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초록·키워드
지식 추적이란 학습자의 문제풀이 기록을 바탕으로 학습 성취도를 추적하는 문제로, 일련의 문제풀이 기록과 목표 문제가 주어질 때 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 문제별 난이도를 고려하지 않은 기존 딥러닝 기반 지식 추적 모델이 쉬운 난도의 문제를 틀리거나 어려운 난도의 문제를 맞히는 학습자를 잘 학습하지 못하는 문제를 해결하고자 한다. 이에 각 문제의 정답률을 바탕으로 학습자의 답변 정보를 양자화는 방식을 제안함으로써 문제의 난이도와 학습자의 답변을 함께 학습하도록 유도하여 성능을 개선한다. 결과적으로 본 연구에서는 정답률이 높은 음성 샘플과 정답률이 낮은 양성 샘플에 대하여 모델이 효과적으로 분별할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 잠재 공간상에서의 해당 샘플
들에 대한 임베딩 표현의 차이를 최대화할 수 있는 sinusoidal positional encoding 방법을 도입한다. 실험 결과, 제안 방법을 적용하였을 때 기존 방법 대비 AUC 값이 목표 구간에서 최대 17.89%까지 향상되는 것을 확인하였다.
들에 대한 임베딩 표현의 차이를 최대화할 수 있는 sinusoidal positional encoding 방법을 도입한다. 실험 결과, 제안 방법을 적용하였을 때 기존 방법 대비 AUC 값이 목표 구간에서 최대 17.89%까지 향상되는 것을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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