지식 추적·교육적 추론·상호작용을 결합한 교육용 AI 모델 연구

Educational AI Models Combining Knowledge Tracing, Pedagogical Reasoning, and Interaction

연구 내용

지식 추적과 교육적 추론 모델을 구축하고 자폐학생을 위한 LLM 기반 로봇 상호작용을 설계하는 연구

본 연구는 교육에서 필요한 모델링 요소를 지식 추적, 교육적 추론, 학습자 상호작용으로 나누어 통합하는 접근을 취합니다. 지식 추적에서는 monotonic attention 기반의 ConvBERT 구조를 활용해 학습자 상태 변화를 안정적으로 추적하는 모델을 제안합니다. 교육적 추론 측면에서는 Pedagogy-R1을 통해 수업 맥락에 맞는 reasoning을 생성하도록 instruction tuning 파이프라인과 Well-balanced Educational Benchmark를 구성하고, Chain-of-Pedagogy 프롬팅 전략으로 교사 유사 의사결정에 가까운 추론을 유도합니다. 또한 Echo-Teddy를 통해 LLM 기반 소셜 로봇을 자폐학생을 대상으로 한 사회적 상호작용 지원 방향에서 설계합니다.

관련 프로젝트

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연구 흐름

초기에는 학습자 상태 변화 모델링을 목표로 지식 추적 성능을 개선하는 연구가 진행되었습니다. 이후 후속 연구에서는 단순 예측을 넘어 교육적 의미를 갖는 추론을 생성하기 위해 Pedagogy-R1과 교육 벤치마크를 중심으로 학습-평가-피드백의 연결을 확장했습니다. 동시에 교육 AI의 적용 범위를 학습자 상호작용으로 넓혀, 자폐학생을 위한 LLM 기반 사회적 로봇 설계 연구를 수행했습니다. 최근까지 지식 추적, 교육적 추론, 대화·상호작용을 구성 요소로 삼아 교육용 AI 모델의 연구 지형을 확장하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

지식 추적 기반 학습 경로 추천
학습자 성취도 예측
교육용 추론 엔진
교사 의사결정 시뮬레이션
교육 벤치마크 기반 모델 평가
수학·프로그래밍 형성평가 지원
자폐학생 상호작용 보조 로봇
교과별 데이터 기반 코칭
개인화 피드백 생성
교육 현장용 AI 설계 가이드