KR20180111216A

KR20180111216A - 학습자의 동공 변화를 이용한 인지 부하 측정 방법 및 인지 부하 측정 장치

Info

Publication number: KR20180111216A
Application number: KR1020170041840A
Authority: KR
Inventors: 조일현; 이은지
Original assignee: 이화여자대학교 산학협력단
Priority date: 2017-03-31
Filing date: 2017-03-31
Publication date: 2018-10-11
Also published as: KR102054549B1

Abstract

본 발명은 학습자의 동공 변화를 이용한 인지 부하 측정 방법 및 장치에 관한 것이다.
보다 구체적으로는 학습 동영상을 학습하는 학습자의 시선 운동을 추적하여 학습 동영상을 구성하는 각 학습 구간에서의 학습자의 동공 변화에 따른 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단한 후, 인지 부하에 대한 발생 원인을 분석하고, 분석한 발생 원인에 따라 적절한 학습 전략 정보를 제공한다.

Description

학습자의 동공 변화를 이용한 인지 부하 측정 방법 및 인지 부하 측정 장치{COGNITIVE LOAD MEASUREMENT METHOD AND SYSTEM USING PUPIL DILATION OF LEARNER}

본 발명은 학습자의 동공 변화를 이용한 인지 부하 측정 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 학습 동영상의 학습 환영에서 각 학습 구간에 따른 학습자의 동공 변화를 이용하여 학습 동영상을 학습하는 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하는 방법에 관한 것이다.

지식정보화사회에서 첨단기술의 활용은 교육체제 전반에 걸쳐 교육내용과 방법 그리고 환경과 조직을 새롭게 규정하게 할 정도로 강력한 영향을 끼쳤다. 특히 인터넷 네트워크라는 핵심기술을 기반으로 컴퓨터가 있는 곳이라면 언제 어디서나 학습이 가능한 사회를 구현하게 함으로써 이러닝 비형식 학습과 같이 교육 패러다임이 전환되고 있다. 이에 학습의 촉진과 수행의 증진을 연구하는 교육공학 분야에서는 최근 학습분석학의 적용을 통한 다양한 연구들이 이루어지고 있다.

학습분석학은 데이터를 측정 수집 분석하고 이를 통해 처방을 제공하는 분야이다. 학습분석학의 연구 추세는 학습자의 행동을 모델링하거나 예측하는 연구에서 학습과정 내에 대한 연구로 옮겨가고 있다 이러한 학습과정에서 무엇보다도 인지부하와 같은 학습자의 인지적 과정 및 상태를 분석하는 것은 매우 중요한 요소이다.

많은 선행연구에서는 인지부하에 영향을 주는 가장 중요한 요소 중 하나로 선수지식을 말하고 있다. 인지부하이론에 따르면 학습 과정에서 일어나는 정신적 부하의 규모는 학습자가 이전에 획득해온 스키마에 달려있다 선수지식이 낮은 학습자에게는 처리해야할 많은 학습요소의 상호작용들이 선수지식이 높은 학습자에게는 하나의 단일 요소로 취급될 수 있다. 그러나 어느 학습에서는 오히려 전문성이 추가적인 인지부하를 야기할 수 있다. 전문성 역효과는 초보자들에게 효과적인 교수방법이 보다 많은 지식을 가진 학습자에게 비효과적일 때 나타난다 그러므로 교수설계 효율성 측면에 있어서 학습자의 선수지식이 어떠한 상태인지를 파악하는 것은 매우 중요한 요소이다. 하지만 이러한 인지부하 관련 대부분의 연구는 교수설계적 측면에서 효과적인 수업을 위한 멀티미디어 설계원리 영역에만 집중되어 있다. 따라서, 사전지식에 따른 인지부하에 차이와 원인에 관한 연구가 필요하다.

본 발명은 학습 동영상을 학습하는 학습자의 시선 운동에 따른 동공 변화를 측정함으로써, 학습 동영상의 학습 내용에 대한 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하는 인지 부하 측정 방법을 제공할 수 있다.

본 발명은 학습 동영상을 학습하기 이전에, 학습 동영상의 학습 내용에 관한 사전 지식 수준을 측정함으로써, 학습자의 사전 지식 수준이 학습자의 인지 부하에 끼치는 영향을 파악하는 인지 부하 측정 방법을 제공할 수 있다.

본 발명은 학습 동영상의 학습 내용에 대한 각 학습 구간 별 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단함으로써, 인지 부하가 발생한 학습 구간에서의 학습자의 인지 부하의 발생 원인을 파악하고, 발생 원인에 따라 적절한 학습 전략 정보를 제공하는 인지 부하 측정 방법을 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 인지 부하 측정 방법은 학습 동영상을 학습하는 학습자의 시선 운동을 추적하여 상기 학습자의 동공 변화를 측정하는 단계; 상기 측정한 학습자의 동공 변화를 통해 상기 학습 동영상의 학습 구간별 상기 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하는 단계; 상기 인지 부하가 발생한 경우, 피크 판단(peak detection) 알고리즘을 이용하여 상기 인지 부하가 발생한 학습 구간에서의 피크 포인트를 구분하는 단계; 회상 자극 기법(Stimulated recall)을 이용하여 상기 인지 부하가 발생한 학습 구간별 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인에 대응하는 학습 전략 정보를 상기 학습자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 학습자의 동공 변화를 측정하는 단계는 상기 학습 동영상의 학습 내용에 관한 텍스트 또는 텍스트와 동일한 내용을 갖는 음성을 제공하는 단계; 상기 제공된 텍스트 또는 음성에 의해 자극된 상기 학습자의 시각 및 청각으로부터 상기 학습 내용에 관한 학습자의 주의 집중력에 따른 학습자의 시선 운동을 추적하는 단계; 및 상기 추적한 시선 운동에 따라 운동에 따라 동공의 크기가 확장되거나 또는 축소되는 학습자의 동공 변화를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단하는 단계는 상기 학습 동영상을 학습하기 이전에 상기 학습 동영상의 학습 내용과 관련된 학습자의 사전 지식 수준을 검사하는 단계; 상기 검사한 학습자의 사전 지식 수준에 따라 학습자가 상위 집단에 속하는지 또는 하위 집단에 속하는지를 판단하는 단계; 및 상기 학습자의 속한 집단이 상위 집단인지 또는 하위 집단인지를 고려하여 상기 학습 동영상의 학습 구간별 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 인지 부하는 상기 학습 동영상의 학습 내용을 통해 전달되는 정보를 학습자가 이해하지 못함으로써, 학습자의 인지 체계에 부과되는 부과량을 의미할 수 있다.

일실시예에 따른 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단하는 단계는 상기 동영상을 학습하기 이전에, 상기 학습자의 좌안에 대한 동공의 크기값 및 우안에 대한 동공의 크기값을 각각 측정하고, 측정한 각 동공의 크기값에 대한 평균값을 설정하는 단계; 상기 평균값을 기준으로 상기 좌안에 대한 동공의 크기값 및 우안에 대한 동공의 크기값을 각각 차감한 좌안 및 우안에 대한 델타값을 생성하는 단계; 상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 상기 생성한 좌안 및 우안에 대한 델타값을 각각 분류하는 단계; 및 상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 분류된 델타값을 이용하여 상기 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하기 위한 베이스 라인으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단하는 단계는 상기 학습자의 동공 변화에 따른 동공의 크기가 상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 설정된 상기 베이스라인을 초과하는 경우에 인지 부하가 발생한 것으로 판단할 수 있다.

