WO2024038957A1 - 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2024038957A1
WO2024038957A1 PCT/KR2022/016271 KR2022016271W WO2024038957A1 WO 2024038957 A1 WO2024038957 A1 WO 2024038957A1 KR 2022016271 W KR2022016271 W KR 2022016271W WO 2024038957 A1 WO2024038957 A1 WO 2024038957A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
artificial intelligence
smart pen
handwriting
handwriting information
information
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/016271
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
이은승
Original Assignee
주식회사 다비다
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 다비다 filed Critical 주식회사 다비다
Publication of WO2024038957A1 publication Critical patent/WO2024038957A1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/03—Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
    • G06F3/041—Digitisers, e.g. for touch screens or touch pads, characterised by the transducing means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
    • G09B5/08—Electrically-operated educational appliances providing for individual presentation of information to a plurality of student stations

Definitions

  • the present invention collects handwriting information not only from peer terminals connected to a smart pen group and a short-distance wireless communication method, but also from other smart pen groups connected to a cloud platform, and provides an artificial intelligence-based education service, providing a customized education service that is highly effective for learners. It is about the technical ideas that provide.
  • Customized educational services are intended to provide specialized education to learners, and the effectiveness of educational services varies depending on the degree to which they match the learner's tendencies.
  • interest is growing in smart education services that collect information such as age, gender, learning achievement, and level of learners who access online and provide customized education services based on the collected information.
  • the purpose of the present invention is to provide an artificial intelligence-based customized education service based on handwriting information confirmed from the handwriting movements of learners using a specific smart pen in a smart pen group.
  • the purpose of the present invention is to provide an artificial intelligence-based customized education service to each smart pen group composed of a star network.
  • the purpose of the present invention is to increase the effectiveness of education through customized education services by providing an artificial intelligence-based education service corresponding to handwriting information for peer terminals or smart pen groups connected to a cloud platform in addition to peer terminals connected through short-distance communication. Do it as
  • An artificial intelligence-based customized online education service provision system forms a star network including a master node and a plurality of slave nodes, and includes a first smart pen group that generates first handwriting information corresponding to the handwriting movement, and is connected to the first smart pen group through a short-range wireless communication module, collects the generated first handwriting information using the short-range wireless communication module, and collects the collected first handwriting information through support of a cloud platform.
  • it may include a peer terminal that provides artificial intelligence-based education services.
  • the cloud platform performs data mining from big data of handwriting information collected from smart pens, generates patterns through natural language processing, and creates an artificial intelligence learning model based on the generated patterns.
  • the peer terminal stores the created artificial intelligence learning model, or connects to the cloud platform and uses the artificial intelligence learning model to evaluate and analyze the answer written by the learner, and perform the evaluation and analysis. can be provided as feedback information to the learner's terminal.
  • the artificial intelligence-based customized online education service provision system further includes a second smart pen group located in a remote location and communicating with the peer terminal through a cloud platform, wherein the second smart pen group responds to a handwriting operation.
  • Corresponding second handwriting information is generated and provided to the peer terminal through the cloud platform, and the peer terminal provides an artificial intelligence-based education service to the second smart pen group based on the provided second handwriting information. can do.
  • the peer terminal includes first handwriting information collected from the first smart pen group through the short-range wireless communication module, and second handwriting information from the second smart pen group collected through the cloud platform.
  • Educational services can be provided by combining information.
  • the peer terminal generates and transmits feedback information for an artificial intelligence-based customized online education service to the first smart pen group through the short-distance wireless communication method, and the peer terminal connected to the cloud platform 2
  • the generated feedback information can also be transmitted to a smart pen group.
  • the first smart pen group and at least one smart pen belonging to any one of the first smart pen groups sends an ACK signal to the peer terminal when feedback information is received from the peer terminal. You can reply.
  • the first smart pen group and at least one smart pen belonging to any one of the first smart pen group may generate handwriting information by sensing a micro pattern.
