상단여백
HOME 교육 솔루션
에스티유니타스, 인공지능 교육 서비스 ‘스텔라’ 론칭AI 통한 개인 맞춤형 약점 보완 및 출제 예측 서비스 제공
박현진 기자 | 승인 2018.01.11 16:10

에스티유니타스는 학생 개인별 약점을 보완하고 출제 문제를 예측하는 인공지능(AI) 교육 서비스 ‘스텔라(Stella)’를 선보인다고 11일 밝혔다. 지난 수년간 고득점자의 빅데이터를 분석한 ‘단기 고득점 방법론’으로 교육시장을 선도해 온 에스티유니타스는 이번 인공지능 서비스를 통해 에듀테크 업계에서 독보적인 입지를 구축한다는 계획이다. 

에스티유니타스가 자체 개발한 ‘스텔라’의 인공지능 서비스는 크게 두 가지로 구분된다. 학생의 학습 수준과 자주 틀리는 문제를 분석해 개인별 취약점을 개선해주는 ‘약점 보완 서비스’와 시험에 출제될 것으로 예측되는 문제를 미리 산출해주는 ‘출제 예측 서비스’다. 에스티유니타스는 공단기에는 ‘약점 보완 서비스’를, 영단기에는 ‘출제 예측 서비스’를 우선 도입해 시범 테스트를 실시하고 이후 순차적으로 다양한 교육 분야에 확대할 계획이다. 

스텔라는 ‘약점보완 서비스’를 제공하기 위해 공단기가 축적해온 회원 학습이력 30만건, 공무원 시험 문항 6만건에 달하는 빅데이터를 딥러닝으로 학습했다. 여기에 학생의 현재 학습상태를 분석하여 학생 개개인에게 최적화된 알고리즘을 구현하는 베이지안 네트워크(Bayesian Network)를 구축하고 이를 바탕으로 틀릴 것으로 예측되는 문제와 유형을 집중 학습할 수 있도록 돕는다. 

개인별 학습 수준을 분석하는 과정에서 틀린 문제를 정리한 오답노트도 스텔라가 대신 작성해주기 때문에 에스티유니타스는 스텔라를 통해 공시생의 긴 시험 준비 기간과 방대한 학습량을 대폭 절약할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 

스텔라 개발을 담당한 구본준 인공지능 선행개발 연구원은 “여러 권의 책을 공부하다 보면 이미 알고 있는 내용이나 쉬운 문제를 불필요하게 학습하게 되는 경우가 생기는데 스텔라가 이를 배제해주면 학습 효율을 상당히 높일 수 있게 된다”며 “스텔라의 학습 데이터가 누적될수록 딥러닝 기술을 통해 더욱 더 정교하고 정확한 예측 서비스를 경험할 수 있게 될 것”이라고 말했다. 

‘출제 예측 서비스’는 스텔라가 토익 데이터를 스스로 인지 및 학습하여 다음 시험에 출제 될 가능성이 높은 문제 유형을 자동으로 추출해주는 시스템이다. 영단기가 개발하고 축적해온 수만건에 달하는 토익 문항과 자사 어학연구소 직원들이 실제 토익시험을 분석한 토익 트렌드와 출제 유형 등의 빅데이터를 스텔라가 스스로 학습하도록 했다. 수험생들은 스텔라를 통해 토익시험 직전 공부했던 방대한 양의 학습량과 시간을 줄이는 데 도움을 받을 수 있다. 

에스티유니타스 윤성혁 대표는 “4차 산업혁명 시대의 교육환경은 인공지능 기술의 도움으로 시간과 장소의 제약, 소득에 따른 교육 불균형을 해소하는 큰 변화를 맞이할 것으로 전망하고 이를 대비해 스텔라의 개발을 준비해왔다”며 “지속적인 투자와 개발을 바탕으로 스텔라를 인공지능 교육 시대의 선두주자로 발전시켜 향후 전 세계 어디서나 교육의 기회가 균등하게 제공되고 누구나 교육을 통해 꿈을 이룰 수 있는 세상으로 만들어 나가겠다”고 말했다. 

한편 인공지능 교육 서비스 ‘스텔라’는 에스티유니타스의 지식 공유 플랫폼인 커넥츠 홈페이지를 통해 만나볼 수 있다.

박현진 기자  nwngm@naver.com

<저작권자 © 세미나투데이, 무단 전재 및 재배포 금지>

박현진 기자의 다른기사 보기
icon인기기사
기사 댓글 0
전체보기
첫번째 댓글을 남겨주세요.
여백
신문사소개기사제보광고문의불편신고개인정보취급방침이메일무단수집거부청소년보호정책
Copyright © 2018 세미나투데이. All rights reserved. 서울특별시 강북구 삼양로38라길 9, 2F  |  대표전화 : 02-6124-3331  |  팩스 : 02-6338-4243
자매지 : 인공지능신문  |  등록일 : 2015년 10월 22일  |  등록번호 : 서울 아03947  |  발행인 겸 편집인 : 전유준  |  청소년 보호 책임자 : 정한영
기사제보 및 문의 : webmaster@seminartoday.net
세미나투데이의 모든 콘텐츠를 무단 사용하는 것은 저작권법에 저촉되며, 법적 제재를 받을 수 있습니다.
Back to Top