KR20030070884A - 학생과 지도교사를 연결해주는 대화식 온라인 학습 - Google Patents

학생과 지도교사를 연결해주는 대화식 온라인 학습 Download PDF

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KR20030070884A
KR20030070884A KR10-2003-7000795A KR20037000795A KR20030070884A KR 20030070884 A KR20030070884 A KR 20030070884A KR 20037000795 A KR20037000795 A KR 20037000795A KR 20030070884 A KR20030070884 A KR 20030070884A
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Abstract

온라인 교습 방법 및 시스템은 최적의 가용 지도교사를 선정하고 학생에게 상호 학습환경을 구축한다. 자동화된 선정프로세스는 학생과 지도교사로부터 또한 그들에 관한 수많은 요인들을 통합하기 위하여 가중시스템을 이용한다. 학생으로부터 교습요구를 수용하면, 매칭프로세스가 수행되고 지도교사가 선정된다. 과목별 숙달도와 같은, 담당지도교사에 관한 정보 및 특정 연령군에 대한 적성이 정량화되고 능력기준과 연관된다. 요구된 보습유형과 같은, 학생에 관한 정보 및 그 학생의 교육수준이 정량화되고 능력기준에 대응하는 요구기준과 연관된다. 기준과 연관된 정량화된 정보를 조합하여 가중시스템은 최적임자를 선정한다. 가중시스템은 학생의 부모로부터 입력된 객관적인 비교 가중치 및/또는 지도교사 인증을 더욱 포함할 수 있다. 또한 지도교사의 가용성을 지도교사의 선정시에 고려할 수 있다. 일 실시예에서, 인터넷기술 및 자동호분배기술을 조합하여 자동화된 선정프로세서를 용이하게 하고 교습강의에 대한 근간을 제공할 수 있다.

Description

학생과 지도교사를 연결해주는 대화식 온라인 학습{INTERACTIVE ONLINE LEARNING WITH STUDENT-TO-TUTOR MATCHING}
출원인은 2000년 7월 18일에 출원된 가출원 제60/218,909호의 출원일의 이익을 요구하며, 이러한 우선청구는 35 U.S.C §119(E)(1)에 따라 이행된다.
컴퓨터는 교육에 유용한 툴이다. 과제해결을 스스로는 잘 하지 못하고 도움을 필요로 하는 학생들이 있다. 이용가능한 교육용 소프트웨어의 다양함에서 알 수 있듯이, 많은 학생들은 자신들의 과제와 관련된 도움을 얻기 위해 컴퓨터를 이용한다. 일반적으로 컴퓨터 기반 교육(Computer Based Training:CBT)은 훈련 및 교육을 위해 컴퓨터를 사용하는 것을 말한다. 이러한 응용분야 중 일부는 목표 분야에서 대화식 훈련강의를 제공한다.
하지만, 그럼에도 불구하고 전통적인 CBT 기법은 그들의 특성상 한계가 있다. 즉, 그 응용이 상기 응용에 채용된 정보의 범위에서만 유용하다는 것이다. 개발자는 통상적으로 보다 많이 요구받는 질문과 관련된 정보를 포함시킬 수는 있으나 모든 질문이나 문제를 예상할 수는 없다. 따라서, 이러한 교육적인 응용 중 일부는 너무 복잡하여 실제 교사를 대신하지 못한다. 양성된 교사는 보다 큰 범위의 문제에 충실히 대처할 수 있을뿐 아니라 학생들의 변화하는 수요에 대하여 보다 잘 적응할 수 있다. 보다 구체적으로는, 사람만이 "프로그래밍되지" 않은 상황에 대처할 수 있다. 또한, 전통적인 CBT 기술은 학생이 하드웨어와 동일한 지리적 위치에 있을 필요가 있다. CBT는 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크와 함께 사용하기에 적합할 수 있다. 일부 학교 또는 교육기관은 World Wide Web을 통해 학생이 접속하면 준비된 자료(교과서, 오디오, 비디오)를 이용할 수 있도록 한 "교육"을 제공한다. 몇몇 교사와 학생의 대화는 비동시적인 형태로 소통된다. 예를 들어, 학생들이 질문을 하고 추후에 교사가 답변을 하거나, 교사가 지정된 시간에 채팅강의를 주관할 수도 있다. 하지만, 교사가 학생에게 직접적인 주입은 하지 않는다. 학생은 대체로 자기 자신이 공부해야 한다.
업계에서 요구되는 것은 교사 및 교육 응용프로그램으로부터 먼 곳에 위치한 학생들 사이의 대화식 교육을 위한 보다 정교하고, 유연하며 효과적인 기법이다.
본 발명은 컴퓨터 기반의 교육에 관한 것으로, 특히 컴퓨터를 사용하여 학생에게 개인적인 학습 지원을 용이하게 하는 것과 관련이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에서의 시스템의 구성요소의 블록도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 사용되는 가중매트릭스의 블록도,
도 3은 적절한 지도교사를 선택하고 상기 실시예에 따른 교습강의를 구성하는 방법의 플로우 차트,
도 4는 상기 실시예에 따른 2개의 예시적인 가중매트릭스를 나타내고 있는 도면,
도 5는 상기 실시예에 따른 지도교사 가중메트릭스를 기반으로 하는 지도교사 선택의 블록도,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 사용되는 학생의 접속을 위한 Web 페이지의 일 예를 나타낸 도면이다.
본 발명은 도움을 요청하는 학생과 학습강의동안 적절한 도움을 줄 수 있는 지도교사/교사를 자동적으로 연결해 준다. 가중시스템(weighting system)은 상기 학생에게 적절한 지도교사를 지정해주는데 쓰인다. 일단 연결이 이루어지면, 학생과 지도교사간에 개인교습강의가 이루어진다. 루팅 서버(routing server)는 자동적으로 교습강의동안의 의사소통을 용이하게 한다. 교습강의는 의사소통의 기반으로서 컴퓨터 네트워크 및 대화식 통합형 멀티미디어 툴을 사용하여 실시간으로 이루어질 수도 있다.
