KR20190043513A - System For Estimating Lecture Attention Level, Checking Course Attendance, Lecture Evaluation And Lecture Feedback - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온라인 강의 또는 회의(이하 온라인 강의라 한다) 수강자 본인이 직접 수강하는지 여부와, 일정 기준 이상 몰입도를 가지고 수강하는지 여부를 판별하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별 시스템에 관한 것이다. More particularly, the present invention relates to an online lecture or a conference (hereinafter referred to as online lecture) whether a lecturer himself / herself is taking a lecture or not, And a system for judging whether or not to take a course with an online course.
다만, 본 발명에서 온라인이라 함은 인터넷을 통해 다른 공간 상에 있는 수강자의 몰입도 등을 분석하는 것에 국한되는 것이 아니고, 하나의 공간으로 이루어진 교실이나 강의실에서도 적절한 네트워크를 통해 이루어지는 온라인의 개념도 포함할 수 있다고 할 것이다.However, in the present invention, the term 'online' is not limited to analyzing the degree of involvement of a learner on another space through the Internet, but also includes a concept of 'online' through an appropriate network in a classroom or a lecture room made up of one space I would say.
이러닝(e-Learning)은 컴퓨터 기반 학습과, 인터넷상의 각종 유료학습 사이트와 같은 웹 기반학습, 가상학습을 포함하는 온라인 학습의 총칭으로서 네트워크를 중심으로 학습내용을 전달하고 학습자와 상호작용하여 학습을 촉진시키는 일련의 과정으로 정의된다.E-Learning is a collective term for online learning that includes computer-based learning, web-based learning such as paid learning sites on the Internet, and virtual learning. It communicates learning contents through network and interacts with learners. It is defined as a series of processes to promote.
온라인 학습은 전통적인 면대면 학습상황과는 다르게 언제 어디서 누구나 수준별 맞춤형으로 학습할 수 있다는 장점을 제공할 수 있는데, 효과적인 온라인 학습을 위해서는 학습자가 스스로 학습에 몰입할 수 있는 환경이 매우 중요하다.Unlike traditional face-to-face learning situations, online learning can offer the advantage of being able to learn at any time, anywhere and at any level by customizing it. For effective online learning, it is very important for learners to immerse themselves in learning.
그런데 현재 대부분의 온라인 학습사이트는 학습자의 학습태도와 무관하게 일방적으로 강의를 전달하는 방식으로 진행되어 학습효과가 떨어지는 문제점이 있다. However, most of the online learning sites currently have lectures delivered unilaterally regardless of the learning attitude of the learner.
일 예로, 한국공개특허공보 제10-2011-0107454호(2011. 10. 04 공개)의 "학습 몰입 강화를 위한 온라인 학습 시스템 및 방법" 종래 기술은 수강자가 어떤 액션을 취할 때 긴장감을 부여하기 위해 자극 요소를 음향적 또는 시각적으로 제공하여 수강자가 보다 효율적으로 온라인 학습에 집중할 수 있도록 하는 것에 특징이 있다.For example, Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2011-0107454 (published on October 10, 2011) discloses " an online learning system and method for strengthening learning commitment. &Quot; Prior art teaches that a learner It is characterized by providing stimulus elements acoustically or visually so that the learner can concentrate on e-learning more efficiently.
그러나 상기 종래 기술은 단순히 수강자에게 압박 요소만 가하는 것으로서 수강 내용에 따른 시험이나 평가를 진행할 때 비효율적이고, 수강자가 그 압박에 의해서 좋은 시험 결과나 평가를 얻을 수 없다는 부작용이 있다.However, the above-mentioned prior art has a side effect that it is inefficient to perform a test or evaluation according to the content of a lecture, and it is a side effect that a lecturer can not obtain a good test result or evaluation due to the pressure.
또한, 오프라인 강의에서는 교사가 학생들의 학습태도를 모니터링하면서 학생들이 학습에 집중하지 않으면 학생들이 좋아하는 이야기나 여담을 통해 집중을 유도한 후 학습을 재개하는 피드백이 가능하나, 온라인 학습의 경우 학습자의 학습태도를 모니터링 하는 수단이 없어 학업 성취도가 저하되는 문제점이 있다.In addition, in the offline classroom, the teacher monitors students' attitudes, and if the students do not concentrate on the learning, feedback can be made to resume the learning after inducing concentration through the stories or stories of the students. However, There is no means for monitoring the attitude of learning, and the academic achievement is degraded.
특히, 해당 온라인 강의나 회의를 본인이 직접 수강해야 함에도 불구하고 타인이 하는 경우가 빈번한데 이에 대한 효과적인 장치가 없다는 것에 종래 기술은 문제점을 안고 있다.Especially, although the on-line lecture or meeting must be taken by the person himself / herself, the other person frequently performs the lecture, but there is no effective device for the lecture.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 온라인 강의 내용을 수강자가 보다 효율적이고 몰입도를 가지면서 온라인 강의에 참여할 수 있도록 하는 동시에 수강 확인 및 몰입도를 산출하여 그에 따른 수강 평가 및 이에 대한 피드백을 제공하여 체계적인 온라인 수강이 일어날 수 있도록 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템을 제공하는 것에 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide online lecture contents in which lecturers can participate in online lectures with more efficiency and immersion, The purpose of this study is to provide a feedback system for online lectures, which can provide systematic online lectures.
본 발명은 앞서 본 목적을 달성하기 위해서 다음과 같은 구성을 가진 실시예에 의해서 구현된다.In order to achieve the above object, the present invention is implemented by the following embodiments.