일실시예에 따른 인지부하 발생 원인을 결정하는 단계는 상기 학습자가 학습 동영상을 학습하는 과정에서의 학습 화면과 상기 학습 화면을 시청하는 학습자의 얼굴 영상을 수집하는 단계; 상기 수집한 학습 화면 및 얼굴 영상으로부터 학습 전체 구간에서의 학습자의 표정 변화 구간 및 동공 변화 구간을 설정하는 단계; 및 상기 설정한 표정 변화 구간 및 동공 변화 구간에서 학습자를 자극하는 회상 자극 기법을 적용하여 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 인지부하 발생 원인을 결정하는 단계는 1) 상기 학습자의 사전 지식 수준에 따른 학습 동영상의 학습 내용 상의 난이도 또는 복잡도에 의해 발생하는 내재적 인지부하, 2) 상기 학습 동영상의 학습 내용에 의해 발생하는 외재적 인지부하, 3) 상기 학습 동영상을 통해 제공되는 학습 내용을 분석하는 과정에서 발생하는 본유적 인지부하 중 적어도 하나의 인지부하 발생 원인을 결정할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 의하면, 인지 부하 측정 방법은 학습 동영상을 학습하는 학습자의 시선 운동에 따른 동공 변화를 측정함으로써, 학습 동영상의 학습 내용에 대한 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 의하면, 인지 부하 측정 방법은 학습 동영상을 학습하기 이전에, 학습 동영상의 학습 내용에 관한 사전 지식 수준을 측정함으로써, 학습자의 사전 지식 수준이 학습자의 인지 부하에 끼치는 영향을 파악할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 의하면, 인지 부하 측정 방법은 학습 동영상의 학습 내용에 대한 각 학습 구간 별 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단함으로써, 인지 부하가 발생한 학습 구간에서의 학습자의 인지 부하의 발생 원인을 파악하고, 발생 원인에 따라 적절한 학습 전략 정보를 제공할 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 학습 동영상을 학습하는 학습자의 인지 부하를 측정하기 위한 전체 구성도를 도시한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 인지 부하 측정 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 학습 동영상의 각 학습 구간에 따른 학습자의 동공 변화를 통해 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 인지 부하가 발생한 경우에 학습자의 인지 부하에 대한 발생 원인을 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 인지 부하 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 일실시예에 따른 학습 동영상을 학습하는 학습자의 인지 부하를 측정하기 위한 전체 구성도를 도시한 도면이다.

도 1을 참고하면, 인지 부하 측정 장치(101)는 학습 동영상(103)의 학습 환경에서 학습 동영상(103)을 학습하는 학습자(106)의 시선 운동을 추적할 수 있다. 여기서, 학습 동영상(103)의 학습 환경은 네트워크를 통해 제공되는 콘텐츠에 대한 학습 경험을 제공하는 것으로, 학습자(106)가 원할 때 언제 어디서나 사용자 단말(102)을 통해 학습 동영상(103)을 학습할 수 있는 학습 환경을 의미할 수 있다. 일례로, 학습 동영상(103)의 학습 환경은 교수자가 직접 등장하는 지식 전달 중심의 교수 강의 형태를 갖는 동영상 강의를 학습자가 수강할 수 있는 학습 환경일 수 있다.

학습자(106)는 학습 동영상(103)으로부터 시지각을 통해 유입되는 학습 내용에 대한 반응 동작으로써, 시선을 움직일 수 있다. 이 때, 학습 내용은 텍스트(104) 또는 교수자가 발성하는 음성(105) 등으로 나타날 수 있다. 다시 말해, 학습자(106)는 학습 동영상(103)의 시간적 변화에 따른 학습 내용에 대응하여 학습자(106)가 원하는 학습 동영상(103)에서의 시선을 움직일 수 있다. 그리고, 인지 부하 측정 장치(101)는 학습 동영상(103)을 학습하는 과정에서 학습자(106)의 시선 운동을 추적할 수 있다. 일례로, 인지 부하 측정 장치(101)는 학습자(106)의 눈 움직임을 추적하는 아이트랙킹 장치를 활용할 수 있으며, 이후, 아이트랙킹 장치를 통한 Auto-calibration을 실시하여 학습자(106)의 시선 운동을 체크할 수 있다.

그리고, 인지 부하 측정 장치(101)는 추적한 시선 운동에 따른 학습자(106)의 동공 변화를 통해 학습자(106)의 인지 부하가 발생하였는지를 파악할 수 있다. 여기서, 학습자(106)의 인지 부하란 학습자(106)가 학습 동영상(103)의 학습 내용을 습득하는데 있어, 작동 기억에 작용하는 정신 활동의 총합을 의미할 수 있다. 다시 말해, 학습자(106)는 학습 내용을 습득하기 위해, 작동 기억 안에서 학습 내용에 관한 정보가 처리되어야 하는데, 이 때, 작동 기억이 처리해 낼 수 있는 정보의 양과 작동 기억이 처리해야 하는 정보의 양 간에 발생하는 문제를 인지 부하라고 정의할 수 있다. 즉, 학습자(106)는 학습자(106)가 습득할 수 있는 정보의 양보다 많은 양의 정보가 시각 또는 청각을 통해 주입될 때, 발생하는 정신 활동으로써 인지 부하가 발생할 수 있다.

인지 부하 측정 장치(101)는 신경학적 접근 방법을 통해 학습자의 인지 부하를 측정하기 위하여 물리적 측정 기술을 적용할 수 있다. 인지 부하 측정 장치(101)는 물리적 측정 기술을 기반으로 학습 동영상을 학습하는 학습자(106)의 시선에 대한 응시 방향 및 응시 기간에 따라 동공이 팽창되거나 또는 축소되는 양을 측정함으로써, 학습자(106)의 동공 변화를 측정할 수 있다. 자세하게, 동공은 홍채 안쪽 중앙의 비어 있는 공간으로, 동공의 크기는 안구로 들어오는 빛의 양, 자극의 종류나 관심도에 등에 따라 확장되거나 축소될 수 있다. 즉, 학습자(106)는 학습 동영상(103)의 학습 내용에 대한 관심도에 따라 동공의 크기가 변화할 수 있으며, 인지 부하 측정 장치(101)는 학습자(106)가 갖는 학습 내용의 관심도에 따라 변화하는 동공 변화를 측정할 수 있다.

이후, 본 발명은 학습 동영상(103)을 학습하는 학습자(106)의 동공 변화와 학습자(106)의 학습 성취 능력 간에 관계성을 이용하여 학습자(106)로 하여금 인지 부하가 발생하였는지를 파악할 수 있다. 즉, 본 발명은 학습 동영상(103)의 학습 내용에 대한 학습자(106)의 관심도에 따라 확장되거나 또는 축소되는 동공 변화를 측정하고, 측정된 동공 변화에 따른 학습자의 학업 성취 능력을 예측함으로써, 학습자(106)의 인지 부하 발생 여부를 판단할 수 있다. 다시 말해, 본 발명은 학습 동영상을 학습하는 학습자의 동공 크기를 시계열 분석 방법을 수행하여 학습자의 학업 성취 능력을 예측할 수 있다. 일례로, 학업 성취가 높은 사람들은 학습 동영상의 특정 구간에서 동공크기가 커지는 경향이 있다는 것을 알 수 있으며, 이를 기반으로 본 발명은 학습자의 동공 크기가 커지는지 또는 작아지는 지를 분석해 학습자의 학업 성취 능력을 예측할 수 있다. 보다 자세한 구성은 도 3을 통해 설명하도록 한다.

인지 부하 측정 장치(101)는 인지 부하가 발생한 경우, 피크 판단(peak detection) 알고리즘을 이용하여 인지 부하가 발생한 학습 구간에서의 피크 포인트를 구분할 수 있다. 그리고, 인지 부하 측정 장치(101)는 회상 자극 기법(Stimulated recall)을 이용하여 인지 부하가 발생한 학습 구간별 학습자(106)의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정할 수 있다.

이 때, 인지 부하 측정 장치(101)는 인지 부하에 대한 발생 원인을 내재적 인지 부하, 외재적 인지 부하, 본유적 인지 부하로 구분할 수 있으며, 학습 동영상 내 인지 부하가 발생한 각 학습 구간에 따라 서로 다른 발생 원인으로 결정할 수 있다. 내재적 인지 부하는 학습자(106)의 사전 지식 수준에 따른 학습 동영상의 학습 내용 상의 난이도 또는 복잡도에 의해 발생하는 인지 부하일 수 있다. 외재적 인지 부하는 학습 동영상의 학습 내용에 의해 발생하는 인지 부하일 수 있다. 마지막으로, 본유적 인지부하는 학습 동영상을 통해 제공되는 학습 내용을 분석하는 과정에서 발생할 수 있다. 보다 자세한 구성은 도 4를 통해 설명하도록 한다.

이후, 인지 부하 측정 장치(101)는 결정된 학습자(106)의 인지부하에 대한 발생 원인에 대응하는 학습 전략 정보를 상기 학습자(106)에게 제공할 수 있다. 즉, 인지 부하 측정 장치(101)는 학습 동영상 내 인지 부하가 발생한 각 학습 구간 별 발생 원인을 파악하고, 각 학습 구간 별로 파악한 발생 원인을 제거함으로써, 학습자(106)에게 보다 학습 동영상(103)에 집중할 수 있는 학습 환경을 제공할 수 있다. 또한, 인지 부하 측정 장치(101)는 발생 원인의 제거를 통한 학습자에 적합한 학습 내용을 제공함으로써, 학습자(106)의 인지부하를 효율적으로 관리할 수 있다.