  • the first smart pen group and at least one smart pen belonging to one of the first smart pen groups includes a plurality of identification information and at least one voice file for each of the plurality of identification information. Or, match and store at least one image file, sense the first micro pattern printed on a two-dimensional plane, or sense the second micro pattern printed on a specific card to output identification information, and output the output Using the identification information, the stored voice file or video file can be extracted, and when the voice file or video file is extracted, the extracted voice file or video file can be provided to the peer terminal.
  • the short-range wireless communication method includes Near Field Communication (NFC), Bluetooth, Beacon, Magnetic Secure Transmission (MST), barcode, Quick Response (QR) code, RFID, and Zigbee. ) may include at least one of the following methods.
  • the first smart pen group and at least one smart pen belonging to any one of the first smart pen groups reads coordinates printed on paper through an optical sensor to provide the first handwriting information and At least one piece of writing information can be generated from the second piece of writing information.
  • At least one piece of writing information among the first writing information and the second writing information includes at least one of writing time, writing pressure, writing speed, and number of writing strokes
  • the peer terminal is configured to determine the writing time, writing pressure, and writing stroke count. Recognize handwriting using at least one of pressure, writing speed, and number of strokes, identify a learner based on the recognized handwriting, and provide customized online education to the identified learner based on data previously stored in the identified learner. Service can be provided.
  • the peer terminal based on at least one handwriting information among the first handwriting information and the second handwriting information, focuses on each question constituting the test and creates a unique question for each question. Based on the characteristic curve, the learner's characteristics or the characteristics of the question can be estimated.
  • the item characteristic curve represents a functional relationship between the learner's characteristics or the probability of answering the question correctly, and the peer terminal uses an artificial intelligence learning model provided from the cloud platform to determine the functional relationship. Based on this, the learner's potential characteristics or item scores can be predicted.
  • the peer terminal uses an artificial intelligence learning model provided from the cloud platform, and uses an artificial neural network model medium recurrent neural network for at least one handwriting information among the first handwriting information and the second handwriting information.
  • RNN Recurrent NeuralNetwork
  • deep knowledge tracing can be performed by analyzing, measuring, and predicting the learner's knowledge state, and feedback information according to deep knowledge tracing can be generated and provided.
  • the peer terminal uses an artificial intelligence learning model provided from the cloud platform to analyze and model the learner's knowledge state based on at least one of the first handwriting information and the second handwriting information.
  • an artificial intelligence learning model provided from the cloud platform to analyze and model the learner's knowledge state based on at least one of the first handwriting information and the second handwriting information.
  • the peer terminal uses an artificial intelligence learning model provided from the cloud platform to provide a mathematical sentence based on natural language processing for at least one piece of handwriting information among the first handwriting information and the second handwriting information.
  • an artificial intelligence learning model provided from the cloud platform to provide a mathematical sentence based on natural language processing for at least one piece of handwriting information among the first handwriting information and the second handwriting information.
  • sentences and formulas are separated and interpreted, and based on big data, the learner's handwriting is included, the learner's response is identified and identified, and feedback information is provided so that it can be automatically visualized to the identified learner. can be selected and provided.
  • a method of providing an artificial intelligence-based customized online education service forms a star network including a master node and a plurality of slave nodes in a first smart pen group, and generates first handwriting information corresponding to a handwriting action.
  • Step, in a peer terminal the peer terminal is connected to the first smart pen group through a short-range wireless communication module, collects the generated first handwriting information using the short-range wireless communication module, and collects the collected first handwriting information.
  • an artificial intelligence-based customized education service can be provided based on handwriting information confirmed from the handwriting movements of learners using a specific smart pen in a smart pen group.
  • an artificial intelligence-based customized education service can be provided to each smart pen group composed of a star network.
  • an artificial intelligence-based education service corresponding to handwriting information is provided to peer terminals or smart pen groups connected to a cloud platform, thereby improving the effect of education through a customized education service. It can be raised.
  • Figure 1 is a block diagram illustrating a system for providing customized online education services according to an embodiment.
  • Figure 2 is a diagram illustrating an example of implementation of a customized online education service provision system according to an embodiment.
  • Figure 3 is a diagram illustrating an example of implementation of a customized online education service provision system according to another embodiment.
