KR20190069656A - 인공지능강사를 이용한 교육기관 운영 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 인공지능강사를 이용하여 최소한의 인력으로 교육기관을 운영하고, 학습자의 학습효율을 극대화하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 이 방법은 학습자정보 데이터베이스부(120)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자의 이전 학습상황을 불러오는 단계(S102-2); 학습자에게 학습내용목록을 출력하고 학습자가 학습내용을 선택하는 단계(S102-4); 학습자에게 인공지능강사정보를 출력하고 학습자가 인공지능강사를 선택하는 단계(S103-4); 학습내용을 판단하기 위해 학습자정보 데이터베이스부(120)와 통신하는 단계(S104-2); 학습내용을 판단하기 위해 수업정보 데이터베이스부(140)와 통신하는 단계(S104-3); 학습자에게 학습내용을 출력하고 학습자가 답을 제시하거나 힌트를 요청하는 등 학습을 진행하는 단계(S105-2); 학습자의 학습 진행상황이 관리자에게 보고되거나 관리자가 학습자의 학습에 불시 개입하는 단계(S105-3); 학습자가 관리자에게 일대일 질문을 하고 답변을 받는 단계(S107-2);를 포함한다. 이로써, 관리자는 불특정다수의 학습자가 서로 다른 내용을 학습하고 있더라도 동시에 효율적인 교습이 가능하다.
Description
본 발명은 인공지능강사를 이용하여 최소한의 인력으로 교육기관을 운영하고, 학습자의 학습효율을 극대화하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명은 지능형 학습 시스템(Intelligent Tutoring System, 이하 'ITS'라 한다)에 관한 것으로, 특히 입시학원 같은 교육기관의 운영자인 동시에 교습내용에 대한 전문지식 또한 갖추고 있어 직접 교습도 가능한 자(이를 테면 입시학원의 원장님과 같은 존재, 이하 ‘관리자’라 한다)가 ITS를 본인의 교육기관에 적용하기 위한 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
ITS에 관한 발명은 이전부터 고안되어 왔으며 그 기술의 일례를 ‘대한민국 특허 등록공보 제0404432호’(2003.10.23 등록, 일대일 개인학습지도가 가능한 사이버교육 시스템 및 그 방법) 등 에서 찾아볼 수 있다.
그럼에도 불구하고 여전히 교육현장에서 ITS가 활용되는 사례는 찾아보기 힘든데 그 이유는
‘교습하는 과정에서 수많은 질문들이 나올 수 있고, 그 질문들을 즉각적으로 해결해주어야 하는데 인공지능은 이 작업을 적절하게 수행할 수 없다.’,
‘학습자마다 지적 능력이 다르기 때문에 인공지능에 의한 일률적인 교습은 비효율적이며 사실상 인터넷강의를 시청하는 것과 다를 바가 없다.’
등의 회의감이 학습자와 교습자 모두에게 깔려있고 실제로도 그것이 사실이기 때문일 것이다.
사실 종래의 발명들은 몇 가지 공통적 실수를 범하고 있다.
1. 종래의 발명들은 ITS에 의한 학습은 ITS에 의해서만 이루어질 것이라 가정했다. 즉, ITS를 ‘교재’와 같은 ‘수단’이 아닌 ‘교재’이자 ‘교습자’이자 ‘관리자’로 가정했다. 이러한 전제는 ‘ITS의 단점을 극복하는 유일한 방안은 ITS를 이용하지 않고 인간에게 직접 교습 받는 것이다.’라는 잘못된 양자택일의 상황으로 우리를 유도했다. 사실 ITS는 꼭 모든 역할을 수행해야 하는 것은 아니며 애당초 그럴 수도 없다. ITS는 관리자와 학습자의 사이에서 특정 역할을 수행하는 것만으로 충분히 가치가 있다.
‘학생의 성향과 지적 능력에 따라 가장 효율적인 교습 방식을 선택하는 행위’,
‘특정 개념을 교습하고 난 뒤 해당 개념을 제대로 숙지하였는지 확인하는 행위’
등 교습과정에서 이루어지는 대부분의 행위들은 특정한 상관도에 따라 패턴을 가지므로 ITS가 적절하게 구현되었다면 관리자가 직접 교습하는 것과 동일한 효과를 낼 수 있다.
단, 전술한 것과 같이 ITS만으로는 해결하기 힘든 상황이 분명 존재하므로 학습이 이루어지는 동안 관리자는 학습자가 시야로 확인 가능하고 즉각적으로 예외사항에 대한 처리를 해 줄 수 있는 물리적 거리에 있어야 한다. 적어도 일대일 채팅 등을 통한 질의응답이 가능하도록 학습자와 온라인으로 연결된 상태이어야 한다.
2. 종래의 발명들은 ITS의 소비자가 학습자일 것이라 가정했다. 하지만 ITS를 효율적으로 사용할 수 있는 주체는 오히려 관리자 쪽이다. 이는 편의점의 무인 운영시스템이 소비자를 위한 것이라기보다 편의점의 운영자를 위한 것임과 같은 이치다. 본 발명은 학습자 뿐 아니라 관리자도 능동적으로 ITS를 조작하도록 설계되었다. 본 발명에서 관리자는 ITS에 본인의 교습노하우를 언제든 적용하며 ITS를 ‘완성된 최종시스템’이 아닌 ‘수정과 변경이 가능한 가변적인 시스템’으로 취급하게 된다.
또한 본 발명은 ITS 내에 인공지능강사라는 개념을 도입하고 그에 고유한 ‘2D 및 3D 외형’, ‘영상’, ‘음성’, ‘농담’ 등을 부여함으로써 학습자가 흥미를 느끼도록 하였다. 본 발명에서 학습자는 인공지능강사의 질문에 능동적으로 대처하며 그에 따라 달라지는 학습상황을 경험하도록 하였다.
본 발명은 전술한 문제점들을 해결하기 위해서 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 인공지능강사를 이용하여 관리자의 교습효율과 학습자의 학습효율을 극대화하는 것이다.
다음은 관리자가 본 발명을 이용해 교습효율을 향상시킬 수 있는 상황의 예이다.
1. 한 명의 관리자 ‘중1 학습자 10명에게 교습하는 경우’와 ‘중1 학습자 1명, 고1 학습자 1명 총 2명의 학습자에게 교습하는 경우’를 비교해보자. 전자의 경우, 학생 수가 많지만 한 차례의 개념설명을 끝마친 후, 이해도가 높은 학습자들에게는 문제풀이 시간을 부여하고 이해도가 낮은 학습자들에게는 추가적인 개념설명을 하며 어느 학습자도 낭비되는 시간 없이 학습을 진행할 수 있다. 하지만 후자의 경우, 학습자의 수가 전자보다 확연히 적음에도 불구하고 중1 학습자에게 개념설명을 하는 동안에 고1 학습자는 마냥 기다리고 있기만 해야 하니 비효율이 발생한다. 그 결과 관리자는 중1 학습자와 고1 학습자를 서로 다른 시간에 교습할 수밖에 없고, 전자와 비교해서 매출은 훨씬 적지만 시간투자는 훨씬 많이 해야 하는 아이러니한 상황이 발생한다.
2. 관리자는 매년 같은 개념설명을 반복하면서 학습자들이 어느 부분에서 어려움을 느끼는지 파악하게 되고, 학습자들의 곤란을 해결하기 위한 나름의 최선의 안을 갖게 된다. 이 최선의 안은 다수의 학습자들을 거쳐 견고하게 다듬어지고 더 이상 수정이 필요 없는 경지에 이르는데, 그럼에도 불구하고 관리자는 매번 같은 설명을 반복하는 수고를 들이고 있다.
다음은 학습자가 본 발명을 이용해 학습효율을 향상시킬 수 있는 상황의 예이다.
1. 학습 능력이 현저히 떨어지는 학습자의 경우, 교습과정에서 관리자는 같은 설명을 계속해서 반복해야 함에 분노, 좌절감 등 강한 심리적 스트레스를 느끼게 된다. 사실 이것은 시간의 문제로 일정 시간이 흐르면 학습 능력이 현저히 떨어지는 학습자도 결국 해당 개념에 익숙해진다. 하지만 이미 인내심을 잃은 관리자는 그 전까지 기다리지 못하고 교습을 포기하게 되며 자연스레 학습자도 학습을 포기하게 된다.
