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인공지능(AI) 전문기업 아이브릭스가 학습자의 인지 상태를 심층 분석하고, 능동적인 개념 탐구를 유도하는 AI 튜터 기술을 선보이며 진정한 ‘맞춤형 자기주도 학습 환경’ 구축에 본격적으로 나선다.
기존 AI 기반 학습 서비스들이 콘텐츠 추천이나 반복 학습 중심에 머물렀다면, 아이브릭스의 AI 튜터는 자체 개발 거대언어모델(Large Language Model, LLM)과 딥러닝 기반 지식 추적(Deep Knowledge Tracing, DKT) 기술을 접목해 학습자의 주도성을 끌어내는 방향으로 기술을 차별화하고 있다.
해당 기술은 학습자의 문제풀이 이력과 개념 이해 수준을 실시간으로 분석해, 반복되는 실수나 개념 간 혼동을 식별할 수 있도록 한다. 이를 통해 학습자는 자신의 이해 상태를 점검하고 학습 방향을 조정하는 등 메타인지적 학습 활동을 자연스럽게 수행할 수 있게 된다.
아이브릭스는 학습자의 메타인지 능력을 높이기 위해 두 가지 AI 기반 기술을 학습 시스템에 적용했다.
첫째, ‘딥러닝 기반 지식 추적 모델’을 통해 학습자의 문제 풀이 데이터를 분석하고 이해 상태 변화를 실시간으로 추적한다. 이를 통해 학습자가 어려움을 겪는 부분을 정확히 진단하고, 학습이 필요한 개념을 우선적으로 제시해 효율적인 학습을 돕는다.
둘째, ‘학습 로그 기반 오류 분석 모델’을 함께 사용해 문제 풀이 과정에서 나타나는 실수 유형과 사고 패턴을 정밀하게 분석한다. 풀이 순서, 선택지 변경, 시간 분포 등의 데이터를 활용해 학습자가 혼동하는 지점을 식별하고, 반복적인 실수나 개념 간 이해 편차를 찾아낸다.
위 두 기술이 결합된 아이브릭스 AI 튜터는 학습자가 ‘무엇을 모르고’, ‘왜 틀리는지’를 스스로 탐구하고 인지할 수 있도록 유도하는 구조로 설계됐다. 이를 통해 학습자는 자신의 학습 방향을 능동적으로 조정할 수 있게된다.

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