KR20210107365A - 온라인 한국어 학습 평가, 성적관리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 온라인 상에서 언어 학습에 대한 결과물을 정량적으로 그리고 객관적으로 평가하는 방법에 관한 것이
다. 본 발명은 또한 유무선 데이터 통신 및 데이터 제어를 수행하는 서비스 제공 서버와, 언어 학습 컨텐츠를 포
함하는 기초 데이터베이스와, 복수의 논점을 기초로 언어 학습 컨텐츠를 분석한 비교 데이터들을 포함하는 비교
데이터베이스와, 서비스 제공 서버로부터 네트워크를 통하여 언어 학습 컨텐츠를 제공받은 이용자가 학습 결과에
대한 응답으로 전달한 응답 데이터를 저장하는 응답 데이터베이스와, 상기 응답 데이터베이스의 특정 응답 데이
터와 상기 비교 데이터베이스에서 선택된 비교 데이터를 연동시켜 복수의 논점을 기초로 정량적으로 비교 평가하
는 비교 및 평가 엔진을 포함하는 온라인 언어 학습 시스템 및 이 시스템을 이용한 온라인 언어 학습 방법을 제
공한다.

Description

온라인 한국어 학습 평가, 성적관리 시스템{ON-LINE SYSTEM FOR KOREAN LANGUAGE STUDY EVALUATION, GRADE MANAGEMENT}

본 발명은 온라인 언어 학습 평가 방법, 온라인 언어 학습 시스템 및 학습 방법에 관한 것으로, 객관적 평가가

어려운 언어 학습 결과에 대하여 계량화된 데이터를 기초로 하여 온라인 상에서 정량적으로 평가하는 방법 및

이를 이용한 학습 시스템 및 학습 방법을 제안한다.

사회적 동물인 인간에게 언어는 다른 동물들과 구별될 뿐만 아니라 문화적 발전을 지속하게 하는 가장 근본적인

수단이라고 할 수 있다. 성장 과정 및 교육 과정에서 실시되는 언어 교육은 듣기와 말하기 등의 어학 학습과 독

해 및 작문 등의 논술 교육 등으로 구분될 수 있다.

<3> 세계가 글로벌화되고 국경 없는 단일 시장으로 통합되면서 모국어 뿐만 아니라 외국어에 대한 중요성이 더욱 중

요하게 부각되고 있고 이러한 변화 속에서 국가적 차원의 언어 교육 정책이나 개인적 차원에서 언어 학습은 경

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쟁력의 필수 조건이 되고 있다.

<4> 이러한 추세를 반영하여 수많은 언어 학습 기관이 오프라인에 존재하며, 기술의 고도화에 편승하여 다양한 방식

으로, 예를 들어 네트워크를 이용한 온라인 언어 학습 방법들이 새롭게 개발되고 있다.

<5> 최근의 기술 발전은 특히 공간과 시간을 초월하여 자유롭고 효과적인 학습이 보장되는 온라인 학습을 가능하게

하였다. 이와 같은 온라인 학습은 언어 학습에 있어서도 많은 변화를 가져왔는데 예를 들어 외국어 습득을 위하

여 인터넷을 통한 가상 학습 공간에서 다양한 시청각 정보를 이용하는 것이 그것이다. 뿐만 아니라, 논문이나

에세이 형태의 문학 정보에 대한 이해 능력, 논리적인 사고로 글을 작성하는 논술 능력 등을 함양하기 위한 온

라인 학습 방법도 제안된 바 있다.

<6> IT 기술의 고도화는 온라인 언어 학습에 있어서 수많은 이용자가 동시에 학습 과정에 참여하고 양방향 커뮤니케

이션에 의한 효과적인 능력 향상을 가능케 하였다. 그러나, 온라인 언어 학습은 낮은 학습 비용, 학습 장소의

한계 극복, 학습 시간의 자율성 등의 다양한 장점에도 불구하고 언어 학습 결과에 대한 객관적인 평가, 특히 학

습자의 독해 능력, 작문 능력에 대한 정량적이고 계량화된 평가가 어렵다는 한계가 있다.

<7> 도 1을 참조하면 온라인 학습 방법의 일례를 도식화한 것으로, 교육컨텐츠 제공업자(110)는 온라인 상의 사용자

(학습자)(120)에게 네트워크(130)를 기반으로 언어 학습 서비스를 제공할 수 있다.

<8> 제공업자는 사용자에게 각종 교육 컨텐츠(112)를 전달하고, 학습 과정을 거친 사용자는 학습 결과에 대한 과제

물(114)을 제공업자에게 피드백할 수 있을 것이다. 과제물을 수신한 제공업자는 사용자의 학습 수준을 평가하고

평가 및 채점(116) 결과를 사용자에게 전달하여 학습 향상을 도모할 수 있을 것이다.