가중시스템은 일반적인 교습 및 교육과 관련하여 선정기준(selection criteria)에 따라 작동된다. 상기 기준은 학생들의 요구 및 선호도의 범위뿐 아니라 지도교사의 전문적 지식 및 교습법의 범위를 포함한다. 바람직하게는, 상기 가중시스템은 교육전문가에 의해 또는 경험에 의해 개발된 대상 가중치(objective weights)를 사용하여 요청된 도움에 대한 학생들의 설명의 주관(subjectiveness)에 대한 보상을 한다. 또한, 학생의 부모나 보호자 또는 지도교사를 위한 인증기관에 의하여 보충 웨이팅이 제공될 수도 있다. 이들 가중치는 조합되어 한세트의 적응성 높은 다단계(multi-tiered) 규칙을 형성하는데 사용되어 일대일 교습서비스의 연결 목표를 구현하게 된다.
자동화처리는 자질 있는 지도교사를 선택하여 도움을 요청하는 학생을 돕는다. 각 지도교사에 대한 자질 정도를 결정하기 위하여 지도교사들에 대한 평가가 이루어진다. 요청에 따라 소정 세트의 기준에 서열이 매겨진다. 자질 정도 및 서열이 조합되어 각 지도교사에 대한 정성자를 찾아낸다. 지도교사는 정성자에 적용되는 소정의 규칙에 따라 선택된다. 예를 들어, 상기 규칙은 가장 뛰어난 정성자를 선택하여 가장 적절한 지도교사를 가려낼 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 특정 과제의 문제와 관련된 어려움을 겪는 학생들이 개인교사의 도움을 구할 수 있다. 학생들은 컴퓨터 네트워크를 사용하여 호스팅 서버로 학원식(academic) 지도를 요청한다. 상기 서버는 대기중인 교사들 중 가장 적절한 교사를 결정한다. 이러한 결정을 내리기 위하여, 자동 큐잉(queuing), 루팅 및 커뮤니케이션 서비스와 연계하여 가중시스템이 사용된다. 일단 지도교사가 선정되면, 지도교사와 학생간에 교습강의가 직접 이루어진다. 매칭과정은 교습요구에 응답하여 실시간으로 이루어진다. 교습강의는 동시간의 대화식 학습환경을 제공한다.
본 실시예는 학원식 학습환경에 있어서의 학생과 지도교사를 기준으로 하여 설명되나, 본 발명은 이러한 응용에 한해 제한되는 것은 아니다. 학생은 지도를 받으려 하는 사람을 지칭하며, 지도교사 또는 교사는 지도를 요청받는 주제와 관련된 교습법 및 지식을 가진 사람을 가르킨다. 예를 들어, 본 발명은 세무신고, 드레스제작, 깍지 강낭콩 재배, 플루트연주 및 제2외국어학습과 관련된 조언 또는 지도를 원하는 사람들에게 적용될 수도 있다.
상기 가중시스템은 실제의 일대일 교습 및 주문식(on-demand) 지도를 전달하기 위하여 온라인상의 지도교사/교사와 온라인상의 학생을 짝지워 주는 과정을 유리하게 자동화하고 최적화한다. 가중치의 사용은 끊임없이 요청, 요구되는 환경에서 표준화되고 서열화된 온라인상 학생들의 요구사항에 대하여 온라인상의 지도교사/교사들의 풀(pool) 가운데 표준화된 능력 서열을 갖는 지도교사/교사를 짝지워 주는 동적인 방법론을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에서, 인터넷 기술과 자동 호 분산(automatic call distribution)과 같은 커뮤니케이션 큐잉 및 루팅 시스템의 조합은 가중시스템을 기반으로 한 자동 지도교사선정과정을 돕기 위한 하부구조를 제공한다. 도 1을 참조하면, 어느 정도 원거리에 있는 호스팅 서버(14)에 접속하기 위하여 학생들은 적절한 네트워크, 예를 들어, 인터넷(12)에 연결된 멀티미디어 퍼스널 컴퓨터(10)를 사용한다. 상기 멀티미디어 컴퓨터(10)는, 예를 들어 스피커 및 마이크로폰을 포함할 수도 있다. 호스팅서버는 World Wide Web과 같은 몇몇 인터넷 도구를 사용하는 Web 페이지(들) 등의 사용자 인터페이스를 제공한다. 예를 들어, 더욱 상세히 후술될 도 6을 참조하기로 하자. 호스트 서버(14)는 이서네트(Ethernet)(15)나 여느 다른 네트워크 디바이스(지역 또는 원격)를 통해 함께 연결되는 수정된 자동 호 분산기(16)와 같은 라우터 서버(16)로 보완되어 학생과 지도교사간의 의사소통을 용이하게 하거나 모니터링할 수 있다. 종래의 자동 호 분산기(ACD)는 들어오는 전화 호출(telephone calls)을 오퍼레이터와 에이전트로 보내는 컴퓨터처리 폰 시스템이다. 이와 유사한 하부구조 및 응용례는 학생의 요청을 대기중인 지도교사에게 보내주는데 사용될 수도 있다. 하지만, 인터넷에서 작동하기에 적합한 ACD가 사용될 경우, 가중시스템과 통합되거나 상호작동하도록 수정될 수도 있다.
지도교사와 학생에 대한 정보가 구성되어 메모리, 예를 들어 데이터베이스(18)에 저장된다. 지도교사는 주제(subject) 네트워크, 즉, 인터넷 또는 선택적으로 이서네트를 통해 연결되는 어딘가에 위치한 멀티미디어 퍼스널 컴퓨터(19)를 운영한다. 지도교사와 학생이 짝지워 진 후에는, 그들이 Web 서버의 개입없이 네트워크를 통해 직접적으로 의사소통할 수 있다. 지도교사의 컴퓨터(19)는 TCP/IP, 피어 프로토콜(peer protocol) 또는 여느 다른 네트워크 커뮤니케이션을 거쳐 학생의 컴퓨터와 연결된다.
