KR20210068178A - 학습자를 위한 머신러닝과 인공지능을 학습 할 수 있는 stem 코딩 교육용 플랫폼 - Google Patents

학습자를 위한 머신러닝과 인공지능을 학습 할 수 있는 stem 코딩 교육용 플랫폼 Download PDF

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Abstract

본 발명은 학습자가 스스로 데이터 세트를 입력하거나 외부에서 임포트 하여 머신러닝의 기초 환경을 만들고, 다양한 알고리즘으로 머신러닝을 훈련시켜서 학습자가 코딩을 통하여 학습할 수 있는 있는 STEM 코딩 교육용 플랫폼에 관한 것이다.
본 발명에 따른 STEM 코딩 교육용 플랫폼은 온라인을 통해 학습자인 사용자에게 머신러닝과 인공지능을 교육시키기 위한 STEM 코딩 교육용 플랫폼에 있어서, 학습자가 머신러닝 및 인공지능을 학습하기 위하여 입력하거나 임포트한 데이터 세트를 머신러닝 알고리즘으로 트레이닝하여 결과치를 예측하고, 코딩으로 결과물을 실행시켜 머신러닝 및 인공지능을 학습 할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.

Description

학습자를 위한 머신러닝과 인공지능을 학습 할 수 있는 STEM 코딩 교육용 플랫폼 {STEM coding education platform for learning machine learning and artificial intelligence for learners}
본 발명은 머신러닝과 인공지능을 학습 할 수 있는 STEM 교육용 플랫폼에 관한 것으로, 보다 상세하게는 학습자가 스스로 데이터 세트를 입력하거나 외부에서 임포트 하여 머신러닝의 기초 환경을 만들고, 다양한 알고리즘으로 머신러닝을 훈련시켜서 학습자가 코딩을 통하여 학습할 수 있는 있는 STEM 코딩 교육용 플랫폼에 관한 것이다.
IT 기술의 급격한 발전과 빅데이터 위주의 산업 재편 등으로 대변되는 4차 산업 혁명의 여파로 전세계적으로 코딩 교육의 필요성이 대두되고 있다. 영국의 경우 G20중 최초로 코딩 교육을 의무하고 있고, 우리나라의 경우에도 초중고 소프트웨어 교육을 의무화 하고 있는 있다.
어린이들이 쉽게 코딩을 접할 수 있는 도구로 MIT 대학에서 개발한 스크래치, NHN에서 운영하고 있는 엔트리 등이 있으나, 인공지능과 빅데이터, 머신러닝을 학습할 수 있는 교육용 소프트웨어는 국내에 존재하지 않은 실정이다. 이에 따라 인공지능과 빅데이터, 머신러닝에 대한 지식을 누구나 쉽게 구현하고, 개념을 익힐 수 있는 학습 시스템이 요구되고 있는 실정이다.
한편 근래에 들어 융합교육의 방법으로 STEM이 제안되고 있는데, 이 STEM이란, 1990년대 미국 과학 재단(National Science Foundation)에서 사용하기 시작한 용어로 Science, Technology, Engineering, Mathematics의 머리글자로 STEM이라 사용되며 수학과 과학 교과목의 융합교육을 의미한다.
대한민국 공개특허공보 제10-2018-0034549호 (2018.03.26. 공개)
본 발명은 상기 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 학습자 및 교수자가 사용할 수 있는 머신러닝과 인공지능을 학습 할 수 있는 STEM 코딩 교육용 플랫폼을 제공하기 위함이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 학습자를 위한 머신러닝을 통한 인공지능 STEM 교육 플랫폼은 온라인을 통해 학습자인 사용자에게 머신러닝과 인공지능을 교육시키기 위한 STEM 코딩 교육용 플랫폼에 있어서, 학습자가 머신러닝 및 인공지능을 학습하기 위하여 입력하거나 임포트한 데이터 세트를 머신러닝 알고리즘으로 트레이닝하여 결과치를 예측하고, 코딩으로 결과물을 실행시켜 머신러닝 및 인공지능을 학습 할 수 있도록 한다.
여기에서, 머신러닝과 인공지능 학습 STEM 코딩 교육용 플랫폼에는 학습자의 학습을 지원하는 학습 지원 시스템이 구비되며, 상기 학습 지원 시스템은 입력된 데이터 세트를 항목별로 구분하여 입력받는 데이터 세트 입력 모듈; 입력받은 데이터 세트를 기본 알고리즘 및 추가 알고리즘으로 트레이닝하는 알고리즘 트레이닝 모듈; 트레이닝된 머신을 코딩을 통해 데이터를 예측하거나 사용자의 입력값으로 반응하는 머신러닝 코딩 구현 모듈; 을 포함한다.
