KR20180129166A - 학습자의 음성입력을 이용한 학습 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 서버에서 학습자 단말기로 하나 이상의 패턴 표현 및 하나 이상의 단어를 포함하는 제 1 문장 컨텐츠를 제공하는 단계, 서버가 제 1 문장 컨텐츠에 대응하는 학습자의 제 1 음성 입력과 상기 제 1 문장 컨텐츠의 기준 음성 표현을 비교하여 제 1 문장 컨텐츠의 학습도를 계산하는 단계, 서버가 제 1 문장 컨텐츠들 중 학습도가 제 1 임계치 이하인 제 1 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현들을 수집하는 단계, 서버가 상기 수집된 패턴 표현들을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공하는 단계 및 서버가 상기 제 2 문장 컨텐츠에 대응하는 제 2 음성 입력을 상기 학습자 단말기로부터 수신하고 기준 음성 표현과 비교하여 제 2 문장 컨텐츠 학습도를 계산하는 단계를 포함하는 음성 입력을 이용한 학습 방법을 제공한다.

Description

학습자의 음성입력을 이용한 학습 시스템 및 그 방법 {LEARNING SYSTEM AND METHOD USING VOICE INPUT OF THE LEARNER}
본 발명은 음성입력 및 문장, 표현, 단어 구조를 이용한 학습 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 학습자의 음성입력을 수신하여 문장, 표현 및 단어 순으로 이어지는 언어적 구조를 이용하여 학습자의 학습 성취도를 산출하고 학습 효과를 향상시키는 학습 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 들어 외국어 학습 특히 영어나 중국어 구사 능력이 더욱 더 중요하게 여겨지고 있다. 특히 영어의 경우 세계 공용어(lingua franca), 국제어(English as an international language)로서 기능하고 있는바, 이는 영어가 국가와 문화의 경계를 넘어서 세계적으로 의사소통을 하는 수단으로 자리를 잡았다는 것을 의미한다. 우리나라는 영어 교육에 상당한 투자를 하고 있음에도 불구하고 한국어와 영어의 구조체계가 상당히 상이하고 영어를 모국어로 하고 있지 않다는 점 때문에 영어학습의 효과가 뚜렷하게 다가오지 않고 있다. 이와 대비되게, 영어가 모국어는 아니지만 공용어나 제2언어로 사용하는 국가들의 경우 모국어와 함께 영어를 공용어로 오랜 기간 사용했기 때문에 교육수준에 비해 영어 구사 능력이 상당히 뛰어나며 영어학습 효과 또한 좋은 편이다.
우리나라도 영어교육을 강화하기 위해 각 학교에 원어민 영어강사 배치, 영어수업 확대 등 영어 공교육을 개선해서 학생들의 영어능력을 향상시키고자 노력하고 있다. 그러나 영어 교수, 학습법, 학습 모델에 대한 연구 및 개발은 상대적으로 관심도가 낮다고 생각된다. 보편적으로 가장 많이 쓰이는 영어교수법의 경우 문법-번역식 교수법(The Grammar-Translation Method), 직접식 교수법(The Direct Method), 청화식 교수법(The Audio-lingual Method), 전신 반응 교수법(TPR : Total Physical Response), 의사소통 중심 언어 교수법(Communicative Language Teaching) 등이 있다. 그러나 널리 사용하는 영어교수·학습 모델은 일반적으로 도입(presentation) - 연습(practice) - 발화(production)의 학습 형태를 갖고 있으며, 다양한 학습자들의 요구와 필요를 제대로 충족시키지 못한다는 비판이 제기되고 있다. 또한 이러한 교수법들은 교사가 학생들을 가르칠 때 어떻게 해야 하는지에 중점을 두어 개발된 학습법이므로, 최근 인터넷에 기반한 학습 시스템에 그대로 적용하기 어려우며 적용한다 하더라도 그 효과를 장담하기 어렵다. 따라서 인터넷 기반 외국어 학습법에서는 학습 컨텐츠가 어떻게 학습자에게 전달할 것인지, 학습자의 학습도를 어떻게 측정할 것인지, 학습자의 학습도에 따라 어떠한 학습 방향을 제시할 것인지에 관해 새로운 모델이 고려되어야 하고, 종합적이고 실제적인 관점에서 새로운 학습법을 개발할 필요성이 있다.
그러나 종래의 발명은 단순히 패턴 표현 또는 단어를 반복적으로 학습자에게 제시하는 기능 위주로 구성되어 있으며 복수의 문장과의 관계 내에서 재학습을 시도하는 방안에는 구체적으로 기재하고 있지 않다.
한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
작동적 조건화 이론(operant conditioning theory)에서 작동적 조건화란 반드시 눈에 보이는 자극이 없더라도 반응(response)이 일어나는 조건화를 의미한다. 언어의 경우, 아이가 어떤 소리를 능동적, 자발적으로 발성하거나 모방하였을 때 이 모방이 작동(operant)의 기능을 하게 되어 아이의 발성에 대해 부모나 주위에서 긍정적이거나 부정적인 반응을 보임으로써 그 발성 행위가 강화(reinforce)되거나 소멸된다. 이처럼 작동에서 시작하여 강화와 소멸의 반복과정을 통하여 아이는 필요한 언어행동을 배운다. 따라서 외국어 학습은 외국어의 단편적 언어요소 하나하나가 모방과 강화에 의해 차례차례 축적되어 나가는 과정으로 볼 수 있다. 이러한 이론에 따르면 자극을 중요시한 고전적 행동주의와는 달리 반응 다음에 오는 강화를 학습의 중요한 요소로 간주하였고, 학습을 강화에 의한 조작적 조건화의 결과로 보았다.
언어 학습에서 모방적 방식은 상대방 발화의 전부나 부분을 단어 대 단어로 반복하는 것으로 이해된다. 예를 들어, “Would you like some bread and peanut butter?"라는 질문에 “Some bread and peanut butter”로 답변하는 것이다. 이와 대비되어 연습이란 한 형태의 반복적 조작을 의미한다. 예를 들어, 아이가 문장의 일부 구성요소를 바꾸어 “I can handle it. Hanah can handle it. We can handle it”과 같이 연습을 하는 것이다. (Lightbown과 Spapda, 2006: 2).
그러나 이러한 모방과 연습의 예는 지속적인 학습을 이어나가기가 쉽지 않으며 모방과 연습이 가능한 패턴 표현과 단어의 양과 질을 담보하기 어렵다. 그러나 최근 인터넷과 데이터베이스를 이용한 전자적 학습장치의 도입으로 다양한 문장의 패턴 표현과 단어를 모방 및 연습할 수 있는 학습법에 대한 개발이 요구되고 있다. 따라서 본 발명은 문장 컨텐츠에 대한 모방적 학습 및 이러한 문장 기반 모방적 학습으로부터 문장 및 문장 구성 요소들의 개별 학습도를 파악하고, 파악된 학습도에 따라 학습자가 다양한 서브(sub) 학습 컨텐츠에 대한 연습으로 진행할 수 있도록 개선된 학습법 및 학습장치를 제공하는 데에 목적이 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따르면 서버에서 학습자 단말기로 하나 이상의 패턴 표현 및 하나 이상의 단어를 포함하는 제 1 문장 컨텐츠를 제공하는 단계, 서버가 제 1 문장 컨텐츠에 대응하는 학습자의 제 1 음성 입력과 상기 제 1 문장 컨텐츠의 기준 음성 표현을 비교하여 제 1 문장 컨텐츠의 학습도를 계산하는 단계, 서버가 제 1 문장 컨텐츠들 중 학습도가 제 1 임계치 이하인 제 1 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현들을 수집하는 단계, 서버가 상기 수집된 패턴 표현들을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공하는 단계 및 서버가 상기 제 2 문장 컨텐츠에 대응하는 제 2 음성 입력을 상기 학습자 단말기로부터 수신하고 기준 음성 표현과 비교하여 제 2 문장 컨텐츠 학습도를 계산하는 단계를 포함하는, 음성 입력을 이용한 학습 방법이 제공된다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 본 발명의 일실시예는 음성 입력을 이용하여 하나의 문장 컨텐츠에 관한 학습도를 파악하는 것을 넘어 해당 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현 및 단어에 대한 학습도까지 산출할 수 있으며 패턴 표현 학습도 및 단어 학습도에 따라 학습자에게 우선적으로 제공되어야 하는 학습 컨텐츠를 추출할 수 있다.