2. 다수의 학습자들이 동시에 교습 받는 경우, 학습자들 사이에는 필연적으로 이해도에 격차가 생기는데 학습자가 본인의 이해속도가 옆의 학습자보다 떨어짐을 인정하기란 쉽지 않으므로 관리자에게 필요한 질문을 제때 하지 않게 된다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습시스템은
학습자의 로그인 시도를 인증하는 학습자 인증부(101);
학습자가 학습내용을 선택하는 학습내용 선택부(102);
학습자가 인공지능강사를 선택하는 인공지능강사 선택부(103);
학습내용을 판단하는 학습내용 판단부(104);
학습자에게 학습내용을 출력하는 학습내용 출력부(105);
관리자에게 학습자의 학습상황이 보고되고 관리자가 학습자의 학습을 통제하는 학습자 통제부(106);
관리자와 학습자의 일대일 질의응답을 처리하는 질문 및 답변 처리부(107);
학습자가 직접 본인의 정보를 관리하는 학습자 등록부(110);
학습자의 정보가 저장되는 학습자정보 데이터베이스부(120);
관리자가 ‘학습자의 인적사항’, ‘학습자의 출결사항’, ‘학습자의 학습사항’을 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 학습자정보 관리부(121);
인공지능강사의 정보가 저장되는 인공지능강사정보 데이터베이스부(130);
관리자가 ‘인공지능강사의 인적사항’, ‘인공지능강사의 2D 및 3D 외형 정보’, ‘인공지능강사의 영상 정보’, ‘인공지능강사의 음성 정보’, ‘인공지능강사의 텍스트 정보’, ‘인공지능강사의 수업 특징’, ‘인공지능강사의 수업 통계’를 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 인공지능강사정보 관리부(131);
수업의 정보가 저장되는 수업정보 데이터베이스부(140);
관리자가 ‘과목명’, ‘단원명’, ‘학습내용’, ‘학습에 도움이 되는 부가정보’를 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 수업정보 관리부(141);
학습로그의 정보가 저장되는 학습로그 데이터베이스부(150);
를 포함하는 인공지능교습장치(100);
및
복수개의 상기 인공지능교습장치(100)의 학습자정보 데이터베이스부(120)와 동기화가 가능한 학습자정보 서버(200);
복수개의 상기 인공지능교습장치(100)의 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)와 동기화가 가능한 인공지능강사정보 서버(300);
복수개의 상기 인공지능교습장치(100)의 수업정보 데이터베이스부(140)와 동기화가 가능한 수업정보 서버(400);
복수개의 상기 인공지능교습장치(100)의 학습로그 데이터베이스부(150)와 동기화가 가능한 학습로그 서버(500);
학습자 혹은 학습자의 보호자가 학습통계를 확인하고 관리자와 소통하는 학습통계 출력 및 관리자 소통 서버(600);
인공지능교습장치(100)에 문제가 생겼을 때 관리자가 기술지원을 요청할 수 있는 기술지원 서버(700);
를 포함한다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은
학습자가 인공지능교습장치에 로그인하는 단계(S101-1);
학습자 인증을 위해 학습자정보 데이터베이스부와 통신하는 단계(S101-2);
학습자 인증에 성공 후 인증정보를 학습내용 선택부(102) 전달하는 단계(S102-1);
학습자정보 데이터베이스부(120)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자의 이전 학습상황을 불러오는 단계(S102-2);
수업정보 데이터베이스부(140)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자가 학습 가능한 수업정보를 불러오는 단계(S102-3);
학습자에게 학습내용목록을 출력하고 학습자가 학습내용을 선택하는 단계(S102-4);
학습자의 인증정보, 학습자가 선택한 학습내용 정보를 인공지능강사 선택부(103)에 전달하는 단계(S103-1);
인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에서 인공지능강사정보를 불러오는 단계(S103-2);
학습자정보 데이터베이스부(120)에서 특정 인공지능강사에 대한 학습자의 정보를 불러오는 단계(S103-3);
학습자에게 인공지능강사정보를 출력하고 학습자가 인공지능강사를 선택하는 단계(S103-4);
학습자의 인증정보, 학습자가 선택한 학습내용, 학습자가 선택한 인공지능강사정보를 학습내용 판단부(104)에 전달하는 단계(S104-1);
학습내용을 판단하기 위해 학습자정보 데이터베이스부(120)와 통신하는 단계(S104-2);
학습내용을 판단하기 위해 수업정보 데이터베이스부(140)와 통신하는 단계(S104-3);
학습내용을 판단하여 학습내용 출력부(105)에 전달하는 단계(S105-1);
학습자에게 학습내용을 출력하고 학습자가 답을 제시하거나 힌트를 요청하는 등 학습을 진행하는 단계(S105-2);
학습자의 학습 진행상황이 관리자에게 보고되거나 관리자가 학습자의 학습에 불시 개입하는 단계(S105-3);
출력된 학습내용과 관련한 정보를 수업정보 데이터베이스부(140)로부터 불러오거나 반영하는 단계(S105-4);
학습자의 학습 진행상황이 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장되는 단계(S105-5);
출력된 학습내용의 학습을 마치고 다음 학습내용을 판단하는 단계(S105-6);
학습자 통제부(106)의 기록들을 학습로그 데이터베이스부(150)에 자동으로 저장하는 단계(S106);
학습자가 관리자에게 도움을 요청하기 위해 관련정보들을 전달하는 단계(S107-1);
학습자가 관리자에게 일대일 질문을 하고 답변을 받는 단계(S107-2);
관리자와의 일대일 질의응답을 통해 학습을 마치고 다음 학습내용을 판단하는 단계(S107-3);
관리자와 학습자의 일대일 질의 기록을 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장하는 단계(S107-4);
관리자와 학습자의 일대일 질의를 통해 문제가 해결되었을 때 해당 기록을 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장하는 단계(S107-5);
학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하기 위해 인증정보를 전달하는 단계(S110-1);
학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하는 단계(S110-2);
학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하고 인증정보를 전달하는 단계(S110-3);
학습자가 직접 업데이트한 정보를 학습자정보 데이터베이스부(120)에 반영하는 단계(S110-4);
관리자가 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장된 학습자정보를 입출력 및 관리하는 단계(S120);
관리자가 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에 저장된 인공지능강사정보를 입출력 및 관리하는 단계(S130);
관리자가 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장된 수업정보를 입출력 및 관리하는 단계(S140);
관리자가 학습로그 데이터베이스부(150)에 저장된 기록을 열람하는 단계(S150);
학습자정보 데이터베이스부(120)와 학습자정보 서버(200)를 동기화하는 단계(S200);
인공지능강사정보 데이터베이스부(130)와 인공지능강사정보 서버(300)를 동기화하는 단계(S300);
수업정보 데이터베이스부(140)와 수업정보 서버(400)를 동기화하는 단계(S400);
학습로그 데이터베이스부(150)와 학습로그 서버(500)를 동기화하는 단계(S500);
학습자정보 데이터베이스부(120)에서 학습자의 학습통계를 불러와서 학습자 혹은 학습자의 보호자에게 출력하는 단계(S600-1);
인공지능교습장치(100)에 문제가 생겼을 때 관리자가 기술지원을 요청하고 해결책을 제공받는 단계(S700);
를 포함한다.
본 발명에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.
관리자는 불특정다수의 학습자가 서로 다른 내용을 학습하고 있더라도 동시에 효율적인 교습이 가능하다. 그리고 학습자 또한 능동적이고 체계적인 학습이 가능하다.
도면1은 본 발명의 일 예에 따른 인공지능교습시스템의 개략적인 구성을 도시한 블록도이다.
도면2는 본 발명의 인공지능교습장치(100)에서 교습이 진행되는 순서를 설명한 흐름도이다.
도면3은 본 발명의 학습내용 출력부(105)의 한 예시이다.
도면4는 본 발명의 학습자 통제부(106)의 한 예시이다.
도면5는 본 발명의 학습내용 출력부(105)에서 관리자가 불시에 개입한 한 예시이다.
