KR20200019817A - 온라인 교육의 질적 평가, 자동 순위 산정 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 동일한 내용이 아닌 온라인 교육에 대해서 평가를 진행하여 자동으로 점수를 산정하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 이를 위해 구체적으로 본 발명은 소비자가 중요시 하는 요소를 객관화하여 각 요소에 대한 가중치를 부여하고 종합적으로 소비자에게 유용한 점에 비례하여 점수를 산정하는 활동(Activity) 및 이를 바탕으로 소비자가 설정한 요소에 따라 가장 적합한 강의를 순위를 나열하여 제시하는 프로세스 관리 방법 및 시스템을 말한다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 하나의 모습으로, 인터넷 통신망과 정보제공 서버를 이용하여 온라인 교육에 대한 평가지수를 제공하는 방법에 있어서, (1) 온라인 교육의 주제, 유사성, 형태 등을 바탕으로 적합한 범주 데이터베이스를 구축하는 단계; (2) 다양한 온라인 교육을 인터넷 통신망을 이용하여 수집하여 가공처리하고 데이터베이스를 구축하는 단계; (3) 온라인 교육을 해당 범주에 포함시키는 데이터 가공 및 저장 단계; (4) 온라인 교육을 평가함에 있어서 소비자(이용자)가 중요시하는 요소를 범주별 또는 온라인 교육별로 산출하고 그에 대한 가중치를 산출하여 각 범주 또는 온라인 교육 별로 이에 도출된 결과를 저장하는 단계; (5) 소비자(이용자)의 주관적인 평점과 평가내용을 수신하는 데이터 수신단계; (6) 온라인 교육의 세부 정보를 인터넷통신망을 통해 자동으로 수집하는 데이터 수신부 및 데이터베이스 구축단계; (7) 온라인 교육의 세부정보별 점수와 요소별 가중치를 계산하여 종합적인 평점을 산출하는 데이터 처리단계 및 데이터베이스 구축 단계; (8) 상기 데이터베이스의 내용을 소비자에게 제공하는 온라인 정보제공 서버를 운영하고 이를 소비자의 단말로 제공하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 온라인 교육 평가 방법 및 프로세스가 제안된다.

Description

온라인 교육의 질적 평가, 자동 순위 산정 방법 및 시스템 {Method and system of assessment and ranking of on-line education}
본 발명은 동일한 내용이 아닌 온라인 교육에 대해서 평가를 진행하여 자동으로 점수를 산정하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
보다 구체적으로 본 발명은 소비자가 중요시 하는 요소를 객관화하여 각 요소에 대한 가중치를 부여하고 종합적으로 소비자에게 유용한 점에 비례하여 점수를 산정하는 활동(Activity) 및 이를 바탕으로 소비자가 설정한 요소에 따라 가장 적합한 강의를 순위를 나열하여 제시하는 프로세스관리방법 및 시스템을 말한다.
과거에는 교육의 중심이 학교 및 학원을 중심으로한 오프라인 교육이었다면, 최근에는 컴퓨터 및 인터넷 기술이 발달함에 따라 온라인 동영상 교육이 교육시장의 주류로 부상하고 있다.
다양한 동영상 교육이 홍수처럼 쏟아지고 있지만 교육내용 및 방법에 대한 정형화가 되어 있지 않다 보니 각 동영상 교육에 대한 객관적인 평가가 어려운 실정이다.
또한 일부 동영상 교육 업체의 경우 홍보성 후기 평가를 제공하여 소비자의 객관적인 평가가 어려운 실정이다.
기존에는 단지 동영상 교육의 판매량(조회수), 교육시간, 가격, 평점 등 한가지 요소에 의해 비교해 볼 수 있었거나, 각 교육의 주제와 내용이 정형화되어 있지 않다 보니 상대적인 평가 비교가 어려운 실정이다.
하지만 소지바가 원하는 점은 단순히 한가지 요소에 의한 비교가 아니라 소비자가 온라인 교육을 평가할 때 필요한 여러 가지 요소의 종합적인 평가 비교가 필요할 것이다.