결국, 본 발명은 학습 동영상(103)을 학습할 때의 학습자(106)의 동공변화(Pupil Dilation)를 통하여 인지부하를 측정하고, 학습자의 사전 지식 수준 및 학습 구간에 따른 인지부하의 차이를 분석할 수 있다. 그리고, 본 발명은 회상 자극 인터뷰를 통해 인지부하의 발생 원인을 보다 정확하게 파악할 수 있다.

또한, 본 발명은 학습 동영상(103)의 각 학습 구간에 따라 사전지식 수준이 다른 학습자들에게 나타나는 인지 부하에 대한 변화를 확인하고, 사전지식 수준별 학습자들의 인지 부하에 대한 발생 원인에 따라 학습자에게 적절한 교수학습적 처방을 가하여 학습을 촉진할 수 있다.

도 2는 일실시예에 따른 인지 부하 측정 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.

도 2를 참고하면, 인지 부하 측정 장치(201)는 학습자가 학습하기 위해 사용하는 사용자 단말과 연동하여 학습자의 요청에 따른 학습 동영상을 제공할 수 있다. 그리고, 사용자 단말은 인지 부하 측정 장치(201)로부터 제공되는 학습 동영상을 화면에 디스플레이할 수 있으며, 인지 부하 측정 장치(201)는 사용자 단말에 디스플레이된 학습 동영상을 학습하는 학습자의 인지 부하 발생 여부에 따른 적절한 학습 전략 정보를 제공할 수 있다.

동공 변화 측정부(202)는 학습 동영상을 학습하는 학습자의 시선 운동을 추적하여 학습자의 동공 변화를 측정할 수 있다. 다시 말해, 동공 변화 측정부(202)는 학습 동영상의 학습 내용에 관한 텍스트 또는 텍스트와 동일한 내용을 갖는 음성을 제공할 수 있다. 일례로, 학습 동영상은 강의 내용에 따른 복수의 페이지로 구성되어 있으며, 매 페이지 마다 다음 페이지로 넘어가는 버튼, 텍스트와 음성이 제공됨으로써, 학습자가 스스로 학습을 진행할 수 있도록 제작된 형태일 수 있다.

동공 변화 측정부(202)는 제공된 텍스트 또는 음성에 의해 자극된 상기 학습자의 시각 및 청각으로부터 상기 학습 내용에 관한 학습자의 주의 집중력에 따른 학습자의 시선 운동을 추적할 수 있다. 다시 말해, 동공 변화 측정부(202)는 강의 내용에 관한 텍스트 또는 음성을 통해 학습자에게 주입되는 다양한 정보 중에서 학습자가 관심을 갖는 정보에만 선택적으로 집중력을 높이는 선택적 주의 집중력(Selective Attention)에 따른 학습자의 시선 운동을 추적할 수 있다. 즉, 학습자는 심리적인 행동으로써, 학습 동영상에 대한 인지처리 과정에서의 효율성 증가를 위해 외부로부터 주어지는 자극들 즉 학습 내용에 관한 정보들 중에서 특정 정보에만 관심을 기울일 수 있다. 그리고, 학습자는 관심을 기울인 특정 정보에 대응하는 신체적인 신경 반응으로써, 시선 운동을 수행할 수 있으며, 동공 변화 측정부(202)는 이러한 학습자의 시선 운동을 추적할 수 있다.

동공 변화 측정부(202)는 추적한 시선 운동에 따라 운동에 따라 동공의 크기가 확장되거나 또는 축소되는 학습자의 동공 변화를 측정할 수 있다. 자세하게, 학습자는 학습 내용을 집중하는 경우, 학습 동영상의 일정 영역에 시선이 고정되며, 고정된 일정 영역에서의 유지 시간이 길 수 있다. 또한, 이러한 신체적인 움직임에 따른 학습자의 동공의 크기는 축소할 수 있다. 반대로, 학습자가 학습 내용에 집중하지 않는 경우, 학습자의 시선은 고정되지 않으며, 동공의 크기는 확대될 수 있다. 다시 말해, 동공 변화 측정부(202)는 학습자의 동공 지름의 평균으로 설정한 베이스 라인을 기준으로 학습자의 동공 변화를 측정할 수 있다.

인지 부하 판단부(203)는 측정한 학습자의 동공 변화를 통해 학습 동영상의 학습 구간별 상기 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 이를 위해, 본 발명은 학습 동영상을 학습하기 이전에, 학습자의 평균적인 동공의 크기를 확인하기 위한 과정을 수행할 수 있다.

인지 부하 판단부(203)는 동영상을 학습하기 이전에, 상기 학습자의 좌안에 대한 동공의 크기값 및 우안에 대한 동공의 크기값을 각각 측정하고, 측정한 각 동공의 크기값에 대한 평균값을 설정할 수 있다. 여기서, 인지 부하 판단부(203)는 좌우 동공의 크기값에 대한 평균값을 구하기 위해, 1초 30당 프레임으로 이루어져있는 시계열 데이터를 1초 단위로 결측값을 제외한 평균 값을 계산할 수 있다. 즉, 본 발명은 1초 단위의 시계열 데이터로 구성되는 학습자의 동공의 크기를 계산할 수 있다.

인지 부하 판단부(203)는 평균값을 기준으로 상기 좌안에 대한 동공의 크기값 및 우안에 대한 동공의 크기값을 각각 차감한 좌안 및 우안에 대한 델타값을 생성할 수 있다. 즉, 동공 변화는 개개인마다 그 값의 차이가 크게 나타날 수 있기 때문에 학습자들 간의 차이보다 학습자 내의 변화와 차이를 중점적으로 분석하기 위하여 측정된 값에서 개개인의 기저 동공크기를 뺀 델타값을 생성할 수 있다. 일례로, 인지 부하 판단부(203)는 학습자의 기저값을 뺀 좌우 동공의 델타값(second)의 평균이 '0' 이상인 값으로 산출할 수 있다. 이는 활동 시간 동안의 델타 값 평균을 최종 생리 심리 반응 변수로 산출할 수 있다.

인지 부하 판단부(203)는 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 상기 생성한 좌안 및 우안에 대한 델타값을 각각 분류할 수 있다. 그리고, 인지 부하 판단부(203)는 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 분류된 델타값을 이용하여 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하기 위한 베이스 라인으로 설정할 수 있다.

일례로, 본 발명은 학습 동영상을 학습하는 학습자의 동공의 크기 변화를 파악하기 위해 학습을 수행하기 이전에 학습자의 동공 반응에 따른 베이스 라인을 설정할 수 있다. 다시 말해, 본 발명은 학습 동영상을 시작하기 이전/이후, 시청 중간 중 어느 한 시점에서의 화면에 제시된 자극에 대응하여 눈의 현상 또는 눈의 행동에 따른 눈의 조정 반응을 확인하고, 확인된 눈의 조정 반응(accommodation responses)에 의한 동공 지름의 평균으로 베이스라인을 설정할 수 있다. 여기서, 자극은 학습자가 화면 내 한 지점을 주시하기 위한 기호 등의 표시를 의미할 수 있다. 이에 따라, 본 발명은 화면에 제시한 "X" 기호의 지점을 학습자가 고정적으로 바라보도록 유도함으로써, 눈의 조정 반응을 확인 및 이에 따른 베이스라인을 설정할 수 있다.

이후, 인지 부하 판단부(203)는 학습자의 동공 변화에 따른 동공의 크기가 상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 설정된 베이스라인을 초과하는 경우에 인지 부하가 발생한 것으로 판단할 수 있다.

인지 부하 판단부(203)는 학습 동영상을 학습하기 이전에 상기 학습 동영상의 학습 내용과 관련된 학습자의 사전 지식 수준을 검사할 수 있다. 그리고, 인지 부하 판단부(203)는 검사한 학습자의 사전 지식 수준에 따라 학습자가 상위 집단에 속하는지 또는 하위 집단에 속하는지를 판단할 수 있다. 일례로, 본 발명은 사전 성취도 점수를 기반으로 전체 학습자들을 서열화 한 후, 각 점수에 따른 상위 집단 또는 하위 집단으로 학습자들의 사전 지시 수준을 구분할 수 있다.

인지 부하 판단부(203)는 학습자의 속한 집단이 상위 집단인지 또는 하위 집단인지를 고려하여 학습 동영상의 학습 구간별 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다.

