KR20230049934A - Method, server and program of real-time peer assessment and collaborative learning based on game theory to improve collective intelligence - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 집단지성 계발을 위한 게임이론 기반의 동료평가 및 협력학습 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a peer evaluation and cooperative learning method based on game theory for developing collective intelligence.
융합지식기반 미래사회에서 요구하는 집단지성을 높이기 위해서는 교수자 중심으로 지식을 전달하는 현행 교수학습법을 탈피하고 집단지성을 발현할 수 있는 팀 프로젝트 기반 협력학습이 가능한 플랫폼이 필요하다.In order to increase the collective intelligence required in the future society based on convergence knowledge, it is necessary to break away from the current teaching and learning method that transfers knowledge centered on the instructor and to develop a platform that enables collaborative learning based on team projects that can express collective intelligence.
종래와 같이 팀 프로젝트 기반으로 협력학습을 수행하고 교수자가 팀 단위로 평가를 하게 되는 경우, 개별 팀원은 자신에 대한 평가가 다른 팀원들의 행동이나 능력에 의존하는 상황에 처하게 되고, 자신이 팀 프로젝트에 투입한 시간이나 노력만큼 제대로 보상받지 못하기 때문에, 팀 프로젝트에 불만을 느끼거나 협력 학습의 효과가 현저하게 떨어지게 된다.When cooperative learning is performed based on a team project as in the prior art and the instructor evaluates as a team, individual team members find themselves in a situation where their evaluation depends on the actions or abilities of other team members, and they are unable to complete the team project. Because they are not properly compensated for the amount of time or effort put in, they feel dissatisfied with the team project or the effect of cooperative learning is significantly reduced.
따라서, 이러한 문제점을 해결할 수 있는 플랫폼이 필요한 상황이지만, 이러한 것을 제공하는 기술이 아직 공개되어 있지 않은 실정이다.Accordingly, a platform capable of solving these problems is required, but technology for providing such a platform has not yet been disclosed.
상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 복수의 평가 채널 내 교수학습자를 각각 복수의 팀에 할당하고, 교육 콘텐츠에 대하여 팀별 프로젝트를 수행하도록 하고자 한다.To solve the above problems, the present invention intends to assign teaching-learners within a plurality of evaluation channels to a plurality of teams, and to carry out a project for each team with respect to educational contents.
또한, 본 발명은 각 팀별 프로젝트 수행 결과와 각 교수학습자로부터 수신된 동료 평가 결과를 기반으로, 평가 채널 내 각 교수학습자에 대한 집단지성 기여도를 산출하고, 이에 기초하여 코인 보상을 제공하고자 한다.In addition, the present invention intends to calculate the collective intelligence contribution of each learner in the evaluation channel based on the results of project execution by each team and the peer evaluation results received from each learner, and provide coin compensation based on this.
또한, 본 발명은 특정 교수학습자에게 제공된 코인이 집단지성 인증 자격으로 설정된 개수를 초과하는 경우, 집단지성 인증에 대한 심사를 요청하여 인증서가 발급되도록 하고자 한다.In addition, the present invention intends to issue a certificate by requesting examination for collective intelligence authentication when the number of coins provided to a specific teaching-learner exceeds the number set for collective intelligence authentication qualification.
또한, 본 발명은 복수 회의 동료평가를 기반으로 각 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출하고, 이를 평가 채널 내 교수학습자들에게 제공하고자 한다.In addition, the present invention intends to calculate the collective intelligence contribution of each teaching-learner based on multiple peer evaluations and provide it to teaching-learners within the evaluation channel.
또한, 본 발명은 학습자의 집단지성(collective intelligence)을 높이기 위한 목적으로 공유성, 투명성, 무결성, 신뢰성의 중요한 특성과 스마트계약 기능을 포함하는 블록체인 기반 콘텐츠 공유 플랫폼을 이용하며, 집단지성 발현 이 가능하도록 다양한 학습자들을 여러 팀으로 랜덤하게 나누어 팀별 프로젝트를 진행하고 경쟁 결과에 따라 코인 보상과 인증서 발급이 이루어지는 협력학습 방법을 소개하며, 학습에 대한 내적동기부여와 학습 활동 증진이 어려운 협력학습의 단점을 보완하고 동료평가자로서의 전략적 상황을 고려할 수 있도록 게임이론에 기반한 실시간 동료평가 방법을 이용하고자 한다.In addition, the present invention uses a blockchain-based content sharing platform that includes smart contract functions and important characteristics of commonality, transparency, integrity, and reliability for the purpose of enhancing the collective intelligence of learners, We introduce a cooperative learning method in which various learners are randomly divided into several teams to carry out team-specific projects, and coin rewards and certificates are issued according to the results of the competition. This study intends to use a real-time peer review method based on game theory to complement the above and consider the strategic situation as a peer reviewer.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법은, 서버에 의해 수행되는 방법으로, 블록체인 기반의 콘텐츠 공유 플랫폼 내 복수의 교수학습자를 랜덤으로 선택하여 복수의 평가 채널에 각각 할당하는 단계; 상기 복수의 평가 채널에 속한 각각의 교수학습자를 복수의 팀에 각각 할당하는 단계; -상기 복수의 팀은 상기 복수의 평가 채널 내 각각 할당되고, 콘텐츠 제작팀, 콘텐츠 평가팀, 문제해결팀을 포함함- 상기 복수의 평가 채널 중 특정 평가 채널의 콘텐츠 제작팀 내 제1 교수학습자에 의해 제작된 교육 콘텐츠를 수신하는 단계; 상기 수신된 교육 콘텐츠에 대하여 상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀으로부터 각 팀별 프로젝트 수행 결과를 수신하는 단계; 상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀에 속한 각 교수학습자에게 팀 기여도에 대한 동료평가를 요청하고, 상기 요청에 대한 응답으로 상기 각 교수학습자의 단말로부터 상기 동료평가에 대한 결과를 수신하는 단계; 상기 수신된 각 팀별 프로젝트 수행 결과 및 상기 수신된 동료평가 결과를 기반으로, 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 결과에 기초하여 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에게 코인 보상을 제공하는 단계를 포함한다.The peer evaluation and collaborative learning method for developing collective intelligence according to an embodiment of the present invention to solve the above-mentioned problems is a method performed by a server, and a plurality of teaching-learners in a blockchain-based content sharing platform are randomized. selecting and allocating each to a plurality of evaluation channels; assigning each teaching-learner belonging to the plurality of evaluation channels to a plurality of teams; -The plurality of teams are assigned to each of the plurality of evaluation channels, and include a content production team, a content evaluation team, and a problem solving team. Receiving educational content; Receiving project execution results for each team from a plurality of teams within the specific evaluation channel with respect to the received educational content; requesting peer evaluation on team contributions from each teaching-learning student belonging to a plurality of teams within the specific evaluation channel, and receiving a result of the peer evaluation from a terminal of each teaching-learning student in response to the request; Calculating a collective intelligence contribution for each of the plurality of teaching/learners belonging to the specific evaluation channel based on the received result of performing the project for each team and the received result of the peer evaluation; and providing a coin reward to each of a plurality of teaching-learners belonging to the specific evaluation channel based on the calculated result.
또한, 상기 서버는, 기 설정된 시간 주기마다 상기 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 상기 평가 채널에 소정의 코인 보상을 제공하고, 상기 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도에 기초하여 상기 제공된 코인 보상을 배분할 수 있다.In addition, the server provides a predetermined coin reward to the evaluation channel based on the number of times the educational content is used every predetermined time period, and the provided coin reward is based on the collective intelligence contribution of each of the plurality of teaching-learners. can be distributed.
또한, 상기 제공된 코인이 집단지성 인증 자격으로 설정된 개수를 초과한 교수학습자에 대하여 집단지성 인증에 대한 심사를 요청하는 단계; 및 상기 심사 결과가 통과된 경우, 상기 교수학습자에게 집단지성 인증서를 발급하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, requesting a review for collective intelligence authentication for teaching-learners whose provided coins exceed the number set for collective intelligence authentication qualification; and issuing a collective intelligence certificate to the teaching/learning student when the examination result is passed.
또한, 상기 집단지성 기여도 산출 단계는, 서로 다른 시점에 수신된 2회 이상의 동료평가 결과를 기반으로, 상기 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하고, 상기 산출된 집단지성 기여도를 상기 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자에게 공개할 수 있다.In addition, in the step of calculating the contribution to collective intelligence, the contribution to collective intelligence is calculated for each of the plurality of teaching/learners belonging to the evaluation channel based on the results of two or more peer evaluations received at different times, and the calculated collective intelligence Contribution can be disclosed to a plurality of teaching-learners belonging to the evaluation channel.
또한, 상기 서버는, 상기 특정 평가 채널의 콘텐츠 평가팀 내 적어도 하나의 제2 교수학습자의 단말로부터 수신되는 상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보를 누적하여 저장하고, 상기 누적된 제1 평가 피드백 정보가 기 설정된 제1 공개 조건을 만족하는 경우, 상기 교육 콘텐츠를 상기 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개할 수 있다.In addition, the server accumulates and stores first evaluation feedback information on the educational content received from the terminal of at least one second teaching-learner in the content evaluation team of the specific evaluation channel, and stores the accumulated first evaluation feedback. When the information satisfies the first disclosure condition set in advance, the entire educational content may be disclosed to the content sharing platform.
또한, 상기 플랫폼에 가입된 적어도 하나의 제3 교수학습자의 단말로부터 상기 공개된 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전이 수신되면, 상기 적어도 하나의 제2 교수학습자의 단말로부터 수신되는 상기 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보를 누적하여 저장하고, 상기 누적된 제2 평가 피드백 정보가 기 설정된 제2 공개 조건을 만족하는 경우, 상기 업그레이드 버전을 상기 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개하는 것을 특징으로 한다.In addition, when an upgraded version of the open educational content is received from the terminal of at least one third teaching-learning member subscribed to the platform, a second version of the upgraded version received from the terminal of the at least one second teaching-learning content is received. Evaluation feedback information is accumulated and stored, and when the accumulated second evaluation feedback information satisfies a preset second disclosure condition, the upgraded version is fully disclosed to the content sharing platform.
또한, 상기 서버는, 상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전이 수신될 때마다 기 설정된 집단지성 평가 알고리즘을 기반으로, 상기 교육 콘텐츠에 대한 집단지성 포인트를 산출할 수 있다.In addition, the server may calculate collective intelligence points for the educational content based on a preset collective intelligence evaluation algorithm whenever an upgraded version of the educational content is received.
또한, 상기 서버는, 기 설정된 시간 주기마다 상기 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 상기 교육 콘텐츠에 대한 집단지성에 기여한 교수학습자에게 집단 지성 기여에 따른 소정의 코인을 제공할 수 있다.In addition, the server may provide predetermined coins according to the contribution of collective intelligence to teaching-learners who have contributed to the collective intelligence of the educational contents based on the number of times of using the educational contents for each predetermined time period.