지도교사와 학생에 대한 정보가 각각의 매트릭스로 구성되는 가중시스템에 의해 선정/매칭 과정이 용이해진다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 매트릭스는 로직 테이블과 같은 데이터 구조이다. 메트릭스내의 각각의 아이템 또는 열은 단일의 선정 기준과 관련된다. 선정기준은 학생의 요구와 지도교사의 능력을 매칭시킴으로서 가장 적합한 지도교사를 결정하는 실질적인 인자들로 이루어져 있다. 교육 모델에 적용되는 것과 마찬가지로, 상기 기준은, 예를 들어 학생이 가진 문제의 주제, 난해도의 수준, 요구되는 교습의 형식을 포함한다. 지도교사에 관한 기준은 주제에 대하여 지도교사가 충분한 지식을 가지고 있는가, 학생의 나이 및 이해수준 및 지도교사의 인증을 포함할 수 있다. 기준은 특정성의 변화하는 정도에 의해 배열될 수 있다. 예를 들어, 수학의 경우 큰 폭의 기준, 즉 학생은 수학문제에 관한 도움을 필요로 하고 지도교사는 수학에 있어서의 숙달도를 필요로 한다. 수학과 관련한 보다 특정한 기준에는 초등학교 수준의 산수, 3급수학(third grade math) 또는 분수가 포함된다. 학생의 요구와 지도교사의 능력을 정의하는 많은 방법이 있으나, 자동 선정과정 및 가중시스템을 구현하기 위한 유일한 요건은 학생에 관한 정의가 지도교사에 대한 정의와 관련이 있다는 점이다. 즉, 학생의 기준은 9급수학이고 지도교사의 기준은 대수학인 경우, 상기 기준은 충분히 상호 참조되어 매치를 이루게 된다. 학생 매트릭스의 요청 기준은 지도교사 매트릭스의 능력 기준과 정렬될 수 있어야 한다.
도 2를 참조하면, 학생은 자신에 관한 정보를 제공하고 서버에 의해 호스팅된 Web 페이지에 상기 학생의 프로파일의 특징(20)의 방식으로 도움을 받는다. 학생의 프로파일은 학생이 원하고 있는 교습에 관한 필수적인 배경정보, 예를 들어 학생의 이름, 학교수준, 특정 언어의 요건 및 학생이 현재 도움을 받고자 하는 과제의 유형과 관련한 특성을 담고 있는 온라인 상의 설문(questionnaire)이다. 학생의 프로파일은 학생이 탄젠트를 계산하는 과제에 대한 도움을 필요로 한다는 등의 매우 세세한 정보를 수용할 수도 있다. 또한, 학생은 교습강의에 부과될 페이지나 문제의 수를 알릴뿐 아니라 교과서의 이름을 나타낼 수도 있다. 학생의 프로파일에 담긴 각 질문에 대한 답변은 잠재적인 선정기준이다. 요청 기준으로서 사용될 정보에 대하여, 학생은 선호사항과 요건사항을 구별하기 위하여 그들을 정량화 또는 서열화할 것을 요구받는다.
그 다음, 학생의 프로파일은 학생의 가중매트릭스(21)(또한, 22로 더욱 상세히 도시되어 있음)내에서 컴파일링된다. 학생의 매트릭스(22)의 요청기준으로 제목이 붙은 한 칼럼은 학생의 요구를 정의하는 인자들을 포함하고 있다. 상기 요청기준은 상기 학생의 프로파일을 포함하는 관련 정보분야에 해당하며, 이는 학생의 프로파일의 분야들 각각이 적어도 하나의 도움 기준에 관한 것이거나 그렇게 해석된다는 것을 의미한다. 다음 칼럼은 학생의 프로파일을 토대로 한 요구서열을 나타내고 있다. 때때로, 학생의 프로파일로부터의 소정 정보를 나타내기 위하여 매트릭스내에서 2개의 기준이 소요되기도 한다. 예를 들어, 학생의 주 사용 언어에 대하여, 지도교사가 상기 언어로 의사소통을 할 수 있는지의 일 기준과 상기 언어에 있어서의 숙달정도(1 내지 10 등급)을 반영하는 다른 기준이 필요할 수 있다.
시스템은 학생의 주관적인 서열로부터의 스큐잉(skewing)을 보상하도록 상대적인 가중치를 또한 제공한다. 각각의 요구기준에는 그 상대적 중요성을 나타내는 가중치가 할당된다. 예를 들어, 학생의 제1언어에 관한 기준은 지도교사의 성별이나 지도교사가 특정한 교과서를 이용하는지의 여부보다 더 중요하다. 상대적인 가중치는 교육지침, 전문가의 의견이나 조사 및 여타의 신뢰성 있는 자료를 토대로 정해질 수 있다. 학생의 서열은 조정된 서열을 생성하도록 상대적인 가중치에 의하여 균형잡힌다.
유사하게, 지도교사의 가중 매트릭스는 지도교사 및 그/그녀의 능력에 관한 정보를 포함한다. 지도교사자격증 및 평가서(23)는 지도교사의 가중매트릭스(24)(26에 상세히 도시됨)의 자격기준에 관한 것이다. 평가는 표준화된 테스트, 감독평가, 학생으로부터의 피드백, 학력배경(academic background) 등등 또는 이들의 조합과 같은 다양한 평가를 바탕으로 정해질 수 있다. 지도교사 또는 지도교사자격증의 평가로부터 추론되는 숙련도 또는 정량자(quantifier)에는 각각의 자격기준이 할당될 수 있다. 각각의 자격기준에 대한 숙련도는 요인(factor)에 대한 지도교사의 상대적인 강점 또는 단점을 나타낸다. 숙련도는 각각의 능력에서 지도교사의 장점에 따라, 예를 들어, "우수", "양호", "보통" 및 "부족"을 반영하는 주어진 범위로 수치화될 수 있다. 또한, 자격기준은 요구기준에 부합되어, 지도교사의 자격의 숙련도를 조정하는 가중치로서 조정된 서열이 사용될 수도 있다. 이러한 방식으로, 지도교사의 지식 및 기량은 도움을 요청하는 학생의 요구와 매칭된다. 숙련도는 각각의 지도교사에 대한 정성자 또는 적합성 정도를 생성하기 위한 (조정된 서열을 기초로 하는)대응하는 가중치와 함께 결합될 수 있다. 유용성과 같은 기타의 요인들은 루팅서비스에 의하여 제공될 수도 있고, 정성도를 계산하거나 정성자를 기준으로 지도교사를 선택함에 있어서 고려될 수도 있다. 매트릭스는 각각의 담당지도교사에 대하여 생성되며 지도교사의 가중 매트릭스(25)의 수집은 서버중의 하나에 의하여 관리되는 데이터베이스에 저장될 수 있다.
