KR20240026405A

KR20240026405A - 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20240026405A
Application number: KR1020220104220A
Authority: KR
Inventors: 이은승
Original assignee: 주식회사 다비다
Priority date: 2022-08-19
Filing date: 2022-08-19
Publication date: 2024-02-28
Also published as: WO2024038957A1

Abstract

본 발명은 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 마스터 노드와 복수의 슬레이브 노드를 포함하여 스타네트워크를 형성하고, 필기동작에 상응하는 제1 필기정보를 생성하는 제1 스마트펜 그룹, 및 근거리 무선통신 모듈을 통해 상기 제1 스마트펜 그룹과 연결되고, 상기 근거리 무선통신 모듈을 이용하여 상기 생성된 제1 필기정보를 수집하며, 클라우드 플랫폼의 지원을 통해 상기 수집된 제1 필기정보를 기반으로 인공지능 기반의 교육서비스를 제공하는 피어 단말기를 포함할 수 있다.

Description

인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템 및 방법{System and method for providing customized online education services based on artificial intelligence}

본 발명은 스마트펜 그룹과 근거리 무선통신 방식으로 연결된 피어 단말기뿐만 아니라, 클라우드 플랫폼에 연결된 다른 스마트펜 그룹으로부터의 필기정보를 수집하여 인공지능 기반의 교육서비스를 제공 함으로써, 학습자에게 효과 높은 맞춤형 교육서비스를 제공하는 기술적 사상에 관한 것이다.

최근 스마트러닝의 발전과 학습자 중심으로 변화하고 있는 교육의 패러다임에 따라 기존의 전통적인 교육방법이 지속적으로 변화하고 있으며, 교수중심에서 학생주도 형태의 거꾸로 교실(Flipped Learning)은 최근 교육의 화두가 되었다. 2010년 무렵 미국에서부터 시작해 최근 수 년 사이 주요 선진국에서 주목을 받고 있는 거꾸로 교실(Flipped Learning)은 주입식으로 진행하던 강의식 수업을 학생들이 수업 전에 미리 학습하도록 하고 교실에서는 강의 대신 다양한 활동으로 수업의 몰입도와 참여도를 높이는 것이다.

이러한 혼합형 학습(Blended Learning)뿐만 아니라, 근래에는 학습자를 분석하여 맞춤형 교육서비스를 제공하는 기술도 등장하였다.

맞춤형 교육서비스는 학습자에 특화된 교육을 제공하기 위한 것으로서, 학습자의 성향과 일치하는 정도에 따라서 교육서비스의 효과가 차이나게된다.

예를 들어, 온라인에 접속한 학습자에 대한 나이, 성별, 학습성취도, 수준 등의 정보를 수집하고, 수집된 정보를 기반으로 맞춤형의 교육서비스를 제공하는 스마트 교육서비스에 대한 관심이 고조되고 있다.

한국공개특허 제2022-0070894호 "사용자 맞춤 수준별 수학교육 프로그램" 한국공개특허 제2022-0057061호 "비대면 교육을 위한 온라인 강의 저작도구 및 이를 이용한 온라인 강의 콘텐츠 제공 시스템"

본 발명은 스마트펜 그룹 내 특정 스마트펜을 사용하는 학습자의 필기동작으로부터 확인되는 필기정보를 기반으로, 인공지능 기반의 맞춤형 교육서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 스타 네트워크로 구성된 스마트펜 그룹 각각에 인공지능 기반의 맞춤형 교육서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 근거리 통신방식으로 연결된 피어 단말기 이외에 클라우드 플랫폼에 연결된 피어 단말기 또는 스마트펜 그룹에 대해서도 필기정보에 상응하는 인공지능 기반의 교육서비스를 제공 함으로써, 맞춤형 교육서비스를 통한 교육의 효과를 높이는 것을 목적으로 한다.

