학습 콘텐츠의 학습 결과가 입력된 화면을 도시한 평면도이다. 도 8을 참조하면, 미리 설정된 학습 일정에 따라, 학습자가 학습 콘텐츠의 학습 결과를 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템에 입력하여 학습 일정에 따른 관리를 수행할 수 있다.

물론 이 경우에도, 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템은, 단계 S400에서 상기 학습자 계정의 단말기를 통해 수행되는 학습 결과를 저장하고, 단계 S500에서 상기 저장된 학습 결과에 따른 보충 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공할 수 있다. 이때, 상기 보충 콘텐츠는 상기 단계 S300에서 제공된 학습 콘텐츠의 추가 설명 콘텐츠 또는 상기 단계 S400의 학습 결과에 대한 분석 결과를 포함할 수 있다.

단계 S700에서는, 단계 S400의 학습 결과를 제3 기계학습 알고리즘에 입력하여 상기 복수의 학습자 그룹의 분류를 갱신할 수 있다.

이처럼, 커리큘럼에 따른 학습 관리를 선택한 학습자의 학습 결과는 모두 기록되며, 필요에 따라 보충 콘텐츠(학습첨삭 또는 원격 강의)가 제공될 수 있다. 또한, 미리 정해진 날짜 또는 시간에 학습이 이루어지지 않을 경우 자동으로 일정이 재조정될 수 있으며, 학습이 일정 기간 또는 일정 회수 이상 이루어지지 않을 경우 해당 커리큘럼에 따른 학습을 중단시키거나, 다른 대체 커리큘럼이 제시될 수 있다.

이때, 학습자의 커리큘럼 이수 과정 및 결과 데이터를 집계하여 기계학습 알고리즘 등의 분석을 통하여 학습자군별로 각 커리큘럼의 효과가 판단되는데, 그에 기반하여 학습자 그룹별 커리큘럼 추천 정보가 갱신될 수 있다. 또는, 커리큘럼의 일정 및 세부내용이 조정되어 학습자 그룹별 신규 커리큘럼이 생성될 수 있다.

한편, 학습 일정에 따른 학습 관리가 선택된 경우 학습자가 선택한 학습일정의 각 세부 일정에 할당된 날짜와 시간에 따라 학습 관리가 이루어진다. 이때 학습 관리는 해당 날짜와 시간의 세부 일정의 내용에 따라 학습자가 자율적으로 학습하고 해당 학습 결과를 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템 상에 입력하는 방식으로 이루어질 수 있다. 필요에 따라 학습 일정의 세부 내용과 연관이 있는 콘텐츠 또는 외부 링크가 제공될 수 있으며, 첨삭 또는 원격 강의가 이루어질 수 있다. 학습자가 정해진 날짜 또는 시간까지 학습이수 결과를 입력하지 않은 경우 해당 날짜 또는 시간의 학습 일정이 재조정되며, 학습자가 학습 일정에 따라 일정 기간 또는 일정 횟수 이상 학습을 이수하지 않은 경우 해당 학습관리 일정이 중단되거나, 다른 대체 학습 일정이 제시될 수 있다.

학습자의 학습 일정에 따른 학습 관리 결과 데이터 또한, 집계되어 기계학습 알고리즘 등의 분석을 통하여 학습자 그룹별로 각 학습 일정의 효과를 판단하고 학습자 그룹별 학습 일정 추천 정보가 갱신될 수 있다. 또한, 학습 일정의 구성 및 세부 내용이 조정되어 학습자 그룹별 신규 학습 일정이 생성될 수 있다.

이상의 학습자의 학습관리 데이터가 일정 기간 누적됨에 따라, 이를 반영한 학습자 그룹 분류가 다시 수행되어 학습자의 학습자 그룹 분류가 갱신될 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 맞춤형 학습 서비스 제공 방법에 따르면, 학습자에게 맞춤형 학습 관리를 제공할 수 있고, 학습자가 서비스를 제공받으면서 수집되는 사용 기록을 바탕으로 보다 더 정교한 학습 관리가 제공될 수 있다. 또한, 학습 관리 시 수집된 데이터를 바탕으로 학습자 그룹마다 제공되는 커리큘럼, 학습 일정 및 추천 콘텐츠 리스트를 정교하게 갱신할 수 있으며, 기계학습 알고리즘을 활용하여 커리큘럼 등의 갱신 및 생성을 자동화함으로써 저비용으로 맞춤형 학습 서비스를 제공할 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 (12)