<9> 그런데 언어 학습 컨텐츠의 특성상 사용자가 제시한 과제물의 평가는 평가자에 따라 상당히 주관적으로 수행될

수밖에 없는 단점이 있다. 예를 들어, 도 2를 참조하면 하나의 과제물(114)에 대하여 복수의 평가자(116a,

116b, 116c)가 존재할 경우 각각 다른 평가결과(117a, 117b, 117c)를 도출하게 된다. 만일 한 사람의 평가자에

의해서만 평가가 이루어진다면 복수의 사용자들이 전달하는 과제물을 신속하게 평가할 수 없게 되어 온라인 교

육의 장점을 살릴 수 없게 될 것이다.

<10> 이와 같이 기존의 온라인 학습, 특히 언어 학습은 객관적인 평가가 어렵고, 결국 교육 평가에 대한 신뢰성이 떨

어져 사용자의 불만을 야기할 뿐만 아니라 학습 수준의 하향 평준화에 머물게 되어 교육 성과 측면에서도 상당

한 문제점을 내포하고 있다고 할 것이다.

<11> 언어 학습 서비스가 양적으로 확대되고 질적인 측면에서도 신속한 학습 수준의 향상이 요구되는 시대의 흐름에

따라 보다 개선된 온라인 언어 학습 평가 방법 및 언어 학습 방법이 절실하다

본 발명은 전술한 기술적 배경하에서 안출된 것으로, 네트워크 상의 복수의 이용자들에게 학습 결과에 대한 객

관적이고 정량적인 평가를 가능케 하는 새로운 온라인 언어 학습 평가 방법을 제공하는데 기본적인 목적이

있다.

본 발명은 정량적이고 객관화된 평가 방법을 가능하게 하는 온라인 학습 시스템을 제공하는데 다른 목적

이 있다.

<14> 뿐만 아니라, 본 발명은 객관적인 평가가 보장되는 새로운 온라인 언어 학습 방법을 제공하는데 또 다른 목적이

있다.

<15> 본 발명의 다양한 목적 및 특징은 바람직한 실시예를 통하여 보다 구체적으로 제시될 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 언어 학습 컨텐츠가 저장된 기초 데이터베이스와 비교 데이터가 저장된

비교데이터베이스를 포함하는 서비스 제공 서버로부터 언어 학습 컨텐츠를 온라인 망을 통해 이용자에게 제공하

고, 이용자가 상기 컨텐츠에 대한 학습 후 학습 결과에 대한 응답 데이터를 사용자로부터 수신하고, 수신된 응

답 데이터를 일정한 분석 조건에 따라 복수의 하위 단위 데이터들로 가공하고, 가공된 하위 단위 데이터들을 상

기 비교 데이터베이스로부터 선택된 비교 데이터와 정량적으로 비교하여 사용자의 응답 데이터를 객관적으로 평

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가하는 것을 특징으로 하는 온라인 언어 학습 평가 방법을 제공한다.

<17> 상기 비교 데이터베이스는 미리 축적된 복수의 비교 데이터들을 포함할 수 있으며, 이와 더불어 또는 선택적으

로 이용자들로부터 수신된 복수의 응답 데이터들을 포함할 수 있다.

<18> 상기 응답 데이터의 평가는 서로 다른 복수의 논점들을 기준으로 평가하며, 또한 서로 다른 복수의 논점들을 매

트릭스 형태로 배열하여 얻어지는 혼합 논점을 기준으로 평가할 수도 있다.

<19> 본 발명은 또한, 유무선 데이터 통신 및 데이터 제어를 수행하는 서비스 제공 서버와, 언어 학습 컨텐츠를 포함

하는 기초 데이터베이스와, 복수의 논점을 기초로 언어 학습 컨텐츠를 분석한 비교 데이터들을 포함하는 비교

데이터베이스와, 상기 서비스 제공 서버로부터 네트워크를 통하여 언어 학습 컨텐츠를 제공받은 이용자가 학습

결과에 대한 응답으로 전달한 응답 데이터를 저장하는 응답 데이터베이스와, 상기 응답 데이터베이스의 특정 응

답 데이터와 상기 비교 데이터베이스에서 선택된 비교 데이터를 연동시켜 복수의 논점을 기초로 정량적으로 비

교 평가하는 비교 및 평가 엔진을 포함하는 온라인 언어 학습 시스템을 제공한다.

<20> 상기 비교 데이터베이스는 미리 축적된 데이터와 더불어 이용자로부터 제공되는 응답 데이터들을 부가적으로 축

적하는 실시간 가변형 데이터베이스인 것이 바람직하다. 상기 언어 학습 컨텐츠는 한국어 또는 외국어로 된 텍

스트, 음성 정보, 또는 동영상 정보를 포함하고, 예를 들어 문구, 문장, 단문, 또는 장문의 문학 작품, 논문,

에세이 등을 포함할 수 있다.