일실시예에 따른 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템은 마스터 노드와 복수의 슬레이브 노드를 포함하여 스타네트워크를 형성하고, 필기동작에 상응하는 제1 필기정보를 생성하는 제1 스마트펜 그룹, 및 근거리 무선통신 모듈을 통해 상기 제1 스마트펜 그룹과 연결되고, 상기 근거리 무선통신 모듈을 이용하여 상기 생성된 제1 필기정보를 수집하며, 클라우드 플랫폼의 지원을 통해 상기 수집된 제1 필기정보를 기반으로 인공지능 기반의 교육서비스를 제공하는 피어 단말기를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 클라우드 플랫폼은 스마트펜들로부터 수집되는 필기정보의 빅데이터로부터 데이터마이닝을 수행하고, 자연어 처리를 통해 패턴을 생성하며, 상기 생성한 패턴을 기반으로 하는 인공지능 학습 모델을 생성하고, 상기 피어 단말기는 상기 생선된 인공지능 학습 모델을 저장하거나, 상기 클라우드 플랫폼에 접속하여 상기 인공지능 학습 모델을 이용하여, 학습자가 작성한 답안에 대한 평가 및 분석을 수행하여, 상기 수행한 평가 및 분석을 상기 학습자의 단말기로 피드백 정보로써 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템은 원격지에 위치하며 클라우드 플랫폼을 통해 상기 피어 단말기와 통신하는 제2 스마트펜 그룹을 더 포함하고, 상기 제2 스마트펜 그룹은 필기동작에 상응하는 제2 필기정보를 생성하여 상기 클라우드 플랫폼을 통해 상기 피어 단말기로 제공하며, 상기 피어 단말기는, 상기 제공된 제2 필기정보를 기반으로 상기 제2 스마트펜 그룹에 인공지능 기반의 교육서비스를 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 피어 단말기는, 상기 근거리 무선통신 모듈을 통해 상기 제1 스마트펜 그룹으로부터 수집하는 제1 필기정보와, 상기 클라우드 플랫폼을 통해 수집하는 상기 제2 스마트펜 그룹으로부터의 제2 필기정보를 조합하여 교육서비스를 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 피어 단말기는, 상기 근거리 무선통신 방식을 통해 상기 제1 스마트펜 그룹에 대해 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스를 위한 피드백 정보를 생성하여 전송하고, 상기 클라우드 플랫폼에 연결된 상기 제2 스마트펜 그룹으로도 상기 생성된 피드백 정보를 전송할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 제1 스마트펜 그룹 및 상기 제1 스마트펜 그룹 중에서 어느 하나의 그룹에 속하는 적어도 하나 이상의 스마트펜은, 상기 피어 단말기로부터 피드백 정보를 수신하는 경우에 상기 피어 단말기로 애크 신호를 회신할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 제1 스마트펜 그룹 및 상기 제1 스마트펜 그룹 중에서 어느 하나의 그룹에 속하는 적어도 하나 이상의 스마트펜은, 마이크로 패턴을 센싱하여 필기정보를 생성할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 제1 스마트펜 그룹 및 상기 제1 스마트펜 그룹 중에서 어느 하나의 그룹에 속하는 적어도 하나 이상의 스마트펜은, 복수의 식별정보 및 상기 복수의 식별정보의 각각에 적어도 하나 이상의 음성파일 또는 적어도 하나 이상의 영상파일을 매칭하여 저장하고, 2차원 평면상에 프린팅 되어 있는 제1 마이크로 패턴을 센싱하거나, 특정 카드에 프린팅 되어 있는 제2 마이크로 패턴을 센싱하여 식별정보를 출력하며, 상기 출력된 식별정보를 이용해서, 상기 저장된 상기 음성파일 또는 상기 영상파일을 추출하고, 상기 음성파일또는 상기 영상파일이 추출되면, 상기 추출된 음성파일 또는 상기 영상파일을 상기 피어 단말기로 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 근거리 무선통신 방식은, NFC(Near Field Communication), 블루투스(Bluetooth), 비콘(Beacon), MST(Magnetic Secure Transmission), 바코드, QR(Quick Response) 코드, RFID, 지그비(Zigbee) 방식 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 제1 스마트펜 그룹 및 상기 제1 스마트펜 그룹 중에서 어느 하나의 그룹에 속하는 적어도 하나 이상의 스마트펜은, 광학센서를 통해 종이위에 프린팅된 좌표를 리딩하여 상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보를 생성할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보는 필기시간, 필기압력, 필기속도, 필기획수 중에서 적어도 하나를 포함하고, 상기 피어 단말기는, 필기시간, 필기압력, 필기속도, 필기획수 중에서 적어도 하나를 이용하여 필체를 인식하고, 상기 인식된 필체를 기반으로 학습자를 식별하며, 상기 식별된 학습자에 기저장된 데이터를 기반으로, 상기 식별된 학습자에게 맞춤형 온라인 교육서비스 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 피어 단말기는, 상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보에 기반하여, 검사를 구성하고 있는 문항 하나하나에 초점을 두고 각 문항마다의 고유한 문항특성곡선에 기반하여 학습자의 특성 또는 문항의 특성을 추정할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 문항특성곡선은, 상기 학습자의 특성 또는 문항의 답을 맞힐 확률 간의 함수관계를 나타내고, 상기 피어 단말기는, 상기 클라우드 플랫폼으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 상기 함수관계를 기반으로 학습자의 잠재적 특성 또는 문항점수를 예측할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 피어 단말기는, 상기 클라우드 플랫폼으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보에 대해, 인공 신경망 모델 중순환 신경망(RNN;Recurrent NeuralNetwork)을 기반으로 학습자의 지식 상태를 분석, 측정, 및 예측하여 심층지식추적(Deep Knowledge Tracing)을 수행하고, 심층지식추적에 따른 피드백 정보를 생성하여 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 피어 단말기는, 상기 클라우드 플랫폼으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보를 기반으로, 학습자의 지식상태 분석 모델링과 문제적 합성 검증모델링을 수행하고, 학습자들로 하여금 학습 수준에 따라서 수학 문제를 해결하고 해결한 결과를 분석하여 피드백 정보로서, 학습자에게 맞춤형 문항을 제시할 수 있다.