또한, 상기 서버는, 상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 횟수, 상기 특정 채널에 참여된 교수학습자의 수, 및 상기 교육 콘텐츠에 대하여 발생한 문제의 해결 횟수 중 적어도 하나를 기반으로 상기 집단지성 포인트를 산출할 수 있다.In addition, the server may calculate the collective intelligence points based on at least one of the number of upgrades for the educational content, the number of teaching-learners participating in the specific channel, and the number of solutions to problems that occurred with respect to the educational content. there is.
또한, 상기 서버는, 상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보를 상기 제1 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하고, 상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전 업로드 횟수, 및 각 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보를 상기 제3 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하고, 상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보 및 상기 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보 중 적어도 하나에 대한 업로드 횟수를 상기 제2 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영할 수 있다.In addition, the server reflects the first evaluation feedback information on the educational content to calculate the contribution to the collective intelligence of the first teaching-learner, the number of uploads of the upgraded version of the educational content, and the second The evaluation feedback information is reflected in the calculation of the contribution to the collective intelligence of the third teaching-learner, and the number of uploads for at least one of the first evaluation feedback information for the educational content and the second evaluation feedback information for the upgraded version is set to the first evaluation feedback information. 2 The collective intelligence contribution of teaching learners can be reflected in the calculation.
또한, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 프로그램은, 블록체인 기반의 콘텐츠 공유 플랫폼 내 복수의 교수학습자를 랜덤으로 선택하여 복수의 평가 채널에 각각 할당하는 제 프로세스; 상기 복수의 평가 채널에 속한 각각의 교수학습자를 복수의 팀에 각각 할당하는 제2 프로세스; -상기 복수의 팀은 상기 복수의 평가 채널 내 각각 할당되고, 콘텐츠 제작팀, 콘텐츠 평가팀, 문제해결팀을 포함함- 상기 복수의 평가 채널 중 특정 평가 채널의 콘텐츠 제작팀 내 제1 교수학습자에 의해 제작된 교육 콘텐츠를 수신하는 제3 프로세스; 상기 수신된 교육 콘텐츠에 대하여 상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀으로부터 각 팀별 프로젝트 수행 결과를 수신하는 제4 프로세스; 상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀에 속한 각 교수학습자에게 팀 기여도에 대한 동료평가를 요청하고, 상기 요청에 대한 응답으로 상기 각 교수학습자의 단말로부터 상기 동료평가에 대한 결과를 수신하는 제5 프로세스; 상기 수신된 결과를 기반으로, 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하는 제6 프로세스; 및 상기 산출된 결과에 기초하여 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에게 코인 보상을 제공하는 제7 프로세스를 수행한다.In addition, the peer evaluation and cooperative learning program for developing collective intelligence according to an embodiment of the present invention to solve the above-mentioned problems randomly selects a plurality of teaching-learners in a blockchain-based content sharing platform and conducts multiple evaluations. a first process of allocating each channel; a second process of allocating each of the teaching-learners belonging to the plurality of evaluation channels to a plurality of teams; -The plurality of teams are assigned to each of the plurality of evaluation channels, and include a content production team, a content evaluation team, and a problem solving team. A third process for receiving the educational content; a fourth process of receiving project performance results for each team from a plurality of teams within the specific evaluation channel with respect to the received educational content; a fifth process of requesting peer evaluation on team contributions from each teaching-learning member belonging to a plurality of teams within the specific evaluation channel, and receiving a result of the peer evaluation from a terminal of each teaching-learning student in response to the request; a sixth process of calculating a collective intelligence contribution for each of a plurality of teaching/learners belonging to the specific evaluation channel based on the received result; and a seventh process of providing a coin reward to each of a plurality of teaching-learners belonging to the specific evaluation channel based on the calculated result.
또한, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버는, 하나 이상의 코어를 포함한 적어도 하나의 프로세서; 교수학습자의 단말과 통신하는 통신부; 및 데이터베이스를 포함하고, 상기 프로세서는, 블록체인 기반의 콘텐츠 공유 플랫폼 내 복수의 교수학습자를 랜덤으로 선택하여 복수의 평가 채널에 각각 할당하고, 상기 복수의 평가 채널에 속한 각각의 교수학습자를 복수의 팀에 각각 할당하고, -상기 복수의 팀은 상기 복수의 평가 채널 내 각각 할당되고, 콘텐츠 제작팀, 콘텐츠 평가팀, 문제해결팀을 포함함- 상기 복수의 평가 채널 중 특정 평가 채널의 콘텐츠 제작팀 내 제1 교수학습자에 의해 제작된 교육 콘텐츠를 수신하고, 상기 수신된 교육 콘텐츠에 대하여 상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀으로부터 각 팀별 프로젝트 수행 결과를 수신하고, 상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀에 속한 각 교수학습자에게 팀 기여도에 대한 동료평가를 요청하고, 상기 요청에 대한 응답으로 상기 각 교수학습자의 단말로부터 상기 동료평가에 대한 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 기반으로, 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하고, 상기 산출된 결과에 기초하여 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에게 코인 보상을 제공하는 것을 특징으로 한다.In addition, a peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development according to an embodiment of the present invention for solving the above problems includes at least one processor including one or more cores; a communication unit communicating with a terminal of a teaching learner; and a database, wherein the processor randomly selects a plurality of teaching-learners within the blockchain-based content sharing platform, assigns them to a plurality of evaluation channels, and assigns each teaching-learning member belonging to the plurality of evaluation channels to a plurality of evaluation channels. Allocate each to a team, -The plurality of teams are each assigned within the plurality of evaluation channels, and include a content production team, a content evaluation team, and a problem-solving team- 1 Receives educational contents produced by learners, receives project execution results for each team from a plurality of teams within the specific evaluation channel with respect to the received educational contents, and each professor belonging to a plurality of teams within the specific evaluation channel Requesting peer evaluation on team contributions from learners, receiving results of the peer evaluation from each teaching-learner's terminal in response to the request, and based on the received results, a plurality of pluralities belonging to the specific evaluation channel It is characterized in that the collective intelligence contribution for each of the teaching-learners is calculated, and a coin reward is provided to each of the plurality of teaching-learners belonging to the specific evaluation channel based on the calculated result.
또한, 상기 프로세서는, 기 설정된 시간 주기마다 상기 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 상기 평가 채널에 소정의 코인 보상을 제공하고, 상기 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도에 기초하여 상기 제공된 코인 보상을 배분하는 것을 특징으로 한다.In addition, the processor provides a predetermined coin reward to the evaluation channel based on the number of uses of the educational content for each predetermined time period, and the provided coin reward based on the collective intelligence contribution of each of the plurality of teaching-learners. It is characterized by distributing .
또한, 상기 프로세서는, 상기 제공된 코인이 집단지성 인증 자격으로 설정된 개수를 초과한 교수학습자에 대하여 집단지성 인증에 대한 심사를 요청하고, 상기 심사 결과가 통과된 경우, 상기 교수학습자에게 집단지성 인증서를 발급한다.In addition, the processor requests an examination for collective intelligence authentication for teaching-learners whose number of provided coins exceeds the number set for collective intelligence authentication qualification, and if the examination result passes, a collective intelligence certificate is issued to the teaching-learning student. issue
또한, 상기 프로세서는, 서로 다른 시점에 수신된 2회 이상의 동료평가 결과를 기반으로, 상기 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하고, 상기 산출된 집단지성 기여도를 상기 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자에게 공개하는 것을 특징으로 한다.In addition, the processor calculates the contribution to collective intelligence for each of the plurality of teaching-learners belonging to the evaluation channel based on the results of two or more peer evaluations received at different times, and the calculated contribution to collective intelligence is used for the evaluation. It is characterized in that it is disclosed to a plurality of teaching-learners belonging to the channel.
또한, 상기 프로세서는, 상기 특정 평가 채널의 콘텐츠 평가팀 내 적어도 하나의 제2 교수학습자의 단말로부터 수신되는 상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보를 누적하여 저장하고, 상기 누적된 제1 평가 피드백 정보가 기 설정된 제1 공개 조건을 만족하는 경우, 상기 교육 콘텐츠를 상기 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개하는 것을 특징으로 한다.In addition, the processor accumulates and stores first evaluation feedback information on the educational content received from the terminal of at least one second teaching-learner in the content evaluation team of the specific evaluation channel, and stores the accumulated first evaluation feedback. When the information satisfies the first disclosure condition set in advance, the entirety of the educational content is disclosed to the content sharing platform.
또한, 상기 프로세서는, 상기 플랫폼에 가입된 적어도 하나의 제3 교수학습자의 단말로부터 상기 공개된 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전이 수신되면, 상기 적어도 하나의 제2 교수학습자의 단말로부터 수신되는 상기 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보를 누적하여 저장하고, 상기 누적된 제2 평가 피드백 정보가 기 설정된 제2 공개 조건을 만족하는 경우, 상기 업그레이드 버전을 상기 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개하는 것을 특징으로 한다.In addition, the processor, when an upgraded version of the open educational content is received from the terminal of at least one third teaching-learning member subscribed to the platform, the upgraded version received from the terminal of the at least one second teaching-learning student Second evaluation feedback information for is accumulated and stored, and when the accumulated second evaluation feedback information satisfies a preset second disclosure condition, the upgraded version is fully disclosed to the content sharing platform.
또한, 상기 프로세서는, 상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전이 수신될 때마다 기 설정된 집단지성 평가 알고리즘을 기반으로, 상기 교육 콘텐츠에 대한 집단지성 포인트를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the processor may calculate collective intelligence points for the educational content based on a predetermined collective intelligence evaluation algorithm whenever an upgraded version of the educational content is received.
또한, 상기 프로세서는, 기 설정된 시간 주기마다 상기 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 상기 교육 콘텐츠에 대한 집단지성에 기여한 교수학습자에게 집단 지성 기여에 따른 소정의 코인을 제공하는 것을 특징으로 한다.In addition, the processor may provide predetermined coins according to the contribution of collective intelligence to teaching-learners who have contributed to the collective intelligence of the educational contents based on the number of times of using the educational contents for each predetermined time period.
