WO2020218758A1 - 학습자 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

학습자 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 Download PDF

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WO2020218758A1
WO2020218758A1 PCT/KR2020/004759 KR2020004759W WO2020218758A1 WO 2020218758 A1 WO2020218758 A1 WO 2020218758A1 KR 2020004759 W KR2020004759 W KR 2020004759W WO 2020218758 A1 WO2020218758 A1 WO 2020218758A1
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learning
unit
learner
target
goal
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PCT/KR2020/004759
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안성찬
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주식회사 클래스큐브
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    • G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
    • G09B5/02—Electrically-operated educational appliances with visual presentation of the material to be studied, e.g. using film strip

Definitions

  • the present invention relates to a method, a system, and a non-transitory computer-readable recording medium for providing a customized education service for learners.
  • Patent Document 0001 Korean Patent Publication No. 10-1708294 (2017. 2. 20)
  • An object of the present invention is to solve all the problems of the prior art described above.
  • a personalized learning goal is determined based on at least one learning goal provided by a learner, and a goal association degree for at least one learning unit associated with at least one of the above learning goal and the above personalized learning goal
  • Another object is to provide a customized educational service to learners by recommending learning solutions associated with at least one learning unit having a predetermined level of correlation with the above target and above to the above learners.
  • a typical configuration of the present invention for achieving the above object is as follows.
  • determining a personalized learning goal based on at least one learning goal provided by a learner, among the learning goal and the personalized learning goal Determining a target relevance to at least one learning unit associated with at least one, and recommending a learning solution associated with at least one learning unit having the target relevance at a predetermined level or higher to the learner, the The step of determining the personalized learning goal is provided, comprising the step of determining the personalized learning goal further based on the determined goal relevance.
  • a learning goal management unit that determines a personalized learning goal based on at least one learning goal provided by the learner, the learning goal and the personalized learning
  • a relevance management unit for determining a target relevance degree for at least one learning unit associated with at least one of the objectives, and a recommendation unit for recommending a learning solution associated with at least one learning unit having the target relevance at a predetermined level or higher to the learner
  • the learning target management unit is provided a system for determining the personalized learning target further based on the target correlation determined by the association management unit.
  • At least one learning goal provided by a learner and at least one learning unit associated with at least one of the personalized learning goals determined based thereon are associated with at least one learning unit having a target association of a predetermined level or higher. Since the learning solution is recommended to the corresponding learner, the effect of being able to accurately and efficiently find the learning unit required by the individual learner is achieved.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an entire system for providing a learning solution according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an internal configuration of a system for providing a learning solution according to an embodiment of the present invention.
  • 3A is a diagram illustrating a learner's academic achievement with respect to a learning unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3B is a diagram illustrating a configuration for determining a personalized learning goal based on a learner's learning goal and a degree of relevance to the goal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram conceptually showing a process of determining a personalized learning goal according to an embodiment of the present invention.
  • the learning goal is information provided from learners to determine a personalized learning goal, for example, a subject for which academic achievement is to be improved, a target test score, a target high school, a target university, a target major, and a target May include occupations, etc.
  • the learning objectives according to the present invention are not limited to those listed above, and may be variously changed within a range capable of achieving the object of the present invention.
  • a learning unit refers to a unit in which learning information is provided to a learner, and may be defined based on, for example, a subject, grade, unit, or the like.
  • learning information included in a learning unit can be classified according to stages such as concept, mastery, and advanced, and learning information corresponding to each stage includes textbooks, problems by difficulty level, and learning materials. Can be included.
  • the learning unit according to the present invention is not limited to those listed above, and may be variously changed within a range capable of achieving the object of the present invention.
  • the personalized learning goal refers to the required achievement level for at least one unit of learning necessary for achieving the learning goal, for example, the subject to be studied, the required achievement level for each subject, and the specification of the subject to be studied. It may include the required achievement level for the unit, the required achievement level for the sub-parts included in the specific unit of the specific subject to be studied, the required level of achievement, and the pathway to achieving the learning goal.
  • the personalized learning goals according to the present invention are not limited to those listed above, and may be variously changed within a range capable of achieving the object of the present invention.
  • the target relevance is a weight assigned to at least one learning unit, and the association between the at least one learning unit and the learning goal above, or the association between the at least one learning unit above and the personalized learning goal.
  • the target correlation according to the present invention is not limited to those listed above, and may be variously changed within a range capable of achieving the object of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an entire system for providing a learning solution according to an embodiment of the present invention.
  • the entire system may include a communication network 100, a learning solution providing system 200, and a user terminal device 300.
  • the communication network 100 may be configured regardless of a communication mode such as wired communication or wireless communication, and may be configured as a local area network (LAN) or a metropolitan area network (MAN). ), and a wide area network (WAN).
  • LAN local area network
  • MAN metropolitan area network
  • WAN wide area network
  • the communication network 100 referred to in this specification may be a known Internet or World Wide Web (WWW).
  • WWW World Wide Web
  • the communication network 100 is not necessarily limited thereto, and may include a known wired/wireless data communication network, a known telephone network, or a known wired/wireless television communication network in at least part thereof.
  • the learning solution providing system 200 determines a personalized learning goal based on at least one learning goal provided by a learner, and among the above learning goals and the above personalized learning goals.
  • a customized educational service for learners by determining a target relevance to at least one learning unit associated with at least one, and recommending a learning solution associated with at least one learning unit with a predetermined level or higher of the target relevance to the above learners. It can perform a function that provides.
  • the user terminal device 300 is a digital device that includes a function that enables a user to communicate after accessing the learning solution providing system 200, and includes a smart phone, a tablet, and a smart device.
  • a digital device equipped with a memory means such as a watch, a smart band, a smart glass, a desktop computer, a notebook computer, a workstation, a PDA, a web pad, a mobile phone, etc., and equipped with a microprocessor and capable of computing, the user according to the present invention It can be adopted as the terminal device 300.
  • the user terminal device 300 may include an application (not shown) that supports a user to receive a service such as a learning solution from the learning solution providing system 200.
  • a service such as a learning solution from the learning solution providing system 200.
  • Such an application may be downloaded from the learning solution providing system 200 or a known web server (not shown).
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an internal configuration of a system for providing a learning solution according to an embodiment of the present invention.