  • Figure 4 is a diagram illustrating a process for providing a customized online education service according to an embodiment.
  • Figure 5 is a block diagram explaining a method of providing a customized online education service according to an embodiment.
  • first or second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms.
  • the above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component, for example, a first component may be named a second component, without departing from the scope of rights according to the concept of the present invention, Similarly, the second component may also be referred to as the first component.
  • Figure 1 is a block diagram illustrating a customized online education service provision system 100 according to an embodiment.
  • the customized online education service provision system 100 can provide learners with an artificial intelligence-based customized education service using a smart pen that takes advantage of analog and digital advantages.
  • the customized online education service provision system 100 includes a first smart pen group 110 that forms a star network and includes a plurality of smart pens, and a first smart pen group 110 It may include a second smart pen group 140 located in a remote location and connected through the cloud platform 130.
  • a smart pen mainly corresponds to a learner's writing instrument, and some smart pens can also be interpreted as an educator's writing instrument to educate learners.
  • the customized online education service provision system 100 includes a peer terminal 120, where the peer terminal 120 is a smart pen operating as a master node of the first smart pen group 110 or a master node. It is a separate device directly connected to the computer and can be interpreted as a laptop, smartphone, tablet, etc.
  • the smart pen used in this specification is equipped with an optical sensor at the position of the pen nib, and a certain pattern forms coordinates, and when writing (including all letters, numbers, shapes, etc.) is written through the smart pen on printed paper. , the coordinates of the code can be read and stored through a pattern on paper through an optical sensor.
  • the coordinates stored in this way correspond to the writing the learner wrote on the paper.
  • handwriting information can be generated based on writing operations such as changes in pressure applied to the smart pen during writing, writing time, writing speed, and number of writing strokes.
  • Handwritten information can be transmitted to another device of the learner.
  • multiple smart pens can form a star network within the same space, such as a classroom or academy.
  • multiple smart pens forming a star network can communicate based on handwriting information with other devices located remotely through the cloud platform.
  • each smart pen may be equipped with a short-range wireless communication module.
  • a typical star network can be implemented in a structure where equipment such as hubs, switches, and routers are placed at a central connection point, and all cabling segments are gathered at this central point.
  • the star network applied to the present invention can have the same structure as the star network of the Internet of Things, and the functions of each node can be implemented through a smart pen group.
  • a smart pen group can be interpreted as a plurality of smart pens forming a star network.
  • the first smart pen group 110 is a node that acts as a hub, switch, and router at the central connection point of the star network, and is a smart pen directly connected to the peer terminal 120 of the educator in charge of education. It can be defined as a master node.
  • the master node can perform the role of a hub, switch, or router at the central connection point, and when it receives ACK signals, notifications, or feedback information from peer terminals, it can forward them to the corresponding smartpen.
  • a slave node may be located on the star network that is paired with a master node and receives and confirms feedback information delivered from the paired master node.
  • the slave node does not receive feedback information directly from the peer terminal, but can receive feedback information through the paired master node.
  • the second smart pen group 120 is located in a remote location and can communicate with the peer terminal 130 through a cloud platform.
  • the second smart pen group 120 generates second handwriting information corresponding to the handwriting operation and provides it to the peer terminal 120 through the cloud platform 130, and the peer terminal 120 provides the provided second handwriting information. Based on this, artificial intelligence-based education services can be provided to the second smart pen group.
  • Feedback information used in this specification may include evaluation or analysis of learners who created handwriting information through a smart pen.
  • a learner using a smart pen among the first smart pen group can write an answer along with a solution process to a math problem using handwritten information.
  • the feedback information is an evaluation or analysis of the information, which is information using an artificial intelligence learning model based on patterns created through data mining, such as whether the answer is correct or not, and Otop's precautions.
  • the feedback information may be information analyzed and evaluated through item response theory, etc. regarding the learner's learning level, prediction, etc., to the extent that it deviates from the normal distribution of big data.
