가상 환경에서 학습 효과를 높이는 ai 기반 학습 효율 극대화 교육 시스템

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.

본 명세서에서의 모듈(module)은 본 명세서에서 설명되는 각 명칭에 따른 기능과 동작을 수행할 수 있는 하드웨어를 의미할 수도 있고, 특정 기능과 동작을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 의미할 수도 있고, 또는 특정 기능과 동작을 수행시킬 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드가 탑재된 전자적 기록 매체, 예를 들어 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 의미할 수 있다.

다시 말해, 모듈이란 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및/또는 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적 및/또는 구조적 결합을 의미할 수 있다.

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.

본 명세서에서 사용되는 가상 공간, 가상 환경, 메타버스 등의 용어는 실제 환경과 구별되는 가상으로 생성된 공간/환경을 지칭하는 용어로 상호 혼용될 수 있음은 통상의 기술자가 이해할 것이다.

또한, 이하 설명되는 기술에 대한 방법은 웹 상에 구현되거나, 어플리케이션을 통해 구현될 수 있으며, 기술적 내용의 구현 방식은 제시된 예시에 한정되는 거싱 아님은 통상의 기술자가 이해할 것이다.

도 1은 일 실시예에 따른 교육 콘텐츠 제공 장치를 포함하는 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 교육 콘텐츠 제공을 위한 시스템은 교육 콘텐츠 제공 장치(100), 유무선 통신 네트워크(105)를 통해 교육 콘텐츠 제공 장치(100)와 통신하는 사용자 장치(110)를 포함할 수 있다.

기존의 온라인 교육 시스템은 주로 정적인 콘텐츠를 제공하는 데 그쳤다. 이러한 시스템은 사용자(즉, 학생) 개개인의 학습 속도와 수준을 충분히 반영하지 못하며, 사용자의 집중도나 이해도를 실시간으로 평가하고 이에 따라 콘텐츠를 조정하는 기능이 부족하다. 이는 사용자들이 학습 과정에서 흥미를 잃게 하거나 충분한 학습 효과를 얻지 못하게 할 수 있다.

또한, 기존의 시스템은 사용자들이 수업에 집중하기 어려워할 때 즉각적인 피드백을 제공하지 못하는 경우가 많다. 이로 인해 사용자들이 집중력을 잃고 교육 콘텐츠를 이해하지 못한 채 넘어가는 경우가 발생할 수 있으며, 이는 장기적인 학습 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.

최근 현대 교육 시스템은 디지털화가 급속히 진행되고 있으며, 특히 가상 학습 환경(VLE, Virtual Learning Environment)의 도입으로 인해 큰 변화를 겪고 있다. 이러한 가상 환경은 시간과 장소의 제약을 극복하고 학생들에게 다양한 교육 콘텐츠를 제공할 수 있는 장점을 가지고 있다.

특히, 사용자가 가상 환경에 접속하기 위해 이용하는 사용자 단말은 종래의 컴퓨터와 달리 다양한 센서 및 입력 수단을 포함하는 경우가 많고, 이 때문에 가상 환경을 통해 교육 콘텐츠를 제공하는 경우 기존의 온라인 교육 시스템 대비 사용자와 관련된 많은 정보를 얻을 수 있으며, 이를 이용하면 사용자에게 더 적합한 교육 콘텐츠를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따른 교육 콘텐츠 제공 장치(100)는 교육 콘텐츠를 제공함에 있어서, 교육 콘텐츠를 여러 파트로 나누어 제공하고, 파트와 파트 사이에 사용자의 집중도 및/또는 이해도를 고려하여 다음 파트에서 제공될 교육 콘텐츠를 결정함으로써, 사용자의 교육 콘텐츠에 대한 학습 효과를 향상시킬 수 있다.

