적응형 학습(Adaptive Learning) 구현원리

지식 기반 알고리즘(Knowledge Based Algorithm)

일반적으로 AI 코스웨어의 내부 작동 원리는 잘 공개하지 않지만, 딥러닝 기반의 DKT(Deep Knowledge Tracing) 계열, 교육심리측정 분야의 IRT(Item Response Theory) 알고리즘을 많이 쓸 것으로 예상된다. 

적응형 학습을 구현하기 위해 필요한 핵심 요소는 학생의 수준 진단(평가)과 학습 경로 추천이다.  이 두 가지 기능을 구현하는 방법으로는 두 가지 접근 방법이 있는데, 하나는 지식 기반 방식이고, 다른 하나는 데이터 기반 알고리즘이다. 두 가지 접근 방식에 대해서는 아래 글을 참고하기 바란다. 

대규모언어모델의 부상과 지능형 튜터링 시스템의 발전방향

요즘은 딥러닝 계열의 데이터 기반 알고리즘이 많이 사용되지만 전통적 방식의 지식맵(Knowledge Map) 구축 방식도 여전히 유효하다. 단점은 인간 전문가의 투입이 필요하고, 개발 시간과 비용이 많이 소요되는 것이지만 반면, 사람이 직접 개입하는 만큼, 적응형 학습의 진단과 학습 경로 추천에 신뢰성이 있고, 대부분의 딥러닝 계열 AI가 블랙박스 방식이라 설명력이 부족하지만, 지식 기반 방식은 설명 가능성이 높다는 장점이 있다. 

아래는 지식 공간(Knowledge Space) 기반의 적응형 학습 구현 원리를 대략적으로 PPT로 정리해 놓은 것이다.