<21> 상기 시스템은 이용자들로부터 수신한 응답된 데이터를 일정 조건 하에 분석하고 복수의 하위 데이터들로 분리

하는 분석 엔진을 포함할 수 있다.

<22> 또한, 상기 시스템은 이용자로부터 수신한 응답 데이터를 일정 조건 하에 분석하여 복수의 하위 데이터들로 구

분하여 분리한 서브 데이터를 포함하는 가공 데이터베이스를 포함하며, 이 경우 상기 가공 데이터베이스의 특정

데이터와 비교 데이터베이스에서 상응하는 비교 데이터를 연관지어 비교하기 위해 비교 데이터베이스에서 특정

데이터를 선택하는 선택 엔진을 더 포함할 수 있다.

<23> 상기 비교 데이터베이스는 상기 기초 데이터베이스의 언어 학습 컨텐츠와 관련하여 소정 기준에 의해 계량화된

복수의 하위 단위의 데이터들을 포함하며, 상기 복수의 하위 단위의 데이터들은 서로 다른 복수의 논점들을 매

트릭스 형태로 배열하여 얻어지는 혼합 논점들을 포함할 수 있다.

<24> 본 발명에 따른 온라인 언어 학습 시스템은 이용자가 제공하는 정보를 유선망 또는 무선망을 통해 수신하여 상

기 서비스 제공 서버에 전송하거나, 서비스 제공 서버 또는 이 서버에 의하여 제어되는 데이터베이스 또는 각종

엔진으로부터 유선망 또는 무선망을 통해 이용자에게 정보를 전달하는 통신 수단을 더 포함할 수 있다.

<25> 본 발명은 또한 상기 언어 학습 시스템을 이용하여 온라인 상의 이용자에게 동영상, 사운드, 또는 텍스트 정보

를 제공하고, 이용자의 학습 결과로서 텍스트 정보 또는 음성 정보를 수신하고, 이용자로부터 수신된 정보를 일

정한 분석 조건에 따라 복수의 하위 단위 데이터들로 가공하고, 가공된 하위 단위 데이터들을 복수의 논점들을

포함하는 비교 데이터와 정량적으로 비교하여 이용자로부터 수신된 정보를 평가하는 것을 특징으로 하는 온라인

언어 학습 방법을 제공한다.

본 발명에 따르면, 정량적으로 계량화된 비교 데이터를 기초로 학습자의 학습 수준을 객관적으로 평가할 수 있

다. 따라서, 온라인 학습 특히 언어 학습에 있어서 듣기 또는 말하기의 기본적인 언어 교육 뿐만 아니라 고차원

의 독해 능력 및 작문 능력의 빠른 향상을 도모할 수 있으며, 이용자의 만족도를 크게 높일 수 있다.

<27> 또한, 본 발명에 따르면 온라인 학습이 갖고 있는 낮은 신뢰성을 극복함으로써 온라인 학습 산업의 구조를 개선

함과 동시에 다양한 방식의 새로운 교육 사업 모델을 창출할 수 있을 것이다.

<28> 본 발명은 특정 국가의 언어에 한정되지 않고 다양한 외국어의 학습에도 동일하게 적용될 수 있으며, 언어 학습

의 영역을 넘어 수학, 과학, 역사, 사회 등의 주변 학문에 관련된 학습 향상에도 효과적으로 적용될 수 있을 것

이다.

도 1은 기존의 온라인 학습 방법의 일례를 도시한 모식도.
<70> 도 2는 기존의 온라인 학습 방법의 학습 평가 방식을 설명한 모식도.
<71> 도 3은 본 발명에 따른 평가 방법의 개념을 도시한 모식도.
<72> 도 4는 본 발명에 따른 평가 방법의 데이터 추출 방식을 도시한 모식도.
<73> 도 5는 본 발명에 온라인 언어 학습 시스템을 보인 구성도.
<74> 도 6은 가공 데이터베이스의 일례를 보인 모식도.
<75> 도 7은 본 발명에 따라 복수의 관점을 기초로 도출된 비교 정보의 일례를 보인 모식도.
<76> 도 8은 본 발명에 따라 복수의 관점을 기초로 도출된 비교 정보의 다른 예를 보인 모식도.
<77> 도 9는 본 발명에 따라 복수의 관점을 기초로 도출된 비교 정보의 또 다른 예를 보인 모식도.
<78> 도 10은 비교 데이터(또는 가공 데이터)의 데이터 구성의 일례를 보인 모식도.
<79> 도 11은 비교 정보 도출 방법의 일례를 보인 모식도.
<80> 도 12는 본 발명에 따른 온라인 언어 학습 평가 방법을 예시적으로 보인 순서도.
<81> 도 13은 본 발명에 따른 온라인 언어 학습 방법을 예시적으로 보인 순서도.

이하에서는 도면을 참조하며 바람직한 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 구체적으로 설명한다.