또한, 일 실시예에 따른 교육 콘텐츠 제공 장치(100)는 파트와 파트 사이에서 사용자의 집중도에 기초하여 교육 콘텐츠와 다른 애드리브 콘텐츠를 더 제공할 수 있다. 교육 콘텐츠 제공 장치(100)가상 환경 내에서는 교육 콘텐츠가 제공되는 동안 사용자가 사용자 장치를 통해 입력하는 콘텐츠를 쉽게 획득할 수 있고, 이를 기초로 사용자의 집중도를 평가할 수 있다. 실제 현장에서 수업이 이루어지는 경우, 사용자가 집중을 못할 경우 강사가 학생의 집중을 유도하기 위한 액션을 취하는 경우가 많다. 기존 온라인 시스템에서는 이러한 조치가 불가능하였으나, 따른 교육 콘텐츠 제공 장치(100)는 파트와 파트 사이에서 평가된 집중도에 기초하여, 사용자의 집중도를 향상시키기 위한 애드리브 콘텐츠를 제공함으로써 사용자의 학습 효과를 획기적으로 개선할 수 있다.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 교육 콘텐츠 제공 장치(100)는 프로세서(205) 및 프로세서(205)에 의해 실행될 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 메모리(210)를 포함하는 컴퓨터 장치일 수 있다. 예를 들어, 교육 콘텐츠 제공 장치(100)는 PC(personal computer), 서버, 또는 휴대용 장치를 통해 구현될 수 있다.

PC(personal computer), 서버, 또는 휴대용 장치는 예를 들어, 마이크로프로세서, 메인프레임 컴퓨터, 디지털 프로세서, 휴대용 장치 및 장치 제어기 등과 같은 임의의 타입의 컴퓨팅 시스템 또는 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다.

휴대용 장치는 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, 모바일 인터넷 장치(mobile internet device(MID)), PDA(personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant), 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), PMP(portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), 휴대용 게임 콘솔(handheld game console), 또는 스마트 장치(smart device)로 구현될 수 있다. 스마트 장치는 스마트 와치(smart watch), 스마트 밴드(smart band), 또는 스마트 링(smart ring)으로 구현될 수 있다.

프로세서(205)는 메모리(210)에 저장된 데이터를 처리할 수 있다. 프로세서(205)는 메모리(210)에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(205)에 의해 유발된 인스트럭션(instruction)들을 실행할 수 있다.

프로세서(205)는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.

메모리(210)는 휘발성 메모리 장치 또는 불휘발성 메모리 장치로 구현될 수 있다. 휘발성 메모리 장치는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory), T-RAM(thyristor RAM), Z-RAM(zero capacitor RAM), 또는 TTRAM(Twin Transistor RAM)으로 구현될 수 있다. 불휘발성 메모리 장치는 EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 플래시(flash) 메모리, MRAM(Magnetic RAM), 스핀전달토크 MRAM(Spin-Transfer Torque(STT)-MRAM), Conductive Bridging RAM(CBRAM), FeRAM(Ferroelectric RAM), PRAM(Phase change RAM), 저항 메모리(Resistive RAM(RRAM)), 나노 튜브 RRAM(Nanotube RRAM), 폴리머 RAM(Polymer RAM(PoRAM)), 나노 부유 게이트 메모리(Nano Floating Gate Memory(NFGM)), 홀로그래픽 메모리(holographic memory), 분자 전자 메모리 소자(Molecular Eelectronic Memory Device), 또는 절연 저항 변화 메모리(Insulator Resistance Change Memory)로 구현될 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 교육 콘텐츠 제공 장치에 의해 제공되는 콘텐츠를 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 가상의 선생 아바타를 통해 교육 콘텐츠를 제공하는 가상 환경(300)이 도시되어 있다. 일 실시예에서, 교육 콘텐츠 제공 장치(100)(이하, 컴퓨터 장치(100))의 프로세서(205)는 사용자가 사용자 장치를 통해 참여할 수 있는 가상 환경(300)을 사용자 장치를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 가상 환경(300)에는 사용자가 사용자 장치를 통해 참여할 수 있으며, 도 3에는 가상 환경(300)에 참여한 사용자가 아바타로서 가상 환경(300)에 위치한 사용자 아바타(305)가 도시되어 있다.

가상 환경(300)에서, 교육 콘텐츠는 가상 환경(300)에 포함된 선생 아바타(310)를 통해 제공될 수 있다. 예를 들어, 교육 콘텐츠는 영상 콘텐츠 및 발화 콘텐츠를 포함할 수 있다. 교육 콘텐츠의 영상 콘텐츠는 가상 환경(300) 내 일부 영역에서 재생될 수 있으며, 교육 콘텐츠의 발화 콘텐츠는 선생 아바타(310)의 음성으로 사용자 장치를 통해 출력될 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(205)는 사용자에게 제공할 서로 다른 수준의 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325)을 저장할 수 있다. 여기서, 수준은 학습 난이도를 의미할 수 있다. 예를 들어, 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325)은 프로세서(205)의 메모리에 저장되어 있을 수 있다. 일 실시예에서, 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325)은 여러 개의 파트로 구분되어 있을 수 있다. 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325) 각각은, 동일한 개수의 파트들(예를 들어, 도 3을 참조하면 3개의 파트(330, 335, 340)로 구성된 교육 콘텐츠들이 도시되어 있다)로 구성되고, 각 교육 콘텐츠의 동일한 인덱스의 파트(예를 들어, 제1 파트(330))는, 동일한 주제의 학습 난이도가 다른 서브 교육 콘텐츠를 포함할 수 있다.