피크 포인트 구분부(204)는 인지 부하가 발생한 경우, 피크 판단 알고리즘을 이용하여 인지 부하가 발생한 학습 구간에서의 피크 포인트를 구분할 수 있다. 구체적으로, 피크 포인트 구분부(204)는 학습 동영상의 각 학습 구간별 인지 부하의 차이를 분석하기 위해 피크 판단 알고리즘을 이용할 수 있다. 여기서, 피크 판단 알고리즘은 통계 분석 프로그램으로, 기술 통계, 비모수 검정인 Mann-Whitney U test, Wilcoxon signed ranks test , Friedman test를 포함할 수 있다.

구체적으로 피크 포인트 구분부(204)는 학습자의 사전 지식 수준을 기반으로 학습 동영상의 각 학습 구간 별 인지 부하에 대한 기술 통계 분석을 수행할 수 있다. 여기서, 학습자의 사전 지식 수준은 학습 동영상을 학습하기 이전에 상기 학습 동영상의 학습 내용과 관련된 학습자의 지식 정도를 의미할 수 있다.

피크 포인트 구분부(204)는 사전지식 수준에 따른 집단 간 학습 구간별 인지부하에 차이가 있는지를 알아보기 위해 학습 동영상의 전체 구간, 이론/예제 구간, 소주제 구간의 각 구간에 대해 각각 비모수 검정인 Mann-Whitney U test를 실시할 수 있다. 피크 포인트 구분부(204)는 학습자의 사전 지식 수준에 의해 결정된 집단 내에서 각 학습 구간별 동공 크기의 차이를 확인하기 Wilcoxon signed ranks test, Friedman test 를 실시할 수 있다. 마지막으로, 피크 포인트 구분부(204)는 학습 동영상의 학습 구간들 간에 유의한 차이가 있는 지를 확인하기 위해 Bonferroni Correction을 통한 사후 검증을 실시함으로써, 인지 부하가 발생한 학습 구간에서의 피크 포인트를 구분할 수 있다.

즉, 피크 포인트 구분부(204)는 학습자의 동공 변화에 따른 인지 부하가 발생한 학습 구간을 파악하고, 파악한 학습 구간 내 동공의 크기 변화가 크게 발생한 지점을 학습 구간에서의 피크 포인트로 설정할 수 있다.

발생 원인 결정부(205)는 회상 자극 기법(Stimulated recall)을 이용하여 상기 인지 부하가 발생한 학습 구간별 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정할 수 있다. 자세하게, 발생 원인 결정부(205)는 학습자가 학습 동영상을 학습하는 과정에서의 학습 화면과 학습 화면을 시청하는 학습자의 얼굴 영상을 수집할 수 있다. 발생 원인 결정부(205)는 수집한 학습 화면 및 얼굴 영상으로부터 학습 전체 구간에서의 학습자의 표정 변화 구간 및 동공 변화 구간을 설정할 수 있다. 이후, 발생 원인 결정부(205)는 설정한 표정 변화 구간 및 동공 변화 구간에서 학습자를 자극하는 회상 자극 기법을 적용하여 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정할 수 있다.

학습 전략 정보 제공부(206)는 결정된 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인에 대응하는 학습 전략 정보를 상기 학습자에게 제공할 수 있다.

도 3은 일실시예에 따른 학습 동영상의 각 학습 구간에 따른 학습자의 동공 변화를 통해 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참고하면, 인지 부하 측정 장치는 학습 동영상(301)을 형성하는 복수의 프레임이 갖는 타임 스탬프에 따라 학습자에게 제공할 수 있다. 그리고, 학습 동영상(301)은 학습자에게 제공되는 학습 내용에 따라 복수의 학습 구간(302'), (302''), (302'''), (302'''')으로 구성될 수 있다.

보다 구체적으로, 학습 동영상의 각 학습 구간은 교수 설계자들에 의해 결정되는 것으로 온라인 학습을 구성할 때, 학습 내용을 담은 학습 객체를 포함할 수 있다. 여기서, 학습 객체란 하나의 학습 목표를 달성할 수 있는 작은 학습 단위로, 학습 객체를 통해 한 학습 단원을 이룰 수 있게 되며 기술 지원 학습에서 사용 및 재사용될 수 있는 디지털 및 비디지털 자원을 의미할 수 있다. 이 때 학습 객체는 주로 학습 목표 수업정보 평가 등으로 정의되는 것으로 학습 동영상의 학습 환경에서 학습 객체란 과제 또는 시험뿐만 아니라 학습 동영상의 소주제별 등 다양한 구간이 포함될 수 있으며, 학습 객체와 동일한 의미로 본 발명의 학습 구간(302'), (302''), (302'''), (302'''')을 정의할 수 있다.

일례로, 본 발명은 학습 구간을 크게 개념 설명 구간(302'), (302''), (302''')과 문제 풀이 구간(302'''')으로 구분하였으며, 개념 설명 구간은 3개의 소주제로 나뉠 수 있다.

그리고, 인지 부하 측정 장치는 학습자에게 인지 부하를 유발시킨 발생 원인을 정확하게 측정하고, 발생 원인에 적합한 교수 학습적 처방을 제시할 수 있다. 이를 위해, 인지 부하 측정 장치는 학습 동영상을 학습하는 학습자에게 인지 부하가 발생하였는지를 판단할 수 있다. 학습자의 인지 부하를 측정하는 방법에는 1) 학습자가 본인의 인지 부하를 주관적으로 평가하는 방법인 '인지 부하의 주관적인 측정 방법' 및 2) 물리적인 측정 도구를 이용하여 학습자가 스스로 인식하는 과제의 어려움 정도를 묻는 질문과 정신적 노력을 스스로 평가하는 방법인 '인지 부하의 객관적인 측정 방법'으로 나뉠 수 있다.

1) 인지부하의 주관적 측정 방법

주관적인 측정 방법은 학습자가 학습 동영상의 학습 내용을 습득하는 중 특정 상황에서 본인의 부하량을 추정함으로써, 본인이 인식한 인지 부하를 평가하는 방법이다. 이 때, 주관적인 측정 방법은 학습자가 스스로 평가하는 것으로, 피곤함, 지루함과 같은 인지 부하를 유발한 원인이 될 수 있는 심리적인 상태로 함께 평가될 수 있다. 다만, 주관적인 측정 방법은 학습 과제에서 학습자에게 부과되는 인지 부하를 단 한 번의 평가로 측정하는 것으로, 학습 과제를 수행한 후, 학습 과제를 수행했던 경험에서 느꼈던 인지 부하를 평가하는 방식이다.

2) 인지부하의 객관적 측정 방법

객관적 측정 방법은 학업 성취의 결과, 과제 복잡성, 난이도, 신체적 변수 혹은 과제 수행 등을 통해 인지 부하의 수준을 측정하는 방법이다. 여기서, 과제 복잡성은 학습 과제를 해결하기 위해 상호작용하는 요소들의 수량에 의해 정의되는 것 일 수 있다. 과제 난이도는 학습 과제를 해결할 가능성의 정도에 의해 정의되는 것일 수 있다.

이러한 과제 복잡성 및 난이도는 인지 과정에 영향을 미칠 수 있다. 즉, 과제 복잡성은 학습 과제가 복잡할수록 더 학습 과제를 해결하기 위한 더 많은 인지 자원이 필요하다는 것으로 복잡성 수준에 따라 인지 부하의 발생 정도가 달라지고, 이로 인한 성취 결과가 측정될 수 있다. 다시 말해, 객관적 측정 방법은 특정 상황에서 부과되는 인지 부하의 양에 따라 학업 성취 결과가 달리지는 것으로 학습 동영상을 구성하는 실험설계의 변화가 인지 부하량에 영향을 미치는 가를 나타낼 수 있다. 여기서, 인지 부하의 양은 학습자의 지식 수준에 따라 학습 동영상의 학습 내용을 습득한 정도에 기초한 학습자가 특정 과제를 수행할 때 학습자의 인지 체계에 부과되는 부하를 의미하는 것으로 인지적 처리 과정에서의 정신적 요구량 정도를 나타낼 수 있다.

결국, 학습 과제들은 정보 기억(retention), 문제 해결(problem solving), 전이(transfer) 능력을 요구하는 수준으로 분류되며, 이러한 능력 요고의 수준에 따라 과제가 복잡해지고, 이로 인한 학습자에게 부과되는 인지 부하가 높아질 수 있다.