또한, 상기 프로세서는, 상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 횟수, 상기 특정 채널에 참여된 교수학습자의 수, 및 상기 교육 콘텐츠에 대하여 발생한 문제의 해결 횟수 중 적어도 하나를 기반으로 상기 집단지성 포인트를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the processor calculates the collective intelligence points based on at least one of the number of upgrades for the educational content, the number of teaching-learners participating in the specific channel, and the number of solutions to problems occurring with respect to the educational content. to be characterized
또한, 상기 프로세서는, 상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보를 상기 제1 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하고, 상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전 업로드 횟수, 및 각 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보를 상기 제3 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하고, 상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보 및 상기 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보 중 적어도 하나에 대한 업로드 횟수를 상기 제2 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하는 것을 특징으로 한다.In addition, the processor reflects the first evaluation feedback information on the educational content to calculate the contribution to the collective intelligence of the first teaching-learner, determines the number of uploads of the upgraded version of the educational content, and the second The evaluation feedback information is reflected in the calculation of the contribution to the collective intelligence of the third teaching-learner, and the number of uploads for at least one of the first evaluation feedback information for the educational content and the second evaluation feedback information for the upgraded version is set to the first evaluation feedback information. 2 It is characterized by reflecting the contribution of the collective intelligence of teaching learners to the calculation.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.In addition to this, another method for implementing the present invention, another system, and a computer readable recording medium recording a computer program for executing the method may be further provided.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 복수의 평가 채널 내 교수학습자를 각각 복수의 팀에 할당하고, 교육 콘텐츠에 대하여 팀별 프로젝트를 수행할 수 있다.According to the present invention as described above, teaching-learners in a plurality of evaluation channels can be assigned to a plurality of teams, and each team can perform a project for educational contents.
또한, 본 발명에 따르면, 각 팀별 프로젝트 수행 결과와 각 교수학습자로부터 수신된 동료 평가 결과를 기반으로, 평가 채널 내 각 교수학습자에 대한 집단지성 기여도를 산출하고, 이에 기초하여 코인 보상을 제공하는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, based on the results of project performance by each team and the peer evaluation results received from each learner, the contribution of collective intelligence for each learner in the evaluation channel is calculated, and based on this, the effect of providing coin compensation there is
또한, 본 발명에 따르면, 특정 교수학습자에게 제공된 코인이 집단지성 인증 자격으로 설정된 개수를 초과하는 경우, 집단지성 인증에 대한 심사를 요청하여 집단지성에 기여한 것에 대한 인증서를 발급할 수 있다.In addition, according to the present invention, if the number of coins provided to a specific teaching-learner exceeds the number set for collective intelligence authentication qualification, a certificate for contribution to collective intelligence may be issued by requesting a review for collective intelligence authentication.
또한, 본 발명에 따르면, 복수 회의 동료평가를 기반으로 각 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출하고, 이를 평가 채널 내 교수학습자들에게 제공함으로써 신뢰도를 높이는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, there is an effect of increasing reliability by calculating the collective intelligence contribution of each teaching-learner based on multiple peer evaluations and providing it to the teaching-learning members within the evaluation channel.
또한, 본 발명에 따르면, 현행 교육시스템으로는 해결하기 어려운 교수자 중심의 일방적 지식 전달 교육 방법을 별도의 교수자 없이 상호 협력 학습이 가능한 팀 중심의 탈중화된 교육 방법으로 전환하여 학습자의 집단지성(collective intelligence)을 향상하며 협력학습의 단점을 보완하게 된다.In addition, according to the present invention, the instructor-centered unilateral knowledge transfer education method, which is difficult to solve with the current education system, is converted into a team-centered decentralized education method that enables mutual cooperative learning without a separate instructor, thereby increasing the learner's collective intelligence (collective intelligence) and compensate for the disadvantages of cooperative learning.
또한, 본 발명에 따르면, 실시간 동료평가 서비스는 학교와 평생교육원의 성적 평가 외에 기업의 인재 채용, 기관이나 기업의 인사고과 등에 널리 활용될 수 있으므로, 4차 산업혁명 시대가 요구하는 집단지성을 갖춘 글로벌 창의인재 양성, 융합지식 및 고령화 사회를 대비한 평생교육 시스템 구축 등에 이바지할 수 있다.In addition, according to the present invention, the real-time peer evaluation service can be widely used for corporate talent recruitment, institutional or corporate performance appraisal, in addition to school and lifelong education center performance evaluation, so it can provide a global It can contribute to cultivating creative talent, convergence knowledge, and establishing a lifelong education system in preparation for an aging society.
또한, 본 발명에 따르면, 학습자의 집단지성(collective intelligence)을 높이기 위한 목적으로 공유성, 투명성, 무결성, 신뢰성의 중요한 특성과 스마트계약 기능을 포함하는 블록체인 기반 콘텐츠 공유 플랫폼을 이용하며, 집단지성 발현 이 가능하도록 다양한 학습자들을 여러 팀으로 랜덤하게 나누어 팀별 프로젝트를 진행하고 경쟁 결과에 따라 코인 보상과 인증서 발급이 이루어지는 협력학습 방법을 소개하며, 학습에 대한 내적동기부여와 학습 활동 증진이 어려운 협력학습의 단점을 보완하고 동료평가자로서의 전략적 상황을 고려할 수 있도록 게임이론에 기반한 실시간 동료평가 방법을 이용함으로써, 종래 기술의 문제점을 해결하는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, for the purpose of enhancing the collective intelligence of learners, a blockchain-based content sharing platform including important characteristics of shareability, transparency, integrity, and reliability and smart contract functions is used, and collective intelligence It introduces a cooperative learning method in which various learners are randomly divided into several teams to carry out team-specific projects, and coin rewards and certificates are issued according to the competition results. By using a real-time peer evaluation method based on game theory to compensate for the disadvantages of peer reviewers and to consider the strategic situation as a peer reviewer, there is an effect of solving the problems of the prior art.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법의 흐름도이다.
도 4는 콘텐츠 공유 플랫폼에 참여한 각 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출하는 것을 예시한 도면이다.
도 5는 제1 교수학습자가 제작한 교육 콘텐츠를 수신하는 것을 예시한 도면이다.
도 6은 도 3의 교육 콘텐츠에 대한 콘텐츠 평가팀의 평가 피드백 정보를 수신하는 것을 예시한 도면이다.
도 7은 제3 교수학습자로부터 도 3의 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전을 수신하는 것을 예시한 도면이다.
도 8은 도 5의 업그레이드 버전에 대한 콘텐츠 평가팀의 평가 피드백 정보를 수신하는 것을 예시한 도면이다.1 is a schematic diagram of a peer evaluation and collaborative learning system for developing collective intelligence according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a peer evaluation and collaborative learning system for developing collective intelligence according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a peer evaluation and cooperative learning method for developing collective intelligence according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating the calculation of the collective intelligence contribution of each teaching-learner participating in the content sharing platform.
5 is a diagram illustrating receiving educational content produced by the first teaching-learner.
FIG. 6 is a diagram illustrating receiving evaluation feedback information from a content evaluation team for the educational content of FIG. 3 .
7 is a diagram illustrating receiving an upgraded version of the educational content of FIG. 3 from a third teaching-learner.
FIG. 8 is a diagram illustrating receiving evaluation feedback information from a content evaluation team for the upgraded version of FIG. 5 .
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become clear with reference to the detailed description of the following embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, only these embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention, and are common in the art to which the present invention belongs. It is provided to fully inform the person skilled in the art of the scope of the invention, and the invention is only defined by the scope of the claims.
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. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.Terminology used herein is for describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, singular forms also include plural forms unless specifically stated otherwise in a phrase. As used herein, "comprises" and/or "comprising" does not exclude the presence or addition of one or more other elements other than the recited elements. Like reference numerals throughout the specification refer to like elements, and “and/or” includes each and every combination of one or more of the recited elements. Although "first", "second", etc. are used to describe various components, these components are not limited by these terms, of course. These terms are only used to distinguish one component from another. Accordingly, it goes without saying that the first element mentioned below may also be the second element within the technical spirit of the present invention.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings commonly understood by those skilled in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless explicitly specifically defined.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 시스템(10)의 개략도이다.1 is a schematic diagram of a peer evaluation and
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습에 대하여 간략하게 예시되어 있다.Referring to FIG. 1, peer evaluation and cooperative learning for collective intelligence development according to an embodiment of the present invention are briefly illustrated.
본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 시스템(10)은 콘텐츠 공유 플랫폼에 참여하고 있는 특정 교수학습자가 교육 콘텐츠를 생성하여 업로드 하면, 평가 채널 내 복수의 팀들이 각자의 팀별 프로젝트를 수행하며, 그 과정에서 실시간 동료평가를 진행하게 된다.In the peer evaluation and
이러한 일련의 과정들을 거치게 되면서 많은 교수학습자들은 토론하고 서로 협력하게 되어 교육 콘텐츠의 질이 향상되는 것은 물론 교수학습자들 또한 성장하고 집단지성이 향상되는 효과를 발휘하게 된다.Through this series of processes, many teaching-learners discuss and cooperate with each other, which not only improves the quality of educational contents, but also has the effect of growing and improving collective intelligence.
그리고, 이러한 집단지성 기여를 코인으로 보상하게 되며, 일정 수준 이상의 기여를 한 교수학습자에게는 심사를 거쳐 집단지성 인증서를 제공하게 된다.In addition, this collective intelligence contribution is compensated with coins, and a collective intelligence certificate is provided to teaching-learners who have contributed above a certain level after screening.
본 발명의 실시예에서 집단지성은 집단지능을 의미할 수도 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에서 집단지성은 집단지능의 단어로 대체될 수도 있다.In an embodiment of the present invention, collective intelligence may mean collective intelligence. Therefore, in an embodiment of the present invention, collective intelligence may be replaced with a word of collective intelligence.
본 발명의 실시예에서 콘텐트는 방송, 비디오, 이미지, 텍스트 및 웹 문서의 조합을 포함할 수 있으며, 콘텐츠(contents)는 콘텐트(content)의 집합을 의미할 수 있다.In an embodiment of the present invention, content may include a combination of broadcast, video, image, text, and web documents, and content may refer to a set of content.
본 발명의 실시예에 따른 블록체인 기반의 교육 콘텐츠 공유 플랫폼을 이용한 집단지성 형성 및 보상 방법은 상호 직접 학습 개념을 도입하여 학습자가 교수자가 될 수 있으면서, 교수자가 학습자가 될 수 있다.The collective intelligence formation and compensation method using a blockchain-based educational content sharing platform according to an embodiment of the present invention introduces the concept of mutual direct learning, so that learners can become instructors and instructors can become learners.
따라서, 본 발명의 실시예에서 교수학습자(lectlearners(lecturer=learner))는 학습자이며 교수자이고, 교수자이며 학습자를 의미한다.Therefore, in the embodiment of the present invention, teaching-learners (lecturer=learner) means a learner and an instructor, and an instructor and a learner.
