‘산타토익’ 뤼이드, 학습 이탈률 예측하는 AI 개발

에듀테크 분야 국제 학회 논문 채택

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모바일 환경에서 학습자가 언제 학습을 멈추는지 예측하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

AI 튜터 솔루션 기업 뤼이드는 자사 AI 연구진이 제출한 모바일 학습 환경에서의 학습 이탈 예측에 대한 논문이 국제 에듀테크 학회인 CSEDU(International Conference on Computer Supported Education) 정규 세션에 채택됐다고 2월24일 밝혔다. 뤼이드는 모바일 AI 토익 튜터 서비스 ‘산타토익’을 개발한 에듀테크 스타트업이다.

뤼이드는 이번 논문을 통해 모바일 학습 환경에서 학습자 이탈의 문제점을 정의하고, 학습자의 다양한 학습 행동간 유의미한 관계를 발견해 이탈률을 정확히 예측하는 딥러닝 트랜스포머 기반 예측 모델 DAS(Deep Attentive Study Session Dropout Prediction)를 제안했다. 이탈 예측 정확도를 높이기 위한 최적의 변인 조합 및 분석 데이터 셋도 제시했다.

| CSEDU에 채택된 뤼이드 AI 연구진의 논문 일부

뤼이드에 따르면 모바일 학습 환경에서의 이탈률 예측 연구 논문은 이번이 처음이다. 그동안 모바일 학습은 학습을 방해하는 외부 변수에 대한 통제가 어렵다는 점이 한계로 인식돼 왔다.

뤼이드는 “딥러닝 기술로 모바일 학습 환경에서의 한계를 극복할 방안을 연구해 해당 성과를 통해 학습자 개개인의 이탈률까지 고려하여 학습 효과를 극대화하는 동선을 제공할 수 있게 됐다”라고 설명했다.

뤼이드는 이번 연구 결과를 AI 토익 튜터 ‘산타토익’의 문제 추천 알고리즘에 반영했다. 또 향후 출시될 SAT, ACT 제품에도 적용할 예정이다. 학습 후 예측 점수 상승 폭이 동일한 문제가 있는 경우 이탈률이 낮은 문제를 추천해 지속적인 학습을 유도하는 식이다.

이번 논문의 제1저자인 이영남 뤼이드 연구원은 “단독으로 진행한 연구가 AI 교육 부문 권위 있는 국제 학회에 정규 논문으로 채택돼 기쁘다”라며 “뤼이드는 NLP(자연어처리) 연구에 주로 사용되는 딥러닝 아키텍처 트랜스포머를 이용해 정·오답 및 점수 예측 등 다양한 교육 분야의 과제들을 해결하고 있으며, 그 과정에서 교육 도메인에 적합한 아키텍처 변형과 학습 노하우를 축적해왔다. 세션 이탈 연구도 이러한 다양한 시도와 노력들이 성과로 이어진 것”이라고 설명했다.

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