본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템은, 온라인 수강 웹 페이지와, 상기 수강 웹 페이지가 표시되는 수강자 단말과, 상기 온라인 수강 웹 페이지에 수강 컨텐츠를 제공하고 상기 수강자 단말과 통신을 수행하는 서버를 포함하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템에 있어서, 상기 수강 단말은, 수강자의 의도가 입력되는 입력부와 상기 수강자를 촬영하는 촬영부와 상기 수강자 및 수강자 주위의 음향을 수집하는 음향 수집부를 포함하고, 상기 서버는, 상기 입력부와 촬영부와 음향 수집부를 통해 수집한 정보를 기초로 상기 수강자의 강의 수강 여부를 판단하는 수강 여부 판단부와, 상기 수집한 정보를 기초로 상기 수강자의 몰입도를 판별하는 몰입도 판별부와, 상기 수강 여부 판단부와 몰입도 판별부의 결과를 기초로 상기 수강자의 수강 내용을 평가하는 수강 평가부와, 상기 수강 평가부의 결과를 기초로 상기 사용자 단말에 수강 피드백 정보를 제공하는 수강 피드백 제공부를 포함하고, 수강 여부 판단부는 상기 촬영부를 통해 수집된 상기 수강자의 영상에서 상기 수강자 단말의 디스플레이부 상의 중앙을 볼 때 획득한 상기 수강자의 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선과 상기 디스플레이부 상의 한 지점을 볼 때 획득한 상기 수강자의 양 눈과 코 및 입의 양 끝점인 특징점 및 상기 수강자의 얼굴 윤곽선을 비교하여 시선위치파악을 위한 특징값을 계산하고, 상기 수강자 얼굴의 위치와 움직임량 추적을 통해 응시위치를 계산하고, 상기 계산된 계산값을 통해 수강자 본인의 수강 여부를 판단하고, 상기 특징점의 위치는 상기 수강자 단말의 디스플레이부 상에 입력된 영상에서 상기 수강자 얼굴영역을 추출하고, 상기 수강자 얼굴영역이 결정되면 상기 수강자 얼굴 특징점들의 위치에 대해 상기 수강자 얼굴의 눈과 코와 입의 탐색영역을 설정하고, 상기 특징점들의 영상을 이진화 시킨 후 수평/수직으로 투영시켜 상기 특징점의 위치를 계산하고, 상기 수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 상기 수강자 얼굴이 회전할 시, 응시위치점은 상기 수강자 얼굴 특징점들의 위치 변화량을 이용하여 응시위치점을 추적하고 또는, 상기 수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 상기 수강자 얼굴이 회전하면서 이동할 시, 상기 응시 위치점에 상기 수강자 얼굴의 이동량을 산술적으로 더해주면서 최종적인 응시위치를 계산하는 것을 특징으로 한다.The online course attendance confirmation, immersion degree determination, course evaluation and course feedback system according to an embodiment of the present invention may include an online course web page, a learner terminal displaying the lecture web page, And a server for performing communication with the learner terminal, the learner terminal comprising: an input unit for inputting a learner's intention; And a sound collecting unit for collecting sounds around the lecturer and the lecturer, and the server is configured to judge whether or not the lecturer of the lecturer is taking a lecture based on the information collected through the input unit, the photographing unit, and the sound collecting unit And an immersion degree determining unit for determining the degree of immersion of the learner based on the collected information, A course evaluation unit for evaluating the content of the learner based on the results of the lecture attendance determining unit and the immersion level determining unit; and a lecture feedback unit for providing lecture feedback information to the user terminal based on a result of the lecture evaluating unit Wherein the lecture attendance unit includes a facial feature point and a facial contour of the lecture attendant obtained when the center of the lecturer's terminal of the learner terminal is viewed from the image of the lecturer collected through the photographing unit and a point on the display unit The characteristic points for the gaze position are calculated by comparing the eyes of the learner, both the nose points of the nose and mouth, and the facial contours of the learner, And judges whether or not the lecturer is attending the lecture based on the calculated value, The position of the point is determined by extracting the face image of the student from the image input on the display unit of the student attending to the position of the face of the student, And the position of the minutiae is calculated by horizontally / vertically projecting the image of the minutiae, and when the learner face rotates when the learner gazes at a point on the display unit, The moving distance of the student's face is tracked using the position change amount of the student's facial feature points or when the student moves while rotating the student's face when the student gazes at a point on the display unit, And the final gazing position is calculated .
또한, 상기 입력부는, 상기 수강자의 의도를 나타내는 암호 수단을 입력받고, 상기 촬영부는, 상기 수강자의 안면, 동공 또는 제스쳐(gesture)를 촬영하고, 상기 음향 수집부는, 상기 수강자의 음성을 수집하고, 상기 수강 여부 판단부는, 상기 웹 페이지 상에 수강자 초기 정보 입력 모드를 제공하여 상기 입력부, 촬영부, 음향 수집부를 통해 수강자 초기 정보를 입력받는 제1 수강 여부 판단부와, 상기 웹 페이지 상에 수강자 확인 정보 입력 모드를 제공하여 상기 입력부, 촬영부, 음향 수집부를 통해 수강자 확인 정보를 입력받는 제2 수강 여부 판단부를 포함하며, 상기 제1 수강 여부 판단부의 초기 정보와 제2 수강 여부 판단부의 확인 정보의 일치 정도에 따라 수강 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.The input unit may receive a cipher means for indicating the intention of the learner, and the photographing unit may photograph a face, a pupil or a gesture of the learner, the sound collector may collect voice of the learner, The course attendance determining unit may include a first attendance check unit for providing the attendee's initial information input mode on the web page and receiving attendance information of the attendance person through the input unit, the photographing unit, and the sound collection unit, And a second attendance determination unit for receiving the attendance confirmation information through the input unit, the photographing unit, and the sound collection unit by providing an information input mode. The first and second attendance determination unit may include initial information of the first attendance determination unit and confirmation information of the second attendance determination unit And judges whether or not the student is enrolled according to the degree of coincidence.
또한, 상기 수강 여부 판단부는, 상기 초기 정보와 확인 정보 사이의 일치 개수에 따라 수강 여부 등급을 결정하는 것을 특징으로 한다.In addition, the course attendance determining unit determines a course attendance level according to the number of matches between the initial information and the confirmation information.
