KR20220113239A - 학습 관리 방법, 학습 관리 장치 및 컴퓨터에서 판독가능한 저장매체에 저장된 프로그램 - Google Patents

학습 관리 방법, 학습 관리 장치 및 컴퓨터에서 판독가능한 저장매체에 저장된 프로그램 Download PDF

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KR20220113239A
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Abstract

본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 방법은, 학습기기 및 관리기기와 통신을 수행하는 통신모듈 및 학습 관리 프로그램을 실행하는 제어부를 포함하는 학습 관리 장치에 의해 학습 관리하는 방법에 관한 것이다. 본 방법은, 상기 제어부가 학습기기로부터 학습자의 학습 태도, 학습 성과 및 학습환경 중 적어도 어느 하나의 학습정보를 수집하는 단계; 상기 제어부가 상기 학습정보를 평가하여 평가정보를 산출하는 단계; 상기 제어부가 상기 평가정보를 상기 학습자가 학습하는 학습 콘텐츠 진행시간 및 상기 학습 콘텐츠 진행시간별 학습 콘텐츠정보 중 적어도 어느 하나에 맞추어 맞춤 정보를 생성하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 맞춤 정보를 관리기기로 송신하는 단계;를 포함한다.

Description

학습 관리 방법, 학습 관리 장치 및 컴퓨터에서 판독가능한 저장매체에 저장된 프로그램{Method, apparatus and program for Managing of Studying}
본 발명은 학습 관리 방법, 학습 관리 장치 및 컴퓨터에서 판독가능한 저장매체에 저장된 프로그램에 관한 것이다.
최근 스마트폰, 태블릿 등 개인용 전자기기가 대중화에 더불어 코로나 19의 유행을 인하여 비대면 학습이 크게 활성화되었다. 그러나, 종래의 비대면 학습은 교육자가 학습자를 직접적으로 관리할 수 없기 때문에 학습 효율이 저하되어 학습자의 학업 성취도가 크게 감소하는 문제가 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 한국 공개특허 제10-2010-0047427호는 학습 중 집중력이 저하되는 것을 방지하기 위한 방법으로 적절한 시점에 주위를 환기시켜주는 이벤트성 콘텐츠를 제공하는 동영상학습 지원시스템을 제공하고 있다.
한국 공개특허 제10-2010-0047427호
본 발명은 비대면 교육에서 학습자의 학습 효율을 높일 수 있는 학습 관리 방법, 학습 관리 장치 및 컴퓨터에서 판독가능한 저장매체에 저장된 프로그램을 제공함을 목적으로 한다.
또한, 학습자의 학습 태도를 콘텐츠 정보와 연계하여 평가함으로써 학습자의 효율을 높일 수 있는 관리방안을 도출할 수 있다.
또한, 학습자의 학습 태도에 대한 정보를 관리자에게 전달함으로써 학습자의 학습 관리를 보다 능동적으로 수행할 수 있다.
본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 방법은, 학습기기 및 관리기기와 통신을 수행하는 통신모듈 및 학습 관리 프로그램을 실행하는 제어부를 포함하는 학습 관리 장치에 의해 학습 관리하는 방법에 관한 것이다. 본 방법은, 상기 제어부가 학습기기로부터 학습자의 학습 태도, 학습 성과 및 학습환경 중 적어도 어느 하나의 학습정보를 수집하는 단계; 상기 제어부가 상기 학습정보를 평가하여 평가정보를 산출하는 단계; 상기 제어부가 상기 평가정보를 상기 학습자가 학습하는 학습 콘텐츠 진행시간 및 상기 학습 콘텐츠 진행시간별 학습 콘텐츠정보 중 적어도 어느 하나에 맞추어 맞춤 정보를 생성하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 맞춤 정보를 관리기기로 송신하는 단계;를 포함한다.