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<30> 본 발명은 한국어 또는 외국어에 따른 언어 학습, 특히 독해 및 작문 영역에서 글 또는 문장(답안을 요구하는

질문 형식의 문장도 포함)의 논점 파악 및 논리적인 글쓰기를 가능케 하는 온라인 학습 방법, 그 시스템, 및 객

관적인 학습 평가 방법을 제안한다. 구체적으로는 온라인 상에서 각종 데이터들을 논점 측면에서 분석하여 가공

한 데이터가 저장된 데이터베이스, 데이터 가공 및 데이터 비교 평가를 위한 분석 엔진, 비교 및 평가 엔진 등

을 포함한 온라인 언어 학습 시스템을 제안한다.

<31> 본 발명에서 엔진(engine)은 온라인 언어 학습에 필요한 핵심적인 기능을 수행하는 소프트웨어나 하드웨어, 또

는 이 소프트웨어를 저장한 저장 매체를 지칭하는 용어로 사용하고자 한다.

<32> 본 발명은 논점 측면에서 계량화시킨 데이터의 비교 분석에 기초한 평가 방법을 제안함으로써 학습자의 독해 능

력 및 작문 능력의 실질적인 향상을 가져올 수 있고, 체계적이고 논리적인 사고력을 배양하여 국제화 시대의 글

로벌 마인드 형성에 일조할 수 있을 것이다.

<33> 도 3은 본 발명에 따른 평가 방법에 있어서 기초가 되는 어학 컨텐츠(언어 학습 컨텐츠)(200)를 논리적이고 객

관적인 방법으로 평가하기 위한 데이터를 얻기 위하여 다면적인 관점으로 분석한 예를 모식적으로 나타낸 것이

다.

<34> 시, 소설, 수필 등의 문학 작품, 논문이나 각종 분야의 정보 자료 등의 하나 이상의 관점을 담고 있는데 예를

들어, 인물에 관한 정보(210), 배경에 관한 정보(220), 사건에 관한 정보(230), 가치관에 관한 정보(240) 등이

있을 수 있다.

<35> 이와 같은 다양한 관점에 관련된 정보들은 언어 학습 컨텐츠를 객관적으로 분석하는데 유용한 기초 자료가 될

수 있다. 또한, 이러한 정보들을 체계적으로 분석하여 객관적인 평가 지표로 변화시킬 수 있다. 도 4는 언어 학

습 컨텐츠(200)를 다양한 관점의 정보들을 기초로 하여 복수의 논점으로 분류한 분석 정보(202, 204, 206, 20

8)로 변환(또는 도출)시킨 것을 모식화한 것이다. 상기 분석 정보의 수는 언어 학습 컨텐츠의 내용 및 형식에

따라 달라질 수 있으며, 도시된 네 개의 논점은 예시적으로 제안된 것이다. 상기 분석 정보는 다시 각각의 세부

논점을 포함하는 서브 분석 정보(202a, 204a, 206a, 208a)로 분할될 수 있다. 이와 같이 언어 학습 컨텐츠로부

터 다양한 관점을 기초로 도출된 분석 정보들은 디지털 정보로 데이터화되어 본 발명에 따른 평가 방법을 수행

하는 자료로 이용된다.

<36> 한편, 본 발명에 있어서, 후술하는 바와 같이 이용자의 학습 결과물에 관련된 1차 데이터를 분석하여 가공한 2

차 데이터를 얻는데에도 도 3 및 도 4를 통해 설명한 분석 정보 도출 방식이 이용될 수 있다.

<37> 도 5는 본 발명에 따른 온라인 언어 학습 시스템의 핵심 구성을 도시한 모식도이다.

<38> 상기 시스템은 유무선 데이터 통신 및 데이터 제어 가능한 서버(300)와, 이 서버에 내장되거나 서버와 유기적으

로 연결되어 있는 복수의 데이터베이스와 복수의 엔진을 포함한다.

<39> 기초 데이터베이스(310)는 논술, 국문 또는 영문 독해, 작문 등의 언어 학습을 위한 기초 자료를 포함한다. 기

초 데이터베이스에 포함되는 데이터에는 학습 자료 뿐만 아니라 학습 수준의 평가를 위한 문제도 포함될 수 있

다. 또한, 상기 기초 데이터베이스는 미리 축적된 데이터들만을 포함할 수도 있고(고정 데이터베이스), 이와 달

리 추가적으로 축적되는 데이터들을 포함하여 실시간 가변형 데이터베이스로 운영될 수도 있다.

<40> 상기 기초 데이터베이스에 포함되는 데이터는 구체적으로 한국어로 된 문구, 문장, 글, 또는 외국어로 된 문구,

문장, 글 등이 있을 수 있으며, 데이터는 텍스트, 사운드 또는 음성 정보, 동영상 정보 등 다양한 형식으로 저

장될 수 있다.

