WO2017061753A1 - 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템 - Google Patents

텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템 Download PDF

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WO2017061753A1
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learner
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곽용진
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주식회사 이르테크
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
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    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education

Definitions

  • the present invention relates to a language learning system using text visualization and a corpus of learners. Specifically, in the case of language learning, especially when learning a foreign language, the learner has a learning effect due to various causes such as structure, culture, and customs between a native language and a learning language.
  • the text visualization which is one of the natural language processing applications, outputs the utterance / composition sentence as an image in real time, and collects / saves and processes the utterance / composition to build learner corpus
  • the present invention relates to a language learning system using text visualization and a learner corpus which analyzes corpus, extracts learner's error patterns and causes, and provides customized solution learning contents for each learner's individual and cause of learning congestion.
  • Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2008-0001036 discloses a user account registration and authentication system, a user profile registration and retrieval system, a partner registration system, a blog service providing system, a blog activity evaluation system, and payment of compensation. It consists of a payment system, a system fee collection system, and a database.
  • a user who wants to learn a specific foreign language and a user whose native language is the native language can establish a partnership through profile search, and intensive mutual communication between partners.
  • An online foreign language learning system is proposed to quantify the activity of each user through the blog activity evaluation system and reflect the system usage fee and compensation payment.
  • Non-native speaker the non-native speaker speaker recognizer recognizes the voice input by the learner through the microphone;
  • a speech recognition error simulator that receives a grammar error generation result from a grammar error generation unit of a foreign language learner simulator and simulates a speech recognition error;
  • a speech intention recognizer that receives signals from a non-native speaker speech recognizer and a speech recognition error simulator to recognize a speech intent; Receives the result from the speech intention recognizer, allows the learner to conduct conversational exercises by responding to the learner's speech input according to the contents of a given domain.
  • Dialog manager to educate learners to correct the speech by providing a form;
  • a natural language utterance generating unit for generating a natural language utterance under the control of a conversation manager;
  • a native speaker speech synthesizer configured to perform a native speaker's speech synthesis based on the generated natural language utterance of the natural language utterance generation unit.
  • Korean Patent No. 10-1460447 discloses a pitch accent for a syllable, a phrase accent between phrases, and a tone flow for a sentence by comparing text and a user's speech corresponding to the text.
  • an accent feedback generator for generating feedback information on an intonation of user speech based on at least one of a boundary tone;
  • an accent evaluation unit for generating an accent evaluation result by evaluating the intonation of the user's speech using the feedback information on the intonation of the user's speech, wherein the intonation feedback generator includes the intonation predicted in the text and the intonation detected in the user's speech.
  • the present invention relates to an accent learning apparatus that generates an accent evaluation result using user speech intonation intonation probability detected through information on probability and intonation analysis of user speech.
  • Conventional learning devices or systems identify learners' progress or congestion intervals based on learning outcomes data to help students with learning congestion or similar units or probability / statistics with lower previous courses or difficulty levels. It provides a learning content that can be used to repeat the learning until the identity is resolved.
  • the conventional foreign language learning system or method analyzes the cause of learning stagnation / disability based on the performance of a given test task, the cause and pattern of the learner's learning stagnation cannot be analyzed. For example, for two learners who complete the same course of study, it is not possible to determine why the difference between two students occurred when one student had a congestion in Lesson 5 and another student in Lesson 3.
  • the method of utilizing illustrations or images among the conventional learning methods is difficult to apply due to physical limitations in the intermediate or advanced level of education such as daily free speech and reading / writing of specialized fields, and the contents spoken / written by the learners As a way of presenting how the image differs from the correct answer image, this is also a problem that is very limited due to the physical constraints that cannot generate an image for every utterance / writing result of all learners.
  • learner corpus learning data, hereinafter referred to as “learner corpus”
  • learner corpus learning data, hereinafter referred to as “learner corpus”
  • the present invention was developed in order to solve the above problems, the output of the utterance / composition submitted by the learner in the learning process in order to resolve the gap between the native language and the learning language in the foreign language learning process, by building a learner corpus
  • the study aims to provide a text visualization system for analyzing language congestion factors and a language learning system using learner corpus.
  • the language learning system using the text visualization and the learner corpus according to the present invention for the problem to be solved includes a learning terminal and a language learning server, the language learning server, the learner's speech / writing intention to the learning content
  • a learning unit configured to visualize and analyze the spoken / written images analyzed to be an intuitive self-assessment as an image and storing the results in a learning history DB and a spoken / written DB;
  • An evaluator configured to evaluate and determine an analysis result of the learner's utterance / writing and store it in the utterance / writing evaluation DB;
  • Learner corpus construction unit for processing the learner DB, utterance / composition DB and utterance / composition evaluation DB to generate a learner corpus and store in the learner corpus DB;
  • Learner can solve the factor of learning congestion by linking the analysis result of learner corpus analysis unit and learner corpus analysis unit to extract learner's error pattern and cause by analyzing learner corpus and storing
  • the visualization means performs a form analysis, syntax analysis, scene analysis, and context analysis of the learner's utterance / writing, and converts the sentence into an image based on the prepared image and the knowledge base. It is done.
  • the evaluation unit automatically evaluates and outputs the utterance / writing learning content input by the learner through a learning terminal, sends the educator to modify the evaluated content, and if the utterance / writing learning content input by the learner does not meet the evaluation criteria.
