예제의 택스트까지 학습해 정오답예측 정확도 높인 모델 ‘EERNN’

이 글은 Riiid의 AI Research Scientist가 작성한 기술 블로그로, 학습자의 정오답 예측 정확도를 높이기 위해 예제 텍스트까지 활용하는 새로운 모델 'EERNN'을 소개합니다. 기존의 BKT, DKT 모델은 문제 ID와 정오답 여부만 학습 데이터로 사용했지만, 이 논문은 자연어 처리 기술을 KT에 접목하여 학습자가 마주하는 문제의 텍스트 정보까지 모델에 공급하는 방식을 제안합니다.

이를 통해 인공지능 모델이 자연어의 의미를 이해하는 능력을 활용하여 학습자의 성과를 더욱 정확하게 예측할 수 있음을 보여줍니다. 이는 학습 데이터에 텍스트 정보를 추가함으로써 예측 정확도를 향상시키는 새로운 접근 방식을 제시한다는 점에서 의의가 있습니다.