클래스팅이 자사 AI 기반 지식추적 정·오답 예측 모델 'CLST'가 한국인공지능검증원 제3자 객관 성능 평가에서 최고 91.5%의 성능(AUC)을 달성했다고 7일 밝혔다.
AI 지식추적 모델은 학생의 학습 수준을 진단하고 학습 경로를 제시하는 역할에 활용된다. 이 모델의 성능은 진단 정확성과 학습 경로 추천의 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에, AI 교육 서비스에서 핵심적인 요소로 작용한다.
이번 평가에 활용된 클래스팅 AI 지식추적 엔진은 자체 특허를 보유한 CLST 엔진의 1.5 버전으로, 트랜스포머 신경망을 활용한 CLST-1에 자체 데이터로 학습시킨 Private LLM을 접목했다. 데이터가 충분한 상황은 물론 초기 데이터가 부족한 '콜드 스타트(Cold start)' 상황에서도 최고의 성능을 발휘하는 것이 특징이다.
데이터가 충분한 상황에서 높은 예측 정확도를 가지며 데이터가 제한적인 상황에서도 최선의 AI 성능을 확보하기 위한 목적으로 개발됐다.
조현구 클래스팅 대표는 “이번 객관 평가를 통해 클래스팅 AI 모델의 성능과 신뢰성을 입증했다”며 “앞으로도 지속적인 연구 개발을 통해 더욱 정확하고 효과적인 개인화 교육 솔루션을 제공하겠다”고 말했다.
한편, 클래스팅은 CLST-1.5 엔진을 기반으로 출원 예정인 AI 디지털교과서를 비롯하여 클래스팅 AI의 해외 확장에 더욱 박차를 가할 예정이다.
정하정 기자 nse033@etnews.com