또한, 객관적 측정 방법은 인지 부하에 대한 신경생리 변화를 측정하는 것으로, 심박동수, 피부반응, 시선추적 등의 변수에 대해 잠재적 가능성에 대한 것으로 인지부하의 틀 내에서 인지부하를 측정할 수 있다.

본 발명은 이러한 주관적 측정 방법 및 객관적 측정 방법을 기반으로 동공 변화(303)를 측정할 수 있으며, 이를 통해 학습자의 동공 변화(303)에 따른 인지 부하를 평가하는 방법이다. 이 때, 객관적 측정 방법은 학습 동영상의 타임 스탬프에 따라 진행되는 학습 내용을 기반으로 각 학습 구간 별(302'), (302''), (302'''), (302'''')로 학습자의 시선 운동에 따른 동공 변화(303)를 측정할 수 있다.

즉, 학습자는 안구로 들어오는 빛의 양, 자극의 종류나 관심도에 등에 따라 확장되거나 축소될 수 있으며, 학습 동영상을 학습하는 과정에서 확장되거나 또는 축소된 시점에서의 학습자의 학업 집중 여부를 파악할 수 있다. 일례로, 동공의 크기는 2-4mm이며, 두 눈의 크기는 같을 수 있다. 그리고, 동공의 크기는 2mm보다 작으면 동공수축(miosis), 4mm보다 크면 동공확대(mydriasis)라고 정의할 수 있다.

또한, 학습자는 학습 동영상의 학습 내용 중 학습자의 관심도 또는 이해도에 따라 강의 내용에 대한 학업 집중 여부가 달라질 수 있다. 다시 말해, 학습자는 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 학습자의 관심도 또는 이해도에 따라 학업 집중 여부가 달라질 수 있으며, 이에 따른 학습자의 동공의 크기는 상이하게 나타날 수 있다.

그리고, 본 발명은 동공의 크기가 확대되거나 또는 축소될 수 있으며, 이러한 확대/축소에 따른 동공 변화에 따라 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 다시 말해, 본 발명은 학습 동영상의 학습 내용에 기초하여 학습 과제를 해결함에 있어, 학습 과제가 반복될수록 즉 과제 난이도가 감소함에 따라 동공의 지름이 축소(작아지는) 되는 것을 확인할 수 있다. 반대로, 본 발명은 물리적(외형적) 비교로부터 학습 과제의 복잡성이 증가하는 일련의 학습 과제를 제시함에 따른 학습자의 동공의 크기가 확대되는 것을 확인할 수 있다.

즉, 본 발명은 학습 과제의 난이도가 감소할수록, 학습 과제를 해결할 수 있는 가능성이 높아짐으로, 학습자는 학습 과제를 해결하기 위한 학업 집중도가 높아질 수 있다. 반대로, 본 발명은 학습 과제의 난이도가 증가할 수 있도록, 학습 과제는 해결할 수 있는 가능성이 낮아짐에 따라 학습자는 학습 과제를 해결하기 위한 학업 집중도가 낮아질 수 있다.

이에 따라, 본 발명은 학습 과제에 대한 학습자의 학업 집중도에 대응하여 이를 해결하기 위한 과정에서의 인지 부하가 발생 여부가 결정될 수 있다. 다시 말해, 학습 과제를 해결하기 위하여 이전에 습득한 장기 기억들이 많이 소요되는 경우, 학습자는 이로 인한 인지 부하가 발생할 수 있다. 반대로, 학습 과제를 해결하기 위하여 이전에 장기 기억들이 적게 소요되는 경우, 학습자는 이로 인한 인지 부하가 발생하지 않거나, 또는 긍정적인 의미의 인지 부하(본유적 인지 부하)가 발생할 수 있다.

결국, 본 발명은 학습자가 학습 내용에 따른 학습 과제의 복잡성 및 난이도에 따라 학습자의 집중력이 달라지며, 이로 인한 동공의 크기가 변화하는 것을 확인할 수 있다. 이러한, 동공 변화는 학습자의 눈의 움직임과 관련성을 가지고 있다. 다시 말해, 눈의 움직임을 추적하는 것과 동공 변화를 추적하는 것은 동일한 인지 부하를 나타낼 수 있다. 따라서, 본 발명은 학습자의 시선 운동에 따른 동공 변화를 측정할 수 있다.

도 4는 일실시예에 따른 인지 부하가 발생한 경우에 학습자의 인지 부하에 대한 발생 원인을 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참고하면, 인지 부하 측정 장치는 학습 동영상의 학습 환경에서 학습자의 사전 지식 수준에 따른 두 집단 단에 학습 구간별 인지 부하 차이를 확인할 수 있다. 다시 말해, 학습자들은 이전에 습득한 지식 즉 사전 지식 수준에 따라 학습 동영상에 대한 인지 부하의 차이가 발생할 수 있다.

보다 구체적으로, 학습자들이 학습하는 학습 동영상의 학습 내용이 정규 분포와 관련된 내용이라고 가정할 때, 학습자들은 대부분 고등학교 때, 정규 분포에 대한 개념을 이미 습득한 것으로 확인 될 수 있다. 이에 대하여 사전 지식 수준에 대한 상위 그룹 내 학습자들은 고등학교 때, 이미 문제 풀이에 대한 지식이 있었기 때문에 예제 풀이 구간에서 집중력이 떨어진 것으로 나타날 수 있다. 반대로, 사전 지식 수준에 대한 하위 그룹 내 학습자들은 고등학교 때, 배웠던 개념이기는 하나, 정확하게 기억이 나지 않았으며, 이러한 기억을 다시 상기 시켜준 구간이 문제 풀이 구간임에 따라 해당 구간에서의 집중력이 높아진 것으로 나타날 수 있다.

즉, 학습자들은 이전에 배웠던 내용에 대한 사전 지식 수준에 따라 동일한 정보를 가지고도 서로 다른 집중력을 나타날 수 있다. 이러한 상황을 전문성 역효과 상황이라고 표현할 수 있다. 다시 말해, 초보자들은 학습 내용을 이해하는 데 있어서 수업에서 종종 상세한 설명이 필수적이지만, 반대로 중급자, 상급자 등 지식 수준이 높아질수록 추가적 설명은 불필요하게 된다는 것이다. 따라서, 학습 동영상 내 개념 설명(상세한 설명)이 보다 숙련된 학습자들에게 제공된다는 것은 학습자의 인지 부하를 높여서 오히려 학습을 방해한 것이다. 그리고, 이 같은 심리적인 영향으로 인해 상급 그룹 내 학습자들의 대부분이 동공 변화가 나타났다고 볼 수 있다.

결국, 인지 부하는 학습자의 사전 지식 수준에 따라 발생할 수 있으며, 이를 확인하기 위해 본 발명은 학습자의 사전 지식 수준을 검사하기 위한 사전 검사를 수행할 수 있다. 그리고, 사건 검사에 대한 결과를 토대로 학습자들은 상위 그룹과 하위 그룹으로 분류할 수 있다. 그리고, 본 발명은 아이트랙킹 기기를 통해 사전 눈 움직임 확인을 위한 시선 운동을 체크할 수 있다. 사전 검사가 완료된 후, 본 발명은 학습 동영상을 재생하게 되고, 학습자는 학습 동영상을 학습 할 수 있다.

이때, 본 발명은 학습 동영상을 시청하는 학습자를 대상으로 회상 자극 인터뷰를 수행하기 위한 회상 자극자를 생성할 수 있다. 여기서, 회상 자극자는 학습자가 학습하였던 영상과 그 때 당시 학습자의 얼굴이 함께 녹화된 자료일 수 있다. 그리고, 해당 자료에는 학습자가 학습하는 과정에서 취하는 행동들을 포함할 수 있다. 즉, 본 발명은 하품, 입술 찌푸리기, 시선 이탈 등 학습자의 표정과 관련된 표정 변화 구간과 동공 변화 구간을 분석하여 상위 1^ 구간을 사전에 마킹해 놓을 수 있다.

이후, 인지 부하 측정 장치는 발생 원인에 따라 세 유형의 인지부하로 내재적 인지부하, 외재적 인지부하, 본유적 인지부하로 구분 되어지며 이 세 가지 인지부하의 합은 작동기억의 총량을 넘지 못한다

1) 내재적 인지부하(intrinsic cognitive load)

내제적 인지 부하는 학습 과제를 구성하고 있는 수 또는 요소들 간의 상호작용의 정도 또는 학습자의 사전 지식 수준에 따라 결정될 수 있다. 구체적으로, 학습자는 다양한 양의 정보를 이해하기 위하여 작동 기억에 계속 해당 정보를 유지하는 것이 필요할 수 있다. 그리고, 학습자는 작동 기억 안에 문제해결에 필요한 모든 정보들을 유지시킬 때 학습 자료의 구성 요소들 간의 상호작용에 의해 내재적 인지부하가 발생할 수 있다.