<41> 응답 데이터베이스(320)는 언어 학습 대상자(즉, 언어 학습 서비스 이용자)의 학습 응답에 따른 결과물(응답 데

이터)을 축적한 데이터베이스이다. 응답 데이터는 예를 들어 이용자가 네트워크를 통해 서비스 제공 서버로 전

송하는 단문, 에세이, 논문 등이 포함된다. 응답 데이터베이스에 저장되는 응답 데이터 역시 텍스트, 사운드 또

는 음성 정보, 동영상 정보 등 다양한 형식을 포함한다.

<42> 응답 데이터베이스에 저장된 데이터들은 후술하는 비교 데이터베이스에 포함되는 비교 데이터로 전환될 수

있다.

<43> 본 발명은 언어 학습 이용자의 학습 응답에 따른 결과물을 일정 조건 하에 분석하여 복수의 하위 데이터들로 변

환시킨 서브(sub) 데이터를 포함하는 가공 데이터베이스를 더 포함할 수 있다. 이 가공 데이터베이스는 별도로

존재할 수도 있고, 도 6에 도시한 바와 같이 응답 데이터베이스(320) 내에 일부분으로 가공 데이터베이스(325)

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가 위치하도록 통합적으로 운영할 수도 있다.

<44> 이용자로부터 전달되는 응답 데이터를 가공 데이터로 전환시키기 위하여 응답 데이터를 일정 조건 하에 (예를

들어 도 3 및 도 4와 관련하여 설명한 분석 정보 도출 방식에 따라) 분석하고 복수의 하위 단위의 데이터들로

변환하는 분석 엔진(340)을 포함할 수 있다.

<45> 비교 데이터베이스(330)는 기초 데이터베이스의 데이터와 관련하여 소정의 기준에 의해 복수의 하위 단위들로

계량화되어 구분된 비교 데이터가 축적되어 있는 데이터베이스이다.

<46> 비교 데이터는 예를 들어 도 7에 도시한 바와 같이 복수의 관점을 기초로 분석된 비교 정보를 포함할 수 있다.

이들 비교 정보는 각각 서로 다른 관점들(A)로부터 도출되며 서로 선형적인 관계를 이루는 복수 하위 단위의 데

이터(a, b, c, d)들을 포함한다. 상기 데이터(a, b, c, d)는 예를 들어 인물, 배경, 사건, 가치관의 관점에서

언어 학습 이용자의 학습 결과물(응답 데이터 또는 가공 데이터)을 객관적으로 그리고 정량적으로 비교 분석하

기 위한 기초 자료에 해당한다.

<47> 상기 비교 데이터는 매트릭스적으로 배열된 복수의 관점으로부터 얻어지며 서로 유기적인 관계에 있는 복수 하

위 단위의 데이터들을 포함할 수도 있다. 예를 들어 도 8을 참조하면, 인물, 배경, 사건, 가치관에 관련된 제1

관점들(A)과 컨텐츠 내용 구성의 형식적 측면에서 분석하는 단일 구조, 복합 구조, 심화 구조에 관련된 제2관점

들(B)이 매트릭스적으로 배열되어 있다. 이러한 관점들의 매트릭스 배열을 통하여 각각의 관점들이 서로 만나는

지점에서 형성되는 혼합 관점들(a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3, d1, d2, d3)은 앞서 도 7과 관련하여 설

명한 비교 데이터보다 더욱 치밀하고 정확한 비교 분석을 위한 기초 자료로 사용될 수 있다.

<48> 한편, 도 9를 참조하면, 매트릭스 구조로 배열된 관점들(A, B) 중에서 단일, 복합, 심화 구조에 관련된 관점들

(B)이 또 다른 세분화된 제3의 관점들로 분할되어 있는 것을 볼 수 있다. 도식화의 편의상 2차원적으로 배열하

였지만, 이러한 관점들의 배열은 3차원적으로 도식화할 수도 있을 것이다. 즉, 크게 세 가지로 분류되는 기본

관점들이 서로 연계되어 더욱 세분화된 각종 하위 단위의 데이터들(a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, b1,

b2, b3, b4, b5, b6, b7, b8, b9, c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7, c8, c9, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, d8,

d9)을 포함하게 된다. 따라서, 더욱더 심화된 객관적 평가를 위한 기초 자료로 사용될 수 있다.

<49> 이상에서 설명한 비교 데이터의 구성은 이용자가 전달하는 응답 데이터를 변환한 가공 데이터를 얻는데에도 유

사한 방식으로 활용될 수 있다. 즉, 매트릭스적으로 배열된 다양한 관점들에 기초하여 응답 데이터를 분석함으

로써 보다 세분화된 가공 데이터를 얻을 수 있을 것이다.