상기 학습 콘텐츠 진행시간 별 학습 콘텐츠 정보는, 해당 학습 콘텐츠 진행시간에서의 강사의 음성정보, 강사의 태도정보, 학습 콘텐츠영상정보 및 학습 콘텐츠내용정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
상기 맞춤 정보를 관리기기로 송신하는 단계는, 상기 학습 콘텐츠 진행시간에 따른 상기 학습자의 평가정보 및 상기 학습 콘텐츠정보에 따른 상기 학습자의 평가정보 중 적어도 어느 하나를 상기 관리기기로 송신할 수 있다.
상기 평가정보를 산출하는 단계는, 학습자의 얼굴을 감지하고 얼굴 영역을 도출하는 단계; 상기 도출된 얼굴 영역의 면적 및 상기 얼굴 영역의 외곽 좌표를 도출하는 단계; 및 상기 얼굴 영역의 면적 및 외곽 좌표의 변화에 따라 학습자의 학습태도를 평가하여 평가정보를 산출하는 단계;를 포함 할수 있다.
상기 학습자의 학습태도를 평가하여 평가정보를 산출하는 단계는, 상기 학습태도 점수, 상기 학습 콘텐츠의 전체 시간, 학습자의 비집중 시간 및 집중도 가중치를 이용 할수 있다.
상기 집중도 가중치는, 학습자의 비집중 횟수 및 상기 학습 콘텐츠의 학습 중요도를 기준으로 도출될 수 있다.
본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 장치는 학습기기 및 관리기기와 통신을 수행하는 통신모듈; 학습 관리 프로그램을 실행하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는 상기 학습 관리 프로그램의 실행에 따라 앞서 설명한 방법을 수행한다.
본 발명의 실시 예를 따르는 컴퓨터에서 판독가능한 저장매체에 저장된 프로그램은 프로세서에 의해 실행되어 앞서 설명한 방법을 실행한다.
본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 방법, 학습 관리 장치 및 컴퓨터에서 판독가능한 저장매체에 저장된 프로그램은 비대면 교육에서 학습자의 학습 효율을 높일 수 있다.
또한, 학습자의 학습 태도를 콘텐츠 정보와 연계하여 평가함으로써 학습자의 효율을 높일 수 있는 관리방안을 도출할 수 있다.
또한, 학습자의 학습 태도에 대한 정보를 관리자에게 전달함으로써 학습자의 학습 관리를 보다 능동적으로 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 장치 및 학습기기, 관리기기의 관계를 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 장치를 도시한 개념도이다.
도 3 및 도 4는 관리기기로 송신하는 정보의 예시이다.
도 5 및 도 6은 학습자의 얼굴 이미지로부터 얼굴 좌표를 도출하는 예를 도시한 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 형태들을 다음과 같이 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시 형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시 형태로 한정되는 것은 아니다.　 또한, 본 발명의 실시 형태는 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.　 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면 상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다. 덧붙여, 명세서 전체에서 어떤 구성요소를 "포함"한다는 것은 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 본 발명의 설명에서 "점수화"란 어떠한 대상을 숫자로 구분하여 표현하는 것뿐 아니라, A, B, C 또는 上, 中, 下와 같은 등급으로 구분하여 표현하는 것을 포함한다.
도 1은 본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 장치 및 학습기기, 관리기기의 관계를 도시한 개념도이고, 도 2는 본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 장치를 도시한 개념도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 방법은 학습기기(200) 및 관리기기(300)와 통신을 수행하는 통신모듈(120) 및 학습 관리 프로그램을 실행하는 제어부(110)를 포함하는 학습 관리 장치(100)에 의해 수행된다. 또한, 본 발명은 상기 학습 관리 장치(100)는 외부의 학습기기(200) 및 관리기기(300)와 통신을 수행하여 정보를 수집하고 정보를 제공함으로써 수행된다.