  • a learning solution providing system 200 includes a learning goal management unit 210, a relevance management unit 220, a recommendation unit 230, a communication unit 240, and a control unit ( 250).
  • the learning goal management unit 210, the association management unit 220, the recommendation unit 230, the communication unit 240, and the control unit 250 are external systems (not shown).
  • ) May be program modules that communicate with.
  • These program modules may be included in the learning solution providing system 200 in the form of an operating system, an application program module, and other program modules, and may be physically stored on various known storage devices.
  • these program modules may be stored in a remote storage device capable of communicating with the learning solution providing system 200.
  • these program modules include routines, subroutines, programs, objects, components, data structures, etc. that perform specific tasks or execute specific abstract data types according to the present invention, but are not limited thereto.
  • the learning goal management unit 210 determines a personalized learning goal based on at least one learning goal provided by a learner and a target correlation determined by the association management unit 220 Functions.
  • the server of the service provider prepares to provide the service.
  • Input of personal information can be made through a known member registration and login procedure.
  • the input personal information may include the learner's name, address, age, grade, school, and institution.
  • the online member registration and login procedure as described above is not necessarily required.
  • the service provider prepares to provide the service. You may.
  • the learner's personal information collected offline may be stored in a database available later online.
  • test items to determine individualized learning goals for learners are provided to learners.
  • the test items are provided through a predetermined graphic user interface (GUI) to the learner. Can be displayed.
  • GUI graphic user interface
  • a test sheet including the test items may be provided to the learner.
  • the test items provided by the learner may be provided through the learner's e-mail account.
  • the provided test items include content necessary to determine a personalized learning goal for the learner, and may be, for example, items related to a target university, a target major, and a target job.
  • the criterion database may include an evaluation criterion table for each test item for deriving a personalized learning goal for a learner according to a learner's response.
  • the reference database may be updated with reference to an external database.
  • the reference database may be automatically updated by a server operated by a service provider.
  • a learning goal personalized to the learner is determined based on the aggregation and evaluation.
  • a learning goal personalized to a learner may be further determined based on a goal relevance to be described in detail below.
  • the target profession or target university of the learner is derived based on the aggregation and evaluation of the learning target provided by the learner or the response of the learner, the target profession or target university Learning units having a target relevance to a predetermined level or higher may be determined as learning goals personalized to learners.
  • the relevance management unit 220 performs a function of determining a target relevance degree for at least one learning unit associated with at least one of the learning target and the personalized learning target. do.
  • the relevance management unit 220 connects a node corresponding to at least one learning unit, a target relevance assigned to each of the above nodes, and connects two or more nodes and gives a mutual relevance between two or more learning units. Performs a function of setting a knowledge map including at least one link to be used.
  • an initial state of a plurality of nodes and links constituting a knowledge map is a learning system (e.g., job association, subject, grade, unit, etc.) ) Can be defined based on.
  • a target association degree indicating association between units may be assigned as a weight.
  • the degree of target relevance assigned to a node of the knowledge map may be determined according to whether or not learning of a learning unit corresponding to the above node is required to achieve a learner's learning goal. . For example, if it is necessary to learn a specific subject (or a specific unit of a specific subject) in order to achieve the above learner's learning goal, a high target correlation may be assigned to a corresponding node.
  • a target relevance level assigned to a node of a knowledge map may be determined according to a required achievement level of a learning unit corresponding to a corresponding node, which is required to achieve a learner's learning goal. For example, as the required achievement of a specific subject (or a specific unit of a specific subject) required to achieve the above learner's learning goal is higher, a higher target correlation may be assigned to a corresponding node.
  • the target relevance assigned to the nodes of the knowledge map is dynamically based on the nodes passed through the knowledge map while at least one learner performs a learning solution for at least one learning unit. Can be determined. For example, as nodes with a higher frequency of passing at least one learner while performing the above learning solution, a higher target association may be assigned.
  • the target relevance assigned to the nodes of the knowledge map is a learning unit corresponding to a node passed through on the knowledge map while at least one learner performs a learning solution for at least one learning unit. It can be determined dynamically based on the academic achievement shown for. For example, as at least one learner is a node showing a low academic achievement, a higher target association may be assigned.
  • 3A is a diagram illustrating a learner's academic achievement with respect to a learning unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3B is a diagram illustrating a configuration for determining a personalized learning goal based on a learner's learning goal and a degree of relevance to the goal according to an embodiment of the present invention.
  • the relevance management unit 220 is a required achievement level for a specific unit of study required to achieve a learner's learning goal Based on the achievement level, etc., a target relevance may be assigned to each learning unit, and the learning target management unit 210 according to an embodiment of the present invention provides a personalized learning target based on the learning target of the learner and the relationship between the assigned targets above. Can be determined.
  • the learner shows high academic achievement in the'Prime Factor Decomposition' part of the'Prime Factor Decomposition' unit and the'Prime Factor Decomposition' part of the'Prime Factor Decomposition' unit, the'Prime Factor Decomposition' part of the'Prime Factor Decomposition' unit And, if the node corresponding to the'final factoring' part of the'Prime Factor Decomposition' unit corresponds to a node that the learner has passed at high frequency while performing the learning solution, a high target relevance can be given to the corresponding part.
  • the learning goal management unit 210 based on the degree of target association assigned to the lower parts of the'nature of natural numbers' section of a math subject. Personalized learning goals can be determined. That is, referring to (b) of FIG. 3, the higher the target relevance is, the higher the required achievement included in the personalized learning goal may be determined.
  • a correlation between two learning units respectively corresponding to two nodes connected by the link is assigned as a weight. I can.
  • the degree of correlation given to the link of the knowledge map is based on nodes and links that at least one learner passes through on the knowledge map while performing a learning solution for two or more learning units. Can be determined dynamically. For example, a link with a higher frequency of at least one learner performing a learning solution may be given a higher degree of correlation.
  • the degree of correlation given to the link of the knowledge map is applied to a learning unit corresponding to a node passed through on the knowledge map while at least one learner performs a learning solution for two or more learning units. It can be determined dynamically based on the academic achievements shown. For example, a link through which at least one learner is connected to a node showing a low academic achievement may be given a higher correlation.