평가요소란 소비자가 동영상 교육을 평가할 때 고려하는 다양한 평가기준을 말한다. 예를 들어 가격, 교육시간, 전문성, 평점, 이해가능성, 지식 향상 정도 등을 말한다.
이러한 평가요소를 자동적으로 종합 산출하여 소비자의 유용함에 비례하는 지수를 산출하고, 이를 지속적으로 자동 갱신하여 최신의 정보가 반영되도록 하는 방법 및 시스템이 필요하다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 온라인 교육은 공산품과 달리 정량적 비교가 아닌 정성적, 질적 비교가 필요하다. 온라인 교육의 질적 비교를 위하여 비교를 위한 범주를 설정하고, 온라인 상의 교육 프로그램의 정보를 수집하여 각 범주별 데이터베이스를 구축하고, 질적 평가를 위한 평가요소를 산정하고, 평가요소를 포함한 소비자에게 유용한 정보를 제공하고 종합적인 질적 평가지수를 산출하는 방법 및 시스템, 그리고 그에 사용되는 정보제공 서버를 제공하는데 그 목적이 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 하나의 모습으로, 인터넷 통신망과 정보제공 서버를 이용하여 온라인 교육에 대한 평가지수를 제공하는 방법에 있어서, (1) 온라인 교육의 주제, 유사성, 형태 등을 바탕으로 적합한 범주 데이터베이스를 구축하는 단계; (2) 다양한 온라인 교육을 인터넷 통신망을 이용하여 수집하여 가공처리하고 데이터베이스를 구축하는 단계; (3) 온라인 교육을 해당 범주에 포함시키는 데이터 가공 및 저장 단계; (4) 온라인 교육을 평가함에 있어서 소비자(이용자)가 중요시하는 요소를 범주별 또는 온라인 교육별로 산출하고 그에 대한 가중치를 산출하여 각 범주 또는 온라인 교육 별로 이에 도출된 결과를 저장하는 단계; (5) 소비자(이용자)의 주관적인 평점과 평가내용을 수신하는 데이터 수신단계; (6) 온라인 교육의 세부 정보를 인터넷통신망을 통해 자동으로 수집하는 데이터 수신부 및 데이터베이스 구축단계; (7) 온라인 교육의 세부정보별 점수와 요소별 가중치를 계산하여 종합적인 평점을 산출하는 데이터 처리단계 및 데이터베이스 구축 단계; (8) 상기 데이터베이스의 내용을 소비자에게 제공하는 정보제공 서버를 운영하고 이를 소비자의 단말로 제공하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 온라인 교육 평가 방법이 제안된다.
전술한 본 발명의 하나의 모습에 따라, 소비자는 본인이 원하는 범주의 온라인 교육이 어떠한 것들이 존재하는 지 한눈에 파악할 수 있고, 각 온라인 교육의 특징을 한 곳에서 비교해 볼 수 있다. 이를 통해 해당 범주의 어떠한 온라인 교육들이 있는지 알 수 있기에 선택의 폭이 넓어지고 올바른 선택을 할 가능성을 증대시킬 수 있게 되었다.
그리고, 한가지 요소로 온라인 교육을 정렬하여 비교하는 것이 아니라 다양한 요소를 종합적으로 산정하여 질적 비교를 할 수 있기에, 질적으로 우수한 교육을 선택할 효익이 증가하게 되었다.
또한, 정보가 지속적으로 갱신되기 때문에 여러 사이트를 방문할 필요 없이 정보제공 서버 한곳에서 최신 정보를 비교할 수 있어 정보 수집에 따른 시간이 감소하게 되었다.
그리고, 단순히 소비자가 찾고 있는 교육에 대한 정보만이 아니라 다양한 교육 범주를 제공하고 있기에 본인이 관심을 가질 수 있는 교육이 어떠한 것인지도 쉽게 찾을 수 있게 되었다.
도 1은 본 발명의 하나의 모습에 따른 온라인 교육 평가 방법 및 시스템을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 다른 하나의 모습에 따른 온라인 정보제공 서버를 나타내는 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명이 다른 하나의 실시예에 따른 온라인 교육 평가 방법 및 시스템의 작동을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 하나의 실시예에 따른 평가요소별 가중치 산출 시스템의 작동을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 도 하나의 실시예인 평가 요소별 가중치 수집단계의 진행화면을 나타내는 하나의 예시도이다.