일실시예에 따른 상기 피어 단말기는, 상기 클라우드 플랫폼으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보에 대해, 자연어 처리를 기반으로 수학 문장제를 인공지능의 기능을 활용하여 문장과 수식을 분리하여 해석하고, 빅데이터를 기반으로 학습자의 손글씨를 포함하며 학습자의 반응을 구분하여 파악하고, 파악된 학습자에게 자동적으로 시각화될 수 있도록 피드백 정보를 선별하여 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 방법은 제1 스마트펜 그룹에서, 마스터 노드와 복수의 슬레이브 노드를 포함하여 스타네트워크를 형성하고, 필기동작에 상응하는 제1 필기정보를 생성하는 단계, 피어 단말기에서, 근거리 무선통신 모듈을 통해 상기 제1 스마트펜 그룹과 연결되고, 상기 근거리 무선통신 모듈을 이용하여 상기 생성된 제1 필기정보를 수집하며, 상기 수집된 제1 필기정보를 기반으로 인공지능 기반의 교육서비스를 제공하는 단계, 및 제2 스마트펜 그룹에서, 원격지에 위치하며 클라우드 플랫폼을 통해 상기 피어 단말기와 통신하되, 필기동작에 상응하는 제2 필기정보를 생성하여 상기 클라우드 플랫폼을 통해 피어 단말기로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 스마트펜 그룹 내 특정 스마트펜을 사용하는 학습자의 필기동작으로부터 확인되는 필기정보를 기반으로, 인공지능 기반의 맞춤형 교육서비스를 제공할 수 있다.

일실시예에 따르면, 스타 네트워크로 구성된 스마트펜 그룹 각각에 인공지능 기반의 맞춤형 교육서비스를 제공할 수 있다.

일실시예에 따르면, 근거리 통신방식으로 연결된 피어 단말기 이외에 클라우드 플랫폼에 연결된 피어 단말기 또는 스마트펜 그룹에 대해서도 필기정보에 상응하는 인공지능 기반의 교육서비스를 제공 함으로써, 맞춤형 교육서비스를 통한 교육의 효과를 높일 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템을 설명하는 블록도이다.
도 2는 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템의 구현 예시를 설명하는 도면이다.
도 3은 다른 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템의 구현 예시를 설명하는 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공을 위한 프로세스를 설명하는 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 방법을 설명하는 블록도이다.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.

본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템(100)을 설명하는 블록도이다.

일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템(100)은 학습자로 하여금 아날로그와 디지털의 장점을 살린 스마트펜을 이용하여, 인공지능 기반의 맞춤형 교육서비스를 제공할 수 있다.

이를 위해, 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템(100)은 스타네트워크를 형성하고 복수의 스마트펜들을 포함하는 제1 스마트펜 그룹(110)과, 제1 스마트펜 그룹(110)과는 원격지에 위치하여 클라우드 플랫폼(130)을 통해 연결되어 있는 제2 스마트펜 그룹(140)을 포함할 수 있다.

본 명세서에서 스마트펜은 주로 학습자의 필기구에 해당하며, 일부의 스마트펜은 학습자를 교육하는 교육자의 필기구로도 해석될 수 있다.

일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템(100)은 피어 단말기(120)를 포함하는데, 피어 단말기(120)는 제1 스마트펜 그룹(110)의 마스터 노드로 동작하는 스마트펜이거나, 마스터 노드와 직접적으로 연결된 별도의 기기로서, 노트북, 스마트폰, 태블릿 등으로 해석될 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 스마트펜은, 펜심의 위치에 광학센서를 구비하고, 일정 패턴이 좌표를 형성하며 프린팅되어 있는 종이위에 스마트펜을 통해 글씨(문자, 숫자, 도형 등을 모두 포함)를 쓰게되면, 광학센서를 통해 종이위에 패턴을 통해 코드의 좌표를 읽고 저장할 수 있다.

이렇게 저장된 좌표는 학습자가 종이위에 썼던 글씨에 해당한다.

또한, 이렇게 저장된 좌표와 함께, 필기 동안에 스마트펜에 가해진 압력의 변화, 필기시간, 필기속도, 필기획수 등의 필기동작에 기반하여 필기정보를 생성할 수 있다.

필기정보는 학습자의 또 다른 기기로 전송될 수 있다.

또한, 복수의 스마트펜들은 교실이나 학원 등과 같은 같은 공간 내에서 스타네트워크를 형성할 수 있다.

뿐만 아니라, 스타네트워크를 형성하고 있는 복수의 스마트펜들은 클라우드 플랫폼을 통해 원격지에 위치하는 다른 기기와도 필기정보를 기반으로 통신할 수 있다.

스타네트워크를 형성하기 위해, 각각의 스마트펜은 근거리 무선통신 모듈을 구비할 수 있다.

일반적인 스타네트워크는 중앙의 연결지점에 허브, 스위치, 라우터 같은 장비가 배치되며, 모든 케이블링 세그먼트가 이 중앙 지점으로 모이는 구조로 구현될 수 있다.

본 발명에 적용된 스타네트워크는 사물인터넷의 스타네트워크의 구조가 그대로 적용될 수 있고, 각각의 노드들의 기능은 스마트펜 그룹을 통해 구현될 수 있다.

스마트펜 그룹은, 스타네트워크를 형성하는 복수의 스마트펜들로 해석될 수 있다.

본 명세서에서는 설명의 편의를 위해 스타네트워크만으로 설명하고 있으나, 스마트펜 그룹은 다양한 형태의 네트워크 구조로 설계변경될 수 있음은 자명하다.