또한, 머신러닝과 인공지능 학습 STEM 코딩 교육용 플랫폼에는 교수자의 지도를 지원하기 위한 교수 지원 시스템이 구비되며, 상기 교수 지원 시스템은 학습자에게 머신러닝 프로젝트 과제를 제시하고, 과제에 대한 보조 정보를 제공하며 학습자의 상태를 지도하는 학습자 지도 모듈; 학습자의 과제 수행 정도 확인 및 평가와 피드백을 제공할 수 있는 평가 및 피드백 모듈; 을 포함한다.
뿐만 아니라, 머신러닝과 인공지능 학습 STEM 코딩 교육용 플랫폼에는 머신 러닝 지원 시스템가 구비되며, 상기 머신 러닝 지원 시스템는 학습자가 입력하는 데이터 세트를 저장하거나, 훈련 데이터를 제공하는 데이터 세트 관리 모듈; 학습자가 입력한 데이터 세트를 트레이닝 하는데 사용되는 알고리즘 관리 모듈; 트레이닝된 머신에서 반환하는 값으로 구현하는 코딩학습 시스템; 을 포함한다.
한편, 머신러닝과 인공지능 학습 STEM 코딩 교육용 플랫폼에는 교수자 지원 시스템이 구비되며, 상기 교수자 지원 시스템은 교수자가 학습자를 평가할 수 있도록 평가 정보를 지원하는 학습자 평가 모듈; 학습자에게 제공할 머신러닝 프로젝트에 대한 교안 및 보조 정보를 제공하는 교수지원 모듈; 을 포함한다.
상기 데이터 세트는 텍스트, 숫자, 이미지, 음성, 영상 중 어느 하나를 포함하여 디지털화 할 수 있는 형태로 데이터 세트 입력모듈을 통해 입력되어, 알고리즘 트레이닝 모듈을 통해 머신러닝 코딩 구현 모듈에서 구현될 예측값을 산출하는데 이용되는 데이터 묶음인 것이 바람직하다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 복잡한 과정을 통해 배워야 하는 머신러닝 및 인공지능에 대한 지식을 간단하게 학습할 수 있다. 기존에는 머신러닝의 기본 개념을 학습하기 위해 프로그래밍 언어를 습득하고, 사용할 데이터를 수집 및 가공하고, 적용할 알고리즘을 프로그래밍하고 인터페이스를 생성하여 데이터를 입력하고 트레이닝 시키는 과정을 커쳤다. 머신러닝에 적용되는 다양한 알고리즘의 특징을 알기 위해 거쳐야 하는 복잡한 학습 과정은 머신러닝 원리에 대한 배움에 장벽이 되고 있었다.
그러나, 이러한 과정을 추상화 시킨 시스템을 통해 인공지능과 머신러닝을 처음접하는 사람들이나 어린이들도 이에 대한 개념을 손쉽게 학습할 수 있으며, 기본 학습은 물론 데이터를 통한 인사이트 도출, 추가 학습에 대한 로드맵 등을 도출할 수 있는 긍정적 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습자를 위한 머신러닝과 인공지능을 학습 할 수 있는 STEM 코딩 교육용 플랫폼 개념도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습지원 시스템 순서도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교수지원 시스템 순서도,
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 머신러닝 지원시스템의 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 따라 시스템에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습자를 위한 머신러닝과 인공지능을 학습 할 수 있는 STEM 코딩 교육용 플랫폼 개념도이다. 본 발명으로 구현되는 STEM 코딩 교육용 플랫폼은 크게는 사용자에게 서비스 인터페이스를 제공하는 Front-End(100)와 서비스를 구동하기 위해 지원 시스템을 제공하는 Back-End(200)으로 구성되어 있다.
Front-End(100)는 학습자 및 교수자가 접속하는 인터페이스로서, 학습자는 학습 지원 시스템(10)에서 머신러닝과 인공지능을 학습한다. 학습 지원 시스템(10)은 데이터 세트 입력 모듈(11)을 통해 데이터를 입력하거나 임포트하고, 알고리즘 트레이닝 모듈(12)에서 기본 알고리즘으로 머신을 트레이닝한 후, 머신러닝 코딩 구현 모듈(13)에서 코딩을 통해 트레이닝된 머신의 예측을 확인해볼 수 있도록 한다.
교수자의 경우, 교수 지원 시스템(20)은 교수자가 학습자를 관리 및 지도하는 시스템이다. 교수 지원 시스템(20)에서 학습자 지도 모듈(21)을 통해 학습자들에게 제공할 미션을 선정하고, 해당 미션에 대한 가이드 정보를 제공하며, 사용중인 알고리즘에 대한 학습 내용 등을 지도 교안을 참조하여 지도할 수 있도록 한다. 평가 및 피드백 모듈(22)을 통해 학습자의 현황을 조회해보고 평가하거나 의견을 피드백하여 제공할 수 있다.