또한, 상기 수강 단말은 스피커부를 더 포함하고, 상기 수강 여부 판단부는, 상기 스피커부를 통해 소정의 질의 내용이 송출되도록 하고, 이에 대응하는 답변이 상기 음향 수집부를 통해 입력되는지 여부로 수강자의 수강 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.The lecture attendant terminal may further include a loudspeaker section. The lecture attendance determining section may determine whether or not the lecture attendance is to be performed based on whether or not a predetermined query content is transmitted through the loudspeaker section and a corresponding answer is input through the sound collecting section. .
또한, 상기 수강 여부 판단부는, 상기 스피커부를 통해 송출되는 소정의 질의 내용이 소정 시간 간격을 두고 송출되도록 하는 것을 특징으로 한다.It is preferable that the predetermined course content to be transmitted through the speaker unit is sent out at predetermined time intervals.
또한, 상기 수강 여부 판단부는, 상기 촬영부를 통해 촬영한 수강자의 안면 윤곽을 추출하고, 초기 정보에 포함되는 안면 윤곽과 확인 정보에 포함되는 안면 윤곽을 비교하여 그 일치 여부에 따라 수강자의 수강 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.The attendance determination unit may extract a facial contour of a student who has taken a photograph through the photographing unit, compare facial contours included in the initial information with facial contours included in the confirmation information, .
또한, 상기 몰입도 판별부는, 기저장된 수강자의 표정, 시선 위치 또는 자세 정보와, 상기 입력부와 촬영부와 음향 수집부를 통해 수집한 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입도를 판별하는 것을 특징으로 한다.Further, the immersion degree determination section is characterized by determining the degree of immersion according to the number of coincidences between the facial expression, gaze position or attitude information of the pre-stored student and information collected through the input section, the photographing section, and the sound collecting section .
또한, 상기 몰입도 판별부는, 상기 두 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별하는 것을 특징으로 한다.The degree of immersion may be divided into two or more levels according to the number of matches between the two pieces of information.
또한, 상기 몰입도 판별부는, 상기 스피커부를 통해 소정의 질의 내용이 하나 이상 송출되도록 하고, 상기 음향 수집부를 통해 상기 질의 내용에 대응하는 답변의 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별하는 것을 특징으로 한다.In addition, the immersion degree determination unit may determine that one or more predetermined query contents are transmitted through the speaker unit and divide the degree of immersion into two or more levels according to the number of answers corresponding to the query content through the sound collection unit .
또한, 상기 수강 평가부는, 상기 수강 여부 판단부의 결과인 수강 여부 정도와, 상기 몰입도 판별부의 결과인 몰입 정도를 기초로 상기 수강자의 수강 내용을 두 단계 이상의 등급으로 나누어 평가하는 것을 특징으로 한다.The course evaluation unit may evaluate the content of the lecturer by dividing the content of the lecturer into two or more levels on the basis of the degree of participation of the lecturer, which is a result of the lecture-by-lecture determining unit, and the degree of commitment that is a result of the commitment-
또한, 상기 수강 피드백 제공부는, 상기 수강 평가부의 등급에 따라 피드백 정보를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 상기 수강 단말에 제공하는 것을 특징으로 한다.The course feedback providing unit divides the feedback information into two or more levels according to the class of the course evaluation unit and provides the feedback information to the course terminal.
본 발명은 앞서 본 실시예와 하기에 설명할 구성과 결합, 사용관계에 의해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.The present invention can obtain the following effects by the above-described embodiment, the constitution described below, the combination, and the use relationship.
본 발명은 온라인 강의 내용을 수강자가 보다 효율적이고 몰입도를 가지면서 온라인 강의에 참여할 수 있도록 하는 동시에 수강 확인 및 몰입도를 산출하여 그에 따른 수강 평가 및 이에 대한 피드백을 제공하여 체계적인 온라인 수강이 일어날 수 있도록 하는 효과가 있다.The present invention enables online participants to participate in on-line lectures with more efficient and engaging contents, and at the same time, it can calculate the attendance check and the degree of engagement, and provides the evaluation and feedback on the attendance so that systematic online attendance .
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성을 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성 중 이동 단말의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성 중 수강 여부 판단부의 구성을 도시한 블록도이다.FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating the configuration of an online course attendance confirmation, an immersion degree determination, a course evaluation, and a course feedback system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of a mobile terminal among online course attendance confirmation, immersion degree determination, course evaluation, and course feedback system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a course check unit in the configuration of an online course attendance confirmation, an immersion degree determination, a course evaluation, and a course feedback system according to an embodiment of the present invention.
이하에서는 본 발명에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 바람직한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. Best Mode for Carrying Out the Invention Hereinafter, preferred embodiments of the online course registration confirmation, the immersion degree determination, the course evaluation and the tuition feedback system according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하도록 한다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때에는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 또한 명세서에 기재된 "...부", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. In the specification, " comprising " or " comprising " means that, unless specifically stated otherwise, other elements may be included, Quot ;, " module, " and " module " refer to a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented in hardware or software or a combination of hardware and software.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템에 대해 도 1 내지 도 3을 기초로 이하에서 상세히 설명한다.First, an online lecture attendance confirmation, an immersion degree determination, a lecture evaluation and a lecture feedback system according to an embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to Figs. 1 to 3. Fig.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성을 도시한 개념도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성 중 이동 단말의 구성을 도시한 블록도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성 중 수강 여부 판단부의 구성을 도시한 블록도이다.FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating the configuration of an online lecture attendance confirmation, an immersion degree determination, a lecture evaluation, and a lecture feedback system according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a diagram illustrating an online lecture according to an embodiment of the present invention FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a mobile terminal among the configurations of the confirmation, the immersion degree determination, the course evaluation and the course feedback system. FIG. 3 is a flowchart illustrating the online course registration confirmation, Fig. 8 is a block diagram showing the configuration of a participation / non-participation determining unit in the configuration of the course taking feedback system. Fig.