프로세서(205)는 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325) 중에서, 사용자에게 제공할 어느 하나의 교육 콘텐츠를 타겟 교육 콘텐츠(예를 들어, 도 3에서 타겟 교육 콘텐츠(315))로 선택할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325) 중에서, 어느 하나의 수준에 대응되는 교육 콘텐츠를 타겟 교육 콘텐츠로 선택할 수 있다. 프로세서(205)는 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325) 중에서, 사용자의 수준에 대응되는 교육 콘텐츠를 타겟 교육 콘텐츠로 선택할 수 있다. 프로세서(205)는 사용자가 가상 환경(300)에 참여한 것에 응답하여, 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325)과 관련된 기설정된 질의를 사용자에게 제공할 수 있다. 프로세서(205)는 제공된 질의에 대한 사용자의 답변을 사용자 장치로부터 수신할 수 있다. 프로세서(205)는 수신된 사용자의 답변에 기초하여 사용자의 수준을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325)과 관련된 기설정된 질의는 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325)과 관련된 학업 과목의 상기 사용자의 학업 석차에 대한 질의일 수 있다.

예를 들어, 도 3에서, 프로세서(205)는 복수의 교육 콘텐츠들(315, 320, 325) 중에서 선택된 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)를 가상 환경(300) 상의 선생 아바타(310)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)가 제공되는 동안 사용자 장치를 통해 다양한 정보들을 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)의 핵심 내용을 요약하여 사용자 장치를 통해 타이핑하거나 사용자 장치를 통해 필기할 수 있다. 혹은, 사용자가 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)에 집중하지 못하는 경우, 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)와 관련없는 정보를 사용자 장치를 통해 타이핑하거나 사용자 장치를 통해 필기할 수 있다.

프로세서(205)는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)가 제공된 이후, 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)가 제공되는 동안 사용자가 사용자 장치를 통해 입력한 텍스트 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 장치는 사용자가 사용자 장치를 통해 타이핑한 콘텐츠를 텍스트 입력으로 프로세서(205)에 송신할 수 있고, 또는, 사용자가 필기한 경우 사용자가 필기한 콘텐츠를 텍스트 입력으로 변환하여 프로세서(205)에 송신할 수 있다.

프로세서(205)는 사용자 장치로부터 수신한 텍스트 입력에 기초하여, 사용자의 집중도를 결정할 수 있다. 집중도를 결정하는 방법에 대해서는 도 4를 참조하여 아래에서 설명한다.

프로세서(205)는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345) 이후 다음 교육 콘텐츠를 제공하기 이전에, 사용자의 집중도에 기초하여 사용자의 주의를 환기하는 애드리브 콘텐츠(350)를 선생 아바타(310)를 통해 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는 사용자의 집중도가 임계 값 이상인 경우, 사용자를 격려하는 애드리브 콘텐츠(350)를 제공하고, 사용자의 집중도가 임계 값 미만인 경우, 사용자가 집중하도록 요구하는 애드리브 콘텐츠(350)를 제공할 수 있다. 이와 같이 애드리브 콘텐츠(350)를 제공함으로써, 사용자는 더 현실감 있는 교육 콘텐츠를 경험할 수 있고, 교육 콘텐츠에 대한 집중도를 향상시킬 수 있다. 일 실시예에서, 애드리브 콘텐츠는 프로세서(205)에 저장된 복수의 애드리브 콘텐츠 중에서 집중도에 기초하여 선택될 수 있다. 다른 예에서, 프로세서(205)는 프로세서(205)에 저장된 복수의 애드리브 콘텐츠 중에서 집중도에 기초하여 어느 하나의 애드리브 콘텐츠를 선택하고, 선택된 애드리브 콘텐츠를 사용자의 텍스트 입력에 기초하여 변형하여 제공할 수 있다.