본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 방법은, 상기 제어부(110)가 학습기기(200)로부터 학습자의 학습 태도, 학습 성과 및 학습환경 중 적어도 어느 하나의 학습정보를 수집하는 단계; 상기 제어부(110)가 상기 학습정보를 평가하여 평가정보를 산출하는 단계; 상기 제어부(110)가 상기 평가정보를 상기 학습자가 학습하는 학습 콘텐츠 진행시간 및 상기 학습 콘텐츠 진행시간별 학습 콘텐츠정보 중 적어도 어느 하나에 맞추어 맞춤 정보를 생성하는 단계; 및 상기 제어부(110)가 상기 맞춤 정보를 관리기기(300)로 송신하는 단계;를 포함한다.
상기 학습기기(200)는 학습자가 비대면 학습을 수행하는 데 사용하는 전자기기로서, 휴대폰, 스마트폰, 태블릿 PC 등의 모바일 기기뿐 아니라, 컴퓨터, 노트북 PC 등 사용자에게 정보를 제공하고 사용자가 입력한 정보를 저장 및 처리할 수 있는 모든 종류의 전자기기를 포함한다. 상기 학습기기(200)는 외부 서버 등과 통신을 하기 위한 통신 모듈을 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 학습기기(200)는 사용자 정보나 콘텐츠 정보 등을 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 학습기기(200)는 학습자의 학습 태도, 학습 성과 및 학습 환경에 대한 정보를 수집하기 위해 카메라, 마이크 등의 부속 장치를 더 포함할 수 있다.
상기 관리기기(300)는 강사 또는 학부모 등 학습자를 관리하는 관리자가 사용하는 전자기기로서, 휴대폰, 스마트폰, 태블릿 PC 등의 모바일 기기뿐 아니라, 컴퓨터, 노트북 PC 등 사용자에게 정보를 제공하고 사용자가 입력한 정보를 저장 및 처리할 수 있는 모든 종류의 전자기기를 포함한다. 상기 관리기기(300)는 외부 서버 등과 통신을 하기 위한 통신 모듈을 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 관리기기(300)는 학습자 정보나 학습 관리 장치에서 수신한 정보 등을 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다.
학습 관리 장치(100)는 외부의 학습기기(200) 및 관리기기(300)와 통신을 수행하고, 수집된 정보를 저장, 연산하여 결과를 도출하는 기능을 수행하는 전자기기이다. 상기 학습 관리 장치(100)는 특별히 제한하지 않지만, 클라우드 서버, IMPS(IP Multimedia Subsystem) 서버, 텔레포니 어플리케이션(Telephony Application) 서버, IM(Instant Messaging) 서버, MGCF(Media Gateway Control Function) 서버, MSG(Messaging Gateway) 서버 및 CSCF(Call Session Control Function) 서버 중 어느 하나일 수 있으며, 상기 서버들은 PC(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 태블릿 PC(Tablet Personal Computer) 등 데이터를 송수신할 수 있는 객체를 지칭하는 장치로 구현될 수 있다.
상기 제어부(110)는 제어 대상을 제어하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 칩(112) 및 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서 칩(111)을 포함할 수 있다. 상기 제어부(110)는 필요에 따라 하나의 프로세서 칩을 포함할 수도 있고, 복수의 프로세서 칩을 포함할 수도 있다. 또한, 복수의 프로세서 칩이 하나의 칩 상에 집적될 수도 있고, 물리적으로 분리될 수도 있다. 이와 같이, 본 발명의 실시 예를 따르는 학습 관리 방법은 컴퓨터에서 판독가능한 저장매체에 저장된 프로그램이 프로세서에 의해 실행됨으로써 실행될 수 있다.
상기 통신모듈(120)은 학습기기 또는 관리기기와 유선 또는 무선으로 통신하여 정보를 송신 및 수신하는 기능을 수행하는 것으로, 본 기술 분야에서 사용하는 일반적인 통신장치를 포함할 수 있으며 특별히 제한하지 않는다.
상기 학습정보는 학습자에 대한 정보 및 학습환경에 대한 정보를 포함한다. 상기 학습정보는 학습자의 학습 태도, 학습 성과 및 학습환경에 대한 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 상기 제어부는 학습기기의 마이크, 카메라 등의 부속장치에서 수집된 학습정보를 수신할 수 있다.