  • the correlation management unit 220 configures a knowledge map (that is, a connection relationship between nodes by links) based on a correlation degree dynamically assigned to a link in the knowledge map. ) Can be changed.
  • the correlation management unit 220 if the correlation between the two learning units respectively corresponding to two nodes connected by a link in the knowledge map is less than a predetermined level, A function of deleting an existing link connecting two nodes respectively corresponding to the above two learning units can be performed.
  • the relevance management unit 220 according to an embodiment of the present invention, if two learning units each corresponding to two nodes that are not connected by a link share a specific learning unit having a mutual correlation of a predetermined level or higher, A new link can be created that connects two nodes corresponding to each of the two learning units above.
  • FIG. 4 is a diagram conceptually showing a process of determining a personalized learning goal according to an embodiment of the present invention.
  • the required achievement level 410 of each node included in the personalized learning goal 440 is determined from the learner's learning goal, and the academic achievement level 420 for each node of the learner and A personalized learning goal 440 in consideration of the target correlation (not shown) of each node that can be dynamically determined by the correlation 430 between each node and the required achievement 410 of each of the above nodes You can decide.
  • the recommendation unit 230 performs a function of recommending a learning solution associated with at least one learning unit having a target relevance of a predetermined level or higher to a learner.
  • the recommended learning solution may be appropriately selected in consideration of a degree of association between a personalized learning goal and a target assigned to a node corresponding to at least one learning unit. For example, if a math and science subject (or a specific unit of mathematics and science) has a high target relevance while another subject has a low target relevance, then the academic achievement of a math and science subject (or a specific unit of mathematics and science) Learning solutions can be recommended in the direction of increasing
  • the recommended learning solution is appropriately selected in consideration of a personalized learning goal and a target relevance assigned to a node corresponding to at least one learning unit, and other nodes connected to the above node and having a predetermined correlation.
  • a learning solution may be recommended in a direction that can evenly increase the academic achievement of a specific learning unit having a high correlation with a goal and other learning units having a high correlation with each other.
  • the target correlation and the correlation can be dynamically determined based on the academic achievement shown for the learning unit corresponding to the node that the learner passed through on the knowledge map while performing the learning solution.
  • the learning solution may change according to the fluctuating academic achievement while implementing the solution.
  • periodic evaluation of a learning result and feedback based on the evaluation may be simultaneously performed while the learning solution is in progress.
  • Evaluation of learning outcomes may include evaluation of learners.
  • an assessment of a learner may include an assessment of the learner's academic achievement for the units of learning included in the learning solution.
  • the evaluation of the above academic achievement may be performed by conducting an academic achievement test each time a predetermined learning progresses or every predetermined period, and feedback may be provided as needed.
  • the above feedback may include a process such as supplementing or changing a learning solution according to the learner's academic achievement, and such feedback may be provided along with information that may be helpful in learning strategies, such as entrance examination information.
  • learning solutions may include learning methodologies, tailored learning courses tailored to the learner's level, supplementary learning for learning units with low academic achievement, and psychological counseling courses.
  • the learning solution according to the present invention is not limited to those listed above, and may be variously changed within a range capable of achieving the object of the present invention.
  • information on an appropriate learning solution that can be recommended in consideration of the relationship between the personalized learning goal and the goal assigned to the node corresponding to at least one learning unit is a learning method in which the personalized learning goal and the learning solution are matched and stored. It can be stored separately in the solution database, and in this case, recommendations for learning solutions corresponding to the learner's personalized learning goals can be made automatically. Also, there may be a plurality of recommended learning solutions, and in this case, the learner may select one learning solution or a plurality of learning solutions by referring to each learning solution and its description. If this process takes place offline, learners can receive recommendations for learning solutions that fit their personalized learning goals through direct communication with service providers.
  • the education service providing process according to an embodiment of the present invention may be performed in both an online environment or an offline environment as described above, and even if any one step is performed in an online environment, other Steps can be done in an offline environment and vice versa.
  • the communication unit 240 performs a function of allowing the learning solution providing system 200 to communicate with an external device such as the user terminal device 300.
  • control unit 250 performs a function of controlling the flow of data between the learning goal management unit 210, the association management unit 220, the recommendation unit 230, and the communication unit 240. do. That is, the controller 250 controls the flow of data from the outside or between each component of the learning solution providing system 200, so that the learning goal management unit 210, the association management unit 220, the recommendation unit 230, and The communication unit 240 controls each to perform its own function.
  • the embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded in a non-transitory computer-readable recording medium.
  • the non-transitory computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded in the non-transitory computer-readable recording medium may be specially designed and constructed for the present invention, or may be known and usable to those skilled in the computer software field.
  • non-transitory computer-readable recording media examples include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic-optical media such as floptical disks ( magneto-optical media), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the present invention, and vice versa.

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Abstract

본 발명은 학습자 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 방법, 시스템, 및 상기 방법을 실행하기 위한 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다. 본 발명의 일 태양에 따르면, 학습자에게 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 방법으로서, 학습자로부터 제공된 적어도 하나의 학습 목표에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정하는 단계, 상기 학습 목표 및 상기 개인화된 학습 목표 중 적어도 하나와 연관되는 적어도 하나의 학습 단위에 대한 목표 연관도를 결정하는 단계, 및 상기 목표 연관도가 소정 수준 이상인 적어도 하나의 학습 단위와 연관된 학습 솔루션을 상기 학습자에게 추천하는 단계를 포함하고, 상기 개인화된 학습 목표를 결정하는 단계는, 상기 결정된 목표 연관도에 더 기초하여 상기 개인화된 학습 목표를 결정하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

Description

학습자 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
본 발명은 학습자 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
정보통신 기술이 발달함에 따라, 학습자가 교사와 실제로 대면한 상황에서 교사의 지도를 통해 학습을 수행하는 전통적인 학습 방식에서 탈피하여, 학습자가 자신의 상황에 맞게 학습을 진행할 수 있는 다양한 학습 방식이 대두되고 있다.
특히, 통신망을 이용하여 학습자 자신이 원하는 시간 및 장소에서 스스로 학습 수행을 주도할 수 있는 능동적인 형태의 학습 방식이 다양한 교육 분야에서 활발히 채택되고 있다.