다시 말해, 내재적 인지부하는 학습자료나 과제 자체가 가지고 있는 난이도와 복잡성이라 할 수 있다. 또한, 내재적 인지부하는 상호 작용성이 높은 학습 자료를 해결하기 위해서는 개념을 획득하고 개념들 간의 관련성을 이해하는 것이 작동기억의 부하를 감소시킬 수 있다. 결국, 내재적 인지부하는 학습의 난이도에 따라 상대적일 수 있으며 이는 사전지식의 보유와 관련이 있다고도 할 수 있다.

예를 들어, 우리가 외국어를 학습할 때 각각의 단어에 대한 학습은 독립적으로 이루어질 것이다. 다시 말해, 사과는 apple로 번역되고, 수박은 watermelon으로 번역되는 과정에서 학습자는 사과와 수박 간에 상호작용 수준이 낮고 이를 서로 독립적으로 분리되어 학습할 수 있기 때문이다. 즉, 구성 요소들 간의 상호작용이 낮은 학습과제를 학습할 때 내재적 인지부하는 구성 요소들 간의 상호작용이 높은 과제는 과제를 이해하고 학습하기 위해서 여러 개의 구성요소들이 동시에 작동기억에서 처리되어야만 하기 때문에 수행 속도가 느리다.

반면, 수학 방정식을 학습할 경우 나눗셈을 하기 위해서는 덧셈과 곱셈에 대한 사전 지식이 있어야 한다. 이때의 상호작용하는 요소들의 개수는 상당히 많이 요구될 수 있다. 즉, 수학 방정식처럼 상호작용 수준이 높은 과제는 관련 학습을 하지 않고서는 의미 있는 학습이 일어나기 어렵기 때문에 상호작용하는 모든 요소들을 동시에 고려해야 한다. 따라서, 이러한 수학적인 상호 과정에 대한 스키마를 가지고 있지 않은 초보적인 학습자의 경우 작동기억에서 각각의 과정이 동시에 처리되어야만 하기 때문에 내재적 인지부하는 상당히 높아진다.

반대로, 이미 학습 경험이 있어서 스키마가 형성되어 있는 학습자의 경우 어렵지 않게 방정식 단계 과정을 이해하게 되며, 이러한 여러 단계의 문제해결 과정이 하나의 요소가 적용된 것이다. 결국, 내재적 인지 부하는 사전 지식 수준에 따른 학습자의 학습 과제의 복잡성과 난이도에 의해 발생하는 것으로, 이미 습득한 학습 내용을 재 학습하는 과정에서 학습자에게 발생하는 인지 부하이다.

2) 외재적 인지 부하(extraneous cognitive load)

외재적 인지부하는 교수설계자에 의해 학습자에게 정보를 제시하는 형태에 의해 나타나며 학습 활동을 하는 동안 학습과 직접적으로 관련이 없는 정신활동에 의해 발생하는 인지 부하일 수 있다. 다시 말해, 외래적 인지 부하는 학습 동영상을 통해 제공되는 텍스트, 교수자의 말투, 억양 등 학습 방법 자료 제시 방법 학습내용 제시 시기 학습전략 등에 의해 발생할 수 있는 것이다. 이러한 외래적 인지 부하는 동일한 학습 내용일지라도 적절한 교수전략과 교수설계를 사용한다면 학습자가 경험하는 인지부하의 양이 달라질 수 있으며, 이를 받아들이는 학습자의 심리적 상황에 의해서도 달라질 수 있다.

외래적 인지 부하는 동일한 자료가 텍스트와 음성으로 동시에 제시될 때 텍스트나 음성 가운데 하나만 제공하는 것보다 인지부하가 더 높게 발생하기도 한다. 이는 학습자에게 불필요한 정보로 인하여 외재적 인지부하가 발생하기 때문이다. 또한, 학습 동영상에서 제안하는 텍스트의 줄이 짧은 경우, 학습자는 해당 내용을 빠르게 인지 처리하며, 인지부하에 긍정적 영향을 가져올 수 있다.

결국, 외재적 인지부하는 학습 과제 자체의 난이도가 아닌 학습방법, 자료제시방법 등 교수전략에 의해 개선될 수 있는 인지부하이다. 여기서, 외재적 인지부하는 내재적 인지부하에 영향을 받는다. 즉, 외재적 인지부하는 학습 과제 자체가 내재적 인지부하가 낮다면 교수 설계가 부적절하여 외재적 인지부하가 발생하더라도 이것이 작동기억의 범위 내에 있기 때문에 문제를 해결하는데 어려움이 없게 된다.

3) 본유적 인지부하(germane cognitive load)

본유적 인지 부하는 학습을 촉진하는 인지부하로서 학습 내용을 해결하고 이 해하려고 노력하는 학습자의 정신적 노력을 의미하는 것 또는 학습에 도움이 되는 학습활동에 참여함으로써 발생하게 되는 인지부하이다. 본유적 인지부하는 높을수록 문제 해결에 도움을 줄 수 있다. 즉, 본유적 인지부하는 요소 상호작용 수준 또는 학습전략의 활용과 같은 학습자 특성에 따라 결정될 수 있다.

여기서, 인지 부하는 학습을 하는 동안 어떠한 형태로든 발생할 수밖에 없는데 만약 학습하는 내용과 과제가 학습자의 수준에서 너무 쉽거나 너무 어렵다면 이때는 오히려 인지부하가 발생하지 않는다. 결국, 본유적 인지 부하는 학습자의 관심을 벗어난 내용의 과제이거나 또는 학습자에게 적절한 수준 이거나 또는 적당하게 높은 수준의 학습 자료를 제공했을 때 해당 학습 문제를 해결하기 위해 정신적인 노력을 기울이게 되고 이로 인하여 본유적 인지부하가 발생할 수 있다.

이에 따라, 본유적 인지부하는 학습자의 작동기억의 범위 안에서 학습과 직접 관련이 있는 정신적인 노력을 의미할 수 있다. 인지 부하는 학습자에게 지나치게 낮은 수준의 학습자료를 제공하거나 높은 자료를 제시하게 되면 일어나지 않는다. 그러나, 학습자에게 적절한 수준의 학습자료를 제공하면 학습자는 문제를 해결하기 위해 정신적인 노력을 기울이게 된다. 이때 발생하는 인지부하를 '본유적 인지부하’라고 할 수 있다.

인지부하를 줄여주기 위한 방법을 종합해보면 내재적 인지부하는 학습 내용 그 자체의 복잡성에 의해 발생하기 때문에 교수 상황에서 학습자의 사전지식을 고려해야 할 것이며 외재적 인지부하는 교수 설계와 관련이 있으므로 학 , 습의 설계 시 작동기억의 용량을 고려하여 학습 자료를 제시한다면 외재적 인지부하를 감소시킬 수 있다.

또한, 내재적 인지부하와 외재적 인지부하는 작동기억의 용량을 각각 점유하면서 작동할 수 있다. 높은 내재적 인지부하는 높은 외재적 인지부하와 합쳐질 경우 작동기억을 초과하기 때문에 학습을 방해하게 되기 때문에 이 경우 내재적 인지부하는 학습과제 자체의 인지 부하이기 때문에 바꾸기 어렵다고 하더라도 외재적 인지부하를 줄이기 위한 적절한 교수 설계가 필요할 수 있다.

예를 들어 구성 요소들 간의 상호작용이 높은 자료를 이해하기 위하여 내재적 인지부하가 발생한다면 외재적 인지부하를 최소화하기 위한 자료제시 방법을 적절하게 조절할 필요가 있다.

결국, 인지 부하는 사전 지식 수준을 기반으로 상위 그룹과 하위 그룹 간에 서로 상이하게 작용할 수 있다. 다시 말해서, 사전 지식 수준 하위 집단에게 본유적 인지 부하가 되었던 내용들은 사전 지식 수준 상위 집단에게는 외재적 부하로 작용할 수 있다.