본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법은 융합지식 기반 미래 사회의 인재를 양성하기 위해서 교수자 중심으로 지식을 전달하는 현행 교수학습법을 탈피하고, 교수자 없이 서로의 아이디어를 나누고 지식을 공유하는 과정에서 집단 지성을 형성하는 방법을 제안하고, 블록체인 기반의 교육 콘텐츠 공유 플랫폼을 통해 콘텐츠를 제공하거나 이용하는 교수학습자와 콘텐츠 가치를 평가하는 동료 평가자에게 스마트 계약에 근거한 소정의 코인을 보상하는 방법을 제안하여 지속성장이 가능한 교육 생태계를 만들고자 한다.The peer evaluation and cooperative learning method for developing collective intelligence according to an embodiment of the present invention breaks away from the current teaching and learning method that transfers knowledge centered on the instructor in order to nurture talents in the future society based on convergence knowledge, and learns each other's ideas without an instructor. In the process of sharing and sharing knowledge, a method of forming collective intelligence is proposed, and a predetermined coin based on a smart contract is given to teaching-learners who provide or use content through a blockchain-based educational content sharing platform and to peer evaluators who evaluate the value of content. We want to create an education ecosystem capable of sustainable growth by suggesting a way to compensate for
아래에서는, 다른 도면들을 참조하여 이러한 실시예에 대해서 보다 상세하게 설명하도록 한다.In the following, this embodiment will be described in more detail with reference to other drawings.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 시스템(10)의 블록도이다.2 is a block diagram of a peer evaluation and
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 시스템(10)은 서버(100)를 포함하며, 서버(100)는 교수학습자의 단말과 통신한다.Referring to FIG. 2 , the peer evaluation and
구체적으로, 본 발명의 실시예에서 교수학습자는 적어도 하나의 제1 교수학습자, 적어도 하나의 제2 교수학습자, 적어도 하나의 제3 교수학습자를 포함하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 이는 각각을 분류하기 위해서 명명한 것이다.Specifically, in the embodiment of the present invention, the teaching-learning includes at least one first teaching-learning, at least one second teaching-learning, and at least one third teaching-learning, but is not limited thereto, and this is not limited to, and it is necessary to classify each it was named for
서버(100)는 프로세서(110), 통신부(120), 데이터베이스(130) 및 가입 모듈(140)을 포함한다.The server 100 includes a processor 110, a communication unit 120, a
다만, 몇몇 실시예에서 서버(100)는 도 2에 도시된 구성요소보다 더 적은 수의 구성요소나 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.However, in some embodiments, the server 100 may include fewer or more components than those shown in FIG. 2 .
통신부(120)는 서버(100)에 접속한 교수학습자의 단말과 통신하며, 구체적으로는 제1 교수학습자의 단말(30), 제2 교수학습자의 단말(50) 및 제3 교수학습자의 단말(70)과 통신한다.The communication unit 120 communicates with the terminals of the teaching-learners connected to the server 100, and specifically, the terminal 30 of the first teaching-learning, the terminal 50 of the second teaching-learning, and the terminal of the third teaching-learning ( 70) to communicate.
데이터베이스(130)는 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법을 실행하기 위한 각종 명령어, 알고리즘 등이 저장되어 있으며, 이외에도 교수학습자의 정보, 교육 콘텐츠, 평가 피드백 정보, 동료 평가 결과, 산출된 집단지성 기여도, 코인 보상 내역 등이 저장된다.The
가입 모듈(140)은 블록체인 기반의 콘텐츠 공유 플랫폼에 참여하는 교수학습자의 회원 가입 요청에 응답으로 교수학습자에 대해 회원 가입 절차를 수행하며, 회원 가입 결과를 암호화하여 데이터베이스(130)에 저장할 수 있다.The
프로세서(110)는 서버(100) 내 구성들의 제어를 담당하며, 데이터베이스(130) 내 명령어, 알고리즘을 실행함으로써 각 단계를 수행하여 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법을 실행한다.The processor 110 is in charge of controlling components within the server 100, and performs each step by executing commands and algorithms in the
아래에서는 도 3의 흐름도를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법, 서버(100)에 대해서 보다 상세하게 설명하도록 한다.Hereinafter, with reference to the flow chart of FIG. 3, the peer evaluation and cooperative learning method for developing collective intelligence according to an embodiment of the present invention and the server 100 will be described in more detail.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법의 흐름도이다.3 is a flowchart of a peer evaluation and cooperative learning method for developing collective intelligence according to an embodiment of the present invention.
도 4는 콘텐츠 공유 플랫폼에 참여한 각 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출하는 것을 예시한 도면이다.4 is a diagram illustrating the calculation of the collective intelligence contribution of each teaching-learner participating in the content sharing platform.
도 5는 제1 교수학습자가 제작한 교육 콘텐츠를 수신하는 것을 예시한 도면이다.5 is a diagram illustrating receiving educational content produced by the first teaching-learner.
도 6은 도 3의 교육 콘텐츠에 대한 콘텐츠 평가팀의 평가 피드백 정보를 수신하는 것을 예시한 도면이다.FIG. 6 is a diagram illustrating receiving evaluation feedback information from a content evaluation team for the educational content of FIG. 3 .
도 7은 제3 교수학습자로부터 도 3의 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전을 수신하는 것을 예시한 도면이다.7 is a diagram illustrating receiving an upgraded version of the educational content of FIG. 3 from a third teaching-learner.
도 8은 도 5의 업그레이드 버전에 대한 콘텐츠 평가팀의 평가 피드백 정보를 수신하는 것을 예시한 도면이다.FIG. 8 is a diagram illustrating receiving evaluation feedback information from a content evaluation team for the upgraded version of FIG. 5 .
프로세서(110)가 블록체인 기반의 콘텐츠 공유 플랫폼 내 복수의 교수학습자를 랜덤으로 선택하여 복수의 평가 채널에 각각 할당한다. (S110) The processor 110 randomly selects a plurality of teaching-learners in the blockchain-based content sharing platform and assigns them to a plurality of evaluation channels . (S110)
본 발명의 실시예에서 콘텐츠 공유 플랫폼 내 복수의 교수학습자를 랜덤으로 복수의 평가 채널에 랜덤으로 할당하는 것을 예시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.In the embodiment of the present invention, randomly assigning a plurality of teaching-learners to a plurality of evaluation channels in the content sharing platform is exemplified, but is not limited thereto.
예를 들어, 복수의 평가 채널은 각각 전문성, 전공 등에 특화되어 있을 수 있고, 서버(100)는 교수학습자가 콘텐츠 공유 플랫폼에 가입할 때 전공, 경력, 자격증 등을 입력하도록 요청할 수 있다.For example, a plurality of evaluation channels may be specialized for specialties, majors, etc., and the server 100 may request teaching-learners to input majors, careers, qualifications, etc. when subscribing to a content sharing platform.
그리고, 프로세서(110)는 가입하는 교수학습자로부터 입력된 전공, 경력, 자격증 등과 같이 전문성과 관련된 데이터를 분석하여 가입하는 교수학습자에게 최적화된 적어도 하나의 평가 채널을 선택하여 평가 채널을 할당할 수 있다.In addition, the processor 110 analyzes data related to expertise, such as major, career, and license input from a teaching-learning student to join, selects at least one evaluation channel optimized for the teaching-learning student to subscribe, and allocates the evaluation channel. .
이때, 한 명의 교수학습자가 하나의 평가 채널에 속하는 것은 아니며, 복수의 서로 다른 평가 채널에 할당되어 소속될 수도 있다.At this time, one teaching-learner does not belong to one evaluation channel, but may be assigned to and belong to a plurality of different evaluation channels.
프로세서(110)가 복수의 평가 채널에 속한 각각의 교수학습자를 복수의 팀에 각각 할당한다. (S120) The processor 110 assigns each teaching-learner belonging to a plurality of evaluation channels to a plurality of teams. (S120)
이때, 복수의 팀은 복수의 평가 채널 내 각각 할당되고, 콘텐츠 제작팀, 콘텐츠 평가팀 및 문제해결팀 등을 포함한다.At this time, a plurality of teams are each allocated within a plurality of evaluation channels, and include a content production team, a content evaluation team, a problem solving team, and the like.
콘텐츠 제작팀에 속한 교수학습자는 교육 콘텐츠를 제작하는 것을 주된 업무로 하고, 콘텐츠 평가팀에 속한 교수학습자는 제작된 교육 콘텐츠를 평가하는 것을 주된 업무로 하고, 문제해결팀은 교육 콘텐츠와 관련된 각종 문제들을 해결하는 것을 주된 업무로 한다.Teaching-learners belonging to the content production team have the main task of producing educational contents, teaching-learning belonging to the content evaluation team has the main task of evaluating the produced educational contents, and the problem solving team has solved various problems related to educational contents. Solving is the main task.
하지만, 팀이 분할되어 있다고 하여 각각의 교수학습자가 팀의 역할만 수행하는 것을 한정되는 것은 아니다.However, the fact that the team is divided does not mean that each teaching-learner is limited to performing only the role of the team.
서버(100)가 통신부(120)를 통해 복수의 평가 채널 중 특정 평가 채널의 콘텐츠 제작팀 내 제1 교수학습자에 의해 제작된 교육 콘텐츠를 수신한다. (S130) The server 100 receives educational content produced by a first teaching-learner within a content production team of a specific evaluation channel among a plurality of evaluation channels through the communication unit 120. (S130)
서버(100)가 S130에서 수신된 교육 콘텐츠에 대하여 특정 평가 채널 내 복수의 팀으로부터 각 팀별 프로젝트 수행 결과를 수신한다. (S140) The server 100 receives project execution results for each team from a plurality of teams within a specific evaluation channel with respect to the educational content received in S130 . (S140)
프로세서(110)가 특정 평가 채널 내 복수의 팀에 속한 각 교수학습자에게 팀 기여도에 대한 동료평가를 요청하고, 요청에 대한 응답으로 각 교수학습자의 단말로부터 동료평가에 대한 결과를 수신한다. (S150) The processor 110 requests peer evaluation on team contributions from each teaching-learning member belonging to a plurality of teams within a specific evaluation channel, and receives a peer evaluation result from each teaching-learning terminal in response to the request. (S150)
콘텐츠 제작팀에 의해 혹은 콘텐츠 제작팀 내 제1 교수학습자에 의해 제작된 교육 콘텐츠가 수신되면, 평가 채널 내 각 팀은 교육 콘텐츠를 대상으로 각 팀별 프로젝트를 수행하게 된다.When the educational content produced by the content production team or the first learner in the content production team is received, each team within the evaluation channel performs a project for each team targeting the educational content.
프로세서(110)는 통신부(120)를 통해서 각 팀별 프로젝트 수행 결과를 수신하게 되며, 기 설정된 시간 주기마다 평가 채널 내 각 교수학습자에게 팀 기여도에 대한 동료 평가를 요청하게 된다.The processor 110 receives project execution results for each team through the communication unit 120, and requests peer evaluation on team contributions from each teaching-learner within the evaluation channel at predetermined time intervals.
각 교수학습자는 단말을 통해 본인의 팀에 속한 다른 교수학습자들에 대해서 동료평가를 입력하여 서버(100)로 전송하게 된다.Each teaching-learner inputs peer evaluations for other teaching-learners belonging to his/her team through the terminal and transmits them to the server 100.
