연구자들, 튜터링 시스템 개발을 위한 새로운 AI 개발

카네기 멜런 대학교의 연구자들은 지능형 튜터링 시스템을 구축하는 방법을 시연했습니다. 이러한 시스템은 대수와 문법을 포함한 다양한 과목을 가르칠 수 있습니다.

연구자들은 인공 지능을 사용하여 컴퓨터가 교사를 가르칠 수 있는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 방법은 컴퓨터를 가르치는 교사가 컴퓨터에게 문제를 해결하는 방법을 보여주고, 컴퓨터가 문제를 잘못 풀면 교사가 교정할 수 있습니다.

자기 문제 해결

이 방법의 интерес로운 점은 컴퓨터 시스템이 교사에게 가르친 대로 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 일반화하여 다른 문제도 해결할 수 있다는 것입니다. 즉, 컴퓨터는 교사에게 가르친 방법으로 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 다른 방법으로도 문제를 해결할 수 있습니다.

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

“학생은 문제를 하나의 방법으로만 해결할 수 있지만, 튜터링 시스템은 모든 종류의 문제를 해결할 수 있어야 합니다. 튜터링 시스템은 문제를 해결하는 방법을 가르치는 것이 아니라, 문제 해결을 가르칠 수 있어야 합니다.”

Weitekamp가 설명하는 도전은 AI 기반 튜터링 시스템 개발의 가장 큰 도전 중 하나입니다. 최근 개발된 지능형 튜터링 시스템은 학생의 진행 상황을 추적할 수 있으며, 다음에 무엇을 해야 할지 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 학생들이 새로운 기술을 개발하는 데 필요한 효과적인 연습 문제를 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI 기반 튜터링 시스템 개발

Ken Koedinger는 인간-컴퓨터 상호작용과 심리학 교수입니다. Koedinger는 지능형 튜터의 초기 개발자 중 하나였으며, 다른 사람들과 함께 생산 규칙을 수동으로 프로그래밍했습니다. Koedinger에 따르면, 1시간의 튜터링 지침마다 200시간의 개발이 필요했습니다. 그러나 그룹은 더 효과적인 방법을 개발했으며, 모든 가능한 문제 해결 방법을 시연했습니다. 이것은 200시간을 40~50시간으로 줄였지만, 일부 패턴의 모든 가능한 해결 방법을 시연하는 것은 매우 어려웠습니다.

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

“지금까지 완전한 지능형 튜터를 개발하는 유일한 방법은 이러한 AI 규칙을 작성하는 것이었습니다. 그러나 이제 시스템이 이러한 규칙을 작성하고 있습니다.”

新的 방법에서는 기계 학습 프로그램을 사용하여 학생들이 배우는 방법을 시뮬레이션합니다. Weitekamp는 가르치는 인터페이스를 만들었으며, 이것은 “보여주기 및 교정” 과정을 사용하여 프로그래밍합니다.

새로운 방법은 다열 덧셈과 함께 시연되었지만, 사용되는 기계 학습 엔진은 방정식 해결, 분수 추가, 화학, 영어 문법, 과학 실험 환경과 같은 다른 과목에 적용될 수 있습니다.

주된 목표는 이 방법이 교사들이 AI 프로그래머가 필요 없이 컴퓨터화된 수업을自分으로 만들 수 있도록 하는 것입니다. 이것은 교사들이 자신의 가르침 방식이나 방법을 적용할 수 있도록 합니다.

Weitekamp, Koedinger, 및 HCII 시스템 과학자 Erik Harpstead는 이 방법을 설명하는 논문을 저술했습니다. 이 논문은 인간-컴퓨터 상호작용 시스템 회의(CHI 2020)에 수락되었습니다. 이 회의는 원래 이 달에 계획되었지만, COVID-19 팬데믹으로 인해 취소되었습니다.논문은現在 협회 컴퓨팅 기계의 디지털 라이브러리에서 찾을 수 있습니다.

교육 과학 연구소와 구글이 연구를 지원했습니다.