도면6은 본 발명의 질문 및 답변 처리부(107)의 한 예시이다.
도면7은 본 발명의 학습자정보 관리부(121)의 한 예시이다.
도면8은 본 발명의 인공지능강사정보 관리부(131)의 한 예시이다.
도면9는 본 발명의 수업정보 관리부(141)의 한 예시이다.
도면2는 본 발명의 인공지능교습장치(100)에서 교습이 진행되는 순서를 설명한 흐름도이다.
도면3은 본 발명의 학습내용 출력부(105)의 한 예시이다.
도면4는 본 발명의 학습자 통제부(106)의 한 예시이다.
도면5는 본 발명의 학습내용 출력부(105)에서 관리자가 불시에 개입한 한 예시이다.
도면6은 본 발명의 질문 및 답변 처리부(107)의 한 예시이다.
도면7은 본 발명의 학습자정보 관리부(121)의 한 예시이다.
도면8은 본 발명의 인공지능강사정보 관리부(131)의 한 예시이다.
도면9는 본 발명의 수업정보 관리부(141)의 한 예시이다.
이하에서는 인공지능교습시스템과 인공지능교습방법에 관하여 구체적으로 설명하겠다.
도면1은 본 발명의 일 예에 따른 인공지능교습시스템의 개략적인 구성을 도시한 블록도이다. 이하에서 설명하는 내용들은 도면1의 각 부분에 대응한다.
본 발명의 인공지능교습장치(100)는 데스크톱PC, 노트북PC, 휴대용 통신기기, VR기기, AR기기를 포함하는 전자기기로 구현된다. ‘입력’은 인공지능교습장치(100)의 입력 장치, 이를테면 데스크톱PC의 키보드 입력 등을 통하여 이루어지며 ‘출력’은 인공지능교습장치(100)의 출력 장치, 이를테면 데스크톱PC의 모니터 출력 등을 통해서 이루어진다. 상기 인공지능교습장치(100)는 스탠드얼론 방식 혹은 네트워크 방식으로 작동할 수 있는데 스탠드얼론 방식으로 작동하기 위해서는 해당 전자기기에 인공지능교습장치(100) 프로그램이 설치되어야 한다. 그리고 네트워크 방식으로 작동하기 위해서는 해당 전자기기가 인공지능교습장치(100)와 네트워크상에서 연결이 되어 있어야 한다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 학습자의 로그인 시도를 인증하는 학습자 인증부(101)를 포함한다. 상기 작업에 학습자의 이름, 비밀번호와 같은 정보가 필요하다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 학습자가 학습내용을 선택하는 학습내용 선택부(102)를 포함한다. 상기 선택부는 학습자정보 데이터베이스부(120)로부터 학습자의 이전 학습내용과 관련된 정보를 불러온다. 만약 학습자의 직전 학습내용의 모의시험 점수가 관리자가 설정한 수준을 넘기지 못했다면 학습자는 다음 학습내용으로 넘어갈 수 없다. 상기 선택부는 상기 정보를 토대로 수업정보 데이터베이스부(140)와 통신하여 학습자가 학습해야할 과목, 단원에 대한 정보를 불러온다. 이를 테면, 수학 과목에서 지난 시간에 일차방정식에 대한 개념을 학습했지만 모의시험에 불합격한 학생의 경우, ‘일차방정식 개념 복습’, ‘일차방정식 모의시험’의 학습내용이 출력된다. 모의시험에 합격한 학생의 경우, ‘이차방정식 개념 새로 학습’과 같은 내용이 추가된다. 학습자는 학습할 과목과 단원을 선택한다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 학습자가 인공지능강사를 선택하는 인공지능강사 선택부(103)를 포함한다. 상기 선택부는 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)로부터 인공지능강사들의 ‘외형’, ‘경력’, ‘강의 특징’을 포함하는 정보들을 불러와 출력한다. 출력되는 정보들은 기본적으로 관리자가 설정한 정보들이지만 학습자들로부터 영향을 받은 유동적인 정보들일 수도 있다. 이를테면 출력되는 인공지능강사의 외형은 관리자가 설정한 2D 및 3D 외형 정보이지만 강의 특징 정보는 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)의 ‘교습한 학습자들의 만족도’에 근거하여 ‘학습자들의 만족율 90% 이상’과 같은 식으로 출력되는 유동적인 정보일 수 있다. 또한 상기 선택부는 학습자정보 데이터베이스부(120)와 통신하여 ‘특정 인공지능강사와 학습자간의 친밀도’, ‘특정 인공지능강사와의 수업 정보’를 함께 출력한다. 특정 인공지능강사와의 친밀도는 해당 인공지능강사의 표정, 말투와 같은 수업진행방식에 영향을 끼친다. 이를 테면 학습자와 해당 인공지능강사의 친밀도가 높다면 학습자가 오답을 선택했을 때 인공지능강사의 안타까워하는 표정 이미지와 ‘평상시에 잘하다가 갑자기 왜 그래 할 수 있잖아. 집중해봐.’라는 메시지가 학습자에게 출력되지만, 친밀도가 낮다면 똑같은 상황에서 인공지능강사의 화난 표정 이미지와 ‘똑바로 안할래! 정신 차려!’라는 메시지가 출력될 수 있다. 친밀도는 기본적으로 해당 인공지능강사와 학습자가 함께 학습을 진행하는 횟수가 늘어날수록, 학습자의 학업성취도가 높을수록 증가하지만 관리자의 설정에 의해서 영향을 받는다. 학습자는 함께 학습을 진행할 인공지능강사를 선택한다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 학습내용을 판단하는 학습내용 판단부(104)를 포함한다. 상기 판단부는 우선 학습자정보 데이터베이스부(120), 수업정보 데이터베이스부(140)와 통신하여 학습자가 해당 학습내용의 선행 학습내용을 학습하였는지 검사한다. 학습자가 해당 선행 학습내용의 학습에 성공한 기록이 있다면 바로 선택한 학습내용의 학습을 시작할 수 있지만 기록이 존재하지 않거나 선행 학습내용의 학습에 실패하였다면 우선 해당 선행 학습내용을 학습해야 한다. 상기 작업을 통해 결정된 학습내용이 학습자에게 새로운 개념이라면 상기 판단부는 개념설명과 쉬운 난이도의 예제를 출력할 것을 결정한다. (예제의 난이도 판정은 1차적으로 관리자의 설정을 따르지만 해당 예제에 대한 학습자들의 정답률에 근거해 유동적으로 판정될 수 있다.) 학습자가 쉬운 난이도의 예제 해결에 실패할 경우, 상기 판단부는 추가적인 개념설명을 진행할 것을 결정하며 이는 학습자정보 데이터베이스부(120)의 ‘특정 학습내용을 학습하는데 걸린 시간’, ‘특정 학습내용을 학습하면서 요청한 추가설명 단계’에도 기록된다. 학습자가 쉬운 난이도의 예제를 해결하면 상기 판단부는 점점 예제의 난이도를 높여가며 상기 작업을 반복한다.(단, 예제를 해결하는 과정에서 힌트를 요청했다면 해당 예제를 해결했다하더라도 난이도를 높이지 않고 다시 한 번 비슷한 난이도의 예제를 출력한다.) 학습자가 관리자가 설정한 특정 난이도의 예제를 해결하면 상기 판단부는 해당 학습내용으로 모의시험을 진행하기로 결정하는데 여기서 학습자가 관리자가 설정한 점수 이상을 획득한다면 학습자는 다음 개념의 학습으로 넘어갈 수 있다. 학습자가 모의시험에서 일정 점수 획득에 실패한다면 상기 판단부는 모의시험에 출제된 예제들에 대한 추가적인 개념설명을 진행한 뒤 다시 새로운 예제들로 모의시험을 진행할 것을 결정한다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 학습자에게 학습내용을 출력하는 학습내용 출력부(105), 관리자에게 학습자의 학습상황이 보고되고 관리자가 학습자의 학습을 통제하는 학습자 통제부(106)를 포함하며 본 명세서의 도면3, 도면4, 도면5를 참고할 수 있다. 