이때, 본인의 팀에 속한 다른 교수학습자의 동료평가에 한정되는 것은 아니며, 다른 팀이라도 같은 평가 채널에 속한 다른 교수학습자를 평가할 수도 있다.At this time, it is not limited to the peer evaluation of other teaching-learners belonging to one's own team, and even other teams can evaluate other teaching-learners belonging to the same evaluation channel.
본 발명의 실시예에서, 서버(100)는 실시간(Real-time) 혹은 동적(Dynamic)으로 동료 평가를 진행할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the server 100 may perform peer evaluation in real-time or dynamically.
프로세서(110)가 S150에서 각 팀별 프로젝트 수행 결과 및 동료평가 결과 중 적어도 하나를 기반으로, 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출한다. (S160) The processor 110 calculates a collective intelligence contribution for each of a plurality of teaching/learners belonging to a specific evaluation channel based on at least one of the results of project performance and peer evaluation for each team in S150. (S160)
프로세서(110)가 S160에서 산출된 결과에 기초하여, 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에게 코인 보상을 제공한다. (S170) Based on the result calculated in step S160, the processor 110 provides a coin reward to each of a plurality of teaching/learners belonging to a specific evaluation channel . (S170)
본 발명은 교수학습자에 의해 제작된 교육 콘텐츠를 평가, 심사하고 업데이트 하는 과정에서 각 팀별, 각 교수학습자별로 맡은 바 역할을 수행하면서 동시에 학습을 진행하고, 팀별 프로젝트를 진행함으로써 집단지성을 형성하게 된다.In the process of evaluating, examining, and updating educational contents produced by learners, each team and each teacher-learner perform their respective roles, while learning at the same time, and by conducting a project for each team, collective intelligence is formed. .
그리고, 이러한 활동이 더 활발해지도록 하기 위해서는 소정의 보상이 필요한데, 서버(100)는 이를 코인으로 보상하며 집단지성에 기여한 정도에 따라서 코인 보상을 제공한다.And, in order to make these activities more active, a predetermined reward is required, and the server 100 compensates this with coins and provides coin rewards according to the degree of contribution to collective intelligence.
이를 위해서, 서버(100)는 도 4와 같이 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하고, 이에 기초하여 각자에게 코인 보상을 제공하게 된다.To this end, the server 100 calculates the collective intelligence contribution for each of the plurality of teaching-learners, as shown in FIG. 4, and provides a coin reward to each of them based on this.
일 실시예로, 프로세서(110)는 기 설정된 시간 주기마다 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 평가 채널에 소정의 코인 보상을 제공할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may provide a predetermined coin reward to the evaluation channel based on the number of uses of educational content for each predetermined time period.
프로세서(110)는 평가 채널에 소정의 코인 보상이 제공되며, 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도에 기초하여 코인 보상을 배분한다.The processor 110 provides a predetermined coin reward to the evaluation channel, and distributes the coin reward based on the collective intelligence contribution to each of a plurality of teaching-learners.
따라서, 콘텐츠 공유 플랫폼을 이용하는 교수학습자들은 집단지성 기여도에 따라 코인 보상을 제공받기 때문에, 집단지성에 적극적으로 참여하게 되는 효과가 있다.Therefore, teaching-learners using the content sharing platform receive coin rewards according to their contribution to collective intelligence, which has the effect of actively participating in collective intelligence.
그리고, 프로세서(110)는 제공된 코인이 집단지성 인증 자격으로 기 설정된 개수를 초과한 교수학습자에 대하여 집단지성 인증에 대한 심사를 요청할 수 있다.In addition, the processor 110 may request an examination for collective intelligence authentication for teaching-learners whose provided coins exceed a predetermined number as a qualification for collective intelligence authentication.
예를 들어, 서버(100)는 도 1과 같이 교육기관 인증위원회와 같은 곳으로 인증을 요청할 수 있다.For example, as shown in FIG. 1 , the server 100 may request certification to a place such as an educational institution certification committee.
프로세서(110)는 심사 결과가 통과된 경우 해당 교수학습자에게 집단지성 인증서를 발급한다.The processor 110 issues a collective intelligence certificate to the corresponding teaching-learner when the screening result is passed.
일 실시예로, 콘텐츠 제작팀에 의해 제작된 교육 콘텐츠는 서버(100)에 전체 공개될 수 있는지 심사를 거친 후에 자격이 검증되면 서버(100)에 공개되며, 이전에는 도 5와 같이 평가 채널 내 공개된 상태에서 콘텐츠 평가팀에 의해 평가/심사가 진행된다.As an embodiment, the educational content produced by the content production team is released to the server 100 when qualification is verified after being screened to see if it can be fully disclosed to the server 100, and previously published in the evaluation channel as shown in FIG. 5 In this state, the evaluation/review is conducted by the content evaluation team.
구체적으로, 프로세서(110)는 해당 평가 채널의 콘텐츠 평가팀 내 적어도 하나의 제2 교수학습자의 단말(50)로부터 수신되는 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보를 데이터베이스(130)에 저장하여 누적한다.Specifically, the processor 110 stores and accumulates first evaluation feedback information on the educational content received from the terminal 50 of at least one second teaching-learner in the content evaluation team of the corresponding evaluation channel in the
그리고, 프로세서(110)는 누적된 제2 평가 피드백 정보가 기 설정된 제1 공개 조건을 만족하는 경우, 도 6과 같이 해당 교육 콘텐츠를 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개한다.And, when the accumulated second evaluation feedback information satisfies the preset first disclosure condition, the processor 110 fully discloses the corresponding educational content to the content sharing platform as shown in FIG. 6 .
제2 교수학습자는 평가 채널 내 콘텐츠 평가팀의 소속일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.The second teaching-learner may belong to the content evaluation team within the evaluation channel, but is not limited thereto.
제1 공개 조건은 교육 콘텐츠가 서버(100)에 전체적으로 공개되어도 되는지에 대한 최소한의 자격을 의미한다.The first disclosure condition refers to minimum qualifications for whether the educational content may be disclosed to the server 100 as a whole.
일 실시예로, 프로세서(110)는 제1 교수학습자의 단말(30)로부터 교육 콘텐츠가 업로드되면, 교육 콘텐츠의 주제, 내용 및 키워드 중 적어도 하나를 분석하여 복수의 평가항목을 포함하는 제1 평가폼을 생성할 수 있다.As an embodiment, when the educational content is uploaded from the terminal 30 of the first teaching-learner, the processor 110 analyzes at least one of the subject, content, and keyword of the educational content to perform a first evaluation including a plurality of evaluation items. form can be created.
그리고, 제2 교수학습자는 교육 콘텐츠를 검토한 후 제1 평가폼 내 복수의 평가항목에 대한 점수를 평가하여 제1 평가 피드백 정보를 서버(100)로 업로드한다.Then, the second teaching-learner reviews the educational content, evaluates scores for a plurality of evaluation items in the first evaluation form, and uploads first evaluation feedback information to the server 100 .
이때, 제1 공개 조건은 제1 평가 피드백 정보를 업로드한 제2 교수학습자의 수, 각 평가 항목의 평균점수를 포함하고, 프로세서(110)는 제1 공개 조건이 만족되면 해당 교육 콘텐츠를 도 4와 같이 전체 공개로 전환하여 플랫폼에 가입한 교수학습자가 볼 수 있도록 한다.At this time, the first disclosure condition includes the number of second teaching-learners who have uploaded the first evaluation feedback information and the average score of each evaluation item, and the processor 110 displays the corresponding educational content in FIG. 4 when the first disclosure condition is satisfied. It is converted to open to the public, so that teaching-learners who have joined the platform can see it.
일 실시예로, 프로세서(110)는 교육 콘텐츠가 전체 공개로 전환되면, 누적된 제1 평가 피드백 정보를 기반으로 제1 교수학습자에게 교육 콘텐츠의 제작에 따른 코인 보상을 제공할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may provide coin compensation according to production of educational content to the first teaching-learner based on the accumulated first evaluation feedback information when the educational content is converted to public disclosure.
이때, 프로세서(110)는 스마트 계약 기반으로 제1 교수학습자에게 소정의 코인 보상을 제공할 수 있다.At this time, the processor 110 may provide a predetermined coin reward to the first teaching-learning student based on the smart contract.
본 발명의 실시예에서 사용되는 코인은 이미 발행되어 시중에서 사용되고 있는 코인(예: 비트코인, 이더리움, 에이다 등)이 이용될 수도 있고, 콘텐츠 공유 플랫폼에서 사용하기 위해서 제작된 적어도 하나의 코인이 사용될 수도 있다.The coin used in the embodiment of the present invention may be a coin already issued and used in the market (eg, Bitcoin, Ethereum, Ada, etc.), or at least one coin produced for use in a content sharing platform may be used
이와 같이 자체적으로 제작된 코인이 이용되는 경우, 해당 코인이 거래소에 상장되면 교수학습자는 자신이 보유한 코인을 현금으로 환전할 수 있으며, 이로 인해 보상구조에 기반한 교육 생태계가 지속적으로 성장이 가능하게 된다.In this way, when a self-produced coin is used, when the coin is listed on the exchange, teaching-learners can exchange their coins for cash, which enables the education ecosystem based on the reward structure to continue to grow. .
이러한 구성을 통해서, 본 발명의 실시예에서 서버(100)는 콘텐츠 제작팀 또는 제1 교수학습자로부터 제작되어 업로드 되는 교육 콘텐츠에 대한 심사/평가를 진행한 후에 플랫폼, 서버(100)에 교육 콘텐츠를 공개하게 된다.Through this configuration, in the embodiment of the present invention, the server 100 discloses the educational content to the platform and the server 100 after screening/evaluation of the educational content produced and uploaded by the content production team or the first teaching-learner. will do
아래에서는, 플랫폼, 서버(100)에 공개된 교육 콘텐츠가 업데이트 되는 것에 대해서 설명하도록 한다.Below, the update of the educational content published on the platform and server 100 will be described.
제1 교수학습자가 제작한 교육 콘텐츠가 서버(100)에 공개되었으나, 이와 같이 제작, 공개된 교육 콘텐츠는 수정사항이 있을 수도 있고, 해당 분야의 지식, 기술의 발전으로 업데이트가 필요할 수 있다.Although the educational content produced by the first teaching-learner has been published to the server 100, the educational content produced and published in this way may have modifications or need to be updated due to the development of knowledge and technology in the corresponding field.
본 발명의 실시예에 따른 서버(100)는 교육 콘텐츠를 교수학습자들에게 공개한 이후에, 교수학습자들이 이에 대한 편집, 수정을 수행하여 업그레이드 버전을 업로드할 수 있게 한다.After the server 100 according to an embodiment of the present invention discloses educational contents to teaching-learners, teaching-learning students can edit and modify them to upload an upgraded version.
