Evidence B 소개
•
영국에서 시작한 스타트업, 현재는 파리에 근거지를 둠
•
연구기관 성격의 회사: 뇌과학과 인지과학 위주로 연구, 모든 종류의 AI를 아우르는 연구를 통해서 수학이나 공부를 할때 어떻게 인지하고 어떻게 AI를 활용하는가를 연구 및 개발
•
bett, edtechX, Tools Competition 등 다양한 국가에서 상을 받고 인정 받음
•
모든사람의 뇌의 뉴런은 동일하게 동작하기 때문에 다양한 국가에 적용 가능
•
인지과학 기반으로 어떻게 적용이 되는지
◦
너무 쉽지도 않고, 너무 어렵지도 않고 인지과학적으로 어떻게 적용 할수 있는지
프로그램 동작
•
시험 테스트 후 적응형으로 인지 상황에 맞는 문제를 계속 제공됨(초등학생 수준)
◦
주로 수리 학습에 관련된 학습 콘텐츠를 제공함
◦
5학년 수준부터 콘텐츠가 제공되지만, 해당 문제를 풀지 못하면 이전학년의 내용으로 돌아가기 때문에 이전 내용이 모두 포함되어 있다.
•
프랑스 정부에서 학력 저하를 인지하고 고등학교 1학년 수준에서는 정부 요청으로 적응형 AI수업 콘텐츠인 미아스라는 프로그램 개발이 됨.
프로그램 개발 과정
•
어떤 교과 과정을 모두 반영해서 만드는 것이 아니라, 어떤 개념을 인지할 때 왜 어려움을 겪는가를 밝혀낸 다음에 콘텐츠를 제작함
◦
이러한 연구주제를 가지고 파리와 베를린 대학에서 연구를 하고 있고, 100명의 학생을 대상으로 실제로 어떻게 개념이 적립되는지를 밝히고 있다.
•
처음 개발을 할때 AI툴이 어떤 효과가 있는지 반영을 해서 다시 피드백을 하며 순환적으로 개발 하고 있다.
◦
예를들어 분수를 학습할때 일반 숫자로 나눌때는 잘 푸는데, 연속된 숫자로는 왜 잘 못풀까? 원인이 무엇일까?
•
적응형 학습 AI는 3세대를 거치며 개발이 됨
◦
1 세대 : 정해진 교육체계와 과정이 있다. 과정에 맞춘 문제 제공
▪
대부분 제품
◦
2 세대 : 머신러닝 강화를 추가함. 모든 학생이 응담을 하거나 학습진도를 나갔때, 특성을 반영해 어떤 문제를 줄까를 딥러니을 통해 제공함.
◦
3세대: 데이터의 수 자체가 방대해져서, 이 아이가 왜 어떤 부분에서 어려움을 느끼지는 원인 파악을 하고 원인에 대한 솔루션을 제공함
◦
•
선생님이 과제를 주었을때와 AI가 과제를 주었을때 어떤 것이 더 효과적이었을까에 대한 연구
◦
빨간색이 쉬운문제, 파랑색은 어려운 문제
◦
교사는 중간 정도(초록색)에 대한 문제를 제공하면서 멈추는 경향이 있음 (위 2개)
◦
AI는 학생 수준에 맞게 어려운 문제부터 쉬운 문제까지 골고로 제공됨(아래 2개)
•
해당 그래프 뒤에 파란색 그래프는 AI의 학생 역량에 대한 기대치이고, 빨간색은 실제 수행력인데, 둘 사이에 차이가 나면 이를 조정하며 기대치와 실제 수행력을 맞춰감
•
선생님들의 교수 학습을 도와줄수 있도록, 학생의 유형을 분류함
•
응답속도, 응답률 등 26개의 데이터를 수집함
◦
예를들어, 빨리 대답하는데 틀린다던가, 느리게 대답하는데 잘 맞춘다던가 등
•
모든 AI, 에듀테크는 학생의 내재적 동기가 높을떄 학습의 효율이 높아진다.
◦
따라서 학생의 현재적 수준에서 근접영역의 할만한 과제를 제공 했을때 내제적 동기를 가지고 과제를 수행할수 있다.
◦
학생들에게 학습영역에 맞는 시나리오와 맥락을 제공함. A1을 성공했을때 어디로 가는지, 또는 성공 못했을때 어떤 시나리오로 옮겨가는지 등
•
예를들어, 비디오게임같은 재밌는 콘텐츠를 줘서 학습을 했을떄 학생들이 재밌게 하지만 학생의 기억에 남지 않고, 지속적인 학습이 어렵다.
•
따라서 근접학습 영역으로 학생의 내재적 동기를 촉발 시킨다.
•
학습진도를 학생과 교사에게 제공함.
•
생성형 AI는 다음 문제를 만드는 것이 아니라, 어떤 피드백을 주는지에 대해 활용함.
질문. 근접학습 영역에서 각 학습 영역마다 AI가 알고리즘으로 학습경로를 주기 위해서는 각 학습 영역마다 데이터 피처들이 있을텐데, 어떤 데이터 피처들이 존재하는, 알고리즘이 판단할때 주요한 데이터 피처는 무엇이 있는지 궁금합니다.
•
그룹1, 그룹2, 그룹3 각각 순차적으로 성취도가 다른 학생인데, 첫번째 그룹 성취도가 가장 낮은 그룹이 학습에 대한 효과성이 가장 좋았다.
데모버전 시현
•
선생님 버전
•
기본화면
◦
웰컴 페이지
◦
대쉬보드
▪
전체 상황을 통해 학습 진도를 관리 할 수 있고, 개별 학생 상황을 통해 피드백을 줄 수 있다.
•
풀었는지, 어려워하고 있는지, 잘 풀어는지 등을 판단 할 수 있음.
•
문제마다 약점과 강점을 표현 함
•
뿐만아니라, 규칙적으로 푸는지, 성향 등 다양한 정보 제공
◦
리소스 : 다양한 학습 자료, 학습 모듈을 볼 수 있음
▪
각 리소스는 주제별로 학습목표가 있고, 다양한 난이도와 예제가 있다.
•
상단 메뉴 구성
◦
모들의 종료
◦
학습목표
◦
과제 레벨
◦
비슷한 예제들로 구성됨
•
플레이 리스트 기능을 통해 문제집을 만들수 도 있음
•
듀오 모드
◦
두명이 짝이 되어 한명은 문제를 풀고, 한명은 문제를 해설해주는 형태로 학습 형태 제공
질문. 각 문제 상황에서 학생의 실제 성취도와 AI기대 능력치가 있는데 학생이 이것을 잘풀었고 못풀어고를 단순 객관식 문제 형태에서 어떻게 퍼센트로 나타낸건지?
단순 풀이 시간으로 판단한건지?
•
학새모드
◦
접속하면 해야할 일과 현재 진행률을 표현해줌