프로세서(205)는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)에 대한 사용자의 집중도에 기초하여, 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)에 이어 제공할 다음 교육 콘텐츠(예를 들어, 서브 교육 콘텐츠)를 결정할 수 있다. 다음 교육 콘텐츠는 사용자의 집중도 및/또는 이해도에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 사용자가 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)에 대한 집중도가 높고 이해도가 높은 경우, 다음으로 제공되는 교육 콘텐츠의 수준이 한 단계 더 높은 것이 사용자의 학업 성적 향상에 더욱 도움이 될 수 있다. 반대로, 사용자의 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)에 대한 집중도가 낮고 이해도가 낮은 경우, 그대로 다음 파트로 넘어갈 경우 사용자는 다음 파트의 교육 콘텐츠를 제대로 이해하지 못해 학습 효과가 떨어질 수 있다. 이러한 경우 보다 낮은 수준의 교육 콘텐츠의 제1 파트를 다시금 제공하는 것이 더 효과적일 수 있다. 이와 같이, 프로세서(205)는 각 파트가 제공된 이후 사용자의 집중도 및/또는 이해도를 평가하여 다음으로 제공할 교육 콘텐츠의 수준을 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(205)는 사용자의 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)에 대한 집중도가 낮은 경우, 다음 교육 콘텐츠를 일부 변형하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는 사용자의 텍스트 입력에 기초하여 다음 교육 콘텐츠를 일부 변형한 변형 파트를 제공할 수 있다. 사용자가 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트(345)가 제공되는 동안 교육 콘텐츠에 집중하지 못하고 다른 주제에 대한 텍스트 입력을 하였을 경우, 해당 주제를 기초로 다음 교육 콘텐츠를 일부 변형하여 제공함으로써, 사용자의 집중도를 더욱 높일 수 있다.

도 4를 참조하면, 일 실시예에 교육 콘텐츠 제공 방법의 흐름도가 도시되어 있다.

단계(405)에서, 프로세서(205)는 가상의 선생 아바타를 통해 교육 콘텐츠를 제공하는 가상 환경에서, 서로 다른 수준의 복수의 교육 콘텐츠들 중 선택된 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트를 사용자 장치를 통해 가상 환경에 참여한 사용자에게 제공할 수 있다.

프로세서(205)는 사용자가 상기 가상 환경에 참여한 것에 응답하여, 상기 복수의 교육 콘텐츠들과 관련된 기설정된 질의를 상기 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 사용자에게 제공되는 질의는, 복수의 교육 콘텐츠들과 관련된 학업 과목의 학업 석차에 대한 질의일 수 있다. 프로세서(205)는 질의에 대한 상기 사용자의 답변을 수신할 수 있다. 프로세서(205)는 사용자의 답변에 기초하여 사용자의 수준을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(205)는 학업 석차에 대한 백분위수를 복수의 교육 콘텐츠들의 수에 따라 복수의 백분위 구간으로 나누고, 사용자의 학업 석차에 따른 백분위수와 비교하여 사용자의 수준을 결정할 수 있다. 프로세서(205)는 사용자의 백분위수가 포함되는 백분위 구간에 대응되는 수준을 사용자의 수준으로 결정할 수 있다. 프로세서(205)는 사용자의 백분위수가 포함되는 백분위 구간에 대응되는 수준의 교육 콘텐츠를 타겟 교육 콘텐츠로 선택할 수 있다.

다른 실시예에서, 사용자에게 제공되는 질의는, 복수의 교육 콘텐츠들에 포함된 지식에 대한 문항들을 포함할 수 있다. 프로세서(205)는 질의에 포함된 문항들의 정답률에 기초하여 사용자의 수준을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는 복수의 교육 콘텐츠들의 수에 따라 구분된 정답률 구간들 중 사용자의 답변에 따른 정답률에 대응되는 정답률 구간의 교육 콘텐츠를 타겟 교육 콘텐츠로 결정할 수 있다.

프로세서(205)는 선택된 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트를 가상 환경을 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트의 서브 교육 콘텐츠 중 영상 콘텐츠는 가상 환경에서 재생될 수 있고, 프로세서(205)의 서브 교육 콘텐츠 중 발화 콘텐츠는 가상 환경에 포함된 선생 아바타의 음성으로 사용자 장치를 통해 출력될 수 있다.