지금까지 소개된 종래 기술에서는, 표준 교과 과정과 같이 미리 정해진 학습 체계를 기준으로 하여 순차적으로(복습이 필요한 경우에는 역순으로) 학습 정보를 제공하는 것이 일반적이었다. 예를 들면, A 대학교 B 학과에 입학하는 것을 목표로 하는 학습자가 특정 과목(또는 특정 과목의 특정 단원)에서 낮은 학업 성취도를 보일 때, A 대학교 B 학과에 입학하기 위해 필요한 학습 목표와 관계없이 기설정된 학습 체계를 기준으로 하여 위의 특정 과목(또는 특정 과목의 특정 단원)에 대한 학업 성취도를 높이기 위한 학습 정보를 제공하게 된다.
하지만, 위와 같은 종래 기술에 따르면, 미리 정해진 학습 체계에 따라 고정된 순서 또는 패턴으로만 학습 정보를 제공하기 때문에, 실제로 학습자들이 가지고 있는 학습 목표에 대한 고려 없이 모든 학습자에게 획일적인 학습 정보를 제공할 수밖에 없게 되는 한계가 있으며, 학습자가 자신에게 불필요한 학습 정보까지 모두 제공받게 됨에 따라 효율적인 학습이 이루어질 수 없게 되는 문제점이 있다.
<선행기술문헌>
<특허문헌>
(특허문헌 0001) 한국 등록특허공보 제10-1708294호 (2017. 2. 20)
본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명은, 학습자로부터 제공된 적어도 하나의 학습 목표에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정하고, 위의 학습 목표 및 위의 개인화된 학습 목표 중 적어도 하나와 연관되는 적어도 하나의 학습 단위에 대한 목표 연관도를 결정하며, 위의 목표 연관도가 소정 수준 이상인 적어도 하나의 학습 단위와 연관된 학습 솔루션을 위의 학습자에게 추천함으로써, 학습자에게 맞춤형 교육 서비스를 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 학습자에게 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 방법으로서, 학습자로부터 제공된 적어도 하나의 학습 목표에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정하는 단계, 상기 학습 목표 및 상기 개인화된 학습 목표 중 적어도 하나와 연관되는 적어도 하나의 학습 단위에 대한 목표 연관도를 결정하는 단계, 및 상기 목표 연관도가 소정 수준 이상인 적어도 하나의 학습 단위와 연관된 학습 솔루션을 상기 학습자에게 추천하는 단계를 포함하고, 상기 개인화된 학습 목표를 결정하는 단계는, 상기 결정된 목표 연관도에 더 기초하여 상기 개인화된 학습 목표를 결정하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 학습자에게 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 시스템으로서, 학습자로부터 제공된 적어도 하나의 학습 목표에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정하는 학습 목표 관리부, 상기 학습 목표 및 상기 개인화된 학습 목표 중 적어도 하나와 연관되는 적어도 하나의 학습 단위에 대한 목표 연관도를 결정하는 연관도 관리부, 및 상기 목표 연관도가 소정 수준 이상인 적어도 하나의 학습 단위와 연관된 학습 솔루션을 상기 학습자에게 추천하는 추천부를 포함하고, 상기 학습 목표 관리부는 상기 연관도 관리부에 의해 결정된 목표 연관도에 더 기초하여 상기 개인화된 학습 목표를 결정하는 시스템이 제공된다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하기 위한 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.
본 발명에 의하면, 학습자가 제공한 적어도 하나의 학습 목표 및 그에 기초하여 결정된 개인화된 학습 목표 중 적어도 하나와 연관되는 적어도 하나의 학습 단위에 대한 목표 연관도가 소정 수준 이상인 적어도 하나의 학습 단위와 연관된 학습 솔루션을 해당 학습자에게 추천하게 되므로, 개별 학습자에게 필요한 학습 단위를 정확하고도 효율적으로 찾아낼 수 있게 되는 효과가 달성된다.
또한, 본 발명에 의하면, 학습자가 자신의 학습 목표 달성에 필요한 학습 단위에 관한 정보만을 선별적으로 제공받을 수 있으므로, 학습의 능률을 향상시킬 수 있게 되는 효과가 달성된다.
또한, 본 발명에 의하면, 추천된 학습 솔루션에 따른 학습 진행 과정에서 지속적으로 이루어지는 학업 성취도 평가에 의해, 학습자의 학습 진행에 있어 잘못된 점이나 부족한 점이 즉시 보완될 수 있게 되는 효과가 달성된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 학습 솔루션을 제공하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 솔루션 제공 시스템의 내부 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 3의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따라 학습 단위에 대한 학습자의 학업 성취도를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 3의 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따라 학습자의 학습 목표 및 목표 연관도에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 개인화된 학습 목표가 결정되는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
<부호의 설명>
100: 통신망
200: 학습 솔루션 제공 시스템
210: 학습 목표 관리부
220: 연관도 관리부
230: 추천부
240: 통신부
250: 제어부
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 첨부된 청구항들이 청구하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항들에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
본 발명에 있어서, 학습 목표는, 개인화된 학습 목표를 결정하기 위해 학습자로부터 제공받는 정보로서, 예를 들면, 학업 성취도를 높이고자 하는 과목, 목표 시험 성적, 목표 고등학교, 목표 대학교, 목표 전공, 목표 직업 등이 포함될 수 있다. 다만, 본 발명에 따른 학습 목표는 위의 열거된 것에 한정되지 않고, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위 내에서 다양하게 변경될 수 있다.
본 발명에 있어서, 학습 단위는, 학습 정보가 학습자에게 제공되는 단위를 가리키는 것으로서, 예를 들면, 과목, 학년, 단원 등에 기초하여 정의될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 학습 단위에 포함되는 학습 정보는 개념, 익힘, 심화 등과 같은 단계에 따라 구분될 수 있고, 각 단계에 해당하는 학습 정보에는 교재, 난이도별 문제, 학습 자료 등이 포함될 수 있다. 다만, 본 발명에 따른 학습 단위는 위의 열거된 것에 한정되지 않고, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위 내에서 다양하게 변경될 수 있다.