상기 학습 태도에 대한 정보란 학습자의 집중도, 흥미, 감정 등 학습과 관련된 학습자의 행동이나 심리에 대한 정보를 의미한다. 본 발명의 실시 예에서 상기 학습 태도는 일정한 기준에 따라 점수화할 수 있으며, 이를 통해 학습자의 학습 태도를 정량적으로 평가할 수 있다.
일 예에서, 상기 학습 태도는 학습자의 얼굴 좌표 정보로부터 도출할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 학습 태도를 도출하는 방법은 아래의 단계를 포함하여 수행할 수 있다.
(a) 제어부가 상기 학습기기로부터 수신된 학습자에 대한 이미지 정보(사진, 영상등)로부터 학습자의 얼굴을 감지하고 얼굴 영역을 도출하는 단계
(b) 제어부가 상기 도출된 얼굴 영역의 면적 및 상기 얼굴 영역의 외곽 좌표를 도출하는 단계 및
(c) 제어부가 상기 얼굴 영역의 면적 및 외곽 좌표의 변화에 따라 학습자의 학습태도를 평가하는 단계
상기 (a) 단계를 수행하기 위해서는 이미지로부터 학습자의 얼굴을 인식해야 한다. 이미지로부터 얼굴을 인식하여 얼굴을 감지하고 얼굴 영역을 도출하는 방법은 통상적으로 알려진 프로그램을 이용하여 수행할 수 있다. 일 예로, Microsoft 사의 Azure Cognitive Services를 적용할 수 있다. 상기 Azure Cognitive Services는 100만여개의 안면인식 데이터베이스를 기초로 얼굴을 인식하는 프로그램으로 알려져 있다. 다음으로, 얼굴 영역의 면적 및 얼굴 영역의 외곽 좌표를 도출한다. 도 5를 참조하면, 앞서 도출한 얼굴 영역의 가장자리에 b1 내지 b4의 좌표를 형성할 수 있으며, 상기 b1 내지 b4에 의해 생성된 사격형의 면적(a)을 도출할 수 있다. 상기 a가 얼굴 영역의 면적이고, b1 내지 b4가 얼굴 영역의 외곽 좌표에 해당한다. 다음으로, 이와 같이 도출된 얼굴 영역의 면적 및 얼굴 영역의 외곽 좌표를 통해 학습태도를 평가할 수 있다. 상기 얼굴 영역의 면적 및 얼굴 영역의 외곽 좌표는 학습자의 얼굴 방향이나 학습 자세에 의해 수시로 변하게 된다. 도 6을 참조하면, 학습자가 얼굴 방향을 돌린 경우의 얼굴 영역의 외곽 좌표인 b1' 내지 b4'에 의해 형성된 사각형의 면적(얼굴 영역의 면적)은 학습자가 정면을 주시하는 도 5의 면적에 비하여 작은 것을 알 수 있다. 또한, 각 좌표의 수평 간격 역시, 학습자의 얼굴 방향이 변경된 도 6의 경우가 도 5에 비하여 줄어든 것을 알 수 있다. 만일, 학습자가 얼굴을 아래나 위로 향하는 경우에는 각 좌표의 수직 간격이 줄어들 것을 예상할 수 있다. 이와 같이, 얼굴 영역의 면적 및 얼굴 영역의 외곽 좌표의 변화를 통해 학습자의 학습 태도를 평가할 수 있다. 일 예로, 정면을 주시하는 경우를 기준으로, 얼굴 영역의 면적이 80% 초과이고, 각 좌표의 수평 간격 및 수직 간격이 80% 초과인 경우에는 학습 태도가 우수한 것(예를 들면 'A 등급')으로 평가할 수 있으며, 정면을 주시하는 경우를 기준으로, 얼굴 영역의 면적이 60 내지 80%이고, 각 좌표의 수평 간격 및 수직 간격이 60 내지 80%인 경우에는 학습 태도가 보통인 것(예를 들면 'B 등급')으로 평가할 수 있으며, 정면을 주시하는 경우를 기준으로, 얼굴 영역의 면적이 60% 미만이고, 각 좌표의 수평 간격 및 수직 간격이 60% 미만인 경우에는 학습 태도가 불량한 것(예를 들면 'C 등급')으로 평가할 수 있다.