도 6은 평가 요소별 가중치 산출 결과를 나타내는 하나의 예시도이다.
이하에서 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 설면된다. 본 실시예들을 설명함에 있어서, 중복되는 부가적인 설명은 생략될 수 있다.
먼저, 본 발명의 하나의 모습에 따른 온라인 교육의 질적 평가, 자동 순위 산정 방법 및 시스템을 구체적인 실시예에 따라 살펴본다.
도 1은 온라인 교육의 질적 평가, 자동 순위 산정 방법 및 시스템을 개략적으로 나타낸 구성도이고, 도 2는 본 발명의 다른 하나의 모습에 따른 정보제공 서버를 나타내는 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 온라인 교육(10)을 인터넷 통신망을 통해 정보제공 서버(20)에서 수집, 분류하고 데이터베이스를 구축하며, 이를 소비자의 단말(30)에 전송하여 정보를 제공한다. 소비자의 단말(3)에서는 다시 정보제공 서버(20)에 평가를 보내 온라인 교육의 평가가 더욱 정확해지도록 한다.
본 명세서 및 특허청구범위에서 온라인 교육(10) 및 소비자의 단말(30)은, 그것의 수(數)에 대한 특별한 언급이 없는 한, 각각 하나 이상의 교육과 단말을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 온라인 교육 평가 방법에서도 동일하다.
이러한 과정을 통하여 소비자의 단말(30)에서 가장 유용한 정보제공 서비스를 할 수 있게 된다.
온라인 교육(10)은 교육 프로그램명 같은 단순한 정보를 포함하여 가격, 교육시간, 제작후 현재까지의 기간, 조회수, 판매량 등 다양한 정보를 포괄한다.
다음으로, 정보제공 서버에 대해서 도 2를 참조하여 구체적으로 살펴본다. 도 2에 도시된 바와 같은 온라인 정보제공 서버는 본 발명의 하나의 독자적인 실시예로서, 또는 온라인 교육 평가 시스템에서의 정보제공 서버(20)로서 이해된다. 본 발명에서 온라인 정보제공 서버(20)에 의한 처리는 서비스 진행에 따라 실시간으로 이루어질 수 있다. 또, 사전 수행이 가능한 부분에 대해서는 미리 수행된 것일 수도 있다.
하나의 실시예에 따른 온라인 정보제공 서버(20)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 인터페이스부(21), 데이터통신부(22), 데이터 가공처리부(23), 메인제어부(24), 데이터수집부(25), 테이터베이스부(26), 평가요소 처리부(27)를 포함하여 구성된다. 이러한 온라인 정보제공 서버(20)의 구성은 그 명칭 여하에 불문하고 후술하는 기능의 일부 또는 전부를 수행하는 경우를 일컫는 것으로 이해된다.
인터페이스부(21)는 소비자 단말(30)의 온라인 정보제공 서버(20) 접속을 처리한다.
데이터통신부(22)는 온라인 교육(10)과 소비자의 단말(30)의 온라인 정보제공 서버(20) 접속을 처리한다.
데이터 가공처리부(23)는 온라인 교육(10)과 소비자의 단말(30)로부터 데이터 통신부(22)를 통해 수신된 정보를 가공 처리한다. 예컨데, 온라인 교육(10)으로부터 여러 정보를 수신하면, 이를 데이터베이스 항목에 적합한 정보와 아닌 정보로 구분하고, 적합한 정보를 표준화하여 데이터베이스에 저장하기 위한 가공을 한다. 또한, 소비자의 단말(30)로부터 수신한 정보를 가공하여 온라인 교육(10)의 평점을 표준화하고, 평가요소별 가중치를 계산하는 기능도 수행한다.