이때, 프로세서(110)는 교육 콘텐츠를 서버(100)에 전체 공개로 전환할 때와 마찬가지로, 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전도 일정 기준을 만족하는 경우에만 전체 공개로 전환하게 된다.At this time, the processor 110 converts the upgraded version of the educational content to full disclosure only when a certain criterion is satisfied, as in the case of converting the educational content to full disclosure on the server 100 .
일 실시예로, 프로세서(110)는 플랫폼에 가입된 적어도 하나의 제3 교수학습자의 단말(70)로부터 플랫폼에 공개되어 있는 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전이 수신되면, 적어도 하나의 제2 교수학습자의 단말(50)로부터 수신되는 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보를 데이터베이스(130)에 저장하여 누적한다.As an embodiment, the processor 110, when an upgraded version of the educational content published on the platform is received from the terminal 70 of at least one third teaching-learning member subscribed to the platform, the processor 110 of at least one second teaching-learning student The second evaluation feedback information for the upgraded version received from the terminal 50 is stored in the
그리고, 프로세서(110)는 누적된 제2 평가 피드백 정보가 기 설정된 제2 공개 조건을 만족하는 경우, 도 8과 같이 업그레이드 버전을 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개한다.And, when the accumulated second evaluation feedback information satisfies the preset second disclosure condition, the processor 110 fully discloses the upgraded version to the content sharing platform as shown in FIG. 8 .
도 7과, 누적된 제2 평가 피드백 정보가 기 설정된 제2 공개 조건을 만족하기 전까지는 업그레이드 버전 이전 버전의 교육 콘텐츠가 서버(100)에 전체 공개되어 있고, 업그레이드 버전은 평가 채널 내 공개되어 심사/평가가 진행된다.As shown in FIG. 7 , until the accumulated second evaluation feedback information satisfies the predetermined second disclosure condition, the educational content of the version prior to the upgraded version is fully disclosed to the server 100, and the upgraded version is disclosed in the evaluation channel for evaluation. /evaluation proceeds.
일 실시예로, 프로세서(110)는 업그레이드 버전과 교육 콘텐츠를 비교하여 복수의 평가항목을 포함하는 제2 평가폼을 생성할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may generate a second evaluation form including a plurality of evaluation items by comparing the upgraded version with the educational content.
그리고, 제2 교수학습자는 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전을 검토한 후 제2 평가폼 내 복수의 평가항목에 대한 점수를 평가하여 제2 평가 피드백 정보를 서버(100)로 업로드한다.Then, the second teaching-learner reviews the upgraded version of the educational content, evaluates scores for a plurality of evaluation items in the second evaluation form, and uploads second evaluation feedback information to the server 100 .
이때, 제2 공개 조건은 제2 평가 피드백 정보를 업로드한 제2 교수학습자의 수, 각 평가 항목의 평균점수를 포함하고, 프로세서(110)는 제2 공개 조건이 만족되면 해당 교육 콘텐츠의 업그레이드 버전을 도 6과 같이 전체 공개로 전환하여 플랫폼에 가입한 교수학습자가 볼 수 있도록 한다.At this time, the second disclosure condition includes the number of second teaching-learners who have uploaded the second evaluation feedback information and the average score of each evaluation item, and the processor 110 determines an upgraded version of the educational content when the second disclosure condition is satisfied. As shown in FIG. 6, it is converted to full public so that teaching-learners who have joined the platform can see it.
일 실시예로, 프로세서(110)는 업그레이드 버전이 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개되면, 스마트 계약 기반으로 제1 교수학습자, 제2 교수학습자 및 제3 교수학습자 중 적어도 하나에게 소정의 코인 보상을 제공할 수 있다.In one embodiment, the processor 110 provides a predetermined coin reward to at least one of the first learner, the second learner, and the third learner based on a smart contract when the upgraded version is fully disclosed on the content sharing platform. can
일 실시예로, 프로세서(110)는 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전이 수신될 때마다, 기 설정된 집단지성 평가 알고리즘을 기반으로 교육 콘텐츠에 대한 집단지성 포인트를 산출할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 may calculate collective intelligence points for the educational content based on a predetermined collective intelligence evaluation algorithm whenever an upgraded version of the educational content is received.
구체적으로, 프로세서(110)는 해당 교육 콘텐츠에 대하여 누적된 제2 평가 피드백 정보, 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 횟수, 해당 특정 채널에 참여된 교수학습자의 수, 및 교육 콘텐츠에 대하여 발생한 문제의 해결 횟수 중 적어도 하나를 기반으로 집단지성 포인트를 산출할 수 있다.Specifically, the processor 110 selects the accumulated second evaluation feedback information for the corresponding educational content, the number of upgrades for the educational content, the number of teaching-learners participating in the corresponding specific channel, and the number of solutions to problems occurring with respect to the educational content. Collective intelligence points can be calculated based on at least one.
본 발명의 실시예에서 교육 콘텐츠에 대하여 산출된 집단지성 포인트는 교육 콘텐츠가 얼마나 많은 교수학습자들의 노력으로 업데이트 되고, 얼마나 적극적으로 각종 문제가 해결되었는지를 수치화한 것을 의미한다.In the embodiment of the present invention, the collective intelligence points calculated for the educational contents mean a digitization of how many teaching-learners' efforts to update the educational contents and how actively various problems are solved.
따라서, 집단지성 포인트가 높은 교육 콘텐츠일수록 많은 교수학습자들의 노력이 투입되었다는 것을 의미할 수 있다.Therefore, the higher the collective intelligence point of the educational content, the more teaching-learners' efforts can be put into it.
일 실시예로, 프로세서(110)는 기 설정된 시간 주기마다 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 교육 콘텐츠에 대한 집단지성에 기여한 교수학습자에게 소정의 코인을 제공한다.In one embodiment, the processor 110 provides predetermined coins to teaching-learners who have contributed to the collective intelligence of educational contents based on the number of uses of educational contents for each predetermined time period.
구체적으로, 교육 콘텐츠에 대한 집단지성에 기여한 교수학습자는 교육 콘텐츠를 제작한 제1 교수학습자, 교육 콘텐츠와 이에 대한 업그레이드 버전을 평가한 제2 교수학습자, 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전을 업로드한 제3 교수학습자를 포함한다.Specifically, the teaching-learners who contributed to the collective intelligence on educational contents are the first teaching-learning who produced the educational contents, the second teaching-learning who evaluated the educational contents and their upgraded version, and the third teaching-learning who uploaded the upgraded version of the educational contents. Including teaching learners.
프로세서(110)는 교육 콘텐츠에 대하여 누적된 제1 평가 피드백 정보를 기반으로 제1 교수학습자의 교육 콘텐츠 제작에 따른 집단지성 기여도를 산출한다.The processor 110 calculates the contribution to collective intelligence according to the production of the educational content of the first teaching-learner based on the accumulated first evaluation feedback information on the educational content.
따라서, 프로세서(110)는 제1 교수학습자가 속한 팀의 프로젝트 수행 결과, 수신된 복수 회의 동료평가 결과, 교육 콘텐츠에 대하여 누적된 제1 평가 피드백 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 제1 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출할 수 있다.Therefore, the processor 110 determines the quality of the first teaching-learning student based on at least one of the project performance results of the team to which the first teaching-learning belongs, the received multiple peer evaluation results, and the accumulated first evaluation feedback information on the educational contents. Collective intelligence contribution can be calculated.
프로세서(110)는 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전의 업로드 횟수 및 각 업그레이드 버전에 대하여 누적된 제2 평가 피드백 정보를 기반으로 제3 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출한다.The processor 110 calculates the collective intelligence contribution of the third teaching-learner based on the number of uploads of the upgraded version of the educational content and the accumulated second evaluation feedback information for each upgraded version.
따라서, 프로세서(110)는 제3 교수학습자가 속한 팀의 프로젝트 수행 결과, 수신된 복수 회의 동료평가 결과, 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전의 업로드 횟수 및 각 업그레이드 버전에 대하여 누적된 제2 평가 피드백 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 제3 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출할 수 있다.Therefore, the processor 110 selects among the project performance results of the team to which the third learner belongs, the received multiple peer evaluation results, the number of uploads of the upgraded version of the educational content, and the accumulated second evaluation feedback information for each upgraded version. Based on at least one, it is possible to calculate the collective intelligence contribution of the third teaching learner.
프로세서(110)는 교육 콘텐츠에 대하여 누적된 제1 평가 피드백 정보 및 업그레이드 버전에 대하여 누적된 제2 평가 피드백 정보 중 적어도 하나에 대한 업로드 횟수를 기반으로 제2 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출한다.The processor 110 calculates the contribution to the collective intelligence of the second teaching learners based on the number of uploads of at least one of the accumulated first evaluation feedback information for the educational content and the accumulated second evaluation feedback information for the upgraded version.
따라서, 프로세서(110)는 제2 교수학습자가 속한 팀의 프로젝트 수행 결과, 수신된 복수 회의 동료평가 결과, 교육 콘텐츠에 대하여 누적된 제1 평가 피드백 정보 및 업그레이드 버전에 대하여 누적된 제2 평가 피드백 정보 중 적어도 하나에 대한 업로드 횟수를 기반으로, 제2 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출할 수 있다.Accordingly, the processor 110 may use the project performance results of the team to which the second learner belongs, the received multiple peer evaluation results, the first evaluation feedback information accumulated for the educational content, and the second evaluation feedback information accumulated for the upgraded version. Based on the number of uploads for at least one of the above, the contribution to the collective intelligence of the second teaching-learner may be calculated.
일 실시예로, 프로세서(110)는 기 설정된 시간 주기마다 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 코인 보상을 산출하되, 제1 교수학습자, 제2 교수학습자 및 제3 교수학습자 각각에 대하여 산출된 집단지성 기여도를 기반으로 코인 보상을 산출할 수 있다.As an embodiment, the processor 110 calculates the coin reward based on the number of times the educational content is used for each predetermined time period, and the collective intelligence calculated for each of the first learner, second learner, and third learner. Coin rewards can be calculated based on contribution.