학습성과 정보는 학습자가 해당 콘텐츠를 통해 특정 학업을 어느 정도 성취하였는 지를 평가하는 것이다. 상기 학습성과는 상기 제어부가 상기 학습기기를 통해 학습자에게 문제를 제공하여 답안을 제출하도록 함으로써 평가할 수 있고, 상기 콘텐츠가 제공되는 동안 학습자가 상기 콘텐츠의 지시에 따라 수행하는 행동, 소리, 표정 등을 평가한 것일 수 있다. 일 예로, 상기 콘텐츠가 외국어 학습에 관한 것인 경우 학습자가 상기 콘텐츠에서 제공하는 해당 단어를 소리내어 말하는 경우 상기 제어부가 해당 소리 정보를 평가하여 점수화할 수 있다.
학습환경 정보는 학습자가 학습을 수행하는 장소에 대한 정보를 의미한다. 상기 학습환경 정보에는 소음, 밝기, 주위 사물(또는 사람 등)의 움직임에 관한 정보가 포함된다. 일 예로, 상기 제어부는 주위 환경에서 발생하는 소음을 측정하여 dB에 따라 점수화할 수 있다. 또한, 밝기를 측정하여 Lux에 따라 점수화할 수 있다. 또한, 주위 사물의 움직임이 감지되는 횟수에 따라 점수화할 수 있다.
평가정보는 상기 제어부가 상기 학습 태도, 학습 성과 및 학습환경 등을 각각 점수화하여 평가하여 산출한 것이다. 상기 평가 정보는 상기 학습정보 중 적어도 어느 하나의 정보일 수 있으며, 복수의 정보를 이용하여 연산함으로써 도출한 것일 수 있다. 일 예로, 상기 평가정보는 상기 제어부가 복수의 정보에 각기 다른 가중치를 부여하여 도출한 것일 수 있고, 복수의 정보를 합산하거나 평균한 것일 수 있다. 상기 평가정보는 수치화하여 표현하거나 A, B, C와 같이 등급을 구분하여 표현할 수 있다.
상기 평가정보는 상기 제어부가 특정 요소에 가중치를 부여하여 산출할 수 있다. 이 경우, 상기 제어부는 상기 학습태도 점수, 상기 학습 콘텐츠의 전체 시간, 학습자의 비집중 시간 및 집중도 가중치 중 적어도 어느 하나를 이용하여 평가정보를 산출할 수 있다. 상기 집중도 가중치는, 학습자의 비집중 횟수 및 상기 학습 콘텐츠의 학습 중요도를 기준으로 도출될 수 있다. 상기 학습자의 비집중이란 앞서 설명한 학습 태도 정보 중 특정 등급이나 점수에 미치지 못하는 경우를 의미할 수 있다. 상기 학습 콘텐츠의 학습 중요소는 각 콘텐츠마다 매칭된 중요도 점수로서, 상기 제어부의 메모리 칩에 미리 저장된 정보이거나, 상기 학습기기로부터 수신된 정보일 수 있다.
일 예로 상기 평가정보는 아래의 수식에 의해 계산될 수 있다. 이를 통해 보다 정확한 평가정보의 산출이 가능하다.
A = [(a X b) / c] X 100
(여기서 A는 평가정보 점수, a는 비집중시간, b는 가중치, c는 콘텐츠 전체 시간)
또한, 학습자의 일반적인 집중력을 고려하여 콘텐츠의 전체 시간 중 초기 및 말기의 일정 시간은 평가에서 제외할 수 있다.
