인공지능(AI) 전문기업 아이브릭스가 학습자의 인지 상태를 심층 분석하고, 능동적인 개념 탐구를 유도하는 AI 튜터 기술을 선보이며 진정한 ‘맞춤형 자기주도 학습 환경’ 구축에 본격적으로 나선다.
기존 AI 기반 학습 서비스들이 콘텐츠 추천이나 반복 학습 중심에 머물렀다면, 아이브릭스의 AI 튜터는 자체 개발 거대언어모델(LLM)과 딥러닝 기반 지식 추적(DKT) 기술을 접목해 학습자의 주도성을 끌어내는 방향으로 기술을 차별화하고 있다.
해당 기술은 학습자의 문제풀이 이력과 개념 이해 수준을 실시간으로 분석해, 반복되는 실수나 개념 간 혼동을 식별할 수 있도록 한다. 이를 통해 학습자는 자신의 이해 상태를 점검하고 학습 방향을 조정하는 등 메타인지적 학습 활동을 자연스럽게 수행할 수 있게 된다.
메타인지 강화로 자기주도 학습 실현
아이브릭스는 학습자의 메타인지 능력을 높이기 위해 두 가지 AI 기반 기술을 학습 시스템에 적용했다.
첫째, ‘딥러닝 기반 지식 추적 모델’을 통해 학습자의 문제 풀이 데이터를 분석하고 이해 상태 변화를 실시간으로 추적한다. 이를 통해 학습자가 어려움을 겪는 부분을 정확히 진단하고, 학습이 필요한 개념을 우선적으로 제시해 효율적인 학습을 돕는다.
둘째, ‘학습 로그 기반 오류 분석 모델’을 함께 사용해 문제 풀이 과정에서 나타나는 실수 유형과 사고 패턴을 정밀하게 분석한다. 풀이 순서, 선택지 변경, 시간 분포 등의 데이터를 활용해 학습자가 혼동하는 지점을 식별하고, 반복적인 실수나 개념 간 이해 편차를 찾아낸다.
위 두 기술이 결합된 아이브릭스 AI 튜터는 학습자가 ‘무엇을 모르고’, ‘왜 틀리는지’를 스스로 탐구하고 인지할 수 있도록 유도하는 구조로 설계됐다. 이를 통해 학습자는 자신의 학습 방향을 능동적으로 조정할 수 있게된다.
지속 가능한 학습 습관 형성을 위한 개인 맞춤형 AI 피드백
아이브릭스 AI 튜터는 두 가지 핵심 기술 외에도, 학습 단계별 몰입도를 높이는 다양한 기능을 구현해 지속 가능한 학습 습관 형성을 지원한다.
학습 과정에서는 ‘퍼스널라이제이션 알고리즘’이 실시간 성과 데이터를 기반으로 맞춤형 동기 부여 피드백을 제공해 학습자의 학습 의지를 고취한다. 또한 ‘LMM(대규모 다중모달 모델)’ 기술을 통해 텍스트, 영상, 슬라이드 등 다양한 형태의 학습 자료를 빠르게 요약·정리해 콘텐츠 이해 속도와 집중력 향상에 기여한다.
학습 마무리 단계에서는 컨텍스트 기반 ‘리플렉션 알고리즘’을 통해 학습 성찰을 유도한다. ‘다음에는 어떻게 풀 수 있을까요?’와 같은 질문으로 학습자가 문제 해결 과정을 되돌아보고 점검할 수 있도록 돕는다.
학습 종료 후에는 ‘개인별 역량 그래프’를 통해 학습자의 성취 변화와 강·약점을 시각적으로 제공해 스스로 성장 과정을 명확히 인지하고 학습 동기를 얻어 자기주도 학습을 위한 인사이트를 확보하도록 돕는다.
아이브릭스 채종현 대표는 “궁극적으로 모든 학습자가 AI 튜터를 통해 자신의 잠재력을 최대한 발휘하고, 변화하는 시대에 필요한 자기 주도적 학습 역량을 갖출 수 있도록 지원하는 것이 우리의 목표”라고 밝혔다.
아이브릭스의 AI 튜터는 현재 초·중·고 학생을 대상으로 서비스를 제공하고 있으며, 앞으로도 혁신적인 기술 개발과 사용자 경험 강화를 통해 미래 교육을 선도하며 지속적인 성장을 이어나갈 방침이다.
한편 아이브릭스는 에듀테크 분야에서 오랜 역량을 축적해왔다. 특히 EBS의 AI 기반 ‘단추’ 서비스를 2017년 실증 사업부터 현재 운영에 이르는 4차 사업까지 성공적으로 수행해오고 있다. 이 4차 사업을 통해 고도화된 지식 추적 모델 기반의 학습 예측 기술은 현재 아이브릭스 AI 튜터 기술 개발의 중요한 토대가 됐다. ‘단추’ 서비스는 초·중·고 전 과목에 걸쳐 문항 반응 이론 기반의 맞춤형 학습 분석 및 추천 기능을 제공하는 챗봇형 튜터링 서비스다.