단계(410)에서, 프로세서(205)는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트가 제공되는 동안 사용자 장치에 입력된 사용자의 텍스트 입력을 사용자 장치로부터 수신할 수 있다.

단계(415)에서, 프로세서(205)는 제1 파트 및 수신된 텍스트 입력에 기초하여, 사용자의 제1 파트에 대한 집중도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트 및 단계(410)에서 수신된 텍스트 입력을 비교한 제1 비교 결과를 기초로, 사용자의 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트에 대한 집중도를 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(205)는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트의 텍스트와 단계(410)에서 수신된 텍스트 입력 간 유사도를 집중도로 결정할 수 있다. 프로세서(205)는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트의 텍스트를 텍스트 임베딩으로 변환하고, 단계(410)에서 수신된 텍스트 입력을 텍스트 임베딩으로 변환하여, 변환된 두 텍스트 임베딩 간 코사인 유사도를 결정하여 집중도를 결정할 수 있다.

다른 실시예에서, 프로세서(205)는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트에 대해 기설정된 키워드들 중 단계(410)에서 수신된 텍스트 입력에 포함된 키워드 수의 비율을 집중도로 결정할 수 있다.

단계(420)에서, 프로세서(205)는 단계(415)에서 결정된 집중도에 기초하여 선생 아바타를 통해 애드리브 콘텐츠를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(205)는 단계(415)에서 결정된 집중도가 제1 임계 값 미만인 경우, 선생 아바타가 사용자에게 집중할 것을 요구하는 발화 콘텐츠 및 가상 환경 내에서 사용자 장치를 통한 사용자의 시야를 자극하는 시각적 콘텐츠를 포함하는 제1 애드리브 콘텐츠를 제공하고, 집중도가 제1 임계 값 이상인 경우, 선생 아바타가 사용자를 격려하는 발화 콘텐츠를 포함하는 제2 애드리브 콘텐츠를 제공할 수 잇다.

일 실시예에서, 프로세서(205)는 단계(415)에서 결정된 집중도와 함께 사용자의 텍스트 입력을 더 고려하여 애드리브 콘텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는 단계(415)에서 결정된 집중도가 제1 임계 값 미만인 경우, 선생 아바타가 사용자의 텍스트 입력에 포함된 콘텐츠들 중 타겟 교육 콘텐츠와 관련이 없는 주제의 콘텐츠를 기초로 사용자에게 집중할 것을 요구하는 발화 콘텐츠 및 가상 환경 내에서 사용자 장치를 통한 사용자의 시야를 자극하는 시각적 콘텐츠를 포함하는 제1 애드리브 콘텐츠를 제공하고, 집중도가 제1 임계 값 이상인 경우, 선생 아바타가 사용자의 텍스트 입력에 포함된 콘텐츠들 중 타겟 교육 콘텐츠와 관련된 주제의 콘텐츠를 기초로 사용자를 격려하는 발화 콘텐츠를 포함하는 제2 애드리브 콘텐츠를 제공할 수 있다.

위와 같이 교육 콘텐츠의 파트와 파트 사이에 애드리브 콘텐츠를 제공함으로써, 사용자는 현실의 수업 환경과 유사한 환경에서 교육 콘텐츠를 경험할 수 있다.

단계(425)에서, 프로세서(205)는 단계(420)에서 애드리브 콘텐츠가 제공된 것에 응답하여, 단계(415)에서 결정된 집중도를 기초로, 타겟 교육 콘텐츠의 제2 파트 및 타겟 교육 콘텐츠보다 상위 수준인 상위 교육 콘텐츠의 제2 파트 중 어느 하나를 선생 아바타를 통해 제공하거나, 또는 타겟 교육 콘텐츠보다 하위 수준인 하위 교육 콘텐츠의 제1 파트, 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트, 타겟 교육 콘텐츠의 제2 파트 및 상위 교육 콘텐츠의 제2 파트 중 어느 하나를 변형한 변형 파트를 선생 아바타를 통해 제공할 수 있다. 단계(425)에서 제공되는 콘텐츠와 관련하여, 도 5를 참조하여 설명한다.

도 5를 참조하면, 단계(415)에서 결정된 집중도에 기초하여 교육 콘텐츠를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도가 도시되어 있다.