상기 학습 콘텐츠 진행시간은 학습자가 시청 또는 참여하는 콘텐츠가 실행하는 시간을 의미한다. 일 예에서 콘텐츠의 최초 시작 시점을 0으로 기준하여 초, 분, 시 단위로 구분한 정보일 수 있다. 상기 학습 콘텐츠 진행시간에 대한 정보는 학습기기로부터 수신한 것일 수 있다.
상기 학습 콘텐츠 진행시간 별 학습 콘텐츠 정보에서 콘텐츠 정보는 상기 학습기기를 통해 제공되는 강의 주제, 소리, 이미지 등의 정보를 의미하며, 상기 학습 콘텐츠 진행시간 별 학습 콘텐츠 정보는 상기 콘텐츠 정보를 콘텐츠 진행시간에 매칭하여 제공되는 정보를 의미한다. 상기 학습 콘텐츠 진행시간 별 학습 콘텐츠 정보는, 해당 학습 콘텐츠 진행시간에서의 강사의 음성정보, 강사의 태도정보, 학습 콘텐츠영상정보 및 학습 콘텐츠내용정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 하나의 강의에 대한 콘텐츠인 경우라도 시간에 따라 강사 소개, 해설, 문제 풀이 등 다양한 종류의 정보가 제공될 수 있는 바, 학습자의 학습태도에 영향을 주는 요소를 찾기 위해서는 콘텐츠 진행시간에 따른 콘텐츠 정보를 수집할 필요가 있다. 상기 콘텐츠 정보는 학습기기로부터 수신한 것일 수 있으며, 상기 제어부는 상기 콘텐츠 정보를 상기 학습기기로부터 수신한 콘텐츠 진행시간 정보와 매칭할 수 있다. 상기 강사의 음성정보는 음성의 크기, 말의 빠르기, 음의 높낮이 등에 대한 정보일 수 있다. 상기 강사의 태도정보는 콘텐츠에 강사가 비춰지는 지 여부, 강사의 위치, 강사의 시선 방향 등에 대한 정보일 수 있다. 상기 학습 콘텐츠영상정보는 콘텐츠가 제공하는 이미지의 종류가 사진, 동영상 또는 텍스트인지 여부에 대한 정보일 수 있다. 학습 콘텐츠내용정보는 상기 콘텐츠의 주제, 과목 종류 등에 대한 정보일 수 있다.
상기 맞춤 정보는 제어부가 도출한 학습자의 학습태도 등에 대한 평가정보를 학습 콘텐츠 진행시간 또는 학습 콘텐츠 진행시간별 학습 콘텐츠정보에 매칭한 정보를 의미한다. 이를 통해, 학습태도가 불량하다고 평가된 시점에 어떤 종류의 콘텐츠가 실행되었는 지 확인할 수 있으며, 반대로 학습태도가 우수하다고 평가된 시점에 어떤 종류의 콘텐츠가 실행되었는 지 확인할 수 있다.
제어부는 상기 맞춤 정보를 관리기기로 송신할 수 있다. 이 때, 상기 제어부는 상기 학습 콘텐츠 진행시간에 따른 상기 학습자의 평가정보 및 상기 학습 콘텐츠정보에 따른 상기 학습자의 평가정보 중 적어도 어느 하나를 상기 관리기기로 송신할 수 있다.
도 3은 상기 제어부가 상기 관리기기로 송신한 학습 콘텐츠 진행시간에 따른 상기 학습자의 평가정보의 예를 도시한 것이다. 도 3을 참조하면 콘텐츠 진행시간(강의진행시간)에 따른 학습태도 점수 및 학습환경 점수의 변화를 알 수 있다. 이와 더불어, 상기 제어부는 학습 환경의 세부 정보를 더 송신할 수 있다. 예를 들어, 도 3의 학습환경은 주변 소음에 의한 영향이 대부분임을 관리기기로 전달할 수 있다. 관리자는 이러한 정보를 통해 학습자가 학습환경에 영향을 많이 받는 것을 알 수 있으며, 주변의 소음을 차단하기 위한 노력을 기울일 수 있다.
