머신러닝 기반으로 문제와 학습 패턴 학습..비슷한 유형 문제 제공으로 취약점 공략
[뉴스핌=이수경 기자] 교육IT업계가 인공지능(AI)를 활용한 학습자 위주 맞춤형 교육서비스에 열을 올리고 있다. 획일화되지 않은 개인별 맞춤 커리큘럼을 이용자들에게 제공, 학습 성취도 향상에 도움을 주고 있다.
29일 ICT 업계에 따르면 에듀테크(EduTech)의 스타트업인 뤼이드의 '산타토익'과 비트루브의 '마타수학', 바풀의 '바로풀기'에 머신러닝이 활용되고 있다.
머신러닝은 데이터를 분석해 숨겨진 특성, 즉 패턴을 발견해 모델을 구축하는 학습 기술로, 인공지능의 범주에 속한다.
산타토익은 '어댑티브 러닝(Adaptive Learning)' 토익 솔루션이다. 어댑티브 러닝은 데이터마이닝 기법을 통해 데이터 속에 숨겨진 패턴과 상관관계를 찾아내고 이를 스스로 학습해 예측분석까지 가능하게 하는 기술이다.
산타토익은 토익 파트 5, 6 문제 유형을 64개 유형으로 분석했다. 이를 토대로 토익 수험생이 취약한 문법을 보완할 수 있도록 관련 콘텐츠만 제공한다. 학습자가 한 문제를 풀 때마다 오답의 패턴과 함정을 분석한 뒤 다음 문제를 추천해 준다.
뤼이드 측은 "사람의 직관과 경험으로 구분하기 어려운 문제를 머신러닝 기반으로 그 패턴을 분류해 제공한다는 점에서 기존의 맞춤형 학습 방식과 차별화했다고 볼 수 있다"며 "사용자가 잘 모르는 유형과 이해하지 못하는 개념만 집중적으로 보완할 수 있도록 강의와 콘텐츠를 제공하는 것이 목적"이라고 말했다.
마타수학은 머신러닝 기반 분석 알고리즘을 적용한 개인맞춤형 수학학습 시스템이다. 학생의 오답을 역추적해 취약한 개념을 분석하고 취약한 개념을 학습하고 적용할 수 있는 관련 문제를 추천해준다.
마타수학 또한 산타토익처럼 수학문제에 포함된 여러 속성을 우선 분석한다. 학생이 문제를 풀면 정답, 의도된 오답, 더미(의미 없는 보기) 등 전부 선택지별 다른 가중치로 평가해 근본적인 취약 단원을 파악한다. 그 뒤 개인의 누적 학습 결과와 다른 학생의 학습 이력을 참고해 학습(치료)이 필요한 개념을 선정한다.
비트루브 측은 "마타수학은 수학 단원의 상호 연관성뿐만 아니라 모든 학생의 학습 이력을 분석해 대상 학생에게 가장 효율적인 학습 경로를 설정해준다"며 "향후 다이내믹 텍스트(Dynamic Text) 등을 활용해 수학을 가르치는 영역까지 확장할 예정"이라고 밝혔다.
바로풀기는 중고등학생을 대상으로 제공되는 질의응답(Q&A) 서비스다. 학생이 영어나 수학 문제를 사진으로 찍어서 올리면 선생님이 답변을 달아준다. 바풀은 300만개의 질문답변 DB를 활용해 연내 지식 추적 및 자동답변 서비스를 내놓는다는 계획이다. 질문 사진이 올라오면 사진에서 추출한 정보를 토대로 관련 답변 또는 추가 지식을 제공하는 것이 골자다.
이를 위해 수학 문제를 구성하는 요소인 문자, 수식, 그림을 인식할 수 있는 문자인식(OCR) 엔진을 개발하고 있다. 머신러닝을 통해 인식 정확도를 높이고 있다. 회사 측 설명에 따르면 수학 수식과 일반 문자 구분과 인식률은 96% 수준이다. 이 같은 OCR 기술을 이용해 영어 페이지를 사진으로 찍으면 자동으로 단어장을 만들어주는 '바로단어장'이다.
바풀 관계자는 "서비스 자체가 문제를 찍어서 올리는 이미지를 인식하는 것에 기반을 두고 있다"며 "DB를 활용해 자동으로 답변을 해주거나 기존 업로드된 문제 중 비슷한 유형을 추천해 학습자가 풀이를 보고 스스로 학습할 수 있는 구조를 만드는 것이 목적"이라고 말했다.
이들 스타트업들이 공통적으로 주안을 주는 교육은 '맞춤형 콘텐츠 제공'에 있다. 채점하며 틀린 문제를 분석하고 해당 이론을 다시 공부해야 문제집으로 제대로 공부한다고 볼 수 있다. 그러나 보통은 문제집을 풀고 채점하는 행위에 주안을 두는 경우가 많다. 유명한 강의나 교재를 구매해 학습 향상 효과를 맹목적으로 기대하기도 한다.
문제 풀이에 대한 이해와 동기가 제대로 부여되지 않아 문제집을 끝까지 푸는 사례도 극히 드문 것이 현실이다. 실제로 한국교육개발원 통계에 따르면 문제집을 구매해 절반 이상 푼 학생은 11%에 불과한 것으로 나타났다.
반면, 이들 서비스는 문제집만 푸는 것보다 학습 효과가 좋은 편이다. 비슷한 유형의 콘텐츠를 머신러닝으로 패턴을 분석하고 사용자가 향후 취약점을 공략할 수 있도록 학습 코스를 제공하기 때문이다.
산타토익의 추천 문제를 500개 이상 풀이한 사용자의 경우 정답률이 평균 31% 상승했다. 진단 테스트에서 낮은 점수를 기록한 저득점대 학습자의 정답률이 92% 이상 상승한 것으로 나타났다.
마타수학은 학습이 필요한 대상을 영역으로 맞춤형 콘텐츠를 제공한 결과 4회차 내로 90% 이상 정답률 상승을 보이고 있다.
한편, 이러닝솔루션 전문기어민 도세보(Docebo)에 따르면 전세계 이러닝 시장은 515억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되고 있다. 지난 2014년부터 미국, 중국, 인도 벤처캐피털(VC)들이 모바일 기반 에듀테크 스타트업에 집중 투자하고 있는 상황이다. 교육시장 규모가 크다는 점에서 한국도 매력적인 시장으로 손꼽히고 있다.
[뉴스핌 Newspim] 이수경 기자 (sophie@newspim.com)