  • This information may be generated through an artificial intelligence learning model learned by the cloud platform 130, and this artificial intelligence learning model may be run on the cloud platform 130 and may be run according to a request from a peer terminal. .
  • the item response theory model used by the artificial intelligence learning model can be divided into the regular ojive model and the logistic model depending on the mathematical approach.
  • These two models can be divided into 1-parameter model, 2-parameter model, 3-parameter model, and 4-parameter model depending on the number of item parameters considered, and a binary model in which the response type is divided into correct and incorrect. It can be classified into a multi-part model that analyzes when three or more responses appear.
  • a unidimensional model can be applied if there is only one learning item, and a multidimensional model can be applied if there are two or more items.
  • a model that assumes unidimensionality that the content measuring learning must be a single characteristic, a three-parameter model that better reflects the actual test, and a logistic model that is relatively easy to calculate for parameter estimation are used in artificial intelligence learning models. can be used
  • the learner's ability which cannot be directly observed, is estimated from the item score of the learner who can be observed (learned through previous handwriting movements), and the item response model can be a means of doing so.
  • estimates of the learner's potential characteristics are independent of the questions the learner responds to, and item parameters are estimated independently of the learner's sample.
  • the cloud platform 130 performs data mining from big data of handwriting information collected from smart pens, generates patterns through natural language processing, and uses artificial intelligence based on the generated patterns.
  • a learning model can be created.
  • the peer terminal 120 can store the created artificial intelligence learning model, or access the cloud platform 130 and use the artificial intelligence learning model to evaluate and analyze the answers written by the learner. Additionally, the performed evaluation and analysis can be provided as feedback information to the learner's terminal.
  • the peer terminal 120 may be an educator's terminal for educating learners.
  • the peer terminal 120 includes Near Field Communication (NFC), Bluetooth, Beacon, Magnetic Secure Transmission (MST), barcode, Quick Response (QR) code, RFID, and Zigbee. It is possible to communicate with the first smart pen group 110 through a short-range wireless communication module such as the like.
  • NFC Near Field Communication
  • MST Magnetic Secure Transmission
  • QR Quick Response
  • RFID RFID
  • Zigbee Zigbee
  • the peer terminal 120 may collect first handwriting information from the peer terminal 120 and second handwriting information from the second smart pen group 140 collected through the cloud platform 130.
  • Educational services can also be provided by combining handwritten information.
  • the first written information and the second written information are mutually exclusive. They can be evaluated in combination.
  • the peer terminal 120 generates and transmits feedback information for an artificial intelligence-based customized online education service to the first smart pen group 110 through short-distance wireless communication, and the second smart pen group connected to the cloud platform 130 By transmitting the generated feedback information to the pen group 140, an artificial intelligence-based customized online education service can be provided.
  • Smart pens belonging to each group may return an ACK signal to the peer terminal 120 when receiving feedback information from the peer terminal 120. By transmitting the ACK signal in this way, missing educational services can be prevented.
  • Smart pens belonging to each group can generate handwriting information by sensing micro patterns.
  • the smart pen matches and stores a plurality of identification information and at least one voice file or at least one video file to each of the plurality of identification information, and senses the first micro pattern printed on a two-dimensional plane.
  • identification information can be output by sensing the second micro pattern printed on a specific card.
  • the smart pen extracts the stored voice file or video file using the output identification information, and when the voice file or video file is extracted, the smart pen can provide the extracted voice file or video file to the peer terminal 120. there is.
  • Figure 2 is a diagram illustrating an example of implementation of a customized online education service provision system 200 according to an embodiment.
  • the peer terminal 210 is a terminal directly connected to the first smart pen group 220 forming a star network through short-distance wireless communication, and is the terminal of an educator or a specific student leading a customized educational service. You can.
  • first smart pen group 240 may be interpreted as any one terminal group among the terminals of student 1, student 2, and student 3.
  • the second smart pen group 240 may be connected to the peer terminal 210 and the cloud platform 230.
  • the peer terminal 210 can run the application and receive input of handwriting information to form feedback information.
  • Handwriting information can be generated according to the writing motion of a smart pen, or can be input through actions such as selecting or dragging a coding card provided to an educator or student to move it to a specific area.