도 4는 상기 제어부가 상기 관리기기로 송신한 학습 콘텐츠정보에 따른 상기 학습자의 평가정보의 예를 도시한 것이다. 도 4를 참조하면 콘텐츠의 내용이 사례풀이인 경우에는 평가정보가 상승하고, 발표학습인 경우에는 평가정보에 영향을 주지 않는 것을 알 수 있다. 관리자는 이러한 정보를 통해 학습자가 사례풀이 중심의 콘텐츠에 보다 우수한 학습태도를 가짐을 알 수 있는 바, 사례풀이 중심의 콘텐츠를 추천할 수 있다.
본 발명은 상술한 실시 형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니며 첨부된 청구범위에 의해 한정하고자 한다. 따라서, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경이 가능할 것이며, 이 또한 본 발명의 범위에 속한다고 할 것이다.
100: 학습 관리 서비스 제공 장치, 110: 제어부, 111: 프로세서 칩, 112: 메모리 칩, 120: 통신모듈, 200: 학습기기, 300: 관리기기

Claims (8)

  1. 학습기기 및 관리기기와 통신을 수행하는 통신모듈 및 학습 관리 프로그램을 실행하는 제어부를 포함하는 학습 관리 장치에 의해 학습 관리하는 방법에 있어서,
    상기 제어부가 학습기기로부터 학습자의 학습 태도, 학습 성과 및 학습환경 중 적어도 어느 하나의 학습정보를 수집하는 단계;
    상기 제어부가 상기 학습정보를 평가하여 평가정보를 산출하는 단계;
    상기 제어부가 상기 평가정보를 상기 학습자가 학습하는 학습 콘텐츠 진행시간 및 상기 학습 콘텐츠 진행시간별 학습 콘텐츠정보 중 적어도 어느 하나에 맞추어 맞춤 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 제어부가 상기 맞춤 정보를 관리기기로 송신하는 단계;를 포함하는,
    학습 관리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 학습 콘텐츠 진행시간 별 학습 콘텐츠 정보는, 해당 학습 콘텐츠 진행시간에서의 강사의 음성정보, 강사의 태도정보, 학습 콘텐츠영상정보 및 학습 콘텐츠내용정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는,
    학습 관리 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 맞춤 정보를 관리기기로 송신하는 단계는,
    상기 학습 콘텐츠 진행시간에 따른 상기 학습자의 평가정보 및 상기 학습 콘텐츠정보에 따른 상기 학습자의 평가정보 중 적어도 어느 하나를 상기 관리기기로 송신하는 것인,
    학습 관리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 평가정보를 산출하는 단계는,
    학습자의 얼굴을 감지하고 얼굴 영역을 도출하는 단계;
    상기 도출된 얼굴 영역의 면적 및 상기 얼굴 영역의 외곽 좌표를 도출하는 단계; 및
    상기 얼굴 영역의 면적 및 외곽 좌표의 변화에 따라 학습자의 학습태도를 평가하여 평가정보를 산출하는 단계;를 포함하는,
    학습 관리 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 학습자의 학습태도를 평가하여 평가정보를 산출하는 단계는,
    상기 학습태도 점수, 상기 학습 콘텐츠의 전체 시간, 학습자의 비집중 시간 및 집중도 가중치를 이용하는 것인,
    학습 관리 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 집중도 가중치는,
    학습자의 비집중 횟수 및 상기 학습 콘텐츠의 학습 중요도를 기준으로 도출된 것인,
    학습 관리 방법.
  7. 학습기기 및 관리기기와 통신을 수행하는 통신모듈;
    학습 관리 프로그램을 실행하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는 상기 학습 관리 프로그램의 실행에 따라 제1항의 방법을 수행하는,
    학습 관리 장치.
  8. 프로세서에 의해 실행됨으로써 제1항의 방법을 실행하는,
    컴퓨터에서 판독가능한 저장매체에 저장된 프로그램.

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