연산의 개요로서, 도 3을 참조하여 과정이 설명된다. 각각의 담당지도교사는 지식 및 기량을 평가받는다(단계(30)). 평가는 초기과정의 일부로서 시스템에 의하여 수행된다. 그러나, 평가는 초기에 또는 소정의 다른 시간에 외부의 제3자에 의하여 실시될 수 있다. 신뢰성을 유지하기 위해서는, 지도교사의 평가의 정확성을 확보하기 위한 노력이 취해져야만 한다. 또한, 지도교사의 자격증, 등급, 교수법(education), 경력 및 생체통계(vital statistics)가 마찬가지로 매트릭스에 포함될 수 있다. 단계(31)에서는, 지도교사에 관한 다양한 정보가 통합되어 자동화선택/매칭과정을 가능하게 한다. 데이터처리를 용이하게 하기 위하여, 전부는 아니더라도, 대부분의 기준은 수치값으로서 정량화되고, 지도교사의 가중 매트릭스에 포함된다.
단계(32)에서, 서버는 일반적으로 웹페이지 인터페이스를 통하여 학생이 제공하는 학생의 프로파일을 받아 들인다. 단계(33)에서, 요구 서열은 학생의 프로파일의 데이터에 따라 정해진다. 요구 서열은 학생의 가중치 매트릭스에 포함됨다. 선택적으로 학생의 프로파일은 서버 중의 하나에 보유될 수 있다. 프로파일이 유지되면, 서버가 학생의 프로파일에 못 미치는 정보를 포함하는 도움요청을 수락할 수도 있다(단계(34)). 이미 제공된 프로파일 정보를 가지고 있는 시스템으로 되돌아온 학생은 학생의 당면수요와 관련된 정보를 제공할 것이다. 그런 다음, 서버는 학생의 프로파일이나 학생의 가중 매트릭스를 검색하고, 그에 따라 요구서열을 갱신할 것이다(단계(35)). 일단 서열이 정해지면, 단계(36)에서는, 이전에 정해진 상대적 가중치에 따라 서열이 조정된다. 단계(37)에서는, 담당교사가 현재 유용한지를 정하는데 루팅서버나 유사한 장치가 사용된다.
유용성은, 예를 들어, 투표, 등록개요 또는 지도교습강의계획과 같은 자동화 검출에 의하여 정해질 수 있는 액티브 네트워크 접속(active network connection)의 현재시점에 따라 정해질 수 있다. 선택될 지도교사에 있어서, 지도교사는 컴퓨터 네트워크에 대한 액티브 접속을 해야만 하고, 강의에 참여할 준비가 되어 있어야 한다. 예를 들어, 지도교사가 인터넷에 "로그온"되어 있지만, 일시적으로 부적당하다면, 지도교사는 유용하지 않다. 이러한 상태에서 지도교사는 예를 들어, 이메일, 인스턴트메세지, 채팅 또는 페이징(paging)을 통하여 탄원될 수도 있어서, 언제 지도교사가 유용해지는지를 사정한다. 지도교사가 또 다른 강의에 연관되면, 언제 지도교사가 유용해지는 지를 예측할 수 있고, 유용성의 결정시에 대기시간을 포함시킬 수도 있다. 담당교사가 온라인이고 현재 자리를 지키지 않고 있지만, 어쩌면 곧 유용해질 수 있는지의 결정은 큐잉 및 루팅시스템에 의하여 촉진될 수 있다. "유용한" 지도교사의 풀은 공급 및 수요에 끊임없이 대응하여 변화한다.
유용한 지도교사를 위하여, 단계(38)에서는, 지도교사의 가중 매트릭스에 대한 가중치가 학생의 도움 요구(seeking help)에 대한 학생의 매트릭스내의 조정된 서열에 따라 설정된다. 상기 가중치의 결정은 과정의 유효성을 위반하지 않고도 지도교사의 유용성을 결정하기 이전에 형성될 수도 있다. 단계(39)에서, 다음과 같이 각각의 유용한 지도교사에 대하여 정성자가 계산된다: 각각의 기준에 대한 숙련도에는 조정된 숙련도를 생성하는 해당 가중치가 곱해진다. 모든 기준에 대하여 조정된 숙련도는 가산되거나 평균화될 수도 있지만, 그렇지 않으면 각각의 지도교사에 대한 총점(total value)이나 정성자를 생성하기 위하여 합쳐질 수도 있다. 단계(40)에서, 최고의 지도교사는 사전설정된 규정에 의거하여 선택된다. 일반적인 규정은 가장 높은 값이 최고의 지도교사를 나타내는 것이다. 그러나, 최고의 지도교사를 선택함에 있어서 매칭기준 외에 여타의 요인이 고려될 수도 있다. 예를 들어, 큐잉 및 루팅시스템은, 유용성이 전혀 없다기 보다는 일시적으로 부적절한 지도교사에 대한 평가대기시간(estimated waiting time)을 제공할 수도 있다. 이 평가대기시간은 선택에 영향을 미친다. 예를 들어, 낮은 정성자를 가지고 있지만 즉시 유용한 지도교사가 선호될 수도 있으며 정성자는 높지만 10분을 기다려야 유용해지는 지도교사 대신에 선택될 수도 있다. 단계(41)에서는, 지도교사 및 학생이 매칭을 이루고, 단계(42)에서는, 지도교사와 학생 사이에 직접 접속이 이루어짐에 따라 교습강의를 촉진시킨다. 서버는 교습강의에 참여할 필요가 없다.