Back-End(200)는 Front-End(100)의 서비스 구현에 필요한 서버와 데이터 베이스, 알고리즘을 관리하도록 구성된다. Back-End(200)의 학습자 지원서버(30)는 학습자가 사용할 데이터 세트와 적용 알고리즘, 코딩학습을 관리하는 지원한다. 데이터 세트 관리 모듈(31)은 학습자가 사용할 데이터 세트를 입력받고 관리하거나 트레이닝 데이터를 제공한다. 알고리즘 관리 모듈(32)은 입력된 데이터 세트에 적용할 알고리즘을 관리한다. 코딩학습 시스템(33)은 트레이닝된 머신으로 예상값을 입력하여 반환된 예측치를 코딩으로 구현하는 것을 지원하는 시스템으로 구성되어 있다. 또한 교수자 지원 시스템(40)에서는 학습자에 대한 현황을 모니터링하고 학습자를 평가하는 기능을 지원하는 학습자 평가 모듈(41), 교수자에 대한 정보를 관리하고 교수 보조 기능을 지원하는 교수지원 모듈(42)을 포함한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습지원 시스템 순서도이다. 학습자는 트레이닝을 원하는 데이터를 직접 입력하거나, 시스템에서 제공하는 샘플 데이터를 임포트할 수 있다(S1). 여기에서 데이터라 함은, 텍스트, 숫자, 이미지, 음성, 영상 등 디지털 처리가 가능한 형태를 말한다. 트레이닝할 알고리즘은 시스템으로 기본적으로 제공하나, 시스템에서 추가된 알고리즘이 존재할 경우, 다른 알고리즘을 선택할 수 있다(S2). 입력된 데이터세트와 선택된 알고리즘을 통해 머신을 트레이닝하는 단계를 거친다(S3). 트레이닝된 머신에 추가 데이터를 입력하여 예측값을 확인하거나 테스트 한다(S4). 별도의 코딩을 통해 예측 모델이 반환하는 값을 활용하여 구현한다(S5).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교수 지원 시스템의 순서도이다. 교수자 사용자는 학습자에게 내릴 머신 러닝 미션을 선택할 수 있다(S1). 미션을 제시하면서 학습을 위한 가이드를 제공하여 어렵게 느껴질 수 있는 활동에 대해 도움을 줄 수 있다(S2). 이때 제시되는 가이드는 교수자가 직접 올릴 수도 있지만, 시스템에서 기본적으로 제공하는 가이드를 이용하여 손쉽게 학습을 지도할 수 있다. 학습자들은 교수자가 제시한 미션을 수행하고, 교수자는 학습자들의 수행 정도를 확인해볼 수 있다(S3). 학습자들이 트레이닝한 머신으로 구현한 코딩의 결과물을 확인해볼 수 있다(S4). 학습자가 만든 코딩의 결과물에 피드백과 함께 추가 학습정보를 제공할 수 있다(S5). 교수자는 학습자의 프로젝트 자체에 대한 평가를 내린다(S6).
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 머신러닝 지원시스템의 순서도이다. 시스템에 사용자들이 기본적으로 테스트 해 볼 수 있는 학습용 훈련 데이터를 입력, 추가, 수정, 삭제할 수 있다(S1). 기본 제공 데이터 세트를 이용하지 않을 경우, 신규 데이터 세트를 입력할 수 있도록 인터페이스를 제공한다(S2). 입력된 데이터 세트를 트레이닝 할 수 있는 기본 알고리즘을 시스템에서 제공한다(S3). 시스템에 추가된 알고리즘이 있을 경우, 다른 알고리즘을 사용하여 트레이닝을 수행할 수 있도록 한다(S4). 트레이닝된 머신으로 특정 데이터가 들어왔을 때 결과치를 예측할 수 있도록 한다. 또한, 이 결과치를 코딩으로 구현하여 테스트하거나 실행해볼 수 있도록 인터페이스를 제공하도록 한다(S5). 구현된 코딩 결과물이 인터페이스에서 작동할 수 있도록 실행 환경을 제공한다(S6).
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 학습자를 위한 머신러닝과 인공지능을 학습 할 수 있는 STEM 코딩 교육용 플랫폼은 기존에 복잡한 프로그래밍의 과정과 데이터 세트 처리 과정을 통해 배울 수 있었던 머신러닝과 인공지능에 대한 개념을 간단하게 배울 수 있고, 이를 코딩을 통해 결과물로 구현해 볼 수 있다.
100 : Front-End
10 : 학습 지원 시스템
11 : 데이터 세트 입력 모듈
12 : 알고리즘 트레이닝 모듈
13 : 머신러닝 코딩 구현 모듈
20 : 교수 지원 시스템
21 : 학습자 지도 모듈
22 : 평가 및 피드백 모듈
200 : Back-End
30 : 머신 러닝 지원 시스템
31 : 데이터 세트 관리 모듈
32 : 알고리즘 관리 모듈
33 : 코딩학습시스템
40 : 교수자 지원 시스템
41 : 학습자 평가 모듈
42 : 교수 지원 모듈