또한 문장 컨텐츠에 기반한 학습 방식에서 더 나아가 단어 학습도에 따라 특정 방식으로 생성된 퀴즈 단어를 제공할 수 있으며 퀴즈 단어의 난이도를 조절할 수 있다. 문장 구성에 대응하는 학습자의 음성 입력 뿐만 아니라 단어를 구성하는 글자까지 학습하도록 유도할 수 있기 때문에 학습자의 주의를 환기하는 효과가 있으며 전체적인 학습 효율을 향상시킬 수 있다.
또한 단어 학습시 해당 단어와 연동된 영상 라이브러리의 영상 컨텐츠를 함께 제공하고, 난이도에 따라 선별적으로 제공되는 영상 컨텐츠를 조정할 수 있으므로 전체적인 문장 내에서 그리고 대화의 맥락 속에서 단어를 학습할 수 있는 효과가 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 음성 입력을 이용한 학습 장치의 구성도이다.
도 2 내지 3은 본 발명의 일실시예에 따른 음성 입력을 이용한 학습 방법의 순서도이다.
도 4 는 본 발명의 일실시예에 따른 학습 장치 및 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5 는 본 발명의 일실시예에 따른 음성 입력과 기준 음성 표현의 비교를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 단어, 문장 컨텐츠 및 영상 컨텐츠의 연동을 보여주는 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 퀴즈단어 학습을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8 내지 9는 본 발명의 또다른 실시예에 따른 퀴즈단어 학습을 설명하기 위한 예시도이다.
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 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 음성입력을 이용한 학습장치를 설명하기 위한 구성도이다. 본 발명의 일 실시예에서, 음성입력을 이용한 학습장치는 학습자 단말기로부터 학습자의 음성 입력을 제공받는 음성 입력 수신부(100) 및 패턴 표현, 단어, 하나 이상의 패턴 표현과 하나 이상의 단어를 포함하는 문장 컨텐츠에 대한 학습 정보가 저장된 컨텐츠 데이터베이스(200)를 포함한다. 상기 컨텐츠데이터베이스는 문장 컨텐츠와 연동된 영상 데이터도 포함하며, 영상(애니메이션 또는 동영상)이 재생될 때 해당 영상에서 재생될 때 학습자에게 들리는 음성과 화면에 표현되는 문장이 매칭될 수 있다. 즉, 문장 컨텐츠와 영상 라이브러리가 연동될 수 있다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 장치 및 방법을 설명하기 위한 예시도이며, 학습자에게 문장 컨텐츠가 전달되는 모습을 보여준다. 도 4를 참조하면, 해당 문장과 연동된 애니메이션 및 동영상 컨텐츠가 함께 제공되는 방식이 확인된다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 음성입력을 이용한 학습장치는 학습자의 제 1 음성 입력과 제 1 문장 컨텐츠의 기준 음성 표현을 비교하여 제 1 문장 컨텐츠의 학습도를 계산하는 제 1 문장 컨텐츠 학습도 계산부(310)를 포함한다. 본 실시예에서 학습자에게 특정한 문장 컨텐츠가 제공되면 학습자는 특정 문장 컨텐츠에 대응하는 음성 입력을 학습자 단말기를 통해 입력하게 되며 각 문장 컨텐츠에는 기준 음성 표현이 미리 설정되어 있다. 기준 음성 표현은 일종의 가이드 음성 표현으로서 해당 문장 컨텐츠를 표준적으로 발음했을 때 표현되는 음성을 미리 정의해둔 것이다. 음성 입력의 학습도는 음성 입력의 파형과 기준 음성 표현의 파형을 비교하여 그 파형의 일치도로부터 계산될 수 있다. 즉, 음성 입력은 일종의 파형 그래프로 지시되며 파형의 피크의 수, 피크의 높이, 피크 사이의 거리, 파형의 전체적인 형태 등을 기준으로 음성 입력과 기준 음성 표현의 오차율을 계산할 수 있으며 오차율에 따라 파형의 일치도를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습장치는 제 1 문장 컨텐츠들 중 학습도가 제 1 임계치 이하인 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현들을 수집하는 패턴 표현 수집부(410)를 포함한다. 제 1 문장 컨텐츠들 중 학습자의 음성 입력이 기준 음성 표현으로부터 일정치 이상 벗어나는 제 1 문장 컨텐츠들은 학습도가 떨어지는 것으로 판단된다. 이 때 제 1 문장 컨텐츠는 하나 이상의 패턴 표현(예를 들어 I am ~, You are, 등등)을 포함하며, 하나 이상의 단어(예를 들어 Boy, Girl, Bodyguard, 등등)를 포함한다. 제 1 문장 컨텐츠의 학습도가 낮을 때 단순히 제 1 문장 컨텐츠의 학습도가 낮으므로 단순히 제 1 문장 컨텐츠를 반복학습시켜야 한다는 기존의 학습법에서 더 나아가, 제 1 문장 컨텐츠를 구성하는 패턴 표현에 대한 학습도가 낮은 것인지, 아니면 제 1 문장 컨텐츠를 구성하는 단어에 대한 학습도가 낮은 것인지 명확히 파악할 필요가 있다. 또한 학습도가 일정 임계치 이하인 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현의 학습도 그리고 단어의 학습도를 정밀하게 파악하고 파악된 학습도를 통해 패턴 표현에 대한 학습 또는 단어에 대한 학습 중 어느 부분을 우선시해야 하는지를 판단할 수 있다면 학습자의 학습 효율을 크게 향상시킬 수 있다.
도 5 는 본 발명의 일실시예에 따른 음성 입력과 기준 음성 표현의 비교를 설명하기 위한 예시도이다. 도 5 에서 위쪽의 파형 그래프는 기준 음성 표현이며 아래쪽의 파형 그래프는 학습자의 음성 입력이다. 파형 그래프에서 피크의 수, 피크의 높이, 피크 사이의 거리, 파형의 전체적인 형태 등을 기준으로 음성 입력과 기준 음성 표현을 비교하여 학습도를 판단할 수 있다. 그러나 이러한 음성 파형의 비교만으로 각 문장을 구성하는 패턴 표현이나 단어에 대한 학습도를 정밀하게 측정하기는 어려우며 본 발명은 이러한 점을 해소하기 위해 일정 학습도 이하의 문장에 대한 단계적인 추가 학습을 통해 문장을 구성하는 패턴 표현 및 단어의 학습도를 더 세분화하여 추출하고 이렇게 추출된 패턴 표현 및 단어의 학습도를 통해 다시 문장에 대한 학습 순위를 조절할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습 장치는 패턴 표현 수집부(410), 패턴 표현 제공부(420), 제 2 문장 컨텐츠 학습도 계산부(430) 및 패턴 표현 학습도 계산부(440)를 포함한다. 패턴 표현 수집부는 제 1 문장 컨텐츠들 중 학습도가 제 1 임계치 이하인 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현들을 수집하며, 패턴 표현 제공부는 상기 수집된 패턴 표현들을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공한다. 상기 수집된 패턴 표현들은 제 1 문장 컨텐츠들 중 학습도가 일정치 이하인 문장 컨텐츠들에 포함된 패턴 표현들이므로 잠재적으로 학습도가 낮다고 추정되는 패턴 표현들이다. 이러한 수집된 패턴 표현들에 대한 학습이 어느 정도 되어 있는지를 조금 더 명확하게 계산하기 위해 수집된 패턴 표현들을 포함하는 또다른 문장 컨텐츠들, 즉 제 2 문장 컨텐츠를 데이터베이스로부터 추출하여 제 2 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공하게 된다. 제 2 문장 컨텐츠는 학습도가 낮다고 판단된 제 1 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현을 포함하는 문장 컨텐츠로 이해될 수 있다.