예를 들어, 제1 스마트펜 그룹(110)은 스타네트워크의 중앙의 연결지점에서 허브, 스위치, 라우터의 역할을 하는 노드로서, 교육을 담당하는 교육자의 피어 단말기(120)에 직접 연결된 스마트펜으로서 마스터 노드로 정의할 수 있다.

마스터 노드는 중앙의 연결지점에서 허브, 스위치, 라우터의 역할을 수행할 수 있고, 피어 단말기로부터 애크신호나 알림, 피드백 정보 등을 수신하면, 해당하는 스마트펜으로 전달할 수 있다.

스타네크워크 상에는 마스터 노드와 페어링되고, 페어링된 마스터 노드로부터 전달된 피드백 정보를 수신 및 확인하는 슬레이브 노드가 위치할 수 있다.

슬레이브 노드는 피어 단말기로부터 직접적으로 피드백 정보를 수신하지 않고, 페어링된 마스터 노드를 통해 피드백 정보를 수신할 수 있다.

제2 스마트펜 그룹(120)은 원격지에 위치하며 클라우드 플랫폼을 통해 피어 단말기(130)와 통신할 수 있다.

제2 스마트펜 그룹(120)은 필기동작에 상응하는 제2 필기정보를 생성하여 클라우드 플랫폼(130)을 통해 피어 단말기(120)로 제공하며, 피어 단말기(120)는, 제공된 제2 필기정보를 기반으로 제2 스마트펜 그룹에 인공지능 기반의 교육서비스를 제공할 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 피드백 정보는, 스마트펜을 통해 필기정보를 생성한 학습자에 대한 평가나 분석 등을 포함할 수 있다.

예를 들어, 제1 스마트펜 그룹 중에서 어느 하나의 스마트펜을 이용하는 학습자가 필기정보로서 수학문제에 대한 풀이과정과 함께 답을 작성할 수 있다.

이 경우, 피드백 정보는 이에 대한 평가나 분석으로서, 정답여부, 오탑의 주의사항 등 데이터마이닝을 통해 생성된 패턴을 기반으로 하는 인공지능 학습 모델을 이용한 정보이다.

또한, 피드백 정보로는 빅 데이터의 정규 분포에서 떨어진 정도로 학습자의 학습 수준, 예측 등에 대해 문항반응이론 등을 통해 분석 및 평가한 정보일 수 있다.

이러한 정보는 클라우드 플랫폼(130)이 학습한 인공지능 학습 모델을 통해 생성될 수 있고, 이러한 인공지능 학습 모델은 클라우드 플랫폼(130)에서 구동될 수 있으며, 피어 단말기로부터의 요청에 따라 구동될 수 있다.

예를 들어, 인공지능 학습 모델이 이용하는 문항반응이론의 모형은 수리적 접근방법에 따라　정규오자이브모형과　로지스틱모형으로 구분될 수 있다.

이 두 모형은 고려하는 문항모수의 개수에 따라 1-모수모형, 2-모수모형, 3-모수모형, 그리고 4-모수모형으로 나뉠 수 있고, 또한 응답의 형태가 맞고 틀림으로 구분되는 이분모형과 3개 이상의 응답이 나타날 때 분석하는 다분 모형으로 구분뢰 수 있다. 또한, 학습의 문항이 측정하는 잠재적 특성의 개수에 따라 하나이면 일차원모형과 2개 이상일 경우 다차원모형이 적용될 수 있다.

학습을 측정하는 내용은 하나의 특성이어야 한다는　일차원성을 가정하고 있는 모형, 검사 실제를 보다 더 잘 반영하고 있는 3-모수모형,　모수추정을 위한 계산이 상대적으로 간편한 로지스틱모형이 인공지능 학습 모델에 사용될 수 있다.

특히, 직접 관찰할 수 없는 학습자의 능력은 관찰 가능한(이전의 필기 동작으로 학습했던) 학습자의 문항점수로부터 추정하며, 문항반응모형이 그 수단이 될 수 있다. 문항반응이론이 적용된 인공지능 학습 모델에서는 학습자의 잠재적 특성에 대한 추정은 학습자가 응답한 문항들과는 독립적이고, 문항모수는 학습자들의　표본과 독립적으로 추정된다.

이를 위해, 일실시예에 따른 클라우드 플랫폼(130)은 스마트펜들로부터 수집되는 필기정보의 빅데이터로부터 데이터마이닝을 수행하고, 자연어 처리를 통해 패턴을 생성하며, 생성한 패턴을 기반으로 하는 인공지능 학습 모델을 생성할 수 있다. 또한, 피어 단말기(120)는 생선된 인공지능 학습 모델을 저장하거나, 클라우드 플랫폼(130)에 접속하여 인공지능 학습 모델을 이용하여, 학습자가 작성한 답안에 대한 평가 및 분석을 수행할 수 있다. 또한, 수행한 평가 및 분석을 학습자의 단말기로 피드백 정보로써 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 피어 단말기(120)는, 학습자를 교육하기 위한 교육자의 단말기일 수 있다.

일실시예에 따른 피어 단말기(120)는 NFC(Near Field Communication), 블루투스(Bluetooth), 비콘(Beacon), MST(Magnetic Secure Transmission), 바코드, QR(Quick Response) 코드, RFID, 지그비(Zigbee) 등과 같은 근거리 무선통신 모듈을 통해 제1 스마트펜 그룹(110)과 통신할 수 있다.