매칭과정은 "다단계"로 되어 있고 "역동적"이다. 이들의 특성은, 자동화 큐잉 및 루팅과 관련하여, 꽤 독특한 포괄적인 "현재최상총점(best overall right now)"접근법을 기초로 학생을 지도교사에게 접속시켜주는 자동화 학생-지도교사 매칭과정을 생성한다.
지도교사의 가중 매트릭스(400)와 학생의 가중 매트릭스(410) 모두는 적격기준(412)과 요구기준(420)으로 각각 불리는 다중 선택기준을 포함한다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 지도교사의 가중 매트릭스는 "유창한 스페인어 구사", "메사츄세츠주 인증", "9급 수학에 능숙함", "여성" 및 여타의 선택기준 등등과 같은 적격기준(412)을 포함할 수 있다. 이들 각각의 기준은 열제목이 숙련도(414)로 표시되는 바와 같은 연산을 쉽게 하기 위하여 정량화된다. 본 예시에서, 그 값은 1 내지 10범위의 값으로 표시되며, 10은 가장 숙달된 것을 나타낸다. 본 예시에서 숙련도는 다음과 같이 표시된다: 지도교사가 유창한 스페인어 실력을 가지고 있는 것은 4점으로 정량화되고, 수학교습에 있어서 9급의 상당한 숙련도는 8점으로 정량화된다.또한, 지도교사는 여자이며, 메사츄세츠에서 인증받았다(부울 기준(Boolean criteria)은 예 또는 아니오에 대하여 각각 10점 또는 0점으로 표시될 수 있다).
학생의 가중 매트릭스(410)는 "9급의 수학교습 요망", "반드시 스페인어로 강의를 해주세요", "여자 지도교사 선호" 등등과 같은 요구기준(420)을 포함할 수 있다. 상기 기준은 학생에 의하여 학생의 프로파일에 랭크되거나, 도움요구를 수반한다. 본 예시에서 요구서열(422)은 각각 10, 10, 5이며, 앞의 2가지 기준은 세번째 기준보다 학생에게 더 중요하다는 것을 나타낸다. 각각의 기준은 어떠한 객관적인 표준에 의하여 결정되는 상대적인 가중치와 관련된다. 본 예시에서, 상대적인 가중치(424)는 각각 5, 19, 2이며, 이는 9급의 수학 전문가(달리 표현하면, 지도교사의 수학 능숙도 9급)에 대한 학생의 요구사항이, 학생의 모국어인 스페인어로 지도교사와 대화할 수 있는 요건보다 덜 중요하다는 것을 의미한다. 또한, 객관적으로 유리한 입장으로부터, 지도교사의 성별은 9급의 수학기준보다는 덜 중요하고, 이는 기준을 감소시키는 것이 아니라, 주어진 학생의 입력에 어떠한 시각(perspective)을 제공하는 것이다. 이 경우에, 스페인어가 유창한 것이 9급의 수학숙련도보다 더 높은 기준 가중치를 갖기 때문에, 가중 시스템은 실제로 수학교습 숙련도는 낮지만 스페인어가 유창한 지도교사를 선택할 것이다. 이 경우에는, 학생과 의사소통을 할 수 없지만 수학실력이 우수한 지도교사가 스페인어를 잘하지만 수학실력이 그저그런 지도교사보다 점수가 낮다. 이는 조정되는 숙련도에 반영된다. 요구서열(422) 및 상대적인 가중치(424)는 조정된 서열(426)을 생성하도록 합쳐진다(예를 들어, 곱해진다).
조정된 서열(426)은 지도교사의 매트릭스(400)에 사용되는 가중치(416)에 대한 기초가 된다. 본 예시에서는, 동일한 값이 사용되지만, 조정된 서열로부터 가중치를 생성하도록 소정의 공식 또는 함수가 적용될 수도 있다. 가중치(416)는 예를 들어, 자격기준(competency criteria)에 대하여 조정된 값을 생성하도록 곱해지는 바와 같이, 숙련도(414)에 적용된다. 마지막으로 조정된 값이 합져질 수 있지만, 예를 들어, 자동화 선택과정에 영향을 받기 쉬운 정성자(428)를 산출하도록 가산되거나 평균화될 수 있다.
가중 시스템은 유용한 지도교사의 부분집합이 9급의 수학숙련도를 가진 지도교사에 정성화되는 교사의 가중 매트릭스를 이용하여 결정될 수 있다. 상기 시스템은 이러한 선택기준에 대하여 각 지도교사의 조정된 숙련도를 비교하여 가장 숙련도가 높은 9급의 수학 지도교사를 찾아낼 수 있다.
더 일반적으로, 최고의 지도교사에 대하여 최고값규정을 이용할 때, 가중시스템은 각 지도교사에 대한 정성자를 비교한다. 도 5를 참조하면, 상기 시스템은 유용한 지도교사(510)의 풀에 대한 매트릭스를 참조한다. 각각의 매트릭스는 개별적으로 고려된다. 예를 들어, 매트릭스(512, 513, 514)는 각각 Judy Smith, 지도교사(B) 및 지도교사(C)에 관련된다. 각 지도교사에 대한 조정된 값(515, 516, 517)은 각각 900, 500, 375의 값을 갖는 정성자를 생성하기 위하여 가산된다. 따라서, 여타의 고려사항이 주어진, 9급의 수학 숙련도의 지원을 요구하는 학생을 위한 "최고의" 지도교사로서 Judy Smith를 선택한다.
학생-지도교사 매칭과정시에, 가중치는 동적으로 할당되거나 조정될 수 있다. 상대적인 가중치는 일반적으로 어떠한 객관적인 교육지침을 기준으로 결정된다. 그러나, 상기 지침은 특정 학생의 매트릭스에 적용될 때만 결정되는 약간의 융통성을 포함할 수 있다. 또한, 학생의 매트릭스로부터의 입력을 포함하도록 능력기준에 더 많이 적용되는 가중치가 바로(실시간으로) 결정된다.
