연구자들, 튜터링 시스템 개발을 위한 새로운 AI 개발

카네기 멜런 대학교의 연구자들은 지능형 튜터링 시스템을 구축하는 방법을 시연하였다. 이러한 시스템은 대수와 문법을 포함한 다양한 과목을 가르칠 때 효과적이다.

연구자들은 인공 지능을 이용하는 새로운 방법을 사용하여 교사가 컴퓨터를 가르칠 수 있도록 하였다. 이 방법은 컴퓨터를 인간 교사가 가르치는 방식으로 생각할 수 있다. 컴퓨터는 인간 교사가 특정 문제를 해결하는 방법을 보여줌으로써 가르칠 수 있다. 컴퓨터가 문제를 잘못 풀면, 교사는 그것을 교정할 수 있다.

자기로 문제 해결

이 방법의 интерес로운 점은 컴퓨터 시스템이 가르쳐진 대로 문제를 해결하는 것뿐만 아니라 일반화하여 해당 주제의 모든 문제를 해결할 수 있다는 것이다. 즉, 컴퓨터는 교사가 가르친 방식以外의 방법으로 문제를 해결할 수 있다.

Daniel Weitekamp III는 카네기 멜런 대학교의 인간-컴퓨터 상호작용 연구소(HCII)의 박사 과정 학생이다.

“학생은 문제를 해결하는 한 가지 방법을 배우고 그것으로 충분할 수 있다”고 Weitekamp는 말했다. “그러나 튜터링 시스템은 문제를 해결하는 모든 방법을 배우야 한다. 그것은 문제를 해결하는 방법을 가르치는 방법을 배우야 한다. 단순히 문제를 해결하는 방법을 배우는 것이 아니다.”

Weitekamp가 설명하는 도전은 AI 기반 튜터링 시스템 개발에서 가장 큰 도전 중 하나이다. 새로 개발된 지능형 튜터링 시스템은 학생의 진행 상황을 추적하고, 다음에 무엇을 해야 하는지 결정하며, 효과적인 연습 문제를 선택하여 학생들이 새로운 기술을 개발하도록 도울 수 있다.

AI 기반 튜터링 시스템 개발

Ken Koedinger는 인간-컴퓨터 상호작용과 심리학 교수이다. Koedinger는 지능형 튜터의 초기 개발자 중 하나였으며, 다른 사람들과 함께 수동으로 생산 규칙을 프로그래밍하였다. Koedinger에 따르면, 1시간의 튜터링 지침마다 200시간의 개발이 필요했다. 결국, 그룹은 모든 문제 해결 방법을 보여주는 더 효과적인 방법을 개발하였다. 이것은 200시간을 40~50시간으로 줄였다. 그러나 일부 패턴의 모든 가능한 해결 방법을 보여주는 것은 매우 어렵다.

Koedinger는 새로운 방법이 교사가 30분의 수업을 같은 시간에 개발할 수 있도록 할 수 있다고 말했다.

“지금까지 완전한 지능형 튜터를 얻는 유일한 방법은 이러한 AI 규칙을 작성하는 것이었다”고 Koedinger는 말했다. “그러나 이제 시스템이 이러한 규칙을 작성하고 있다.”

새로운 방법에서는 기계 학습 프로그램을 사용하여 학생들이 학습하는 방식을 시뮬레이션한다. Weitekamp는 가르치기 위한 인터페이스를 만들었으며, 이것은 “보여주고 교정”하는 과정을 사용하여 프로그래밍한다.

이 방법은 다열 덧셈으로 시연되었지만, 사용되는 기계 학습 엔진은 방정식 해결, 분수 덧셈, 화학, 영어 문법, 과학 실험 환경과 같은 다른 과목에 적용될 수 있다.

주된 목표 중 하나는 이 방법이 교사들이 AI 프로그래머가 필요 없이 자신의 컴퓨터 수업을 구성할 수 있도록 하는 것이다. 이것은 교사들이 자신의 가르치는 방식이나 방법을 적용할 수 있도록 한다.

Weitekamp, Koedinger, HCII 시스템 과학자 Erik Harpstead는 이 방법을 설명하는 논문을 저술했다. 이 논문은 인간 요인 컴퓨팅 시스템 회의(CHI 2020)에 수락되었다. 회의는 원래 이 달에 계획되었지만, COVID-19 전염병으로 인해 취소되었다. 논문은现在 컴퓨팅 기계 협회 디지털 라이브러리에서 회의 기록으로 찾을 수 있다.

교육 과학 연구소와 Google가 이 연구를 지원했다.