예를 들어, 일실시예에 따른 피어 단말기(120)는 피어 단말기(120)로부터 수집하는 제1 필기정보와, 클라우드 플랫폼(130)을 통해 수집하는 제2 스마트펜 그룹(140)으로부터의 제2 필기정보를 조합하여 교육서비스를 제공할 수도 있다.

교실에 위치하는 학습자와, 원격지에 위치하는 또 다른 학습자 간 대화형으로 학습해야 하거나, 각자 작성한 답변이 모여 전체 정답을 구성하는 협동형의 학습인 경우, 제1 필기정보와 제2 필기정보는 서로 조합되어 평가될 수 있다.

피어 단말기(120)는 근거리 무선통신 방식을 통해 제1 스마트펜 그룹(110)에 대해 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스를 위한 피드백 정보를 생성하여 전송하고, 클라우드 플랫폼(130)에 연결된 제2 스마트펜 그룹(140)으로도 생성된 피드백 정보를 전송함으로써 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스를 제공할 수 있다.

각각의 그룹에 속한 스마트펜들은, 피어 단말기(120)로부터 피드백 정보를 수신하는 경우에 피어 단말기(120)로 애크 신호를 회신할 수 있다. 이렇게 애크 신호를 전송 함으로써, 누락되는 교육서비스를 미연에 방지할 수 있다.

각각의 그룹에 속한 스마트펜들은 마이크로 패턴을 센싱하여 필기정보를 생성할 수 있다.

이를 위해, 스마트펜은 복수의 식별정보 및 상기 복수의 식별정보의 각각에 적어도 하나 이상의 음성파일 또는 적어도 하나 이상의 영상파일을 매칭하여 저장하고, 2차원 평면상에 프린팅 되어 있는 제1 마이크로 패턴을 센싱하거나, 특정 카드에 프린팅 되어 있는 제2 마이크로 패턴을 센싱하여 식별정보를 출력할 수 있다. 또한, 스마트펜은 출력된 식별정보를 이용해서, 상기 저장된 음성파일 또는 영상파일을 추출하되, 음성파일 또는 영상파일이 추출되면, 추출된 음성파일 또는 영상파일을 피어 단말기(120)로 제공할 수 있다.

도 2는 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템(200)의 구현 예시를 설명하는 도면이다.

앞서 설명한 바와 같이, 피어 단말기(210)는 스타네트워크를 형성하는 제1 스마트펜 그룹(220)과 근거리 무선통신 방식을 통해 직접적으로 연결된 단말로서 교육자, 또는 맞춤형 교육서비스를 주도하는 특정 학생의 단말기일 수 있다.

또한, 제1 스마트펜 그룹(240)는 student 1, student 2, student 3의 단말기들 중에서 어느 하나의 단말기 그룹으로 해석될 수도 있다. 제2 스마트펜 그룹(240)는 피어 단말기(210)와 클라우드 플랫폼(230)을 통해 연결될 수 있다.

피어 단말기(210)는 어플리케이션을 구동하여 피드백 정보를 구성하기 위한 필기정보를 입력 받을 수 있다.

필기정보는 스마트펜의 필기동작에 따라 생성될 수도 있고, 교육자 또는 학생에게 제공되는 코딩카드를 선택하거나 드래그 하여 특정 영역으로 이동 시키는 등의 행동을 통해 입력 받을 수도 있다.

제2 스마트펜 그룹(240)는 맞춤형 교육서비스에 참여하는 원격지 학습자들의 단말기로 해석될 수 있다.

피어 단말기(210)는 자신의 단말기에서 입력된 필기정보와 제2 스마트펜 그룹(240)에서 입력되어 클라우드 플랫폼(230)을 통해 전달된 필기정보를 시계열적으로 조합하여 인공지능 기반의 교육서비스를 제공할 수 있다.

또한, 피어 단말기(210)는 생성된 피드백 정보를 스타네트워크를 형성하는 제1 스마트펜 그룹(220)으로 제공할 수 있다.

제2 스마트펜 그룹(240)를 포함하여, 맞춤형 교육서비스에 참여 중인 모든 피어 단말기들은 피어 단말기(210)로부터 피드백 정보를 전달 받을 수 있다.

맞춤형 교육서비스에 참여중인 학생들은 자신의 피어 단말기를 확인하여, 현재 스타네트워크를 형성하는 스마트펜(220)에 전달된 피드백 정보가 어떤 분석, 평가, 예측된 정보들을 포함하는지, 실시간으로 확인할 수 있다.

일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템(200)은 또 다른 노드(250)를 더 포함할 수 있다.

피어 단말기(210)가 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스를 제공하기 위해, 클라우드 플랫폼(230)의 인공지능 학습 모델을 이용할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 플랫폼(230)의 인공지능 학습 모델을 피어 단말기(210)에 제공하고 필요시마다 업데이트를 지원할 수 있다. 이 경우, 피어 단말기(210)는 스마트펜들로부터 전달된 필기정보에 대해 저장되어 있는 인공지능 학습 모델을 기반으로 피드백 정보를 생성할 수 있다.

또 다른 예로, 클라우드 플랫폼(230)은 인공지능 학습 모델을 직접 구동하고, 피어 단말기(210)로부터 전달된 필기정보에 기초하여 피드백 정보를 생성 후 피어 단말기(210)로 회신할 수도 있다.