온라인 학생프로파일을 통하여, 학생은 그 또는 그녀의 학생 가중매트릭스에 기록되는 다양한 선호도 및 요구사항을 나타내고 계속적으로 갱신할 수 있다. 학생-지도교사 강의 매칭시간에, 이 지표들은 가중치의 할당을 교사의 가중매트릭스내의 다양한 능력기준에 이르게 한다. 이와 동시에, 루팅시스템이나 이와 유사한 서비스는 유용성을 기준으로 잠재적인 지도교사들을 결정한다. 이러한 모든 요인들은 학생에 대한 지도교사의 독특한, 복합적인 "현재최상총점" 할당을 생성하도록 합하고 경쟁한다.
여타의 요인들은 가중시스템에 포함될 수 있다. 예를 들어, 부모가 학생의 학습필요성에 관한 추가 정보를 제공할 수도 있다. 예를 들어, 학생이 도움의 필요를 명확히 발음할 수 없는 유아인 경우에는 추가 정보가 중요할 수 있다. 정보는 학생의 정보로부터 생성된 서열을 조정하는 또 다른 서열의 형태일 수도 있다. 이러한 관계에서, 부모는 보호자, 정규교사, 지도상담자 또는 학생을 도와주는 누군가를 포함할 수 있다.
가중시스템에 포함될 수 있는 다른 종류의 요인은 지도교사에 관한 자격정보이다. 이러한 정보는 다양한 상태의 목록이거나 지도교사에 대한 위원회 인증(board certification)일 수도 있고 및/또는 소정의 증명시험에 대한 점수일수도 있다.
본 발명의 실시예는 Homework911.com에 의하여 실시되고 있다. 표준 웹브라우저(예를 들어, 넷스케이프 네비게이터 또는 마이크로소프트 인터넷 익스플로러)를 사용하여, 학생이 Homework911.com 웹사이트(예를 들어, www.homework911.com)에 접근한다. Homework911.com 웹사이트는 공개적으로 이용가능한 사이트이다. Homework911.com은 또한 사이트의 사적인 공동브랜드 버전(private, co-branded version of the site as well)을 제공할 수도 있다. 서비스의 메뉴 및 부대정보가 제공되는 Homework911.com 홈페이지가 사이트에 들어오는 학생을 맞이한다. 메뉴 항목 중의 하나를 선택하면, 학생은 Homework911.com 웹페이지로 가게된다. 웹사이트내의 유료서비스로 접근하기 위해서, 학생은 로그인 ID 및 암호를 위하여 프롬프트될 수 있다.
도 6을 참조로, 홈페이지(60)는 Homework911.com에서 제공가능한 몇 가지 서비스를 도시한다. 예를 들어, "Help Yourself - Online Student References" 메뉴아동템(62)은 무료 온라인 사전, 시소러스(thesaurus), 백과사전 등등에 액세스하는 웹페이지로 학생을 인도한다. "Your Homework" 페이지(63)는 (시스템내의) 지도교사, 아동학교 교사 또는 해당 컴퓨터에 의하여 제시된 학생의 과제 또는 문제를 안내하고 지원하는 애플리케이션을 제공한다. 별도의 페이지 "Students"(67)는 학생의 프로파일이나 도움요청을 수용하기 위한 질문게시판을 제공한다. "Parents" 페이지(68)는 교습프로그램, 아동들의 활동 및 진행도에 관한 정보를 부모에게 제공할뿐 아니라, 가중시스템에 의하여 통합될 석차 또는 다른 정보를 선택적으로 받을 수 있다. "Educators" 페이지(69)는 전문지도교사 및 교사에게 교습시스템 및 그들이 참가할 수 있는 방법에 관한 정보를 제공할 수 있다.
다른 메뉴아동템은 "One-On-One Tutoring"(61), "Your Passport"(65), 및 "Your Toolkit"(66)을 포함한다. 이들 각각의 메뉴선택은 학생이 생생한, 1 대 1 교습강의를 수강하기 위해서 그들에게 필요하게 될 아동템을 획득할 수 있는 웹페이지로 링크된다. 또한, 사이트내의 다른 항법로(navigational pathway)도 학생을 이들 동일한 교습강의 필수과정으로 인도한다.
"Your Toolkit"(66)은 실제의 온라인 교습강의에 사용되는 무료 "Toolkit" 소프트웨어를 다운로드할 수 있는 웹페이지로 학생을 인도한다. Toolkit을 다운로드하고 설치한 후에, 학생은 Toolkit이 적절히 셋업되었는 지와 온라인 교습강의에 대한 준비가 되었는 지를 테스트하기 위하여 "Pre-Flight" 웹페이지에 접속할 수 있다.
"Your Passport"(65)는 Homework911.com 웹사이트의 전자상거래영역으로 인도하는 예시메뉴선택이다. 여기서, 학생 또는 학부모는 후불제용 신용카드정보를 포함하는 Homework911.com 회원계정을 설정할 수 있다. 부모 또는 학생은 여기서 교습강의를 미리 수강등록하거나, 실제 교습강의가 있을 때의 사후인증을 위하여 단순히 신용카드정보를 제출할 수 있다.
"One-On-One Tutoring"(61)은 학생이 즉시교습강의("Tutor Me Now")를 얻거나 장래교습강의("Tutor by Appointment")를 예약하기 위한 웹페이지에 접속하게 하는 예시메뉴선택이다. 이 웹페이지상에서 상기 서비스를 설명하는 정보도 이용가능하다. 웹페이지에서는 학생을 그 학생의 프로파일별로 프롬프트한다. 학생이 Tutor by Appointment를 요구한경우, 학생으로부터 기일정보가 얻어진다.
학생이 이전에 학생프로파일을 생성하였을 경우, 학생은 로그인 ID 및 패스워드를 입력할 수 있다. 그러면, 그 학생의 프로파일이 검색되어 표시될 것이다. 필요에 따라 이 프로파일은 즉시 업데이트될 수 있다. 이번이 이 사이트에 학생의 첫방문일 경우, 학생프로파일을 만들어 제출하는 대로, 로그인 ID 및 패스워드가 학생에게 할당될 것이다.