먼저 도 1을 기초로, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템의 구성에 대해 이하에서 상세히 설명한다.First, based on FIG. 1, a detailed description will be made of an online course attendance confirmation, an immersion degree determination, a course evaluation and a tuition feedback system according to an embodiment of the present invention.
도 1 내지 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템은 웹 페이지(10), 수강 단말(100)과 서버(200)를 포함한다.1 to 3, an online course entry confirmation, an immersion degree determination, a course evaluation and a course feedback system according to an embodiment of the present invention includes a
웹 페이지(10)는 온라인 수강 내용이 웹 상에서 표시된다.The
또한, 웹 페이지(10)는 서버(200)의 제어를 통해 제공 컨텐츠가 변경되고, 서버(200)를 통해 제공된 컨텐츠 등은 수강 단말(100)에 디스플레이된다.In addition, contents provided through the
또한, 수강 단말(100)은 웹 페이지(10)의 컨텐츠 내용을 서버(200)로부터 제공받아 디스플레이한다.In addition, the
또한, 수강 단말(100)은 도 2에 도시된 바와 같이 입력부(110)와 촬영부(130)와 음향 수집부(150)를 포함한다.As shown in FIG. 2, the
입력부(110)는 온라인 강의 수강을 받는 수강자의 의도 또는 의사가 표현되어 입력될 수 있는 부분이다.The
또한, 입력부(110)는 수강자의 의도를 나타내는 암호 수단을 입력받을 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템은 입력부(110)를 통해 수강자의 의도가 포함된 암호 수단을 입력받을 수 있는데, 일 예로 입력부(110)는 PC의 키보드 타입으로 본인 수강 확인을 위한 암호를 입력받을 수 있다.Also, the
또한, 입력부(110)는 수강자의 의도를 나타내는 암호 수단을 입력받은 방법으로, 터치 수단의 형태로 구비될 수 있다. 즉, 입력부(110)는 터치 수단의 형태로 구비되어 수강자 본인 여부의 판단 수단이 될 수 있는 수강자 본인만의 독특한 패턴 등을 입력받을 수 있다.In addition, the
또한, 촬영부(130)는 온라인 강의 수강을 받는 수강자를 촬영한다. 일 예로, 촬영부(130)는 온라인 강의 수강을 받는 수강자의 안면, 동공 또는 제스쳐(gesture)를 촬영할 수 있다. 즉, 촬영부(130)는 수강자 본인을 확인할 수 있는 요소인 안면 모양이나 동공 모양 또는 수강자 본인만의 제스쳐를 촬영하여 수집할 수 있다.Further, the photographing
또한, 음향 수집부(150)는 온라인 강의 수강을 받는 수강자 또는 수강 단말(100) 주변의 음향을 수집한다.In addition, the
또한, 음향 수집부(150)는 우선적으로 온라인 강의를 수강하는 수강자의 음성을 수집할 수 있다. 즉, 수강자 본인 여부를 확인하기 위해서 기초가 되는 수강자 본인의 음성을 등록하기 위해, 수강 단말(100)에 포함되는 음향 수집부(150)는 온라인 강의 수강자의 음성을 입력받을 수 있다.Also, the
또한, 서버(200)는 온라인 수강 웹 페이지(10)에 수강 컨텐츠를 제공하고 수강자 단말(100)과 통신을 수행한다.The
또한, 서버(200)는 수강 여부 판단부(210)와 몰입도 판별부(230)와 수강 평가부(250)와 수강 피드백 제공부(270)를 포함한다.The
수강 여부 판단부(210)는 입력부(110)와 촬영부(130)와 음향 수집부(150)를 통해 수집한 정보를 기초로 온라인 강의 수강자의 강의 수강 여부를 판단한다.The
또한, 수강 여부 판단부(210)는 도 3에 도시된 바와 같이, 제1 수강 여부 판단부(213)와 제2 수강 여부 판단부(217)를 포함한다.As shown in FIG. 3, the
제1 수강 여부 판단부(213)는 웹 페이지(10) 상에 수강자 초기 정보 입력 모드를 제공할 수 있다. 이러한 수강자 초기 정보 입력 모드 상태에서 제1 수강 여부 판단부(213)는 수강 단말(100)의 입력부(110), 촬영부(130), 음향 수집부(150)를 통해 입력받은 수강자 초기 정보를 받아들인다.The first attendance determination unit 213 may provide the attendee's initial information input mode on the
또한, 제2 수강 여부 판단부(217)는 웹 페이지(10) 상에 수강자 확인 정보 입력 모드를 제공할 수 있다. 이러한 수강자 확인 정보 입력 모드 상태에서 제2 수강 여부 판단부(217)는 입력부(110), 촬영부(130), 음향 수집부(150)를 통해 입력받은 수강자 확인 정보를 받아들인다. Also, the second attendance determination unit 217 may provide a student attendance confirmation information input mode on the
위와 같은 과정을 통해, 수강 여부 판단부(210)는 제1 수강 여부 판단부(213)와 제2 수강 여부 판단부(217)에서 받아들인 각 정보를 비교한다.Through the above process, the
수강 여부 판단부(210)는 비교 결과 두 정보가 일치하는 정도(개수)에 따라 수강자 본인의 수강 확인 여부를 판단한다.The
또한, 수강 여부 판단부(210)는 제1 수강 여부 판단부(213)에서 받아들인 초기 정보와 제2 수강 여부 판단부(217)에서 받아들인 확인 정보 사이의 일치 개수에 따라 수강 여부 등급을 결정할 수 있다. 즉, 단순히 온라인 수강자의 출석 여부를 온오프 방식으로 판단하는 것이 아니라, 수강자 본인 여부를 판단할 수 있는 요소(입력부(110)를 통해 입력받은 초기 정보와 확인 정보 사이의 일치성)가 매칭(matching)되는 정도를 산정하여 출석 여부의 확실성을 등급화하여 보다 효과적으로 수강자의 출석 여부를 판단할 수 있다.In addition, the
또한, 수강 단말(100)은 스피커부(170)를 더 포함할 수 있다. 스피커부(170)는 온라인 수강자에게 전달할 음향을 송출할 수 있다.In addition, the
또한, 수강 여부 판단부(210)는 스피커부(170)를 통해 소정의 질의 내용이 송출되도록 할 수 있다. 또한, 수강 여부 판단부(210)는 스피커부(170)를 통해 송출된 소정의 질의 내용에 대응하는 답변이 음향 수집부(150)를 통해 입력되는지 여부로 수강자의 수강 여부를 판단할 수 있다. 즉, 수강 여부를 판단하기 위해 수강 여부 판단부(210)는 온라인 강의 수강자에게 수강 여부 확인을 위한 소정의 질의 내용이 스피커부(170)를 통해 송출되도록 하고, 이에 대응하는 답변 내용이 기 저정된 답변 내용과 음향 수집부(150)를 통해 수집된 수강자의 답변 내용이 일치하는지 여부를 판단하여, 그 일치성 여부에 따라 온라인 수강자의 수강 여부를 판단할 수 있다.In addition, the attendance /