본 발명에 있어서, 개인화된 학습 목표는, 학습 목표 달성을 위해 필요한 적어도 하나의 학습 단위에 대한 필요 성취도를 가리키는 것으로서, 예를 들면, 학습해야 할 과목, 과목별 필요 성취도, 학습해야 할 과목의 특정 단원에 대한 필요 성취도, 학습해야 할 특정 과목의 특정 단원에 포함되는 하위 파트에 대한 필요 성취도, 필요 내신 등급, 학습 목표 달성을 위한 경로 등이 포함될 수 있다. 다만, 본 발명에 따른 개인화된 학습 목표는 위의 열거된 것에 한정되지 않고, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위 내에서 다양하게 변경될 수 있다.
본 발명에 있어서, 목표 연관도는, 적어도 하나의 학습 단위에 부여되는 가중치로서, 위의 적어도 하나의 학습 단위와 학습 목표 사이의 연관성 또는 위의 적어도 하나의 학습 단위와 개인화된 학습 목표 사이의 연관성을 나타내며, 등급(예를 들면, '상', '중', '하'와 같은 3 단계 등급)이나 수치(예를 들면, 정량화된 수치) 등을 포함하는 개념일 수 있다. 다만, 본 발명에 따른 목표 연관도는 위의 열거된 것에 한정되지 않고, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위 내에서 다양하게 변경될 수 있다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
전체 시스템의 구성
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 학습 솔루션을 제공하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템은 통신망(100), 학습 솔루션 제공 시스템(200) 및 사용자 단말 장치(300)를 포함할 수 있다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신망(100)은 유선 통신이나 무선 통신과 같은 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 도시권 통신망(MAN; Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN; Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 본 명세서에서 말하는 통신망(100)은 공지의 인터넷 또는 월드 와이드 웹(WWW; World Wide Web)일 수 있다. 그러나, 통신망(100)은, 굳이 이에 국한될 필요 없이, 공지의 유무선 데이터 통신망, 공지의 전화망 또는 공지의 유무선 텔레비전 통신망을 그 적어도 일부에 있어서 포함할 수도 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 솔루션 제공 시스템(200)은 학습자로부터 제공된 적어도 하나의 학습 목표에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정하고, 위의 학습 목표 및 위의 개인화된 학습 목표 중 적어도 하나와 연관되는 적어도 하나의 학습 단위에 대한 목표 연관도를 결정하며, 위의 목표 연관도가 소정 수준 이상인 적어도 하나의 학습 단위와 연관된 학습 솔루션을 위의 학습자에게 추천함으로써, 학습자에게 맞춤형 교육 서비스를 제공하는 기능을 수행할 수 있다.
본 발명에 따른 학습 솔루션 제공 시스템(200)의 구성과 기능에 관하여는 이하의 상세한 설명을 통하여 자세하게 알아보기로 한다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말 장치(300)는 사용자가 학습 솔루션 제공 시스템(200)에 접속한 후 통신할 수 있도록 하는 기능을 포함하는 디지털 기기로서, 스마트폰, 태블릿, 스마트 워치, 스마트 밴드, 스마트 글래스, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, PDA, 웹 패드, 이동 전화기 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기라면 얼마든지 본 발명에 따른 사용자 단말 장치(300)로서 채택될 수 있다.
특히, 사용자 단말 장치(300)는, 사용자가 학습 솔루션 제공 시스템(200)으로부터 학습 솔루션 등의 서비스를 제공받을 수 있도록 지원하는 애플리케이션(미도시됨)을 포함할 수 있다. 이와 같은 애플리케이션은 학습 솔루션 제공 시스템(200) 또는 공지의 웹 서버(미도시됨)로부터 다운로드된 것일 수 있다.
학습 솔루션 제공 시스템의 구성
이하에서는, 본 발명의 구현을 위하여 중요한 기능을 수행하는 학습 솔루션 제공 시스템의 내부 구성 및 각 구성요소의 기능에 대하여 살펴보기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 솔루션 제공 시스템의 내부 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 솔루션 제공 시스템(200)은, 학습 목표 관리부(210), 연관도 관리부(220), 추천부(230), 통신부(240) 및 제어부(250)를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 학습 목표 관리부(210), 연관도 관리부(220), 추천부(230), 통신부(240) 및 제어부(250)는 그 중 적어도 일부가 외부 시스템(미도시됨)과 통신하는 프로그램 모듈들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 학습 솔루션 제공 시스템(200)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈들은 학습 솔루션 제공 시스템(200)과 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈들은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 학습 목표 관리부(210)는, 학습자로부터 제공된 적어도 하나의 학습 목표 및 연관도 관리부(220)에 의해 결정된 목표 연관도에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정하는 기능을 수행한다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 학습자가 학습자 맞춤형 교육 서비스 제공 업체의 서버에 접속한 후 개인 정보를 입력하면, 서비스 제공 업체의 서버는 서비스를 제공하기 위한 준비를 한다.
개인 정보의 입력은 공지의 회원 가입 및 로그인 절차를 통해 이루어질 수 있다. 입력되는 개인 정보에는 학습자의 이름, 주소, 나이, 학년, 소속 학교, 소속 기관 등이 포함될 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 반드시 위와 같은 온라인 회원 가입 및 로그인 절차가 필요한 것은 아니다. 예를 들면, 학습자가 서비스를 제공하는 업체와 간단한 전화 통화를 함으로써 서비스를 요청하거나, 학습자가 직접 서비스 제공 업체에 찾아가서 오프라인 상에서 서비스를 요청함에 따라, 서비스 제공 업체가 서비스를 제공하기 위한 준비를 할 수도 있다. 이러한 경우에, 오프라인 상에서 수집된 학습자의 개인 정보는 추후 온라인에서 이용 가능한 데이터베이스에 저장될 수도 있다.
그리고, 서비스 제공 준비를 마치면, 학습자에게 개인화된 학습 목표를 결정하기 위한 검사 문항들이 학습자에게 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 학습자가 단말기를 사용하여 통신 네트워크를 통해 서버에 접속하여 검사 문항들을 제공받는 경우에는, 상기 검사 문항들이 소정의 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface; GUI)를 통해 학습자에게 디스플레이될 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에 따라, 학습자가 오프라인 상에서 검사 문항들을 제공받는 경우에는, 상기 검사 문항들이 포함되는 검사 용지가 학습자에게 제공될 수 있다. 물론, 학습자가 제공받는 검사 문항들은 학습자의 이메일 계정을 통해 제공될 수도 있다.