  • the second smart pen group 240 can be interpreted as a terminal for remote learners participating in customized education services.
  • the peer terminal 210 provides an artificial intelligence-based education service by time-serially combining the handwriting information input from its own terminal and the handwriting information input from the second smart pen group 240 and delivered through the cloud platform 230. can be provided.
  • the peer terminal 210 may provide the generated feedback information to the first smart pen group 220 forming a star network.
  • All peer terminals participating in the customized education service can receive feedback information from the peer terminal 210.
  • Students participating in a customized education service can check their peer terminals to see in real time what analysis, evaluation, and predicted information the feedback information delivered to the smart pen 220 that currently forms the star network includes. .
  • the customized online education service provision system 200 may further include another node 250.
  • the peer terminal 210 can use the artificial intelligence learning model of the cloud platform 230 to provide a customized online education service based on artificial intelligence.
  • the artificial intelligence learning model of the cloud platform 230 can be provided to the peer terminal 210 and updates can be supported whenever necessary.
  • the peer terminal 210 may generate feedback information based on an artificial intelligence learning model stored for handwriting information transmitted from smart pens.
  • the cloud platform 230 may directly run an artificial intelligence learning model, generate feedback information based on handwriting information transmitted from the peer terminal 210, and then reply to the peer terminal 210.
  • the peer terminal 210 can directly generate feedback information according to handwriting information or generate it through a cloud platform.
  • the artificial intelligence learning model learned and created by the cloud platform 230 is used directly or indirectly. Use it against your enemy.
  • the peer terminal 210 uses an artificial intelligence learning model to generate feedback information from at least one of the first and second handwriting information, focusing on each question constituting the test and analyzing each question.
  • Feedback information can be generated by estimating the learner's characteristics or the characteristics of the item based on each unique item characteristic curve.
  • the item characteristic curve represents a functional relationship between the learner's characteristics or the probability of answering the question correctly, and at this time, the peer terminal 210 uses an artificial intelligence learning model provided from the cloud platform 230 to learn the learner based on the functional relationship.
  • the potential characteristics or item scores can be predicted.
  • Feedback information may include information analyzed, evaluated, or predicted about the learner based on the learner's handwriting information.
  • the peer terminal 210 uses an artificial intelligence learning model provided from the cloud platform 230 to create an artificial neural network model Recurrent Neural Network (RNN) for at least one handwriting information among the first handwriting information and the second handwriting information.
  • RNN Recurrent Neural Network
  • feedback information can be generated by analyzing, evaluating, or predicting the learner.
  • the peer terminal 210 can perform deep knowledge tracing by analyzing, measuring, and predicting the learner's knowledge state, and generate and provide feedback information according to the deep knowledge tracing.
  • the entire artificial intelligence learning model or at least part of it may be run on the cloud platform 230.
  • the peer terminal 210 uses an artificial intelligence learning model provided from a cloud platform to perform analysis modeling of the learner's knowledge state and problem synthesis verification modeling based on handwriting information, and allows learners to solve math problems according to their learning level. By solving the problem and analyzing the results, customized questions can be presented to the learner as feedback information.
  • the peer terminal 210 uses an artificial intelligence learning model provided from a cloud platform to create a math problem based on natural language processing for at least one piece of handwriting information among the first handwriting information and the second handwriting information. You can use the function to separate and interpret sentences and formulas.
  • the peer terminal 210 includes the learner's handwriting based on big data, identifies the learner's response, and selects and provides feedback information so that it can be automatically visualized to the identified learner.
  • the peer terminal 210 can operate by utilizing the system resources of the cloud platform.
  • the node 250 may include a smart pen, a smart pen group, etc. forming another star network.
  • Figure 3 is a diagram illustrating an example of implementation of a customized online education service providing system 300 according to another embodiment.
  • the customized online education service provision system 300 may include a first smart pen group 330, a peer terminal 310, a cloud platform 340, and a first smart pen group 350.
  • All slave nodes 330 connected to the star network along with the master node 320 operate based on feedback information, thereby increasing understanding and interest in customized education services.
