WO2024101754A1 - 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 ai 수학 튜터링 서비스 제공 시스템 및 이의 실행방법 - Google Patents

수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 ai 수학 튜터링 서비스 제공 시스템 및 이의 실행방법 Download PDF

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WO2024101754A1
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math
difficulty
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tutoring
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남문식
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주식회사 해피에듀테크
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Definitions

  • the present invention relates to an AI mathematics tutoring service providing system capable of automatically classifying and re-editing the units and levels of difficulty of mathematics questions and an implementation method thereof. More specifically, when students solve a mathematics problem and encounter a problem they do not know, they can use a terminal device to answer the problem.
  • An AI math tutoring service that automatically classifies and re-edits the units and difficulty level of math questions by pressing , and re-edits them on the electronic whiteboard of the terminal device so that students can learn solutions while sharing with the tutor. It relates to the provision system and its implementation method.
  • the present invention automatically classifies the unit and level of difficulty of the math question when students take a picture of the problem with their terminal device when they encounter a problem they do not know while solving a math problem.
  • the purpose is to provide an AI math tutoring service providing system and execution method that can automatically classify and re-edit the units and difficulty levels of math questions so that students can learn solutions by re-editing them on the electronic board of the terminal device and sharing them with a tutor. .
  • the present invention provides a problem that is one level higher than the difficulty level of the math problem asked by the student, so that the student can complete the study on his or her own.
  • An AI math tutoring service providing system capable of automatically classifying and re-editing the unit and difficulty level of the math question, and The purpose is to provide a method for implementing this.
  • a smart terminal that allows shooting and scanning.
  • the smart terminal scans the math problem to create a math component, provides the math component and terminal information, and displays the math problem on the electronic whiteboard.
  • a tutor When connected to a tutor after a math component is displayed, it includes a student terminal that receives tutoring for the math problem, and upon receiving math components and terminal information from the student terminal, determines the size of the electronic whiteboard according to the terminal information, A tutoring service providing server that edits math components according to the size of the electronic blackboard, places the math components on the electronic blackboard, and then mediates tutoring between a tutor and a student through the electronic blackboard, wherein the tutoring service
  • the provision server includes a knowledge sharing server platform where users run an app installed on a smart terminal to photograph math problems, convert the photographed math problems into text and send it, and the student terminal provides a tutoring service by sending a tutor list request message.
  • a tutor connection request message containing the corresponding tutor information is provided to the tutoring service providing server. It is characterized by
  • the method of automatically classifying the units and levels of difficulty of math questions using the knowledge sharing server platform is that the user runs the app installed on the smart terminal, photographs the math problem, converts the photographed math problem into text, and posts it to the knowledge sharing server platform.
  • the user needs to send to the app at least one of a video or an Internet address that can confirm the conceptual principle video of the unit classified in the second step (S20) among the conceptual principle videos pre-stored or in the form of an Internet address. It includes allowing the user to check the conceptual principle video, and the knowledge sharing server platform selects at least one mathematical problem having the same level of difficulty as the level of difficulty classified in the third step (S30) among the mathematical problems pre-stored for each level of difficulty.
  • the pseudo-mathematical problem is classified as a pseudo-mathematical problem, and the pseudo-mathematical problem is sent to the app so that the user can check the pseudo-mathematical problem when necessary, and the difficulty level is classified as low, medium, high, or best, and the above unit It is characterized by being classified into main units, mid-units, and sub-units of the corresponding grade in the curriculum of any one of elementary school, middle school, and high school.
  • the knowledge sharing server platform is characterized in that it transmits the major chapters, intermediate chapters, and small chapters classified in the second step (S20) to the app and displays them.
  • the knowledge sharing server platform is characterized in that it transmits the difficulty level classified in the third step (S30) to the app and displays it.
  • the knowledge sharing server platform classifies at least one mathematical problem that is more difficult than the level of difficulty classified in the third step (S30) among the mathematical problems already stored according to difficulty level as an advanced mathematics problem, and stores the advanced mathematics problem in the app. It is characterized in that the user can check the advanced mathematics problem by transmitting it.
  • the fourth step (S40) of the knowledge sharing server platform is characterized in that mathematical problems classified by unit and level of difficulty are stored in the knowledge sharing server platform and converted into a database.
  • the implementation method of using the AI math tutoring service system that can automatically classify and re-edit the units and levels of difficulty of math questions is that when a question arises while the student terminal is solving a math problem in a math workbook, the student terminal scans the math problem and provides math components. Generating and providing the math component and terminal information to a tutoring service providing server, when the tutoring service providing server receives the math component and terminal information from the student terminal, determining the electronic whiteboard size according to the terminal information. A step of the tutoring service providing server editing the math components according to the size of the electronic blackboard and then placing the math components on the electronic blackboard, and the tutoring service providing server between the tutor and the student through the electronic blackboard.
  • the method includes providing a tutor connection request message including the corresponding tutor information to a tutoring service providing server.
  • the present invention when students are solving a math problem and encounter a problem they do not know, they can automatically classify the unit and level of difficulty of the math question by taking a picture of the problem with their terminal device, and re-edit it on the electronic whiteboard of the terminal device so that it can be shared with the tutor.
  • the advantage is that you can learn while sharing.
  • FIG. 1 is a network configuration diagram illustrating an AI-based math tutoring service providing system according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a block diagram schematically showing a system for automatically classifying the units and levels of difficulty of math questions according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a flowchart schematically showing a method for automatically classifying the units and levels of difficulty of math questions according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a diagram showing processing of the bounding box in the formula part to use Mathpix OCR according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a network configuration diagram for explaining an AI-based math tutoring service providing system according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 6 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for providing an AI-based math tutoring service according to the present invention.
  • Figure 7 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for providing an AI-based math tutoring service according to the present invention.
  • Figure 8 is an example diagram to explain the process of providing AI-based math tutoring service according to the present invention.
  • the math problem can be photographed and scanned to automatically classify and re-edit the units and difficulty level of the math problems in the math workbook.
  • the smart terminal scans the math problem, creates a math component, provides the math component and terminal information, and connects to a tutor after the math component is displayed on the electronic whiteboard.
  • a student terminal that receives tutoring for the math problem;
  • the size of the electronic blackboard is determined according to the terminal information, the math components are edited according to the size of the electronic blackboard, and the math components are placed on the electronic blackboard.
  • a tutoring service providing server that mediates tutoring between tutors and students through the electronic blackboard;
  • the tutoring service providing server includes a knowledge sharing server platform where a user runs an app installed on a smart terminal, photographs a math problem, and converts the photographed math problem into text and transmits it,
  • the student terminal provides a tutor list request message to the tutoring service providing server, and upon receiving a list of tutors who can solve math problems from the tutoring service providing server, when a specific tutor is selected from the tutor list, it includes the corresponding tutor information.
  • An AI math tutoring service provision system capable of automatically classifying and re-editing the units and levels of difficulty of math questions, characterized by providing a tutor connection request message to a tutoring service provision server.
  • the method includes
  • the knowledge sharing server platform is
  • At least one of the video or Internet address that allows you to check the conceptual principle video of the unit classified in the second step (S20) among the conceptual principle videos pre-stored in the form of a video for each unit or in the form of an Internet address is selected in the app. It includes transmitting to so that the user can check the concept principle video when necessary,
  • the knowledge sharing server platform is
  • At least one mathematical problem having the same level of difficulty as the difficulty level classified in the third step (S30) is classified as a pseudo-mathematical problem, and the pseudo-mathematical problem is sent to the app so that the user can If necessary, the above similar mathematical problems can be checked, and the difficulty level is classified as low, medium, high, or best.
  • an AI mathematics tutoring service capable of automatically classifying and re-editing the units and levels of difficulty of mathematics questions, which are characterized by being classified into major units, intermediate units, and sub-units of the corresponding grade in the curriculum of elementary school, middle school, or high school. method.
  • the tutoring service providing server receives math components and terminal information from the student terminal, determining an electronic blackboard size according to the terminal information;
  • the tutoring service providing server editing math components according to the size of the electronic blackboard and then arranging the math components on the electronic blackboard;
  • the step of the tutoring service providing server mediating tutoring between the tutor and the student through the electronic blackboard
  • the student terminal When the student terminal provides a tutor list request message to the tutoring service providing server and receives a list of tutors who can solve math problems from the tutoring service providing server, when a specific tutor is selected from the tutor list, the corresponding tutor information is included.
  • “difficulty” can be defined by the mathematical problem to be solved, that is, the background knowledge required to solve the problem, and generally, “low” difficulty problems are solved with a small amount of background knowledge. It is possible, and "high” difficulty problems can only be solved by comprehensively utilizing background knowledge from various fields.
  • the difficulty level is determined according to the number of background knowledge. In this case, the number of background knowledge can be varied from the preset number. It is not limited as it may be subject to change.
  • Difficulty is fundamentally a relatively defined concept, with certain problems being 'more' or 'less' difficult to solve than other problems.
  • the difficulty classification model uses the relative difficulty level (pairwise ranking) between problems. Trained to learn.
  • the difficulty classification model is a deep learning model that aims to predict the difficulty of the problem, and can not only predict the difficulty but also classify the units of the math problem.
  • the difficulty classification model determines and compares the number of background knowledge needed to solve the mathematical problem to be solved based on a mathematical problem for which the number of background knowledge required to solve the problem has already been stored and determined, Predict difficulty.
  • the smart terminal 100 of the present invention is set to correspond to one of students, teachers, parents, etc.
  • the smart terminal 100 used in the present invention is a general term for mobile terminals that include functions capable of shooting and scanning, It is connected to a network so that information can be transmitted and received, so it is not limited to specific devices.
  • the AI-based math tutoring service providing system includes a student terminal (100_1 to 100_N), a tutor terminal (200_1 to 200_N), and a tutoring service providing server (300) among the smart terminals (100).
  • an AI math tutoring service providing system that can re-edit the unit and difficulty level of math questions based on automatically classified data
  • user student terminals (100_1 to 100_N) respond when a question arises while solving a math problem. Create a math problem image by scanning a math problem, and use optical character recognition to convert the letters and formulas in the math problem image into text.
  • the math problem requesting a question is composed of English, numbers, and formulas
  • both letters and formulas are recognized with Mathpix OCR, and if it is in a language other than English, the letters and numbers are recognized with Google OCR.
  • the formula part is recognized by Mathpix OCR.
  • the formula area model is a deep learning model that displays the formula part of an image-processed math problem as a bounding box, and is included in the student terminals (100_1 to 100_N).
  • the letters and numbers recognized through the OCR are converted into general text, and the recognized formulas are converted into text in latex format, transmitted to the tutoring service providing server 300, and stored.
  • the tutoring service providing server 300 further includes a knowledge sharing server platform 500, and referring to FIG. 2 for an embodiment of a system capable of automatically classifying the units and levels of difficulty of math questions, the user uses the smart terminal 100.
  • Run the installed app (400) to photograph a math problem, and convert the image of the photographed math problem into text.
  • the letters and numbers are converted using Google OCR, the formula part is converted using Mathpix OCR, and the text is converted using Google OCR.
  • the converted math problems are sent to the knowledge sharing server platform (500) and stored so that the database can be continuously built, while the characteristics of the math problems received from the knowledge sharing server platform (500) are identified to classify them into units.
  • the method of using a system capable of automatically classifying the units and levels of difficulty of the mathematical questions of the present invention as described above is that the user runs the app 400 installed on the smart terminal 100 to photograph the mathematical problem, and the photographed mathematical problem is converted into text.
  • the unit of the present invention is characterized in that it is classified into main unit, middle unit, and small unit of the corresponding grade in any one of elementary school, middle school, and high school curriculum.
  • the knowledge sharing server platform 500 of the present invention is characterized in that it transmits the major chapters, intermediate chapters, and small chapters classified in the second step (S20) to the app 400 to be displayed.