Homework911.com 웹사이트에 상주하는 소프트웨어는 멀리 있는 학생에 의하여 입력된 로그인 ID 및 패스워드를 조사한다. 그 다음이 어떻게 될 것인지는 이 학생의 회원계정이 이미 Homework911.com에 존재하고 새로운 지불거래에 대한 인증이 되는 지에 달려있다. 학생이 회원계정을 아직 갖고 있지 아니한 경우, 학생은 "Your Passport" 이하에 상술된 Homework911.com 전자상거래 영역으로 자동으로 이동된다. 학생(또는 학생의 보호자)는 실제의 교습강의의 대열에 들어가기 전에 유효 회원계정을 만든다.
학생의 회원계정이 인증되면, Homework911.com 시스템은 요구된 교습강의를 위한 학생의 학습일정을 짠다. (상술된) Homework911.com 가중시스템은 (제3업자에 의하여 제공될 수 있는) Homework911.com의 루팅(routing) 소프트웨어와 연계하여 학생의 요구를 충족시키기 위해 최적의 지도교사를 결정하도록 작동한다.
Tutor-Me-Now!를 사용하는 학생의 경우, 이 자동지도교사선정은 실제 지도교사와 학생사이에 1 대 1 교습강의를 즉시 구현할 수도 있다. 지연될 경우, 학생은"Please Wait" 웹페이지로 진행하게 되고, 여기서 학생에게 적임지도교사가 대기하고 있다는 것을 알릴 수 있고, 지연이 얼마만큼 길어질 것인지를 예상하는 것이 가능하다. 적절한 지도교사가 선택되면, Homework911.com 시스템은 자동으로 학생에게 알리고 실제 교습강의를 실행한다.
Tutor-By-Appointment 학생의 경우, Homework911.com 시스템은 그 학생에게 약속이 확정되었음을 통지하고, 일시정보 및 학생에게 필요한 어떤 추가 지시사항을 제공한다. 또한, 상기 시스템은 그 학생의 이메일주소로 이러한 정보를 담아 이메일로 전송할 수 있다.
Homework911.com 루팅(routing) 및 가중시스템은 자동으로 적임지도교사와 학생을 짝짓게 하고, 또한 적정 순간에 직접, 그 둘사이의 P2P(peer to peer) 인터넷 연결을 실행한다. 학생이 가능한 지도교사를 기다려야 하는 경우, 시스템은 재호출기능(call back feature)을 채용할 수 있다. 지도교사가 온라인상태이고 교습을 시작할 준비가 되어 있을 때에는, 예를 들어 쪽지, 릴레이채팅, 이메일, 호출기 또는 전화를 통하여 통지를 보냄으로써 학생에게 알린다. 또한, 재호출기능은 피담당 학생이 준비중이고 교습강의의 시작을 기다리고 있다는 것을 지도교사에게 알리는 데에 사용될 수 있다.
교습강의가 웹기반으로 실행될 필요는 없다. 지도교사와 학생간의 의사소통은 보이스 오버 IP(voice-over-IP)와 같은 IP(인터넷 프로토콜) 전화통신기술, 비디오용 보이스 오버 IP(voice-over-IP)와 같은 IP(인터넷 프로토콜) 전화통신기술, 비디오 오버 IP(video-over-IP), IP 기반 화이트보드(IP-based whiteboard), 인터넷 텍스트 채팅, 공동 공유(application-sharing) 등등을 사용할 수 있다.
또한, 이러한 툴을 사용함으로써 지도교사는 학생의 PC에서 나타나는 툴킷의 특성을 원격제어할 수 있다. 예를 들어, 지도교사는 어떤 시점에서 학생과 화이트보드를 공유하는 것이 유용할 것 인지를 결정할 수 있다. 지도교사의 컴퓨터에서 소프트웨어 제어를 사용함으로써, 지도교사는 공유된 화이트보드가 지도교사와 학생의 컴퓨터 스크린상에 동시에 나타나게 할 수 있다.
지도교사-학생 강의가 실행되고 있을 때에, Homework911.com 시스템은 지도교사에게 이 강의에 대한 학생의 요구를 고려하게 한다. 예를 들어, 학생이 스페인어로만 말하고 따라서 그 강의는 스페인어로 행해져야 한다는 것을 지도교사에게 알릴 수 있다. 또한, 시스템은 현재 학생이 찾고 있는 특정한 숙제문제를 지도교사에게 알리고, Homework911.com이 온라인 리포지터리(repository)내에 그 책을 가지고 있는 경우, 지도교사는 교과서의 디지털화된 복제물에 액세스한다.
상기 정보에 의하여, 지도교사는 이제 학생과 함께 공부를 시작할 수 있다. 일반적으로, 학생이 학생의 컴퓨터상에서 가장 먼저 보게 되는 것은 비디오 윈도우로서, 지도교사의 실제 영상을 나타내고, 교사의 이름도 자막으로 나온다. 사생활보호 차원에서, 학생의 이미지는 지도교사에게 역전송되지 아니한다. 그 후, 지도교사는 소리로(보이스 오버 IP) 또는 아마도 문자채팅툴을 사용하여 문자로 학생에게 인사말을 선택할 수 있다. 지도교사와 학생간의 대역폭이 제한되어 있는 경우, 음질을 좋게 하기 위하여 화질이 희생될 수 있다.
2개의 보편적인 교육툴은 공유된 화이트보드 및 실제의, 2방식 오디오기능이다. 지도교사와 학생은 예를 들어 탄젠트를 계산하는 과정을 설명하기 위하여 공유된 화이트보드상에 쓰고 그릴 수 있다. 음성을 통하여 질문하고 답한다. 흔히, 음성을 매개로 하면 단어가 명확하지 않을 수 있어 글씨로 써서 질문할 수 있다. 이 경우, 지도교사는 학생에게 자판으로 단어를 보여주기 위해서 문자채팅툴을 사용하도록 선택할 수 있다.