  • a star network can be formed including a master node 320 and a plurality of slave nodes 330, and first handwriting information corresponding to the handwriting operation can be generated.
  • the peer terminal 310 is connected to the first smart pen group through a short-range wireless communication module, collects the first handwriting information generated using the short-range wireless communication module, and based on the collected first handwriting information Artificial intelligence-based education services can be provided.
  • the second smart pen group 350 is located in a remote location and communicates with the peer terminal through a cloud platform, and generates second handwriting information corresponding to the handwriting movement and provides it to the peer terminal through the cloud platform 340. You can.
  • Figure 4 is a diagram illustrating a process for providing a customized online education service according to an embodiment.
  • the cloud platform can collect handwriting information and create an artificial intelligence learning model.
  • the process of extracting and collecting handwriting information as data using a smart pen (410), preprocessing it (420), and converting it into recognizable letters or numbers (430), and data mining from the converted data ( After mining digital text through methods such as 440), a pattern is formed through natural language processing technology based on the accumulated digital text, and the process of interpretation and evaluation (450) is repeated to create an artificial intelligence-based learning model. can do.
  • the cloud platform can provide an environment where educators can evaluate and analyze learners and provide customized education, regardless of time and place.
  • Figure 5 is a block diagram explaining a method of providing a customized online education service according to an embodiment.
  • a method of providing a customized online education service forms a star network including a master node and a plurality of slave nodes in a first smart pen group (step 501), and generates first handwriting information corresponding to a handwriting action. You can (step 502).
  • a method of providing a customized online education service is connected to a first smart pen group in a peer terminal through a short-range wireless communication module (step 503), and first handwriting information generated using the short-range wireless communication module. is collected (step 504), and an artificial intelligence-based education service can be provided based on the collected first handwriting information (step 505).
  • the second smart pen group is located in a remote location and communicates with the peer terminal through a cloud platform, and generates second handwriting information corresponding to the handwriting movement and provides it to the peer terminal through the cloud platform.
  • the present invention it is possible to provide an artificial intelligence-based customized education service based on handwriting information confirmed from the handwriting movements of learners using a specific smart pen in the smart pen group.
  • artificial intelligence-based customized education services can be provided to each smart pen group composed of a star network, and in addition to peer terminals connected through short-distance communication, peer terminals or smart pen groups connected to the cloud platform can provide corresponding handwriting information.
  • the effectiveness of education can be increased through customized education services.
  • devices and components described in embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA), It may be implemented using one or more general-purpose or special-purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • a processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications that run on the operating system. Additionally, a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • OS operating system
  • a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device includes multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • a processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
  • Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, which may configure a processing unit to operate as desired, or may be processed independently or collectively. You can command the device.
  • Software and/or data may be used on any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave.
  • Software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

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
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.
관련된 선행기술문헌들은 다음과 같다.
- 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 (17)

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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.
  16. 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.
  17. 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.