  • the knowledge sharing server platform 500 of the present invention stores the concept principle images of the units classified in the second step (S20) among the concept principle images pre-stored in the form of images for each unit or in the form of Internet addresses. It is characterized in that at least one of a video or an Internet address that can check is transmitted to the app 400 so that the user can check the concept principle video when necessary.
  • the difficulty level of the present invention is characterized in that it is classified into one of low, medium, high, and best.
  • the knowledge sharing server platform 500 of the present invention is characterized in that it transmits the difficulty level classified in the third step (S30) to the app 400 and displays it.
  • the knowledge sharing server platform 500 of the present invention classifies at least one mathematical problem having the same level of difficulty as the level of difficulty classified in the third step (S30) among the mathematical problems pre-stored according to difficulty level as a pseudo-mathematical problem. And, the pseudo-mathematical problem is transmitted to the app 400 so that the user can check the pseudo-mathematical problem when necessary.
  • the knowledge sharing server platform 500 of the present invention classifies at least one mathematical problem that has a higher level of difficulty than the level of difficulty classified in the third step (S30) among the mathematical problems pre-stored according to difficulty level as an advanced mathematics problem, and , The advanced mathematics problem is transmitted to the app 400 so that the user can check the advanced mathematics problem when necessary.
  • the fourth step (S40) of the present invention is characterized in that mathematical problems classified by unit and difficulty level are stored in the knowledge sharing server platform 500 and converted into a database. .
  • the present invention includes a smart terminal 100 possessed by a user, an app 400 installed on the smart terminal 100, and a knowledge sharing server platform 500 on which the app 400 and a database are built. It is characterized by being able to help solve mathematical problems to be solved based on a classification system that includes.
  • the knowledge sharing server platform 500 is connected to an online service such as YouTube or SNS, and can provide pre-stored and classified mathematics units and conceptual principle videos according to difficulty level to the user through the app 400. , You can connect with other users or professional instructors who have installed the app 400 to share the math problem you want to solve or receive guidance on how to solve it.
  • the units automatically classified by the classification system of the present invention are classified into main units, mid-units, and sub-units of the corresponding grade in the curriculum of elementary school, middle school, or high school.
  • the level of difficulty automatically classified by the classification system of the present invention is classified into one of low, medium, high, and best.
  • the user executes the app 400 installed on the smart terminal 100 and photographs a mathematical problem to be solved, converts the photographed mathematical problem into text, and then converts the photographed mathematical problem into text.
  • the converted math problem is transmitted and stored in the knowledge sharing server platform 500, and the unit and difficulty level of the math problem converted to text in the knowledge sharing server platform 500 are explained in detail later in the second step (S20). ) and to be classified in the third step (S30).
  • the app 400 is installed on a smart terminal 100 that the user possesses and is capable of taking pictures, and the mathematics problem to be solved is photographed and the mathematics problem is reminded as an image. It is stored directly in the app 400 of the smart terminal 100 or temporarily stored in the clipboard of the app 400.
  • the image of the math problem stored in the app 400 is converted into text through OCR (Optical Character Recognition), and the knowledge sharing server platform 500 It allows you to accurately identify the features related to the unit and difficulty level of the math problem you want to solve.
  • OCR Optical Character Recognition
  • the math problem you want to solve is in English, numbers, and formulas, all letters and formulas are recognized with Mathpix OCR. If it is in a language other than English, the letters and numbers are recognized with Google OCR, and the formula part is recognized with Mathpix OCR. Recognizes with OCR.
  • the formula area is displayed through the formula area model so that it can be accurately recognized by Mathpix OCR.
  • the formula area model is a deep learning model that displays the formula portion of an image-processed math problem as a bounding box, and is included in the app 400.
  • the letters and numbers recognized through the OCR are converted into general text, and the recognized formulas are converted into text in latex format, transmitted to the knowledge sharing server platform 500, and stored.
  • the math problem converted to text in the first step (S10) is stored in the knowledge sharing server platform 500, and the math problem stored in the knowledge sharing server platform 500 is stored in the knowledge sharing server platform 500.
  • Mathematics problems are analyzed using a unit classification model and the units of the mathematics problems are classified through the analyzed process. As explained previously, the final unit and interruption of the corresponding grade in the curriculum of elementary school, middle school, or high school are classified. It is classified into circles and sub-units.
  • the knowledge sharing server platform 500 transmits and displays the main unit, intermediate unit, and small unit classified in the second step (S20) to the app 400, so that the unit of the mathematical problem that the user wants to solve more easily
  • the displayed unit can be displayed as "Grade - Mathematics (Upper) - Quadratic equations and quadratic functions” or "Math (Upper) - Quadratic equations and quadratic functions", etc. there is.
  • the unit referred to in the present invention refers to a classification system of concepts commonly used in all countries that include the subject in the curriculum, and this classification system is structured hierarchically, and a specific unit within the classification system is Since it includes units, the measurement classification is performed through the unit classification model.
  • the unit classification model is a deep learning model that can compare data that can specify a unit, and is included in the knowledge sharing server platform 500 and has already been built into an existing database. This unit classification model collects data consisting of a set of units of math problems to predict the unit to which the math problem converted to text belongs, compares it with data already in an existing database, and predicts the unit. At this time, the unit classification model is learned through deep learning if there is data that can specify a new unit in the math problem converted to text.
  • the unit classification model includes a Feature Extractor that extracts the most appropriate features for determining a unit from input data (problem description and formula in text form) of a math problem converted to text, and a feature extractor based on the extracted features. It is composed of a Classification Network that determines which unit the problem belongs to.
  • the Feature Extractor is composed of a deep neural network, and the gradient is back-propagated and its parameters are updated to reduce the error in unit classification.
  • the Classification Network generates a large error when the unit of each problem given in the training data is not properly answered, and is learned by gradient to reduce the error, and the Feature Extractor and Classification Network are learned in an end-to-end manner. do.
  • the unit classification model extracts and learns features from the problem, predicts the unit of the given problem based on this, and then predicts the unit of another mathematical problem. Units can be predicted with high reliability.
  • the user inputs the predicted curriculum (for example, curriculum and grade) predicted through the app 400 and transmits it to the knowledge sharing server platform 500,
  • the unit classification model can minimize errors in unit classification by considering the predicted curriculum when classifying units.
  • the second step (S20) of the present invention is to create a database so that the unit classification model includes independent keywords that can represent the unit, so that when the corresponding keyword is included in the mathematical problem to be solved, it is reflected in the unit classification and causes an error. can be minimized.
  • the mathematical problems converted into text in the first step (S10) are stored in the knowledge sharing server platform 500, and in the second step (S20), the units are classified.
  • the mathematical problem stored in the knowledge sharing server platform 500 is analyzed using a difficulty classification model, and the difficulty level of the mathematical problem to be solved is classified based on the analyzed results. As described above, , classified as middle, upper, or best.
  • the knowledge sharing server platform 500 transmits and displays the difficulty level classified in the third step (S30) to the app 400, allowing the user to more easily check the unit of the math problem to be solved.
  • the effect is realized, and the example corresponds to “(above)” among the examples presented in the second step (S20).
  • the level of difficulty referred to in the present invention can be defined by the background knowledge required to solve the mathematical problem to be solved, that is, the problem, and in general, “low” difficulty problems can be solved with a small amount of background knowledge.
  • "high” difficulty problems can only be solved by comprehensively utilizing background knowledge from various fields.
  • the difficulty level is determined according to the number of background knowledge. In this case, the number of background knowledge can be varied to a preset number. It may be possible, so it is not limited. Difficulty is fundamentally a relatively defined concept, with certain problems being 'more' or 'less' difficult to solve than other problems. To reflect these characteristics, the difficulty classification model uses the relative difficulty level between problems (pair-wise ranking). ) is trained to learn.
  • the difficulty classification model is a deep learning model aimed at predicting the difficulty of the problem, is included in the knowledge sharing server platform 500, and has already been built into an existing database. At this time, the difficulty classification model determines and compares the number of background knowledge needed to solve the mathematical problem to be solved based on a mathematical problem for which the number of background knowledge required to solve the problem has already been stored and determined, Predict the level of difficulty. Meanwhile, the difficulty classification model is learned through deep learning when background knowledge that can specify a new difficulty level is added to a math problem converted to text.
  • the difficulty classification model includes a Feature Extractor that extracts the most appropriate features, that is, background knowledge, for determining the difficulty level from the model's input data (problem description and formula in text form), and what level of difficulty the problem is classified into based on the extracted features. It is composed of a Classification Network that determines whether it belongs.
  • the Feature Extractor is composed of a deep neural network, and the parameters are updated by back-propagating the gradient to reduce the error in unit classification, and the Classification Network does not properly match the unit of each problem given in the learning data.
  • a large error is generated and learned using a gradient to reduce the error, and the Feature Extractor and Classification Network are learned in an end-to-end manner.
  • the difficulty classification model extracts and learns features from the problem, that is, background knowledge, and predicts the difficulty of the given problem based on this. Afterwards, the difficulty level can be predicted with greater reliability than when predicting the difficulty level of other math problems.
  • the difficulty classification model specifies a label by dividing the predicted value, that is, the number of background knowledge, into a range. For example, when the predicted value is 2 or less, the difficulty is 'low', when the predicted value is between 2 and 3, the difficulty is 'medium', and 3 If the difficulty level is 4 or less, it is classified as 'high' difficulty, and if it exceeds 4, it is classified as 'highest' difficulty.
  • the fourth step (S40), which is a major component of the present invention, is the app of the smart terminal 100 ( 400), so that the user can easily check the unit and difficulty level of the math problem to be solved through the app 400, as in the example of the unit and difficulty level described above.
  • mathematical problems classified by unit and level of difficulty are stored in the knowledge sharing server platform 500 and converted into a database, which is the knowledge sharing server platform 500.
  • the server platform 500 is also a deep learning model, which can achieve the effect of classifying the units and difficulty level with higher reliability when classifying the units and difficulty level of other mathematical problems.
  • the knowledge sharing server platform 500 stores the conceptual principle images of the units classified in the second step (S20) among the conceptual principle images pre-stored in the form of images for each unit or in the form of Internet addresses. It is characterized in that at least one of a video or an Internet address that can check is transmitted to the app 400 so that the user can check the concept principle video when necessary.
  • the knowledge sharing server platform 500 allows the app 400 to check the background knowledge corresponding to the extracted characteristics of the mathematical problem to be solved when classifying the difficulty level in the form of a video or an Internet address. At least one of the addresses is transmitted to the app 400 so that the user can check the background knowledge video when necessary.
  • the database is continuously created online.
  • the knowledge sharing server platform 500 corresponds to the same unit classified in the second step (S20) among the math problems pre-stored according to difficulty level, and is the same or the same as the difficulty level classified in the third step (S30). At least one math problem with similar difficulty is classified as a pseudo-mathematics problem, and the pseudo-mathematics problem is transmitted to the app 400 so that the user can check the pseudo-mathematics problem when necessary. At this time, the knowledge sharing server platform 500 can provide users with more, more diverse, and more reliable similar problems by storing them in a database when new problems are learned.
  • the knowledge sharing server platform 500 corresponds to the same unit classified in the second step (S20) among the math problems pre-stored according to difficulty level, and has a difficulty level higher than the difficulty level classified in the third step (S30). At least one math problem having is classified as an advanced math problem, and the advanced math problem is transmitted to the app 400 so that the user can check the advanced math problem when necessary. In other words, the knowledge sharing server platform 500 can improve the effectiveness of learning by classifying the unit and difficulty level of the math problem to be solved and providing users with problems of similar difficulty and problems of high difficulty.