상기 출력부에는 학습내용 판단부(104)에서 결정된 학습내용이 인공지능강사와 함께 학습자에게 출력된다. 인공지능강사의 교습은 기본적으로 텍스트와 음성 파일을 출력하는 것으로 진행되나 특정한 상황, 이를 테면 학습자가 장시간 동안 다음 학습내용으로 넘어가지 않는다면 “지금 집중하고 있는 거야”와 같은 텍스트나 음성 파일이 출력될 수 있다. 인공지능강사는 수시로 학습자에게 질문을 던지는데 학습자는 제시된 객관식의 답변 중에서 희망하는 것을 선택하거나 주관식으로 답할 수 있다. 인공지능강사의 질문은 학습과 관련된 것 일수도 있지만 가벼운 농담 따위일 수도 있다. 이를테면 인공지능강사는 “그나저나 오늘 날씨가 구리구리한데 굴이나 먹어야겠다.”라고 농담할 수 있고 학습자는 “1. 쓸데없는 소리는 그만하시고 빨리 공부나 하죠. 선생님. 2. 아이고! 배꼽이야!!”와 같은 객관식의 답변 중에서 희망하는 답변을 선택할 수 있다. 인공지능강사의 농담 내용과 농담 발생 확률은 관리자의 설정에 기반하며 학습자의 답변은 해당인공지능강사와의 친밀도에 영향을 끼친다. 인공지능강사가 학습과 관련된 질문을 던질 경우, 학습자의 답변은 학습자의 이해도를 판단하는 중요한 근거가 된다. 학습자가 반복해서 정답을 제시할 경우, 인공지능강사는 학습자가 해당 내용을 정확히 숙지하였다고 판단한다. 또한 학습자가 정답을 제시하기까지 소요된 시간은 수업정보 데이터베이스부(140)의 ‘예제를 해결하는 데 걸리는 평균 시간’에 반영된다. 학습자는 인공지능강사의 교습내용에 대해 언제든 힌트를 요청할 수 있는데 학습자가 힌트를 요청하면 상기 출력부는 수업정보 데이터베이스부(140)로부터 ‘학습내용에 대한 개념설명’, ‘개념설명에 대한 힌트’, ‘예제에 대한 힌트’를 포함하는 정보들을 불러와 출력한다. 이는 수업정보 데이터베이스부(140)의 ‘예제를 해결하는 데 필요한 평균 힌트 개수’에도 반영된다. 상기 학습자의 행동들은 모두 학습자 통제부(106)를 통해 관리자에게 실시간으로 보고되거나 학습자정보 데이터베이스부(120)에 기록된다. 관리자는 상기 통제부를 통해 학습자의 학습 진행과 관련된 사항들을 보고받으면서 필요하다고 판단할 경우, 불시에 학습자의 학습에 관여할 수 있다. 이를테면 학습자에게 메시지를 보내거나 일대일 대화를 시도하여 주의를 환기시킬 수 있다. 또한 간단한 형식의 영어문장 해석에 지속적으로 힌트를 요청하는 학습자를 보면서 우선 ‘be동사 문법’과 같은 기초적 문법학습이 필요하다고 판단할 수 있고 학습자에게 불시에 관련 내용의 학습화면을 출력할 수 있다. 학습자가 상기 출력부에 출력된 학습내용의 학습을 마치면 다음 학습내용으로 넘어갈 수 있는데 그 전에 인공지능강사의 교습내용에 만족도를 평가할 수 있다. 이는 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)의 ‘교습한 학습자들의 만족도’에 반영된다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 관리자와 학습자의 일대일 질의응답을 처리하는 질문 및 답변 처리부(107)를 포함하며 본 명세서의 도면6을 참고할 수 있다. 관리자는 수업정보 데이터베이스부(140)에 미리 학습에 도움이 될 정보를 저장해 놓았을 터이지만 이 모든 정보가 출력되었음에도 학습자가 곤란을 느낀다면 상기 처리부를 통해 관리자에게 일대일 문의를 요청할 수 있다. 상기 일대일 문의는 실시간 혹은 일정 처리시간을 두고 이루어지며 일대일 채팅, 게시판 문의, 이메일 문의를 포함하는 방법으로 이루어진다. 상기 작업을 통해 문제가 해결될 경우 학습자는 다음 학습내용으로 넘어갈 수 있으며 문제 해결에 쓰인 정보는 수업정보 데이터베이스부(140)에 기록되어 추후 다른 학습자가 같은 문제에 직면했을 때 힌트로서 출력된다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 학습자가 직접 본인의 정보를 관리하는 학습자 등록부(110)를 포함한다. 학습자는 인적사항과 관련한 변동사항을 직접 학습자정보 데이터베이스부(120)에 반영할 수 있다. 상기 작업에는 학습자의 이름, 비밀번호와 같은 정보가 필요하다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 학습자의 정보가 저장되는 학습자정보 데이터베이스부(120)를 포함한다. 상기 데이터베이스부에는 ‘학습자의 로그인 정보’, ‘학습자의 인적사항’, ‘학습자의 출결사항’, 학습자가 특정 학습내용을 학습한 시점’, ‘학습자가 특정 학습내용을 학습하는데 걸린 시간’, ‘학습자가 특정 학습내용을 학습하면서 요청한 추가설명 단계’, ‘학습자가 특정 학습내용을 학습하면서 해결한 관련예제들 정보’, ‘특정 학습내용에 대한 학습자의 모의시험 점수’, ‘학교 등 외부기관에서 특정 학습내용에 대하여 실시할 시험에 대한 학습자의 예상 점수’, ‘학교 등 외부기관에서 특정 학습내용에 대하여 실시한 시험의 학습자의 실제 점수’, ‘학습자와 특정 인공지능강사의 수업 정보’, ‘학습자와 특정 인공지능강사의 친밀도’, ‘학습자와 관리자의 대화내역’, ‘학습자에 대한 관리자의 코멘트’를 포함하는 정보들이 저장된다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 관리자가 ‘학습자의 인적사항’, ‘학습자의 출결사항’, ‘학습자의 학습사항’을 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 학습자정보 관리부(121)를 포함하며 본 명세서의 도면7을 참고할 수 있다. 여기서 ‘학습자의 인적사항’, ‘학습자의 출결사항’, ‘학습자의 학습사항’이란 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장된 정보들을 의미하며 관리자는 상기 관리부를 통해 이 정보들의 전부 혹은 일부를 입출력 및 관리할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 인공지능강사의 정보가 저장되는 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)를 포함한다. 상기 데이터베이스부에는 ‘인공지능강사의 개발자 정보’, ‘인공지능강사의 고유코드’, ‘인공지능강사의 인적사항’, ‘인공지능강사의 2D 및 3D 외형 정보’, ‘인공지능강사의 영상 정보’, ‘인공지능강사의 음성 정보’, ‘인공지능강사의 상황별 텍스트’, ‘인공지능강사의 친밀도 증가 정도’, ‘인공지능강사의 농담 발생 확률’, ‘인공지능강사의 농담 내용’, ‘학습자들에게 선택받아 교습을 실시한 횟수’, ‘교습한 학습자들의 모의시험 점수’, ‘교습한 학습자들의 실제 외부기관 시험 점수’, ‘교습한 학습자들의 만족도’, ‘교습한 학습자들의 재선택률’, ‘교습한 학습자들의 통계’를 포함하는 정보들이 저장된다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 관리자가 ‘인공지능강사의 인적사항’, ‘인공지능강사의 2D 및 3D 외형 정보’, ‘인공지능강사의 영상 정보’, ‘인공지능강사의 음성 정보’, ‘인공지능강사의 텍스트 정보’, ‘인공지능강사의 수업 특징’, ‘인공지능강사의 수업 통계’를 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 인공지능강사정보 관리부(131)를 포함하며 본 명세서의 도면8을 참고할 수 있다. 