  • the learner corpus constructing unit learner information, learning information, form, using the information of the learner DB, learning history DB, speech / composition evaluation DB, form information DB, syntax rule information DB, vocabulary / meaning information DB, learning error pattern DB It is characterized by adding, modifying and managing syntax, meaning, and error comment.
  • the learner corpus analysis unit calculates and correlates the learner corpus pre-built in the learner corpus construction unit, and learns according to at least one of individual, level, learning item, native language, country, and age group of the learner. It is characterized in that the error pattern is extracted.
  • the language learning system using the text visualization and the corpus of learners enables the learner to check the learning contents in real time by visually analyzing the utterance / writing learning contents of the learners in real time and providing them to the learners, thereby learning foreign languages.
  • the learning history obtained in the learning process is not the achievement of the learner's learning content, but compares the intention of the educator with the intention of the learner by storing and using the error type and the number of errors frequently occurring in the process of deriving the correct answer.
  • FIG. 1 is a block diagram of a language learning system using text visualization and learner corpus according to the present invention.
  • Figure 2 is a process of generating and storing the text visualization and the learner's writing / speech and analysis results in the language learning system using the text visualization and learner corpus according to the present invention.
  • FIG. 3 is a process diagram evaluating learner writing / speaking in a language learning system using text visualization and learner corpus according to the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating the types of annotations included in the learner corpus in the text visualization system using the text visualization and the learner corpus according to the present invention.
  • FIG. 5 is an analysis process diagram of extracting a learning error pattern from a learner corpus in a language learning system using text visualization and a learner corpus according to the present invention.
  • Figure 6 is a process of generating a learning solution content from the learner error pattern and learning content in the language learning system using the text visualization and learner corpus according to the present invention.
  • FIG. 7 is a process diagram of analyzing a learner's utterance / writing in the language learning system using the text visualization and learner corpus according to the present invention and outputs the image.
  • FIG. 9 is a screen of a writing process as an example of a learning unit in a language learning system using text visualization and a learner corpus according to the present invention.
  • the corpus used in the present invention is a collection of language materials that collects text in a computer readable form for language research, and there are various types according to the criteria of media, time, space, annotation level, etc. It means a bunch of words that can be seen.
  • the language learning system using the text visualization and the learner corpus is a language learning system in which a learner accesses a language learning server 100 through a learning terminal and selects learning content to perform language learning.
  • the learning terminal is a terminal connected to the language learning server and the Internet, and may be a mobile terminal such as a remote monitor or a smartphone.
  • a feature of the present invention resides in the language learning server, and as shown in FIG. 1, the learner intuitively evaluates whether or not the learner's speech / writing intention matches the speech / writing result is corrected or submitted.
  • Learning unit 10 including a visualization means for analyzing the utterance / composition of the learner according to the learning content, and visualize the analyzed semantic results to determine the image;
  • An evaluation unit 20 for evaluating and evaluating the result of analysis of the utterance / writing of the learner submitted;
  • Learner corpus construction unit 30 for processing the learner information data, speech / composition data, speech / composition evaluation data to generate a learner corpus;
  • a learner corpus analysis unit 40 for extracting a learner's error pattern and cause by analyzing the learner corpus;
  • a learning solution generation unit 50 for generating a learning solution content including a learning method and material capable of solving a factor of learning congestion by linking the analysis result of the learner corpus analysis unit with learning content.
  • the learning unit 10 generates a learner's utterance / writing result and stores it in the learning history DB and the utterance / writing DB, and the evaluation unit 20 stores the generated writing result in the teaching / instructor.
  • the data is evaluated and stored in the utterance / writing evaluation DB, and the data is generated using the data to identify the learner's learning errors.
  • Speech / writing data, speech / writing evaluation data, learner data, and learner's learning history data are stored in respective DBs as shown in FIG. 1 and are passed to the learner corpus constructing unit 30 to generate a learner corpus. .
  • the generated learner corpus is analyzed by the learner corpus analysis unit 40 to extract the learner's error pattern and cause, and a learning solution including a learning method and material capable of solving the learning obstacles in the learning solution generation unit 50. Create and provide content.
  • the visualization means performs a form analysis, syntax analysis, scene analysis, and context analysis of the learner's utterance / writing, and converts the sentence into a picture based on the prepared image and the knowledge base of the image, as shown in FIG. 9. As one outputs to the display.
  • the learner 10 is a learner to log in to the language learning server through the learning terminal, and to modify or submit according to the selection of whether to learn or search for learning content, speech / writing learning, speech / writing visualization, speech / writing, or submitted speech It includes a learning history DB that stores / writing, utterance / writing attempts and changes.
  • Conventional language learning system has a limit to determine the learning level of the learner by judging noon whether it is simply right or wrong, but not only the learning level of the present invention but also saves all the learning history for which the learner finds the correct answer as data, the type of error and the number of times. It is characterized by providing a learning solution that can identify and solve the cause of congestion by linking with learner information.
  • the learner writes a utterance / writing about the learning content provided through the learning content of the language learning server, and the written utterance / writing is visualized as an image corresponding to the meaning by the visualization means.
  • the learner can determine the aptitude of the utterance / writing according to the image visualized and displayed by the visualization means, and can recognize and correct the error of the utterance / writing by the language performance ability.
  • the learner modifies the utterance / writing
  • the previous utterance / writing is stored in the utterance / writing DB
  • the learning history is added to the learning history DB.
  • the revised utterance / writing can repeat the utterance / writing visualization and correction selection process, and when the learner finishes the utterance / writing, the utterance / writing is saved in the utterance / writing DB through the submission step and the learning history This process is stored in the DB.