즉, 피어 단말기(210)는 필기정보에 따른 피드백 정보를 직접 생성하거나, 클라우드 플랫폼을 통해 생성할 수 있으나, 피드백 정보의 생성을 위해서는 클라우드 플랫폼(230)이 학습하여 생성한 인공지능 학습 모델을 직간접적으로 활용한다.

피어 단말기(210)는 인공지능 학습 모델을 이용하여, 제1 필기정보 및 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보로부터 피드백 정보를 생성하되, 검사를 구성하고 있는 문항 하나하나에 초점을 두고 각 문항마다의 고유한 문항특성곡선에 기반하여 학습자의 특성 또는 문항의 특성을 추정하여, 피드백 정보를 생성할 수 있다.

문항특성곡선은 학습자의 특성 또는 문항의 답을 맞힐 확률 간의 함수관계를 나타내고, 이 때의 피어 단말기(210)는 클라우드 플랫폼(230)으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 함수관계를 기반으로 학습자의 잠재적 특성 또는 문항점수를 예측할 수 있다. 피드백 정보는 이러한 학습자의 필기정보를 기반으로 학습자에 대한 분석, 평가, 또는 예측되는 정보를 포함할 수 있다.

피어 단말기(210)는 클라우드 플랫폼(230)으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 제1 필기정보 및 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보에 대해, 인공 신경망 모델 중순환 신경망(RNN;Recurrent NeuralNetwork)을 기반으로 학습자를 분석, 평가, 또는 예측하여 피드백 정보를 생성할 수 있다.

구체적으로, 피어 단말기(210)는 학습자의 지식 상태를 분석, 측정, 및 예측하여 심층지식추적(Deep Knowledge Tracing)을 수행하고, 심층지식추적에 따른 피드백 정보를 생성하여 제공할 수 있다.

일예로, 인공지능 학습 모델이 피어 단말기(210)에서 구동하기에 무리가 되는 경우, 인공지능 학습 모델 전체 또는 적어도 일부분이 클라우드 플랫폼(230)에서 구동될 수도 있다.

피어 단말기(210)는 클라우드 플랫폼으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 필기정보를 기반으로, 학습자의 지식상태 분석 모델링과 문제적 합성 검증모델링을 수행하고, 학습자들로 하여금 학습 수준에 따라서 수학 문제를 해결하고 해결한 결과를 분석하여 피드백 정보로서, 학습자에게 맞춤형 문항을 제시할 수도 있다.

또한, 피어 단말기(210)는 클라우드 플랫폼으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보에 대해, 자연어 처리를 기반으로 수학 문장제를 인공지능의 기능을 활용하여 문장과 수식을 분리하여 해석할 수 있다.

또한, 피어 단말기(210)는 빅데이터를 기반으로 학습자의 손글씨를 포함하며 학습자의 반응을 구분하여 파악하고, 파악된 학습자에게 자동적으로 시각화될 수 있도록 피드백 정보를 선별하여 제공할 수 있다.

이 경우, 피어 단말기(210)의 다말기 사양이 자연어 처리, 빅데이터 처리 등의 구동에 무리가 되는 경우라면, 피어 단말기(210)는 클라우드 플랫폼의 시스템 자원을 활용하여 동작할 수 있다.

스타네트워크를 형성하는 스마트펜(220)가 허브라고 가정한다면, 노드(250)는 또 다른 스타네트워크를 형성하는 스마트펜, 스마트펜 그룹 등을 포함할 수 있다.

도 3은 다른 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템(300)의 구현 예시를 설명하는 도면이다.

일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템(300)은 제1 스마트펜 그룹(330), 피어 단말기(310), 클라우드 플랫폼(340), 제1 스마트펜 그룹(350)을 포함할 수 있다.

마스터 노드(320)와 함께 스타네트워크에 연결되어 있는 모든 슬레이브 노드(330)가 피드백 정보에 의해 동작함으로써 맞춤형 교육서비스의 이해와 흥미를 높일 수 있다.

제1 스마트펜 그룹에서, 마스터 노드(320)와 복수의 슬레이브 노드(330)를 포함하여 스타네트워크를 형성하고, 필기동작에 상응하는 제1 필기정보를 생성할 수 있다. 이에, 피어 단말기(310)에서, 근거리 무선통신 모듈을 통해 제1 스마트펜 그룹과 연결되고, 근거리 무선통신 모듈을 이용하여 생성된 제1 필기정보를 수집하며, 수집된 제1 필기정보를 기반으로 인공지능 기반의 교육서비스를 제공할 수 있다.

또한, 제2 스마트펜 그룹(350)에서는, 원격지에 위치하며 클라우드 플랫폼을 통해 피어 단말기와 통신하되, 필기동작에 상응하는 제2 필기정보를 생성하여 클라우드 플랫폼(340)을 통해 피어 단말기로 제공할 수 있다.

도 4는 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공을 위한 프로세스를 설명하는 도면이다.

클라우드 플랫폼은 필기정보들을 수집하여 인공지능 학습 모델을 생성할 수 있다.