일례로, 본 발명은 상위 그룹과 하위 그룹 간에 인지부하 여부를 측정하였을 때, 문제풀이 구간에서 인지부하가 유의한 차이가 나타났으며, 다른 구간에서도 차이는 존재했지만, 통계를 돌렸을 때 유의한 차이는 나타나지 않은 것으로 확인할 수 있다. 이때, 문제풀이 구간에서 인지부하가 더 크게 일어난 집단은 사전지식 하 그룹일 수 있다. 또한, 사후 인터뷰를 통해, 문제풀이 구간에서 사전지식 하 그룹은 본유적 인지부하가 나타났고, 사전지식 상 그룹은 외재적 인지부하가 나타났다는 것을 알 수 있다.

이러한 전문성 역효과가 교수설계적 차원에서 주는 시사점은 바로 수업 기법과 절차는 학습자가 어떤 영역에서 지식을 획득해가느냐에 따라 수준별 학습 내용을 바꿔야 한다는 점이다. 즉, 본 발명은 동일한 학습 내용으로 서로 다른 정점에서의 지식 획득 시점을 파악하고, 서로 다른 전문성 수준에서 서로 다른 형태로 최적의 교수 지원을 얻으면서 각 수준별로 중복되는 활동을 최소화하여야 한다.

또한, 본 발명은 사전 지식 수준에 따른 두 그룹 내에서의 각 학습 구간별 인지 부하의 차이가 발생할 수 있다. 이는 상위 그룹에 경우, 이미 학습 내용에 대한 이해/숙지가 이루어졌기 때문에 학습 초반부터 집중하지 않았음에 따라 학습 내용과 무관한 외재적 요소가 발생하였다. 이에 본 발명은 외재적 인지부하를 줄이기 위한 멀티미디어에서의 설계원리 중 중복 구성을 최소화함으로써, 인지 부하를 개선할 수 있다. 다시 말해, 중복 원리는 텍스트와 동일한 내용을 음성으로 제공하면 학습자의 인지부하를 효율적으로 관리할 수 없다는 것으로, 텍스트와 음성을 통한 중복적인 내용을 제거하여 주의분산과 인지부하를 줄일 수 있다.

그리고, 본 발명은 학습 내용 중 특정 용어에 대하여 장기 기억 속에 내재되어있던 기억들을 끄집어내며 내재적 인지부하를 발생시킬 수 있다. 하지만 본 발명은 새로운 상황이나 과제를 처리할 때 학습자의 인지활동을 안내하는데 사용할 수 있는 장기기억이 존재하지 않는다. 즉, 학습 내용의 특정 용어에 대해 알기는 하나, 정확한 정의를 파악하지 못하거나 처음 접하는 개념으로 인해 집중이 전혀 되지 않았기 때문에 인지부하가 발생할 수 있다. 따라서, 본 발명은 사전수준을 파악하는 검사를 수행함으로써, 학습자의 상태를 제대로 파악 및 결과에 따라 맞춤형 사전 훈련을 실시할 수 있다.

도 5는 일실시예에 따른 인지 부하 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계(501)에서 인지 부하 측정 장치는 학습 동영상을 학습하는 학습자의 시선 운동을 추적하여 상기 학습자의 동공 변화를 측정할 수 있다. 인지 부하 측정 장치는 학습 동영상의 학습 내용에 관한 텍스트 또는 텍스트와 동일한 내용을 갖는 음성을 제공할 수 있다. 인지 부하 측정 장치는 제공된 텍스트 또는 음성에 의해 자극된 상기 학습자의 시각 및 청각으로부터 상기 학습 내용에 관한 학습자의 주의 집중력에 따른 학습자의 시선 운동을 추적할 수 있다. 인지 부하 측정 장치는 추적한 시선 운동에 따라 운동에 따라 동공의 크기가 확장되거나 또는 축소되는 학습자의 동공 변화를 측정할 수 있다.

단계(502)에서 인지 부하 측정 장치는 측정한 학습자의 동공 변화를 통해 상기 학습 동영상의 학습 구간별 상기 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다.

인지 부하 측정 장치는 학습 동영상을 학습하기 이전에 상기 학습 동영상의 학습 내용과 관련된 학습자의 사전 지식 수준을 검사할 수 있다. 인지 부하 측정 장치는 검사한 학습자의 사전 지식 수준에 따라 학습자가 상위 집단에 속하는지 또는 하위 집단에 속하는지를 판단할 수 있다. 인지 부하 측정 장치는 학습자의 속한 집단이 상위 집단인지 또는 하위 집단인지를 고려하여 상기 학습 동영상의 학습 구간별 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다.

또한, 인지 부하 측정 장치는 동영상을 학습하기 이전에, 학습자의 좌안에 대한 동공의 크기값 및 우안에 대한 동공의 크기값을 각각 측정하고, 측정한 각 동공의 크기값에 대한 평균값을 설정할 수 있다. 인지 부하 측정 장치는 평균값을 기준으로 상기 좌안에 대한 동공의 크기값 및 우안에 대한 동공의 크기값을 각각 차감한 좌안 및 우안에 대한 델타값을 생성할 수 있다.

인지 부하 측정 장치는 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 생성한 좌안 및 우안에 대한 델타값을 각각 분류할 수 있다. 인지 부하 측정 장치는 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 분류된 델타값을 이용하여 상기 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하기 위한 베이스 라인으로 설정할 수 있다. 이후, 인지 부하 측정 장치는 학습자의 동공 변화에 따른 동공의 크기가 상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 설정된 상기 베이스라인을 초과하는 경우에 인지 부하가 발생한 것으로 판단할 수 있다.

단계(503)에서 인지 부하 측정 장치는 인지 부하가 발생한 경우, 피크 판단(peak detection) 알고리즘을 이용하여 인지 부하가 발생한 학습 구간에서의 피크 포인트를 구분할 수 있다.

단계(504)에서 인지 부하 측정 장치는 회상 자극 기법(Stimulated recall)을 이용하여 인지 부하가 발생한 학습 구간별 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정할 수 있다.

인지 부하 측정 장치는 학습자가 학습 동영상을 학습하는 과정에서의 학습 화면과 상기 학습 화면을 시청하는 학습자의 얼굴 영상을 수집할 수 있다. 인지 부하 측정 장치는 수집한 학습 화면 및 얼굴 영상으로부터 학습 전체 구간에서의 학습자의 표정 변화 구간 및 동공 변화 구간을 설정할 수 있다. 인지 부하 측정 장치는 설정한 표정 변화 구간 및 동공 변화 구간에서 학습자를 자극하는 회상 자극 기법을 적용하여 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정할 수 있다.

이 때, 인지 부하 측정 장치는 1) 상기 학습자의 사전 지식 수준에 따른 학습 동영상의 학습 내용 상의 난이도 또는 복잡도에 의해 발생하는 내재적 인지부하, 2) 상기 학습 동영상의 학습 내용에 의해 발생하는 외재적 인지부하, 3) 상기 학습 동영상을 통해 제공되는 학습 내용을 분석하는 과정에서 발생하는 본유적 인지부하 중 적어도 하나의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정할 수 있다.

단계(505)에서 인지 부하 측정 장치는 결정된 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인에 대응하는 학습 전략 정보를 상기 학습자에게 제공할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다.

본 명세서에 설명된 각종 기술들의 구현들은 디지털 전자 회로조직으로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 구현들은 데이터 처리 장치, 예를 들어 프로그램가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들의 동작에 의한 처리를 위해, 또는 이 동작을 제어하기 위해, 컴퓨터 프로그램 제품, 즉 정보 캐리어, 예를 들어 기계 판독가능 저장 장치(컴퓨터 판독가능 매체) 또는 전파 신호에서 유형적으로 구체화된 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램(들)과 같은 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 구성요소, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 사용에 적절한 다른 유닛으로서 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 처리되도록 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되도록 전개될 수 있다.

컴퓨터 프로그램의 처리에 적절한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 다로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하는 하나 이상의 대량 저장 장치들, 예를 들어 자기, 자기-광 디스크들, 또는 광 디스크들을 포함할 수 있거나, 이것들로부터 데이터를 수신하거나 이것들에 데이터를 송신하거나 또는 양쪽으로 되도록 결합될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구체화하는데 적절한 정보 캐리어들은 예로서 반도체 메모리 장치들, 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 등을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로조직에 의해 보충되거나, 이에 포함될 수 있다.

또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용매체일 수 있고, 컴퓨터 저장매체 및 전송매체를 모두 포함할 수 있다.

본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.