여기서 ‘인공지능강사의 인적사항’, ‘인공지능강사의 2D 및 3D 외형 정보’, ‘인공지능강사의 영상 정보’, ‘인공지능강사의 음성 정보’, ‘인공지능강사의 텍스트 정보’, ‘인공지능강사의 수업 특징’, ‘인공지능강사의 수업 통계’란 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에 저장된 정보들을 의미하며 관리자는 상기 관리부를 통해 이 정보들의 전부 혹은 일부를 입출력 및 관리할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 수업의 정보가 저장되는 수업정보 데이터베이스부(140)를 포함한다. 상기 데이터베이스부에는 ‘학습내용의 개발자 정보’, ‘교습을 진행할 인공지능강사의 고유코드’, ‘과목명’, ‘단원명’, ‘학습내용 제목’, ‘학습내용의 고유코드’, ‘학습에 필요한 선행 학습내용 정보’, ‘학습내용에 대한 개념설명’, ‘개념설명에 대한 힌트’, ‘외부기관 시험에서 해당 학습내용의 출제율’, ‘관련 예제’, ‘예제에 대한 힌트’, ‘예제의 난이도’, ‘예제의 정답률’, ‘예제를 해결하는 데 걸리는 평균 시간’, ‘예제를 해결하는 데 필요한 평균 힌트 개수’를 포함하는 정보들이 저장된다. ‘학습내용의 고유코드’는 학습자들의 학습순서를 정하는데 이용될 수 있는데, 이를테면 ‘고3_0002’라는 고유코드를 가진 학습내용은 특이사항이 없을 경우, ‘고3_0001’과 ‘고3_0003’ 사이에 학습하는 것이 이상적일 것이다. ‘학습에 필요한 선행 학습내용 정보’는 학습자가 해당 내용을 학습하기 위해 미리 숙지하고 있어야 할 학습내용을 명시한다. 이를테면 수학 과목에서 ‘덧셈’을 학습하지 않았다면 ‘곱셈’을 학습하는 것은 불가능하므로 ‘곱셈’의 ‘학습에 필요한 선행 학습내용 정보’에 ‘덧셈’을 명시한다. 이는 학습내용 판단부(104)가 학습내용을 판단하는데 도움을 준다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 관리자가 ‘과목명’, ‘단원명’, ‘학습내용’, ‘학습에 도움이 되는 부가정보’를 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 수업정보 관리부(141)를 포함하며 본 명세서의 도면9를 참고할 수 있다. 여기서 ‘과목명’, ‘단원명’, ‘학습내용’, ‘학습에 도움이 되는 부가정보’란 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장된 정보들을 의미하며 관리자는 상기 관리부를 통해 이 정보들의 전부 혹은 일부를 입출력 및 관리할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습장치(100)는 학습로그의 정보가 저장되는 학습로그 데이터베이스부(150)를 포함한다. 상기 데이터베이스부에는 학습자 통제부(106)에 출력된 기록들을 포함하여 학습과정에서 발생한 모든 행동들의 기록이 저장된다. 관리자는 필요할 경우 상기 데이터베이스부에 저장된 기록을 열람할 수 있으며 기술지원을 위해 관련 기록을 기술지원 서버(700)로 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 학습자정보 서버(200)는 인공지능교습장치(100)와 학습자의 고유번호 혹은 학습자가 별도로 등록한 아이디를 포함하는 수단을 키 값으로 하여 학습자정보 데이터베이스부(120)와 동기화한다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능강사정보 서버(300)는 인공지능교습장치(100)와 인공지능강사의 고유번호를 포함하는 수단을 키 값으로 하여 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)와 동기화한다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 수업정보 서버(400)는 인공지능교습장치(100)와 수업정보의 고유번호를 포함하는 수단을 키 값으로 하여 수업정보 데이터베이스부(140)와 동기화한다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 학습로그 서버(500)는 인공지능교습장치(100)의 고유번호를 포함하는 수단을 키 값으로 하여 학습로그 데이터베이스부(150)와 동기화한다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 학습통계 출력 및 관리자 소통 서버(600)는 학습자 혹은 학습자의 보호자에게 ‘학습자의 인적사항’, ‘학습자의 출결사항’, ‘학습자가 특정 학습내용을 학습한 시점’, ‘학습자가 특정 학습내용을 학습하는데 걸린 시간’, ‘다른 학습자들이 특정 학습내용을 학습하는데 걸린 시간’, ‘학습자가 특정 학습내용을 학습하면서 요청한 추가설명 단계’, ‘다른 학습자들이 특정 학습내용을 학습하면서 요청한 추가설명 단계’, ‘학습자가 특정 학습내용을 학습하면서 해결한 관련예제들 정보’, ‘다른 학습자들이 특정 학습내용을 학습하면서 해결한 관련예제들 정보’, ‘특정 학습내용에 대한 학습자의 모의시험 점수’, ‘특정 학습내용에 대한 다른 학습자들의 모의시험 점수’, ‘학교 등 외부기관에서 특정 학습내용에 대하여 실시할 시험에 대한 학습자의 예상 점수’, ‘학교 등 외부기관에서 특정 학습내용에 대하여 실시할 시험에 대한 다른 학습자들의 예상 점수’, ‘학교 등 외부기관에서 특정 학습내용에 대하여 실시한 시험의 학습자의 실제 점수’, ‘학교 등 외부기관에서 특정 학습내용에 대하여 실시한 시험의 다른 학습자들의 실제 시험 점수’, ‘학습자와 특정 인공지능강사의 수업 정보’, ‘학습자와 특정 인공지능강사의 친밀도’, ‘다른 학습자들과 특정 인공지능강사의 친밀도’, ‘학습자와 관리자의 대화내역’, ‘학습자에 대한 관리자의 코멘트’를 포함하는 정보들을 출력한다. 또한, 학습자 혹은 학습자의 보호자는 상기 출력 및 소통부를 통해 요구사항을 입력하고 그에 대한 관리자의 피드백을 받을 수 있기 때문에 인공지능교습장치(100) 외부에서도 관리자와 소통할 수 있다. 관리자 역시 상기 출력 및 소통부를 통해 학습자들에게 코멘트를 남기거나 과제를 부여하는 등 인공지능교습장치(100) 외부에서도 학습자에 대한 통제력을 유지할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 기술지원 서버(700)는 인공지능교습장치(100)에 문제가 생겼을 때 관리자가 ‘관련 학습로그 전송’, ‘이메일 문의’, ‘실시간 채팅 상담’을 포함하는 방법으로 기술지원을 요청하고 해결책을 제공받을 수 있는 환경을 제공한다.