  • a speech / writing visualization process is performed by the visualization means as shown in FIG. 7. That is, the utterance / writing inputted by the learner is compared with the information previously stored in the language information DB, and analyzes the form, syntax, and sentence of the language, searches for the optimal model from the visualization models previously stored in the visualization model DB, and retrieves the model. Composes the visualization screen by comparing with the input speech / writing data.
  • the generated visualization screen may be corrected to be easily recognized by the learner through an optimization process, and the optimized image is output as shown in FIG. 9 through the display means.
  • the learner's utterance / writing is output as an image.
  • the method of utterance / writing for morphological analysis, syntax analysis, and sentence evaluation for visualization of utterance / writing is applied to various methods used in natural language processing.
  • the language information for the processing is determined as the learning target of the learning content.
  • the general method of processing the neutrality in the form analysis is widely used in the statistical distribution obtained from the corpus for machine learning, but the present invention applies the meaning or weight determined in the corpus of learners constituting the learning objective of the learning content. Sex can be excluded.
  • 'I' means having a main subject pronoun and a ending with an ending ending present in a verb moving in the air.
  • neutrality instead of applying neutrality by applying the meaning or weight determined in the learning objective of the learning content. For example, if the learning goal for the personal pronoun 'I' is set in Unit 1 of the learning content, the method of resolving neutrality by excluding the possibility of 'I' which is represented by the use of the verb 'fly' in the present invention Can be applied.
  • the evaluation unit 20 automatically evaluates and outputs the utterance / writing learning content inputted by the learner through the learning terminal, stores the utterance / writing evaluation DB, and transmits the evaluation to the educator. If the content of the utterance / writing learning inputted by the learner does not meet the evaluation criteria, the learner is notified of re-learning, and when the evaluation criteria is reached, it is stored in the utterance / writing DB.
  • the learner corpus constructing unit 30 constructs a learner corpus, which is a material for analyzing a learner's error pattern and cause, as shown in FIG. 4, a learner DB, a learning history DB, a speech / writing evaluation information DB , Form information DB, syntax rule information DB, vocabulary / meaning information DB, learner error information DB, and learner information, learning information, form, syntax, meaning, and error annotation are added using the information of the DB. Modified and managed by
  • the learner corpus analysis unit 40 analyzes statistics from the learner corpus constructed in the learner corpus constructing unit, and analyzes the correlation of errors of the learners, by learner's individual, level, and learning item. , Learning error patterns are extracted according to at least one factor of mother tongue, national language, country, and age group.
  • the statistical analysis of the learner corpus weighs the processed learner corpus by annotation units, generates basic statistics of the measured data, performs calculation of the measured data according to the analysis plan of the user (researcher), and calculates the result of the user ( According to the researcher's choice, it is mainly visualized as a graph and printed out.
  • the factor of learning stagnation can be analyzed by linking learner information and statistical analysis result according to learner DB, learner corpus statistical analysis result, and language learning theory.
  • the learning solution generation unit 50 analyzes the learning error pattern, learning content, and learning content usage history extracted from the learner corpus analysis unit to solve the factor of learning congestion, and Create learning solution content that includes materials.
  • Conventional learning system has a problem that can be determined only at noon or learning level, but the present invention can determine the cause of the learning congestion is stored in the learning history DB of the process through which the learner reached the result.
  • the biggest feature is that it can provide a customized solution for each congestion factor.
  • the language learning system can individually and integrally provide Korean teaching and learning, research and analysis systems and data centered on Korean language education institutions in Korea to expand domestic tourists, international students, and Korean wave contents, drama, games, and shopping. It can be used to develop dynamic experience learning contents linked with Korean cultural contents such as tourism and tourism.

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Abstract

본 발명은 학습자가 외국어를 학습할 때 다양한 원인으로 인해 학습 효과가 정체되는 문제를 해결하기 위한 언어학습 시스템으로서, 학습자의 발화/작문을 학습 내용에 맞춰 분석하고, 분석된 의미 결과를 이미지로 시각화하는 시각화수단을 포함하는 학습부; 제출된 학습자의 발화/작문의 분석결과를 교육자가 평가 확정하는 평가부; 학습자 DB, 발화/작문 DB, 발화/작문 평가 DB를 가공하여 학습자 말뭉치로 생성하는 학습자 말뭉치 구축부; 학습자 말뭉치를 분석하여 학습자의 오류 패턴과 원인을 추출하는 학습자 말뭉치 분석부; 상기 학습자 말뭉치 분석부에서의 분석결과를 학습콘텐츠와 연동하여 학습정체 요인을 해소할 수 있는 학습방법 및 자료를 포함하는 학습솔루션 컨텐츠를 생성하는 학습솔루션 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템
본 발명은 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템에 관한 것으로서, 상세하게는 언어 학습, 특히 외국어를 학습하는 경우에 학습자가 모국어와 학습 언어간의 구조, 문화, 관습 등 다양한 원인으로 인해 학습 효과가 정체되는 문제를 해결하기 위해, 자연언어처리 응용의 하나인 텍스트 시각화를 이용하여 발화/작문의 문장을 실시간에 이미지로 출력하고, 발화/작문을 수집/저장, 가공하여 학습자 말뭉치를 구축하고, 학습자 말뭉치를 분석하여 학습자의 오류 패턴과 원인을 추출하여, 학습자 개인별, 학습정체 원인별 맞춤 솔루션 학습콘텐츠를 제공하는 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템에 관한 것이다.