메인제어부(24)는 온라인 정보제공 서버(20)의 구성들을 총괄적으로 제어할 수 있다. 예컨데, 소비자의 단말(30)의 접속을 제어하고, 온라인 교육(10)의 데이터를 수신 및 저장/DB구축을 제어하고, 주기적으로 정보 갱신여부를 파악하여 최신정보를 유지하는 기능을 제어할 수 있다.
데이터수집부(25)는 주기적으로 온라인 교육(10)의 정보의 변경 여부를 파악하여 갱신된 정보를 수집하는 기능을 수행하여, 최신정보를 유지하는 기능을 수행한다.
데이터베이스부(26)는 데이터통신부(22)에서 수신된 정보가 데이터 가공처리부(23)에서 분류, 가공된 후 각 범주별로 데이터베이스를 구축한다. 또한 소비자의 단말(30)을 통해 수집된 평점을 DB화 하여 저장한다.
평가요소 처리부(27)는 온라인 교육(10)을 이용함에 있어 소비자가 고려하는 요소를 정의하고, 이를 소비자가 원하고 중요시하는 기준을 감안하여 평가요소별 가중치를 계산하는 역할을 수행한다.
다음으로 본 발명의 다른 모습에 따른 온라인 교육 평가 방법 및 시스템의 작동에 대하여 도 3내지 4를 참조하여 구체적으로 살펴본다. 도 1 및 2에서 도시된 구성과 중복되는 구성은 동일한 참조번호를 사용하며, 앞선 실시예와 중복되는 설명은 생략될 수 있다.
도3은 본 발명의 하나의 모습에 따른 온라인 교육 평가 방법 및 시스템의 작동을 나타내는 흐름도이고, 도4는 또 하나의 실시예에 따른 평가요소 가중치 산출 시스템의 작동을 나타내는 흐름도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 하나의 실시예에 따른 온라인 교육 평가 방법은 S100 내지 S600 단계를 포함하여 이루어진다.
도 3을 참조하면, 온라인 정보제공 서버(20)를 통해 온라인 교육(10)의 정부를 수집하고, 이를 유사성, 과목, 형태 등을 기준으로 범주를 설정하여 범주 데이터베이스 구축단계(S100)를 수행한다.
그리고 온라인 교육(10)을 각 범주별로 분류하고 세부 데이터베이스를 구축단계(S200)를 거치고, 각 온라인 교육(10)의 세부 정보를 수집하고 DB 구축 단계(S300)을 하여 데이터베이스를 구축한다.
이러한 단계를 거친 후 평가 요소별 가중치 산출단계(S600)의 가중치를 적용하여 평가요소별 가중치를 고려한 가중 평가단계(S400)를 통해 온라인 교육(10)의 평가를 실시한다.
이후, 범주별 온라인 교육(10)의 산출된 점수를 바탕으로 순위를 산출하고 데이터베이스 구축단계(S500)를 실시하고, 소비자의 단말(30)을 통해 이러한 정보를 제공한다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예인 평가 요소별 가중치 산출단계(S600)의 세부적인 실시예를 나타내는 예시도이다.
도 4를 참조하면, 온라인 교육(10)을 평가하는 여러 요소를 파악하는 단계(P100)를 거쳐 평가요소를 파악하고, 소비자의 단말(30)을 통해 소비자가 중요시 하는 요소를 수집하는 단계(P200)를 수행한다.
그리고, 수집된 정보를 바탕으로 각 요소별 중요도를 산출하는 단계(P300)를 거쳐 각 범주, 온라인 교육(10) 별 중요도 가중치 점수 DB 구축 단계(P400)를 수행하여 평가요소별 가중치를 산출한다.
도 5는 본 발명의 하나의 실시예인 소비자의 단말(30)을 통해 평가 요소별 가중치 수집단계의 진행화면을 나타내는 하나의 예시도이다.
도 6은 평가 요소별 가중치 산출단계(S600)의 결과를 나타내는 하나의 예시도이다.
이상에서, 본 발명은 첨부된 도면 및 실시예에 따라 구제척으로 설명되었으나, 첨부된 도면 및 상기의 실시예는 본 발명에 대한 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 이해를 돕기 위한 예시적으로 설명된 것이다. 따라서, 상기의 실시예는 제한적인 것이 아닌 예시적인 것으로 여겨져야 하며, 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위에 기재된 발명에 따라 해석되어져야 하고, 그 범위는 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의한 다양한 변경, 대한, 균등물을 포함한다.