단계(505)에서, 프로세서(205)는 단계(415)에서 결정된 집중도가 제1 임계 값 이상인지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 임계 값은, 사용자의 학업 석차에 대응되는 백분위수에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 백분위수가 높을수록, 제1 임계 값이 낮아질 수 있다. 백분위수가 높을수록 제공된 교육 콘텐츠와 관련하여 사전에 가지고 있는 지식이 많을 수 있고, 이에 따라 집중도가 낮아질 수 있다. 백분위수가 높을수록 제1 임계 값을 낮춤으로써 사전에 지식을 가지고 있는 사용자에 대한 학습 효과를 극대화할 수 있다.

다른 실시예에서, 제1 임계 값은, 사용자의 학업 석차에 대응되는 백분위수 및 타겟 교육 콘텐츠의 수준에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 백분위수가 높을수록, 타겟 교육 콘텐츠의 수준이 낮을수록, 제1 임계 값이 낮아질 수 있다.

단계(415)에서 결정된 집중도가 제1 임계 값 이상인 경우, 프로세서(205)는, 단계(510)에서, 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트에 대한 사용자의 이해도를 결정하고, 결정된 이해도가 기설정된 제2 임계 값 이상인지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 이해도는 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트 및 단계(410)에서 수신된 텍스트 입력을 비교한 제1 비교 결과 및 상위 교육 콘텐츠와 단계(410)에서 수신된 텍스트 입력 사이의 제2 비교 결과에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 이해도는 제1 비교 결과와 제2 비교 결과의 가중 평균치로 결정될 수 있다. 가중 평균을 적용함에 있어서, 제1 비교 결과에 대한 가중치가 제2 비교 결과에 대한 가중치보다 작을 수 있다.

단계(510)에서 결정된 이해도가 제2 임계 값 이상인 경우, 프로세서(205)는, 단계(515)에서, 사용자의 수준을 상승시키는 것으로 결정할 수 있다. 단계(515)에서 사용자의 수준을 상승시키는 것으로 결정된 경우, 단계(420)에서 애드리브 콘텐츠가 제공된 것에 응답하여, 프로세서(205)는, 단계(520)에서, 상위 교육 콘텐츠의 제2 파트를 가상 환경을 통해 제공할 수 있다.

단계(510)에서 결정된 이해도가 제2 임계 값 미만인 경우, 프로세서(205)는, 단계(525)에서, 사용자의 수준을 유지하는 것으로 결정할 수 있다. 단계(525)에서 사용자의 수준을 유지하는 것으로 결정된 경우, 단계(420)에서 애드리브 콘텐츠가 제공된 것에 응답하여, 프로세서(205)는, 단계(530)에서, 타겟 교육 콘텐츠의 제2 파트를 가상 환경을 통해 제공할 수 있다.

단계(415)에서 결정된 집중도가 제1 임계 값 미만인 경우, 프로세서(205)는, 단계(535)에서, 복수의 교육 콘텐츠들의 각 수준 별로 하나의 문항을 사용자에게 제공할 수 있다. 교육 콘텐츠의 파트와 파트 사이에서 제공되는 문항인만큼, 너무 많은 문항이 제공될 경우 사용자가 피로감을 느낄 수 있다. 하나의 문항을 제공함으로써 사용자의 피로감을 낮출 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는 단계(420)에서 애드리브 콘텐츠가 제공된 것에 응답하여, 하위 교육 콘텐츠의 제1 파트에 대한 제1 문항, 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트에 대한 제2 문항, 상위 교육 콘텐츠의 제1 파트에 대한 제3 문항을 포함하는 질의를 사용자에게 제공할 수 있다.

프로세서(205)는 사용자로부터 제1 문항, 제2 문항 및 제3 문항에 대한 답변을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는 사용자가 사용자 장치를 통해 입력한 제1 문항, 제2 문항 및 제3 문항에 대한 답변을 사용자 장치로부터 수신할 수 있다.

단계(540)에서, 프로세서(205)는 제1 문항, 제2 문항 및 제3 문항의 정답 여부에 기초하여, 사용자에게 제공할 다음 교육 콘텐츠의 파트를 선택할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는 제1 문항에 대한 사용자의 답변이 오답인 경우, 하위 교육 콘텐츠의 제1 파트를 선택하고, 제1 문항에 대한 사용자의 답변이 정답이고 제2 문항에 대한 사용자의 답변이 오답인 경우, 타겟 교육 콘텐츠의 제1 파트를 선택하고, 제1 문항에 대한 사용자의 답변이 정답이고 제2 문항에 대한 사용자의 답변이 정답이고 제3 문항에 대한 사용자의 답변이 오답인 경우, 타겟 교육 콘텐츠의 제2 파트를 선택하고, 제1 문항에 대한 사용자의 답변이 정답이고 제2 문항에 대한 사용자의 답변이 정답이고 제3 문항에 대한 사용자의 답변이 정답인 경우, 상위 교육 콘텐츠의 제2 파트를 선택할 수 있다.