이를 위해, 스마트펜을 이용하여 필기정보를 데이터로서 추출(410)하여 수집하고, 이를 전처리(420)하여, 인식가능한 문자나 숫자 등으로 변환(430)하는 과정과, 변환된 데이터로부터 데이터마이닝(440) 등의 방식을 통해 디지털 텍스트를 마이닝한 후, 축척되는 디지털 텍스트를 기반으로 자연어 처리 기술 등을 통해 패턴을 형성하여 해석 및 평가(450)하는 과정을 반복하여 인공지능 기반의 학습 모델을 생성할 수 있다.

클라우드 플랫폼은 이렇게 학습된 인공지능 학습 모델을 통해, 시간과 장소에 구애받지 않고, 교육자가 학습자를 평가 및 분석하여 맞춤형 교육이 가능한 환경을 제공할 수 있다.

도 5는 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 방법을 설명하는 블록도이다.

일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 방법은 제1 스마트펜 그룹에서, 마스터 노드와 복수의 슬레이브 노드를 포함하여 스타네트워크를 형성하고(단계 501), 필기동작에 상응하는 제1 필기정보를 생성할 수 있다(단계 502).

또한, 일실시예에 따른 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 방법은 피어 단말기에서, 근거리 무선통신 모듈을 통해 제1 스마트펜 그룹과 연결되고(단계 503), 근거리 무선통신 모듈을 이용하여 생성된 제1 필기정보를 수집하며(단계 504), 수집된 제1 필기정보를 기반으로 인공지능 기반의 교육서비스를 제공할 수 있다(단계 505).

한편, 제2 스마트펜 그룹에서는, 원격지에 위치하며 클라우드 플랫폼을 통해 피어 단말기와 통신하되, 필기동작에 상응하는 제2 필기정보를 생성하여 클라우드 플랫폼을 통해 피어 단말기로 제공할 수 있다.

결국, 본 발명을 이용하면, 스마트펜 그룹 내 특정 스마트펜을 사용하는 학습자의 필기동작으로부터 확인되는 필기정보를 기반으로, 인공지능 기반의 맞춤형 교육서비스를 제공할 수 있다.

뿐만 아니라, 스타 네트워크로 구성된 스마트펜 그룹 각각에 인공지능 기반의 맞춤형 교육서비스를 제공할 수 있고, 근거리 통신방식으로 연결된 피어 단말기 이외에 클라우드 플랫폼에 연결된 피어 단말기 또는 스마트펜 그룹에 대해서도 필기정보에 상응하는 인공지능 기반의 교육서비스를 제공 함으로써, 맞춤형 교육서비스를 통한 교육의 효과를 높일 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