한편, 제공되는 검사 문항들은, 학습자에게 개인화된 학습 목표를 결정하는데 필요한 내용을 포함하는 것으로서, 예를 들어 목표 대학, 목표 전공, 목표 직업 등과 관련된 문항들일 수 있다.
다음으로, 학습자가 상기 검사 문항들에 대하여 응답을 하면, 그러한 응답에 대한 집계 및 평가가 이루어진다. 이때, 자체적으로 운영, 관리되거나 별도로 구비될 수 있는 기준 데이터베이스를 참조함으로써 상기 검사 문항들에 대한 집계 및 평가가 수행될 수 있다. 상기 기준 데이터베이스에는, 학습자의 응답에 따라 학습자에게 개인화된 학습 목표를 도출하기 위한, 각 검사 문항에 대한 평가 기준표가 포함되어 있을 수 있다.
또한, 상기 기준 데이터베이스는 외부의 데이터베이스를 참조하여 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 특정 대학의 특정 학과에 입학하기 위한 자격 정보나 특정 직업을 갖기 위해 요구되는 자격 정보 등이 변경된 경우, 상기 기준 데이터베이스는 서비스 제공 업체가 운영하는 서버에 의해 자동으로 업데이트 될 수 있다.
학습자의 응답에 대한 집계 및 평가가 끝나면, 상기 집계 및 평가를 바탕으로 하여 학습자에게 개인화된 학습 목표를 결정하게 된다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 학습자에게 개인화된 학습 목표는 아래에서 상세히 설명될 목표 연관도에 더 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 학습자로부터 제공된 학습 목표 또는 학습자의 응답에 대한 집계 및 평가를 바탕으로 학습자의 목표 직업 또는 목표 대학이 도출된 경우에, 위의 목표 직업 또는 목표 대학에 대한 목표 연관도가 소정 수준 이상인 학습 단위들이 학습자에게 개인화된 학습 목표로서 결정될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 연관도 관리부(220)는 상기 학습 목표 및 상기 개인화된 학습 목표 중 적어도 하나와 연관되는 적어도 하나의 학습 단위에 대한 목표 연관도를 결정하는 기능을 수행한다.
구체적으로, 연관도 관리부(220)는 적어도 하나의 학습 단위에 대응하는 노드, 위의 노드 각각에 부여되는 목표 연관도, 및 둘 이상의 노드 사이를 연결하고 둘 이상의 학습 단위 사이의 상호 연관도가 부여되는 적어도 하나의 링크를 포함하는 지식 맵(Knowledge Map)을 설정하는 기능을 수행한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 기본적으로, 지식 맵을 구성하는 복수의 노드와 링크의 초기 상태는 복수의 학습 단위에 관하여 기설정된 학습 체계(예를 들면, 직업 연관성, 과목, 학년, 단원 등)에 기초하여 정의될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 지식 맵을 구성하는 노드에 대해서는 학습자의 학습 목표와 위의 노드에 대응하는 학습 단위 사이의 연관성 또는 학습자에게 개인화된 학습 목표와 위의 노드에 대응하는 학습 단위 사이의 연관성을 나타내는 목표 연관도가 가중치로서 부여될 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 지식 맵의 노드에 부여되는 목표 연관도는, 학습자의 학습 목표를 달성하기 위해 위의 노드에 대응하는 학습 단위의 학습이 필요한지 여부에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 위의 학습자의 학습 목표를 달성하기 위해 특정 과목(또는 특정 과목의 특정 단원)의 학습이 필요하다면, 그에 대응하는 노드에 높은 목표 연관도가 부여될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 지식 맵의 노드에 부여되는 목표 연관도는, 학습자의 학습 목표를 달성하기 위해 필요한, 해당 노드에 대응하는 학습 단위의 필요 성취도에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 위의 학습자의 학습 목표를 달성하기 위해 필요한 특정 과목(또는 특정 과목의 특정 단원)의 필요 성취도가 높을수록 그에 대응하는 노드에 높은 목표 연관도가 부여될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 지식 맵의 노드에 부여되는 목표 연관도는, 적어도 하나의 학습자가 적어도 하나의 학습 단위에 대한 학습 솔루션을 수행하면서 지식 맵 상에서 거쳐간 노드에 기초하여 동적으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 학습자가 위의 학습 솔루션을 수행하면서 거쳐간 빈도가 높은 노드일수록 높은 목표 연관도가 부여될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 지식 맵의 노드에 부여되는 목표 연관도는, 적어도 하나의 학습자가 적어도 하나의 학습 단위에 대한 학습 솔루션을 수행하면서 지식 맵 상에서 거쳐간 노드에 대응하는 학습 단위에 대하여 보여준 학업 성취도에 기초하여 동적으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 학습자가 낮은 학업 성취도를 보인 노드일수록 높은 목표 연관도가 부여될 수 있다.
도 3의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따라 학습 단위에 대한 학습자의 학업 성취도를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 3의 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따라 학습자의 학습 목표 및 목표 연관도에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 3의 (a) 및 도 3의 (b)를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 연관도 관리부(220)는 학습자의 학습 목표를 달성하기 위해 필요한 특정 학습 단위에 대한 필요 성취도, 학업 성취도 등에 기초하여 학습 단위별로 목표 연관도를 부여할 수 있고, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 목표 관리부(210)는 학습자의 학습 목표 및 위의 부여된 목표 연관도에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정할 수 있다.