프로세서(205)는 선택된 파트를 단계(410)의 텍스트 입력에 기초하여 변형한 변형 파트를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는, 단계(545)에서, 사용자의 텍스트 입력에 기초하여, 단계(540)에서 선택된 파트의 서브 교육 콘텐츠의 첫 번째 문장을 단계(410)의 텍스트 입력의 주제와 연관지어 재구성하여 변형 파트를 생성할 수 있다. 프로세서(205)는 사용자의 텍스트 입력에 기초하여, 선택된 파트의 서브 교육 콘텐츠의 첫 번째 문장을 텍스트 입력의 주제와 연관지어 재구성하도록 명령하는 자연어 명령, 선택된 파트 및 사용자의 텍스트 입력을 포함하는 프롬프트를 기학습된 생성형 언어모델에 입력하여 변형 파트를 생성할 수 있다.

단계(550)에서, 프로세서(205)는 변형 파트를 가상 환경을 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 이와 같이 사용자의 텍스트 입력을 기초로 교육 콘텐츠를 변형하여 제공함으로써, 사용자가 집중하고 있지 않은 시간 동안 가지고 있던 사고와 연관성이 있는 교육 콘텐츠를 제공할 수 있고, 이로써 사용자가 교육 콘텐츠에 집중하도록 유도될 수 있다.

추가적인 실시예에 따르면, 프로세서(205)는 소정의 센싱 정보를 토대로, 사용자의 집중도를 평가할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(205)는 플레밍의 오른손 법칙에 대한 실습 콘텐츠와 함께 동시에 소정의 필기를 요청하는 학습 콘텐츠를 제공함과 동시에, 이 과정에서 구비된 이미지 센서(혹은 카메라)를 통해 사용자의 움직임을 검출하고, 프로세서(205)는 사용자가 오른손으로 필기를 수행하거나, 오른손으로 실제로 실습을 수행하지 않거나, 또는 동시에 왼손 필기를 수행하지 않는 경우, 해당 사용자를 집중력이 소정의 임계치 이하인 사용자로 결정할 수 있다.

추가적인 실시예에 따르면, 프로세서(205)는 앞서 설명된 방식을 통해 집중도가 소정의 임계치 이하로 판별된 콘텐츠 영역(집중도가 소정의 임계치 이하의 콘텐츠 시간대)을 취합하여 복습 콘텐츠를 생성하고, 생성된 복습 콘텐츠를 사용자에게 다시 제공함으로써, 사용자가 집중도가 낮은 상태에서 시청 중이던 콘텐츠를 복습할 수 있는 수단을 제공할 수 있다. 프로세서(205)는 콘텐츠를 취합하는 과정에서, 집중도가 소정의 임계치 이하인 영역의 콘텐츠 내용이 집중도가 임계치를 초과하는 영역의 콘텐츠와 유사도가 미리 설정된 수치 이상인 영역은 복습 콘텐츠에서 배제함으로써, 경량화된 복습 콘텐츠를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다. 콘텐츠의 유사도는 각각의 콘텐츠 영역을 생성형 인공지능 모델에 입력하여 획득한 각각의 콘텐츠 요약본을 획득하고, 요약본 각각에 대한 임베딩 벡터를 획득하고, 획득한 임베딩 벡터 사이의 유사도에 기초하여 콘텐츠 영역 사이의 유사도를 결정할 수 있다. 콘텐츠의 유사도를 결정하는 방식은 이에 한정되는 것이 아님은 통상의 기술자가 이해할 것이다.

위 실시예에서, 프로세서(205)는 복습 콘텐츠 각 부분의 요점을 텍스트로 요약한 복습 콘텐츠 요약본을 생성하여 사용자에게 제공함으로써, 사용자가 효과적으로 집중도가 낮게 평가된 영역을 효과적으로 복습할 수 있는 수단을 제공할 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, FPGA(field programmable gate 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.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 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.