마스터 노드와 복수의 슬레이브 노드를 포함하여 스타네트워크를 형성하고, 필기동작에 상응하는 제1 필기정보를 생성하는 제1 스마트펜 그룹; 및
근거리 무선통신 모듈을 통해 상기 제1 스마트펜 그룹과 연결되고, 상기 근거리 무선통신 모듈을 이용하여 상기 생성된 제1 필기정보를 수집하며, 클라우드 플랫폼의 지원을 통해 상기 수집된 제1 필기정보를 기반으로 인공지능 기반의 교육서비스를 제공하는 피어 단말기
를 포함하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 클라우드 플랫폼은 스마트펜들로부터 수집되는 필기정보의 빅데이터로부터 데이터마이닝을 수행하고, 자연어 처리를 통해 패턴을 생성하며, 상기 생성한 패턴을 기반으로 하는 인공지능 학습 모델을 생성하고,
상기 피어 단말기는 상기 생선된 인공지능 학습 모델을 저장하거나, 상기 클라우드 플랫폼에 접속하여 상기 인공지능 학습 모델을 이용하여, 학습자가 작성한 답안에 대한 평가 및 분석을 수행하여,
상기 수행한 평가 및 분석을 상기 학습자의 단말기로 피드백 정보로써 제공하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제2항에 있어서,
원격지에 위치하며 클라우드 플랫폼을 통해 상기 피어 단말기와 통신하는 제2 스마트펜 그룹을 더 포함하고,
상기 제2 스마트펜 그룹은 필기동작에 상응하는 제2 필기정보를 생성하여 상기 클라우드 플랫폼을 통해 상기 피어 단말기로 제공하며,
상기 피어 단말기는, 상기 제공된 제2 필기정보를 기반으로 상기 제2 스마트펜 그룹에 인공지능 기반의 교육서비스를 제공하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 피어 단말기는,
상기 근거리 무선통신 모듈을 통해 상기 제1 스마트펜 그룹으로부터 수집하는 제1 필기정보와, 상기 클라우드 플랫폼을 통해 수집하는 상기 제2 스마트펜 그룹으로부터의 제2 필기정보를 조합하여 교육서비스를 제공하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 피어 단말기는,
상기 근거리 무선통신 방식을 통해 상기 제1 스마트펜 그룹에 대해 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스를 위한 피드백 정보를 생성하여 전송하고,
상기 클라우드 플랫폼에 연결된 상기 제2 스마트펜 그룹으로도 상기 생성된 피드백 정보를 전송하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 스마트펜 그룹 및 상기 제1 스마트펜 그룹 중에서 어느 하나의 그룹에 속하는 적어도 하나 이상의 스마트펜은, 상기 피어 단말기로부터 피드백 정보를 수신하는 경우에 상기 피어 단말기로 애크 신호를 회신하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 스마트펜 그룹 및 상기 제1 스마트펜 그룹 중에서 어느 하나의 그룹에 속하는 적어도 하나 이상의 스마트펜은, 마이크로 패턴을 센싱하여 필기정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제7항에 있어서,
상기 제1 스마트펜 그룹 및 상기 제1 스마트펜 그룹 중에서 어느 하나의 그룹에 속하는 적어도 하나 이상의 스마트펜은,
복수의 식별정보 및 상기 복수의 식별정보의 각각에 적어도 하나 이상의 음성파일 또는 적어도 하나 이상의 영상파일을 매칭하여 저장하고,
2차원 평면상에 프린팅 되어 있는 제1 마이크로 패턴을 센싱하거나, 특정 카드에 프린팅 되어 있는 제2 마이크로 패턴을 센싱하여 식별정보를 출력하며,
상기 출력된 식별정보를 이용해서, 상기 저장된 상기 음성파일 또는 상기 영상파일을 추출하고,
상기 음성파일또는 상기 영상파일이 추출되면, 상기 추출된 음성파일 또는 상기 영상파일을 상기 피어 단말기로 제공하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제1항에 있어서,
상기 근거리 무선통신 방식은,
NFC(Near Field Communication), 블루투스(Bluetooth), 비콘(Beacon), MST(Magnetic Secure Transmission), 바코드, QR(Quick Response) 코드, RFID, 지그비(Zigbee) 방식 중에서 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제3항에 있어서,
상기 제1 스마트펜 그룹 및 상기 제1 스마트펜 그룹 중에서 어느 하나의 그룹에 속하는 적어도 하나 이상의 스마트펜은,
광학센서를 통해 종이위에 프린팅된 좌표를 리딩하여 상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보를 생성하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제10항에 있어서,
상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보는 필기시간, 필기압력, 필기속도, 필기획수 중에서 적어도 하나를 포함하고,
상기 피어 단말기는, 필기시간, 필기압력, 필기속도, 필기획수 중에서 적어도 하나를 이용하여 필체를 인식하고,
상기 인식된 필체를 기반으로 학습자를 식별하며,
상기 식별된 학습자에 기저장된 데이터를 기반으로, 상기 식별된 학습자에게 맞춤형 온라인 교육서비스 제공하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제10항에 있어서,
상기 피어 단말기는,
상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보에 기반하여,
검사를 구성하고 있는 문항 하나하나에 초점을 두고 각 문항마다의 고유한 문항특성곡선에 기반하여 학습자의 특성 또는 문항의 특성을 추정하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제11항에 있어서,
상기 문항특성곡선은,
상기 학습자의 특성 또는 문항의 답을 맞힐 확률 간의 함수관계를 나타내고,
상기 피어 단말기는,
상기 클라우드 플랫폼으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 상기 함수관계를 기반으로 학습자의 잠재적 특성 또는 문항점수를 예측하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제10항에 있어서,
상기 피어 단말기는,
상기 클라우드 플랫폼으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보에 대해, 인공 신경망 모델 중순환 신경망(RNN;Recurrent NeuralNetwork)을 기반으로 학습자의 지식 상태를 분석, 측정, 및 예측하여 심층지식추적(Deep Knowledge Tracing)을 수행하고, 심층지식추적에 따른 피드백 정보를 생성하여 제공하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제10항에 있어서,
상기 피어 단말기는,
상기 클라우드 플랫폼으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보를 기반으로,
학습자의 지식상태 분석 모델링과 문제적 합성 검증모델링을 수행하고, 학습자들로 하여금 학습 수준에 따라서 수학 문제를 해결하고 해결한 결과를 분석하여 피드백 정보로서, 학습자에게 맞춤형 문항을 제시하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제10항에 있어서,
상기 피어 단말기는,
상기 클라우드 플랫폼으로부터 제공된 인공지능 학습 모델을 이용하여, 상기 제1 필기정보 및 상기 제2 필기정보 중에서 적어도 하나의 필기정보에 대해,
자연어 처리를 기반으로 수학 문장제를 인공지능의 기능을 활용하여 문장과 수식을 분리하여 해석하고,
빅데이터를 기반으로 학습자의 손글씨를 포함하며 학습자의 반응을 구분하여 파악하고, 파악된 학습자에게 자동적으로 시각화될 수 있도록 피드백 정보를 선별하여 제공하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템.
제1 스마트펜 그룹에서, 마스터 노드와 복수의 슬레이브 노드를 포함하여 스타네트워크를 형성하고, 필기동작에 상응하는 제1 필기정보를 생성하는 단계;
피어 단말기에서, 근거리 무선통신 모듈을 통해 상기 제1 스마트펜 그룹과 연결되고, 상기 근거리 무선통신 모듈을 이용하여 상기 생성된 제1 필기정보를 수집하며, 상기 수집된 제1 필기정보를 기반으로 인공지능 기반의 교육서비스를 제공하는 단계; 및
제2 스마트펜 그룹에서, 원격지에 위치하며 클라우드 플랫폼을 통해 상기 피어 단말기와 통신하되, 필기동작에 상응하는 제2 필기정보를 생성하여 상기 클라우드 플랫폼을 통해 피어 단말기로 제공하는 단계
를 포함하는 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 방법.