특허받은 CLST 지식 추적 모델과 ELO 레이팅 시스템을 결합하여 학습자의 성취도를 정밀하게 진단합니다. CTcorp의 지식 추적 모델은 정답과 오답 반응을 91.5%의 정확도로 예측하는 업계 최고 수준의 성능을 자랑하며, 기존 AI 모델들을 능가합니다.
우리의 기술
정밀 진단 & 정확한 맞춤 추천
모든 평가와 학습 세션을 통해 학생의 지식 상태는 실시간으로 측정되며, CAT(Computerized Adaptive Testing) 기술을 활용해 최소한의 문항으로 상호 연관된 하위 역량들을 효율적으로 진단할 수 있습니다. 또한 Fast-Track 추천 시스템은 각 학생에게 최적의 학습 경로를 동적으로 제시하여 가장 효과적인 지식 습득을 가능하게 합니다.
에이전틱 AI 학습
구조화된 교육과정을 기반으로 표준화된 지식과 개념 습득을 지원하는 AI 기반 학습 에이전트입니다. 학습자의 지식 상태를 실시간으로 추적 및 예측하여, 교육 목표와 맥락에 맞춘 개인화된 피드백과 학습 행동을 제공합니다. 이를 통해 학습자는 근접 발달 영역(ZPD) 내에서 최적의 학습 성과를 달성할 수 있습니다.
콘텐츠 생성 에이전트
난이도와 학습 개념에 기반하여 학습 콘텐츠를 생성, 검토, 체계적으로 구성한 뒤 콘텐츠 저장소에 축적하는 AI 기반 콘텐츠 생성 에이전트입니다. 이를 통해 대규모 인적 자원 없이도 고품질의 학습 자료를 효율적으로 구축할 수 있으며, AI 기반 학습에 즉시 활용 가능한 형태로 제공합니다.
AI 지식 추적
학습자의 지식 상태를 실시간으로 추적하고 학습 결과를 예측하는 AI 엔진입니다. CTcorp의 독자적인 CLST AI 지식 추적 엔진은 91.5%의 정오답 예측 정확도를 달성하며,AI 기반 지식 추적 분야에서 글로벌 기준을 제시하고 있습니다.
학습을 위한 RAG 기반 LLM
교육 콘텐츠는 사전에 임베딩 벡터로 변환되어 지식 베이스에 구조화됩니다. 학생이 질문을 하거나 문제를 해결할 때, AI 에이전트는 가장 관련성 높은 벡터화된 정보를 실시간으로 검색하여 제공합니다. 이러한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 통해, 모든 응답과 해설은 최신 교육과정을 기반으로 하여 맥락 적합성과 정확도를 극대화합니다.