지도교사가 이용할 수 있는 다른 툴은 공동공유 및 따라하기 브라우즈(following-me-browsing)을 포함할 수 있다. 공동공유는 지도교사가 학생의 컴퓨터스크린상에 지도교사가 실행시키고 있는 특정 응용프로그램을 보여줄 수 있다. 따라하기 브라우즈는 지도교사가 인터넷상의 웹페이지로 학생을 인도할 수 있도록 학생의 웹브라우저와 지도교사의 웹브라우저를 동기화할 수 있다.
지도교사와 학생이 교습강의의 종료에 동의하는 경우, 둘 중 한명이 Log Off 툴을 사용하여 강의를 종료시킬 수 있다. Homework911.com 시스템은 강의에 관한 최종정보, 예를 들어 총지속시간을 기록할 수 있다. 그런 후, Homework911.com 시스템은 지도교사에게 강의에 관한 정보를 타이핑하여 파일로 만들어 학부모의 메일주소로 자동으로 보내지는 이메일내에 포함되게 하도록 요청할 수 있다. 그 문서를 요구할 수 있다.
특히, 본 발명이 바람직한 실시예를 참조로 도시되고 서술되었으나, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않고 다양한 형식 및 세부사항의 변형이 가능함을 당업자는 이해하여야 될 것이다.

Claims (15)

  1. 학생을 돕기위한 적임 지도교사를 자동으로 선정하는 방법에 있어서,
    상기 학생으로부터 교습의 요구를 수용하는 단계;
    상기 교습의 요구에 따라 소정 세트의 기준을 서열화하는 단계;
    복수의 지도교사의 각각에 대하여 상기 세트의 기준에 대한 숙련측정도를 결정하는 단계;
    상기 서열 및 상기 숙련측정도의 함수로서 상기 복수의 지도교사에 대한 적임자를 연산하는 단계; 및
    상기 적임자에게 적용된 소정 규정에 따라 상기 적임 지도교사를 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 소정 규정은 최고의 적격점수를 받은 지도교사를 선정하도록 운영되는 것을 특징으로하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 학생과 짝지워진 지도교사간의 동기식 교습강의를 구현하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    교습강의에 대한 수업료를 부과하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 수용단계에 응답하여 또한 그와 동시에 교습강의를 구현하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 지도교사에 대한 가용성을 결정하는 단계; 및
    상기 가용성 및 상기 적임자에 따라 상기 적임 지도교사를 선정하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 컴퓨터네트워크를 이용하여 학생을 위한 개인 교습강의를 구현하는 방법에 있어서,
    소정 능력기준에 따라 복수의 지도교사를 평가하는 단계;
    상기 평가에 기초하여 상기 각각의 지도교사에게 상기 각각의 능력기준에 대한 숙련측정도값을 할당하는 단계;
    컴퓨터네트워크를 통하여 학생으로부터 상기 능력기준에 대응하는 요구기준에 대한 서열을 수용하는 단계;
    상기 복수의 지도교사중에서 가용 지도교사를 결정하는 단계;
    상기 요구기준과 상기 능력기준간의 상기 대응성에 따라 상기 서열 및 숙련측정도값의 함수로서 상기 가용 지도교사의 각각에 대한 총점수을 연산하는 단게;
    상기 가용 지도교사의 각각에 대하여 연산된 상기 총점수에 기초하여 바람직한 지도교사를 선정하는 단계; 및
    컴퓨터네트워크를 이용하여 상기 학생과 바람직한 지도교사간의 교습강의를 구현하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    연산된 총점수 중 최고점수를 결정하고 상기 최고점수로 상기 지도교사를 선정하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    복수의 상대 가중치를 상기 요구기준과 연관시켜, 대응하는 요구기준에 따라 상기 상대 가중치에 기초하여 상기 서열을 조정하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 학생으로부터 상기 서열을 수용하는 단계와 동시에 상기 교습강의를 구현하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 7항에 있어서,
    상기 가용 지도교사의 각각에 대한 대기시간을 결정하는 단계로서, 상기 대기시간은 없을 수도 있는 상기 대기시간을 결정하는 단계; 및
    상기 총점수와 상기 가용 지도교사의 대기시간의 함수에 따라 상기 바람직한 지도교사를 선정하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 요구기준에 대응하는 부모의 서열을 결정하는 단계; 상기 부모의 서열에 따라 상기 학생으로부터 수용된 상기 서열을 수정하는 단계; 및 상기 기준가중치를 연산하도록 최종 수정된 서열을 이용하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제7항에 있어서,
    상기 능력기준 중 적어도 하나에 대하여 인증값을 결정하는 단계; 상기 인증값에 따라 상기 능력기준에 대한 상기 숙련측정도값을 수정하는 단계; 및 상기 각각의 가용 지도교사에 대한 상기 총점수를 연산하기 위하여 최종 수정된 숙련측정도값을 이용하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 교습지원을 요구하는 학생에게 교습을 용이하게 하는 시스템에 있어서,
    요구를 수용하기 위하여 상기 학생과 인터페이스하는, 기준의 서열 및 상기 기준에 대응하는 숙련측정도값에 따라 가용 지도교사들로부터 바람직한 지도교사를 선정하는 프로세서를 가지는 호스팅서버;
    지도교사의 가용성을 결정하고 학생요구를 루팅하는 루팅서버;
    상기 기준, 상기 서열 및 상기 숙련측정도값을 저장하는 메모리; 및
    상기 학생과 상기 지도교사에 액세스가능한 컴퓨터네트워크로의 접속을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  15. 학생의 교습을 돕기 위한 적임 지도교사를 자동으로 선정하는 시스템에 있어서,
    프로세서; 및
    프로세서가 상기 학생으로부터 교습요구를 수용하고; 상기 교습요구에 따라 소정 세트의 기준을 서열화하며; 복수의 지도교사의 각각에 대하여 상기 세트의 기준에 따라 한 세트의 숙련측정도를 결정하고; 상기 서열과 상기 숙련측정도의 함수로서 상기 복수의 지도교사의 각각에 적임자를 연산하고; 및 상기 적임자에게 적용된 소정 규정에 따라 상기 지도교사를 선정하게 하는 처리 명령을 저장하는 프로세서와 운용접속되는 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
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