학습은 연습이나 경험에 의하여 행동이나 그 가능성이 지속적으로 변화하는 것으로 유기체 내에서 내재적인 변화과정을 직접 관찰할 수 없기 때문에 수행으로 표현된다.
전통적인 학습방법은 특정 장소, 예를 들면 학교, 학원 및 기업 내 연수원 등에 다수의 학습자를 대상으로 교육자가 교과 과정과 강의 시간 및 그룹별 난이도에 따라 학습을 진행하는 방식이 사용되고 있다. 이러한 전통적인 학습방법은 학습자에게 피동적인 역할만을 요구할 뿐만 아니라, 학습 과정의 난이도가 학습자의 개별적인 학습 수준 및 개별적인 학습 능력 등과 같은 개인적인 특성이 전혀 반영되지 않아 학습자의 학습 수준의 향상에 많은 도움을 주지 못하는 문제가 있다.
또한, 종래의 학습방법은 전술한 바와 같이 특정 장소에서 이루어지므로 시간적 공간적 제약을 많이 받는 문제가 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해서 근래에는 온라인을 통해 원격에서 학습을 하고, 학습한 결과는 강의를 제공한 학습 제공자나 학원이나 정부에서 인정하는 시험을 통해 평가받는 형태의 온라인 학습이 많이 이루어지고 있다.
언어 학습과 관련된 종래의 기술로서 대한민국 공개특허 제10-2008-0001036호에는, 사용자 계정 등록 및 인증 시스템, 사용자 프로필 등록 및 검색 시스템, 파트너등록 시스템, 블로그 서비스 제공 시스템, 블로그 활동 평가 시스템, 보상금 지급 결제 시스템, 시스템 이용료수금 시스템, 데이터베이스로 구성되어 있으며, 특정 외국어를 학습하고자 하는 사용자와 그 특정 외국어를 모국어로 하는 사용자가 프로필 검색을 통하며 파트너 관계를 설정할 수 있고, 파트너 간에 집중적인 상호 의사소통이 되도록 하며, 블로그 활동 평가 시스템을 통하여 각 사용자의 활동을 계량화하여 시스템 이용 요금과 보상금 지급에 반영하는 온라인 외국어 학습 시스템이 제시되어 있다.
대한민국 등록특허 제10-1037247호는, 비 모국어 화자 즉, 학습자가 마이크를 통해 입력하는 음성을 인식하는 비모국어화자 음성인식기; 외국어 학습자 시뮬레이터의 문법오류 생성부로부터의 문법오류 생성결과를 받아서 음성인식 오류를 시뮬레이션하는 음성인식 오류 시뮬레이터; 비모국어화자 음성인식기와 음성인식 오류 시뮬레이터로부터의 신호를 수신하여 발화 의도를 인식하는 발화의도 인식기; 발화의도 인식기로부터의 결과를 받아서, 주어진 도메인의 내용에 맞추어 학습자의 발화 입력에 적절한 응답을 하여 회화 연습을 진행할 수 있게 하며 학습자의 발화에 오류가 있는 경우에는 오류에 대한 피드백을 대화나 다른 출력형식으로 제공하여 학습자 발화를 고치도록 교육하는 대화관리자; 대화관리자의 제어하에 자연어 발화를 생성하는 자연어 발화 생성부; 및 자연어 발화 생성부의 생성된 자연어 발화에 의거 원어민 음성합성을 수행하는 원어민 음성합성기를 포함하는 외국어 회화 연습 장치에 관한 것이다.
대한민국 등록특허 제10-1460447호는, 텍스트 및 상기 텍스트에 상응하는 사용자의 발화를 비교함으로써 음절에 대한 높낮이(pitch accent), 구절 사이의 톤의 흐름(phrase accent) 및 문장에 대한 톤의 흐름(boundary tone) 중 적어도 하나를 기반으로 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보를 생성하는 억양 피드백 생성부; 및 사용자 발화의 억양에 대한 피드백 정보를 이용하여 사용자 발화의 억양을 평가하여 억양 평가 결과를 생성하는 억양 평가부를 포함하되, 억양 피드백 생성부는, 텍스트에서 예측된 억양과 사용자의 발화에서 검출된 억양을 비교하여 음절의 높낮이에 대한 정보, 구절 사이의 톤의 흐름 변화에 대한 정보 및 문장에 대한 톤의 흐름 정보가 포함된 피드백을 생성하고, 억양 평가부는, 텍스트에 대한 억양 분석을 통해 예측된 텍스트 억양 확률에 대한 정보와 사용자 발화에 대한 억양분석을 통해 검출된 사용자 발화 억양 확률을 이용하여 억양 평가 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 억양 학습 장치에 관한 것이다.
종래의 학습 장치나 시스템들 특히, 외국어학습 시스템은 학습 성과 데이터를 중심으로 학습자의 학습 진도나 정체 구간을 식별하여 학습정체가 발생한 학생들에게 이전 과정이나 난이도가 더 낮은 유사 단원 또는 확률/통계적으로 도움이 될 만한 학습콘텐츠를 제공하여 학습정체가 해소될 때까지 반복하는 방법을 사용하고 있다.
그러나 종래의 외국어학습 시스템이나 방법은 주어진 테스트 과제에 대한 성과를 중심으로 학습정체/장애 원인을 분석하기 때문에, 학습자의 학습정체 원인과 양상은 분석할 수 없는 문제점이 있다. 예를 들어, 2명의 동일한 학습과정을 이수하는 학습자에 대해, 한 학생이 5단원, 다른 학생이 3단원에서 학습정체가 발생했을 때, 두 학생의 차이가 왜 발생했는지는 알 수 없다.