Claims (6)

  1. 온라인을 통해 학습자인 사용자에게 머신러닝과 인공지능을 교육시키기 위한 STEM 코딩 교육용 플랫폼에 있어서,
    학습자가 머신러닝 및 인공지능을 학습하기 위하여 입력하거나 임포트한 데이터 세트를 머신러닝 알고리즘으로 트레이닝하여 결과치를 예측하고, 코딩으로 결과물을 실행시켜 머신러닝 및 인공지능을 학습 할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 STEM 교육용 플랫폼.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 STEM 코딩 교육용 플랫폼에는 학습자의 학습을 지원하는 학습 지원 시스템(10)이 구비되며,
    상기 학습 지원 시스템(10)은
    입력된 데이터 세트를 항목별로 구분하여 입력받는 데이터 세트 입력 모듈(11);
    입력받은 데이터 세트를 기본 알고리즘 및 추가 알고리즘으로 트레이닝하는 알고리즘 트레이닝 모듈(12);
    트레이닝된 머신을 코딩을 통해 데이터를 예측하거나 사용자의 입력값으로 반응하는 머신러닝 코딩 구현 모듈(13); 을 포함하는 특징으로 하는 STEM 코딩 교육용 플랫폼.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 학습 STEM 코딩 교육용 플랫폼에는 교수자의 지도를 지원하기 위한 교수 지원 시스템(20)이 구비되며,
    상기 교수 지원 시스템(20)은
    학습자에게 머신러닝 프로젝트 과제를 제시하고, 과제에 대한 보조 정보를 제공하며 학습자의 상태를 지도하는 학습자 지도 모듈(21);
    학습자의 과제 수행 정도 확인 및 평가와 피드백을 제공할 수 있는 평가 및 피드백 모듈(22); 을 포함하는 특징으로 하는 STEM 코딩 교육용 플랫폼.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 학습 STEM 코딩 교육용 플랫폼에는 머신 러닝 지원 시스템(30)이 구비되며,
    상기 머신 러닝 지원 시스템(30)은
    학습자가 입력하는 데이터 세트를 저장하거나, 훈련 데이터를 제공하는 데이터 세트 관리 모듈(31);
    학습자가 입력한 데이터 세트를 트레이닝 하는데 사용되는 알고리즘 관리 모듈(32);
    트레이닝된 머신에서 반환하는 값으로 구현하는 코딩학습 시스템(33); 을 포함하는 특징으로 하는 STEM 코딩 교육용 플랫폼.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 STEM 코딩 교육용 플랫폼에는 교수자 지원 시스템(40)가 구비되며,
    상기 교수자 지원 시스템(40)은
    교수자가 학습자를 평가할 수 있도록 평가 정보를 지원하는 학습자 평가 모듈(41);
    학습자에게 제공할 머신러닝 프로젝트에 대한 교안 및 보조 정보를 제공하는 교수지원 모듈(42); 을 포함하는 특징으로 하는 STEM 코딩 교육용 플랫폼.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 데이터 세트는 텍스트, 숫자, 이미지, 음성, 영상 중 어느 하나를 포함하여 디지털화 할 수 있는 형태로 데이터 세트 입력모듈(11)을 통해 입력되어, 알고리즘 트레이닝 모듈(12)을 통해 머신러닝 코딩 구현 모듈(13)에서 구현될 예측값을 산출하는데 이용되는 데이터 묶음인 것을 특징으로 하는 STEM 코딩 교육용 플랫폼.
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