1. 학습자 계정의 단말기에 대해 네트워크로 연결되는 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템에서 수행되는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법으로서,
   (a) 학습자 유형을 구별하기 위한 정형 데이터와, 제공받고자 하는 학습 서비스 유형과, 학습 과목을 학습자 계정의 단말기로부터 입력받는 단계;
   (b) 상기 입력된 정형 데이터에 기초하여 상기 학습자 계정을 복수의 학습자 그룹 중 제1 학습자 그룹으로 분류하는 단계;
   (c) 상기 제1 학습자 그룹에 따른 학습 서비스를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계를 포함하고,
   상기 단계 (a)에서 상기 학습 서비스 유형은, 학습 콘텐츠 추천 또는 학습 관리이고,
   상기 단계 (b)에서는, 상기 정형 데이터를 입력 값으로 하는 제1 기계학습 또는 제1 군집분석 알고리즘을 통해 상기 학습자 계정을 상기 제1 학습자 그룹으로 분류하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 정형 데이터는, 상기 학습자 계정을 등록한 학습자에 대한 데이터로서, 과목별 성적, 일 평균 학습 시간, 요일별 학습 시간, 학습 보조 유형, 하루 중 학습 효율이 가장 높은 시간대, 주로 사용하는 학습 콘텐츠 유형, 성격유형 검사결과 및 가장 효과적인 학습 콘텐츠로 이루어진 군에서 선택된 적어도 하나를 포함하되,
   상기 학습 보조 유형은 학원 학습 또는 과외 학습을 포함하고,
   상기 주로 사용하는 학습 콘텐츠 유형은 서적 또는 동영상 강의를 포함하며,
   상기 가장 효과적인 학습 콘텐츠는 특정한 문제지의 명칭 또는 동영상 강의의 강사 이름을 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 단계 (a)에서는 상기 학습자 계정의 단말기로부터 학습 목적을 더 입력받고,
   상기 단계 (a)에서 입력되는 상기 학습 서비스 유형이 학습 콘텐츠 추천인 경우, 상기 단계 (c)에서는 상기 제1 학습자 그룹에 할당되는 추천 콘텐츠 리스트 중 상기 학습 과목 및 상기 학습 목적에 따른 중요도가 높은 콘텐츠들을 추출하여 상기 학습자 계정의 단말기에 제공하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 학습자 계정의 단말기에 제공되는 콘텐츠들은 상기 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템 내에 저장된 콘텐츠가 상기 학습자 계정의 단말기에 다운로드될 수 있도록 제공되거나, 상기 맞춤형 학습 서비스 제공 시스템 외부의 URL 링크에 연결되도록 제공되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 단계 (a)에서 입력되는 상기 학습 서비스 유형이 학습 관리인 경우, 상기 단계 (a)에서는 상기 학습자 계정의 단말기로부터 상기 학습 관리의 종류로서, 커리큘럼에 따른 학습 관리 및 학습일정에 따른 학습 관리 중 어느 하나에 대한 선택을 더 입력받는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 단계 (a)에서 상기 학습자 계정의 단말기로부터 커리큘럼에 따른 학습 관리가 선택된 경우, 상기 단계 (c)에서는 상기 커리큘럼의 진행 일정에 맞추어 할당되는 날짜 및 시간대에 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요 및 학습 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
7. 제6항에 있어서,
   (d) 상기 학습자 계정의 단말기를 통해 수행되는 학습 결과를 저장하는 단계; 및
   (e) 상기 저장된 학습 결과에 따른 보충 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계를 더 포함하고,
   상기 보충 콘텐츠는 상기 단계 (c)에서 제공된 학습 콘텐츠의 추가 설명 콘텐츠 또는 상기 단계 (d)의 학습 결과에 대한 분석 결과를 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
8. 제7항에 있어서,
   (f) 상기 단계 (d)의 학습 결과를 복수의 학습자 계정으로부터 수집하여, 제2 기계학습 알고리즘에 따라 상기 복수의 학습자 그룹마다 할당되는 커리큘럼의 추천 콘텐츠 리스트 및 진행 일정을 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
9. 제6항에 있어서,
   (c-1) 상기 학습자 계정의 단말기가 상기 커리큘럼의 진행 일정에 맞추어 할당되는 날짜 및 시간대에 상기 학습 콘텐츠를 제공받지 않는 경우, 상기 학습 콘텐츠의 스킵 이력을 기록하고, 상기 할당되는 날짜 및 시간대를 조절하여 상기 학습자 계정의 단말기에 상기 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요 및 학습 콘텐츠를 다시 제공하는 단계; 및
   (c-2) 상기 학습 콘텐츠의 스킵 이력이 미리 설정된 횟수에 도달하는 경우, 상기 커리큘럼과 다른 제2 커리큘럼에 따른 학습 목표, 학습 콘텐츠 개요 및 학습 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
10. 제5항에 있어서,
    상기 단계 (a)에서 상기 학습자 계정의 단말기로부터 학습 일정에 따른 학습 관리가 선택된 경우, 상기 단계 (c)에서는 상기 학습자 계정의 단말기에 대해 미리 설정된 학습 일정에 따른 학습 콘텐츠를 제공하며, 상기 맞춤형 학습 서비스 제공 방법은,
    (d) 상기 학습자 계정의 단말기로부터 상기 미리 설정된 학습 일정에 따른 학습 콘텐츠의 학습 결과를 입력받는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
11. 제10항에 있어서,
    (e) 상기 학습자 계정의 단말기를 통해 수행되는 학습 결과를 저장하는 단계; 및
    (f) 상기 저장된 학습 결과에 따른 보충 콘텐츠를 상기 학습자 계정의 단말기에 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 보충 콘텐츠는 상기 단계 (c)에서 제공된 학습 콘텐츠의 추가 설명 콘텐츠 또는 상기 단계 (d)의 학습 결과에 대한 분석 결과를 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.
12. 제11항에 있어서,
    (g) 상기 학습 결과를 제3 기계학습 알고리즘에 입력하여 상기 복수의 학습자 그룹의 분류를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 학습 서비스 제공 방법.

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