또한, 종래의 학습방법 중 삽화 또는 이미지를 활용하는 방법은 일상적 자유발화, 전문 분야의 자료 읽기/쓰기 등 중급 또는 상급 수준의 교육에서는 물리적 한계로 인해 적용되기 어렵고, 학습자가 발화/작문한 내용이 정답 이미지와 어떻게 다른지를 이미지로 제시하는 방법으로, 이 역시 모든 학습자의 모든 발화/작문 결과에 대해 이미지를 생성해 낼 수 없는 물리적 제약으로 인해 매우 제한적으로만 수행되는 문제점이 있다.
또한, 언어학습에 있어서 학습자의 오류 패턴을 분석하기 위한 학습자 말뭉치(학습 데이터, 이하, "학습자 말뭉치"라 함)를 생성하기 위해서는 입력, 전사, 형태주석, 구문주석, 의미주석, 오류주석 등 여러 단계의 가공 과정에서 해당 언어에 대한 전문지식을 가진 작업자가 참여해야 하고, 이 과정에서 작업자의 직관에 따른 불일치와 오류들을 관리하기 위해 큰 비용과 인력이 투입되어야 하는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하고자 개발된 것으로서, 외국어 학습 과정서 모국어와 학습언어 간의 괴리를 해소할 수 있도록 학습자가 학습과정에서 제출한 발화/작문을 이미지로 출력하고, 학습자 말뭉치를 구축하여 학습자의 오류 패턴과 원인을 분석함으로써 언어 학습정체 요인 분석할 수 있는 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템을 제공하고자 한다.
상기의 해결하고자 하는 과제를 위한 본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템은, 학습 단말기와 언어학습서버를 포함하고, 상기 언어학습서버는, 학습자의 발화/작문 의도를 학습 내용에 맞춰 분석하고, 직관적 자기평가가 되도록 분석된 발화/작문을 이미지로 시각화하는 시각화수단과 결과를 학습이력 DB와 발화/작문 DB에 저장하는 학습부; 학습자의 발화/작문의 분석결과를 평가 확정하여 발화/작문 평가 DB에 저장하는 평가부; 학습자 DB, 발화/작문 DB 및 발화/작문 평가 DB를 가공하여 학습자 말뭉치로 생성하고 학습자 말뭉치 DB에 저장하는 학습자 말뭉치 구축부; 학습자 말뭉치를 분석하여 학습자의 오류 패턴과 원인을 추출하고 학습오류패턴 DB에 저장하는 학습자 말뭉치 분석부 및 상기 학습자 말뭉치 분석부에서의 분석결과를 학습콘텐츠와 연동하여 학습정체 요인을 해소할 수 있는 학습방법 및 자료를 포함하는 학습솔루션 컨텐츠를 생성하는 학습솔루션 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 시각화수단은 제출된 학습자의 발화/작문을 학습 내용의 형태 분석, 구문 분석, 장면 분석, 문맥 분석을 수행하고, 준비된 이미지와 이미지의 지식베이스를 기반으로 문장을 이미지로 변환하여 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 평가부는 학습 단말기를 통해 학습자가 입력한 발화/작문 학습 내용을 자동으로 평가하여 출력하고, 교육자에게 전송하여 평가된 내용을 수정하며, 학습자가 입력한 발화/작문 학습 내용이 평가기준에 미치지 못하면 학습 단말기로 재학습 통지하고, 평가기준에 도달하면 발화/작문DB에 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 학습자 말뭉치 구축부는 학습자 DB, 학습이력 DB, 발화/작문 평가 DB, 형태정보 DB, 구문규칙정보 DB, 어휘/의미정보 DB, 학습오류패턴 DB의 정보를 이용하여 학습자 정보, 학습 정보, 형태, 구문, 의미, 오류 주석을 부가하고, 수정, 관리되는 것을 특징으로 한다.
상기 학습자 말뭉치 분석부는 학습자 말뭉치 구축부에서 기 구축된 학습자 말뭉치를 통계량 산출, 상관관계 분석하는 통계 분석과, 학습자의 개인별, 수준별, 학습 항목별, 모국어, 국가, 연령대 중 적어도 하나의 요인에 따라 학습오류패턴을 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템은 학습자의 발화/작문 학습 내용을 실시간으로 일괄 분석하여 이미지화 하여 학습자에게 제공함으로써 학습자가 실시간으로 학습 내용을 육안으로도 확인할 수 있어, 외국어 학습이 갖는 모국어와 목표 언어 간의 괴리, 발화/작문 결과물이 자신의 발화/작문 의도와 어떻게 다른지를 직관적으로 이해할 수 있게 하여 학습 효과를 높일 수 있는 효과가 있다.
또한, 학습 과정에서 얻어지는 학습이력은 학습자의 학습콘텐츠에 대한 성취여부가 아니라, 정답을 도출하는 과정에서 자주 발생하는 오류 유형과 오류 횟수를 DB에 저장하여 활용함으로써 교육자의 의도와 학습자의 의도를 비교 평가함으로써 학습자가 학습대상을 이해하는 개인별 관점을 투영하게 되어 언어학습의 성취도를 높일 수 있다.