제 2 문장 컨텐츠 학습도 계산부(430)는 상기 제 2 문장 컨텐츠에 대응하는 제 2 음성 입력을 기준 음성 표현과 비교하여 제 2 문장 컨텐츠의 학습도를 계산한다. 학습자는 학습자 단말기에 제공된 제 2 문장 컨텐츠를 보고 이에 대응하는 음성을 입력하며, 학습자의 제 2 음성 입력과 제 2 문장 컨텐츠의 기준 음성 표현과 비교하게 된다. 위에서 설명된 바와 같이, 제 2 음성 입력과 제 2 문장 컨텐츠의 기준 음성 표현과의 파형을 비교하여 기준 음성 표현으로부터 제 2 음성 입력의 파형이 얼마나 벗어나있는지에 기초하여 제 2 문장 컨텐츠의 학습도가 계산될 수 있다.
예를 들어, 제 2 문장 컨텐츠의 학습도는 다음과 같이 표현될 수 있다.
제 2 문장 컨텐츠의 학습도 =
Figure pat00001
Sn = 제 2 음성 입력과 제 2 기준 음성 표현의 파형 일치도
N2 = 제 2 문장 컨텐츠가 학습자 단말기에 제공된 횟수
본 발명의 일 실시예에 따른 학습장치는 제 1 문장 컨텐츠들 중 학습도가 제 1 임계치 이하인 문장 컨텐츠에 포함된 단어들을 수집하는 단어 수집부(510) 및 상기 수집된 단어들을 포함하는 제 3 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공하는 단어 제공부(520)를 포함한다. 상기 수집된 단어들은 제 1 문장 컨텐츠들 중 학습도가 일정치 이하인 문장 컨텐츠들에 포함된 단어들이므로 잠재적으로 학습도가 낮다고 추정되는 단어들이다. 이러한 수집된 단어들에 대한 학습이 어느 정도 되어 있는지를 조금 더 명확하게 계산하기 위해 수집된 단어들을 포함하는 또다른 문장 컨텐츠들, 즉 제 3 문장 컨텐츠를 데이터베이스로부터 추출하여 제 3 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공하게 된다. 제 3 문장 컨텐츠는 학습도가 낮다고 판단된 제 1 문장 컨텐츠에 포함된 단어들을 포함하는 문장 컨텐츠로 이해될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습장치는 상기 제 3 문장 컨텐츠에 대응하는 제 3 음성 입력을 기준 음성 표현과 비교하여 학습도를 계산하는 제 3 문장 컨텐츠 학습도 계산부(530) 및 제 2 문장 컨텐츠 및 제 3 문장 컨텐츠의 학습도로부터 단어 학습도를 산출하는 단어 학습도 계산부(540)를 더 포함할 수 있다. 학습자는 학습자 단말기에 제공된 제 3 문장 컨텐츠를 보고 이에 대응하는 음성을 입력하며, 학습자의 제 3 음성 입력과 제 3 문장 컨텐츠의 기준 음성 표현과 비교하게 된다. 위에서 설명된 바와 같이, 제 3 음성 입력과 제 3 문장 컨텐츠의 기준 음성 표현과의 파형을 비교하여 기준 음성 표현으로부터 제 3 음성 입력의 파형이 얼마나 벗어나있는지에 기초하여 제 3 문장 컨텐츠의 학습도가 계산될 수 있다.
예를 들어, 제 3 문장 컨텐츠의 학습도는 다음과 같이 표현될 수 있다.
제 3 문장 컨텐츠의 학습도 =
Figure pat00002
Tn = 제 3 음성 입력과 제 3 기준 음성 표현의 파형 일치도
N3 = 제 3 문장 컨텐츠가 학습자 단말기에 제공된 횟수
위에서 제 1 문장 컨텐츠로부터 제 2 문장 컨텐츠 및 제 3문장 컨텐츠가 추출되는 방식 및 각 학습 컨텐츠의 학습도가 계산되는 방식이 설명되었다. 그러나 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 표현 학습도와 단어 학습도는 조금 더 정밀한 방식을 통해 산출될 수 있다. 예를 들어, 임계치 이하의 학습도를 보이는 제 1 문장 컨텐츠에 “I am a…”라는 패턴 표현이 포함되어 있다고 가정해보자. “I am a…”라는 패턴 표현은 제 2 문장 컨텐츠에 포함되어 있을 수도 있고, 제 3 문장 컨텐츠에 포함되어 있을 수도 있다. 제 2 문장 컨텐츠는 패턴 표현 학습을 위해 학습도가 낮다고 추정되는 패턴 표현이 반복되어 제공되는 학습 컨텐츠이고, 제 3 문장 컨텐츠는 단어 학습을 위해 학습도가 낮다고 추정되는 단어가 반복되어 제공되는 학습 컨텐츠이다. 따라서 패턴 표현 학습도를 조금 더 정밀하게 산출하기 위해서는 특정 패턴 표현이 패턴 표현 학습을 위해서만 제공된 경우와 패턴 표현 학습뿐만 아니라 단어 학습을 위해서도 제공되었는지를 나누어 생각해볼 필요가 있다.
패턴 표현 학습도 계산부(440)는 제 2 문장 컨텐츠 및 제 3 문장 컨텐츠의 학습도로부터 패턴 표현 학습도를 산출할 수 있다. 패턴 표현 학습도를 산출함에 있어, 특정 패턴 표현이 패턴 표현 학습만을 위해 제공된 경우가 우선적으로 고려되어야 하며 특정 패턴 표현이 단어 학습을 위해 제공된 문장 컨텐츠에도 포함된 경우, 즉 제 3 문장 컨텐츠에 포함된 경우는 패턴 표현 학습도 계산에서 후순위로 고려될 수 있다. 따라서 패턴 표현 학습도는 해당 패턴 표현이 제 2 문장 컨텐츠로만 제공된 경우에 제 1 가중치를 부여하고, 해당 패턴 표현이 제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 경우에는 제 2 가중치를 부여할 수 있다. 제 2 문장 컨텐츠로만 제공된 경우가 온전히 패턴 표현 학습을 위해 제공된 것이므로 제 1 가중치는 제 2 가중치보다 더 높게 설정된다. (제 1 가중치 > 제 2 가중치)
패턴 표현 학습도는, 제 1 가중치 * (제 2 문장 컨텐츠로만 제공된 패턴 표현 컨텐츠의 평균 학습도) + 제 2 가중치 * (제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 패턴 표현 컨텐츠의 평균 학습도)에 기초하여 계산될 수 있고, 이를 수식으로 정리하면 패턴 표현 학습도는 다음과 같이 정의될 수 있다. 패턴 표현 컨텐츠는 특정 패턴 표현을 포함하는 학습 컨텐츠를 지칭하는 것으로 이해될 수 있다.