또한, 수강 여부 판단부(210)는 스피커부(170)를 통해 송출되는 소정의 질의 내용이 소정 시간 간격을 두고 송출되도록 제어할 수 있다. 즉, 단순히 1회적 절차만으로 수강자의 수강 확인을 수행하는 것이 아니라, 온라인 강의가 진행되는 전 과정에 무작위적으로 또는 일정한 간격을 두고 소정의 질의 내용(각 질의 내용이 상이할 수 있음)을 송출하고 이에 대한 수강자의 답변이 입력되는지 여부를 기준으로 보다 정확한 수강 여부를 확인할 수 있다.In addition, the
또한, 수강 여부 판단부(210)는 촬영부(130)가 촬영한 영상 중에서 수강자의 안면 윤곽을 추출하고, 초기 정보에 포함되는 안면 윤곽과 확인 정보에 포함되는 안면 윤곽을 비교하여 그 일치 여부에 따라 수강자의 수강 여부를 판단할 수 있다.In addition, the
즉, 수강 여부 판단부(210)는 촬영부(130)가 촬영한 영상 전체를 가지고 수강자 본인이 수강한지 여부를 판단하는 것은 물론, 특이적으로 수강자의 안면 윤곽을 추출하여 보다 정확하고 빠르게 수강자 본인의 수강 확인 여부를 판단할 수 있다.That is, the
일 예로, 수강 여부 판단부(210)는 수강 단말(100)의 디스플레이부 상의 수강자가 바라보고 있는 응시위치를 계산하여 수강자의 수강 여부를 판단할 수 있다.For example, the
이를 위해서 입력받은 영상에서의 얼굴위치정보와 얼굴 특징점의 위치정보 및 특징점들이 이루는 기하학적 형태변화를 이용한다. 즉, 수강자의 응시위치 파악을 위해 사용된 얼굴 특징점은 양 눈과 코 및 입의 양 끝점이다. For this purpose, we use the face position information in the input image, the position information of the face feature point, and the geometric shape change of the feature points. In other words, facial feature points used to identify the student's gaze position are both eyes, nose and mouth end points.
영상에서의 특징점의 위치를 파악하기 위해 다음과 같은 절차를 수행한다. 먼저 입력된 영상에서 대략적인 얼굴영역을 추출하고, 얼굴영역이 결정되면 얼굴 특징점들의 위치에 대해 얼굴의 구조적 정보조건을 이용하여 눈과 코와 입의 탐색영역을 설정한다. Perform the following procedure to locate the feature points in the image. First, the approximate face region is extracted from the input image. When the face region is determined, the eye, nose and mouth search regions are set using the structural information condition of the face with respect to the positions of the facial feature points.
눈, 코 및 입의 얼굴 특징점들은 주변의 살색영역에 비해 어둡기 때문에 영상을 이진화시킨 후 수평/수직으로 투영시킴으로써 특징점의 위치를 구할 수 있다. 만일 수강자가 얼굴의 회전만을 이용하여 디스플레이부 상의 한 지점을 바라보고 있다면 응시위치는 얼굴 특징점의 변화를 이용하여구할 수 있다. Since the feature points of the eyes, nose, and mouth are dark compared to the surrounding skin areas, the position of the feature points can be obtained by binarizing the image and projecting it horizontally / vertically. If the student is looking at a point on the display using only the rotation of the face, the gaze position can be obtained by using the change of the facial feature point.
즉, 수강자가 디스플레이부 상의 중앙을 바라볼 때의 특징점들의 위치와 디스플레이부 상의 임의의 한 지점을 바라볼 때의 특징점들의 위치의 변화량을 이용하여 응시위치를 추적할 수 있다. That is, the gaze position can be tracked by using the position of the feature points when the learner looks at the center on the display unit and the amount of change of the positions of the feature points when looking at an arbitrary point on the display unit.
수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 얼굴의 회전뿐만 아니라 얼굴의 이동이 동시에 발생하는 경우가 많으며, 이 경우에는 얼굴의 회전에 의해 계산된 응시 위치점에 얼굴의 이동량을 산술적으로 더해주어 최종적인 응시위치를 계산한다. In this case, the moving amount of the face is arithmetically added to the gazing position point calculated by the rotation of the face, so that the final Calculate the gazing position.
이와 같이 본 발명에서는 촬영부(130)를 통해 수집된 수강자의 영상에서 디스플레이부 상의 중앙을 볼 때 획득한 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선과 디스플레이부 상의 한 지점을 볼 때 획득한 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선을 비교하여 시선위치파악을 위한 특징값을 계산하고, 얼굴의 위치와 움직임량 추적을 통해 응시위치를 계산한다.As described above, according to the present invention, facial feature points and facial contours obtained when viewing the center of the display unit from the image of a student captured through the photographing
이와 같은 계산값을 통해서 수강자 본인의 수강 여부 확인을 수행할 수 있다.Through these calculations, it is possible to check whether the student attends the course.