예를 들면, 도 3의 (a)를 참조하면, 학습자의 학습 목표를 달성하기 위해 수학 과목의 '자연수의 성질'에 대하여 학습할 필요가 있고, 위의 학습자가 '소수와 합성수' 단원 및 '소인수 분해' 단원의 '거듭 제곱으로 나타내기' 파트에 높은 학업 성취도를 보인 경우, 그에 해당하는 학습 단위, 즉 '소수와 합성수' 단원의 '소수와 합성수의 구분' 파트, '소수와 합성수' 단원의 '소수의 성질' 파트, 및 '소인수 분해' 단원의 '거듭제곱으로 나타내기' 파트에는 낮은 목표 연관도를 부여할 수 있다. 한편, 학습자가 '소인수 분해' 단원의 '소인수 분해하기' 파트 및 '소인수 분해' 단원의 '소인수 구하기' 파트에 높은 학업 성취도를 보인 경우라 하더라도, '소인수 분해' 단원의 '소인수 분해하기' 파트 및 '소인수 분해' 단원의 '소인수 구하기' 파트에 대응하는 노드가 위의 학습자가 학습 솔루션을 수행하면서 높은 빈도로 거쳐간 노드에 해당한다면, 해당 파트에는 높은 목표 연관도를 부여할 수 있다. 그리고, 도 3의 (b)를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 목표 관리부(210)는, 수학 과목의 '자연수의 성질' 단원의 하위 파트들에 부여된 목표 연관도에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정할 수 있다. 즉, 도 3의 (b)를 참조하면, 목표 연관도가 높은 파트일수록 개인화된 학습 목표에 포함되는 필요 성취도가 높게 결정될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 앞서 언급한 바와 같이, 지식 맵을 구성하는 링크에 대해서는 해당 링크에 의해 연결되는 두 노드에 각각 대응하는 두 학습 단위 사이의 상호 연관도가 가중치로서 부여될 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 지식 맵의 링크에 부여되는 상호 연관도는, 적어도 하나의 학습자가 둘 이상의 학습 단위에 대한 학습 솔루션을 수행하면서 지식 맵 상에서 거쳐간 노드 및 링크에 기초하여 동적으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 학습자가 학습 솔루션을 수행하면서 거쳐간 빈도가 높은 링크일수록 높은 상호 연관도가 부여될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 지식 맵의 링크에 부여되는 상호 연관도는, 적어도 하나의 학습자가 둘 이상의 학습 단위에 대한 학습 솔루션을 수행하면서 지식 맵 상에서 거쳐간 노드에 대응하는 학습 단위에 대하여 보여준 학업 성취도에 기초하여 동적으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 학습자가 낮은 학업 성취도를 보인 노드를 향해 연결되는 링크일수록 높은 상호 연관도가 부여될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 연관도 관리부(220)는 지식 맵 내에서 링크에 대해 동적으로 부여되는 상호 연관도에 기초하여 지식 맵의 구성(즉, 링크에 의한 노드 사이의 연결 관계)을 변경할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 연관도 관리부(220)는, 지식 맵 내에서 링크에 의해 연결되어 있는 두 노드에 각각 대응하는 두 학습 단위 사이의 상호 연관도가 기설정된 수준 미만이면, 위의 두 학습 단위에 각각 대응하는 두 노드 사이를 연결하는 기존의 링크를 삭제하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 연관도 관리부(220)는, 링크에 의해 연결되어 있지 않은 두 노드에 각각 대응하는 두 학습 단위가 상호 연관도가 기설정된 수준 이상인 특정 학습 단위를 공유하면, 위의 두 학습 단위에 각각 대응하는 두 노드를 연결하는 새로운 링크를 생성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 개인화된 학습 목표가 결정되는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
예를 들면, 도 4를 참조하면, 개인화된 학습 목표(440)에 포함되는 각 노드들의 필요 성취도(410)가 학습자의 학습 목표로부터 결정되고, 학습자의 각 노드들에 대한 학업 성취도(420) 및 각 노드들 사이의 상호 연관도(430)에 의해 동적으로 결정될 수 있는 각 노드들의 목표 연관도(미도시됨)와 위의 각 노드들의 필요 성취도(410)를 고려하여 개인화된 학습 목표(440)를 결정할 수 있게 된다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 추천부(230)는 목표 연관도가 소정 수준 이상인 적어도 하나의 학습 단위와 연관된 학습 솔루션을 학습자에게 추천하는 기능을 수행한다.
구체적으로, 추천되는 학습 솔루션은, 개인화된 학습 목표와 적어도 하나의 학습 단위에 대응하는 노드에 부여된 목표 연관도를 고려하여 적절하게 선택될 수 있다. 예를 들면, 수학 및 과학 과목(또는 수학 및 과학의 특정 단원)의 목표 연관도는 높은 반면 다른 과목의 목표 연관도가 낮다면, 수학 및 과학 과목(또는 수학 및 과학의 특정 단원)의 학업 성취도를 높일 수 있는 방향으로 학습 솔루션이 추천될 수 있다.
또한, 추천되는 학습 솔루션은, 개인화된 학습 목표와 적어도 하나의 학습 단위에 대응하는 노드에 부여된 목표 연관도 및 위의 노드와 연결되고 소정의 상호 연관도를 갖는 다른 노드를 고려하여 적절하게 선택될 수 있다. 예를 들면, 목표 연관도가 높은 특정 학습 단위와 상호 연관도가 높은 다른 학습 단위들의 학업 성취도를 골고루 높일 수 있는 방향으로 학습 솔루션이 추천될 수 있다.
또한, 앞서 언급한 바와 같이, 목표 연관도 및 상호 연관도는 학습자가 학습 솔루션을 수행하면서 지식 맵 상에서 거쳐간 노드에 대응하는 학습 단위에 대하여 보여준 학업 성취도에 기초하여 동적으로 결정될 수 있으므로, 학습자가 학습 솔루션을 수행하면서 변동되는 학업 성취도에 따라 학습 솔루션이 변경될 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따라, 학습 솔루션이 진행되는 동안에는 학습 결과에 대한 주기적인 평가 및 상기 평가에 기초한 피드백이 동시에 이루어질 수 있다. 학습 결과에 대한 평가에는 학습자에 대한 평가가 포함될 수 있다. 예를 들어, 학습자에 대한 평가에는 학습 솔루션에 포함된 학습 단위에 대한 학습자의 학업 성취도에 대한 평가가 포함될 수 있다. 위의 학업 성취도에 대한 평가는 소정의 학습이 진행될 때마다 또는 소정 기간마다 학업 성취도 검사를 실시함으로써 수행될 수 있고, 필요에 따라 그에 대한 피드백이 이루어질 수도 있다. 위의 피드백에는, 학습자의 학업 성취도에 따라 학습 솔루션을 보완 또는 변경하는 등의 과정이 포함될 수 있으며, 이러한 피드백은 입시 정보와 같이 학습 전략에 도움이 될 수 있는 정보와 함께 제공될 수도 있다.