패턴 표현 학습도 = (G1 *
Figure pat00003
+ G2 *
Figure pat00004
) / 2
G1 = 제 1 가중치
G2 = 제 2 가중치
An = 제 2 문장 컨텐츠로만 제공된 패턴 표현 컨텐츠의 학습도
Na = 제 2 문장 컨텐츠로만 제공된 패턴 표현 컨텐츠의 개수
Bn = 제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 패턴 표현 컨텐츠의 학습도
Nb = 제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 패턴 표현 컨텐츠의 개수
여기서 패턴 표현 학습에 이용된 문장 컨텐츠를 우선적으로 고려하고 단어 학습을 위해 제공된 문장 컨텐츠를 패턴 표현 학습도 계산에서 후순위로 고려하므로, 예를 들어 패턴 표현 학습에만 이용된 빈도 및 단어 학습에도 이용된 빈도를 적용하여 제 1 가중치는 (1 + Na/(Na+Nb))로, 제 2 가중치는 (1 - Nb/(Na+Nb))로 설정될 수 있다.
예를 들어, 제 1 문장 컨텐츠로 학습자에게 “I am a bodyguard”라는 문장이 제시되었고 학습자가 이에 대응한 음성 입력이 기준 음성 표현의 파형과 상당히 상이하여 임계치 이하의 학습도로 판정되었다고 가정해보자. 이 단계에서 학습자가 “I am” 이라는 패턴 표현에 대한 학습도가 낮아서 전체적인 문장 학습도가 낮게 판정되었는지, 또는 “bodyguard”라는 단어에 대한 학습도가 낮아서 전체적인 문장 학습도가 낮게 판정되었는지 판단하기는 어렵다. 이후 학습자는 학습이 필요한 제 1 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현과 단어를 다시 학습하기 위해 패턴 표현 학습 단계 및 단어 학습 단계로 진행할 수 있다.
패턴 표현 학습 단계에서는 “I am”이라는 표현이 포함된 또다른 문장 컨텐츠들(제 2 문장 컨텐츠)을 학습하는 과정을 거치며, 이러한 학습과정을 통해 제 2 문장 컨텐츠들의 학습도가 계산될 수 있다. 단어 학습 단계에서는 “bodyguard”라는 표현이 포함된 또다른 문장 컨텐츠들(제 3 문장 컨텐츠)를 학습하는 과정을 거치며, 이러한 학습과정을 통해 제 3 문장 컨텐츠들의 학습도가 계산될 수 있다.
만약 패턴 표현 학습 단계에서 패턴 표현 “I am”을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠로 5개의 문장 컨텐츠(I am a boy, I am a girl, I am a student, I am a teacher, I am a bodyguard of the king)가 학습자에게 제공되었고, 단어 학습 단계에서 단어 “bodyguard”를 포함하는 제 3 문장 컨텐츠로 3개의 문장 컨텐츠(You are a bodyguard, He is a bodyguard, I am a bodyguard of the king)가 제공되었다고 가정해보자. 문장 컨텐츠 “I am a bodyguard of the king”은 제 2 문장 컨텐츠 및 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제시되었으므로, 패턴 표현 학습도를 계산할 때 제 2 문장 컨텐츠로만 제공된 패턴 표현 컨텐츠들(I am a boy, I am a girl, I am a student, I am a teacher)의 평균 학습도에 제 1 가중치를 부여하고 제 2 및 제3문장 컨텐츠로 함께 제공된 패턴 표현 컨텐츠(I am a bodyguard of the king)의 평균 학습도에는 제 2 가중치를 부여하여 패턴 표현 학습도를 계산할 수 있다.
또한 단어 학습도를 산출함에 있어, 임계치 이하의 학습도를 보이는 제 1 문장 컨텐츠에 “king”라는 단어가 포함되어 있다고 가정해보자. “king”라는 단어는 제 3 문장 컨텐츠에 포함되어 있을 수도 있고, 제 2 문장 컨텐츠에 포함되어 있을 수도 있다. 제 3 문장 컨텐츠는 단어 학습을 위해 학습도가 낮다고 추정되는 단어가 반복되어 제공되는 학습 컨텐츠이고, 제 2 문장 컨텐츠는 패턴 표현 학습을 위해 학습도가 낮다고 추정되는 패턴 표현이 반복되어 제공되는 학습 컨텐츠이다. 따라서 단어 학습도를 조금 더 정밀하게 산출하기 위해서는 특정 단어가 단어 학습을 위해서만 제공된 경우와 단어 학습 뿐만 아니라 패턴 표현 학습을 위해서도 제공되었는지를 나누어 생각해볼 필요가 있다.
단어 학습도 계산부(540)는 제 3 문장 컨텐츠 및 제 2 문장 컨텐츠의 학습도로부터 단어 학습도를 산출할 수 있다. 단어 학습도를 산출함에 있어, 특정 단어가 단어 학습만을 위해 제공된 경우가 우선적으로 고려되어야 하며 특정 단어가 패턴 표현 학습을 위해 제공된 학습 컨텐츠에도 포함된 경우, 즉 제 2 문장 컨텐츠에 포함된 경우는 단어 학습도 계산에서 후순위로 고려될 수 있다. 따라서 단어 학습도는 해당 단어가 제 3 문장 컨텐츠로만 제공된 경우에 제 3 가중치를 부여하고, 해당 패턴 표현이 제 3 문장 컨텐츠와 제 2 문장 컨텐츠로 함께 제공된 경우에는 제 4 가중치를 부여할 수 있다. 제 3 문장 컨텐츠로만 제공된 경우가 온전히 단어 학습을 위해 제공된 것이므로 제 3 가중치는 제 4 가중치보다 더 높게 설정된다. (제 3 가중치 > 제 4 가중치). 제 2 가중치는 동일 패턴 표현을 포함하는 컨텐츠가 제 2 문장 컨텐츠 및 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 경우에 부여되는 가중치이고, 제 4 가중치는 동일 단어를 포함하는 컨텐츠가 제 2 문장 컨텐츠 및 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 경우에 부여되는 가중치이다. 제 2 가중치와 제 4 가중치는 동일한 값으로 설정될 수도 있으나 반드시 동일한 값으로 설정되어야 하는 것은 아니다.
단어 학습도는, 제 3 가중치 * (제 3 문장 컨텐츠로만 제공된 단어 컨텐츠의 평균 학습도) + 제 4 가중치 * (제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 단어 컨텐츠의 평균 학습도)에 기초하여 계산될 수 있고, 이를 수식으로 정리하면 단어 학습도는 다음과 같이 정의될 수 있다. 단어 컨텐츠는 특정 단어를 포함하는 학습 컨텐츠를 지칭하는 것으로 이해될 수 있다.
단어 학습도 = (G3 *
Figure pat00005
+ G4 *
Figure pat00006
) / 2
G3 = 제 3 가중치
G4 = 제 4 가중치
Cn = 제 3 문장 컨텐츠로만 제공된 단어 컨텐츠의 학습도
Nc = 제 3 문장 컨텐츠로만 제공된 단어 컨텐츠의 개수
Dn = 제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 단어 컨텐츠의 학습도
Nd = 제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 단어 컨텐츠의 개수
여기서 단어 학습에 이용된 문장 컨텐츠를 우선적으로 고려하고 패턴 표현 학습을 위해 제공된 문장 컨텐츠를 단어 학습도 계산에서 후순위로 고려하므로, 예를 들어 단어 학습에만 이용된 빈도 및 패턴 표현 학습에도 이용된 빈도를 적용하여 제 3 가중치는 (1 + Nc/(Nc+Nd))로, 제 4 가중치는 (1 - Nd/(Nc+Nd))로 설정될 수 있다.