PCT/KR2022/016271 2022-08-19 2022-10-24 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템 및 방법 WO2024038957A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220104220A KR20240026405A (ko) 2022-08-19 2022-08-19 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템 및 방법
KR10-2022-0104220 2022-08-19

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2024038957A1 true WO2024038957A1 (ko) 2024-02-22

Family

ID=89941968

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2022/016271 WO2024038957A1 (ko) 2022-08-19 2022-10-24 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템 및 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR20240026405A (ko)
WO (1) WO2024038957A1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150113294A (ko) * 2014-03-27 2015-10-08 주식회사 나이츠넷 도트 코드 기반의 필기 인식 전자펜을 이용한 교육 관리 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR20170098617A (ko) * 2016-02-22 2017-08-30 강신태 디지털펜과 클라우드서버를 이용한 수준별 맞춤형 교육서비스 시스템 및 그 운용방법
KR20190066849A (ko) * 2017-12-06 2019-06-14 (주)자이네스 빅데이터와 머신러닝 기반의 학생 맞춤형 인공지능 stem 교육 플랫폼
KR102232343B1 (ko) * 2019-12-11 2021-03-26 주식회사 아이스크림에듀 인공지능 기반 맞춤형 학습 방법 및 시스템
KR20220114298A (ko) * 2021-02-08 2022-08-17 주식회사 인프랩 온라인 강의 콘텐츠를 이용하여 멘토링 서비스 제공방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102562606B1 (ko) 2020-10-29 2023-08-01 양은미 비대면 교육을 위한 온라인 강의 저작도구 및 이를 이용한 온라인 강의 콘텐츠 제공 시스템
KR20220070894A (ko) 2020-11-23 2022-05-31 김경중 사용자 맞춤 수준별 수학교육 프로그램

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150113294A (ko) * 2014-03-27 2015-10-08 주식회사 나이츠넷 도트 코드 기반의 필기 인식 전자펜을 이용한 교육 관리 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR20170098617A (ko) * 2016-02-22 2017-08-30 강신태 디지털펜과 클라우드서버를 이용한 수준별 맞춤형 교육서비스 시스템 및 그 운용방법
KR20190066849A (ko) * 2017-12-06 2019-06-14 (주)자이네스 빅데이터와 머신러닝 기반의 학생 맞춤형 인공지능 stem 교육 플랫폼
KR102232343B1 (ko) * 2019-12-11 2021-03-26 주식회사 아이스크림에듀 인공지능 기반 맞춤형 학습 방법 및 시스템
KR20220114298A (ko) * 2021-02-08 2022-08-17 주식회사 인프랩 온라인 강의 콘텐츠를 이용하여 멘토링 서비스 제공방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20240026405A (ko) 2024-02-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Cukurova et al. The promise and challenges of multimodal learning analytics
von Davier Computational psychometrics in support of collaborative educational assessments
Hwang et al. Criteria, strategies and research issues of context-aware ubiquitous learning
WO2012026674A2 (ko) 학습 플랜 분석 방법, 장치 및 시스템
WO2018169115A1 (ko) 학습을 지원하는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
WO2018212397A1 (ko) 시험 점수를 추정하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
CN109815955A (zh) 题目辅助方法及系统
CN110189238A (zh) 辅助学习的方法、装置、介质以及电子设备
WO2018212396A1 (ko) 데이터를 분석하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
KR20190041856A (ko) 개인 맞춤화 수학 학습 큐레이션 시스템 및 이의 동작 방법
WO2018212584A2 (ko) 딥 뉴럴 네트워크를 이용하여 문장이 속하는 클래스를 분류하는 방법 및 장치
WO2020149592A1 (ko) 디지털 오답 노트 정보 기반의 학습 서비스 제공 장치 및 그 방법
CN101635102A (zh) 个人化即时评量及学习系统及其操作方法
WO2016125930A1 (ko) 학습활동 분석 방법 및 시스템
WO2024038957A1 (ko) 인공지능 기반의 맞춤형 온라인 교육서비스 제공 시스템 및 방법
Yoshitake et al. Supporting group learning using pen stroke data analytics
WO2018079968A1 (ko) 개인 맞춤형 교육 컨텐츠를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
WO2023022406A1 (ko) 학습 실력 평가 방법, 학습 실력 평가 장치 및 학습 실력 평가 시스템
WO2022270840A1 (ko) 외국어 학습자의 어휘 실력 예측과 향상을 위한 딥러닝 기반의 단어 추천 시스템
KR101996247B1 (ko) 진단 검사 방법 및 장치
WO2022203123A1 (ko) 캐릭터를 활용한 인공지능 자연어 처리 기반의 화상교육 콘텐츠 제공 방법 및 장치
RU2751759C2 (ru) Программно-аппаратный комплекс обучающей системы с автоматической оценкой эмоций обучаемого
WO2015099436A1 (ko) 개인별 맞춤 학습 시스템
WO2020171283A1 (ko) 큐알코드를 이용한 자동 채점 시스템
WO2023128530A1 (ko) 코딩 문제 추천 시스템 및 코딩 문제 추천 방법

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22955829

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1