이하에서는 본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법에 대해서 설명한다. 특히, 실제 교습이 진행되는 과정에 대해서는 도면2를 참고할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습자가 인공지능교습장치에 로그인하는 단계(S101-1), 학습자 인증을 위해 학습자정보 데이터베이스부와 통신하는 단계(S101-2)를 포함하며 구체적인 방법은 학습자 인증부(101)에 대하여 전술한 부분과 같다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습자 인증에 성공 후 인증정보를 학습내용 선택부(102) 전달하는 단계(S102-1), 학습자정보 데이터베이스부(120)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자의 이전 학습상황을 불러오는 단계(S102-2), 수업정보 데이터베이스부(140)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자가 학습 가능한 수업정보를 불러오는 단계(S102-3), 학습자에게 학습내용목록을 출력하고 학습자가 학습내용을 선택하는 단계(S102-4)를 포함하며 구체적인 방법은 학습내용 선택부(102)에 대하여 전술한 부분과 같다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습자의 인증정보, 학습자가 선택한 학습내용 정보를 인공지능강사 선택부(103)에 전달하는 단계(S103-1), 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에서 인공지능강사정보를 불러오는 단계(S103-2), 학습자정보 데이터베이스부(120)에서 특정 인공지능강사에 대한 학습자의 정보를 불러오는 단계(S103-3), 학습자에게 인공지능강사정보를 출력하고 학습자가 인공지능강사를 선택하는 단계(S103-4)를 포함하며 구체적인 방법은 인공지능강사 선택부(103)에 대하여 전술한 부분과 같다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습자의 인증정보, 학습자가 선택한 학습내용, 학습자가 선택한 인공지능강사정보를 학습내용 판단부(104)에 전달하는 단계(S104-1), 학습내용을 판단하기 위해 학습자정보 데이터베이스부(120)와 통신하는 단계(S104-2), 학습내용을 판단하기 위해 수업정보 데이터베이스부(140)와 통신하는 단계(S104-3)를 포함하며 구체적인 방법은 학습내용 판단부(104)에 대하여 전술한 부분과 같다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습내용을 판단하여 학습내용 출력부(105)에 전달하는 단계(S105-1), 학습자에게 학습내용을 출력하고 학습자가 답을 제시하거나 힌트를 요청하는 등 학습을 진행하는 단계(S105-2), 학습자의 학습 진행상황이 관리자에게 보고되거나 관리자가 학습자의 학습에 불시 개입하는 단계(S105-3), 출력된 학습내용과 관련한 정보를 수업정보 데이터베이스부(140)로부터 불러오거나 반영하는 단계(S105-4), 학습자의 학습 진행상황이 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장되는 단계(S105-5), 출력된 학습내용의 학습을 마치고 다음 학습내용을 판단하는 단계(S105-6)를 포함하며 구체적인 방법은 학습내용 출력부(105), 학습자 통제부(106)에 대하여 전술한 부분과 같다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습자 통제부(106)의 기록들을 학습로그 데이터베이스부(150)에 자동으로 저장하는 단계(S106)를 포함하며 구체적인 방법은 학습로그 데이터베이스부(150)에 대하여 전술한 부분과 같다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습자가 관리자에게 도움을 요청하기 위해 관련정보들을 전달하는 단계(S107-1), 학습자가 관리자에게 일대일 질문을 하고 답변을 받는 단계(S107-2), 관리자와의 일대일 질의응답을 통해 학습을 마치고 다음 학습내용을 판단하는 단계(S107-3), 관리자와 학습자의 일대일 질의 기록을 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장하는 단계(S107-4), 관리자와 학습자의 일대일 질의를 통해 문제가 해결되었을 때 해당 기록을 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장하는 단계(S107-5)를 포함하며 구체적인 방법은 질문 및 답변 처리부(107)에 대하여 전술한 부분과 같다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하기 위해 인증정보를 전달하는 단계(S110-1), 학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하는 단계(S110-2), 학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하고 인증정보를 전달하는 단계(S110-3), 학습자가 직접 업데이트한 정보를 학습자정보 데이터베이스부(120)에 반영하는 단계(S110-4)를 포함하며 구체적인 방법은 학습자 등록부(110)에 대하여 전술한 부분과 같다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 관리자가 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장된 학습자정보를 입출력 및 관리하는 단계(S120), 관리자가 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에 저장된 인공지능강사정보를 입출력 및 관리하는 단계(S130), 관리자가 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장된 수업정보를 입출력 및 관리하는 단계(S140), 관리자가 학습로그 데이터베이스부(150)에 저장된 기록을 열람하는 단계(S150)를 포함하며 구체적인 방법은 학습자정보 데이터베이스부(120), 인공지능강사정보 데이터베이스부(130), 수업정보 데이터베이스부(140), 학습로그 데이터베이스부(150)에 대해서 전술한 부분과 같다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습자정보 데이터베이스부(120)와 학습자정보 서버(200)를 동기화하는 단계(S200), 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)와 인공지능강사정보 서버(300)를 동기화하는 단계(S300), 수업정보 데이터베이스부(140)와 수업정보 서버(400)를 동기화하는 단계(S400)를 포함하며 구체적인 방법은 학습자정보 데이터베이스부(120), 인공지능강사정보 데이터베이스부(130), 수업정보 데이터베이스부(140)에 대해서 전술한 부분과 같다. 이로써 본 발명은 더욱 광범위한 활용 예를 갖게 되는데 일 실시 예로 각 인공지능교습장치(100)는 최신 인공지능강사정보나 수업정보를 서버로부터 다운로드할 수 있다. 이를테면 특정 교육기관의 관리자는 직접 인공지능강사나 수업정보를 만들지 않고 이미 만들어진 인공지능강사와 수업정보에 대한 정보를 다운로드 받아 바로 본인의 교육기관을 운영하는데 사용할 수 있다. 이는 해당 인공지능강사와 수업정보를 만든 특정 관리자로부터 유상으로 혹은 무상으로 제공될 수 있을 것이다. 혹은 각 인공지능교습장치(100)는 각기 교습을 하면서 얻은 유의미한 통계자료를 서버로 전송해 더욱 정교한 인공지능교습시스템을 개발하는데 이바지 할 수도 있다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습로그 데이터베이스부(150)와 학습로그 서버(500)를 동기화하는 단계(S500)를 포함하며 구체적인 방법은 학습로그 데이터베이스부(150)에 대해서 전술한 부분과 같다. 상기 서버에 저장된 정보들은 특정 인공지능교습장치(100)에 문제가 생겼을 때 기술지원을 하기 위한 용도로도 사용될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 학습자정보 데이터베이스부(120)에서 학습자의 학습통계를 불러와서 학습자 혹은 학습자의 보호자에게 출력하는 단계(S600-1)를 포함하며 구체적인 방법은 학습통계 출력 및 관리자 소통 서버(600)에 대하여 전술한 부분과 같다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 인공지능교습방법은 인공지능교습장치(100)에 문제가 생겼을 때 관리자가 기술지원을 요청하고 해결책을 제공받는 단계(S700)을 포함하며 구체적인 방법은 기술지원 서버(700)에 대하여 전술한 부분과 같다.
본 발명의 실시 예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명할 것이다.
100 인공지능교습장치
101 학습자 인증부
102 학습내용 선택부
103 인공지능강사 선택부
104 학습내용 판단부
105 학습내용 출력부
106 학습자 통제부
107 질문 및 답변 처리부
110 학습자 등록부
120 학습자정보 데이터베이스부
121 학습자정보 관리부
130 인공지능강사정보 데이터베이스부
131 인공지능강사정보 관리부
140 수업정보 데이터베이스부
141 수업정보 관리부
150 학습로그 데이터베이스부
200 학습자정보 서버
300 인공지능강사정보 서버
400 수업정보 서버
500 학습로그 서버
600 학습통계 출력 및 관리자 소통 서버
700 기술지원 서버
S101-1 학습자가 인공지능교습장치에 로그인하는 단계
S101-2 학습자 인증을 위해 학습자정보 데이터베이스부와 통신하는 단계
S102-1 학습자 인증에 성공 후 인증정보를 학습내용 선택부(102) 전달하는 단계
S102-2 학습자정보 데이터베이스부(120)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자의 이전 학습상황을 불러오는 단계