또한, 본 발명은 이와 같이 업그레이드 버전을 업로드 하는 교수학습자에게 코인을 보상으로 제공함으로써, 교육 콘텐츠가 꾸준하게 업데이트 되도록 적극적으로 참여를 유도하게 된다.In addition, the present invention induces active participation so that educational contents are constantly updated by providing coins as a reward to teaching-learners who upload an upgraded version.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.The method according to an embodiment of the present invention described above may be implemented as a program (or application) to be executed in combination with a server, which is hardware, and stored in a medium.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.The aforementioned program is C, C++, JAVA, machine language, etc. It may include a code coded in a computer language of. These codes may include functional codes related to functions defining necessary functions for executing the methods, and include control codes related to execution procedures necessary for the processor of the computer to execute the functions according to a predetermined procedure. can do. In addition, these codes may further include memory reference related codes for which location (address address) of the computer's internal or external memory should be referenced for additional information or media required for the computer's processor to execute the functions. there is. In addition, when the processor of the computer needs to communicate with any other remote computer or server in order to execute the functions, the code uses the computer's communication module to determine how to communicate with any other remote computer or server. It may further include communication-related codes for whether to communicate, what kind of information or media to transmit/receive during communication, and the like.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.The storage medium is not a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, or memory, but a medium that stores data semi-permanently and is readable by a device. Specifically, examples of the storage medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc., but are not limited thereto. That is, the program may be stored in various recording media on various servers accessible by the computer or various recording media on the user's computer. In addition, the medium may be distributed to computer systems connected through a network, and computer readable codes may be stored in a distributed manner.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.Steps of a method or algorithm described in connection with an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, implemented in a software module executed by hardware, or implemented by a combination thereof. A software module may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any form of computer readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Although the embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.
10: 집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 시스템
30: 제1 교수학습자 단말
50: 제2 교수학습자 단말
70: 제3 교수학습자 단말
100: 서버
110: 프로세서
120: 통신부
130: 데이터베이스
140: 가입 모듈10: Peer evaluation and cooperative learning system for developing collective intelligence
30: first teaching-learner terminal
50: second teaching-learner terminal
70: Third teaching-learner terminal
100: server
110: processor
120: communication department
130: database
140: subscription module
Claims (21)
블록체인 기반의 콘텐츠 공유 플랫폼 내 복수의 교수학습자를 랜덤으로 선택하여 복수의 평가 채널에 각각 할당하는 단계;
상기 복수의 평가 채널에 속한 각각의 교수학습자를 복수의 팀에 각각 할당하는 단계; -상기 복수의 팀은 상기 복수의 평가 채널 내 각각 할당되고, 콘텐츠 제작팀, 콘텐츠 평가팀, 문제해결팀을 포함함-
상기 복수의 평가 채널 중 특정 평가 채널의 콘텐츠 제작팀 내 제1 교수학습자에 의해 제작된 교육 콘텐츠를 수신하는 단계;
상기 수신된 교육 콘텐츠에 대하여 상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀으로부터 각 팀별 프로젝트 수행 결과를 수신하는 단계;
상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀에 속한 각 교수학습자에게 팀 기여도에 대한 동료평가를 요청하고, 상기 요청에 대한 응답으로 상기 각 교수학습자의 단말로부터 상기 동료평가에 대한 결과를 수신하는 단계;
상기 수신된 각 팀별 프로젝트 수행 결과 및 상기 수신된 동료평가 결과를 기반으로, 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하는 단계;
상기 산출된 결과에 기초하여 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에게 코인 보상을 제공하는 단계를 포함하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법.As a method performed by the server,
Randomly selecting a plurality of teaching-learners within a blockchain-based content sharing platform and allocating them to a plurality of evaluation channels;
assigning each teaching-learner belonging to the plurality of evaluation channels to a plurality of teams; -The plurality of teams are assigned to each of the plurality of evaluation channels, and include a content production team, a content evaluation team, and a problem solving team-
receiving educational content produced by a first teaching-learner within a content production team of a specific evaluation channel among the plurality of evaluation channels;
Receiving project execution results for each team from a plurality of teams within the specific evaluation channel with respect to the received educational content;
requesting peer evaluation on team contributions from each teaching-learning student belonging to a plurality of teams within the specific evaluation channel, and receiving a result of the peer evaluation from a terminal of each teaching-learning student in response to the request;
Calculating a collective intelligence contribution for each of the plurality of teaching/learners belonging to the specific evaluation channel based on the received result of performing the project for each team and the received result of the peer evaluation;
Providing a coin reward to each of a plurality of teaching-learners belonging to the specific evaluation channel based on the calculated result,
Peer evaluation and collaborative learning methods for developing collective intelligence.
상기 서버는,
기 설정된 시간 주기마다 상기 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 상기 평가 채널에 소정의 코인 보상을 제공하고,
상기 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도에 기초하여 상기 제공된 코인 보상을 배분하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법.According to claim 1,
The server,
Providing a predetermined coin reward to the evaluation channel based on the number of times the educational content is used every predetermined time period;
Characterized in that the provided coin reward is distributed based on the collective intelligence contribution to each of the plurality of teaching-learners,
Peer evaluation and collaborative learning methods for developing collective intelligence.
상기 제공된 코인이 집단지성 인증 자격으로 설정된 개수를 초과한 교수학습자에 대하여 집단지성 인증에 대한 심사를 요청하는 단계; 및
상기 심사 결과가 통과된 경우, 상기 교수학습자에게 집단지성 인증서를 발급하는 단계를 더 포함하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법.According to claim 1,
Requesting a review for collective intelligence authentication for teaching-learners whose number of provided coins exceeds the number set for collective intelligence authentication qualification; and
Further comprising the step of issuing a collective intelligence certificate to the teaching/learning student if the examination result is passed.
Peer evaluation and collaborative learning methods for developing collective intelligence.
상기 집단지성 기여도 산출 단계는,
서로 다른 시점에 수신된 2회 이상의 동료평가 결과를 기반으로, 상기 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하고,
상기 산출된 집단지성 기여도를 상기 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자에게 공개하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법.According to claim 1,
In the step of calculating the collective intelligence contribution,
Based on the results of two or more peer evaluations received at different times, the collective intelligence contribution for each of the plurality of teaching-learners belonging to the evaluation channel is calculated,
Characterized in that the calculated collective intelligence contribution is disclosed to a plurality of teaching-learners belonging to the evaluation channel,
Peer evaluation and collaborative learning methods for developing collective intelligence.
상기 서버는,
상기 특정 평가 채널의 콘텐츠 평가팀 내 적어도 하나의 제2 교수학습자의 단말로부터 수신되는 상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보를 누적하여 저장하고,
상기 누적된 제1 평가 피드백 정보가 기 설정된 제1 공개 조건을 만족하는 경우, 상기 교육 콘텐츠를 상기 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법.According to claim 1,
The server,
Accumulating and storing first evaluation feedback information on the educational content received from a terminal of at least one second teaching-learner in the content evaluation team of the specific evaluation channel;
Characterized in that, when the accumulated first evaluation feedback information satisfies a predetermined first disclosure condition, the educational content is fully disclosed to the content sharing platform.
Peer evaluation and collaborative learning methods for developing collective intelligence.
상기 플랫폼에 가입된 적어도 하나의 제3 교수학습자의 단말로부터 상기 공개된 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전이 수신되면,
상기 적어도 하나의 제2 교수학습자의 단말로부터 수신되는 상기 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보를 누적하여 저장하고,
상기 누적된 제2 평가 피드백 정보가 기 설정된 제2 공개 조건을 만족하는 경우, 상기 업그레이드 버전을 상기 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법.According to claim 5,
When an upgraded version of the open educational content is received from the terminal of at least one third teaching-learner subscribed to the platform,
Accumulating and storing second evaluation feedback information for the upgraded version received from the terminal of the at least one second teaching-learner;
Characterized in that, when the accumulated second evaluation feedback information satisfies a predetermined second disclosure condition, the upgraded version is fully disclosed to the content sharing platform.
Peer evaluation and collaborative learning methods for developing collective intelligence.
상기 서버는,
상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전이 수신될 때마다 기 설정된 집단지성 평가 알고리즘을 기반으로, 상기 교육 콘텐츠에 대한 집단지성 포인트를 산출하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법.According to claim 6,
The server,
Characterized in that, whenever an upgraded version of the educational content is received, collective intelligence points for the educational content are calculated based on a preset collective intelligence evaluation algorithm.
Peer evaluation and collaborative learning methods for developing collective intelligence.
상기 서버는,
기 설정된 시간 주기마다 상기 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 상기 교육 콘텐츠에 대한 집단지성에 기여한 교수학습자에게 집단 지성 기여에 따른 소정의 코인을 제공하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법.According to claim 7,
The server,
Characterized in that a predetermined coin according to the collective intelligence contribution is provided to teaching-learners who have contributed to the collective intelligence of the educational content based on the number of times the educational content is used every predetermined time period.
Peer evaluation and collaborative learning methods for developing collective intelligence.
상기 서버는,
상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 횟수, 상기 특정 채널에 참여된 교수학습자의 수, 및 상기 교육 콘텐츠에 대하여 발생한 문제의 해결 횟수 중 적어도 하나를 기반으로 상기 집단지성 포인트를 산출하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법.According to claim 8,
The server,
Characterized in that the collective intelligence point is calculated based on at least one of the number of upgrades for the educational content, the number of teaching-learners participating in the specific channel, and the number of solutions to problems occurring with respect to the educational content.
Peer evaluation and collaborative learning methods for developing collective intelligence.
상기 서버는,
상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보를 상기 제1 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하고,
상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전 업로드 횟수, 및 각 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보를 상기 제3 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하고,
상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보 및 상기 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보 중 적어도 하나에 대한 업로드 횟수를 상기 제2 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 방법.According to claim 9,
The server,
The first evaluation feedback information for the educational content is reflected in the calculation of the collective intelligence contribution of the first teaching learner;
The number of uploads of the upgraded version of the educational content and the second evaluation feedback information for each upgraded version are reflected in the calculation of the contribution to the collective intelligence of the third teaching learner,
Characterized in that the number of uploads of at least one of the first evaluation feedback information for the educational content and the second evaluation feedback information for the upgraded version is reflected in the calculation of the collective intelligence contribution of the second teaching-learner,
Peer evaluation and collaborative learning methods for developing collective intelligence.