또한, 학습자가 스스로 문제를 해결할 수 있는 동기와 수단이 부여됨에 따라 교육자가 식별할 학습자의 발화/작문 오류의 절대량이 감소하게 되어 교육자의 평가 부담이 줄고, 잔류된 오류는 학습자가 직면한 학습정체 요인을 보다 명확하게 보여줌으로써 교육자가 학습정체 요인을 해소할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템에서 텍스트 시각화 및 학습자의 작문/발화 및 분석 결과를 생성하고 저장하는 과정도이다.
도 3는 본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템에서 교육자가 학습자 작문/발화를 평가 과정도이다.
도 4는 본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템에서, 학습자 말뭉치가 포함하는 주석의 유형을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템에서 학습자 말뭉치로부터 학습오류패턴을 추출하는 분석과정도이다.
도 6은 본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템에서 학습자 오류 패턴과 학습콘텐츠로부터 학습솔루션 콘텐츠를 생성 과정도.
도 7은 본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템에서 학습자의 발화/작문을 분석하여 이미지로 출력하는 과정도이다.
도 8은 본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템에서 학습자의 학습과 교육자의 평가 과정도이다.
도 9는 본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템에서 학습부의 일예로 작문 과정의 화면이다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여, 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명에서 사용하는 '말뭉치'는 언어 연구를 위해 텍스트를 컴퓨터가 읽을 수 있는 형태로 모아 놓은 언어 자료의 집합체로 매체, 시간, 공간, 주석 단계 등의 기준에 따라 다양한 종류가 있으며, 한 덩어리로 볼 수 있는 말의 뭉치라는 뜻이다.
본 발명에 따른 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템은 학습자가 학습 단말기를 통해 언어학습서버(100)에 접속하여 학습콘텐츠를 선택하여 언어 학습을 하는 언어학습 시스템이다. 학습 단말기는 언어학습서버와 인터넷으로 연결된 단말기로서 원격 모니터나 스마트폰과 같은 이동 단말기 등이 될 수 있다.
본 발명의 특징은 상기 언어학습서버에 있으며, 이 언어학습서버는 도 1에 도시한 바와 같이, 학습자의 발화/작문 의도와 발화/작문 결과의 일치 여부를 학습자가 직관적으로 자가 평가하여 수정 또는 제출을 결정할 수 있도록 학습자의 발화/작문을 학습 내용에 맞춰 분석하고, 분석된 의미 결과를 이미지로 시각화하는 시각화수단을 포함하는 학습부(10); 제출된 학습자의 발화/작문의 분석결과를 교육자가 평가 확정하는 평가부(20); 학습자 정보 데이터, 발화/작문 데이터, 발화/작문 평가 데이터를 가공하여 학습자 말뭉치로 생성하는 학습자 말뭉치 구축부(30); 학습자 말뭉치를 분석하여 학습자의 오류 패턴과 원인을 추출하는 학습자 말뭉치 분석부(40); 및 상기 학습자 말뭉치 분석부에서의 분석결과를 학습콘텐츠와 연동하여 학습정체 요인을 해소할 수 있는 학습방법 및 자료를 포함하는 학습솔루션 컨텐츠를 생성하는 학습솔루션 생성부(50)을 포함한다.
도 1에 도시한 바와 같이, 학습부(10)는 학습자의 발화/작문 결과를 생성하고 학습이력 DB 및 발화/작문 DB에 저장하고, 평가부(20)는 생성된 작문 결과를 교/강사에 의해 평가되어 발화/작문평가DB에 저장하고, 이 데이터를 이용하여 학습자의 학습 오류를 식별할 수 있는 데이터로 생성한다.
발화/작문 데이터, 발화/작문 평가 데이터, 학습자 데이터, 학습자의 학습이력 데이터는 도 1에 도시한 바와 같이 각각의 DB에 저장되고, 상기 학습자 말뭉치 구축부(30)로 전달되어 학습자 말뭉치를 생성한다.
생성된 학습자 말뭉치는 학습자 말뭉치 분석부(40)에서 분석함으로써 학습자의 오류 패턴과 원인을 추출하고, 학습솔루션 생성부(50)에서 학습 장애 요인을 해소할 수 있는 학습 방법 및 자료를 포함하는 학습솔루션 콘텐츠를 생성하고 제공한다.
상기 시각화수단은 제출한 학습자의 발화/작문을 학습 내용의 형태 분석, 구문 분석, 장면 분석, 문맥 분석을 수행하고, 준비된 이미지와 이미지의 지식베이스를 기반으로 문장을 그림으로 변환하여 도 9에 도시한 바와 같이, 디스플레이에 출력한다.
상기 학습부(10)는 학습자가 학습 단말기를 통해 언어학습서버에 로그인하고, 학습콘텐츠 탐색, 발화/작문 학습, 발화/작문 시각화, 발화/작문의 수정 여부 선택에 따른 수정 또는 제출, 제출된 발화/작문의 저장, 발화/작문의 시도와 변경을 저장하는 학습이력 DB를 포함하여 구성된다.
종래의 언어학습 시스템은 단순히 맞았는지 틀렸는지 정오를 판단하여 학습자의 학습 레벨을 판단하는 한계가 있지만, 본 발명 학습 레벨뿐만 아니라 학습자가 정답을 찾아가는 학습이력을 모두 데이터로 저장하여 오류 유형과 횟수 등 파악하여 학습자 정보와 연동하여 정체 원인을 해소할 수 있는 학습 솔루션을 제공하는 것이 특징이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 학습자는 언어학습서버의 학습콘텐츠를 통해 제공한 학습 내용에 대한 발화/작문을 작성하고, 작성된 발화/작문은 시각화수단에 의해 그 의미에 맞는 이미지로 시각화된다.