<50> 상기 비교 정보를 포함하는 비교 데이터(또는 가공 데이터)는 예를 들어 도 10과 같이 도식화시킬 수 있다. 이

비교 데이터(400)는 복수의 논점과 관련된 서브 데이터들(412, 414, 416, 418)로 구성되며, 서브 데이터의 수는

분석 관점의 수에 따라 달라질 수 있다.

<51> 비교 데이터(또는 가공 데이터)를 온라인 기반의 시스템을 통하여 얻기 위해서는 추가적인 방법이 요구될 수도

있다. 도 11은 예시적으로 비교 데이터(또는 가공 데이터)를 얻는 방법을 모식적으로 도시한 것으로, 언어 학습

컨텐츠 또는 이용자가 전달하는 학습 결과물로부터 키워드들(510, 520, 530)을 분석하고, 이러한 키워드들이 통

합적으로 만들어내는 논점(논점 I, 논점 II, 논점 III)들을 도출하여 데이터화시킬 수 있을 것이다. 예를 들어,

인물의 성격, 감정, 특징 등을 묘사하는데 관련되는 키워드들을 추출하여 이러한 키워드들이 통합적으로 이루어

내는 논점을 '인물'이라는 관점으로 정의할 수 있을 것이다. 유사한 방식으로 장소적 특징, 주변 환경, 날씨 등

에 관련된 키워드들을 추출하여 얻어지는 논점을 '배경'이라는 관점으로 정의할 수도 있다. 여기서, 키워드는

단순한 하나의 단어(명사, 동사, 조사, 부사, 형용사 등을 포함) 뿐만 아니라 단어들이 모인 구(phrase), 또는

문장(sentence)도 포함할 수 있다.

<52> 가공 데이터베이스의 특정 데이터와 비교 데이터베이스에서 상응하는 데이터를 연관지어 비교하기 위해서는 비

교 데이터베이스에서 특정 데이터를 선택하는 선택 엔진(350)을 이용할 수 있다.

<53> 도 5의 시스템에서 평가 엔진(360)은 가공 데이터베이스의 특정 데이터와 비교 데이터베이스에서 상응하는 데이

터를 연관지어 비교하고 객관적 기준, 즉 정량적으로 계량화된 비교 정보들을 기준으로 평가한다.

<54> 본 발명에 있어서, 분석 엔진(340), 선택 엔진(350) 및 평가 엔진(360)은 서로 별도의 소프트웨어 또는 하드웨

어로 존재할 수도 있지만, 둘 이상을 하나의 통합하여 시스템화된 엔진으로 구현할 수도 있다.

<55> 또한, 본 발명에 있어서 학습 서비스를 이용하는 다른 사용자의 응답 데이터를 축적한 데이터베이스 또는 축적

된 데이터들 각각을 소정 기준에 의하여 분석하여 복수의 하위 단위들을 구분한 데이터베이스를 전술한 응답 데

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이터베이스(320) 또는 비교 데이터베이스(330)와 별도로 구비할 수도 있다.

<56> 한편, 본 발명에 있어서, 이용자가 제공하는 데이터를 유선망 또는 무선망을 통해 수신하여 서버에 전송하거나,

서버 또는 서버에 의하여 제어되는 각종 데이터베이스 또는 각종 엔진으로부터 비교 및 평가 정보를 이용자에게

전달하는 통신 유닛을 별도로 구비할 수도 있다. 이러한 유무선 통신 유닛은 예를 들어 이용자가 원하는 시간에

이용자의 휴대용 통신 장치로 학습과 관련된 정보나 평가 정보 등을 전송하여 학습 방법 및 학습 효과를 극대화

시킬 수 있을 것이다.

<57> 도 12는 본 발명에 따른 온라인 언어 학습 평가 방법의 주요 단계를 도시한 것이다. 기본적인 학습 자료(예를

들어, 유형별 문제 또는 각종 형식의 글)를 이용자에게 제공한 후, 이용자의 학습이 완료되거나 학습 도중에 이

용자가 학습 결과물과 관련된 데이터(예를 들어, 이용자가 문제 또는 글에 대한 이해를 바탕으로 응답한 글)를

시스템의 서버로 전송한다.

<58> 서버에 수신된 이용자의 데이터, 즉 응답 데이터는 소정 조건(논점에 관련된 분석 항목)에 따라 분석하여 복수

의 하위 단위 데이터로 가공될 수 있다(단계 S1). 가공된 데이터는 기존에 축적된 데이터 또는 실시간적으로 축

적되는 데이터를 포함하는 비교 데이터베이스로부터 선택된 비교 데이터와 비교된다(단계 S2). 선택된 비교 데

이터는 예를 들어 모범 답안이 될 수 있는 하나 또는 복수의 글들일 수도 있고, 다른 이용자들이 응답한 데이터

들을 축적하여 실시간으로 데이터베이스화한 것일 수도 있다.