  • the method of automatically classifying the units and levels of difficulty of mathematical questions of the present invention can recognize mathematical problems more accurately through OCR technology, and extract features by converting accurately recognized mathematical problems into text. It is possible to predict and classify the more accurate units and levels of difficulty of the problem, and by providing related conceptual principles videos, similar problems, and in-depth problems, it is possible to achieve the effect of making learning of mathematical problems more efficient.
  • the tutoring service providing server 300 extracts terminal size information corresponding to the student's terminal information from the terminal size information database, and determines the electronic whiteboard size in portrait mode based on the terminal size information. Afterwards, the tutoring service providing server 300 changes the size of each character, formula, and image of the math problem received from the student terminal (100_1 to 100_N) according to the electronic blackboard size corresponding to the terminal size information, and then writes them to the electronic blackboard. Place letters, formulas, and images for each math problem. In other words, by placing the letters, formulas, and images of each math problem on the electronic blackboard, the blank space can be used when lecturing after the tutor selected by the student and the student are connected.
  • the tutoring service providing server 300 connects the tutor selected by the student and the student, and when the lecture ends, it provides other math problems related to the corresponding math problem to the student terminals 100_1 to 100_N. That is, the tutoring service providing server 300 extracts another problem equal to the difficulty level of the math problem for which a question has been requested based on the difficulty of the math problem for which a question has been requested and provides the same to the student terminals (100_1 to 100_N).
  • the tutoring service providing server 300 may assign a difficulty level to each math problem or apply math components to a pre-generated difficulty classification model to classify the difficulty level of the math problem.
  • the tutoring service providing server 300 extracts a list of correct answerers and a list of incorrect answerers based on the list of users who have previously asked questions about the math problem requested by the student.
  • the tutoring service providing server 300 generates a list of knowledge levels of correct answers using the knowledge level of the user on the list of correct answers, and creates a list of knowledge levels of incorrect answers using the knowledge level of the student on the list of incorrect answers. Create.
  • the tutoring service providing server 300 deletes a certain percentage of correct answers from the top and a specific percentage of correct answers from the bottom of the list of knowledge levels of those with correct answers, and then calculates the average knowledge level of those with correct answers using the knowledge level of the remaining answerers.
  • the tutoring service providing server 300 deletes the 10% correct answers from the top and the 10% correct answers from the bottom from the list of knowledge levels of those who answered correctly, and then calculates the average knowledge level of those who answered correctly using the knowledge level of the remaining correct answers. do.
  • the reason for deleting a certain percentage of correct answers from the top and deleting a specific percentage of correct answers from the bottom is to calculate the average knowledge level of general correct answers, except in cases where easy problems are provided to users with low knowledge levels and users with high knowledge levels. .
  • the tutoring service providing server 300 deletes a specific percentage of incorrect answers from the top and a specific percentage of incorrect answers from the bottom of the knowledge level list of incorrect answerers, and then calculates the average knowledge level of the incorrect answers using the knowledge levels of the remaining incorrect answers. .
  • the tutoring service providing server 300 deletes the incorrect answers from the top 10% and the bottom 10% of the incorrect answers from the list of knowledge levels of those who correctly answered, and then uses the knowledge level of the remaining correct answerers to determine the average knowledge level of the correct answerers.
  • the reason for deleting a certain percentage of incorrect answers from the top and a certain percentage of incorrect answers from the bottom is to calculate the average knowledge level of general correct answers, except in cases where easy problems are provided to users with low knowledge levels and users with high knowledge levels. It's for the sake of it. Then, the tutoring service providing server 300 calculates a new difficulty level using the average knowledge level of those who answered correctly and the average knowledge level of those who answered incorrectly.
  • FIG. 5 is a network configuration diagram for explaining an AI-based math tutoring service providing system according to another embodiment of the present invention.
  • the AI-based math tutoring service providing system includes student terminals (100_1 to 100_N), tutor terminals (200_1 to 200_N), and a tutoring service providing server 300.
  • the student terminal 100_1 ⁇ 100_N
  • the math workbook includes a plurality of math problems, and an identification code is inserted for each math problem.
  • the identification code may be implemented as a QR code, barcode, etc.
  • the student terminals (100_1 to 100_N) provide a tutor list request message to the tutoring service providing server 300 and receive a list of tutors who can solve the math problem from the tutoring service providing server 300.
  • the student terminals (100_1 to 100_N) provide a tutor connection request message including tutor information to the tutoring service providing server 300.
  • the tutoring service providing server 300 may receive the text, formula, and image of each math problem included in the math workbook from the publisher terminal that publishes the math workbook at the time of producing the math workbook, and store each in a problem database.
  • the tutoring service providing server 300 when the tutoring service providing server 300 receives a problem solving request message, it extracts the identification code and terminal information from the problem solving request message, and extracts the characters, formulas, and images of the math problem corresponding to the identification code from the problem database. do. Additionally, the tutoring service providing server 300 extracts terminal size information corresponding to the student's terminal information from the terminal size information database, and determines the electronic whiteboard size in portrait mode based on the terminal size information.
  • the tutoring service providing server 300 changes the size of the text, formula, and image of each math problem according to the electronic blackboard size corresponding to the terminal size information, and then displays the text, formula, and image of each math problem on the electronic blackboard. By arranging them, it is possible to utilize the blank space when lecturing after the tutor selected by the student and the student are connected.
  • the tutoring service providing server 300 extracts other problems related to the math problem for which the question was requested based on the knowledge level of the student who requested the question of the same math problem and the difficulty of the math problem for which the question was requested, and sends the question to the student terminal (100_1 to 100_N). ) is provided.
  • the tutoring service providing server 300 may assign a difficulty level to each math problem or apply math components to a pre-generated difficulty classification model to classify the difficulty level of the math problem.
  • the tutoring service providing server 300 extracts a list of correct answerers and a list of incorrect answerers based on the list of users who have previously asked questions about the math problem requested by the student. Afterwards, the tutoring service providing server 300 generates a list of knowledge levels of correct answerers using the knowledge level of the user on the list of correct answers, and creates a list of knowledge levels of incorrect answers using the knowledge level of the user on the list of incorrect answers. Create. In addition, the tutoring service providing server 300 deletes a certain percentage of correct answers from the top and a specific percentage of correct answers from the bottom of the list of knowledge levels of those with correct answers, and then calculates the average knowledge level of those with correct answers using the knowledge level of the remaining answerers.
  • the tutoring service providing server 300 deletes the 10% correct answers from the top and the 10% correct answers from the bottom from the list of knowledge levels of those who answered correctly, and then calculates the average knowledge level of those who answered correctly using the knowledge level of the remaining correct answers. do.
  • the reason for deleting a certain percentage of correct answers from the top and a certain percentage of correct answers from the bottom like this is to calculate the average knowledge level of general correct answers, except in cases where easy problems are provided to users with a low level of knowledge and users with a high level of knowledge.
  • the tutoring service providing server 300 deletes a specific percentage of incorrect answers from the top and a specific percentage of incorrect answers from the bottom of the knowledge level list of incorrect answerers, and then calculates the average knowledge level of the incorrect answers using the knowledge levels of the remaining incorrect answers. .
  • the tutoring service providing server 300 deletes the incorrect answers from the top 10% and the bottom 10% of the incorrect answers from the list of knowledge levels of those who correctly answered, and then uses the knowledge level of the remaining correct answerers to determine the average knowledge level of the correct answerers. Calculate
  • the reason for deleting a certain percentage of incorrect answers from the top and a certain percentage of incorrect answers from the bottom like this is to calculate the average knowledge level of general correct answerers, except in cases where easy problems are provided to users with low knowledge levels and users with high knowledge levels. am. Then, the tutoring service providing server 300 calculates a new difficulty level using the average knowledge level of those who answered correctly and the average knowledge level of those who answered incorrectly, and assigns the difficulty level to the math problem.
  • a tutor list request message is provided to the tutoring service providing server 300, and a list of tutors who can solve math problems is received from the tutoring service providing server 300.
  • the student terminals (100_1 to 100_N) provide a tutor connection request message including tutor information to the tutoring service providing server 300.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for providing an AI-based math tutoring service according to the present invention.
  • the student terminals when a question arises while solving a math problem in a math workbook, the student terminals (100_1 to 100_N) scan the math problem to generate a math component (step S305), and the math component and the terminal Information is provided to the tutoring service providing server (step S310).
  • step S305 when a question arises while solving a math problem in a math workbook, the student terminals (100_1 to 100_N) scan the math problem to generate a math component, and the math component and terminal information. is provided to the tutoring service providing server 300.
  • the tutoring service providing server 300 When the tutoring service providing server 300 receives math components and terminal information from the student terminal, it determines the size of the electronic whiteboard according to the terminal information (S315). The tutoring service providing server 300 edits the math components according to the size of the electronic blackboard and then places the math components on the electronic blackboard (S320). The tutoring service providing server 300 mediates tutoring between the tutor and the student through the electronic blackboard (step S325).
  • Figure 7 is a flowchart illustrating another embodiment of a method for providing an AI-based math tutoring service according to the present invention.
  • the student terminals (100_1 to 100_N) scan the math problem and generate a math problem image (step S410).
  • the student terminals (100_1 to 100_N) may analyze the math problem image, extract an identification code, and then provide a problem solving request message including the identification code and terminal information to the tutoring service providing server 300 (step S415).
  • the math workbook includes a plurality of math problems, and an identification code is inserted for each math problem.
  • the identification code may be implemented as a QR code, barcode, etc.
  • the student terminals (100_1 to 100_N) provide a tutor list request message to the tutoring service providing server 300 and receive a list of tutors who can solve the math problem from the tutoring service providing server 300 (step S420 ).
  • the student terminals (100_1 to 100_N) provide a tutor connection request message including tutor information to the tutoring service providing server 300 (step S425).
  • the tutoring service providing server 300 may receive the text, formula, and image of each math problem included in the math workbook from the publisher terminal that publishes the math workbook at the time of producing the math workbook, and store each in a problem database.
  • the tutoring service providing server 300 when it receives a problem solving request message, it extracts the identification code and terminal information from the problem solving request message, and extracts the characters, formulas, and images of the math problem corresponding to the identification code from the problem database. (step S430). In addition, the tutoring service providing server 300 extracts terminal size information corresponding to the student's terminal information from the terminal size information database, and determines electronic whiteboard size information in portrait mode based on the terminal size information (step S435). . Afterwards, the tutoring service providing server 300 changes the size of the text, formula, and image of each math problem according to the electronic blackboard size corresponding to the terminal size information, and then displays the text, formula, and image of each math problem on the electronic blackboard. By arranging, the space can be utilized when lecturing after the tutor selected by the student and the student are connected (step S440). The tutoring service providing server 300 mediates tutoring between the tutor and the student through the electronic blackboard (step S445).
  • FIG. 8 is an example diagram to explain the process of providing AI-based math tutoring service according to the present invention.
  • student terminals (100_1 to 100_N) scan the corresponding math problem when a question arises while solving the math problem, as shown in FIG. 5(a). At this time, the student terminals (100_1 to 100_N) display cautions required during the scanning process as shown in FIG. 5(b).
  • the student terminal (100_1 to 100_N) scans the math problem, creates a math component, and provides the math component and terminal information to the tutoring service providing server.
  • the student terminals (100_1 to 100_N) scan the math problem to generate characters, formulas, and images, and generate the characters, formulas, images, and terminal information. is provided to the tutoring service providing server 300.
  • the tutoring service providing server 300 When the tutoring service providing server 300 receives math components and terminal information from the student terminal as shown in FIG. 5(c), it determines the size of the electronic blackboard according to the terminal information and displays characters and formulas according to the size of the electronic blackboard. And after editing the image, characters, formulas, and images are placed on the electronic blackboard. As described above, the tutoring service providing server 300 changes the size of the text, formula, and image of each math problem according to the electronic blackboard size corresponding to the terminal size information, and then displays the text, formula, and image of each math problem on the electronic blackboard. By placing , it is possible to utilize the blank space when lecturing after the tutor selected by the student and the student are connected.