S102-3 수업정보 데이터베이스부(140)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자가 학습 가능한 수업정보를 불러오는 단계
S102-4 학습자에게 학습내용목록을 출력하고 학습자가 학습내용을 선택하는 단계
S103-1 학습자의 인증정보, 학습자가 선택한 학습내용 정보를 인공지능강사 선택부(103)에 전달하는 단계
S103-2 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에서 인공지능강사정보를 불러오는 단계
S103-3 학습자정보 데이터베이스부(120)에서 특정 인공지능강사에 대한 학습자의 정보를 불러오는 단계
S103-4 학습자에게 인공지능강사정보를 출력하고 학습자가 인공지능강사를 선택하는 단계
S104-1 학습자의 인증정보, 학습자가 선택한 학습내용, 학습자가 선택한 인공지능강사정보를 학습내용 판단부(104)에 전달하는 단계
S104-2 학습내용을 판단하기 위해 학습자정보 데이터베이스부(120)와 통신하는 단계
S104-3 학습내용을 판단하기 위해 수업정보 데이터베이스부(140)와 통신하는 단계
S105-1 학습내용을 판단하여 학습내용 출력부(105)에 전달하는 단계
S105-2 학습자에게 학습내용을 출력하고 학습자가 답을 제시하거나 힌트를 요청하는 등 학습을 진행하는 단계
S105-3 학습자의 학습 진행상황이 관리자에게 보고되거나 관리자가 학습자의 학습에 불시 개입하는 단계
S105-4 출력된 학습내용과 관련한 정보를 수업정보 데이터베이스부(140)로부터 불러오거나 반영하는 단계
S105-5 학습자의 학습 진행상황이 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장되는 단계
S105-6 출력된 학습내용의 학습을 마치고 다음 학습내용을 판단하는 단계
S106 학습자 통제부(106)의 기록들을 학습로그 데이터베이스부(150)에 자동으로 저장하는 단계
S107-1 학습자가 관리자에게 도움을 요청하기 위해 관련정보들을 전달하는 단계
S107-2 학습자가 관리자에게 일대일 질문을 하고 답변을 받는 단계
S107-3 관리자와의 일대일 질의응답을 통해 학습을 마치고 다음 학습내용을 판단하는 단계
S107-4 관리자와 학습자의 일대일 질의 기록을 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장하는 단계
S107-5 관리자와 학습자의 일대일 질의를 통해 문제가 해결되었을 때 해당 기록을 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장하는 단계
S110-1 학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하기 위해 인증정보를 전달하는 단계
S110-2 학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하는 단계
S110-3 학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하고 인증정보를 전달하는 단계
S110-4 학습자가 직접 업데이트한 정보를 학습자정보 데이터베이스부(120)에 반영하는 단계
S120 관리자가 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장된 학습자정보를 입출력 및 관리하는 단계
S130 관리자가 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에 저장된 인공지능강사정보를 입출력 및 관리하는 단계
S140 관리자가 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장된 수업정보를 입출력 및 관리하는 단계
S150 관리자가 학습로그 데이터베이스부(150)에 저장된 기록을 열람하는 단계
S200 학습자정보 데이터베이스부(120)와 학습자정보 서버(200)를 동기화하는 단계
S300 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)와 인공지능강사정보 서버(300)를 동기화하는 단계
S400 수업정보 데이터베이스부(140)와 수업정보 서버(400)를 동기화하는 단계
S500 학습로그 데이터베이스부(150)와 학습로그 서버(500)를 동기화하는 단계
S600-1 학습자정보 데이터베이스부(120)에서 학습자의 학습통계를 불러와서 학습자 혹은 학습자의 보호자에게 출력하는 단계
S700 인공지능교습장치(100)에 문제가 생겼을 때 관리자가 기술지원을 요청하고 해결책을 제공받는 단계
101 학습자 인증부
102 학습내용 선택부
103 인공지능강사 선택부
104 학습내용 판단부
105 학습내용 출력부
106 학습자 통제부
107 질문 및 답변 처리부
110 학습자 등록부
120 학습자정보 데이터베이스부
121 학습자정보 관리부
130 인공지능강사정보 데이터베이스부
131 인공지능강사정보 관리부
140 수업정보 데이터베이스부
141 수업정보 관리부
150 학습로그 데이터베이스부
200 학습자정보 서버
300 인공지능강사정보 서버
400 수업정보 서버
500 학습로그 서버
600 학습통계 출력 및 관리자 소통 서버
700 기술지원 서버
S101-1 학습자가 인공지능교습장치에 로그인하는 단계
S101-2 학습자 인증을 위해 학습자정보 데이터베이스부와 통신하는 단계
S102-1 학습자 인증에 성공 후 인증정보를 학습내용 선택부(102) 전달하는 단계
S102-2 학습자정보 데이터베이스부(120)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자의 이전 학습상황을 불러오는 단계
S102-3 수업정보 데이터베이스부(140)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자가 학습 가능한 수업정보를 불러오는 단계
S102-4 학습자에게 학습내용목록을 출력하고 학습자가 학습내용을 선택하는 단계
S103-1 학습자의 인증정보, 학습자가 선택한 학습내용 정보를 인공지능강사 선택부(103)에 전달하는 단계
S103-2 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에서 인공지능강사정보를 불러오는 단계
S103-3 학습자정보 데이터베이스부(120)에서 특정 인공지능강사에 대한 학습자의 정보를 불러오는 단계
S103-4 학습자에게 인공지능강사정보를 출력하고 학습자가 인공지능강사를 선택하는 단계
S104-1 학습자의 인증정보, 학습자가 선택한 학습내용, 학습자가 선택한 인공지능강사정보를 학습내용 판단부(104)에 전달하는 단계
S104-2 학습내용을 판단하기 위해 학습자정보 데이터베이스부(120)와 통신하는 단계
S104-3 학습내용을 판단하기 위해 수업정보 데이터베이스부(140)와 통신하는 단계
S105-1 학습내용을 판단하여 학습내용 출력부(105)에 전달하는 단계
S105-2 학습자에게 학습내용을 출력하고 학습자가 답을 제시하거나 힌트를 요청하는 등 학습을 진행하는 단계
S105-3 학습자의 학습 진행상황이 관리자에게 보고되거나 관리자가 학습자의 학습에 불시 개입하는 단계
S105-4 출력된 학습내용과 관련한 정보를 수업정보 데이터베이스부(140)로부터 불러오거나 반영하는 단계
S105-5 학습자의 학습 진행상황이 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장되는 단계
S105-6 출력된 학습내용의 학습을 마치고 다음 학습내용을 판단하는 단계
S106 학습자 통제부(106)의 기록들을 학습로그 데이터베이스부(150)에 자동으로 저장하는 단계
S107-1 학습자가 관리자에게 도움을 요청하기 위해 관련정보들을 전달하는 단계
S107-2 학습자가 관리자에게 일대일 질문을 하고 답변을 받는 단계
S107-3 관리자와의 일대일 질의응답을 통해 학습을 마치고 다음 학습내용을 판단하는 단계
S107-4 관리자와 학습자의 일대일 질의 기록을 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장하는 단계
S107-5 관리자와 학습자의 일대일 질의를 통해 문제가 해결되었을 때 해당 기록을 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장하는 단계
S110-1 학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하기 위해 인증정보를 전달하는 단계
S110-2 학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하는 단계
S110-3 학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하고 인증정보를 전달하는 단계
S110-4 학습자가 직접 업데이트한 정보를 학습자정보 데이터베이스부(120)에 반영하는 단계
S120 관리자가 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장된 학습자정보를 입출력 및 관리하는 단계
S130 관리자가 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에 저장된 인공지능강사정보를 입출력 및 관리하는 단계
S140 관리자가 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장된 수업정보를 입출력 및 관리하는 단계
S150 관리자가 학습로그 데이터베이스부(150)에 저장된 기록을 열람하는 단계
S200 학습자정보 데이터베이스부(120)와 학습자정보 서버(200)를 동기화하는 단계
S300 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)와 인공지능강사정보 서버(300)를 동기화하는 단계
S400 수업정보 데이터베이스부(140)와 수업정보 서버(400)를 동기화하는 단계
S500 학습로그 데이터베이스부(150)와 학습로그 서버(500)를 동기화하는 단계
S600-1 학습자정보 데이터베이스부(120)에서 학습자의 학습통계를 불러와서 학습자 혹은 학습자의 보호자에게 출력하는 단계
S700 인공지능교습장치(100)에 문제가 생겼을 때 관리자가 기술지원을 요청하고 해결책을 제공받는 단계
Claims (13)