예를 들어, 제 1 문장 컨텐츠로 학습자에게 “I am the king”라는 문장이 제시되었고 학습자가 이에 대응한 음성 입력이 기준 음성 표현의 파형과 상당히 상이하여 임계치 이하의 학습도로 판정되었다고 가정해보자. 이 때 학습자는 학습이 필요한 제 1 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현과 단어를 다시 학습하기 위해 패턴 표현 학습 단계 및 단어 학습 단계로 진행할 수 있다. 또한, 패턴 표현 학습 단계에서 패턴 표현 “I am”을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠로 5개의 문장 컨텐츠(I am a boy, I am a girl, I am a bodyguard of the king, I am a teacher of the king)가 학습자에게 제공되었고, 단어 학습 단계에서 단어 “king”을 포함하는 제 3 문장 컨텐츠로 4개의 문장 컨텐츠(He is the king, You are a bodyguard of the king, I am a bodyguard of the king, I am a teacher of the king)가 제공되었다고 가정해보자.
이 경우, 단어 학습도를 계산할 때 제 3 문장 컨텐츠로만 제공된 단어 컨텐츠들(He is the king, You are a bodyguard of the king)의 평균 학습도에 제 3 가중치를 부여하고 제 2 및 제3문장 컨텐츠로 함께 제공된 단어 컨텐츠(I am a bodyguard of the king, I am a teacher of the king)의 평균 학습도에는 제 4 가중치를 부여하여 단어 학습도를 계산할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습장치는 상기 패턴 표현 학습도와 상기 단어 학습도를 비교하는 학습도 비교부(320) 및 우선 학습 컨텐츠 제공부 제공부(330)를 더 포함할 수 있다. 학습도 비교부는 패턴 표현 학습도 및 단어 학습도 중 어느 학습도가 더 높은지를 판단한다. 우선 학습 컨텐츠 제공부는 상기 패턴 표현 학습도가 상기 단어 학습도보다 낮은 경우 상기 수집된 패턴 표현 또는 상기 수집된 패턴 표현들을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠를 우선적으로 학습자 단말기에 제공하며, 상기 단어 학습도가 상기 패턴 표현 학습도보다 낮은 경우 상기 수집된 단어 또는 상기 수집된 단어들을 포함하는 제 3 문장 컨텐츠를 우선적으로 학습자 단말기에 제공한다. 즉, 패턴 표현 학습도와 단어 학습도를 비교하여 우선적으로 학습이 필요한 학습 컨텐츠를 학습자에게 먼저 제공하는 것이다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 학습장치는 단어를 학습시킬 때 단순히 문장이나 단어를 다시 제시하는 것이 아니라 퀴즈단어를 생성하여 학습자에게 제공할 수 있다. 기존에 학습했던 유형과 다른 유형으로 학습하게 하는 경우 학습자의 흥미를 끌 수 있으며 학습 집중도를 높일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습장치는 수집 단어 분류부(610), 비일치 음소 수집부(620), 퀴즈단어 제공부(630), 후보 글자 제공부(640)를 더 포함할 수 있다. 수집 단어 분류부(610)는 상기 수집된 단어의 음성 입력 부분과 상기 수집된 단어의 기준 음성 표현을 비교하여 일정 이하의 학습도를 갖는 단어를 분류한다. 여기서 수집된 단어란 임계치 이하의 학습도를 갖는 제 1 문장 컨텐츠에서 추출된 단어를 의미한다. 비일치 음소 수집부는 제 1 음성 입력 또는 제 3 음성 입력 중 상기 분류된 단어들에 대응하는 음성 파형 및 상기 분류된 단어들의 기준 음성 표현을 비교하여, 상기 분류된 단어들을 구성하는 음소들 중 기준 음성 표현과 일정 이하의 일치도를 갖는 비일치 음소들을 수집하게 된다. 단어를 발음할 때도 특정 피크의 개수, 피크 높이, 피크 사이의 거리 등 특징적인 기준 음성 표현(파형)이 존재할 수 있다. 따라서, 각 단어의 음성 입력을 기준 음성 표현과 비교하여 음소 단위로 학습자의 학습도를 체크할 수 있으며, 수집된 단어를 구성하는 글자들 중에서 상기 비일치 음소에 대응하는 글자(letter)를 빈칸(blank)으로 처리한 퀴즈단어를 생성하고, 상기 퀴즈단어를 학습자 단말기에 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습장치는 후보 글자 제공부(640)를 더 포함할 수 있으며, 후보 글자 제공부는 상기 퀴즈 단어의 빈칸에 들어갈 하나 이상의 후보 글자를 학습자 단말기에 제공한다. 후보 글자들은 빈칸에 들어갈 정답 글자와 정답 글자 외의 오답 글자들로 구성되며, 오답 글자들은 단어 학습 단계에서 학습자가 약점을 보인 글자들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 단어 학습 단계에서 비일치 음소들이 확인되었을 때 해당 비일치 음소들에 해당하는 글자들을 함께 오답 글자에 포함시킬 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 퀴즈단어 학습을 설명하기 위한 예시도이다. 예를 들어, “King”이라는 퀴즈단어를 생성할 때 두번째 글자와 네번째 글자를 빈칸처리하여 “K_n_”이라는 퀴즈 단어를 생성하거나, “Start”라는 퀴즈단어를 생성할 때 두번째 글자와 네번째 글자 부분이 빈칸 처리되어 “S_a_t”라는 퀴즈 단어가 생성될 수 있다. 이 때 하나의 실시예에서 빈칸 처리되는 글자의 수는 단어 학습도에 비례하여 결정될 수 있다. 만약 단어 학습도가 높다면 더 많은 글자 부분을 빈칸 처리하여 제공할 수 있으며, 단어 학습도가 낮다면 더 적은 글자 부분을 빈칸 처리하여 제공할 수 있다. 또다른 실시예에서는 빈칸 처리되는 글자의 수는 비일치 음소의 수에 비례하여 결정될 수도 있다. 만약 “Start”라는 단어에서 t 부분과 r 부분의 발음이 기준 음성 표현과 불일치하는 경우 해당 부분의 글자를 빈칸 처리하여 제공할 수도 있다. 또다른 실시예로서 비일치 음소에 대응하는 글자를 빈칸 처리하되 빈칸 처리의 개수는 단어 학습도와 비례하여 증가하거나 감소할 수 있다.
이 때 제시되는 후보 글자들은 정답 글자인 “t” 및 “r”을 포함하며, 더 나아가 학습자가 다른 단어 학습시 확인된 비일치 음소들에 대응하는 글자들을 더 포함할 수 있다. 만약 학습자가 “v”와 “b”의 음성 입력에 비일치 음소들이 많이 발생하였다면 “v”와 “b”를 퀴즈 단어에 대한 후보 글자로 함께 제시할 수 있다. 이러한 방식을 통해 학습자는 자신의 수준에 맞는 학습 컨텐츠를 제공받을 수 있고, 기존에 학습한 이력을 활용하여 퀴즈단어 및 후보 글자들이 제시되므로 더 세밀하게 자신의 부족한 부분을 확인하고 재학습하는 기회를 갖게 된다.