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 수학 문제집의 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 단말 장치로 해당 문제를 찍으면 수학문항의 단원과 난이도를 자동 분류하고, 단말 장치의 전자칠판에 재편집하여 튜터와 공유하면서 풀이 학습을 진행할 수 있도록 수학 구성 요소를 생성하고 상기 수학 구성 요소 및 단말 정보를 제공하고, 전자 칠판에 수학 구성 요소가 표시된 후 튜터와 연결되면 수학 문제에 대한 튜터링을 제공받는 학생 단말 및 상기 학생 단말로부터 수학 구성 요소 및 단말 정보를 수신하면 상기 단말 정보에 따라 전자 칠판 사이즈를 결정하고, 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 구성 요소를 편집한 후 전자 칠판 상에 수학 구성 요소를 배치한 후 상기 전자 칠판을 통해 튜터와 학생 사이의 튜터링을 중개하는 튜터링 서비스 제공 서버를 포함하여 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템의 실행방법을 제공한다.

Description

수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템 및 이의 실행방법
본 발명은 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템 및 이의 실행방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 학생들이 수학 문제를 풀다가 모르는 문제가 있을 때 단말 장치로 해당 문제를 찍으면 수학문항의 단원과 난이도를 자동 분류하고, 단말 장치의 전자칠판에 재편집하여 튜터와 공유하면서 풀이 학습을 진행할 수 있도록 하는 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템 및 이의 실행방법에 관한 것이다.
통신 기술이나 단말기 기술의 급진적인 발전에도 불구하고, 오프라인 학습 방식이나 온라인 학습 방식에 관계없이 종래 학습 방식에 있어서는, 여전히, 종이로 된 학습지를 서점에서 구매하거나 학습 사이트에서 다운로드 받아 종이로 출력하여 연필이나 펜 등의 필기도구로 학습하고 있는 실정이다.
이러한 종래 학습 방식에서는, 학습한 내용을 보고하거나, 학습시 궁금한 점이나 첨삭 받고자 하는 점이 있는 경우, 학습한 내용, 또는 질문할 내용이나 첨삭 받을 내용을 학습 사이트에 올리거나 해당 선생님 또는 해당 첨삭자에게 메일로 보내서 질문에 답변이나 첨삭을 받아야만 하는 불편함이 있다.
또한, 종래 학습 방식에서는, 학습시 중요하다고 생각되는 내용이나 문제, 또는 자주 틀리는 문제 등이 있으면, 별도의 학습 노트에 기재해두거나 워드 파일로 작성해두어야만 하는 불편함이 있다. 즉, 종래 학습 방식에서는, 학습 보고, 질문하기, 첨삭 받기 및 학습내용/문제 정리 등에 있어서 불편한 문제점이 있다.
이러한 불편함 문제점은, 단순히 문자 형태로만 된 학습결과가 아니라, 숫자, 기호, 그래프, 또는 표 등의 복잡한 형태로 된 학습결과가 되는 수학학습에 있어서는, 학습 보고, 질문하기, 첨삭받기 및 학습내용/문제 정리 등에 있어서 불편한 문제점은 더욱더 커지게 된다.
또한, 종래 학습 방식에서는, 학습 내용에 대한 개념 강의나 문제 해설 강의를 듣거나 보기 위하여, 강의 시청을 위한 별도의 프로그램을 컴퓨터에 다운받아 설치해두고, 강의 파일을 해당 컴퓨터에 다운받아 설치된 프로그램을 이용하여 시청해야 하는 불편함이 있다.
본 발명은 학생들이 수학 문제를 풀다가 모르는 문제가 있을 때 단말 장치로 해당 문제를 찍으면 수학문항의 단원과 난이도를 자동 분류하고, 단말 장치의 전자칠판에 재편집하여 튜터와 공유하면서 풀이 학습을 진행할 수 있도록 하는 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템 및 이의 실행방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 학생이 질문한 수학 문제의 난이도보다 한 단계 높은 문제를 제공하여 학생 스스로 학습을 마무리할 수 있도록 하는 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템 및 이의 실행방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위한 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템에 있어서, 수학 문제집의 수학 문제에 대한 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능하도록 해당 수학 문제를 촬영 및 스캔할 수 있도록 하는 스마트 단말, 상기 스마트 단말은 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 구성 요소를 생성하고 상기 수학 구성 요소 및 단말 정보를 제공하고, 전자 칠판에 수학 구성 요소가 표시된 후 튜터와 연결되면 상기 수학 문제에 대한 튜터링을 제공받는 학생 단말을 포함하고, 상기 학생 단말로부터 수학 구성 요소 및 단말 정보를 수신하면 상기 단말 정보에 따라 전자 칠판 사이즈를 결정하고, 상기 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 구성 요소를 편집한 후 상기 전자 칠판 상에 수학 구성 요소를 배치한 후 상기 전자 칠판을 통해 튜터와 학생 사이의 튜터링을 중개하는 튜터링 서비스 제공 서버를 포함하되, 상기 튜터링 서비스 제공 서버는 사용자가 스마트 단말에 설치된 앱을 실행하여 수학문제를 촬영하고, 촬영된 수학 문제는 텍스트로 변환하여 송신하는 지식공유서버 플랫폼을 포함하고, 상기 학생 단말은 튜터 리스트 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하고, 상기 튜터링 서비스 제공 서버로부터 수학 문제를 풀이해줄 수 있는 튜터 리스트를 수신하면 상기 튜터 리스트 중 특정 튜터가 선택되면 해당 튜터 정보를 포함하는 튜터 연결 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하는 것을 특징으로 한다.
상기 지식공유서버 플랫폼을 이용한 수학문항의 단원과 난이도를 자동 분류하는 방법은, 사용자가 스마트 단말에 설치된 앱을 실행하여 수학문제를 촬영하고, 촬영된 수학문제는 텍스트로 변환하여 지식공유서버 플랫폼에 송신하여 저장하는 제1단계(S10);와 상기 지식공유서버 플랫폼에서 저장된 수학문제는 단원분류모델을 이용하여 분석하고, 분석된 결과를 통해 수학문제의 단원을 분류하는 제2단계(S20);와 상기 지식공유서버 플랫폼에서 저장된 수학문제는 난이도분류모델을 이용하여 분석하고, 분석된 결과를 통해 수학문제의 난이도를 분류하는 제3단계(S30); 및 상기 지식공유서버 플랫폼으로부터 분류된 수학문제의 단원과 난이도 정보를 상기 스마트 단말의 앱에 송신하여 표시하는 제4단계(S40);를 포함하고, 상기 지식공유서버 플랫폼은 단원별로 영상의 형태로 기 저장되어 있거나 인터넷 주소의 형태로 기 저장된 개념원리 영상 중 상기 제2단계(S20)에서 분류된 단원의 개념원리 영상을 확인할 수 있는 영상 또는 인터넷 주소 중 적어도 하나를 상기 앱에 송신하여 사용자가 필요시 상기 개념원리 영상을 확인할 수 있도록 하는 것을 포함하고, 상기 지식공유서버 플랫폼은 난이도별로 기 저장되어 있는 수학문제 중 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도와 동일한 난이도를 가지는 적어도 하나의 수학문제를 유사수학문제로 분류하고, 상기 유사수학문제를 상기 앱에 송신하여 사용자가 필요시 상기 유사수학문제를 확인할 수 있도록 하고, 난이도는 하, 중, 상, 최상 중 어느 하나로 분류되도록 하며, 상기 단원은 초등학교, 중학교, 고등학교 중 어느 하나의 교과과정 중 해당되는 학년의 대단원과 중단원 및 소단원으로 분류되는 것을 특징으로 한다.
상기 지식공유서버 플랫폼은 상기 제2단계(S20)에서 분류된 대단원과 중단원 및 소단원을 앱에 송신하여 표시되도록 하는 것을 특징으로 한다.
상기 지식공유서버 플랫폼은 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도를 앱에 송신하여 표시되도록 하는 것을 특징으로 한다.
상기 지식공유서버 플랫폼은 난이도별로 기 저장되어 있는 수학문제 중 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도보다 고난이도를 가지는 적어도 하나의 수학문제를 심화수학문제로 분류하고, 상기 심화수학문제를 앱에 송신하여 사용자가 상기 심화수학문제를 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
상기 지식공유서버 플랫폼은 상기 제4단계(S40)는 지식공유서버 플랫폼에서 단원과 난이도가 분류된 수학문제가 상기 지식공유서버 플랫폼에 저장되어 데이터베이스화되도록 하는 것을 특징으로 한다.
수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템을 이용하는 실행방법은, 학생 단말이 수학 문제집의 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 구성 요소를 생성하고, 상기 수학 구성 요소 및 단말 정보를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하는 단계, 상기 튜터링 서비스 제공 서버가 상기 학생 단말로부터 수학 구성 요소 및 단말 정보를 수신하면 상기 단말 정보에 따라 전자 칠판 사이즈를 결정하는 단계, 상기 튜터링 서비스 제공 서버가 상기 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 구성 요소를 편집한 후 상기 전자 칠판 상에 수학 구성 요소를 배치하는 단계 및 상기 튜터링 서비스 제공 서버가 상기 전자 칠판을 통해 튜터와 학생 사이의 튜터링을 중개하는 단계를 포함하되, 상기 학생 단말이 튜터 리스트 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하고, 상기 튜터링 서비스 제공 서버로부터 수학 문제를 풀이해줄 수 있는 튜터 리스트를 수신하면 상기 튜터 리스트 중 특정 튜터가 선택되면 해당 튜터 정보를 포함하는 튜터 연결 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 학생들이 수학 문제를 풀다가 모르는 문제가 있을 때 단말 장치로 해당 문제를 찍으면 수학문항의 단원과 난이도를 자동 분류하고, 단말 장치의 전자칠판에 재편집하여 튜터와 공유하면서 풀이 학습을 진행할 수 있다는 장점이 있다.
또한 본 발명에 의하면, 학생이 질문한 수학 문제의 난이도보다 한 단계 높은 문제를 제공하여 학생 스스로 학습을 마무리할 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 네트워크 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수학문항의 단원과 난이도를 자동으로 분류하는 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수학문항의 단원과 난이도를 자동으로 분류하는 방법을 개략적으로 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 Mathpix OCR을 이용하기 위해 수식부분에 bounding box를 처리하는 것을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 네트워크 구성도이다.
도 6은 본 발명에 따른 AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명에 따른 AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명에 따른 AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템에 있어서, 수학 문제집의 수학 문제에 대한 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능하도록 해당 수학 문제를 촬영 및 스캔할 수 있도록 하는 스마트 단말;
상기 스마트 단말은 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 구성 요소를 생성하고 상기 수학 구성 요소 및 단말 정보를 제공하고, 전자 칠판에 수학 구성 요소가 표시된 후 튜터와 연결되면 상기 수학 문제에 대한 튜터링을 제공받는 학생 단말;
상기 학생 단말로부터 수학 구성 요소 및 단말 정보를 수신하면 상기 단말 정보에 따라 전자 칠판 사이즈를 결정하고, 상기 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 구성 요소를 편집한 후 상기 전자 칠판 상에 수학 구성 요소를 배치한 후 상기 전자 칠판을 통해 튜터와 학생 사이의 튜터링을 중개하는 튜터링 서비스 제공 서버;를 포함하되,
상기 튜터링 서비스 제공 서버는 사용자가 스마트 단말에 설치된 앱을 실행하여 수학문제를 촬영하고, 촬영된 수학 문제는 텍스트로 변환하여 송신하는 지식공유서버 플랫폼을 포함하고,
상기 학생 단말은 튜터 리스트 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하고, 상기 튜터링 서비스 제공 서버로부터 수학 문제를 풀이해줄 수 있는 튜터 리스트를 수신하면 상기 튜터 리스트 중 특정 튜터가 선택되면 해당 튜터 정보를 포함하는 튜터 연결 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하는 것을 특징으로 하는 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템.
AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템을 이용하여 수학문항의 단원과 난이도를 자동 분류하는 방법에 있어서, 상기 방법은
사용자가 스마트 단말에 설치된 앱을 실행하여 수학문제를 촬영하고, 촬영된 수학문제는 텍스트로 변환하여 지식공유서버 플랫폼에 송신하여 저장하는 제1단계(S10);와
상기 지식공유서버 플랫폼에서 저장된 수학문제는 단원분류모델을 이용하여 분석하고, 분석된 결과를 통해 수학문제의 단원을 분류하는 제2단계(S20);와
상기 지식공유서버 플랫폼에서 저장된 수학문제는 난이도분류모델을 이용하여 분석하고, 분석된 결과를 통해 수학문제의 난이도를 분류하는 제3단계(S30); 및
상기 지식공유서버 플랫폼으로부터 분류된 수학문제의 단원과 난이도 정보를 상기 스마트 단말의 앱에 송신하여 표시하는 제4단계(S40);를 포함하고,
상기 지식공유서버 플랫폼은
단원별로 영상의 형태로 기 저장되어 있거나 인터넷 주소의 형태로 기 저장된 개념원리 영상 중 상기 제2단계(S20)에서 분류된 단원의 개념원리 영상을 확인할 수 있는 영상 또는 인터넷 주소 중 적어도 하나를 상기 앱에 송신하여 사용자가 필요시 상기 개념원리 영상을 확인할 수 있도록 하는 것을 포함하고,
상기 지식공유서버 플랫폼은
난이도별로 기 저장되어 있는 수학문제 중 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도와 동일한 난이도를 가지는 적어도 하나의 수학문제를 유사수학문제로 분류하고, 상기 유사수학문제를 상기 앱에 송신하여 사용자가 필요시 상기 유사수학문제를 확인할 수 있도록 하고, 난이도는 하, 중, 상, 최상 중 어느 하나로 분류되도록 하며,
상기 단원은
초등학교, 중학교, 고등학교 중 어느 하나의 교과과정 중 해당되는 학년의 대단원과 중단원 및 소단원으로 분류되는 것을 특징으로 하는 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템의 실행방법.
수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템을 이용하는 실행방법은,
학생 단말이 수학 문제집의 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 구성 요소를 생성하고, 상기 수학 구성 요소 및 단말 정보를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하는 단계;
상기 튜터링 서비스 제공 서버가 상기 학생 단말로부터 수학 구성 요소 및 단말 정보를 수신하면 상기 단말 정보에 따라 전자 칠판 사이즈를 결정하는 단계;
상기 튜터링 서비스 제공 서버가 상기 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 구성 요소를 편집한 후 상기 전자 칠판 상에 수학 구성 요소를 배치하는 단계; 및
상기 튜터링 서비스 제공 서버가 상기 전자 칠판을 통해 튜터와 학생 사이의 튜터링을 중개하는 단계;를 포함하되,
상기 학생 단말이 튜터 리스트 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하고, 상기 튜터링 서비스 제공 서버로부터 수학 문제를 풀이해줄 수 있는 튜터 리스트를 수신하면 상기 튜터 리스트 중 특정 튜터가 선택되면 해당 튜터 정보를 포함하는 튜터 연결 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는
수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템의 실행방법.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.
본 명세서에서 사용된 용어 중 “ 난이도”는 풀고자 하는 수학문제 즉, 해당 문제를 풀기 위해 요구되는 배경지식에 의해 정의될 수 잇고, 일반적으로 난이도가 "낮은" 문제는 적은 양의 배경지식으로 해결 가능하며, 난이도가 "높은" 문제는 다양한 분야의 배경지식을 종합적으로 활용해야 해결 가능한 것으로, 배경지식의 개수에 따라 난이도를 결정하는데, 이때의 배경지식의 개수는 기설정되어 있는 개수로 다양하게 변경될 수 있으므로 한정하지 아니한다.
이러한 난이도는 근본적으로 상대적으로 정의되는 개념으로 특정 문제는 다른 문제에 비해 해결하기 '더'어렵거나, '덜'어려우므로 이러한 특성을 반영하기 위해 난이도분류모델은 문제 간의 상대적인 난이도 수준(pairwiseranking)을 학습하도록 훈련된다.
즉, 상기 난이도분류모델은 해당 문제의 난이도를 예측하는 것을 목적으로 하는 딥러닝 모델로, 난이도를 예측하는 것 뿐만 아니라 수학문제의 단원을 분류할 수 있으며,
이때, 상기 난이도분류모델은 문제를 해결할 때 필요한 배경지식의 개수가 이미 저장되어 결정되어 있는 어느 하나의 수학문제를 기준으로 풀고자 하는 수학문제를 해결할 때 필요한 배경지식의 개수를 파악하여 비교함으로서, 난이도를 예측한다.
또한 본 발명의 스마트 단말(100)은 학생, 선생님, 학부모 등 중 하나에 대응하여 설정되며, 본 발명에서 사용되는 스마트 단말(100)은 촬영 및 스캔이 가능한 기능을 포함하는 모바일 단말기를 총칭하며, 네트워크로 연결되어 정보 송수신이 가능한 형태로 형성되어 특정 기기에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 네트워크 구성도이다. 도 1을 참조하면, AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 시스템은 스마트 단말(100) 중 학생 단말(100_1~100_N), 튜터 단말(200_1~200_N) 및 튜터링 서비스 제공 서버(300)를 포함한다.
수학문항의 단원과 난이도 자동 분류된 데이터를 기반으로 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템의 일 실시예에 의하면, 사용자 학생 단말(100_1~100_N)은 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 문제 이미지를 생성하고, 광학 문자 인식 기능을 이용하여 수학 문제 이미지의 문자 및 수식을 텍스트로 변환한다.
일 실시예에서, 질문을 요청하는 수학문제가 영어와 숫자 및 수식으로 되어 있는 경우 Mathpix OCR로 글자와 수식을 모두 인식하고, 영어 외의 다른 언어로 되어 있는 경우 글자와 숫자를 Google OCR로 인식하며, 수식 부분은 Mathpix OCR로 인식한다. 부가하여, 질문을 요청하는 수학문제가 영어 외의 다른 언어로 되어 있는 경우 수식 부분을 수식영역모델을 통해 수식영역을 표시하여 Mathpix OCR에 의해 인식이 정확하게 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 상기 수식영역모델은 이미지 처리된 수학문제의 수식 부분을 bounding box(경계 상자)로 표시해주는 딥러닝 모델로, 상기 학생 단말(100_1~100_N)에 포함되어 있다. 한편, 상기 OCR을 통해 익식된 글자와 숫자는 일반적인 텍스트로, 인식된 수식은 latex format의 텍스트로 변환되어 튜터링 서비스 제공 서버(300)로 송신되어 저장된다.
이때, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 지식공유서버 플랫폼(500)을 더 포함하며 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류가 가능한 시스템의 일 실시예는 도 2를 참조하면, 사용자가 스마트 단말(100)에 설치된 앱(400)을 실행하여 수학문제를 촬영하고, 촬영된 수학문제의 이미지를 텍스트로 변환하되, 글자와 숫자부분은 Google OCR을 이용하고, 수식부분은 Mathpix OCR을 이용하여 변환하며, 텍스트로 변환된 수학문제를 지식공유서버 플랫폼(500)에 송신하여 저장되도록 하여 데이터베이스가 지속적으로 구축될 수 있도록 하는 한편, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에서 수신된 수학문제의 특징을 파악하여 단원분류모델과 난이도분류모델을 통해 수학문제의 단원과 난이도를 자동으로 분류한 후 상기 앱(400)에 표시되도록 함으로써, 사용자가 수학문제의 단원과 난이도를 쉽게 파악함과 동시에 해당되는 단원의 개념을 상기 지식공유서버 플랫폼(500)을 통해 영상으로 확인할 수 있고, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)부터 유사한 난이도의 수학문제와 고난이도의 수학문제를 확인할 수 있어 효율적으로 수학문제 풀이에 도움을 줄 수 있는 수학문항의 단원과 난이도를 자동으로 분류하는 것이 가능하다.
상기와 같은 본 발명의 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 하는 것이 가능한 시스템을 이용한 방법은 사용자가 스마트 단말(100)에 설치된 앱(400)을 실행하여 수학문제를 촬영하고, 촬영된 수학문제는 텍스트로 변환한 후 텍스트로 변환된 수학문제를 지식공유서버 플랫폼(500)에 송신하여 저장하는 제1단계(S10);와 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에서 저장된 수학문제는 단원분류모델을 이용하여 분석하고, 분석된 결과를 통해 수학문제의 단원을 분류하는 제2단계(S20);와 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에서 저장된 수학문제를 난이도분류모델을 이용하여 분석하고, 분석된 결과를 통해 수학문제의 난이도를 분류하는 제3단계(S30); 및 상기 지식공유서버 플랫폼(500)부터 분류된 수학문제의 단원과 난이도 정보를 상기 스마트 단말(100)의 앱(400)에 송신하여 표시하는 제4단계(S40);를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 상기 단원은 초등학교, 중학교, 고등학교 중 어느 하나의 교과과정 중 해당되는 학년의 대단원과 중단원 및 소단원으로 분류되는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명의 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 상기 제2단계(S20)에서 분류된 대단원과 중단원 및 소단원을 상기 앱(400)에 송신하여 표시되도록 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 단원별로 영상의 형태로 기 저장되어 있거나 인터넷 주소의 형태로 기 저장된 개념원리 영상 중 상기 제2단계(S20)에서 분류된 단원의 개념원리 영상을 확인할 수 있는 영상 또는 인터넷 주소 중 적어도 하나를 상기 앱(400)에 송신하여 사용자가 필요시 상기 개념원리 영상을 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명의 상기 난이도는 하, 중, 상, 최상 중 어느 하나로 분류되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도를 상기 앱(400)에 송신하여 표시되도록 하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명의 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 난이도별로 기 저장되어 있는 수학문제 중 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도와 동일한 난이도를 가지는 적어도 하나의 수학문제를 유사수학문제로 분류하고, 상기 유사수학문제는 상기 앱(400)에 송신하여 사용자가 필요시 상기 유사수학문제를 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 난이도별로 기 저장되어 있는 수학문제 중 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도보다 고난이도를 가지는 적어도 하나의 수학문제를 심화수학문제로 분류하고, 상기 심화수학문제를 상기 앱(400)에 송신하여 사용자가 필요시 상기 심화수학문제를 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 상기 제4단계(S40)는 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에서 단원과 난이도가 분류된 수학문제가 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에 저장되어 데이터베이스화되도록 하는 것을 특징으로 한다.
먼저, 본 발명은 사용자가 소지하고 있는 스마트 단말(100)와, 상기 스마트 단말(100)에 설치되는 앱(400)과, 상기 앱(400)과 데이터베이스가 구축되어 있는 지식공유서버 플랫폼(500)을 포함하는 분류 시스템을 기반으로 풀이하고자 하는 수학문제의 풀이 도움을 줄 수 있는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 유튜브 또는 SNS 등과 같은 온라인 서비스와 연결되어 기 저장되어 분류되어 있는 수학 단원과 난이도에 따른 개념원리 영상을 상기 앱(400)을 통해 사용자에게 제공할 수 있고, 상기 앱(400)을 설치하고 있는 다른 사용자 또는 전문 지도자와 연결되어 풀이하고자 하는 수학문제를 공유 또는 풀이법을 지도받을 수 있도록 한다.