마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 장치 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 장치들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

101: 인지 부하 측정 장치
102: 사용자 단말
103: 학습 동영상
104: 텍스트
105: 음성
106: 학습자

Claims

학습 동영상을 학습하는 학습자의 시선 운동을 추적하여 상기 학습자의 동공 변화를 측정하는 단계;
상기 측정한 학습자의 동공 변화를 통해 상기 학습 동영상의 학습 구간별 상기 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하는 단계;
상기 인지 부하가 발생한 경우, 피크 판단(peak detection) 알고리즘을 이용하여 상기 인지 부하가 발생한 학습 구간에서의 피크 포인트를 구분하는 단계;
회상 자극 기법(Stimulated recall)을 이용하여 상기 인지 부하가 발생한 학습 구간별 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정하는 단계; 및
상기 결정된 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인에 대응하는 학습 전략 정보를 상기 학습자에게 제공하는 단계
를 포함하는 인지 부하 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 학습자의 동공 변화를 측정하는 단계는,
상기 학습 동영상의 학습 내용에 관한 텍스트 또는 텍스트와 동일한 내용을 갖는 음성을 제공하는 단계;
상기 제공된 텍스트 또는 음성에 의해 자극된 상기 학습자의 시각 및 청각으로부터 상기 학습 내용에 관한 학습자의 주의 집중력에 따른 학습자의 시선 운동을 추적하는 단계; 및
상기 추적한 시선 운동에 따라 운동에 따라 동공의 크기가 확장되거나 또는 축소되는 학습자의 동공 변화를 측정하는 단계
를 포함하는 인지 부하 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단하는 단계는,
상기 학습 동영상을 학습하기 이전에 상기 학습 동영상의 학습 내용과 관련된 학습자의 사전 지식 수준을 검사하는 단계;
상기 검사한 학습자의 사전 지식 수준에 따라 학습자가 상위 집단에 속하는지 또는 하위 집단에 속하는지를 판단하는 단계; 및
상기 학습자의 속한 집단이 상위 집단인지 또는 하위 집단인지를 고려하여 상기 학습 동영상의 학습 구간별 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단하는 단계
를 포함하는 인지 부하 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 인지 부하는,
상기 학습 동영상의 학습 내용을 통해 전달되는 정보를 학습자가 이해하지 못함으로써, 학습자의 인지 체계에 부과되는 부과량을 의미하는 인지 부하 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단하는 단계는,
상기 동영상을 학습하기 이전에, 상기 학습자의 좌안에 대한 동공의 크기값 및 우안에 대한 동공의 크기값을 각각 측정하고, 측정한 각 동공의 크기값에 대한 평균값을 설정하는 단계;
상기 평균값을 기준으로 상기 좌안에 대한 동공의 크기값 및 우안에 대한 동공의 크기값을 각각 차감한 좌안 및 우안에 대한 델타값을 생성하는 단계;
상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 상기 생성한 좌안 및 우안에 대한 델타값을 각각 분류하는 단계; 및
상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 분류된 델타값을 이용하여 상기 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하기 위한 베이스 라인으로 설정하는 단계
를 포함하는 인지 부하 측정 방법.
제4항에 있어서,
상기 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단하는 단계는,
상기 학습자의 동공 변화에 따른 동공의 크기가 상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 설정된 상기 베이스라인을 초과하는 경우에 인지 부하가 발생한 것으로 판단하는 인지 부하 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 인지부하 발생 원인을 결정하는 단계는,
상기 학습자가 학습 동영상을 학습하는 과정에서의 학습 화면과 상기 학습 화면을 시청하는 학습자의 얼굴 영상을 수집하는 단계;
상기 수집한 학습 화면 및 얼굴 영상으로부터 학습 전체 구간에서의 학습자의 표정 변화 구간 및 동공 변화 구간을 설정하는 단계; 및
상기 설정한 표정 변화 구간 및 동공 변화 구간에서 학습자를 자극하는 회상 자극 기법을 적용하여 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정하는 단계;
를 포함하는 인지 부하 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 인지부하 발생 원인을 결정하는 단계는,
1) 상기 학습자의 사전 지식 수준에 따른 학습 동영상의 학습 내용 상의 난이도 또는 복잡도에 의해 발생하는 내재적 인지부하, 2) 상기 학습 동영상의 학습 내용에 의해 발생하는 외재적 인지부하, 3) 상기 학습 동영상을 통해 제공되는 학습 내용을 분석하는 과정에서 발생하는 본유적 인지부하 중 적어도 하나의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정하는 인지 부하 측정 방법.
인지 부하 측정 장치에 있어서,
프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
학습 동영상을 학습하는 학습자의 시선 운동을 추적하여 상기 학습자의 동공 변화를 측정하고,
상기 측정한 학습자의 동공 변화를 통해 상기 학습 동영상의 학습 구간별 상기 학습자의 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하고,
상기 인지 부하가 발생한 경우, 피크 판단(peak detection) 알고리즘을 이용하여 상기 인지 부하가 발생한 학습 구간에서의 피크 포인트를 구분하는 단계;
회상 자극 기법(Stimulated recall)을 이용하여 상기 인지 부하가 발생한 학습 구간별 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정하고,
상기 결정된 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인에 대응하는 학습 전략 정보를 상기 학습자에게 제공하는 인지 부하 측정 장치.
제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 학습 동영상의 학습 내용에 관한 텍스트 또는 텍스트와 동일한 내용을 갖는 음성을 제공하고,
상기 제공된 텍스트 또는 음성에 의해 자극된 상기 학습자의 시각 및 청각으로부터 상기 학습 내용에 관한 학습자의 주의 집중력에 따른 학습자의 시선 운동을 추적하고,
상기 추적한 시선 운동에 따라 운동에 따라 동공의 크기가 확장되거나 또는 축소되는 학습자의 동공 변화를 측정하는 인지 부하 측정 장치.
제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 학습 동영상을 학습하기 이전에 상기 학습 동영상의 학습 내용과 관련된 학습자의 사전 지식 수준을 검사하고,
상기 검사한 학습자의 사전 지식 수준에 따라 학습자가 상위 집단에 속하는지 또는 하위 집단에 속하는지를 판단하고.
상기 학습자의 속한 집단이 상위 집단인지 또는 하위 집단인지를 고려하여 상기 학습 동영상의 학습 구간별 인지 부하가 발생했는지 여부를 판단하는 인지 부하 측정 장치.
제9항에 있어서,
상기 인지 부하는,
상기 학습 동영상의 학습 내용을 통해 전달되는 정보를 학습자가 이해하지 못함으로써, 학습자의 인지 체계에 부과되는 부과량을 의미하는 인지 부하 측정 장치.
제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 동영상을 학습하기 이전에, 상기 학습자의 좌안에 대한 동공의 크기값 및 우안에 대한 동공의 크기값을 각각 측정하고, 측정한 각 동공의 크기값에 대한 평균값을 설정하고,
상기 평균값을 기준으로 상기 좌안에 대한 동공의 크기값 및 우안에 대한 동공의 크기값을 각각 차감한 좌안 및 우안에 대한 델타값을 생성하고,
상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 상기 생성한 좌안 및 우안에 대한 델타값을 각각 분류하고,
상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 분류된 델타값을 이용하여 상기 인지 부하가 발생하였는지 여부를 판단하기 위한 베이스 라인으로 설정하는 인지 부하 측정 장치.
제12항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 학습자의 동공 변화에 따른 동공의 크기가 상기 학습 동영상의 각 학습 구간에 따라 설정된 상기 베이스라인을 초과하는 경우에 인지 부하가 발생한 것으로 판단하는 인지 부하 측정 장치.
제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 학습자가 학습 동영상을 학습하는 과정에서의 학습 화면과 상기 학습 화면을 시청하는 학습자의 얼굴 영상을 수집하고,
상기 수집한 학습 화면 및 얼굴 영상으로부터 학습 전체 구간에서의 학습자의 표정 변화 구간 및 동공 변화 구간을 설정하고,
상기 설정한 표정 변화 구간 및 동공 변화 구간에서 학습자를 자극하는 회상 자극 기법을 적용하여 학습자의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정하는 인지 부하 측정 장치.
제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
1) 상기 학습자의 사전 지식 수준에 따른 학습 동영상의 학습 내용 상의 난이도 또는 복잡도에 의해 발생하는 내재적 인지부하, 2) 상기 학습 동영상의 학습 내용에 의해 발생하는 외재적 인지부하, 3) 상기 학습 동영상을 통해 제공되는 학습 내용을 분석하는 과정에서 발생하는 본유적 인지부하 중 적어도 하나의 인지부하에 대한 발생 원인을 결정하는 인지 부하 측정 장치.