또한, 몰입도 판별부(230)는 입력부(110)와 촬영부(130)와 음향 수집부(150)를 통해 수집한 정보를 기초로 온라인 강의 수강자의 몰입도를 판별한다.The immersion
또한, 몰입도 판별부(230)는 기저장된 수강자의 표정, 시선 위치 또는 자세 정보와, 입력부(110)와 촬영부(130)와 음향 수집부(150)를 통해 수집한 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입도를 판별할 수 있다.The immersion
또한, 몰입도 판별부(230)는 기저장된 수강자의 표정, 시선 위치 또는 자세 정보와, 입력부(110)와 촬영부(130)와 음향 수집부(150)를 통해 수집한 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별할 수 있다. 즉, 상기 두 정보 사이의 일치되는 정보 개수에 따라 몰입 정도를 구분하고 이에 따른 등급을 나누어 몰입 정도를 판별할 수 있다.The immersion
또한, 몰입도 판별부(230)는 스피커부(170)를 통해 소정의 질의 내용이 하나 이상 송출되도록 하고, 음향 수집부(150)를 통해 질의 내용에 대응하는 답변의 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별할 수 있다. In addition, the immersion
즉, 질의 내용과 답변 내용 사이의 일치되는 정보 개수에 따라 몰입 정도를 구분하고 이에 따른 등급을 나누어 몰입 정도를 판별할 수 있다.That is, the degree of immersion can be classified according to the number of information matched between the content of the query and the content of the answer, and the degree of the immersion can be determined by dividing the class according to the degree of immersion.
또한, 수강 평가부(250)는 수강 여부 판단부(210)와 몰입도 판별부(230)의 결과를 기초로 온라인 강의 수강자의 수강 내용을 평가한다.The
또한, 수강 평가부(250)는 수강 여부 판단부(210)의 결과인 수강 여부 정도와, 몰입도 판별부(230)의 결과인 몰입 정도를 기초로, 수강자의 수강 내용을 두 단계 이상의 등급으로 나누어 평가할 수 있다.The
또한, 수강 피드백 제공부(270)는 수강 평가부(250)의 결과를 기초로 사용자 단말(100)에 수강 피드백 정보를 제공한다.Also, the course
또한, 수강 피드백 제공부(270)는 수강 평가부(250)의 등급에 따라 피드백 정보를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 수강 단말(100)에 제공할 수 있다.In addition, the course
즉, 등급별로 평가된 수강 평가 사항에 대응하도록 두 단계 이상의 피드백 정보를 사용 단말(100)에 제공하여 수강자가 어느 정도의 몰입도와 출석 의지를 가지고 온라인 수강을 수강했는지에 대한 내용과 이에 따른 부족한 부분을 피드백 정보로 산출하여 수강자에게 제공할 수 있다.That is, it is possible to provide the
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템은 상기의 실시예 뿐만 아니라 다음과 같은 형태의 실시예로 실시될 수 있다.In addition, the online course attendance confirmation, immersion degree determination, course evaluation and course feedback system according to an embodiment of the present invention may be implemented in the following embodiments as well as the above embodiments.
즉, 온라인 교육뿐만 아니라 교실이나 강의실 등의 오프라인에서도 적용되어 실시될 수 있다. 더욱 상세하게는 학생의 움직임과 소음, 또는 교실이나 강의실 전체의 움직임 등을 감지하고, 감지 방법 중의 하나인 촬영 수단을 통해 촬영한 영상정보를 획득하고, 획득한 영상정보를 기초로 수강자의 몰입도 및 강의 효율성 수치를 계수화하고, 이렇게 계수화된 정보를 수집 분석하고, 이렇게 수집 분석한 정보를 바탕으로 정책 또는 개선책 등을 수립 및 적용하고, 수립된 정책 또는 개선책을 지속적으로 수강자에게 피드백하여 보다 효율적인 강의가 수행될 수 있도록 실시될 수 있다.In other words, it can be applied not only in online education, but also offline in classrooms or lecture rooms. More specifically, the present invention relates to a method and apparatus for detecting movement and noise of a student, movement of the entire classroom or the lecture room, acquiring image information photographed through photographing means, which is one of the detection methods, And the efficiency of the lecture is digitized, and the collected information is collected and analyzed. Based on the collected and analyzed information, the policy or improvement measures are established and applied, and the established policy or improvement measures are continuously fed back to the lecturer So that an efficient lecture can be performed.
보다 구체적으로, 상기에서 기술한 온라인에만 특화되는 내용을 제외하고, PC 또는 단말기에 구비된 각종 센서를 이용하여 오프라인 상의 교실 또는 강의실에서 발생하는 수강자의 행동, 소리 요소 및 교실 내의 환경 변화 요소를 감지하고, 이를 기초로 수강자의 강의 집중도를 분석하고, 분석한 집중도를 기초로 이를 개선하기 위한 방안을 산정하고, 산정된 개선 방향을 효과적으로 수강자에게 전달하기 위해 피드백하는 전 주기적 전략을 수립할 수 있다고 할 것이다. More specifically, except for the above-described content that is specialized only on the Internet, a variety of sensors provided in the PC or the terminal may be used to detect the behavior of a student in a classroom or a classroom on the off-line, Based on this, it is possible to analyze the concentration of the lecture of the learner, to calculate a plan to improve it based on the analyzed concentration, and to establish a periodical strategy to feed back the estimated improvement direction effectively to the learner will be.
이상에서, 출원인은 본 발명의 다양한 실시예들을 설명하였지만, 이와 같은 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 구현하는 일 실시예일 뿐이며, 본 발명의 기술적 사상을 구현하는 한 어떠한 변경예 또는 수정예도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, Should be interpreted as falling within the scope of.
