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지난 3월 글로벌 컨퍼런스 LAK에서 두 편의 논문을 발표한 뤼이드는 이어 6월과 7월 AIED에 한 편, EDM에 세 편의 논문을 연이어 등재했다.
LAK에 실린 뤼이드의 논문 두 편은 학습 행동 예측 및 학습 효과 극대화에 대한 연구다.
한 편은 정·오답 예측 알고리즘의 정확도를 문제풀이 시간이나 답안제출 시간 등 학습 시간과 관련된 데이터를 정의하고 추가로 적용해 획기적으로 높였고, 다른 한 편에서는 문제풀이 이후 해설 및 강의시청 등 추가 학습으로 향상하는 학습자의 학습 실력까지 예측해 학습 효과를 이끌어 낼 수 있는 문제를 선별해 추천하는 알고리즘을 제시했다.
AIED에는 최소 문항으로 학습자의 학습 상태를 진단하기 위해 변별력 높은 학습 진단 문제들을 선별하고 제시하는 연구가, EDM에서는 학습 이탈 및 점수 예측 알고리즘 고도화와 교육 AI 모델의 신뢰성을 높일 수 있는 프레임 워크를 제시해 그 성과를 인정 받았다.
특히, EDM에 채택된 점수 예측 알고리즘 연구는 최신 자연어 처리 기술을 교육 AI에 최초로 접목해 현재 최고 정확도 모델 대비 오차를 4% 감소시키며 ‘베스트 페이퍼’에 지명됐다.
올해 글로벌 학회에 채택된 뤼이드의 연구들은 효율적 학습 진단, 학습효과 극대화, 정오답 및 학습이탈 예측 등 교육 AI 성능 고도화를 위한 연구는 물론, 해당 기술의 신뢰 확보를 위한 연구까지 다각적으로 이뤄졌다.
박준영 뤼이드 AI 리서치 리드는 “교육 AI는 기술적 연구와 함께 학습 과학, 교육학, 인지심리학 등 다양한 영역이 포괄적으로 작용하는 분야로 연구의 확장성과 잠재력이 무궁무진하다”며 “뤼이드는 AI가 크게 주목받지 못했던 2015년부터 데이터를 모아 연구를 시작해온 만큼, 지속해서 연구 역량 격차를 확보하며 글로벌 교육 AI 연구를 지속 주도해 나갈 것”이라고 말했다.