10: 온라인 교육 20: 온라인 정보제공 서버
21: 인터페이스부 22: 데이터통신부
23: 데이터 가공처리부 24: 메인제어부
25: 데이터수집부 26: 테이터베이스부
27: 평가요소 처리부 30: 소비자의 단말

Claims (7)

  1. 인터넷 통신망을 이용하여 획일화 되지 않은 온라인 교육의 질적 수준과 소비자 유용도를 객관적으로 평가하는 방법에 있어서,
    상기 온라인 교육을 유사한 범주로 분류하여 동일한 범주 내에서 비교를 하기 위한 범주 구축 및 분류 단계;
    온라인 교육의 소비자 만족도를 평가하기 위한 세부 요소와 가중치를 산출하는 단계;
    온라인상에 존재하는 온라인 교육을 수집하여 각 범주에 포함시키는 데이터베이스 구축단계;
    상기 데이터베이스에 포함된 온라인 교육의 세부정보를 수집하는 단계;
    온라인 교육의 평가를 위한 소비자의 만족도, 평점을 등록하여 평가하는 단계;
    상기 단계;들을 이용하여 온라인 교육의 점수를 산출하여 객관화하며 이를 이용하여 소비자에게 유용한 정보를 제공하는 방법 및 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    온라인 교육의 범주 구축 단계에서 온라인에서 제공되고 있는 교육들을 분석하고 이를 통해 각 범주별로 비교 유의성이 있는 범주를 설정하고 구축하는 방법 및 범주 데이터베이스부.
  3. 제 1 항에 있어서,
    소비자가 온라인 교육의 유용성을 평가하는 다양한 요소를 설문 등의 방법을 통해 파악하고 이러한 요소에 대한 가중치를 실제 만족도와 유사하도록 하는 것을 특징으로 하는 방법;
    소비자의 설문과 응답을 분석하는 데이터 처리부.
  4. 제 1 항 또는 제 2항에 있어서,
    각 범주에 해당하는 수많은 온라인 교육에 대해서 가장 적합한 범주에 해당하도록 분류하고 평가하는 방법 및 처리부;
    범주 데이터베이스 별 세부 온라인 교육에 대한 데이터베이스부;
    상기 데이터베이스부가 적합하게 분류되었는지 지속적으로 평가하는 모듈;
    상기 데이터베이스를 노출하여 소비자에게 표시하는 정보제공 서버.
  5. 제 4 항에 있어서
    기 구축된 데이터베이스의 존속 여부를 주기적으로 파악하는 처리부;
  6. 온라인 교육의 소비자 만족도 및 주관적인 평점을 소비자가 등록하기 위해 소비자의 단말과 정보제공 서버간 데이터 송수신을 처리하는 데이터통신부;
    상기 데이터통신부에서 수신된 데이터를 온라인 교육별로 저장되도록 하는 데이터 가공처리부; 및 이를 통해 구축된 데이터베이스부.
  7. 제 1 항 또는 제 4 항에 있어서,
    온라인 교육의 각 요소별 점수와 가중치를 감안하여 종합적으로 소비자 만족 지수를 산출하는 데이터 처리부;
    종합 평점을 기준으로 각 범주내의 순위를 자동으로 산출하는 데이터 처리부;
    상기 데이터 처리부들을 포함한 정보제공 서버;
    정보제공 서버의 정보를 소비자에게 표시하는 데이터통신부.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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DE202022100887U1 (de) 2022-02-16 2022-02-24 Marggise Anusha Angel System zur Verbesserung des Online-Unterrichts und der Unterrichtsevaluation mit Hilfe der Informations- und Kommunikationstechnologie

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DE202022100887U1 (de) 2022-02-16 2022-02-24 Marggise Anusha Angel System zur Verbesserung des Online-Unterrichts und der Unterrichtsevaluation mit Hilfe der Informations- und Kommunikationstechnologie

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