[뉴스웍스=문병도 기자] 이제 AI 튜터가 학습자 개개인이 언제 학습을 멈출지도 예측한다. 

뤼이드는 자사의 AI 연구진이 제출한 모바일 학습 환경에서의 학습 이탈 예측에 대한 논문이 국제 최고 권위의 에듀테크 학회인 CSEDU 정규 세션에 채택됐다고 24일 발표했다.

CSEDU는 인공지능을 비롯해 도메인 응용 프로그램, 학습지원 정보기술, 학습 및 교습 방법론 등 컴퓨터를 활용한 다양한 교육 관련 기술 연구를 공유하고 논의하는 국제 컨퍼런스다.

뤼이드는 이번 논문을 통해 상대적으로 짧은 세션 단위의 모바일 학습 환경에서 학습자 이탈의 문제점을 정의하고, 심층 계산으로 학습자의 다양한 학습 행동간의 유의미한 관계를 발견하여 이탈률을 정확히 예측하는 딥러닝 트랜스포머 기반 예측 모델 DAS를 제안했다.

수차례의 실험을 바탕으로 이탈 예측 정확도를 높이기 위한 최적의 변인 조합 및 분석 데이터 셋을 제시했다.

논문은 모바일 학습 환경에서의 이탈률 예측에 대한 세계 최초의 연구로서 큰 의미를 갖는다. 

뤼이드는 올해 초 공개한 학습 데이터베이스 ‘에드넷’에 등록된 데이터셋 중 약 21만명의 1380만건 학습행동 데이터가 활용됐다. 

논문에 따르면 최고 정확도의 이탈률 예측을 위해 필요한 최적의 과거 문제풀이 데이터 수는 5개 이며 주요 변인은 ‘문제번호’, ‘학습파트’, ‘시작시간’, ‘해당문제의 순번’ , ‘세션에서의 순번’, ‘정오답’, ‘경과시간’, ‘정시응답’, ‘이탈여부’의 9개의 조합이다. 

뤼이드의 연구 결과는 자사의 AI 엔진인 ‘산타인사이드’에 적용되어 있다.

토익 튜터 ‘산타’의 문제 추천 알고리즘에 반영되었으며 출시 예정인 SAT, ACT 제품에도 적용 예정이다. 

학습 후 예측 점수 상승폭이 동일한 문제가 있는 경우 이탈율이 낮은 문제를 추천하여 지속적인 학습을 유도하는 것이다.

이영남 뤼이드 연구원은  "뤼이드는 자연어처리(NLP) 연구에 주로 사용되는 딥러닝 아키텍처 트랜스포머를 이용해 정오답 및 점수 예측 등 다양한 교육 분야의  과제들을 해결하고 있으며, 그 과정에서 교육 도메인에 적합한 아키텍처 변형과 학습 노하우를 축적시켜왔다"라고 말했다. 

장영준 뤼이드 대표는 “교육 AI 분야의 이론적인 연구는 물론 다양한 산업내의 실질적 연구도 지속해 나감으로써 강력한 기술 리더십을 구축해 나갈 것”이라고 말했다. 

뤼이드 연구진은 오는 5월 체코 프라하에서 개최되는 CSEDU2020 컨퍼런스에서 해당 연구 내용을 발표할 예정이다.