<59> 이러한 비교 과정과 동시에 또는 후속적으로 전술한 바 있는 각종 관점으로부터 얻어지는 비교 정보를 기초로

하여 정량적 객관적 평가가 수행된다(단계 S3). 평가 결과는 기 축적된 데이터베이스의 데이터들과 비교하여 절

대적 기준에 의하여 얻어질 수 있으며, 다른 이용자들이 응답한 데이터들과 비교하여 상대적인 기준으로 얻어질

수도 있다.

<60> 평가가 완료되면 이용자에게 평가 결과를 전달한다(단계 S4). 이 과정에서 또는 이와 별도로 이용자에게 부가

서비스 예를 들어, 글에 대한 첨삭 데이터, 학습 향상도에 관련된 조언 등을 제공할 수도 있다.

<61> 도 13은 본 발명에 따른 평가 방법 및 시스템을 이용하여 온라인 언어 학습 방법을 구현하는 예를 도시한 순서

도이다.

<62> 유무선 네트워크를 통한 온라인 학습자가 서비스 제공 서버에 접속하면(단계 S1) 인증 과정 또는 로그인 등의

기본 절차를 거친 후 학습을 하게 된다.

<63> 서비스 제공 서버는 동영상(또는 사운드나 텍스트 정보) 자료를 이용자에게 제공하여 학습을 진행한다(단계

S2). 학습 과정 중(또는 학습 완료 후) 이용자는 구술에 의한 응답 데이터를 온라인을 통해 제공하거나(단계

S3) 이와 별도로 또는 순차적으로 문어적 응답 데이터를 온라인을 통해 제공한다(단계 S4).

<64> 이용자의 응답 데이터가 음성 정보로 구성되는 경우, 이 음성 정보를 텍스트 정보로 변환하는 변환 엔진이 이용

될 수 있다. 이 변환 엔진은 예를 들어 서버에 내장되거나 서버와 연동되어 설치될 수 있고, 변환된 정보는 데

이터베이스화되어 서버를 통해 제어될 수 있다.

<65> 이용자가 작성하여 (온라인으로) 제시하는 데이터는 전술한 시스템 및 평가 방법에서 설명한 방식에 의하여 평

가가 이루어진다(단계 S5). 즉, 이용자가 제시하는 데이터를 소정 기준(예를 들어, 글의 논점)에 따라 분석하여

복수의 하위 단위의 데이터로 변환하고 기 축적된 데이터 또는 실시간적으로 축적되는 데이터로부터 얻어지는

비교 정보와 비교하여 정량적으로 평가하고 그 평가 결과를 이용자에게 전송한다.

<66> 평가가 완료된 후 또는 평가 결과의 전달과 더불어 평가 결과를 보완하는 첨삭물 또는 개인별 맞춤형 지도를 위

한 조언 등의 서비스를 제공할 수 있다(단계 S6). 이러한 모든 과정이 완료된 후 학습이 종료된다(단계 S7). 경

우에 따라서는 이용자가 학습 도중에 일시적으로 학습을 중단한 후 다른 시간에 재접속하여 학습을 속행할 수도

있을 것이다.

<67> 온라인 학습자들은 본 발명에 따른 온라인 학습 방법을 통하여 스스로 객관적인 평가 방식에 의한 평가 결과물

을 얻을 수 있으며, 동일 수준의 또래 집단과의 비교를 통한 상대적인 평가 결과물을 얻는 것도 가능하다. 따라

서, 보다 적극적인 방식으로 학습을 진행할 수 있고, 빠른 시간 안에 학습 향상을 도모할 수 있을 것이다.

특히, 학습자들은 본 발명을 통하여 언어, 특히 글에 필연적으로 포함되는 논리적 구성(논점)이나 논리 체계를

명확히 인식할 수 있을 것이다.

<68> 이상에서 바람직한 실시예를 통하여 본 발명을 예시적으로 설명하였으나, 본 발명은 이와 같은 특정 실시예에만

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공개특허 10-2009-0085201

한정되는 것은 아니며 본 발명에서 제시한 기술적 사상, 구체적으로는 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 다양

한 형태로 수정, 변경, 또는 개선될 수 있을 것이다.

300:서버 310:기초 데이터베이스
<84> 320:응답 데이터베이스 325:가공 데이터베이스
<85> 330:비교 데이터베이스 340:분석 엔진
<86> 350:선택 엔진 360:평가 엔진
<87> 400:비교 데이터(또는 가공 데이터) 510:키워드
<88> 520:키워드 530:키워드

Claims (15)