10 : 웹 페이지
100 : 수강 단말
110 : 입력부
130 : 촬영부
150 : 음향 수집부
170 : 스피커부
200 : 서버
210 : 수강 여부 판단부
213 : 제1 수강 여부 판단부
215 : 제2 수강 여부 판단부
230 : 몰입도 판별부
250 : 수강 평가부
270 : 수강 피드백 제공부 10: Web page
100:
110: Input unit 130:
150: Acoustic collector 170: Speaker
200: Server
210:
213: first course enrollment determination unit 215: second course enrollment determination unit
230: immersion degree discrimination unit
250: Course evaluation unit 270: Course feedback
Claims (1)
상기 수강자 단말은, 스피커부와 수강자의 의도가 입력되는 입력부와 상기 수강자를 촬영하는 촬영부와 상기 수강자 및 수강자 주위의 음향을 수집하는 음향 수집부를 포함하고,
상기 서버는,
상기 입력부와 촬영부와 음향 수집부를 통해 수집한 정보를 기초로 상기 수강자의 강의 수강 여부를 판단하는 수강 여부 판단부와,
상기 수집한 정보를 기초로 상기 수강자의 몰입도를 판별하는 몰입도 판별부와,
상기 수강 여부 판단부와 몰입도 판별부의 결과를 기초로 상기 수강자의 수강 내용을 평가하는 수강 평가부와,
상기 수강 평가부의 결과를 기초로 상기 수강자 단말에 수강 피드백 정보를 제공하는 수강 피드백 제공부를 포함하고,
상기 수강 피드백 제공부는,
상기 수강 평가부의 등급에 따라 피드백 정보를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 수강자가 어느 정도의 몰입도와 출석 의지를 가지고 온라인 수강을 수강했는지에 대한 내용과 이에 따른 부족한 부분을 피드백 정보로 산출하여 상기 수강자 단말에 제공하고,
수강 여부 판단부는 상기 촬영부를 통해 수집된 상기 수강자의 영상에서 상기 수강자 단말의 디스플레이부 상의 중앙을 볼 때 획득한 상기 수강자의 얼굴 특징점 및 얼굴 윤곽선과 상기 디스플레이부 상의 한 지점을 볼 때 획득한 상기 수강자의 양 눈과 코 및 입의 양 끝점인 특징점 및 상기 수강자의 얼굴 윤곽선을 비교하여 시선위치파악을 위한 특징값을 계산하고, 상기 수강자 얼굴의 위치와 움직임량 추적을 통해 응시위치를 계산하고, 상기 계산된 계산값을 통해 수강자 본인의 수강 여부를 판단하고,
상기 특징점의 위치는
상기 수강자 단말의 디스플레이부 상에 입력된 영상에서 상기 수강자 얼굴영역을 추출하고,
상기 수강자 얼굴영역이 결정되면 상기 수강자 얼굴 특징점들의 위치에 대해 상기 수강자 얼굴의 눈과 코와 입의 탐색영역을 설정하고,
상기 특징점들의 영상을 이진화 시킨 후 수평/수직으로 투영시켜 상기 특징점의 위치를 계산하고,
상기 수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 상기 수강자 얼굴이 회전할 시, 응시위치점은 상기 수강자 얼굴 특징점들의 위치 변화량을 이용하여 응시위치점을 추적하고 또는, 상기 수강자가 디스플레이부 상의 한 지점을 응시할 때 상기 수강자 얼굴이 회전하면서 이동할 시, 상기 응시 위치점에 상기 수강자 얼굴의 이동량을 산술적으로 더해주면서 최종적인 응시위치를 계산하고,
상기 입력부는, 상기 수강자의 의도를 나타내는 암호 수단을 입력받고,
상기 촬영부는, 상기 수강자의 안면, 동공 또는 수강자 본인만의 제스쳐(gesture)를 촬영하고,
상기 음향 수집부는, 수강자 본인 여부를 확인하기 위해서 기초가 되는 수강자 본인의 음성을 등록하기 위해 수강자의 음성을 입력받으며, 온라인 강의를 수강하는 상기 수강자의 음성을 수집하고,
상기 수강 여부 판단부는,
상기 웹 페이지 상에 수강자 초기 정보 입력 모드를 제공하여 상기 입력부, 촬영부, 음향 수집부를 통해 수강자 초기 정보를 입력받는 제1 수강 여부 판단부와,
상기 웹 페이지 상에 수강자 확인 정보 입력 모드를 제공하여 상기 입력부, 촬영부, 음향 수집부를 통해 수강자 확인 정보를 입력받는 제2 수강 여부 판단부를 포함하며,
상기 제1 수강 여부 판단부의 초기 정보와 제2 수강 여부 판단부의 확인 정보의 일치 정도에 따라 수강 여부를 판단하고,
상기 초기 정보와 확인 정보 사이의 일치 개수에 따라 수강자 본인의 수강 여부의 확실성을 등급화하여 수강 여부 등급을 결정하고,
상기 수강 여부 판단부는,
상기 촬영부를 통해 촬영한 수강자의 안면 윤곽을 추출하고, 초기 정보에 포함되는 안면 윤곽과 확인 정보에 포함되는 안면 윤곽을 비교하여 그 일치 여부에 따라 수강자의 수강 여부를 판단하고,
상기 몰입도 판별부는,
기저장된 수강자의 표정, 시선 위치 또는 자세 정보와, 상기 입력부와 촬영부와 음향 수집부를 통해 수집한 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입도를 판별하고,
상기 두 정보 사이에 일치하는 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별하고,
상기 스피커부를 통해 소정의 질의 내용이 하나 이상 송출되도록 하고, 상기 음향 수집부를 통해 상기 질의 내용에 대응하는 답변의 개수에 따라 몰입 정도를 두 단계 이상의 등급으로 나누어 판별하고,
상기 수강 평가부는,
상기 수강 여부 판단부의 결과인 수강 여부 정도와, 상기 몰입도 판별부의 결과인 몰입 정도를 기초로 상기 수강자의 수강 내용을 두 단계 이상의 등급으로 나누어 평가하고,
상기 수강 여부 판단부는,
스피커부를 통해 소정의 질의 내용이 송출되도록 하고, 이에 대응하는 답변이 기 저장된 답변 내용과 상기 음향 수집부를 통해 수집된 수강자의 답변내용이 일치되는지 여부로 수강자의 수강 여부를 판단하고, 온라인 강의가 진행되는 전 과정에 무작위적으로 또는 일정한 간격을 두고 상이한 소정의 질의 내용을 송출하고 이에 대한 수강자의 답변이 입력되는지 여부를 기준으로 보다 정확한 수강 여부를 확인하며,
상기 입력부는,
수강자 본인 여부의 판단을 위해서 PC의 키보드 타입 또는 터치 타입으로 수강자 본인만의 독특한 패턴을 입력 받을 수 있는 것을 특징으로 하는 온라인 강의 수강 확인, 몰입도 판별, 수강 평가 및 수강 피드백 시스템.
