미래 교실을 만드는 콴다의 AI 기술
AI 디지털 교과서를 통해 공교육 환경에서 교육 혁신을 만들어 갑니다.
콴다의 AI 기술, 교육의 미래를 열다
전 세계 매달 천만 명의 학생들이 사용하는 콴다는 AI 기반 디지털 교과서를 통해 공교육 환경 내에서 교육 격차를 줄이고, 모든 학생이 자신의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 맞춤형 교육을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 이를 위해 콴다는 국내 최고의 출판사와 협력하여 디지털 교과서 개발을 진행 중입니다. (콴다-비상교육, ‘AI 디지털교과서’ 개발 위한 MOU 체결)
콴다는 맞춤형 교육을 통해 모든 학생이 자신의 가능성을 실현할 수 있도록 지원하며, AI 기술의 발전을 통해 교육의 미래를 새롭게 정의합니다.
1. Document OCR: Digital Transformation
콴다는 학생들이 제출한 문제 사진에서 정확한 정보를 추출할 수 있는 세계 최고 수준의 OCR(광학 문자 인식)기술을 보유하고 있습니다. 이 기술을 통해, 교과서와 같은 서적의 콘텐츠를 디지털 형태의 메타데이터로 변환할 수 있습니다.
콴다는 세 가지 주요 OCR 모델을 개발했습니다. 첫 번째 모델은 문제 영역에서 수식과 문자열 영역을 찾는 OCR (Text Detection OCR), 두 번째와 세 번째 모델은 식별된 수식과 문자열 영역에서 내용을 읽어내는 Expression OCR과 Text Recognition OCR입니다. 이 세 모델을 활용하여, 문서 내용을 웹에서 널리 사용되는 LaTeX 포맷을 포함한 형식으로 매우 정확하게 변환합니다.
콘텐츠 분류의 첫 단계: Auto Boxing
한 페이지 내에 다수의 문제가 포함된 경우, 콴다는 HWP, DOC, 또는 PDF 형식의 문서를 문항 단위로 나누는 데 사용되는 비전 기술을 활용합니다. 이를 통해 한 권의 책을 수 초 내에 문항별로 분리할 수 있습니다.
정교한 Text Detection
수학 문제의 내용을 정확하게 인식하는 콴다의 OCR 기술은 수식과 문자를 분리하여 각각의 영역을 정밀하게 인식합니다. 이 기술은 수학 문제에 특화되어 있으며, 문제 영역, 그림, 보기, 선택지까지 섬세하게 구분합니다. 저희는 이 기술을 Layout Analysis 라고 부릅니다.
혁신적인 Expression OCR
콴다는 복잡한 공식과 손글씨를 포함한 수학 문제를 LaTeX 포맷으로 변환하는 마법 같은 기술을 보유하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 수식도 쉽게 디지털화하여 처리할 수 있습니다.
다양한 언어의 Text Recognition
콴다는 총 8개 언어(한국어, 베트남어, 태국어, 인도네시아어, 영어, 스페인어, 일본어, 포르투갈어)의 텍스트를 인식 할 수 있습니다. 이 다양한 언어 지원을 통해 글로벌 학습 환경을 제공합니다.
2. 지능적인 분류를 통한 학습 효율 극대화: Auto Tagging:
AI를 활용한 디지털 교과서는 학생의 성취도와 피드백에 반응형으로 전달할 때 가장 큰 가치를 줄 수 있습니다. 콴다의 VISION 기술로 변환된 콘텐츠는 교육용 AI 기술과 결합하여 맞춤형 학습의 가치를 극대화합니다.
Transformer 기반 문제유형 분류기
Transformer 기반 문제유형 분류 기술은 수학 문제의 유형과 난이도를 자동으로 분류합니다. 또한, 정답률과 풀이 시간 등 문항의 부가정보를 추론하여, 발행사가 학생에게 맞춤형 학습 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이 과정에서 교육부에서 발표한 표준 지식맵과 자체 구축한 지식맵을 연동했습니다. 이는 발행사의 지식맵이 표준 지식맵과 연동되어 있다면, 콴다가 개발한 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있다는 의미입니다.
Human in the Loop
AI 모델이 초기 학습 이후 새로운 데이터에 대해 학습하지 않아 성능이 저하되는 현상을 ‘모델의 성능 열화(Concept Drift)’ 또는 ‘지식 열화(Knowledge Degradation)’라고 부릅니다. 교육 분야에서도, 한번의 AI 모델 학습만으로는 수학능력시험이나 교과과정의 변화와 같은 최신 트렌드를 따라잡기 어렵습니다.