1. 언어 학습 컨텐츠가 저장된 기초 데이터베이스와 비교 데이터가 저장된 비교데이터베이스를 포함하는 서비스 제
   공 서버로부터 언어 학습 컨텐츠를 온라인 망을 통해 이용자에게 제공하고,
   이용자가 상기 컨텐츠에 대한 학습 후 학습 결과에 대한 응답 데이터를 사용자로부터 수신하고,
   수신된 응답 데이터를 일정한 분석 조건에 따라 복수의 하위 단위 데이터들로 가공하고,
   가공된 하위 단위 데이터들을 상기 비교 데이터베이스로부터 선택된 비교 데이터와 정량적으로 비교하여 사용자
   의 응답 데이터를 객관적으로 평가하는 것을 특징으로 하는
   온라인 언어 학습 평가 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 비교 데이터베이스는 미리 축적된 복수의 비교 데이터들을 포함하는 온라인 언어 학습 평
   가 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 비교 데이터베이스는 이용자들로부터 수신된 복수의 응답 데이터들을 포함하는 온라인 언
   어 학습 평가 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 응답 데이터의 평가는 서로 다른 복수의 논점들을 기준으로 평가하는 온라인 언어 학습
   평가 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 응답 데이터의 평가는 서로 다른 복수의 논점들을 매트릭스 형태로 배열하여 얻어지는 혼
   합 논점을 기준으로 평가하는 온라인 언어 학습 평가 방법
6. 유무선 데이터 통신 및 데이터 제어를 수행하는 서비스 제공 서버와,
   언어 학습 컨텐츠를 포함하는 기초 데이터베이스와,
   복수의 논점을 기초로 언어 학습 컨텐츠를 분석한 비교 데이터들을 포함하는 비교 데이터베이스와,
   상기 서비스 제공 서버로부터 네트워크를 통하여 언어 학습 컨텐츠를 제공받은 이용자가 학습 결과에 대한 응답
   으로 전달한 응답 데이터를 저장하는 응답 데이터베이스와,
   상기 응답 데이터베이스의 특정 응답 데이터와 상기 비교 데이터베이스에서 선택된 비교 데이터를 연동시켜 복
   수의 논점을 기초로 정량적으로 비교 평가하는 비교 및 평가 엔진을 포함하는
   온라인 언어 학습 시스템.
7. 제6항에 있어서, 상기 비교 데이터베이스는 미리 축적된 데이터와 더불어 이용자로부터 제공되는 응답 데이터들
   을 부가적으로 축적하는 실시간 가변형 데이터베이스인 온라인 언어 학습 시스템
8. 제6항에 있어서, 언어 학습 컨텐츠는 한국어 또는 외국어로 된 텍스트, 사운드 정보, 또는 동영상 정보를 포함
   하는 온라인 언어 학습 시스템.
9. 제6항에 있어서, 이용자들로부터 수신한 응답 데이터를 일정 조건 하에 분석하고 복수의 하위 데이터들로 분리
   하는 분석 엔진을 포함하는 온라인 언어 학습 시스템.
10. 제6항에 있어서, 이용자로부터 수신한 응답 데이터를 일정 조건 하에 분석하여 복수의 하위 데이터들로 구분하
    여 분리한 서브 데이터를 포함하는 가공 데이터베이스를 포함하는 온라인 언어 학습 시스템.
11. 제10항에 있어서, 상기 가공 데이터베이스의 특정 데이터와 비교 데이터베이스에서 상응하는 비교 데이터를 연
    관지어 비교하기 위해 비교 데이터베이스에서 특정 데이터를 선택하는 선택 엔진을 포함하는 온라인 언어 학습
    시스템.
12. 제6항에 있어서, 상기 비교 데이터베이스는 상기 기초 데이터베이스의 언어 학습 컨텐츠와 관련하여 소정 기준
    에 의해 계량화된 복수의 하위 단위의 데이터들을 포함하는 온라인 언어 학습 시스템
13. 제12항에 있어서, 상기 복수의 하위 단위의 데이터들은 서로 다른 복수의 논점들을 매트릭스 형태로 배열하여
    얻어지는 혼합 논점들을 포함하는 온라인 언어 학습 시스템
14. 제6항에 있어서, 이용자가 제공하는 정보를 유선망 또는 무선망을 통해 수신하여 상기 서비스 제공 서버에 전송
    하거나, 서비스 제공 서버 또는 이 서버에 의하여 제어되는 데이터베이스 또는 각종 엔진으로부터 유선망 또는
    무선망을 통해 이용자에게 정보를 전달하는 통신 수단을 더 포함하는 온라인 언어 학습 시스템.
15. 제6항의 시스템을 이용하여 온라인 상의 이용자에게 동영상, 사운드, 또는 텍스트 정보를 제공하고,
    이용자의 학습 결과로서 텍스트 정보 또는 음성 정보를 수신하고,
    이용자로부터 수신된 정보를 일정한 분석 조건에 따라 복수의 하위 단위 데이터들로 가공하고,
    가공된 하위 단위 데이터들을 복수의 논점들을 포함하는 비교 데이터와 정량적으로 비교하여 이용자로부터 수신
    된 정보를 평가하는 것을 특징으로 하는
    온라인 언어 학습 방법
    

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