아울러, 본 발명의 분류 시스템에 의해 자동으로 분류되는 단원은 초등학교, 중학교, 고등학교 중 어느 하나의 교과과정 중 해당되는 학년의 대단원과 중단원 및 소단원으로 분류한다. 또한, 본 발명의 분류 시스템에 의해 자동으로 분류되는 난이도는 하, 중, 상, 최상 중 어느 하나로 분류한다.
이하, 본 발명의 수학문항의 단원과 난이도를 자동으로 분류하는 방법을 구체적으로 설명하도록 한다. 본 발명의 주요 구성요소인 제1단계(S10)는 사용자가 스마트 단말(100)에 설치된 앱(400)을 실행하여 풀고자 하는 수학문제를 촬영하고, 촬영된 수학문제는 텍스트로 변환한 후 텍스트로 변환된 수학문제를 지식공유서버 플랫폼(500)에 송신하여 저장하는 것으로, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에서 텍스트로 변환된 수학문제의 단원과 난이도가 이후에 자세히 설명될 제2단계(S20)와, 제3단계(S30)에서 분류될 수 있도록 한다. 구체적으로, 본 발명의 제1단계(S10)는 사용자가 소지하고 있고, 촬영이 가능한 스마트 단말(100)에 앱(400)을 설치하고, 풀고자 하는 수학문제를 촬영하여 수학문제가 이미지로 상기 스마트 단말(100)의 앱(400)에 직접 저장되거나 상기 앱(400)의 클립보드에 임시로 저장되도록 한다.
이후, 본 발명의 제1단계(S10)는 상기 앱(400)에서 저장된 수학문제의 이미지를 OCR(광학문자인식;Optical Character Reader)을 통해 텍스트로 변환함으로써, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에서 풀고자 하는 수학문제의 단원과 난이도에 관련된 특징을 정확하게 파악할 수 있도록 한다. 이때, 풀고자 하는 수학문제가 영어와 숫자 및 수식으로 되어 있는 경우 Mathpix OCR로 글자와 수식을 모두 인식하고, 영어 외의 다른 언어로 되어 있는 경우 글자와 숫자를 Google OCR로 인식하며, 수식 부분은 Mathpix OCR로 인식한다. 부가하여, 풀고자 하는 수학문제가 영어 외의 다른 언어로 되어 있는 경우 수식 부분을 수식영역모델을 통해 수식영역을 표시하여 Mathpix OCR에 의해 인식이 정확하게 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 상기 수식영역모델은 이미지 처리된 수학문제의 수식 부분을 bounding box(경계 상자)로 표시해주는 딥러닝 모델로, 상기 앱(400)에 포함되어 있다. 한편, 상기 OCR을 통해 익식된 글자와 숫자는 일반적인 텍스트로, 인식된 수식은 latex format의 텍스트로 변환되어 지식공유서버 플랫폼(500)로 송신되어 저장된다.
본 발명의 주요 구성요소인 제2단계(S20)는 상기 제1단계(S10)에서 텍스트로 변환된 수학문제가 지식공유서버 플랫폼(500)에 저장되고, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에서 저장된 수학문제를 단원분류모델을 이용하여 분석하고 분석된 경과를 통해 수학문제의 단원을 분류하는 것으로, 앞서 설명된 바와 같이, 초등학교, 중학교, 고등학교 중 어느 하나의 교과과정 중 해당되는 학년의 대단원과 중단원 및 소단원으로 분류한다. 이때, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 제2단계(S20)에서 분류된 대단원과 중단원 및 소단원을 상기 앱(400)에 송신하여 표시되도록 함으로써, 사용자가 보다 쉽게 풀고자 하는 수학문제의 단원을 확인할 수 있도록 하는 효과를 실현케 하고, 일예로, 표시되는 단원은 "학년-수학(상)-이차방정식과 이차함수" 또는 "수학(상)-이차방정식과 이차함수" 등으로 표시될 수 있다.
부가하여, 본 발명에서 언급되는 단원이란 해당 과목을 교육과정에 포함한 모든 국가에서 공통적으로 통용되는 개념의 분류 체계를 의미하고, 이 분류 체계는 계층적으로 구성되며, 분류 체계 내의 특정 단원은 다른 여러 개의 단원들을 포함하므로, 단원분류모델을 통해 계측정인 분류를 수행한다. 상기 단원분류모델은 단원을 특정지을 수 있는 데이터를 비교할 수 있는 딥러닝 모델로, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에 포함되고, 이미 기존에 데이터베이스화 되어 구축되어 있다. 이러한 단원분류모델은 텍스트로 변환된 수학문제가 속한 단원을 예측하기 위해 수학문제의 단원의 집합으로 구성된 데이터를 수집하여 이미 기존에 데이터베이스화 되어 있는 데이터와 비교하여 단원을 예측한다. 이때, 상기 단원분류모델은 텍스트로 변환된 수학문제에 새로운 단원을 특정지을 수 있는 데이터가 있다면 딥러닝을 통해 학습한다.
상기와 연관하여, 상기 단원분류모델은 텍스트로 변환된 수학문제의 입력 데이터(텍스트 형태의 문제 설명 및 수식)로부터 단원을 판단하기에 가장 적합한 특징들을 추출하는 Feature Extractor와, 추출된 특징들을 기반으로 해당 문제가 어떠한 단원에 속하는지를 판단하는 Classification Network를 포함하여 구성된다. 상기 Feature Extractor는 딥 뉴럴 네트워크로 구성되며, 단원 분류의 오차를 줄이도록 gradient가 역 전파되어 그 파라미터가 업데이트 된다. 상기 Classification Network는 학습 데이터에 주어진 각 문제의 단원을 제대로 맞추지 못했을 때, 큰 오차를 생성하며 해당 오차를 줄이도록 하는 gradient에 의해 학습되고, 상기 Feature Extractor와 Classification Network는 End-to-End 방식으로 학습된다.
상기 단원분류모델은 학습 이후 풀고자 하는 수학문제가 데이터에 존재하지 않는 새로운 문제인 경우 해당 문제에서 특징들을 추출하고 학습함으로써, 이를 기반으로 주어진 문제의 단원을 예측한 후 다른 수학문제의 단원 예측시 보다 신뢰도 높게 단원을 예측할 수 있게 된다. 부가하여, 본 발명의 제2단계(S20)는 사용자가 앱(400)을 통해 예측되는 예측교과과정(일예로, 교과과정 및 학년)을 입력하여 지식공유서버 플랫폼(500)에 송신하고, 상기 단원분류모델은 단원 분류시 상기 예측교과과정을 고려하도록 함으로써, 단원 분류하는데 오류를 최소화할 수 있다. 또한, 본 발명의 제2단계(S20)는 상기 단원분류모델에 단원을 대표할 수 있는 독립된 키워드를 포함하도록 데이터베이스화하여 해당되는 키워드가 풀고자 하는 수학문제에 포함되는 경우 단원 분류에 반영되어 오류를 최소화할 수 있다.
본 발명의 주요 구성요소인 제3단계(S30)는 상기 제1단계(S10)에서 텍스트로 변환된 수학문제가 지식공유서버 플랫폼(500)에 저장되고, 제2단계(S20)에서 단원의 분류가 완료되면, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에 저장된 수학문제를 난이도분류모델을 이용하여 분석하고, 분석된 결과를 통해 풀고자 하는 수학문제의 난이도를 분류하는 것으로, 앞서 설명된 바와 같이, 하, 중, 상, 최상 중 어느 하나로 분류한다.
이때, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 제3단계(S30)에서 분류된 난이도를 상기 앱(400)에 송신하여 표시되도록 함으로써, 사용자가 보다 쉽게 풀고자 하는 수학문제의 단원을 확인할 수 있도록 하는 효과를 실현케 하고, 예시는 앞서 제2단계(S20)에서 제시된 예시중 "(상)"에 해당된다.
부가하여, 본 발명에서 언급되는 난이도란 풀고자 하는 수학문제 즉, 해당 문제를 풀기 위해 요구되는 배경지식에 의해 정의될 수 잇고, 일반적으로 난이도가 "낮은" 문제는 적은 양의 배경지식으로 해결 가능하며, 난이도가 "높은" 문제는 다양한 분야의 배경지식을 종합적으로 활용해야 해결 가능한 것으로, 배경지식의 개수에 따라 난이도를 결정하는데, 이때의 배경지식의 개수는 기설정되어 있는 개수로 다양하게 변경될 수 있으므로 한정하지 아니한다. 이러한 난이도는 근본적으로 상대적으로 정의되는 개념으로 특정 문제는 다른 문제에 비해 해결하기 '더'어렵거나, '덜'어려우므로 이러한 특성을 반영하기 위해 난이도분류모델은 문제 간의 상대적인 난이도 수준(pair-wiseranking)을 학습하도록 훈련된다.
즉, 상기 난이도분류모델은 해당 문제의 난이도를 예측하는 것을 목적으로 하는 딥러닝 모델로, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에 포함되고, 이미 기존에 데이터베이스화 되어 구축되어 있다. 이때, 상기 난이도분류모델은 문제를 해결할 때 필요한 배경지식의 개수가 이미 저장되어 결정되어 있는 어느 하나의 수학문제를 기준으로 풀고자 하는 수학문제를 해결할 때 필요한 배경지식의 개수를 파악하여 비교함으로서, 난이도를 예측한다. 한편, 상기 난이도분류모델은 텍스트로 변환된 수학문제에 새로운 난이도를 특정지을 수 있는 배경지식이 추가되는 경우 딥러닝을 통해 학습한다.
상기 난이도분류모델은 모델의 입력 데이터(텍스트 형태의 문제 설명 및 수식)로부터 난이도를 판단하기에 가장 적합한 특징 즉, 배경지식들을 추출하는 Feature Extractor와, 추출된 특징들을 기반으로 해당 문제가 어떠한 난이도에 속하는지를 판단하는 Classification Network를 포함하여 구성된다.
상기 단원분류모델과 마찬가지로 상기 Feature Extractor는 딥 뉴럴 네트워크로 구성되며, 단원 분류의 오차를 줄이도록 gradient가 역 전파되어 그 파라미터가 업데이트 되고, 상기 Classification Network는 학습 데이터에 주어진 각 문제의 단원을 제대로 맞추지 못했을 때, 큰 오차를 생성하며 해당 오차를 줄이도록 하는 gradient에 의해 학습되며, 상기 Feature Extractor와 Classification Network는 End-to-End 방식으로 학습된다.
상기 난이도분류모델은 학습 이후 풀고자 하는 수학문제가 데이터에 존재하지 않는 배경지식을 필요로 하는 문제인 경우 해당 문제에서 특징 즉, 배경지식을 추출하고 학습함으로써, 이를 기반으로 주어진 문제의 난이도를 예측한 후 다른 수학문제의 난이도 예측시 보다 신뢰도 높게 난이도를 예측할 수 있게 된다.
부가하여, 상기 난이도분류모델은 예측값 즉, 배경지식의 개수를 범위로 나누어 레이블을 지정하고, 일예로, 예측값이 2 이하일 때 '하'의 난이도, 2 초과 3이하일 때 '중'의 난이도, 3 초과 4 이하일 때 '상'의 난이도, 4 초과일 때 '최상'의 난이도로 분류한다.