이 문제를 해결하기 위해, 한국의 도메인 전문가들이 모델의 추론 결과를 지속적으로 검증하고, 재학습을 위한 데이터를 제공하는 점진적인 Auto Tagging 모델 정확도 향상 파이프라인을 개발하여 적용하고 있습니다.
Question Relation
수학 과목에는 수학 개념을 어느 정도 이해할 수 있는 Transformer 기반의 LLM을 구축하여 실제 서비스에 활용 중입니다. 예를 들어, ‘a,b,c 는 양수’라는 표현은 수학적으로 0보다 큰 자연수를 의미합니다. 이처럼 수학적 도메인 지식을 바탕으로, 관련 개념을 동일하게 분류하고, 유사한 문제를 관리하는 데 이 모델을 사용할 수 있습니다.
3. 힌트 해설 자동 생성: 이해의 순간을 더 가까이에
세계 최대 규모의 문제 해설 데이터베이스
콴다는 세상에서 가장 방대한 수학 문제 DB를 보유하고 있습니다. 수천만 개의 수학 문제 해설을 기반으로 새로운 문제의 힌트와 해설을 자동 생성합니다. 질의응답이 가능한 대화형 기술을 활용해 학습자의 이해를 돕는 맞춤 해설을 제공합니다.
RAG 기반 LLM Chatbot
자연스러운 대화가 가능한 챗봇은 존댓말, 반말 등 다양한 어투로 자연스러운 해설을 제공합니다. 마치 옆에서 선생님이 직접 설명해 주는 것 같은 친근하고 이해하기 쉬운 방식으로 학습자를 지원합니다.
4. 맞춤형 교육을 위한 기술
이렇게 여러 기술을 결합함으로써, 각 학습자에게 맞춤화된 교육 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 학습자의 개별적인 필요와 성취 수준에 맞춰 최적화된 학습 내용을 제공하는 것을 목표로 합니다.
성취도 진단 및 분석
특히, 학습자의 성취도를 평가하고 분석하는 진단 시스템은 콴다가 운영하는 학원에 적용되어 있습니다. 문제유형과 난이도 등의 메타데이터가 포함된 문제들을 활용하여, 다양한 개념과 난이도가 혼합된 맞춤형 문제 세트를 자동으로 생성할 수 있습니다. 학생이 시험을 완료하면, 그의 성취도와 상세한 분석 리포트를 몇 초 안에 제공할 수 있습니다. 이미 태깅된 문제들을 사용하기 때문에, 학생별로 어떤 문제 유형이나 개념에서 약점을 보이는지 바로 파악하고, 이에 대한 즉각적인 분석 리포트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 선생님들은 개별 학생 지도에 필요한 시간과 노력을 크게 절약할 수 있으며, 학생들은 언제든지 자신의 학습 리포트를 확인하여 성적 추이를 파악할 수 있습니다.
개인화된 학습 콘텐츠 제공으로 교육 격차 해소
학생 개인의 성취도 분석을 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써, 교실 내 다양한 수준의 학생들에게 최적화된 학습 경험을 선사합니다. 천편일률적인 교육 방식은 상위권 학생에게는 지루함을, 학습에 어려움을 겪는 학생들에게는 부담을 줄 수 있습니다. 반면, AI 기반 코스웨어를 활용하여 단계별로 적합한 콘텐츠를 제공하면, 모든 학생이 자신의 수준에 맞는 학습을 통해 성장의 기회를 얻을 수 있습니다.
AI와 함께하는 학습의 여정: 교육의 가능성 확장
AI의 발전은 교육 패러다임의 변화를 이끌며, 콴다는 개인화된 학습 경험을 제공하여 학습자의 잠재력을 극대화할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 이를 통해 전 세계 수백만 학생이 자신의 학습 속도에 맞춰 교육 격차를 극복하고, 개인의 가능성을 무한히 확장할 수 있게 되었습니다.
콴다의 AI 디지털 교과서는 단순히 지식을 전달하는 것을 넘어, 학습자가 독립적으로 문제를 해결하고 새로운 지식을 탐색할 수 있도록 돕는 도구를 제공합니다.
AI 기술을 통한 교육 혁신은 여기서 멈추지 않고, 콴다는 지속적인 연구와 개발을 통해 학습 효율성을 더욱 극대화하고 교육의 미래를 새롭게 열어갈 준비를 하고 있습니다.
교육의 미래로의 여정에 여러분도 함께해 주실 준비가 되셨나요? 콴다와 함께라면, 여러분의 교육적 여정이 더욱 풍부하고 의미 있는 경험이 될 것입니다. 함께 교육의 미래를 향한 여정에 동참해 주세요.
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