- 인공지능교습장치로서,
학습자의 로그인 시도를 인증하는 학습자 인증부(101);
학습자가 학습내용을 선택하는 학습내용 선택부(102);
학습자가 인공지능강사를 선택하는 인공지능강사 선택부(103);
학습내용을 판단하는 학습내용 판단부(104);
학습자에게 학습내용을 출력하는 학습내용 출력부(105);
관리자에게 학습자의 학습상황이 보고되고 관리자가 학습자의 학습을 통제하는 학습자 통제부(106);
관리자와 학습자의 일대일 질의응답을 처리하는 질문 및 답변 처리부(107);
학습자가 직접 본인의 정보를 관리하는 학습자 등록부(110);
학습자의 정보가 저장되는 학습자정보 데이터베이스부(120);
관리자가 ‘학습자의 인적사항’, ‘학습자의 출결사항’, ‘학습자의 학습사항’을 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 학습자정보 관리부(121);
인공지능강사의 정보가 저장되는 인공지능강사정보 데이터베이스부(130);
관리자가 ‘인공지능강사의 인적사항’, ‘인공지능강사의 2D 및 3D 외형 정보’, ‘인공지능강사의 영상 정보’, ‘인공지능강사의 음성 정보’, ‘인공지능강사의 텍스트 정보’, ‘인공지능강사의 수업 특징’, ‘인공지능강사의 수업 통계’를 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 인공지능강사정보 관리부(131);
수업의 정보가 저장되는 수업정보 데이터베이스부(140);
관리자가 ‘과목명’, ‘단원명’, ‘학습내용’, ‘학습에 도움이 되는 부가정보’를 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 수업정보 관리부(141);
학습로그의 정보가 저장되는 학습로그 데이터베이스부(150);
를 포함하는 인공지능교습장치(100). - 제1항에 있어서,
인공지능강사의 ‘2D 혹은 3D 외형’, ‘학습 관련 영상, 음성, 텍스트’, ‘학습과 직접적인 관련이 없는 영상, 음성, 텍스트’를 포함하는 정보들이 학습자에게 출력되며,
인공지능강사의 질문에 학습자가 객관식의 답변을 선택하거나, 주관식으로 답하거나, 힌트를 요청하거나, 관리자에게 일대일 질의응답을 요청하고,
상기 작업들이 학습자 통제부(106)를 통해 관리자에게 실시간으로 보고되거나, 학습자정보 데이터베이스부(120), 수업정보 데이터베이스부(140)에 기록되며,
상기 학습자의 답변에 대한 학습내용 판단부(104)의 판단, 관리자의 불시 개입에 따라 유동적으로 학습이 진행되는 학습내용 출력부(105);
를 포함하는 인공지능교습장치(100). - 제1항에 있어서,
학습자의 학습과 관련된 정보들이 관리자에게 실시간으로 보고되고,
관리자가 메시지를 보내거나, 일대일 대화를 시작하거나, 학습내용을 지정하는 방법으로 불시에 학습자의 학습에 개입할 수 있는 환경을 제공하는 학습자 통제부(106);
를 포함하는 인공지능교습장치(100). - 제1항에 있어서,
관리자가 ‘학습자의 인적사항’, ‘학습자의 출결사항’, ‘학습자의 학습사항’을 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 학습자정보 관리부(121);
를 포함하는 인공지능교습장치(100). - 제1항에 있어서,
관리자가 ‘인공지능강사의 인적사항’, ‘인공지능강사의 2D 및 3D 외형 정보’, ‘인공지능강사의 영상 정보’, ‘인공지능강사의 음성 정보’, ‘인공지능강사의 텍스트 정보’, ‘인공지능강사의 수업 특징’, ‘인공지능강사의 수업 통계’를 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 인공지능강사정보 관리부(131);
를 포함하는 인공지능교습장치(100). - 제1항에 있어서,
관리자가 ‘과목명’, ‘단원명’, ‘학습내용’, ‘학습에 도움이 되는 부가정보’를 포함하는 정보들을 입출력 및 관리할 수 있는 수업정보 관리부(141);
를 포함하는 인공지능교습장치(100). - 복수개의 인공지능교습장치(100)의 학습자정보 데이터베이스부(120)와 동기화가 가능한 학습자정보 서버(200);
를 포함하는 인공지능교습시스템. - 복수개의 인공지능교습장치(100)의 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)와 동기화가 가능한 인공지능강사정보 서버(300);
를 포함하는 인공지능교습시스템. - 복수개의 인공지능교습장치(100)의 수업정보 데이터베이스부(140)와 동기화가 가능한 수업정보 서버(400);
를 포함하는 인공지능교습시스템. - 복수개의 인공지능교습장치(100)의 학습로그 데이터베이스부(150)와 동기화가 가능한 학습로그 서버(500);
를 포함하는 인공지능교습시스템. - 학습자 혹은 학습자의 보호자가 학습통계를 확인하고 관리자와 소통하는 학습통계 출력 및 관리자 소통 서버(600);
를 포함하는 인공지능교습시스템. - 인공지능교습장치(100)에 문제가 생겼을 때 관리자가 기술지원을 요청할 수 있는 기술지원 서버(700);
를 포함하는 인공지능교습시스템. - 학습자가 인공지능교습장치에 로그인하는 단계(S101-1);
학습자 인증을 위해 학습자정보 데이터베이스부와 통신하는 단계(S101-2);
학습자 인증에 성공 후 인증정보를 학습내용 선택부(102) 전달하는 단계(S102-1);
학습자정보 데이터베이스부(120)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자의 이전 학습상황을 불러오는 단계(S102-2);
수업정보 데이터베이스부(140)에 학습자의 인증정보를 전달하고 학습자가 학습 가능한 수업정보를 불러오는 단계(S102-3);
학습자에게 학습내용목록을 출력하고 학습자가 학습내용을 선택하는 단계(S102-4);
학습자의 인증정보, 학습자가 선택한 학습내용 정보를 인공지능강사 선택부(103)에 전달하는 단계(S103-1);
인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에서 인공지능강사정보를 불러오는 단계;(S103-2)
학습자정보 데이터베이스부(120)에서 특정 인공지능강사에 대한 학습자의 정보를 불러오는 단계(S103-3);
학습자에게 인공지능강사정보를 출력하고 학습자가 인공지능강사를 선택하는 단계(S103-4);
학습자의 인증정보, 학습자가 선택한 학습내용, 학습자가 선택한 인공지능강사정보를 학습내용 판단부(104)에 전달하는 단계(S104-1);
학습내용을 판단하기 위해 학습자정보 데이터베이스부(120)와 통신하는 단계(S104-2);
학습내용을 판단하기 위해 수업정보 데이터베이스부(140)와 통신하는 단계(S104-3);
학습내용을 판단하여 학습내용 출력부(105)에 전달하는 단계(S105-1);
학습자에게 학습내용을 출력하고 학습자가 답을 제시하거나 힌트를 요청하는 등 학습을 진행하는 단계(S105-2);
학습자의 학습 진행상황이 관리자에게 보고되거나 관리자가 학습자의 학습에 불시 개입하는 단계(S105-3);
출력된 학습내용과 관련한 정보를 수업정보 데이터베이스부(140)로부터 불러오거나 반영하는 단계(S105-4);
학습자의 학습 진행상황이 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장되는 단계(S105-5);
출력된 학습내용의 학습을 마치고 다음 학습내용을 판단하는 단계(S105-6);
학습자 통제부(106)의 기록들을 학습로그 데이터베이스부(150)에 자동으로 저장하는 단계(S106);
학습자가 관리자에게 도움을 요청하기 위해 관련정보들을 전달하는 단계(S107-1);
학습자가 관리자에게 일대일 질문을 하고 답변을 받는 단계(S107-2);
관리자와의 일대일 질의응답을 통해 학습을 마치고 다음 학습내용을 판단하는 단계(S107-3);
관리자와 학습자의 일대일 질의 기록을 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장하는 단계(S107-4);
관리자와 학습자의 일대일 질의를 통해 문제가 해결되었을 때 해당 기록을 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장하는 단계(S107-5);
학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하기 위해 인증정보를 전달하는 단계(S110-1);
학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하는 단계(S110-2);
학습자가 직접 본인의 정보를 업데이트하고 인증정보를 전달하는 단계(S110-3);
학습자가 직접 업데이트한 정보를 학습자정보 데이터베이스부(120)에 반영하는 단계(S110-4);
관리자가 학습자정보 데이터베이스부(120)에 저장된 학습자정보를 입출력 및 관리하는 단계(S120);
관리자가 인공지능강사정보 데이터베이스부(130)에 저장된 인공지능강사정보를 입출력 및 관리하는 단계(S130);
관리자가 수업정보 데이터베이스부(140)에 저장된 수업정보를 입출력 및 관리하는 단계(S140);
관리자가 학습로그 데이터베이스부(150)에 저장된 기록을 열람하는 단계(S150);
학습자정보 데이터베이스부(120)와 학습자정보 서버(200)를 동기화하는 단계(S200);
인공지능강사정보 데이터베이스부(130)와 인공지능강사정보 서버(300)를 동기화하는 단계(S300);
수업정보 데이터베이스부(140)와 수업정보 서버(400)를 동기화하는 단계(S400);
학습로그 데이터베이스부(150)와 학습로그 서버(500)를 동기화하는 단계(S500);
학습자정보 데이터베이스부(120)에서 학습자의 학습통계를 불러와서 학습자 혹은 학습자의 보호자에게 출력하는 단계(S600-1);
인공지능교습장치(100)에 문제가 생겼을 때 관리자가 기술지원을 요청하고 해결책을 제공받는 단계(S700);
를 포함하는 인공지능교습방법.
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2017
- 2017-12-08 KR KR1020170167924A patent/KR102067877B1/ko active IP Right Grant
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