An online course enrollment web page, a lecturer terminal displaying the lecture web page, and a server for providing lecture contents on the online lecture web page and communicating with the lecturer terminal, In the evaluation and course feedback system,
The learner terminal includes an loudspeaker unit, an input unit for inputting the intention of the learner, a photographing unit for photographing the lecturer, and an acoustic collector for collecting sounds around the lecturer and the lecturer,
The server comprises:
A judging unit for judging whether or not a lecture of the lecturer is taken based on the information collected through the input unit, the photographing unit, and the sound collecting unit;
An immersion degree judging unit for judging the degree of immersion of the learner based on the collected information;
A course evaluation unit for evaluating contents of the attendance of a student based on the results of the attendance determination unit and the immersion degree determination unit;
And a course feedback providing unit for providing the course feedback information to the learner terminal based on a result of the learner evaluation unit,
The course-
The feedback information may be divided into two or more levels according to the rating of the course evaluation unit, so as to calculate how much the participant has taken the online course with the degree of commitment and the attendance intention and the lack thereof according to the feedback information, Provide,
And a face contour of the learner, which is obtained when the center of the learner terminal is viewed from the image of the learner terminal collected through the photographing unit, and a face contour of the lecturer, Calculating a feature value for eye gaze position by comparing feature points that are both ends of the eyes, nose and mouth, and face contours of the learner, calculating a gaze position by tracking the position and motion amount of the learner's face, Judges whether or not the student attends the lecture through the calculated value,
The position of the minutiae is
Extracting the student's face area from the image input on the display unit of the student attending terminal,
And setting the face of the student's face, the nose of the face and the mouth of the mouth for the position of the face of the student's face,
The image of the minutiae points is binarized and then horizontally / vertically projected to calculate the position of the minutiae points,
When the learner faces a point on the display unit when the learner rotates, the gazing position point tracks the gazing position point using the position change amount of the learner's facial feature points, or the learner traces a point on the display unit When the examinee's face moves while rotating, the final gaze position is calculated while the movement amount of the candidate's face is arithmetically added to the gaze position point,
Wherein the input unit receives a cipher means for indicating an intention of the student attending the lecture,
The photographing unit photographs a gesture of only the face, the pupil, or the student attending the lecturer,
Wherein the sound collector is configured to receive a voice of the student to register the voice of the student who is the student who is the basis for confirming whether or not the student is the student, collect the voice of the student attending the online lecture,
The course-
A first lap state determining unit for providing lecturer initial information input mode on the web page and receiving lecturer initial information through the input unit, the photographing unit, and the sound collecting unit;
And a second attendance determination unit that provides attendance confirmation information input mode on the web page and receives attendance confirmation information through the input unit, the photographing unit, and the sound collection unit,
Judges whether or not the attendance is in accordance with the degree of agreement between the initial information of the first attendance check unit and the confirmation information of the second attendance check unit,
Determines whether or not the attendance level is attained according to the number of matches between the initial information and the confirmation information,
The course-
The facial contour of the learner photographed through the photographing unit is extracted and the facial contour included in the initial information is compared with the facial contour included in the confirmation information to determine whether or not the learner is enrolled according to the matching,
Wherein the immersion degree determination unit comprises:
The gaze position or attitude information of the pre-stored student, and the information collected through the input unit, the photographing unit, and the sound collecting unit,
The degree of immersion is divided into two or more levels according to the number of matches between the two pieces of information,
Wherein the control unit controls the speaker unit to transmit at least one predetermined query content and divides the degree of immersion into two or more levels according to the number of answers corresponding to the content of the query through the sound collector,
Wherein,
The contents of the attendance of the student are divided into two or more levels based on the degree of attendance as a result of the attendance determination unit and the degree of involvement which is a result of the engagement degree discrimination unit,
The course-
It is determined whether the contents of the predetermined query are transmitted through the loudspeaker unit and whether or not the participant is enrolled by checking whether the answer contents pre-stored corresponding to the answer and the answer contents of the lecturer collected through the sound collecting unit match with each other. The contents of the predetermined query are sent randomly or at regular intervals to the entire process, and it is confirmed whether the attendance of the student is correct or not based on whether the student's answer is input,
Wherein the input unit comprises:
It is possible to input a unique pattern of a learner by a keyboard type or a touch type of PC in order to judge whether a learner is a learner or not, an online lecture attendance confirmation, an immersion degree discrimination, a lecture evaluation and a lecture feedback system.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190045453A KR20190043513A (en) | 2019-04-18 | 2019-04-18 | System For Estimating Lecture Attention Level, Checking Course Attendance, Lecture Evaluation And Lecture Feedback |
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KR1020190045453A KR20190043513A (en) | 2019-04-18 | 2019-04-18 | System For Estimating Lecture Attention Level, Checking Course Attendance, Lecture Evaluation And Lecture Feedback |
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KR1020180002730A Division KR20180006996A (en) | 2018-01-09 | 2018-01-09 | System For Estimating Lecture Attention Level, Checking Course Attendance, Lecture Evaluation And Lecture Feedback |
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