학습자는 시각화수단에 의해 시각화되어 디스플레이되는 이미지에 따라 발화/작문의 적부를 판단하고, 언어 수행 능력에 따라 스스로 발화/작문의 오류를 인지하고 수정할 수 있다.
도 9에서와 같이, 학습자가 발화/작문의 수정하면, 이전의 발화/작문은 발화/작문DB에 저장되고, 학습이력DB에 학습이력이 추가된다.
수정된 발화/작문은 발화/작문 시각화와, 수정 선택 과정을 반복할 수 있고, 학습자가 발화/작문의 수정을 종료하면, 발화/작문은 제출 단계를 거쳐 발화/작문 DB에 저장되고, 학습이력DB에 이러한 과정이 저장된다.
시각화수단에 의해 발화/작문 시각화 과정은 도 7에 도시한 바와 같이 이루어진다. 즉, 학습자가 입력한 발화/작문은 언어정보DB에 기 저장된 정보와 비교하여 언어의 형태, 구문 및 문장의 분석하고, 시각화모델DB에 기 저장된 시각화모델들로부터 최적의 모델을 검색하고, 검색된 모델을 입력된 발화/작문 데이터와 비교하여 시각화화면을 구성한다.
만들어진 시각화화면은 최적화 과정을 통해 학습자가 보다 쉽게 인식할 수 있도록 보정될 수 있고, 최적화된 이미지는 디스플레이 수단을 통하여 도 9에 도시한 바와 같이 출력된다.
이와 같은 과정을 거쳐 학습자의 발화/작문은 이미지로 출력되고, 이때 발화/작문의 시각화를 위한 형태 분석, 구문 분석, 문장 평가를 위한 발화/작문의 처리는 자연언어처리에서 사용되는 여러 방법들이 적용될 수 있으나, 그 처리를 위한 언어정보는 학습콘텐츠의 학습 목표로 내용이 정해진다.
통상적으로 형태 분석에 중의성을 처리하는 일반적인 방법은, 기계학습을 위한 말뭉치로부터 얻어지는 통계적 분포가 널리 사용되나, 본 발명에서는 학습콘텐츠의 학습목표를 구성하는 학습자 말뭉치에서 결정된 의미 또는 가중치를 적용하므로 중의성을 배제할 수 있다.
일반적인 자연언어처리에서의 '나는'은 1인칭 대명사에 주격조사를 가진 뜻과 공중에 떠서 이동하는 동사에 현재 진행되고 있는 종결어미가 붙은 뜻으로 중의성을 가질 수 있지만, 본 발명에서는 통계적 분포가 아닌 학습콘텐츠의 학습 목표에서 결정된 의미 또는 가중치를 적용함으로써 중의성을 배제할 수 있다. 예를 들어 학습콘텐의 단원 1에서 인칭대명사 '나'에 대한 학습 목표가 설정되면 본 발명에서 형태 분석은 동사 '날다'에 의한 활용으로 나타나는 '나는'에 대한 가능성을 배제함으로써 중의성을 해소하는 방법을 적용할 수 있다.
상기 평가부(20)는 도 3에 도시한 바와 같이, 학습 단말기를 통해 학습자가 입력한 발화/작문 학습 내용을 자동으로 평가하여 출력하여 발화/작문 평가DB에 저장하고, 교육자에게 전송하여 평가된 내용을 수정하며, 학습자가 입력한 발화/작문 학습 내용이 평가기준에 미치지 못하면 학습 단말기로 재학습 통지하고, 평가기준에 도달하면 발화/작문DB에 저장한다.
상기 학습자 말뭉치 구축부(30)는 학습자의 오류 패턴과 원인을 분석할 수 있는 자료인 학습자 말뭉치를 구축함에 있어서, 도 4에 도시한 바와 같이, 학습자 DB, 학습이력 DB, 발화/작문 평가정보 DB, 형태정보 DB, 구문규칙정보 DB, 어휘/의미정보 DB, 학습자오류 정보 DB를 구비하고, 이러한 DB의 정보를 이용하여 학습자 정보, 학습 정보, 형태, 구문, 의미, 오류 주석을 부가하고, 연구자에 의해 수정, 관리되게 한다.
상기 학습자 말뭉치 분석부(40)는 도 5에 도시한 바와 같이, 학습자 말뭉치 구축부에서 구축된 학습자 말뭉치로부터 통계량을 분석하고, 학습자의 오류들의 상관관계 분석하고, 학습자의 개인별, 수준별, 학습 항목별, 모국어, 국가, 연령대 중 적어도 하나의 요인에 따라 학습오류패턴을 추출한다.
학습자 말뭉치의 통계 분석은 가공된 학습자 말뭉치를 주석 단위별로 계량하고, 계량된 자료들의 기초 통계량을 생성하고, 사용자(연구자)의 분석계획에 따라 계량된 자료들의 계산을 수행하며, 계산 결과를 사용자(연구자)의 선택에 따라 주로 그래프로 시각화하여 출력한다.
학습정체요인의 분석은 학습자 DB와 학습자 말뭉치 통계 분석 결과, 언어학습 이론 등에 따라 학습정체 요인을 학습자 정보와 통계 분석 결과를 연계하여 분석할 수 있다.
상기 학습솔루션 생성부(50)는 도 6에 도시한 바와 같이, 학습자 말뭉치 분석부에서 추출된 학습오류패턴, 학습콘텐츠 및 학습콘텐츠 사용이력을 분석하여, 학습정체 요인을 해소할 수 있는 학습방법 및 자료를 포함하는 학습솔루션 컨텐츠를 생성한다.