본 발명의 주요 구성요소인 제4단계(S40)는 상기 제3단계(S30) 이후 상기 지식공유서버 플랫폼(500)부터 분류된 수학문제의 단원과 난이도 정보를 상기 스마트 단말(100)의 앱(400)에 송신하여 표시되도록 하는 것으로, 앞서 설명된 단원과 난이도의 예시처럼 상기 앱(400)을 통해 사용자에게 풀고자 하는 수학문제의 단원과 난이도를 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 또한, 본 발명의 제4단계(S40)는 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에서 단원과 난이도가 분류된 수학문제가 상기 지식공유서버 플랫폼(500)에 저장되어 데이터베이스화되도록 하는데, 이는 상기 지식공유서버 플랫폼(500) 또한 딥러닝 모델로서 다른 수학문제의 단원과 난이도를 분류할 때 보다 높은 신뢰도로 단원과 난이도를 분류할 수 있도록 하는 효과를 얻을 수 있다.
상기와 연관하여, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 단원별로 영상의 형태로 기 저장되어 있거나 인터넷 주소의 형태로 기 저장된 개념원리 영상 중 상기 제2단계(S20)에서 분류된 단원의 개념원리 영상을 확인할 수 있는 영상 또는 인터넷 주소 중 적어도 하나를 상기 앱(400)에 송신하여 사용자가 필요시 상기 개념원리 영상을 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 난이도 분류시 풀고자 하는 수학문제의 추출된 특징에 해당되는 배경지식을 상기 앱(400)에 영상의 형태 또는 인터넷 주소의 형태로 확인할 수 있도록 영상 또는 인터넷 주소 중 적어도 하나를 상기 앱(400)에 송신하여 사용자가 필요시 상기 배경지식 영상을 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다. 단원분류모델의 학습 또는 난이도분류모델의 학습시 온라인을 통해 지속적으로 데이터베이스화 된다.
아울러, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 난이도별로 기 저장되어 있는 수학문제 중 상기 제2단계(S20)에서 분류된 동일한 단원에 해당되고, 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도와 동일 또는 유사한 난이도를 가지는 적어도 하나의 수학문제를 유사수학문제로 분류하고, 상기 유사수학문제를 상기 앱(400)에 송신하여 사용자가 필요시 상기 유사수학문제를 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다. 이때, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 새로운 문제가 학습되는 경우 저장하여 데이터베이스화함으로써, 보다 많고 다양하며 신뢰도 높은 유사문제를 사용자에게 제공할 수 있다.
아울러, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 난이도별로 기 저장되어 있는 수학문제 중 상기 제2단계(S20)에서 분류된 동일한 단원에 해당되고, 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도보다 높은 난이도를 가지는 적어도 하나의 수학문제를 심화수학문제로 분류하고, 상기 심화수학문제를 상기 앱(400)에 송신하여 사용자가 필요시 상기 심화수학문제를 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다. 즉, 상기 지식공유서버 플랫폼(500)은 풀고자 하는 수학문제의 단원과 난이도를 분류함으로써, 사용자에게 유사한 난이도의 문제들과 높은 난이도의 문제들을 제공함으로써, 학습의 효과를 향상시킬 수 있다.
결과적으로, 본 발명의 수학문항의 단원과 난이도를 자동으로 분류하는 방법은 OCR 기술을 통해 수학문제를 보다 정확하게 인식할 수 있고, 정확하게 인식된 수학문제를 텍스트로 변환하여 특징들을 추출함으로써, 상기 수학문제의 보다 정확한 단원과 난이도를 예측하여 분류할 수 있으며, 이와 관련된 개념원리 영상과 유사문제 및 심화문제를 제공함으로써, 수학문제의 학습이 보다 효율적으로 이루어질 수 있도록 하는 효과를 얻을 수 있다.
또한, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 단말 사이즈 정보 데이터베이스에서 학생의 단말 정보에 해당하는 단말 사이즈 정보를 추출하고, 단말 사이즈 정보를 기초로 세로 모드인 경우 전자 칠판 사이즈를 결정한다. 그 후, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 단말 사이즈 정보에 해당하는 전자 칠판 사이즈에 따라 학생 단말(100_1~100_N)로부터 수신된 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지의 크기를 변경한 후 전자 칠판에 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지를 배치한다. 즉, 전자 칠판에 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지를 배치함으로써 학생에 의해 선택된 튜터 및 학생이 연결된 후 강의할 때 여백을 활용할 수 있도록 한다.
상기와 같이, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 학생에 의해 선택된 튜터 및 학생이 연결되어 강의 진행된후 강의가 종료되면, 해당 수학 문제와 연관된 다른 수학 문제를 학생 단말(100_1~100_N)에 제공한다. 즉, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 질문을 요청한 수학 문제의 난이도를 기초로 질문을 요청한 수학 문제의 난이도와 동일한 다른 문제를 추출하여 학생 단말(100_1~100_N)에 제공한다.
이를 위해, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 수학 문제 각각에 난이도를 할당하거나 수학 구성 요소를 미리 생성된 난이도 분류 모델에 적용하여 상기 수학 문제의 난이도를 분류할 수 있다. 먼저, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 학생에 의해 질문 요청된 수학 문제를 이전에 질문 요청한 사용자 리스트를 기초로 정답자 리스트 및 오답자 리스트를 추출한다.
그 후, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 정답자 리스트 상에 있는 사용자의 지식 수준을 이용하여 정답자 지식 수준 리스트를 생성하고, 오답지 리스트 상에 있는 학생의 지식 수준을 이용하여 오답자 지식 수준 리스트를 생성한다. 또한, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 정답자 지식 수준 리스트 중 상위부터 특정 비율의 정답자 및 하위부터 특정 비율을 정답자를 삭제한 후 나머지 정답자의 지식 수준을 이용하여 정답자 평균 지식 수준을 산출한다.
예를 들어, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 정답자 지식 수준 리스트 중 상위부터 10%까지의 정답자 및 하위부터 10%까지의 정답자를 삭제한 후 나머지 정답자의 지식 수준을 이용하여 정답자 평균 지식 수준을 산출한다. 이와 같이 상위부터 특정 비율의 정답자 및 하위부터 특정 비율의 정답자를 삭제하는 이유는 낮은 지식 수준의 사용자 및 높은 지식 수준의 사용자에게 쉬운 문제가 제공된 경우를 제외하고 일반적인 정답자 평균 지식 수준을 산출하기 위해서이다.
또한, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 오답자 지식 수준 리스트 중 상위부터 특정 비율의 오답자 및 하위부터 특정 비율을 오답자를 삭제한 후 나머지 오답자의 지식 수준을 이용하여 오답지 평균 지식 수준을 산출한다. 예를 들어, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 정답자 지식 수준 리스트 중 상위부터 10%까지의 오답자 및 하위부터 10%까지의 오답자를 삭제한 후 나머지 정답자의 지식 수준을 이용하여 정답자 평균 지식 수준을 산출한다.
이와 같이, 상위부터 특정 비율의 오답자 및 하위부터 특정 비율의 오답자를 삭제하는 이유는 낮은 지식 수준의 사용자 및 높은 지식 수준의 사용자에게 쉬운 문제가 제공된 경우를 제외하고 일반적인 정답자 평균 지식 수준을 산출하기 위해서이다. 그런 다음, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 정답자 평균 지식 수준 및 오답자 평균 지식 수준을 이용하여 새로운 난이도를 산출한다.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 네트워크 구성도이다. 도 5를 참조하면, AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 시스템은 학생 단말(100_1~100_N), 튜터 단말(200_1~200_N) 및 튜터링 서비스 제공 서버(300)를 포함한다. 학생 단말(100_1~100_N)은 수학 문제집의 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 문제 이미지를 생성하고, 수학 문제 이미지를 분석하여 식별 코드를 추출한 후 식별 코드 및 단말 정보를 포함하는 문제 풀이 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버(300)에 제공한다. 이때, 수학 문제집은 복수의 수학 문제를 포함하며 수학 문제 별로 식별 코드가 삽입되어 있다. 이때, 식별 코드는 QR 코드, 바코드 등으로 구현될 수 있다.
그 후, 학생 단말(100_1~100_N)은 튜터 리스트 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버(300)에 제공하고, 튜터링 서비스 제공 서버(300)로부터 수학 문제를 풀이해줄 수 있는 튜터 리스트를 수신한다. 학생 단말(100_1~100_N)은 튜터 리스트 상의 특정 튜터가 선택되면 튜터 정보를 포함하는 튜터 연결 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버(300)에 제공한다. 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 수학 문제집의 제작 시점에 수학 문제집을 출판하는 출판사 단말로부터 수학 문제집에 포함된 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지를 수신하여 문제 데이터베이스에 각각 저장할 수 있다.
따라서, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 문제 풀이 요청 메시지를 수신하면, 문제 풀이 요청 메시지에서 식별 코드 및 단말 정보를 추출하고, 문제 데이터베이스에서 식별 코드에 해당하는 수학 문제의 문자, 수식 및 이미지를 추출한다. 또한, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 단말 사이즈 정보 데이터베이스에서 학생의 단말 정보에 해당하는 단말 사이즈 정보를 추출하고, 단말 사이즈 정보를 기초로 세로 모드인 경우 전자 칠판 사이즈를 결정한다.
그 후, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 단말 사이즈 정보에 해당하는 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지의 크기를 변경한 후 전자 칠판에 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지를 배치함으로써 학생에 의해 선택된 튜터 및 학생이 연결된 후 강의할 때 여백을 활용할 수 있도록 한다.
상기와 같이, 학생에 의해 선택된 튜터 및 학생이 연결되어 강의 진행된후 강의가 종료되면, 해당 수학 문제와 연관된 다른 수학 문제를 학생 단말(100_1~100_N)에 제공한다. 즉, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 동일한 수학 문제의 질문을 요청한 학생의 지식 수준 및 질문을 요청한 수학 문제의 난이도를 기초로 질문을 요청한 수학 문제와 연관된 다른 문제를 추출하여 학생 단말(100_1~100_N)에 제공한다. 이를 위해, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 수학 문제 각각에 난이도를 할당하거나 수학 구성 요소를 미리 생성된 난이도 분류 모델에 적용하여 상기 수학 문제의 난이도를 분류할 수 있다.
먼저, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 학생에 의해 질문 요청된 수학 문제를 이전에 질문 요청한 사용자 리스트를 기초로 정답자 리스트 및 오답자 리스트를 추출한다. 그 후, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 정답자 리스트 상에 있는 사용자의 지식 수준을 이용하여 정답자 지식 수준 리스트를 생성하고, 오답지 리스트 상에 있는 사용자의 지식 수준을 이용하여 오답자 지식 수준 리스트를 생성한다. 또한, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 정답자 지식 수준 리스트 중 상위부터 특정 비율의 정답자 및 하위부터 특정 비율을 정답자를 삭제한 후 나머지 정답자의 지식 수준을 이용하여 정답자 평균 지식 수준을 산출한다. 예를 들어, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 정답자 지식 수준 리스트 중 상위부터 10%까지의 정답자 및 하위부터 10%까지의 정답자를 삭제한 후 나머지 정답자의 지식 수준을 이용하여 정답자 평균 지식 수준을 산출한다.
이와 같이 상위부터 특정 비율의 정답자 및 하위부터 특정 비율의 정답자를 삭제하는 이유는 낮은 지식 수준의 사용자 및 높은 지식 수준의 사용자에게 쉬운 문제가 제공된 경우를 제외하고 일반적인 정답자 평균 지식 수준을 산출하기 위해서이다. 또한, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 오답자 지식 수준 리스트 중 상위부터 특정 비율의 오답자 및 하위부터 특정 비율을 오답자를 삭제한 후 나머지 오답자의 지식 수준을 이용하여 오답지 평균 지식 수준을 산출한다. 예를 들어, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 정답자 지식 수준 리스트 중 상위부터 10%까지의 오답자 및 하위부터 10%까지의 오답자를 삭제한 후 나머지 정답자의 지식 수준을 이용하여 정답자 평균 지식 수준을 산출한다.