또한 다른 방식과 조합하여 학습도가 낮은 단어를 학습시킬 수 있다. 도 8을 참조하면, 학습도가 낮은 단어들이 학습자 단말기 화면상에서 각 레이어에 표시되어 있고, 각 레이어는 중첩되어 표시되어 있다. 학습자가 정답 단어에 대한 음성입력을 반복해서 입력하면 기준 음성 표현과 일치도가 높은 단어들은 점점 진하게 표현되고 일치도가 낮은 단어들은 점점 희미하게 표현된다. 또는 기준 음성 표현과 일치도가 높은 단어들의 색상이 일치도 증가에 따라 점차 특정 색상으로 변환되는 방식도 가능하다. 일정 이상의 일치도로 특정 단어에 대한 음성 입력이 반복될 때 그 횟수에 따라 특정 단어가 사용자에게 더 부각되어 보이도록 설정한다면, 정확한 음성 표현이 반복될수록 해당 단어와 일치되는 내용이 화면에 떠오르게 된다.
도 9를 참조하면 학습자의 반복적인 음성 입력에 따라 학습자의 음성 입력과 일치되는 단어가 진하게 표현되었을 때, 진하게 표현된 단어를 구성하는 일부 글자가 빈칸(blank) 처리되어 학습자에게 제시될 수 있다. 단어 일부를 빈칸 처리하는 세부적인 방식은 앞에서 설명된 내용을 따를 수 있다.
이러한 방식으로 단어를 학습시키는 경우 1차적으로는 음성 입력을 통해 정답 단어에 접근하고 두번째로는 정답 단어의 정확한 스펠링까지 체크하게 하므로 단순히 여러 개의 단어 중에서 정답 단어를 맞추는 방식보다 학습자의 흥미를 유도할 수 있다. 또한 음성 입력시 일정치 이상의 일치도로 반복 학습하여야 하므로 모방과 연습이라는 언어 학습 원리를 충실히 구현할 수 있으며 이후 빈칸 처리를 통해 단어의 문자적 구성까지 학습하므로 기존 학습법보다 학습의 완성도를 높일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습장치는 제 1 문장 컨텐츠 학습도, 제 2 문장 컨텐츠 학습도, 제 3 문장 학습도를 이용하여 학습자에게 제공되는 문장 컨텐츠의 우선순위를 재배열할 수 있다. 예를 들어, 제 1 문장 컨텐츠를 학습한 후 제 1 문장 컨텐츠와 관련된 패턴 표현을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠, 그리고 제 1 문장 컨텐츠와 관련된 단어를 포함하는 제 3 문장 컨텐츠를 학습한 뒤에 각 문장 컨텐츠들의 학습 우선순위를 재배열할 수 있다. 이는 제 1 문장 컨텐츠의 학습 후에 제 2 문장 컨텐츠 및 제 3 문장 컨텐츠를 학습하면서 각 문장 컨텐츠의 학습도에 변화가 생기기 때문이며 학습도 변화에 따라 학습도가 낮은 (또는 높은) 문장 컨텐츠부터 우선적으로 학습자에게 제공하여 동일한 학습 시간 안에서 더 효율적인 학습 결과를 도출하기 위함이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습장치는 제 2 문장 컨텐츠 및 제 3 문장 컨텐츠의 학습이 이루어진 후 수정된 제 1 문장 컨텐츠의 학습도를 다음과 같이 계산할 수 있다. 수정된 제 1 문장 컨텐츠의 학습도 = “최초 제 1 문장 컨텐츠의 학습도, 제 2 문장 컨텐츠의 평균 학습도, 및 제 3 문장 컨텐츠의 평균 학습도”의 평균. 이 때 수정된 제 1 문장 컨텐츠의 학습도에 따라 학습순위를 재배열하여 학습자가 제 1 문장 컨텐츠에 대해 재학습시 학습도가 낮은 문장 컨텐츠부터 우선적으로 학습자에게 제공할 수 있다.
F1'을 수정된 제 1 문장 컨텐츠의 학습도라고 할 때, 이를 수식으로 정리하면 다음과 같다.
F1' = (F1 +
Figure pat00007
+
Figure pat00008
) / 3
F1 = 최초 제 1 문장 컨텐츠의 학습도
Sn = 제 2 음성 입력과 제 2 기준 음성 표현의 파형 일치도
N2 = 제 2 문장 컨텐츠가 학습자 단말기에 제공된 횟수
Tn = 제 3 음성 입력과 제 3 기준 음성 표현의 파형 일치도
N3 = 제 3 문장 컨텐츠가 학습자 단말기에 제공된 횟수
본 발명의 또다른 실시예에 따른 학습장치는 제 2 문장 컨텐츠 및 제 3 문장 컨텐츠의 학습이 이루어진 후 수정된 제 1 문장 컨텐츠의 학습도를 패턴 표현 학습도 및 단어 학습도와 연계하여 다음과 같이 산출할 수 있다. F1이 최초 제 1 문장 컨텐츠의 학습도일 때, 패턴 표현 학습도와 단어 학습도를 적용한 수정된 제 1 문장 컨텐츠의 학습도 F1'은 다음과 같이 산출될 수 있다.
F1'=(F1+(G1*
Figure pat00009
+G2*
Figure pat00010
)/2+(G3*
Figure pat00011
+G4*
Figure pat00012
)/2)/3
위와 같이 패턴 표현 학습도와 단어 학습도가 반영되어 수정된 제 1 문장 컨텐츠의 학습도에 따라 학습순위를 재배열하여 학습자가 제 1 문장 컨텐츠에 대해 재학습시 학습도가 낮은 문장 컨텐츠부터 우선적으로 학습자에게 제공할 수 있다. (패턴 표현 학습도와 단어 학습도를 계산하는 방법은 앞에서 설명되었으므로 이에 대한 자세한 설명은 앞의 설명을 참조하도록 한다.) 이러한 문장 컨텐츠의 학습순위 재배열은 문장 전체에 대한 학습도 뿐만 아니라 문장을 구성하는 구성요소들의 학습도를 복합적으로 고려하므로, 효과적인 학습 과정 설계를 기대할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 단어, 문장 컨텐츠 및 영상 컨텐츠의 연동을 보여주는 예시도이다. 본 발명의 또다른 실시예에 따른 학습장치는 단어 학습시 영상 라이브러리와 연동하여 학습 컨텐츠를 제공할 수 있다. 학습할 단어와 학습할 단어를 포함하는 문장 컨텐츠들이 있으며, 해당 문장 컨텐츠는 다시 특정 영상과 연결이 되어 있다. 어떤 사람이 화면을 향해 “I am a pilot”라고 말하고 있는 영상이 있는 경우 해당 영상은 “I am a pilot”라는 문장 컨텐츠와 연동시킬 수 있다. 단어를 재학습시에 해당 단어가 포함된 문장 컨텐츠와 해당 문장 컨텐츠와 연결된 영상을 함께 제시하는 경우, 단어가 문장 내에서 그리고(또는) 영상 내에서 제시되므로 단순히 글자로 된 단어만을 학습하는 학습법보다 더 개선된 효과를 얻을 수 있다. 이 때 문장 컨텐츠에서 학습할 단어를 빈칸 처리 후 제공하는 것도 가능하다. 특정 단어를 재학습시에 특정 단어와 문장을 통해 연결된 영상만을 보여주는 것도 가능하다. 영상을 통해 재생되는 문장의 맥락 및 발음 속에서 특정 단어를 재학습하기 때문에 단순히 단어만을 제시하는 단어학습보다 더 효과적일 수 있다.