학습자의 학습정체 요인를 해소할 가능성을 계산하고, 솔루션으로 학습콘텐츠를 수정, 유지, 대체를 수행하여, 학습자의 학습정체 요인과 이를 해소할 수 있는 학습콘텐츠를 매칭하여 몇 회, 어떤 순서, 유형 등과 같이 어떻게 학습해야 하는지를 제시한다.
학습정체요인에서 상관관계 분석의 예를 들면, 모국어가 영어권 학습자가 한국어를 학습하는 경우 한국어의 조사에서 가장 많은 오류를 발생한다. 학습자 DB에서 학습자의 모국어 및 출신국가를 유형별로 분류하여 그룹핑한 것과 오류패턴 유형에서 조사오류 발생빈도를 추적하면 높은 상관관계를 나타내므로, 학습자가 영어권이면 조사를 중점적으로 학습하는 학습콘텐츠를 제공하여 정체 요인을 해소할 수 있다.
종래의 학습시스템은 단순히 정오나 학습 레벨만 판단할 수 있는 문제점이 있지만, 본 발명은 학습자가 어떤 과정을 거쳐 결과에 이르렀는지에 대한 과정이 학습이력 DB로 저장되어 학습 정체의 원인을 파악할 수 있으며, 정체 요인별로 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 것이 가장 큰 특징이다.
본 발명에 따른 언어학습 시스템은 국내 외국인 관광객, 유학생, 한류 콘텐츠 확대를 위하여 국내 한국어 교육기관을 중심으로 한국어 교수학습, 연구용 분석 시스템 및 데이터를 개별적, 통합적으로 제공할 수 있으며, 드라마, 게임, 쇼핑, 관광 등 한국 문화 콘텐츠와 연동하는 동적 경험 학습콘텐츠 개발에 활용될 수 있다.
또한, 인프라가 부족한 해외 외국어 교육기관 및 교사/강사를 위한 통합 외국어 맞춤형 학습지원 서비스 구축을 구축하여 교육 효율과 성과를 높일 수 있으며, 다양한 제2언어 학습시장 전반으로 확대할 수 있다.

Claims (5)

  1. 학습 단말기와 언어학습서버를 포함하는 언어학습 시스템에 있어서,
    상기 언어학습서버는,
    상기 학습 단말기를 통해 제출된 학습자의 발화/작문 의도를 학습 내용에 맞춰 분석하고, 직관적 자기평가가 되도록 분석된 발화/작문을 이미지로 시각화하는 시각화수단과 그 결과를 학습이력 DB와 발화/작문 DB에 저장하는 학습부;
    학습자의 발화/작문의 분석결과를 평가 확정하여 발화/작문 평가 DB에 저장하는 평가부;
    학습자 DB, 학습이력 DB, 발화/작문 DB 및 발화/작문 평가 DB를 가공하여 학습자 말뭉치로 생성하고 학습자 말뭉치 DB에 저장하는 학습자 말뭉치 구축부;
    학습자 말뭉치를 분석하여 학습자의 오류 패턴과 원인을 추출하고 학습오류패턴 DB에 저장하는 학습자 말뭉치 분석부 및
    상기 학습자 말뭉치 분석부에서의 분석결과를 학습콘텐츠와 연동하여 학습정체 요인을 해소할 수 있는 학습방법 및 자료를 포함하는 학습솔루션 컨텐츠를 생성하는 학습솔루션 생성부를 포함하되,
    상기 시각화수단은 학습자의 발화/작문을 학습 내용의 형태 분석, 구문 분석, 장면 분석, 문맥 분석을 하고 시각화장면을 구성하여 발화/작문의 이미지를 제공하여,정답 이미지에 도달할 때까지 반복 수행되는 것을 특징으로 하는 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 평가부는 학습 단말기를 통해 학습자가 입력한 발화/작문 학습 내용을 자동으로 평가하여 출력하고, 교육자에게 전송하여 평가된 내용을 수정하며, 학습자가 입력한 발화/작문 학습 내용이 평가기준에 미치지 못하면 학습 단말기로 재학습 통지하고, 평가기준에 도달하면 발화/작문DB에 저장하는 것을 특징으로 하는 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 학습자 말뭉치 구축부는 학습자 DB, 학습이력 DB, 발화/작문 평가 DB, 형태정보 DB, 구문규칙정보 DB, 어휘/의미정보 DB, 학습오류패턴 DB의 정보를 이용하여 학습자 정보, 학습 정보, 형태, 구문, 의미, 오류 주석을 부가하고, 수정, 관리되는 것을 특징으로 하는 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 학습자 말뭉치 분석부는 학습자 말뭉치 구축부에서 기 구축된 학습자 말뭉치를 통계량 산출, 상관관계 분석하는 통계 분석과, 학습자의 개인별, 수준별, 학습 항목별, 모국어, 국가, 연령대 중 적어도 하나의 요인에 따라 학습오류패턴을 추출하는 것을 특징으로 하는 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 학습솔루션 생성부는 학습자 말뭉치 분석부에서 추출된 학습오류패턴, 학습콘텐츠 및 학습콘텐츠 사용이력을 분석하여, 학습정체 요인을 해소할 수 있는 학습방법 및 자료를 포함하는 학습솔루션 컨텐츠를 생성하는 것을 특징으로 하는 텍스트 시각화와 학습자 말뭉치를 이용한 언어학습 시스템.
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