이와 같이 상위부터 특정 비율의 오답자 및 하위부터 특정 비율의 오답자를 삭제하는 이유는 낮은 지식 수준의 사용자 및 높은 지식 수준의 사용자에게 쉬운 문제가 제공된 경우를 제외하고 일반적인 정답자 평균 지식 수준을 산출하기 위해서이다. 그런 다음, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 정답자 평균 지식 수준 및 오답자 평균 지식 수준을 이용하여 새로운 난이도를 산출하고, 난이도를 수학 문제에 할당한다.
튜터 리스트 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버(300)에 제공하고, 튜터링 서비스 제공 서버(300)로부터 수학 문제를 풀이해줄 수 있는 튜터 리스트를 수신한다. 학생 단말(100_1~100_N)은 튜터 리스트 상의 특정 튜터가 선택되면 튜터 정보를 포함하는 튜터 연결 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버(300)에 제공한다.
도 6은 본 발명에 따른 AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 학생 단말(100_1~100_N)은 수학 문제집의 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 구성 요소를 생성하고(단계 S305), 상기 수학 구성 요소 및 단말 정보를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공한다(단계 S310). 단계 S305에 대한 일 실시예에서, 학생 단말(100_1~100_N)은 수학 문제집의 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 구성 요소를 생성하고, 상기 수학 구성 요소 및 단말 정보를 튜터링 서비스 제공 서버(300)에 제공한다. 상기 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 상기 학생 단말로부터 수학 구성 요소 및 단말 정보를 수신하면 상기 단말 정보에 따라 전자 칠판 사이즈를 결정한다(S315). 상기 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 상기 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 구성 요소를 편집한 후 상기 전자 칠판 상에 수학 구성 요소를 배치한다(S320). 상기 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 상기 전자 칠판을 통해 튜터와 학생 사이의 튜터링을 중개한다(단계 S325).
도 7은 본 발명에 따른 AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 방법의 다른 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다. 도 7을 참조하면, 학생 단말(100_1~100_N)은 수학 문제집의 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 문제 이미지를 생성한다(단계 S410). 학생 단말(100_1~100_N)은 수학 문제 이미지를 분석하여 식별 코드를 추출한 후 식별 코드 및 단말 정보를 포함하는 문제 풀이 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버(300)에 제공할 수 있다(단계 S415). 이때, 수학 문제집은 복수의 수학 문제를 포함하며 수학 문제 별로 식별 코드가 삽입되어 있다. 이때, 식별 코드는 QR 코드, 바코드 등으로 구현될 수 있다. 그 후, 학생 단말(100_1~100_N)은 튜터 리스트 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버(300)에 제공하고, 튜터링 서비스 제공 서버(300)로부터 수학 문제를 풀이해줄 수 있는 튜터 리스트를 수신한다(단계 S420). 학생 단말(100_1~100_N)은 튜터 리스트 상의 특정 튜터가 선택되면 튜터 정보를 포함하는 튜터 연결 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버(300)에 제공한다(단계 S425). 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 수학 문제집의 제작 시점에 수학 문제집을 출판하는 출판사 단말로부터 수학 문제집에 포함된 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지를 수신하여 문제 데이터베이스에 각각 저장할 수 있다.
따라서, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 문제 풀이 요청 메시지를 수신하면, 문제 풀이 요청 메시지에서 식별 코드 및 단말 정보를 추출하고, 문제 데이터베이스에서 식별 코드에 해당하는 수학 문제의 문자, 수식 및 이미지를 추출한다(단계 S430). 또한, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 단말 사이즈 정보 데이터베이스에서 학생의 단말 정보에 해당하는 단말 사이즈 정보를 추출하고, 단말 사이즈 정보를 기초로 세로 모드인 경우 전자 칠판 사이즈 정보를 결정한다(단계 S435). 그 후, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 단말 사이즈 정보에 해당하는 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지의 크기를 변경한 후 전자 칠판에 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지를 배치함으로써 학생에 의해 선택된 튜터 및 학생이 연결된 후 강의할 때 여백을 활용할 수 있도록 한다(단계 S440). 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 상기 전자 칠판을 통해 튜터와 학생 사이의 튜터링을 중개한다(단계 S445).
도 8은 본 발명에 따른 AI 기반 수학 튜터링 서비스 제공 과정을 설명하기 위한 예시도이다. 도 8을 참조하면, 학생 단말(100_1~100_N)은 도 5(a)와 같이 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔한다. 이때, 학생 단말(100_1~100_N)은 도 5(b)와 같이 스캔 과정에서 필요한 유의 사항을 함께 표시한다. 학생 단말(100_1~100_N)은 수학 문제집의 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔한 후 수학 구성 요소를 생성하고 상기 수학 구성 요소 및 단말 정보를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공한다. 일 실시예에서, 학생 단말(100_1~100_N)은 수학 문제집의 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 문자, 수식 및 이미지를 생성하고, 상기 문자, 수식 및 이미지 및 단말 정보를 튜터링 서비스 제공 서버(300)에 제공한다.
상기 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 도 5(c)와 같이 상기 학생 단말로부터 수학 구성 요소 및 단말 정보를 수신하면 상기 단말 정보에 따라 전자 칠판 사이즈를 결정하고, 상기 전자 칠판 사이즈에 따라 문자, 수식 및 이미지를 편집한 후 상기 전자 칠판 상에 문자, 수식 및 이미지를 배치한다. 상기와 같이, 튜터링 서비스 제공 서버(300)는 단말 사이즈 정보에 해당하는 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지의 크기를 변경한 후 전자 칠판에 수학 문제 각각의 문자, 수식 및 이미지를 배치함으로써 학생에 의해 선택된 튜터 및 학생이 연결된 후 강의할 때 여백을 활용할 수 있도록 한다.
한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경을 형성하는 기술사상에 대한 것인 한 청구범위 기재의 범위내에 있게된다.

Claims (7)

  1. 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템에 있어서,
    수학 문제집의 수학 문제에 대한 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능하도록 해당 수학 문제를 촬영 및 스캔할 수 있도록 하는 스마트 단말;
    상기 스마트 단말은 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 구성 요소를 생성하고 상기 수학 구성 요소 및 단말 정보를 제공하고, 전자 칠판에 수학 구성 요소가 표시된 후 튜터와 연결되면 상기 수학 문제에 대한 튜터링을 제공받는 학생 단말;
    상기 학생 단말로부터 수학 구성 요소 및 단말 정보를 수신하면 상기 단말 정보에 따라 전자 칠판 사이즈를 결정하고, 상기 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 구성 요소를 편집한 후 상기 전자 칠판 상에 수학 구성 요소를 배치한 후 상기 전자 칠판을 통해 튜터와 학생 사이의 튜터링을 중개하는 튜터링 서비스 제공 서버;를 포함하되,
    상기 튜터링 서비스 제공 서버는 사용자가 스마트 단말에 설치된 앱을 실행하여 수학문제를 촬영하고, 촬영된 수학 문제는 텍스트로 변환하여 송신하는 지식공유서버 플랫폼을 포함하고,
    상기 학생 단말은 튜터 리스트 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하고, 상기 튜터링 서비스 제공 서버로부터 수학 문제를 풀이해줄 수 있는 튜터 리스트를 수신하면 상기 튜터 리스트 중 특정 튜터가 선택되면 해당 튜터 정보를 포함하는 튜터 연결 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하는 것을 특징으로 하는
    수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템을 이용하여 수학문항의 단원과 난이도를 자동 분류하는 방법에 있어서, 상기 방법은
    사용자가 스마트 단말에 설치된 앱을 실행하여 수학문제를 촬영하고, 촬영된 수학문제는 텍스트로 변환하여 지식공유서버 플랫폼에 송신하여 저장하는 제1단계(S10);와
    상기 지식공유서버 플랫폼에서 저장된 수학문제는 단원분류모델을 이용하여 분석하고, 분석된 결과를 통해 수학문제의 단원을 분류하는 제2단계(S20);와
    상기 지식공유서버 플랫폼에서 저장된 수학문제는 난이도분류모델을 이용하여 분석하고, 분석된 결과를 통해 수학문제의 난이도를 분류하는 제3단계(S30); 및
    상기 지식공유서버 플랫폼으로부터 분류된 수학문제의 단원과 난이도 정보를 상기 스마트 단말의 앱에 송신하여 표시하는 제4단계(S40);를 포함하고,
    상기 지식공유서버 플랫폼은
    단원별로 영상의 형태로 기 저장되어 있거나 인터넷 주소의 형태로 기 저장된 개념원리 영상 중 상기 제2단계(S20)에서 분류된 단원의 개념원리 영상을 확인할 수 있는 영상 또는 인터넷 주소 중 적어도 하나를 상기 앱에 송신하여 사용자가 필요시 상기 개념원리 영상을 확인할 수 있도록 하는 것을 포함하고,
    상기 지식공유서버 플랫폼은
    난이도별로 기 저장되어 있는 수학문제 중 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도와 동일한 난이도를 가지는 적어도 하나의 수학문제를 유사수학문제로 분류하고, 상기 유사수학문제를 상기 앱에 송신하여 사용자가 필요시 상기 유사수학문제를 확인할 수 있도록 하고, 난이도는 하, 중, 상, 최상 중 어느 하나로 분류되도록 하며,
    상기 단원은
    초등학교, 중학교, 고등학교 중 어느 하나의 교과과정 중 해당되는 학년의 대단원과 중단원 및 소단원으로 분류되는 것을 특징으로 하는 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템의 실행방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 지식공유서버 플랫폼은
    상기 제2단계(S20)에서 분류된 대단원과 중단원 및 소단원을 앱에 송신하여 표시되도록 하는 것을 특징으로 하는 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템의 실행방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 지식공유서버 플랫폼은
    상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도를 앱에 송신하여 표시되도록 하는 것을 특징으로 하는 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템의 실행방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 지식공유서버 플랫폼은
    난이도별로 기 저장되어 있는 수학문제 중 상기 제3단계(S30)에서 분류된 난이도보다 고난이도를 가지는 적어도 하나의 수학문제를 심화수학문제로 분류하고, 상기 심화수학문제를 앱에 송신하여 사용자가 상기 심화수학문제를 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템의 실행방법.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 지식공유서버 플랫폼은
    상기 제4단계(S40)는 지식공유서버 플랫폼에서 단원과 난이도가 분류된 수학문제가 상기 지식공유서버 플랫폼에 저장되어 데이터베이스화되도록 하는 것을 특징으로 하는 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템의 실행방법.
  7. 수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템을 이용하는 실행방법은,
    학생 단말이 수학 문제집의 수학 문제를 풀면서 질문이 발생된 경우 해당 수학 문제를 스캔하여 수학 구성 요소를 생성하고, 상기 수학 구성 요소 및 단말 정보를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하는 단계;
    상기 튜터링 서비스 제공 서버가 상기 학생 단말로부터 수학 구성 요소 및 단말 정보를 수신하면 상기 단말 정보에 따라 전자 칠판 사이즈를 결정하는 단계;
    상기 튜터링 서비스 제공 서버가 상기 전자 칠판 사이즈에 따라 수학 구성 요소를 편집한 후 상기 전자 칠판 상에 수학 구성 요소를 배치하는 단계; 및
    상기 튜터링 서비스 제공 서버가 상기 전자 칠판을 통해 튜터와 학생 사이의 튜터링을 중개하는 단계;를 포함하되,
    상기 학생 단말이 튜터 리스트 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하고, 상기 튜터링 서비스 제공 서버로부터 수학 문제를 풀이해줄 수 있는 튜터 리스트를 수신하면 상기 튜터 리스트 중 특정 튜터가 선택되면 해당 튜터 정보를 포함하는 튜터 연결 요청 메시지를 튜터링 서비스 제공 서버에 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는
    수학문항의 단원과 난이도 자동 분류 및 재편집이 가능한 AI 수학 튜터링 서비스 제공 시스템의 실행방법.
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