상기 프로그램은,
블록체인 기반의 콘텐츠 공유 플랫폼 내 복수의 교수학습자를 랜덤으로 선택하여 복수의 평가 채널에 각각 할당하는 제1 프로세스;
상기 복수의 평가 채널에 속한 각각의 교수학습자를 복수의 팀에 각각 할당하는 제2 프로세스; -상기 복수의 팀은 상기 복수의 평가 채널 내 각각 할당되고, 콘텐츠 제작팀, 콘텐츠 평가팀, 문제해결팀을 포함함-
상기 복수의 평가 채널 중 특정 평가 채널의 콘텐츠 제작팀 내 제1 교수학습자에 의해 제작된 교육 콘텐츠를 수신하는 제3 프로세스;
상기 수신된 교육 콘텐츠에 대하여 상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀으로부터 각 팀별 프로젝트 수행 결과를 수신하는 제4 프로세스;
상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀에 속한 각 교수학습자에게 팀 기여도에 대한 동료평가를 요청하고, 상기 요청에 대한 응답으로 상기 각 교수학습자의 단말로부터 상기 동료평가에 대한 결과를 수신하는 제5 프로세스;
상기 수신된 결과를 기반으로, 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하는 제6 프로세스; 및
상기 산출된 결과에 기초하여 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에게 코인 보상을 제공하는 제7 프로세스를 수행하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 프로그램.In a program stored in a computer-readable recording medium for executing peer evaluation and cooperative learning methods for developing collective intelligence in combination with a computer,
said program,
A first process of randomly selecting a plurality of teaching-learners in the blockchain-based content sharing platform and assigning them to a plurality of evaluation channels;
a second process of allocating each teaching-learner belonging to the plurality of evaluation channels to a plurality of teams; -The plurality of teams are assigned to each of the plurality of evaluation channels, and include a content production team, a content evaluation team, and a problem solving team-
a third process of receiving educational content produced by a first teaching-learner within a content production team of a specific evaluation channel among the plurality of evaluation channels;
a fourth process of receiving project performance results for each team from a plurality of teams within the specific evaluation channel with respect to the received educational content;
a fifth process of requesting peer evaluation on team contributions from each teaching-learning member belonging to a plurality of teams within the specific evaluation channel, and receiving a result of the peer evaluation from a terminal of each teaching-learning student in response to the request;
a sixth process of calculating a collective intelligence contribution for each of a plurality of teaching/learners belonging to the specific evaluation channel based on the received result; and
Performing a seventh process of providing coin compensation to each of a plurality of teaching-learners belonging to the specific evaluation channel based on the calculated result,
Peer assessment and collaborative learning programs for developing collective intelligence.
교수학습자의 단말과 통신하는 통신부; 및
데이터베이스를 포함하고,
상기 프로세서는,
블록체인 기반의 콘텐츠 공유 플랫폼 내 복수의 교수학습자를 랜덤으로 선택하여 복수의 평가 채널에 각각 할당하고,
상기 복수의 평가 채널에 속한 각각의 교수학습자를 복수의 팀에 각각 할당하고, -상기 복수의 팀은 상기 복수의 평가 채널 내 각각 할당되고, 콘텐츠 제작팀, 콘텐츠 평가팀, 문제해결팀을 포함함-
상기 복수의 평가 채널 중 특정 평가 채널의 콘텐츠 제작팀 내 제1 교수학습자에 의해 제작된 교육 콘텐츠를 수신하고,
상기 수신된 교육 콘텐츠에 대하여 상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀으로부터 각 팀별 프로젝트 수행 결과를 수신하고,
상기 특정 평가 채널 내 복수의 팀에 속한 각 교수학습자에게 팀 기여도에 대한 동료평가를 요청하고, 상기 요청에 대한 응답으로 상기 각 교수학습자의 단말로부터 상기 동료평가에 대한 결과를 수신하고,
상기 수신된 결과를 기반으로, 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하고,
상기 산출된 결과에 기초하여 상기 특정 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에게 코인 보상을 제공하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버.at least one processor including one or more cores;
a communication unit communicating with a terminal of a teaching learner; and
contains a database;
the processor,
In the blockchain-based content sharing platform, a plurality of teaching-learners are randomly selected and assigned to a plurality of evaluation channels, respectively.
Each teaching-learner belonging to the plurality of evaluation channels is assigned to a plurality of teams, -the plurality of teams are assigned to each of the plurality of evaluation channels, and include a content production team, a content evaluation team, and a problem solving team-
Receiving educational content produced by a first teaching-learner within a content production team of a specific evaluation channel among the plurality of evaluation channels;
Receiving project performance results for each team from a plurality of teams within the specific evaluation channel with respect to the received educational content;
Requesting peer evaluation on team contributions from each teaching-learning member belonging to a plurality of teams within the specific evaluation channel, and receiving a result of the peer evaluation from the terminal of each teaching-learning student in response to the request;
Based on the received result, a collective intelligence contribution is calculated for each of a plurality of teaching/learners belonging to the specific evaluation channel;
Based on the calculated result, coin compensation is provided to each of a plurality of teaching-learners belonging to the specific evaluation channel.
Peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development.
상기 프로세서는,
기 설정된 시간 주기마다 상기 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 상기 평가 채널에 소정의 코인 보상을 제공하고,
상기 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도에 기초하여 상기 제공된 코인 보상을 배분하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버.According to claim 12,
the processor,
Providing a predetermined coin reward to the evaluation channel based on the number of times the educational content is used every predetermined time period;
Characterized in that the provided coin reward is distributed based on the collective intelligence contribution to each of the plurality of teaching-learners,
Peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development.
상기 프로세서는,
상기 제공된 코인이 집단지성 인증 자격으로 설정된 개수를 초과한 교수학습자에 대하여 집단지성 인증에 대한 심사를 요청하고,
상기 심사 결과가 통과된 경우, 상기 교수학습자에게 집단지성 인증서를 발급하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버.According to claim 12,
the processor,
Request a review for collective intelligence authentication for teaching-learners whose coins provided above exceed the number set for collective intelligence authentication qualification,
If the screening result is passed, issuing a collective intelligence certificate to the teaching-learner,
Peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development.
상기 프로세서는,
서로 다른 시점에 수신된 2회 이상의 동료평가 결과를 기반으로, 상기 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자 각각에 대한 집단지성 기여도를 산출하고,
상기 산출된 집단지성 기여도를 상기 평가 채널에 속한 복수의 교수학습자에게 공개하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버.According to claim 12,
the processor,
Based on the results of two or more peer evaluations received at different times, the collective intelligence contribution for each of the plurality of teaching-learners belonging to the evaluation channel is calculated,
Characterized in that the calculated collective intelligence contribution is disclosed to a plurality of teaching-learners belonging to the evaluation channel,
Peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development.
상기 프로세서는,
상기 특정 평가 채널의 콘텐츠 평가팀 내 적어도 하나의 제2 교수학습자의 단말로부터 수신되는 상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보를 누적하여 저장하고,
상기 누적된 제1 평가 피드백 정보가 기 설정된 제1 공개 조건을 만족하는 경우, 상기 교육 콘텐츠를 상기 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버.According to claim 12,
the processor,
Accumulating and storing first evaluation feedback information on the educational content received from a terminal of at least one second teaching-learner in the content evaluation team of the specific evaluation channel;
Characterized in that, when the accumulated first evaluation feedback information satisfies a predetermined first disclosure condition, the educational content is fully disclosed to the content sharing platform.
Peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development.
상기 프로세서는,
상기 플랫폼에 가입된 적어도 하나의 제3 교수학습자의 단말로부터 상기 공개된 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전이 수신되면,
상기 적어도 하나의 제2 교수학습자의 단말로부터 수신되는 상기 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보를 누적하여 저장하고,
상기 누적된 제2 평가 피드백 정보가 기 설정된 제2 공개 조건을 만족하는 경우, 상기 업그레이드 버전을 상기 콘텐츠 공유 플랫폼에 전체 공개하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버.According to claim 16,
the processor,
When an upgraded version of the open educational content is received from the terminal of at least one third teaching-learner subscribed to the platform,
Accumulating and storing second evaluation feedback information for the upgraded version received from the terminal of the at least one second teaching-learner;
Characterized in that, when the accumulated second evaluation feedback information satisfies a predetermined second disclosure condition, the upgraded version is fully disclosed to the content sharing platform.
Peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development.
상기 프로세서는,
상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전이 수신될 때마다 기 설정된 집단지성 평가 알고리즘을 기반으로, 상기 교육 콘텐츠에 대한 집단지성 포인트를 산출하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버.According to claim 17,
the processor,
Characterized in that, whenever an upgraded version of the educational content is received, collective intelligence points for the educational content are calculated based on a preset collective intelligence evaluation algorithm.
Peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development.
상기 프로세서는,
기 설정된 시간 주기마다 상기 교육 콘텐츠의 이용 횟수에 기초하여 상기 교육 콘텐츠에 대한 집단지성에 기여한 교수학습자에게 집단 지성 기여에 따른 소정의 코인을 제공하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버.According to claim 18,
the processor,
Characterized in that a predetermined coin according to the collective intelligence contribution is provided to teaching-learners who have contributed to the collective intelligence of the educational content based on the number of times the educational content is used every predetermined time period.
Peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development.
상기 프로세서는,
상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 횟수, 상기 특정 채널에 참여된 교수학습자의 수, 및 상기 교육 콘텐츠에 대하여 발생한 문제의 해결 횟수 중 적어도 하나를 기반으로 상기 집단지성 포인트를 산출하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버.According to claim 19,
the processor,
Characterized in that the collective intelligence point is calculated based on at least one of the number of upgrades for the educational content, the number of teaching-learners participating in the specific channel, and the number of solutions to problems occurring with respect to the educational content.
Peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development.
상기 프로세서는,
상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보를 상기 제1 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하고,
상기 교육 콘텐츠에 대한 업그레이드 버전 업로드 횟수, 및 각 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보를 상기 제3 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하고,
상기 교육 콘텐츠에 대한 제1 평가 피드백 정보 및 상기 업그레이드 버전에 대한 제2 평가 피드백 정보 중 적어도 하나에 대한 업로드 횟수를 상기 제2 교수학습자의 집단지성 기여도를 산출에 반영하는 것을 특징으로 하는,
집단지성 계발을 위한 동료평가 및 협력학습 서버.According to claim 20,
the processor,
The first evaluation feedback information for the educational content is reflected in the calculation of the collective intelligence contribution of the first teaching learner;
The number of uploads of the upgraded version of the educational content and the second evaluation feedback information for each upgraded version are reflected in the calculation of the contribution to the collective intelligence of the third teaching learner,
Characterized in that the number of uploads of at least one of the first evaluation feedback information for the educational content and the second evaluation feedback information for the upgraded version is reflected in the calculation of the collective intelligence contribution of the second teaching-learner,
Peer evaluation and cooperative learning server for collective intelligence development.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020210133053A KR102596567B1 (en) | 2021-10-07 | 2021-10-07 | Method, server and program of real-time peer assessment and collaborative learning based on game theory to improve collective intelligence |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210133053A KR102596567B1 (en) | 2021-10-07 | 2021-10-07 | Method, server and program of real-time peer assessment and collaborative learning based on game theory to improve collective intelligence |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230049934A true KR20230049934A (en) | 2023-04-14 |
| KR102596567B1 KR102596567B1 (en) | 2023-10-30 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210133053A KR102596567B1 (en) | 2021-10-07 | 2021-10-07 | Method, server and program of real-time peer assessment and collaborative learning based on game theory to improve collective intelligence |
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|---|---|
| KR (1) | KR102596567B1 (en) |
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| KR20180105897A (en) * | 2017-03-16 | 2018-10-01 | 윤형석 | Apparatus and method for collaboration services of information among groups |
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| Title |
|---|
| [블로그] 학습과 블록체인의 결합, 에듀넛(Edunut) 코인(2019.03.04.) 1부.* * |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102596567B1 (en) | 2023-10-30 |
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