또한 특정 단어를 포함하는 문장 컨텐츠가 복수개 있을 수 있고, 이 경우 연동된 영상이 여러 개인 경우가 발생할 수 있다. 이 경우 학습자의 단어 학습도에 따라 영상의 난이도를 조절하여 학습자에게 제공할 수 있다. 특정 단어가 영상 재생시에 비교적 명확히 구별되는 경우(낮은 난이도) 및 특정 단어에 대한 발음이 영상에서 굉장히 빠르게 지나가거나 다른 단어와의 연음 현상으로 인하여 개별적인 식별이 어려운 경우(높은 난이도)를 조정하여 학습자에게 제공할 수 있다.
문장 내에서 단어의 개별적인 식별이 쉬운지 어려운지에 대한 난이도는 각 영상마다 미리 설정되어 있을 수 있고, 또는 단어의 기준 음성 표현과 영상 내에서 재생되는 문장 파형 중 단어 부분의 파형을 비교하여 오차율에 따라 설정될 수 있다. 즉 영상 내 단어 부분의 음성 파형이 기준 음성 표현과 다를수록 해당 단어에 대한 학습 영상으로서 난이도가 높다고 설정될 수 있다. 학습자의 특정 단어에 대한 단어 학습도가 낮은 경우 특정 단어가 재생되는 영상 컨텐츠 중에서 낮은 난이도를 가진 영상을 먼저 제공하고 높은 난이도를 가진 영상을 순서대로 제공함으로써 학습자의 학습도에 따라 문장 전체 및 영상에 의한 문장의 실제 발화 속에서 적합한 난이도로 단어를 재학습할 수 있게 된다.
도 2 내지 3은 본 발명의 일실시예에 따른 음성 입력을 이용한 학습 방법의 순서도이다. 본 발명의 하나의 실시예는 음성 입력을 이용한 학습 방법을 제공하며, 상기 학습 방법은 서버에서 학습자 단말기로 하나 이상의 패턴 표현 및 하나 이상의 단어를 포함하는 제 1 문장 컨텐츠를 제공하는 단계, 서버가 제 1 문장 컨텐츠에 대응하는 학습자의 제 1 음성 입력과 상기 제 1 문장 컨텐츠의 기준 음성 표현을 비교하여 제 1 문장 컨텐츠의 학습도를 계산하는 단계, 서버가 제 1 문장 컨텐츠들 중 학습도가 제 1 임계치 이하인 제 1 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현들을 수집하는 단계, 서버가 상기 수집된 패턴 표현들을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공하는 단계 및 서버가 상기 제 2 문장 컨텐츠에 대응하는 제 2 음성 입력을 상기 학습자 단말기로부터 수신하고 기준 음성 표현과 비교하여 제 2 문장 컨텐츠 학습도를 계산하는 단계를 포함한다. 도 2 에서는 순서상 제 2 문장 컨텐츠 학습도를 먼저 계산하고 제 3 문장 컨텐츠 학습도를 나중에 계산하는 것으로 도시되었으나 제 2 문장 컨텐츠 학습도와 제 3 문장 컨텐츠 학습도 계산을 위한 단계들은 어느 하나가 다른 것에 우선하지 않고 서로 독립적으로 진행될 수 있다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 방법은 서버가 하나 이상의 문장 컨텐츠들 중 학습도가 제 1 임계치 이하인 제 1 문장 컨텐츠에 포함된 단어들을 수집하는 단계, 서버가 상기 수집된 단어들을 포함하는 제 3 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공하는 단계 및 서버가 상기 제 3 문장 컨텐츠에 대응하는 제 3 음성 입력을 상기 학습자 단말기로부터 수신하고 기준 음성 표현과 비교하여 학습자의 제 3 문장 컨텐츠 학습도를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습 방법은 제 2 문장 컨텐츠 및 제 3 문장 컨텐츠로부터 패턴 표현 학습도를 산출하며, 패턴 표현 학습도는 제 1 가중치 * (제 2 문장 컨텐츠로만 제공된 패턴 표현 컨텐츠의 평균 학습도) + 제 2 가중치 * (제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 패턴 표현 컨텐츠의 평균 학습도)에 기초하여 정해진다. 여기서 제 1 가중치는 제 2 가중치보다 높게 설정될 수 있으며, 이는 패턴 표현 학습을 위해서 제공된 학습 컨텐츠가 단어 학습을 위해 제공된 학습 컨텐츠보다 패턴 표현 학습도에 더 큰 영향을 미치기 때문이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습 방법에서 단어 학습도는, 제 3 가중치 * (제 3 문장 컨텐츠로만 제공된 단어 컨텐츠의 평균 학습도) + 제 4 가중치 * (제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 단어 컨텐츠의 평균 학습도)에 기초하여 정해지며, 제 3 가중치는 제 4 가중치보다 높게 설정된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습 방법은 상기 패턴 표현 학습도와 상기 단어 학습도를 비교하는 단계, 상기 패턴 표현 학습도가 상기 단어 학습도보다 낮은 경우 상기 수집된 패턴 표현들을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠를 우선적으로 학습자 단말기에 제공하는 단계 및 상기 단어 학습도가 상기 패턴 표현 학습도보다 낮은 경우 상기 수집된 단어들을 포함하는 제 3 문장 컨텐츠를 우선적으로 학습자 단말기에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습 방법은 서버가 상기 수집된 단어를 구성하는 글자들 중에서 하나 이상의 글자(letter)를 빈칸(blank)으로 처리한 퀴즈단어를 생성하고, 상기 퀴즈단어를 학습자 단말기에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다. 여기서 상기 단어 학습도에 따라 상기 퀴즈단어에서 빈칸으로 처리되는 글자의 수가 변화하며, 만약 단어 학습도가 높다면 더 많은 글자 부분을 빈칸 처리하여 제공할 수 있으며, 단어 학습도가 낮다면 더 적은 글자 부분을 빈칸 처리하여 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습 방법은 서버가 상기 퀴즈단어의 빈칸에 들어갈 하나 이상의 후보 글자를 학습자 단말기에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 단어 학습도가 높은 퀴즈단어는 단어 학습도가 낮은 퀴즈단어보다 후보 글자들의 수가 더 많이 제공될 수 있다. 다시 말해, 단어 학습도가 높은 퀴즈단어는 조금 더 높은 난이도를 제공하기 위해 정답 글자 외에도 많은 수의 오답 글자가 후보 글자로 함께 제시되며 단어 학습도가 낮은 퀴즈단어는 상대적으로 낮은 난이도를 제공하기 위해 정답 글자 외에 오답 글자를 비교적 적게 제시할 수 있다.
본 발명의 실시예들을 통해 설명된 학습 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 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.
또한 본 발명의 일실시예에 따른 학습 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다.
따라서 본 발명의 일실시예에 따르는 학습 방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.
여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.
또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.
그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 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.