한편, 학습 솔루션에는 학습 방법론, 학습자의 수준에 맞는 맞춤형 학습 과정, 낮은 학업 성취도를 보이는 학습 단위에 대한 보충 학습, 심리 상담 과정 등이 포함될 수도 있다. 다만, 본 발명에 따른 학습 솔루션은 위의 열거된 것에 한정되지 않고, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위 내에서 다양하게 변경될 수 있다.
그리고, 개인화된 학습 목표와 적어도 하나의 학습 단위에 대응하는 노드에 부여된 목표 연관도를 고려하여 추천될 수 있는 적절한 학습 솔루션에 관한 정보는, 개인화된 학습 목표와 학습 솔루션이 매칭되어 저장되는 학습 솔루션 데이터베이스에 별도로 저장될 수 있고, 이러한 경우 학습자의 개인화된 학습 목표에 대응되는 학습 솔루션에 대한 추천은 자동으로 이루어질 수 있다. 또한, 추천되는 학습 솔루션은 복수 개일 수 있고, 이 경우 학습자는 각각의 학습 솔루션과 그에 대한 설명을 참조함으로써 하나의 학습 솔루션 또는 복수의 학습 솔루션을 선택할 수도 있다. 이러한 과정이 오프라인 상에서 이루어지는 경우, 학습자는 서비스 제공 업체와의 직접적인 커뮤니케이션을 통해 개인화된 학습 목표에 적합한 학습 솔루션을 추천받을 수 있다.
이상에서, 일부 실시예들에 대하여 설명되었지만, 본 발명이 반드시 상기 언급된 실시예들에만 한정되는 것은 아니며, 과목이나 분야를 불문하고 학습이 이루어질 수 있는 대상이라면 본 발명에 따른 학습 단위에 해당할 수 있음을 밝혀 둔다.
한편, 이상에서 설명된, 본 발명의 실시예에 따른 교육 서비스 제공 프로세스는 전술한 바와 같이 온라인 환경 또는 오프라인 환경 모두에서 수행될 수 있고, 어떠한 하나의 단계가 온라인 환경에서 이루어지는 경우에도 필요에 따라 다른 단계들은 오프라인 환경에서 이루어질 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(240)는 학습 솔루션 제공 시스템(200)이 사용자 단말 장치(300) 등의 외부 장치와 통신할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.
마지막으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(250)는 학습 목표 관리부(210), 연관도 관리부(220), 추천부(230) 및 통신부(240) 간의 데이터의 흐름을 제어하는 기능을 수행한다. 즉, 제어부(250)는 외부로부터의 또는 학습 솔루션 제공 시스템(200)의 각 구성요소 간의 데이터의 흐름을 제어함으로써, 학습 목표 관리부(210), 연관도 관리부(220), 추천부(230) 및 통신부(240)에서 각각 고유 기능을 수행하도록 제어한다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 비일시성의 컴퓨터 판독가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 등가적으로 변형된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (7)

  1. 학습자에게 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 시스템에서 수행되는 방법으로서,
    상기 시스템은 학습 목표 관리부, 연관도 관리부 및 추천부를 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 학습 목표 관리부에 의해, 학습자로부터 제공된 적어도 하나의 학습 목표에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정하는 단계,
    상기 연관도 관리부에 의해, 상기 학습 목표 및 상기 개인화된 학습 목표 중 적어도 하나와 연관되는 적어도 하나의 학습 단위에 대한 목표 연관도를 결정하는 단계, 및
    상기 추천부에 의해, 상기 목표 연관도가 소정 수준 이상인 적어도 하나의 학습 단위와 연관된 학습 솔루션을 상기 학습자에게 추천하는 단계
    를 포함하고,
    상기 개인화된 학습 목표를 결정하는 단계는, 상기 연관도 관리부에 의해 결정된 목표 연관도에 더 기초하여 상기 개인화된 학습 목표를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 학습 솔루션은, 상기 목표 연관도가 소정 수준 이상인 학습 단위와 소정의 상호 연관도를 가지는 적어도 하나의 학습 단위를 참조하여 추천되고,
    상기 소정의 상호 연관도는, 상기 목표 연관도가 소정 수준 이상인 학습 단위 및 그와 소정의 상호 연관도를 가지는 적어도 하나의 학습 단위에 각각 대응하는 둘 이상의 노드, 및 상기 둘 이상의 노드 사이를 연결하고 상기 둘 이상의 노드 사이의 상호 연관도가 부여되는 적어도 하나의 링크를 포함하는 지식 맵(Knowledge Map)으로부터 획득되는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 목표 연관도는, 상기 연관도 관리부에 의해, 적어도 하나의 학습자가 상기 학습 솔루션을 수행하면서 거쳐간 노드, 또는 상기 거쳐간 노드에 대응하는 학습 단위에 대한 상기 적어도 하나의 학습자의 학업 성취도에 기초하여 동적으로 결정되는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 둘 이상의 노드 사이의 상호 연관도는, 상기 연관도 관리부에 의해, 적어도 하나의 학습자가 상기 학습 솔루션을 수행하면서 거쳐간 노드 및 링크, 또는 상기 거쳐간 노드에 대응하는 학습 단위에 대한 상기 적어도 하나의 학습자의 학업 성취도에 기초하여 동적으로 결정되는 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 지식 맵 내에 포함되는 노드 및 링크는 기설정된 학습 체계에 기초하여 정의되는 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  7. 학습자에게 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 시스템으로서,
    학습자로부터 제공된 적어도 하나의 학습 목표에 기초하여 개인화된 학습 목표를 결정하는 학습 목표 관리부,
    상기 학습 목표 및 상기 개인화된 학습 목표 중 적어도 하나와 연관되는 적어도 하나의 학습 단위에 대한 목표 연관도를 결정하는 연관도 관리부, 및
    상기 목표 연관도가 소정 수준 이상인 적어도 하나의 학습 단위와 연관된 학습 솔루션을 상기 학습자에게 추천하는 추천부
    를 포함하고,
    상기 학습 목표 관리부는 상기 연관도 관리부에 의해 결정된 목표 연관도에 더 기초하여 상기 개인화된 학습 목표를 결정하는 시스템.
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