100 음성 입력 수신부;
200 컨텐츠 데이터베이스;
300 문장 컨텐츠 학습 모듈
310 제 1 문장 컨텐츠 학습도 계산부;
320 학습도 비교부;
330 우선 학습 컨텐츠 제공부;
400 패턴 표현 학습 모듈
410 패턴 표현 수집부;
420 패턴 표현 제공부;
430 제 2 문장 컨텐츠 학습도 계산부
440 패턴 표현 학습도 계산부;
500 단어 학습 모듈
510 단어 수집부;
520 단어 제공부;
530 제 3 문장 컨텐츠 학습도 계산부;
540 단어 학습도 계산부;
600 퀴즈 모듈
610 수집 단어 분류부;
620 비일치 음소 수집부;
630 퀴즈단어 제공부;
640 후보 글자 제공부;

Claims (11)

  1. 서버에서 학습자 단말기로 하나 이상의 패턴 표현 및 하나 이상의 단어를 포함하는 제 1 문장 컨텐츠를 제공하고, 제 1 문장 컨텐츠에 대응하는 학습자의 제 1 음성 입력과 상기 제 1 문장 컨텐츠의 기준 음성 표현을 비교하여 제 1 문장 컨텐츠의 학습도를 계산하는 단계;
    서버가 제 1 문장 컨텐츠들 중 학습도가 제 1 임계치 이하인 제 1 문장 컨텐츠에 포함된 패턴 표현들 또는 단어들을 수집하는 단계;
    서버가 상기 수집된 패턴 표현들을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공하고, 학습자 단말기로부터 수신된 제 2 음성 입력을 기준 음성 표현과 비교하여 제 2 문장 컨텐츠 학습도를 계산하는 단계;
    서버가 상기 수집된 단어들을 포함하는 제 3 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공하고, 학습자 단말기로부터 수신된 제 3 음성 입력을 기준 음성 표현과 비교하여 제 3 문장 컨텐츠 학습도를 계산하는 단계;를 더 포함하는, 음성 입력을 이용한 학습 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    패턴 표현 학습도는,
    제 1 가중치 * (제 2 문장 컨텐츠로만 제공된 패턴 표현 컨텐츠의 평균 학습도) + 제 2 가중치 * (제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 패턴 표현 컨텐츠의 평균 학습도)에 기초하여 정해지며, 제 1 가중치는 제 2 가중치보다 높게 설정되는 것을 특징으로 하는, 음성 입력을 이용한 학습 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    단어 학습도는,
    제 3 가중치 * (제 3 문장 컨텐츠로만 제공된 단어 컨텐츠의 평균 학습도) + 제 4 가중치 * (제 2 문장 컨텐츠와 제 3 문장 컨텐츠로 함께 제공된 단어 컨텐츠의 평균 학습도)에 기초하여 정해지며, 제 3 가중치는 제 4 가중치보다 높게 설정되는 것을 특징으로 하는, 음성 입력을 이용한 학습 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    패턴 표현 학습도와 단어 학습도를 비교하는 단계;
    상기 패턴 표현 학습도가 상기 단어 학습도보다 낮은 경우 상기 수집된 패턴 표현들을 포함하는 제 2 문장 컨텐츠를 우선적으로 학습자 단말기에 제공하는 단계; 및
    상기 단어 학습도가 상기 패턴 표현 학습도보다 낮은 경우 상기 수집된 단어들을 포함하는 제 3 문장 컨텐츠를 우선적으로 학습자 단말기에 제공하는 단계;를 더 포함하는, 음성 입력을 이용한 학습 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    특정 단어의 기준 음성 표현과 영상 내에서 재생되는 문장 음성 파형 중 특정 단어 부분의 파형 사이의 오차율을 비교하여, 특정 단어를 포함하여 재생되는 복수의 영상 컨텐츠들의 난이도를 설정하는 단계; 및
    단어 학습도가 일정치 이하인 단어를 재학습시 상기 특정 단어와 연동된 복수의 영상 컨텐츠 중 어느 하나의 영상 컨텐츠를 제공하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 어느 하나의 영상 컨텐츠를 제공하는 단계는, 특정 단어에 대한 단어 학습도에 비례하는 난이도의 영상 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 것을 특징으로 하는, 음성 입력을 이용한 학습 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    서버가 상기 수집된 단어를 구성하는 글자들 중에서 하나 이상의 글자(letter)를 빈칸(blank)으로 처리한 퀴즈단어를 생성하고, 상기 퀴즈단어를 학습자 단말기에 제공하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 단어 학습도에 따라 상기 퀴즈단어에서 빈칸으로 처리되는 글자의 수가 변화하는 것을 특징으로 하는, 음성 입력을 이용한 학습 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 퀴즈단어를 학습자 단말기에 제공하는 단계는,
    복수의 퀴즈단어가 각각의 레이어에 표시되고, 각 레이어가 중첩되어 학습자 단말기에 제공되는 단계;
    학습자 단말기로부터 음성입력을 수신하고 특정 퀴즈단어의 기준 음성 표현과 일정치 이상의 일치도를 보이는 횟수를 카운팅하는 단계; 및
    상기 카운팅되는 횟수에 비례하여 특정 퀴즈단어를 더 진하게 표현하거나 단계적으로 다른 색상으로 변화시키는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 음성 입력을 이용한 학습 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 퀴즈단어를 학습자 단말기에 제공하는 단계는,
    상기 수집된 단어의 음성 입력 부분과 기준 음성 표현을 비교하여 일정 이하의 학습도를 갖는 단어를 분류하는 단계;
    제 1 음성 입력 또는 제 3 음성 입력 중 상기 분류된 단어들에 대응하는 음성 파형과 상기 분류된 단어들의 기준 음성 표현을 비교하여, 상기 분류된 단어들을 구성하는 음소들 중 기준 음성 표현과 일정 이하의 일치도를 갖는 비일치 음소들을 수집하는 단계;
    수집된 단어를 구성하는 글자들 중에서 상기 비일치 음소에 대응하는 글자(letter)를 빈칸(blank)으로 처리하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 음성 입력을 이용한 학습 방법.
  9. 패턴 표현, 단어, 하나 이상의 패턴 표현과 하나 이상의 단어를 포함하는 문장 컨텐츠 및 문장 컨텐츠와 연동된 영상 라이브러리가 저장된 컨텐츠 데이터베이스;
    학습자 단말기로부터 학습자의 음성 입력을 제공받는 음성 입력 수신부;
    학습자의 제 1 음성 입력과 제 1 문장 컨텐츠의 기준 음성 표현을 비교하여 제 1 문장 컨텐츠의 학습도를 계산하는 제 1 문장 컨텐츠 학습도 계산부;
    제 1 문장 컨텐츠들 중 학습도가 제 1 임계치 이하인 문장 컨텐츠에 포함된 단어들을 수집하는 단어 수집부;
    상기 수집된 단어들을 포함하는 제 3 문장 컨텐츠를 학습자 단말기에 제공하는 단어 제공부; 및
    상기 제 3 문장 컨텐츠에 대응하는 제 3 음성 입력을 기준 음성 표현과 비교하여 제 3 문장 컨텐츠의 학습도를 계산하는 제 3 문장 컨텐츠 학습도 계산부;를 더 포함하는, 음성 입력을 이용한 학습 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 수집된 단어의 음성 입력 부분과 상기 수집된 단어의 기준 음성 표현을 비교하여 일정 이하의 학습도를 갖는 단어를 분류하는 수집 단어 분류부;
    제 1 음성 입력 또는 제 3 음성 입력 중 상기 분류된 단어들에 대응하는 음성 파형과 상기 분류된 단어들의 기준 음성 표현을 비교하여, 상기 분류된 단어들을 구성하는 음소들 중 기준 음성 표현과 일정 이하의 일치도를 갖는 비일치 음소들을 수집하는 비일치 음소 수집부; 및
    수집된 단어를 구성하는 글자들 중에서 상기 비일치 음소에 대응하는 글자(letter)를 빈칸(blank)으로 처리한 퀴즈단어를 생성하고, 상기 퀴즈단어를 학습자 단말기에 제공하는 퀴즈단어 제공부;를 더 포함하는, 음성 입력을 이용한 학습 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 퀴즈 단어의 빈칸에 들어갈 하나 이상의 후보 글자를 학습자 단말기에 제공하는 후보 글자 제공부;를 더 포함하며, 상기 하나 이상의 후보 글자는 상기 퀴즈단어가 아닌 또다른 분류된 단어들의 비일치 음소들에 대응하는 글자들을 함께 포함하는 것을 특징으로 하는, 음성 입력을 이용한 학습 장치.
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